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公开(公告)号：CN111651559B
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202010474094.1
申请日：2020-05-29
申请人： 辽宁工程技术大学
IPC分类号： G06F16/33 , G06F16/35 , G06F16/9537 , G06F40/211 , G06F40/289 , G06Q50/00
摘要： 本发明提供一种基于事件抽取的社交网络用户关系抽取方法，涉及文本信息处理技术领域。该方法首先获取社交网络数据中的文本信息并进行预处理后进行三元组框架抽取；将多个三元组框架看作是一个事件，三元组框架中的任意子元素集看作是三元组框架的子集，用于表示事件的特征；通过三元组框架的突发值来选择事件的特征，进而确定多个事件簇中心；再对三元组框架进行特征聚类，得到多个事件簇，构成事件簇集合；根据事件簇集合，判断两用户所发布的内容是否在同一事件簇中，若在，则两用户之间存在关系，形成用户对；利用非监督模型对用户之间的关系进行抽取，得到用户关系三元组。本发明方法提高了用户关系抽取的准确性以及实时性。
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公开(公告)号：CN111651559A
公开(公告)日：2020-09-11
申请号：CN202010474094.1
申请日：2020-05-29
申请人： 辽宁工程技术大学
IPC分类号： G06F16/33 , G06F16/35 , G06F16/9537 , G06F40/211 , G06F40/289 , G06Q50/00
摘要： 本发明提供一种基于事件抽取的社交网络用户关系抽取方法，涉及文本信息处理技术领域。该方法首先获取社交网络数据中的文本信息并进行预处理后进行三元组框架抽取；将多个三元组框架看作是一个事件，三元组框架中的任意子元素集看作是三元组框架的子集，用于表示事件的特征；通过三元组框架的突发值来选择事件的特征，进而确定多个事件簇中心；再对三元组框架进行特征聚类，得到多个事件簇，构成事件簇集合；根据事件簇集合，判断两用户所发布的内容是否在同一事件簇中，若在，则两用户之间存在关系，形成用户对；利用非监督模型对用户之间的关系进行抽取，得到用户关系三元组。本发明方法提高了用户关系抽取的准确性以及实时性。
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公开(公告)号：CN111613200B
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202010454983.1
申请日：2020-05-26
申请人： 辽宁工程技术大学
IPC分类号： G10K11/178 , G06N20/00 , G06F17/13
摘要： 本发明提供一种基于强化学习的降噪方法，涉及噪声控制技术领域。该方法基于现有的主动降噪系统实现；通过误差传感器采集到的残余噪声声压值与控制器控制次级扬声器发出抵消声信号的关系建立降噪策略函数；然后依据降噪奖励函数对降噪过程进行建模，按照降噪策略执行降噪后，将后续各个时刻依据奖励函数获得的累计奖励值最大化作为建模降噪策略的依据；建立关于累计奖励值的价值函数，并迭代更新价值函数，得到最优价值函数，进一步得到最大化的累计奖励，并确定此时的降噪策略为最优；控制器按照当前最优降噪策略控制次级扬声器进行降噪。该方法有效解决了传统降噪控制器降噪性能不佳的问题，具有更强的泛化能力及更广泛的适用范围。
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公开(公告)号：CN111613200A
公开(公告)日：2020-09-01
申请号：CN202010454983.1
申请日：2020-05-26
申请人： 辽宁工程技术大学
IPC分类号： G10K11/178 , G06N20/00 , G06F17/13
摘要： 本发明提供一种基于强化学习的降噪方法，涉及噪声控制技术领域。该方法基于现有的主动降噪系统实现；通过误差传感器采集到的残余噪声声压值与控制器控制次级扬声器发出抵消声信号的关系建立降噪策略函数；然后依据降噪奖励函数对降噪过程进行建模，按照降噪策略执行降噪后，将后续各个时刻依据奖励函数获得的累计奖励值最大化作为建模降噪策略的依据；建立关于累计奖励值的价值函数，并迭代更新价值函数，得到最优价值函数，进一步得到最大化的累计奖励，并确定此时的降噪策略为最优；控制器按照当前最优降噪策略控制次级扬声器进行降噪。该方法有效解决了传统降噪控制器降噪性能不佳的问题，具有更强的泛化能力及更广泛的适用范围。
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