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          [發明專利]用于阿爾茲海默癥的數據樣本檢測方法及系統在審

          專利信息
          申請號: 202210193493.X 申請日: 2022-03-01
          公開(公告)號: CN114676249A 公開(公告)日: 2022-06-28
          發明(設計)人: 朱浩瑾;李嘉淳;孟巖;王韜 申請(專利權)人: 上海交通大學
          主分類號: G06F16/35 分類號: G06F16/35;G06F40/216;G06F40/226;G06F21/16;G06K9/62;G10L15/26;G16H10/00
          代理公司: 上海恒慧知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 31317 代理人: 張寧展
          地址: 200240 *** 國省代碼: 上海;31
          權利要求書: 暫無信息 說明書: 暫無信息
          摘要: 發明提供了一種用于阿爾茲海默癥的數據樣本檢測方法及系統,包括:基于物聯網智能家居設備,進行被動式和主動式的多任務數據采集;對采集的所述數據中的語音數據進行語音轉文字處理,并在每一個智能家居節點對需要傳輸的文本信息進行授權,獲得授權后的文本數據;對所述授權后的文本數據進行驗證后,提取文本數據特征,并進行語句連貫性分析;對提取的所述特征匯總聚合后進行分類,并結合所述語句連貫性分析結果,得到最終的針對阿爾茲海默癥的數據樣本的檢測結果。本發明對于設備的依賴性較低,且可以高效地部署并進行簡單的數據收集;提出了安全機制,保證全過程的安全性;基于多任務的考察和有效的特征提取機制,保證數據采集的高精度。
          搜索關鍵詞: 用于 阿爾茲海默癥 數據 樣本 檢測 方法 系統
          【主權項】:
          暫無信息
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          該專利技術資料僅供研究查看技術是否侵權等信息,商用須獲得專利權人授權。該專利全部權利屬于上海交通大學,未經上海交通大學許可,擅自商用是侵權行為。如果您想購買此專利、獲得商業授權和技術合作,請聯系【客服

          本文鏈接:http://www.aube-tourisme.com/patent/202210193493.X/,轉載請聲明來源鉆瓜專利網。

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          • 本申請公開了一種信息處理方法,包括:獲得包含布局信息的目標文本,所述布局信息包括一個或多個單元格;根據所述單元格中的坐標信息和文本信息,獲得所述坐標信息對應的向量特征信息和所述文本信息對應的向量特征信息;將所述坐標信息對應的向量特征信息、所述文本信息對應的向量特征信息進行編碼,得到編碼后的單元格的向量表示;根據所述單元格的向量表示確定所述單元格的鍵向量表示和值向量表示;根據所述單元格的鍵向量表示和值向量表示,確定所述布局信息中的第一單元格與所述布局信息中的第二單元格之間的修飾關系。采用上述方法,以解決現有技術存在的在從包含布局信息的文本抽取出信息的方法不能在不同領域進行遷移的問題。
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          • 本發明提供一種意圖識別故障的方法、裝置、電子設備及介質,所述方法包括:獲取目標故障數據,將所述目標故障數據對應的目標文本數據輸入到預先訓練的意圖識別模型,獲取多個意圖識別結果;根據所述多個意圖識別結果與所述目標故障數據的關鍵信息,確定出多個故障解決方案,其中,所述意圖識別模型是基于Borderline smote算法獲取的合成樣本數據集以及所述合成樣本數據集所對應的標簽數據進行訓練得到的。本發明提供的意圖識別故障的方法能夠減少訓練數據的數量,提高模型的準確率,減少人力和時間成本,返回多種故障解決方案,提升用戶體驗。
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          • 2020-12-25 - 2022-07-01 - G06F16/35
          • 本公開提供了一種文本分類模型的訓練方法、裝置、電子設備及存儲介質,屬于機器學習技術領域。方法包括:基于本次迭代過程對應的文本分類模型對樣本標題文本進行分類,得到樣本標題文本的概率向量;確定第一類別標簽的目標標簽權重,第一類別標簽為樣本標題文本所屬的類別標簽,目標標簽權重的大小與屬于第一類別標簽的樣本標題文本的數量成反比;根據概率向量和目標標簽權重,確定本次迭代過程的第一損失值;響應于第一損失值符合目標條件,將文本分類模型作為訓練完畢的文本分類模型。上述方法,使訓練得到的文本分類模型能夠對數據量較少的類別標簽的特征進行有效的學習,從而提高文本分類模型的準確率。
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          • 2022-04-15 - 2022-07-01 - G06F16/35
          • 本申請提供一種文本分類的方法、裝置、設備和可讀存儲介質,該方法包括,計算待分類文本中多個詞語中的相鄰兩個詞語對應向量的多個差值;基于多個差值和多個詞語對應的多個向量,確定待分類文本對應的向量矩陣;基于向量矩陣,確定待分類文本對應的多個類別和每一類別對應的置信度;基于待分類文本對應的多個類別和每一類別對應的置信度,將置信度最高的對應的類別作為待分類文本的所屬類別。通過該方法可以達到對復雜文本進行準確的分類處理的效果。
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          • 2022-04-08 - 2022-07-01 - G06F16/35
          • 本申請提供了一種自動駕駛日志數據的語義化處理方法、裝置及存儲介質,所述方法包括:獲取自動駕駛日志數據,所述自動駕駛日志數據包括多類待渲染日志數據;將多類所述待渲染日志數據分為至少兩個數據組別,并根據每一類所述待渲染日志數據所屬的數據組別,生成多個渲染數據生成任務;其中,所屬數據組別不同的待渲染日志數據對應不同的渲染數據生成任務;處理各所述渲染數據生成任務,以得到語義化處理結果。采用本申請的方法能夠降低處理設備的性能要求,并降低成本。同時,本申請的方法還可應用于多種不同部署方式的計算系統中,具備高可拓展性。
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          • 2022-03-09 - 2022-07-01 - G06F16/35
          • 本公開實施例涉及一種面向多級標簽的文本分類方法、裝置、設備及存儲介質。本公開實施例通過獲取文本以及文本中關鍵詞對應的標簽;基于預設的面向多級標簽的文本分類模型中的文本編碼模型對文本進行編碼處理,得到文本的特征向量,文本的特征向量對文本的關鍵詞進行敏感表征,基于預設的面向多級標簽的文本分類模型中的標簽編碼模型,對標簽進行編碼處理,得到標簽的向量;分別計算文本的特征向量與每個標簽的向量之間的余弦相似度;將余弦相似度大于預設閾值的標簽確定為文本的標簽。通過對文本和現有類別標簽進行編碼處理和余弦相似度計算處理,選擇出文本內容相匹配的標簽,可減輕對人工標注標簽的依賴,降低人工標注和標簽體系的維護成本,提高標簽標注的準確率,使文本分類結果更準確。
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          • 2022-03-09 - 2022-07-01 - G06F16/35
          • 本發明實施例公開了一種內容分類方法、裝置、系統及存儲介質,方法包括:構建與設定類型對應的關鍵詞字典;獲取待分類內容的標題,對所述待分類內容的標題進行預處理;根據所述關鍵詞字典,將預處理后的標題轉化為輸入特征向量;根據所述輸入特征向量計算所述待分類內容的正文為設定類型的概率;根據所述概率確定所述待分類內容的內容類型。實施本申請提供的方法,可以準確、快速地對互聯網上的文字內容進行分類,濾除互聯網上無意義的文章或不實新聞等內容,為廣大渴望獲取有意義資訊的互聯網用戶提供了一個更加良好的內容獲取環境,同時也能極大凈化互聯網風氣,提升用戶內容資訊瀏覽體驗。
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          • 2022-03-16 - 2022-07-01 - G06F16/35
          • 本發明公開了一種文本聚類方法、裝置及電子設備。涉及金融科技領域或其它領域,該方法包括:獲取待處理文本的多個數字向量,其中,每個數字向量與待處理文本中的部分文本相對應;基于多個數字向量確定第一距離閾值和第二距離閾值,其中,第一距離閾值為聚類范圍的最大限值,第二距離閾值為聚類范圍的最小限值;基于第一距離閾值、第二距離閾值對多個數字向量進行第一聚類處理,得到聚類結果;獲取聚類結果中的簇的數量;基于簇的數量對多個數字向量進行第二聚類處理,得到每個簇所對應的目標質心向量,其中,目標質心向量表征與目標質心向量所對應的簇的特征。本發明解決了由于現有技術中簇的數量無法準確確定造成的文本聚類效果差的技術問題。
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          • 本發明涉及一種用戶標簽生成方法和系統,其中,所述方法包括:獲取求職用戶與招聘用戶在招聘平臺的在線聊天信息;分別基于求職用戶和招聘用戶對所述在線聊天信息分類,分別獲得求職用戶的聊天信息群和招聘用戶的聊天信息群;基于目標用戶的類別對其聊天信息群進行本文分析,從所述聊天信息群中確定出目標用戶的關注信息,其中,所述目標用戶為求職用戶和/或招聘用戶;以及基于所述關注信息生成目標用戶的補充標簽。本發明從新的信息源中得到用戶關注的、原簡歷或招聘信息中沒有體現的深層次信息,使得在進行職位/人才推薦時使用的信息更加全面、更能體現出用戶的真實意圖,從而能夠有效地提高推薦的成功率。
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          • 金鑫;蘇豫隴;孫麒清;潘科;伍瀟;胡童欣;劉永磊;田初東;張潔;王偉;廖凌波 - 支付寶(杭州)信息技術有限公司;博時基金管理有限公司
          • 2022-03-03 - 2022-07-01 - G06F16/35
          • 本說明書實施例公開了一種基金產品的審核方法、裝置以及設備。所述方法包括:獲取基金產品的基金產品的營銷內容,所述基金產品的營銷內容為所述基金產品的營銷內容;對所述基金產品的營銷內容進行模塊劃分,獲得所述基金產品的營銷內容的若干子模塊;對所述若干子模塊進行文本分類,獲得所述若干子模塊的文本分類結果,所述文本分類結果是基于所述基金產品的營銷內容的文本分類類型獲得的結果,所述基金產品的營銷內容的文本分類類型包括:產品推廣內容、基金經理相關內容、基金公司相關內容、行業現狀相關內容、其它內容中的一種或多種;基于所述若干子模塊的文本分類結果及預設的規則庫,對所述若干子模塊進行審核,獲得所述若干子模塊的審核結果。
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          • 劉暢;李長亮;郭馨澤 - 北京金山數字娛樂科技有限公司
          • 2020-12-31 - 2022-07-01 - G06F16/35
          • 本申請提供文本分類模型訓練方法及裝置、文本分類方法及裝置,其中所述文本分類模型訓練方法包括:基于初始關鍵詞和初始語料構建訓練樣本集;從所述訓練樣本集中抽取第一訓練樣本集和第二訓練樣本集,其中第一訓練樣本集包括所述x種類別中的m種類別的第一樣本數據集,所述第二訓練樣本集中包括所述m種類別不同的所述第一樣本數據集的第二樣本數據集,mx;利用所述第一訓練樣本訓練獲得類別識別模型;利用所述第二訓練樣本對所述類別識別模型進行驗證,并重復執行上述步驟直至確定所述類別識別模型滿足驗證條件。本申請提供的文本分類模型訓練方法,只需少量準確的標注數據即可訓練文本分類模型。
          • 對文本中的事件論元進行抽取的方法和電子設備-202210238820.9
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          • 本公開涉及一種對文本中的事件論元進行抽取的方法和電子設備,該方法包括:對待處理文本中包含的事件類型進行檢測,得到目標事件類型;根據該目標事件類型及對應的目標論元角色的先驗關聯信息,構造得到論元抽取問題;將待處理文本和論元抽取問題進行拼接,得到目標文本;將該目標文本的表示向量輸入至機器閱讀理解模型中,該模型包括兩層依序設置的分類器,第一層分類器同步對該目標文本是否存在答案、對答案的開始位置和結束位置進行識別預測,得到攜帶有答案指示標簽的位置預測結果;第二層分類器對開始位置和結束位置進行配對組合后的預測實體是否為事件論元進行預測,得到答案預測結果;根據該答案預測結果和對應的標簽,輸出事件論元。
          • 基于多模態模式的中文寫作智能分析方法、系統及介質-202210314409.5
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          • 2022-03-29 - 2022-07-01 - G06F16/35
          • 本發明公開了一種基于多模態模式的中文寫作智能分析方法、系統及介質,涉及智能文本分析技術領域,包括:獲取中文寫作原文中的模態資源信息,并提取所述中文寫作原文的多模態特征;獲取所述中文寫作原文中的中心思想及分類結果,根據所述模態資源信息與所述中心思想及分類結果的匹配程度對中文寫作原文進行分析評估;構建寫作評估模型,通過所述寫作評估模型根據所述多模態特征判斷中文寫作原文的流暢程度;根據所述匹配程度及流暢程度生成中文寫作原文的分析結果。本發明通過對中文寫作中的多模態資源及多模態特征進行提取及評價并識別判斷文章中的語法錯誤,提高了多模態模式下中文寫作的分析效率及準確度。
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          • 本發明提供一種基于深度神經網絡特定目標情感分類方法。屬于自然語言處理的文本情感分類領域。首先對數據集進行中文分詞、去除停用詞、去除標點的操作,接著采用word2vec算法對處理后的語料進行訓練來得到相應的詞向量,然后,將訓練集輸入到基于目標注意力機制的長短期記憶網絡模型結構中,在實現注意力權重訓練的過程中,將特定目標和特定方面嵌入進去,用特定方面嵌入的加權求和來表示特定目標,使模型對特定目標和特定方面給與更多正確的關注,實現更好地捕捉目標的真實語義,最終提高了特定目標情感分類的準確度。
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          • 本發明揭示了一種文本聚類的方法、設備和存儲介質,所述方法包括:獲取待聚類的文本標題列表;以所述文本標題為頂點,以所述文本標題向量化后的距離為邊,構建所述文本標題之間的初始連通圖;移除所述初始連通圖的大于初始距離閾值的邊,得到一個或者多個子連通圖;計算每個所述子連通圖的聚集程度,若一個所述子連通圖的聚集程度大于或等于分簇閾值,所述子連通圖對應的文本集合即為一個文本簇。與現有技術相比,本發明能夠對文本進行快速、穩定地聚類,同樣的文本數據每次聚類的結果是一致的。同時,使用此方法對企業相關的新聞進行聚類,能夠快速的實現對企業熱點新聞的穩定提取,對于企業相關的新聞熱點提取有較好的效果。
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          • 方艷;徐華;初敏 - 思必馳科技股份有限公司
          • 2019-11-04 - 2022-07-01 - G06F16/35
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          • 本發明請求保護一種微博文本分類系統,具體包括以下模塊:數據預處理模塊,用python爬蟲軟件爬取微博博文信息和微博用戶信息,清洗缺失的數據,并根據情感極性進行人工打標;詞向量詞性增強模塊:通過word2vec構造微博博文信息的詞向量,在原始詞向量的基礎上,根據情感詞詞典和程度副詞詞典增強詞性信息;新特征構造模塊:用于對微博用戶信息進行特征提取工作,在原始特征的基礎上構造出新的特征;分類模塊:利用改進的textCNN模型,先通過卷積層和池化層學習詞向量信息,再通過全連接層融入用戶信息,最后用softmax函數激活,將微博文本分為積極、消極和中性三種類型。
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          • 鄧葉勛;趙建強;黃劍;陳誠;劉曉芳;鄭偉斌 - 廈門市美亞柏科信息股份有限公司
          • 2019-12-26 - 2022-07-01 - G06F16/35
          • 本發明涉及一種短文本分類方法、終端設備及存儲介質,該方法中包括:S1:采集多個文本數據并進行特征提取后組成訓練集;S2:分別構建基于卷積神經網絡和循環神經網絡的多個分類模型,計算每個分類模型對訓練集中各樣本的輸出概率;S3:構建三個模型集;S4:根據KS值篩選三個模型集中的兩個合并為融合模型庫I;S5:設定融合模型庫I的樣本預測值計算公式;S6:設定損失函數loss;S7:通過訓練集對融合模型庫I進行迭代訓練,通過調整權重參數w1和w2,使得損失函數loss的值最??;S8:通過訓練后的融合模型庫I對待分類文本數據進行分類。本發明針對短文本數據稀疏、噪聲大等問題,通過模型融合策略,有效提高模型應對新數據領域的適應能力。
          • 一種基于情感識別與瞳孔大小計算的Deepfake檢測方法-202011532434.8
          • 劉毅;王鵬程;陳晉音 - 浙江工業大學
          • 2020-12-22 - 2022-07-01 - G06F16/35
          • 本發明公開了一種基于情感識別與瞳孔大小計算的Deepfake檢測方法,包括:(1)將語音數據劃分為訓練集X和測試集Q后進行數據處理,并對訓練語音識別模型Y進行訓練和測試;(2)將文本數據劃分為訓練集N和測試集P后進行數據處理,并對訓練文本情感分類模型M進行訓練和測試;(3)對于待檢測的Deepfake視頻,提取音頻后輸入到語音識別模型Y中,再將輸出的文本輸入到文本情感分類模型M,得到與文本對應的情感;(4)將待測的Deepfake視頻轉換為圖片幀,檢測人眼瞳孔的大??;(5)將檢測到的人眼瞳孔大小與文本情感分類模型M得到的情感進行匹配,如果不匹配,則判定是假視頻。本發明對不同的Deepfake方法生成的假視頻都能夠較好的檢測,泛化能力強。
          • 分類模型確定方法、裝置、設備及存儲介質-202210253330.6
          • 劉建國;王迪;朱毅 - 青島海爾科技有限公司;海爾智家股份有限公司
          • 2022-03-15 - 2022-06-28 - G06F16/35
          • 本申請提供的一種分類模型確定方法、裝置、設備及存儲介質,通過獲取至少兩個類別以及類別下的文本數據信息,得到原始訓練集文本數據信息;對原始訓練集文本數據信息進行特征處理,得到待添加的特征向量;其中,待添加的特征向量表征原始訓練集文本數據信息的特征;將待添加的特征向量添加至基準分類模型中,得到校準分類模型;其中,基準分類模型是由原始訓練集文本數據信息訓練得到的。采用本技術方案,能夠提升文本分類的精準度。
          • 一種基于空時網絡聚類約簡集成的極端多標簽學習方法-202210260959.3
          • 夏躍龍;楊云 - 云南大學
          • 2022-03-16 - 2022-06-28 - G06F16/35
          • 本發明公開了多標簽文本挖掘技術領域的一種基于空時網絡聚類約簡集成的極端多標簽學習方法,包括以下步驟:空時網絡注意力集成表征;自適應標簽關系增強和聚類約簡學習;加權的約簡標簽集不平衡學習;本發明集成了多標簽文本中詞、短語、標簽三者之間交互注意力,探索了詞、短語、標簽之間的依賴關系,有效提升了極端多標簽文本表征能力;提出自適應標簽關系增強和聚類約簡學習機制,通過自適應標簽關系增強,能有效挖掘標簽之間的依賴關系,提升模型的泛化性,通過聚類約簡學習,能有效將不同量級標簽適應現有模型進行訓練;提出加權的約簡標簽集不平衡學習機制,解決了標簽稀疏和不平衡帶來的模型泛化性、可擴展性差等問題。
          • 一種基于機器學習算法的元數據分級分類方法-202210300625.4
          • 吳明光;郭慧茹;劉瓊;周官皓 - 上海電力大學;上海海事大學
          • 2022-03-25 - 2022-06-28 - G06F16/35
          • 本發明提供一種基于機器學習算法的元數據分級分類方法,包括以下步驟:首先根據原始元數據集創建了頻繁項詞庫;然后創新的基于頻繁項詞庫將原始元數據集中復雜且無統一規則的類文本字段的特征轉化為數值型特征,從而解決現有文本分類方法無法針對無統一命名規則的元數據字段進行準確分類的問題;其次,構建了兩階段分類模型,并對該模型進行了訓練和優化,通過該模型的二分類器對待測元數據先進行敏感級別分類,最后由多分類器進一步對敏感類元數據進行細分類,輸出更為準確的分級分類結果。該方法解決了目前金融領域敏感數據依靠人力進行分類分級耗費巨大的問題,實現了精準分類,有效保護了數據隱私,滿足了業務需求,提高了分類工作效率。
          • 基于主題感知的分層多注意網絡的文本分類方法及系統-202210301878.3
          • 姜也;王宜敏 - 青島科技大學
          • 2022-03-25 - 2022-06-28 - G06F16/35
          • 本發明提供了一種基于主題感知的分層多注意網絡的文本分類方法及系統,包括:獲取待分類的文本信息;依據獲取的文本信息,以及預設的文本分類模型,得到分類結果;其中,所述文本分類模型以分層結構的形式構建了多個注意機制,將句子級和文檔級的輸入分別轉換為句子和文檔編碼器;本發明以自注意作為神經網絡的主要構建塊,不僅提高了對距離關系的建模能力,而且由于前饋結構,自注意網絡的訓練速度也更快;引入了層次神經結構,它將句子級和文檔級的輸入分別轉換為句子和文檔編碼器,實現了最先進的分類精度。
          • 結合RPA及AI的結構化信息獲取方法、裝置及存儲介質-202210191379.3
          • 王杰;白龍飛;張海雷 - 來也科技(北京)有限公司
          • 2022-03-01 - 2022-06-28 - G06F16/35
          • 本申請涉及計算機技術領域,尤其涉及一種結合RPA及AI的結構化信息獲取方法、裝置及存儲介質。其中,一種結合RPA及AI的結構化信息獲取方法,包括:采用文本塊分類模型,獲取文檔對應的文本塊集合中至少一個文本塊的標簽信息;對至少一個文本塊進行行首判定處理和同行判定處理,獲取至少一個文本塊對應的判定結果;基于標簽信息和判定結果,獲取文檔對應的結構化信息。采用本申請,通過深度學習模型對文檔處理時,無需采用大量的標注訓練樣本對深度學習模型進行訓練,可以減少模型訓練成本以及數據標注成本,同時基于行行首判定處理和同行判定處理對應的判定結果,構建結構化信息可以提高結構化信息獲取的準確性,提高用戶的使用體驗。
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