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1.一种自然环境下人脸表情识别的特征增强方法发明公开patent_CN202211306381.7

[专利]发明专利CN202211306381.7成都中科云集信息技术有限公司申请日：2022-10-25 公开日：2023-05-02

摘要：本发明公开一种自然环境下人脸表情识别的特征增强方法，属于计算机人工智能领域，其特征包括：针对野外复杂无约束环境下的人脸表情图像，提出一个人脸表情识别的特征增强方法；使用了在Transformer中起重要作用的注意力机制，融合空间注意力和通道注意力机制；以通道序列和空间序列的形式将特征图作为变换器（Transformer）的输入，训练学习以在空间维度和通道维度上增强特征图（Feature Maps

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2.一种基于双向长短时记忆网络的多任务学习中文语病诊断方法发明授权patent_CN201911224397.1_sq

[专利]发明专利CN201911224397.1成都中科云集信息技术有限公司申请日：2019-12-04 公开日：2023-04-07

摘要：本发明提供一种基于双向长短时记忆网络的多任务学习中文语病诊断方法，包括：获取近年来中文语法错误诊断任务(Chinese Grammatical Error Diagnosis，CGED)提供的汉语水平考试作文批改数据集；采用融合字嵌入获得模型输入序列，充分利用文本特征，提升诊断效果；将获得的输入序列输入到Bi‑LSTM，通过神经网络的学习获得中文语法错误诊断模型；采用多任务学习的方法，以检测句子

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3.一种基于bottom-up attention和定位信息融合的图片问答实现方法发明公开patent_CN201911224396.7

[专利]发明专利CN201911224396.7成都中科云集信息技术有限公司申请日：2019-12-04 公开日：2020-03-27

摘要：本发明提供了一种基于Bottom‑up attention和融合定位信息的图片问答系统的实现方法，包括：处理图片和语句数据集；使用Faster‑RCNN获取图片特征作为模型的图片输入，使用经过Glove编码的问题序列，作为模型的问题输入；使用卷积层计算图片的self‑attention结果作为图片特征，使用Bi‑LSTM循环神经网络将问题的编码序列作为输入得到问题的隐藏特征；本发明使用特征融合

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4.一种基于注意力长短期记忆循环神经网络的论文质量测评方法发明公开patent_CN202010320432.6

[专利]发明专利CN202010320432.6成都中科云集信息技术有限公司申请日：2020-04-22 公开日：2020-08-11

摘要：本发明专利技术公开了一种基于注意力长短期记忆循环神经网络的论文质量测评方法，其主要特点是针对本科和硕士博士毕业论文等长文本，设计基于章节的双向长短记忆网络(BiLSTM)的文本分析模型ChapBiLSTM，并结合注意力机制和改进交叉熵函数，提升质量评级准确度。克服了目前文本模型训练慢的缺点，适应数据特征的端到端的模型分析，通过识别、表示和特征加权等方法，对长文本进行准确的质量评级分类。涉及的主要

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5.一种基于双向长短时记忆网络的多任务学习中文语病诊断方法发明公开patent_CN201911224397.1

[专利]发明专利CN201911224397.1成都中科云集信息技术有限公司申请日：2019-12-04 公开日：2020-03-17

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6.一种基于开放性问答文本的抑郁症辅助检测方法发明公开patent_CN201910746699.9

[专利]发明专利CN201910746699.9成都中科云集信息技术有限公司申请日：2019-08-14 公开日：2019-12-03

摘要：本发明公开一种基于开放性问答文本的抑郁症辅助检测方法，其主要特点是适用于抑郁症患者和医生对话的文本分析方法，随着对话数据的增加，模型重新训练，达到自学习提升的效果，具体包括：文本采集，使用语音识别技术提取对话文本；文本预处理，根据数据特征和模型设计，进行文本预处理；文本语义模型训练，对预处理的文本进行语义挖掘；文本模型预测，将语义挖掘模型输出的特征进行分类；模型自学习，随着见识的样本量增加，模型

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7.一种基于特征金字塔网络的双向LSTM微表情识别抑郁症方法发明公开patent_CN201910747125.3

[专利]发明专利CN201910747125.3成都中科云集信息技术有限公司申请日：2019-08-14 公开日：2019-11-19

摘要：本发明提供一种基于特征金字塔网络的双向LSTM微表情识别抑郁症方法，包括：首先从一秒中的视频流中等时间提取出12张图片，将12张图片作为输入进入到该模型中，接着通过ResNET网络对图片的特征进行提取，经过多层Conv={Conv1，Conv2，Conv3，Conv4，Conv5}得到一个多维的图片特征，即Conv5的输出结果，之后通过2倍上采样以及经过1*1卷积变换的Conv层相加得到不同尺度

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