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51. 发明公开

CN110083682A 一种基于多轮注意力机制的机器阅读理解答案获取方法有权
公开(公告)号：CN110083682A
公开(公告)日：2019-08-02
申请号：CN201910318268.2
申请日：2019-04-19
申请人：西安交通大学
发明人：刘均 , 孙申 , 魏笔凡 , 武云封 , 曾宏伟 , 麻珂欣
IPC分类号： G06F16/33 , G06F16/332 , G06F17/27
摘要：本发明公开了一种基于多轮注意力机制的机器阅读理解答案获取方法，对所述问题和问题对应的文本分别进行分词处理和向量化处理得到特征向量，选择双向长短时记忆网络对特征向量编码上下文语义信息，使用注意力机制进行问题和文本之间的建模，可以有效地捕捉问题和文本之间的信息交互；通过多轮计算文章关于问题的注意力，并融合上下文语义信息，再使用BLSTM编码上下文语义信息，反复多次得到第n文本语义向量，利用Self-Attention机制得到问题的一个向量表示，通过计算问题语义向量和自身的相似度，即文章中的每个词在问题空间中的一种表示，可以有效地提高预测答案的准确度，将BLSTM和Attention进行有效的结合，能够提升问题与文本抽取所返回的答案相匹配的精准性。

52. 发明公开

CN106776545A 一种通过深度卷积神经网络进行短文本间相似度计算的方法有权
公开(公告)号：CN106776545A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201611076255.1
申请日：2016-11-29
申请人：西安交通大学
发明人：魏笔凡 , 郭朝彤 , 刘均 , 郑庆华 , 吴蓓 , 郑元浩 , 石磊 , 吴科炜
IPC分类号： G06F17/27
摘要：本发明公开了一种通过深度卷积神经网络进行短文本间相似度计算的方法，目的在于，利用短文本中出现的每一个词语计算短文本间的相似度，使相似度的值计算的更加准确，所采用的技术方案为：1)把若干短文本表示成若干个矩阵，用相应的词向量依次替换文本中的每个单词，得到一个有序的向量序列，视为一个矩阵；2)对两个表示目标短文本的矩阵生成其相似矩阵；通过对词向量之间的余弦相似度进行排列，得到其相似矩阵；3)把相似矩阵的行和列平铺成相同维度；4)把相似矩阵降维成一个值作为相似度；对于所有同维度的相似矩阵，通过深度卷积神经网络对相似矩阵进行训练降维，再通过多层感知机计算相似程度，来代表相似度的值。

53. 发明授权

CN103778238B 一种从维基百科半结构化数据自动构建分类树的方法失效
公开(公告)号：CN103778238B
公开(公告)日：2015-03-04
申请号：CN201410040234.9
申请日：2014-01-27
申请人：西安交通大学
发明人：刘均 , 魏笔凡 , 冯博琴 , 郑庆华 , 马健 , 王晨晨 , 吴蓓
IPC分类号： G06F17/30
摘要：本发明公开了一种从维基百科半结构化数据自动构建分类树的方法，包括(1)半结构化数据的抽取，通过分析获取到页面的HTML，识别出含有半结构化数据的页面。(2)半结构化数据中上下位关系的抽取，依据维基目录页面的布局特点，获取其中包含的上下位关系；解析HTML元素，依据导航表的结构，获取表格中包含的上下位关系。(3)源于不同半结构化数据的上下位关系融合，依据抽取到的上下位关系集构建有向无权简单图，然后基于有向无权简单图的深度优先遍历算法生成分类树。本发明能够自动抽取维基页面中的上下位关系，并构建分类树，减少领域专家构建的成本，充分重用了志愿者手工构建的上下位关系。

54. 外观设计

CN305595640S 用于平板电脑的图形用户界面有权
公开(公告)号：CN305595640S
公开(公告)日：2020-02-07
申请号：CN201930318670.1
申请日：2019-06-19
申请人：塔普翊海(上海)智能科技有限公司 , 西安交通大学 , 刘均
设计人：刘均 , 吴科炜 , 孙申 , 魏笔凡 , 武云封 , 余海 , 康大智 , 郑庆华
摘要： 1.本外观设计产品的名称：用于平板电脑的图形用户界面。
2.本外观设计产品的用途：用于运行程序及显示。
3.本外观设计产品的设计要点：在于屏幕中的图形用户界面的内容、布局及交互方式。
4.最能表明设计要点的图片或照片：主视图。
5.无设计要点，省略后视图、左视图、右视图、俯视图、仰视图。
6.图形用户界面的用途：主视图所示界面为用户进入此产品的主界面；登录后进入界面变化状态图1；扫描课本后进入界面变化状态图2，界面变化状态图2为知识森林级，显示书籍封面出现在扫描框后会出现的知识森林模型，表示该课程下的所有知识主题，此视图扫描的书籍是《数据结构》，不同颜色的树模型以及沙盘上不同颜色的区块表示课程下不同的知识簇，在沙盘左下角有不同知识簇的颜色图例，知识主题间的认知关系在沙盘上显示为蓝色的线连接；点击某个知识主题的树模型后进入界面变化状态图3，显示点击的知识主题树是树（数据结构），与点击的该主题树相连的认知关系即蓝色的线上会有白色的线段循环移动表明认知关系方向；将设备下端向前倾斜45度，进入界面变化状态图4；连续点击两次界面变化状态图2中同一个知识主题的树模型后进入界面变化状态图5，该界面为知识簇级，显示点击的知识主题所在的知识簇，此视图显示点击的知识主题树是树（数据结构）；点击界面变化状态图5中某个知识主题的树模型后的界面进入界面变化状态图6，显示点击的知识主题树是树（数据结构），与点击的树模型相连的认知关系即蓝色的线上会有白色的线段循环移动表明认知关系方向；将设备下端向前倾斜45度，进入界面变化状态图7；连续点击两次界面变化状态图5中同一个知识主题的树模型后的界面，进入界面变化状态图8，该视图为知识主题分面树级，显示点击知识主题的分面树模型，此主视图显示点击的知识主题树是树（数据结构），分面树模型的一级分枝表示知识主题的一级分面，并在分枝旁显示对应的分面名，如：实现、操作，树模型的二级分枝表示知识主题的二级分面，并在分枝旁显示对应的分面名，如：删除、插入，小球表示相连接分面下的知识碎片；点击界面变化状态图8屏幕并拖动后进入界面变化状态图9；点击界面变化状态图8其中一个小球进入界面变化状态图10，显示相应知识碎片名；点击界面变化状态图10中知识碎片名后进入界面变化状态图11，此视图为知识碎片级，点击知识碎片后显示具体的知识碎片内容。
学习者可以通过扫描相关书籍的相关页面来获得相关学科的知识森林图像，可以对森林进行放大、缩小，可以选择具体的代表某个知识主题的一棵树，进而选择代表某个知识分面的一个树枝及代表某个知识碎片的一片树叶，进而对相关的知识碎片进行学习。
本产品用于运行程序及显示，界面可以用于人机交互和实现基于知识森林的浏览学习。

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