专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种信息处理方法、装置、计算机设备及存储介质-CN201910888623.X有效
  • 吴晓琳 - 北京小米智能科技有限公司
  • 2019-09-19 - 2023-10-27 - G06F40/58
  • 本公开是关于一种信息处理方法、装置、计算机设备及存储介质,所述方法包括:利用机器翻译模型的编码器对待翻译词句进行编码,得到编码信息;保存所述全局注意力参数;利用所述机器翻译模型的解码器,在所述待翻译词句中每一个词语的所述编码信息的解码循环中,根据所述全局注意力参数确定所述解码器的全局注意力;根据所述全局注意力获得对应所述解码循环中所要预测的词语的预测结果。由于会将解码时需要用到的全局注意力参数保存起来,因此,在解码器需要利用全局注意力参数确定全局注意力时可以直接调取存储的全局注意力参数,而不需要再次通过处理编码信息得到全局注意力参数,减少解码过程中的计算量;从而提高机器翻译模型的推理效率。
  • 一种信息处理方法装置计算机设备存储介质
  • [发明专利]机器翻译模型训练方法、装置及存储介质-CN201911281744.4有效
  • 孙于惠;李响;李京蔚 - 北京小米智能科技有限公司
  • 2019-12-13 - 2023-09-29 - G06F40/58
  • 本公开揭示了一种机器翻译模型训练方法、装置及存储介质,属于自然语言处理技术领域。该方法包括:获取包含多个训练数据对的多领域混合的训练数据集;对多个训练数据对进行数据领域分类,以获得至少两个领域数据子集;确定每个领域数据子集的至少两个候选优化目标,并基于至少两个候选优化目标分别训练每个领域数据子集对应的至少两个候选单领域模型;分别测试每个领域数据子集对应的至少两个候选单领域模型,选择准确性最高的候选单领域模型对应的候选优化目标作为领域数据子集的指定优化目标;基于训练数据集中的每个领域数据子集及其对应的指定优化目标,训练混合领域模型。可以提高混合领域模型对各个领域的语言数据翻译结果的质量。
  • 机器翻译模型训练方法装置存储介质
  • [发明专利]一种文本信息分词处理的方法、装置、终端及存储介质-CN201911168682.6有效
  • 王铄;史亮;陈宇鹏;过群 - 北京小米智能科技有限公司
  • 2019-11-25 - 2023-09-26 - G06F40/284
  • 本公开是关于一种文本信息分词处理的方法、装置、终端及存储介质,所述方法包括:获取文本信息以及配置信息,其中,所述配置信息包括至少两条第一分词规则;按照预定规则,将所述第一分词规则转换成第二分词规则;当利用任意两条所述第二分词规则匹配到的文本信息的字符串存在交集时,确定存在交集的任意两条所述第二分词规则对应的两条所述第一分词规则存在冲突;按照所述配置信息处理所述文本信息,输出所述文本信息的分词结果。由于通过了将所述第一分词规则转换成第二分词规则,使得第二分词规则可以成为一个确定性的规则,从而可以通过这些确定的分词规则,快速和准确地排查出配置信息中存在冲突的分词规则。
  • 一种文本信息分词处理方法装置终端存储介质
  • [发明专利]关键词提取方法、关键词提取装置及电子设备-CN201911285457.0有效
  • 过群;鲁骁;孟二利;王斌;史亮;齐保元;纪鸿旭 - 北京小米智能科技有限公司
  • 2019-12-13 - 2023-08-18 - G06F16/33
  • 本公开是关于一种关键词提取方法、关键词提取装置及电子设备。其中关键词提取方法,包括:接收原始文档;从原始文档中提取候选词构成第一词语集合;获取第一词语集合中每个候选词与原始文档的第一关联度,根据第一关联度确定第二词语集合;基于原始文档,通过预测模型生成预测词,所得到的预测词构成第三词语集合;确定第二词语集合和第三词语集合的并集,获取并集中每个候选关键词与原始文档的第二关联度,并且获取并集中每个候选关键词的发散度;基于第二关联度和发散度,从并集中选择至少一个候选关键词作为关键词,构成关键词集合。通过关键词之间的发散度,从而解决关键词冗余的问题,关键词不受候选词词频的影响,丰富关键词的表达方式。
  • 关键词提取方法装置电子设备
  • [发明专利]一种关键词提取方法、装置及介质-CN201911285835.5有效
  • 过群;鲁骁;孟二利;王斌;史亮;纪鸿旭;齐保元 - 北京小米智能科技有限公司
  • 2019-12-13 - 2023-08-15 - G06F16/35
  • 本文公开了一种关键词提取方法、装置及介质,属于数据处理领域。此方法包括:接收原始文档,从原始文档提取候选词,将提取出的候选词构成第一词语集合;获取第一词语集合中每个第一词语与原始文档的第一关联度,根据第一关联度确定第二词语集合;针对第二词语集合中的每个第二词语,在词语关联拓扑中查询与第二词语符合关联条件的至少一个节点词构成第三词语集合;确定第二词语集合和第三词语集合的并集,获取并集中每个候选关键词与原始文档的第二关联度,根据第二关联度从并集中选择至少一个候选关键词构成原始文档的关键词集合。本文可减少计算复杂度,提升计算速度;解决现有方法中优先选择高频词的问题;有效丰富关键词的表达方式。
  • 一种关键词提取方法装置介质
  • [发明专利]一种同义句生成模型的生成方法、装置及介质-CN201911063958.4有效
  • 李京蔚;崔志;崔建伟 - 北京小米智能科技有限公司
  • 2019-11-04 - 2023-08-04 - G06F40/205
  • 本文公开了一种同义句生成模型的生成方法、装置及介质,此方法包括:使用第一集合训练得到一生成模型和一判别模型;所述第一集合包括多个同义句组,每个同义句组包括至少两个同义句;对所述生成模型和所述判别模型进行迭代处理直至所述生成模型收敛。本文使用了大量的单句,充分利用了单句的成本低和无需人工标注的优点。在对模型的训练过程中,结合了大量的单句和强化学习方式,单句的使用极大的增加了语义的丰富性,强化学习方式可以使模型在迭代过程中不断优化,从而完全无需依赖大量的平行语料便可以训练出优质的同义句生成模型。
  • 一种同义生成模型方法装置介质
  • [发明专利]一种检测微小障碍的方法、装置及介质-CN201911135772.5有效
  • 臧宇彤 - 北京小米智能科技有限公司
  • 2019-11-19 - 2023-06-30 - G05D1/02
  • 本文公开了一种检测微小障碍的方法、装置及介质,此方法包括:获取扫地机器人所摄取的图像数据所对应的第一3D点云;从第一3D点云中提取出属于地面区域的第二3D点云;从第二3D点云中提取出高度值位于设定高度范围内的第三3D点云;计算第三3D点云的地面投影点云;确定地面投影点云中的形态学联通区域,将面积小于预设值的形态学联通区域作为微小障碍所在的区域。本文通过有效识出地面、获得地面投影点云、以及通过图像处理的方式对点云进行处理,相比于直接对离散的三维点云进行处理的方式,提高算法的准确度和实时性。
  • 一种检测微小障碍方法装置介质
  • [发明专利]基于分类模型的文本分类方法及装置,以及模型训练方法-CN201911048054.4有效
  • 牛海波 - 北京小米智能科技有限公司
  • 2019-10-30 - 2023-06-06 - G06F16/35
  • 本公开是关于一种基于分类模型的文本分类方法及装置以及模型训练方法。其中基于分类模型的文本分类方法,分类模型至少包括词编码器层、词拼接层、语句编码器层、语句拼接层和输出层,方法包括:输入文本,文本包括语句,语句包括词,形成每个语句的词向量表示;通过词编码器层的第一双向编码网络,得到每个语句的词级特征向量;通过词拼接层得到每个语句的语句向量,形成文本的语句向量表示;通过语句编码器层的第二双向编码网络,得到文本的句级特征向量;通过语句拼接层,得到文本的文本向量;通过输出层,得到文本的类别置信度。通过将词级特征和语句级特征进行组合并且应用多头注意力机制,提高了特征准确性,保证了结果可靠性,改善了用户体验。
  • 基于分类模型文本方法装置以及训练
  • [发明专利]同义短语获取方法及装置-CN201910545207.X有效
  • 潘晓彤;刘作鹏 - 北京小米智能科技有限公司
  • 2019-06-21 - 2023-06-02 - G06F40/247
  • 本公开是关于同义短语获取方法及装置。该方法包括:获取多个样本语料,每个样本语料包括多个词;对多个样本语料进行粘接,每个粘接后的样本语料包括多个短语,每个短语由相邻N个词粘接而成,N>1;在多个样本语料中确定目标语料,并确定目标短语与目标短语上下文语料,目标短语为粘接后的目标语料中的短语,目标短语上下文语料包括目标语料中目标短语上下文的词;根据目标短语上下文语料、目标短语以及多个粘接后的样本语料获取多个粘接后的样本语料中每个短语与目标短语之间的相似度,并将相似度满足预设要求的一个或多个短语确定为目标短语的同义短语。该技术方案能够提高所确定目标短语的同义短语的准确性,改善了用户体验。
  • 同义短语获取方法装置
  • [发明专利]信息处理方法、装置、终端及存储介质-CN201911045677.6有效
  • 吴麟;王昭 - 北京小米智能科技有限公司
  • 2019-10-30 - 2023-05-23 - G01S5/02
  • 本公开是关于一种信息处理方法、装置、终端及存储介质,所述方法应用于第一终端中,包括:基于所述第一终端和第二终端之间传输的第一无线信号,预测所述第一终端和所述第二终端之间的距离,得到第一距离信息;当预定空间内存在所述第一无线信号传输的障碍物时,根据校正参数校正所述第一距离信息得到第二距离信息。如此,通过确定在预定空间内存在第一无线信号传输的障碍物时,会根据校正参数校正所述第一距离信息得到第二距离信息,来对第一距离信息进行了校正,可以提高第一终端与第二终端之间测距的准确性,从而可以对室内各终端的相对位置提供准确的距离信息,最终提高对终端定位的准确性。
  • 信息处理方法装置终端存储介质
  • [发明专利]神经网络模型训练、上下文预测方法及装置-CN201910113567.2有效
  • 潘晓彤;刘作鹏 - 北京小米智能科技有限公司
  • 2019-02-14 - 2023-05-23 - G06F40/289
  • 本公开是关于一种神经网络模型训练、上下文预测方法及装置,属于神经网络领域。所述方法包括:获取多个训练样本,每个所述训练样本包括输入词的标识、输出词的标识和位置信息,在一个所述训练样本中,所述输出词属于所述输入词的上下文,所述位置信息用于表示所述输出词和所述输入词的相对位置;以各个所述训练样本作为输入,调用基于位置关系的Skip‑Gram,得到对应的输出结果,所述输出结果包括输入词及输出词的词向量和位置信息的位置向量;基于所述输出结果更新所述基于位置关系的Skip‑Gram,以对所述基于位置关系的Skip‑Gram进行训练。
  • 神经网络模型训练上下文预测方法装置
  • [发明专利]同义词性模板获取方法及装置-CN201910114457.8有效
  • 潘晓彤;刘作鹏 - 北京小米智能科技有限公司
  • 2019-02-14 - 2023-05-02 - G06F40/247
  • 本公开是关于同义词性模板获取方法及装置。该方法包括:获取多个样本语料;确定多个样本语料中每个词的词性,并生成与多个样本语料中每个词对应的样本词性模板;在多个样本语料中确定目标语料,在多个样本词性模板中确定目标词性模板,并获取目标词性模板上下文语料;根据目标词性模板、目标词性模板上下文语料以及多个样本词性模板获取多个样本词性模板中每个样本词性模板与目标词性模板之间的相似度;将相似度满足预设要求的一个或多个样本词性模板确定为目标词性模板的同义词性模板。该技术方案能够使同义词性模板与目标词性模板较为接近,且语境相似性较高,从而降低了出现误解的几率,改善了用户体验。
  • 同义词性模板获取方法装置
  • [发明专利]设备控制方法及装置-CN201910100989.6有效
  • 李福鑫 - 北京小米智能科技有限公司
  • 2019-01-31 - 2023-04-18 - G10L15/22
  • 本公开是关于一种设备控制方法及装置。该方法包括:对接收到的声音信号进行语音识别,得到语音识别结果;确定语音识别结果中的关键词;从智能设备中确定属性信息与该关键词匹配的目标智能设备;其中,预先构建有智能设备与该智能设备的属性信息之间的对应关系;属性信息表征对应智能设备所提供的操作;控制目标智能设备执行语音识别结果指示的操作。根据本公开的实施例,能够根据从声音信号中确定出的关键词以及智能设备与其属性信息之间的对应关系,确定待控制的目标智能设备,并控制目标智能设备执行语音识别结果指示的操作,从而提高语音交互的智能化水平。
  • 设备控制方法装置

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