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[实用新型]一种基于磁流变液的半主动控制机械手-CN202221266819.9有效
发明人：路和;李扬名;戴丽莉;邓睿 -专利权人：连云港师范高等专科学校
申请日： 2022-05-25 - 公布日： 2022-10-14 - 主分类号： B25J15/02 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种基于磁流变液的半主动控制机械手，包括底座，所述底座的中端贯穿设置有控制连接杆，所述底座的两侧设置有固定底块，所述底座底部的两端设置有拆卸装置，所述固定底块的底端通过所述拆卸装置安装至底座的内部，所述控制连接杆的上方设置有固定盖，所述固定盖的两侧设置有角度控制杆，所述两个角度控制杆表面的一端设置有连接板b相连接，所述连接板b的内部设置有固定槽b，且所述固定槽b内部设置有按压装置，所述控制连接杆的顶端设置在固定盖内部的深槽中。本实用新型通过拆卸装置与按压装置，使得整体的安装简单方便，固定的结构稳定，整体的拆装也十分简单，使得对整体的维护和更换十分方便，减少维护成本。
一种基于流变主动控制机械手

[发明专利]文本生成方法、装置、设备及计算机可读存储介质-CN202110214294.8在审
发明人： 李扬名 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-02-25 - 公布日： 2021-11-02 - 主分类号： G06F40/30 文献下载
摘要：本申请实施例提供一种文本生成方法、装置、设备及计算机可读存储介质，涉及人工智能技术领域。方法包括：对待处理信息中的每一键值对进行向量化处理，对应得到一个语义单元；采用至少一种渲染器对每一语义单元进行语义渲染，对应得到语义单元的状态表示、和语义单元在预定义词典或在键值对上的概率分布；通过模式切换器对渲染器得到的所述状态表示和概率分布进行整合处理，得到每一语义单元的渲染类型和每一语义单元在输出文本中的位置；根据每一语义单元的渲染类型和在输出文本中的位置，生成对应于待处理信息的输出文本。通过本申请，能够提高最终生成的输出文本的准确性，并实现对输出文本的语义渲染过程进行解释。
文本生成方法装置设备计算机可读存储介质

[发明专利]一种序列切分方法、设备及计算机可读存储介质-CN202110209883.7在审
发明人： 李扬名 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-02-24 - 公布日： 2021-10-29 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本申请提供了一种序列切分方法、设备及计算机可读存储介质；方法包括：获取包括n个切分单元的待切分序列，其中，n为大于1的整数；对n个切分单元进行序列切分，获得与待切分序列对应的候选切分序列得分集合；其中，候选切分序列得分集合为每个候选切分序列对应的候选切分序列得分构成的集合，每个候选切分序列中的各个切片组成待切分序列，候选切分序列得分为各个切片对应的各个切片得分的组合；获取候选切分序列得分集合中的最高候选切分序列得分；将最高候选切分序列得分对应的候选切分序列，确定为待切分序列的序列切分结果。通过本申请，能够提升自然语言处理中序列切分的有效性。
一种序列切分方法设备计算机可读存储介质

[发明专利]词性标注方法、装置、电子设备及存储介质-CN202110787205.9在审
发明人： 李扬名 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-07-13 - 公布日： 2021-10-01 - 主分类号： G06F40/284 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种词性标注方法、装置、电子设备及存储介质，应用于自然语言处理技术领域。其中方法包括：获取待标注文本中的未划分文本和切片集合，该切片集合包括待标注文本中已划分的k‑1个切片，未划分文本为待标注文本中除k‑1个切片以外的文本，根据未划分文本的向量表示和切片集合中第k‑1个切片的向量表示，确定待标注文本中的第k个切片的依存关系，在未划分文本中获取第k个切片的候选分词集合，根据第k个切片的依存关系和候选分词集合中每个候选分词的向量表示，从候选分词集合中确定出第k个切片，该第k个切片用于指示第k个切片对应的分词以及分词的词性。采用本申请实施例，可以提高词性标注效率。
词性标注方法装置电子设备存储介质

[实用新型]一种工业机器人智能协作实训平台-CN202120065582.7有效
发明人：邓睿;张强强;肖子健;王怡尊;李扬名;唐青青 -专利权人：连云港师范高等专科学校
申请日： 2021-01-11 - 公布日： 2021-09-10 - 主分类号： B25J19/00 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种工业机器人智能协作实训平台，包括支撑架，所述支撑架的上端固定焊接安装有安装架，所述安装架的上端固定焊接安装有智能机器人，所述支撑架的前端均匀活动连接有两个活动隔板，所述支撑架下方的两侧均匀固定安装有铝合板，所述支撑架的前方固定设置有连接柱，所述连接柱的两侧均匀设置有活动门，所述活动门和连接柱之间通过合页活动连接，所述活动门的一侧固定安装有支撑柱，所述活动隔板的上端固定焊接安装有固定台。本实用新型通过在活动隔板内部的中间处固定设置有安装仓，安装仓内活动安装弹簧和活动抵板，活动抵板可使得弹簧上下往复运动，这极大的提高了活动抵板的活动性能。
一种工业机器人智能协作平台

[发明专利]文本预测模型的训练方法及装置-CN202010081187.8有效
发明人： 李扬名;姚开盛 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请日： 2020-02-06 - 公布日： 2021-07-06 - 主分类号： G06F40/211 文献下载
摘要：本说明书实施例提供一种计算机执行的文本预测模型的训练方法和装置。其中文本预测模型包括基于时序的第一预测网络，和第二预测网络，训练方法包括，将训练文本中第t个词输入第一预测网络，使其根据时序处理得到的状态向量确定对于下一个词的第一预测概率。此外，从缓存器中读取基于在先文本形成的若干片段向量，第二预测网络根据这些片段向量，得到对下一个词的第二预测概率。然后，以内插权重系数λ作为第二预测概率的加权系数，以1减去λ作为第一预测概率的加权系数，对二者加权综合，得到综合预测概率。至少根据该综合预测概率和第t+1个词，确定针对第t个词的预测损失，由此训练文本预测模型。
文本预测模型训练方法装置

[发明专利]自然语言生成方法及装置-CN202110150679.2在审
发明人： 李扬名;姚开盛 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请日： 2021-02-03 - 公布日： 2021-06-15 - 主分类号： G06F40/30 文献下载
摘要：本说明书实施例提供一种自然语言生成方法。该方法包括：首先，获取第一对话动作，其n个组成元素中包括动作类型，以及n‑1个词槽‑槽值对，并对该第一对话动作进行编码，得到对应n个组成元素的n个编码向量；然后，基于该n个编码向量进行解码，依次确定待输出的自然语言文本的各个位置的语义项，其中确定任意当前位置的语义项包括：先利用表达器集合中的各个表达器，各自对前一位置输出信息进行处理，得到对应输出，再利用模式切换器对各个表达器的输出进行加权融合，得到当前位置对应的当前状态向量和当前融合概率分布，进而根据该当前融合概率分布，确定当前语义项，其中当前状态向量和当前语义项作为当前位置输出信息。
自然语言生成方法装置

[发明专利]修正自然语言生成结果的方法和装置-CN202010631294.3有效
发明人： 李扬名;姚开盛;李小龙 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请日： 2020-07-03 - 公布日： 2020-11-17 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本说明书实施例提供一种修正自然语言生成结果的方法和装置。方法包括：首先获取本轮迭代中待修正的第一模板句子，该句子是针对对话动作而生成，该对话动作包括若干词槽。将第一模板句子输入指针改写器，指针改写器依次逐个确定待输出句子中各个输出位置的字符，从而生成修正的第二模板句子。然后对第二模板句子进行词槽提取，并判断所提取的词槽与若干词槽是否一致。若不一致，将第二模板句子确定为下一轮迭代的输入，并基于对话动作和该第二模板句子生成一条训练样本，添加到样本缓存器中。样本缓存器用于收集训练样本，所收集的训练样本用以训练指针改写器。
修正自然语言生成结果方法装置

[发明专利]模型训练、命名实体识别方法及装置-CN202010631307.7有效
发明人： 李扬名;李小龙;姚开盛 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请日： 2020-07-03 - 公布日： 2020-09-29 - 主分类号： G06F40/284 文献下载
摘要：本说明书实施例提供一种模型训练、命名实体识别方法及装置。在模型训练时，将第一样本序列中的第一命名实体替换为第一预设字符，得到第二样本序列，并从第二样本序列中确定包含第一预设字符的文本片段；采用第一递归神经网络，递归地确定第二样本序列中多个分词的隐向量，并确定文本片段的表征向量；通过变分自编码器，基于表征向量构建高斯分布并确定针对文本片段的全局隐向量；采用第一递归神经网络，以全局隐向量作为初始隐向量，递归地确定文本片段中分词的解码隐向量，并确定文本片段中分词的预测值；基于文本片段中分词与其预测值的差异以及分布差异，确定预测损失值，向减小预测损失值的方向，更新第一递归神经网络和变分自编码器。
模型训练命名实体识别方法装置

[发明专利]模型对抗训练、命名实体识别方法及装置-CN202010632209.5有效
发明人： 李扬名;李小龙;姚开盛 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请日： 2020-07-03 - 公布日： 2020-09-25 - 主分类号： G06F40/284 文献下载
摘要：本说明书实施例提供一种模型对抗训练、命名实体识别方法及装置。在模型训练中，将第一样本序列中的第一命名实体替换为其对应的原始标签字符，得到第二样本序列，并从第二样本序列中确定包含替换的原始标签字符的第一文本片段，确定第一文本片段的分类标签值为第一值，用于表示已替换命名实体；采用特征提取网络，确定第二样本序列中多个分词的特征隐向量；基于第二样本序列中多个分词的特征隐向量，确定第一文本片段的第一片段向量，将第一片段向量输入第一判别器，得到第一预测值；基于第一预测值与第一值的差异，确定第一损失值；以最小化第一损失值为目标，更新第一判别器；以最大化第一损失值为目标，更新特征提取网络。
模型对抗训练命名实体识别方法装置

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