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[发明专利]信息提取方法及装置-CN202210588281.1在审
发明人：马文涛;武玉川;黎航宇;孙健;李永彬 -专利权人：阿里巴巴（中国）有限公司
申请日： 2022-05-27 - 公布日： 2022-10-04 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本说明书实施例提供信息提取方法及装置，其中所述信息提取方法包括：获取待处理文本和待处理文本对应的历史参考文本，并确定待处理文本对应的文本类型；在文本类型为信息提取的情况下，提取待处理文本中的初始关键文本；根据初始关键文本和历史参考文本生成目标关键文本；根据目标关键文本确定待处理文本对应的回复模板；基于回复模板和目标关键文本生成待处理文本对应的回复文本。通过根据初始关键文本和历史参考文本生成本次所要提取的目标关键文本，满足从多轮的交互沟通中提取出关键信息，基于回复模板和目标关键文本生成回复文本，自动生成反馈与用户对话的回复文本，为用户带来智能化的对话体验。
信息提取方法装置

[发明专利]文本处理方法及装置-CN202210597502.1在审
发明人：马文涛;武玉川;黎航宇;李永彬;孙健 -专利权人：阿里巴巴（中国）有限公司
申请日： 2022-05-27 - 公布日： 2022-10-04 - 主分类号： G06Q30/00 文献下载
摘要：本说明书实施例提供文本处理方法及装置，其中所述文本处理方法包括：获取修正文本、所述修正文本对应的历史文本和待处理文本信息；根据所述修正文本、所述历史文本和所述待处理文本信息确定修正类别信息；提取所述修正文本中的修正文本信息；基于所述修正类别信息、所述修正文本信息和所述待处理文本信息生成目标文本信息。根据修正文本、历史文本和待处理文本信息确定对应的修正类别信息，使得在不同的修正类别情况下都对应一种修正类别信息，根据修正类别信息、修正文本信息、待处理文本信息生成目标文本信息，满足了在人机交互场景下的多轮多话中，收集复杂槽位信息的需求。
文本处理方法装置

[发明专利]电缆清洁电源故障自救援控制方法、系统、终端及介质-CN202210878847.4有效
发明人：高永强;李志泰;梁小姣;柴立华;孙永健;李永彬;孙宏君;王文成;郑昱;姜龙云;张志东;左新斌;郑佐奇;任志帅;张秋瑞;韩冬;王燕;管朔 -专利权人：国网山东省电力公司东营供电公司
申请日： 2022-07-25 - 公布日： 2022-10-04 - 主分类号： H02J9/06 文献下载
摘要：本发明公开了电缆清洁电源故障自救援控制方法、系统、终端及介质，涉及电缆清洁和数据处理技术领域，其技术方案要点是：本发明在清扫机器发生电源故障后，提取能够正常响应的一类设备和二类设备，并分别对一类设备和二类设备在剩余阶段的累计能耗进行分析，整个分析过程实现了不同能耗类型的设备差异性分析，且考虑了架空线弧垂变化对设备的能耗影响，为电源故障自救援控制策略的形成提供了更加符合实际的准确数据；整个控制方法考虑了不同的一类设备和二类设备对完成清扫工作的影响程度，通过目标优化求解得到最优的电源故障自救援控制策略，实现了电缆清洁电源故障的自救援控制。
电缆清洁电源故障救援控制方法系统终端介质

[发明专利]对话数据处理方法、装置、设备及存储介质-CN202210643395.1在审
发明人：王睿;刘澈;孙健;李永彬 -专利权人：阿里巴巴（中国）有限公司
申请日： 2022-06-08 - 公布日： 2022-09-30 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本公开涉及一种对话数据处理方法、装置、设备及存储介质。本公开通过对每个对话数据中的至少一轮发言内容构成的第一集合内的多轮发言内容进行聚类，从而确定出每个对话数据分别对应的簇标识序列，再由每个对话数据分别对应的簇标识序列构成第二集合。挖掘出第二集合中每个簇标识序列中的候选子序列，并计算每个候选子序列在第二集合中的支持度。根据支持度大于或等于阈值的至少一个候选子序列分别对应的凝聚度，计算出该至少一个候选子序列中出现过的每个簇标识的分数。根据该分数可以对多个聚类簇进行排序，从而将排序靠前的聚类簇作为关键内容。本实施例可以更加准确的确定出对话数据中的关键内容。
对话数据处理方法装置设备存储介质

[发明专利]模型训练、对话处理方法、装置、设备及存储介质-CN202210643475.7在审
发明人：刘澈;李永彬 -专利权人：阿里巴巴（中国）有限公司
申请日： 2022-06-08 - 公布日： 2022-09-30 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本公开涉及一种模型训练、对话处理方法、装置、设备及存储介质。本公开通过在对话预训练语言模型的训练过程中，就引入对话特有的信息例如轮次和角色，使得训练后得到的对话向量表示模型可以有效建模对话中特有的多角色之间的信息交互。因此，当采用对话向量表示模型生成目标对话数据对应的表示向量时，可以提高该表示向量的精准度，使得该表示向量可以取得良好的对话表示效果。
模型训练对话处理方法装置设备存储介质

[发明专利]模型训练、对话数据处理方法、装置、设备及存储介质-CN202210643484.6在审
发明人：刘澈;李永彬 -专利权人：阿里巴巴（中国）有限公司
申请日： 2022-06-08 - 公布日： 2022-09-30 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本公开涉及一种模型训练、对话数据处理方法、装置、设备及存储介质。本公开通过机器学习模型对对话上文进行编码得到第一编码结果。根据该第一编码结果，确定出该对话上文对应的语义向量。从而使得回复选择任务可以根据该语义向量计算该对话上文和目标回复之间的第一语义距离、以及计算该对话上文和非目标回复之间的第二语义距离。使得回复生成任务可以根据该语义向量预测该对话上文对应的目标回复，并计算预测的目标回复和正样本中的目标回复之间的差异。根据第一语义距离、第二语义距离和该差异对机器学习模型进行训练。本实施例可以同时采用回复生成任务和回复选择任务来进行对话结构学习，可以充分利用对话的特有信息，充分的学习对话结构。
模型训练对话数据处理方法装置设备存储介质

[发明专利]基于表格问答的回复生成及模型训练方法、装置及设备-CN202210501373.1有效
发明人：耿瑞莹;李亮;石翔;黎槟华;李永彬;孙健 -专利权人：阿里巴巴（中国）有限公司
申请日： 2022-05-10 - 公布日： 2022-09-30 - 主分类号： G06F16/242 文献下载
摘要：本申请实施例提供一种基于表格问答的回复生成及模型训练方法、装置及设备。在本申请实施例中，首先，将用户问题的SQL语句转化为抽象语法树，以及构建SQL语句所要访问的表格的图结构，接着，将抽象语法树和SQL语句所要访问的表格的图结构合并成统一的异构图结构，最后，利用基于统一的样本异构图结构训练得到的回复生成模型对用户问题的异构图结构进行表格问答。由此，较好地解决SQL语句与表格数据之间的语义鸿沟，改善了基于表格数据的回复内容的准确度。
基于表格问答回复生成模型训练方法装置设备

[发明专利]查询语句的生成方法和装置，存储介质和电子设备-CN202110306766.2在审
发明人：石翔;魏进锋;李永彬;孙健 -专利权人：阿里巴巴新加坡控股有限公司
申请日： 2021-03-23 - 公布日： 2022-09-27 - 主分类号： G06F16/22 文献下载
摘要：本申请公开一种查询语句的生成方法和装置，存储介质和电子设备，其中方法包括：根据数据表的数据信息，确定文本信息中字词的标签数据；根据数据表的数据信息和文本信息，确定数据表表头信息的标签数据；将文本信息、表头信息、文本信息的标签数据以及表头信息的标签数据输入到语言模型中进行转换任务学习，获得用于将文本信息转换为查询语句的子任务数据；根据子任务数据，生成查询语句。使得SQL结构化查询语句的表达逻辑准确率增强，进一步提高查询场景下查询结果的准确率。
查询语句生成方法装置存储介质电子设备

[发明专利]模式链接处理方法、装置以及计算机可读存储介质-CN202210572287.X有效
发明人：李博文;惠彬原;黎槟华;李永彬;孙健 -专利权人：阿里巴巴达摩院（杭州）科技有限公司
申请日： 2022-05-25 - 公布日： 2022-09-27 - 主分类号： G06F16/903 文献下载
摘要：本发明公开了一种模式链接处理方法、装置以及计算机可读存储介质。其中，该方法包括：获取目标查询语句和目标表格；获取目标表格中的目标模式；检测出目标查询语句中与目标模式对应的目标词，其中，目标模式在目标程序语言中以可选的方式对应于目标词；生成基于目标模式与目标词之间的目标模式链接。本发明解决了由于以字符串匹配的方式建立模式链接造成的模式链接不全面的技术问题。
模式链接处理方法装置以及计算机可读存储介质

[发明专利]对话理解方法、装置、电子设备及存储介质-CN202110267872.4在审
发明人：黎槟华;耿瑞莹;李永彬;孙健 -专利权人：阿里巴巴新加坡控股有限公司
申请日： 2021-03-11 - 公布日： 2022-09-20 - 主分类号： G06F40/30 文献下载
摘要：本申请实施例提供了一种对话理解方法、对话理解装置、电子设备及计算机可读存储介质，涉及人机对话技术领域。其中，对话理解方法包括：获得对话的上下文数据，以及所述对话所属领域的概念图谱；根据所述上下文数据以及所述概念图谱，获得所述对话的前提信息，并对所述对话后续内容进行预测得到假设信息；根据所述对话的前提信息与所述假设信息之间的蕴含关系，对所述对话进行理解。本申请实施例提供的对话理解方案可以提高对话理解的准确性。
对话理解方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种细粒度多维度的大规模机器学习性能分析方法-CN202210801965.5在审
发明人：柳泓鑫;黄海晨;方佳瑞;李升桂;卞正达;李永彬;刘育良;麦思琪 -专利权人：北京潞晨科技有限公司
申请日： 2022-07-07 - 公布日： 2022-09-16 - 主分类号： G06F9/48 文献下载
摘要：本发明公开了计算机技术领域的一种细粒度多维度的大规模机器学习性能分析方法，基于Colossal‑AIProfiler和Colossal‑AIGemini内存策略管理工具一起实现，其使用的流程和PyTorchProfiler类似，Colossal‑AIProfiler被设计为一个上下文管理器，能够通过with语句很快完成开启和关闭，可以精确记录处于不同状态的Tensor信息，从而得到目前内存使用的具体情况，帮助开发者更好地优化在机器学习过程中内存的使用量和调度策略，帮助开发者将程序的带宽性能与数据移动带宽的理论上限进行比较，进行客观精准的性能分析，获得当前程序对资源的利用率，找到程序的主要优化方向，具有创造性。
一种细粒度多维大规模机器学习性能分析方法

[发明专利]带电作业中基于历史数据的斗臂车状态检测方法和装置-CN202210695819.9有效
发明人：高永强;胡朝贞;梁小姣;左新斌;孙永健;李文杰;王文成;郑昱;李鹏珍;李永彬;张志东;姜龙云;张小奇;王银忠;张秋瑞;刘剑宁;赵军;耿志慧;季兴龙;安时运;伦晓娟;王琳;辛少菲 -专利权人：国网山东省电力公司东营供电公司
申请日： 2022-06-20 - 公布日： 2022-09-16 - 主分类号： G01R31/52 文献下载
摘要：本发明公开了一种带电作业中基于历史数据的斗臂车状态检测方法和装置，属于带电检测技术领域，通过设置泄露电流的测量装置，对泄露电流进行测量，对泄露电流的具体情况进行判断，并对其进行归一化操作。此外泄露电流的检测装置中还记录有斗臂车的使用年限及设定的年限阈值、最近三年的预防性试验数据及合格阈值，并通过混合性层次分析法，将上述使用年限、最近三年的预防性试验数据进行归一化，从而通过因子分析权数法的形式，对斗臂车此时的安全情况进行综合性分析，并设置至少两层阈值，从而进行断电操作或者停止试验操作，从而在泄露电流在没有超过阈值的情况下就能实现对斗臂车状态的确定，从而大大提高了带电作业的安全性能。
带电作业基于历史数据斗臂车状态检测方法装置

[发明专利]服务质量评估及模型训练方法、电子设备及存储介质-CN202210640357.0在审
发明人：刘澈;李永彬 -专利权人：阿里巴巴（中国）有限公司
申请日： 2022-06-08 - 公布日： 2022-09-13 - 主分类号： G06F40/35 文献下载
摘要：本申请实施例提供了一种服务质量评估及模型训练方法、电子设备及存储介质，其中，服务质量评估方法包括：获取待进行服务质量评估的服务对话文本，其中，所述服务对话文本包括客户和客服之间的多轮对话；从所述多轮对话中提取所述客户对应的多轮客户对话，并对所述多轮客户对话分别进行情绪识别，获得对应的多个情绪识别结果；对所述多个情绪识别结果对应的多个情绪表示，和所述多个情绪识别结果对应的多轮客户对话的语义表示进行表示聚合，获得聚合表示；基于所述聚合表示对所述服务对话文本进行服务质量评估。通过本申请实施例，可以更为全面和客观地评价客服的服务质量。
服务质量评估模型训练方法电子设备存储介质

[发明专利]一种文本生成模型的训练方法和装置-CN202210589916.X在审
发明人：耿瑞莹;石翔;黎槟华;李永彬;孙健 -专利权人：阿里巴巴（中国）有限公司
申请日： 2022-05-26 - 公布日： 2022-09-06 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本申请实施例提供了一种文本生成模型的训练方法和装置。本申请提出的方法包括：获取第一神经网络模型；对第一神经网络模型中的编码器的输入关系进行调整，得到第二神经网络模型，所述第二神经网络模型中的第L个编码器用于接收第L‑M个编码器输出的特征向量；使用训练数据对第二神经网络模型进行训练，获得第三神经网络模型；向目标设备发送所述第三神经网络模型。本申请提供的方法，可以提升生成文本时的速度。
一种文本生成模型训练方法装置

[发明专利]数据到文本生成模型的训练方法和装置-CN202210589921.0在审
发明人：耿瑞莹;石翔;黎槟华;孙健;李永彬 -专利权人：阿里巴巴（中国）有限公司
申请日： 2022-05-26 - 公布日： 2022-09-06 - 主分类号： G06F16/242 文献下载
摘要：本申请实施例提供了一种数据到文本生成模型的训练方法和装置。该训练方法包括：获取第一训练数据，第一训练数据包括第一结构化数据和第一结构化数据对应的目标文本；获取第一结构化数据输入第一预设神经网络模型之后第一预设神经网络模型输出的预测文本；获取预测文本与目标文本之间的第一损失值；获取预测结构化数据与第一结构化数据之间的第二损失值，根据第一损失值和第二损失值确定目标损失值；根据目标损失值调整第一预设神经网络模型的参数，获得目标神经网络模型；向目标设备发送目标神经网络模型。本申请提供的技术方案，可以升生成的文本与输入的结构化数据在语义上的忠实度。
数据文本生成模型训练方法装置