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]基于价值量表的文本价值计算方法及装置-CN202310596067.5在审
  • 张勇东;毛震东;刘毅;郭俊波;陈伟东 - 人民网股份有限公司;中国科学技术大学
  • 2023-05-24 - 2023-09-01 - G06F40/205
  • 本发明实施例公开了一种基于价值量表的文本价值计算方法及装置,方法包括:对文本进行分词处理,得到包含多个关键词的关键词集合;基于预设价值量表,遍历关键词集合,查询与关键词匹配的节点关键词,得到不同级别的匹配节点集合;其中,预设价值量表包括预设多个级别节点;每个节点包括节点关键词;根据不同级别的匹配节点集合的数量及权重,计算得到文本的价值数据。将文本分词,通过匹配文本中的关键词与预设价值量表中节点关键词,确定文本包含的不同级别的匹配节点集合,进而根据不同级别的匹配节点集合的数量及权重,计算得到文本的价值数据,实现基于预设价值量表来确定文本价值。
  • 基于价值量表文本计算方法装置
  • [发明专利]一种多情绪指导的共情对话生成方法-CN202310574090.4有效
  • 张勇东;毛震东;王朋喆;张驰;符凤仪 - 中国科学技术大学
  • 2023-05-22 - 2023-08-29 - G06F40/35
  • 本发明涉及人工智能领域。本发明提供一种多情绪指导的共情对话生成方法,该方法将输入的文本进行上下文编码,并为文本中的每个词汇计算情绪强度值,根据情绪强度值构造多级情绪关系图来描述输入的文本和情绪的关系,并基于多级情绪关系图构造多级情绪关系图网络,迭代更新多级情绪关系图网络中的情绪边特征和节点特征,通过情绪边特征与全局上下文特征预测情绪概率的分布,通过改变初始情绪边权重和改变情绪节点的集合对多级情绪关系图网络进行改造更新,并生成答复语句。本发明通过对情感共现关系的分析和预测,实现了富含多种情绪的对话中的共情表达,提高了对话的情感交流效果和共情价值,指导对话的发展和转移,提高了对话的质量和效果。
  • 一种多情指导对话生成方法
  • [发明专利]基于多轮迭代策略和差异性感知的场景图生成方法-CN202310413895.0有效
  • 张勇东;毛震东;赵慧婷;赵博文 - 中国科学技术大学
  • 2023-04-18 - 2023-07-18 - G06V20/00
  • 本发明涉及图像理解技术领域,公开了一种基于多轮迭代策略和差异性感知的场景图生成方法,包括:场景图初始化,提取给定图像中目标的特征,得到场景图中节点的节点特征,以及融合了节点特征的边特征;将边特征输入至分类器进行预测,得到预测关系语义和更新后的边特征;将更新后的边特征重新输入至分类器进行预测;采用多轮迭代策略,得到最终的场景图;本发明从关系语义信息挖掘的角度提出了基于多轮迭代策略和差异性感知的场景图生成技术,多轮迭代推理机制模拟了人类回顾再重新推理的过程,差异性感知利用并挖掘了每次预测出的关系包含的丰富的语义信息,有助于提升模型对不同上下文场景的认知理解能力。
  • 基于多轮迭代策略差异性感知场景生成方法
  • [发明专利]一种基于迁移模式感知的文本风格迁移方法-CN202310510077.2有效
  • 张勇东;毛震东;赵慧婷;韩靖轩;张立成 - 中国科学技术大学
  • 2023-05-08 - 2023-07-18 - G06F40/10
  • 本发明涉及自然语言生成领域。本发明提供了一种基于迁移模式感知的文本风格迁移方法,对输入的文本,输出对应的迁移模式分类,基于迁移模式分类和句子表示集合,定义类内对比学习损失,基于风格和句子表示集合定义类间对比学习损,并基于类内对比学习损失、类间对比学习损失、文本风格迁移模型的损失一起计算总体损失来训练文本风格迁移模型。使用训练后的文本风格迁移模型对目标文本进行文本风格迁移。本发明增加了句子表示的准确性和区分度,进而提高文本风格迁移任务的性能。本发明将迁移模式分类提取模型与文本风格迁移模型结合使用,提高了文本风格迁移模型的性能。
  • 一种基于迁移模式感知文本风格方法
  • [发明专利]基于轮廓特征增强的图像描述方法-CN202310413900.8有效
  • 张勇东;毛震东;赵慧婷;陈伟东;王婷 - 中国科学技术大学
  • 2023-04-18 - 2023-07-14 - G06T5/00
  • 本发明涉及图像描述技术领域,公开了一种基于轮廓特征增强的图像描述方法,包括以下步骤:轮廓增强图像特征提取;联合预测;联合优化;轮廓增强特征提取将轮廓作为图像的互补视图,利用轮廓增强图像特征可以促进高级语义预测,增加了语言预测中的视觉贡献;联合预测利用视觉信息的两个额外方面,包括高级语义特征和轮廓增强图像特征,联合预测图像的描述性句子;联合优化的目的是让高级语义预测任务和图像描述任务共同优化;整个模型能够以端到端的方式进行训练,以更好地适应句子解码过程。
  • 基于轮廓特征增强图像描述方法
  • [发明专利]一种基于固定格式的受控文本生成方法-CN202310069803.1有效
  • 宋彦;田元贺;毛震东;张勇东 - 中国科学技术大学
  • 2023-02-07 - 2023-04-28 - G06F40/186
  • 本发明涉及自然语言处理技术领域,公开了一种基于固定格式的受控文本生成方法,包括获取格式特征,映射格式向量,将格式向量组成格式矩阵,对格式矩阵编码得到关键字隐向量矩阵,预测的每个位置的关键字,映射关键字向量,组成关键字矩阵,得到输入隐向量矩阵,得到文本输出隐向量矩阵,预测备选文本,得到最终的生成文本;本发明能够依据生成文本的固定格式需求,使用非自回归模型同时生成文本中所有的字,提升了模型生成文本的效率。此外,本发明通过生成作为中间结果的关键字,进一步提升了模型生成文本的质量。
  • 一种基于固定格式受控文本生成方法
  • [发明专利]文本校对模型训练方法及装置、计算设备-CN202210577416.4有效
  • 张勇东;毛震东;郭俊波;朱池苇 - 人民网股份有限公司;中国科学技术大学
  • 2022-05-25 - 2023-04-07 - G06F16/33
  • 本发明公开了一种文本校对模型训练方法,基于已标注错误类型标注数据集,训练得到数据增强模型;数据增强模型训练输入数据包含错误位置的文本被替换为掩码标记第一向量以及被赋值为错误类型第二向量;基于各个错误类型特征分布和一部分未标注文本数据构建指定错误类型的预测输入数据;将预测输入数据输入给训练得到的数据增强模型,得到预测输出数据;对另一部分未标注文本数据进行随机删除操作;将预测输出数据和随机删除操作所得数据加入到标注数据集中,得到拓展数据集;利用拓展数据集,训练得到文本校对模型。本发明将错误类型作为额外的输入生成指定类型错误文本拓展数据集,减少了训练数据生成的随机性,解决了训练数据数量少的问题。
  • 文本校对模型训练方法装置计算设备

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