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[发明专利]一种关联问句推荐方法、装置、设备及可读存储介质-CN202010311389.7有效
发明人：赵正锐;费加磊;王路 -专利权人： 深圳追一科技有限公司
申请日： 2020-04-20 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本申请公开了一种关联问句推荐方法、装置、设备及可读存储介质。本申请公开的方法包括：获取目标问句；确定目标问句对应的意图向量；利用目标模型和意图向量构建检索向量；利用检索向量在预设向量库中进行检索，获得检索结果，将检索结果转换为关联问句并进行推荐。其中，目标模型以知识图谱为训练数据，而知识图谱由问答知识库和外源知识库构建而得，因此知识图谱中引入了更多潜在的知识信息，使得知识图谱更丰富、更完善。由此训练所得的目标模型可以更全面地构建检索向量，从而提高了检索向量的全面性和准确性，也就提高了检索和推荐关联问句的全面性和准确性。
一种关联问句推荐方法装置设备可读存储介质

[发明专利]模型训练、嘴部动作参数获取方法、装置、设备及介质-CN202110452759.3有效
发明人：陈泷翔;刘炫鹏;王鑫宇 -专利权人： 深圳追一科技有限公司
申请日： 2021-04-26 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G10L21/10 文献下载
摘要：本申请公开了一种嘴部动作驱动模型训练方法、装置、嘴部动作参数获取方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，该训练方法包括：获取多种第一训练数据；将各个类别的第一训练数据分别输入初始模型中对应的输入网络，得到对应的输出值；初始模型包括一个主干网络；基于梯度下降原则，利用输出值调节主干网络，得到目标网络；获取第二训练数据，并基于梯度下降原则，利用第二训练数据训练初始驱动模型，得到嘴部动作驱动模型；综合多个任务，可以使得主干网络在训练过程中学会如何学习，学习各个任务之间的联系，适应各个任务对应的第一训练数据的情况，避免主干网络出现系统性错误，进而避免基于主干网络得到的嘴部动作驱动模型出现系统性错误。
模型训练动作参数获取方法装置设备介质

[发明专利]数据处理方法、装置、终端设备及存储介质-CN202010148112.7有效
发明人：石真 -专利权人： 深圳追一科技有限公司
申请日： 2020-03-05 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本申请实施例提供了一种数据处理方法、装置、终端设备及存储介质，涉及终端技术领域。该方法包括：获取与动物关联的待识别数据；基于训练好的目标神经网络模型，根据所述待识别数据，确定所述待识别数据对应的动物意图信息，所述目标神经网络模型基于标注有意图信息的训练样本集训练得到；根据所述动物意图信息，执行预定操作。本申请实施例基于标注有意图信息的训练样本训练得到的目标神经网络模型，可识别动物意图，并根据识别到的动物意图执行预定操作，从而实现动物意图识别，有助于提高用户对动物的了解，实现针对性互动，实现用户与动物之间更良好的互动。
数据处理方法装置终端设备存储介质

[发明专利]用户标签提取方法和装置、服务器、计算机可读存储介质-CN202010440700.8有效
发明人：欧阳湘粤 -专利权人： 深圳追一科技有限公司
申请日： 2020-05-22 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： G10L15/18 文献下载
摘要：本申请涉及一种用户标签提取方法和装置、服务器、计算机可读存储介质，包括：在从对话机器人与用户的音频数据中提取出用户标签的过程中，获取对话机器人与用户的音频数据，将音频数据输入至预设规则模块中。预设规则模块中包括逻辑式，逻辑式采用的数据结构为前缀表达式，逻辑式包括条件及各条件之间的逻辑关系。通过逻辑式对音频数据进行分析，得到用户的标签。采用前缀表达式这种数据结构所得到的逻辑式，逻辑式中只包括简单的操作符和操作数。而传统的JSON数据结构，包括复杂的对象和数组结构，因此，前缀表达式相比较传统的JSON数据结构大大降低了对使用场景中的逻辑式进行存储时的空间消耗，进而提高运行效率。
用户标签提取方法装置服务器计算机可读存储介质

[发明专利]资源调拨方法、系统、装置、设备和存储介质-CN201911065096.9有效
发明人：侯皓龄 -专利权人： 深圳追一科技有限公司
申请日： 2019-11-04 - 公布日： 2023-08-11 - 主分类号： G06Q10/0631 文献下载
摘要：本申请涉及一种资源调拨方法、系统、装置、设备和存储介质，第一终端根据各待调拨资源的所在网点的地址信息生成获取指令，向第二终端发送获取指令，并接收第二终端返回的各网点之间的目标距离信息，其中，各网点之间的目标距离信息是第二终端根据获取指令在实时地图数据中确定的，第一终端位于预设的局域网内，第二终端位于局域网外，进而根据各待调拨资源的所在网点的地址信息和各网点之间的目标距离信息，确定调拨路径，并根据调拨路径进行资源调拨，使得调拨路径是第一终端根据各待调拨资源的所在网点的地址信息和各网点之间的目标距离信息自动确定的，避免了通过人工进行网点划分得到调拨路径的情况，提高了确定调拨路径的智能性。
资源调拨方法系统装置设备存储介质

[发明专利]标点符号标注方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202110828958.X有效
发明人：耿思晴;潘晟锋;文博;刘云峰 -专利权人： 深圳追一科技有限公司
申请日： 2021-07-22 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G06F40/117 文献下载
摘要：本申请涉及一种标点符号标注方法、装置、计算机设备和存储介质。该方法包括：获取包括多组样本数据的训练数据集，每组样本数据中包括无标点的样本文本和对应的标点符号样本标签序列；根据各样本文本的文本长度，确定待训练的标点预测模型的卷积核数量和各卷积核的长度，对待训练的标点预测模型进行迭代训练，得到标点预测模型；标点预测模型中包括用于获取长距离的上下文信息的第一卷积核和用于获取短距离的上下文信息的第二卷积核；将无标点符号的待标注文本输入至标点预测模型中，输出对应于待标注文本的标点符号标签序列，并将待标注文本和标点符号标签序列整合，生成标注有标号符号的文本。采用本方法能为文本进行更为准确地预测标点符号。
标点符号标注方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]段落层级的构建方法、装置、电子设备及存储介质-CN201910642091.1有效
发明人：费加磊 -专利权人： 深圳追一科技有限公司
申请日： 2019-07-16 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G06F40/253 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种段落层级的构建方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：获取待构建的文档中的任意两个段落文本；提取任意两个段落文本的语义信息以及格式信息；将语义信息以及格式信息输入预先训练好的段落层级解析模型，以确定任意两个段落文本之间的段落层级关系，并返回执行获取待构建的文档中的任意两个段落文本，直到文档中的每个段落文本对应的段落层级信息都确定；根据每个段落文本对应的段落层级信息，构建文档中的每个段落文本对应的段落层级；根据文档中的每个段落文本对应的段落层级，生成已构建的文档。本申请实施例可充分考虑段落间的语义信息，大大提升段落层级的构建准确度，而且还减少了人工干预，提高构建效率。
段落层级构建方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种人机对话的拒绝识别方法、装置、设备、介质-CN202010469831.9有效
发明人：刘玉;李松如;文博;刘云峰 -专利权人： 深圳追一科技有限公司
申请日： 2020-05-28 - 公布日： 2023-08-04 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本申请公开了一种人机对话的拒绝识别方法、装置、设备、介质，该方法包括：获取待识别的目标信息；利用至少一种相似度算法确定所述目标信息与预设FAQ知识库的相似度；将所述目标信息输入到预先训练得到的FAQ分类模型，得到所述目标信息对应的最大类别概率；将所述相似度和所述最大类别概率输入到预先训练得到的拒识分类模型，得到所述目标信息对应的拒识类概率；根据所述拒识类概率确定是否拒绝识别所述目标信息。这样能够解决新增知识点未被训练导致误拒问题以及分类模型拒识范围有限问题，提高拒绝识别的准确率。
一种人机对话拒绝识别方法装置设备介质

[发明专利]一种基于VC模型的嘴部动作驱动模型训练方法及组件-CN202110424539.X有效
发明人：陈泷翔;刘炫鹏;王鑫宇;刘云峰 -专利权人： 深圳追一科技有限公司
申请日： 2021-04-20 - 公布日： 2023-08-04 - 主分类号： G10L25/57 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于VC模型的嘴部动作驱动模型训练方法及组件。本申请使用VC模型调整训练数据的音色参数/语种参数，从而得到特定音色/语种的目标特征，之后以该目标特征作为模型训练数据，从而可训练得到支持特定音色/语种的得到嘴部动作驱动模型，可以降低训练数据的复杂性，减少训练数据量和训练成本，同时还不会影响嘴部动作驱动模型的通用性。相应地，本申请提供的一种基于VC模型的嘴部动作驱动模型训练组件，也同样具有上述技术效果。
一种基于 vc 模型动作驱动训练方法组件

[发明专利]数据加密、解密方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202110752962.2有效
发明人：陈家涛;杨晓璐;常向月;汶林丁 -专利权人： 深圳追一科技有限公司
申请日： 2021-07-02 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本申请涉及一种数据加密、解密方法、装置、计算机设备和存储介质。所述数据加密方法包括：接收数据发送指令，根据所述数据发送指令获取待发送的目标数据以及数据接收方标识；获取随机数，利用所述随机数对所述目标数据进行加密，得到加密后的目标数据；根据所述数据接收方标识获取接收方公钥，利用所述接收方公钥对所述随机数进行加密，得到加密后的随机数；向所述数据接收方标识对应的数据接收端发送数据报文，所述数据报文包括所述加密后的目标数据以及所述加密后的随机数。采用本方法能够数据安全性。
数据加密解密方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]词槽填充方法、装置、设备及存储介质-CN201911419233.4有效
发明人：李自法;刘思亮;武士雄 -专利权人： 深圳追一科技有限公司
申请日： 2019-12-31 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： G06F40/284 文献下载
摘要：本申请公开了一种词槽填充方法、装置、设备及存储介质，属于计算机技术领域。所述方法包括：在执行目标任务流程的过程中，从该目标任务流程对应的多个目标词槽中，获取用户输入的对话语句中每一词语对应的候选词槽，得到候选词槽集合；对于该候选词槽集合中的每一候选词槽，根据该候选词槽的特征信息获取该候选词槽的评价信息；从该候选词槽集合中筛选出评价信息满足目标条件的目标候选词槽，并将该目标候选词槽对应的词语填充至该目标候选词槽中。本申请实施例提供的技术方案能够在一定程度上提高词槽填充的准确率。
填充方法装置设备存储介质

[发明专利]对话机器人的控制方法、装置、计算机设备和存储介质-CN201911419413.2有效
发明人：刘诗淼 -专利权人： 深圳追一科技有限公司
申请日： 2019-12-31 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本申请涉及一种对话机器人的控制方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：接收输入的第一语音识别文本；根据已训练的语言模型确定所述第一语音识别文本的意图信息，所述已训练的语言模型是根据对话样本数据训练得到的；当所述第一语音识别文本的意图信息为暂停响应时，控制所述对话机器人进入暂停响应状态。采用本方法能够提升对话机器人的对话效率。
对话机器人控制方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]基于意图识别的信息交互方法、装置、设备和存储介质-CN201911131846.8有效
发明人：宿琛 -专利权人： 深圳追一科技有限公司
申请日： 2019-11-19 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本申请涉及一种基于意图识别的信息交互方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取用户终端输入的会话信息的文本信息；通过意图识别模型识别文本信息的实体词槽和用户意图；将实体词槽和用户意图输入至已训练的业务预测模型，根据用户意图和实体词槽确定对应的意图预测信息；若意图预测信息为不明确意图，根据意图预测信息向用户终端发送提示信息进行会话交互，直到得到明确意图的意图预测信息；识别意图预测信息的业务类型，从业务类型对应的业务系统中获取意图预测信息的目标业务信息；利用意图预测信息和目标业务信息拼接生成交互答复信息，将交互答复发送至用户终端。采用本方法能够有效提高意图识别的准确度和信息交互效率。
基于意图识别信息交互方法装置设备存储介质

[发明专利]信息处理方法、装置、电子设备及存储介质-CN202010006307.8有效
发明人：侯皓龄;刘云峰 -专利权人： 深圳追一科技有限公司
申请日： 2020-01-03 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本申请实施例提供了一种信息处理方法、装置、电子设备及存储介质，涉及机器学习技术领域。该方法包括：获取评估请求，所述评估请求包括数据集标识和算法标识；获取所述数据集标识对应的目标数据集；基于所述目标数据集，训练所述算法标识对应的待评估算法，得到训练好的待评估模型；获取所述待评估模型的评估结果；通过用户终端输出所述评估结果，以提示所述待评估算法的评估结果。本申请实施例使得用户只需输入数据集标识、算法标识，即可获取算法在该数据集上的评估结果，从而可避免中间人为参与可能带来的误差，同时也可简化评估算法优劣的操作，因此不仅可提高评估准确性和评估结果的参考性，还可减少研发过程的大量重复工作，提高研发效率。
信息处理方法装置电子设备存储介质

[发明专利]信息抽取方法、计算机设备和存储介质-CN202010149572.1有效
发明人：赵富邦;彭子轩;邹鸿岳;杨雪峰 -专利权人： 深圳追一科技有限公司
申请日： 2020-03-06 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： G06F40/30 文献下载
摘要：本申请涉及一种信息抽取方法、计算机设备和存储介质。所述方法包括：确定样本文本中所包含的实体；根据所述样本文本中所包含的各实体的出现频次以及词性，对所述样本文本中每个分词进行词性标注；根据所述词性标注确定相应分词中每个字符所对应的分类标签，得到所述样本文本对应的标签序列；基于所述样本文本以及对应的标签序列对信息抽取模型进行训练。采用本方法能够得到可以提取完整三元组信息的信息抽取模型。
信息抽取方法计算机设备存储介质