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[发明专利]实体识别模型的训练方法、实体识别的方法及相关设备-CN202310382097.6在审
发明人：文柯宇;祖辰;杨立军;肖冬梅 -专利权人：北京沃东天骏信息技术有限公司;北京京东世纪贸易有限公司
申请日： 2023-04-11 - 公布日： 2023-07-07 - 主分类号： G06F40/279 文献下载
摘要：本公开提供了一种实体识别模型的训练方法、实体识别的方法及相关设备。实体识别模型的训练方法包括：获取多个样本语句，并确定各个样本语句中各个词的命名实体标签；通过实体识别模型处理多个样本语句，得到各个样本语句中各个词的词向量、各个词在命名实体类别下的预测标签以及各个样本语句的语句向量；根据各个词的命名实体标签和预测标签计算标签分类损失；根据样本语句的语句向量确定出语句正例和语句负例，并基于语句正例和语句负例计算语句维度损失；根据词的命名实体标签和词向量确定出词正例和词负例，并基于词正例和词负例计算词维度损失；根据标签分类损失、语句维度损失和词维度损失训练实体识别模型，获得训练完成的实体识别模型。
实体识别模型训练方法相关设备

[发明专利]数据分类方法、装置、设备及存储介质-CN202110336040.3在审
发明人：祖辰;杨立军 -专利权人：北京沃东天骏信息技术有限公司;北京京东世纪贸易有限公司
申请日： 2021-03-29 - 公布日： 2022-03-01 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本公开提供一种数据分类方法、装置、设备及存储介质，涉及机器学习技术领域。该方法包括：获取相同类别的样本对和不同类别的样本对；分别获得所述相同类别的样本对的协方差矩阵和所述不同类别的样本对的协方差矩阵；根据所述相同类别的样本对的协方差矩阵和所述不同类别的样本对的协方差矩阵获得优化函数，所述优化函数的变量包括维度相关性矩阵和不同类别样本对与相同类别样本对的维度相关性距离平方和比值；通过所述优化函数对所述初始维度相关性矩阵向着所述维度相关性距离平方和比值更大的方向进行迭代更新，获得优化后的维度相关性矩阵，以基于所述优化后的维度相关性矩阵对待分类数据进行分类。该方法提高了数据分类的准确性。
数据分类方法装置设备存储介质

[发明专利]数据处理方法、装置、电子设备及存储介质-CN202110191245.7在审
发明人：祖辰;杨立军 -专利权人：北京沃东天骏信息技术有限公司;北京京东世纪贸易有限公司
申请日： 2021-02-19 - 公布日： 2021-12-10 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本公开提供了一种数据处理方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：获取高维数据、待选取特征数量、第一目标权重矩阵和第二目标权重矩阵，所述高维数据包括多个特征；从所述高维数据中选取第一特征子集，所述第一特征子集包括所述待选取特征数量个特征；根据所述高维数据、所述第一特征子集、第一目标权重矩阵和所述第二目标权重矩阵，确定所述高维数据中各个特征的得分；根据所述高维数据中各个特征的得分，从所述高维数据中选取第二特征子集，所述第二特征子集包括所述待选取特征数量个特征；将所述第二特征子集确定为目标特征子集。该方法可以该方法可以提高数据处理的准确率，节约计算机资源，提高数据处理效率。
数据处理方法装置电子设备存储介质

[发明专利]逻辑回归分类器生成、图像分类方法、装置、设备和介质-CN202110215791.X在审
发明人：祖辰;杨立军 -专利权人：北京沃东天骏信息技术有限公司;北京京东世纪贸易有限公司
申请日： 2021-02-26 - 公布日： 2021-12-10 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本公开的实施例公开了逻辑回归分类器生成、图像分类方法、装置、设备和介质。该方法的一具体实施方式包括：获取训练样本集，其中，上述训练样本集中的训练样本包括样本特征集和类别标签；根据对上述训练样本集的迭代逻辑回归分类，生成逻辑回归决策树；基于上述逻辑回归决策树，对上述训练样本集中的每个训练样本进行编码以生成编码特征向量，得到编码特征向量集；利用上述编码特征向量集对初始逻辑回归分类器进行训练，以生成目标逻辑回归分类器。该实施方式使用线性逻辑回归分类器实现对非线性数据的分类，有效的避免了在利用引入核函数后的逻辑回归分类器对数据进行分类时，产生的计算复杂度高等问题，降低了数据分类的计算成本。
逻辑回归分类生成图像方法装置设备介质

[发明专利]数据处理的方法和装置-CN202110319579.8在审
发明人：祖辰;杨立军 -专利权人：北京沃东天骏信息技术有限公司;北京京东世纪贸易有限公司
申请日： 2021-03-25 - 公布日： 2021-12-10 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本公开的实施例公开了数据处理的方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：获取待处理的数据；提取数据的特征并基于特征构建特征矩阵，特征矩阵包括第一预设数量个预先标记有类别标签的样本向量；基于特征矩阵与投影矩阵，生成目标特征矩阵，目标特征矩阵包括第二预设数量个目标向量，第二预设数量小于第一预设数量；投影矩阵经由如下步骤确定：确定出每个样本向量的类内邻域与类间邻域；基于每个样本向量的类内邻域和类间邻域，确定出特征矩阵的类内散度和类间散度；基于类内散度与类间散度，生成第一矩阵；确定出第一矩阵的特征值集合以及每个特征值对应的特征向量；基于特征值集合中最大的第二预设数量个特征值所对应的特征向量，构建投影矩阵。
数据处理方法装置

[发明专利]异常信息检测方法、装置、电子设备和计算机可读介质-CN202110179193.1在审
发明人：祖辰;杨立军 -专利权人：北京沃东天骏信息技术有限公司;北京京东世纪贸易有限公司
申请日： 2021-02-08 - 公布日： 2021-12-07 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本公开的实施例公开了异常信息检测方法、装置、电子设备和计算机可读介质。该方法的一具体实施方式包括：基于预获取的用户特征信息组集合，构建用户特征信息矩阵；构建与上述用户特征信息矩阵的维度相匹配的单位矩阵；确定上述用户特征信息组集合中每个用户特征信息组中的用户特征信息的数量，基于上述数量初始化上述单位矩阵，得到初始特征权重矩阵；通过上述用户特征信息矩阵和上述单位矩阵，对上述初始特征权重矩阵进行更新，得到更新特征权重矩阵；基于上述更新特征权重矩阵，生成异常信息检测结果。该实施方式可以提高生成异常信息检测结果的准确性。
异常信息检测方法装置电子设备计算机可读介质

[发明专利]特征选择模型的训练、对象分类方法、装置、设备及介质-CN202011242309.3在审
发明人：祖辰 -专利权人：北京沃东天骏信息技术有限公司;北京京东世纪贸易有限公司
申请日： 2020-11-09 - 公布日： 2021-12-07 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明实施例公开一种特征选择模型的训练、对象分类方法、装置、设备及介质。该特征选择模型的训练方法包括：将多个训练样本、以及与每个训练样本分别对应的类别标注结果输入至特征选择模型中，每个训练样本包括多个样本特征，特征选择模型用于从各样本特征中选择出目标特征；根据特征选择模型中的目标函数确定模块输出的目标函数值，对目标函数确定模块中的网络参数进行调整，目标函数确定模块包括基于自适应损失函数构建出的损失函数度量单元，自适应损失函数包括与第一范数相关的第一式子、以及与第二范数相关的第二式子。本发明实施例的技术方案，通过可适应于各种数据分布下的数据度量的自适应损失函数，达到了高准确度的特征选择的效果。
特征选择模型训练对象分类方法装置设备介质

[发明专利]一种特征选择方法和装置-CN202011351263.9在审
发明人：祖辰;杨立军 -专利权人：北京沃东天骏信息技术有限公司;北京京东世纪贸易有限公司
申请日： 2020-11-25 - 公布日： 2021-12-07 - 主分类号： G06F16/906 文献下载
摘要：本发明公开了一种特征选择方法和装置，涉及计算机技术领域。该方法的一具体实施方式包括：确定各样本中的特征，基于所有特征在各个样本中的值构建样本向量；利用全局冗余最小化的稀疏特征选择算法处理所述样本向量，得到重要性评分向量；从所述各特征的重要性评分中，提取重要性评分最大的预定数目个特征，以作为所选择的目标特征。该实施方式提出的全局冗余最小化的稀疏特征选择算法GRMS，以最小化全局特征的冗余性、选择具有强判别性的特征，实现对稀疏选择的特征进行修正。
一种特征选择方法装置

[发明专利]对象识别方法、装置、设备及介质-CN202110829878.6在审
发明人：祖辰;杨立军 -专利权人：北京沃东天骏信息技术有限公司;北京京东世纪贸易有限公司
申请日： 2021-07-22 - 公布日： 2021-09-17 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本公开提供了一种对象识别方法，包括：获取待识别的多个对象，每个对象包括多个特征；采用特征选择矩阵分别对每个对象的多个特征进行选择，得到包括至少一个特征的多个对象。对包括至少一个特征的多个对象进行聚类，得到聚类结果。在确定聚类结果满足预设条件的情况下，根据聚类结果，识别多个对象包括的信息；以及在确定聚类结果不满足预设条件的情况下，根据聚类结果更新特征选择矩阵，并返回采用特征选择矩阵分别对每个对象的多个特征进行选择的操作。本公开还提供了一种对象识别装置，一种电子设备及一种计算机可读存储介质。
对象识别方法装置设备介质

[发明专利]多模态特征选择与图像数据分类方法、装置及计算机设备-CN201911051486.0在审
发明人：祖辰;罗尚勇 -专利权人：北京京东尚科信息技术有限公司;北京京东世纪贸易有限公司
申请日： 2019-10-31 - 公布日： 2021-05-04 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开一种多模态特征选择与图像数据分类方法、装置及计算机设备。该多模态特征选择方法包括：分别获取对应多个模态的多张图像的数据集；分别对所述多张图像进行特征提取，分别确定与所述多个模态相对应的多个第一特征集；以及基于预设的多模态特征选择模型，对所述多个第一特征集中的特征进行筛选，确定第二特征集；其中，所述多模态特征选择模型包括：距离子模型，用于使对应多个模态的、类别相同的图像数据在相应的第一特征集构建的特征空间中的映射点投影于所述第二特征集构建的特征空间后的距离最小。根据本发明提供的多模态特征选择方法，能够有效地诱导多模态特征选择模型选择出具有高判别性的特征。
多模态特征选择图像数据分类方法装置计算机设备

[发明专利]数据输出系统异常检测方法、装置、设备及可读存储介质-CN201910918197.X在审
发明人：祖辰;罗尚勇 -专利权人：北京京东尚科信息技术有限公司;北京京东世纪贸易有限公司
申请日： 2019-09-26 - 公布日： 2021-03-26 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开一种数据输出系统异常检测方法、装置、设备及可读存储介质。该方法包括：获取数据输出系统输出的对应于多个时段的待检测数据；基于异常数据检测模型，分别检测出每一时段的待检测数据中的异常数据；分别将每一时段的异常数据数目与对应时段的预测数目进行比较；以及当异常数据数目大于预测数目，且异常数据数目与预测数目之差大于预设阈值时，确定数据输出系统在该时段存在异常；其中，异常数据检测模型的训练数据由数据输出系统的输出数据确定。根据本发明提供的数据输出系统异常检测方法，能够基于对系统多个时段输出数据的异常检测结果，自动化确定系统的实时状态或系统在任意时段的历史状态是否存在异常。
数据输出系统异常检测方法装置设备可读存储介质

[发明专利]样本识别方法和装置-CN201910665996.0在审
发明人：祖辰;罗尚勇 -专利权人：北京京东尚科信息技术有限公司;北京京东世纪贸易有限公司
申请日： 2019-07-23 - 公布日： 2021-02-02 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本公开提出一种样本识别方法和装置，涉及数据挖掘领域。本公开，一方面，基于类间散度矩阵与类内散度矩阵的差值关系构建目标函数，使得投影矩阵求解过程中避免类内散度矩阵的逆矩阵的运算，当样本特征维度大于样本数目时，依然可以求得投影矩阵的最优解；另一方面，通过类间散度矩阵和类内散度矩阵的加权自适应机制，自动寻找类间散度矩阵和类内散度矩阵的最优加权系数，以使得总体协方差矩阵估计得更准确，进而使得求解得到的投影矩阵更准确。
样本识别方法装置

[发明专利]特征选择方法和装置、多媒体和网络数据降维方法和设备-CN202010123816.9在审
发明人：祖辰 -专利权人：北京沃东天骏信息技术有限公司;北京京东世纪贸易有限公司
申请日： 2020-02-27 - 公布日： 2020-10-16 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本公开涉及一种特征选择方法和装置、多媒体和网络数据降维方法和设备。该特征选择方法包括：获取原始数据矩阵和待选择特征数目k，其中，所述原始数据矩阵为电子数据的原始数据矩阵；根据原始数据矩阵、回归系数矩阵、标签矩阵、尺度因子矩阵和偏置向量确定目标值函数；确定目标值最小的情况下的尺度因子向量；从尺度因子向量中选择k个尺度因子，将k个尺度因子对应的特征作为目标特征。本公开通过引入尺度因子对最小二乘回归的系数矩阵进行缩放，可以利用尺度因子对特征重要性进行评估。
特征选择方法装置多媒体网络数据设备

[发明专利]超图构建方法、装置以及计算机系统和介质-CN201910072537.1在审
发明人：祖辰;罗尚勇 -专利权人：北京京东尚科信息技术有限公司;北京京东世纪贸易有限公司
申请日： 2019-01-25 - 公布日： 2020-08-04 - 主分类号： G06F16/583 文献下载
摘要：本公开提供了一种超图构建方法、装置以及计算机系统和介质，该超图构建方法包括：获取至少两个图像的图像特征；基于所述图像特征构建第一特征相似度矩阵，所述第一特征相似度矩阵的矩阵元素表征图像特征之间的相似度；对所述第一特征相似度矩阵进行平滑处理得到第二特征相似度矩阵；基于所述第二特征相似度矩阵和近邻策略构建超图，其中，所述第二特征相似度矩阵中矩阵元素作为超图的超边的结点。
超图构建方法装置以及计算机系统介质

[发明专利]图像分类方法及系统-CN201811167460.8在审
发明人：祖辰;罗尚勇 -专利权人：北京京东尚科信息技术有限公司;北京京东世纪贸易有限公司
申请日： 2018-10-08 - 公布日： 2020-04-14 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种图像分类方法及系统，涉及计算机技术领域。其中方法包括：从训练样本提取多视图特征集；基于自适应近邻学习的多视图特征选择学习，从所述多视图特征集中选择多视图特征子集；利用所述多视图特征子集，构建多核学习支持向量机分类器；采用所述多核学习支持向量机分类器对图像进行分类。根据本发明实施例的图像分类方法，基于自适应近邻学习的多视图特征选择学习，从所述多视图特征集中选择多视图特征子集。自适应近邻学习与相应的多视图特征选择学习同时建模，避免在原始高维空间中度量固有的样本相似度，保持了多视图数据之间的互补信息和相关信息，从而提高了选择多视图特征子集的准确性。
图像分类方法系统

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