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[发明专利]实体确定方法、装置及存储介质-CN201910177268.5有效
发明人：赵创钿;谢润泉;连凤宗 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2019-03-08 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G06F40/295 文献下载
摘要：本发明公开了一种实体确定方法、装置及存储介质，属于自然语言处理领域。方法包括：提取目标文本信息中的目标语句；获取备选实体集合，备选实体集合中包括多个备选实体；获取多个备选实体中的每个备选实体与目标语句的相关度；根据获取的多个相关度，确定目标文本信息的目标实体，目标实体与目标语句的相关度大于多个备选实体中的其他实体与目标语句的相关度。扩展了一种确定目标实体的方法，充分考虑了目标语句的含义，能够选取与目标语句的语义相关的目标实体，而不仅是选取目标文本信息中出现过的目标实体，提高了目标实体的准确性，且扩展了功能范围。
实体确定方法装置存储介质

[发明专利]问题的答案确定方法、装置、计算机设备及存储介质-CN202210031836.2在审
发明人： 谢润泉;张恒;邵纪春 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-01-12 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本申请提供了一种问题的答案确定方法、装置、计算机设备及存储介质，属于自然语言处理技术领域。方法包括：获取样本问题语句以及样本问题语句对应的多个候选答案，每个候选答案具有标签，标签用于表示候选答案是否为样本问题语句的答案；将样本问题语句分别与每个候选答案所属的文档进行拼接，得到多个样本数据，文档标记有候选答案的位置；以每个候选答案的标签为监督，基于多个样本数据，训练答案确定模型，答案确定模型用于确定被输入的问题语句的答案。由于文档比候选答案在语义信息上更为完整且详细，因此，训练得到的答案确定模型的准确性较高，进而基于该答案确定模型所得到的答案的准确性较高。
问题答案确定方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]信息图谱构建方法、装置及设备-CN201910114989.1有效
发明人： 谢润泉;赵创钿 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2019-02-14 - 公布日： 2023-06-20 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：公开了一种信息图谱构建方法、装置及设备，所述信息图谱构建方法包括：根据输入信息从多类子图谱中提取与该输入信息对应的图谱元素；以及拼合所提取的图谱元素以生成与该输入信息对应的信息图谱；其中，所述多类子图谱中的至少一部分子图谱具有相同的信息节点，并且根据输入信息从多类子图谱中提取与该输入信息对应的图谱元素包括：根据输入信息，确定目标信息节点的节点属性值；以及从每类子图谱中提取与所确定的节点属性值对应的图谱元素。通过提取及拼合多类子图谱中与输入信息相对应的图谱元素，能够有效地基于输入信息，关联多个不同类别的子图谱，返回与输入信息相关联的多个类别的信息。
信息图谱构建方法装置设备

[发明专利]一种数据处理方法、装置及存储介质-CN201810648370.4有效
发明人： 谢润泉;连凤宗 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2018-06-22 - 公布日： 2023-04-14 - 主分类号： G06F16/901 文献下载
摘要：本申请提供了一种数据处理方法，包括：获取包含至少两个检索词的检索串；生成检索串对应的N层节点树，节点树的根节点包含检索串，节点树的任一层的子节点包含所述检索串中的至少两个检索词，并且子节点包含的所述至少两个检索词为上一层中其父节点包含的检索词的子集；针对检索串中相邻的第一检索词和第二检索词，在节点树的根节点和各层子节点中选择目标节点，目标节点中至少包括第一检索词和第二检索词；以及从下至上依次根据下一层目标节点中第一检索词与第二检索词的紧密度，计算上一层目标节点中第一检索词与第二检索词的紧密度，直到得到在根节点中第一检索词与第二检索词的第一紧密度。
一种数据处理方法装置存储介质

[发明专利]一种标签分类的方法、相关装置、设备以及存储介质-CN201911310291.3有效
发明人： 谢润泉;赵创钿 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2019-12-18 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本申请公开了一种标签分类的方法、相关装置、设备以及存储介质，用于从外部数据源中获取与对象文本信息相关的关联文本信息，将关联文本信息作为对象文本信息的补充信息，增加与对象相关的信息量，从而提升概率标签归类的准确度。本申请方法包括：获取目标对象所对应的对象文本信息；根据对象文本信息，从外部数据源集合中获取关联文本信息；根据关联文本信息获取目标对象所对应的基础标签集合；根据对象文本信息以及基础标签集合，确定至少一个概念标签分布；根据至少一个概念标签分布，确定目标对象所对应的概念标签分布，其中，概念标签分布用于表示目标对象对应概念标签的概率。
一种标签分类方法相关装置设备以及存储介质

[发明专利]检索项的生成方法及相关装置-CN201710642152.5有效
发明人： 谢润泉;连凤宗;黄泽谦 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2017-07-31 - 公布日： 2023-01-20 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本申请提供了本申请提供了一种检索项的生成方法，该方法使用机器学习模型来确定检索词语中各个词的去留情况，机器学习模型是由具有目标词特征的检索词语样本训练而成的，相比现有的检索项的生成方法而言，目标词特征能反映词对查询结果重要程度，使用该种目标词特征训练而成的机器学习模型，对检索词语中词选择结果更加精确，从而生成更加准确的检索项，进而避免召回不相关的查询结果。另外，本申请还提供了用于生成检索项的相关装置，用以保证上述方法在实际中的实现及应用。
检索生成方法相关装置

[发明专利]语言模型的训练方法、文本匹配方法及相关装置-CN202210261106.1在审
发明人：余剑扬;陈楚杰;谢润泉;邵纪春 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-03-16 - 公布日： 2022-06-14 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请公开了一种语言模型的训练方法、文本匹配方法及相关装置，本申请提供的方案能够通过粒度划分，将目标领域的高频词语融入第一训练文本，并以SOP任务和MSP任务为第一阶段的训练任务，采用该第一训练文本预训练语言模型。由此，在预训练阶段，该方法不仅能够让语言模型学习到通用领域的知识，还能够学习到目标领域的知识。并且，该方法还能够以文本匹配任务为第二阶段的训练任务，采用从目标领域获取到的第二训练文本训练语言模型，从而使语言模型能够更广泛地学习到该目标领域的基础知识。由此，可以增加该语言模型的泛化能力，从而确保模型的训练效果。
语言模型训练方法文本匹配相关装置

[发明专利]答案选择方法、装置、设备及存储介质-CN202210144860.7在审
发明人： 谢润泉;张恒;邵纪春 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-02-17 - 公布日： 2022-05-17 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本申请公开了一种答案选择方法、装置、设备及存储介质，对于每个候选答案，本申请提供的方案能够基于该候选答案与其他各个候选答案的相似度，得到候选答案的中间语义向量，并将该中间语义向与初始语义向量进行拼接，得到候选答案的更新语义向量。由于该更新语义向量不仅包含了候选答案本身的信息，还包含了其他候选答案对其的支持性证据信息，因此可以确保基于多个候选答案的更新语义向量，从该多个候选答案中确定出的目标答案的准确性较高。
答案选择方法装置设备存储介质

[发明专利]信息处理方法、装置、计算机设备及存储介质-CN202111478605.8在审
发明人： 谢润泉;张恒;邵纪春 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-12-06 - 公布日： 2022-04-12 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种信息处理方法、装置、计算机设备及存储介质，属于计算机技术领域。该方法包括：基于问题信息和候选答案信息获取第一分类特征；获取问题信息对应的证据信息的证据特征，证据信息用于提供候选答案信息为问题信息的答案信息的证据；基于第一分类特征与证据特征之间的关联度，调整证据特征，得到第二分类特征；基于第一分类特征和第二分类特征进行分类，得到候选答案信息对应的分类结果。该方法可应用在智慧交通场景下。该方法在确定候选答案信息的正确性的过程中，将证据信息作为证明候选答案信息是否能够为问题信息的答案信息的证据，考虑了证据信息的影响，从而得到更加准确的分类结果，提高了确定的答案信息的准确性。
信息处理方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]嵌套实体识别模型的训练方法、嵌套实体识别方法及装置-CN202111173085.X在审
发明人： 谢润泉 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-10-08 - 公布日： 2022-04-05 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本申请公开了一种嵌套实体识别模型的训练方法、嵌套实体识别方法及装置，属于人工智能技术领域。方法包括：获取多个第一嵌套实体的标签信息；对于任一第一嵌套实体，根据第一网络模型确定任一第一嵌套实体的第一预测信息；基于多个第一嵌套实体的标签信息和第一预测信息，对第一网络模型进行训练，得到第二网络模型；响应于满足第一条件，将第二网络模型作为嵌套实体识别模型，嵌套实体识别模型用于对嵌套实体的实体类型进行识别。该嵌套实体识别模型能够从嵌套实体的各个字符中，准确的识别出能作为子实体的开始字符的字符以及能作为子实体的结尾字符的字符，以组合出嵌套实体的各个子实体，从而准确识别嵌套实体的各个子实体的实体类型。
嵌套实体识别模型训练方法装置

[发明专利]实体识别方法、装置、计算机可读存储介质和计算机设备-CN202010047291.5有效
发明人： 谢润泉;李贵洋;赵创钿 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-01-16 - 公布日： 2022-04-05 - 主分类号： G06F40/295 文献下载
摘要：本申请涉及人工智能中的自然语言处理技术，特别涉及一种实体识别方法、装置、计算机可读存储介质和计算机设备，所述方法包括：提取待识别文本中的第一词组和第二词组；第一词组标记有实体类型，第二词组标记有非实体类型；分别获取第一词组和第二词组在至少两个语义维度下的特征；根据第一词组和第二词组、第一词组和第二词组在至少两个语义维度下的特征、第一词组所标记的实体类型以及第二词组所标记的非实体类型，构建第一词组的图网络；根据第一词组的图网络，确定第一词组的词组编码以及实体类型的类型编码；根据第一词组的词组编码以及实体类型的类型编码，确定对第一词组的目标实体识别结果。本申请提供的方案提高了实体识别准确率。
实体识别方法装置计算机可读存储介质设备

[发明专利]模型训练的方法和装置-CN202111434781.1在审
发明人：余剑扬;谢润泉;赵创钿;邵纪春 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-11-29 - 公布日： 2022-02-18 - 主分类号： G06N20/20 文献下载
摘要：本申请公开了一种模型训练的方法和装置，属于人工智能技术领域。本申请可应用于云技术、人工智能、智慧交通、辅助驾驶、智慧医疗等各种场景。所述方法包括：获取第一样本输入数据和对应的第一基准输出数据、第二样本输入数据和对应的第二基准输出数据，基于第一样本输入数据和第一基准输出数据，完成对特征提取网络和第一处理网络的训练，基于第二样本输入数据和对应的第二基准输出数据，完成对训练后的特征提取网络和第二处理网络的训练。使用该方法，可以对多个具有一定处理相关度的机器学习模型同步训练，从而，在样本数量有限的情况下，能够更好通过训练的提高机器学习模型的准确性。
模型训练方法装置

[发明专利]搜索信息的同义词扩展方法及装置-CN201710833554.3有效
发明人： 谢润泉;连凤宗 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2017-09-15 - 公布日： 2022-01-07 - 主分类号： G06F16/9532 文献下载
摘要：本发明提出一种搜索信息的同义词扩展方法及装置，其中，方法包括：对搜索信息进行切词处理，得到所述搜索信息的至少一个分词；获取分词的候选同义词集合；其中，候选同义词集合中包括分词的至少一个同义词；针对每个同义词，形成包括分词和同义词的同义词对；对同义词对进行特征提取，得到同义词对特征集合；根据特征集合对同义词对进行预测，得到同义词对预测为合理替换的目标概率；如果目标概率超出预设的阈值，则以分词和同义词形成同义词扩展项，并基于同义词扩展项搜索得到搜索结果。通过该方法，能够提高同义词替换的合理性和准确性，提高搜索结果的召回率和精度，解决现有技术中同义词替换不准确、搜索结果召回率差的技术问题。
搜索信息同义词扩展方法装置

[发明专利]信息查询方法及装置-CN201711242486.X有效
发明人： 谢润泉;连凤宗 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2017-11-30 - 公布日： 2021-12-14 - 主分类号： G06F16/9532 文献下载
摘要：本发明公开了一种信息查询方法及装置，属于网络技术领域。所述方法包括：接收查询词；从多个历史查询词中获取所述查询词的目标查询词，所述目标查询词与所述查询词用于描述同一事件或相关事件；输出信息查询结果，信息查询结果为根据所述查询词和所述目标查询词进行查询得到。本发明通过从多个历史查询词中获取目标查询词，将该目标查询词作为扩展查询词，由于该扩展查询词与该查询词对应于同一事件或相关事件，使得获取的扩展查询词能够符合用户的真实意图，提高了扩展准确率。
信息查询方法装置

[发明专利]实体识别方法、装置、计算机可读存储介质和计算机设备-CN202010031702.1在审
发明人： 谢润泉 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-01-13 - 公布日： 2021-07-13 - 主分类号： G06F40/295 文献下载
摘要：本申请涉及一种实体识别方法、装置、计算机可读存储介质和计算机设备，所述方法包括：获取待识别文本的分词；确定相邻所述分词之间的紧密概率；将所述分词进行组合得到紧邻词组；根据所述紧邻词组对应分词的紧密概率，从所述紧邻词组中确定候选实体；确定所述候选实体的实体类型；当所述候选实体的实体类型为目标实体类型时，将所述候选实体作为目标实体。本实施例是通过紧密概率来预测紧邻词组是否可以作为候选实体，因此不需要为待识别文本的分词设置位置标签即可识别出候选实体，也不需要通过复杂的训练过程来训练模型以实现实体识别，包括嵌套实体的识别，简化了实体识别过程，提高了实体识别效率。
实体识别方法装置计算机可读存储介质设备

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