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[发明专利]基于结构化信息的关系对齐方法、装置、设备及介质-CN202110420316.6有效
发明人：程华东;李剑锋;陈又新 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-04-19 - 公布日： 2023-02-28 - 主分类号： G06F40/289 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于结构化信息的关系对齐方法，包括：构建三元组语料库，所述三元组语料库中包括若干个三元组；获取所述三元组语料库中每一个三元组对应的关系向量表征；根据所述关系向量表征构建三元组中的头实体对应的关系集，从所述关系集中获取范围最大的关系互斥集；根据所述关系向量表征对所述三元组语料库中的三元组进行聚类分析，并根据所述关系互斥集进行聚类簇合并，得到若干个簇；对于每一个簇，选择所述簇中出现频率最高的关系向量表征作为目标关系向量表征，将所述簇中的所有三元组的关系向量表征修改为所述目标关系向量表征。本发明解决了现有技术在构建知识图谱时存在的关系表征准确率低、关系对齐精度低的问题。
基于结构信息关系对齐方法装置设备介质

[发明专利]多模态模型的训练方法、装置、计算机设备及存储介质-CN202211364032.0有效
发明人：舒畅;肖京;陈又新 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-11-02 - 公布日： 2023-02-07 - 主分类号： G06V30/19 文献下载
摘要：本申请涉及计算机技术领域，可用于金融、医疗等领域的图文摘要生成，特别是涉及到一种多模态模型的训练方法、装置、设备及介质，所述方法包括如下步骤：获取第一特征向量；获取第二特征向量；将第一特征向量和第二特征向量输入待训练多模态模型，待训练多模态模型包括编码层和解码层；通过编码层获取对应的第一编码特征向量和第二编码特征向量；通过解码层解码第一编码特征向量和第二编码特征向量并生成图文摘要；通过预设的损失函数对待训练多模态模型进行训练，直至待训练多模态模型中的参数收敛，得到多模态模型。本申请通过训练多模态模型，使得多模态模型具备生成图文结合的图文摘要性能，进而得到图文摘要。
多模态模型训练方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]一种视频内容处理方法、系统、终端及存储介质-CN202210259504.X有效
发明人：潘芸倩;叶静娴;奚悦;包小溪;陈又新 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-03-16 - 公布日： 2022-12-27 - 主分类号： H04N21/472 文献下载
摘要：本发明公开了一种视频内容处理方法、系统、终端及存储介质。所述方法包括：提取待处理视频中的音频信号以及文本信息；提取所述待处理视频中的视频图像，对所述视频图像进行图像分析，判断所述待处理视频的视频类型；所述视频类型包括PPT视频、单人视频以及多人视频；基于所述音频信号以及文本信息，利用多模态视频处理模型提取不同类型的待处理视频中的精华片段，并采用深度神经网络模型提取所述精华片段对应的标题、摘要以及标签信息，生成所述待处理视频的短视频剪辑结果。本发明可以一键生成多个精剪短视频，大大提升了剪辑效率，缩短视频制作周期。
一种视频内容处理方法系统终端存储介质

[发明专利]图像去噪模型训练方法、装置、设备和介质-CN202211084807.9在审
发明人：郑喜民;李亚栋;舒畅;陈又新 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-09-06 - 公布日： 2022-12-02 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本申请的图像去噪模型训练方法、装置、设备和介质，其中方法包括：获取待处理图像，对待处理图像进行去噪，得到去噪图像。对待处理图像进行小波变换，得到水平子带图像。将去噪图像和水平子带图像进行叠加，得到叠加图像。使用叠加图像训练待训练卷积神经网络，得到图像去噪模型。由于待处理图像的图像噪声为纵向条纹类型的，小波变换对待处理图像进行多尺度处理，得到的水平子带图像包含所有的纵向条纹噪声。由去噪图像和水平子带图像叠加得到的叠加图像仅包含少量的冲击噪声，使用叠加图像训练得到图像去噪模型，图像去噪模型在有效去除纵向条纹噪声的同时较好的保留了目标和背景。
图像模型训练方法装置设备介质

[外观设计]带AI交互生成歌曲的图形用户界面的显示屏幕面板-CN202230198513.3有效
发明人：梅亚琦;刘奡智;陈又新;肖京 -专利权人：平安科技(深圳)有限公司
申请日： 2022-04-11 - 公布日： 2022-11-29 - 主分类号： 14-04 文献下载
摘要：1.本外观设计产品的名称：带AI交互生成歌曲的图形用户界面的显示屏幕面板。2.本外观设计产品的用途：本外观设计的显示屏幕面板用于电脑、电视、平板、手机或智能手表上显示图形用户界面。3.本外观设计产品的设计要点：在于屏幕中显示的基于歌词的AI交互生成歌曲的图形用户界面。4.最能表明设计要点的图片或照片：主视图。5.不涉及设计要点，省略后视图、左视图、右视图、俯视图和仰视图。6.图形用户界面的用途：本图形用户界面为 AI音乐生成软件录制用户哼唱、生成音乐、试听音乐的交互界面。在主视图中，界面中为“最美歌曲、作词达人、创作”三个模块。用户可点击主视图中的“最美歌曲”或者“作词达人”控件，跳转至其他用户已创作完成并上传的音乐作品，呈现出界面变化状态图3中“聆听音乐”界面。用户点击主视图中的“创作”控件，开始歌词创作，呈现出界面变化状态图1中“创作歌词”界面。用户可输入标题，并按提示输入每句歌词，对已输入的歌词也可进行编辑修改。歌词输入完成后用户点击界面变化状态图1中“下一步”控件，进行歌曲具体参数选择，呈现出界面变化状态图2中“风格选择”界面。“曲风选择”包含可提供的几种歌曲伴奏风格，“心情选择”决定歌曲整体情绪，“主唱选择”用于选择虚拟演唱的歌手声音，调整“速度选择”可对歌曲整体速度进行控制。完成参数的交互选择后，用户可点击控件“生成歌曲”，待AI完成乐曲生成时，界面跳转至界面变化状态图3的“聆听音乐”试听界面。在界面变化状态图3中，用户可在界面变化状态图3中进行播放、收藏、分享和发布操作。
ai 交互生成歌曲图形用户界面显示屏幕面板

[发明专利]文本摘要生成方法、装置、电子设备及存储介质-CN202210824644.7在审
发明人：舒畅;陈又新 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-07-13 - 公布日： 2022-11-18 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本发明涉及人工智能，揭露一种文本摘要生成方法，包括：对历史参考文章进行断句处理，得到多个参考句子；对多个参考句子进行三元组提取及去重处理，得到多个标准三元组并进行标签标记，将标签标记的数据作为训练数据集，利用训练数据集训练分类模型，得到标准分类模型；将待处理文章输入标准分类模型中，得到标准分类结果；将标准分类结果中符合筛选条件的三元组作为目标三元组并进行三元组拼接处理，得到输入序列，将输入序列输入至双向长短期记忆网络中，得到文章摘要。此外，本发明还涉及区块链技术，标准三元组可存储于区块链的节点。本发明还提出一种文本摘要生成装置、电子设备以及存储介质。本发明可以提高文本摘要生成的准确度。
文本摘要生成方法装置电子设备存储介质

[发明专利]视觉问答方法、装置、设备及存储介质-CN202211080483.1在审
发明人：唐小初;黎铭;舒畅;陈又新 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-09-05 - 公布日： 2022-11-15 - 主分类号： G06V10/80 文献下载
摘要：本发明涉及人工智能技术，揭露了一种视觉问答方法，包括：提取参考图像的参考图像特征，基于参考图像特征及参考问答构建标准参考数据集合，获取包含待预测图像及待预测问题的待预测视觉数据，提取所述待预测图像的样本图像特征，基于所述样本图像特征匹配所述标准参考数据集合中的目标参考问答，利用预构建的多模态特征融合网络对所述待预测问题、所述样本图像特征及所述目标参考问答进行特征融合，得到融合特征，对所述融合特征进行特征预测，得到预测结果。此外，本发明还涉及区块链技术，所述预测结果可存储在区块链的节点中。本发明还提出一种视觉问答装置、电子设备以及可读存储介质。本发明可以提高视觉问答中预测结果的准确率。
视觉问答方法装置设备存储介质

[发明专利]评论文本的情感智能分类方法、装置、电子设备及介质-CN202210961855.5在审
发明人：舒畅;陈又新 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-08-11 - 公布日： 2022-11-08 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本发明涉及智能决策领域，揭露一种评论文本的情感智能分类方法，包括：分析评论文本的评价对象类别，提取评价对象类别的评论维度信息；对评论文本进行分词处理，得到文本分词；将评论维度信息和文本分词转换为维度词向量和文本词向量；计算文本词向量的注意力得分，将注意力得分与文本词向量进行融合，得到文本融合词向量；计算文本融合词向量和维度词向量的向量内积矩阵，标记向量内积矩阵中内积向量的向量权重；将向量权重与文本融合词向量进行重融合，得到目标融合词向量，对目标融合词向量进行池化处理，得到池化融合词向量；计算所述池化融合词向量的文本类别概率，以确定评论文本的文本情感类别。本发明可以提高评论文本情感分类的准确性。
评论文本情感智能分类方法装置电子设备介质

[发明专利]基于强化学习的视频分类方法、装置和计算机设备-CN202210819628.9在审
发明人：郑喜民;胡浩楠;舒畅;陈又新 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-07-12 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： G06V10/46 文献下载
摘要：本申请为人工智能技术的强化学习技术领域，本申请提供了一种基于强化学习的视频分类方法、装置和计算机设备，其中，方法包括：获取待分类视频的当前视频帧和视觉关注点；将当前视频帧和上一视频帧的分类得分输入归因模型，生成特征图和第一注意力图，归因模型的损失函数包括面积损失子函数；根据当前视频帧和视觉关注点生成视觉关注图；将视觉关注图输入视觉显著性模型生成第二注意力图；将第二注意力图与所述第一注意力图融合，生成第三注意力图；根据第三注意力图和特征图生成特征向量；根据特征向量获取当前视频帧的分类得分和下一视频帧的视觉关注点。上述的方法、装置和计算机设备具有更好的可解释性和更高的准确度。
基于强化学习视频分类方法装置计算机设备

[发明专利]基于中文数据的图像检索方法、装置、设备及存储介质-CN202210897638.4在审
发明人：唐小初;舒畅;陈又新 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-07-28 - 公布日： 2022-10-25 - 主分类号： G06F16/55 文献下载
摘要：本发明涉及人工智能技术，揭露了一种基于中文数据的图像检索方法，包括：将英文文本数据翻译成中文文本数据；对英文文本数据向量集进行训练，得到英文文本训练数据集；对英文文本训练数据集和中文文本数据进行蒸馏，得到第一概率值和第二概率值；计算第一概率值和第二概率值的损失值；优化文本编码器模型，得到中文文本编码器；对中文文本编码器进行模型推理；将待分析中文数据输入至中文文本图像预训练模型中，得到待分析中文数据对应的图像。此外，本发明还涉及区块链技术，英文文本数据可存储于区块链的节点。本发明还提出一种基于中文数据的图像检索装置、电子设备以及存储介质。本发明可以提高基于中文数据图像识别的效率。
基于中文数据图像检索方法装置设备存储介质

[发明专利]视频人物检索方法、装置、设备和存储介质-CN202210951240.4在审
发明人：郑喜民;朱雪娟;舒畅;陈又新 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-08-09 - 公布日： 2022-10-25 - 主分类号： G06F16/735 文献下载
摘要：本申请的视频人物检索方法、装置、设备和存储介质，其中方法包括：建立原始视频数据库，从原始视频数据库中获取目标视频；提取目标视频中的人物片段；提取人物片段中的人物音频；对人物音频进行语义解析，得到音频文本；对所述音频文本和所述目标视频中的视频文本进行组合，得到组合文本；使用预设人物身份识别模型提取组合文本中的人物身份，其中，预设人物身份识别模型通过训练卷积神经网络得到。结合音频文本和视频文本的组合文本包括了目标视频的人物名称和人物关系，通过已训练的预设人物身份识别模型能够自动提取组合文本的人物身份，具有较高的检索准确性和检索效率。
视频人物检索方法装置设备存储介质

[发明专利]垃圾账户的检测方法、装置、电子设备及存储介质-CN202210923309.2在审
发明人：舒畅;陈又新 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-08-02 - 公布日： 2022-10-25 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本发明涉及人工智能技术，揭露了一种垃圾账户的检测方法，包括：生成目标账户中用户信息的邻接列表，利用所述邻接列表生成所述用户信息的用户矩阵；对所述用户矩阵进行聚合和更新，得到更新向量；对所述更新向量进行分类，得到所述更新向量的用户分类结果；对目标账户中文本进行向量化转换，得到文本向量；将所述文本向量进行分类，得到文本分类结果；计算分类结果的加权平均值，比较所述加权平均值和阈值的大小，确定所述目标账户为垃圾账户。此外，本发明还涉及区块链技术，数据列表可存储于区块链的节点。本发明还提出一种垃圾账户的检测装置、电子设备以及存储介质。本发明可以提高垃圾账户的检测的准确率。
垃圾账户检测方法装置电子设备存储介质

[发明专利]前景分割方法、装置、设备及介质-CN202210933577.2在审
发明人：郑喜民;王颖妮;舒畅;陈又新 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-08-04 - 公布日： 2022-10-25 - 主分类号： G06T7/136 文献下载
摘要：本申请涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种前景分割方法、装置、设备及介质，方法包括：获取待处理图像；将所述待处理图像输入预先训练好的分割模型，得到分割图像；其中，预先训练好的分割模型通过基于图像训练样本数据集，采用损失函数对待训练分割模型进行训练得到。由于本申请实施例在训练前景分割模型的损失函数中引入不确定度损失惩罚项，即将AvUC损失函数作为一个惩罚项与交叉熵损失函数相结合，因此，能够减少因数据分布偏移而带来的预测不可靠性，从而提高了模型的准确性和可信度，此外，对于图像细节部分的处理能力增强。
前景分割方法装置设备介质

[发明专利]图像分割方法、装置、设备及存储介质-CN202210978696.X有效
发明人：郑喜民;肖京;舒畅;陈又新;胡浩楠 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-08-16 - 公布日： 2022-10-25 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本发明涉及人工智能领域，揭露一种图像分割方法，包括：利用训练完成的图像分割模型将未标注图像集进行分割，得到第一图像置信度；将第一图像置信度进行类别激活操作，得到类别激活图；将类别激活图进行上采样，得到第二图像置信度；将第一图像置信度与第二图像置信度进行融合，得到未标注图像集的伪标签；利用训练数据集及最终标签将预设的目标图像分割模型进行训练，得到训练完成的目标图像分割模型；利用训练完成的目标图像分割模型将待分割图像进行分割，得到图像分割结果。本发明还涉及一种区块链技术，待分割图像可存储在区块链节点中。本发明还提出一种图像分割装置、设备以及介质。本发明可以提高图像分割的准确率。
图像分割方法装置设备存储介质

[发明专利]对抗型神经网络训练方法、装置、设备和存储介质-CN202210934762.3在审
发明人：郑喜民;王颖妮;舒畅;陈又新 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-08-04 - 公布日： 2022-10-21 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本申请的对抗型神经网络训练方法、装置、设备和存储介质，其中方法包括：获取输入样本集；对输入样本集加入扰动项，得到扰动样本集。根据扰动样本集构造第一损失函数。通过改变扰动项最大化第一损失函数，得到对抗样本集。根据对抗样本集构造第二损失函数。通过最小化第二损失函数训练对抗型神经网络。判断第二损失函数的损失值是否小于损失阈值，若是，则停止训练对抗型神经网络。通过第一损失函数得到对抗样本集，通过由对抗样本集构造的第二损失函数对对抗型神经网络进行训练，能够增强对抗型神经网络对于对抗样本的鲁棒性，提高输入为对抗样本时图像分类的准确率。
对抗神经网络训练方法装置设备存储介质