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[发明专利]建立节点表示模型的方法、装置、设备和计算机存储介质-CN202011477926.1有效
发明人：李伟彬;朱志凡;冯仕堃;黄世维;何径舟 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2020-12-15 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：本申请公开了一种建立节点表示模型的方法、装置，涉及深度学习技术领域。本申请在建立节点表示模型时所采用的方案为：获取异构图，所述异构图中包含不同类型的节点、节点之间的边以及各节点的属性特征；根据不同的元路径对所述异构图进行采样，将采样得到的对应于各元路径的游走路径作为训练数据；分别将所述异构图中各节点的属性特征进行拼接，将拼接结果作为各节点的初始化特征；根据所述训练数据与各节点的初始化特征对神经网络模型进行训练，得到节点表示模型。本申请能够提升训练得到的节点表示模型在生成节点表示时的准确性。
建立节点表示模型方法装置设备计算机存储介质

[发明专利]程序代码生成方法及装置、模型训练方法及装置-CN202310804799.9在审
发明人：柯博;胡腾;冯仕堃;田浩;吴华 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2023-06-30 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G06F8/10 文献下载
摘要：本公开提供了一种程序代码生成方法、程序代码生成模型的训练方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品，涉及人工智能技术领域，尤其涉及自然语言处理、大语言模型、智能对话技术领域。实现方案为：获取用户的问题文本；基于问题文本、每个第一预设工具的功能描述信息以及至少一个第一程序代码示例，确定至少一个目标工具；基于问题文本、至少一个目标工具中每个的功能描述信息以及至少一个第一程序代码示例，生成至少一个目标工具中每个的工具调用代码；以及基于至少一个目标工具中每个的工具调用代码，生成目标程序代码。
程序代码生成方法装置模型训练

[发明专利]新闻信息的推荐处理方法、装置、设备和计算机存储介质-CN201911303132.0有效
发明人：苏炜跃;冯仕堃;朱志凡;何径舟 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2019-12-17 - 公布日： 2023-09-26 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种新闻信息的推荐处理方法、装置、设备和计算机存储介质，涉及计算机应用技术领域。具体实现方案为：从图中选取节点分别进行随机游走，得到N条路径，所述图包括节点以及节点之间的关联，所述N为大于1的正整数，各路径包含M个节点，所述M为正整数；针对各路径上的各节点，分别从其他路径上选择节点作为负例。本申请能够提高负采样速率以及节约内存资源，特别是大规模场景下优点更加突出。
新闻信息推荐处理方法装置设备计算机存储介质

[发明专利]模型的蒸馏方法、装置、电子设备及存储介质-CN202010516895.X有效
发明人：苏炜跃;冯仕堃;朱志凡;李伟彬;何径舟;黄世维 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2020-06-09 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G06N3/0499 文献下载
摘要：本申请公开了模型的蒸馏方法、装置、电子设备及存储介质，涉及深度学习技术领域。具体实现方案为：首先，获取教师模型和学生模型；接着，根据教师模型第一中间全连接层的第一数据处理量和学生模型第二中间全连接层的第二数据处理量，将第二中间全连接层转换为放大全连接层和缩小全连接层，并用放大全连接层和缩小全连接层对第二中间全连接层进行替代以生成训练学生模型；之后，根据教师模型对训练学生模型进行蒸馏训练。该方法通过将第二中间全连接层替换为放大全连接层和缩小全连接层，并根据教师模型对训练学生模型进行蒸馏训练，由此，在训练学生模型的中间层进行蒸馏，不需要引入额外全连接层，没有参数冗余，极大地提高了蒸馏效率和效果。
模型蒸馏方法装置电子设备存储介质

[发明专利]数据处理方法和装置-CN201911301818.6有效
发明人：曹宇慧;冯仕堃;何径舟 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2019-12-17 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本申请实施例公开了数据处理方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：获取样本集；将该样本集中的目标样本输入待训练的自然语言处理模型，得到从该待训练的自然语言处理模型输出的、与该目标样本对应的向量；将该向量输入该全连接层，得到该目标样本中的查询词和标题样本之间的相关度；基于该目标样本中的查询词和标题样本之间的相关度，确定该目标样本的损失值，并基于该损失值训练该待训练的自然语言处理模型，得到训练后的自然语言处理模型。本申请实施例提供的方案能够训练出可以预测查询词和标题之间的相关度的自然语言处理模型，从而提高了获取相关度的效率和准确度。
数据处理方法装置

[发明专利]文生图扩散模型的训练方法和基于文本的图像生成方法-CN202211732667.1有效
发明人：余欣彤;刘佳祥;冯仕堃 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2022-12-30 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：本公开提供了一种文生图扩散模型的训练方法和基于文本的图像生成方法，涉及人工智能技术领域，尤其涉及深度学习、自然语言处理技术领域。具体实现方案为：由文生图扩散模型根据样本文本对加噪样本图像进行降噪处理，生成降噪样本图像；根据降噪样本图像的第一表示向量和样本文本的第二表示向量，得到第一文图对齐分数，并基于第一文图对齐分数从当前批次的训练样本中选取第一训练样本；根据第一训练样本中样本文本的原始样本图像和降噪样本图像，确定文生图扩散模型的第一损失函数，并基于第一损失函数，对文生图扩散模型进行调整；使用下一批次的训练样本继续训练，直至训练结束得到目标文生图扩散模型，提高了文生图扩散模型的训练精度。
文生图扩散模型训练方法基于文本图像生成

[发明专利]检索数据的方法、装置、设备以及存储介质-CN202211742729.7有效
发明人：卢宇翔;孙一博;刘佳祥;冯仕堃;黄世维 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2022-12-30 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本公开提供了一种检索数据的方法、装置、设备以及存储介质，涉及人工智能技术领域，尤其涉及自然语言处理技术领域。具体实现方案为：确定检索词的第一文本特征和第一数值特征；确定检索词对应的至少一个候选数据；确定至少一个候选数据中每个候选数据的第二文本特征和第二数值特征；根据第一文本特征、第一数值特征、每个候选数据的第二文本特征和第二数值特征，确定每个候选数据的匹配分数，其中，匹配分数用于表示候选数据与检索词之间的匹配程度；以及根据匹配分数，确定至少一个候选数据中的目标数据。
检索数据方法装置设备以及存储介质

[发明专利]图像生成模型的训练方法和装置、图像生成方法及装置-CN202211268479.8有效
发明人：冯智达;张振宇;余欣彤;李岚欣;方晔玮;陈徐屹;刘佳祥;尹维冲;冯仕堃;孙宇 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2022-10-17 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本公开公开了一种图像生成模型的训练方法和装置，以及图像生成方法及装置，涉及人工智能技术领域，进一步涉及图像处理技术领域。具体实现方案为：获取图像生成时间步，并对图像生成时间步进行划分，得到N个时间步组，获取每个时间步组的噪声样本图像，并基于噪声样本图像对时间步组的图像去噪网络进行训练，得到时间步组的目标图像去噪网络，基于每个时间步组的目标图像去噪网络，得到目标图像生成模型。本公开实施例中，通过对每个时间步组分别进行图像去噪模型的训练，不仅可以考虑较近时间步的相近性，同时兼顾了较远时间步的差异性，能够在不增加模型训练的计算量的前提下，并减少不同网络任务之间的干扰，从而可以实现大幅提升模型精度。
图像生成模型训练方法装置

[发明专利]生成节点表示的方法、装置、电子设备和可读存储介质-CN202110732838.X有效
发明人：李伟彬;朱志凡;冯仕堃;黄世维;何径舟 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2021-06-30 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： G06F40/30 文献下载
摘要：本公开提供了一种生成节点表示的方法、装置、电子设备和可读存储介质，涉及深度学习技术领域。其中，生成节点表示的方法包括：获取待处理异构图；根据第一元路径，在所述待处理异构图中采样得到至少一条第一游走路径；根据所述至少一条第一游走路径，得到所述待处理异构图中每个节点的初始节点表示；根据每个节点的初始节点表示与每个节点的邻居节点的初始节点表示，生成每个节点的最终节点表示。本公开能够提升所生成的节点表示的准确性。
生成节点表示方法装置电子设备可读存储介质

[发明专利]用于输出信息的方法和装置-CN201911336806.7有效
发明人：陈超星;黄正杰;冯仕堃;路华 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2019-12-23 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本申请实施例公开了用于输出信息的方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：获取用户针对内容的操作信息，利用操作信息，构建二分图；针对二分图中的每个顶点，以该顶点为起点，在二分图中进行随机游走，生成游走路径，对游走路径进行采样，生成训练对；针对训练对中的每个对象，以用于表征该对象的顶点为中心点，对中心点的相邻顶点进行采样，生成二分图的子图，在子图中，对相邻顶点所表征的对象的特征信息进行聚合，将聚合得到的特征信息确定为该对象的聚合特征信息；输出训练样本。该实施方式可以为后续的内容推荐提供更准确的候选集。
用于输出信息方法装置

[发明专利]获取关系网络图中节点的特征向量的方法以及装置-CN201911374127.9有效
发明人：苏炜跃;冯仕堃;朱志凡;何径舟 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2019-12-23 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： G06F16/901 文献下载
摘要：本申请公开了一种获取关系网络图中节点的特征向量的方法、装置、电子设备以及计算机可读存储介质，涉及图处理技术领域。本申请在获取关系网络图中节点的特征向量时的实现方案为：获取待处理关系网络图；确定所述待处理关系网络图中各节点所对应的初始向量序列；将当前节点所对应的初始向量序列中的各嵌入向量作为查询向量，对当前节点及其邻居节点所对应的初始向量序列包含的全部嵌入向量进行查询，拼接对应各查询向量的查询结果，得到当前节点所对应的输出向量序列；输出各节点所对应的输出向量序列，作为所述待处理关系网络图中各节点的特征向量。本申请能够获取特征之间的交互信息，从而提升所输出的特征向量对于各节点的表示准确性。
获取关系网络图节点特征向量方法以及装置

[发明专利]知识图谱的关系预测方法、装置、电子设备及存储介质-CN202310249690.3在审
发明人：黄正杰;姚权铭;冯仕堃;邱海权;黄世维;何径舟 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2023-03-08 - 公布日： 2023-08-11 - 主分类号： G06N5/02 文献下载
摘要：本公开提供的知识图谱的关系预测方法、装置、电子设备及存储介质，涉及人工智能技术领域，具体为知识图谱、自然语言处理等领域。具体实现方案为：通过获取时序知识图谱，以及预测条件信息中的目标时间、目标头实体和目标关系，进而在时序知识图谱中遍历以目标头实体为起点的线索路径，以得到时序有向图。根据预测条件信息中的目标时间和目标关系，确定时序有向图中线索边的注意力权重，并根据线索边指示的时间与目标时间之间的时间差，以及线索边的注意力权重，编码得到时序有向图中候选实体的表征。根据候选实体的表征，得到候选实体与目标头实体在目标时间符合目标关系的概率。
知识图谱关系预测方法装置电子设备存储介质

[发明专利]生成信息的方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质-CN202010532903.X有效
发明人：黄正杰;陈超星;冯仕堃 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2020-06-12 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06F16/9537 文献下载
摘要：本申请公开了生成信息的方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，涉及计算机技术领域、智能搜索技术领域、地图服务技术领域、自然语言处理技术领域和深度学习技术领域。具体实现方案为：获取用户录入的地图查询信息，将该地图查询信息输入预先训练的匹配网络，得到该匹配网络输出的与该地图查询信息相匹配的目标POI拼接信息，其中，该目标POI拼接信息为将目标POI的文本信息与该目标POI的邻居信息图结构层进行拼接得到，基于该目标POI拼接信息，生成向用户推送的信息。该方案提供了一种生成信息的方法，为目标POI添加更多的信息，使得推送给用户的信息更加丰富、更具有针对性。
生成信息方法装置电子设备计算机可读存储介质

[发明专利]样本生成方法、模型的训练方法以及检索方法-CN202210357147.0有效
发明人：施云生;黄正杰;冯仕堃;黄世维;何径舟 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2022-04-06 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本公开提供了一种样本生成方法、语言处理模型的训练方法、检索方法、装置、电子设备、存储介质以及程序产品，涉及人工智能技术领域，尤其涉及深度学习技术领域。具体实现方案为：从语料集合中确定与待匹配语句相匹配的第一目标语句，将待匹配语句和第一目标语句，作为负样本语句对；从日志中获取搜索语句和与搜索语句相匹配的第二目标语句，将搜索语句和第二目标语句，作为正样本语句对；以及基于负样本语句对和正样本语句对，生成目标样本，负样本语句对之间的语义相关性大于第一预定阈值、且小于第二预定阈值，正样本语句对的语义相关性大于第二预定阈值。
样本生成方法模型训练以及检索

[发明专利]风险评估方法及装置-CN201911363866.8有效
发明人：曹宇慧;冯仕堃;何径舟 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2019-12-25 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G06Q40/03 文献下载
摘要：本申请公开了风险评估方法及装置，涉及风控技术领域。具体实现方案为：获取待进行评估的用户的行为文本，将行为文本输入预设的逾期风险模型，获取逾期风险模型输出的逾期风险值；逾期风险模型为经过中文语料集预训练，以及风险场景数据微调得到的模型；结合逾期风险值，对用户进行风险决策，该方法通过采用对应系数能够反映语义信息以及蕴含知识的模型，结合用户的行为文本确定用户的逾期风险，提高了逾期风险计算的准确度。
风险评估方法装置

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