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[发明专利]全自动生成视频会议纪要的方法以及存储介质-CN202311078043.7在审
发明人：马永亮;徐旺;周明 -专利权人： 北京澜舟科技有限公司
申请日： 2023-08-25 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G06F16/783 文献下载
摘要：本发明涉及计算机技术领域，特别涉及一种全自动生成视频会议纪要的方法以及存储介质，本发明提供的全自动生成视频会议纪要的方法，包括以下步骤：对获取的视频会议文本进行主题分割，获得多个段落；提取每个段落的要点，将多个要点根据视频会议文本中的语义顺序进行拼接，形成总要；获取模板生成模型，将总要输入模板生成模型，获得由多个一级标题根据逻辑关系组合的纪要模板；将纪要模板中的一级标题和与一级标题匹配的要点对应聚合，形成会议纪要。通过模板生成模型，可自动生成纪要模板，从而可将要点聚合在纪要模板中形成会议纪要。实现无需人工参与纪要模板的生成以及会议纪要的生成，使最终生成的会议纪要更具针对性。
全自动生成视频会议纪要方法以及存储介质

[发明专利]基于强化学习策略的翻译模型构建方法和存储介质-CN202310840124.X在审
发明人：刘明童;张红晓;韦松伟;周明 -专利权人： 北京澜舟科技有限公司
申请日： 2023-07-10 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G06F40/58 文献下载
摘要：本发明涉及自然语言处理技术领域，特别涉及一种基于强化学习策略的翻译模型构建方法和存储介质，该基于强化学习策略的翻译模型构建方法包括以下步骤：获取翻译样本，翻译样本包括正样本和负样本，并基于正样本和负样本构建排序样本数据；基于排序样本数据对反馈模型进行训练，使反馈模型对正样本的打分高于对负样本的打分；根据反馈模型对生成的翻译样本的打分，基于强化学习策略对基础翻译模型进行微调迭代；判断对基础翻译模型进行微调迭代是否达到预设条件，若是，生成强化翻译模型；基于强化学习策略通过反馈模型打分，并引入术语翻译准确率信息，强化术语翻译准确率较高和领域风格较强的翻译，使模型生成更符合垂直领域特点和风格句子。
基于强化学习策略翻译模型构建方法存储介质

[发明专利]基于排序的摘要生成训练方法、系统和存储介质-CN202310992232.9在审
发明人：马永亮;徐旺;周明 -专利权人： 北京澜舟科技有限公司
申请日： 2023-08-08 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06F16/34 文献下载
摘要：本发明涉及人工智能技术领域，特别涉及一种基于排序的摘要生成训练方法、系统和存储介质，该基于排序的摘要生成训练方法包括以下步骤：获取训练样本，训练样本包括正样本和负样本，基于正样本和负样本组合构建训练数据；获取打分模型，将训练数据输入打分模型进行训练，使打分模型对正样本和负样本的事实一致性进行打分；获取摘要模型并进行训练，对摘要模型的输出进行采样，得到同一个输入的具有不同生成概率的多个初始摘要，基于打分模型对初始摘要进行打分；基于生成概率和打分后的初始摘要进行排序，根据排序结果计算损失函数，并训练摘要模型，使事实一致性打分更高的初始摘要具有更大的生成概率；通过该方法提高了生成摘要的事实一致性。
基于排序摘要生成训练方法系统存储介质

[发明专利]一种写作辅助模型构建方法、写作辅助方法及存储介质-CN202310882196.0在审
发明人：刘明童;韦松伟;白承麟;王世宁;周明 -专利权人： 北京澜舟科技有限公司
申请日： 2023-07-18 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： G06F40/211 文献下载
摘要：本发明涉及文本生成技术领域，特别涉及一种写作辅助模型构建方法、写作辅助方法及存储介质，一种写作辅助模型构建方法，提供第一模型和第二模型，所述第一模型包括一个解码器与一个编码器，且在该解码器中加入一个学习可控写作能力的Cross‑attention机制；所述第二模型与第一模型结构相同，第二模型参数量小于第一模型；对第一模型进行多任务学习训练；基于训练后的第一模型，设计一种基于课程学习的知识蒸馏技术更好将第一模型的知识蒸馏到第二模型上获得更加轻量化的写作辅助模型；采用多任务学习训练得到写作辅助模型，将不同的任务构建成统一的形式进行训练，大大提高了模型的通用性。
一种写作辅助模型构建方法存储介质

[发明专利]信息查询方法、系统以及存储介质-CN202310367208.6有效
发明人：郝亮;马永亮;周明 -专利权人： 北京澜舟科技有限公司
申请日： 2023-04-07 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06F16/335 文献下载
摘要：本发明涉及信息检索技术领域，特别涉及一种信息查询方法、系统及存储介质，本发明提供的信息查询方法，包括以下步骤：根据获取的搜索词确定对应的多个第一目标文档；提取每个第一目标文档中与搜索词相关的多个要点及对应的多个段落；进行要点整合，获得多个第一要点及对应多个第一段落；判断是否存在至少一个与第一目标文档或第一要点相关的相关特征值小于对应的预设特征阈值，和/或搜索轮次是否大于预设阈值；若是，则将多个第一要点和多个第一段落进行全局整合形成层次化摘要进行展示。实现了用户只需发起一次搜索，就可直接阅读返回的文本信息，无需手动点击链接、提取信息、整合、重新搜索，大幅节省用户查询信息的交互成本。
信息查询方法系统以及存储介质

[发明专利]篇章级机器翻译模型构建方法、系统及存储介质-CN202310367248.0有效
发明人：刘明童;林磊;周明 -专利权人： 北京澜舟科技有限公司
申请日： 2023-04-07 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06F40/58 文献下载
摘要：本发明涉及机器翻译技术领域，特别涉及一种篇章级机器翻译模型构建方法、系统及存储介质，本发明提供的篇章级机器翻译模型构建方法，包括通过人称代词补全模型对获取的源端文档中的人称代词进行补全；通过训练后的指代消解模型对补全后的人称代词进行指代消解，获得共指人称代词和对应的性别信息，以根据性别信息修正补全后的人称代词获得第一伪数据；在源端文档中引入性别信息获得第二伪数据；通过获取的文档级双语数据和第一伪数据和第二伪数据对联合学习模型进行训练，获得的篇章级机器翻译模型能增强翻译后的文档的上下文一致性和人名性别指代一致性，同时本发明建立机器翻译和指代消解的联合学习模型，共同增强各个任务的性能。
篇章机器翻译模型构建方法系统存储介质

[发明专利]一种金融事件链分析方法和计算机可读存储介质-CN202310263332.8有效
发明人：马永亮;许木璠;周明 -专利权人： 北京澜舟科技有限公司
申请日： 2023-03-17 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G06F40/289 文献下载
摘要：本发明涉及计算机信息处理技术领域，特别涉及一种金融事件链分析方法和计算机可读存储介质，该金融事件链分析方法先获取源文本，基于源文本获取共指消解结果以得到事件成分；接着获取金融实体列表和扩充版中文停用词库，基于金融实体列表和扩充版中文停用词库对事件成分进行筛选以提取结构化事件数据；再基于结构化事件数据，使用金融实体库进行匹配判断以筛选出时序链条；最后基于聚类算法，通过时序链条设计事件链序列预测优化模型输出预测结果，即从源文本抽取事件成分，通过金融实体列表和扩充版中文停用词库初步筛选生成结构化事件数据，大幅提升了中文事件识别率以及中文事件抽取结果可解释性，使其在中文金融场景下的应用具有明显优势。
一种金融事件分析方法计算机可读存储介质

[发明专利]一种多知识图谱问答模型训练方法、系统及存储介质-CN202310299342.7有效
发明人：马永亮;张旻昊;周明 -专利权人： 北京澜舟科技有限公司
申请日： 2023-03-24 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明涉及自然语言处理技术领域，特别涉及多知识图谱问答模型训练方法、系统及存储介质，包括以下步骤：将具有广义链接关系的原始三元组实例化为多个查询图，将查询图基于预设规则改写，得到问题、对应的候选答案及所属话题；基于广义链接构建跨图谱和负例三元组，将原始、跨图谱和负例三元组输入第一预设模型得到多组原始、跨图谱和负例三元组向量，将其输入第一预设函数进行打分以对第一预设模型进行训练；获取改写后查询图的问题，将问题输入第二预设模型得到问题语义向量，并将话题及候选答案输入第一预设模型得到话题和候选答案向量，将问题语义、候选答案和话题向量输入第一预设函数以对第二预设模型进行训练，得到训练好的第二预设模型。
一种知识图谱问答模型训练方法系统存储介质

[发明专利]证券市场波动预警方法、系统以及存储介质-CN202310490573.6在审
发明人：马永亮;谭晶桦;周明 -专利权人： 北京澜舟科技有限公司
申请日： 2023-05-04 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G06Q40/06 文献下载
摘要：本发明涉及风险预警领域，特别涉及一种证券市场波动预警方法、系统以及存储介质。本发明提供的证券市场波动预警方法，通过负面新闻文本数据对BERT模型进行微调训练；基于上市公司的产业链关系图构建动态图神经网络；获取产业链关系图上多家上市公司分别对应的节点的特征信息，输入训练后的BERT模型，获得对应的多个节点的特征向量；将多个节点的特征向量输入动态图神经网络进行信息聚合获得对应的多个节点特征；根据目标上市公司对应的节点特征对应进行波动风险预警。实现了得到有效的节点特征向量，并以自适应地改变各家上市公司之间的链接强度，以动态的传播预警信息，最终能够准确地预警负面事件造成的即将到来的证券市场波动。
证券市场波动预警方法系统以及存储介质

[发明专利]基于实体词关系的检索模型训练方法、系统及检索方法-CN202310435504.5在审
发明人：郝亮;马永亮;周明 -专利权人： 北京澜舟科技有限公司
申请日： 2023-04-21 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本发明涉及自然语言处理技术领域，特别涉及一种基于实体词关系的检索模型训练方法、系统及检索方法，其中，基于实体词关系的检索模型训练方法包括以下步骤：首先从现有资料库中收集实体相关信息，构建实体数据；接着获取初始训练数据，将实体数据转换为模型检索训练数据并与初始训练数据组合得到终级训练数据；最后基于终级训练数据训练检索模型；即整个方法均是基于实体数据完成，通过实体数据获知实体词关系构建终级训练数据，不需要构造大量训练样本，避免了成本的急剧增长；且由于实体词的关系直接构成样本，模型更容易表明哪些相似的文本指代的是不同的实体，具有更强的可解释性。
基于实体词关系检索模型训练方法系统

[发明专利]一种指定目标实体的情感分析方法、系统及存储介质-CN202310237352.8有效
发明人：马永亮;李澜;周明 -专利权人： 北京澜舟科技有限公司
申请日： 2023-03-13 - 公布日： 2023-05-12 - 主分类号： G06F40/211 文献下载
摘要：本发明涉及文本情感分析技术领域，特别涉及一种指定目标实体的情感分析方法、系统及存储介质。方法包括获取文章和目标实体，对文章进行分句，并将句子分为两类：包含目标实体、不包含目标实体；对不包含目标实体的句子进行句子级情感分析，得到每个句子的情感极性和情感得分；对包含目标实体的句子计算获得句子的实体级情感极性和情感得分；利用预先训练的分类器模型对以两种类型句子的情感极性、情感得分组成的特征集合进行处理得到指定目标实体后文章的情感极性。在篇章级情感分析任务的基础上加入了实体级情感分析任务，实现粗粒度和细粒度情感分析任务的有效融合，使篇章级情感分析任务准确度更高。
一种指定目标实体情感分析方法系统存储介质

[发明专利]一种预训练语料清洗方法、系统及存储介质-CN202310249970.4在审
发明人：华菁云;周同;王宇龙;周明 -专利权人： 北京澜舟科技有限公司
申请日： 2023-03-15 - 公布日： 2023-04-11 - 主分类号： G06F18/2431 文献下载
摘要：本发明涉及自然语言处理技术领域，特别涉及一种预训练语料清洗方法、系统及存储介质，包括以下步骤：获取预设语料库，预设语料库中包括多条语料，基于预设方法对多条语料进行切分，得到多条切分后的语料，将多条切分后的语料进行清洗，得到多条清洗后的切分后的语料，判断每条切分后的清洗后的语料是否满足预设条件；若是，将满足预设条件的切分后的清洗后的语料保留，若否，则将不满足预设条件的切分后的清洗后的语料舍弃，将每条语料内需要保留的切分后的清洗后的语料进行拼接得到清洗好的预训练语料。过滤掉低质量垃圾文本，减少训练语料时的噪音和预训练模型训练语料的总量，提升模型训练的效率，解决训练时数据噪音多，训练效率较低的问题。
一种训练语料清洗方法系统存储介质

[发明专利]一种垂直领域的翻译模型训练方法和存储介质-CN202211442764.7在审
发明人：刘明童;李上杰;周明 -专利权人： 北京澜舟科技有限公司
申请日： 2022-11-17 - 公布日： 2023-04-04 - 主分类号： G06F40/58 文献下载
摘要：本发明涉及机器翻译技术领域，特别涉及一种垂直领域的翻译模型训练方法和存储介质，其中翻译模型为编码器‑解码器架构，该垂直领域的翻译模型训练方法的步骤先是将双语文本输入翻译模型，并对翻译模型进行句向量训练；然后利用高资源的垂直领域数据对训练后的翻译模型进行微调，而高资源的垂直领域数据由高资源句子构成；接着利用低资源句子检索获得高资源句子，将低资源句子和检索得到的高资源句子输入编码器进行跨语言多实例融合，获得解码器端的输出状态；最后基于解码器端的输出状态进行上下文近邻检索获得翻译输出概率分布，即该翻译模型训练方法在于利用高资源的垂直领域数据对低资源的垂直领域数据进行提升，以实现更好的翻译结果。
一种垂直领域翻译模型训练方法存储介质

[发明专利]多语言翻译模型构建方法及存储介质-CN202211720960.6有效
发明人：刘明童;陈圆梦;周明 -专利权人： 北京澜舟科技有限公司
申请日： 2022-12-30 - 公布日： 2023-03-31 - 主分类号： G06F40/58 文献下载
摘要：本发明涉及翻译技术领域，特别涉及一种多语言翻译模型构建方法及存储介质，多语言翻译模型构建方法是获取预训练编码器和预训练解码器并分别进行训练；构建多语言翻译模型，多语言翻译模型包括预训练编码器和多语言解码器，对其中预训练编码器添加编码融合转换器，多语言解码器包括语言模型流和翻译模型流；编码融合转换器使用随机初始化，语言模型流和翻译模型流均使用训练后的预训练解码器的参数进行初始化；获取第一双语数据，通过第一双语数据对编码融合转换器进行训练；获取第二双语数据，通过第二双语数据对翻译模型流进行微调。解决了翻译模型构建中微调导致的知识丢失和灾难性遗忘，以及降低了微调需要的双语语料的规模和语言对的数量。
语言翻译模型构建方法存储介质

[发明专利]一种法律文书案例抽取方法、系统和存储介质-CN202211337416.3有效
发明人：华菁云;王宇龙;周明 -专利权人： 北京澜舟科技有限公司
申请日： 2022-10-28 - 公布日： 2023-03-31 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本发明涉及法律文书案例抽取技术领域，特别涉及一种法律文书案例抽取方法、系统和存储介质，本发明的法律文书案例抽取方法包括以下步骤：获取待抽取法律文书文本；将待抽取法律文书文本划分成句；获取预测模型；通过预测模型预测出属于开头、其他、结尾类别的句子；将开头、其他、结尾类别的句子对应组合得到法律文书案例抽取结果。本发明通过预测模型给待抽取法律文书文本中的句子分类，然后再根据句子的类别对应组合得到案例抽取结果，可以从长文本中抽取出任意长度的案例信息文本，规避了预测模型的固定长度的输出文本字符限制，能够使用户获得更准确、丰富的信息。本发明还提供一种法律文书案例抽取系统与存储介质。
一种法律文书案例抽取方法系统存储介质

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