“谯轶轩”申请（专利权）人搜索_中国专利权人_发明人_技术持有人_科研专家_钻瓜专利网

钻瓜专利网为您找到相关结果46个，建议您升级VIP下载更多相关专利

[发明专利]基于多模态混合模型的业务数据处理方法及装置-CN202111007560.6有效
发明人： 谯轶轩;陈浩 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-08-30 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06V30/413 文献下载
摘要：本申请提供一种基于多模态混合模型的业务数据处理方法及装置，涉及人工智能技术领域，主要目的在于改善现有利用针对单一模态数据的单独模型进行多模态的数据处理导致的各个模态之间的处理无关联性，从而降低了保单数据处理的整体性准确率和业务数据处理效率的问题。包括：解析保单业务信息中的图像数据、以及文本数据；基于完成训练的多模态混合模型对所述图像数据、所述文本数据进行多模态混合识别处理，得到多模态混合处理结果；根据所述多模态混合处理结果对所述保单业务信息进行标签分类，并解析标签分类后各标签分类的保单业务需求以及承保启动触发事件；当检测到所述承保启动触发事件，则启动对所述保单业务信息的承保操作。
基于多模态混合模型业务数据处理方法装置

[发明专利]生成式模型解码方法、装置、设备及介质-CN202310760749.5在审
发明人： 谯轶轩 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-06-26 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06F40/205 文献下载
摘要：本发明涉及人工智能及医疗健康技术领域，公开了一种生成式模型解码方法、装置、设备及介质，该方法包括：获取待识别的目标语句与生成式语言模型所含的解码模型；将字符序列输入到解码模型，根据解码模型的网络结构从头至尾依次对网络层进行计算，确定至少一部分网络层的置信度；若检测到当前任一网络层的置信度大于预设置信度，则终止计算相对当前任一网络层的下一网络层的置信度，并将当前网络层的置信度作为字符的预测值，直至确定字符序列所有字符的预测值；依据字符序列将各字符所对应的预测值进行组合，确定解码结果，避免解码模型只能在最后一个网络层预测输出，通过跳过后续网络层的计算过程，大幅度地降低了计算时间，提高了解码效率。
生成模型解码方法装置设备介质

[发明专利]一种模型训练的方法及相关装置-CN202011261109.2有效
发明人： 谯轶轩;陈浩;高鹏 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-11-12 - 公布日： 2023-10-17 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本申请实施例提供了一种模型训练的方法及相关装置。上述方法包括：从待处理数据集中获取待训练样本，使用第一模型获得用于表示上述待训练样本的向量，上述待处理数据集包含的样本包括正样本和负样本；在上述待训练样本为正样本的情况下，将上述表示上述待训练样本的向量输入第二模型生成用于表示上述待训练样本的对抗样本的向量；将上述用于表示上述待训练样本的对抗样本的向量输入第三模型，得到输出值；根据上述输出值确定上述第一模型，上述第二模型和上述第三模型收敛。本申请所提供的方法和装置，通过改进模型训练中样本的生成方法，提高模型训练的难度，从而增强模型的鲁棒性。
一种模型训练方法相关装置

[发明专利]基于多语言模型的目标语种模型的构建方法、装置及设备-CN202310795041.3在审
发明人： 谯轶轩 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-06-30 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G06F40/166 文献下载
摘要：本发明涉及医疗健康技术领域，公开了一种基于多语言模型的目标语种模型的构建方法、装置及设备，包括：删除预训练多语言模型中的非目标语种token，保留模型内目标语种token；删除对非目标语种token的索引，并更新对模型内目标语种token的索引；保持其他网络层参数不变，删除模型中非目标语种token在嵌入层的相关参数，保留目标语种token在嵌入层的相关参数，得到目标语种模型。本申请利用多语言模型的迁移特性，对多语言模型进行瘦身得到目标语种模型，既保留了多语言模型的基本结构框架和性能优势，又能大大减少模型参数，降低训练代价和计算量，最终获得在目标语种上表现优异且轻量级的目标语种模型。
基于语言模型目标语种构建方法装置设备

[发明专利]基于集束搜索的句子生成方法、装置、设备及存储介质-CN202310774703.9在审
发明人： 谯轶轩 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-06-27 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G06F40/58 文献下载
摘要：本申请实施例属于人工智能中的智能决策技术领域，涉及一种基于集束搜索的句子生成方法、装置、计算机设备及存储介质，该方法在接收到句子生成请求后，以起始字词为首，并根据目标字词构建结构组合，并对结构组合进行单词预测操作，选取每个时间步长中概率最大的单词作为最佳候选单词集；在最佳候选单词集中选择最大概率分布的单词构成句子，得到结构生成句子；对结构生成句子进行筛选操作，得到目标生成句子。本申请引入先验知识的集束搜索方法可以让用户优雅的引入外部知识做文本生成，一方面是使得文本的生成更加的可控，另一方面对于某些专业的词汇，模型可能从来都没见过，通过用户直接提供极大程度的提高了翻译的准确度。
基于集束搜索句子生成方法装置设备存储介质

[发明专利]一种问答数据增强方法、装置、计算机设备及存储介质-CN202011192632.4有效
发明人： 谯轶轩;陈浩;高鹏 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-10-30 - 公布日： 2023-09-26 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本申请涉及人工智能技术，具体应用于深度学习中，揭露了一种问答数据增强方法、装置、计算机设备及存储介质，包括获取问答数据集，问答数据集包括多个数据点以及其对应的真实标签；基于预训练的预测模型和真实标签，对每个数据点进行第一软标签预测，得到每个数据点对应的第一软标签；将每个数据点及其对应的所述第一软标签构建为软标签数据集，利用知识蒸馏技术将软标签数据集和预测模型生成标注模型；获取待标签数据集，将待标签数据集输入到标注模型进行预标注，并根据标注结果对待标签数据集进行筛选，得到标注样本集。本申请还涉及区块链技术，所述标注样本集和待标签数据集中的数据存储于区块链中。本申请能提高标注标签的效率以及质量。
一种问答数据增强方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]一种基于深度学习的数据推理方法、装置、设备及介质-CN202310452691.8在审
发明人：姜鹏;谯轶轩 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-04-17 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本发明涉及人工智能及数字医疗领域，公开了一种基于深度学习的数据推理方法、装置、设备及介质，通过获取问题句子及待推理数据表；根据问题句子、待推理数据表的表头字段及待推理数据表的单元格数据，分别生成与问题句子、表头字段及单元格数据对应的嵌入层编码；将嵌入层进行叠加，以形成问题句子嵌入向量；将问题句子嵌入向量输入至预先训练好的表格推理模型中进行语义推理获得问题句子对应的数据操作运算及单元格数据；根据问题句子对应的数据操作运算及单元格数据，生成并发送推理答案。该方法可有效提升表格推理模型的预测精度和适用性，解决现有表格推理模型需要复杂推理和高阶运算，可供学习数据样本不足的技术问题。
一种基于深度学习数据推理方法装置设备介质

[发明专利]问答对评测数据生成方法、装置、计算机设备及存储介质-CN202310827956.8在审
发明人：王俊;侯昶宇;王晓锐;谯轶轩;宋佳;巩菁菁 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-07-06 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本发明涉及人工智能及医疗健康技术领域，公开了一种问答对评测数据生成方法、装置、计算机设备及存储介质，该方法通过基于对抗学习的框架，利用两个互为对手的初始问答生成模型和初始问答鉴别模型相互博弈，从而提高问答对数据生成质量，通过引入元学习机制，利用少量初始标注得到的初始评测问答对数据作为元数据，对初始问答生成模型和初始问答鉴别模型进行快速适应，提升了问答对数据生成效率，避免了大规模人工标注和编译，提供的GPT类大模型评测数据集的生成方式成本更低、效率更高、能够覆盖多领域多任务、更为客观、准确、全面、具有大规模、多样和较高难度、高质量的效果。
答对评测数据生成方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]知识蒸馏的对抗式蒸馏温度调整方法、装置、设备及介质-CN202310764949.8在审
发明人： 谯轶轩 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-06-26 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G06N3/096 文献下载
摘要：本发明涉及人工智能、机器学习、智慧医疗、金融科技技术领域，公开了一种知识蒸馏的对抗式蒸馏温度调整方法、装置、设备及介质。本方法通过梯度下降算法迭代学生模型中的全体参数使得目标损失函数的值最小，确定最小损失值；通过梯度上升算法迭代温度参数使得目标损失函数的值最大，确定最大损失值；交替执行上述迭代过程，使得所述最大损失值与所述最小损失值之间差值的绝对值小于预设阈值。确定出当前蒸馏温度。由此提高了学生模型学习的效率，同时符合由易到难的学习过程，缓解了固定温度超参数带来的模型性能瓶颈问题。
知识蒸馏对抗温度调整方法装置设备介质

[发明专利]基于推理路径的自然语言推理方法、装置及设备-CN202310466708.5在审
发明人：姜鹏;谯轶轩 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-04-23 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： G06N5/04 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于推理路径的自然语言推理方法、装置及设备，涉及互联网技术和语言模型领域，通过对模型训练集中的部分目标样本添加用于模拟人类的思考逻辑过程的推理路径标注，以使模型能够在新的问题上模仿整个推理计算过程，得到正确的答案，从而提高了模型推理的效果和准确率。所述方法包括：在目标任务对应的模型训练集中，提取预设数目的目标样本；对目标样本进行推理路径标注，将标注完成的目标样本添加至模型训练集；采用模型训练集中的样本数据，对第一语言模型进行模型训练，得到第二语言模型，第一语言模型为基础语言模型；获取目标任务数据，将目标任务数据输入至第二语言模型进行语言识别，得到第二语言模型输出的推理结果。
基于推理路径自然语言方法装置设备

[发明专利]音频编解码方法、装置、存储介质及计算机设备-CN202310453713.2在审
发明人：姜鹏;谯轶轩 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-04-18 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： G10L19/005 文献下载
摘要：本发明涉及计算机技术领域及数字医疗领域，并公开了一种音频编解码方法、装置、存储介质及计算机设备。其中方法包括首先获取原始音频数据，对原始音频数据进行向下采样，得到第一特征向量，并对第一特征向量进行卷积处理，得到编码向量，然后基于预设码本，对编码向量进行多级量化，以将编码向量量化为在预设码本内与编码向量最相似的码本向量，最终对码本向量进行向上采样，得到第二特征向量，并对第二特征向量进行卷积处理，得到音频解码数据。上述方法通过对原始音频数据依次进行向上采样、多级量化以及向下采样的处理过程，能够对音频数据进行低码率压缩并进行高质量还原，有效提升音频数据的传输效率以及传输质量。
音频解码方法装置存储介质计算机设备

[发明专利]文本召回方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质-CN202310470703.X在审
发明人： 谯轶轩;姜鹏 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-04-25 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本发明涉及人工智能技术，揭露了一种文本召回方法，包括：根据预设的文本召回模型生成训练文本集中标准文本的文本单向量和文本多向量；根据线性变换矩阵生成所述文本多向量的增维向量，并获取所述增维向量的目标单向量；对所述文本单向量和所述目标单向量进行向量拼接，得到所述标准文本的稠密单向量；根据所述稠密单向量计算所述标准文本与目标文本的文本相似度，根据所述文本相似度对所述预设的文本召回模型进行参数优化，根据优化后的文本召回模型对待查询文本进行文本召回。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。本发明还提出一种文本召回装置、电子设备以及存储介质。本发明可以提高文本召回的效率。
文本召回方法装置电子设备计算机可读存储介质

[发明专利]基于双塔召回的检索方法、系统、设备及存储介质-CN202310469306.0在审
发明人： 谯轶轩;姜鹏 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-04-19 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本申请提供了一种基于双塔召回的检索方法、系统、设备及存储介质，属于数据处理技术领域及数字医疗领域，基于人工智能模型从海量的电子数字病历中查询用户所需的医疗信息；通过根据给定医学领域内的查询文本，确定给定查询文本的正相关文章以及不相关文章；输入训练好的伪查询模型，得到正相关文章的第一伪查询文本以及不相关文章的第二伪查询文本；构建正样本、负样本；将正样本以及负样本输入双塔召回模型进行迭代训练；将待查询输入训练后的双塔召回模型，得到检索结果。本申请能够通过伪查询构建多个强相关的负样本用于模型的学习，大大提高了模型的检索效率以及准确性。
基于召回检索方法系统设备存储介质

[发明专利]一种多模态预训练模型的训练方法、装置、介质及设备-CN202310468534.6在审
发明人： 谯轶轩;姜鹏 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-04-23 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：本发明涉及计算机技术领域和医疗领域，公开了一种多模态预训练模型的训练方法、装置、介质及设备，包括：获取训练样本集；依次将训练样本中的图片通过分隔成多个子图片的方式，生成图像特征向量；依次将训练样本中的文本通过分词的方式，生成文本特征向量；根据所述图像特征向量和所述文本特征向量，对图文匹配任务模块进行训练；获取第一检测样本集，并通过第一检测样本集判断图文匹配任务模块是否达到训练条件；如果没有达到训练条件，则对所述训练样本集进行参数更新，并对图文匹配任务模块进行再次训练，直至达到训练条件时结束训练。通过该方法，能够提高多模态预训练模型的训练效率。
一种多模态预训练模型方法装置介质设备

[发明专利]自然语言非流畅性检测方法、装置、设备及介质-CN202310468484.1在审
发明人：姜鹏;谯轶轩 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-04-24 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06F40/30 文献下载
摘要：本发明涉及语义检测技术，揭露了一种自然语言非流畅性检测方法，包括：根据流畅性分类头及等待判定分类头对BERT模型进行模型架构调整；对传统交叉熵损失、前缀损失及延迟性损失进行加权求和；将训练数据输入至调整BRET模型中进行训练；计算调整BRET模型的损失值，当损失值小于预设的损失阈值时，输出调整BRET模型为自然语言非流畅性检测模型；将语义向量输入至自然语言非流畅性检测模型中，得到自然语言的流畅性语句。此外，本发明还涉及区块链技术，自然语言可存储于区块链的节点。本发明还提出一种自然语言非流畅性检测装置、电子设备以及存储介质。本发明可以提高基于深度学习的自然语言非流畅性检测时的准确性，并在医疗领域中有很大的应用前景。
自然语言流畅检测方法装置设备介质

1
2
3
4
下一页»
尾页
共 46 条