专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]场景图生成方法、装置、电子设备及存储介质-CN202111224754.1有效
  • 李志航;刘锦龙;王华彦 - 北京达佳互联信息技术有限公司
  • 2021-10-21 - 2022-03-25 - G06F40/211
  • 本公开关于一种场景图生成方法、装置、电子设备及存储介质,该方法包括获取目标中文语句的分词序列和分词序列中词语的词性信息;将分词序列和词性信息输入句法依存模型进行句法依存分析,得到包括具有依存关系的词语对和对应依存关系的词语关系数据;根据词性信息,识别分词序列中属于实体的词语;根据词语关系数据,确定依存关系为定中关系的第一目标词语对和依存关系为目标依存关系的第二目标词语对;基于第一目标词语对和属于实体的词语,生成实体属性信息;基于第二目标词语对,生成表征实体间关联关系的实体关系信息;基于实体属性信息和实体关系信息,生成目标中文语句对应的场景图。利用本公开实施例可以快速准确的生成中文语句的场景图。
  • 场景生成方法装置电子设备存储介质
  • [发明专利]一种基于嵌入式表示的自适应中文分词方法-CN201710269840.1有效
  • 李思;包祖贻;徐蔚然;高升 - 北京邮电大学
  • 2017-04-24 - 2018-09-04 - G06F17/27
  • 本发明实施例公开了一种基于嵌入式表示的自适应中文分词方法。属于信息处理领域。该方法的特征包括:分词网络和字符语言模型共享一个字符的嵌入式表示层。字符的嵌入式表示,一方面通过基于卷积神经网络的分词网络,得到待分词文本的隐多粒度局部特征;再经过一个前向网络层,得到字符的标签概率;最后应用标签推断,得到句子级别上的最优分词结果。另一方面,我们随机抽取未标注的文本,通过一个基于长短期记忆单元(LSTM)循环神经网络的字符语言模型,预测该字符下一个位置的字符,对分词网络进行约束;本发明通过字符语言模型建模中文不同领域文本中的字符共现关系,并通过嵌入式表示将信息传递给分词网络,使得分词的领域迁移能力得到提升,具有很大的实用价值。
  • 一种基于嵌入式表示自适应中文分词方法
  • [发明专利]一种中文拼写的检查方法-CN201910646536.3有效
  • 段建勇;王昊;张梅;马东超;王冰;潘利建;袁阳 - 北方工业大学
  • 2019-07-17 - 2023-05-23 - G06F40/232
  • 本发明公开了一种中文拼写的检查方法,包括以下步骤:建立中文拼写检查模型;将中文拼写错误检查设置为序列标注任务;添加动态词语和拼音对模型进行训练;向训练后的模型中分别输入字符、词语和拼音;通过序列标注任务对模型中输入的字符本发明能够有效融合字、词、拼音三者特征,能够不用分词且实现端到端的查错解决方案,避免繁琐的流程,并且融合字、词、拼音三种特征,无需进行分词,比传统查错方法更具有普遍性,更具有领域适应性。
  • 一种中文拼写检查方法
  • [发明专利]一种基于语法格式的分词检索方法及系统-CN201610877621.7在审
  • 白凡 - 武汉斗鱼网络科技有限公司
  • 2016-10-08 - 2017-03-15 - G06F17/30
  • 本发明公开了一种基于语法格式的分词检索方法及系统,涉及大数据检索领域,该方法包括以下步骤根据中文语法大全定义的语法标准,将词和词组进行分类并建立语法分词数据库,语法标准包括词组的构词规则和构形规则,构词规则根据中文语法中的词性定义中心词和无意义词;构形规则定义词组的文序;从用户的检索词中筛选出含有中心词且符合构词规则的词组,将筛选出的词组中无意义的词去除后索引分词结果。本发明根据语法建立词库的方法比较简单,与现有的数据库相比,语法分词数据库不仅比较强大,而且分词效果较好,得到的结果比较准确;在使用时,由于语法本身的更新较慢,因此,能够降低语法分词数据库更新和维护的频率
  • 一种基于语法格式分词检索方法系统
  • [发明专利]一种基于部分监督学习的中文概括性文本切分方法-CN201711444997.X有效
  • 王亚强;何思佑;唐聃;舒红平 - 成都信息工程大学
  • 2017-12-27 - 2020-05-19 - G06F40/289
  • 本发明属于语言处理技术领域,公开了一种基于部分监督学习的中文概括性文本切分方法,将中文短文本分词任务看作二分类或者三分类问题,并根据短文本的主要特征提取具有较小噪声的前后文特征信息结合部分监督学习方法来进行分词本发明通过五组外加一组“困难”数据集的对照实验,不难发现短文本分词的结果深受前后文信息长度的影响,其中二元前后文信息最能贴合短文本分词的特征,能够有效提高分词性能;二、三元混合特征更能表达出每个“空”的信息其性能最优秀,再多或者再少就会损失性能了;部分监督学习在短文本分词中的应用也能体现出其优秀的补齐参数能力,能够大大的减少人工标注的工作并且获得更加优秀的性能。
  • 一种基于部分监督学习中文概括性文本切分方法

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