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[发明专利]信息标注系统及方法-CN201710103917.8在审
发明人：袁志辉 -专利权人：北京时间股份有限公司
申请日： 2017-02-24 - 公布日： 2017-06-27 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种信息标注系统及方法，至少能够解决现有技术中的信息标注方式所存在的效率低下和准确性不高的技术问题。该系统包括信息分类模块，适于将获取到的各个信息输入预设的信息分类模型，根据信息分类模型输出的信息分类结果为获取到的各个信息分别添加对应的分类标签，并将添加分类标签后的各个信息提供给信息标注模块；信息标注模块，包括信息分发子模块以及多个分类标注子模块，每个分类标注子模块分别对应于至少一种类型的信息分类结果；其中，信息分发子模块适于将添加分类标签后的各个信息分发给对应的分类标注子模块；各个分类标注子模块适于对信息分发子模块分发的信息进行标注
信息标注系统方法

[发明专利]一种大数据分类规则的优化方法和装置-CN201910280279.6在审
发明人：黄浩 -专利权人：北京中科智营科技发展有限公司
申请日： 2019-04-09 - 公布日： 2019-08-06 - 主分类号： G06F16/2455 文献下载
摘要：本发明提供了一种大数据分类规则的优化方法和装置，解决现有规则定制过程缺乏有效的复用和改进的技术问题。包括：建立存储规则的数据结构；通过所述数据结构形成确定主题的规则集；根据所述规则集对源数据进行场景分类。利用数据结构形成主题分类和场景分类的完整拓扑结构，将不同分类过程的参数进行有序配置，使得大数据分类模型复杂的参数引用过程形成结构化分类体系，使得分类模型中的分类迭代参数数据、关键枚举数据、分类过程阈值调整区间都可以有效管理和合理配置，使得大数据分类模型针对源数据特征变化具有适度调整的技术手段，避免针对源数据形成过程的客观场景的演变频繁调整训练集和学习过程，降低了大数据分类的时间成本和人工成本。
大数据分类模型数据结构源数据方法和装置场景分类分类规则分类过程规则集完整拓扑结构参数引用存储规则迭代参数分类体系规则定制技术手段枚举数据人工成本时间成本特征变化学习过程有效管理主题分类阈值调整结构化训练集分类复用配置优化场景改进

[发明专利]一种基于多项式事件模型的文档分类方法、系统-CN201910401554.5在审
发明人：田艳梅 -专利权人：四川亚欧瑞智科技有限公司
申请日： 2019-05-14 - 公布日： 2020-12-04 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明提供一种基于多项式事件模型的文档分类方法，涉及电子档案自动并库软件系统，所述方法包括以下步骤：S1：从未分类的历史文档库随机抽取样本作为训练集，对训练集中的历史文档进行分词，形成历史词汇列表集；S2：基于预设关键词词典，对所述历史词汇列表进行数学建模，将历史词汇列表转换成历史数学向量集以进行运算；S3：构建分类器的数学模型，并利用所述历史数学向量集对分类器的数学模型进行训练，获得模型参数值，生成分类器；S4：将生成的分类器应用在待分类文档中，对待分类文档进行自动分类，得到分类结果。用于解决现有技术中文档分类耗费大量的人力物力、资金，分类质量得不到保证，不具备可推广性的技术问题。
一种基于多项式事件模型文档分类方法系统

[发明专利]基于计算机视觉识别的体育用品分类装置及方法-CN201910712461.4在审
发明人：崔艳;王勇;陈巧云;曲扬;郭巍 -专利权人：焦作大学
申请日： 2019-08-02 - 公布日： 2019-12-20 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于计算机视觉识别的体育用品分类装置及方法，涉及体育器械技术领域，能够对体育用球进行智能化的分类归纳，节省人工和时间；采用直径、纹理和颜色三种分类方法相结合，分类准确度高；该装置包括抓取装置，用于从集球框中抓取待分类的球放置在传送装置上；传送装置，用于将球沿轨迹传动；特征采集装置，用于对球进行图像采集并传输给控制计算装置；控制计算装置，用于对图像进行分析计算和分类，并控制分类装置对球进行分类；分类装置，用于根据分类结果对球进行归置；所述分类方法采用尺寸和纹理相结合判断是否为篮球，在根据颜色取值范围判断其为足球或排球。本发明提供的技术方案适用于大球分类的过程中。
分类分类装置控制计算装置传送装置纹理计算机视觉识别特征采集装置抓取分类准确度范围判断分类结果分析计算体育器械体育用球图像采集抓取装置智能化传动大球球框归纳排球图像传输篮球足球体育

[发明专利]目标分类方法、装置及汽车-CN201911054080.8在审
发明人：赵艳玲;石刚;罗群泰;曲恒伟;郭鹏伟;冯坤;王俊青;赵国泰 -专利权人：北京海纳川汽车部件股份有限公司
申请日： 2019-10-31 - 公布日： 2020-02-21 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种目标分类方法、装置及汽车，其中，方法包括：通过车辆接收目标分类请求，所述目标分类请求用于请求对位于车辆前方的目标进行分类；车辆检测自身距所述目标的距离是否满足短距离无线通信条件；若满足，则所述车辆判断是否接收到所述目标通过短距离无线通信技术发送的目标信息；在所述车辆判断获知接收到所述目标信息时，则所述车辆检测所述目标信息是否包括所述目标的分类参数，所述分类参数用于指示所述目标的分类结果；在所述车辆检测获知所述目标信息包括所述目标的分类参数时，则所述车辆根据所述分类参数对所述目标进行分类处理。由此，无需基于深度学习算法识别目标的图像获取目标的分类结果，便可车辆快速、准确地进行目标分类，满足了自动驾驶技术对识别准确率越来越高的要求。
目标分类方法装置汽车

[发明专利]数据分类方法、装置以及计算机可读存储介质-CN202011364058.6在审
发明人：姚俊荣 -专利权人：江苏云从曦和人工智能有限公司
申请日： 2020-11-27 - 公布日： 2021-03-09 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及数据分类处理技术领域，具体提供了一种数据分类方法、装置以及计算机可读存储介质，旨在解决如何提高数据分类准确性的技术问题。为此目的，根据本发明实施例的方法，可以利用预先基于对训练样本进行随机采样与逆采样得到的样本的特征融合结果训练得到的数据分类模型，对待分类数据进行数据分类，根据数据分类的结果获取待分类数据的数据类别。根据逆采样样本的特征进行模型优化，可以提高模型对不平衡训练样本内小类别样本的分类学习能力；根据随机采样样本的特征进行模型优化，可以提高模型对不平衡训练样本内大类别样本的分类学习能力，从而使训练好的数据分类模型能够对待识别数据进行准确地数据分类
数据分类方法装置以及计算机可读存储介质

[发明专利]一种数据分级分类方法、装置、设备及存储介质-CN202111282009.2在审
发明人：黄荣煌;陈启达;刘碧春;傅立霖;王超林 -专利权人：建信金融科技有限责任公司
申请日： 2021-11-01 - 公布日： 2022-02-08 - 主分类号： G06F16/2457 文献下载
摘要：本发明实施例涉及人工智能机器学习模型技术领域，尤其涉及一种数据分级分类方法、装置、设备及存储介质。该方法包括获取金融领域的数据项；将数据项输入至预训练完成的分级分类模型中，根据分级分类模型确定数据项的预分级分类结果；通过页面，向用户推荐数据项的一个或多个候选分级分类结果，候选分级分类结果至少包括预分级分类结果；获取用户从候选分级分类结果中选择确认的目标分级分类结果，并将目标分级分类结果更新至反馈训练集；基于反馈训练集，对分级分类模型进行训练更新。本发明实施例的技术方案，以实现企业级数据的自动分级分类，起到降本增效的效果。
一种数据分级分类方法装置设备存储介质

[发明专利]分类模型训练方法、装置、电子设备及存储介质-CN202111420493.0在审
发明人：陈方印 -专利权人：中科麦迪人工智能研究院（苏州）有限公司
申请日： 2021-11-26 - 公布日： 2022-03-01 - 主分类号： G16H30/20 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种分类模型训练方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：确定训练样本集合；针对各训练样本数据，将当前训练样本数据作为待训练分类模型的输入参数，得到与当前训练样本数据相对应的至少一个待确定分类标识；根据当前训练样本数据中的至少一个理论分类标识和相应的至少一个待确定分类标识，对待训练分类模型中的模型参数进行修正；将待训练分类模型中的损失函数收敛作为训练目标，得到目标分类模型。解决了现有技术中基于原始神经网络模型对图像进行分类，存在分类准确性差的问题，实现提高模型训练的速度和准确度，同时在模型训练后及时做出评估反馈，不断优化分类模型，达到提高模型分类准确性的技术效果。
分类模型训练方法装置电子设备存储介质

[发明专利]资源分类模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质-CN202210023291.0在审
发明人：申世伟;吴翔宇;杨帆;李家宏 -专利权人：北京达佳互联信息技术有限公司
申请日： 2022-01-10 - 公布日： 2022-05-13 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本公开关于一种资源分类模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质，涉及计算机技术领域，至少解决了相关技术中资源分类模型的结构复杂的问题。该方法包括：获取多个资源分类任务中每个资源分类任务的训练样本；训练样本包括相应资源分类任务的样本资源、相应资源分类任务的分类任务标识以及标签信息；将多个资源分类任务中每个资源分类任务的训练样本输入神经网络模型，得到训练样本对应的分类预测结果；根据训练样本对应的分类预测结果和训练样本中的标签信息，更新神经网络模型的参数；对更新后的神经网络模型执行迭代训练，直至神经网络模型满足模型收敛条件，确定收敛的神经网络模型为第一资源分类模型
资源分类模型训练方法装置电子设备存储介质

[发明专利]医学影像报告多标签分类方法和装置-CN202211460742.3在审
发明人：李宗博;李新华;张永卫 -专利权人：吾征智能技术（北京）有限公司
申请日： 2022-11-17 - 公布日： 2023-03-07 - 主分类号： G16H50/20 文献下载
摘要：本申请公开了一种医学影像报告多标签分类方法和装置，本方法通过获取样本数据集；利用预训练语言模型NEZHA对样本数据集进行词向量转化，形成样本数据集的词向量矩阵；将词向量矩阵输入双向长短期记忆神经网络模型B I‑LSTM中，基于自注意力机制提取样本数据集的影像特征，建立影像特征与异常区域和异常类型之间的联系，构建影像报告预测分类模型；基于预设环境与参数，对预测分类模型进行训练，得到多标签分类模型；接收待分类医学影像报告，通过多标签分类模型对待分类医学影像报告进行分类并返回分类结果。本申请解决相关技术中目前的医学影像报告分类方法难以实现多标签准确的分类的技术问题，实现快速准确的对医学影像报告的多标签分类。
医学影像报告标签分类方法装置

[发明专利]模型训练方法、音频分类方法、装置、介质及程序产品-CN202210945500.7在审
发明人：贺思颖 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-08-08 - 公布日： 2022-11-08 - 主分类号： G06F16/65 文献下载
摘要：本申请提供了一种模型训练方法、音频分类方法、装置、介质及程序产品，本申请主要涉及人工智能技术领域中的机器学习技术，该训练方法包括：获取第一音频、第一音频在多个分类维度上的实际分类结果和实际位置编码结果；将第一音频输入目标神经网络模型，得到第一音频在多个分类维度上的预测分类结果和预测位置编码结果；根据实际分类结果和预测分类结果得到分类损失；对第一音频在多个分类维度上的实际位置编码结果进行融合得到实际融合结果，对第一音频在多个分类维度上的预测位置编码结果进行融合得到预测融合结果；根据实际融合结果和预测融合结果得到位置编码损失；根据分类损失和位置编码损失训练目标神经网络模型，从而可以提高分类精度。
模型训练方法音频分类装置介质程序产品

[发明专利]一种多标签文本分类方法、装置、计算机设备及存储介质-CN202310750809.5在审
发明人：宋锦 -专利权人：中国平安财产保险股份有限公司
申请日： 2023-06-21 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06F16/28 文献下载
摘要：本申请公开一种多标签文本分类方法、装置、计算机设备及存储介质，属于人工智能技术领域。通过将输入文本导入初始分类模型，通过输入层对输入文本进行向量转化，通过若干个隐藏层分别从输入向量中提取局部特征，得到输入文本的局部特征关系树，通过输出层对局部特征关系树进行转化，得到多标签分类结果，基于输入文本的多标签分类结果、层级标签和预设的隐藏层置信度阈值对初始分类模型进行迭代，直至模型拟合，得到多标签文本分类模型，将待分类文本导入多标签文本分类模型，输出待分类文本的多标签分类结果。此外，本申请还涉及区块链技术，待分类文本可存储于区块链中。本申请可以提取文本的多层次特征，从而更准确地进行多标签文本分类。
一种标签文本分类方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]一种对文本进行分类的方法及装置-CN201811156700.4有效
发明人：陈云枫 -专利权人：北京国双科技有限公司
申请日： 2018-09-30 - 公布日： 2023-06-16 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明公开了对文本进行分类的方法及装置，涉及自然语言处理技术领域，能够使得分类结果更贴近不同业务的需求，提高分类结果的质量和效率，本发明的主要技术方案为：判断待执行分类处理的文本数据是否与预置强规则逻辑匹配，预置强规则逻辑用于区别文本数据是否被归属于为与业务需求无关的类别；若是，则根据预置强规则逻辑对应的匹配结果，确定文本数据的分类；若否，则通过预置文本分类模型对文本数据执行分类处理，预置文本分类模型包含预置弱规则逻辑，预置弱规则逻辑用于在对文本数据执行分类处理时根据业务需求扩展特征，以使得分类处理对应得到的分类结果与业务需求匹配。本发明应用于优化执行文本分类处理。
一种文本进行分类方法装置

[发明专利]一种基于串/并行集成学习框架的带钢表面质量缺陷分类器及其分类方法-CN201910351038.6有效
发明人：曾亮;常雨芳;黄文聪;徐操 -专利权人：湖北工业大学
申请日： 2019-04-28 - 公布日： 2023-03-24 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于串/并行集成学习框架的带钢表面质量缺陷分类器及其分类方法，具体包含：一种基于串/并行集成学习框架的分类器结构，与该分类器结构相适应的缺陷合并和分级方法，以及缺陷规则表构建方法。与传统技术相比，本发明具有以下优点：基于串/并行集成学习框架的分类器改变常用的“将多个分类器简单并行，然后通过加权投票确定最终分类结果”的思路，把传统的并行分类器结构改造成独特的串/并行集成结构。通过充分融合最新的机器学习分类识别技术、缺陷产生机理和人工经验规则，辅以与分类器结构相适应的缺陷合并和分级方法，进一步提高了带钢表面质量缺陷分类识别的准确度，并改善了分类器的自学习能力、实时性能和泛化能力
一种基于并行集成学习框架带钢表面质量缺陷分类及其方法

[发明专利]通过偏差校正和分类预测生成生物标记签名的系统和方法-CN201380039806.5有效
发明人：弗洛里安·马丁;向阳 -专利权人：菲利普莫里斯生产公司
申请日： 2013-06-21 - 公布日： 2018-10-19 - 主分类号： G06F19/24 文献下载
摘要：本文详述了用于按集成方式校正数据集并对数据集进行分类的系统和方法。训练数据集、训练分类集和测试数据集被接收。对于所述训练数据集，通过将机器学习技术应用到训练数据集和训练分类集来生成第一分类器，并且通过根据第一分类器对测试数据集中的元素进行分类来生成第一测试分类集。对于多次迭代中的每一次，训练数据集被变换，测试数据集被变换，并且通过将机器学习技术应用到经变换的训练数据集来生成第二分类器。根据第二分类器来生成第二测试分类集，并且将第一测试分类集与第二测试分类集相比较。
用于通过集成偏差校正分类预测生成生物标记签名系统方法