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]在线评论筛选装置-CN202010485097.5在审
  • 张成洪;陈刚;肖帅勇 - 复旦大学
  • 2020-06-01 - 2020-09-08 - G06F16/335
  • 本发明提供一种在线评论筛选装置,用于从用户针对评论对象进行评论形成的大量在线评论文本中筛选出能够代表所有在线评论文本的整体评论内容的代表性评论,其特征在于,包括:在线评论获取部,获取评论对象的多个在线评论文本并向量化形成相应的多个文本向量;评论文本聚类部,对文本向量进行聚类从而得到由相同类型的文本向量以及在线评论文本构成的多个评论簇;文本向量合成部,在每个评论簇中依次将评论对象对应的所有文本向量合成为新的文本向量;权重训练部,对评论簇进行权重训练从而对各个评论簇进行加权形成加权评论簇;以及代表性评论抽取部,对加权评论簇进行概率抽样并将抽取得到的在线评论文本作为代表性评论文本
  • 在线评论筛选装置
  • [发明专利]一种论坛敏感信息抽取方法、系统、设备及介质-CN202310219502.2在审
  • 靳永珠 - 《人民论坛》杂志社
  • 2023-03-07 - 2023-07-28 - G06F16/335
  • 在该方法中,包括以下步骤:获取原始评论文本;对原始评论文本进行数据预处理,生成标准评论文本;根据原始评论文本或标准评论文本提取文本特征,文本特征至少包括评论分词特征、评论语义特征以及评论风格特征;对提取的文本特征进行处理,生成原始评论文本文本表示;基于预置的文本分类器处理文本表示,将原始评论文本区分为不良评论文本或正常评论文本。通过采用本申请提供的技术方案,提取评论文本中的多维度特征,有效的避免了在评论文本中特征稀疏的问题,有利于提升敏感信息识别方法对于不良评论的鉴别能力,使得包含有敏感词的评论能够被较好的鉴别出来。
  • 一种论坛敏感信息抽取方法系统设备介质
  • [发明专利]一种异常评论文本的确定方法及装置-CN201810255066.3有效
  • 徐振中;肖依永;苑星龙 - 北京航空航天大学
  • 2018-03-22 - 2020-11-03 - G06F16/35
  • 本申请实施例提供了一种异常评论文本的确定方法及装置,其中,该方法包括:获取待异常评论的多条评论文本;计算所述多条评论文本之间的相似度;基于所述相似度,对所述多条评论文本进行分类,得到分类评论文本集;对于任一分类评论文本集,将该任一分类评论文本集对应的评论文本输入预先训练的情感模型,得到该任一分类评论文本集对应的情感分数集;对各所述分类评论文本集对应的情感分数集进行验证,获取异常分类评论文本集,确定所述异常分类评论文本集中的所有评论文本为所述异常评论文本本申请实施例提高了异常评论的检测效率。
  • 一种异常评论文本确定方法装置
  • [发明专利]一种网络评论分析方法及系统-CN201711212278.5在审
  • 李孟歆;刘方卉竹;许可;张颖;侯静 - 沈阳建筑大学
  • 2017-11-28 - 2018-05-04 - G06F17/30
  • 本发明公开一种网络评论分析方法及系统,所述网络评论分析方法包括获取网络中的原始评论文本、所述原始评论文本的发表时间及获取时间;对网络中的原始评论文本进行文本预处理,获得所述原始评论文本的词组集合;从所述词组集合中提取所述原始评论文本的情感特征集;根据原始评论文本的发表时间及获取时间,确定对应原始评论文本的权重;基于支持向量机SVM分类器,根据所述原始评论文本的情感特征集及对应的权重,确定所述原始评论文本的置信度。通过对网络中的原始评论文本进行文本预处理,排除干扰因素,通过引入原始评论文本的发表时间及获取时间确定对应原始评论文本的权重,进而根据确定所述原始评论文本的置信度,可提高网络评价的准确性。
  • 一种网络评论分析方法系统
  • [发明专利]基于端到端文本过滤的评分预测方法-CN202310201046.9在审
  • 温家辉;方健;张光达;王会权;张拥军;郝锋 - 中国人民解放军军事科学院国防科技创新研究院
  • 2023-03-01 - 2023-07-11 - G06F40/289
  • 本发明公开了一种基于端到端文本过滤的评分预测方法,包括:获取待预测评论文本,确定评论文本对应的用户和商品;获取用户的至少一个历史评论文本和商品的至少一个历史评论文本;获取评论文本对应的词组级卷积特征向量和历史评论文本对应的词组级卷积特征向量;获取评论文本对应的特征向量和历史评论文本对应的特征向量;根据特征向量,确定评论文本与历史评论文本之间的相似性;基于相似性,对历史评论文本进行过滤,并根据过滤后的历史评论文本计算相似性文本特征向量;对评论文本的特征向量和相似性文本特征向量进行融合,获取全局文本特征向量;根据全局文本特征向量,确定评论文本的预测评分。本发明能够提高评论文本的评分预测性能和精度。
  • 基于端到端文本过滤评分预测方法
  • [发明专利]基于双向迭代和自动构建更新语料库的垃圾评论过滤方法-CN201510417206.9有效
  • 张宇;刘妙 - 浙江理工大学
  • 2015-07-15 - 2018-03-16 - G06F17/27
  • 本发明公开了一种基于双向迭代和自动构建更新语料库的垃圾评论过滤方法,包括获取产品的评论文本以构建语料库,并对语料库进行初始划分形成垃圾评论文本集和正常评论文本集;利用贝叶斯过滤器对正常评论文本集和垃圾评论文本集中的评论文本进行垃圾评论判别,并更新垃圾评论文本集和正常评论文本集;利用贝叶斯过滤器迭代地进行垃圾评论判别,直至相邻两次迭代得到的结果不再变化为止,并判定最后一次迭代得到的垃圾评论文本集中的评论文本为垃圾评论文本。本发明的垃圾评论过滤方法迭代地利用贝叶斯过滤器进行垃圾评论判别,能够自动识别出新的垃圾评论文本,实现垃圾评论文本集和正常评论文本集的自动更新,从而获得更加准确的判别结果。
  • 基于双向自动构建更新语料库垃圾评论过滤方法
  • [发明专利]一种汽车评论的分类方法、装置、设备及介质-CN202310753260.5在审
  • 王兆麒;许凯程;王兆麟;孙忠刚;张晓谦 - 中国第一汽车股份有限公司
  • 2023-06-25 - 2023-08-08 - G06F16/35
  • 本发明公开了一种汽车评论的分类方法、装置、设备及介质。该方法包括:定时捕捉目标渠道内的汽车评论,并对当前捕捉到的汽车评论进行预处理操作,获取目标汽车评论文本;对目标汽车评论文本进行解析,确定目标汽车评论文本的情感方向以及至少一个评论关键词;根据预先生成的汽车评论词典、目标汽车评论文本的情感方向以及至少一个评论关键词,获取目标汽车评论文本文本词向量;将目标汽车评论文本文本词向量输入至预先训练的汽车评论分类模型中,获取与目标汽车评论文本匹配的汽车评论类型。采用上述技术方案,能够根据用户需求的评论类型对汽车评论进行分类,有效提高分类准确性。
  • 一种汽车评论分类方法装置设备介质
  • [发明专利]视频的评论处理方法及设备-CN202110990443.X在审
  • 费志辉;马国俊;万明阳 - 北京字跳网络技术有限公司
  • 2021-08-26 - 2023-03-03 - G06F16/35
  • 本公开实施例提供一种视频的评论处理方法及设备,涉及计算机处理技术领域。该方法包括:获取针对视频的至少两个评论文本;通过向量生成模型生成每个评论文本的语义向量,向量生成模型是通过以下多组训练样本预先训练得到的:第一评论文本、第二评论文本和第三评论文本,第一评论文本和第二评论文本针对同一视频,第三评论文本针对另一视频,在训练过程中,根据向量生成模型生成的第一评论文本、第二评论文本和第三评论文本分别对应的语义向量确定损失值,并根据损失值调整向量生成模型直至向量生成模型收敛;根据语义向量对至少两个评论文本进行聚类得到至少一个类簇;根据类簇确定热点评论主题。本公开实施例可以提高热点评论主题的准确度。
  • 视频评论处理方法设备
  • [发明专利]一种基于深度学习的音乐评论生成方法-CN202010379417.9有效
  • 黄璜;赵海秀;张少杰;王彦青;王为强 - 新讯数字科技(杭州)有限公司
  • 2020-05-07 - 2023-09-15 - G06F40/205
  • 一种基于深度学习的音乐评论生成方法,包括:使用网络爬虫技术,获取音乐原始评论,构建音乐评论库;基于Bert模型和Transformer模型,构建文本摘要生成模型,将待评论音乐的歌词文本输入文本摘要生成模型,获得歌词摘要文本;判断音乐评论库中所有音乐的原始评论中是否存在有待评论音乐的音乐名或歌手名,如果是,则挑选出存在有音乐名或歌手名的原始评论,如果否,则计算待评论音乐的歌词摘要文本和音乐评论库中每条音乐的原始评论文本相似度,并挑选出相似度最高的原始评论;基于VAE模型构建复述生成模型,将挑选出的原始评论输入复述生成模型,生成新的评论文本。本发明属于信息技术领域,能自动生成音乐的评论文本,并提高文本准确度、多样性和流畅度。
  • 一种基于深度学习音乐评论生成方法
  • [发明专利]评论生成模型训练方法、评论生成方法、设备及存储介质-CN202211348439.4在审
  • 周蓝珺 - 腾讯音乐娱乐科技(深圳)有限公司
  • 2022-10-31 - 2023-01-24 - G06F16/35
  • 本申请实施例提供了一种评论生成模型训练方法、评论生成方法、设备及存储介质,其中方法包括:获取在音乐场景下的第一样本评论文本集;在第一样本评论文本集中的每个第一样本评论文本的样本位置添加样本评论提示信息;将添加样本评论提示信息后的每个第一样本评论文本输入预训练的评论生成模型中进行类别预测,得到预训练的评论生成模型所输出的每个第一样本评论文本对应的预测类别;根据每个第一样本评论文本对应的预测类别和类别标签进行损失计算来对预训练的评论生成模型进行调整处理,得到训练后的评论生成模型,训练后的评论生成模型用于生成评论类别下的评论文本,可训练得到自动生成评论文本评论生成模型,智能快速地生成评论文本
  • 评论生成模型训练方法设备存储介质
  • [发明专利]一种基于评论文本和评分分析的信息推荐方法-CN201410531592.X有效
  • 余文喆;张蓉 - 华东师范大学
  • 2014-10-10 - 2019-03-01 - G06F16/9535
  • 本发明公开了一种基于评论文本和评分分析的信息推荐方法,包括如下步骤:获得评论文本的集合,从中挖掘得到每一条评论文本关于已评论对象的多个评论主题及其分布数据;根据每一条评论文本的分布数据生成用户档案和评论对象档案;建立并训练评分预测模型;根据用户档案和评论对象档案估计用户的评论文本关于未评论对象的分布数据,以预测用户关于未评论对象的评分,根据评分的高低向用户推荐未评论对象的信息。本发明挖掘评分与评论文本间的潜在关系,挖掘评论文本中的评论主题以及评论在主题上的分布从而预测用户对未评论对象的评分,显著增强了推荐信息与用户偏好之间的潜在关联。
  • 一种基于评论文本评分分析信息推荐方法
  • [发明专利]评分与评论内容的倾向不一致性检测系统-CN202010485096.0在审
  • 陈刚;张成洪;肖帅勇 - 复旦大学
  • 2020-06-01 - 2020-09-08 - G06F16/35
  • 本发明提供一种评分与评论内容的倾向不一致性检测系统,用于从用户对评论对象的在线评论文本以及用户评分中检测出在线评论文本与用户评分不一致的在线评论文本,其特征在于,包括:在线评论获取部,获取评论对象的在线评论文本以及用户评分作为当前评论信息;向量化处理部,对在线评论文本进行向量化处理形成对应的评论文本向量;情感倾向评分预测部,将在线评论文本输入预设的情感倾向评分预测模型从而预测出表示该在线评论文本的用户情感的情感倾向评分,该情感倾向评分的值域与用户评分的值域一致;不一致评论判断输出部,依次将用户评分以及情感评分的差值大于第一阈值的在线评论文本判断为不一致评论并输出当前评论信息中所有的不一致评论
  • 评分评论内容倾向不一致性检测系统

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