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[发明专利]文档情感分类方法、装置、存储介质以及电子设备-CN202110968082.9有效
发明人：陈姣姣;薛云;黄伟豪 -专利权人：华南师范大学
申请日： 2021-08-23 - 公布日： 2022-08-16 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明涉及一种文档情感分类方法、装置、存储介质以及电子设备，该方法包括：获取文档中每个词语的词向量，利用双向GRU序列模型对所述词向量进行编码，获得第一隐藏状态序列向量。将第一隐藏状态序列向量输入至卷积神经网络模型、门控线性单元模型以及多头自注意力机制，获得句子向量。利用双向GRU序列模型对句子向量进行编码，获得第二隐藏状态序列向量。将第二隐藏状态序列向量输入至软注意力机制模型，获得文档向量。将所述文档向量输入至softmax分类器，得到文档情感分类结果。本发明利用双向GRU序列模型对文档建立从词语到句子，从句子到文档的模型，分别根据不同层次的特点建立不同的混合注意网络，提高了文档情感分类的准确度。
文档情感分类方法装置存储介质以及电子设备

[发明专利]业务文档检索方法、装置、设备及存储介质-CN202310695053.9在审
发明人：丁嘉罗;董世超 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-06-12 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本发明涉及金融科技领域的人工智能技术，揭露了一种业务文档检索方法，包括：对预构建的信息抽取模型进行多阶段通用训练，得到原始双塔模型，利用原始文档训练集合对原始双塔模型进行对比学习训练，得到包括标准查询模型及标准文档模型的标准双塔模型，利用标准文档模型对待检索文档集合进行多注意力稠密向量编码，得到稠密向量集合，利用标准查询模型对用户查询信息进行向量编码，得到查询向量，基于查询向量对稠密向量集合进行文档检索，得到文档检索结果。本发明还涉及区块链技术，所述文档检索结果可存储在区块链的节点中。本发明还提出一种业务文档检索装置、电子设备以及可读存储介质。本发明可以提高文档检索的效率及准确率。
业务文档检索方法装置设备存储介质

[发明专利]文档分类预测方法、装置、计算机设备及存储介质-CN202011521171.0在审
发明人：刘玉;徐国强 -专利权人：深圳壹账通智能科技有限公司
申请日： 2020-12-21 - 公布日： 2021-04-23 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及分类模型技术领域，揭露了一种文档分类预测方法、装置、计算机设备及存储介质。该方法通过接收包含目标文档的预测请求指令；通过预设文档解析模型对目标文档进行文档解析，得到与目标文档对应的文字信息以及与文字信息对应的坐标信息；将文字信息以及坐标信息输入至预设预训练语言模型中，对文字信息以及坐标信息进行向量提取，得到与目标文档对应的文档表示向量；获取样本文档向量集；所述样本文档向量集中包含至少一个样本文档向量；一个样本文档向量关联一个文档类别；确定文档表示向量与各样本文档向量之间的文档向量距离，并根据各文档向量距离确定目标文档对应的文档类别本发明提高了文档分类的效率。
文档分类预测方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]文本摘要生成方法、装置及计算机设备-CN202211434965.2在审
发明人：王梦圆 -专利权人：湖南大学
申请日： 2022-11-16 - 公布日： 2023-05-09 - 主分类号： G06F16/34 文献下载
摘要：本发明涉及一种文本摘要生成方法、装置及计算机设备，方法包括：获取待生成摘要的源文档并对所述源文档进行预处理，得到目标源文档；对所述目标源文档中各个单词进行计算，得到各单词的词频逆文档频率值；根据预设训练词向量将所述目标源文档中各个单词转换为单词特征向量；根据CNN模型和LSTM模型对所述目标源文档进行特征提取和向量拼接，得到所述目标源文档的句子特征向量；根据所述目标源文档构建词袋向量，并将所述词袋向量输入至获取的目标NTM模型，得到主题特征向量；将所述单词特征向量、所述句子特征向量、所述主题特征向量及各单词的词频逆文档频率值输入到获取的目标文本摘要生成模型，生成目标文本摘要。
文本摘要生成方法装置计算机设备

[发明专利]文档的分类分级方法、分类分级装置和文档系统-CN202210240945.5在审
发明人：李鸿飞;谢福进;陈震宇;刘国华;李少波 -专利权人：中国邮政储蓄银行股份有限公司
申请日： 2022-03-10 - 公布日： 2022-06-28 - 主分类号： G06F16/93 文献下载
摘要：本申请提供了一种文档的分类分级方法、分类分级装置和文档系统，该方法包括：获取多个文档样本；采用中文文档向量对文档样本进行特征提取，得到文档特征向量；对文档特征向量进行聚类，得到多个类别和各类别对应的类簇中心点向量；去除各类别中偏心欧式距离大于预定距离的文档特征向量对应的文档样本，得到样本库，偏心欧式距离为文档特征向量对应的点与所属类别的类簇中心点向量对应的点的欧式距离；采用样本库对初始模型进行训练得到文档分类分级模型；采用文档分类分级模型对目标文档进行分类分级。该方法解决了现有技术中文档的分类分级方法中构建样本库的人力成本高的问题。
文档分类分级方法装置系统

[发明专利]提取文档关键句的方法及装置-CN201510587652.4在审
发明人：姜迪;石磊;连荣忠;殷瑞;蒋佳军 -专利权人：百度在线网络技术（北京）有限公司
申请日： 2015-09-15 - 公布日： 2016-01-13 - 主分类号： G06F17/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种提取文档关键句的方法及装置，其中所述方法包括：根据层级语义向量模型训练得到与文档相关的句子向量和文档向量，所述层级语义向量模型包含预先根据文档训练资料库训练得到的句子向量更新公式和文档向量更新公式；计算所述句子向量和所述文档向量之间的相关性；选取所述相关性满足预设条件的句子向量对应的句子作为所述文档的第一关键句。本发明实施例能够提取出的精确表达文档信息的关键句。
提取文档关键方法装置

[发明专利]一种基于预训练模型的文档抽取方法及系统-CN202010185622.1在审
发明人：韩庆宏;李纪为 -专利权人：北京香侬慧语科技有限责任公司
申请日： 2020-03-17 - 公布日： 2020-06-26 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于预训练模型的文档抽取方法及系统，属于文档抽取技术领域。该基于预训练模型的文档抽取方法包括：模型预训练步骤其包括，文档特征化处理，将文档进行预训练获得文档的特征向量；描述特征化处理，在文档中一个句子作为描述，记性预训练获得特征向量；将两者特征向量内积运算并归一化处理；并将文档特征向量保存。文档抽取步骤，包括将新描述进行特征化；将新描述特征向量与文档特征向量内积运算并做归一化处理；选取归一化结果最大值的一篇文档。本发利用海量的高质量的维基百科数据在模型上的预训练，极大赋予模型丰富的语义知识，同时应用神经网络预训练方法真实反映搜索描述与文档间的关系，提高文档提取的准确度。
一种基于训练模型文档抽取方法系统

[发明专利]提取文档中关键词的方法及装置-CN201510512363.8有效
发明人：姜迪;石磊;林鸿宇 -专利权人：百度在线网络技术（北京）有限公司
申请日： 2015-08-19 - 公布日： 2019-07-23 - 主分类号： G06F17/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种提取文档中关键词的方法及装置，其中所述方法包括：根据隐含主题向量模型训练得到与文档信息相关的至少一个主题向量和至少一个词向量，所述隐含主题向量模型为主题模型和词向量的融合模型；计算所述词向量和主题向量之间的距离；根据词向量与所述主题向量之间的距离，选取预设个数词向量对应的词作为所述文档的关键词。本发明实施例能够提取出的精确表达文档信息的关键词信息。
提取文档关键词方法装置

[发明专利]一种文档分类模型训练的方法和相关装置-CN201910907014.4在审
发明人：任卓 -专利权人：北京国双科技有限公司
申请日： 2019-09-24 - 公布日： 2021-04-09 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本申请公开了一种文档分类模型训练的方法和相关装置，该方法包括：基于文档中词语的上下文、词语的向量和文档的标识，利用无监督学习算法获得文档的特征向量；将标记分类标签的文档作为训练文档，基于多个训练文档的特征向量和分类标签，利用二分类算法训练获得文档分类模型；分类标签为目标类别标签或非目标类别标签。可见，将文档中词语的上下文和文档的标识作为输入，将词语的向量作为输出，基于无监督算法提取文档的特征向量，考虑词语的上下文语境以及同一文档中上下文语境之间的关联性，提高文档的特征向量的通用性；使得训练获得的文档分类模型对未标记分类标签的文档的实际分类效果较好，从而提高文档分类模型的分类准确率。
一种文档分类模型训练方法相关装置

[发明专利]一种文档主题增强系统、文本情绪预测系统和方法-CN201911212020.4有效
发明人：王邦;汪畅 -专利权人：华中科技大学
申请日： 2019-11-29 - 公布日： 2021-06-29 - 主分类号： G06F40/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种文档主题增强系统、文本情绪预测系统和方法，属于自然语言处理领域。包括：主题获取模块，用于通过神经主题模型，获取文档的主题向量；单词向量转化模块，用于将文档中各个单词转化为向量；上下文向量转化模块，用于通过自注意力网络，将文档中各个单词的向量转化为各自的上下文向量；文档向量获取模块，用于通过主题注意力机制，将文档中各个单词的上下文向量与该文档的主题向量融合，得到该文档的向量；文档特征向量获取模块，用于通过融合门网络，将文档的向量与该文档的主题向量再次融合，得到该文档的特征向量。本发明将神经主题模型和自注意力网络融合到统一的神经网络框架中，有利于提升文本情绪预测的准确性。
一种文档主题增强系统文本情绪预测方法

[发明专利]文档分析方法及装置、计算机可读存储介质、计算机设备-CN202111677853.5在审
发明人：郭顺;陈成才 -专利权人：上海智臻智能网络科技股份有限公司
申请日： 2021-12-31 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：一种文档分析方法及装置、计算机可读存储介质、计算机设备，所述方法包括：获取目标文档，将所述目标文档分割为多个句子；根据所述目标文档的结构化程度选择对应的向量生成模型，所述向量生成模型以多个原语料和各个原语料对应的增强语料为样本、经过对比学习得到；将所述目标文档的多个句子输入选择的向量生成模型中，得到所述多个句子各自的向量；对所述多个句子各自的向量进行聚类，得到一个或多个向量簇；根据所述一个或多个向量簇得到所述目标文档的分析结果由此，能够通过无监督学习实现对文档的智能分析，降低模型网络的复杂程度，减少计算开销。
文档分析方法装置计算机可读存储介质设备

[发明专利]异常医疗项目检测方法、装置、计算机设备及存储介质-CN202310802879.0在审
发明人：吴开源;徐啸;刘小双;郭建影 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-06-30 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06Q10/10 文献下载
摘要：本申请属于智能决策领域，涉及异常医疗项目检测方法及相关设备，该方法包括：将当前就诊资料输入至文档嵌入模型进行向量转化操作，得到待审核文档嵌入向量；计算待审核文档嵌入向量与历史文档嵌入向量集中各个历史文档嵌入向量的相似度；根据相似度对历史文档嵌入向量进行筛选操作，得到相似文档嵌入向量集；根据相似文档嵌入向量集判断当前项目费用中是否存在异常医疗项目费用；若当前项目费用中存在异常医疗项目费用，则输出异常医疗项目费用的费用异常信号本申请利用基于自然语言模型的文档嵌入模型，进行相似案件检索，利用医疗收费项目在类似理赔案件中出现的频率和费用情况，初筛可疑不合理医疗收费，可以减少后续合理性判断的工作量。
异常医疗项目检测方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]基于大型语言模型和图网络模型的文档检索方法和装置-CN202310693598.6有效
发明人：叶小萌;吴敏;古思为;梁振亚 -专利权人：杭州欧若数网科技有限公司
申请日： 2023-06-13 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G06F16/38 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种基于大型语言模型和图网络模型的文档检索方法和装置。该基于大型语言模型和图网络模型的文档检索方法包括：接收文档检索请求；通过大型语言模型将文档检索请求转换为待查询向量；通过图网络模型计算待查询向量与预存文本向量的相似度；依据相似度获取文档检索请求对应的目标文档本发明提供的方案能够用文档间的关联关系来提高检索准确性和效率的技术效果。
基于大型语言模型网络文档检索方法装置

[发明专利]文档图结构的信息提取方法、装置、设备及存储介质-CN202310695476.0在审
发明人：刘羲;董孟帆;舒畅;陈又新 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-06-12 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06F40/289 文献下载
摘要：本发明涉及人工智能技术，揭露了一种基于文档图结构的信息提取方法、装置、设备及存储介质。所述方法包括：利用图文特征提取模型，获取医疗文档的注意力增强文本向量及单据结构向量，并利用向量拼接函数拼接所述注意力增强文本向量及单据结构向量得到文档向量；根据预设的结构信息引入规则对所述文档向量进行矩阵运算，得到文档结构增强向量；利用所述图文特征提取模型中的信息更新卷积层，对所述文档结构增强向量进行特征更新提取操作，得到文档特征表示；利用所述图文特征提取模型中的全连接网络对所述文档特征表示进行命名实体识别操作，得到所述医疗文档的文件信息集合。本发明可以增加提取医疗图像等富有图文结构的文档信息的准确性及效率。
文档结构信息提取方法装置设备存储介质

[发明专利]文档的向量化表示方法、装置和计算机设备-CN201911334964.9有效
发明人：庞超;王硕寰;孙宇;李芝 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2019-12-20 - 公布日： 2021-05-18 - 主分类号： G06F40/30 文献下载
摘要：本申请提出一种文档的向量化表示方法、装置和计算机设备，本申请涉及自然语言处理技术领域，其中，方法包括：通过对文档切分得到多个文本片段，采用第一级语义模型，将各文本片段向量化表示为对应文本片段的片段向量，片段向量，用于指示对应文本片段的语义，进而，采用第二级语义模型，对各文本片段的片段向量，进行文档语义识别得到用于指示文档主题的文档向量，通过两级语义模型，可以获取段落级别和文档级别的各个级别的信息，同时生成的用于指示文档主题的文档向量，获取了完整文本信息，减少了信息的损失，提高了生成的文档向量的准确度，解决了现有技术中文档向量化表示时信息损失严重和无法获取文档中不同级别的向量化表示的技术问题。
文档量化表示方法装置计算机设备

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