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[发明专利]语句生成方法、装置、设备及存储介质-CN201910068987.3有效
发明人：谭翊章;丁佳晨;缪畅宇 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2019-01-24 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本申请公开了一种语句生成方法、装置、设备及存储介质，属于人工智能领域。所述方法包括：获取输入序列；对输入序列进行编码处理得到语句特征向量；对语句特征向量进行解码得到第一预定数量的候选语句序列；对第一预定数量的候选语句序列进行聚类得到至少两类语句序列集合；从至少两类语句序列集合中筛选出第二预定数量的候选语句序列，第二预定数量的候选语句序列包括至少两种语句特征类型；根据第二预定数量的候选语句序列，确定输入序列对应的输出序列。本申请通过对解码得到的多个候选语句序列进行聚类和筛选，使得产生的多个候选语句序列包括至少两种语句特征类型，进而使得输出的输出序列存在较大的多样性，提高了语句生成效果。
语句生成方法装置设备存储介质

[发明专利]用于确定响应语句的方法、设备、装置和介质-CN202111275265.9在审
发明人：徐爽;黄浩然;李航 -专利权人：北京有竹居网络技术有限公司
申请日： 2021-10-29 - 公布日： 2022-02-08 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：根据本公开的实施例，提供了一种用于确定响应语句的方法、设备、装置和介质。该方法包括基于源语句序列和候选响应语句，根据响应确定模型，确定候选响应语句与正确响应语句间的匹配得分。基于匹配得分和表示候选响应语句是否是正确响应语句的标注信息来确定第一损失。基于源对话序列、正样本对话序列和负样本对话序列来确定第二损失。源对话序列包括源语句序列和候选响应语句。正样本对话序列至少包括正确响应语句。负样本对话序列包括源语句序列和针对源语句序列的错误响应语句。第二损失表示相比负样本对话序列，正样本对话序列与源对话序列之间的相似程度。
用于确定响应语句方法设备装置介质

[发明专利]信息处理装置和通过外码输入目标语言文字的方法-CN201410213325.8在审
发明人：方瑞玉;付亦雯;郑仲光;葛乃晟;孟遥;宋昕 -专利权人：富士通株式会社
申请日： 2014-05-20 - 公布日： 2015-11-25 - 主分类号： G06F3/023 文献下载
摘要：从最近输入的目标语言文字中获得目标语句序列，针对目标语句序列中的每个目标语句，在源语言的源语句序列中识别一个对应源语句子序列。每个所述目标语句是相应源语句子序列的每个源语句的译文的可能性较大，且目标语句序列中相邻目标语句的对应源语句子序列在源语句序列中的相互距离较小。每个源语句子序列包含尽可能多的可能性较大的连续源语句。估计源语句序列中的可能当前源语句，其包括在覆盖所有源语句子序列的最小区间之外但与区间接近的至少一个语句。在假设当前正在输入或将要输入可能当前语句的目标语言的译文的情况下，减少输入的外码的歧义。
信息处理装置通过输入目标语言文字方法

[发明专利]一种相似语句生成方法、装置、计算设备、及存储介质-CN202310171804.7在审
发明人：王宇;邱雪涛;王阳;佘萧寒;曾泽华 -专利权人：中国银联股份有限公司
申请日： 2023-02-27 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： G06F40/194 文献下载
摘要：一种相似语句生成方法，应用于数据处理领域，用于提高生成相似语句的稳定性和准确度。其中，方法包括：获取原始语句，之后，将该原始语句输入操作序列生成模型，并获得操作序列生成模型输出的目标操作序列，接着，按照目标操作序列指示的操作方式来操作原始语句，从而得到原始语句对应的相似语句。本方案中，操作序列生成模型的输出为能够指示生成相似语句的操作方式的序列形式，由于序列形式的数据量较小，故该模型需要处理的信息较少，因此可以稳定准确地生成序列形式。之后，按照该序列形式对原始语句执行相应的操作即可生成相似语句，使用这种方法生成的相似语句为错句或者其语义与原始语句的语义不同的概率较低。
一种相似语句生成方法装置计算设备存储介质

[发明专利]一种用于图纸的文本断句方法、系统、设备和存储介质-CN202211481486.6在审
发明人：李明;廖富林;张马成;高立坤 -专利权人：成都优译信息技术股份有限公司
申请日： 2022-11-24 - 公布日： 2023-03-24 - 主分类号： G06V30/262 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于图纸的文本断句方法、系统、设备和存储介质，方法包括对图纸进行文本解析得到初始语句序列；根据文本框的位置，调整所述初始语句序列，生成可选语句序列；对所述可选语句序列进行文本标注，采用标注后的文本构建训练集；采用所述训练集对SVM模型进行训练，得到识别模型和断句模型；对待处理图纸进行解析得到初始语句序列，并根据文本框的位置，调整初始语句序列，生成可选语句序列；利用所述识别模型从待处理图纸的可选语句序列中识别出正确语句序列；利用所述断句模型对所述正确语句序列进行断句处理。
一种用于图纸文本断句方法系统设备存储介质

[发明专利]一种语句处理的方法、设备和计算机可读存储介质-CN202110438964.4在审
发明人：张献涛;暴筱;林小俊 -专利权人：北京正智科技有限公司
申请日： 2021-04-22 - 公布日： 2021-06-29 - 主分类号： G06F40/289 文献下载
摘要：本申请实施例提供一种语句处理的方法、设备和计算机可读存储介质，该方法包括对待处理语句进行分词处理，得到待处理语句的正常词序列；对正常词序列进行逆序转化，得到待处理语句的逆序词序列；利用训练好的逆序语言模型对逆序词序列中最后一个词的下一个词进行预测，生成预测逆序词序列；根据预测逆序词序列得到待处理语句对应的无漏词语句。本申请实施例方法通过对语句进行分词以及逆序处理，得到语句的逆序词序列，并通过逆序语言模型预测逆序词序列中最后一个词的下一个词，生成预测逆序词序列，在对预测逆序词序列进行修正，得到语句的无漏词语句，能够实现对语句出现的首词漏词的情况进行补全
一种语句处理方法设备计算机可读存储介质

[发明专利]翻译方法、装置、计算机设备和存储介质-CN201910168264.0在审
发明人：杨郑鑫;张金超;孟凡东;冯洋;周杰 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司;中国科学院计算技术研究所
申请日： 2019-03-06 - 公布日： 2019-09-20 - 主分类号： G06F17/28 文献下载
摘要：本发明涉及一种翻译方法、装置、计算机设备和存储介质，所述方法包括：获取目标源语句以及对所述目标源语句进行翻译得到的初始翻译语句；利用已训练的机器学习模型对所述目标源语句以及所述初始翻译语句进行编码，得到所述目标源语句对应的第一编码向量序列以及所述初始翻译语句对应的第二编码向量序列；利用所述机器学习模型对所述第一编码向量序列以及所述第二编码向量序列进行联合解码，得到语句调整操作序列；根据所述语句调整操作序列对所述初始翻译语句进行语句调整，得到所述目标源语句对应的目标翻译语句。
语句翻译编码向量目标源机器学习模型计算机设备存储介质调整操作准确度获取目标联合解码目标翻译

[发明专利]用于数据库语句的语句解析方法-CN201710029732.7在审
发明人：周家晶;裴晨光;苗浩;冀乃庚 -专利权人：中国银联股份有限公司
申请日： 2017-01-16 - 公布日： 2017-08-08 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：一种用于数据库语句的语句解析方法，包括如下步骤对输入数据库的数据库语句进行词法分析，以获得输入单词序列；依据输入单词序列来查找语句相似性表，以确定语句相似性表中是否存在与输入单词序列相似的现有单词序列；若语句相似性表中存在与输入单词序列相似的现有单词序列，则从语句相似性表中获得相似的现有单词序列对应的解析数据；否则，对输入单词序列进行解析，以获得输入单词序列对应的解析数据，并且将输入单词序列以及对应的解析数据存入语句相似性表中；以及基于对应于相似的现有单词序列或对应于输入单词序列的解析数据，来执行输入数据库的数据库语句。该方法可以快速解析数据库语句，有利于提升数据库的响应速度、工作效率。
用于数据库语句解析方法

[发明专利]问答系统应答方法及其装置、设备、介质、产品-CN202210806707.6在审
发明人：王耿鑫 -专利权人：广州华多网络科技有限公司
申请日： 2022-07-08 - 公布日： 2022-10-04 - 主分类号： G06F16/9032 文献下载
摘要：本申请涉及问答系统应答方法及其装置、设备、介质、产品，所述方法包括：获取当前会话的聊天记录中的用户语句序列，用户语句序列中包含用户在先提交的顺序连续的多个对话语句；根据用户语句序列的序列标注信息，确定出所述用户语句序列中的数个对话语句构成精选语句序列；根据所述精选语句序列进行提问意图识别，确定其相对应的目标提问意图；将所述目标提问意图相对应的答案文本输出至当前会话中。本申请通过自动精选用户提交的在先对话语句，避免为用户真实意图的识别引入噪声信息，可提升问答系统中对用户真实意图的识别能力，从而精准理解用户意图进行准确的答复，可以提升问答系统的用户体验，降低后台运营成本
问答系统应答方法及其装置设备介质产品

[发明专利]智能问答方法、装置、电子设备及存储介质-CN202211667641.3在审
发明人：陈贝 -专利权人：达闼科技（北京）有限公司
申请日： 2022-12-23 - 公布日： 2023-07-11 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：该方法包括：获取提问语句对应的标签序列，标签序列用于指示提问语句对应的查询语句的语句结构，标签序列由不同槽位上的标签值构成，槽位用于指示提问语句中的语句成分，标签值用于指示所在槽位上的槽位信息在查询过程中的作用；确定标签序列中每个槽位对应的槽位信息；基于标签序列中每个槽位对应的标签值与槽位信息，生成提问语句对应的查询语句；基于查询语句在知识图谱中查询，得到提问语句对应的答案。本申请无需将提问语句与提问模板匹配，通过生成提问语句对应的查询语句，进而基于该查询语句进行查询，即可获取提问语句对应的答案，提高了答复成功率。
智能问答方法装置电子设备存储介质

[发明专利]唤醒词辨识训练系统及其训练方法-CN202210026198.5在审
发明人：李洛昀 -专利权人：赛微科技股份有限公司
申请日： 2022-01-11 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： G10L15/06 文献下载
摘要：本发明实施例公开的一种唤醒词辨识训练系统，包括：语句数据库，储存多笔语句及其中每一笔语句对应的音素序列及语音讯号；音素拆解模块，用于拆解外部输入的唤醒词以取得唤醒词音素序列；音素分析模块，用于将唤醒词音素序列匹配该等语句和/或其音素序列，获取唤醒词类语句和非唤醒词类语句；以及唤醒词辨识模块用于依据该唤醒词类语句和该非唤醒词类语句的音素组合建构一深层神经网络模型，并依据该唤醒词类语句、该非唤醒词类语句的音素序列及语音讯号训练该深层神经网络模型
唤醒辨识训练系统及其方法

[发明专利]基于方法约束关系的代码预测模型的构建方法-CN201810327625.7有效
发明人：刘琰;方文渊;魏强;刘楝;张文悦;左青松 -专利权人：中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
申请日： 2018-04-12 - 公布日： 2021-05-25 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：基于方法约束关系的代码预测模型构建方法，包括：将面向对象代码抽象为对象涉及的方法调用语句序列集合，所述方法调用语句序列集合包括多个方法调用语句序列；所述方法调用语句序列包括一个对象涉及的所有方法调用语句；根据方法之间的约束关系，将所述方法调用语句序列的方法调用语句表示为四元特征组，根据所述四元特征组得出所述面向对象代码的代码特征词序列集合；利用N‑gram模型将所述代码特征词序列集合滑动切分为多个3‑gram序列，提取调用所述3‑gram序列，构建代码预测模型。
基于方法约束关系代码预测模型构建

[发明专利]SQL语句优化方法及装置-CN202211150313.6在审
发明人：蒋忠强 -专利权人：中移（苏州）软件技术有限公司;中国移动通信集团有限公司
申请日： 2022-09-21 - 公布日： 2023-06-20 - 主分类号： G06F16/242 文献下载
摘要：本发明公开了一种SQL语句优化方法及装置，方法包括：获取数据库的慢日志文件；解析确定慢日志文件中各个SQL语句的特征信息；根据特征信息对各个SQL语句进行聚类处理，得到至少一个聚类的SQL语句序列；针对各个聚类的SQL语句序列，确定对应的SQL语句优化建议，并展示给用户。基于各个SQL语句的特征信息对SQL语句进行聚类处理，将大规模的SQL语句划分为各个聚类的SQL语句序列，从而大大减少了待优化的SQL语句规模。针对聚类的SQL语句序列确定优化建议，可以适用于同一聚类的各个SQL语句，降低大规模SQL语句的运维压力。
sql 语句优化方法装置

[发明专利]训练序列生成模型的方法及装置-CN202210800826.0在审
发明人：徐宽;王勇博;王子豪;温祖杰 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请日： 2022-07-08 - 公布日： 2022-10-11 - 主分类号： G06F16/2452 文献下载
摘要：本说明书实施例提供一种训练序列生成模型的方法和装置。根据该方法，首先获取原始训练样本，其中包括：通过自然语言对目标数据表进行查询的第一语句，目标数据表的元数据，以及作为数据查询语言的第二语句。然后根据预设的概率，对训练样本施加预定的若干种加噪操作，其中任意一种加噪操作至少包括，对第一语句和第二语句之一进行修改，由此生成加噪样本，其中包括源语句，目标元数据和目标语句。于是，基于源语句和目标元数据形成输入序列，利用序列生成模型处理输入序列，得到输出序列；并根据输出序列和目标语句，更新上述序列生成模型。
训练序列生成模型方法装置

[发明专利]神经机器翻译模型的生成方法、翻译方法及装置-CN202210334088.5在审
发明人：穆畅;李响 -专利权人：北京小米移动软件有限公司;北京小米松果电子有限公司
申请日： 2022-03-30 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06F40/58 文献下载
摘要：其中，该方法包括：获取待翻译的样本语句和样本语句的翻译结果语句，获取样本语句的字符切分序列和子词切分序列，根据字符切分序列、子词切分序列和翻译结果语句对待训练的神经机器翻译模型进行训练，以生成神经机器翻译模型因此，本公开根据样本语句的字符切分序列、子词切分序列和翻译结果语句对待训练的神经机器翻译模型进行训练，生成神经机器翻译模型，提高了神经机器翻译模型翻译的质量。
神经机器翻译模型生成方法翻译装置

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