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[发明专利]句向量训练方法及模型、句向量预测方法及系统-CN201911261750.3有效
发明人：陈海飞 -专利权人：上海八斗智能技术有限公司
申请日： 2019-12-10 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06F40/289 文献下载
摘要：本发明提供了一种句向量训练方法及模型、句向量预测方法及系统，其中向量预测模型构建方法，包括以下步骤：S11、构建句向量训练模型；S12、对所述句向量训练模型模型进行训练；S13、向句向量预测模型中导入所述句向量训练模型的参数本句向量训练方法及模型、句向量预测方法及系统，进行句向量预测时有很好的领域适应能力和句子向量泛化能力，可直接迁移到多种领域进行使用。
向量训练方法模型预测系统

[发明专利]词向量对齐方法和词向量对齐模型训练方法-CN202010065486.2有效
发明人：刘龙坡 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-01-20 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： G06F40/284 文献下载
摘要：本申请涉及自然语言处理领域，提供一种词向量对齐方法和词向量对齐模型训练方法，其中词向量对齐方法包括：获取待处理词文本，将待处理词文本输入待对齐词向量模型，得到对应的待对齐词向量；获取待对齐词向量模型对应的已训练的词向量对齐模型；词向量对齐模型包括生成网络和判别网络；生成网络对原始词向量集合生成对抗样本，并通过对抗样本及对应的基准词向量集合与判别网络对抗训练得到词向量对齐模型；原始词向量集合为待对齐词向量模型对训练关键词集合生成的；基准词向量集合为基准词向量模型对训练关键词集合生成的；将待对齐词向量输入生成网络中，得到待对齐词向量对应的对齐词向量。采用本申请的方法可以实现词向量空间的对齐。
向量对齐方法模型训练

[发明专利]一种全自动的模型变形传播方法和系统-CN201811259927.1有效
发明人：高林;杨洁;乔怿凌;夏时洪 -专利权人：中国科学院计算技术研究所
申请日： 2018-10-26 - 公布日： 2020-10-16 - 主分类号： G06T13/20 文献下载
摘要：本发明涉及一种全自动的模型变形传播方法，包括：分别获取第一模型库和第二模型库的第一变形梯度向量和第二变形梯度向量；以该第一变形梯度向量获得该第一模型库的第一分布向量，以该第二变形梯度向量获得该第二模型库的第二分布向量；获得该第一模型库与该第二模型库之间任一对模型的相似度；由该第一分布向量、该第二分布向量和该相似度训练循环生成对抗网络，建立表示该第一分布向量和该第二分布向量之间映射关系的映射网络；由该第一模型指定变形过程的指定变形梯度向量，生成指定分布向量，并映射为该第二模型的目标分布向量，将该目标分布向量解码为该第二模型的目标变形梯度向量，并得到该第二模型的目标变形过程。
一种全自动模型变形传播方法系统

[发明专利]业务需求的建模方法、装置、电子设备和介质-CN202211437189.1在审
发明人：叶齐娇;任瑜平;杨珂;石忠德 -专利权人：中国工商银行股份有限公司
申请日： 2022-11-16 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G06F40/194 文献下载
摘要：该方法包括：获取业务需求文本；从业务需求文本中提取业务模型要素；将业务模型要素转化为业务模型要素向量；预设标准业务模型要素向量库；将业务模型要素向量与标准业务模型要素向量库中的多个标准业务模型要素向量进行匹配，得到N个候选标准业务模型要素向量；计算业务模型要素向量与N个候选标准业务模型要素向量之间的相似度；基于相似度的计算结果，确定目标标准业务模型要素向量；以及基于目标标准业务模型要素向量对应的标准业务模型
业务需求建模方法装置电子设备介质

[发明专利]一种调整卫星姿态的方法和相关装置-CN202010413058.4有效
发明人：张桥;李京燕 -专利权人：北京世冠金洋科技发展有限公司
申请日： 2020-05-15 - 公布日： 2021-12-10 - 主分类号： B64G1/24 文献下载
摘要：本申请公开了一种调整卫星姿态的方法和相关装置，该方法包括：依据欧拉角和J2000坐标系下X轴的朝向向量计算卫星模型的头朝向目标向量；按照卫星模型的头朝向当前向量和头朝向目标向量调整卫星模型的头朝向；依据欧拉角和J2000坐标系下Y轴的朝向向量计算卫星模型的帆板朝向目标向量；按照卫星模型的帆板朝向当前向量和帆板朝向目标向量调整卫星模型的帆板朝向。计算卫星模型的头朝向目标向量和帆板朝向目标向量，在卫星模型的头朝向当前向量和帆板朝向当前向量基础上，采用向量法调整卫星模型的头朝向和帆板朝向，能够屏蔽基于欧拉角和/或四元数调整卫星姿态的缺点；先调整卫星模型的头朝向再调整帆板朝向
一种调整卫星姿态方法相关装置

[发明专利]基于深度学习模型的语义分析方法、装置及存储介质-CN202111073356.4在审
发明人：王章定;朱亚杰;王波;魏德山;马伯睿 -专利权人：合众新能源汽车有限公司
申请日： 2021-09-14 - 公布日： 2021-12-07 - 主分类号： G06F40/35 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于深度学习模型的语义分析方法及装置，该方法包括：从深度学习模型的训练文本数据中提取字向量；获取经训练的固定词向量；根据自定义规则修改固定词向量，包括为至少一个固定词向量增加至少一个特征标记形成特征词向量，每个特征标记用于标记固定词向量的一种分类；设置字向量的维度等于特征词向量的维度；采用字向量和特征词向量训练深度学习模型获得预测模型，其中，设置特征词向量在训练过程中不可被修改；根据自定义规则修改预输入至预测模型的新词向量，形成新特征词向量，并将新特征词向量输入预测模型。本发明实现了模型与知识的有机结合。
基于深度学习模型语义分析方法装置存储介质

[发明专利]基于大尺度网格模型表示的实时稀疏编辑方法和系统-CN201910688868.8在审
发明人：高林;杨洁;夏时洪;来煜坤 -专利权人：中国科学院计算技术研究所
申请日： 2019-07-29 - 公布日： 2019-12-06 - 主分类号： G06T17/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于大尺度网格模型的实时稀疏编辑方法，包括：构建由相同网格拓扑的模型组成的模型库；提取该模型的原始特征向量，将该原始特征向量转化为可以编码模型大尺度形变的第一特征向量，并形成该模型库的第一特征向量集合；对该第一特征向量集合进行全局稀疏优化，提取第二特征向量集合；确定目标模型上的控制顶点位置；以该目标模型的特征向量为该第二特征向量集合的一个线性组合向量，对该线性组合向量进行稀疏优化，得到编辑特征向量；根据该控制顶点位置和该编辑特征向量，得到该目标模型的形变模型。本发明的方法可以借助模型库的先验信息，通过稀疏混合的方法自动选择较少数量的变形特征，实时生成更加真实自然可靠的编辑结果。
特征向量集合特征向量稀疏目标模型模型库原始特征向量顶点位置线性组合大尺度向量编辑结果编码模型变形特征实时生成网格模型网格拓扑先验信息形变模型真实自然自动选择形变构建优化全局转化

[发明专利]图像表征模型的训练方法及装置-CN202310486678.4在审
发明人：潘覃;徐富荣;杨旭东;傅春霖 -专利权人：蚂蚁区块链科技（上海）有限公司
申请日： 2023-04-28 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本说明书一个或多个实施例提供一种图像表征模型的训练方法及装置。该方法包括：获取与第一图像表征模型对应的聚类中心特征向量，以及所述第一图像表征模型输出的图像特征向量与所述聚类中心特征向量之间的最大向量距离；其中，所述聚类中心特征向量为所述第一图像表征模型输出的图像特征向量的聚类中心对应的特征向量；基于预设的图像样本集中的图像样本，训练输出的图像特征向量与所述第一图像表征模型兼容的第二图像表征模型；其中，训练所述第二图像表征模型所采用的模型损失包括第一模型损失；所述第一模型损失用所述第二图像表征模型输出的图像特征向量与所述聚类中心特征向量之间的向量距离，和所述最大向量距离之间的差来表示。
图像表征模型训练方法装置

[发明专利]意图识别模型训练方法、意图识别方法及相关装置-CN201911228834.7有效
发明人：黄磊;杨春勇;靳丁南;权圣 -专利权人：马上消费金融股份有限公司
申请日： 2019-12-04 - 公布日： 2022-12-20 - 主分类号： G06F40/211 文献下载
摘要：本发明提供一种意图识别模型的训练方法、意图识别方法及相关装置。训练方法通过第一领域的标注语料对第一初始模型进行训练，得到第一领域词向量模型；通过第二领域的标注语料对第二初始模型进行训练，得到第二领域字向量模型；其中，第二领域为第一领域的子领域；通过第一领域词向量模型对第二领域的标注语料分词后得到词向量；通过第二领域字向量模型对第二领域的标注语料分字后得到字向量；将词向量与字向量进行拼接组成句向量；根据句向量对初始意图识别模型进行训练，以得到意图识别模型。以此提高意图识别模型进行意图识别的准确性。
意图识别模型训练方法相关装置

[发明专利]向量提取模型的训练方法、装置、电子设备和存储介质-CN202210487175.4在审
发明人：郭林森;彭冲;程兵 -专利权人：北京三快在线科技有限公司
申请日： 2022-05-06 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种图文向量提取模型的训练方法和装置，其中，所述方法包括：从训练样本数据提取图像表示向量和文本表示向量；根据单模态对齐损失函数和同一个图文内容的多个图像表示向量对单模态对齐网络模型进行训练；根据跨模态对齐损失函数、文本表示向量和训练完毕的单模态对齐网络模型输出的图像向量结果对跨模态对齐网络模型进行训练；将训练完毕的单模态对齐网络模型和跨模态对齐网络模型作为训练完毕的图文向量提取模型。本发明实施例在提取得到图像表示向量和文本表示向量的基础之上，训练单模态对齐网络模型和跨模态对齐网络模型。最终得到的图文向量提取模型支持一文多图的多模态内容的向量提取，更加适应当下的内容分发系统。
向量提取模型训练方法装置电子设备存储介质

[发明专利]生成模型文件的方法和装置-CN201510204727.6有效
发明人：龙飞;陈志军;张涛 -专利权人：小米科技有限责任公司
申请日： 2015-04-27 - 公布日： 2018-09-18 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本公开是关于一种生成模型文件的方法和装置，属于数据分类领域。所述方法包括：获取支持向量机SVM模型的第一模型文件，所述第一模型文件中包括超平面的指示信息，所述指示信息包括多个支持向量、系数向量和偏置项；将所述多个支持向量组成支持矩阵；计算所述支持矩阵与所述系数向量的乘积，得到权重向量；根据所述权重向量和所述偏置项，生成第二模型文件，所述第二模型文件用于对数据进行分类。本公开生成的第二模型文件能够用于对数据进行分类，且第二模型文件中无需存储系数向量以及大量的支持向量，大大减小了模型文件的数据量。
生成模型文件方法装置

[发明专利]一种语句相似度计算方法、装置及计算机设备-CN201911044280.5有效
发明人：周学阳;井玉欣;陈甜甜;崔妲珅;宋忠森 -专利权人：普信恒业科技发展（北京）有限公司
申请日： 2019-10-30 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06F40/30 文献下载
摘要：本发明提供了一种语句相似度计算方法、装置及计算机设备，将待计算相似度的至少两个语句输入到语义向量计算模型组中，语义向量计算模型组中包含至少两个语义向量计算模型，至少两个语义向量计算模型共用一套模型参数，不同语句对应输入到不同语义向量计算模型中；利用任一个语义向量计算模型，将各自接收到的语句分别编码为预设维度的语义向量并输入到相似度计算模型中；利用相似度计算模型，将任意两个预设维度的语义向量转化为一个二分类向量，并依据二分类向量得到任意两个语句的相似度。语义向量计算模型组为多输入模型，不同语句可以对应输入到不同语义向量计算模型中，无需执行语句拼接的步骤，提高语句相似度计算效率。
一种语句相似计算方法装置计算机设备

[发明专利]一种基于动态融合机制的多模态词汇表示方法-CN201710577334.9有效
发明人：王少楠;张家俊;宗成庆 -专利权人：中国科学院自动化研究所
申请日： 2017-07-14 - 公布日： 2020-02-07 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本发明的多模态词汇表示方法包括分别计算待表示词汇在文本模态中的文本表示向量、以及待表示词汇在视觉模态中的图片表示向量；将文本表示向量输入预先建立的文本模态权重模型，得到文本表示向量在文本模态中的权重；将图片表示向量输入预先建立的视觉模态权重模型，得到图片表示向量在图片模态中的权重；根据文本表示向量、图片表示向量以及分别与文本表示向量和图片表示向量对应的权重，计算得到多模态词汇表示向量。其中，文本模态权重模型为输入为文本表示向量、输出为文本表示向量在对应文本模态中的权重的神经网络模型；视觉模态权重模型为输入为图片表示向量、输出为图片表示向量在对应视觉模态中的权重的神经网络模型。
一种基于动态融合机制多模态词汇表示方法

[发明专利]词向量获取模型生成方法、装置及词向量获取方法、装置-CN202010096669.0在审
发明人：于皓;张杰;李犇;罗华刚;袁杰;邓礼志 -专利权人：北京明略软件系统有限公司
申请日： 2020-02-17 - 公布日： 2020-06-19 - 主分类号： G06F40/289 文献下载
摘要：一种词向量获取模型生成方法、装置及词向量获取方法、装置，包括：获取样本语料文本；将样本语料文本作为输入训练预先构建的生成对抗网络模型，得到用于获取词向量的词向量获取模型；其中，生成对抗网络模型包括：利用周围词预测中心词的第一词向量预测模型和利用中心词预测周围词的第二词向量预测模型由于生成对抗网络模型包括利用周围词预测中心词的第一词向量预测模型和利用中心词预测周围词的第二词向量预测模型，因此用样本语料文本训练生成对抗网络模型获得的词向量获取模型能够兼顾中心词对周围词的语义关联性表示和周围词对中心词的语义关联性表示，从而实现后续自然语言向量化时语义的双向关联性表示。
向量获取模型生成方法装置

[发明专利]一种模型的训练方法、装置、设备及其存储介质-CN202011240426.6在审
发明人：沈旭;黄镇;黄建强 -专利权人：阿里巴巴集团控股有限公司
申请日： 2020-11-09 - 公布日： 2022-05-13 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本申请实施例提供了一种模型的训练方法、装置、设备及其存储介质。通过确定规模较小的第一模型在隐含层所产生的第一模型特征向量，以及确定规模较大的第二模型在隐含层所产生的第二模型特征向量，从而将第一模型特征向量和第二模型特征向量映射到相同维度的向量空间，将第二模型特征向量划分为第一子特征向量和第二子特征向量，并使用第一损失值来表征第一子特征向量用于继承第一模型学习到的知识，以及使用第二损失值来表征第二子特征向量探索第一模型没有学到的知识，进而基于第一损失值和第二损失值来训练第二模型。
一种模型训练方法装置设备及其存储介质

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