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]一种内容分类的方法、系统-CN200810065626.5有效
  • 唐杰;刘燚灵 - 华为技术有限公司
  • 2008-01-23 - 2009-07-29 - H04L12/58
  • 本发明公开了一种内容分类方法,包括:内容分类请求实体向内容分类提供实体发送分类能力协商请求,请求所述的内容分类提供实体分类能力;接收所述内容分类提供实体返回的该内容分类提供实体分类能力。此外,本发明还公开了一种内容分类系统,内容分类请求实体、内容分类提供实体。通过分类能力协商或者订阅可以就内容分类能力进行充分的了解,使内容分类请求实体或者内容分类提供实体能够详细地、清楚准确地、及时地获得相互之间的内容分类能力信息。
  • 一种内容分类方法系统
  • [发明专利]用于实体分类的方法和装置-CN202010295261.6有效
  • 程健一;赵岷;秦华鹏 - 北京百度网讯科技有限公司
  • 2020-04-15 - 2023-09-15 - G06F16/35
  • 本申请公开了用于实体分类的方法,涉及知识图谱领域。具体实现方案为:获取待分类实体;将待分类实体划分成词片段,并对词片段进行概念标注,其中,词片段为预设粒度的语义单元,词片段的粒度大于词粒度;将已标注词片段概念的待分类实体输入预先训练的实体分类模型,得到待分类实体实体分类结果,其中,实体分类模型用于表征已标注词片段概念的实体实体分类之间的对应关系。该实现方通过引入实体的词片段概念标注,能够解决实体不存在上下文的情况下支持实体分类的特征不足、分类效果依赖上下文语料的问题,提高了实体分类的准确性。
  • 用于实体分类方法装置
  • [发明专利]实体分类方法、装置及计算机可读存储介质-CN202011242360.4在审
  • 汤胜军;彭力;陈帅 - 北京小米松果电子有限公司
  • 2020-11-09 - 2021-02-05 - G06F16/36
  • 本公开涉及一种实体分类方法、装置及计算机可读存储介质,所述方法包括:获取知识图谱中的待分类实体;根据所述待分类实体的属性对所述待分类实体进行第一特征提取,获得所述待分类实体的领域特征信息;根据所述领域特征信息确定所述待分类实体的目标域分类;根据所述目标域分类对应的分类属性,对所述待分类实体进行第二特征提取,获得所述待分类实体的类别特征信息;根据所述类别特征信息确定所述待分类实体的目标分类。由此,一方面可以对描述相近的且侧重不同领域的待分类实体进行区分,提高实体分类的准确性。另一方面,可以降低确定目标分类时的特征提取量和分类搜索范围,降低实体分类过程中所要处理的数据量,提高实体分类的效率。
  • 实体分类方法装置计算机可读存储介质
  • [发明专利]内容过滤的方法、装置及系统-CN200710105808.6有效
  • 彭锦 - 华为技术有限公司
  • 2007-05-30 - 2008-12-03 - H04L29/06
  • 本发明公开了内容过滤的方法、装置及系统,以使内容过滤实体可进行信任关系验证;使内容过滤实体可对分类实体所用的分类标准进行验证。一种方法包括:内容过滤实体收到已分类内容;内容过滤实体根据该已分类内容中携带的分类实体信息确定对该内容进行分类的第一分类实体可信任时,则根据已分类内容中携带的内容类别对该内容进行过滤。另一种方法包括:内容过滤实体根据已分类内容中携带的分类实体信息,确定对该内容进行分类分类实体所用的分类标准与该内容过滤实体一致时,则根据已分类内容中携带的内容类别对该内容进行过滤。
  • 内容过滤方法装置系统
  • [发明专利]一种实体提及分类方法、装置、电子设备及存储介质-CN202210254178.3在审
  • 蒋海云 - 腾讯科技(深圳)有限公司
  • 2022-03-15 - 2022-06-24 - G06F16/35
  • 本申请提供了一种实体提及分类方法、装置、电子设备及存储介质;涉及人工智能技术;其中,方法包括:从实体提及集合中获取与待分类实体提及对应的多个兄弟实体提及;基于待分类实体提及以及多个兄弟实体提及得到第二图神经网络;基于待分类实体提及的初始特征表示、以及每个兄弟实体提及的特征表示,调用第二图神经网络进行第一迭代更新处理,得到待分类实体提及的更新后特征表示;基于待分类实体提及的更新后特征表示、以及多个实体提及类型的特征表示,确定待分类实体提及在多个实体提及类型上的预测概率;将预测概率大于第一概率阈值的实体提及类型,确定为待分类实体提及对应的实体提及类型。通过本申请能够提高实体提及分类的准确性。
  • 一种实体提及分类方法装置电子设备存储介质
  • [发明专利]快速高效的分类系统-CN201980064162.2在审
  • 蒂姆·斯普拉特;乔希·福曼-戈纳尔 - 普缪蒂夫有限公司
  • 2019-09-27 - 2021-07-23 - H04L12/24
  • 一种服务器,用于生成训练后的分类模型以对实体进行分类或对实体与其他实体的相似性进行分类。该服务器包括:存储装置,被布置为存储多个第一实体的特征,其中利用第一分类对所述多个第一实体中的每个第一实体进行分类。该服务器包括:训练模块,被布置为训练分类模型以基于输入实体的特征,利用第一分类对输入实体进行分类或对输入实体与所述多个第一实体的相似性进行分类分类模型是使用所述多个第一实体的特征作为训练数据进行训练的。该服务器还包括:发送器,被布置为将训练后的分类模型发送到客户端设备以在客户端设备处使用。
  • 快速高效分类系统
  • [发明专利]实体分类方法、装置及可读存储介质-CN202110475058.1在审
  • 汤胜军;彭力 - 北京小米移动软件有限公司;北京小米松果电子有限公司
  • 2021-04-29 - 2021-07-23 - G06F16/35
  • 本公开涉及一种实体分类方法、装置及可读存储介质,该方法包括:获取待分类实体;获取已分类实体和已分类实体中的第一词语;提取已分类实体的第一实体特征信息,并根据第一实体特征信息计算第一实体特征信息的第一实体特征向量表示,根据第一词语计算第一词语的第一词向量表示;构建实体图结构,实体图结构中的节点包括由第一实体特征向量表示构成的第一实体节点、由第一词向量表示构成的第一词语节点;根据实体图结构得到目标图卷积神经网络模型,并通过目标图卷积神经网络模型计算待分类实体分别属于至少一个预设类别的目标概率序列,并根据目标概率序列确定待分类实体所属的目标类别。由此,利用实体之间的关系提高实体分类的准确性。
  • 实体分类方法装置可读存储介质
  • [发明专利]实体关系分类装置和实体关系分类方法-CN201210320607.9有效
  • 缪庆亮;孟遥;于浩 - 富士通株式会社
  • 2012-08-31 - 2017-03-01 - G06F17/30
  • 本发明公开了一种实体关系分类装置和实体关系分类方法,所述实体关系分类装置包括特征抽取单元,被配置为抽取输入样本中的实体的特征和实体上下文的特征;分类器,被配置为基于所述特征进行分类,得到以下概率中的至少一部分所述实体及其特征、所述实体上下文及其特征、各种实体关系的概率,或者前述各项的各种组合的条件概率,其中,所述分类器是基于实体实体上下文的预定模式构建的;以及实体关系概率计算单元,被配置为基于所得到的各个概率计算在所述实体和所述实体上下文的前提下各种实体关系的概率
  • 实体关系分类装置方法
  • [发明专利]一种结合属性信息的实体分类方法-CN201910041484.7有效
  • 鲁伟明;陆海蛟;吴飞;庄越挺 - 浙江大学
  • 2019-01-16 - 2020-10-23 - G06K9/62
  • 本发明公开了一种结合属性信息的实体分类方法。实体分类任务的目的是对一个实体结合其上下文信息赋予合适的类别标签。在实体分类任务中,实体的类别标签仅有一个,通过分类模型预测类别标签概率,将概率最大的标签作为实体的类别。本发明基于传统的实体分类方法,结合知识库实体的属性信息,利用深度学习方法分别对实体、属性以及上下文进行特征表示,其中实体表示包括词汇和字符级别两种特征,上下文特征表示引入了实体感知的注意力机制。此外,通过实体和属性特征的联合训练,避免预测阶段需要引入属性信息。最后,综合利用实体和上下文特征实现实体分类。本方法通过引入属性信息作为额外特征,提高的实体分类的效果。
  • 一种结合属性信息实体分类方法
  • [发明专利]实体分类模型的训练方法、实体分类方法及装置-CN202210962905.1在审
  • 左新宇;荆宁;梁海金;罗雨 - 腾讯科技(武汉)有限公司
  • 2022-08-11 - 2022-11-01 - G06K9/62
  • 本申请实施例提供了一种知识图谱构建中的细粒度实体分类方法、装置及电子设备,涉及人工智能的机器学习领域。细粒度实体分类方法,包括:获取待分类语句;待分类语句中包括待分类实体;基于待分类实体、待分类语句以及预设的标注信息获取第一语句;通过实体分类模型对第一语句进行实体分类预测,得到待分类语句对应的细粒度实体分类结果;实体分类模型基于如下方式训练得到:获取样本训练集;样本类别标签包括粗粒度类别标签和细粒度类别标签;获取与原始样本语句对应的第一样本语句和第二样本语句;第一样本语句中包括原始样本语句和标注信息;第二样本语句中包括原始样本语句和细粒度类别标签;对初始分类模型进行训练,得到实体分类模型。
  • 实体分类模型训练方法装置

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