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]文本纠错网络的训练方法以及文本纠错方法-CN202310072225.7在审
  • 彭浩源 - 腾讯科技(深圳)有限公司
  • 2023-01-13 - 2023-10-27 - G06F40/232
  • 本申请涉及文本纠错网络的训练方法以及文本纠错方法。上述方法包括获取多个样本对;以混淆文本样本为输入,利用预设网络确定混淆文本样本对应的文本特征;利用预设网络基于文本特征预测隐变量;利用预设网络基于文本特征和隐变量确定混淆文本样本对应的纠错结果;基于纠错结果、标准文本样本、隐变量、隐变量标注对预设网络进行训练,得到文本纠错网络。本申请在训练过程中引入了隐变量,隐变量关注于混淆文本样本中文本片段的理想替换结果的个性信息,由此训练获得的文本纠错网络的文本纠错效果更好。
  • 文本纠错网络训练方法以及
  • [发明专利]一种语音合成方法、装置、电子设备及存储介质-CN202211143846.1在审
  • 李婉;李健;陈明;武卫东 - 北京捷通华声科技股份有限公司
  • 2022-09-20 - 2023-01-20 - G10L13/08
  • 本申请提供了一种语音合成方法、装置、设备及存储介质,包括:获取第一声学特征序列及参考声学特征序列;获取第二文本,第二文本中包括第二变量文本,第二变量文本在第二文本中所处位置与第一变量文本在第一文本中所处位置相同;将第二文本及参考声学特征序列输入至预先训练得到的变量语音合成模型中进行语音合成处理,得到目标声学特征序列,目标声学特征序列中包括第二变量文本对应的声学特征序列;对第一声学特征序列及目标声学特征序列进行拼接,到第二文本对应的第二声学特征序列。这样,针对大量不变文本而言,每次只需合成一部分包括变量文本的目标声学特征序列,而且可以补充变量文本的上下文声学信息,从而高效合成衔接流畅的变量语音。
  • 一种语音合成方法装置电子设备存储介质
  • [发明专利]一种将文本解析成键值对的方法和装置-CN201210180496.6有效
  • 王尹 - 阿里巴巴集团控股有限公司
  • 2012-06-01 - 2013-12-18 - G06F17/22
  • 本申请提供了一种将文本解析成键值对的方法和装置,其中的方法具体包括:预置文本格式的文本解析模板;所述文本解析模板用于描述待处理文本的格式和目标键值对的格式;对所述文本格式的文本解析模板进行编译,得到计算机程序可识别的编译结果,所述编译结果包括:与待处理文本的格式相应的源变量和分隔符,以及与目标键值对的格式相应的目标变量;依据所述源变量和分隔符在待处理文本中进行匹配,得到所述源变量的值;保留与所述目标变量相同的源变量及相应的值,作为与所述待处理文本相应的键值对。本申请能够提高将文本解析成键值对的效率。
  • 一种文本解析键值方法装置
  • [发明专利]基于罗斯模型的儿童阅读测试文本难度的分级方法-CN202110856241.6在审
  • 罗德红;龚婧 - 怀化学院
  • 2021-07-28 - 2021-10-29 - G06F40/205
  • 本发明公开了基于罗斯模型的儿童阅读测试文本难度的分级方法,包括如下步骤:在文本中找到阅读理解问题的答案所涉及的文本片段;计算这些文本片段的语言变量,作为自变量;将阅读理解得分转化为Logit值,再转化为200‑1500区间的文本难度值,作为因变量;采用皮尔逊积差相关系数筛选出与因变量相关系数高的自变量;采用最小二乘法确定预测因变量的最佳语言变量,导出最佳匹配函数。本发明采用罗斯模型及其分值转换方法用200‑1500任一数字对文本进行难度级别分析,拟合优度高,符合汉语的语言特点。学生阅读文本和完成文本对应的3‑4道阅读理解题目,即可以测算出阅读文本的难度级别,计算简单快速,具有良好的适用性和推广性。
  • 基于罗斯模型儿童阅读测试文本难度分级方法
  • [发明专利]结构化医学文本的生成方法、计算机设备、存储介质-CN202210518716.5有效
  • 舒强;俞刚;徐玮泽;林博;董科雄 - 浙江大学
  • 2022-05-12 - 2023-05-23 - G06F40/216
  • 本申请提供了结构化医学文本的生成方法,包括:获取医学文本;确定所述医学文本所属的文本类别;根据所述文本类别选择预设的医学模板,所述医学模板中包含多个医学分词;根据所述医学分词对所述医学文本进行分词,得到医学变量;将所述医学文本和所述医学变量输入span‑based模型,得到中间医学文本,所述中间医学文本中包含所述医学变量、以及与所述医学变量对应的变量值;参照标准化医学数据库的格式处理所述中间医学文本,得到所述结构化医学文本本申请提供的结构化医学文本的生成方法、计算机设备、存储介质和程序产品,能够节省人力,提高效率。
  • 结构医学文本生成方法计算机设备存储介质
  • [发明专利]一种文本处理方法、装置及设备-CN202310493676.8在审
  • 李劲松;于明亮 - 中国民航信息网络股份有限公司
  • 2023-05-05 - 2023-06-06 - G06F16/16
  • 本发明提供一种文本处理方法、装置及设备。其中,所述文本处理方法,包括:获取待转化文本的第一变量名,以及所述第一变量名对应的变量值;根据所述待转化文本,确定目标转化模板;所述目标转化模板包括至少一个占位符,以及每个所述占位符对应的唯一的第二变量名;根据所述占位符和所述变量值,确定初始转化文本;对所述初始转化文本进行文件格式转化处理,确定目标适配文本。本发明的方案能够通过对文本进行文件格式的自由转化,实现文本格式的统一,从而提高信息交互过程中的文本填写位置的准确性、通用性及便利性。
  • 一种文本处理方法装置设备
  • [发明专利]文本生成模型训练方法和系统、文本生成方法及存储介质-CN202210934706.X有效
  • 刘明童;杨二光;周明 - 北京澜舟科技有限公司
  • 2022-08-04 - 2022-11-15 - G06F40/211
  • 本发明涉及文本生成技术领域,特别涉及一种文本生成模型训练方法、文本生成方法及系统,包括以下步骤:获取源文章,基于源文章得到句子序列和话题序列;基于句子序列和话题序列分别得到对应的句子隐变量序列和话题隐变量序列;获取源文章的标题,分别将源文章的标题、句子隐变量序列和话题隐变量序列拼接输入第一预设模型进行训练,得到训练好的文本生成模型,句子级别的隐变量序列学习源文章中句子间的依赖关系,话题级别的隐变量序列学习源文章中话题的自然转移关系,通过将上述隐变量序列和源文章的标题输入第一预设模型进行训练,通过训练得到的文本生成模型生成的文本全局一致性和连贯性更强,解决了现有的文本连贯性较差的问题。
  • 文本生成模型训练方法系统存储介质

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