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[发明专利]一种检索式多轮对话模型的对抗训练方法及相关装置-CN202111629501.2在审
发明人：程瑞;张金超 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-12-28 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：在获取到提问样本集合和回复样本集合后，对提问样本集合中的各个提问样本分别进行关键语素转换，生成相应的语素对抗样本集合，并对各个提问样本进行样本顺序变换，生成相应的语序对抗样本集合，分别获取与回复样本集合中的每个回复样本之间，存在语义差异且文本相似度符合设定文本条件的至少一个回复对抗样本，生成相应的回复对抗样本集合，以基于获得的对抗样本集合对检索式多轮对话模型进行对抗训练，输出相应的目标模型。从而可以采用生成的多个层面的对抗样本集合，对检索式多轮对话模型进行对抗训练，增强检索式多轮对话模型的泛化能力和鲁棒性。
一种检索轮对模型对抗训练方法相关装置

[发明专利]基于半监督的运维故障样本的数据治理方法-CN202310519778.2在审
发明人：谢金慧;季颖生;张政;田玉玲;唐欣蕾;蔡明 -专利权人：上海中亦图灵数字科技有限公司
申请日： 2023-05-09 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：本发明提供一种基于半监督的运维故障样本的数据治理方法，包括：针对预设故障类型的各历史故障发生时间，根据历史故障发生时间的前向偏移量和后向偏移量进行故障样本采集，获取预设故障类型的初始运维故障样本集合和候选运维故障样本集合；基于半监督方法和模拟退火算法，对初始运维故障样本集合以及候选运维故障样本集合进行迭代更新，确定预设故障类型对应的多个运维故障样本集合及每个运维故障样本集合对应的性能值；根据多个运维故障样本集合中包括的运维故障样本的数量和预设性能阈值，从多个运维故障样本集合中确定预设故障类型对应的目标运维故障样本集合。本发明能够确保运维故障样本的动态标注过程，提高了故障样本的数据质量。
基于监督故障样本数据治理方法

[发明专利]深度学习模型训练方法、装置、计算机设备及存储介质-CN201910023779.1在审
发明人：金戈;徐亮 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2019-01-10 - 公布日： 2019-06-14 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：其中，该方法属于人工智能技术，该方法包括：将输入样本集合输入到待训练深度学习模型的输入层，并将输入层的输出结果作为待调整样本集合；对待调整样本集合进行非线性激活处理以得到激活样本集合；对激活样本集合进行批标准化处理以得到标准样本集合；将待训练深度学习模型的下一层作为目标层，并将标准样本集合输入到所述目标层中；将目标层的输出结果作为新的待调整样本集合，并继续对待调整样本集合进行非线性激活处理以得到激活样本集合，从而批标准化处理直接作用于深度学习模型的下一层结构
样本集合目标层标准化处理计算机设备标准样本存储介质激活处理模型训练输出结果集合层结构输入层激活学习人工智能技术输入样本训练效果

[发明专利]数据处理方法、装置、存储介质和电子设备-CN202111459411.3在审
发明人：赵元;侯峦轩;沈海峰;赫然 -专利权人：北京嘀嘀无限科技发展有限公司
申请日： 2021-12-01 - 公布日： 2022-12-27 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：通过获取原始样本集合和验证样本集合，通过初始数据增广模型根据原始样本集合获取增广样本集合，通过初始业务处理模型根据原始样本集合和增广样本集合获取训练损失，并根据验证样本集合获取验证损失，根据训练损失和验证损失对初始数据增广模型进行调整以获取数据增广模型由此，通过将数据增广与实际业务进行结合，可以降低增广样本的对模型训练带来的噪声数据，提升特定业务下业务处理模型的性能。
数据处理方法装置存储介质电子设备

[发明专利]一种数据处理方法、装置以及计算机可读存储介质-CN201911101655.7在审
发明人：陈亮 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2019-11-12 - 公布日： 2020-03-24 - 主分类号： G06Q30/06 文献下载
摘要：本申请公开了一种数据处理方法、装置以及计算机可读存储介质，该方法包括：获取包括多个业务对象的业务对象集合；获取目标用户针对多个业务对象的浏览状态，根据浏览状态和业务对象集合，确定目标用户的目标正样本集合和目标负样本集合；获取目标用户的用户行为集合；用户行为集合中包括目标用户针对多个业务对象的评价操作行为；根据评价操作行为的评价类型，在用户行为集合中获取目标用户的辅助正样本集合和辅助负样本集合；基于目标正样本集合、目标负样本集合、辅助正样本集合、辅助负样本集合和词向量模型，生成业务对象集合中的每个业务对象分别对应的对象属性向量。
一种数据处理方法装置以及计算机可读存储介质

[发明专利]一种信息的预测方法、系统以及电子设备-CN201910669544.X有效
发明人：陈永环;邹泊滔;孙清清;王鑫云;王淑钰;赵云;梅树起 -专利权人：创新先进技术有限公司
申请日： 2019-07-24 - 公布日： 2022-12-27 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种信息的预测方法，包括：根据已有样本中带标签的标记样本和不带标签的未标记样本建立第一样本集合，所述第一样本集合中的样本为带有标签的样本；根据所述标记样本建立第二样本集合；将所述第一样本集合和第二样本集合合并，得到第三样本集合；根据所述第一样本集合中样本的特征和标签之间的关系、所述第二样本集合中样本的特征和标签之间的关系、所述第三样本集合中样本的特征和标签之间的关系，分别生成第一映射函数、第二映射函数和第三映射函数
一种信息预测方法系统以及电子设备

[发明专利]终端评价模型的构建方法、装置和存储介质-CN202010652569.1在审
发明人：刘汉生;钱兵;赵龙刚;王峰;狄爽;林碧兰 -专利权人：中国电信股份有限公司
申请日： 2020-07-08 - 公布日： 2022-01-28 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：终端评价模型的构建方法包括：获取参考终端对应的第一样本集合、以及待评价终端对应的第二样本集合；根据第一样本集合和第二样本集合中样本的分布情况，确定每个指标对应的、由参考终端迁移到待评价终端的迁移函数；将第一样本集合中的样本的各个指标值输入相应的迁移函数以获得迁移的指标值，并根据迁移的指标值确定第一样本集合的迁移样本集合；基于迁移样本集合以及第二样本集合中的样本，训练待评价终端的评价模型。本发明的实施例能够提高模型构建的自动化程度，并且通过这些样本构建模型的准确率和效率也得到了提高。
终端评价模型构建方法装置存储介质

[发明专利]自动扩展音频样本集合-CN201480051928.0有效
发明人： S·J·鲍尔;J·G·冈萨雷斯;T·布鲁尔 -专利权人：微软技术许可有限责任公司
申请日： 2014-09-17 - 公布日： 2019-07-02 - 主分类号： G10H1/00 文献下载
摘要：一个或多个音频样本的目标集合被自动扩展以包括一个或多个附加音频样本或音频样本集合。标识出与目标集合具有高兼容性评级的多个不同的音频样本或样本集合。高兼容性评级基于与目标集合的节奏兼容性、与目标集合的和声兼容性、和/或与目标集合中的各其他特征或参数的兼容性。将与目标集合具有高兼容性评级的音频样本或音频样本集合中的一者或多者自动添加到目标集合中。由此，用户能够使得音频样本集合被自动添加到特定目标音频样本集合，从而导致听起来一致(例如，在节奏上与在和声上兼容)的经扩展的音频样本集合。
自动扩展音频样本集合

[发明专利]商品词识别模型的训练方法、装置、设备及存储介质-CN202211522354.3在审
发明人：康战辉 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-11-30 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06F40/279 文献下载
摘要：所述方法包括：获取商品词识别模型的多个训练样本；依据多个训练样本的头尾分布和难易分布，将多个样本文本划分为头部难样本集合、头部易样本集合、尾部难样本集合和尾部易样本集合；根据头部难样本集合、头部易样本集合、尾部难样本集合和尾部易样本集合分别对应的权重值，对各个集合分别对应的损失函数值进行加权求和，得到商品词识别模型的总损失函数值；根据总损失函数值对商品词识别模型的参数进行调整，得到完成训练的商品词识别模型
商品识别模型训练方法装置设备存储介质

[发明专利]一种基于热度排序的降采样方法-CN202210115896.2在审
发明人：陈将浩;黄山山 -专利权人：聚好看科技股份有限公司
申请日： 2022-02-07 - 公布日： 2022-05-13 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：其中，基于热度排序的降采样方法包括：获取符合第一预设条件的第一负样本集合，根据热度提升函数，将第一负样本集合进行热度提升采样；第一预设条件用于表征曝光的个体在第一预设时间内未被点击；获取符合第二预设条件的第二负样本集合，对第二负样本集合进行随机降采样；第二预设条件用于表征个体符合第一预设条件且在第二预设时间内被连续曝光；获取符合第三预设条件的正样本集合，根据热度打压函数，对正样本集合进行热度打压采样；合并第一负样本集合、第二负样本集合以及正样本集合。
一种基于热度排序采样方法

[发明专利]一种目标群体预测方法、装置及设备-CN201910437280.5在审
发明人：杨建业;潘健民 -专利权人：阿里巴巴集团控股有限公司
申请日： 2019-05-24 - 公布日： 2019-09-17 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：方案包括：获取群体用户样本集合，所述群体用户样本集合中包括多个类型的群体用户样本；从所述群体用户样本集合中确定出有效样本集合，所述有效样本集合中的有效样本为满足预设条件的所述群体用户样本；将所述有效样本集合作为样本数据，利用图神经网络进行自学习，得到第一表征向量，所述第一表征向量用于表征所述有效样本集合的样本特征信息；根据所述第一表征向量得到目标群体预测模型；利用所述目标群体预测模型对待预测用户数据进行预测。
群体用户有效样本目标群体样本集合集合向量装置及设备预测预测模型样本样本特征信息神经网络样本数据用户数据预设条件自学习

[发明专利]分类模型构建方法、分类模型构建设备和分类方法-CN201510295957.8在审
发明人：杨振华;皮冰锋;周恩策;孙俊 -专利权人：富士通株式会社
申请日： 2015-06-02 - 公布日： 2017-01-04 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：公开了一种分类模型构建方法、设备和分类方法，该分类模型构建方法包括：对预定训练样本集合中的训练样本进行特征提取，以将预定训练样本集合转换为具有期望数据结构的训练集合；针对训练集合中的稀少样本集合中的各个稀少样本，根据该稀少样本的邻近样本的分布而判断该稀少样本是边界样本还是中心样本；根据稀少样本的类型而增加稀少样本集合的样本数量，以使得训练集合中的稀少样本集合与正常样本集合的分布均匀化，从而得到新训练集合；以及于利用新训练集合对预定分类器进行训练以构建分类模型根据本公开的实施例，克服了由于非平衡数据集导致的分类准确率降低的问题，提高了对文本样本的分类准确率，从而优化了分类性能。
分类模型构建方法设备

[发明专利]基于构造对抗样本的多目标广告生成系统及其方法-CN201910615860.9有效
发明人：周星玄;陈少鹏;赵莲;刘林 -专利权人：百度在线网络技术（北京）有限公司
申请日： 2019-07-09 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： G06Q30/0241 文献下载
摘要：本发明提供一种基于构造对抗样本的多目标广告生成系统及其方法，属于对抗神经网络技术领域。所述方法包括：该方法包括：获取关于用户行为的第一类样本集合和第二类样本集合，并获取具有所述第一类样本集合和所述第二类样本集合的相关特征的对抗样本集合；构造待训练召回模型，利用所述第一类样本集合、所述第二类样本集合和所述对抗样本集合训练所述待训练召回模型
基于构造对抗样本多目标广告生成系统及其方法

[发明专利]翻译模型训练的方法、语句翻译的方法、设备及存储介质-CN201810445783.2有效
发明人：程勇;涂兆鹏;孟凡东;翟俊杰;刘洋 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2018-05-10 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G06F40/58 文献下载
摘要：本申请公开了一种翻译模型训练的方法，包括：获取训练样本集合，训练样本集合中包括多个训练样本；确定训练样本集合中每个训练样本各自对应的扰动样本集合，扰动样本集合包括至少一个扰动样本，扰动样本与对应训练样本的语义相似度高于第一预设值；使用多个训练样本和每个训练样本各自对应的扰动样本集合训练初始翻译模型，以得到目标翻译模型。本申请实施例提供的方案在模型训练是引入了扰动样本，所以可以提高机器翻译的鲁棒性，以及翻译质量。
翻译模型训练方法语句设备存储介质

[发明专利]数据处理方法及计算机程序产品-CN202110215289.9在审
发明人：李璋;徐耀;杨松;路岩 -专利权人：阿里巴巴集团控股有限公司
申请日： 2021-02-25 - 公布日： 2022-09-13 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本公开实施例公开了一种数据处理方法及计算机程序产品，方法包括：获取初始样本集合，所述初始样本集合中包括与目标类别标签对应的样本数据；其中，所述样本数据为目标对象；从所述初始样本集合中抽取部分样本数据作为第一子样本集合，剩余样本数据作为第二子样本集合；基于所述第一子样本集合训练得到用于预测所述样本数据的类别标签的类别标签识别模型；利用所述类别标签识别模型预测所述第二子样本集合中的样本数据的类别标签；根据所述类别标签识别模型预测的类别标签识别结果，对所述初始样本集合中的样本数据进行筛选，以得到质量满足预设条件的目标样本数据。该技术方案能够实现对目标样本数据对应的目标对象自动打标的目的。
数据处理方法计算机程序产品