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[发明专利]一种实体提取方法、装置及可读存储介质-CN202010350669.9有效
发明人：许泽柯 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-04-28 - 公布日： 2022-07-15 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种实体提取方法、装置及可读存储介质；该方法包含获取待提取文本和该文本中实体对应的实体问题文本；构建实体问题文本中问题字单元的问题词界向量、待提取文本中待提取字单元的待提取词界向量；基于问题词界向量和待提取词界向量，生成问题字单元对应的问题词特征向量、待提取字单元对应的待提取词特征向量；分别将问题字单元的问题字特征向量与问题词特征向量进行融合、待提取字单元的待提取字特征向量与待提取词特征向量进行融合，得到问题字单元对应的融合后问题特征向量、待提取字单元对应的融合后待提取特征向量；根据融合后问题特征向量和融合后待提取特征向量，从待提取文本中提取实体问题文本对应的实体文本。
一种实体提取方法装置可读存储介质

[发明专利]语音提取方法、系统、装置及存储介质-CN202111130337.0在审
发明人：刘博卿;王健宗;张之勇 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-09-26 - 公布日： 2021-12-31 - 主分类号： G10L21/0272 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种语音提取方法、系统、装置及存储介质，包括：获取目标说话人的特征向量及多通道混合语音的多通道特征向量；将特征向量及多通道特征向量输入到预设模型提取目标特征向量；根据目标特征向量及多通道特征向量确定目标语音信号；预设模型的训练方法包括:获取样本训练数据；将特征向量样本及多通道特征向量样本输入到特征提取模块得到第一特征向量；将第一特征向量及多通道特征向量样本输入到分离模块得到第二特征向量；根据特征向量样本与第二特征向量的目标函数计算的目标值更新特征提取模块和分离模块本发明的技术方案，能够在无需寻找中间接入层的情况下，提高了语音提取分离的效果，可广泛应用于人工智能领域。
语音提取方法系统装置存储介质

[发明专利]用于分类的强制稀疏-CN201680050371.8在审
发明人： S·马宗达;R·B·托瓦 -专利权人：高通股份有限公司
申请日： 2016-08-04 - 公布日： 2018-04-17 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：一种用于对输入进行分类的装置包括分类器和特征提取器。特征提取器被配置成基于输入生成特征向量。特征向量还被配置成将该特征向量的数个元素设为零以产生稀疏特征向量。稀疏特征向量具有与由特征提取器生成的特征向量相同的维度。然而，稀疏特征向量包括比由特征提取器生成的特征向量更少的非零元素。特征向量被进一步配置成将稀疏特征向量转发给该分类器以对输入进行分类。
用于分类强制稀疏

[发明专利]基于车载多模交互的语音识别方法及装置、介质和设备-CN202211359138.1有效
发明人：王增喜;于波;王赟芝;方琳;潘霞;张苏林;宗岩;焦莉莉;韩瑞龙;秦川琪;张莹 -专利权人：中汽数据有限公司
申请日： 2022-11-02 - 公布日： 2023-02-17 - 主分类号： G10L15/08 文献下载
摘要：本发明涉及数据处理领域，公开了一种基于车载多模交互的语音识别方法及装置、介质、设备，包括：获取车内语音数据，从车内语音数据中提取出语音特征向量；提取出面部特征向量、唇部特征向量、手势特征向量；获取车辆状态数据，从车辆状态数据中提取出车辆状态特征向量；确定面部特征向量、唇部特征向量、手势特征向量和车辆状态特征向量各自对应的调和系数；将面部特征向量、唇部特征向量、手势特征向量和车辆状态特征向量进行多模融合，得到第一融合特征向量；将第一融合特征向量和语音特征向量进行融合处理，得到第二融合特征向量；将第二融合特征向量输入至语音识别模型中，得到语音识别结果。
基于车载交互语音识别方法装置介质设备

[发明专利]一种广告点击率的预测方法、装置及计算机可读存储介质-CN202010761666.4有效
发明人：廖殷;池小波;乐红霞 -专利权人：成都新潮传媒集团有限公司
申请日： 2020-07-31 - 公布日： 2022-10-21 - 主分类号： G06Q30/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种广告点击率的预测方法、装置及计算机可读存储介质，所述方法包括：获取广告点击数据；将广告点击数据输入广告点击率预测模型，得到广告点击数据对应广告的点击率预测结果，广告点击率预测模型包括高阶特征向量提取层、低阶特征向量提取层和第一通道融合层；高阶特征向量提取层，用于提取广告点击数据的高阶特征向量；低阶特征向量提取层，用于提取广告点击数据的低阶特征向量；第一通道融合层，用于将高阶特征向量和低阶特征向量进行通道融合，得到广告点击数据的特征向量。本发明可实现广告点击数据高阶特征向量和低阶特征向量的提取与融合，保证了数据特征信息提取的全面性和丰富性，进而提高了广告点击率预测结果的可靠性。
一种广告点击率预测方法装置计算机可读存储介质

[发明专利]基于背景抑制的行人重识别方法-CN201810448477.4有效
发明人：邹见效;李方方;周雪;徐红兵 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2018-05-11 - 公布日： 2021-01-26 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于背景抑制的行人重识别方法，获取若干图像样并提取特征向量，提取方法为：对图像分块进行特征向量提取，同时提取分块的HOG直方图特征向量，获取基于HOG域的随机蕨特征，采用随机蕨特征进行背景判断，根据背景判断结果将图像分块的特征向量连接得到图像的特征向量；对待识别图像分块进行特征向量提取，将图像分块的特征向量连接得到图像的特征向量；计算待识别图像的特征向量和每张图像样本的特征向量的相似度，得到识别结果本发明通过采用基于HOG域的随机蕨特征进行背景判断，对图像中的背景特征进行抑制，减少背景因素的干扰，从而提高行人重识别的准确率。
基于背景抑制行人识别方法

[发明专利]基于多尺度特征聚集的说话人认证方法及系统-CN202110449128.6在审
发明人：康文雄;罗程方 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2021-04-25 - 公布日： 2021-08-06 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供的基于多尺度特征聚集的说话人认证方法，包括：提取Fbank特征；建立声纹特征向量提取模型以提取声纹特征向量；构建损失函数来训练声纹特征向量提取模型；确定认证阈值；提取用户注册语音样本的Fbank特征；将用户注册样本的Fbank特征输入声纹特征向量提取模型，获得注册样本的声纹特征向量；将用户认证样本的Fbank特征输入声纹特征向量提取模型，获得认证样本的声纹特征向量；将用户认证样本的声纹特征向量逐个与注册库中每个用户的声纹特征向量计算余弦相似度通过采用多尺度特征聚合器，使得能够在噪声语音或短时长语音中充分提取说话人的信息。
基于尺度特征聚集说话认证方法系统

[发明专利]虹膜识别系统和方法以及具有其程序的存储介质-CN02824078.2无效
发明人：李一昺;李宽容;奇均度;尹成秀 -专利权人：株式会社斯耐克斯技术;李一昺
申请日： 2002-12-03 - 公布日： 2005-03-23 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：该虹膜识别系统包括：特征向量数据库，其用于预先存储标识个人身份的特征向量；虹膜图像提取器，其用于提取由外部输入的眼睛图像中的虹膜图像；特征向量提取器，其用于多次切分虹膜图像提取器所提取的虹膜图像，通过被多次切分的各个虹膜图像来获得虹膜特征区域，且通过统计方法从虹膜特征区域中提取特征向量；以及识别器，其用于对特征向量提取器所提取的特征向量与特征向量数据库中存储的特征向量进行比较，从而识别个人身份。
虹膜识别系统方法以及具有程序存储介质

[发明专利]口语问答的评分方法、训练方法、计算机设备及存储介质-CN202111618214.1在审
发明人：王豫丰;李浩;吴奎;盛志超 -专利权人：科大讯飞股份有限公司
申请日： 2021-12-27 - 公布日： 2022-04-15 - 主分类号： G10L15/22 文献下载
摘要：本申请实施例提供了一种口语问答的评分方法、训练方法、计算机设备及存储介质，评分方法包括：将作答音频输入预设的语音识别模型，得到语音特征向量以及口语识别文本；将口语识别文本和问题文本输入预设的语义提取模型，得到文本特征向量；将作答音频输入预设的声学模型，得到声学特征向量；基于预设的评分模型，根据语音特征向量、文本特征向量以及声学特征向量，得到作答音频对应的预测得分。分别通过语音识别模型提取语音特征向量，语义提取模型提取文本特征向量，声学模型提取声学特征向量，以及最后根据提取的多种向量进行评分，可以缓解或避免现有的口语问答评分方案中语音识别错误对评分效果的影响，从而使评分更加公平和稳定
口语问答评分方法训练计算机设备存储介质

[发明专利]对图像进行美学评价的多特征融合方法-CN201710025626.1有效
发明人：于明;葛瑞雪;李丽莎;于洋;师硕;郭迎春;刘依 -专利权人：河北工业大学
申请日： 2017-01-13 - 公布日： 2019-11-12 - 主分类号： G06K9/46 文献下载
摘要：本发明对图像进行美学评价的多特征融合方法，涉及一般的图像数据处理的图像分析，步骤是：输入彩色RGB图像I，并进行显著区域检测得到主体区域和背景区域；彩色RGB图像I在不同颜色空间的特征向量提取：包括提取色彩调和特征向量，提取构图特征向量，提取颜色特征向量，提取清晰度特征向量，提取纹理特征向量，提取DCT统计特征向量共六类特征向量；将提取的六类特征向量融合后利用SVM分类器将图像按美学分数高低分为两类，实现图像的美学评价，克服了现有技术利用多特征融合方法进行图像美学评价时，存在对于颜色复杂图像的美学评价效果不好，不能很好地适用于各种类型图像美学评价的缺陷。
图像进行美学评价特征融合方法

[发明专利]文档处理装置和文档处理方法-CN200510055415.X有效
发明人：田代洁;田川昌俊;增市博;伊藤笃;石川恭辅;刘绍明;田宗道弘;佐藤直子 -专利权人：富士施乐株式会社
申请日： 2005-03-17 - 公布日： 2005-11-30 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明所提供的文档处理装置包括：一普通特征向量存储器，用于存储多个字符中的每个字符的形状的特征向量；一输入单元，用于光学读入一个文档；一提取单元，用于根据输入单元读入的文档中的字符的形状提取特征向量；一普通形状识别单元，用于根据由提取单元提取的特征向量和存储在普通特征向量存储器中的内容估计其形状的特征向量由所述提取单元提取的字符；和一特殊特征向量存储器，用于与所述普通形状识别单元的估计结果相关联地存储由提取单元提取的特征向量
文档处理装置方法

[发明专利]图像特征提取方法、网络模型、装置及设备-CN202310110693.9在审
发明人：刘宇昂;周强;王晶;王志斌 -专利权人：阿里巴巴（中国）有限公司
申请日： 2023-02-10 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： G06V10/40 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种图像特征提取方法、网络模型、装置及设备。方法包括：获取与待处理图像对应的多个图像块；确定与各个图像块相对应的图像特征向量及用于实现特征提取操作的网络模型，网络模型包括多个特征提取网络层，部分的特征提取网络层通信连接有辅助分类模块；通过辅助分类模块对输入至下一个特征提取网络层的图像特征向量进行调整，获得与下一个特征提取网络层相对应的有效特征向量，有效特征向量为图像特征向量的至少一部分，输入至当前特征提取网络层的有效特征向量的数量大于或等于输入至下一个特征提取网络层的有效特征向量的数量；基于多个特征提取网络层、图像特征向量及有效特征向量进行特征提取，获得待处理图像的图像特征。
图像特征提取方法网络模型装置设备

[发明专利]一种水声目标识别方法、装置与设备-CN202210789968.1在审
发明人：朱培灿;薛洋涛;李学龙;崔晓东;张群飞;王震 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2022-07-06 - 公布日： 2022-11-04 - 主分类号： G10L25/03 文献下载
摘要：该方法包括：获取水声音频信息；根据所述水声音频信息，分别确定隐藏特征向量和时频特征向量；将所述隐藏特征向量和时频特征向量进行拼接，并根据拼接后的特征向量进行分类预测。本发明提供的水声目标识别方法，通过将水声音频信息进行特征提取，分别提取出隐藏特征向量和时频特征向量，从而使得提取的特征向量更加丰富，然后根据将隐藏特征向量和时频特征向量拼接后的特征向量进行预测，从而提高了预测结果的精确度
一种目标识别方法装置设备

[发明专利]基于多任务协同学习的文本情感分析方法-CN202310373551.1在审
发明人：温家辉;张鸿云;方健;张光达;王会权;张拥军;郝锋 -专利权人：中国人民解放军军事科学院国防科技创新研究院
申请日： 2023-04-10 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多任务协同学习的文本情感分析方法，包括：获取待测文本，确定待测文本对应的嵌入式特征向量；对嵌入式特征向量进行处理，获取对应于方面术语提取的第一词组卷积特征向量和对应于方面类别检测的第二词组卷积特征向量；根据第一词组卷积特征向量和第二词组卷积特征向量，获取第一共享特征向量和第二共享特征向量；根据词组卷积特征向量和共享特征向量，获取词组的第一专有特征向量和隐特征向量；对第一共享特征向量和词组的隐特征向量进行处理，获取第二专有特征向量；根据词组的第一专有特征向量确定方面术语提取的预测结果，根据第二专有特征向量确定方面类别检测的预测结果。本发明能提高方面术语提取和方面类别检测精度。
基于任务协同学习文本情感分析方法

[发明专利]一种基于音素级的语音情感分层式识别方法及系统-CN202111461421.0在审
发明人：陈炜东;郭锴凌;邢晓洁 -专利权人：华南理工大学;广东博微智能科技有限公司
申请日： 2021-12-02 - 公布日： 2022-04-15 - 主分类号： G10L25/63 文献下载
摘要：针对现有技术中情感识别效果较差的问题提出本方案，获取语音信号依次进行音素特征向量提取、字特征向量提取以及句子特征向量提取，最后识别出语音信息的情感分类；提取出的音素特征向量作为字特征向量提取的输入数据；提取出的字特征向量作为句子特征向量提取的输入数据；提取出的句子特征向量作为情感分类识别的输入数据。优点在于，充分考虑语音信号的特性，先以音素为单位对语音信号进行局部建模，随后以字为单位对音素特征进行局部建模，最后对所有的字特征进行全局建模，能有效提取出语音信号中的信息。
一种基于音素语音情感分层识别方法系统

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