“seq2seq”专利关键词查询_检索下载_查询列表_检索列表_行业专利分布_钻瓜专利网

钻瓜专利网为您找到相关结果7855691个，建议您升级VIP下载更多相关专利

[发明专利]基于改进Seq2Seq模型的电力智能客服交互方法-CN202310414615.8在审
发明人：夏心锋;胡健;王鹏;吴小志;周于超;陆玮;杨照辉;胡升升 -专利权人：江苏瑞中数据股份有限公司;南瑞集团有限公司
申请日： 2023-04-18 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： G06N3/045 文献下载
摘要：本发明公开了基于改进Seq2Seq模型的电力智能客服交互方法，涉及电力智能客服技术领域，包括以下步骤：基于Seq2Seq模型，通过融合Attention+BiLSTM+BiGRU，构建改进Seq2Seq模型，其中，BiLSTM和BiGRU用于为Seq2Seq模型提取电力用户输入问句的浅层及深层语义特征，Attention用于对Seq2Seq模型的隐藏层状态做概率分布处理；基于改进Seq2Seq模型，通过采集电力用户输入问句的数据特征
基于改进 seq2seq 模型电力智能客服交互方法

[发明专利]新型多任务联合的语音识别训练架构和方法-CN201911019755.5在审
发明人：徐波 -专利权人：广州多益网络股份有限公司;广东利为网络科技有限公司;多益网络有限公司
申请日： 2019-10-24 - 公布日： 2020-03-10 - 主分类号： G10L15/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种新型多任务联合的语音识别训练架构和方法，属于智能语音领域，包括Seq2seq模型和联结时序分类模型，Seq2seq模型用于编码语音或频谱，提取高维特征，根据上下文向量、注意力向量以及输入标签来逐步解码，并输出发音单元；所述联结时序分类模型用于辅助训练所述Seq2seq模型的语音、发音对齐，按照权重计算损失值，根据所述Seq2seq模型的损失值得到总损失值，使用反向传播算法更新所述Seq2seq模型的参数联结时序分类部分能帮助Seq2seq模型在音频和文字间单调对齐，同时能使注意力模块更快收敛，减少了训练阶段和推理阶段的无规律的对齐。
新型任务联合语音识别训练架构方法

[发明专利]一种基于seq2seq的数据缺失值预测方法及系统-CN202211355051.7在审
发明人：邓超凡;刁远明 -专利权人：深圳市中融数字科技有限公司
申请日： 2022-11-01 - 公布日： 2023-03-14 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于seq2seq的数据缺失值预测方法及系统，包括：预先构建初始seq2seq模型，seq2seq模型包括编码器和解码器，编码器和解码器均采用LSTM模型，在初始seq2seq模型的输出层添加全连接层，生成预先构建的seq2seq模型；基于家畜的耳标传感器获取家畜的传感器数据样本；基于传感器数据样本对预先构建的seq2seq模型进行训练，生成缺失值预测模型；获取待预测的传感器数据，将所述待预测的传感器数据输入缺失值预测模型
一种基于 seq2seq 数据缺失预测方法系统

[发明专利]基于TPA-Seq2Seq的电力负荷预测方法及相关组件-CN202010419020.8有效
发明人：刘雨桐;石强;熊娇;王国勋 -专利权人：润联软件系统（深圳）有限公司
申请日： 2020-05-18 - 公布日： 2022-11-18 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了基于TPA‑Seq2Seq的电力负荷预测方法及相关组件。获取用电量数据及其对应的相关变量数据，得到多变量时间序列，并对用电量数据及其对应的相关变量数据进行归一化处理，得到对应的数据集，将数据集分为训练集和测试集；对数据集进行滚动切分处理，并将预处理后的多变量时间序列输入至Seq2Seq网络模型中，利用Seq2Seq网络模型中的LSTM编码器计算多变量时间序列的隐状态，得到隐状态矩阵；通过TPA注意力机制对所述隐状态矩阵进行学习，并加权输出目标隐状态序列；利用Seq2Seq网络模型中的解码器对目标隐状态序列进行解码，得到预测结果，从而构建TPA‑Seq2Seq网络模型；通过测试集对所述TPA‑Seq2Seq网络模型进行评价。
基于 tpa seq2seq 电力负荷预测方法相关组件

[发明专利]基于Seq2Seq模型的恶意代码同源分析方法及装置-CN202111203565.6在审
发明人：黄娜 -专利权人：北京天融信网络安全技术有限公司;北京天融信科技有限公司;北京天融信软件有限公司
申请日： 2021-10-15 - 公布日： 2022-02-11 - 主分类号： G06F21/56 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于Seq2Seq模型的恶意代码同源分析方法及装置。基于Seq2Seq模型的恶意代码同源分析方法包括：收集恶意代码样本，并获取每个恶意代码样本的汇编指令序列；构建seq2seq模型，并利用所有汇编指令序列训练seq2seq模型，以获取恶意代码同源分析模型本发明通过基于Seq2Seq模型可以实现恶意代码的自动同源分析，不需要人为标注，而且该模型能够接受任意长度的输入序列，不需要对样本的指令序列做截取或补充处理，能更准确地提取代码的语义信息。
基于 seq2seq 模型恶意代码同源分析方法装置

[发明专利]一种GIS气体状态预测方法及系统-CN202210055049.1在审
发明人：王劭鹤;陈孝信;王绍安;李晨;胡俊华;钱平;徐华;金涌涛;侯慧娟;宋辉;盛戈暤 -专利权人：国网浙江省电力有限公司电力科学研究院;上海交通大学
申请日： 2022-01-18 - 公布日： 2022-05-13 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明的预测方法包括：数据预处理；建立以GRU为基本单元的Seq2Seq时序预测模型；Seq2Seq时序预测模型采用注意力机制自动提取输入时间序列关键时间点并分配相应权重，并计算当前时刻对应编码器输出的特征向量；在训练阶段采用线性衰减Scheduled Sampling算法；在测试阶段则采用Teacher Forcing算法；训练过程中损失函数取L1 Loss，经过1000次迭代后所得Seq2Seq时序预测模型对未来一段时间内本发明使Seq2Seq时序预测模型在实际测试时具有较高的容错性能，提升了Seq2Seq时序预测模型的预测精度。
一种 gis 气体状态预测方法系统

[发明专利]描述文本生成模型的训练方法和装置-CN201910541625.1有效
发明人：李法远;陈思姣;罗雨 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2019-06-21 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06F40/279 文献下载
摘要：其中方法包括：获取训练数据，训练数据包括：结构化数据以及各组结构化数据对应的参考描述文本；对训练数据进行预处理，得到参考描述文本对应的数据序列；利用结构化数据以及参考描述文本对应的数据序列，训练第一序列到序列seq2seq模型；利用第一seq2seq模型输出的第一数据序列和参考描述文本，训练第二seq2seq模型；利用训练完成的第一seq2seq模型和第二seq2seq模型，得到描述文本生成模型，描述文本生成模型用于针对输入的结构化数据生成描述文本
描述文本生成模型训练方法装置

[发明专利]描述文本生成模型的训练方法和装置-CN201910541505.1有效
发明人：李法远;彭卫华;罗雨 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2019-06-21 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：其中方法包括：获取训练数据，训练数据包括：结构化数据以及各组结构化数据对应的参考描述文本；对训练数据进行预处理，得到参考描述文本对应的数据序列；利用结构化数据以及参考描述文本对应的数据序列，训练第一序列到序列seq2seq模型；利用第一seq2seq模型输出的第一数据序列、参考描述文本和动态规划标注的结果，训练第二seq2seq模型；利用训练完成的第一seq2seq模型和第二seq2seq模型，得到描述文本生成模型，描述文本生成模型用于针对输入的结构化数据生成描述文本
描述文本生成模型训练方法装置

[发明专利]基于Seq2Seq的水文时间序列迁移方法-CN202310172366.6在审
发明人：陈青青;万定生;余宇峰 -专利权人：河海大学
申请日： 2023-02-27 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开基于Seq2Seq的水文时间序列迁移方法，其目的在于解决资料匮乏地区水文预报困难。针对历史资料匮乏地区，补全其流域的历史数据，解决其先验知识不足的问题，为水文预报提供数据基础。从不同流域的时间序列在值域和时滞上存在偏移的角度入手，提出了一种基于Seq2Seq的水文时间序列迁移网络。针对流域间值域差异，建立基于Seq2Seq的流域值域迁移模型。针对流域间时滞差异，建立基于Seq2Seq的流域时滞迁移模型。由于LSTM和自注意力机制能够有效捕捉时间序列的特征，故在时滞编码器部分使用LSTM和自注意力机制来提取时滞特征。
基于 seq2seq 水文时间序列迁移方法

[发明专利]基于Seq2seq模型的摘要生成方法-CN202110580129.4有效
发明人：郭树理;宋晓伟;韩丽娜;杨文涛;王国威 -专利权人：北京理工大学;中国人民解放军总医院第二医学中心;海南软件职业技术学院
申请日： 2021-05-26 - 公布日： 2022-06-07 - 主分类号： G06F16/34 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于Seq2seq模型的摘要生成方法，属于自然语言生成领域。该方法首先将待生成摘要的文本转化为词向量序列；然后将词向量序列输入经训练的Seq2seq模型得到的输出作为摘要。进一步的，对Seq2seq模型中的Encoder编码模型进行了改进，重新定义了LSTM隐层单个细胞节点的输入门和遗忘门结构；对Encoder训练过程中用到的损失函数进行了优化，将训练数据分为子系统，根据不同子系统属性的不同选取适合于子系统特性的损失函数对比现有技术，本发明首次将翻译模型Seq2seq用于摘要生成，并根据摘要特点，对Seq2seq进行改进，提高了其在摘要生成时的训练速度和精度。
基于 seq2seq 模型摘要生成方法

[发明专利]一种基于seq2seq模型的实现问答机器人的方法-CN201710696670.5在审
发明人：尹青山;段成德;于治楼 -专利权人：济南浪潮高新科技投资发展有限公司
申请日： 2017-08-15 - 公布日： 2017-12-12 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明特别涉及一种基于seq2seq模型的实现问答机器人的方法。该基于seq2seq模型的实现问答机器人的方法，首先对语料数据进行预处理，并使用seq2seq模型对经过预处理的语料数据进行训练得到问答模型；然后接收用户输入的问题，根据问答语句的上下文信息提取主题词存放于数据库中；最后将处理后的问题输入到训练的seq2seq模型中，获取与所述问题对应的回答。该基于seq2seq模型的实现问答机器人的方法，可以根据问答语句的上下文提取出主题词，能够处理省略主题词的问答，具有普遍的通用性。可以应用在导购，热线，自动控制等多种场景中。
一种基于 seq2seq 模型实现问答机器人方法

[发明专利]基于神经网络模型的网络流量预测方法、装置及设备-CN202110062867.X在审
发明人：金从元;余晗;周箴;严灵毓;王春枝;胡翔;胡记伟 -专利权人：武汉烽火技术服务有限公司;湖北工业大学;烽火通信科技股份有限公司
申请日： 2021-01-18 - 公布日： 2021-06-04 - 主分类号： H04L12/24 文献下载
摘要：本申请涉及一种基于神经网络模型的网络流量预测方法、装置及设备，涉及流量预测技术领域，由于注意力机制可从与句子内容相关的标记序列中捕获信息，因此将注意力机制引入Seq2Seq神经网络模型中，可挖掘出网络流量序列数据之间的潜在关系，从而能够提升Seq2Seq神经网络模型的预测性能，且通过Seq2Seq神经网络模型可解决网络流量预测过程中输入的序列长度和模型输出的序列长度为不等长的问题，因此，直接将网络流量数据作为Seq2Seq神经网络模型的输入数据并经过Seq2Seq神经网络模型的处理后，即可得到准确的网络流量预测值，有效提高了网络流量值预测的效率，并降低了网络数据分析的成本。
基于神经网络模型网络流量预测方法装置设备

[发明专利]文本风格转换方法、装置及存储介质、计算机设备-CN201811348277.8在审
发明人：王杰;庄伯金;王少军;肖京 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2018-11-13 - 公布日： 2019-04-16 - 主分类号： G06F17/22 文献下载
摘要：本发明提供一种文本风格转换方法、装置及存储介质、计算机设备，所述方法包括：根据文本的应用场景获取文本语料，生成文本语料集；从所述文本语料集中获取对齐语料，将所述对齐语料作为seq2seq模型的训练语料；所述对齐语料为表达内容相同但表示不同情感的文本语料；将所述训练语料输入所述seq2seq模型，以对所述seq2seq模型进行情感风格转换训练；根据所述应用场景获取目标文本，将所述目标文本输入已训练的seq2seq
语料文本对齐转换计算机设备存储介质文本风格训练语料应用场景自动化方式风格转换获取目标目标文本风格写作创作

[发明专利]基于seq2seq模型的结构化论点生成方法及系统-CN201711204816.6在审
发明人：宋巍;刘彤;刘丽珍 -专利权人：首都师范大学
申请日： 2017-11-27 - 公布日： 2018-03-23 - 主分类号： G06F17/28 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于seq2seq模型的结构化论点生成方法及系统，其中，方法包括以下步骤对数据进行预处理，以对seq2seq模型的输入建立句对；接收输入主题，并通过向量转换将词转换得到词向量；将词向量输入seq2seq模型的编码器中进行运算和编码，以得到语境向量，并且对语境向量采用注意力机制；通过seq2seq模型的解码器对经过注意力机制处理的语境向量进行解码，生成与输入主题相关的主分论点，并根据主分论点得到主分论点下面的多个次分论点该方法可以使用预训练的词向量代替原始模型的随机初始化的词向量，并在seq2seq模型中加入注意力机制，从而提高模型的可靠性，有效保证模型的准确性和一致性。
基于 seq2seq 模型结构论点生成方法系统

[发明专利]一种基于主题聚类的自适应对话生成系统-CN201810823424.6有效
发明人：蔡毅;任达;闵华清 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2018-07-25 - 公布日： 2021-05-14 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本发明公开了基于主题聚类的自适应对话生成系统，包括对话数据模块、向量化模块、聚类模块、Seq2Seq模块；对话数据模块，用于在训练之前构建对话数据集；向量化模块，用于在聚类之前将对话数据集向量化并作为聚类模型的输入，成为聚类的依据；聚类模块，用于将向量化后的对话数据集聚类为多个簇；Seq2Seq模块，用于构建Seq2Seq模型，对聚类模块得到的簇中的对话数据集生成对应的回复。本发明可以将对话数据按照主题进行聚类，针对不同类别的对话数据使用特定的Seq2Seq模型进行训练。在经典的Seq2Seq模型下，往往会产生无意义的回复。
一种基于主题自适应对话生成系统

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
下一页»
尾页
共 100000 条