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[发明专利]一种LSTM模型和seq2seq模型的水果价格预测方法、介质及设备-CN202110352630.5在审
发明人：边根庆;张轶翔 -专利权人：西安建筑科技大学
申请日： 2021-03-31 - 公布日： 2021-06-25 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种LSTM模型和基于注意力机制seq2seq模型的水果价格预测方法，包括以下步骤：采集测试时间段内的相关影响因子的数据集；将数据集输入长短期记忆人工神经网络模型和基于注意力机制的seq2seq模型中，分别得到预测结果P1和预测结果P2；将P1和P2采用集成学习拼接在一起作为新的预测数据输入长短期记忆人工神经网络模型和基于注意力机制的seq2seq模型中，得到预测结果P1^和P2^，P1^和P2^经加权平均后得到水果价格预测结果本发明通过集成学习将基于注意力机制的seq2seq模型和长短期记忆人工神经网络模型有效的结合在一起，从而可以极大的提高水果价格预测的准确性和稳定性。
一种 lstm 模型 seq2seq 水果价格预测方法介质设备

[发明专利]基于改进Seq2Seq模型的数学试题自动标注方法-CN202110509310.6在审
发明人：刘志锋;唐天;周从华 -专利权人：江苏大学
申请日： 2021-05-11 - 公布日： 2021-09-21 - 主分类号： G06F40/216 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于改进Seq2Seq模型的数学试题自动标注方法，该方法包括以下步骤：采集数学试题数据；对数据进行预处理；构建基于改进的Seq2Seq模型；训练模型网络参数，并对未标记数学试题进行知识点预测标注本发明能解决现有的人工标注数学试题费时费力，而且对于知识点会存在漏标、误标等问题，改进了传统的Seq2Seq模型，使之在预测知识点标签时更加关注数学试题中的关键部分以及相关知识点标签信息，从而进一步提高模型预测数学试题多个知识点标签的正确率
基于改进 seq2seq 模型数学试题自动标注方法

[发明专利]一种基于LSTM-seq2seq-attention模型的中长期用电异常检测方法-CN202111039397.1在审
发明人：丁转莲;朱一鸣;吴雨;胡炜鑫;孙登第 -专利权人：安徽大学
申请日： 2021-09-06 - 公布日： 2021-12-10 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于LSTM‑seq2seq‑attention模型的中长期用电异常检测方法，包括数据收集步骤、数据预处理步骤、神经网络模型构建步骤、神经网络模型训练步骤、经济数据估计步骤、用电异常综合指数利用Seq2Seq‑Attention神经网络，能够快速有效的分析用户数据，对可疑用户进行检测，实施防窃电。本发明的基于LSTM‑seq2seq‑attention模型的中长期用电异常检测方法，具有快速和精确、准确性高与鲁棒性好等优点。
一种基于 lstm seq2seq attention 模型中长期用电异常检测方法

[发明专利]一种代码方法级别的软件缺陷定位方法-CN202010087773.3有效
发明人：李斌;陈天浩;孙小兵;倪珍 -专利权人：扬州大学
申请日： 2020-02-12 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本发明公开了一种代码方法级别的软件缺陷定位方法，属于软件维护领域，该方法包括：构建并训练seq2seq模型；基于seq2seq模型构建缺陷定位模型；构建缺陷定位模型的训练样本；利用训练样本训练缺陷定位模型本发明提出的方法采用历史数据和深度学习技术相结合训练一个缺陷定位模型，并利用seq2seq模型确定该缺陷定位模型中代码编码器的参数，将代码方法注释作为监督信息，信息量丰富，很好地达到了在方法级别上定位软件缺陷的目的
一种代码方法级别软件缺陷定位

[发明专利]文本摘要生成方法、装置、计算机设备及可读存储介质-CN202010912303.6在审
发明人：回艳菲;王健宗;程宁 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-09-02 - 公布日： 2020-12-08 - 主分类号： G06F16/34 文献下载
摘要：本申请实施例属于自然语言处理技术领域，通过获取待处理文本，及基于待处理文本获取待处理文本所对应的文本向量，将文本向量输入至预设Transformer模型进行处理，以得到待处理文本所对应的第一输出向量，将第一输出向量输入至预设Seq2Seq模型进行处理，以得到待处理文本所对应的第二输出向量，根据第二输出向量生成待处理文本所对应的文本摘要，Transformer使用多头注意力机制弥补了Seq2Seq的缺陷，Transformer和Seq2Seq
文本摘要生成方法装置计算机设备可读存储介质

[发明专利]训练描述文本生成模型的方法、生成描述文本的方法及装置-CN201810622437.7有效
发明人：黄际洲;孙雅铭;张伟;王海峰 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2018-06-15 - 公布日： 2019-11-26 - 主分类号： G06F16/34 文献下载
摘要：其中训练描述文本生成模型的方法包括：获取训练数据，所述训练数据包括：实体词、实体词的第一描述文本和第二描述文本，其中所述第二描述文本为所述第一描述文本的精简表述；将所述实体词和实体词的第一描述文本作为seq2seq模型的输入，将实体词的第二描述文本作为seq2seq模型的输出，训练所述seq2seq模型，得到描述文本生成模型。
描述文本生成模型训练数据输出

[发明专利]一种多阶段联合训练的体感游戏动作识别方法及系统-CN202111571304.X有效
发明人：陈胜俭;陈政霖;郑飞州 -专利权人：广州优刻谷科技有限公司
申请日： 2021-12-21 - 公布日： 2022-03-22 - 主分类号： A63F13/60 文献下载
摘要：本发明涉及一种多阶段联合训练的体感游戏动作识别方法，通过在游戏主机开发阶段、游戏软件开发阶段的联合训练实现对体感游戏的动作识别，包括：构建并训练能够识别元动作的CNN网络；构建并训练能够识别复杂动作的CNN‑seq2seq‑Adaboost采集在游戏阶段做出游戏动作引起射频信号的变化，得到游戏动作数据；根据元动作对游戏动作数据进行打断和标签标注；对上述进行打断和标签标注的游戏动作数据进行特征提取，并基于提取的特征生成动作识别数据；将生成的动作识别数据输入至训练好的CNN‑seq2seq‑Adaboost模型，CNN‑seq2seq‑Adaboost模型输出游戏动作识别结果。
一种阶段联合训练游戏动作识别方法系统

[发明专利]一种基于seq2seq语言模型的文字识别方法及系统-CN202310131709.4有效
发明人：王德军;于龙洋;孟博;彭阳;朱建豪;李舒蕾 -专利权人：中南民族大学;武汉空天软件技术有限公司
申请日： 2023-02-16 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06V30/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于seq2seq语言模型的文字识别方法及系统，其方法步骤：获取将要识别的含有文字信息的图片；对输入的图片进行图像分割、图像二值化和角度矫正预处理，去除图片中的干扰信息；将图片输入到融合文字识别模型和seq2seq语言模型的文字识别方法中，得到图片中的文字信息。本发明有益效果：本发明通过使用CRNN文字识别模型和seq2seq语言模型相融合，获取了文字的视觉特征和语言特征，并将得到的特征和结果进行融合迭代，从而逐步获取更具有鲁棒性的识别结果，提高了文字识别尤其是在部分文字被遮挡时的正确率
一种基于 seq2seq 语言模型文字识别方法系统

[发明专利]一种基于Seq2Seq模型的多云应用部署方法-CN202210403348.X在审
发明人：丁晓东;钟生海;李保平;苏醒;陈娜;杨飞 -专利权人：北京计算机技术及应用研究所
申请日： 2022-04-18 - 公布日： 2022-08-05 - 主分类号： G06F9/50 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于Seq2Seq模型的多云应用部署方法，属于云计算领域。本发明使用开放虚拟格式OVF文档来对虚拟应用部署资源进行描述，构建虚拟组件的备选实例群，基于备选实例群构建算法模型的数据输入结构，使用基于Seq2Seq的虚拟组件实例选择神经网络模型选择虚拟组件实例组合
一种基于 seq2seq 模型多云应用部署方法

[发明专利]一种基于Seq2Seq模型的道路要素化简方法-CN202211627059.4有效
发明人：许俊奎;罗飘;韩志刚;崔龙飞;刘春 -专利权人：河南大学
申请日： 2022-12-16 - 公布日： 2023-08-25 - 主分类号： G06F16/29 文献下载
摘要：本发明涉及要素化简技术领域，具体涉及一种基于Seq2Seq模型的道路要素化简方法，该方法包括：获取大比例尺下的地图中道路数据的数据点对应的位置坐标，获取弧段的位置信息构成特征序列；将特征序列输入道路化简模型中，输出小比例尺下的地图中道路的特征序列；所述道路化简模型为全连接层和GRU网络构建的Seq2Seq网络模型，将匹配的大小比例尺对应的道路数据构成匹配对，获取匹配对中大小比例尺对应的特征序列作为训练数据集
一种基于 seq2seq 模型道路要素方法

[发明专利]基于seq2seq动态特征提取模型的制浆能耗预测方法-CN201910176996.4有效
发明人：杨春节;李彦瑞 -专利权人：浙江大学
申请日： 2019-03-08 - 公布日： 2020-12-18 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于seq2seq动态特征提取模型的制浆能耗预测方法。选用seq2seq模型提取动态特征，选取了22个基础特征输入，生成了10个动态特征，最终将共32个特征输入基于梯度提升树算法的lightgbm框架进行建模。
基于 seq2seq 动态特征提取模型能耗预测方法

[发明专利]语音信号中针对通用特定语音的并联特征提取系统及方法-CN201911013504.6有效
发明人：郑纯军;贾宁;陈明华;周伊佳;张轶 -专利权人：大连东软信息学院
申请日： 2019-10-23 - 公布日： 2022-05-06 - 主分类号： G10L25/63 文献下载
摘要：情感识别模型、声纹识别模型和语音识别模型；将LLD通道得到的输出特征与语谱图、TEO通道得到的输出特征进行合并，得到1*1024维情感特征；语谱图作为输入馈入卷积神经网络CNN中，语谱图和MFCC馈入Seq2Seq中，2个通道的模型融合加入注意力机制，形成声纹识别模型；采用42维MFCC作为输入，结合BIMLSTM和Seq2Seq通道进行输出；语谱图结合Seq2Seq通道进行输出；2个通道的模型融合加入注意力机制
语音信号针对通用特定并联特征提取系统方法

[发明专利]一种基于seq2seq框架的基站标号轨迹预测方法-CN201910427329.9有效
发明人：吕明琪;曾大建;陈铁明 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2019-05-22 - 公布日： 2020-10-30 - 主分类号： H04W64/00 文献下载
摘要：一种基于seq2seq框架的基站标号轨迹预测方法，包括以下步骤：1)对用户智能手机当前所连接基站的标号进行连续采集，然后对采集到的数据进行分割得到多个基站标号轨迹，形成基站标号轨迹数据集；2)分析基站间的切换模式并构造基站切换图，再采用图嵌入算法得到基站的向量化表示；3)采用seq2seq框架构建基站标号轨迹预测模型，并提出一种空间损失函数作为seq2seq框架的损失函数，完成基站标号轨迹预测模型的训练；4)将用户当前基站标号轨迹输入训练好的预测模型
一种基于 seq2seq 框架基站标号轨迹预测方法

[发明专利]一种基于多任务联合的问题生成方法-CN202010236154.6在审
发明人：蔡毅;黄清宝;傅明毅 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2020-03-30 - 公布日： 2020-08-04 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多任务联合的问题生成的方法，构建多任务联合的问题生成模型，问题生成模型包括摘要抽取模块和问题生成模块，问题生成模型采用seq2seq模型；所述方法包括步骤：利用抽取式摘要生成的方法抽取出给定文本的中心句子形成文本摘要；根据给定文本建立高频词词汇表和低频词词汇表；通过预训练好的Glove词嵌入方法将得到的文本摘要进行词向量表示；将得到的词向量表示输入到seq2seq模型的encode部分，再结合注意力机制将词向量编码为隐藏状态；通过Seq2Seq模型中的decode将得到的隐藏层状态解码为问题序列。
一种基于任务联合问题生成方法

[发明专利]一种基于seq2seq模型的Java方法名推荐方法-CN202110727637.0在审
发明人：康玉健;王伟东;董京伟;杜欣钰;李点 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2021-06-29 - 公布日： 2021-09-07 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于seq2seq模型的Java方法名推荐方法。该方法包括：Java方法名采集阶段，从知名开源组织下采集基于Java语言的项目Git仓库，并提取Git仓库中的Java方法名。当开发者输入中文方法名，模型seq2seq会输出英文的方法名。方法名推荐阶段帮助中文开发者将中文方法名输入到seq2seq模型中，模型输出相应的Java方法名。
一种基于 seq2seq 模型 java 法名推荐方法