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]知识信息推荐方法、装置及设备-CN202111375378.6在审
  • 李若;郭鹏;尹泓钦;王豪;张岱彬 - 建信金融科技有限责任公司
  • 2021-11-19 - 2022-02-15 - G06F16/335
  • 本申请提供一种知识信息推荐方法、装置及设备,涉及推荐系统技术领域,该方法包括:获取当前用户的画像标签;在预设的标签库中查找与画像标签匹配的知识标签;其中,标签库包括画像标签与知识标签之间的对应关系,以及知识标签与知识信息之间的对应关系;根据知识标签与知识信息之间的对应关系,确定知识标签对应的待推荐的知识信息,并向用户推送知识信息。本申请的方法,打破了画像标签所在库与知识标签所在库之间的语义壁垒,将画像标签所在库与知识标签所在库融合到一起,可以灵活的应用到多个业务领域中,便于根据用户的画像标签针对性较强的向用户推荐与画像相关的知识标签,解决了独立标签体系向用户推荐知识信息的针对性较低的技术问题。
  • 知识信息推荐方法装置设备
  • [发明专利]一种文本分类方法及装置-CN202111386639.4在审
  • 胡加明;李健铨;刘小康 - 鼎富智能科技有限公司
  • 2021-11-22 - 2022-02-15 - G06F16/33
  • 本申请实施例提供了一种文本分类方法及装置。其中,该方法包括:获取文本的文本表示向量与标签矩阵之间的相似度向量;获取从相似度向量到文本对应的标签之间的第一损失函数;对文本表示向量进行线性映射,得到文本的对抗向量;获取从对抗向量到文本对应的标签之间的第二损失函数;将第一损失函数和第二损失函数的结合作为文本分类模型的总损失函数,以训练文本分类模型;根据训练后的文本分类模型对未知文本进行分类。本申请实施例的技术方案,通过引入对抗训练使文本分类模型不再专注于学习某个类别的简单特征,而是学习到各个类别的共性特征,使文本分类模型学习到类别更深层次的表示,提高了文本分类模型的泛化性和鲁棒性。
  • 一种文本分类方法装置
  • [发明专利]基于语义门的闲聊型多轮对话方法、系统、介质及设备-CN202111192465.8在审
  • 朱亚杰;卢宏涛 - 上海交通大学
  • 2021-10-13 - 2022-02-15 - G06F16/332
  • 本发明提供了一种基于语义门的闲聊型多轮对话方法、系统、介质及设备,包括:步骤S1:根据业务需求收集相应用户语料并进行预处理,得到预处理后的语料;步骤S2:利用预处理后的语料对预训练语言模型GPT2‑Chinese进行微调,得到微调后GPT2生成模型,使得微调后GPT2生成模型学会从通用自然语言预测转向符合车载文本语言风格的预测生成;步骤S3:输入文本利用微调后GPT2生成模型生成多个回复,并按照置信度从大到小排序,取前N条回复;步骤S4:利用预设数据库对Bert分类模型进行微调,得到微调后的Bert分类模型;步骤S5:联合微调后的Bert分类模型进行回复筛选,使生成的车载闲聊文本流畅且符合用户语义的目的。
  • 基于语义闲聊轮对方法系统介质设备
  • [发明专利]一种融合图转换器和共同注意力网络的自动事实验证方法-CN202111268939.2在审
  • 陈晨;袁婧;袁晓洁 - 南开大学
  • 2021-10-29 - 2022-02-15 - G06F16/33
  • 一种融合图转换器和共同注意力网络的自动事实验证方法,属于人工智能技术领域。利用声明和检索到的证据作为输入数据,构建基于深度学习的自动事实验证方法。本方法首先通过实体链接的方法识别声明中的实体,并根据抽取的实体在维基百科中检索相关的文档。其次,使用排序模型在检索到的文档中选取与声明最相关的五个句子作为证据。再者,构建(证据,声明)对,将(证据,声明)对输入微调后的预训练语言模型中进行编码。最后,通过构建基于图转换器和共同注意力网络的事实验证模型,学习声明和证据以及证据和证据之间的潜在关系,完成事实验证。实验结果表明,本方法优于目前已有的自动事实验证方法,同时此方法具备可解释性。
  • 一种融合转换器共同注意力网络自动事实验证方法
  • [发明专利]一种个性化人机情感会话系统-CN201810584345.4有效
  • 任福继;鲍艳伟 - 合肥工业大学
  • 2018-06-08 - 2022-02-15 - G06F16/332
  • 本发明公开了一种个性化人机情感会话系统,个性化人机情感会话系统包括:个性化人格建模与动态分析模块、会话管理模块和应答舒适度检测与应答策略调整模块。个性化人格建模与动态分析模块包括:会话知识库与心理知识库、个性化人格建模与动态分析方法;会话管理模块包括如下步骤:1、对用户输入进行语义分析;2、在语义分析基础上进行语义推理;3、根据推理结果制定应答策略;4、以应答策略为指导生成会话内容;应答舒适度检测与应答策略调整模块包括:情感动力学与心理知识库、应答舒适度检测与应答策略调整方法。本发明适用于人机交互任务,并融入个性化人格建模分析及情感会话服务,提高了人机会话系统个性化的自然交互体验。
  • 一种个性化人机情感会话系统
  • [发明专利]错词纠正方法、装置、计算机装置及存储介质-CN201910199221.9有效
  • 解笑;徐国强;邱寒 - 平安科技(深圳)有限公司
  • 2019-03-15 - 2022-02-15 - G06F16/33
  • 本发明提供一种错词纠正方法、装置、计算机装置及存储介质。所述错词纠正方法包括:获取通用自然语言数据集;将自然语言数据集包含的每个句子转换为拼音序列,得到通用自然语言数据集的拼音‑句子对;将通用自然语言数据集的部分拼音‑句子对进行拼音替换,得到第一样本集;利用第一样本集对神经网络模型进行预训练,得到预训练后的神经网络模型;获取多个与特定领域相关的含相近拼音的拼音‑句子对作为第二样本集;利用第二样本集对预训练后的神经网络模型进行微调,得到微调后的神经网络模型;将待纠错句子的拼音序列输入微调后的神经网络模型进行纠错,得到纠错后的句子。本发明可以对语言识别中专有词语被识别为常用词进行纠错。
  • 纠正方法装置计算机存储介质
  • [发明专利]文本事件的获取方法、装置、电子设备及存储介质-CN202010350403.4有效
  • 岳重阳;冯少辉;李鹏 - 北京中科智加科技有限公司
  • 2020-04-28 - 2022-02-15 - G06F16/33
  • 本发明提供了一种文本事件的获取方法、装置、电子设备及存储介质。其中,文本事件的获取方法包括:对文本进行分词和标注处理,以得到对应于文本的多个分词,其中,每个分词对应一个标记;根据分词的标记,从多个分词中获取与预设的DSL序列中多个要素属性相关联的多个目标分词,DSL序列包括多个事件要素配置项,事件要素配置项包括要素属性;根据多个目标分词得到文本事件。本发明的文本事件的获取方法,根据需要从文本中所需得到的信息,建立定制的领域特定语言,进而,可以根据该领域特定语言从文本中获取到所需的要素,以快速准确地得到文本事件,具有简化人工操作、文本事件获取速度快、获取准确性高的优点,提升文本事件的获取体验。
  • 文本事件获取方法装置电子设备存储介质

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