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[发明专利]语法纠错模型训练方法、装置和语法纠错方法-CN202210415690.1在审
发明人：赖少鹏;周青宇;曾嘉莉;王子禛;李超 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-04-20 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06F40/253 文献下载
摘要：本申请涉及一种语法纠错模型训练方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品，以及一种语法纠错方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。语法纠错模型训练方法在获取原始平行语句后；对病句中的语法错误进行逐步改正，直到得到语法正确的改正句，并将每一次改正所得到的存在部分语法错误的语句作为阶段改正句；进而确定各阶段改正前后所对应的改正前语句以及改正后语句所构成的构造平行数据；将原始平行语句与构造平行数据作为模型训练数据对初始语法纠错模型进行训练，得到目标语法纠错模型。由于构造出的数据都是通过现有数据进行构造，保证了训练数据的可靠性，从而可以有效提高目标语法纠错模型的识别准确率。
语法纠错模型训练方法装置

[发明专利]可分解变分自动编码器句子表示中的切分语法和语义-CN202110267233.8有效
发明人：李定成;任绍刚;李平 -专利权人：百度（美国）有限责任公司
申请日： 2021-03-11 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06F40/253 文献下载
摘要：本文描述了被称为可分解变分自动编码器(DecVAE)的框架的实施例，其通过使用Kullback‑Leibler(KL)分歧的总相关惩罚来对语法和语义进行解缠处理。原始VAE的KL发散项被分解，使得所生成的隐藏变量可以以清晰的、和可解释的方式被分离。对各种语义相似性和句法相似性数据集评估DecVAE模型的实施例。实验结果表明，DecVAE模型的实施例在句法表示和语义表示之间的解缠处理方面实现了现有技术(SOTA)的性能。
可分解自动编码器句子表示中的切分语法语义

[发明专利]测试语料生成方法、装置及电子设备-CN202010274561.6有效
发明人：宋雨 -专利权人：中国银行股份有限公司
申请日： 2020-04-09 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06F40/253 文献下载
摘要：本发明提供一种测试语料生成方法、装置及电子设备，其中方法包括：获取业务功能点线上的历史测试语料；确定所述历史测试语料中与所述业务功能点对应的语法结构和词汇集；判断所述业务功能点对应的语法结构白名单中是否包含所述语法结构；若包含，则从所述业务功能点的同义词库中分别查询所述词汇集中各个词汇一一对应的各个同义词汇集；基于所述各个同义词汇集和所述语法结构组建多个同义短语；利用所述各个同义短语分别替换所述历史测试语料中的所述词汇集，获得所述业务功能点的多条测试语料。本发明按照此方式由一条线上真实的历史测试语料，扩展出多条测试语料，大大丰富测试语料库。
测试语料生成方法装置电子设备

[发明专利]一种英文语法批改方法及装置-CN202010113315.2有效
发明人：黄磊;郭伟 -专利权人：云知声智能科技股份有限公司
申请日： 2020-02-24 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06F40/253 文献下载
摘要：本发明公开了一种英文语法批改方法及装置。所述方法包括：获取待批改数据；获取目标transformer模型及预设语法规则；根据所述目标transformer模型及所述预设语法规则对所述待批改数据进行批改，以得到批改结果。通过本发明的技术方案，得到的批改结果准确性高。
一种英文语法批改方法装置

[发明专利]语法纠错方法及电子设备-CN202310981440.9在审
发明人：袁莉萍;曹瀚楠;张雨辰 -专利权人：北京有竹居网络技术有限公司;脸萌有限公司
申请日： 2023-08-04 - 公布日： 2023-10-17 - 主分类号： G06F40/253 文献下载
摘要：本公开涉及语法纠错方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。该方法包括：获取经训练的语法纠错模型，经训练的语法纠错模型包括经训练的修正器，其中经训练的修正器是在初始修正器和初始批评器的基础上通过联合训练得到的，并且其中初始修正器是通过无监督方法生成的；以及将待处理的语句输入到经训练的语法纠错模型，得到输出的经纠错语句。以此方式，本公开可以通过无监督训练方法得到初始修正器，并基于初始修正器生成初始批评器，进而可以通过联合训练得到经训练的修正器。该训练过程无需依赖于人工标注，从而能够极大地降低人力和物力成本，提升了模型训练的效率。
语法纠错方法电子设备

[发明专利]一种基于改进BERT-CNN的电力变压器故障识别方法及系统-CN202310663958.8在审
发明人：黄建业;雷龙武;郑州;刘冰倩;廖飞龙;武欣欣;林爽;谢炜;周晨曦;李书芳;邢彦元;侯雪峰 -专利权人：国网福建省电力有限公司电力科学研究院;北京邮电大学
申请日： 2023-06-06 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06F40/253 文献下载
摘要：本发明提供一种基于改进BERT‑CNN的电力变压器故障识别方法及系统，所述方法的步骤包括：接收运维文档数据，对所述运维文档数据进行分词处理，得到运维词语；将每个所述运维词语数据均输入到预设的BERT模型中，所述BERT模型输出对应每个运维词语的词语向量；将全部所述词语向量组合为初始词语矩阵，将所述初始词语矩阵分别输入到CNN模型的多个通道中，所述CNN模型中每个通道均设置有卷积层和池化层，由每个所述池化层输出更新词语矩阵；将每个通道输出的所述更新词语矩阵进行组合，并输入到所述CNN模型中的全连接层，所述全连接层输出对应每种电力变压器故障的参数，以最大的参数对应的电力变压器故障作为输出故障。本方法能精准识别电力变压器故障。
一种基于改进 bert cnn 电力变压器故障识别方法系统

[发明专利]基于自注意力机制方面术语提取系统、方法、介质、终端-CN202110949000.6有效
发明人：石俊杰;王茜 -专利权人：重庆大学
申请日： 2021-08-18 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06F40/253 文献下载
摘要：本发明属于自然语言处理技术领域，公开了一种基于自注意力机制方面术语提取系统、方法、介质、终端，包括：词嵌入层利用词性标注工具进行语句中各个单词的词性，并输出句中每一个词的词性词向量表示；第一BiReGU层对句子每一个单词的前文信息和后文信息进行处理，挖掘上下文信息，计算隐藏状态；单词注意力计算层分配不同的权重，为句子的每个单词生成不同的权重向量，并加权求和得到上下文向量；第二BiReGU层基于得到的权重向量与词嵌入相结合进行全局特征信息的提取；全连接层对提取信息进行处理；CRF层进行方面术语的标记，提取得到相应的方面术语。本发明能够有效、准确的进行方面术语的提取。
基于注意力机制方面术语提取系统方法介质终端

[发明专利]一种基于句法分析的句子语法纠错方法及系统-CN202211701494.7有效
发明人：车万翔;孙博;王一轩;朱庆福;张斯尧 -专利权人：广东南方网络信息科技有限公司
申请日： 2022-12-29 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06F40/253 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于句法分析的句子语法纠错方法及系统，方法包括通过基础预训练模型将无标注语料进行编码，获得第一句子向量，根据无标注语料和词语依存关系，将第一句子向量进行依存预测模型预训练，获得依存预测模型；根据第一预设规则，将无标注语料的单词进行掩码替换，获得掩码语料，将掩码语料进行掩码语言模型训练，获得掩码语言模型；根据文本编码器、依存预测模型和掩码语言模型，建立句法加强文本编码器；通过句法加强文本编码器将待纠错句子进行句子编码，获得第二句子向量；通过句法解码器对第二句子向量进行解码，获得待纠错句子对应的纠正句子。本实施例增强语法分析感知和语义表示能力，提高句子语法纠错的准确性。
一种基于句法分析句子语法纠错方法系统

[发明专利]不同数据库的兼容方法、装置、计算机设备及存储介质-CN202310965911.7在审
发明人：陈剑 -专利权人：金篆信科有限责任公司
申请日： 2023-08-02 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G06F40/253 文献下载
摘要：本发明公开了不同数据库的兼容方法、装置、计算机设备及存储介质，涉及数据库技术领域，其中，所述方法包括：在目标数据库的CN配置文件中选择与目标应用相对应的CN兼容模式；对所述目标应用的SQL进行解析，检查所述SQL是否符合所述CN兼容模式下的语法规则；若所述SQL符合所述CN兼容模式下的语法规则，则对所述SQL进行改造，使其与所述CN兼容模式下的通用函数库进行对应；基于改造完成后的所述SQL，实现所述目标应用对于所述目标数据库的兼容。通过本发明的方法可解决现有技术中，通过中间件来实现应用程序内数据库兼容的方式稳定性不足，易受网络及环境因素限制的问题。
不同数据库兼容方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]一种基于人工智能的自动纠错方法-CN202310253175.2在审
发明人：朱宁 -专利权人：上海蓝鹇信息科技有限公司
申请日： 2023-03-16 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G06F40/253 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于人工智能的自动纠错方法，包括如下步骤：S1、构建中文纠错数据集；S2、输入中文文章；S3、预处理：a、对中文文章中的数字进行格式统一，b、对中文文章进行中文分词，c、对中文文章进行拼音转换，d、对中文文章进行词典构建；S4、判断中文文章是否存在R、M、S、W错误，本发明过以语言模型作为基础，判断一句话是否符合人们日常的用语习惯，并利用N‑gram模型并结合CRF实现了常规错误类型的语法纠正，对于N‑gram中存在零概率的问题，选择了线性插值平滑技术，通过低阶N‑gram模型对高阶N‑gram模型实施线性插值缓解了这一问题，使得准确率和召回率明显提高，通过两种模型的混合使用提高了纠错的准确率。
一种基于人工智能自动纠错方法

[发明专利]一种基于自然语言处理的文本自动结构化方法和系统-CN201910126552.X有效
发明人：李东珂;马也驰 -专利权人：上海颐为网络科技有限公司
申请日： 2019-02-20 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G06F40/253 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于自然语言处理的文本自动结构化方法和系统，能够将文本文档的内容(包括文档自带序号标注错误甚至文档没有自带序号)进行自动结构化处理以转化成结构化的知识体系。其技术方案为：输入需要自动结构化处理的原始文本；利用经训练的神经网络模型对原始文本进行处理，生成有编码形式的长序列文本；通过在有编码形式的含有序号的长序列文本中查找对应编码来自动结构化文本；查找自动结构化文本中对应的编码符号，按照前后两个编码之间的关系和编码的含义将编码符号替换为相应的序号。
一种基于自然语言处理文本自动结构方法系统

[发明专利]一种语法转换方法、装置、电子设备、存储介质及产品-CN202310693563.2在审
发明人：陈良龙 -专利权人：中国建设银行股份有限公司;建信金融科技有限责任公司
申请日： 2023-06-12 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06F40/253 文献下载
摘要：本发明公开了一种语法转换方法、装置、电子设备、存储介质及产品，涉及数据处理技术领域。该语法转换方法，包括：识别并提取待转换存储过程文件中目标对象对应的对象描述语句；根据预设脚本语言类型和对象描述语句对应的语句类型确定对应的语法转换格式和语法转换顺序；基于语法转换顺序依次将对象描述语句自动转换为语法转换格式对应的目标脚本语言。本发明实施例，通过确定待转换存储过程文件中目标对象对应的对象描述语句、语法转换格式和语法转换顺序，将待转换存储过程文件转换为目标脚本语言，实现待转换存储过程文件的语法自动化转换，减少人工转换待转换存储过程文件语法的工作量，同时统一语法转换规范，提升用户的使用体验。
一种语法转换方法装置电子设备存储介质产品

[发明专利]一种基于泛化因果网络的语言模型生成方法、设备及介质-CN202310534521.4在审
发明人：王华杰 -专利权人：济南云微软件科技有限公司
申请日： 2023-05-10 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06F40/253 文献下载
摘要：本申请提供了一种基于泛化因果网络的语言模型生成方法、设备及介质，属于语法分析技术领域。该方法对待处理语句进行事件预处理，以得到共指消解数据。基于待处理语句、共指消解数据及预设的事件词典逻辑优先级列表，匹配得到事件序列；将Token序列及事件序列进行对齐处理，以使Token序列与共指消解数据映射至同一向量空间，得到初始泛化因果语言模型。基于语言模型MLM及学习上下文关系NSP，对初始泛化因果语言模型进行预训练，以将模型使用的调用接口标识发送至用户终端。解决当前语言模型完成因果推理，需要进行微调，微调过程繁琐，且过程耗时，影响语言模型使用人员的使用体验及利用模型完成任务的效率的技术问题。
一种基于泛化因果网络语言模型生成方法设备介质

[发明专利]一种搜索意图识别方法、构建预测模型的方法和电子设备-CN202211214525.6在审
发明人：邱李晴 -专利权人：荣耀终端有限公司
申请日： 2022-09-30 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06F40/253 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种搜索意图识别方法、构建预测模型的方法和电子设备，该搜索意图识别方法包括：从搜索文本中提取至少一个n元语法词；将至少一个n元语法词作为预测模型的输入数据，通过预测模型输出搜索文本的意图。其中，预测模型包括n元语法概率模型，文本分类模型和自注意力模型。根据自注意力模型输出的权重能够对n元语法概率模型输出的意图概率进行修正，基于修正后的意图概率生成的搜索文本意图比n元语法概率模型输出的意图概率更加准确。
一种搜索意图识别方法构建预测模型电子设备

[发明专利]一种基于主动学习和强化学习的规则主观度量方法及装置-CN202310684349.0在审
发明人：谢珉;王尧舒;樊文飞 -专利权人：深圳计算科学研究院
申请日： 2023-06-09 - 公布日： 2023-09-08 - 主分类号： G06F40/253 文献下载
摘要：本申请提供了一种基于主动学习和强化学习的规则主观度量方法及其装置，获取第一样本训练数据集和第二样本训练数据集；通过第一样本训练数据集构建规则主观度量模型，建立样本规则对与用户喜好程度标注之间的第一对应关系；通过第二样本训练数据集构建得分上界预测模型，建立样本训练规则与样本最大主观得分之间的第二对应关系；获取目标数据集，通过第一对应关系和第二对应关系确定目标数据集中包含的目标规则对应的用户当前喜好程度，并依据用户当前喜好程度将目标规则进行排序。本申请基于主动学习的技术，利用用户的少量标注学习用户对于规则的喜好，形成规则的主观度量，使得基于主观度量得分较高的规则，能够充分满足用户的定制化需求。
一种基于主动学习强化规则主观度量方法装置

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