“G06F40/279”专利分类搜索_专利查询_文献下载_出售_求购_买卖_交易

钻瓜专利网为您找到相关结果1148个，建议您升级VIP下载更多相关专利

[发明专利]基于深度交互融合的多文档阅读理解方法、装置及设备-CN202311079318.9在审
发明人：滕磊;全文斌;李霜;谢宇;刘耀澳;李佩;娄照辉 -专利权人：中电工业互联网有限公司
申请日： 2023-08-25 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06F40/279 文献下载
摘要：本申请涉及一种基于深度交互融合的多文档阅读理解方法，通过对目标问题以及各答复文件进行词嵌入处理，得到对应的目标问题特征向量集合以及各答复文件特征向量集合，通过模仿人类进行深层次阅读理解的过程，对目标问题特征向量集合以及各答复文件特征向量集合依次进行语义理解、问答交互、线索理解以及线索标注步骤后，在答复文件中获取问题答案。采用本方法可快速并精准的得到目标问题的答案。
基于深度交互融合文档阅读理解方法装置设备

[发明专利]对象识别方法、装置和存储介质及电子设备-CN202211521306.2在审
发明人：王明 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-11-30 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06F40/279 文献下载
摘要：本申请公开了一种对象识别方法、装置和存储介质及电子设备。其中，该方法包括：在获取与第一识别对象匹配的至少一个第一候选对象的情况下，基于第一编辑距离确定第一识别对象的第一识别数据；以及，在获取到第二识别对象、和与第二识别对象匹配的至少一个第二候选对象的情况下，基于第二编辑距离确定第二识别对象的第二识别数据；对第一识别数据与第二识别数据进行整合处理，得到目标识别数据，并基于目标识别数据从至少一个第一候选对象中确定出目标对象对应的目标识别对象，还可应用在人工智能场景中，可涉及图像识别、三维物体重建等技术。本申请解决了对象识别效率较低的技术问题。
对象识别方法装置存储介质电子设备

[发明专利]一种面向多语言大模型的词语表示学习方法-CN202310622720.0在审
发明人：曹海龙;杨沐昀;朱聪慧;赵铁军;徐冰;傅畅 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2023-05-30 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06F40/279 文献下载
摘要：本发明提出一种面向多语言大模型的词语表示学习方法。所述方法在表示能力上能够显著高于主流的静态和动态词向量模型。本发明突破性地将单语词的向量表示改进为多点的流形表示。这种新的框架有望增加词向量空间的整体容量，更好地应对一词多义与细微上下文含义变化的场景。从流形学习与模式匹配的这一观点出发，充分利用现有的语言模型，挖掘词的空间表征能力，提高词语表示空间的完整性，使语言空间和词空间具有形式统一的表示。
一种面向语言模型词语表示学习方法

[发明专利]一种基于数据增强和特征融合的电影评论情感分析方法-CN202311112045.3在审
发明人：陈行健;徐荣青;赵江 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2023-08-31 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06F40/279 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于数据增强和特征融合的电影评论情感分析方法，包括：将电影评论文本通过结合TF‑IDF算法和情感词典改进的EDA数据增强并进行预处理，经过Word2Vec模型得到文本的分布式表示，分别输入到带有分段最大池化的TextCNN模型和结合注意力机制的BiLSTM模型中，拼接后输入到softmax层完成情感分类。本发明有效地降低了因在数据增强时选取到关键词和情感词改变文本的原意和情感对分类准度的影响；此外提取了文本的局部特征信息和上下文信息，保留了部分位置信息，具备了获取多次出现强特征的特征信息的能力，注意力机制还可以将注意力放在一些关键词上，提高了电影评论文本情感分类准确率。
一种基于数据增强特征融合电影评论情感分析方法

[发明专利]信息抽取方法、信息抽取装置、电子设备及可读存储介质-CN202310936249.2在审
发明人：卢健 -专利权人：中国工商银行股份有限公司
申请日： 2023-07-27 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06F40/279 文献下载
摘要：本公开提供了一种信息抽取方法、信息抽取装置、电子设备及可读存储介质，可以应用于信息提取和金融技术领域。该方法包括获取待抽取的目标文本信息和待抽取的多个关键信息；在目标文本信息满足预设长度的情况下，基于预设分割规则对目标文本信息进行重叠式分割处理，得到多个文本信息片段；针对每个关键信息，根据多个文本信息片段和与关键信息对应的类型特征，生成与关键信息对应的输入特征；将输入特征输入关键信息预测模型，输出与关键信息对应的位置信息；基于位置信息，从输入特征中提取与关键信息对应的文本内容。
信息抽取方法装置电子设备可读存储介质

[发明专利]一种面向在轨资源的统一命名空间构建方法及装置-CN202310941905.8在审
发明人：嵩天;张嘉然 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2023-07-28 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06F40/279 文献下载
摘要：本发明提出一种面向在轨资源的统一命名空间构建方法及装置，以解决空天地网络中在轨资源异构、命名不统一的问题。方法包括：获取目标资源项的在轨资源描述清单；利用在轨资源描述清单构造目标资源项的在轨资源名称层次链；利用在轨资源名称层次链生成目标资源项的在轨资源名称；利用在轨资源名称维护在轨资源命名空间；应用在轨资源命名空间查找目标资源项检索路径，沿检索路径执行目标操作。上述方法能全面、准确和唯一地表示在轨资源静态类型及动态功能，更好地整合空天地网络中的在轨资源，从而支持在轨资源统一应用，提高在轨资源利用率和业务处理能力。
一种面向资源统一命名空间构建方法装置

[发明专利]意图识别方法、装置、设备、存储介质和程序产品-CN202310876392.7在审
发明人：刘涛;白杰;刘华杰;尚天顺 -专利权人：中国工商银行股份有限公司
申请日： 2023-07-17 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06F40/279 文献下载
摘要：本申请涉及一种意图识别方法、装置、设备、存储介质和程序产品，涉及人工智能技术领域。所述方法包括：获取初始话务文本数据，然后，根据初始话务文本数据以及文本意图识别网络，获取初始话务文本数据对应的多个候选意图，文本意图识别网络是利用多个样本话务文本数据对预训练网络进行微调训练得到的，各样本话务文本数据的意图标签是利用标签幂集的方式添加的，再根据多个候选意图，确定初始话务文本数据对应的多个目标意图。采用本方法能够提高意图识别的识别效率与可靠性。
意图识别方法装置设备存储介质程序产品

[发明专利]商品词识别模型的训练方法、装置、设备及存储介质-CN202211522354.3在审
发明人：康战辉 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-11-30 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06F40/279 文献下载
摘要：本申请公开了一种商品词识别模型的训练方法、装置、设备及存储介质，涉及人工智能技术领域。所述方法包括：获取商品词识别模型的多个训练样本；依据多个训练样本的头尾分布和难易分布，将多个样本文本划分为头部难样本集合、头部易样本集合、尾部难样本集合和尾部易样本集合；根据头部难样本集合、头部易样本集合、尾部难样本集合和尾部易样本集合分别对应的权重值，对各个集合分别对应的损失函数值进行加权求和，得到商品词识别模型的总损失函数值；根据总损失函数值对商品词识别模型的参数进行调整，得到完成训练的商品词识别模型。本申请能够使得商品词识别模型输出的商品词识别结果更加准确。
商品识别模型训练方法装置设备存储介质

[发明专利]一种文本信息处理方法、装置、设备及存储介质-CN202310372631.5在审
发明人：江旺杰;黄予 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-03-29 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06F40/279 文献下载
摘要：本申请公开了一种文本信息处理方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取待处理文本；将待处理文本输入错误类型识别模型进行错误类型识别，得到待处理文本中多个文字对应的错误类型识别信息，错误类型识别信息表征多个文字对应的音近错误识别情况和形近错误识别情况；将待处理文本和错误类型识别信息输入错别字纠错模型，基于目标文本语义特征，对待处理文本进行纠错处理，得到待处理文本对应的纠错文本，目标文本语义特征是在对待处理文本进行语义特征提取的过程中，基于错误类型识别信息对多个文字各自对应的文字语义特征进行层归一化处理得到的。利用本申请提供的技术方案可以进行针对性、精准化地纠错解码，提升纠错文本的准确性。
一种文本信息处理方法装置设备存储介质

[发明专利]信息抽取方法、装置、电子设备及存储介质-CN202110912810.4有效
发明人：魏谨谦;施鹏;姚后清;吴广发 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2021-08-10 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06F40/279 文献下载
摘要：本公开提供了一种信息抽取方法、装置、电子设备及存储介质，涉及计算机技术领域，尤其涉及文本处理技术领域。具体实现方案为：获取待处理的数据内容；将该数据内容输入至预先训练完成的目标网络模型，得到输出结果；其中，所述目标网络模型是基于样本集进行有监督训练所得到的序列标注模型；所述样本集包括多个正样本和多个负样本，所述正样本为设置有标注信息的样本语句，所述负样本为未设置有所述标注信息的样本语句，所述标注信息用于表征语句中存在的实体以及所存在实体的实体描述；基于所述输出结果，确定所述数据内容中的目标实体和所述目标实体的实体描述。
信息抽取方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种意图获取方法及系统-CN201910186086.4有效
发明人：魏誉荧 -专利权人：广东小天才科技有限公司
申请日： 2019-03-12 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06F40/279 文献下载
摘要：本发明属于数据处理领域，公开了一种意图获取方法及系统，其方法包括：获取语料集，所述语料集包括多条语料；根据所述语料集生成正则表达式库，所述正则表达式库包括至少一个正则表达式；根据所述语料集中的语料生成意图知识图谱；获取用户输入的当前信息；根据所述正则表达式库中的正则表达式识别所述当前信息的当前意图；根据所述当前意图和所述意图知识图谱确定与所述当前意图对应的相关意图。本发明根据之前建立的意图知识图谱和当前意图获取到与当前意图相关的意图，从而更全面的为用户推荐相关的内容，方便用户获取更多信息，简化用户的搜索过程，进而提高用户的使用体验。
一种意图获取方法系统

[发明专利]一种基于自然语言处理技术的离散文本识别方法-CN202311164234.5在审
发明人：赵志庆;侯玉柱;王印强;董席峰;张雨铭威;张昊 -专利权人：戎行技术有限公司
申请日： 2023-09-11 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06F40/279 文献下载
摘要：本发明涉及离散文本识别领域，具体涉及一种基于自然语言处理技术的离散文本识别方法，包括：S1、获取待识别文本数据进行初始筛选处理得到待识别筛选文本数据；S2、利用所述待识别筛选文本数据基于自然语言处理技术得到待识别筛选文本数据的分类处理结果；S3、利用所述待识别筛选文本数据的分类处理结果得到离散文本识别结果，将现有数据与历史数据相互结合验证各模型的输出准确性，在神经网络的基础上考虑实际应用环境，方案整体逻辑自洽，在模型训练的过程中也实现了内部循环，保证结果的输出，采用了适用范围更广的神经网络算法，显著减少特征提取维度和计算复杂度，提高识别效率。
一种基于自然语言处理技术离散文本识别方法

[发明专利]政务领域大模型可信文本生成方法、装置及存储介质-CN202311176752.9在审
发明人：蔡惠民;曹扬;董厚泽;支婷;洒科进;闫盈盈 -专利权人：中电科大数据研究院有限公司
申请日： 2023-09-13 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06F40/279 文献下载
摘要：本申请公开了一种政务领域大模型可信文本生成方法、装置及存储介质。本申请方法包括：构建问题数据以及对应的知识数据；将问题数据以及知识数据构建成可控Prompt模板；将问题数据插入至预先配置的空白Prompt模板中，得到语义近似Prompt模板；将语义近似Prompt模板输入至目标大模型中，得到语义近似问题数据，语义近似问题数据与问题数据语义近似；将可控Prompt模板、问题数据、知识数据以及语义近似问题数据按照不同的组合方式构建映射数据集；以映射数据集作为目标大模型的输入，对目标大模型进行微调；在使用微调后的目标大模型时，将目标大模型输出的实时答案输入至预先构建的判别过滤器中执行负面判别，并将判别后的内容向用户输出。
政务领域模型可信文本生成方法装置存储介质

[发明专利]用于模型训练的样本筛选方法、装置、设备及存储介质-CN202011407811.5有效
发明人：计云杰;戴岱;肖欣延 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2020-12-04 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06F40/279 文献下载
摘要：本申请公开了一种用于模型训练的样本筛选方法、装置、设备及存储介质，涉及自然语言处理领域。其中，模型用于识别各样本中包含的预测实体词，以及识别预测实体词分别属于各实体类别的概率，具体实现方案为：通过获取实体词的集合，对集合中的实体词，根据模型输出的对应实体词属于各实体类别的概率，以根据实体词属于预测类别的第一概率与属于标注类别的第二概率之间的差值，从集合中确定噪声词，以删除噪声词所属的样本，由此，基于模型输出的实体词属于预测类别的第一概率和属于标注类别的第二概率，筛选出集合中的噪声词，以筛选出包含有噪声词的样本，从而有利于提高了模型训练的准确度。
用于模型训练样本筛选方法装置设备存储介质

[发明专利]一种基于双向树型标注方法的实体关系联合抽取方法-CN202311022054.3有效
发明人：杨莉;王平;周颖;郑茜子;陈超阳;罗旭坤 -专利权人：北京大学第一医院;北京大学
申请日： 2023-08-15 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06F40/279 文献下载
摘要：本发明涉及智能医疗领域的知识图谱的自动化构建，更具体地，涉及一种基于双向树型标注方法的实体关系联合抽取方法。包括：获取待预测文本；将所述待预测文本中的关系与预定义关系类型集合匹配；当匹配结果为是时，将所述待预测文本输入全监督模块中，得到待预测文本中的每个词的标注序列；当匹配结果为否时，将所述待预测文本和少量对应关系的标注样本分别输入小样本模块中，得到待预测文本中的每个词的标注序列；基于所述待预测文本中的每个词的标注序列还原出待预测文本的关系结构图，并抽取关系结构图中的三元组集合。本申请在不增加过多标注数量和时间开销的情况下，提高抽取的准确率和召回率。
一种基于双向标注方法实体关系联合抽取

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 1148 条