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]模型的训练方法、语音意图识别方法、装置、设备及介质-CN202310686067.4在审
  • 王泽勋;冯明超;刘航 - 京东科技信息技术有限公司
  • 2023-06-09 - 2023-09-01 - G10L15/06
  • 本公开提供了一种语音意图识别模型的训练方法、装置、电子设备及介质,可以应用于人工智能技术领域。该方法包括:将音频样本输入至语音意图识别模型中,得到音频特征;将文本样本输入至文本意图识别模型中,得到文本特征,其中,文本样本是基于音频样本得到的,语音意图识别模型是基于文本意图识别模型得到的;基于音频特征和文本特征,得到第一蒸馏损失值和第二蒸馏损失值,其中,第一蒸馏损失值用于表征音频特征与文本特征之间的字节对齐差距,第二蒸馏损失值用于表征音频特征与文本特征之间的语义对齐差距;以及利用第一蒸馏损失值和第二蒸馏损失值训练语音意图识别模型,得到经训练的语音意图识别模型。
  • 模型训练方法语音意图识别装置设备介质
  • [发明专利]语言模型的训练方法和装置-CN202310512419.4在审
  • 黎陈;王佳;冯明超 - 京东科技信息技术有限公司
  • 2023-05-08 - 2023-08-18 - G06F18/214
  • 本发明公开了一种语言模型的训练方法和装置,涉及计算机技术领域。该方法的一具体实施方式包括:获取样本语句;生成所述样本语句的正例语句及第一负例语句;其中,所述正例语句与所述样本语句的语义相近,所述第一负例语句与所述样本语句的语义相反;利用语言模型,分别获取所述样本语句的样本特征、所述正例语句的正例特征及所述第一负例语句的第一负例特征;根据所述样本特征、所述正例特征及所述第一负例特征,确定对比损失;根据所述对比损失,对所述语言模型进行训练。该实施方式能够有效地优化训练语言模型,进而得到文本语句的高质量的语义特征。
  • 语言模型训练方法装置
  • [发明专利]一种语音识别的方法和装置-CN202310318553.0在审
  • 冯明超;黎陈;王佳;王佳;张政臣;陈蒙;何晓冬 - 京东科技信息技术有限公司
  • 2023-03-28 - 2023-07-21 - G10L15/26
  • 本发明公开了一种语音识别的方法和装置,涉及人工智能技术领域。该方法的一具体实施方式包括:根据第一文本数据对应的多个语音数据,通过语音识别模型生成多个第二文本数据;对于每一第二文本数据,在第二文本数据与第一文本数据不一致的情况下,通过第一文本数据和第二文本数据生成短语数据对;对所有短语数据对进行数据挖掘处理,生成易错短语对,并利用易错短语对优化语音识别模型;使用优化后的语音识别模型进行语音识别。该实施方式能够通过挖掘异常数据得到高质量的训练数据,降低优化模型所耗费的成本,提高优化模型的效率,并且在使用时可以提高语音识别模型的准确率和效率,从而优化人机语言交互系统的效果,提高用户的使用体验。
  • 一种语音识别方法装置
  • [发明专利]多意图识别方法、装置、电子设备及存储介质-CN202310377762.2在审
  • 覃杰;王泽勋;冯明超;陈蒙 - 京东科技信息技术有限公司
  • 2023-04-10 - 2023-07-14 - G06F16/35
  • 本公开提供一种多意图识别方法、装置、电子设备及存储介质,所述方法包括:获取单位批次待识别语料,其中,单位批次待识别语料包括第一预设数量的多意图待识别语料,多意图待识别语料包括单个意图标签;将单位批次待识别语料输入至多意图标签分类模型得到单位批次多意图语料,以使单位批次多意图语料的意图标签数量与意图标签期望值相对应,其中,单位批次多意图语料包括第一预设数量的多意图语料,多意图语料为进行多意图识别后的多意图待识别语料,多意图标签分类模型基于损失函数通过预训练得到,损失函数包括平均期望损失函数,平均期望损失函数根据意图标签期望值确定。通过本公开实现了可以自动、准确得对多意图标签进行全面标注。
  • 意图识别方法装置电子设备存储介质
  • [发明专利]模型训练方法、实体确定方法、装置、电子设备和介质-CN202211091272.8在审
  • 王泽勋;冯明超;陈蒙 - 京东科技信息技术有限公司
  • 2022-09-07 - 2023-06-09 - G06F40/295
  • 本公开的实施例公开了模型训练方法、实体确定方法、装置、电子设备和介质。该方法的一具体实施方式包括:获取训练样本和训练样本对应的样本标签;利用初始文本编码模型,对多个识别文本进行向量转换,以生成初始转换向量;将样本实体输入至初始实体编码模型,以生成初始实体编码向量;将初始转换向量和初始实体编码向量输入至初始匹配概率生成模型,以生成初始匹配概率;响应于确定初始匹配结果与样本标签不同,对初始文本编码模型、初始实体编码模型和初始匹配概率生成模型进行参数训练。该实施方式与人工智能有关,可以生成实体检索精准度更高的文本编码模型、实体编码模型和匹配概率生成模型。
  • 模型训练方法实体确定装置电子设备介质
  • [发明专利]实体追踪方法、装置、电子设备和存储介质-CN202210325699.3在审
  • 王泽勋;陈蒙;冯明超 - 京东科技信息技术有限公司
  • 2022-03-29 - 2022-08-12 - G06F16/332
  • 本公开提供一种实体追踪方法、装置、电子设备和存储介质,所述方法包括:根据获取的历史轮次会话特征获取历史轮次会话中的第一槽值对;根据获取的当前轮次会话特征获取当前轮次会话的当前轮次会话意图;获取时序特征,所述时序特征根据所述历史轮次会话和所述当前轮次会话的时间差得到;将所述第一槽值对、所述当前轮次会话意图和所述时序特征输入到预置的实体追踪模型中,得到所述第一槽值对的继承判断结果,以根据所述继承判断结果进行当前轮次会话的语义理解,其中,所述继承判断结果表征所述第一槽值对是否需要被继承到所述当前轮次会话中。本公开的技术方案可以提高实体追踪的准确性。
  • 实体追踪方法装置电子设备存储介质

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