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]一种对话处理方法及装置-CN202011551191.2有效
  • 李世杰;陈彧;燕鹏;陈欢;包梦蛟;钱瑞峰 - 北京三快在线科技有限公司
  • 2020-12-24 - 2023-07-21 - G06F16/33
  • 本说明书公开了一种对话处理方法及装置,可先接收用户的待处理语音数据。其次,根据当前会话过程中已交流的语音数据,确定第一会话特征。并根据该待处理语音数据、已采用的会话策略以及该用户的画像信息,确定聚合特征。之后,将该第一会话特征与该聚合特征输入策略选择模型,确定目标策略。再将该第一会话特征、该聚合特征以及该目标策略对应的若干回复语句输入语句选择模型,确定目标语句。最后将该目标语句对应的回复语音数据发送至该终端。基于第一会话特征以及融合用户画像的聚合特征,通过策略选择模型确定采用的目标策略,并进一步通过语句选择模型确定回复的目标语句,使得回复的目标语句更符合用户需要,达到更好的服务效果。
  • 一种对话处理方法装置
  • [发明专利]一种无菌包装装置及其方法-CN202111248208.1有效
  • 包梦蛟 - 梅州市瑞山天泉有限公司
  • 2021-10-26 - 2023-02-03 - B65B55/08
  • 本发明公开了一种无菌包装装置,包括框架,所述框架内通过传动辊安装有传送带,所述框架上安装有驱动传动辊转动的电机一。本申请中,灌装瓶在传送带上输送,夹紧件对灌装瓶固定之后,在电机二、皮带一、皮带二和皮带三的作用下,传动轴转动的同时,连接架将封堵件抬起,在推杆二的作用下,将灌装瓶推动至移动台的顶部,传动轴复位之后,封堵件再次对箱体的两侧封堵,氮气向箱体内部输送的过程中,空气通过单向阀向外排出,创造无菌环境,紫外线杀菌灯伸入至灌装瓶内部可对灌装瓶内部杀菌处理,相比现有技术中的灌装方式,可在灌装前进行杀菌处理,而且各步骤之间的连续性强,提高了生产效率。
  • 一种无菌包装装置及其方法
  • [发明专利]一种自动语音交互的方法及装置-CN202011598315.2有效
  • 包梦蛟 - 北京三快在线科技有限公司
  • 2020-12-29 - 2023-01-06 - G10L13/027
  • 本说明书公开了一种自动语音交互的方法及装置,并具体公开了,根据接收到的用户的语音信息,结合用户的用户画像、用户的历史业务记录,以及当前的业务对话中上一句回复语音对应的对话回复策略,确定针对接收到的用户的语音信息的对话回复策略,并根据确定的对话回复策略生成针对该用户的语音信息的回复语音,完成一次语音交互。如此,本说明书中的自动语音交互的方案,不仅能够实现智能语音对话,减少了人工的参与,同时还能够参考用户画像等信息,针对不同的用户灵活地采用不同的回复语音,提高业务对话的效率,便于业务的开展。
  • 一种自动语音交互方法装置
  • [发明专利]未知意图的识别方法、装置、设备及存储介质-CN202110297693.5有效
  • 包梦蛟 - 北京三快在线科技有限公司
  • 2021-03-19 - 2022-06-03 - G06F16/332
  • 本申请公开了一种未知意图的识别方法、装置、设备及存储介质,属于人工智能技术领域。该方法包括:调用意图识别模型对待识别样本意图识别失败时,得到意图未知样本;对意图未知样本的语义表征向量进行异常检测,得到样本的局部离群因子密度;响应于密度大于密度阈值,确定意图未知样本存在未知意图,意图未知样本用于通过人工标注新意图后对意图识别模型进行再次训练。该方法通过局部离群因子的异常检测对意图未知样本进行再次确认,筛选出真实存在未知意图的样本,以对意图识别模型的意图识别类型进行扩展训练;尤其针对智能客服场景,可以满足其新用户意图层出不穷,需要不断挖掘新用户意图、增加智能客服机器人所能够识别用户意图种类的需求。
  • 未知意图识别方法装置设备存储介质
  • [发明专利]一种语音意图识别方法及装置-CN202011493429.0在审
  • 李世杰;包梦蛟;陈欢;钱瑞峰 - 北京三快在线科技有限公司
  • 2020-12-16 - 2021-04-02 - G06F16/35
  • 本说明书公开了一种语音意图识别方法及装置。获取用户的语音数据,并确定其对应的文本数据,通过第一以及第二分支网络,分别确定第一以及第二特征向量。根据用户信息数据、用户行为数据以及历史交互数据中的至少一种,通过第三分支网络确定第三特征向量。将第一、第二以及第三特征向量进行融合得到的总特征向量,输入意图识别模型的中间分支网络,确定该中间分支网络输出的用户意图向量,将用户意图向量输入意图识别模型的各输出分支网络,得到各输出分支网络分别输出的各分类结果,并基于各分类结果确定用户的意图。可根据意图识别模型的各输出分支网络分别输出的分类结果,准确确定用户实际的意图,使基于该意图而执行的业务的效率更高。
  • 一种语音意图识别方法装置
  • [发明专利]一种样本选择方法、装置、存储介质及电子设备-CN202010724881.7在审
  • 包梦蛟 - 北京三快在线科技有限公司
  • 2020-07-24 - 2020-11-03 - G06K9/62
  • 本说明书公开了一种样本选择方法、装置、存储介质及电子设备,本说明书实施例引入识别模型,以其识别结果作为主动学习方法中多样性的度量,标注样本为历史样本和新增样本两种样本类型,使用训练集对样本类型识别模型进行训练,并采用训练后的识别模型对测试集中各样本进行识别,选取识别模型识别为新增样本类型的样本加入训练样本集,用于目标模型的更新,将基于多样性的样本选择从无监督学习方法转化为有监督学习方法,提高了样本选择的精度,在减小人工标注工作量的基础上选择出更有价值的样本,从而达到更优的模型训练效果。
  • 一种样本选择方法装置存储介质电子设备
  • [发明专利]一种诈骗短信识别方法及装置-CN201910112661.6有效
  • 李建欣;包梦蛟;唐彬;闫昊;彭浩 - 北京航空航天大学
  • 2019-02-13 - 2020-08-28 - H04W4/14
  • 本申请公开了一种诈骗短信识别方法及装置,包括:数据获取阶段,获取短信样本对应的多个特征字段,确定所述多个特征字段分别对应的类型;基于所述多个特征字段分别对应的类型,将所述多个特征字段输入到短信识别神经网络的不同分支中;模型训练阶段,基于短信识别标签信息,使用梯度下降算法,对所述短信识别神经网络进行训练;模型预测阶段,利用所述短信识别神经网络的不同分支对不同类型的特征字段进行处理,基于神经网络的正向传播,结果得到短信识别预测结果。
  • 一种诈骗短信识别方法装置
  • [发明专利]文本分类方法及装置-CN201710642105.0有效
  • 彭浩;李建欣;何雨;刘垚鹏;包梦蛟;宋阳秋;杨强 - 广州市香港科大霍英东研究院
  • 2017-07-31 - 2020-07-17 - G06F16/35
  • 本发明公开的文本分类方法及装置,通过接收多个已知类别的训练文本,将所述训练文本进行预处理后,采用词的共现关系构造所述训练文本的图结构,根据所述训练文本的图结构,通过反向传播算法对所述卷积神经网络的参数进行训练,获得训练后的所述卷积神经网络,然后接收输入的待分类文本,将所述待分类文本进行预处理后,采用词的共现关系构造所述待分类文本的图结构,再根据所述待分类文本的图结构,通过训练后的所述卷积神经网络预测所述待分类文本的类别技术方案,应用卷积神经网络进行文本分类的问题,提高文本分类的准确性和可信度。
  • 文本分类方法装置
  • [发明专利]文本分类方法及装置-CN201710639782.7有效
  • 彭浩;李建欣;何雨;刘垚鹏;包梦蛟;宋阳秋;杨强 - 广州市香港科大霍英东研究院
  • 2017-07-31 - 2020-03-31 - G06F16/35
  • 本发明实施例公开了一种文本分类方法及装置,其中,所述方法包括步骤:接收输入的待分类文本,将所述文本进行预处理后,构造所述待分类文本的图结构,根据所述待分类文本的图结构构造若干个子图,将每一所述子图进行归一化处理;其中,所述待分类文本的图结构中,节点与所述待分类文本中的单词一一对应;以每一所述子图中的词向量表示作为已训练的神经网络的输入,根据所述神经网络的输出待分类文本的类别,本方案中各个子图具有非连续性、长距离的语义信息,通过神经网络可对各个子图的特征进行提取和融合,从而得到准确的文本分类结果。
  • 文本分类方法装置
  • [发明专利]基于增量学习的词向量生成方法和装置-CN201710022618.1有效
  • 张日崇;包梦蛟;刘垚鹏;彭浩;李建欣 - 北京航空航天大学
  • 2017-01-12 - 2019-10-08 - G06F17/27
  • 本发明实施例提供一种基于增量学习的词向量生成方法和装置。本发明基于增量学习的词向量生成方法,包括:获取原始语料库的词共现矩阵、新增语料库的词共现矩阵和所述原始语料库的训练结果参数,训练结果参数包括梯度值和第一矩阵分解结果;将原始语料库的训练结果参数作为新增语料库的初始训练参数;使用所述新增语料库的初始训练参数、所述原始语料库的词共现矩阵和所述新增语料库的词共现矩阵采用梯度下降算法迭代优化总目标函数,获取第二矩阵分解结果,所述第二矩阵分解结果为使得所述总目标函数极小化的解;根据所述第二矩阵分解结果获取多个词向量。本发明实施例可以有效减少生成词向量过程所消耗的时长。
  • 基于增量学习向量生成方法装置

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