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[发明专利]表格识别方法、装置及计算机可读存储介质-CN202210220042.0在审
发明人：丁磊;董滨;姜珊珊;张佳师;张永伟 -专利权人：株式会社理光
申请日： 2022-03-08 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06V30/412 文献下载
摘要：本发明实施例提供了表格识别方法、装置及计算机可读存储介质。本发明实施例提供的表格识别方法，包括：获取表格图片的图像视觉特征和文字内容特征；对所述表格图片的图像视觉特征和文字内容特征进行融合，得到第一融合特征，并根据所述第一融合特征进行识别得到表格结构；根据所述表格结构，对所述表格图片进行文字识别，得到表格文字内容。本发明能够提高表格识别的准确性。
表格识别方法装置计算机可读存储介质

[发明专利]一种提取字形特征的方法、装置及设备-CN201810128376.9有效
发明人：童毅轩;张永伟;董滨;姜珊珊;张佳师 -专利权人：株式会社理光
申请日： 2018-02-08 - 公布日： 2023-08-11 - 主分类号： G06F40/279 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种提取字形特征的方法、装置及设备，涉及文字处理技术领域，用以提高提取字形特征的性能。所述方法包括：对待处理数据进行预处理；获取预设大小的字形特征提取窗口，其中，所述字形特征提取窗口的大小在提取字形特征的过程中保持不变；利用所述字形特征提取窗口，从预处理后的待处理数据中提取字形特征。本发明实施例可提高提取字形特征的性能。
一种提取字形特征方法装置设备

[发明专利]机器阅读理解方法、装置及计算机可读存储介质-CN202111045757.9在审
发明人：肖天雄;程瑞;董滨;姜珊珊;张佳师 -专利权人：株式会社理光
申请日： 2021-09-07 - 公布日： 2023-03-14 - 主分类号： G06F40/284 文献下载
摘要：本发明实施例提供了机器阅读理解方法、装置及计算机可读存储介质。本发明实施例提供的机器阅读理解方法，将子词的自注意力信息互注意力信息相结合，融入到子词的融合向量中，使得融合向量中包含了更多的语义交互信息，这样，解码器可以基于更有表达性的交互信息预测答案，从而能够提高答案预测的准确性。另外，本发明实施例还将词边界信息融入到子词的融合向量中，使得预测出的答案边界更加准确，从而提升了模型的预测性能。
机器阅读理解方法装置计算机可读存储介质

[发明专利]多标签分类方法、装置及可读存储介质-CN202110339968.7在审
发明人：罗璐;丁磊;姜珊珊;董滨;张佳师 -专利权人：株式会社理光
申请日： 2021-03-30 - 公布日： 2022-10-04 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本申请公开了一种多标签分类方法、装置及可读存储介质，涉及数据处理技术领域，以提高预测的标签的顺序的准确性。该方法包括：获取待处理文本；将所述待处理文本作为多标签分类模型的输入，运行所述多标签分类模型，得到所述待处理文本所包括的标签，其中，所述标签包括有顺序信息；其中，所述多标签分类模型是基于文本所包括的标签的顺序信息训练得到的。本申请实施例可以提高预测的标签的顺序的准确性。
标签分类方法装置可读存储介质

[发明专利]预训练语言模型的微调方法、装置及计算机可读存储介质-CN202011529711.X在审
发明人：肖天雄;童毅轩;董滨;姜珊珊;张佳师 -专利权人：株式会社理光
申请日： 2020-12-22 - 公布日： 2022-07-08 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种预训练语言模型的微调方法、装置及计算机可读存储介质，属于自然语言处理技术领域。所述预训练语言模型的微调方法包括：获得一预先训练好的预训练语言模型，确定所述预训练语言模型中每个编码层的梯度阈值；对所述预训练语言模型进行训练，并在所述训练过程中每次更新任一编码层的模型参数之前，计算所述任一编码层的梯度范数；根据所述任一编码层的梯度范数是否小于所述任一编码层的梯度阈值，确定本次是否需要更新所述任一编码层的模型参数。本发明能够在保留预训练语言模型的通用语言知识和训练获得适用于下游任务的模型中取得较好的折中，使得模型能够保留较多的通用语言知识，提高模型的性能。
训练语言模型微调方法装置计算机可读存储介质

[发明专利]实体文本的序列标注方法、装置及计算机可读存储介质-CN202011340269.6在审
发明人：童毅轩;张永伟;董滨;姜珊珊;张佳师 -专利权人：株式会社理光
申请日： 2020-11-25 - 公布日： 2022-05-27 - 主分类号： G06F40/295 文献下载
摘要：本发明提供了一种实体文本的序列标注方法、装置及计算机可读存储介质，属于自然语言处理技术领域。本发明的实体文本的序列标注方法，包括：确定目标文本的实体文本的起始位置，目标文本为待识别实体标签的文本；根据目标文本的实体文本的起始位置生成第一矩阵，第一矩阵中的元素用以表示目标文本中每个词对其他词的可关注权重；利用第一矩阵生成命名实体识别模型，命名实体识别模型为对第一训练数据进行训练得到的，第一训练数据包括训练文本集合中每个文本对应的分词的向量，且训练文本集合中每个文本为标注实体标签的文本；将目标文本输入命名实体识别模型，输出目标文本对应的实体标签的概率分布。本发明的技术方案能够准确识别文本的实体标签。
实体文本序列标注方法装置计算机可读存储介质

[发明专利]特征分析方法、装置、设备、计算机可读存储介质-CN201710640826.8有效
发明人：童毅轩;张永伟;董滨;姜珊珊;张佳师 -专利权人：株式会社理光
申请日： 2017-07-31 - 公布日： 2022-02-18 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本发明提供了一种特征分析方法、装置、设备、计算机可读存储介质，属于数据处理技术领域。其中，特征分析方法，包括：从特征模板文件中提取出特征提取信息；根据所述特征提取信息将待处理数据聚合为多个特征组，并计算每一特征组的特征值；根据所述特征提取信息和每一特征组的特征值计算得到跨特征组的样本级特征值，并将各个特征组的特征值和所述样本级特征值进行拼接得到特征向量。本发明能够对数据进行特征分析，提取出特征向量。
特征分析方法装置设备计算机可读存储介质

[发明专利]实体识别方法、装置及计算机可读存储介质-CN202010529462.8在审
发明人：廖澍锴;丁磊;张佳师;姜珊珊;张永伟 -专利权人：株式会社理光
申请日： 2020-06-11 - 公布日： 2021-12-17 - 主分类号： G06F40/295 文献下载
摘要：本发明提供了一种实体识别方法、装置及计算机可读存储介质。本发明提供的实体识别方法，包括：获取待识别的文本；利用预先训练的语言模型将所述待识别的文本转换为词向量；将所述词向量输入预先训练的融入句法依赖信息的图注意力模型中，得到实体边界信息；根据所述实体边界信息确定所述待识别的文本的里层实体和外层实体；利用预先训练的实体类型分类模型识别所述里层实体和所述外层实体的类型。本发明的技术方案能够提高实体识别的精度和准确率，增大实体识别应用的范围。
实体识别方法装置计算机可读存储介质

[发明专利]机器阅读理解模型的训练方法、装置及可读存储介质-CN202010535636.1在审
发明人：肖天雄;童毅轩;董滨;姜珊珊;张佳师 -专利权人：株式会社理光
申请日： 2020-06-12 - 公布日： 2021-12-17 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明提供了一种机器阅读理解模型的训练方法、装置及可读存储介质。本发明提供的机器阅读理解模型的训练方法，在机器阅读理解模型的训练过程中，通过融入答案边界附近的停用词的概率信息，可以以较少的训练时间，训练得到性能较好的机器阅读理解模型，进而提高了训练得到的模型对答案预测的准确性。
机器阅读理解模型训练方法装置可读存储介质

[发明专利]命名实体识别的训练方法、装置及计算机可读存储介质-CN202010471116.9在审
发明人：张永伟;丁磊;姜珊珊;董滨;张佳师 -专利权人：株式会社理光
申请日： 2020-05-28 - 公布日： 2021-12-03 - 主分类号： G06F40/295 文献下载
摘要：本发明提供了一种命名实体识别的训练方法、装置及计算机可读存储介质。本发明提供的命名实体识别的训练方法，在命名实体识别的训练过程中，使用自注意力机制自动字的词边界特征，从而无需依赖其他分词工具或词典就可以在命名实体识别中引入词边界特征信息，简化了命名实体识别的实现，提高了训练得到的模型对命名实体识别的识别效率和识别准确性。
命名实体识别训练方法装置计算机可读存储介质

[发明专利]实体链接方法、装置及可读存储介质-CN202010457160.4在审
发明人：丁磊;童毅轩;张佳师;姜珊珊;张永伟 -专利权人：株式会社理光
申请日： 2020-05-26 - 公布日： 2021-11-30 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种实体链接方法、装置及可读存储介质，涉及实体链接技术领域，以降低实体链接的成本。该方法包括：获取输入的语句，其中，所述输入的语句中包括实体称谓；生成所述实体称谓的候选实体集；将所述实体称谓链接到所述候选实体集中的目标候选实体。本发明实施例可降低实体链接的成本。
实体链接方法装置可读存储介质

[发明专利]位置信息的融合方法、装置及计算机可读存储介质-CN202010238604.5在审
发明人：童毅轩;张永伟;董滨;姜珊珊;张佳师 -专利权人：株式会社理光
申请日： 2020-03-30 - 公布日： 2021-10-01 - 主分类号： G06F40/289 文献下载
摘要：本发明提供了一种位置信息的融合方法、装置及计算机可读存储介质。本发明提供的位置信息的融合方法，包括：对输入语句进行分词处理，得到所述输入语句中的词的第一序列，生成所述第一序列中的词的绝对位置信息；对所述第一序列中的词进行拆分，获得包括子词的第二序列，根据所述子词在所述第一序列中所属的词的绝对位置信息，生成所述第二序列中子词的位置信息；将所述第二序列中子词的位置信息融合到自注意力模型中，进行模型训练或模型预测。本发明在自注意力模型中引入子词拆分算法后，在模型输入特征中融合基于词绝对位置的词位置信息，可以使得后续任务能够获得更为准确的位置信息，提高模型的准确性。
位置信息融合方法装置计算机可读存储介质

[发明专利]一种样本数据的生成方法、装置及计算机可读存储介质-CN201910875573.1在审
发明人：丁磊;童毅轩;张佳师;姜珊珊;张永伟 -专利权人：株式会社理光
申请日： 2019-09-17 - 公布日： 2021-03-19 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供了一种样本数据的生成方法、装置及计算机可读存储介质。其中，本发明实施例提供的样本数据的生成方法，包括：生成推荐系统的至少两个弱监督推荐模型；通过训练神经网络模型，学习所述至少两个弱监督推荐模型间的依赖关系；利用训练得到的所述神经网络模型，对样本数据进行重新标注，得到更新后的样本数据。本发明实施例能够利用多个弱监督推荐模型间的依赖关系，提升样本数据的标签质量，进而可以改善基于该样本数据训练得到的推荐模型的性能。
一种样本数据生成方法装置计算机可读存储介质

[发明专利]深度学习任务的处理方法、装置及计算机可读存储介质-CN201910701940.6在审
发明人： 张佳师;姜珊珊;董滨;丁磊;童毅轩 -专利权人：株式会社理光
申请日： 2019-07-31 - 公布日： 2021-02-02 - 主分类号： G06F9/455 文献下载
摘要：本发明提供了一种深度学习任务的处理方法、装置及计算机可读存储介质。本发明实施例提供的深度学习任务的处理方法、装置及计算机可读存储介质，在每次模型训练之前导入足够的训练数据，基于已导入本地存储的训练数据进行模型的训练，在模型训练过程中，训练数据的读取和中间模型文件的保存都在本地存储进行，从而保证了模型训练的速度。另外，本发明实施例将模型训练的中间模型文件及时传输到网络存储设备中，可以减少或避免数据因异常事件发生丢失的情况，提高了训练过程的鲁棒性。另外，本发明实施例还可以动态优化本地存储到网络存储以及网络存储到本地存储的数据传输速度，避免对模型训练以及其他节点造成过多的影响。
深度学习任务处理方法装置计算机可读存储介质

[发明专利]共享词汇的选择方法、装置及存储介质-CN201910204303.8在审
发明人：童毅轩;张永伟;董滨;姜珊珊;张佳师 -专利权人：株式会社理光
申请日： 2019-03-18 - 公布日： 2020-10-16 - 主分类号： G06F40/242 文献下载
摘要：本发明提供了一种共享词汇的选择方法、装置及存储介质。本发明实施例提供的共享词汇的选择方法，可以选择出神经机器翻译模型的编码器和解码器端共用的共享词汇对，从而减少了模型参数，使得后续神经机器翻译模型的训练时间得以减少，还可以减少训练神经机器翻译模型所需要的数据量，另外，本发明可以提高训练得到的神经机器翻译模型的泛化能力，提高翻译性能。
共享词汇选择方法装置存储介质

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