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[发明专利]标点符号标注方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202110828958.X有效
发明人： 耿思晴;潘晟锋;文博;刘云峰 -专利权人：深圳追一科技有限公司
申请日： 2021-07-22 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G06F40/117 文献下载
摘要：本申请涉及一种标点符号标注方法、装置、计算机设备和存储介质。该方法包括：获取包括多组样本数据的训练数据集，每组样本数据中包括无标点的样本文本和对应的标点符号样本标签序列；根据各样本文本的文本长度，确定待训练的标点预测模型的卷积核数量和各卷积核的长度，对待训练的标点预测模型进行迭代训练，得到标点预测模型；标点预测模型中包括用于获取长距离的上下文信息的第一卷积核和用于获取短距离的上下文信息的第二卷积核；将无标点符号的待标注文本输入至标点预测模型中，输出对应于待标注文本的标点符号标签序列，并将待标注文本和标点符号标签序列整合，生成标注有标号符号的文本。采用本方法能为文本进行更为准确地预测标点符号。
标点符号标注方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]交互方法、装置、电子设备、存储介质及计算机程序产品-CN202111160972.3在审
发明人： 耿思晴;潘晟锋;文博;刘云峰 -专利权人：深圳追一科技有限公司
申请日： 2021-09-30 - 公布日： 2021-12-24 - 主分类号： G06F16/242 文献下载
摘要：本申请公开了一种交互方法、装置、电子设备、存储介质及计算机程序产品，涉及机器人技术领域，在用户与机器人客服交互时，获取用户的待交互语句，并将待交互语句输入已训练的多任务模型中，以得到待交互语句对应的目标属性，其中，目标属性包括实体和/或意图，再获取目标属性对应的目标数据库，从目标数据库中搜索待交互语句对应的应答内容，从而实现了一个模型处理多种任务，节约了模型的训练资源、缩短了模型的训练时长，将多个任务的模型合并成了一个多任务模型，节省了模型的存储空间。
交互方法装置电子设备存储介质计算机程序产品

[发明专利]误标注数据识别方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202110891701.9在审
发明人： 耿思晴;潘晟峰;文博;刘云峰 -专利权人：深圳追一科技有限公司
申请日： 2021-08-04 - 公布日： 2021-10-22 - 主分类号： G06F16/903 文献下载
摘要：本申请涉及一种误标注数据识别方法、装置、计算机设备和存储介质。该方法包括：对第一数据集增强得到第二数据集；向含有丢弃层的神经网络模型输入第二数据集进行模型训练，得到预测模型，根据第二数据集中每个子数据在训练过程中每一个训练时期下的第一损失值，得到每个子数据的第一损失平均值；通过预测模型基于第一数据集进行多次预测，在每次预测时，通过丢弃层丢弃预测模型中的部分神经元进行预测；根据每个子数据在每次预测时的第二损失值，得到每个子数据的第二损失平均值和损失方差值；根据第一损失平均值、第二损失平均值和损失方差值，对第一数据集中各子数据排序从而筛选误标注数据。本申请的方案能够提高误标注数据筛选的准确率。
标注数据识别方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]误标注数据筛选方法、装置及计算机存储介质-CN202010966461.X有效
发明人： 耿思晴;文博;刘云峰 -专利权人：深圳追一科技有限公司
申请日： 2020-09-15 - 公布日： 2021-02-19 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种误标注数据筛选方法、装置及计算机存储介质，用于准确地筛选出训练数据集中的误标注数据。本申请实施例方法包括：在获取到训练数据集之后，利用该训练数据集对网络模型进行训练，在训练过程中，当每一次训练数据集的准确率的变化量达到预设数值范围时，对网络模型进行初始化，从而可以阻止网络模型的过拟合，并在初始化之后继续利用训练数据集对网络模型进行训练，可以计算每个子数据对应的平均参数值，并将平均参数值在预设范围内的子数据确定为误标注数据。本申请实施例的方法通过对网络模型的初始化，可以防止网络模型过拟合，不需要调节学习率，整个操作流程简单，耗时小，可准确筛选出误标注数据。
标注数据筛选方法装置计算机存储介质