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[发明专利]用户兴趣识别方法、装置、电子设备及存储介质-CN202010521572.X有效
发明人：汤泽胜;许盛辉;潘照明 -专利权人：网易传媒科技（北京）有限公司
申请日： 2020-06-10 - 公布日： 2023-08-11 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本发明的实施方式提供了一种用户兴趣识别方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，涉及计算机技术领域。该用户兴趣识别方法包括：获取目标用户的当前行为数据；确定所述当前行为数据与用户画像模型中包含的所有参考行为数据的相关度，所述用户画像模型通过用于表示所述目标用户的长期兴趣画像的多个参考行为数据而构建；将所述相关度与相关度阈值进行对比，以识别所述当前行为数据是否属于长期兴趣画像。本发明实施例的技术方案，能够提高兴趣识别的准确性。
用户兴趣识别方法装置电子设备存储介质

[发明专利]异常放电检测方法、模型训练方法、装置、介质及设备-CN202310348066.9在审
发明人：林楠;赵栋;卢强;崔丽英;陈俊晖;胡鹏;李恋;戴朝约;高伟芳;许盛辉;孙善元;董一粟;贺海波 -专利权人：中国医学科学院北京协和医院;网易传媒科技（北京）有限公司
申请日： 2023-04-03 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： A61B5/369 文献下载
摘要：本公开实施方式涉及大脑异常放电检测方法、异常放电检测模型的训练方法、大脑异常放电检测装置、异常放电检测模型的训练装置、计算机存储介质与电子设备，涉及人工智能技术领域。所述大脑异常放电检测方法包括：获取受测对象的生物医学信号及视频监控数据；将所述生物医学信号和所述视频监控数据输入至训练好的异常放电检测模型中，得到所述受测对象的异常放电检测结果；其中，所述异常放电检测模型用于根据所述生物医学信号和所述视频监控数据，确定出针对所述受测对象的异常放电检测结果。本公开能够快速输出准确度较高的异常放电检测结果，为医生提供较高的辅助参考价值，便于医生快速得出针对受测对象的诊断结果。
异常放电检测方法模型训练装置介质设备

[发明专利]语音音素识别方法、介质、装置和计算设备-CN202310183937.6在审
发明人：王树栋;许盛辉;潘照明 -专利权人：杭州网之易创新科技有限公司
申请日： 2023-02-21 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G10L15/02 文献下载
摘要：本公开的实施方式提供了一种语音音素识别方法、介质、装置和计算设备。该方法包括：将待识别的语音数据输入到预先训练的音素识别模型中，输出语音数据对应的音素序列，音素序列包括语音数据中每个音素的出现顺序。本公开解决了相关技术中语音识别无法有效匹配虚拟人物形象的唇部动作和语音的问题，将语音数据拆解为可以由AI的唇部动作对应表现的音素的集合，且以序列形式表现，使得AI通过读取音素序列，可以按每个音素的持续时间依次通过唇部动作进行表现，从而实现唇部动作与语音的准确匹配，进而显著提高观众的体验。
语音音素识别方法介质装置计算设备

[发明专利]信息推荐方法、装置、设备及介质-CN202310189616.7在审
发明人：沈童;许盛辉;潘照明 -专利权人：杭州网之易创新科技有限公司
申请日： 2023-02-23 - 公布日： 2023-07-07 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本公开提供了一种信息推荐方法、装置、设备及介质。通过基于目标平台中已注册的多个用户的用户标识以及目标平台中的多个待推荐信息所对应的特征向量，分别确定用户向量矩阵和信息向量矩阵，以基于用户向量矩阵和信息向量矩阵，确定评分矩阵，特征向量是基于待推荐信息的反馈数据训练得到的，而反馈数据是基于多个用户的反馈操作获取得到的，以使信息向量矩阵可以表示待推荐信息的特征与用户偏好之间的关联，进而使得评分矩阵中不同位置处的元素可以用于指示不同的待推荐信息对于不同用户的预测分数值，以便在接收到目标用户的信息推荐请求的情况下，可以基于评分矩阵，向目标用户推荐更加满足其个性化需求的待推荐信息，提高信息推荐的准确性。
信息推荐方法装置设备介质

[发明专利]物品召回方法、介质、装置和计算设备-CN202211384689.3在审
发明人：罗凡;许盛辉;潘照明 -专利权人：杭州网之易创新科技有限公司
申请日： 2022-11-07 - 公布日： 2023-03-07 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本公开的实施方式提供了一种物品召回方法、介质、装置和计算设备。该方法包括：获取用户当前点击物品的物品嵌入表示以及物品位置嵌入表示；将所述物品嵌入表示以及所述物品位置嵌入表示输入注意力模型，输出召回物品的物品嵌入表示；其中，所述注意力模型根据用户历史点击物品的历史物品嵌入表示以及历史物品位置嵌入表示训练得到。以上方案，综合物品嵌入表示以及物品位置嵌入表示进行物品召回，可以丰富召回的依据，从而提升物品召回的准确性。
物品召回方法介质装置计算设备

[发明专利]视频封面选取方法、介质、装置和计算设备-CN202210628727.9在审
发明人：赵栋;许盛辉;潘照明 -专利权人：杭州网之易创新科技有限公司
申请日： 2022-06-06 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： G06V10/74 文献下载
摘要：本公开的实施方式提供了一种视频封面选取方法、介质、装置和计算设备。该方法包括：获取目标视频的标题和多个候选图片帧，将目标视频的标题和每个候选图片帧分别进行组合，得到多个封面组合；提取每个封面组合的特征；分别将每个封面组合的特征和多个热点视频的特征进行对比，得到每个封面组合的多个相似度；根据每个封面组合的多个相似度，计算得到每个封面组合的热点分值；将热点分值最高的封面组合的候选图片帧作为目标视频的封面。以上方案，通过对比每个封面组合的特征和多个热点视频的特征，得到每个封面组合的热点分值，以热点分值为标准实时选取的视频封面能够贴近实时热点，有利于提高视频封面的时新性。
视频封面选取方法介质装置计算设备

[发明专利]推荐模型训练及推荐方法及装置、存储介质、电子设备-CN202210273218.9在审
发明人：曹阳;许盛辉;潘照明 -专利权人：网易传媒科技（北京）有限公司
申请日： 2022-03-18 - 公布日： 2022-08-16 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本公开的实施方式涉及计算机数据处理技术领域，更具体地，本公开的实施方式涉及推荐模型训练及推荐方法及装置、存储介质、电子设备，存储介质和电子设备。方法包括：建立长短时指标关系模型，使长短时指标关系模型的输入包括用户对待处理对象的短时行为特征，使长短时指标关系模型的输出为用户对待处理对象的长时指标排序关系值；以所述长时指标值的排序顺序与对应的长时行为特征的排序顺序一致为目标，训练所述长短时指标关系模型；基于长短时指标关系模型，训练推荐模型。本公开的技术方案能够将长时行为特征的影响结合到推荐模型训练中，从而优化推荐模型的推荐效果。
推荐模型训练方法装置存储介质电子设备

[发明专利]图像裁剪预测模型的训练方法、介质、装置及计算设备-CN201910189451.7有效
发明人：侯晓霞;许盛辉;刘彦东 -专利权人：网易传媒科技（北京）有限公司
申请日： 2019-03-13 - 公布日： 2022-07-19 - 主分类号： G06V10/25 文献下载
摘要：本发明的实施方式提供了一种图像裁剪预测模型的训练方法、介质、装置及计算设备。该方法包括：获取原始图像的特征信息及裁剪样本的信息；将所述特征信息输入所述图像裁剪预测模型；根据所述图像裁剪预测模型输出的预测图像的信息及所述裁剪样本的信息计算损失函数，采用所述损失函数训练所述图像裁剪预测模型。本发明实施例训练得到的图像裁剪预测模型可以用于图像裁剪过程，使图像裁剪过程耗时较短、计算量较小，尽可能地避免出现裁剪不完整或图像扭曲的情况，并且适用于各种不同内容的图像。本发明实施例还提供一种图像裁剪方法及装置。
图像裁剪预测模型训练方法介质装置计算设备

[发明专利]图像标签识别方法、介质、装置和计算设备-CN202210358960.X在审
发明人：薛学通;许盛辉;潘照明 -专利权人：网易传媒科技（北京）有限公司
申请日： 2022-04-07 - 公布日： 2022-07-12 - 主分类号： G06V10/75 文献下载
摘要：本公开的实施方式提供了一种图像标签识别方法、介质、装置和计算设备，涉及图像识别技术领域，该图像标签识别方法包括：获取输入至图像标签识别模型的输入内容；若输入内容包括目标图像，则通过图像标签识别模型，基于第一标签集合得到输入内容中目标图像与至少一个标签的特征相似度；确定特征相似度大于相似度阈值的标签为目标图像对应的识别标签；输出识别标签；若输入内容包括待更新的标签，则通过图像标签识别模型，对第一标签集合的第一文本特征向量进行更新，获得对应的第二标签集合的第二文本特征向量。本公开能够在标签集合更新频繁的情况下，大大提高图像标签识别模型输出目标图像对应的识别标签的效率。
图像标签识别方法介质装置计算设备

[发明专利]增强模型的训练方法、图像处理方法、装置、设备及介质-CN202210375152.4在审
发明人：况志强;许盛辉;潘照明 -专利权人：网易传媒科技（北京）有限公司
申请日： 2022-04-11 - 公布日： 2022-07-12 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本公开涉及一种图像增强模型的训练方法及装置、图像处理方法及装置、电子设备及计算机可读介质，属于图像处理技术领域。该图像增强模型的训练方法包括：获取所述图像增强模型的训练数据集，并对所述训练数据集中的训练样本图像进行图像退化处理，得到输入样本图像；将注意力集中模块加入图像语义分割网络中以构建初始图像增强模型，并将所述输入样本图像输入所述初始图像增强模型中得到对应的输出样本图像；将所述输出样本图像输入判别器得到判别器损失，并基于所述判别器损失对所述初始图像增强模型中的模型参数进行迭代更新，获得经训练的所述图像增强模型。本公开通过基于退化模型合成的训练数据训练图像增强模型，可以有效提升图像增强质量。
增强模型训练方法图像处理装置设备介质

[发明专利]推荐模型的训练方法、装置、计算设备及介质-CN202210130108.7在审
发明人：罗凡;许盛辉;潘照明 -专利权人：网易传媒科技（北京）有限公司
申请日： 2022-02-11 - 公布日： 2022-05-27 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本公开的实施方式提供了一种推荐模型的训练方法、装置、计算设备及介质。获取样本对象的样本特征信息以及样本推荐得分，通过初始推荐模型，分别确定各个样本对象在各个预测目标下的第一推荐得分和第二推荐得分，以基于样本推荐得分、第一推荐得分和第二推荐得分，训练初始推荐模型。目标任务网络所包括的隐层的数量不超过第一设定阈值，和/或，目标任务网络中各个隐层所包括的神经元数量不超过第二设定阈值，以使目标任务网络的网络参数较少，在可以通过多个初始任务网络保证多个预测目标之间的冲突较少的基础上，目标任务网络可以更好地学习不同任务目标之间的共有知识，进而可以提高训练得到的网络参数的准确性，提高推荐模型的排序准确性。
推荐模型训练方法装置计算设备介质

[发明专利]封面图像的确定方法、介质、装置和计算设备-CN202210126016.1在审
发明人：赵栋;许盛辉;潘照明 -专利权人：网易传媒科技（北京）有限公司
申请日： 2022-02-10 - 公布日： 2022-05-13 - 主分类号： G06F16/74 文献下载
摘要：本公开的实施方式提供了一种封面图像的确定方法、介质、装置和计算设备，该方法包括：提取目标视频中包含的音频信息，确定音频信息包含的对应时间的音频片段与目标视频的视频属性信息的相关度，根据音频信息的声音属性信息，确定音频片段的精彩度，根据精彩度和相关度，确定目标视频的封面图像。本公开能够获得更具有吸引力的封面图像，从而能够提高视频的点击率；且在确定封面图像时，处理效率更高。
封面图像确定方法介质装置计算设备

[发明专利]美感图生成模型的训练方法、装置、介质及设备-CN202210001642.8在审
发明人：王树栋;许盛辉;潘照明 -专利权人：网易传媒科技（北京）有限公司
申请日： 2022-01-04 - 公布日： 2022-05-10 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本公开的实施方式提供了一种美感图生成模型的训练方法、装置、介质及设备。使用美感度判别模型与清晰度判别模型来监督美感图生成模型的训练过程，其中，美感度判别模型用于判别图片的明暗维度上的美感度差异，清晰度判别模型用于判别图片的清晰度差异。
美感生成模型训练方法装置介质设备

[发明专利]检索方法和装置、计算机可读存储介质和计算设备-CN202210095979.X在审
发明人：薛学通;许盛辉;潘照明 -专利权人：网易传媒科技（北京）有限公司
申请日： 2022-01-26 - 公布日： 2022-05-06 - 主分类号： G06F16/73 文献下载
摘要：本公开的实施方式提供了一种检索方法和装置、计算机可读存储介质和计算设备，所述检索方法包括：提取关键对象的第一特征和第二特征；根据所述关键对象的第一特征，和待检索库中的每个待检索对象的第一特征，确定待检索库中的部分待检索对象为第一对象；根据所述关键对象的第二特征，和每个第一对象的第二特征，确定至少一个所述第一对象为目标对象。由于第二特征针对第一特征的检索结果进行检索，即分别采用第一特征和第二特征进行递进式的两步检索，从而可以在第一特征侧重速度，第二特征侧重精度的情况下，同时达到高效和高精度的检索，即在较高的检索效率下达到较高的检索精度，提高用户的使用体验。
检索方法装置计算机可读存储介质计算设备

[发明专利]图像评分模型训练方法及装置和图像评分方法及装置-CN201811329912.8有效
发明人：侯晓霞;许盛辉;刘彦东 -专利权人：网易传媒科技（北京）有限公司
申请日： 2018-11-09 - 公布日： 2022-04-22 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明的实施方式提供了一种图像评分模型训练方法及装置和图像评分方法及装置。其中，图像评分模型训练方法包括：选取至少两个样本图像分别输入所述图像评分模型，根据所述图像评分模型输出的各个样本图像的评估分数对所述样本图像进行排序；针对所述至少两个样本图像，如果根据评估分数的排序结果与根据实际分数的排序结果不同，则生成第一损失函数，采用所述第一损失函数训练所述图像评分模型。通过生成第一损失函数，并采用第一损失函数训练图像评分模型，本发明的方法能够实现为图像给出与人工标注结果相近的预估分数。
图像评分模型训练方法装置

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