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]数据挖掘的方法和系统-CN202010441154.X有效
  • 谢杨易;崔恒斌;潘寅旭;杨圆圆;毛佩瑶 - 支付宝(杭州)信息技术有限公司
  • 2020-05-22 - 2023-09-22 - G06F16/35
  • 本说明书提供的数据挖掘的方法和系统,通过聚类算法对海量的样本数据进行聚类,生成多个样本簇,每个样本簇中的多个样本数据对应相似的话题;从所述样本簇中选取样本数据数量最多的至少一个样本簇作为热门话题;并通过意图识别模型对热门话题中的样本数据进行分类,从中识别出有价值的样本数据。所述方法和系统可以对海量数据进行聚类,从而挖掘出共性的问题,以进行批量解决,大大提高了工作效率;同时,所述方法和系统可以从海量数据中挖掘出对产品经理有价值的信息,以帮助产品经理从用户的角度解决用户的诉求,大大提升了产品的体验感,提高用户满意度。
  • 数据挖掘方法系统
  • [发明专利]语义补全方法、装置和电子设备-CN202010420180.4有效
  • 谢杨易;潘寅旭;崔恒斌;陈岑;代世喆 - 支付宝(杭州)信息技术有限公司
  • 2020-05-18 - 2023-04-18 - G06F16/332
  • 本说明书提出了一种语义补全方法、装置和电子设备,其中,上述方法包括:获取待语义补全的第一语句,对所述第一语句进行向量转换,得到第一语句向量;获取第一文本,对所述第一文本进行向量转换,得到第一文本向量;将所述第一语句向量和所述第一文本向量输入预置注意力模型进行注意力计算,得到所述第一语句向量的注意力分布,根据所述注意力分布计算获得第一语句隐向量;根据所述第一语句隐向量进行归一化计算,得到语义补全后的第二语句;通过上述方法可以对语句进行语义补全,由此可以提高语句的清晰度,进而提高文本的可读性。
  • 语义方法装置电子设备
  • [发明专利]一种新话题的自动挖掘方法和系统-CN202010153596.4有效
  • 谢杨易 - 支付宝(杭州)信息技术有限公司
  • 2020-03-06 - 2023-03-14 - G06F40/30
  • 本说明书的一个方面提供一种新话题的自动挖掘方法和系统。所述方法包括:获取历史文本数据,确定所述历史文本数据中历史文本之间的第一语义距离;基于所述第一语义距离确定至少一个第一簇;确定所述至少一个第一簇中每个簇的第一话题,所述第一话题反映第一簇的中心内容;获取包含历史文本和新增文本的文本合集数据,确定所述文本合集数据中文本之间的第二语义距离;基于所述第二语义距离确定至少一个第二簇;确定所述至少一个第二簇中每个簇的第二话题,所述第二话题反映第二簇的中心内容;当所述第二话题与任意一个第一话题的第三语义距离均大于预设距离阈值时,确定所述第二话题为新话题。
  • 一种话题自动挖掘方法系统
  • [发明专利]从非易失性存储器读取数据的方法-CN201510262061.X有效
  • 谢杨易;樊崇斌;唐志鹏 - 恩智浦美国有限公司
  • 2015-04-14 - 2021-03-09 - G06F3/06
  • 本公开涉及从非易失性存储器读取数据的方法。能够运行各种不同的读取重试序列的存储器系统,包括具有引导ROM的存储器控制器,该引导ROM上存储有用来执行读取重试序列的代码。非易失性存储器设备(储如NAND闪存)包括读取重试寄存器并从该存储器控制器接收包括读取重试指令的命令指令并作为响应提供读取数据。在NAND闪存外部的第二非易失性存储器具有描述读取重试序列项的读取重试表,该读取重试序列项包括命令、读取重试寄存器地址和用于更新所述读取重试寄存器的读取重试教据。
  • 非易失性存储器读取数据方法
  • [发明专利]基于标签树的模型训练、文本标签确定方法及装置-CN202010884803.3在审
  • 潘寅旭;崔恒斌;谢杨易 - 支付宝(杭州)信息技术有限公司
  • 2020-08-28 - 2020-12-01 - G06F16/35
  • 本说明书实施例提供一种基于标签树的模型训练、文本标签确定方法及装置。在模型训练中,对标签集中的实标签进行分层聚类,基于聚类结果生成第一标签树,其中的叶节点对应于实标签,干节点被对应于定义的虚标签;获取基于训练集和虚标签构建的异构关系网络,其中包括文本节点、标签节点和分词节点以及它们之间的连接边;从异构关系网络中查找符合预设格式的多组元路径;将多组元路径输入预先训练的图嵌入模型,得到多个实标签和多个虚标签分别对应的更新特征;将更新特征对应地确定为第一标签树中若干个节点的特征,得到第二标签树;基于训练集对第二标签树对应的文本分类模型进行训练。
  • 基于标签模型训练文本确定方法装置
  • [发明专利]一种精选图片的自动确定方法和系统-CN202010138602.9在审
  • 谢杨易 - 支付宝(杭州)信息技术有限公司
  • 2020-03-03 - 2020-06-16 - G06K9/62
  • 本说明书实施例提供一种精选图片的自动确定方法和系统。所述方法包括:获取图片,基于所述图片利用聚类算法确定至少一个图片类别;对于所述至少一个图片类别中的每一个,确定每张图片的综合评分,所述综合评分至少包括图片质量评分、图片内容丰富度评分和/或图片新鲜度评分,所述图片质量评分表示图片的清晰维度和/或内容完整维度,所述图片内容丰富度评分表示图片中包含内容的类别数量,所述图片新鲜度评分表示图片的时间维度;基于所述图片的所述综合评分,确定精选图片。
  • 一种精选图片自动确定方法系统

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