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[发明专利]实体识别方法和模型训练方法、装置、电子设备及介质-CN202310769294.3在审
发明人：李宇;郑嘉炜;路新江;谢红伟;林雪娇;周景博 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2023-06-27 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G06F40/279 文献下载
摘要：本公开提供了一种实体识别方法和模型训练方法、装置、电子设备及介质，涉及人工智能技术领域，尤其涉及信息获取技术领域。具体实现方案包括：从待识别网页的源文件包括的文本中，提取多个指定实体，并获取每个指定实体的文本编码结果，然后确定每个指定实体在待识别网页中形成的文本块，对每两个文本块之间的相对布局信息进行编码，得到位置编码结果。之后将每两个文本块的位置编码结果和各自的指定实体的文本编码结果，构建为一个三元组，对各三元组进行图卷积，得到对待识别网页的关系识别结果，其中关系识别结果用于表示待识别网页包括的每两个文本块之间是否存在关联关系。从而实现在抽取实体的同时，得到实体之间是否存在关联关系。
实体识别方法模型训练装置电子设备介质

[发明专利]兴趣面识别方法、装置、设备以及存储介质-CN202010516452.0有效
发明人： 路新江;熊辉 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2020-06-09 - 公布日： 2023-09-08 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本申请公开了兴趣面识别方法、装置、设备以及存储介质，涉及人工智能和深度学习。具体实现方案为：通过获取待识别的目标区域内的目标兴趣面对应的目标功能类别信息、以及目标区域的地理属性相关数据；根据目标功能类别信息、以及目标区域的地理属性相关数据，获取对应的预设计算机视觉模型的输入数据；根据输入数据以及对应的预设计算机视觉模型，识别目标区域内的目标兴趣面的轮廓。本申请利用计算机视觉技术来实现对目标区域内的兴趣面的识别，不需要基于街景图像进行人工标注，可以降低成本，提高效率，并且准确率较高，可适用于不同场景中，适用范围较大，可应用于对海量兴趣面的识别，进而使得对海量兴趣点的面状信息进行刻画成为可能。
兴趣识别方法装置设备以及存储介质

[发明专利]区域信息处理方法及装置-CN202110547433.9有效
发明人： 路新江;窦德景 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2021-05-19 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06F16/29 文献下载
摘要：本公开提供了一种区域信息处理方法及装置，涉及计算机技术中的人工智能领域。具体实现方案为：获取第一区域与第二区域之间的第一距离、第一区域中包括的第一对象集合、以及第二区域中包括的第二对象集合。根据第一距离，确定第一区域与第二区域之间的空间依赖信息。根据第一对象集合和第二对象集合，确定第一区域与第二区域之间的对象依赖信息。根据空间依赖信息和对象依赖信息，确定第一区域和第二区域之间的共生关系。从区域之间的距离的角度，以及区域之间的功能的依赖关系的角度，可以准确有效的实现对于两个区域之间的共生关系的量化。
区域信息处理方法装置

[发明专利]用户决策行为量化分析方法及装置-CN202010518137.1有效
发明人： 路新江;胡仁君;熊辉 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2020-06-09 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G06Q30/06 文献下载
摘要：本申请提出一种用户决策行为量化分析方法及装置，涉及计算机技术中的大数据计算和人工智能领域，通过将用户做出目标决策相关的至少一个量化后的决策因素输入机器学习模型，并由机器学习模型对决策因素进行进一步分析，最终根据机器学习模型的输出确定用户做出目标决策的预测结果，从而能够对用户做出目标决策的决策因素进行分析，以得到做出目标决策的预测结果，因此丰富了对用户决策行为的分析需求。
用户决策行为量化分析方法装置

[发明专利]异地兴趣点的推荐方法、装置、电子设备及存储介质-CN202110272482.6有效
发明人： 路新江;辛浩然;窦德景 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2021-03-12 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本申请公开了异地兴趣点的推荐方法、装置、电子设备和存储介质，涉及计算机技术领域，具体涉及自然语言处理、大数据和深度学习等人工智能技术领域。具体实现方案为：获取目标对象的本地兴趣点偏好特征；获取目标对象的异地兴趣点偏好特征；获取目标对象的出行意图特征，并根据本地兴趣点偏好特征和出行意图特征生成特定出行意图特征；以及根据异地兴趣点偏好特征和特定出行意图特征对目标对象进行异地兴趣点推荐。本申请实施例的推荐方法，能够显著提升对目标对象异地兴趣点推荐的准确度。
异地兴趣推荐方法装置电子设备存储介质

[发明专利]预测交通流量的方法、装置、电子设备和介质-CN202110587941.X有效
发明人： 路新江;窦德景 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2021-05-27 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06F16/9537 文献下载
摘要：本公开公开了一种预测交通流量的方法，涉及人工智能领域，尤其涉及大数据和深度学习领域。具体实现方案为：生成多个交通区域的功能关系图和流量关系图；根据多个交通区域中的目标交通区域的历史流量信息，生成目标交通区域的流量特征；基于功能关系图和流量关系图，生成针对目标交通区域的流量功能关系特征；以及根据流量特征和流量功能关系特征，预测目标交通区域的流量。本公开还公开了一种预测交通流量的装置、电子设备和存储介质。
预测交通流量方法装置电子设备介质

[发明专利]出行意图推断方法、模型训练方法、相关装置及电子设备-CN202110247359.9有效
发明人： 路新江;辛浩然;窦德景 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2021-03-05 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06F16/9537 文献下载
摘要：本申请公开了出行意图推断方法、模型训练方法、相关装置及电子设备，涉及深度学习技术领域。具体实现方案为：在确定目标对象关联第一空间位置的情况下，获取所述目标对象在第二空间位置的信息点的历史位置序列，所述第一空间位置为相对于所述第二空间位置的异地空间位置；基于神经网络主题模型生成异地空间位置的K个出行意图的第一权重分布，K为正整数；基于所述历史位置序列和第一权重分布，确定所述目标对象在所述第一空间位置的K个出行意图的第二权重分布。根据本申请的技术，解决了异地出行意图的推断问题，实现了异地出行时的意图推断。
出行意图推断方法模型训练相关装置电子设备

[发明专利]交通流量动态图重构方法、相关装置及计算机程序产品-CN202210837366.9有效
发明人： 路新江;周强;顾晶晶;窦德景 -专利权人：百度在线网络技术（北京）有限公司
申请日： 2022-07-15 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06F16/29 文献下载
摘要：本公开提供了一种交通流量动态图重构方法、相关装置及计算机程序产品，涉及深度学习、动态图重构、变分推断等人工智能技术领域。该方法包括：获取构成目标动态图的各时刻快照，该目标动态图用于记录交通流量信息，各时刻快照中包括存在部分节点信息缺失的目标快照；根据各时刻快照分别生成每个节点的吸引流量隐式表征和发出流量隐式表征；融合吸引流量隐式表征和发出流量隐式表征的非线性特征，得到融合特征；利用多层感知机处理每个节点的融合特征，得到起点终点流量估计矩阵；基于起点终点流量估计矩阵中任意起点终点对的交通流量信息，重构目标快照所缺失的部分节点信息。应用该方法可准确的补全动态图中缺失的部分节点信息。
交通流量动态图重构方法相关装置计算机程序产品

[发明专利]中文网页兴趣点检索方法、装置及电子设备-CN202310194129.X在审
发明人：李宇;郑嘉炜;谢红伟;李双利;辛浩然;陈曦;路新江;周景博 -专利权人：百度在线网络技术（北京）有限公司
申请日： 2023-02-24 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06F16/9537 文献下载
摘要：本公开公开了中文网页兴趣点检索方法、装置及电子设备，涉及神经网络技术领域和云计算技术领域。解决了模型训练过程中，仅对网页的纯文本内容进行预训练，导致忽视网页数据中的位置结构信息，进而造成模型学习表征过于单一，影响下游任务信息抽取的准确性的技术问题，具体实现方案为：响应于用户选取兴趣点的指令，获取包含所述兴趣点的目标网页的目标网页数据；将所述目标网页数据输入到中文网页预训练模型中，得到所述兴趣点对应的目标属性信息；展示所述目标属性信息。
中文网页兴趣检索方法装置电子设备

[发明专利]一种交通特征获得方法、装置、设备及存储介质-CN202310117594.3在审
发明人：肖逸雄;袁昊;路新江;周景博;窦德景 -专利权人：百度在线网络技术（北京）有限公司
申请日： 2023-02-09 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G08G1/01 文献下载
摘要：本公开提供了一种交通特征获得方法、装置、设备及存储介质，涉及数据处理领域，尤其涉及智能交通领域。具体实现方案为：获得不同时间段内目标区域中拥堵路段的第一描述信息；基于所获得的第一描述信息，确定表征目标区域中拥堵路段随时间变化的第一变化信息；获得不同时间段中基准时刻下目标区域中各类型路段的第二描述信息；基于所获得的第二描述信息、拥堵传播率对应的预设值以及拥堵疏通率对应的预设值进行信息拟合，得到与第一变化信息拟合成功的第二变化信息；基于第二变化信息对应的拥堵传播率的取值以及拥堵疏通率的取值，获得目标区域的交通特征。应用本公开实施例提供的方案可以提高获得交通特征时的效率。
一种交通特征获得方法装置设备存储介质

[发明专利]用于生成兴趣面的方法和装置-CN202010326143.7有效
发明人： 路新江;熊辉 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2020-04-23 - 公布日： 2023-03-21 - 主分类号： G06F16/9537 文献下载
摘要：本申请公开了用于生成兴趣面的方法和装置，涉及计算机视觉技术领域。具体实施方式包括：对目标兴趣点POI所在的地理区块进行网格化处理，得到网格集合；在该网格集合中，获取以该目标POI为中心的预设规则图形的至少局部区域所对应的多个网格；基于该多个网格的指定特征，生成由该多个网格的特征向量组成的特征图；在该特征图中，确定出包括该目标POI的兴趣面的特征向量的局部特征图在该地理区块中所对应的局部区域，为该目标POI的兴趣面。本申请可以自动地生成AOI，避免了人工确定AOI造成的效率低以及效果不稳定的问题。此外，还可以利用预设规则图形，缩小确定AOI的候选范围，提高了确定AOI的准确度。
用于生成兴趣方法装置

[发明专利]动态图重构方法、装置、设备、可读存储介质及程序产品-CN202210837371.X在审
发明人： 路新江;周强;顾晶晶;窦德景 -专利权人：百度在线网络技术（北京）有限公司
申请日： 2022-07-15 - 公布日： 2022-10-14 - 主分类号： G06T11/20 文献下载
摘要：本公开提供了一种动态图重构方法、装置、电子设备、可读存储介质及程序产品，涉及度学习、动态图重构、变分推断等人工智能技术领域。该方法包括：获取目标模态的目标动态图，并根据构成目标动态图的各时刻快照确定各节点的第一隐式表征；获取不同于目标模态的其它模态的辅助动态图，并根据构成辅助动态图的各时刻快照确定各节点的第二隐式表征；拼接相同节点的第一隐式表征和第二隐式表征，得到各节点的拼接特征；对各节点的拼接特征进行非线性处理，并基于处理得到的非线性特征重构得到新动态图。该方法在目标模态的目标动态图基础上通过结合其它模态的辅助动态图，得以能够切实改善普遍存在的数据稀疏问题。
动态图重构方法装置设备可读存储介质程序产品

[发明专利]确定群体记忆特征的方法和记忆网络的训练方法、装置-CN202210844680.X在审
发明人：辛浩然;路新江;窦德景 -专利权人：百度在线网络技术(北京)有限公司
申请日： 2022-07-18 - 公布日： 2022-10-11 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本公开提供了一种确定群体记忆特征的方法和记忆网络的训练方法、装置，涉及人工智能领域，具体涉及大数据和深度学习等技术领域，可应用于智能推荐等场景。确定群体记忆特征的方法包括：根据目标对象对常驻区域的访问数据，确定目标对象针对常驻区域的访问特征；根据访问特征和多个区域中每个区域的访问记忆特征，确定目标对象与每个区域之间的关联强度；以及以关联强度为权重，根据多个区域的访问记忆特征确定目标对象对多个区域的群体记忆特征，其中，区域的访问记忆特征是根据参考对象对区域的访问数据确定的，区域为针对参考对象的异地区域。
确定群体记忆特征方法网络训练装置

[发明专利]确定空间约束特征的方法和条件随机场模型的训练方法-CN202210844702.2在审
发明人：辛浩然;路新江;窦德景 -专利权人：百度在线网络技术(北京)有限公司
申请日： 2022-07-18 - 公布日： 2022-09-27 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本公开提供了一种确定空间约束特征的方法和条件随机场模型的训练方法，涉及人工智能领域，具体涉及大数据和深度学习等技术领域，可应用于智能推荐等场景。确定空间约束特征的方法包括：根据目标兴趣点与多个预定兴趣点之间的位置关系，确定目标兴趣点与各预定兴趣点之间的关联关系，得到与目标兴趣点具有关联关系的关联兴趣点；针对关联兴趣点和目标兴趣点中的每个兴趣点，根据每个兴趣点的属性信息，确定每个兴趣点的特征数据；根据特征数据和目标兴趣点与关联兴趣点之间的关联关系，确定针对目标兴趣点的空间图；以及以特征数据作为观察数据，以空间约束特征为随机变量，将空间图输入条件随机场模型，得到目标兴趣点的空间约束特征。
确定空间约束特征方法条件随机模型训练

[发明专利]兴趣点推荐方法和兴趣点推荐模型的训练方法、装置-CN202210839755.5在审
发明人：辛浩然;路新江;窦德景 -专利权人：百度在线网络技术(北京)有限公司
申请日： 2022-07-18 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： G06F16/9537 文献下载
摘要：本公开提供了一种兴趣点推荐方法和兴趣点推荐模型的训练方法、装置，涉及人工智能领域，具体涉及大数据、度量学习和深度学习等技术领域，可应用于智能推荐等场景。兴趣点推荐方法的具体实现方案为：根据目标对象对常驻区域的访问数据和多个兴趣点所属区域的访问记忆特征，确定目标对象的偏好特征；根据偏好特征与多个兴趣点中每个兴趣点的空间约束特征之间的差异，确定多个兴趣点中针对目标对象的待推荐兴趣点，其中，区域的访问记忆特征是根据参考对象对区域的访问数据确定的，区域为针对参考对象的异地区域；空间约束特征是根据多个兴趣点彼此之间的位置关系确定的。
兴趣推荐方法模型训练装置

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