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]指代消解方法及装置-CN202010469113.1有效
  • 李巧;伍文成;朱永强 - 成都网安科技发展有限公司
  • 2020-05-28 - 2023-07-21 - G06F40/211
  • 本申请实施例提供一种指代消解方法及装置,通过确定每个训练样本对应的先行语候选集,并根据每个训练样本中的代词类别,为先行语候选集中的每个元素构建特征向量,以用于反映照应语和先行语之间的语义关系,以便于有效发挥语义关系的优势。然后,将先行语候选集中每个元素的特征向量和对应的训练样本的指代消解结果输入最大熵模型进行训练,从而可以采用训练获得的指代消解模型对语句进行指代消解。如此,能够对照应语的上下文语义关系进行充分利用,从而便于后续有效识别先行语和照应语之间的语义关系,提高指代消解的准确率和召回率。
  • 指代消解方法装置
  • [发明专利]基于多任务融合的文本分类模型训练方法和装置-CN202011622948.2有效
  • 伍文成;朱永强 - 成都网安科技发展有限公司
  • 2020-12-31 - 2022-12-23 - G06F16/33
  • 本申请提供的基于多任务融合的文本分类模型训练方法和装置,涉及文本分类技术领域。在本申请中,基于样本文本对包括的两个样本文本得到第一表征向量和第二表征向量;基于第一表征向量和第二表征向量到第一类别预测向量和第二类别预测向量;将基于第一表征向量和第二表征向量得到的拼接表征向量进行处理得到二分类相似概率结果;基于第一类别预测向量、第二类别预测向量和二分类相似概率结果得到预测损失值;基于预测损失值对目标融合模型进行参数更新得到更新后的目标融合模型;基于更新后的目标融合模型包括的网络参数构建文本分类模型。基于上述方法,可以改善现有的文本分类技术中存在的分类效果较差的问题。
  • 基于任务融合文本分类模型训练方法装置
  • [发明专利]基于虚拟化技术的处理器调度方法和处理器调度装置-CN202110481265.8有效
  • 朱永强;伍文成 - 成都网安科技发展有限公司
  • 2021-04-30 - 2021-07-20 - G06F9/50
  • 本申请提供的基于虚拟化技术的处理器调度方法和处理器调度装置,涉及虚拟化技术领域。在本申请中,首先,获取预先为每一个虚拟机配置的优先权参数。其次,基于优先权参数分别确定每一个虚拟机包括的每一个虚拟处理器的初始资源消耗信用值,其中,初始资源消耗信用值用于表征虚拟处理器对至少一个物理处理器的处理器资源的初始占用比例。然后,基于初始资源消耗信用值对虚拟处理器执行调度操作,以将待运行的至少一个虚拟处理器分配给至少一个物理处理器运行。基于上述方法,可以改善现有技术中物理处理器的资源分配不合理的问题。
  • 基于虚拟技术处理器调度方法装置
  • [发明专利]基于深度学习的文本分类方法、装置、服务器及存储介质-CN202011203373.0在审
  • 朱永强;伍文成 - 成都网安科技发展有限公司
  • 2020-11-02 - 2021-02-05 - G06K9/62
  • 本申请实施例提供一种基于深度学习的文本分类方法、装置、服务器及存储介质,通过按照训练语料分句权重对训练语料进行关键分句筛选,得到关键分句筛选后的训练语料构成的训练样本集,从而可以按照语言习惯选择尽可能保留完整语句与原始语序,通过基于分句权重选取关键分句用于后续的文本分类判别训练,可以使得深度学习模型能够学习到正常的语义特征。在此基础上,通过获取训练样本集中不同预设长度分区的分区样本集,并将每个分区样本集分别输入深度学习模型中进行训练,得到不同预设长度分区的文本分类模型,从而采用多长度分区的多模型训练方式,能够对不同文本长度的待分类文本自适应选取深度学习模型进行分类,提高分类精度。
  • 基于深度学习文本分类方法装置服务器存储介质
  • [发明专利]文档查询方法及装置-CN202010111494.6在审
  • 朱永强;伍文成;熊思宇 - 成都网安科技发展有限公司
  • 2020-02-24 - 2020-06-19 - G06F40/30
  • 本申请实施例提供一种文档查询方法及装置,在根据查询语句生成对应的单词序列之后,可以根据单词序列从倒排索引库中获得对应的文档信息,之后考虑到单词之间的语义关联性,进一步根据单词序列的查询长度、单词顺序以及文档信息,计算每个目标文档与单词序列之间的语义关联参数,并以此计算每个目标文档与单词序列之间的特征相似度得分后输出查询语句的文档查询结果。如此,能够很好地区分文档与查询语句中单词之间的语义关联性,避免语义理解偏差所带来的信息检索歧义,从而提高文档查询结果的准确率。
  • 文档查询方法装置

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