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[发明专利]基于人工智能的文本错误检测方法、装置、计算机设备-CN202011329034.7有效
发明人： 回艳菲;王健宗;吴天博;程宁 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-11-24 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本发明公开了基于人工智能的文本错误检测方法、装置、计算机设备，可应用于智慧城市中文本错误检测的应用场景。方法包括：根据模型配置信息及初始化的检测模型构建得到多个错误检测模型；对多个错误检测模型分别进行训练，将待检测文本输入训练后的多个错误检测模型获取多个模型检测信息，从模型检测信息中筛选得到满足条件的筛选检测数据；对筛选检测数据进行集成处理得到文本检测结果。本发明基于智能决策技术，属于人工智能领域。本发明涉及区块链技术，可将文本检测结果上传至区块链中，构建多个错误检测模型分别获取多个模型检测信息，对模型检测信息进行筛选并集成处理得到文本检测结果，可大幅提升对中文文本进行错误检测的效率及准确性。
基于人工智能文本错误检测方法装置计算机设备

[发明专利]神经网络关系抽取方法、计算机设备及可读存储介质-CN202010752459.2有效
发明人： 回艳菲;王健宗;程宁 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-07-30 - 公布日： 2023-09-26 - 主分类号： G06F40/211 文献下载
摘要：本发明公开了一种神经网络关系抽取方法，包括：构建双通道神经网络模型；获取待处理的句子；对所述句子进行依存句法分析，得到所述句子的两个子句；将两个子句输入到第一通道中，通过CNN模型进行特征抽取，得到第一抽取信息；将所述句子输入到第二通道中，通过LSTM模型进行特征抽取，得到第二抽取信息；通过注意力机制将所述第一抽取信息与所述第二抽取信息进行加权汇总得到所述语句最终的抽取特征，将所述最终的抽取特征输入到softmax层以完成对所述目标实体之间的关系类别进行分类。本发明还提供一种计算机设备及计算机可读存储介质。本发明提供的神经网络关系抽取方法，能够高质量地进行关系抽取。
神经网络关系抽取方法计算机设备可读存储介质

[发明专利]长文档处理方法、处理装置、电子设备和存储介质-CN202110732814.4有效
发明人： 回艳菲;焦振宇;孙叔琦;常月;李婷婷 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2021-06-30 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本公开公开了一种长文档处理方法、处理装置、电子设备和存储介质，涉及自然语言处理、深度学习等人工智能领域。具体实现方案为：获取长文档和待搜索的目标问题，其中，长文档包括多个段落；从多个段落中确定段落标题与目标问题匹配的第一段落；根据多个段落之间的逻辑关系，从多个段落中确定与第一段落存在设定逻辑关系的第二段落；采用阅读理解模型在第一段落和第二段落中确定与目标问题对应的目标答案。由此，通过该方法基于段落之间的逻辑关系，从长文档中选择部分适当的段落采用阅读理解模型进行处理，以检索得到目标问题所需的目标答案，这样大大提高了召回率，且耗时短，进而提高了从长文档中获取有用信息的处理效率。
文档处理方法装置电子设备存储介质

[发明专利]多语言文本识别方法、装置、计算机设备及存储介质-CN201910706802.7有效
发明人：王健宗;回艳菲;韩茂琨;于凤英 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2019-08-01 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G06V30/14 文献下载
摘要：本发明公开一种多语言文本识别方法、装置、计算机设备及存储介质。该方法包括：获取待识别图像，待识别图像包括至少两种语言对应的原始文字；对待识别图像进行版面分析识别，获取至少一个文本行图像，确定每一文本行图像在待识别图像中的文本行位置；对每一文本行图像进行文种识别，获取每一文本行图像对应的目标文种；基于目标文种查询识别模型数据库，获取目标文种对应的目标OCR识别模型；采用目标OCR识别模型对文本行图像进行转录识别，获取文本行图像对应的目标文字；基于文本行图像对应的目标文字和文本行位置，获取待识别图像对应的目标识别文本。该方法可采用目标OCR识别模型对每一文本行图像进行识别，有助于提高多语言文本的识别准确率。
语言文本识别方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]答案选择方法、答案选择模型的训练方法以及相关设备-CN202111618330.3有效
发明人： 回艳菲 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2021-12-27 - 公布日： 2023-05-26 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本公开提供了答案选择方法、答案选择模型的训练方法以及相关设备，涉及人工智能技术领域，尤其涉及自然语言处理、深度学习技术领域。方案为：针对每个候选答案，根据候选答案的答案字符向量序列以及待处理的问题文本的问题字符向量序列，确定答案特征向量序列以及问题特征向量序列；根据答案特征向量序列以及问题特征向量序列进行特征融合处理，并根据融合得到的融合后答案特征向量序列以及融合后问题特征向量序列，确定候选答案与问题文本之间的相关度；根据相关度从候选答案中选择与问题文本对应的答案。由此，可提高候选答案与问题文本之间的相关度的准确性以及选择问题文本的答案的准确性。
答案选择方法模型训练以及相关设备

[发明专利]基于神经网络的文档分类方法、装置、设备及存储介质-CN201910597431.3有效
发明人：王健宗;回艳菲;韩茂琨 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2019-07-04 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06F16/93 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种基于神经网络的文档分类方法、装置、设备及介质，涉及人工智能图像处理技术领域。该方法包括：接收第一页面图像和第二页面图像；调用第一卷积神经网络和第二卷积神经网络，分别提取文本特征和图像特征；拼合文本特征和图像特征生成文档混合特征；调用多层感知器并输入文档混合特征，以获取输出的预测值；并基于所述预测值判断第一页面图像和第二页面图像是否属于同一文档。本申请采用两个卷积神经网络和一个多层感知器相结合的形式，综合了扫描文本图像中的文本特征和图像特征两个方面，能够对大批量的文档图像进行自动分类，使归类的过程更加合理高效，提升了分类效率，并在准确性与一致性两项性能上都能够有明显提升。
基于神经网络文档分类方法装置设备存储介质

[发明专利]文本识别方法、装置、介质及电子设备-CN201910979595.2有效
发明人： 回艳菲;王健宗;程宁 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2019-10-15 - 公布日： 2022-04-29 - 主分类号： G06V30/148 文献下载
摘要：本申请提供了一种文本识别方法、装置、介质及电子设备。该方法包括获取待识别文本，计算待识别文本的哈希值；获取待识别文本的哈希值对应的第一文本向量组，对于待识别文本中的每个待识别字符，根据该待识别字符的部首组合得到第二向量，第二向量按照待识别字符在待识别文本中的顺序排列成为第二文本向量组；根据该待识别字符的拼音得到第三向量，第三向量按照待识别字符在待识别文本中的顺序排列成为第三文本向量组；求待识别文本与标准文本库中每个标准文本的第一向量距离、第二向量距离、第三向量距离的加权平均值作为待识别文本和每个标准文本之间的加权平均向量距离；将最小的加权平均向量距离对应的标准文本作为待识别文本的识别结果。
文本识别方法装置介质电子设备

[发明专利]长文本生成方法、装置、设备及存储介质-CN202011432584.1在审
发明人： 回艳菲;王健宗;吴天博 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-12-10 - 公布日： 2021-03-23 - 主分类号： G06F40/284 文献下载
摘要：本发明涉及人工智能领域，公开了一种长文本生成方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取待处理的多个关键词并将各关键词输入预置向量编码器进行向量转换，得到词向量；拼接词向量和预置变量并将得到的初始向量输入预置短句生成器进行短句生成，得到多个第一短句；分别对各第一短句进行平均池化运算并将得到的多个特征短句向量输入预置短句编码器进行编码转换，得到短句编码；将短句编码、初始向量和预置随机变量输入预置文本关联器进行特征提取，得到上下文关联向量；将各第一短句、随机变量和上下文关联向量输入预置长文本生成器进行文本生成，得到长文本。本发明能够将生成长文本的上下文关联起来，提高了长文本的连贯性。
文本生成方法装置设备存储介质

[发明专利]多轮对话文本生成方法、装置、设备及存储介质-CN202011432574.8在审
发明人： 回艳菲;王健宗;吴天博 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-12-10 - 公布日： 2021-03-19 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本发明涉及人工智能领域，公开了一种多轮对话文本生成方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取历史多轮对话文本和当前对话文本并分别进行词向量转换，得到第一词向量和第二词向量；将第一词向量输入预置HRED模型进行处理，得到相关度，将第一词向量输入BTM模型进行处理并采用Attention算法对提取的历史话题进行权重赋值，得到历史话题分布权重并和相关度进行归一化，得到历史多轮对话信息；将第二词向量输入BTM模型对提取到的话题进行捕捉，得到当前语境下的话题分布信息；拼接话题分布信息和历史多轮对话信息并输入对话文本生成器，以生成与当前对话文本构成的新一轮对话文本。本发明将历史话题的上下文关系引入下一轮对话生成，生成的文本更准确。
轮对文本生成方法装置设备存储介质

[发明专利]文本摘要生成方法、装置、计算机设备及可读存储介质-CN202010912303.6在审
发明人： 回艳菲;王健宗;程宁 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-09-02 - 公布日： 2020-12-08 - 主分类号： G06F16/34 文献下载
摘要：本申请实施例提供了一种文本摘要生成方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质。本申请实施例属于自然语言处理技术领域，通过获取待处理文本，及基于待处理文本获取待处理文本所对应的文本向量，将文本向量输入至预设Transformer模型进行处理，以得到待处理文本所对应的第一输出向量，将第一输出向量输入至预设Seq2Seq模型进行处理，以得到待处理文本所对应的第二输出向量，根据第二输出向量生成待处理文本所对应的文本摘要，Transformer使用多头注意力机制弥补了Seq2Seq的缺陷，Transformer和Seq2Seq模型能够充分的互补，实现更丰富的编码向量表示，提升了生成文本摘要的准确性。
文本摘要生成方法装置计算机设备可读存储介质

[发明专利]文本纠错方法、系统、设备及可读存储介质-CN202010925578.3在审
发明人： 回艳菲;王健宗;程宁 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-09-03 - 公布日： 2020-12-01 - 主分类号： G06F40/279 文献下载
摘要：本申请涉及人工智能技术领域，提供一种文本纠错方法、系统、设备及计算机可读存储介质。本申请通过获取待纠错文本序列，通过基于Bert的掩码语言模型对待纠错文本序列进行识别，确定待纠错文本序列中需要进行纠错的目标字；根据目标字以及待纠错文本序列生成所述目标字的候选字集合；按照预设筛选规则对所述目标字的候选字集合进行筛选，确定所述目标字的目标替换字，根据所述目标替换字和所述待纠错文本序列生成替换文本序列。本申请采用了基于Bert的掩码语言模型，能够避免中文文本纠错的平行语料不足所造成的过拟合问题；通过基于目标字的上下文语境动态生成候选字，避免了现有技术中使用混淆集所造成的候选字生成不够灵活的问题。
文本纠错方法系统设备可读存储介质

[发明专利]情绪向量的生成方法及装置-CN201910894144.9在审
发明人： 回艳菲;于凤英;王健宗 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2019-09-20 - 公布日： 2020-02-18 - 主分类号： G06F40/289 文献下载
摘要：本发明提供了一种情绪向量的生成方法及装置，该方法包括：将预设单词样本集合按照语义划分为多组数据集，其中，所述多组数据集包括：心态数据集、感情数据集、精神数据集、脏话数据集、侮辱数据集、心理数据集；根据所述多组数据集训练决策树模型，获得向量生成模型；向所述向量生成模型中输入目标情绪词，得到所述目标情绪词的情绪向量。通过本发明，解决了相关技术中生成情绪词向量不精确的技术问题，实现了机器对人类情绪的全面感知。
情绪向量生成方法装置

[发明专利]一种手写文本识别方法及装置、电子设备-CN201910349751.7在审
发明人：韩茂琨;回艳菲;陈玥蓉;王健宗 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2019-04-28 - 公布日： 2019-09-06 - 主分类号： G06K9/68 文献下载
摘要：本发明涉及文字识别技术领域，揭示了一种手写文本识别方法及装置、电子设备，所述方法包括：获取待识别的手写文本图像；利用训练得到的卷积神经网络模型的卷积层对手写文本图像进行高阶特征提取，获得特征数据；通过卷积神经网络模型的递归块对特征数据进行序列化处理及对序列化处理得到的序列化数据进行深度方向的串联处理，获得串联序列化数据；通过卷积神经网络模型的线性层将串联序列化数据映射到输出标签，获得输出值；根据输出值和预设语义库获取手写文本图像对应的目标文本，通过卷积神经网络模型识别出手写文本图像对应的目标文本，能够在不影响检测精度的前提下，极大地减少计算成本，提高模型的训练速度和识别速度。
手写文本卷积神经网络序列化处理串联序列电子设备目标文本特征数据图像输出文字识别技术序列化数据模型识别数据映射特征提取文本图像影响检测线性层语义库递归高阶卷积预设串联标签

[发明专利]一种文本行提取方法及装置、电子设备-CN201910270014.8在审
发明人：韩茂琨;回艳菲;王健宗 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2019-04-04 - 公布日： 2019-08-13 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及场景文本检测技术领域，揭示了一种文本行提取方法及装置、电子设备。该方法包括：获取输入图像；对输入图像进行二值化处理，以获得二值输入图像；将二值输入图像输入混合神经网络模型以进行文本行标注，获得标有文本行特征线的输出图像；其中，该混合神经网络模型包括卷积层、最大池化层以及长短期记忆网络层；对标有文本行特征线的输出图像进行上采样，获得目标输出图像，以根据目标输出图像的文本行特征线，从输入图像中提取出相应的文本行；其中，目标输出图像的尺寸与输入图像的尺寸相匹配。实施本发明实施例，能够提高了文本行提取的鲁棒性。
文本行输入图像目标输出特征线混合神经网络模型电子设备输出图像图像检测技术领域二值化处理场景文本记忆网络鲁棒性上采样池化卷积标注匹配

[实用新型]一种基于高铁物流的高速装卸设备-CN201520151484.X有效
发明人：黄世军;张良壮;黎成杰;回艳菲;陈建行;姚培峰;张烁 -专利权人：燕山大学
申请日： 2015-03-17 - 公布日： 2015-10-14 - 主分类号： B65G67/24 文献下载
摘要：本实用新型涉及一种基于高铁物流的高速装卸设备，包括电刷导轨、载货车、吸附模块、模块螺栓、支撑架螺栓、底座、链条、链轮、传动轴、联轴器、电机螺栓、伺服电机、万向轮、支撑架，其特征在于：底座与支撑架通过支撑架螺栓刚性联接，链轮与传动轴刚性联接，吸附模块与链条通过模块螺栓刚性联接，伺服电机与联轴器刚性联接，载货车与吸附模块磁力吸附，万向轮与载货车刚性联接，伺服电机与底板通过电机螺栓刚性联接，伺服电机保证载货车在设定位置上的精确定位，电刷导轨为所有吸附模块提供电能。本设备能够在短时间内实现货物的装卸，缩短了列车在站点的停留时间，具有结构简单、自动化程度高的特点。
一种基于物流高速装卸设备

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