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[发明专利]文本处理方法以及装置-CN202310664648.8在审
发明人：宋红叶;康杨杨;林君;孙常龙 -专利权人：阿里巴巴（中国）有限公司
申请日： 2023-06-06 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06F40/295 文献下载
摘要：本说明书实施例提供文本处理方法以及装置，其中所述文本处理方法包括：接收针对待处理文档的文本抽取指令，其中，所述文本抽取指令中携带有参考抽取文本；解析所述待处理文档，获得所述待处理文档对应的至少一个初始文档段落；基于所述参考抽取文本在所述至少一个初始文档段落中确定至少一个待处理文档段落；在所述至少一个待处理文档段落中抽取所述参考抽取文本对应的文本抽取结果。通过在待处理文档对应的初始文档段落中，确定待处理文档段落，进而在待处理文档段落中抽取文本抽取结果，从而缩小了抽取范围，提升了抽取效率。
文本处理方法以及装置

[发明专利]一种邮件标题生成模型的训练方法及邮件标题生成方法-CN202010563523.2有效
发明人：赵露君;周笑添;孙常龙;康杨杨 -专利权人：阿里巴巴集团控股有限公司
申请日： 2020-06-19 - 公布日： 2023-10-17 - 主分类号： H04L51/42 文献下载
摘要：本发明提出了一种邮件标题生成模型的训练方法及邮件标题生成方法，采用正文编码器将邮件正文的词向量编码为对应时间步骤的第一隐含状态；采用附件信息编码器将邮件附件信息的词向量编码为对应时间步骤的第二隐含状态；采用多头注意力解码器对所述邮件正文词向量编码以及所述邮件附件的词向量编码进行解码；获得解码后正文编码器对应的第一注意力损失，以及附件信息编码器对应的第二注意力损失；调节所述第一注意力损失和第二注意力损失分别对应的注意力权重向量和，得到训练所述标题生成模型；利用历史邮件数据对所述标题生成模型进行训练。再将用户输入的邮件内容输入标题生成模型生成邮件标题。本发明能够自动生成适合电子邮件的高质量标题。
一种邮件标题生成模型训练方法

[发明专利]文本抽取方法、设备及系统-CN202310391025.8在审
发明人：刘程远;赵富邦;张景远;康杨杨;孙常龙 -专利权人：阿里巴巴（中国）有限公司
申请日： 2023-04-06 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G06F40/295 文献下载
摘要：本申请提供一种文本抽取方法、设备及系统，该方法包括：获取包含目标文本的文本抽取任务，将目标文本的第一序列、文本抽取任务预配置的抽取类型的第二序列以及预配置的多个向量的第三序列，输入预训练的文本抽取模型，经文本抽取模型中多个文本抽取模块的并行数据处理，得到目标文本的文本抽取结果，文本抽取结果用于指示所述抽取类型对应的文本元素。其中，抽取类型包括实体类型，关系类型，事件类型以及事件的论元类型，文本情感类型的至少一项。上述方案通过多个文本抽取模块的并行数据处理，不仅可以同时输出多种类型的抽取结果，如关系抽取结果、事件抽取结果、情感抽取结果等，还可提升文本抽取速度。
文本抽取方法设备系统

[发明专利]基于深度神经网络的司法事实查明生成方法、装置、介质-CN202011357568.0有效
发明人：吴飞;况琨;袁林;孙常龙 -专利权人：浙江大学
申请日： 2020-11-27 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06F40/289 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度神经网络的司法事实查明生成方法、装置、介质。本发明针对对话形式的庭审笔录文本数据，利用层次化序列模型提取其特征，获得词级别，句级别和对话级别的向量化表征；然后将事实要素分类任务和缺失事实查明任务作为辅助任务，在多任务学习框架下构建符合司法程序逻辑的事实查明场景；最后将特征提取结果链接组合，在多任务学习框架下利用基于注意力机制的Seq2Seq模型，生成符合庭审记录的司法事实查明结果。本发明将深度序列学习模型应用于司法事实查明自动生成，相比一般文本生成算法，本发明对法律文书中事实性关键信息进行建模，辅助文本生成，有效地保留了原文中事实性要素，保证了生成模型的可控性与可解释性。
基于深度神经网络司法事实查明生成方法装置介质

[发明专利]信息抽取方法以及装置-CN202310487569.4在审
发明人：卿立之;宋红叶;康杨杨;孙常龙 -专利权人：阿里巴巴（中国）有限公司
申请日： 2023-04-28 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本说明书实施例提供信息抽取方法以及装置，其中所述信息抽取方法包括：获取文档文本；将文档文本输入至信息抽取模型，获得信息抽取结果，其中，信息抽取模型包括注意力层，注意力层基于文档文本对应的版面信息获得版面信息中各文本节点对应的文本结构特征，文本结构特征由当前文本节点与祖先文本节点对应的文本特征获得，当前文本节点对应的祖先文本节点由版面信息确定。通过版面信息中当前文本节点与祖先文本节点之间的文本特征，获得当前文本节点对应的文本结构特征，使得信息抽取模型抽取得到的信息抽取结果是基于文档文本对应的版面信息中各文本节点对应的文本结构特征进行抽取的，提高了信息抽取结果的准确性。
信息抽取方法以及装置

[发明专利]信息抽取、会议观点抽取以及信息抽取模型训练方法-CN202310450979.1在审
发明人：赵富邦;王诗航;康杨杨;孙常龙 -专利权人：阿里巴巴（中国）有限公司
申请日： 2023-04-19 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06F40/30 文献下载
摘要：本说明书实施例提供信息抽取、会议观点抽取以及信息抽取模型训练方法，其中所述信息抽取方法包括：接收信息抽取任务，其中，信息抽取任务包括待抽取文本和初始提示信息；解析信息抽取任务，确定信息抽取任务对应的至少两个信息抽取子任务；根据初始提示信息和至少两个信息抽取子任务中已完成信息抽取子任务的抽取结果，确定当前信息抽取子任务对应的当前提示信息；将待抽取文本和当前提示信息输入信息抽取模型，确定当前信息抽取子任务对应的抽取结果；根据各信息抽取子任务对应的抽取结果，确定信息抽取任务的目标抽取结果。通过解析信息抽取任务，提高了信息抽取的普适性，利用信息抽取模型完成多个信息抽取子任务，提高了信息抽取效率。
信息抽取会议观点以及模型训练方法

[发明专利]问题答案推荐方法、存储介质和电子设备-CN202310942673.8在审
发明人：王业相;宋凯嵩;张雅婷;孙常龙 -专利权人：阿里巴巴达摩院（杭州）科技有限公司
申请日： 2023-07-28 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本申请公开了一种问题答案推荐方法、存储介质和电子设备。其中，该方法包括：获取待回答问题，其中，待回答问题为预设知识领域的问答在线咨询服务相关联的问题；对待回答问题进行意图识别，得到识别结果，其中，识别结果用于从预设知识领域中识别出待回答问题对应的分类标签；基于待回答问题与识别结果推荐待回答问题匹配的目标答案。本申请解决了现有技术中基于用户输入直接召回数据进行问答推荐的方式造成的问题推荐结果准确度低的技术问题。
问题答案推荐方法存储介质电子设备

[发明专利]信息抽取、物品识别以及信息抽取模型训练方法-CN202310431817.3在审
发明人：赵富邦;刘程远;康杨杨;孙常龙 -专利权人：阿里巴巴（中国）有限公司
申请日： 2023-04-19 - 公布日： 2023-08-25 - 主分类号： G06F40/289 文献下载
摘要：本说明书实施例提供信息抽取、物品识别以及信息抽取模型训练方法，其中所述信息抽取方法包括：接收信息抽取任务，其中，信息抽取任务包括待抽取文本和至少两个提示信息；将待抽取文本和至少两个提示信息输入信息抽取模型，确定信息抽取任务对应的信息抽取矩阵，其中，信息抽取矩阵表征待抽取文本和各提示信息之间的对应关系；根据信息抽取矩阵、待抽取文本和至少两个提示信息，确定信息抽取任务对应的目标抽取结果。在多个提示信息并行输入的基础上，通过信息抽取矩阵表达待抽取文本和各提示信息之间的对应关系，使得信息抽取速度不受信息抽取纲要复杂程度的影响，提高了信息抽取的效率。
信息抽取物品识别以及模型训练方法

[发明专利]标记语言模型的训练方法和公告实体识别方法-CN202310571274.5在审
发明人：王诗航;赵富邦;康杨杨;孙常龙 -专利权人：阿里巴巴（中国）有限公司
申请日： 2023-05-18 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G06F40/295 文献下载
摘要：公开了一种标记语言模型的训练方法和公告实体识别方法。该训练方法包括：将标记语言文本转换为文本序列；将标记语言文本转换为图；在文本序列中掩盖多个字符，多个字符包括标记语言标签和/或标记语言标签之间的文本内容；在图中，掩盖若干已有的关联关系和/或增加新的关联关系，并采用特殊标记进行标记；将标记语言文本、处理后的文本序列和处理后的图作为训练输入对待训练的标记语言模型进行训练，以得到标记语言模型。该方法有助于得到更精准的标记语言模型。
标记语言模型训练方法公告实体识别

[发明专利]因果去偏差模型指导的法院观点自动生成方法-CN202011238302.4有效
发明人：况琨;吴亦全;孙常龙;吴飞 -专利权人：浙江大学
申请日： 2020-11-09 - 公布日： 2023-08-04 - 主分类号： G06F40/166 文献下载
摘要：本发明公开了一种因果去偏差模型指导的法院观点自动生成方法，属于自然语言生成领域。包括如下步骤：1)根据关键字，将裁判文书按照原告诉请、事实描述以及法院观点进行分割，并对法院观点中的判决结果进行支持与否的标注，以得到训练数据集；2)通过一个诉请感知编码器，先对原告诉请和事实描述分别进行信息抽取，再对事实描述进行一次基于原告诉请的注意力计算，以得到感知了诉请的事实的向量化特征表示；3)利用一对反事实解码器来生成不同判决下的法院观点；4)通过连接一个判决预测器来选择最终的“法院观点”。相比一般的文本生成算法，本发明充分考虑了真实场景中判决结果分布不均匀这一客观事实，并有效地消除了潜在的偏向性。
因果偏差模型指导法院观点自动生成方法

[发明专利]编码方法、设备、系统及存储介质-CN202310496691.8在审
发明人：宋凯嵩;康杨杨;李旭瑞;孙常龙 -专利权人：阿里巴巴（中国）有限公司
申请日： 2023-04-27 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： G06F40/126 文献下载
摘要：本申请提供一种编码方法、设备、系统及存储介质，涉及人工智能领域，该编码方法，包括：获取目标对象的描述信息，通过预设的编码知识库获取与目标对象的描述信息相似的描述信息对应的第一编码结果；通过预训练的编码预测模型，获取目标对象的描述信息对应的第二编码结果；通过对第一编码结果和第二编码结果进行数据整合，得到目标对象的描述信息对应的第三编码结果，第三编码结果用于指示所述目标对象的类别编码。通过编码知识库能够快速获取具有可解释性的目标对象的描述信息对应的第一编码结果，通过编码预测模型能够获取准确率更高的目标对象的描述信息对应的第二编码结果，通过编码结果整合，为用户推荐准确性高的编码结果。
编码方法设备系统存储介质

[发明专利]处理庭审记录的方法和系统-CN201811069881.7有效
发明人：周鑫;张雅婷;李泉志;孙常龙;刘晓钟;司罗 -专利权人：阿里巴巴集团控股有限公司
申请日： 2018-09-13 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本发明公开了一种处理庭审记录的方法和系统。其中，该方法包括：获取庭审过程中记录的庭审记录，其中，庭审记录包括至少一个主题模块，主题模块至少记录了庭审过程中不同庭审阶段所产生的法律信息；基于不同主题模块的标识信息，以及对应的预设参数，确定每个主题模块对应的信息抽取模型；基于信息抽取模型，从庭审记录中抽取得到每个主题模块的信息要素，其中，信息要素用于初始化法律知识图谱。本发明解决了现有技术中，难以获取线上互联网法庭的笔录摘要的技术问题。
处理庭审记录方法系统

[发明专利]资源主体风险预警的方法及设备-CN202310360285.9在审
发明人：李红松;孙常龙 -专利权人：阿里巴巴（中国）有限公司
申请日： 2023-03-31 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G06Q10/0635 文献下载
摘要：本申请提供一种资源主体风险预警的方法及设备。本申请的方法，通过根据待预测的目标资源主体在多个历史时间点的特征信息，生成目标资源主体的时序特征数据；根据时序特征数据，预测目标资源主体在未来时段内预设指标的变化量；在目标资源主体在未来时段内预设指标的变化量满足预警条件时，执行风险预警处理，能够利用多个历史时间点的特征性和时序信息，精准预测未来较长时段内预设指标的变化量，预设指标变化量指示了目标资源主体在未来时段内的发展状态，目标资源主体在未来时段内预设指标的变化量满足预警条件，说明目标资源主体在未来时段后会发生重大风险事件，从而可以精准地预测资源主体在未来时段后的风险事件，并提前进行预警处理。
资源主体风险预警方法设备

[发明专利]节点属性预测及模型训练方法、设备和存储介质-CN202310404538.8在审
发明人：林田谦谨;宋凯嵩;康杨杨;蒋卓人;李旭瑞;孙常龙;刘晓钟 -专利权人：阿里巴巴达摩院（杭州）科技有限公司
申请日： 2023-04-10 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G06N3/082 文献下载
摘要：本申请提供一种节点属性预测及模型训练方法、设备和存储介质，该节点属性预测方法包括：接收包括设定图模式、目标节点类型对应的待预测属性的节点属性预测任务，根据图模式确定以目标节点类型为起点的多个元路径以及从初始异构图中确定与图模式对应的目标异构图，获取与节点属性预测任务对应的包括目标因果模型的节点属性预测模型。响应于对目标异构图中属于目标节点类型的目标预测节点触发的节点属性预测任务的执行操作，在目标异构图中确定目标预测节点在多个元路径下对应的多个邻居节点集合，根据多个邻居节点集合、目标预测节点以及目标因果模型确定目标预测节点的待预测属性值，以实现预测目标节点的待预测属性值的准确预测。
节点属性预测模型训练方法设备存储介质

[发明专利]一种垃圾邮件识别方法及装置、计算机可读存储介质-CN202010386114.X有效
发明人：周笑添;张琼;康杨杨;孙常龙;刘晓钟;司罗 -专利权人：阿里巴巴集团控股有限公司
申请日： 2020-05-09 - 公布日： 2023-07-11 - 主分类号： H04L51/42 文献下载
摘要：本申请公开了一种垃圾邮件识别方法及装置、计算机可读存储介质，所述方法包括：提取邮件中的样式数据和第一文本数据；将第一文本数据按类别进行拆分；对样式数据以及多个类别的第一文本数据分别进行特征提取，得到样式特征向量和各类别的文本特征向量，将各类别的文本特征向量拼接为总文本特征向量；将样式特征向量和总文本特征向量进行多模态融合，得到多模态融合向量；将多模态融合向量输入多模态融合神经网络模型，以识别邮件是否为垃圾邮件。本申请通过提取邮件中的样式数据和第一文本数据，对样式数据和第一文本数据进行特征提取及多模态融合，提高了学习效果，从而识别出从纯邮件正文端难以识别的垃圾邮件，全面提升了邮件反垃圾能力。
一种垃圾邮件识别方法装置计算机可读存储介质

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