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[发明专利]知识图谱推理方法、模型训练方法、装置和计算机设备-CN202210457668.3在审
发明人： 巢林林;王太峰;褚崴 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请日： 2022-04-28 - 公布日： 2022-08-05 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本说明书实施例公开了一种知识图谱推理方法、模型训练方法、装置和计算机设备。所述方法包括：获取查询实体和查询关系；从知识图谱中选择查询实体的近邻实体；确定近邻实体的第一概率，所述第一概率用于表示近邻实体与查询关系连通的可能性；根据第一概率，选择近邻实体作为候选实体；选择与查询实体和查询关系相匹配的候选实体作为结果实体。本说明书实施例可以提高知识图谱推理的效率。
知识图谱推理方法模型训练装置计算机设备

[发明专利]一种知识图谱的表示学习方法和系统-CN202210222332.9在审
发明人： 巢林林;王太峰;褚崴 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请日： 2022-03-07 - 公布日： 2022-06-10 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本说明书涉及图数据处理领域，特别涉及一种知识图谱的表示学习方法和系统。该方法包括进行一轮或多轮迭代更新，以获得知识图谱中节点和/或边的向量表示，其中一轮迭代更新包括：基于所述知识图谱中的一个或多个三元组，获取一个或多个正样本；基于知识图谱中不存在的一个或多个三元组，获取一个或多个负样本；基于各样本中的向量表示确定各样本对应的预测值；确定损失函数值，所述损失函数值反映各样本对应的预测值与其标签值的差异；调整样本中节点的第一向量表示、边的向量表示以及所述字典矩阵中的元素，以减小各样本对应的预测值与其标签值的差异。
一种知识图谱表示学习方法系统

[发明专利]用于图片匹配定位的神经网络系统，方法及装置-CN201811046086.6有效
发明人： 巢林林;徐娟;褚崴 -专利权人：阿里巴巴集团控股有限公司
申请日： 2018-09-07 - 公布日： 2020-07-17 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本说明书实施例提供一种计算机执行的用于图片匹配定位的神经网络系统。该神经网络系统第一卷积网络，第二卷积网络，组合层和边框回归层，其中第一卷积网络对第一图片进行卷积处理和池化操作，得到与第一图片对应的维度为第一数目的第一特征向量；第二卷积网络对第二图片进行卷积处理，得到第二图片所包含的N个区域分别对应的N个特征向量，其维度也为第一数目；组合层将所述第一特征向量分别与N个特征向量进行组合操作，得到N个组合向量；边框回归层，至少基于所述N个组合向量，采用边框回归算法，在第二图片中输出预测边框的信息，所述预测边框指示出第二图片包含第一图片的图片内容的部分。
用于图片匹配定位神经网络系统方法装置

[发明专利]CTC模型的训练方法和数据处理方法、装置及存储介质-CN202010124513.9在审
发明人： 巢林林;陈景东;褚崴 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请日： 2020-02-27 - 公布日： 2020-06-26 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本说明书涉及一种联结主义时间分类(CTC)模型的训练方法和装置，在该方法中，将特征向量分别输入第一全连接层和第二全连接层；确定特征向量和标签序列的联合表示向量后输入第三全连接层；然后，CTC损失层根据各层输出的归一化结果确定标签序列的似然分布和空白字符先验分布，从而确定本次训练的梯度值，完成一次训练。本说明书还提供了基于上述CTC模型的数据处理方法和装置、电子设备以及计算机可读存储介质。
ctc 模型训练方法数据处理装置存储介质

[发明专利]用于知识图谱的数据预处理方法及装置-CN202010089110.5在审
发明人： 巢林林;何建杉;王太峰;褚崴 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请日： 2020-02-12 - 公布日： 2020-06-19 - 主分类号： G06F16/28 文献下载
摘要：本说明书实施例提供一种用于知识图谱的数据预处理方法和装置，在确定知识图谱中的节点及连接关系类别的向量表达时，以三元组中首节点对应的第一节点向量与首节点和尾节点之间的连接关系类别对应的第一关系向量的哈达玛积融合得到中间向量，并将中间向量与尾节点对应的第二节点向量的距离作为参考评价指标，基于对正负样本在参考评价指标上的取值的调整，更新相应的节点向量及关系向量。这种方式在节约参数的基础上，能够同时表达诸如对称关系、相反关系、组合关系等常见关联关系，提升知识图谱的表达能力。
用于知识图谱数据预处理方法装置

[发明专利]一种对话生成方法、装置以及电子设备-CN201710423859.7有效
发明人：常晓夫;巢林林;徐鹏;李小龙 -专利权人：创新先进技术有限公司
申请日： 2017-06-07 - 公布日： 2020-06-02 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本申请公开了一种对话生成方法、装置以及电子设备。所述方法包括：利用包含话题范围约束信息的损失函数，对基于序列到序列的对话模型进行训练；利用所述训练过的对话模型，生成对话。利用本申请实施例，通过包含话题范围约束信息的损失函数，可以在对话模型训练过程中引入话题范围约束信息，从而有利于避免训练过的模型产出低质量无意义的回复。
一种对话生成方法装置以及电子设备

[发明专利]一种基于递归神经网络的离散情感识别方法-CN201510889388.X有效
发明人：陶建华;巢林林;杨明浩;李雅;温正棋 -专利权人：中国科学院自动化研究所
申请日： 2015-12-07 - 公布日： 2019-04-23 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提出的一种基于递归神经网络的离散情感识别方法，步骤为：1、对视频中的图像信号进行人脸检测及跟踪，得到人脸区域后，提取人脸关键点作为人脸的形变特征；将人脸区域裁剪并归一化到统一大小，提取人脸的外观特征；2、对视频中的音频信号进行加窗处理，分割出音频序列单元并提取音频特征；3、利用具有长短时记忆模型的递归神经网络分别对上述得到的三项特征进行时序编码，获得固定长度的情感表征向量；并将其相串联，得到最终情感表述特征；4、基于的支持向量机分类器，利用3中得到的最终情感表述特征进行情感类别预测。该方法能够充分利用情感表达过程中的动态信息，从而实现视频中参与者情感的精确识别。
一种基于递归神经网络离散情感识别方法

[发明专利]一种基于边缘特征的道路检测方法-CN201310597554.X有效
发明人：陶建华;杨明浩;巢林林;时荔蕙;马传焱 -专利权人：极限元（北京）智能科技股份有限公司
申请日： 2013-11-22 - 公布日： 2018-02-13 - 主分类号： G06K9/46 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于边缘特征分析的自动道路检测方法，该方法包括对于目标图像，采用边缘梯度算子计算得到多幅梯度图像，对其进行二值化处理，得到多幅初步道路边缘图像；基于自动获取的阈值将多幅初步道路边缘图像中像素个数小于该阈值的连通区域去除，获得多个方向上的道路边缘图像；将多个方向的道路边缘图像中的道路边缘信息整合到同一幅图像中，并根据道路两侧具有相似边缘的原理夹逼出道路像素区域，得到初步道路图像；采用基于线段拟合的生长算法进行道路区域间的连接，并根据道路区域的长宽比去除一些非道路区域，最终获得检测得到的道路。本发明适用于航拍图像的自动道路检测，具有检测精度高、实时性好、抗干扰性强等优点。
一种基于边缘特征道路检测方法

[发明专利]一种基于多尺度时序建模的维度情感识别方法-CN201410601169.2有效
发明人：陶建华;巢林林;杨明浩 -专利权人：中国科学院自动化研究所
申请日： 2014-10-30 - 公布日： 2015-02-18 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多尺度时序建模的维度情感识别方法，该方法包括以下步骤：对于视频序列中的每帧图像进行人脸检测及跟踪，并提取人脸关键点作为第一类组人脸特征；提取人脸区域图像、人脸嘴部区域图像和人脸眼睛区域图像中像素的灰度值作为第二、三、四类组人脸特征；根据单位时间段t内多帧图像的四类组人脸特征进行维度情感初步预测；根据连续N个单位时间段t的情感初步预测结果用线性回归器进行时序及模态融合，输出视频序列的情感预测值。本发明方法对视频序列信号进行不同尺度的时序建模，实现了序列中每一时序单元的精确预测。本发明适用于视频中人脸信号的情感识别，具有实时性好、并能够大幅度提高识别精度等优点。
一种基于尺度时序建模维度情感识别方法

[发明专利]一种融合长跨度情感历史的语音情感识别方法-CN201310481318.1有效
发明人：陶建华;杨明浩;巢林林 -专利权人：中国科学院自动化研究所
申请日： 2013-10-15 - 公布日： 2014-01-22 - 主分类号： G10L25/63 文献下载
摘要：本发明公开了一种融合长跨度情感历史的语音情感识别方法。该方法包括以下步骤：利用时域和变换域上的不同参数进行端点检测，剔除原始语音序列中的非语音数据，获得待识别语音段数据；将待识别语音段数据切分为独立的语音段数据单元；利用第一支持向量机对语音段数据单元分别进行情感状态初步分类；对情感状态初步分类结果进行加窗，并利用第二支持向量机进行融合，得到融合长跨度情感历史的情感识别结果。本发明在保证对语音信号的局部单元进行高精度分类的同时，又充分利用信号序列的长跨度内的上下文信息，以达到对序列中的每一单元达到最优的分类结果。本发明能够用于语音信号的情感识别，具有实时性好、并能够大幅度提高识别精度等优点。
一种融合跨度情感历史语音识别方法

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