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[发明专利]一种基于Kmeans召回的多模型熵加权检索方法及系统-CN202211250778.9有效
发明人：李韦;谭伟;黎明;王允;朱苑萍 -专利权人：深圳市龙光云众智慧科技有限公司
申请日： 2022-10-13 - 公布日： 2023-03-10 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于Kmeans召回的多模型熵加权检索方法及系统，方法包括以下步骤：S1.对文档数据集D进行清洗、聚类，利用聚类后的数据集D对BER模型进行微调得到训练好的模型；S2.将文档数据集D及其关键词输入至训练好的模型，输出候选文档向量；S3.将待检索语句分别进行不同指标类型的编码，得到待检索句的综合向量；S4.利用待检索句的综合向量和已得到的候选文档向量的各聚类中心确定最相似的簇；S5.计算待检索句与最相似的簇中文档的相似度值，按照相似度值进行排序推荐检索结果。本发明基于多模型并行召回策略，充分考虑语义的相关性，提高了检索响应速度。
一种基于 kmeans 召回模型加权检索方法系统

[发明专利]一种基于Kmeans与LDA结合的标签挖掘方法及系统-CN202211199814.3在审
发明人：谭伟;王允;黎明;朱苑萍;李韦 -专利权人：深圳市龙光云众智慧科技有限公司
申请日： 2022-09-29 - 公布日： 2023-01-31 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于Kmeans与LDA结合的标签挖掘方法及系统，包括以下步骤：S1、获取待标注文本数据；S2、对所述待标注文本数据进行除杂处理得到目标文本，并计算目标文本中的句子向量；S3、将目标文本输入LDA主题模型得到主题标签T；S4、根据句子向量和Kmeans聚类算法确定对应句子的类簇标记C；S5、选取最大的类簇标记C与主题标签T合并，将合并结果作为待标注文本数据的主题标签进行输出。本方法与传统无监督主题挖掘技术相比，引入TFIDF与word2vec结合求平均作为句子向量，结合了LDA与Kmeans两种非监督算法相互约束得到标注数据，减少了单一模型带来的误差，实现了从两个维度主题维度和相似度维度确定标签值。
一种基于 kmeans lda 结合标签挖掘方法系统

[发明专利]基于Node2Vec的文本处理方法、装置、存储介质及电子设备-CN202211200695.9在审
发明人：谭伟;朱苑萍;李韦;黎明;王允 -专利权人：深圳市龙光云众智慧科技有限公司
申请日： 2022-09-29 - 公布日： 2022-12-16 - 主分类号： G06F40/30 文献下载
摘要：本发明涉及自然语言处理领域，公开了一种基于Node2Vec的文本处理方法、装置、存储介质及电子设备。本发明通过对目标文本分别进行分词处理和单字分割处理，得到词集合和字集合；计算词和字的TF‑IDF值；分别对词和字进行滑动窗口操作，得到二元组词和二元组字；根据二元组词和所述二元组字，以TF‑IDF值为权重，构建三元组词和三元组字；将所述三元组词和所述三元组字输入Node2Vec模型进行训练，所述Node2Vec模型输出词节点向量和字节点向量；根据所述词节点向量和所述字节点向量，构建文本向量化表示。本发明减少了分词对结果的影响，提高了文本向量表示的准确性，更全面地得到文本语义表示。
基于 node2vec 文本处理方法装置存储介质电子设备

[发明专利]人脸识别方法、装置及终端设备-CN202210601012.4在审
发明人：谭伟;朱苑萍;李韦;王允;黎明 -专利权人：深圳市龙光云众智慧科技有限公司
申请日： 2022-05-30 - 公布日： 2022-08-19 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本申请适用于人脸识别技术领域，提供了人脸识别方法、装置及终端设备，包括：将待识别人脸图像输入正面人脸重构模型，得到可表征人脸特征的正面人脸信息，所述正面人脸重构模型为预先训练好的神经网络模型，基于所述正面人脸信息进行人脸识别，得到人脸识别结果。本申请可以提高人脸识别的灵活性。
识别方法装置终端设备