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]获取文档信息的方法及装置-CN201910006489.6有效
  • 高翔;王江;安怡;李瀚清;曾彦能;赵业辉;杨慧宇;陈运文;纪达麒 - 达而观信息科技(上海)有限公司
  • 2019-01-04 - 2023-04-04 - G06F40/205
  • 本申请涉及一种基于序列标注以及学习模型的文档信息抽取方法及装置。该方法包括:对至少一种序列标注算法模型进行训练,以获取至少一种离线序列标注算法模型;确定离线序列标注算法模型中的每一种中的标注信息的准确率,将待处理的文档转换成文本文档;从所述待处理的文档中获取文档结构格式性质信息;将所述文本文档和结构格式性质信息输入至所述离线序列标注算法模型中,以获取该文档中的文档信息所对应的标注信息。本申请通过使用序列标注技术,可以对文档进行关键信息抽取。并且通过使用多模型融合技术,可以对文档中不同关键信息使用最优模型进行抽取。此外,本申请对字面抽取结果进行业务规则推理及计算,适用面更广。
  • 获取文档信息方法装置
  • [发明专利]一种结合动态词汇增强的模型蒸馏方法-CN202110309962.5有效
  • 顾嘉晟;李瀚清;岳小龙;高翔;纪达麒;陈运文 - 达而观数据(成都)有限公司
  • 2021-03-24 - 2021-06-18 - G06F40/284
  • 本发明涉及人工智能领域中的自然语言处理技术领域,公开了一种结合动态词汇增强的模型蒸馏方法,包括:在ALBert语言模型的基础上,通过微调技术结合动态词汇增强技术对语言模型进行调整,得到微调后的语言模型,将其作为教师模型;在对语言模型进行微调时,不同于常规的微调逻辑,在微调过程中,先将词典信息的特征与语言模型的输出特征进行合并,然后再进行微调;微调结束后,对教师模型进行蒸馏,将获取的模型预测结果作为学生模型的训练依据。本发明提供的模型蒸馏方法,通过引入词典信息作为关键信息,使得模型在大幅缩减尺寸的情况下仍然可以捕获词典信息作为特征,从而达到在不牺牲抽取准确性的情况下大幅降低模型尺寸、加快推断速度的目的。
  • 一种结合动态词汇增强模型蒸馏方法
  • [发明专利]一种人机交互中自然语言意图理解方法-CN201610102111.2有效
  • 赵群飞;李瀚清;蒋天峰 - 上海交通大学
  • 2016-02-25 - 2018-11-02 - G06F17/27
  • 本发明公开了一种人机交互中自然语言意图理解的方法,首先对文本自然语言指令数据进行意图标注,将每句文本标注一个意图;然后将文本向量化,这里在传统的文本向量空间模型的基础上,融合了文本指令的词性信息,定义了一种新的文本表示模型——词性向量空间模型;然后,将堆栈式去噪自编码器应用于自然语言指令意图理解,提取指令的高阶特征;最后,用支持向量机进行训练和预测,实现自然语言指令的意图理解。本发明能够挖掘自然语言指令中更多的语义信息,提高意图理解的识别率,还采用了堆栈式去噪自编码器,在训练时加入随机噪声,更贴近实际应用场景,使得训练得到的模型具有更强的泛化能力。
  • 一种人机交互自然语言意图理解方法

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