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[发明专利]分类模型评价指标的确定方法、装置、设备及介质-CN202010362361.6有效
发明人：何天健;刘毅;董大祥;马艳军;于佃海 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2020-04-30 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G06F18/21 文献下载
摘要：本申请公开了分类模型评价指标的确定方法、装置、设备及介质，涉及深度学习技术领域。具体实现方案为：获取分类模型的当前样本集；将所述当前样本集以及与所述当前样本集连续获取的固定数量个历史样本集，作为当前滑动窗口；根据所述当前滑动窗口确定所述分类模型的当前评价指标值。通过本申请的技术方案，能够提高模型评价结果的准确性和可信度，进而增加模型训练的稳定性。
分类模型评价指标确定方法装置设备介质

[发明专利]任务处理方法、服务器、语言预测系统和人机交互系统-CN202310722096.1在审
发明人：卜崇宇;孙权;王莹雪;白正彪;包顺科;王高俊;董大祥 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2023-06-16 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本公开提供了一种任务处理方法、服务器、语言预测系统和人机交互系统，涉及数据处理领域，具体涉及人工智能、人机交互和深度学习领域。具体实现方案为：获取语言处理任务和所述语言处理任务的任务类型；在服务节点集群中，查询所述任务类型对应的至少一个目标节点；获取各所述目标节点的实时任务处理数量；根据各所述目标节点的实时任务处理数量，在各所述目标节点中筛选空闲节点，并将所述语言处理任务分配给所述空闲节点执行；获取所述空闲节点针对所述语言处理任务的执行结果，并反馈所述执行结果。本公开实施例可以提高请求响应效率和资源利用率。
任务处理方法服务器语言预测系统人机交互

[发明专利]知识问答方法、装置、设备和存储介质-CN202310890668.7在审
发明人：卜崇宇;孙权;董大祥;王高俊;罗冬冬;包顺科;陈春筝;赵亚飞;刘瑛;刘倩 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2023-07-19 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本公开提供了一种知识问答方法、装置、设备和存储介质，涉及人工智能技术领域，尤其涉及深度学习和自然语言处理技术，特别涉及大模型技术。具体实现方案为：获取问询语句、问询语句的历史关联语句以及知识库；其中，知识库中存储有基于参考文本内容生成的问答数据；根据问询语句和历史关联语句，生成问询语句的问询衍生语句；在知识库中查询与问询衍生语句相匹配的问答数据；根据匹配结果，生成问询语句的目标答案数据。根据本公开的技术，提高了知识问答结果的准确度。
知识问答方法装置设备存储介质

[发明专利]输入信息的预测方法、系统、服务器及电子设备-CN202010589833.1有效
发明人：马平烁;董大祥;敬清贺 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2020-06-24 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： G06F3/023 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种输入信息的预测方法、系统、服务器、终端设备、电子设备及存储介质，涉及深度学习、云计算技术领域。具体实现方案为：获取终端设备的初始输入信息，根据预先训练的预测模型，生成与初始输入信息对应的目标输入信息，其中，预测模型是基于目标参数梯度生成的，目标参数梯度是终端设备基于，终端设备的私有输入信息和预先设置的初始模型生成的，通过终端设备基于私有输入信息实现对预测模型的相关参数的训练，可以提高训练的个性化，从而提高预测模型的个性化预测和针对性预测，进而提高预测的准确性和可靠性的技术效果，并提高用户的输入体验。
输入信息预测方法系统服务器电子设备

[发明专利]模型参数更新方法及其相关设备-CN202010234711.0有效
发明人：吴志华;于佃海;程默;汤伟;马琳;董大祥 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2020-03-27 - 公布日： 2023-08-04 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本申请公开了模型参数更新方法及其相关设备，涉及深度学习技术领域。具体实现方案为：获取局部增量信息，结合局部增量信息对模型的参数快照信息进行更新；将局部增量信息上报给分布式训练系统中的参数服务器节点，并接收参数服务器节点返回的全局参数信息；根据全局参数信息，对模型的本地参数信息以及参数快照信息进行更新。
模型参数更新方法及其相关设备

[发明专利]点击率预测模型的训练方法及装置-CN202310491836.5在审
发明人：王雅晴;朴泓名;徐龙腾;董大祥;周景博 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2023-05-04 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06Q30/0202 文献下载
摘要：本公开提供了一种点击率预测模型的训练方法及装置，涉及数据处理技术领域。其中点击率预测模型包括超网络模块和预测模块，具体实现方案为：获取样本特征信息和标签值；样本特征信息包括样本用户特征信息和目标对象特征信息；标签值用于表示样本用户是否与目标对象存在交互行为；基于超网络模块对目标对象特征信息进行处理，以得到多个用于特征交互的邻接矩阵；根据样本特征信息与多个邻接矩阵，采用预测模块获取样本用户对目标对象的点击率预测值；根据标签值和点击率预测值，对点击率预测模型进行训练。本公开可在小样本条件下快速提升点击率预测模型的点击率预测准确度，以在一定程度上缓解点击率预测任务中的冷启动问题。
点击率预测模型训练方法装置

[发明专利]数据推荐方法、装置、电子设备和介质-CN202111428416.X有效
发明人： 董大祥;王莉;孙江伟;忻舟 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2021-11-26 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本公开提供了一种数据推荐方法、装置、设备、介质和产品，涉及人工智能技术领域，具体为深度学习、自然语言处理、智能推荐等技术领域。数据推荐方法包括：获取操作对象的操作数据，其中，操作数据与第一内容数据和第一目标对象数据相关联；基于操作数据，确定操作对象特征、内容特征和目标对象特征；基于操作对象特征和内容特征，确定融合特征；基于融合特征和目标对象特征，关联地推荐第二内容数据和第二目标对象数据。
数据推荐方法装置电子设备介质

[发明专利]基于模型并行的分类模型计算方法和装置-CN201911257036.7有效
发明人：刘毅;董大祥 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2019-12-10 - 公布日： 2023-07-07 - 主分类号： G06F18/24 文献下载
摘要：本申请公开了基于模型并行的分类模型计算方法和装置，涉及机器学习技术领域，其中，分类模型包括第一子训练器及N个第二子训练器，该方法中第一子训练器与N个第二子训练器进行输入数据同步，基于存储的参数片段，对第一输入数据及N个第二输入数据进行处理，确定与每个输入数据对应的逻辑分布子向量，之后确定与每个输入数据分别对应的逻辑分布总和，并计算与每个输入数据对应的交叉熵片段，并与N个第二子训练器同步，之后将与第一输入数据对应的所有交叉熵片段进行加和，确定第一输入数据对应的第一交叉熵。该方法通过模型并行方法，解决了参数存储问题，对训练速度的影响较小。
基于模型并行分类计算方法装置

[发明专利]一种会话推荐方法、装置以及电子设备-CN201911252600.6有效
发明人：何天健;刘毅;董大祥;马艳军;于佃海 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2019-12-09 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G06F16/9035 文献下载
摘要：本申请公开了一种会话推荐方法、装置以及电子设备，涉及图神经网络技术领域。具体实现方案为：获取会话控制序列，并基于所述会话控制序列中的每一个物品的嵌入向量，获取第一嵌入向量矩阵；根据所述会话控制序列中物品的排列顺序生成位置信息序列，并基于所述位置信息序列中的每一个位置信息的嵌入向量，获取第二嵌入向量矩阵；根据所述第一嵌入向量矩阵和所述第二嵌入向量矩阵，确定目标嵌入向量矩阵；基于所述目标嵌入向量矩阵，采用图神经网络会话推荐模型SR‑GNN确定推荐物品。本申请实施方式能够提升会话推荐结果的准确性。
一种会话推荐方法装置以及电子设备

[发明专利]生成演示文档的方法、装置、电子设备及存储介质-CN202310308540.5在审
发明人：林海涛;董大祥;李正晖;张红光;王磊;刘倩;朱勇 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2023-03-27 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06F40/106 文献下载
摘要：本公开提供了一种生成演示文档的方法、装置、电子设备及存储介质，涉及人工智能技术领域，尤其涉及自然语言处理领域。具体实现方案为：响应于接收到输入文本，根据输入文本，确定演示文档大纲；根据演示文档大纲，确定篇章内容文本；根据篇章内容文本的属性信息，从多个预定版式中确定目标版式；以及根据篇章内容文本和目标版式，生成演示文档。
生成演示文档方法装置电子设备存储介质

[发明专利]推送内容的获取方法、装置、电子设备和介质-CN202310193729.4在审
发明人：王雅晴;吴世光;敬清贺;董大祥 -专利权人：百度在线网络技术（北京）有限公司
申请日： 2023-02-24 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： H04L67/55 文献下载
摘要：本公开提出了一种推送内容的获取方法、装置、电子设备和介质，涉及深度学习、自然语言处理等人工智能，方法包括获取样本冷启动用户账号的样本调整函数以及设置有样本调整函数的样本推送内容评分预测模型；获取待推送的目标冷启动用户账号的目标个性化调整函数，并基于目标个性化调整函数更新样本推送内容评分预测模型中的样本调整函数，得到目标冷启动用户账号的个性化推送内容评分预测模型；获取候选推送内容并基于个性化推送内容评分预测模型，从候选推送内容中确定推送给目标冷启动用户账号的目标推送内容。本公开中，优化了推送内容评分预测模型的学习效果，提高了推送内容与冷启动用户账号的的适配程度，优化了用户账号的使用体验。
推送内容获取方法装置电子设备介质

[发明专利]样本数据的生成方法和装置-CN202310108190.8在审
发明人：秦泽民;董大祥 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2023-02-01 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本公开提供了一种样本数据的生成方法和装置，涉及数据处理和人工智能技术领域，具体涉及大数据、智能搜索、深度学习等技术领域。具体实现方案为：获取搜索请求对应的搜索结果记录列表，根据获取到的历史搜索记录，确定搜索结果记录列表中，各搜索结果记录各自对应的搜索参数，根据各搜索结果记录各自对应的搜索参数、搜索请求、以及搜索结果记录列表，生成样本数据，可以实现从较强客观性的维度生成样本数据，从而提高生成样本数据的效率和可靠性的技术效果。
样本数据生成方法装置

[发明专利]一种任务并行处理的实现方法、装置、设备和介质-CN202010093670.8有效
发明人： 董大祥;王海峰;于佃海;马艳军 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2020-02-14 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G06F9/50 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种任务并行处理的实现方法、装置、设备和介质，涉及深度学习技术领域。该方法包括：确定目标任务的至少一个并行计算图；根据所述并行计算图的算子任务在集群中的硬件执行代价，筛选确定并行计算图以及算子调度方案，其中，所述集群包括多个节点，用于执行所述算子任务；所述并行计算图具有至少一种算子调度方案；根据确定的并行计算图和算子调度方案，将所述并行计算图中的算子任务在所述集群中调度执行。本申请实施例的技术方案，在为目标任务确定并行计算图以及算子调度方案时，引入考虑了算子任务在集群中的硬件执行代价，作为筛选依据，能够更好使目标任务的执行适配于不同环境情况的集群，达到最优的并行效率。
一种任务并行处理实现方法装置设备介质

[发明专利]超网络模型、深度学习模型的训练方法、信息推荐方法-CN202310148539.0在审
发明人：王雅晴;吴世光;敬清贺;董大祥 -专利权人：百度在线网络技术(北京)有限公司
申请日： 2023-02-16 - 公布日： 2023-05-26 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：本公开提供了一种超网络模型的训练方法，涉及人工智能和网络结构搜索技术领域。具体实现方案为：将训练样本的初始特征输入适应性网络，生成训练样本的适应性特征；将测试样本的初始特征输入预测网络，生成测试样本的隐藏特征，测试样本具有标签，标签表示测试用户数据与测试对象数据之间的测试交互数据；使用调整网络基于适应性特征调整隐藏特征；根据调整后的隐藏特征确定超网络模型的输出结果，输出结果表示测试用户数据与测试对象数据之间的预测交互数据；根据测试交互数据和预测交互数据，确定超网络模型的损失；根据损失更新调整网络的结构参数。本公开还提供了一种深度学习模型的训练方法、信息推荐方法、装置、电子设备和存储介质。
网络模型深度学习训练方法信息推荐

[发明专利]共享编码器生成方法、装置及电子设备-CN202211282480.6在审
发明人： 董大祥;张文慧;吴志华;于佃海;马艳军;王海峰 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2019-11-22 - 公布日： 2023-01-20 - 主分类号： G06N3/098 文献下载
摘要：本申请提出一种共享编码器生成方法、装置及电子设备，属于计算机技术领域。其中，该方法包括：主节点向各子节点发送共享编码器训练指令，以使每个子节点根据训练指令中包括的目标共享编码器的类型获取训练样本；在获取到各子节点返回的确认消息后，向各子节点发送待训练的目标共享编码器的初始参数集，以使各子节点利用各自的训练样本对所述目标共享编码器的初始参数集进行训练；获取各子节点返回的目标共享编码器的更新参数集；根据第一预设规则及各子节点返回的目标共享编码器的更新参数集，确定目标共享编码器对应的目标参数集。由此，通过这种共享编码器生成方法，降低了多领域训练语料的获取难度和成本，提高了共享编码器的性能。
共享编码器生成方法装置电子设备

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