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[发明专利]一种储物柜和储物柜的超温控制方法-CN202210338232.2在审
发明人：徐文涛;陈庆伟;谭传奇 -专利权人：海信容声（扬州）冰箱有限公司
申请日： 2022-04-01 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G05D23/24 文献下载
摘要：本发明公开了一种储物柜和储物柜的超温控制方法。所述储物柜包括物品容置室、温度传感器、报警器和控制器。响应于预设的超温控制指令，实时获取所述物品容置室的室内温度；计算在预设的统计时长内，所述室内温度分别处于每一预设的超温范围的累计时长；根据每一所述预设的超温范围的累计时长和每一所述超温范围对应预设的权重系数，计算超温累计时长；当所述超温累计时长大于等于预设的超温报警时长时，控制所述报警器推送报警信息。采用本发明，其能够提高储物柜的温度报警的准确性和有效性，避免发出无效报警，提高了用户的使用体验。
一种储物柜温控方法

[发明专利]跨语言模型训练方法、装置及设备-CN202310533796.6在审
发明人：张珍茹;谭传奇;黄松芳 -专利权人：阿里巴巴（中国）有限公司
申请日： 2023-05-09 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06F40/35 文献下载
摘要：本申请公开了跨语言模型训练方法装置，句子分类方法和装置，序列标注方法和装置，问答方法和装置，文本检索方法和装置，以及电子设备。其中，跨语言模型训练方法在不改变模型结构的前提下，不仅通过TLM任务让模型“隐式”地捕捉到部分跨语言对齐关系，还通过双语句子间的对比学习，拉近正样本中源句和目标句的句子表示在语义空间的距离，增大负样本中源句和目标句的句子表示的距离，从而加强双语语料之间句子级语义的跨语言对齐，显式捕捉双语数据中句子级别的跨语言对齐；因此，可以有效提升跨语言模型的预训练效率和预测效率，以及提升句子级的跨语言对齐效果。
语言模型训练方法装置设备

[发明专利]文本处理方法、文本阅读理解方法-CN202310686719.4在审
发明人： 谭传奇;张珍茹;黄松芳 -专利权人：阿里巴巴（中国）有限公司
申请日： 2023-06-09 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G06F40/56 文献下载
摘要：本说明书实施例提供文本处理方法、文本阅读理解方法，其中文本处理方法，应用于指定语言场景，包括获取指定语言的初始文本和多语言处理模型，多语言处理模型基于参考语言的样本文本训练得到；将初始文本输入多语言处理模型，获得至少一个第一处理结果；将目标文本输入多语言处理模型，并将多语言处理模型的输出译为指定语言的第二处理结果，目标文本为将初始文本译为参考语言得到；基于第一处理结果和第二处理结果，确定初始文本对应的目标处理结果。通过将初始文本译为目标文本输入多语言处理模型，将获得的输出译为第二处理结果，使得可以根据第一处理结果和第二处理结果，确定初始文本对应的目标处理结果，保证了获得的目标处理结果的准确性。
文本处理方法阅读理解

[发明专利]训练文本生成模型的方法、文本生成方法及装置-CN202310387160.5有效
发明人：袁正;苑洪意;谭传奇;黄非;黄松芳 -专利权人：阿里巴巴达摩院（杭州）科技有限公司
申请日： 2023-04-11 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种训练文本生成模型的方法、文本生成方法及装置。主要技术方案包括：获取包含多个训练样本的训练数据，所述训练样本包括输入文本样本和输出文本样本构成的样本对；获取样本对中输出文本样本的特征表示，对所述输出文本样本的特征表示进行加噪扩散处理，得到加噪后的特征表示；将该样本对的输入文本样本和所述加噪后的特征表示作为输入训练文本生成模型，所述文本生成模型在训练过程中，基于输入文本样本和所述加噪后的特征表示模拟所述加噪扩散的逆扩散处理，以将所述输出文本样本作为目标输出。本申请将扩散概率生成机制引入文本生成领域，能够提高文本生成的效果。
训练文本生成模型方法装置

[发明专利]一种冰箱及其变频压缩机的控制方法-CN202210146751.9在审
发明人：徐文涛;谭传奇;贾正义 -专利权人：海信容声（扬州）冰箱有限公司
申请日： 2022-02-17 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： F25D11/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种冰箱及其变频压缩机的控制方法。所述冰箱包括变频压缩机和控制器，在所述变频压缩机上电之后，确定所述变频压缩机当前的开停周期个数；若为首个开停周期，获取预设的运行参数，作为当前运行参数；若为非首个开停周期，计算上一开停周期的开机率和当前开停周期的实时开机率；根据所述上一开停周期的开机率确定所述变频压缩机的启动运行参数，并根据所述实时开机率对所述启动运行参数进行实时调整，以更新为当前运行参数；在当前的开停周期下，控制所述变频压缩机在启动运行过程中以所述当前运行参数运行。采用本发明，其能够有效实现对变频压缩机的频率调整，以使变频压缩机达到较优的工作效率，提高了用户的使用体验。
一种冰箱及其变频压缩机控制方法

[发明专利]一种冰箱及其变频压缩机的控制方法-CN202210146749.1在审
发明人：徐文涛;陈庆伟;谭传奇 -专利权人：海信容声（扬州）冰箱有限公司
申请日： 2022-02-17 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： F25D11/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种冰箱及其变频压缩机的控制方法。在变频压缩机上电后，获取预设运行参数作为所述变频压缩机在首个开停周期下的运行参数；在非首个开停周期下，根据预设的环境温度和开机率阈值条件的对应关系，确定当前环境温度对应的开机率阈值条件，根据上一开停周期的开机率与所述开机率阈值条件的关系，确定所述变频压缩机启动时的运行参数；根据预设的环境温度和运行参数调整策略的对应关系，确定当前环境温度对应的运行参数调整策略，进而确定对应的参数调整值，并根据所述参数调整值调整当前的运行参数。采用本发明，其能够有效实现对变频压缩机的频率调整，以使变频压缩机达到较优的工作效率，提高了用户的使用体验。
一种冰箱及其变频压缩机控制方法

[发明专利]训练生成模型的方法、资源生成方法及装置-CN202310401581.9在审
发明人：袁正;苑洪意;谭传奇;黄非;黄松芳 -专利权人：阿里巴巴（中国）有限公司
申请日： 2023-04-07 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种训练生成模型的方法、资源生成方法及装置。本申请在采用去噪扩散机制训练生成模型时，不再采用固定的线性函数来确定每一时间步的噪声进程，而是采用了一种全新的思路，即根据已经得到的每一时间步逆扩散处理对应的第一损失函数取值来确定后续每一步扩散对应的噪声进程，其中第一损失函数表征加噪扩散过程产生的样本分布与逆扩散过程产生的样本分布之间的差异。这种依据第一损失函数取值自适应确定噪声进程的方式能够有效提高生成模型的资源生成能力，进而提高模型效果。
训练生成模型方法资源装置

[发明专利]摘要生成方法、训练摘要生成模型的方法及装置-CN202310257447.6有效
发明人：袁正;苑洪意;李晨亮;谭传奇;黄松芳 -专利权人：阿里巴巴达摩院（杭州）科技有限公司
申请日： 2023-03-13 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G06F16/34 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种摘要生成方法、训练摘要生成模型的方法及装置，涉及人工智能技术领域。其中摘要生成方法包括：获取待处理文本；利用基于深度学习模型预先训练得到的摘要生成模型，针对待处理文本生成摘要文本；其中摘要生成模型包括编码模块和解码模块；编码模块对待处理文本进行编码处理，得到待处理文本中各元素Token的特征表示，从待处理文本中提取K个关键文本单元，将K个关键文本单元中各Token的特征表示输出至解码模块；解码模块利用K个关键文本单元中各Token的特征表示进行解码处理，生成摘要文本，K为正整数。通过本申请能够提高针对长文本的摘要生成效果。
摘要生成方法训练模型装置

[发明专利]视觉问答处理方法、视觉问答模型的训练方法及装置-CN202310275875.1有效
发明人：袁正;谭传奇;苑洪意;黄非;黄松芳 -专利权人：阿里巴巴达摩院（杭州）科技有限公司
申请日： 2023-03-15 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种视觉问答处理方法、视觉问答模型的训练方法及装置，涉及人工智能技术领域。主要技术方案包括：获取包括待预测图像和问题文本的待预测视觉数据；从预先构建的视觉问答资源库中获取与待预测视觉数据相关的参考资源；将待预测视觉数据和参考资源提供给基于深度学习模型预先训练得到的视觉问答模型，视觉问答模型对待预测视觉数据和参考资源进行特征提取，得到待预测图像的第一特征表示、各参考图像的第一特征表示、问题文本的第一特征表示以及各参考文本的第一特征表示，再进行融合处理，得到待预测视觉数据的融合特征表示；利用待预测视觉数据的融合特征表示，生成针对问题文本的答案文本。本申请能够提高视觉问答的效果。
视觉问答处理方法模型训练装置

[实用新型]感温盒及温控存储装置-CN202320471858.0有效
发明人：李俊;李一明;苗晨雨;谭传奇 -专利权人：中科美菱低温科技股份有限公司
申请日： 2023-03-08 - 公布日： 2023-06-20 - 主分类号： B65D25/02 文献下载
摘要：本实用新型提供一种感温盒及温控存储装置。感温盒用于温控存储装置，所述温控存储装置包括箱体，所述箱体包括箱本体和门体，所述感温盒设置于所述箱本体内部，所述感温盒包括盒体、第一感温探头和第二感温探头，所述第一感温探头和所述第二感温探头均与所述盒体相连接，所述第一感温探头的至少部分感温部位设置于所述盒体内部，所述第二感温探头的至少部分感温部位外露于所述盒体。相对于传统的单一探头而言，可以实现对温控存储装置的存储空间内的物品温度和空气温度的检测，感温盒的检测温度更加全面，能够较为全面地反馈温控存储装置的温度调节情况，便于后续温控存储装置根据感温盒的检测温度进行对存储空间的温度调节。
感温盒温控存储装置

[发明专利]模型训练方法、文本处理方法及其装置-CN202310109480.4在审
发明人： 谭传奇;裘炜康;章译铭;傅鹏;杨涵韬;黄松芳;赵俊博 -专利权人：阿里巴巴（中国）有限公司
申请日： 2023-02-03 - 公布日： 2023-05-12 - 主分类号： G06F40/295 文献下载
摘要：本申请提供一种模型训练方法、文本处理方法及其装置。该模型训练方法包括：获取与下游任务相关的样本文本，样本文本中包括至少一个实体文本，实体文本为描述具体对象的文本；在预设知识库中提取实体文本的关联文本；基于样本文本和关联文本生成目标文本，目标文本包括样本文本和关联文本；基于目标文本，训练语言模型，得到训练完成的语言模型。能够结合下游任务的样本文本以及知识注入的方法，提高预训练的语言模型的性能。
模型训练方法文本处理及其装置

[发明专利]基于特定于对象的知识库的聊天会话-CN201710297116.X有效
发明人：崔磊;黄绍晗;韦福如;周明;谭传奇;段超群 -专利权人：微软技术许可有限责任公司
申请日： 2017-04-28 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：在本公开的实施例中，提出了一种基于特定于对象的知识库来实现聊天会话的方法和设备。在接收到用户发起的会话请求之后，确定会话所涉及的对象，并且使用特定于该对象的知识库来回答用户的询问。根据本公开的实施例，使用特定于对象的信息来回答用户关于该对象的询问，能够准确有效地回答用户关于特定对象的询问。因此，本公开的实施例不仅能够提高回答用户询问的效率，而且能够提升用户体验。
基于定于对象知识库聊天会话

[发明专利]三元组构造方法、装置、计算机设备和介质-CN202110792850.X在审
发明人： 谭传奇;贺一帆;陈漠沙;黄松芳 -专利权人：阿里巴巴新加坡控股有限公司
申请日： 2021-07-14 - 公布日： 2023-01-17 - 主分类号： G06F40/295 文献下载
摘要：本公开提供了一种三元组构造方法、装置、计算机设备和介质。该方法包括：从待处理文本中识别多个候选实体；在所述多个候选实体中选出符合关系约束条件的两个实体；识别所述两个实体之间的关系；根据所述两个实体和所述两个实体之间的关系构造三元组。本公开提高了在文本内提取三元组的准确性。
三元组构方法装置计算机设备介质

[发明专利]文本预测方法、用于文本预测的模型建立方法及装置-CN202210967061.X在审
发明人： 谭传奇;陈想;张宁豫;李磊;邓淑敏;黄松芳;黄非;陈华钧 -专利权人：浙江大学
申请日： 2022-08-11 - 公布日： 2023-01-03 - 主分类号： G06F40/295 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种文本预测方法、用于文本预测的模型建立方法及装置。主要技术方案包括：获取待预测文本序列以及与待预测文本序列相关的图像序列；将待预测文本序列和图像序列输入文本表征模型，得到待预测文本序列的文本表征；文本表征模型包括文本编码器、图像编码器和聚合编码器；文本编码器对待预测文本序列进行编码，得到待预测文本序列的第一向量表示；图像编码器对图像序列进行编码，得到图像序列的第二向量表示；聚合编码器对第一向量表示与第二向量表示进行基于关联度的聚合处理，得到待预测文本序列的文本表征；将待预测文本序列的文本表征输入表征映射模型，得到针对待预测文本序列的预测结果。本申请能够提高文本预测的准确性。
文本预测方法用于模型建立装置

[发明专利]模型数据处理方法、电子设备及计算机存储介质-CN202211079257.1在审
发明人： 谭传奇;黄松芳 -专利权人：阿里巴巴（中国）有限公司
申请日： 2022-09-05 - 公布日： 2023-01-03 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本申请实施例提供了一种模型数据处理方法、电子设备及计算机存储介质，模型数据处理方法，包括：获取已进行过预训练的初始语言模型、待训练的图神经网络模型、和预设任务对应的训练样本；使用训练样本对图神经网络模型进行训练，获得初始图神经网络模型；使用训练样本对初始语言模型和初始图神经网络模型进行微调训练，获得用于预设任务的任务模型。本申请实施例提供的方案，在预训练阶段不再对图神经网络模型进行训练，转而在下游任务即预设任务阶段再对其进行训练；使得样本数量大幅减少，降低了图神经网络模型的训练算力开销；并且使得模型的知识注入更加灵活，更与下游任务相适配，从而使得最终获得的任务模型可以更为有效地处理下游任务。
模型数据处理方法电子设备计算机存储介质

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