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[发明专利]一种实体抽取的方法、装置、设备和计算机可读存储介质-CN201910252535.0有效
发明人： 谭又伟;王道广;于政 -专利权人：北京明略软件系统有限公司
申请日： 2019-03-29 - 公布日： 2022-11-11 - 主分类号： G06F40/295 文献下载
摘要：一种实体抽取的方法、装置、设备和计算机可读存储介质，其中，所述方法包括：训练深度学习和条件随机场CRF的组合模型；将待抽取的文本数据输入至所述组合模型，得到组合模型预测结果；对所述组合模型预测结果进行纠正和/或补充，输出实体。本申请实施例采用深度学习和CRF的组合模型的方式，无需特征模版构建工作，而且能够学习到文本的上下文语义信息，可移植性高，且能够提高实体输出的准确率和效率。
一种实体抽取方法装置设备计算机可读存储介质

[发明专利]实体情感分析方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202210299109.4在审
发明人： 谭又伟;丁宁 -专利权人：广州荔支网络技术有限公司
申请日： 2022-03-17 - 公布日： 2022-06-28 - 主分类号： G06F40/289 文献下载
摘要：本发明涉及一种实体情感分析方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取待预测文本；基于待预测文本进行序列标注，将标注结果输入预先生成的抽取模型进行处理得到目标实体；若存在相同且连续的目标实体，则对该目标实体的类别进行修正；对待预测文本进行分词及词性标注处理后进行依存句法分析，得到所述各分词之间的依存关系；识别待预测文本中极性分词、修饰分词、表情符号，基于目标实体与极性分词、修饰分词、表情符号的依存关系，以及极性分词、修饰分词、表情符号的极性强度确定待预测文本中目标实体的情感倾向性。所述方法显著提升了实体情感识别的准确性，并且是无监督的，可以大规模运用，不需要大量人力，维护成本低。
实体情感分析方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]中心词提取方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202210277310.2在审
发明人： 谭又伟;丁宁 -专利权人：广州荔支网络技术有限公司
申请日： 2022-03-17 - 公布日： 2022-06-24 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本发明涉及中心词提取方法、装置、计算机设备和存储介质。在本发明实施例中，对查询文本进行分词处理确定目标分词；根据查询文本识别查询意图；基于相应意图类别的所有查询文本中目标分词的出现次数，相应意图类别所有查询文本的数量，以及所有查询文本中目标分词的出现次数确定目标分词于相应意图类别的权重；对查询文本中所有目标分词所对应的词向量进行加权求和，得到查询文本的向量表示；对目标分词进行词性标注处理，确定候选中心词；基于候选中心词的词向量与查询文本的向量表示的余弦相似度提取中心词。提升了查询中心词的抽取效果，解决了中心词的冷启动问题，同时还减弱了中心词的马太效应。
中心词提取方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]一种点击率预测模型构建方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202210299794.0在审
发明人： 谭又伟;丁宁 -专利权人：广州荔支网络技术有限公司
申请日： 2022-03-24 - 公布日： 2022-06-24 - 主分类号： G06F16/68 文献下载
摘要：本发明涉及一种点击率预测模型构建方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括基于用户播放声音的行为数据、被播放声音的文本数据，生成播放会话数据；根据播放会话数据的声音唯一标识的向量表示，声音唯一标识对应的第一权重，播放会话数据的主播唯一标识的向量表示，主播唯一标识对应的第二权重，确定用户的向量表示；将用户基础属性数据、用户的统计类信息、标签的统计类信息、用户的向量表示、标签的向量表示作为训练数据输入初始预测模型，并根据损失函数对初始预测模型进行优化，得到点击率预测模型。所述点击率预测模型不需要耗费大量的存储空间。
一种点击率预测模型构建方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]一种实体的别名挖掘方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202210289909.8在审
发明人： 谭又伟;丁宁 -专利权人：广州荔支网络技术有限公司
申请日： 2022-03-23 - 公布日： 2022-06-10 - 主分类号： G06F40/295 文献下载
摘要：本发明涉及一种实体的别名挖掘方法、装置、计算机设备和存储介质。所述的方法包括：对查询文本进行中心词抽取，得到中心词；对文本数据进行实体抽取，得到实体；基于被点击声音的播放时长，确定被有效点击的声音的文本数据；基于被有效点击的声音的文本数据确定目标实体；将中心词、目标实体作为点元素，构建二部图；基于二部图确定中心词与目标实体之间的权重；基于二部图确认目标实体的中心词集合；将所述中心词集合的中心词输入词向量生成模型，得到中心词向量；将中心词集合中各中心词所对应中心词向量进行加权求和，得到目标实体的向量表示；基于各目标实体的向量表示之间的余弦相似度识别实体别名。能够挖掘出实体精确度高的别名。
一种实体别名挖掘方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]一种声音推荐方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202210179939.3在审
发明人： 谭又伟;丁宁 -专利权人：广州欢聊网络科技有限公司
申请日： 2022-02-25 - 公布日： 2022-06-03 - 主分类号： G06F16/635 文献下载
摘要：本发明实施例涉及一种声音推荐方法、装置、计算机设备和存储介质，所述方法包括：基于目标对象在历史时间段内播放声音的播放行为数据、正反馈行为数据、目标对象曝光的声音数据确定目标对象对各主播的偏好权重，并基于目标对象对各主播的偏好权重确定目标对象的偏好主播集合：过滤目标对象的偏好主播集合中实时负反馈主播集合的主播，以及过滤目标对象的关注主播集合中实时负反馈主播集合的主播，并根据过滤后的偏好主播集合、关注主播集合召回主播所发布声音并推荐给目标对象。提高了声音推荐的准确性。
一种声音推荐方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]用于声音排序的多模态模型训练方法、系统及相关设备-CN202210192960.7在审
发明人： 谭又伟;丁宁 -专利权人：广州欢聊网络科技有限公司
申请日： 2022-02-28 - 公布日： 2022-05-31 - 主分类号： H04N21/439 文献下载
摘要：本发明适用于人工智能技术应用领域，提供了一种用于声音排序的多模态模型训练方法、系统及相关设备，所述方法包括：获取用于声音排序的声音平台数据，所述声音平台数据包括播放序列数据，所述播放序列数据中包括声音的声音点击时间信息、声音时长信息；根据所述播放队列数据抽取数据节；对所述数据节进行扩充，得到频繁子图，并根据所述频繁子图构建包含所述平台数据的数据样本；将所述数据样本输入word2vec模型，得到所述数据样本对应的映射数据；构建多模态声音排序模型，并对所述多模态声音排序模型进行训练，将完成训练的所述多模态声音排序模型输出。本发明通过多模态排序模型实时地捕捉用户的兴趣变化，从而提高推送内容的准确度。
用于声音排序多模态模型训练方法系统相关设备

[发明专利]一种文本表示方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202210166645.7在审
发明人： 谭又伟;丁宁 -专利权人：广州欢聊网络科技有限公司
申请日： 2022-02-21 - 公布日： 2022-05-20 - 主分类号： G06F40/289 文献下载
摘要：本发明涉及一种文本表示方法、装置、计算机设备和存储介质。在本实施例中，所述方法基于主播发布声音行为构建上下文，利用词向量生成模型得到声音文本中词的向量表示，再结合分类任务中的不同的词对于各个类别不同的重要性和相关性，得到一个与分类任务相关的文本表示，能够让与分类任务更相关的词语得到更强的表示，显著提升了声音的文本表示。
一种文本表示方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]一种扩展情感词典的方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202111323454.9在审
发明人： 谭又伟;丁宁 -专利权人：广州欢聊网络科技有限公司
申请日： 2021-11-08 - 公布日： 2022-03-01 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本发明涉及一种扩展情感词典的方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：确定文本数据的目标分词；将词频最大的前N个目标分词作为词集合；将词集合与基础情感词典取交集得到n对相对情感的情感子词典；将tf_idf值大于预设阈值的目标分词作为新增词；基于新增词的tf_idf值、相似度向量、有效相似度确定新增词的情感向量；基于新增词的情感向量、各情感子词典的情感中心向量确定新增词的极性；基于新增词的情感向量、新增词相应极性的情感子词典的情感中心向量确定新增词的极性值。所述方法采用基于表示学习对情感词典进行扩展，不需要人工对词进行标注，每个词可以赋予不同的情感极性值，极性表达能力强，准确率高。
一种扩展情感词典方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]一种实体的别名挖掘方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202111288969.X在审
发明人： 谭又伟;丁宁 -专利权人：广州欢聊网络科技有限公司
申请日： 2021-11-02 - 公布日： 2022-01-28 - 主分类号： G06F40/295 文献下载
摘要：本发明涉及一种实体的别名挖掘方法、装置、计算机设备和存储介质。在本实施例中，所述方法包括：获取用户行为数据、用户播放声音的数据，所述用户行为数据包括检索点击行为数据、播放行为数据；基于用户行为数据，抽取会话数据；从检索点击行为数据、用户播放声音的数据中抽取实体；基于会话数据、实体、用户播放声音的数据构造样本，并输入词向量模型训练得到实体向量；基于实体向量之间的余弦相似度、编辑距离、拼音的编辑距离识别实体的别名。采用引入用户行为数据的方式构造表示模型样本数据，提升了实体的embedding效果，解决了实体的多词一义的问题，能够挖掘出实体精确度更高的别名，且不需要大量人力，维护成本低。
一种实体别名挖掘方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]一种扩展情感词典的方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202111139468.5在审
发明人： 谭又伟;赖金南 -专利权人：广州荔支网络技术有限公司
申请日： 2021-09-26 - 公布日： 2022-01-04 - 主分类号： G06F40/30 文献下载
摘要：本发明涉及一种扩展情感词典的方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括以下步骤：获取文本数据，对所述文本数据进行分词处理并确定文本数据的目标分词；将词频最大的前N个目标分词作为词集合；将词集合与预先构建的基础情感词典取交集，得到由种子词组成的种子情感词典；将tf_idf值大于预设阈值的目标分词作为新增词；基于新增词的情感向量表示、新增词的词性、各情感极性的种子情感词典的情感中心向量表示确定新增词的情感极性；确定新增词的极性值。所述方法不需要人工对词进行标注，每个词可以赋予不同的情感极性值，极性表达能力更强。
一种扩展情感词典方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]一种文本情感识别方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202111101875.7在审
发明人： 谭又伟;赖金南 -专利权人：广州荔支网络技术有限公司
申请日： 2021-09-18 - 公布日： 2021-12-10 - 主分类号： G06F40/289 文献下载
摘要：本发明涉及一种文本情感识别方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取待识别文本的文本数据，对所述文本数据进行分词处理，确定文本数据的目标分词；将目标分词与预设情感词典进行匹配，识别出极性词、修饰词；计算由极性词与其相应的修饰词所组成的极性短语的极性强度，根据得到的极性短语的极性强度确定文本数据的极性强度；若文本数据的极性强度大于或小于预设阀值，则根据文本数据的极性强度确定所述待识别文本所属的情感类别；若文本数据的极性强度等于预设阀值，则获取待识别文本的表情符号；根据表情符号的极性强度确定所述待识别文本所属的情感类别。所述方法能够有效提升情感分析的准确率。
一种文本情感识别方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]一种排序方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202110814492.8在审
发明人： 谭又伟;李泽隆 -专利权人：广州荔支网络技术有限公司
申请日： 2021-07-19 - 公布日： 2021-11-23 - 主分类号： G06F16/732 文献下载
摘要：本发明涉及一种排序方法、装置、计算机设备和存储介质，该方法包括：接收检索用户发起的声音数据检索请求，并获取所述检索用户的检索词，根据检索词得到检索结果声音数据后，根据检索用户对检索结果声音数据的操作信息，生成检索节点数据并将检索节点数据转换为检索词特征向量、用户信息特征向量以及检索结果声音数据特征向量，进一步获取所述检索词特征向量、所述用户信息特征向量与所述检索结果声音数据的相关特征匹配度，并将所述检索词特征向量、所述用户信息特征向量、所述检索结果声音数据以及所述相关特征匹配度输入梯度提升决策树模型，输出所述检索结果声音数据的排序结果，无需投入大量的人工特征工程工作，并大大提升检索精确度。
一种排序方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]一种关键词提取方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202110853921.2在审
发明人： 谭又伟;李泽隆 -专利权人：广州荔支网络技术有限公司
申请日： 2021-07-28 - 公布日： 2021-11-16 - 主分类号： G06F16/242 文献下载
摘要：本发明涉及一种关键词提取方法、装置、计算机设备和存储介质，该方法包括：获取待查询声音对象的关键词词库；根据其中关键词的距离，以若干关键词为节点构建图模型后，迭代其中边长得到各节点的权重值并排序；选取排序结果中若干个关键词作为待选关键词；将待选关键词与知识库进行匹配的关键词作为第一候选关键词；提取待查询声音对象中的用户标签作为第二候选关键词；将第一、第二候选关键词转换为关键词向量并计算其加权平均值后，再分别计算各关键词向量与向量加权平均值之间的余弦相似度；选取余弦相似度大于相似度阈值的若干个第一、第二候选关键词，作为待查询声音对象的目标关键词。实现了无需大量人工标注，降低人力成本的目的。
一种关键词提取方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]一种音频数据的排序方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202011170097.2在审
发明人： 谭又伟;李泽隆 -专利权人：广州欢聊网络科技有限公司
申请日： 2020-10-28 - 公布日： 2021-01-29 - 主分类号： G06F16/61 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种音频数据的排序方法、装置、计算机设备和存储介质，该方法包括：对用户播放的音频数据生成播放列表，音频数据中具有实体，对播放列表进行编码，获得表征音频数据的第一向量、表征实体的第二向量，根据第一向量生成表征用户的第三向量，根据第一向量生成表征用户对音频数据偏好的第四向量，根据第二向量生成表征用户对音频数据偏好的第五向量，至少将第一向量、第二向量、第三向量、第四向量与第五向量输入提升树模型进行训练，以对音频数据进行排序，自动抽取特征，避免了人工特征工程，大大降低了技术门槛，降低了成本，再者，引入用户播放音频数据的播放列表可以捕捉用户的兴趣变化。
一种音频数据排序方法装置计算机设备存储介质

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