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]对话生成方法和装置-CN201811541403.1有效
  • 彭金华;连荣忠;何径舟;吴华 - 北京百度网讯科技有限公司
  • 2018-12-17 - 2021-05-11 - G06F16/33
  • 本申请实施例提供一种对话生成方法和装置,该方法包括:从终端获取当前提问;对于多个问答语句组中的每个问答语句组,获取问答语句组中的回复语句的至少一个内容片段,并根据所述问答语句组中的提问语句和所述至少一个内容片段,得到一组问答对;所述问答语句组包括一个提问语句和所述提问语句对应的至少一个回复语句;根据多组问答对和所述当前提问,确定所述当前提问的回复;将所述当前提问的回复发送至所述终端。本申请实施例提供一种对话生成方法和装置提高了生成的回复的精确度。
  • 对话生成方法装置
  • [发明专利]对话内容连贯性的判断方法、装置以及设备-CN201810694536.6有效
  • 彭金华;马宗阳;连荣忠;姜迪;何径舟 - 北京百度网讯科技有限公司
  • 2018-06-29 - 2020-10-23 - G06F16/332
  • 本发明提出一种对话内容连贯性的判断方法,包括:将上文语句输入至语句生成模型中,生成下文语句;计算每个上文语句与当前语句之间的相似度,以构建第一相似度矩阵;计算每个下文语句与当前语句之间的相似度,以构建第二相似度矩阵;将第一相似度矩阵和第二相似度矩阵分别输入至连贯性判别模型中,生成当前语句的连贯性特征参数,连贯性判别模型是基于卷积神经网络构建的。利用连贯性判别模型和语句生成模型相结合的方式,来解决对话内容连贯性问题,可以从语义的维度比对两个句子的连贯性,推送给用户回复连贯性且优质的回复。本发明还提供了一种对话内容连贯性的判断装置以及设备。
  • 对话内容连贯性判断方法装置以及设备
  • [发明专利]基于神经网络的搜索结果的召回方法和装置-CN201610942287.9有效
  • 姜迪;石磊;陈泽裕;蒋佳军;连荣忠 - 北京百度网讯科技有限公司
  • 2016-10-31 - 2020-04-07 - G06F16/9535
  • 本发明提出一种基于神经网络的搜索结果的召回方法和装置,该方法包括接收搜索信息,并采集与搜索信息对应的多个搜索结果;获取与搜索信息对应的特征向量并作为第一特征向量,并获取与多个搜索结果中每个搜索结果的标题对应的特征向量并作为第二特征向量;获取第一特征向量与每个第二特征向量之间的相似度,并根据相似度获取搜索信息与每个搜索结果之间的语义匹配评分值;根据语义匹配评分值,从多个搜索结果中确定目标搜索结果,并将目标搜索结果作为搜索信息召回的搜索结果。通过本发明能够加强搜索结果和搜索信息的语义匹配程度,提高召回的搜索结果和用户输入的搜索信息的相关度,满足用户的搜索需求。
  • 基于神经网络搜索结果召回方法装置
  • [发明专利]训练数据的生成方法、搜索方法以及装置-CN201610730054.2有效
  • 姜迪;石磊;廖梦;陈泽裕;连荣忠 - 北京百度网讯科技有限公司
  • 2016-08-25 - 2019-04-02 - G06N5/02
  • 本发明公开了一种训练数据的生成方法、基于神经网络模型的搜索方法以及装置。其中训练数据的生成方法包括:获取用户的历史搜索数据,其中,历史搜索数据包括历史搜索词和历史搜索词对应的历史搜索结果;获取用户的历史查询点击行为,并根据历史查询点击行为对历史搜索词对应的历史搜索结果进行分类以生成历史搜索结果的标签;根据预设策略、历史搜索结果的标签、历史搜索词以及历史搜索结果生成训练数据。该方法无需人工参与,实现了自动化功能,并且按照历史搜索结果的标签生成训练数据,可以使得该训练数据能够更加适用于神经网络模型中,以便通过该神经网络模型进行搜索,以得到更加精确的搜索结果,提高搜索的准确性。
  • 训练数据生成方法搜索以及装置
  • [发明专利]用于输出信息的方法和装置-CN201711137979.7在审
  • 连荣忠;姜迪;蒋佳军;陈泽裕;何径舟 - 北京百度网讯科技有限公司
  • 2017-11-16 - 2018-03-23 - G06F17/27
  • 本申请实施例公开了用于输出信息的方法和装置。该方法的一具体实施方式包括接收测试文本;将测试文本进行分词得到测试词语,并生成至少一个包含测试词语的测试词语组;针对至少一个测试词语组中的每个测试词语组,将该测试词语组输入预先训练的主题模型中,得到该测试词语组所属的主题以及主题的概率分布,其中,主题模型用于表征词语组与词语组所属的主题以及主题的概率分布的对应关系;基于每个测试词语组所属的主题以及主题的概率分布,确定测试文本所属的主题以及主题的概率分布,并输出包含测试文本所属的主题以及主题的概率分布的信息。该实施方式提高了信息输出的准确性。
  • 用于输出信息方法装置
  • [发明专利]信息推送方法和装置-CN201710728861.5在审
  • 连荣忠;姜迪;陈泽裕;蒋佳军;何径舟 - 北京百度网讯科技有限公司
  • 2017-08-23 - 2017-12-15 - H04L29/08
  • 本申请实施例公开了信息推送方法和装置。该方法的一具体实施方式包括利用主题模型,提取至少一个文本中的每个文本的主题分布向量作为第一主题分布向量;获取目标用户的阅读记录信息,建立针对阅读记录信息的第二主题分布向量;确定第二主题分布向量与各个第一主题分布向量的主题相关度;确定处于预设数值范围内的主题相关度所对应的第一主题分布向量,并将与所确定的第一主题分布向量相对应的文本的推荐信息发送给目标用户。该实施方式实现了富于针对性的信息推送。
  • 信息推送方法装置
  • [发明专利]模型的生成方法及装置、重要度获取方法及装置-CN201410723276.2在审
  • 石磊;连荣忠;张鹏 - 百度在线网络技术(北京)有限公司
  • 2014-12-03 - 2015-04-29 - G06F17/30
  • 本发明实施例提供了一种模型的生成方法及装置、重要度获取方法及装置。一方面,本发明实施例通过依据获得的词条的重要度准确率、词条之间的排序准确率和词条之间的区分度准确率中至少一个,构建M个候选模型,M为大于0的整数;从而,利用所述M个候选模型,获得所述词条的M个归一化的候选模型输出值;进而,利用评估模型对所述M个归一化的候选模型输出值进行评估,以获得目标模型输出值,将所述目标模型输出值所对应的候选模型作为目标模型。因此,本发明实施例提供的技术方案能够可以解决现有技术中获得词条的重要度信息的模型的可靠性比较低的问题。
  • 模型生成方法装置重要获取

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