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[发明专利]文本改写方法、语音交互方法、装置及电子设备-CN202310915243.7在审
发明人：章翔;单权强;顾孙炎;康凯凯;潘益民 -专利权人：中移（杭州）信息技术有限公司;中国移动通信集团有限公司
申请日： 2023-07-24 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06F40/186 文献下载
摘要：本发明提供一种文本改写方法、语音交互方法、装置及电子设备，其中方法包括：获取待改写文本，识别待改写文本中的命名实体，并确定命名实体在待改写文本中的位置信息；将位置信息和待改写文本输入至语言模型中，由语言模型得到并输出待改写文本的第一改写文本；将位置信息和待改写文本输入至图网络中，由图网络得到并输出第二改写文本；分别确定第一改写文本和第二改写文本的困惑度，将困惑度最低的改写文本确定为待改写文本的目标改写文本。此过程结合命名实体的位置信息，并基于双路连续重复文本合并的方法，计算不同通道改写后文本的语义流畅度获取最优改写文本，更好地避免对命名实体的错误改写，提高目标改写文本的准确性和可靠性。
文本改写方法语音交互装置电子设备

[发明专利]一种信息确定方法、装置、设备及计算机可读存储介质-CN202211019555.1在审
发明人：章翔;顾孙炎;徐运 -专利权人：中移（杭州）信息技术有限公司;中国移动通信集团有限公司
申请日： 2022-08-24 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06F16/38 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种信息确定方法，该方法包括：获取待检测影视文本信息，目标文本检索模型中存在与待检测影视文本信息匹配的第一文本信息的情况下，基于第一文本信息确定目标文本信息；其中，目标文本检索模型中包括影视实体文本；在目标文本检索模型中不存在与待检测影视文本信息匹配的第一文本信息的情况下，基于目标文本纠错模型对待检测影视文本信息进行处理，确定目标文本信息。本申请实施例还公开了一种信息确定设备及计算机可读存储介质。
一种信息确定方法装置设备计算机可读存储介质

[发明专利]问答匹配方法、装置、电子设备及存储介质-CN202310908299.X在审
发明人：章翔;顾孙炎;沈继坤;徐运;陆韬宇 -专利权人：中移（杭州）信息技术有限公司;中国移动通信集团有限公司
申请日： 2023-07-21 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本申请涉及智能问答技术领域，提供一种问答匹配方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：获取问答请求文本对应的第一分词集合，及问答请求文本对应的至少一个召回候选文本各自的第二分词集合；将第一分词集合及至少一个第二分词集合，分别输入至双向长短期记忆模型中，得到双向长短期记忆模型输出的第一分词集合对应的第一关键词集合，及至少一个第二分词集合各自对应的第二关键词集合；从至少一个第二关键词集合中，确定第一关键词集合对应的目标关键词集合；根据目标关键词集合，确定问答请求文本对应的答复文本。该方法无需对双向长短期记忆模型进行离线计算，可有效降低离线模型的训练时间，使得最终得到的答复文本的准确性较高。
问答匹配方法装置电子设备存储介质

[发明专利]多轮对话交互处理方法、装置、设备和存储介质-CN202310950620.0在审
发明人： 顾孙炎;章翔;陆韬宇 -专利权人：中移（杭州）信息技术有限公司;中国移动通信集团有限公司
申请日： 2023-07-31 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本申请涉及人工智能技术领域，提供一种多轮对话交互处理方法、装置、设备和存储介质。该方法包括：采集历史对话数据和当前对话数据，将历史对话数据和当前对话数据输入至预先训练的联合模型，获取联合模型输出的历史对话向量和当前对话向量；对历史对话数据和当前对话数据进行拼接，得到拼接数据，将拼接数据输入至联合模型，获取联合模型输出的向量化的语义信息；基于历史对话向量和当前对话向量，确定需要进行文本检索，则基于向量化的语义信息，获取检索文本；基于检索文本，生成应答信息。本申请可以在判断是否引用知识的同时还能够通过用户语义信息生成合适的检索关键词去查询知识图谱，基于此，提高了智能对话的效率和准确性。
轮对交互处理方法装置设备存储介质

[发明专利]一种基于双向LSTM、CNN和CRF的中文分词方法-CN201810021528.5有效
发明人：王保云;顾孙炎;苗栋晨 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2018-01-10 - 公布日： 2021-11-02 - 主分类号： G06F40/284 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于双向LSTM、CNN和CRF的中文分词方法，基于深度学习算法对传统中文分词的改进优化。该方法具体步骤如下：对初始语料进行预处理，提取语料字符特征信息和字符对应的拼音特征信息；利用卷积神经网络得到字符的拼音特征信息向量；利用word2vec模型得到文本的字符特征信息向量；将拼音特征向量和字符特征向量进行拼接，得到上下文信息向量，放入双向LSTM神经网络中；利用线性链条件随机场对双向LSTM的输出进行解码，得到分词标注序列；对分词标注序列进行解码得到分词结果。本发明利用深度神经网络提取文本字符特征和拼音特征并结合条件随机场进行解码，可以有效提取中文文本特征并且能够在中文分词任务上取得很好的效果。
一种基于双向 lstm cnn crf 中文分词方法

[发明专利]意图识别方法、装置、电子设备和存储介质-CN202011556347.6在审
发明人：章翔;顾孙炎;张俊杰;罗红;孟越涛 -专利权人：中移（杭州）信息技术有限公司;中国移动通信集团有限公司
申请日： 2020-12-23 - 公布日： 2021-03-26 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种意图识别方法、装置、电子设备和存储介质，涉及自然语言处理领域。意图识别方法包括：对待识别语音数据进行处理，获取所述待识别语音数据中的用户对象；获取所述用户对象的至少两个历史识别数据；对所述待识别语音数据进行意图识别，获取意图结果，并对所述意图结果进行评分，获取意图评分；根据所述历史识别数据、所述意图结果和所述意图评分获取意图识别结果。将本发明应用在智能设备中，来达到提高智能设备在进行意图识别时的识别结果准确率的目的。
意图识别方法装置电子设备存储介质

[发明专利]基于双向LSTM的文本意图识别方法及装置、服务器和介质-CN202011549896.0在审
发明人： 顾孙炎;孟越涛;章翔 -专利权人：中移（杭州）信息技术有限公司;中国移动通信集团有限公司
申请日： 2020-12-23 - 公布日： 2021-03-19 - 主分类号： G06F40/289 文献下载
摘要：本发明实施例涉及数据分析与处理技术领域，公开了一种基于双向LSTM的文本意图识别方法及装置、服务器和介质。该方法包括：对待识别意图的初始语料进行分词后转换成向量矩阵；将向量矩阵传入双向LSTM神经网络进行训练；根据双向LSTM神经网络的输出进行分类得到初始语料的意图。本发明实施例能够基于文本的时序特征信息进行意图识别，提高准确率，同时还能够在保证准确率的情况下，降低内存占用，提高训练效率。
基于双向 lstm 文本意图识别方法装置服务器介质

[发明专利]意图识别方法、系统、电子设备及存储介质-CN202011091700.8在审
发明人：章翔;孟越涛;张俊杰;罗红;顾孙炎 -专利权人：中移（杭州）信息技术有限公司;中国移动通信集团有限公司
申请日： 2020-10-13 - 公布日： 2021-01-15 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明实施例涉及自然语言处理，公开了一种意图识别方法、系统、电子设备及存储介质。本发明中，获取待识别的交互文本；对交互文本进行领域分类，得到交互文本所属领域的分类结果；根据分类结果对包括所有授权领域的第一领域集进行降维处理，得到与分类结果相关的第二领域集；根据第二领域集对交互文本进行意图识别，得到识别结果。本发明实施例通过对交互文本进行领域分类，根据分类结果对第一领域集降维得到第二领域集，将第二领域集与交互文本进行意图匹配，得到识别结果，减少意图识别需要的识别时间，提高意图识别效率。
意图识别方法系统电子设备存储介质

[发明专利]一种基于旅客信任度的智能旅馆推荐方法-CN201711471333.2在审
发明人：王保云;苗栋晨;顾孙炎 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2017-12-29 - 公布日： 2018-08-17 - 主分类号： G06Q30/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于旅客信任度的智能旅馆推荐方法，其实现步骤为：采集旅客消费数据；从旅客评论中提取特征情感词对，合并同类特征，量化各特征的分数；建立旅客‑偏好评分矩阵，计算旅客偏好相似度；根据旅客活跃度和旅客评论有效率，计算旅客可靠度；计算旅客间的信任度；基于旅客间信任度通过加权评价值为旅馆打分；推荐前N个旅馆。本发明不仅解决了旅客住宿偏好难于获取的问题，还能够将热门旅馆和值得信赖的旅客所消费的旅馆优先推荐。
旅客旅馆信任度偏好旅客偏好评分矩阵提取特征消费数据智能活跃度可靠度情感词相似度评论加权住宿采集量化热门合并

[发明专利]一种基于双向LSTM和CRF的命名实体识别方法-CN201710874154.7在审
发明人：薛涵凛;顾孙炎 -专利权人：南京安链数据科技有限公司
申请日： 2017-09-25 - 公布日： 2018-01-30 - 主分类号： G06F17/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于双向LSTM和CRF的命名实体识别方法，该方法是基于现有的传统命名实体识别算法进行的改进优化,具体步骤如下（1）对文本进行预处理，提取文本词组信息和字符信息。（2）利用双向LSTM神经网络对文本字符信息进行编码转换成字符向量。（3）利用glove模型对文本词组信息进行编码转换成词向量。（4）将字符向量和词向量组合成上下文信息向量，并放入双向LSTM神经网络中。（5）利用线性链条件随机场对双向LSTM的输出进行解码，得到文本标注实体。本发明利用深度神经网络提取文本特征,结合条件随机场进行解码，可以有效提取文本特征信息并且能够在不同语言的实体识别任务上取得很好的效果。
一种基于双向 lstm crf 命名实体识别方法

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