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]关键识别模型的训练方法及装置-CN202110507880.1在审
  • 向超能;王泽华;陈应虎 - 北京三快在线科技有限公司
  • 2021-05-10 - 2022-11-11 - G06F16/332
  • 本公开提供了一种关键识别模型的训练方法及装置。包括:获取训练样本;训练样本包括:初始菜品的菜品名称、菜品域信息及与初始菜品关联的多个初始关键;将菜品名称、菜品域信息和多个初始关键输入至待训练关键识别模型;调用待训练关键识别模型对菜品名称、菜品域信息和多个初始关键进行处理,获取待训练关键识别模型输出的多个初始关键相对于初始菜品的预测概率;根据预测概率计算得到待训练关键识别模型的损失函数;根据损失函数调整待训练关键识别模型的模型参数;迭代执行获取训练样本,至根据损失函数调整待训练关键识别模型的模型参数的步骤,直至得到目标关键识别模型。本公开可以提升关键预测的准确率。
  • 关键词识别模型训练方法装置
  • [发明专利]一种查询的处理方法和装置-CN201110201103.0有效
  • 赵京雷;孙丽;杨旭;林锋;冯炯 - 阿里巴巴集团控股有限公司
  • 2011-07-18 - 2013-01-23 - G06F17/30
  • 本申请提供了一种查询的处理方法和装置,其中的方法具体包括:接收用户输入的查询,所述查询包括若干个项;识别所述查询中的单元,所述单元为多个项构成的语法结构;以所述查询中的单元和除单元外的项为处理单位,对所述查询进行丢词处理,得到丢词处理后的新查询。本申请能够提高查询处理的精度、准确度和速度,并且能够在保留原查询信息焦点的基础之上,使得处理后的查询能够最大程度地保留用户的信息需求。
  • 一种查询处理方法装置
  • [发明专利]基于多个单唤醒模型的唤醒防误识别方法-CN202110526040.X在审
  • 郭珊丞 - 成都启英泰伦科技有限公司
  • 2021-05-14 - 2021-08-06 - G10L15/22
  • 基于多个单唤醒模型的唤醒防误识别方法,包括如下步骤:S1.对每一唤醒进行训练生成单唤醒模型,并对各个单唤醒模型设置不同的顺序编号;S2.语音设备处于休眠状态时,接收到语音信号后,任意一个单唤醒模型识别成功后则进行唤醒操作,如果识别不成功则继续调用下一单唤醒模型;S3.单唤醒模型调用完毕识别匹配不成功,则继续进入休眠状态。本发明将原有的唤醒模型替换为多个单唤醒模型,由于单唤醒模型相对唤醒模型识别准确度高,降低了设备的整体误识别率降低,提升了用户体验感且便于更新唤醒
  • 基于多个单唤醒模型词防误识别方法
  • [发明专利]医疗云生成方法、装置、计算机设备及存储介质-CN202011012855.8在审
  • 宋威 - 平安国际智慧城市科技股份有限公司
  • 2020-09-23 - 2020-12-29 - G06F40/258
  • 本发明涉及数字医疗技术领域,提供一种医疗云生成方法、装置、计算机设备及存储介质,包括:获取多个新闻文本,并提取出每个新闻文本的新闻标题;通过训练好的医疗领域相关度识别模型基于新闻标题进行领域相关度识别,并根据领域相关度从多个新闻文本中选取出多个医疗新闻文本;将多个医疗新闻文本映射为多个目标医疗新闻文本,并从多个目标医疗新闻文本中提取出多个分词;计算多个分词的TextRank值,并根据TextRank值从所述多个分词中选取出多个医疗分词;当识别多个医疗分词之间能够构成关键时,将关键作为目标医疗分词;基于目标医疗分词构建医疗云。本发明能够生成医疗领域的云,且生成的医疗云的准确度较高。
  • 医疗生成方法装置计算机设备存储介质
  • [发明专利]单元提取方法和设备及人工神经网络训练方法和设备-CN201210320806.X有效
  • 付亦雯;葛乃晟;郑仲光;孟遥;于浩 - 富士通株式会社
  • 2012-08-31 - 2016-12-21 - G06F17/30
  • 本申请公开了一种单元提取方法和设备及人工神经网络训练方法和设备。提取单元的方法包括针对将语句进行分词得到的多个分词块中的每个分词块,获取每个分词块中的分词的语言学特征作为特征量;将特征量作为参数输入到人工神经网络中;采用人工神经网络计算每个分词块中的分词是单元的一部分的第一可能性和该分词不是单元的一部分的第二可能性,并且根据第一和第二可能性判断该分词是否为单元的一部分;提取相邻的两个或更多个被判断为单元的一部分的分词以形成单元;以及获取与当前分词块相邻的先前分词块的判断的结果作为反馈信息,并且将反馈信息也作为当前分词块中的分词的特征量
  • 单元提取方法设备人工神经网络训练
  • [发明专利]标签定性识别方法、装置、电子设备及存储介质-CN202310245311.3在审
  • 李长林;蒋宁;夏粉;罗奇帅 - 马上消费金融股份有限公司
  • 2023-03-13 - 2023-06-23 - G06F40/295
  • 本申请公开了一种标签定性识别方法、装置、电子设备及存储介质,其中,方法包括:获取待识别文本;通过文本分类模型对待识别文本进行分类,以得到待识别文本对应的文本标签属性,文本标签属性用于表示待识别文本在目标应用场景中所反映的情感倾向;将预设的多个标签定性与待识别文本中的词语进行匹配,以得到待识别文本中的标签定性,其中,标签定性是指在不同语境下语义不同但类别属性相同的词语;若匹配确定待识别文本中包括目标标签定性,则基于待识别文本对应的文本标签属性,确定待识别文本中的标签定性对应的标签属性。采用本申请可以提高标签定性识别准确率。
  • 标签定性识别方法装置电子设备存储介质

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