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]动作标签标注方法及装置-CN202210132170.X在审
  • 刘乙赛;罗涛;施佳子;于海燕 - 中国工商银行股份有限公司
  • 2022-02-14 - 2022-05-20 - G06F16/35
  • 本发明实施例公开了一种动作标签标注方法及装置,可用于金融领域或其他技术领域,该方法包括:获取待标注文本据;将所述待标注文本据输入到预设的动作标签标注模型中,得到所述动作标签标注模型输出的所述待标注文本据对应的动作标签标注结果,其中,所述动作标签标注模型为根据预设的训练样本对预设的机器学习模型进行训练得到的,所述训练样本包括标注出动作标签的文本据,所述动作标签包括:动作起始标签和动作延续标签。本发明提升了对数字人的文本进行标注的效率和准确性。
  • 动作标签标注方法装置
  • [发明专利]文本据的数字水印-CN202080105361.6在审
  • 罗兹贝赫·贾拉利;郭浩林;陈文;迈克尔·志鸿·李;张赞庆 - 华为云计算技术有限公司
  • 2020-10-17 - 2023-06-06 - G06F21/16
  • 提供了用于将数字水印信息嵌入到布置在单元格表中的文本据中的方法和系统。选择第一单元格子集,并确定每个主单元格键和单元格分区号。数字水印ID码的一部分嵌入在基于所述单元格分区号确定的嵌入位置。还提供了用于从所述文本据中提取数字水印信息的方法和系统。提取单元格,并确定所述数字水印ID码的部分的存在。确定主单元格键和单元格分区号。在所述单元格内的所述嵌入位置处提取所述数字水印ID码的一部分,其中所述嵌入位置基于所述单元格分区号确定。根据数字水印系统和方法,可以在仅修改数据的子集的同时,对未经授权的数据复制进行跟踪。
  • 文本数据数字水印
  • [发明专利]网络安全的非结构化文本据抽取模型训练方法及系统-CN202211143694.5有效
  • 郑伟发;苏礼楷;谢少群 - 广东财经大学
  • 2022-09-20 - 2023-06-30 - G06F40/295
  • 本发明提供网络安全的非结构化文本据抽取模型训练方法,包括:根据网络安全的特性预定义应用于网络安全的文本标签集,文本标签集中包括若干个标签;获取非结构化文本据形成以句子为单位的语料数据样本集;基于文本标签集对语料数据样本集进行人工标注得到对应的人工标注数据集;将语料数据样本集和人工标注数据集进行预处理分别转化成数字矩阵集;将语料数据样本集和人工标注数据集对应的数字矩阵集均对应地分为训练集和测试集;将训练集输入到利用神经网络构建的数据抽取模型中进行训练,得到收敛的数据抽取模型本发明训练的模型能对网络安全领域复杂的非结构化文本据进行高效、准确的抽取。
  • 网络安全结构文本数据抽取模型训练方法系统
  • [发明专利]一种档案同源核查方法和系统-CN202310402054.X有效
  • 黎明;毕春明;常景云 - 山东省国土测绘院
  • 2023-04-17 - 2023-06-27 - G06F16/31
  • 本发明适用于电数字数据处理技术领域,尤其涉及一种档案同源核查方法和系统,所述方法包括:将母本档案存储于档案数据库中,获取待核查档案;从母本文档中获取有效文本据,对有效文本据进行分段处理,得到独立文本据;对各个独立文本据进行文本转换,基于转换后的文本进行函数拟合,得到多组拟合函数;将拟合函数存储于核查服务器中,进行同源核验,输出核验结果。本发明通过对母本文档进行处理,将其中包含的数据转换为多个拟合函数,通过拟合函数来表征母本文档,从而在需要进行同源验证时,将待核验的文本导入到拟合函数中,若计算得到偏离度满足阈值要求,则视为核验通过,不仅保护了母本文档的安全性
  • 一种档案同源核查方法系统
  • [发明专利]一种基于重采样的多轮对话分类方法-CN202110819081.8在审
  • 史虎军;杨强;张云菊;郭明;张玉罗;石启宏;冯扬婧澜 - 贵州电网有限责任公司
  • 2021-07-20 - 2021-11-19 - G06F16/35
  • 本发明公开了一种基于重采样的多轮对话分类方法,它包括:采集对话历史文本据;对文本据进行分词及去除停用词预处理操作;使用滑动窗口的方法对多轮对话进行长文本分割,分割成一个以上的文本片段;将对话数据集的对话文本化,将文本中的每一个词表示成向量;使用BERT作为预训练模型提取文本的全局特征;使用BERT加全连接网络框架进行分类模型的训练;步骤将测试集中对话文本分割成的文本片段,输入到BERT加全连接网络框架分类框架中,最后通过输出层输出分类标签;重采样的方法能解决BERT模型输入长度限制的问题,同时分类选择概率最大的文本,能再次有效去除对话文本冗余信息多问题。
  • 一种基于采样轮对分类方法
  • [发明专利]旅游评论短文本分类方法、装置、电子设备及存储介质-CN202111675055.9在审
  • 冼广铭;梅灏洋;余嘉琳;张鑫;王鲁栋 - 华南师范大学
  • 2021-12-31 - 2022-04-12 - G06F16/35
  • 本发明涉及一种旅游评论短文本分类方法、装置、电子设备及存储介质。本发明所述的一种旅游评论短文本分类方法包括:获取待分类的文本,并对所述待分类的文本进行预处理,得到数字化的文本据;采用BERT模型对所述文本据进行编码,得到编码向量;采用BTM主题模型对所述文本据进行主题向量学习,得到主题向量;将所述编码向量和所述主题向量进行融合,得到融合向量;提取所述融合向量的深层特征,得到上下文语义关系编码序列;对所述上下文语义关系编码序列进行归一化处理,得到所述文本的所属类别。本发明所述的一种旅游评论短文本分类方法,使用的分类模型结合BTM主题模型和BERT模型,并进行捕捉文本上下文信息特征,提高了文本分类的精度。
  • 旅游评论文本分类方法装置电子设备存储介质
  • [发明专利]基于多隐层极限学习机的中文文本分类方法-CN201710665695.9在审
  • 庞皓明;冀俊忠 - 北京工业大学
  • 2017-08-07 - 2017-12-08 - G06F17/30
  • 本发明公开了基于多隐层极限学习机的中文文本分类方法,将正则化极限学习机模型应用到中文文本分类问题中,使用多隐层极限学习机模型对文本进行分类。使用复旦大学中文语料库作为文本分类的训练集和测试集;对文本据进行预处理等操作,包括统一编码方式、切词和去除停用词、符号、数字等;使用空间向量模型对文本进行表示,将数据集转换成文本矩阵;使用多隐层极限学习机对文本进行分类,其中包括文本降维、特征映射和文本分类。文本降维将高维文本据转换成可以进行计算的低维文本据。使用多隐层极限学习机的多隐层结果对文本的特征进行映射,进行高层特征表示。使用多隐层极限学习机中的正则化极限学习机对文本进行分类。
  • 基于多隐层极限学习机中文文本分类方法

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