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[发明专利]文本比对方法、装置、介质及电子设备-CN202110571704.4在审
发明人：庄妮;陈露露;黄灿;王长虎 -专利权人：北京有竹居网络技术有限公司
申请日： 2021-05-25 - 公布日： 2021-09-17 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本公开涉及一种文本比对方法、装置、介质及电子设备，包括：获取原始文本文件和比对文本文件；根据原始文本文件和比对文本文件分别获取由原始文本构成的第一字符串和由比对文本构成的第二字符串；将第一字符串和第二字符串进行比对，确定比对结果；将比对结果显示在原始文本文件和/或比对文本文件中。这样，在对原始文本文件和该比对文本文件进行比对时无需考虑两个字符串中的字符之外的任何文件信息，简化了不同文本文件之间进行比对的方法，具有较快的文本比对速度，提高了文本比对的效率，而且比对结果还能够在原始文本文件和/或比对文本文件中进行显示，从而使得比对结果能够更加直观地展示出来。
文本方法装置介质电子设备

[发明专利]一种存取文本文件的方法、装置和计算机可读存储介质-CN201911227519.2在审
发明人：林栋栋;赵志明;苏晨;蒋曲明;邬亮;彭浩毅 -专利权人：楚天龙股份有限公司
申请日： 2019-12-04 - 公布日： 2020-03-27 - 主分类号： G06F21/62 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种存取文本文件的方法、装置和介质，当获取到文本文件时，从密钥库中随机调用一个密钥对文本文件进行加密处理，得到密文数据。对于不同的文本文件，通过随机调用密钥的方式，提升了文本文件存取的安全性。文本文件被加密后也可能被恶意篡改或者在传输过程中出现误码，为了保证文本文件的完整性，可以对文本文件设置校验值。具体的，可以按照设定的规则，计算文本文件的校验值；将密钥对应的密钥标识、所述校验值以及所述密文数据进行拼接，得到加密文件，并保存所述加密文件。依据校验值可以对文本文件的完整性进行验证。通过随机调用密钥对文本文件进行加密，并且对文本文件设定校验值，有效的提升了文本文件存取的安全性。
一种存取文本文件方法装置计算机可读存储介质

[发明专利]模型训练方法、匹配方法、装置、系统、电子设备和介质-CN202210095623.6有效
发明人：张力文;丁鑫哲;刘凯;李婷婷 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2022-01-26 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：实现方案为：利用多个样本文本和多个样本文本中的每一个样本文本的第一标签来训练第二模型，其中，每一个样本文本的第一标签通过用于第一场景的第一模型对该样本文本的第一预测结果而确定；以及基于多个样本文本中的每一个样本文本，执行对第二模型的更新操作，其中，更新操作包括：响应于第二模型对该样本文本的第二预测结果与该样本文本的第一标签不匹配，确定该样本文本的第二标签，其中，第二标签为该样本文本在第二场景中所对应的标签；以及基于该样本文本和该样本文本的第二标签
模型训练方法匹配装置系统电子设备介质

[发明专利]多音字读音预测网络的训练方法、语音生成方法及装置-CN202210712858.5在审
发明人：张松;郑垦;朱晓旭;李宝祥 -专利权人：北京市商汤科技开发有限公司
申请日： 2022-06-22 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： G10L13/08 文献下载
摘要：本公开提供了一种多音字读音预测网络的训练方法、语音生成方法及装置，其中，多音字读音预测网络的训练方法包括：获取包含多音字的样本文本，以及样本文本对应的标签，其中，样本文本对应的标签用于表征样本文本中多音字在预先构建的目标词表中的文本标识，目标词表中同一汉字的不同读音对应有不同的文本标识；将样本文本转换为对应的样本文本标识；将样本文本标识输入至待训练的多音字读音预测网络中，得到样本文本对应的读音预测结果；其中，读音预测结果用于表征样本文本所包含的各个字为目标词表中的各个文本标识对应的汉字的概率；基于读音预测结果以及样本文本对应的标签对待训练的多音字读音预测网络进行训练。
多音字读音预测网络训练方法语音生成装置

[发明专利]电子音乐装置以及与音乐相关的数据的显示方法-CN200510109966.X有效
发明人：驹野岳志;中园裕树 -专利权人：雅马哈株式会社
申请日： 2005-09-21 - 公布日： 2006-03-29 - 主分类号： G10H1/36 文献下载
摘要：提供第一存储部件，用于存储每个至少包括文本数据的文本文件，以及第二存储部件，存储包括预定演奏环境设置信息以及文本文件选择信息的注册数据，所述文本文件选择信息确定与根据演奏环境设置信息设置的演奏环境有关的文本文件从第二存储部件中选取注册数据，以及根据选取的注册数据的文本文件选择信息从保存在第一存储部件的文本文件之中选取与演奏环境有关的文本文件。根据选定文本文件显示包括在选定文本文件中的文本数据。在替代方案中，执行控制以显示包括在当前再现自动演奏数据中的歌词数据或包括在保存于第一存储部件中文本文件中的文本数据。
电子音乐装置以及音乐相关数据显示方法

[发明专利]样本文本生成方法及装置-CN202210234093.9在审
发明人：陈东;余博;张志;朱宇涛;龙慧敏;刘勇;杨丽萍;李娜;王日冬;谭礼晋;李超;姚梁希;时鸽 -专利权人：中国人民解放军93114部队
申请日： 2022-03-10 - 公布日： 2022-06-17 - 主分类号： G06F40/194 文献下载
摘要：本发明公开了一种样本文本生成方法及装置。所述方法包括：获取场景信息和样本文本库，其中，所述场景信息包括第一场景信息和第二场景信息；从所述样本文本库中选取与所述第一场景信息匹配的候选样本文本；将所述候选样本文本中的待替换文本替换为所述第二场景信息，生成目标样本文本。由此，可基于第一场景信息选取匹配的候选样本文本，并利用第二场景信息对候选样本文本进行修正，使得生成的目标样本文本与场景信息精准匹配，有助于提高目标样本文本的准确性和灵活性。
样本文本生成方法装置

[发明专利]一种文本识别模型的生成方法以及装置-CN202110447608.9在审
发明人：肖红正;曹志勇;潘昱;罗奥升;李志成 -专利权人：中国电子系统技术有限公司
申请日： 2021-04-25 - 公布日： 2021-06-25 - 主分类号： G06K9/20 文献下载
摘要：本申请公开一种文本识别模型的生成方法，该方法先将样本文本图像输入识别网络得到该样本文本图像对应的预测文本内容以及该预测文本内容对应的真实概率；对于真实概率低于预设阈值的样本文本图像进行矫正处理得到矫正后的样本文本图像；将矫正后的样本文本图像输入预设的生成对抗网络得到矫正后的样本文本图像对应的生成文本图像；将生成文本图像与其对应的矫正后的样本文本图像进行融合得到融合文本图像；用融合文本图像与真实概率高于或等于预设阈值的样本文本图像重新对识别网络训练并将满足预设条件的识别网络作为文本识别模型这样，本申请可提高识别网络识别字体过小、模糊不清、背景纹理复杂难区分的样本文本图像中的文本内容的准确率。
一种文本识别模型生成方法以及装置

[发明专利]语音字典形成方法、语音识别系统及其方法-CN200510035993.7有效
发明人：林跃 -专利权人：康佳集团股份有限公司
申请日： 2005-07-22 - 公布日： 2007-01-24 - 主分类号： G10L15/06 文献下载
摘要：该系统包括顺序连接的语音输入模块、语音识别模块和输出模块、以及安装有语音字典的标准语音模块，语音识别模块和所述标准语音模块连接，其根据每个字或几个字的读音给出相应可供选择的文本，所述语音字典里的语音代码是通过存储日常生活中常会组合在一起使用的文字的标准读音而得到本发明基于人们使用语言的习惯，把日常生活中常会组合在一起使用的文字的标准读音存储成语音字典安装在标准语音模块里，只要输入的语音符合语音字典里对应常用词或句的读音，就可以识别出输入的语音，转换成相应的文本，大大地提高向手持移动终端或计算机输入文本文字的速度。
语音字典形成方法识别系统及其

[发明专利]文本识别方法、装置、计算机可读介质及电子设备-CN202110492354.2在审
发明人：铁瑞雪 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-05-06 - 公布日： 2021-12-07 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本申请的实施例提供了一种文本识别方法、装置、计算机可读介质及电子设备。该文本识别方法包括：在待识别文本中添加第一分类标记，以生成所述待识别文本对应的输入对象；将所述输入对象输入至文本识别模型，所述文本识别模型是根据携带有标注实体标签以及标注分类标签的目标样本文本训练得到的；获取所述文本识别模型输出的所述待识别文本中各个文字对应的预测实体标签以及所述第一分类标记对应的预测分类标签；根据所述预测实体标签，生成针对所述待识别文本的实体识别结果，并根据所述预测分类标签，生成针对所述待识别文本的分类结果本申请实施例的技术方案能够实现在对文本分类的同时提取文本中实体，且能够提高文本识别的准确率。
文本识别方法装置计算机可读介质电子设备

[发明专利]识别模型训练方法及装置-CN202110595230.7在审
发明人：王安;李长亮 -专利权人：北京金山数字娱乐科技有限公司
申请日： 2021-05-28 - 公布日： 2021-09-07 - 主分类号： G06F40/205 文献下载
摘要：本申请提供识别模型训练方法及装置，其中，所述方法包括获取多个目标样本文档，并将每个目标样本文档输入解析模型，获得每个目标样本文档的多个目标文本以及每个目标文本的实体类型；基于每个目标文本的实体类型，以及每个目标文本与其他目标文本之间的距离，确定每个目标文本与其他目标文本之间的关联关系；将所述目标文本作为目标样本文本，将所述目标文本与其他目标文本之间的关联关系作为所述目标样本文本的目标样本标签；基于所述目标样本文本以及所述目标样本文本对应的目标样本标签对识别模型进行训练
识别模型训练方法装置

[发明专利]基于短文本数据的区域事件检测方法和设备-CN201410635944.6有效
发明人：胡春明;文章乐;沃天宇;随培培 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2014-11-05 - 公布日： 2017-12-01 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明提供一种基于短文本数据的区域事件检测方法和设备，该方法包括获取待处理的短文本数据，所述短文本数据中包括位置信息；根据所述位置信息从所述短文本数据中选取与预设的位置对应的样本文本数据；分别对选取的样本文本数据进行分词处理，计算所述样本文本数据中各词的权重；根据所述样本文本数据中各词的权重构建所述样本文本数据对应的样本文本—词矩阵；对所述样本文本—词矩阵进行矩阵分解，根据分解得到的样本文本—事件矩阵确定所述各样本文本所属的事件从而克服了现有技术中无法对短文本数据信息进行有效的处理以进行归纳和分类的问题。
基于文本数据区域事件检测方法设备

[发明专利]文本加密方法、装置及存储介质-CN201811096377.6有效
发明人：易杉峰 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2018-09-19 - 公布日： 2023-03-31 - 主分类号： G06F21/60 文献下载
摘要：本发明涉及安全技术，揭露了一种文本加密方法、电子装置及存储介质，该方法创建关键词库，在关键词库中设置关键词及所述关键词对应的敏感度。接着，该方法接收用户上传的文本文件，获取所述文本文件的文本内容，记录所述文本文件大小及文本字数，并将所述文本内容与所述关键词库中的关键词进行对比获取所述文本文件的关键词相关信息。最后，该方法根据所述文本文件的大小、文本字数及关键词相关信息，利用预设的加密规则对所述文本文件的关键词进行加密生成加密词，以所述加密词替换文本文件中对应的关键词生成加密文本文件。利用本发明，能够提高文本文件加密的灵活性，提高用户体验。
文本加密方法装置存储介质

[发明专利]基于文本框的文字文本展示方法、装置和计算机设备-CN201911296422.7有效
发明人：张秋锐 -专利权人：深圳赛安特技术服务有限公司
申请日： 2019-12-16 - 公布日： 2023-04-11 - 主分类号： G06F40/103 文献下载
摘要：本申请揭示了一种基于文本框的文字文本展示方法、装置、计算机设备和存储介质，所述方法包括：获取处于所述第一模式的所述文本框内的原始文字文本；若所述原始文字文本的字符数量大于预设的第二数量阈值，则计算所述原始文字文本与预存文字文本的相似程度值；若所述相似程度值大于预设的相似度阈值，则用所述预存文字文本替换所述原始文字文本，并将所述文本框的模式设置为第二模式；对处于所述第一模式的所述文本框执行复制操作，从而得到处于所述第一模式的备份文本框，其中所述备份文本框内具有所述原始文字文本；展示处于所述第二模式的所述文本框和处于所述第一模式的所述备份文本框。
基于文本框文字文本展示方法装置计算机设备

[发明专利]命名实体识别方法、模型训练方法、设备及存储介质-CN202210344549.7在审
发明人：蒋勇;王涛;谢朋峻 -专利权人：阿里巴巴（中国）有限公司
申请日： 2022-03-31 - 公布日： 2022-06-24 - 主分类号： G06F40/295 文献下载
摘要：其中，方法包括如下的步骤：获取待识别文本；将待识别文本输入至训练过的命名实体识别模型中，得到待识别文本的识别结果；其中，命名实体识别模型的训练过程包括：将第一样本文本、第二样本文本以及第三样本文本输入至命名实体识别模型中，得到第一样本文本、第二样本文本以及第三样本文本各自的识别结果；第二样本文本与第三样本文本语义相似；根据第一样本文本的识别结果与其期望识别结果之间的第一差异以及第二样本文本的识别结果与第三样本文本的识别结果之间的第二差异
命名实体识别方法模型训练设备存储介质

[发明专利]基于正负样本的意图分类模型训练方法及装置-CN202210306598.1在审
发明人：李健铨;刘小康;穆晶晶;胡加明 -专利权人：鼎富智能科技有限公司
申请日： 2022-03-25 - 公布日： 2022-06-24 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请提供一种基于正负样本的意图分类模型训练方法及装置，该方法包括：获取训练数据，训练数据包括：目标类别、正样本文本和负样本文本，正样本文本是属于目标类别的文本，负样本文本是不属于目标类别的文本；获取未经训练的意图分类模型，并使用目标类别、正样本文本和负样本文本对意图分类模型进行训练，获得训练后的意图分类模型。通过使用属于目标类别的正样本文本和不属于目标类别的负样本文本对意图分类模型进行训练，有效地避免了只根据正样本文本训练意图分类模型，导致难以区分这部分文本表示向量的对应类别应该是属于目标类别或者其他类别的情况，从而提高了意图分类模型对文本内容进行意图识别的准确率。
基于正负样本意图分类模型训练方法装置