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]生成词典与语音识别的方法、装置-CN202110404713.4在审
  • 张辽;臧启光;付晓寅;蒋正翔;赵银楼 - 北京百度网讯科技有限公司
  • 2021-04-15 - 2021-08-13 - G10L15/06
  • 本发明公开了一种生成词典与语音识别的方法,涉及自然语言处理、语音处理技术领域。其中,生成词典的方法包括:获取英文词典;根据所述英文词典中各英文单词的发音来切分各英文单词,使得切分各英文单词所得到的词片段的数目等于各英文单词的发音片段的数目;根据各英文单词的词片段,生成词典。语音识别的方法包括:获取输入音频;在词典中查找与所述输入音频的发音片段对应的目标词片段,根据查找得到的目标词片段生成所述输入音频的识别结果。本公开所生成的词典中的词片段与英文单词的发音片段一一对应,能够提升语音识别的准确性与效率。
  • 生成词典语音识别方法装置
  • [发明专利]一种基于自然语言理解的藏语情感句自动分类系统-CN202110093952.2在审
  • 华却才让 - 青海师范大学
  • 2021-01-25 - 2021-03-12 - G06F40/263
  • 本发明公开了一种基于自然语言理解的藏语情感句自动分类系统,包括:情感词典构建模块,用于构建包括基础情感词典,程度副词词典,否定和双否定词词典,转折词字典的藏文情感词典;藏文断句模块,用于利用藏文句子的句末规则以及藏文复句的特点实现藏文的自动断句,得藏文单句;分类模型构建模块,用于基于录入的藏语情感句分类标准和藏文情感词典实现藏语情感句分类模型的构建;藏语情感句分类模块,用于基于所述藏语情感句分类模型实现藏文单句情感类型的分类。本发明基于录入的藏语情感句分类标准和藏文情感词典构建Bi‑LSTM+Attention模型,并基于模型实现了藏文单句情感类型的自动精准分类,分类准确率达93.6%左右。
  • 一种基于自然语言理解藏语情感自动分类系统
  • [发明专利]一种提升电子词典笔学习和记忆效果的系统和方法-CN202210755643.1在审
  • 张磊 - 张磊
  • 2022-06-29 - 2022-09-06 - G09B5/06
  • 一种提升电子词典笔学习和记忆效果的系统,其特征在于,包括:词典笔模块、翻译服务器模块、个性化学习模块和终端模块;所述词典笔模块,用于扫描和向服务器上传陌生词语图片;所述翻译服务器模块,用于识别词典笔模块上传的陌生词语图片对应的单词,并向词典笔模块和个性化学习模块传送翻译记录;所述个性化学习模块,用于根据每一个词典笔的翻译记录生成针对该词典笔用户定制的单词复习方案,该复习方案根据艾宾浩斯记忆曲线的规律在扫描后的关键时间点,向用户的终端模块推送扫描词语的复习和检查页面
  • 一种提升电子词典学习记忆效果系统方法
  • [发明专利]模式识别装置、模式识别方法以及记录介质-CN201580078069.9有效
  • 小野聪一郎 - 株式会社东芝;东芝数字解决方案株式会社
  • 2015-05-11 - 2021-01-12 - G06N7/00
  • 实施方式的模式识别装置,将所输入的信号变换为特征向量,并将该特征向量与识别词典进行比对,从而进行所输入的信号的模式识别。识别词典(10)具有表现特征向量的空间的部分空间即词典部分空间的词典部分空间基向量、和用于将根据特征向量和词典部分空间计算的类似度变换为似然度的多个概率化参数。模式识别装置具有识别部(3),该识别部(3)通过特征向量和词典部分空间基向量的内积的值的二次多项式计算类似度,通过该类似度与概率化参数的线性和的指数函数计算似然度。识别词典(10)通过利用了多个概率化参数间的限制条件的期望最大化法来学习。
  • 模式识别装置方法以及记录介质
  • [发明专利]基于级联高斯词典的图像复原方法-CN201911066162.4有效
  • 张艳宁;葛鑫;靳浩;孙瑾秋;朱宇 - 西北工业大学
  • 2019-11-04 - 2023-07-07 - G06T5/00
  • 本发明公开了一种基于级联高斯词典的图像复原方法,用于解决现有图像复原方法实用性差的技术问题。技术方案是首先采用级联方式学习多维高斯分布模型对大量图像细节纹理结构进行学习和建模,构建纹理结构词典库,通过少数对比检索词典库中大量词典,具有快速索引功能,且该纹理结构词典库通过向下级联或剪枝方式扩展和调整细节纹理词典,具有不同类型图像复原迁移的高灵活度;然后从构建的纹理结构词典库快速索引得到合适高斯模型进行图像复原,输出真实清晰图像。
  • 基于级联词典图像复原方法
  • [发明专利]一种融合词典与字符特征的字符序列识别方法-CN202210177253.0在审
  • 张春;张宁;贺璐 - 北京交通大学
  • 2022-02-24 - 2022-06-24 - G06F40/242
  • 本发明提供了一种融合词典与字符特征的字符序列识别方法。该方法包括:获取输入序列中的每个字符匹配的词典中的三类词典匹配词,将输入字符序列的每个字符嵌入向量与该字符对应的三类词典匹配词集嵌入向量进行拼接,得到词典增强的字符嵌入向量;将词典增强的字符嵌入向量与三类词典匹配词进行拼接后本发明的方法通过综合词典的匹配词在字符嵌入、模型推理阶段对字符特征的交互、匹配词以及字符的位置信息增强的向量表示,从而有效地增强模型对文本句子在嵌入过程以及推理过程中对语义信息的表示与理解。
  • 一种融合词典字符特征序列识别方法

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