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[发明专利]词向量增量方法、电子设备及计算机存储介质-CN202111218551.1在审
发明人：王定;刘金艳;曾晋科;牟小峰 -专利权人：美的集团（上海）有限公司;美的集团股份有限公司
申请日： 2021-10-20 - 公布日： 2022-01-04 - 主分类号： G06F40/284 文献下载
摘要：本申请公开了一种词向量增量方法、电子设备及计算机存储介质。该词向量增量方法包括：获取待对齐词向量空间的第一词语集相对于目标词向量空间的第二词语集的新增词；将新增词在待对齐词向量空间中的词向量映射到目标词向量空间中；利用待对齐词向量空间中目标词语基于第一词语集的局部线性特征重构目标词语在目标词向量空间中的词向量通过这种方式，能够提高不同词向量空间中词向量的对齐及融合精度，实现对目标词向量空间中词向量的扩增。
向量增量方法电子设备计算机存储介质

[发明专利]情感词向量构建方法及系统-CN201810932207.0有效
发明人：徐泓洋;聂颖;郑权;张峰 -专利权人：龙马智芯（珠海横琴）科技有限公司
申请日： 2018-08-16 - 公布日： 2019-07-09 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明公开了一种情感词向量构建方法及系统，该方法包括：S1：获取第一空间词向量模型、第二空间词向量模型以及第三空间词向量模型；S2：获取正强情感词表及负强情感词表；S3：利用第一空间词向量模型得到正强情感词表中每一个词对应的词向量，利用第二空间词向量模型得到负强情感词表中每一个词对应的词向量；S4：训练逻辑回归模型；S5：获取待处理词；S6：预测待处理词属于正类的概率和待处理词属于负类的概率；S7：根据待处理词属于正类的概率P₊和待处理词属于负类的概率P_{_}以及待处理词在第三空间词向量模型的词向量生成待处理词的情感词向量。
词向量词表情感词概率第二空间第一空间向量构建向量模型空间词逻辑回归模型情感分类准确率向量预测

[发明专利]词向量增量方法、电子设备及计算机存储介质-CN202111218455.7在审
发明人：刘金艳;曾晋科;王定;牟小峰;陆中秋 -专利权人：美的集团（上海）有限公司;美的集团股份有限公司
申请日： 2021-10-20 - 公布日： 2022-01-04 - 主分类号： G06F40/284 文献下载
摘要：本申请公开了一种词向量增量方法、电子设备及计算机存储介质。该词向量增量方法包括：获取待对齐词向量空间中第一词语集与目标词向量空间中第二词语集之间的交集词语集；获取第一词语集相对于第二词语集的新增词；获取新增词的在待对齐词向量空间中由交集词语集中的交集词构成的局部线性关系；利用局部线性关系构造新增词在目标词向量空间中的词向量。通过这种方式，能够提高不同词向量空间中词向量的对齐及融合质量，实现对目标词向量空间的扩增。
向量增量方法电子设备计算机存储介质

[发明专利]一种基于运动轨迹和区分性信息的语音关键词检测方法-CN202111460052.3在审
发明人：贺前华;田颖慧;兰小添;危卓 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2021-12-02 - 公布日： 2022-04-19 - 主分类号： G10L15/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于运动轨迹和区分性信息的语音关键词检测方法，该方法步骤包括：构建关键词特征空间运动轨迹；针对关键词声学相近词对比构建关键词局部区分性信息；利用待检测音段特征空间分布与关键词特征空间分布知识的相似性预选可能的关键词子集，同时检测待检测音段音节数与关键词音节数是否匹配，利用待检测音段特征空间运动轨迹与预选关键词子集中每个词的特征空间运动轨迹相似度选出最可能的关键词，有声学相似竞争者时利用其局部区分性信息甄别确定最后检测结果，本发明利用关键词时序信息和局部区分性信息有效提高在训练数据较少时的关键词检出性能，对音频样本基于音节切分算法划分匹配段使得匹配段语义信息完整，有利于关键词的检出。
一种基于运动轨迹区分信息语音关键词检测方法

[发明专利]一种关联品类词的确定方法、装置及系统-CN202011329448.X有效
发明人：张森;沈艺;齐康;许加书;梁诗雯 -专利权人：苏宁云计算有限公司
申请日： 2020-11-24 - 公布日： 2022-11-18 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明公开了一种关联品类词的确定方法、装置及系统。方法包括：获取品类词，将品类词组成品类词组；对比同一品类词组中的品类词，获得品类词对比结果；将品类词对比结果与结构类型条件匹配，将匹配成功的品类词组作为关联词组，并确定关联词组所属的结构类型；将品类词作向量化处理，计算关联词组中品类词之间的空间距离；将关联词组对应的空间距离与其所属结构类型对应的关联条件对比，若空间距离满足所述关联条件，则根据空间距离对应的关联词组确定关联品类词。本发明根据结构类型条件确定关联词组，通过空间距离、关联条件确定关联词组中品类词是否存在关联关系，实现了关联品类词的自动确定，节省了关联品类词确定的人工成本。
一种关联品类确定方法装置系统

[发明专利]特定领域的词向量增量方法、装置及存储介质-CN202010950721.4有效
发明人：陈庆伟 -专利权人：平安国际智慧城市科技股份有限公司
申请日： 2020-09-11 - 公布日： 2020-12-22 - 主分类号： G06F40/289 文献下载
摘要：本发明涉及数据处理技术领域，提供一种特定领域的词向量增量方法、装置及计算机可读存储介质，包括：收集特定领域的语料；将特定领域的语料与特定领域的预设词向量对照表比对，得到特定领域的词向量空间；根据预设词向量空间融合规则，将特定领域的词向量空间与预先获取的通用语料词向量空间进行融合处理，将得到的融合的词向量空间中的词向量作为特定领域增量后的词向量。
特定领域向量增量方法装置存储介质

[发明专利]一种确定作品类别信息的方法、装置、计算机设备及介质-CN202210240358.6在审
发明人：陈维识 -专利权人：北京字节跳动网络技术有限公司
申请日： 2022-03-10 - 公布日： 2022-07-12 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本公开提供了一种确定作品类别信息的方法、装置、计算机设备及介质，其中，该方法包括：获取待分类作品中的多个关键词；基于预先训练的目标模型，确定多个关键词分别在目标向量空间中的词向量；其中，任意两个词向量在目标向量空间中的空间距离与任意两个词向量之间的语义相似度呈负相关；目标模型为将属于同一预设作品的任意两个预设关键词的词向量作为正样本，以及将属于不同预设作品的任意两个预设关键词的词向量作为负样本训练得到的；对多个关键词的词向量进行聚类，得到至少一个类簇；其中，每个类簇内的各个词向量之间的空间距离小于第一设定阈值；基于至少一个类簇中各个词向量对应的关键词，确定待分类作品的作品类别信息。
一种确定作品类别信息方法装置计算机设备介质

[发明专利]一种搜索方法及装置-CN201711250141.9在审
发明人：沈炎军;贺宇;周泽南;苏雪峰;佟子健 -专利权人：北京搜狗科技发展有限公司
申请日： 2017-12-01 - 公布日： 2019-07-16 - 主分类号： G06F16/58 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种搜索方法和装置，所述方法包括：确定检索关键词对应的标签语义空间向量，所述标签语义空间向量用于描述所述检索关键词的语义；根据所述标签语义空间向量计算所述检索关键词的标签语义空间特征，所述标签语义空间特征用于描述所述检索关键词与检索结果的相似度；根据所述标签语义空间特征，对与所述检索关键词对应的搜索结果进行排序。本发明实施例可以有效提高搜索结果准确性，优化模糊意义的搜索词的搜索结果。
语义空间检索关键词标签搜索结果向量搜索方法及装置方法和装置检索结果模糊意义向量计算语义搜索词相似度排序搜索优化

[发明专利]基于融合空间位置注意力机制的图表英语摘要生成方法-CN202111351738.9在审
发明人：王鑫;许文全;覃琴;冯意;颜靖柯;王琴 -专利权人：桂林电子科技大学
申请日： 2021-11-16 - 公布日： 2022-02-08 - 主分类号： G06F16/34 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于融合空间位置注意力机制的图表英语摘要生成方法，包括1）创建图表英语摘要描述数据集；2）数据变量替换图表数据值；3）基于空间关系的词向量位置编码；4）采用Diverse Beam Search搜索词向量结果。这种方法基于融合空间位置注意力机制，采用数据变量替换图表数据值、采用空间注意力机制的方式学习词之间的关系、增强词向量与词向量之间的空间位置关系和正确的词位置排序、采用Diverse Beam Search搜索更好的词向量结果，能提高生成图表英语摘要的质量。
基于融合空间位置注意力机制图表英语摘要生成方法

[发明专利]路网中面向集合的空间关键词查询方法-CN201610182802.8有效
发明人：周连科;王念滨;王红滨;王卫兵;王瑛琦;何鸣;宋奎勇 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2016-03-28 - 公布日： 2019-11-29 - 主分类号： G06F16/242 文献下载
摘要：路网中面向集合的空间关键词查询方法，属于空间关键词查询技术领域。本发明的提出是为了实现对于用户的提出的空间关键词查询能够快速返回多条最佳路线供用户选择。技术要点：本发明所提出的路网中面向集合受查询方向约束的空间关键词查询给出了两种情况，即面向无主关键词的查询和主关键词优先的查询。无主关键词的查询即从查询点出发按照道路网在可查询范围内扩展查询。主关键词优先的查询，首先在可查询范围内以一种迭代替换的方式进行扩展查询直到查询到主关键词对象，若还有关键词没有被已查询到的空间对象所覆盖，则以面向无主关键词的查询方式继续进行扩展查询。
路网面向集合空间关键词查询方法

[发明专利]一种唤醒词的识别方法、装置、介质及计算机设备-CN201910922281.9在审
发明人：杜国威 -专利权人：北京安云世纪科技有限公司
申请日： 2019-09-27 - 公布日： 2021-03-30 - 主分类号： G10L15/02 文献下载
摘要：本申请实施例提供一种唤醒词的识别方法、装置、介质及计算机设备，方法包括：在接收到唤醒词时，获取不同用户的声源与终端之间第一相对位置数据；以多个第一相对位置数据为训练数据集，利用训练数据集进行唤醒词空间位置识别模型训练，以确定唤醒词空间位置识别模型；在目标用户的使用过程中，对唤醒词空间位置识别模型进行优化，根据优化后的唤醒词空间位置识别模型确定发送唤醒词的热点区域；当接收到目标用户发送的语音信息时，利用优化后的唤醒词空间位置识别模型判断目标用户是否处于热点区域；若确定目标用户处于所述热点区域，利用本地识别策略对语音信息进行识别，以确定语音信息中是否包括预设的唤醒词。
一种唤醒识别方法装置介质计算机设备

[发明专利]一种基于word2vec模型构建词网的方法和装置-CN202010703335.5在审
发明人：张辉;杨玺 -专利权人：浪潮云信息技术股份公司
申请日： 2020-07-21 - 公布日： 2020-10-30 - 主分类号： G06F40/242 文献下载
摘要：本发明提供一种基于word2vec模型构建词网的方法和装置，属于词网构建技术领域，本发明包括词网数据清洗功能、词网模型构建功能与词网数据动态添加功能。通过对科技产出的关键词、摘要、名称数据结合相关停用词进行切词分词处理等数据清洗处理形成基本词库，然后针对基本词库采取word2vec网络模型对数据进行编码以及空间定位操作，通过持续迭代训练将数据收敛，最终形成词网数据库在已构建词网数据库的基础上，支持动态加入相关词的功能。通过对新词的关联属性与词网中已有词进行对比，并计算新词的空间向量平均值，得到新词在词网空间中的相对位置，最终实现词网数据的更新。
一种基于 word2vec 模型构建方法装置

[发明专利]一种语音识别方法、装置、计算机设备及存储介质-CN201910894996.8在审
发明人：李秀丰 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2019-09-20 - 公布日： 2020-02-18 - 主分类号： G10L15/06 文献下载
摘要：本申请属于人工智能技术领域，涉及一种语音识别方法、装置、计算机设备及存储介质，方法包括：获取待识别语音信息；将所述待识别语音信息输入本地的第一词图模型中进行解码搜索，得到第一搜索结果，第一搜索结果包括第一路径以及对应的第一路径分数，第一词图模型包括声学模型、发音词典及第一词图空间；将第一搜索结果输入本地的第二词图模型中进行搜索，得到第二搜索结果，第二搜索结果包括第二路径以及对应第二路径分数，其中，第二词图模型包括第二词图空间，第一词图空间为第二词图空间的子词图空间搜索的维度变低，降低词图搜索的量，从而降低搜索的时间，提高语音识别的速度。
一种语音识别方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]一种基于Trie的空间关键词查询方法及装置-CN201810419804.3有效
发明人：沈兵林;贾连印;游进国;丁家满;张晶;陈明鲜;张崇德;唐季林 -专利权人：昆明理工大学
申请日： 2018-05-04 - 公布日： 2021-11-23 - 主分类号： G06F16/9537 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于Trie的空间关键词查询方法及装置，本发明方法包括：数据预处理步骤，将数据集D中所有位置点编码成长度为n的字符串geoStr，根据字符串geoStr后缀ssuf按字典序对数据集D中的每行数据排序并生成编号id，每一行数据称为一条记录r，则由一至多行记录r组成的数据集称为记录集R；空间关键词索引建立步骤，对字符串前缀spre构建Trie，Trie的叶节点指向根据该域内关键词构建的倒排索引，倒排索引的列表元素为关键词及与其相对应的id列表，得到空间关键词索引结构；空间关键词查询步骤，检索空间关键词索引结构，获取满足查询条件的id，经过滤得到id候选集，并对候选集验证返回满足空间查询条件的位置点。本发明可高效支持任意空间范围的关键词查询。
一种基于 trie 空间关键词查询方法装置

[发明专利]一种动态融合语义关系的分布式词向量空间修正方法-CN202310014884.5有效
发明人：杨东强;李宁;王丕坤;邹丽;马宏伟 -专利权人：山东建筑大学
申请日： 2023-01-06 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： G06F40/30 文献下载
摘要：本发明提供一种动态融合语义关系的分布式词向量空间修正方法，属于自然语言处理技术领域，从语义关系网络中抽取具备语义关系的词汇对，并计算词汇对之间的语义距离，形成语义关系约束集；根据语义距离和语义关系确定语义关系约束集中的词向量对应的正样例和负样例；构建语义约束函数，最小化词向量与其正样例之间的余弦距离，最大化词向量与其负样例之间的余弦距离，通过正则化函数缩小原始分布式词向量空间中修正前后词向量的距离；通过语义约束函数和正则化函数共同构成的损失函数对分布式词向量空间进行训练本发明根据词向量间实际的语义关系自动计算语义距离并调整边界距离，丰富了词向量空间模型的表达内容。
一种动态融合语义关系分布式向量空间修正方法

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