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]一种基于领域对抗自适应的跨领域文本情感分类方法-CN201811263266.X有效
  • 贾熹滨;曾檬;史佳帅;刘洋;苏醒;郭黎敏 - 北京工业大学
  • 2018-10-28 - 2022-03-15 - G06F16/35
  • 本发明公开了一种基于领域对抗自适应的跨领域文本情感分类方法,该方法包括:输入源领域和目标领域样本的词向量矩阵、类别标签和领域标签;利用基于卷积神经网络的特征提取模块,提取样本的低层特征;在主任务模块构建基于源领域和目标领域分布一致性的约束,将低层样本映射到再生核希尔伯特空间,学习具有可转移性的高层特征;将源领域的高层特征输入类别分类器,在减小领域差异的基础上,保证分类器对样本具备类别判别性;在辅助任务模块构建基于对抗学习的领域不变性约束,将低层特征输入具有对抗性质的领域分类器,令分类器尽可能无法判别样本所属领域,从而提取具有领域不变性的高层特征,有效解决了源领域分类器到目标领域的迁移问题。
  • 一种基于领域对抗自适应文本情感分类方法
  • [发明专利]基于细粒度领域自适应的跨领域图像分类方法及系统-CN202010025566.5有效
  • 朱勇椿;庄福振;何清 - 中国科学院计算技术研究所
  • 2020-01-10 - 2023-09-26 - G06V10/764
  • 本发明提出一种基于细粒度领域自适应的跨领域图像分类方法及系统,包括:依次输入源领域图片和目标领域图片至卷积神经网络,分别得到源领域图片的源特征向量和目标领域图片的目标特征向量;依次输入源特征向量和目标特征向量至多层全连接层,在每个全连接层使用局部最大均值差异损失衡量源领域和目标领域的特征差异,将源特征向量经过多层全连接层处理后送入分类器获得预测标签,预测标签结合预标记的类别标签得到交叉熵,交叉熵和特征差异作为分类损失函数;最小化分类损失函数,直到分类损失函数收敛,保存当前卷积神经网络作为图像特征提取网络,将目标领域中待分类图片输入至图像特征提取网络,得到待分类图片的图像分类结果。
  • 基于细粒度领域自适应图像分类方法系统
  • [发明专利]领域词典自动构建方法-CN201611150855.8在审
  • 张晓霞;刘世林 - 成都数联铭品科技有限公司
  • 2016-12-13 - 2017-05-17 - G06F17/30
  • 本发明涉及自然语言处理领域,特别涉及多领域词典自动构建方法;在自动获取文本关键词的基础上,对待处理文本进行聚类,形成N个主题文本集;构建M个领域,选取各领域的种子词,依次统计各领域种子词在各主题文本集中出现的频率;将频率最高的主题文本集作为对应领域词典扩展的源文本集;计算各领域种子词与对应源文本集的文本中各候选词的关联度,将关联度到达设置阈值的候选词作为该领域词存入对应的词典中。本发明方法在自动区分文本主题领域的基础上,在较短的时间内可以构建数个词典,为相关的文本分析提供更多可用工具。也可以为某一具体分析提供更多分析维度,使得分析的视角更加全面,分析的结果更加准确。
  • 领域词典自动构建方法
  • [发明专利]领域词典构建方法及装置-CN202010820291.4在审
  • 张文慧;范晓东;李羊;唐伟佳 - 工银科技有限公司
  • 2020-08-14 - 2020-11-13 - G06F40/242
  • 本申请实施例提供了一种领域词典构建方法及装置,涉及人工智能技术领域。获取各个所述词片段的统计指标值,将统计指标值大于组合阈值的词片段作为过滤后词片段;对所述过滤后词片段进行切分处理,判断切分处理后得到的各个第一切分词是否均为完整词汇,若否,则将所述过滤后词片段作为第一领域词,以构建目标事务领域词典。本申请可以基于篇幅短、结构化存储且无标注的语料得到领域词,过程高效且准确,进而能够保证事务领域词典的可靠性。
  • 领域词典构建方法装置
  • [发明专利]领域短语词典构建方法-CN202010841791.6在审
  • 吕学强;孙宁;张乐;姜肇财;宋黎 - 北京信息科技大学;中国标准化研究院
  • 2020-08-19 - 2020-11-24 - G06F40/242
  • 本申请公开了一种领域短语词典构建方法,包括:挖掘短语;构建领域词库;构建词典模型。挖掘短语包括:将原始数据进行预处理和分词,随后对分词结果采用相邻词频短语挖掘方法,提取出句子中所有可能出现的短语集合。构建领域词库,包括:使用TF‑IDF算法训练短语集合得到带权重的词,再通过权重阈值将词划分为领域相关词和无关词。本申请的领域短语词典构建方法,运用统计词频和词语权重量化短语与领域相关性程度,将深度学习网络与构建领域词典方向相结合,显著提升了领域词典的健壮性,在消费品领域词典构建上有良好的表现,提升了消费品缺陷领域词典的构建效果
  • 领域短语词典构建方法

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