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]一种问题处理方法和装置、一种用于问题处理的装置-CN201710056809.X有效
  • 邸楠 - 北京搜狗科技发展有限公司
  • 2017-01-25 - 2023-10-27 - G06N5/04
  • 本发明实施例提供了一种问题处理方法和装置、一种用于问题处理的装置,其中的方法具体包括:接收当前自然语言问题;确定所述当前自然语言问题对应的完整性概率;在所述当前自然语言问题的完整性概率超过概率阈值时,依据所述当前自然语言问题推导得到所述当前自然语言问题对应的问题意图;依据所述问题意图,得到所述当前自然语言问题对应的答案;输出所述当前自然语言问题对应的答案。本发明实施例能够提高答案反馈效率,以及降低答案的反馈延迟,且能够提高问题意图及答案的准确度。
  • 一种问题处理方法装置用于
  • [发明专利]使用N-GRAM机器的自然语言处理-CN201780092818.2有效
  • N.劳;J.聂;F.杨 - 谷歌有限责任公司
  • 2017-10-25 - 2023-08-22 - G06F40/30
  • 本公开提供了执行机器学习的自然语言处理的系统和方法。计算系统可以包括机器学习的自然语言处理模型,该机器学习的自然语言处理模型包括编码器模型和编程器模型,该编码器模型被训练以接收自然语言文本主体并输出知识图,该编程器模型被训练以接收自然语言问题并输出程序。所述操作可以包括获得自然语言文本主体,将自然语言文本主体输入到编码器模型中,接收作为编码器模型的输出的知识图,获得自然语言问题,将自然语言问题输入到编程器模型中,接收作为编程器模型的输出的程序,并且在知识图上执行程序以产生对自然语言问题的回答
  • 使用gram机器自然语言处理
  • [发明专利]一种基于深度学习的自然语言查询方法-CN202010336575.6有效
  • 李玉华;李相臣;李瑞轩;辜希武 - 华中科技大学
  • 2020-04-25 - 2023-09-01 - G06F16/242
  • 本发明公开了一种基于深度学习的自然语言查询方法,包括以下步骤:S1、将自然语言问题Q输入到预训练好的句向量模型中,得到对应的句向量;S2、从句向量模型所对应的句向量空间中检索出自然语言问题Q所对应的句向量的最近邻句向量及其自然语言问题,将所得最近邻句向量的自然语言问题的关系数据库表作为自然语言问题Q的目标关系数据库表;S3、将自然语言问题Q与其目标关系数据库表表头拼接到一起,输入到预训练好到的转换模型中,得到其对应的SQL查询语句;S4、采用所得SQL语句在自然语言问题Q的目标关系数据库表中进行查询,得到查询结果。本发明在给定自然语言问题后能够快速确定其目标关系数据库表,在现实场景中查询结果的准确率较高。
  • 一种基于深度学习自然语言查询方法
  • [发明专利]自然语言描述信息的生成方法及装置-CN201811409084.9有效
  • 王柏瑞;马林;冯洋;刘威 - 腾讯科技(深圳)有限公司
  • 2018-11-23 - 2023-01-31 - G06F40/35
  • 本发明公开了一种自然语言描述信息的生成方法及装置。其中,该方法包括:通过多个自然语言描述模型对媒体资源进行处理,得到多个第一特征向量,其中,多个第一特征向量对应多种特征类型,多个自然语言描述模型中每个自然语言描述模型用于根据输入信息生成自然语言描述信息,自然语言描述信息用于通过自然语言表示自然语言描述模型的输入信息;对多个第一特征向量进行融合,得到第二特征向量;根据第二特征向量生成目标自然语言描述信息,其中,目标自然语言描述信息用于通过自然语言表示媒体资源本发明解决了相关技术中为媒体资源生成的自然语言描述信息对媒体资源描述的准确性较低的技术问题
  • 自然语言描述信息生成方法装置
  • [发明专利]人工智能机及其实现自然语言理解的方法-CN02133300.9无效
  • 王伟 - 王伟
  • 2002-10-28 - 2004-05-05 - G06F9/45
  • 本发明公开了一种人工智能机及其实现自然语言理解的方法。该人工智能机直接用自然语言描述其知识库中的知识,并以面向自然语言的汇编语言——ANL语言为基础,通过自然语言理解系统,以扩展词指令的方式对外部输入的自然语言描述的文本内容进行理解,从而使人工智能机能够理解人类用自然语言表达的问题,并能够通过联系上下文的背景知识和常识知识来进行理解,进而解决比较复杂的问题,具有较高的智能水平。
  • 人工智能及其实现自然语言理解方法

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