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[发明专利]实例分割模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质-CN202211308889.0有效
发明人：于灏;张佳琦;丁佳;吕晨翀 -专利权人：北京医准智能科技有限公司
申请日： 2022-10-25 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本公开提供了一种实例分割模型的训练方法、装置、设备及存储介质，包括：将训练集中的样本图像输入至实例分割模型包括的语义分割子模型中，获取样本图像对应的预测感兴趣区域；基于样本图像对应的预测感兴趣区域，从样本图像中获取对应的语义样本图像；将语义样本图像输入至实例分割模型包括的特征提取子模型中；获取样本图像对应的预测语义分割特征和预测聚类特征；基于预测语义分割特征、标注语义分割特征和预测聚类特征，调整特征提取子模型的参数；其中，所述语义分割特征和所述聚类特征用于确定所述样本图像的至少一个聚类特征，并基于所述至少一个聚类特征，确定所述样本图像的实例分割结果。
实例分割模型训练方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种分词方法及装置-CN202111136437.4在审
发明人：刘万青 -专利权人：新华三大数据技术有限公司
申请日： 2021-09-27 - 公布日： 2021-12-31 - 主分类号： G06F40/289 文献下载
摘要：本发明提供一种分词方法及装置，所述方法包括：对输入文本进行数据预处理，得到所述输入文本对应的词向量；利用语义表示提取模型对所述词向量进行语义表示提取，得到所述词向量的语义表示；利用特征增强模型对所述词向量的语义表示进行特征增强处理，得到所述词向量的特征增强处理后的语义表示；依据所述词向量的特征增强处理后的语义表示，进行分词处理。
一种分词方法装置

[发明专利]基于人工智能的语义判定处理方法和装置-CN201610942965.1有效
发明人：胡泽进;姚树杰 -专利权人：百度在线网络技术(北京)有限公司
申请日： 2016-10-31 - 公布日： 2019-12-06 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于人工智能的语义判定处理方法和装置，其中，方法包括：对待处理的输入信息进行切词处理，提取一个或多个文本特征；根据预先训练的语义识别模型对文本特征进行分类处理，获取与文本特征对应的语义置信度；若语义置信度小于预设阈值，则确定输入信息不具有语义文本。该方法根据待处理输入信息的文本特征对待处理信息进行处理，提高了语义识别的准确率。
基于人工智能语义判定处理方法装置

[发明专利]文本图像的处理方法及装置-CN202310286889.3在审
发明人：章成全;吕鹏原 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2023-03-22 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06V30/148 文献下载
摘要：实现方案为：提取文本图像的文本图像特征；基于经训练的多个语义查询特征对文本图像特征进行语义预测，以得到与多个语义查询特征分别对应的多个语义结果特征，其中，多个语义结果特征中的至少一部分表征至少一个文字片段的语义信息；以及基于多个语义结果特征对文本图像特征进行解码，以得到文本图像处理结果，其中，文本图像处理结果至少包括至少一个文字片段在文本图像中的位置信息。
文本图像处理方法装置

[发明专利]文本话题分类方法及装置-CN201910418451.X有效
发明人：单斌 -专利权人：北京奇艺世纪科技有限公司
申请日： 2019-05-20 - 公布日： 2021-11-16 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：然后，将该文本向量输入至预先训练得到的文本话题分类模型中，该模型中的特征提取网络从文本向量中提取得到语义特征向量，其中，该语义特征向量包括待处理短文本的词内语义特征、词间语义特征和整句语义特征。最后由分类网络对提取出的语义特征向量进行分析得到该待处理短文本所属的话题类别。该方法从短文本中提取出的语义特征向量更全面、更准确，因此，分析得到的短文本的话题类别也更准确，因此，提高了短文本话题分类的准确率。
文本话题分类方法装置

[发明专利]内核异常类型的确定方法、电子设备及存储介质-CN202310421220.0有效
发明人：王谷雨;冷益群;赵虹钧;吴朝峰 -专利权人：阿里云计算有限公司
申请日： 2023-04-17 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： G06F11/07 文献下载
摘要：其中，该方法包括：针对目标执行栈信息中的多个调用函数，对所述多个调用函数中的目标调用函数对应的第一语义特征向量进行特征提取，获得所述目标调用函数对应的第二语义特征向量；对所述多个调用函数分别对应的第二语义特征向量进行融合处理，获得所述目标执行栈信息对应的第三语义特征向量；所述第三语义特征向量用于表征所述目标执行栈信息的语义特征；至少依据所述第三语义特征向量，确定所述容器内核的目标内核异常类型。
内核异常类型确定方法电子设备存储介质

[发明专利]一种基于RGB-D特征融合的场景语义分割方法及系统-CN202111105921.0在审
发明人：贾伟宽;闫兴超;侯素娟;郑元杰 -专利权人：山东师范大学
申请日： 2021-09-22 - 公布日： 2022-01-04 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于RGB‑D特征融合的场景语义分割方法及系统，首先获取待分割场景的RGB图像和深度图像；然后将RGB图像和深度图像同时输入场景语义分割模型中，得到场景语义分割结果；其中，场景语义分割模型的编码器分别采用RGB分支和深度分支对所述RGB图像和深度图像处理，处理过程中采用RGB‑D特征融合网络进行RGB特征和深度特征的融合，得到多个低层融合特征和一个高层融合特征，以达到增强目标特征且抑制背景的目的；同时引入的特征细化网络和上下文特征处理网络可以降低语义信息损失，优化语义分割效果。
一种基于 rgb 特征融合场景语义分割方法系统

[发明专利]场景语义分割模型训练方法、装置和电子设备-CN202211740088.1在审
发明人：周婷;吕晋;张仕博;庞飞;刘威;胡骏;曹斌 -专利权人：东软睿驰汽车技术(沈阳)有限公司
申请日： 2022-12-30 - 公布日： 2023-04-11 - 主分类号： G06V20/70 文献下载
摘要：本发明提供了一种场景语义分割模型训练方法、装置和电子设备，涉及模型训练的技术领域，包括：确定训练样本以及初始的场景语义分割模型；场景语义分割模型对目标样本图像进行特征提取，得到目标语义特征，并确定目标语义特征的目标类别；基于目标类别、目标样本图像的类别的标签以及对立点特征对初始的场景语义分割模型按照预设期望进行参数优化，确定训练好的场景语义分割模型，缓解无法基于正确场景类别分类进行规划决策的技术问题。
场景语义分割模型训练方法装置电子设备

[发明专利]图像语义分割及训练方法和装置、电子设备、存储介质和程序-CN201710520469.1有效
发明人：汤晓鸥;王广润;罗平;林倞;王晓刚 -专利权人：深圳市商汤科技有限公司
申请日： 2017-06-30 - 公布日： 2020-12-29 - 主分类号： G06K9/34 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种图像语义分割及训练方法和装置、电子设备、存储介质和程序，其中，方法包括：对图像进行特征提取，获得所述图像的场景特征；根据场景特征预测所述图像中各像素的语义类别，获得所述图像的初始语义分割图；根据所述场景特征与所述初始语义分割图，预测所述图像中的物体类别，获得物体类别响应数据；根据所述物体类别响应数据对所述初始语义分割图进行修正，获得所述图像的目标语义分割图。本发明实施例可以提高图像语义分割的精确度。
图像语义分割训练方法装置电子设备存储介质程序

[发明专利]一种基于多粒度语义解析的行人重识别方法及存储介质-CN201911096068.3在审
发明人：陈靓影;徐如意;杨宗凯;张玉康;刘乐元 -专利权人：华中师范大学
申请日： 2019-11-11 - 公布日： 2020-04-21 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多粒度语义解析的行人重识别方法及存储介质，包括训练步骤和测试步骤，所述训练步骤包括：利用人体语义解析算法将训练样本中的行人图像解析为多个粒度的语义区域的行人图像，其中至少一个粒度包含不同语义区域之间的过渡信息；将每个语义区域的行人图像输入到对应的卷积神经网络中，对每个语义区域进行分类训练，得到每个语义区域的分类器；利用所述分类器对相应的语义区域的行人图像进行特征提取，将提取到的特征进行特征融合，得到行人特征描述子；所述测试步骤包括：利用训练步骤得到的所述分类器和所述行人特征描述子对测试样本的行人图像进行行人重识别。本发明通过多粒度的人体语义解析方式实现语义的高度对齐，并且充分利用人体语义区域之间的过渡性信息，识别精确度高。
一种基于粒度语义解析行人识别方法存储介质

[发明专利]一种基于传统特征和语义特征结合的缺陷预测方法-CN202110743648.8在审
发明人：王兴起;龚森林;魏丹;陈滨 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2021-07-01 - 公布日： 2021-11-09 - 主分类号： G06F8/41 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于传统特征和语义特征结合的缺陷预测方法。本发明首先使用javalang从程序源代码中提取出关键性节点，将节点信息通过CBOW模型进行语义特征的训练，其次对语义特征进行降维以平衡语义特征和传统特征的维度差异，降维后的语义特征再和传统特征线性组合，然后使用smote进行类不平衡的处理，最后构建深度学习模型学习组合特征的关联关系，挖掘对于模型预测更有价值的特征，得到一个用于软件缺陷预测分类的模型。本发明解决了语义特征和传统特征更有效的结合的问题，利用组合特征更准确的预测出有缺陷的模块，帮助测试经理寻找软件的缺陷，降低软件开发成本。
一种基于传统特征语义结合缺陷预测方法

[发明专利]基于人工智能的文本处理方法、装置、设备及存储介质-CN202111190774.1在审
发明人：李振阳 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-10-13 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06F18/22 文献下载
摘要：本申请提供了一种基于人工智能的文本处理方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质及计算机程序产品；涉及云技术、人工智能和智慧交通等领域，方法包括：对第一文本对应的第一词向量序列进行多尺度编码处理，得到所述第一文本的多尺度语义特征；对第二文本对应的第二词向量序列进行多尺度编码处理，得到所述第二文本的多尺度语义特征；基于所述第一文本的多尺度语义特征和所述第二文本的多尺度语义特征，构建相似语义矩阵；对所述相似语义矩阵进行特征提取处理，得到相似语义特征；基于所述相似语义特征，确定所述第一文本与所述第二文本之间的匹配度。通过本申请，能够精准表达文本的语义从而有效提升文本匹配的准确率。
基于人工智能文本处理方法装置设备存储介质

[发明专利]一种基于细粒度语义融合的文本图像生成方法及系统-CN202210927577.1在审
发明人：王杨;孙浩然;刘海鹏;钱彪;汪萌 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2022-08-03 - 公布日： 2022-11-04 - 主分类号： G06F40/126 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于细粒度语义融合的文本图像生成方法及系统，应用于计算机视觉和自然语言处理技术领域，其方法主要包括两个阶段：初始图像生成阶段和基于细粒度语义融合的细化阶段；首先从输入文本描述中提取两种粒度的语义表示，即句级和词级语义特征，并根据句级的语义特征生成模糊的低分辨率图像，之后，我们将细粒度的词级语义特征融合到视觉特征图中，并将融合后的特征与全局的句级上下文特征相结合，生成更高分辨率的清晰图像；本发明采用了一种新的细粒度融合模块，从而更充分、高效地融合文本和图像特征，并通过全局语义细化模块保证了全局语义的一致性，能够准确识别文本信息并生成符合文本语义的逼真图像。
一种基于细粒度语义融合文本图像生成方法系统

[发明专利]一种语义匹配方法、装置及存储介质-CN201910160971.5有效
发明人：鲁亚楠 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2019-03-04 - 公布日： 2021-01-08 - 主分类号： G06F40/30 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种语义匹配方法、装置及存储介质，应用于信息处理技术领域。语义匹配装置针对待匹配文本的第一词特征和目标文本的第二词特征，确定待匹配文本与目标文本的词对特征；将词对特征、第一词特征和第二词特征转化为语义匹配向量，使得其格式与预置的语义分类模型中输入数据的格式相同，根据语义匹配向量与语义分类模型，可以确定待匹配文本与目标文本的相似度。在这个过程中，在确定语义匹配向量时，直接通过待匹配文本与目标文本的词对特征等来获取，节省了向量之间相乘计算的时间，简化了待匹配文本与目标文本相匹配的过程，进而使得实现语义匹配的结构也得到简化，也相应地简化了对实现语义匹配的结构的训练过程
一种语义匹配方法装置存储介质

[发明专利]一种基于神经网络的语义识别系统-CN202011137077.5在审
发明人：毕卉;储开网;王家骏;肖蓉蓉 -专利权人：江苏峰鑫网络科技有限公司
申请日： 2020-10-22 - 公布日： 2021-01-26 - 主分类号： G10L15/18 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于神经网络的语义识别系统，包括特征提取系统、模型训练系统、语义分割模块和语义组合模块；特征提取系统用于提取语言的特征信息，将语音段所有帧的音素状态后验概率取均值，得到该语音段的数据；模型训练系统采用SVM区分性建模方法，对此可对比SVM在采取不同核条件下的识别性能；基于输出层语音段表示服从直方图分布的假设，实现对语种的识别；语义分割模块将特征提取系统提取的语音段进行分割，独立分段翻译出单独语义；语义组合模块将单独语义进行组合，组合出含有语义的语句，从而实现语义的识别。本发明大大提高语义识别的准确性。
一种基于神经网络语义识别系统