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]一种基于上下语境的词的语义相关性度量方法-CN201110343122.7无效
  • 张晓宇 - 中国科学技术信息研究所
  • 2011-11-03 - 2012-05-02 - G06F17/27
  • 本发明涉及自然语言处理、文本语义分析技术领域,具体是一种基于上下语境度量的词的语义相关性的方法。该方法旨在克服现有的语义相关性度量方法无法反映词在特定上下语境中的含义的缺点。为此,本发明的方法包括:基于统计方法度量词自身的语义相关性;度量词在上下语境中的语义相关性;以及将词自身的语义相关性和词在上下语境中的语义相关性进行融合,从而获得基于上下语境的词的语义相关性度量值由于将词自身的语义相关性和词在上下语境中的语义相关性进行了有效融合,本发明的方法能够更准确、更全面地度量词在特定上下语境中的语义相关性。
  • 一种基于上下文语境语义相关性度量方法
  • [发明专利]针对图表的上下规则-CN201880018367.2有效
  • R·斯坦德弗;C·马林斯 - 微软技术许可有限责任公司
  • 2018-03-12 - 2023-06-30 - G06F16/901
  • 本公开的示例描述了与图表或孤立集合中的上下规则相关的系统和方法。在示例中,孤立集合中的信息可以与一个或多个上下相关联。可以基于一个或多个规则在孤立集合内表示信息,并且所述规则中的一个或多个规则可以与信息所涉及的一个或多个上下相关联,由此指示上下关联性。上下关联性可以指示在一个或多个规则与一个或多个上下之间的正、负或其他关系。基于所述上下关联性,可以调整孤立集合内的信息以针对不同的上下生成孤立集合的不同视图。这样,可以包括或强调相关、有用或可操作的信息,而可以忽略或不强调不是相关、有用或可操作的信息。
  • 针对图表上下文规则
  • [发明专利]语言模型的训练方法及装置-CN202011053142.6在审
  • 庄毅萌 - 北京三星通信技术研究有限公司;三星电子株式会社
  • 2020-09-29 - 2022-04-12 - G06F40/211
  • 该语言模型的训练方法包括:接收输入的训练数据,其中,训练数据包括给定词和所述给定词的上下;基于所述给定词和所述给定词的上下,生成训练数据在目标语言中的词的上下相关向量的代理,并且基于所述给定词的上下,生成训练数据在源语言中的上下相关的词向量;基于词的上下相关向量的代理和上下相关的词向量确定源语言和目标语言的对齐概率作为损失函数;并且基于所述损失函数进行训练,从而实现跨语言对齐的目的,提高了语言模型的质量
  • 语言模型训练方法装置
  • [发明专利]基于上下窗口的界面及其相应的方法-CN200780044450.9无效
  • 丹尼尔·郎格罗瓦;盖伊·拉贝尔 - 丹尼尔·郎格罗瓦投资公司
  • 2007-10-26 - 2009-12-30 - G06F3/048
  • 提供一种基于上下窗口的界面及用于所述基于上下窗口的界面的计算机实施(computer-implemented)方法。所述界面由几个通常相邻布置的上下窗口组成,其中每个上下窗口通常指向应用程序和/或数据,或者能够包含更多层级的相关上下窗口,所述多层级的相关上下窗口中的每一个均指向其它应用程序和/或数据。该方法及所述界面允许所述上下窗口彼此相互作用以提供附加功能。因此,该方法提供对上下窗口的选择,还提供基于对与所选择的上下窗口相关的数据进行组合而生成相互作用的数据。所述相互作用的数据可用于更新一个或多个上下窗口的内容,和/或能够由通信网络传送到远程服务器做进一步处理。
  • 基于上下文窗口界面及其相应方法
  • [发明专利]使用深度学习模型的上下相关的搜索-CN201580019941.2有效
  • 过晨雷;高剑峰;王野翊;L·邓;何晓冬 - 微软技术许可有限责任公司
  • 2015-04-06 - 2020-03-17 - G06F16/9535
  • 在本文中描述了一种用于基于上下来提供搜索结果的搜索引擎,在该上下中已经提交了查询,如由上下信息所表示的。搜索引擎通过基于对查询的考虑并且部分基于上下概念向量和多个文档概念向量来进行操作,所述上下概念向量和文档概念向量都是使用深度学习模型(例如,深度神经网络)生成的。上下概念向量是通过使用深度学习模型将上下信息投影到语义空间中而形成的。每个文档概念向量都是通过使用深度学习模型将与特定的文档相关联的文档信息投影到语音空间中而形成的。排序是通过提升(promote)与语义空间内的上下相关的文档的排名,并且降低(disfavor)与语义空间内的上下相关的文档的排名来操作的。
  • 使用深度学习模型上下文相关搜索

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