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]音频的分类方法、装置及车辆-CN202310670658.2在审
  • 王松 - 广州小鹏汽车科技有限公司
  • 2023-06-07 - 2023-09-19 - G10L15/02
  • 该方法包括:获取待分类的音频信号;对音频信号进行特征提取,获得对应的声学特征向量;将声学特征向量输入预设的编码‑解码网络模型,生成对应的音频描述文本;其中,音频描述文本嵌入声学属性;根据音频描述文本中的关键字本申请提供的方案,能够从音频信号中通过预设的编码‑解码网络模型获得音频描述文本,再根据音频描述文本中的关键字获得分类结果。这样的设计,将对音频信号的直接分类转变为对关键字进行分类,可以多任务地分别获得音频描述文本和分类结果,且有利于提高新增音频类别时的模型训练效率,减小更新后的模型对系统资源的占用。
  • 音频分类方法装置车辆
  • [发明专利]一种从结构化文本到图像描述的生成方法-CN201610854169.2有效
  • 马书博;韩亚洪;李广 - 天津大学
  • 2016-09-27 - 2019-06-04 - G06F16/58
  • 本发明公开了一种从结构化文本到图像描述的生成方法,从互联网下载图片,构成图片训练集;对训练集中图像对应的描述进行词法分析,构造结构化文本;利用现有的神经网络模型,提取训练集图像的卷积神经网络特征,并以<图像特征,结构化文本>作为输入,构造多任务识别模型;以训练集中提取的结构化文本和相应描述作为递归神经网络的输入,训练得到递归神经网络模型的参数;输入待描述图像的卷积神经网络特征,通过多任务识别模型得到预测结构化文本;输入预测结构化文本,通过递归神经网络模型得到图像描述。与现有技术相比,本发明能够产生更好的图像描述效果和准确性以及句子的多样性,可以有效地推广到图像检索的应用当中。
  • 一种结构文本图像描述生成方法
  • [发明专利]基于联合潜在语义嵌入的遥感图像描述方法-CN201811584864.7有效
  • 卢孝强;王斌强 - 中国科学院西安光学精密机械研究所
  • 2018-12-24 - 2021-06-22 - G06K9/00
  • 为解决现有的遥感图像描述方法无法充分利用数据库当中的标注、在一些复杂场景不能有效适用的问题,本发明提供了一种基于联合潜在语义嵌入的遥感图像描述方法。包括步骤:1)构建训练样本集和测试样本集:2)对训练样本集中的原始遥感图像和其对应的标注文本进行联合表达:3)学习潜在语义空间:4)生成遥感图像的描述。本发明将描述原始遥感图像的五句标注文本进行联合文本特征提取,综合不同标注文本中的信息,尽量完整的对应原始遥感图像中所包含的内容;通过添加约束表达,得到联合文本特征和遥感图像特征距离最近的样本对;最终利用联合文本特征中包含的五句标注来共同描述遥感图像,使得遥感图像描述地更为充分。
  • 基于联合潜在语义嵌入遥感图像描述方法
  • [发明专利]一种设备缺陷的分类方法、装置及设备-CN201911309790.0有效
  • 谢鹏飞;崔朝辉;赵立军;张霞 - 东软集团股份有限公司
  • 2019-12-18 - 2023-07-14 - G06F40/289
  • 本申请公开一种设备缺陷的分类方法、装置及设备,所述方法包括:对设备缺陷描述文本进行分词处理,得到分词结果;对分词结果进行向量化表示,得到设备缺陷描述文本对应的词向量矩阵;将词向量矩阵输入经过训练的设备缺陷分类模型本申请利用经过训练的设备缺陷分类模型对设备缺陷描述文本的词向量矩阵进行处理,得到该设备缺陷描述文本的分类结果,以表明该设备缺陷描述文本所属的设备缺陷类别。本申请基于机器学习对设备缺陷进行分类,能够提高分类效率且保证分类准确性,还可以结合基于历史数据计算的历史平均概率,以及机器学习得到的模型计算概率,确定设备缺陷描述文本的最终分类结果,进一步提高设备缺陷分类结果的准确性
  • 一种设备缺陷分类方法装置
  • [发明专利]一种文本摘要生成方法和装置-CN202010697867.2在审
  • 李浩然 - 北京京东尚科信息技术有限公司;北京京东世纪贸易有限公司
  • 2020-07-20 - 2021-12-07 - G06F16/34
  • 本发明公开了一种文本摘要生成方法和装置,涉及计算机技术领域。该方法的一具体实施方式包括:获取第一物品的第一描述文本;对第一描述文本进行分词,得到至少两个词汇;利用分类器从至少两个词汇中确定出至少一个关键词,其中,关键词是表征第一物品的特征的词汇,分类器是根据多个第二物品分别对应的第二描述文本中的词汇训练得到的;根据至少一个关键词,生成第一描述文本对应的文本摘要。该实施方式能够区分基于物品的特征信息生成文本摘要,使得生成的文本摘要具有针对性,便于突出物品的特征,有利于提高用户粘度。
  • 一种文本摘要生成方法装置
  • [发明专利]一种逐步文本生成方法、系统、计算机设备及存储介质-CN202310021779.4有效
  • 朱琳 - 广东爱因智能科技有限公司
  • 2023-01-06 - 2023-09-01 - G06F40/279
  • 本发明涉及一种逐步文本生成方法、系统、计算机设备及存储介质,涉及自然语言领域,该方法包括获取原始语料,从所述原始语料中抽取包含卖点信息的描述短句用于训练序列标注模型;通过训练好的序列标注模型构建当前语料对应的文本描述短句;将所述文本描述短句中随机位置的文本替换为掩码标记,构建生成预测模型的输入数据,通过所述输入数据对所述预测模型训练,其中,所述预测模型的目标输出数据为文本描述短句对应的原始语料;根据输入的多个卖点信息,使用训练好的预测模型进行逐步推理,得到完整的目标输出文本。本发明从现有无监督语料中挖掘积累卖点表达短句,利用模型对卖点短句进行文本改写,提升生成文本的逻辑性。
  • 一种逐步文本生成方法系统计算机设备存储介质
  • [发明专利]一种标识文本确定方法及相关设备-CN202111166029.3在审
  • 申利彬;王亮 - 北京爱奇艺科技有限公司
  • 2021-09-30 - 2021-12-31 - G06F16/33
  • 本公开提供了一种标识文本确定方法及相关设备,可以获得目标对象对应的待确定标识文本,待确定标识文本包括至少一个词汇;在待确定标识文本同时满足第一条件和第二条件的情况下,将该待确定标识文本确定为目标对象的标识文本;第一条件为:待确定标识文本中的各词汇均位于目标对象的描述文本中;第二条件为:待确定标识文本中的各词汇在描述文本中的至少一个位置组满足目标位置要求,其中,位置组由待确定标识文本中每一个词汇在描述文本中的一个位置组成本公开通过待确定标识文本中的各词汇在描述文本中的位置,在满足第一条件和第二条件的情况下确定该待确定标识文本为目标对象的标识文本,准确地判断出与目标对象的匹配度高的标识文本
  • 一种标识文本确定方法相关设备
  • [发明专利]一种基于自然语言描述的视频检索方法-CN202010467416.X有效
  • 王春辉;胡勇 - 拾音智能科技有限公司
  • 2020-05-28 - 2023-04-28 - G06F16/78
  • 本发明公开一种基于自然语言描述的视频检索方法。所述方法包括:从输入视频文件中按帧提取图片,将图片设置成固定尺寸,以每个图片的帧序号命名并保存图片;提取每个图片的文本描述,针对每个图片,以视频文件路径、图片的帧序号及对应的文本描述为字段,创建视频描述文件;根据用户输入的查询语句对视频描述文件进行搜索,得到匹配的视频文件中的图片。由于每帧图像的文本描述是在查询之前生成的,所以用户在查询已生成文本描述的视频时能快速得到所要查询的视频和时间定位,提高了视频检索的速度。
  • 一种基于自然语言描述视频检索方法
  • [发明专利]空间场景相似度比较方法、装置及存储介质-CN202311056789.8在审
  • 郭旦怀;于萦雪;于珊珊 - 北京化工大学
  • 2023-08-22 - 2023-09-22 - G06F18/22
  • 应用于电子设备中的空间场景相似度比较方法包括:给定空间场景地图数据,从所述空间场景地图数据中提取空间对象及所述空间对象的形态和特征;根据提取的所述空间对象,提取所述空间对象之间的空间关系;根据所述三元组集,采用有监督的深度学习方法生成对应的描述文本数据;根据所述描述文本数据,构建基于自注意力机制模型对不同空间场景描述文本之间的相似度进行比较,确定所述描述文本之间的相似度数值;根据所述描述文本之间的相似度数值,建立基于文本相似度的对应空间场景相似度评价机制
  • 空间场景相似比较方法装置存储介质
  • [发明专利]一种基于主题模型的职位描述文本相似度计算方法-CN201610140634.6在审
  • 沈启明 - 裴克铭管理咨询(上海)有限公司
  • 2016-03-14 - 2016-07-20 - G06F17/22
  • 本发明公开了一种基于主题模型的职位描述文本相似度计算方法,其具体包括语义预处理、模型预处理、主题模型分析以及聚类分析和相似度计算等步骤。本发明提取了职位描述文本在不同主题上的投影特征,同时结合多个特定特征,如工作年限、工作地点、学历等,实现了职位描述文本的向量化表示,完成了文本相似度计算和聚类等功能。本发明采用语义特征和领域特定特征来表示文本,极大提高了职位描述文本相似度计算的准确性。本发明实现了在海量岗位职位描述数据库中,发现职能高度重合的职位的功能,辅助相应部门完成分析决策。本发明能够克服传统向量空间模型计算文本相似度时出现的偏差大等缺点,从而更好的实现职能重合职位的自动判别功能。
  • 一种基于主题模型职位描述文本相似计算方法

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