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[发明专利]简历文档识别模型训练方法、简历文档识别方法及装置-CN202111426081.8在审
发明人：王得贤;李长亮;毛璐 -专利权人：北京金山数字娱乐科技有限公司
申请日： 2021-11-26 - 公布日： 2022-03-01 - 主分类号： G06V30/412 文献下载
摘要：本申请提供简历文档识别模型训练方法、简历文档识别方法及装置，其中所述简历文档识别模型的训练方法包括：获取样本集，其中，样本集中包括多个样本文档，提取任一样本文档，对该样本文档进行分词，基于分词结果，得到该样本文档的分词特征，基于各样本文档的分词特征，对预设模型进行训练，得到简历文档识别模型，通过对样本文档进行分词、提取样本文档的分词特征，能够有效获取样本信息，避免造成信息丢失，利用各样本文档的分词特征对预设模型进行训练，得到简历文档识别模型，从而提高了简历文档识别的效率和准确率。
简历文档识别模型训练方法装置

[发明专利]文档分类模型的训练方法、文档分类方法、装置及设备-CN202010215642.9在审
发明人：汪硕芃;毛晓曦;范长杰;张聪;胡志鹏 -专利权人：网易(杭州)网络有限公司
申请日： 2020-03-24 - 公布日： 2020-07-10 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本申请提供一种文档分类模型的训练方法、文档分类方法、装置及设备，涉及文档分类技术领域。其中，该训练方法包括：获取训练样本集，训练样本集包括多个样本文档；若存在目标文档类别对应的样本文档数量不满足预设分布条件，根据预设重构算法对训练样本集中的目标文档类别对应的样本文档进行重构，获取重构后的样本文档；采用重构后的样本文档增强训练样本集，获取满足预设分布条件的重构训练样本集，由于重构训练样本集中各文档类别下的样本文档分布更为均匀，进而根据重构训练样本集，训练获取文档分类模型时，文档分类模型可以学习到更多的目标文档类别对应的样本文档的特征，可以提高对分布较少的文档类别识别的准确率。
文档分类模型训练方法装置设备

[发明专利]一种构建文档结构信息检索库的方法及装置-CN202110708173.9有效
发明人：沈鹏;陈垚亮;王俞 -专利权人：树根互联股份有限公司
申请日： 2021-06-25 - 公布日： 2023-06-16 - 主分类号： G06F16/31 文献下载
摘要：本发明提供了一种构建文档结构信息检索库的方法及装置，方法包括：对收集的样本文档进行领域细分项判定；针对判定的每一领域细分项，提取该领域细分项的样本文档的分词词语，基于提取的分词词语构建向量化的领域细分项关键词库；按照文档类型对领域细分项的样本文档进行划分，针对每一样本文档，提取该样本文档的文档结构化信息，依据文档结构化信息与领域细分项关键词库，生成该样本文档的文档结构化信息向量；对样本文档的文档结构化信息向量进行降维，得到该样本文档的文档结构化信息降维向量；依据领域细分项关键词库、预先设置的领域细分项编码以及样本文档的文档结构化信息降维向量，构建文档结构信息检索库。可提高用于文档检索的精度。
一种构建文档结构信息检索方法装置

[发明专利]信息处理装置、存储介质及信息处理方法-CN202010902726.X在审
发明人：小林真之 -专利权人：富士胶片商业创新有限公司
申请日： 2020-09-01 - 公布日： 2021-07-20 - 主分类号： G06F40/186 文献下载
摘要：一种信息处理装置、存储介质及信息处理方法，所述信息处理装置包括处理器，处理器进行如下处理：当在第1文档要素与第2文档要素之间设定有关系时，确定与包含第1文档要素的第1文档对应的第1样本文档和与包含第2文档要素的第2文档对应的第2样本文档，在第1样本文档内的文档要素中与第1文档要素对应的文档要素即第1样本要素和第2样本文档内的文档要素中与第2文档要素对应的文档要素即第2样本要素之间设定关系，当在第1样本要素与第2样本要素之间设定关系之后，生成了复制第1样本文档而成的第1副本文档和复制第2样本文档而成的第2副本文档时，在第1副本文档内的与第1样本要素对应的文档要素和第2副本文档内的与第2样本要素对应的文档要素之间设定关系
信息处理装置存储介质方法

[发明专利]文档搜索方法、装置、设备及计算机可读存储介质-CN202210547329.4在审
发明人：杜江楠;贺德涛;冯丽琼 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-05-19 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本申请涉及数据查询技术领域，提供一种文档搜索方法、装置、设备及计算机可读存储介质，通过获取样本数据，样本数据包括多个样本文档和搜索信息，样本文档中包括搜索信息匹配的目标样本文档；将多个样本文档和搜索信息输入至预设文档匹配模型中，得到搜索信息匹配的预测文档；根据预测文档和搜索信息匹配的目标样本文档，调整预设文档匹配模型的模型参数至模型收敛，得到目标文档匹配模型；获取待搜索信息和多个待匹配文档，并将待搜索信息和多个待匹配文档输入至目标文档匹配模型，得到待搜索信息匹配的目标文档，提高了文档搜索的准确性和效率。本申请还涉及区块链技术领域和人工智能技术领域，样本数据和目标文档匹配模型可存储至区块链。
文档搜索方法装置设备计算机可读存储介质

[发明专利]基于自然语义的敏感文本识别方法和装置-CN202010012173.0在审
发明人：万淼;孙彦芬;王歆怡;陈锦;王禹 -专利权人：北京启明星辰信息安全技术有限公司;中国信息安全测评中心
申请日： 2020-01-07 - 公布日： 2020-05-29 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：一种基于自然语义的敏感文本识别方法和装置，其中方法包括：获取海量语料词向量库；对样本文档进行分词；对样本文档进行逐词向量化，修正所述海量语料向量库，建立小语料词向量库；对样本文档进行向量化分析，提取样本文档指纹特征；对待测文档依序进行分词、逐词向量化、以及文档向量化分析，得到其指纹特征；对待测文档与样本文档进行指纹特征对比，识别出敏感的待测文档。
基于自然语义敏感文本识别方法装置

[发明专利]基于跨模态信息的文档阅读理解模型训练方法及装置-CN202111618355.3有效
发明人：吕尚文;李弘宇;刘璟;吴华;王海峰 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2021-12-27 - 公布日： 2023-03-24 - 主分类号： G06V30/41 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于跨模态信息的文档阅读理解模型训练方法及装置，涉及数据处理领域，尤其涉及自然语言处理NLP及深度学习技术。该文档阅读理解模型训练方法的实现方案为：获取问题样本和富文本文档样本；其中，富文本文档样本中包含问题样本的真实答案；对富文本文档样本的图像信息进行光学字符识别OCR处理，得到富文本文档样本的文本信息和布局信息；将富文本文档样本的文本信息、布局信息和图像信息输入至预设的阅读理解模型，获得问题样本的预测答案；根据真实答案和预测答案，训练阅读理解模型。本申请能够提升模型对富文本文档理解的能力，并节省人工成本。
基于跨模态信息文档阅读理解模型训练方法装置

[发明专利]文档要素检测方法、装置、设备和介质-CN202310153166.6在审
发明人：吴嘉嘉;张银田;殷兵;胡金水;刘聪 -专利权人：科大讯飞股份有限公司
申请日： 2023-02-17 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G06V30/146 文献下载
摘要：本发明公开了一种文档要素检测方法、装置、设备和介质，检测方法包括：获取待测文档图像；利用检测模型对待测文档图像进行检测，得到待测文档图像中文档要素的目标区域；其中，检测模型经第一训练、第二训练中的至少一者得到，且在第一训练的过程中，至少基于样本文档图像中样本文档要素的要素语义特征和要素图像特征之间的差异进行训练，在第二训练的过程中，基于样本文档图像中样本文档要素的标注区域和经检测模型预测的预测区域之间的差异进行训练，预测区域至少基于样本文档图像的样本语义特征和样本图像特征预测得到。通过上述方式，能够提高文档要素检测的准确性。
文档要素检测方法装置设备介质

[发明专利]模型训练、阅读理解方法、装置、电子设备及存储介质-CN202110661685.4有效
发明人：刘操;马兵;胡书杰;杨帆;蔡勋梁;万广鲁;陈见耸 -专利权人：北京三快在线科技有限公司
申请日： 2021-06-15 - 公布日： 2022-11-29 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：模型训练方法包括：获取样本文档、样本问题和样本答案；基于样本答案对样本文档进行标注，得到样本文档中各字符出现在样本答案中的样本标注概率；将样本文档和样本问题作为初始模型的输入，得到所述初始模型输出的所述样本文档中各字符出现在所述样本答案中的样本预测概率；基于所述样本标注概率和所述样本预测概率确定训练完成后，将训练完成的模型作为分类模型。本公开实施例中，在模型训练过程中，引入远程监督的方式，自动构造标签，不需要人工标注样本答案在样本文档中出现的具体位置，从而使得大量的无标注数据集可以被利用，进而使分类模型达到更好的性能。
模型训练阅读理解方法装置电子设备存储介质

[发明专利]文档分类预测方法、装置、计算机设备及存储介质-CN202011521171.0在审
发明人：刘玉;徐国强 -专利权人：深圳壹账通智能科技有限公司
申请日： 2020-12-21 - 公布日： 2021-04-23 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及分类模型技术领域，揭露了一种文档分类预测方法、装置、计算机设备及存储介质。该方法通过接收包含目标文档的预测请求指令；通过预设文档解析模型对目标文档进行文档解析，得到与目标文档对应的文字信息以及与文字信息对应的坐标信息；将文字信息以及坐标信息输入至预设预训练语言模型中，对文字信息以及坐标信息进行向量提取，得到与目标文档对应的文档表示向量；获取样本文档向量集；所述样本文档向量集中包含至少一个样本文档向量；一个样本文档向量关联一个文档类别；确定文档表示向量与各样本文档向量之间的文档向量距离，并根据各文档向量距离确定目标文档对应的文档类别本发明提高了文档分类的效率。
文档分类预测方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]一种用于生成标题的神经网络建模方法及装置-CN201610916422.2有效
发明人：孙茂松;阿雅娜;刘知远 -专利权人：清华大学
申请日： 2016-10-20 - 公布日： 2020-01-31 - 主分类号： G06F40/258 文献下载
摘要：该用于生成标题的神经网络建模方法包括：获取多个样本文档，以及各样本文档对应的标准标题；将各样本文档输入至所述待优化模型中，由所述待优化模型根据接收到的各样本文档输出与各样本文档对应的参考标题；对各样本文档对应的参考标题和标准标题进行匹配处理，以获取参考标题和标准标题之间的语义差距；根据各样本文档对应的语义差距对所述待优化模型中的目标参数进行优化。
一种用于生成标题神经网络建模方法装置

[发明专利]文档分类方法及装置-CN201710433079.0有效
发明人：姚磊岳 -专利权人：江西科技学院
申请日： 2017-06-09 - 公布日： 2020-10-20 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明提供了一种文档分类方法及装置，所述方法包括：获取预设篇数的样本文档，分别对所述样本文档中的样本词汇进行权重计算，以得到所述样本词汇对应的高频权重；获取目标文档，对所述目标文档中的目标词汇进行所述权重计算，以得到所述目标词汇对应的目标权重；将所述目标权重与所述高频权重进行对比计算，以得到所述目标文档的全文权重，并判断所述全文权重是否大于预设的权重阈值，若是则将所述目标文档归类至所述样本文档对应的文档领域，本发明无需进行数据模型的建立且可对所有领域的文档进行归类，通过简单的公式计算以判断是否将所述目标文档归类至所述样本文档对应的文档领域，且分类效率高。
文档分类方法装置

[发明专利]分类规则生成装置、分类规则生成方法、分类规则生成程序以及记录介质-CN201180064827.3有效
发明人：柴田秀哉;加藤守;郡光则 -专利权人：三菱电机株式会社
申请日： 2011-01-13 - 公布日： 2013-09-11 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：在文档分类装置（100）中，样本文档抽出条件储存部（160）存储从通过文档输入部（110）输入的输入文档（301）针对每个分类类型抽出部分文本的抽出条件、并且针对多个分类类型的每一个设定的抽出条件即样本文档抽出条件文档对照部（120）对照样本文档抽出条件（160－1）和输入文档（301）。文档抽出部（130）根据文档对照部（120）的对照结果，从输入文档（301）针对每个分类类型抽出部分文本。学习部（140）将由文档抽出部（120）抽出的部分文本作为样本文档，进行规定的机械学习，从而生成分类规则（150－1）。
分类规则生成装置方法程序以及记录介质

[发明专利]文档编辑方法、装置、存储介质和设备-CN202210096326.3在审
发明人：孟诗文 -专利权人：北京尽微致广信息技术有限公司
申请日： 2022-01-26 - 公布日： 2022-04-29 - 主分类号： G06F40/166 文献下载
摘要：本申请公开了一种文档编辑方法、装置、存储介质和设备，该方法包括：在获取到用户通过触发操作所选取的模板主题后，从数据库中获取与模板主题对应的模板大纲和案例，其中，案例包括基于模板大纲所撰写的样本文档内容；依据用户输入的文档创建指令，在可编辑界面中展示模板大纲、案例的样本文档内容，以使用户参照样本文档内容，在模板大纲上进行内容编辑。该方法通过在可编辑界面中展示模板大纲以及案例的样本文档内容，以使用户参照样本文档内容，在模板大纲上进行内容编辑，相较于现有技术，能够有效帮助用户提高文档创作的质量。
文档编辑方法装置存储介质设备

[发明专利]文档处理模型的训练方法、装置、设备、存储介质及程序-CN202210236324.X有效
发明人：彭启明;罗斌;曹宇慧;冯仕堃;陈永锋 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2022-03-10 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本公开提供了一种文档处理模型的训练方法、装置、设备、存储介质及程序，涉及人工智能领域，尤其涉及深度学习、自然语言处理、文本识别等技术。具体实现方案为：获取第一样本文档，根据第一样本文档，确定第一样本文档中的多个文档元素的元素特征、以及各文档元素的M种位置类型对应的位置；其中，文档元素对应第一样本文档中的字符或者文档区域；根据多个文档元素的元素特征、以及各文档元素的M种位置类型对应的位置，对基础模型进行训练，以得到文档处理模型。通过上述过程，能够提高文档处理模型对文档语义表达的准确性。
文档处理模型训练方法装置设备存储介质程序

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