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[发明专利]一种在稀疏样本中解决正负样本不均衡问题的方法-CN202210572209.X在审
发明人：涂若欣;唐守旭;苏世前;田立民;杨青相;韩科森;张元鹏;张磊 -专利权人：上海蓝书信息科技有限公司
申请日： 2022-05-24 - 公布日： 2022-08-05 - 主分类号： G06Q40/02 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种在稀疏样本中解决正负样本不均衡问题的方法，包括以下步骤：对被风控系统拒绝的订单数据DATA_B中的每个样本打分；按预设分数段划分所述DATA_B中的样本；将所述被风控系统拒绝的订单数据DATA_B中某一分数段的样本作为补充坏样本DATA_B_BAD加入至被风控系统接受的订单数据DATA_A中，形成新的订单数据DATA_C；用所述新的订单数据DATA_C训练出新的审批模型Model_New，以现有数据中的部分样本补充到现有样本中，解决了汽车金融逾期风险控制场景下正负样本不均衡问题，同时在没有增加额外人工/外部数据成本的条件下，提升模型指标，客户分层更明确，且有效降低逾期率。
一种稀疏样本解决正负均衡问题方法

[发明专利]问题生成模型训练方法及装置、问题生成方法及装置-CN202110346342.9在审
发明人：李长亮;李小龙 -专利权人：北京金山数字娱乐科技有限公司
申请日： 2021-03-31 - 公布日： 2022-10-04 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本申请提供问题生成模型训练方法及装置、问题生成方法及装置，其中所述问题生成模型训练方法包括：获取样本数据和样本标签，其中，所述样本数据包括样本段落和所述样本段落对应的至少一个样本问题，所述样本标签包括所述样本段落对应的至少一个样本问题；将样本段落和所述样本段落对应的至少一个样本问题输入至问题生成模型；接收所述问题生成模型生成的至少一个预测问题；根据所述至少一个预测问题和所述至少一个样本问题计算损失值；根据所述损失值调整所述问题生成模型的参数，继续训练所述问题生成模型，直至达到训练停止条件。
问题生成模型训练方法装置

[发明专利]一种问答模型的训练方法及相关装置-CN202211303983.7在审
发明人：李学亮;冯志强;石中玉;刘佳欣 -专利权人：中国农业银行股份有限公司
申请日： 2022-10-24 - 公布日： 2022-12-23 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本申请提供了一种问答模型的训练方法及相关装置，该方法包括：先获取原始问题样本和对应的答案样本，答案样本为原始问题样本的正确答案；再对原始问题样本进行文本增强处理，得到对应的多个扩充问题样本，文本增强处理为改变原始问题样本的文本内容且不改变原始问题样本的文本语义；然后对多个扩充问题样本分别进行意图识别处理，确定多个扩充问题样本对应的问题领域；将多个扩充问题样本、多个扩充问题样本对应的问题领域和答案样本关联存储至问答模型的数据库。上述方案中，通过文本增强方式能够给问答模型提供大量的训练样本，且通过意图识别方式能够提高问答模型的准确性，即能够得到一种能准确识别用户意图且能准确回答的问答模型。
一种问答模型训练方法相关装置

[发明专利]问题检索模型的训练方法及装置、问题检索方法及装置-CN202111277398.X在审
发明人：王丙琛;李长亮 -专利权人：北京金山数字娱乐科技有限公司
申请日： 2021-10-29 - 公布日： 2022-02-01 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本申请提供一种问题检索模型的训练方法及装置、问题检索方法及装置，其中所述问题检索模型的训练方法包括：获取样本问题答案对，并将样本问题答案对存储至预设检索数据库；根据获得的第一样本问题，从预设检索数据库中获取关联的第一参考样本问题；根据第一样本问题和第一参考样本问题，构造第一训练样本；根据第一训练样本，对问题检索模型进行训练，并返回执行根据获得的第一样本问题，从预设检索数据库中获取关联的第一参考样本问题的操作步骤，直至达到训练停止条件如此，第一训练样本的样本内容更丰富全面，从而可以提高问题检索模型的训练速度，并提高训练得到的问题检索模型对输入问题进行分析的准确性。
问题检索模型训练方法装置

[发明专利]视觉问答模型训练、视觉问答方法和装置-CN202110753076.1在审
发明人：吕福年;王国良;蒋扬 -专利权人：文思海辉元辉科技（大连）有限公司
申请日： 2021-07-02 - 公布日： 2021-10-19 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：所述方法包括：获取用于训练视觉问答模型的图片样本和问题样本；对所述图片样本进行特征提取，得到图片样本特征，以及对所述问题样本进行特征提取，得到问题样本特征；确定所述图片样本特征与所述问题样本特征之间的关系隐变量；所述关系隐变量用于表征所述图片样本和所述问题样本是否相关；根据所述关系隐变量、所述图片样本特征和所述问题样本特征，对视觉问答模型进行训练，得到目标视觉问答模型；所述目标视觉问答模型用于进行视觉问答。采用本方法能够在回答模糊问题时仍然给出准确率较高的答案。
视觉问答模型训练方法装置

[发明专利]一种问题生成方法及装置-CN202010757542.9有效
发明人：彭爽;崔恒斌 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请日： 2020-07-31 - 公布日： 2020-12-11 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：一种问题生成方法及装置，该方法包括：将原始问题样本和目标问题样本作为训练样本，对由机器阅读模型和评分函数构成的判别器进行逆强化学习训练；其中，所述目标问题样本，为将所述原始问题样本输入问题生成模型生成的语义相似的问题；将所述评分函数输出的重合度评分作为回报，将所述原始问题样本作为训练样本，对由所述问题生成模型构成的生成器进行强化学习训练，以进一步形成所述生成器和所述判别器之间的，以所述目标问题样本作为与所述原始问题样本对应的对抗样本的对抗训练；对抗训练完成的问题生成模型即可用于语义相似的目标问题的生成。
一种问题生成方法装置

[发明专利]文本处理方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质-CN202310653123.4在审
发明人：芦爱余 -专利权人：广州虎牙科技有限公司
申请日： 2023-06-02 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：该方法通过获取用户输入的提示文本，根据提示文本中的待处理问题和预设的样本数据库，获取与待处理问题属于同一类别的相似问题样本、与待处理问题属于不同类别的差异问题样本，将相似问题样本、相似问题样本对应的答案样本、差异问题样本、差异问题样本对应的答案样本作为样本数据，与提示文本一起输入预训练模型，获得待处理问题对应的答案。由于输入预训练模型的样本数据中既有相似样本又有差异样本，在确保击中用户正在问的问题的同时，还提供更多样化的数据帮助模型理解要完成的任务，故能使模型输出结果更准确，更好地适应不同业务场景。
文本处理方法装置电子设备计算机可读存储介质

[发明专利]负样本确定方法、相关设备及可读存储介质-CN202111129021.X在审
发明人：崔一鸣;邵楠;王士进;刘挺 -专利权人：中科讯飞互联（北京）信息科技有限公司;河北省讯飞人工智能研究院;科大讯飞股份有限公司
申请日： 2021-09-26 - 公布日： 2021-12-28 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本申请公开了一种负样本确定方法、相关设备及可读存储介质，基于文本库中各个文本与样本问题的语义相似度，便能够从文本库中，确定与样本问题的语义相似度高，但不包含所述样本问题的答案的文本作为样本问题的负样本。基于该方法确定的负样本与样本问题的语义相似度高，但不包含所述样本问题的答案，对样本问题的迷惑性强。进一步的，将基于上述方法确定的负样本用于训练智能问答系统中的检索模型和问答模型，能够提升训练效果。而且，将基于上述方法确定的负样本用于测试智能问答系统中的检索模型和问答模型的鲁棒性时，相对于采用现有技术确定的对抗样本，效果更好。
样本确定方法相关设备可读存储介质

[发明专利]一种样本架的调度方法和进样处理系统-CN201910002285.5在审
发明人：王鑫润;周洋 -专利权人：深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司
申请日： 2019-01-02 - 公布日： 2020-07-10 - 主分类号： G01N35/00 文献下载
摘要：一种样本架的调度方法和进样处理系统，根据预设规则对执行完吸样操作的样本架进行调度；所述预设规则包括：当样本架上存在正在等待项目测试结果的重测样本和需人工后处理的问题样本，则控制将该样本架调度到回收区，以供用户处理样本架上的问题样本并再次将样本架放回到放入区本发明对于样本架上同时存在重测样本和问题样本的情况下，选择将样本架直接调度到回收区，来供用户对问题样本进行处理，并再次放入到系统中进行测试，同时在整个过程中，还同时并行着进行重测样本的测试结果等待，这样可以很大程度上减少问题样本中未测试项目出结果的时间
一种样本调度方法处理系统

[发明专利]问答预测模型的训练方法及装置、问答预测方法及装置-CN201911286247.3有效
发明人：郭梓甲;唐剑波;李长亮 -专利权人：北京金山数字娱乐科技有限公司;成都金山互动娱乐科技有限公司;北京金山软件有限公司
申请日： 2019-12-13 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：其中训练方法，包括：获取训练样本和样本结果，其中，训练样本包括样本问题和样本用户的样本类别信息；分别将样本问题和样本类别信息输入至自注意力层进行处理，生成第一样本问题矩阵和第一样本类别信息矩阵；将第一样本问题矩阵和第一样本类别信息矩阵输入至互注意力层进行处理，生成第二样本问题矩阵和第二样本类别信息矩阵；基于第二样本问题矩阵和第二样本类别信息矩阵进行匹配度计算处理，获得预测结果；基于预测结果与样本结果进行计算并对问答预测模型进行迭代训练。
问答预测模型训练方法装置

[发明专利]一种样本筛选方法及装置-CN202110527983.4在审
发明人：姬子明;李长亮;李小龙 -专利权人：北京金山数字娱乐科技有限公司
申请日： 2021-05-14 - 公布日： 2021-09-17 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本申请提供一种样本筛选方法及装置，其中所述样本筛选方法包括：获取样本问题，以及包含所述样本问题对应答案的样本语料，在所述样本语料的语料文本中提取文本片段作为所述语料文本的文本片段集，其中所述文本片段的尺寸根据所述样本问题对应的答案确定，对所述文本片段集中的文本片段进行筛选，并将包含完整的所述答案的文本片段作为所述样本问题的正样本文本，将不包含所述答案的文本片段作为所述样本问题的负样本文本。
一种样本筛选方法装置

[发明专利]一种标签溯源的电力智能样本库管理系统及方法-CN202211148128.3在审
发明人：徐沛哲;张可;黄文礼;茆骥;王柳;杨建旭;陆年生;陈博文;晏雨晴 -专利权人：安徽南瑞继远电网技术有限公司;南瑞集团有限公司
申请日： 2022-09-20 - 公布日： 2022-11-18 - 主分类号： G06F16/58 文献下载
摘要：本发明涉及一种标签溯源的电力智能样本库管理系统，包括：样本采集模块，用于拍摄样本图片；样本图像识别模块，对采集的样本图片进行识别；样本标签规范标注模块，对采集的样本图片的识别目标进行标注，包括正确标注目标的位置和类别；样本溯源模块，用于对经过标注的样本图片进行筛选，对于问题样本图片进行现场溯源处理，对现场的问题设备进行调整修改；样本信息可视化展示模块；样本库，用于对采集的样本图片进行存储。本发明构建一套样本标签台账表，对非结构化样本数据的标签进行结构化表述，有助于在样本筛选后对问题样本进行溯源查询，并针对样本采集问题的原因进行查找分析，整改后提升样本采集效果。
一种标签溯源电力智能样本管理系统方法

[发明专利]一种视觉问答模型训练方法及装置-CN201910647573.6有效
发明人：李长亮;詹华年;丁洪利;唐剑波 -专利权人：北京金山数字娱乐科技有限公司;成都金山数字娱乐科技有限公司
申请日： 2019-07-17 - 公布日： 2022-05-31 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：其中，一种视觉问答模型训练方法，包括：获取训练样本和样本标签；提取样本图像特征信息和样本问题特征信息；将所述样本图像特征信息和所述样本问题特征信息进行特征交叉处理，得到携带有样本问题信息的样本图像特征向量和携带有样本图像信息的样本问题特征向量；将所述携带有样本问题信息的样本图像特征向量和所述携带有样本图像信息的样本问题特征向量输入至所述视觉问答模型中通过所述视觉问答模型得到预测答案；基于所述真实答案和所述预测答案确定损失函数的损失值；通过所述损失函数的损失值对所述视觉问答模型进行更新
一种视觉问答模型训练方法装置

[发明专利]答复模型生成方法、装置及存储介质-CN202310513205.9在审
发明人：段锴;袁玉洁;江昌林;段秋梅 -专利权人：中国工商银行股份有限公司
申请日： 2023-05-08 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：涉及金融科技领域，该方法包括：获取多组样本咨询问题，以及与多组样本咨询问题匹配的样本咨询答复；根据样本数据中的多组样本咨询问题和样本咨询答复，生成与多组样本咨询问题分别对应的咨询信念状态；将咨询信念状态转换为数据库查询语句，基于数据库查询语句，在数据库中获取与多组样本咨询问题分别对应的初始答复结果；将初始答复结果和对应的咨询信念状态进行拼接处理，确定与多组样本咨询问题分别对应的目标答复结果；采用多组样本咨询问题与目标答复结果，进行机器训练，生成问题答复模型。通过本申请，解决了相关技术中日常的咨询业务，需投入大量时间成本与人力成本进行回复的问题。
答复模型生成方法装置存储介质

[发明专利]问答样本的扩展方法及装置-CN201910662208.2有效
发明人：姚开盛;张家兴;刘佳;李小龙 -专利权人：阿里巴巴集团控股有限公司
申请日： 2019-07-22 - 公布日： 2020-09-22 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本说明书实施例提供一种问答样本的扩展方法和装置，根据该方法，一方面，通过对各个已有的样本生成随机数，对随机数属于样本扩展随机数的样本进行问题的模糊化，生成扩展样本，有效控制整体的样本模糊化扩展率；另一方面，对于需要进行模糊化扩展的样本，通过删除相应问题中的预定词性的词汇的方式进行问题扩展，再基于扩展问题生成扩展样本，可以兼容更多的问题表达方式。如此，通过增加扩展样本的样本集训练问答模型，可以更有效地为用户提供答案。
问答样本扩展方法装置

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