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- [发明专利]一种深度学习模型的融合方法、装置-CN202210838922.4有效
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范晓;凌明;杨作兴;艾国
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深圳比特微电子科技有限公司
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2022-07-18
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2022-10-18
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G06V10/80
- 本发明公开了一种深度学习模型的融合方法，包括：基于训练所得到的两个以上深度学习模型，分别对任务数据进行特征提取，选取第一模型，对于第一模型中的每一特征提取层：基于每个第一特征提取器，确定该第一特征提取器所提取的第一特征数据与第二模型中每个第二特征提取器所提取的第二特征数据之间的相关程度，根据相关程度确定所对应的第二特征数据，确定第一特征数据所来源的第一特征提取器与第二特征数据所来源的第二特征提取器的对应关系；根据对应关系，调整第二模型中每个第二特征提取器的顺序；选取下一第二模型，直至所有第二模型的模型参数都与第一模型的模型参数对齐；将模型参数对齐后的所有第二模型以及第一模型的模型参数进行融合。
- 一种深度学习模型融合方法装置
- [发明专利]一种文本关键词提取方法-CN202111674485.9在审
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封晨;金玉赫;王鹏飞;张羽;杨琳
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天津光电通信技术有限公司
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2021-12-31
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2022-04-08
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G06F16/35
- 本发明涉及文本处理技术领域，具体涉及一种文本关键词提取方法，包括如下步骤：S1、建立关键词提取模型，所述关键词提取模型包括BERT模型层、Bi‑LSTM模型层和CRF模型层；S2、构建训练样本，所述训练样本包括多个文本，并使用所述训练样本训练所述关键词提取模型，同时将所述关键词提取模型作为Student模型，通过TF‑IDF算法和TextRank算法分别构建Teacher模型，建立知识蒸馏框架，使得所述Student模型接近所述Teacher模型，进而优化所述关键词提取模型；S3、使用训练好的所述关键词提取模型对文本关键词进行提取。该方法不过分依赖先验知识，可以实现利用较少量数据训练较大体量的模型，并弥补传统机器学习方法存在的种种不足，提升关键词提取的准确性。
- 一种文本关键词提取方法
- [发明专利]一种基于模型信息的智能提取方法-CN200810061925.1有效
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吴朝晖;张莉苹;李红;黄凯
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浙江大学
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2008-05-27
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2008-10-29
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G06F9/44
- 本发明公开了一种基于模型信息的智能提取方法，本发明针对SmartOSEKIDE集成开发环境中SmartC四层层次化建模模型，智能提取SmartC模型信息和SmartC模型层次化逻辑结构信息并自动生成文档，主要包括：模型图信息智能提取、模型描述信息智能提取、模型属性信息智能提取、底层模型算法函数信息智能提取、模型层次化逻辑结构信息的智能提取、模型信息文档定位及嵌入和模型信息文档生成等。本发明的智能提取方法能够较充分阐述SmartC四层建模的含义和各个层次的设计内容。生成的文档结构规范、内容清晰，较好的表达了模型的层次化关系，有效提高了文档编写的高效性和自动化特性。
- 一种基于模型信息智能提取方法
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