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]数据概况分析方法和系统-CN200710001953.X有效
  • 郭宏蕾;郭志立;苏中 - 国际商业机器公司
  • 2007-01-17 - 2008-07-23 - G06F17/27
  • 本发明公开了一种数据概况分析方法和系统。其中所述系统包括:数据处理装置,用于读取输入的数据条目,并根据所述数据条目的片段及片段的语义特征,对所述片段进行语义标注;以及数据分析装置,与数据处理装置连接,用于基于已进行语义标注的片段,对输入的数据条目集合进行语义级数据分析,从而得到分析结果。根据本发明的方法和系统,能够更好地对自由文本进行数据分析,并根据语义对自由文本的数据条目集合进行相应的统计和分析
  • 数据概况分析方法系统
  • [发明专利]基于情感分析的产品反馈分析系统及方法-CN202110779241.0有效
  • 赵帅;程渤;吴晨光;陈俊亮 - 北京邮电大学
  • 2021-07-09 - 2021-10-01 - G06F16/35
  • 本发明提供了一种基于情感分析的产品反馈分析系统及方法,其中,该系统包括:表示单元,用于将用户反馈文本数据转化为第一文本语义表示;每个情感特征获取单元,每个用于从第一文本语义表示挖掘出当前层级的初始情感观点的第二文本语义表示;层级的信息传递单元,后一层用于接收前一层的依赖信息,结合至后一层第一及第二文本语义表示,得到当前层的观点语义信息,与当前层分类分析结果构建依赖信息;层级的情感分类单元,每个用于接收第二文本语义表示和传递的观点语义信息,得到第三文本语义表示,识别出局部观点类别及情感极性;全局情感分类单元和分析结果输出单元,用于根据第三文本语义得到最终分析结果。通过上述方案能提高反馈分析深度。
  • 基于情感分析产品反馈系统方法
  • [发明专利]优化部件分析模型编解码器网络及快速语义分割方法-CN201911065888.6有效
  • 刘桂雄;黄坚 - 华南理工大学
  • 2019-11-04 - 2023-10-10 - G06T7/10
  • 本发明公开了一种优化部件分析模型编解码器网络及快速语义分割方法,包括构建部件分析模型编‑解码器架构网络,并训练网络识别图像中的对象级语义#imgabs0#对象响应值pObject‑j,部件级语义#imgabs1#及部件响应值pPart‑k;使用对象响应值pObject‑j对部件响应值pPart‑k加权得到#imgabs2#提高部件分析模型相关语义识别能力;由于对象级语义#imgabs3#与部件级语义#imgabs4#的互斥关系,即#imgabs5#提高部件分析模型无关语义排除能力;构建优化部件分析模型编‑解码器架构网络,实现复杂背景语义分割;调整主干网络深度,重新训练优化编‑解码器架构网络,实现快速复杂背景语义分割。
  • 优化部件分析模型编解码器网络快速语义分割方法
  • [发明专利]信息的语义分析-CN201110340480.2有效
  • M·克斯拉维 - 微软公司
  • 2011-10-19 - 2012-04-18 - G06F17/27
  • 本文描述了信息的语义分析。基于对保留在数据储存库中的数据集执行的语义分析来推断描述数据集的语义信息。语义分析可包括确定与数据集的字段相关联的格式,以及将字段的值与具有预定语义类型的基准数据集进行比较。基于相应的语义信息来推断数据集之间的关联。这些关联被合并到结合图形用户界面来显示的可视化中。
  • 信息语义分析
  • [发明专利]一种基于语义分解的隐式篇章关系分析方法-CN202210279479.1在审
  • 鉴萍;程伟;黄河燕 - 北京理工大学
  • 2022-03-21 - 2022-07-05 - G06F40/30
  • 本发明涉及一种基于语义分解的隐式篇章关系分析方法,属于自然语言处理应用技术领域。本方法通过设计分流的网络结构和完整的流程,来分别处理论元中不同的语义信息,包括利用语义迁移网络和语义分解网络实现论元语义的信息分解。将对隐式篇章关系分析有用的信息流入任务相关型网络,对隐式篇章关系分析没有实际用处的信息流入任务无关型网络。以此提升模型对语义信息的筛选和理解的能力,达到提升隐式篇章关系分析的技术效果。本方法能够有效实现语义的分解、信息分流,能够使用户快速、准确地获得隐式篇章关系的分析结果。
  • 一种基于语义分解篇章关系分析方法
  • [发明专利]一种基于python文本分析的上市公司负面报道信息分析系统-CN202011073264.1在审
  • 张倩萍;曹崇延 - 中国科学技术大学
  • 2020-10-09 - 2021-01-19 - G06F40/205
  • 本发明涉及一种基于python文本分析的上市公司负面报道信息分析系统,包括采集模块、提取模块、分析模块和输出模块,其中,所述采集模块,用于获取媒体报道文本信息,其中包括进行对文本信息进行解码识别转换,并将采集的文本信息传输至所述提取模块;所述提取模块,用于进行对获取的1媒体报道文本信息进行关键字进行提取,获取文本特征信息,其中文本特征信息作为所述分析模块的输入;所述分析模块,用于对获取的文本特征信息进行语义情感分析,并将语义情感分析作为所述输出模块的输入,其中包括对文本特征信息进行词水平语义情感分析和句子水平语义情感分析;所述输出模块,用于获取所述分析模块3的语义情感分析并进行对获取媒体报道文本信息进行标注。
  • 一种基于python文本分析上市公司负面报道信息系统

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