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]一种基于条件随机场和转换学习越南组块方法-CN201610063505.1在审
  • 余正涛;刘艳超;郭剑毅 - 昆明理工大学
  • 2016-01-29 - 2016-07-06 - G06F17/27
  • 本发明涉及一种基于条件随机场和转换学习越南组块方法,属于自然语言处理技术领域。本发明包括步骤:首先对越南语料进行预处理,得到句子级的越南组块训练语料;从数据库中提取出句子级的越南组块训练语料并对其进行组块建模,得到越南组块条件随机场模型;获取转换方式集合;把待组块的越南句子级测试语料通过已建好的越南组块条件随机场模型和已获取的转换方式集合进行组块标记,得到越南的组块标记结果。本发明对越南句子实现了有效的组块分析,为短语树、语义分析和机器翻译等工作做铺垫;通过与现有的越南组块工具比较,本文的越南组块方法在准确率、召回率和F值都有明显的提高。
  • 一种基于条件随机转换学习越南语方法
  • [发明专利]一种基于MST算法的越南依存树库构建方法-CN201610063686.8在审
  • 郭剑毅;李发杰;余正涛;线岩团;毛存礼;文永华 - 昆明理工大学
  • 2016-01-29 - 2016-07-06 - G06F17/27
  • 本发明涉及一种基于MST算法的越南依存树库构建方法,属于自然语言处理技术领域。本发明包括步骤:首先构建越南依存树库训练语料库;再利用越南依存树库训练语料库的语料训练得到MST模型,再利用MST模型训练越南句子得到越南依存树库;对得到的越南依存树库语料库进行校正。本发明所构建的越南依存树库对越南语言的句法分析、机器翻译及息获取等上层应用能提供有力支撑;可以构建10万句越南依存树库;本发明的方法避免了人工收集和标注越南依存树库的过程,节省了人力和构建树库的时间;本发明的方法相比采用CRFParser和借助汉‑越双语词对齐语料构建越南依存树库方法准确率明显提高。
  • 一种基于mst算法越南语依存构建方法
  • [发明专利]一种融合越南语法特征的短语树到依存树的转换方法-CN201610064305.8有效
  • 郭剑毅;李英;余正涛;线岩团;毛存礼;陈玮 - 昆明理工大学
  • 2016-01-29 - 2019-02-19 - G06F17/27
  • 本发明涉及一种融合越南语法特征的短语树到依存树的转换方法,属于自然语言处理技术领域。本发明包括步骤:首先构建越南短语树库;利用融合了越南语法特征的中心子节点过滤表以及依存关系标注器完成越南短语树库中的短语树到依存树的转换,得到一级越南依存树库;根据人工标注后的一级越南依存树库的语料训练得到MSTParser模型,利用MSTParser模型进行一级越南依存树库的扩展,得到扩展后的二级越南依存树库;利用依存关系校正器对扩展后的二级越南依存树库的语料进行校正,得到最终的三级越南依存树库本发明避免了人工收集和标注越南依存树库的过程,节省了人力和构建树库的时间,准确率明显提高。
  • 一种融合越南语语法特征短语依存转换方法
  • [发明专利]基于组块的越南短语树构建方法-CN201610497061.2有效
  • 郭剑毅;李英;余正涛;线岩团;毛存礼;陈玮 - 昆明理工大学
  • 2016-06-30 - 2019-05-14 - G06F17/27
  • 本发明涉及基于组块的越南短语树构建方法,属于自然语言处理技术领域。本发明首先对越南短语树标注集进行上层组块和基层组块标注;选取上层组块和基层组块的特征集,再构建基于组块的越南短语树库构建模型;利用组块分析工具对分词后的越南句子进行组块分析,得到基于组块构建的初级越南短语树库;利用短语树库校正器对基于组块构建的初级越南短语树库进行校正,最后得到校正后的终级越南短语树库。本发明避免了人工收集和标注越南短语树库的过程,节省了人力和构建树库的时间;本发明提出的构建短语树的方法相比采用上下文无关文法构建越南短语树库和最大熵构建越南短语树库方法准确率明显提高。
  • 基于越南语短语构建方法
  • [发明专利]融合外部语言知识的流式越南语音识别方法-CN202210803414.2有效
  • 高盛祥;王俊强;余正涛 - 昆明理工大学
  • 2022-07-09 - 2023-08-22 - G10L15/00
  • 本发明提出融合外部语言知识的流式越南语音识别方法,属人工智能领域。越南为低资源语言,训练语料难以获取;流式端到端模型在训练过程中难以学习到外部大量文本中的语言知识,这些问题限制了流式越南语音识别模型的性能。本发明以越南音节作为语言模型和流式越南语音识别模型的建模单元,在训练阶段,通过预训练越南语言模型和语音识别模型解码器的输出计算一个新的损失函数,帮助流式越南语音识别模型学习一些越南语言知识从而优化其模型参数在越南数据集上,在训练阶段融合语言模型能将流式越南语音识别模型的词错率提升2.45%。在解码阶段再次融合语言模型,还能将模型词错率分别提升1.35%和4.75%。
  • 融合外部语言知识越南语语音识别方法
  • [发明专利]一种基于条件随机场的越南分词方法-CN201510412992.3有效
  • 余正涛;熊明明;郭剑毅 - 昆明理工大学
  • 2015-07-15 - 2018-08-31 - G06F17/28
  • 本发明涉及一种基于条件随机场的越南分词方法,属于自然语言处理技术领域。本发明包括首先对提取出的越南语料进行分词建模,再把待分词的句子级测试语料通过建好的模型进行分词。本发明提出的基于条件随机场的越南分词方法,对越南句子实现了有效的切分,为词性标注、句法分析和机器翻译等工作做铺垫;通过与现有的越南分词工具VnTokenizer比较,本文的越南分词方法在准确率、召回率和F值上都有1%左右的提高;本文的越南分词方法在同样的测试语料上分词的速度要比VnTokenizer快。
  • 一种基于条件随机越南语分词方法

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