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公开(公告)号：CN116823597A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310964424.9
申请日：2023-08-02
Applicant: 北京中科闻歌科技股份有限公司
IPC: G06T3/00 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本发明涉及图像处理领域，尤其涉及一种图像生成系统，包括：目标图像A和A对应的目标语义特征向量B，所述系统实现以下步骤：将A作为待加噪图像A0，初始化加噪次数t=0，通过噪声预测模型对A0和B进行噪声预测，得到噪声预测结果Ct，对A0和Ct进行加权相加，得到加噪图像Dt，以Dt作为A0，迭代得到目标加噪图像E，将E和B输入图像生成模型中进行图像生成，得到生成图像Es，以Es作为E，迭代得到目标生成图像，通过编码噪声的形式提取A中的随机信息、面部细节和语义信息等信息，并在A上多次叠加编码得到的噪声来得到E，进一步对E和B进行多次图像生成处理得到目标生成图像，提高了目标生成图像的准确性。
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公开(公告)号：CN113688310B
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202110839324.4
申请日：2021-07-23
Applicant: 北京中科闻歌科技股份有限公司 , 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 国科智安(北京)科技有限公司
IPC: G06F16/9535 , G06Q50/00
Abstract: 本公开涉及一种内容推荐方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取多媒体内容，确定多媒体内容的推荐度影响参数，推荐度影响参数包括互动热度和内容热度，互动热度用于表征针对多媒体内容的互动程度，内容热度用于表征多媒体内容所属的目标主题的受关注程度，基于推荐度影响参数，确定多媒体内容的目标推荐度，在目标推荐度大于或等于预设推荐度阈值的情况下，将多媒体内容推荐至目标用户。根据本公开实施例，提高目标用户对所推荐的多媒体内容感兴趣的可能性，从而提高内容推荐的准确性。
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公开(公告)号：CN116361509A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310217049.1
申请日：2023-03-02
Applicant: 新华融合媒体科技发展(北京)有限公司 , 北京中科闻歌科技股份有限公司
IPC: G06F16/75 , G06F16/735 , G06F16/783
Abstract: 本申请涉及视频分类技术领域，特别是涉及一种基于多模态特征的视频分类方法。所述方法包括以下步骤：S100，抽取目标视频vid的视频时序特征Fts；将Fts进行聚合得到Fv；S200，将vid转换为wav格式的音频数据aud；抽取aud的音频时序特征Fas；将Fas进行聚合得到Fa；S300，按照预设频次对vid进行视频帧图像抽取，得到视频帧图像集合img；提取img中的字幕文本信息textocr，并结合vid的文本标题texttitle获取vid的第三特征向量Ft；S400，将Fv、Fa和Ft输入到经训练的第一神经网络模型，得到对vid的一级标签分类结果。本发明实现了对短视频内容的准确分类。
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公开(公告)号：CN116361468A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310347374.X
申请日：2023-04-03
Applicant: 北京中科闻歌科技股份有限公司 , 新华融合媒体科技发展(北京)有限公司
IPC: G06F16/35
Abstract: 本发明提供了一种事件脉络生成方法、电子设备和存储介质，方法包括：首先对接收到的文本进行文本编码，然后进行文本聚类，并进行话题清洗与合并，得到所有话题，然后对每个话题，进行事件拆分，得到每个事件，并对相似事件进行合并，然后基于文本相似度进行事件脉络生成，能够更好地划分话题或事件，使得生成的话题或事件更加准确。此外，本发明不需要人工干预，可自动对多篇新闻进行数据预处理，生成话题库和事件库，并根据发布时间，输出事件的事件脉络。
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公开(公告)号：CN116206295A
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202310196542.X
申请日：2023-03-02
Applicant: 新华融合媒体科技发展(北京)有限公司 , 北京中科闻歌科技股份有限公司
IPC: G06V20/60 , G06V10/22 , G06V10/426 , G06V10/74 , G06F16/583 , G06V10/776 , G06V10/82
Abstract: 本申请涉及计算机视觉技术领域，特别是涉及一种LOGO识别系统。该系统包括存储器，所述存储器存储有LOGO数据库，所述LOGO数据库由至少两个LOGO子数据库组成，不同LOGO子数据库对应的LOGO宽高比例范围不同；每个LOGO子数据库存储有对应LOGO的特征向量，每个LOGO子数据库中LOGO对应的特征向量的存储位置标号与对应的LOGO面积占比正相关或负相关；所述系统还包括处理器和存储有计算机程序的存储介质，当所述计算机程序被处理器执行时，实现对应的LOGO识别方法。本发明能够快速识别出图像和视频数据中的LOGO。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115982395A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202310267414.X
申请日：2023-03-20
Applicant: 北京中科闻歌科技股份有限公司
IPC: G06F16/45 , G06F18/2415 , G06F18/25 , G06F18/2135
Abstract: 本发明涉及多模态情感预测领域，特别是涉及一种基于量子的媒体信息的情感预测方法、介质及设备。包括如下步骤：对每一模态的表示信息进行预处理，生成每一模态的表示信息对应的复数词向量集A1及A2，对A1及A2进行特征转换处理，生成对应的特征密度矩阵集ρt及ρv；对ρt及ρv进行特征融合处理，生成融合特征fp；根据fp与多个预设情感类型的投影算子，生成fp为每一种预设情感类型的概率值。将P(e1)，P(e2)，…，P(ew)中最大值对应的情感类型，作为目标媒体信息的情感类型。通过利用量子理论的模型，可以更加有效的捕获不同模态之间的信息交互，进而可以提高对媒体信息所表达情绪的预测结果的精度。
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公开(公告)号：CN115934752A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211585614.1
申请日：2022-12-09
Applicant: 北京中科闻歌科技股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种构建检索模型的方法、电子设备和存储介质，包括：获取目标文本的目标文本词向量，获取目标文本对应的候选代表词集合和候选随机词集合，将目标文本词集合与候选代表词集合和候选随机词集合分别进行拼接，输入到量子概率注意力值模型，获取对应的注意力值，将注意力值分别输入多层感知机，获取候选代表词为代表词的概率和候选随机词为代表词的概率，基于候选代表词为代表词的概率和候选随机词为代表词的概率，最小化两者的损失函数，获取目标检索模型；从而取得更好的检索效果。
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公开(公告)号：CN115248857A
公开(公告)日：2022-10-28
申请号：CN202211026146.4
申请日：2022-08-25
Applicant: 北京中科闻歌科技股份有限公司 , 航空工业信息中心 , 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本公开涉及一种多语言观点摘要生成方法、装置、设备、系统及存储介质。该方法包括：获取待处理的多个目标文本；对多个目标文本进行跨语言文本表征处理，得到各个目标文本对应的多个通用表征向量；基于多个通用表征向量，提取各个目标文本中的至少一个观点句；基于观点句，生成多个目标文本对应的多个观点摘要。根据本公开实施例，无需依赖机器翻译工具对不同的语言对应的多媒体内容先进行翻译再生成观点摘要，对于海量的多语言目标文本，降低了观点摘要的生成成本，同时，生成的观点摘要不受机器翻译准确性的影响，因此，提高了多语言观点摘要生成的准确性，有利于推广应用。
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公开(公告)号：CN114281944B
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN202111619353.6
申请日：2021-12-27
Applicant: 北京中科闻歌科技股份有限公司
IPC: G06F16/33 , G06F40/289 , G06F16/242 , G06N3/08
Abstract: 本申请实施例提供一种文档匹配模型的构建方法、装置、电子设备及存储介质，其中，该方法包括：步骤一，获取查询词汇特征集合和文档特征集合；步骤二，获得查询词汇特征集合和文档特征集合的相关性特征值；步骤三，获得文档特征集合中每个文档特征与查询词汇特征集合的第一匹配值，选取第一匹配值最大的文档特征；步骤四，获得第二文档特征；步骤五，将候选文档特征集合作为新的候选文档特征集合，将第二文档特征作为新的第一文档特征，重复步骤四；步骤六，根据有序文档特征集合和文档特征集合获得损失函数，并根据损失函数构建匹配模型。实施本申请实施例，使得匹配模型可以引入认知层面的相关性特征，提高了匹配模型的准确率和检索性能。
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公开(公告)号：CN114691866A
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202210225366.3
申请日：2022-03-09
Applicant: 航空工业信息中心 , 北京中科闻歌科技股份有限公司 , 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本公开实施例涉及一种面向多级标签的文本分类方法、装置、设备及存储介质。本公开实施例通过获取文本以及文本中关键词对应的标签；基于预设的面向多级标签的文本分类模型中的文本编码模型对文本进行编码处理，得到文本的特征向量，文本的特征向量对文本的关键词进行敏感表征，基于预设的面向多级标签的文本分类模型中的标签编码模型，对标签进行编码处理，得到标签的向量；分别计算文本的特征向量与每个标签的向量之间的余弦相似度；将余弦相似度大于预设阈值的标签确定为文本的标签。通过对文本和现有类别标签进行编码处理和余弦相似度计算处理，选择出文本内容相匹配的标签，可减轻对人工标注标签的依赖，降低人工标注和标签体系的维护成本，提高标签标注的准确率，使文本分类结果更准确。
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