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公开(公告)号：CN108959322B
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN201710379515.0
申请日：2017-05-25
Applicant: 富士通株式会社
IPC: G06F16/583 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F40/284
Abstract: 本发明公开了信息处理方法和基于文本生成图像的装置。所述方法包括：从样本文本中提取表征样本文本中的词之间的关联性的文本特征；以尺寸变化的窗口来选择性地截取文本特征的各个局部，以得到各个局部文本特征；基于样本文本的各个局部文本特征和与样本文本对应的样本图像来训练图像生成模型，其中，图像生成模型包括编码器模块和解码器模块，训练后的图像生成模型中的解码器模块根据所输入的文本的各个局部文本特征来迭代地生成与所输入的文本对应的图像，并且各个局部文本特征分别在各次迭代中截取。
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公开(公告)号：CN111652364A
公开(公告)日：2020-09-11
申请号：CN201910160129.1
申请日：2019-03-04
Applicant: 富士通株式会社
IPC: G06N3/08 , G06N3/04 , G06F16/9535
Abstract: 公开了一种训练元学习网络的装置和方法。训练分类模型的装置包括：获得任务网络实例单元，获得任务神经网络的多个任务网络实例；获得损失单元，获得每个任务网络实例的损失；采样单元，对损失进行采样；计算泛化损失单元，计算反映总体损失的泛化损失；计算梯度单元，计算采样后的多个损失中的每个损失对应的任务网络实例的权重参数的梯度；学习单元，将梯度分别输入到一个元学习网络，获得权重参数的更新量；第一更新单元，基于更新量，更新任务网络实例的权重参数；以及第二更新单元，基于在满足预定条件时的泛化损失，训练元学习网络，其中，基于更新后的元学习网络，迭代地上述单元中的处理，直到满足第一迭代终止条件为止。
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公开(公告)号：CN106294490B
公开(公告)日：2019-12-24
申请号：CN201510309500.8
申请日：2015-06-08
Applicant: 富士通株式会社
Abstract: 本发明公开了一种对数据样本进行特征增强的方法和装置以及分类器的训练方法和装置。根据本发明的一个方面，对数据样本进行特征增强的方法包括：针对预设的多个类中的每一类，计算多个数据样本的基准分布；计算所述多个数据样本在特征空间上的特征分布；以及基于所述基准分布和所述特征分布，对属于该类的少数数据样本中的至少一部分数据样本的特征进行修改以增强特征。由此，能够增强不均衡数据集中的少数数据样本的特征，从而使得该不均衡的数据集可用于训练诸如分类器的数据挖掘工具，并取得较好的效果。
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公开(公告)号：CN110569030A
公开(公告)日：2019-12-13
申请号：CN201810575512.9
申请日：2018-06-06
Applicant: 富士通株式会社
Abstract: 公开了一种用于推荐代码的方法和装置。该方法包括：估计候选集合中的候选代码单元在下一代码单元输入位置出现的可能性，以及根据所述估计的可能性，推荐所述候选集合中可能性高的候选代码单元，其中估计所述可能性包括应用约束条件，所述约束条件包括类型约束条件或作用域约束条件。对于每个候选代码单元，如果该候选代码单元满足约束条件，则降低该候选代码单元的可能性。
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公开(公告)号：CN107562752A
公开(公告)日：2018-01-09
申请号：CN201610509575.5
申请日：2016-06-30
Applicant: 富士通株式会社
Abstract: 本申请实施例提供一种对文本序列中实体词的语义关系进行分类的方法、装置和电子设备，该装置包括：第一获得单元，其用于将文本序列中的每个词用词向量表示，以构建第一矩阵；第二获得单元，其利用深度学习模型对所述第一矩阵进行处理，以获得第二矩阵；第三获得单元，其利用注意力模型，对所述第二矩阵进行处理，以确定所述文本序列中词的受关注程度，并基于所述受关注程度获得所述文本序列的第三矩阵；分类单元，其至少根据所述文本序列的所述第三矩阵，以及预先存储的分类模型，来确定所述文本序列中的实体词之间的语义关系。根据本实施例，能够提高分类效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105335371A
公开(公告)日：2016-02-17
申请号：CN201410259034.2
申请日：2014-06-11
Applicant: 富士通株式会社
Abstract: 公开了一种信息处理方法、信息处理装置和信息推荐方法，该信息处理方法包括：分词步骤，对预定数据库中的条形码数据指示的产品信息进行分词并将这些分词结果确定为关键词；关键词分类确定步骤，根据关键词在预定数据库中的统计信息而确定关键词对应的分类；以及关系建立步骤，建立条形码数据、关键词和关键词的分类之间的关系并且将该关系存储在预定数据库中。根据本公开的实施例，可以为用户提供基于条形码的扩展查询服务。
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公开(公告)号：CN119206848A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202310771797.4
申请日：2023-06-27
Applicant: 富士通株式会社
Abstract: 本申请公开一种步态识别装置、步态识别方法和计算机可读存储介质。步态识别装置可以包括：概率分布获取单元，获取第一视频片段所包括的每个帧的第一部位概率分布，第一部位概率分布指示该帧的各个像素点涉及每个身体部位的概率；特征提取单元，提取第一视频片段的全局特征，基于关于第一视频片段的第一部位概率分布提取第一视频片段的局部特征，并且对全局特征和局部特征进行融合，以获得融合后的特征作为第一视频片段的步态特征；以及判断单元，根据第一视频片段的步态特征和第二视频片段的步态特征，判断第一视频片段中的第一预定对象和第二视频片段中的第二预定对象是否属于同一人。
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公开(公告)号：CN110569030B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN201810575512.9
申请日：2018-06-06
Applicant: 富士通株式会社
Abstract: 公开了一种用于推荐代码的方法和装置。该方法包括：估计候选集合中的候选代码单元在下一代码单元输入位置出现的可能性，以及根据所述估计的可能性，推荐所述候选集合中可能性高的候选代码单元，其中估计所述可能性包括应用约束条件，所述约束条件包括类型约束条件或作用域约束条件。对于每个候选代码单元，如果该候选代码单元满足约束条件，则降低该候选代码单元的可能性。
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公开(公告)号：CN109947905B
公开(公告)日：2023-02-21
申请号：CN201710696739.4
申请日：2017-08-15
Applicant: 富士通株式会社
IPC: G06F16/332 , G06F16/2458
Abstract: 本发明公开了一种生成提问回答对的方法和设备。该方法包括：从已有提问回答对中，确定回答源自产品说明书的提问回答对；判断给定产品的说明书与回答源自产品说明书的提问回答对是否匹配；以及基于匹配的给定产品的说明书与回答源自产品说明书的提问回答对，生成针对给定产品的提问回答对。
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公开(公告)号：CN108694163B
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN201710220821.X
申请日：2017-04-06
Applicant: 富士通株式会社
IPC: G06F40/30 , G06F40/279 , G06N3/04 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种计算句子中的词的概率的方法、装置和神经网络。计算句子中的词的概率的方法，包括：依序计算句子中的各个词的长距离依赖特征，特定词的长距离依赖特征表征该特定词与句子中的其他长距离的词之间的依赖关系；依序计算各个词的语义结构特征，特定词的语义结构特征表征包含该特定词及其之前的词的局部句子的语义结构；将每个词的长距离依赖特征和语义结构特征组合，以得到句子中的各个词的词特征；以及基于各个词特征，来计算句子中的各个词的概率。通过本发明的方法，能够将语义结构特征引入到神经网络训练框架中。
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