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公开(公告)号：CN120010821A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202510081504.9
申请日：2025-01-17
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书实施例提供一种代码嵌入模型的训练方法，包括：利用编码模块处理目标输入，得到其中各字符的输出向量。利用文本域代码共享的聚合模块，基于第一锚点句向量，对各字符的输出向量进行基于注意力机制的第一聚合处理，得到目标输入的第一特征向量。利用目标输入的类型专用的目标聚合模块，分别基于该目标聚合模块对应的目标数目的第二锚点句向量，对各字符的输出向量进行基于注意力机制的第二聚合处理，得到目标输入的第二特征向量。基于样本集中各文本和各代码片段各自的第一和第二特征向量，确定预测损失，并基于其更新第一和第二聚合模块以及第一和第二锚点句向量。
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公开(公告)号：CN115659276B
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202211275355.2
申请日：2022-10-18
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F18/25 , G06F18/2433 , G06F17/18
Abstract: 本说明书公开了一种异常定位的方法、装置、存储介质及电子设备，可以获取待检测数据，以及将不同数据维度中包含的各维度值进行相互组合，得到维度值组合，而后，可以针对每个维度值组合，确定该维度值组合对应的影响程度以及区分度，影响程度用于表征该维度值组合在待检测数据中所命中的数据，引起待检测数据出现异常的程度，区分度用于表征该维度值组合所命中的数据在待检测数据中的实际数据分布，与确定出的该维度值组合对应的标准数据分布之间的差异程度，根据各维度值组合对应的影响程度以及区分度，确定目标维度值组合，并根据目标维度值组合，进行异常定位，从而提高异常原因定位的全面性以及准确性。
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公开(公告)号：CN114090315B
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202111311416.1
申请日：2021-11-08
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书实施例提供了一种根因定位的方法和装置。根据该实施例的方法，获取异常系统的关键指标集和候选指标集，关键指标集包含一个以上的关键指标，候选指标集包含多于一个的候选指标；然后依据关键指标与候选指标之间的对应关系，将各关键指标分别作为待预测关键指标执行：获取异常时段内的待预测关键指标时间序列以及对应的一个以上的候选指标时间序列；利用获取的时间序列训练线性回归模型，其中线性回归模型用以利用t时刻、t‑1时刻的候选指标值以及t‑1时刻的关键指标值，预测t时刻的关键指标值，t为异常时段内的各时刻；再对训练得到的各线性回归模型进行回归系数的筛选，利用符合预设条件的回归系数所对应的候选指标确定根因指标。
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公开(公告)号：CN117251827A
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202311128756.X
申请日：2023-09-01
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本申请涉及人工智能技术领域，具体提供了一种周期检测的方法、装置、电子设备及存储介质。一种周期检测的方法，包括：获取目标检测对象的待检测时间序列；采用周期检测模型，对待检测时间序列进行周期检测，获得目标检测对象的周期检测结果；周期检测模型是基于贝叶斯统计以及深度学习构建的。这样，结合贝叶斯统计以及深度学习构建周期检测模型，利用了贝叶斯统计以及深度学习优点，提高了周期检测的准确度，减少了周期检测的误差。
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公开(公告)号：CN117216663A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311206138.2
申请日：2023-09-18
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司 , 上海科技大学
IPC: G06F18/241 , G06F18/214
Abstract: 本申请涉及人工智能技术领域，具体提供了一种图任务处理的方法、装置、电子设备及存储介质。一种图任务处理的方法，包括获取目标拓扑图对应的初始图复矢量表示信息；采用图表示学习模型，基于目标拓扑图以及初始图复矢量表示信息，获得目标拓扑图的目标图复矢量表示信息；图表示学习模型是基于两个图神经网络以及厄米矩阵构建的；基于目标图复矢量表示信息，执行针对目标拓扑图的图任务操作，获得任务处理结果。这样，通过图表示学习模型获得目标拓扑图的目标图复矢量表示信息，并基于目标图复矢量表示信息，执行图任务操作，提高了图表示学习的准确度以及图任务处理性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115659276A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211275355.2
申请日：2022-10-18
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F18/25 , G06F18/2433 , G06F17/18
Abstract: 本说明书公开了一种异常定位的方法、装置、存储介质及电子设备，可以获取待检测数据，以及将不同数据维度中包含的各维度值进行相互组合，得到维度值组合，而后，可以针对每个维度值组合，确定该维度值组合对应的影响程度以及区分度，影响程度用于表征该维度值组合在待检测数据中所命中的数据，引起待检测数据出现异常的程度，区分度用于表征该维度值组合所命中的数据在待检测数据中的实际数据分布，与确定出的该维度值组合对应的标准数据分布之间的差异程度，根据各维度值组合对应的影响程度以及区分度，确定目标维度值组合，并根据目标维度值组合，进行异常定位，从而提高异常原因定位的全面性以及准确性。
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公开(公告)号：CN119556911A
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202411612892.0
申请日：2024-11-12
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F8/35 , G06N5/048 , G06F16/334 , G06F40/126 , G06F40/166
Abstract: 本说明书实施例提供了一种基于代码图的代码生成方法，包括：接收针对代码仓库中代码的第一问题文本。根据所述第一问题文本，在预先构建的代码图中进行相关性检索，确定第一上下文子图，所述代码图包含代表所述代码仓库中代码元素的节点，以及代表节点之间代码关系的有向边。对所述第一上下文子图进行图表征处理，得到各个节点映射至大语言模型嵌入空间的映射表征。在所述大语言模型的嵌入层中，将所述第一问题文本进行编码，得到文本表征。在所述大语言模型的推理层中，基于所述映射表征和所述文本表征进行目标推理，得到针对所述第一问题文本的目标代码文本。
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公开(公告)号：CN114399027B
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202210005134.7
申请日：2022-01-04
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06N3/0464 , G06Q10/04 , G06Q10/063
Abstract: 本说明书实施例提供一种利用神经网络进行序列处理的方法以及序列处理的装置，在序列处理的方法中，在生成层，获取按时间排序的业务指标值形成的指标序列所对应的原始向量序列，针对该原始向量序列迭代执行多层级的向量聚合，得到对应于不同时间尺度的多层级的处理向量序列，原始向量序列和各处理向量序列中的各个向量，形成多层级的树形关系图。在注意力层，根据树形关系图，确定输入的任一目标向量的关联向量，根据关联向量对目标向量进行基于注意力机制的加权综合处理，得到对应的更新向量；该更新向量用于确定指标序列的特征表示。
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公开(公告)号：CN118916372A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202410919551.1
申请日：2024-07-09
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F16/242 , G06F16/2452
Abstract: 本说明书实施例提供一种生成SQL语句的方法及装置，在利用自然语言描述信息生成SQL语句过程中，根据以自然语言描述当前业务的描述信息，确定数据库中的若干数据表作为候选数据表，然后通过预先训练的生成模型处理各个候选数据表和描述信息，得到针对当前业务的多个候选SQL语句，接着利用从历史SQL语句库获取的提示信息，通过大模型对各个候选SQL语句进行评分，从而确定评分最高的SQL语句作为目标语句。该实施方式可以兼顾自然语言生成的SQL语句的准确性，以及数据的隐私性。
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公开(公告)号：CN117061330A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202311093384.1
申请日：2023-08-28
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: H04L41/0677 , H04L41/14 , H04L41/16
Abstract: 本说明书一个或多个实施例提供一种根因定位模型训练方法、根因定位方法及装置，涉及计算机技术领域。该方法包括构建目标系统的因果图，因果图包括多个节点和多个节点的邻接矩阵；将多个节点的节点数据结合邻接矩阵输入根因定位模型，得到多个节点的预测数据；根据预测数据与节点数据之间的损失，调整根因定位模型中的待学习参数，以完成根因定位模型的训练，根因定位模型用于定位目标系统中发生故障的容器。本说明提供的方案，在根因定位模型的训练过程中，无需对运行数据进行预先标记，并能够结合目标系统的因果图，充分学习各个容器之间的因果关系，从而训练出能够进行准确定位的根因定位模型。
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