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公开(公告)号：CN113269125B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202110646314.9
申请日：2021-06-10
Applicant: 北京中科闻歌科技股份有限公司
IPC: G06V40/16 , G06V10/74 , G06F16/583
Abstract: 本发明实施例公开了一种人脸识别方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取人脸识别图库，以及与待识别视频对应的视频人脸集合，人脸识别图库中包括至少一个人脸图像集合，人脸图像集合中各人脸图像具有相同身份标识号；根据视频人脸集合、人脸识别图库和预设识别条件，在视频人脸集合中确定至少一个候选视频人脸图像，并确定与各候选视频人脸图像对应的候选人脸图像集合；根据各候选人脸图像集合对应的身份标识号，在各候选视频人脸图像中确定目标视频人脸图像。本发明实施例的技术方案，解决了当人脸识别图库中具有多个相似人脸图像时，仅进行一次筛选在待识别视频中确定出的人脸图像识别结果准确性差的问题，提高了人脸图像识别的准确性。
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公开(公告)号：CN113158656B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202011561236.4
申请日：2020-12-25
Applicant: 北京中科闻歌科技股份有限公司
IPC: G06F40/279 , G06F40/30 , G06V30/40 , G06V30/18
Abstract: 本发明实施例公开了一种讽刺内容识别方法、装置、电子设备以及存储介质。该方法包括：获取待识别的数据内容，并提取所述数据内容的文本内容和图像内容；提取所述图像内容的第一特征信息，其中，所述第一特征信息至少包括所述图像内容中的文本向量特征；提取所述文本内容的第二特征信息，其中，所述第二特征信息至少包括所述文本内容的表情符号特征；将所述图像内容的第一特征信息和所述文本内容的第二特征信息输入至预先训练的讽刺内容识别模型，得到所述数据内容的讽刺识别结果。通过本发明实施例公开的技术方案，实现了更加准确的识别到讽刺内容，更加精准的了解待识别的数据内容的表达含义。
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公开(公告)号：CN117932010A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202311607433.9
申请日：2023-11-28
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
IPC: G06F16/332 , G06F16/33 , G06F16/36
Abstract: 本发明提供了一种基于大语言模型的应答文本生成方法、电子设备及介质，涉及答文本生成领域，所述方法包括：获取用户输入的目标问题文本Q；获取Q中的第一目标字段QA和第二目标字段QB；确定Q对应的目标实体类型属性列表和/或目标实体类型关系以及指定提示词；将Q填入目标提示词对应的预设位置，生成Q对应的目标提示词；将所述目标提示词输入至预设的大语言模型；根据所述至少一个检索条件，从目标知识图谱中确定出每一检索条件对应的目标知识图谱分支；将Q和目标知识图谱分支输入至预设的大语言模型，以通过所述大语言模型输出Q对应的应答文本；本发明能够提高对知识图谱的处理效率以及得到的答案的准确性。
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公开(公告)号：CN117828081A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202410008601.0
申请日：2024-01-03
Applicant: 北京中科闻歌科技股份有限公司
IPC: G06F16/35 , G06F16/33 , G06F16/335 , G06F40/30 , G06F40/211
Abstract: 本申请涉及自然语言处理技术领域，尤其涉及一种言论立场检测方法、装置和存储介质。包括：获取待检测文本，并从待检测文本中抽取人物言论；获取第一语义矩阵向量和至少一个第二语义矩阵向量；第一语义矩阵向量为人物言论对应的语义表示向量，第二语义矩阵向量为至少一个立场标签对应的语义表示向量；立场标签为对于预设立场目标的立场表态；计算第一语义矩阵向量和每个第二语义矩阵向量之间的目标相似度；将目标相似度最大的第二语义矩阵向量对应的立场标签，确定为人物言论对于预设立场目标的立场。本申请实施例用于解决言论立场检测的检测效果较差的问题。
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公开(公告)号：CN113139116B
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202010060445.4
申请日：2020-01-19
Applicant: 北京中科闻歌科技股份有限公司
IPC: G06F16/9535 , G06F16/28
Abstract: 本发明公开了一种基于BERT的媒体信息观点抽取方法、装置、设备和存储介质。该方法包括：获取观点待抽取的语料信息；利用预设的命名实体识别算法，识别语料信息中的命名实体；将命名实体和语料信息输入预先训练的观点抽取模型中，并获取观点抽取模型输出的命名实体对应的观点信息；其中，观点抽取模型根据命名实体和语料信息，生成命名实体对应的字符序列；观点抽取模型的BERT模型根据命名实体对应的字符序列，生成命名实体对应的字符向量序列；观点抽取模型的softmax层根据命名实体对应的字符向量序列以及训练观点抽取模型时得到的片段开始向量和片段结束向量，确定命名实体对应的观点信息。本发明可以减轻人工抽取观
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117033449A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202311296035.X
申请日：2023-10-09
Applicant: 北京中科闻歌科技股份有限公司
IPC: G06F16/2455 , G06F16/28 , G06F16/22
Abstract: 本发明提供了一种基于kafka流的数据处理方法、电子设备和存储介质，包括：获取通过kafka流获取的m个用户的数据需求信息；将获取的m个数据需求信息通过消息组件发送给数据预处理节点，得到具有设定格式的目标数据需求信息；获取当前时刻t对应的原始数据集Dt；从Dt中获取DSti，并基于Ir对应的目标数据需求信息，确定DSti是否为Ir对应的关联数据，如果是，则将Dti标记为Ir对应的关联数据；基于Irfs，从MDrw中获取对应的字段作为Ir对应的目标数据。本发明能够从海量的数据中及时且准确的获取到多个用户所需求的数据。
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公开(公告)号：CN117033358A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202310937656.5
申请日：2023-07-27
Applicant: 北京中科闻歌科技股份有限公司
IPC: G06F16/215
Abstract: 本公开涉及一种数据排重方法、装置、设备及介质。其中，数据排重方法包括：获取待排重数据以及待排重数据对应的标识信息，标识信息包括待排重数据对应的第一指纹键；基于标识信息确定待排重数据对应的目标存储区域，目标存储区域对应有预设实例，预设实例用于对目标存储区域执行数据写入操作和/或数据读取操作；基于预设实例执行数据读取操作，得到目标存储区域中的目标存储数据，基于目标存储数据确定待排重数据是否存在，根据本公开实施例，能够提高数据排重的效率和准确率。
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公开(公告)号：CN116797493A
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202310964411.1
申请日：2023-08-02
Applicant: 北京中科闻歌科技股份有限公司
Abstract: 本发明涉及图像处理领域，尤其涉及一种图像去噪处理系统，包括：含噪人脸图像A、中间素描图像特征集合B=（B1，B2，……，Bn，……，BM）和文本特征C，所述系统实现以下步骤：对A和B1进行下采样得到第一个中间图像特征D1，对Di和Bi进行下采样得到Di+1，对DM和文本特征C进行注意力特征提取得到注意力图像特征E，对E进行上采样得到第一个中间噪声图像特征F1，对Fj和DM‑j进行上采样得到Fj+1，对FM‑1和D1进行上采样得到预测噪声图像G，根据A和G得到去噪人脸图像，将图像模态下的B、文本模态下的C与A进行信息融合，根据双模态的特征信息提高了对A的表征能力，提高了去噪结果的准确性。
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公开(公告)号：CN115797715B
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202211583636.4
申请日：2022-12-09
Applicant: 北京中科闻歌科技股份有限公司
IPC: G06V10/77 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种量子视觉MLP处理系统及存储介质，所述系统包括n个量子视觉MLP处理模块、处理器和存储有一段计算机程序的存储器，所述量子视觉处理模块包括n个依次连接的量子视觉MLP处理单元，当所述处理器执行一段计算机程序时，实现如下步骤：获取目标图像对应的图像块初始特征向量，将图像块初始化特征向量输入量子视觉MLP处理模块，以获得该目标图像的最终图像聚合特征和最终图像块特征；本发明提出的量子视觉MLP处理系统，一方面使得图像块的特征充分考虑了其语义内容，更利于图像块的聚合，另一方面，其包含了较少的归纳偏差，具有较高的适应性。
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公开(公告)号：CN115526338B
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202211287916.0
申请日：2022-10-20
Applicant: 北京中科闻歌科技股份有限公司
IPC: G06N20/00 , G06F16/33 , G06F16/338
Abstract: 本申请涉及信息检索领域，特别是涉及一种用于信息检索的强化学习模型构建方法，所述方法包括：S100，获取查询信息Q的特征编码q和候选文档集合中各候选文档的特征编码；S200，构建MDP模型，其中：MDP模型的初始状态s0＝[0，q]，MDP模型的智能体在初始状态下选择动作a0的概率分布为π(a0|s0；w)；S300，根据长期奖励对MDP模型进行模型训练。本发明提高了信息检索时文档排序的精确性。
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