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公开(公告)号：CN112052318A
公开(公告)日：2020-12-08
申请号：CN202010840252.0
申请日：2020-08-18
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司 , 哈尔滨工业大学
IPC: G06F16/332 , G06F40/30
Abstract: 本申请公开了一种语义识别方法、装置、计算机设备和存储介质，可基于人工智能技术实现语义识别，通过语义识别模型可提取第一用户输入信息样本的文本特征信息，从而识别该样本的预测语义信息，基于该样本的标签和预测语义信息调整语义识别模型的参数；通过调整后的语义识别模型提取第二用户输入信息样本的文本特征信息，从而识别该样本的预测语义信息；基于该样本的标签和预测语义信息再调整语义识别模型的参数，得到训练完成的语义识别模型；基于该语义识别模型对目标用户输入信息进行语义识别得到语义信息，其中，第一用户输入信息样本无需人工标注，可降低对人工标注的依赖，而采用第二用户输入信息样本对模型进行训练，可提升语义识别准确性。
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公开(公告)号：CN111738001A
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN202010781406.3
申请日：2020-08-06
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司
IPC: G06F40/289 , G06N3/08 , G06N3/04
Abstract: 本申请实施例提供了一种同义词识别模型的训练方法、同义词确定方法及设备，涉及机器学习和计算机技术领域。所述方法包括：获取多个词语；获取词语的多源特征信息，多源特征信息包括语义特征信息和文字特征信息；基于多个词语确定多个训练样本；通过同义词识别模型基于训练样本中两个词语的多源特征信息，确定训练样本的同义词预测结果和相关性预测结果，相关性预测结果是指训练样本中两个词语之间相关性的预测结果；基于训练样本的同义词预测结果和相关性预测结果，计算同义词识别模型的损失函数值；根据损失函数值对同义词识别模型进行训练。本申请实施例提供的技术方案，能够提升识别同义词的准确性。
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公开(公告)号：CN111708873A
公开(公告)日：2020-09-25
申请号：CN202010545399.7
申请日：2020-06-15
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司
IPC: G06F16/332 , G06F16/35 , G06F40/30 , G16H40/20
Abstract: 本申请涉及一种智能问答方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括获取待回答的目标问题；获取与所述目标问题的语义相关的目标语义意图；获取与所述目标问题对应的目标语句向量匹配的子意图代表向量，作为目标子意图代表向量，所述子意图代表向量是对所述目标语义意图对应的问题向量集合进行聚类，得到的各个子意图类别对应的代表向量；将所述目标子意图代表向量所对应的子意图作为目标子意图，获取与所述目标子意图匹配的问题，作为参考问题；根据所述参考问题对应的参考答案得到所述目标问题的目标答案。其中，可以基于人工智能模型对目标问题进行语义意图识别，采用本方法能够提高得到的问题的答案的准确度。
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公开(公告)号：CN111524611A
公开(公告)日：2020-08-11
申请号：CN202010334815.9
申请日：2020-04-24
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司
IPC: G16H50/80
Abstract: 本发明提供了一种构建传染病趋势预测模型的方法、疫情趋势预测方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质；方法包括：将传染病的基本传染数根据传播时间进行衰减，得到处于传播期间的多个日期的有效传染数；在传染病趋势预测模型包括的状态转换关系中，确定与多个日期的有效传染数一一对应的多个日期的拟合状态数据；从多个日期的拟合状态数据中提取出多个日期的拟合病例数据；根据多个日期的真实病例数据与多个日期的拟合病例数据之间的差异，更新传染病趋势预测模型的参数，并将更新后的参数作为基于传染病趋势预测模型预测传染病疫情趋势时使用的参数。通过本发明，能够结合传染病数据精确建模，以支持基于传染病趋势预测模型的疫情趋势预测。
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公开(公告)号：CN112052318B
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202010840252.0
申请日：2020-08-18
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司 , 哈尔滨工业大学
IPC: G06F16/332 , G06F40/30
Abstract: 本申请公开了一种语义识别方法、装置、计算机设备和存储介质，可基于人工智能技术实现语义识别，通过语义识别模型可提取第一用户输入信息样本的文本特征信息，从而识别该样本的预测语义信息，基于该样本的标签和预测语义信息调整语义识别模型的参数；通过调整后的语义识别模型提取第二用户输入信息样本的文本特征信息，从而识别该样本的预测语义信息；基于该样本的标签和预测语义信息再调整语义识别模型的参数，得到训练完成的语义识别模型；基于该语义识别模型对目标用户输入信息进行语义识别得到语义信息，其中，第一用户输入信息样本无需人工标注，可降低对人工标注的依赖，而采用第二用户输入信息样本对模型进行训练，可提升语义识别准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112417169B
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202011314360.0
申请日：2020-11-20
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司
Abstract: 一种知识图谱的实体对齐方法、装置、计算机设备和存储介质，方法包括：获取第一待对齐知识图谱的各第一待对齐实体，以及第二待对齐知识图谱的各第二待对齐实体；读取各第一待对齐实体和各第二待对齐实体所属的类别；基于各类别构建第一待对齐知识图谱和第二待对齐知识图谱之间的类别冲突矩阵；分别确定各第一待对齐实体与各第二待对齐实体之间的相似度；基于相似度和类别冲突矩阵，对第一待对齐知识图谱和第二待对齐知识图谱进行实体对齐，得到对齐后的知识图谱。上述方法通过构建类别冲突矩阵引入了实体类别信息，结合类别冲突矩阵进行实体对齐，可减少将相似名称但含义不同等类型的实体聚合到一起的情况，减少了实体对齐的错误。
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公开(公告)号：CN116467414B
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202310425061.1
申请日：2023-04-14
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司
IPC: G06F16/332 , G06F16/36
Abstract: 本申请公开了一种数据验证方法、装置、设备以及计算机可读存储介质，该方法包括：从回答文本中抽取至少两个提及词；获取用于表征至少两个实体词之间的实体关系的知识图谱，在至少两个实体词中获取至少两个提及词分别关联的实体词，作为关联实体词；在至少两个关联实体词中，遍历获取包含作为起点实体词的关联实体词以及作为终点实体词的关联实体词的实体词对；遍历知识图谱，获取实体关系词，生成包含起点实体词、实体关系词以及终点实体词的知识路径；根据知识路径对回答文本进行质量预测处理，得到回答文本的回答质量结果。采用本申请，可以提高回答质量结果的准确性以及回答文本的准确性。本申请实施例可应用于机器人以及智能客服等领域。
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公开(公告)号：CN115292457B
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202210761524.7
申请日：2022-06-30
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司
IPC: G06F16/332 , G06F16/36 , G06F40/247 , G06F40/30 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本申请的实施例提供了一种知识问答方法、装置、计算机可读介质及电子设备，该方法包括：获取为知识图谱中的各种关系分别制定的问题模板；根据问题模板内占位符所指示的填充内容类型和内容填充位置分别向问题模板填充内容，得到问题；以各问题和每一问题对应的关系作为训练数据，根据训练数据训练得到实体关系识别模型，并基于实体关系识别模型识别出与待回答问题对应的目标关系；从知识图谱中确定出与待回答问题中实体匹配的目标实体；基于目标实体和目标关系生成待回答问题对应的问题答案。本申请实施例解决了模型的冷启动的问题，能够提高知识问答的性能和泛化性。本申请实施例可应用于云技术、人工智能、智慧交通、辅助驾驶等各种场景。
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公开(公告)号：CN112151187B
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202011104470.4
申请日：2020-10-15
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司
IPC: G16H50/70 , G06F16/245
Abstract: 本申请涉及一种信息查询方法、装置、计算机设备和存储介质。方法包括：获取待查询的状态记录信息；对待查询的状态记录信息进行编码，得到第一特征向量；从综合特征向量集合中，获取与第一特征向量匹配的目标综合特征向量；其中，综合特征向量集合包括至少两个候选用户对应的候选综合特征向量，通过获取候选用户在用户状态变化过程中的各个历史状态记录信息，综合各个历史状态记录信息对应的第二特征向量得到候选用户对应的候选综合特征向量；将目标综合特征向量对应的历史状态记录信息组，确定为目标状态记录信息组。其中，可以采用基于人工智能的编码模型对状态记录信息进行编码。采用本方法能够有效的提高信息查询的准确性。
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公开(公告)号：CN117520495A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311453165.X
申请日：2023-11-02
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司
IPC: G06F16/332 , G06F16/33 , G06N5/04
Abstract: 本申请涉及一种基于路径遍历的问题回复方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法可以应用于人工智能领域，如应用于进行智能问答的场景中；所述方法包括：对问题文本和提示信息进行回复，得到回复文本；对回复文本进行权重运算，得到回复文本之间的权重，基于回复文本之间的权重和回复文本生成回复节点图；在回复节点图中，依据回复文本之间的权重的大小关系进行节点遍历，得到回复文本提示路径；回复文本提示路径包括按照路径顺序排列的至少两个回复文本；响应于回复请求，对回复请求中的待回复问题文本和回复文本提示路径进行回复处理，得到待回复问题文本对应的回复文本。采用本方法能够提升问答任务的准确率。
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