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公开(公告)号：CN111553378A
公开(公告)日：2020-08-18
申请号：CN202010182989.8
申请日：2020-03-16
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
Abstract: 本公开关于一种用于图像分类的图像分类模型训练方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，涉及人工智能技术领域。其中，在进行图像分类模型训练时，通过构造的包含有图像语义特征损失函数的联合损失函数对图像分类模型的模型参数进行调整、优化，以提高图像分类模型的图像分类精度。
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公开(公告)号：CN110909182A
公开(公告)日：2020-03-24
申请号：CN201911204886.0
申请日：2019-11-29
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
IPC: G06F16/435 , G06F16/48
Abstract: 本公开关于一种多媒体资源搜索方法、装置、计算机设备及存储介质，属于计算机技术领域。本公开通过接收搜索请求，将该搜索请求所携带的关键词的文本特征分别与多个多媒体资源的多媒体特征进行融合，得到特征表达能力更强的多个融合特征，将该多个融合特征输入点击率预估模型，通过该点击率预估模型对该多个融合特征进行卷积处理，输出该多个多媒体资源的预估点击率，基于该多个多媒体资源的预估点击率，生成搜索结果，该搜索结果中多媒体资源的预估点击率符合目标条件，提升了服务器在进行多媒体资源搜索时的准确性，改善了用户的搜索体验。
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公开(公告)号：CN110704648A
公开(公告)日：2020-01-17
申请号：CN201910922087.0
申请日：2019-09-27
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
IPC: G06F16/483 , G06F16/435 , G06Q30/02
Abstract: 本公开公开了一种用户行为属性的确定方法、装置、服务器及存储介质，属于互联网技术领域。所述方法包括：根据预设数量个目标多媒体文件的内容特征及其内容所属的内容类别中至少一项，确定目标用户上传多媒体文件的稳定性数值；根据上传多媒体文件的稳定性数值，确定目标用户上传多媒体文件的稳定性。本公开通过提取每个目标多媒体文件的内容特征，并确定每个目标多媒体文件的内容所属的内容类别，进而根据预设数量个目标多媒体文件的内容特征及其内容所属的内容类别中至少一项，确定目标用户上传多媒体文件的稳定性数值，进而确定目标用户上传多媒体文件的稳定性，从而基于所确定的上传多媒体文件的稳定性，有针对性地进行用户推荐及广告推广。
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公开(公告)号：CN110543862A
公开(公告)日：2019-12-06
申请号：CN201910839264.9
申请日：2019-09-05
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
Abstract: 本公开是关于一种数据获取方法、装置及存储介质，属于计算机技术领域。该方法包括：根据网络模型的识别对象，获取多个第一用户标识；对多个第一用户标识对应的原始数据进行聚类，得到每个原始数据的聚类标识；对于每个第一用户标识，根据第一用户标识对应的每个原始数据的聚类标识，确定第一用户标识的权重；从多个第一用户标识中选取至少一个第二用户标识，获取至少一个第二用户标识对应的原始数据，作为待标注的目标数据。第二用户标识对应的原始数据中不属于识别对象的目标数据较少，提高了待标注的目标数据的纯度，提高了技术人员筛选目标数据的速度，进而提高了标注效率。
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公开(公告)号：CN110457155A
公开(公告)日：2019-11-15
申请号：CN201910703759.9
申请日：2019-07-31
Applicant: 清华大学 , 北京达佳互联信息技术有限公司
Abstract: 本公开关于一种样本类别标签的修正方法、装置及电子设备，用于通过可视化方法基于用户标注的数据对类标进行修正。该方法包括：获取分类数据的类标数据，并进行特征提取得到特征数据；对所述特征数据多次采样，按照采样顺序将对应得到的多层特征数据中每相邻两层特征数据按照上下级关系进行级联，构建层次结构图；将所述层次结构图的任一层至少部分区域的特征数据，及所述至少部分区域的特征数据下级级联的特征数据联合，对联合后的特征数据进行降维，对应得到一个二维平面数据；接收基于所述二维平面数据进行标注的数据，得到可信数据集；基于所述可信数据集和所述类标数据，利用双重优化类标数据的修正方法，修正获取的类标数据。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110222649A
公开(公告)日：2019-09-10
申请号：CN201910497450.9
申请日：2019-06-10
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
IPC: G06K9/00
Abstract: 本公开关于一种视频分类方法、装置、电子设备和存储介质。所述方法包括：对待分类视频内的多帧第一视频图像进行预测，得到每帧第一视频图像的预测标签和预测标签的出现概率，从而确定第一标签集合中的每种第一标签的出现次数和出现概率对应的预测准确率；根据每种第一标签的出现次数、出现概率和出现概率对应的预测准确率，确定待分类视频的特征向量；根据待分类视频的特征向量，确定待分类视频的分类标签。不仅使用了预测标签的出现次数、预测标签的出现概率，还结合了出现概率的准确率来进行视频分类，分类的粒度更细，分类的结果更加准确。
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公开(公告)号：CN110147851A
公开(公告)日：2019-08-20
申请号：CN201910457186.6
申请日：2019-05-29
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
IPC: G06K9/62
Abstract: 本公开关于一种图像筛选方法、装置、计算机设备及存储介质，属于机器学习技术领域。本公开能够从用户点击行为层面对多个第一图像进行初步筛选，由于用户点击行为通常与人眼视觉的特征具有相关性，因此筛选得到的第二图像可以表示人眼视觉层面的筛选结果，进一步地，从计算机视觉层面对多个第二图像进行进一步筛选，不增加人力成本的基础上大大提升了机器在进行图像筛选的智能性，增加了筛选出的第三图像的种类，丰富了第三图像的多样性。
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公开(公告)号：CN109190646B
公开(公告)日：2019-08-20
申请号：CN201810664593.X
申请日：2018-06-25
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
Abstract: 本发明实施例提供了一种基于神经网络的数据预测方法、装置及神经网络系统，其中所述神经网络系统包括主干网络、至少两个分支网络以及投票单元，其中，所述至少两个分支网络的深度相同，且各个分支网络具有独立的模型参数；所述主干网络用于对目标图像进行特征提取，获得特征集合，并将所述特征集合输出至所述至少两个分支网络；所述分支网络用于根据输入的特征进行任务处理，输出对应的预测结果；所述投票单元用于融合所述至少两个分支网络输出的预测结果，确定最终输出结果。本发明实施例可以实现对神经网络模型的优化，提高了神经网络的预测精确度。
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公开(公告)号：CN110135505A
公开(公告)日：2019-08-16
申请号：CN201910418617.8
申请日：2019-05-20
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
IPC: G06K9/62
Abstract: 本公开关于一种图像分类方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质。通过将待分类图像属于各个类别的概率值与概率阈值进行比较，当该概率值小于概率阈值时，将待分类图像的图像特征与多个类别特征进行匹配，确定与该图像特征匹配成功的类别特征，由于类别特征可以用于表示一个类别的图像应具有的特征，因此，可以将所确定的类别特征对应的类别作为该图像所属的类别，在保证分类结果准确率的同时，提高了图像分类任务中的召回率，使得图像分类任务中被正确分类的图像数量大幅增多。
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公开(公告)号：CN110070143A
公开(公告)日：2019-07-30
申请号：CN201910356202.2
申请日：2019-04-29
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
IPC: G06K9/62
Abstract: 本公开是关于一种获取训练数据的方法、装置、设备及存储介质，方法包括：获取目标训练数据子集，目标训练数据子集为初始训练数据集的多个训练数据子集中的任意一个；在初始训练数据集的训练数据子集中，获取除目标训练数据子集之外的第一参考数量个训练数据子集；在第一参考数量个训练数据子集中，获取每一个训练数据子集中第二参考数量个训练数据，得到第一参考数量组的训练数据；将第一参考数量组的训练数据添加到目标训练数据子集中，基于更新后的目标训练数据子集及初始训练数据集中剩余的训练数据子集获取用于对机器学习模型进行训练的目标训练数据。本申请可提高模型的识别准确率，减少获取训练数据的时间成本。
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