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公开(公告)号：CN117390165B
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202311409539.8
申请日：2023-10-27
Applicant: 北京中科闻歌科技股份有限公司
IPC: G06F16/3329 , G06F16/334 , G06F16/338 , G06F16/34
Abstract: 本申请涉及图表问答技术领域，特别是涉及一种基于多模态大模型的图表问答方法、系统、介质和设备。该方法包括：提取待处理图表中的目标文本信息，得到图表文本特征向量；提取上述待处理图表中目标图像信息，得到图表图像特征向量；将综合文本特征向量和图表图像特征向量进行对齐；根据对齐后的综合文本特征向量和图表图像特征向量生成待处理图表对应的问题对应的目标回答。本申请对于待处理图表的信息提取分为两部分进行，提供的待处理图表的信息更具针对性，更精确，则最终得到的图标问答对应的回答的准确性也越高。
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公开(公告)号：CN114880496B
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202210471183.X
申请日：2022-04-28
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京中科闻歌科技股份有限公司
IPC: G06F16/432 , G06F16/435 , G06F16/483 , G06F40/279 , G06F40/30 , G06V40/16 , G06V20/40 , G06V20/62 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06N7/01 , G10L15/22
Abstract: 本公开涉及一种多媒体信息话题分析方法、装置、设备及计算机可读存储介质，本公开通过音频数据得到语音识别文本、通过视频数据的关键帧得到字幕文本；针对上述语音识别文本及字幕文本从实体、关键词、语义标签三方面提取话题信息，实现了基于文本数据的全方面、多粒度的文本话题提取；针对视频数据的关键帧，从人脸标签及图片标签两方面提取话题信息，实现了基于图像数据的视觉话题提取；本公开实施例充分考虑了视频数据的多模态特征，全面的分析视频话题，提高了话题分析的准确性；进一步的，通过准确的话题分析，可以使受众快速有效的获取视频的主要信息，提升了工作效率，并可以广泛应用于视频个性化推荐、视频内容检索等场景。
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公开(公告)号：CN112613324B
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202011596697.5
申请日：2020-12-29
Applicant: 北京中科闻歌科技股份有限公司 , 深圳中科闻歌科技有限公司 , 国科智安(北京)科技有限公司
Abstract: 本申请涉及一种语义情绪识别方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：获取待识别文本，然后对待识别文本的全局语义信息进行提取，得到第一语义向量，再利用预训练的词向量模型确定待识别文本的词向量矩阵，之后根据词向量矩阵确定第二语义向量，根据词向量矩阵计算待识别文本中每个词的词向量与预设情绪词语的词向量的相似度，并将计算得到的所有相似度确定为第三语义向量，最后根据第一语义向量、第二语义向量和第三语义向量确定待识别文本所属的情绪类别，如此，便可以根据待识别文本的全局语义信息以及待识别文本的词向量矩阵确定待识别文本的情绪类别，考虑了待识别文本的词语义、词组语义以及句子语义信息，提高了情绪识别的准确性。
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公开(公告)号：CN118485046B
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202410907835.9
申请日：2024-07-08
Applicant: 北京中科闻歌科技股份有限公司
IPC: G06F40/169 , G06F16/35 , G06F18/214 , G06F18/27 , G06F40/35 , G06F16/332
Abstract: 本公开提供了一种标注数据处理方法和装置，涉及人工智能技术领域，具体涉及自然语言处理、深度学习、大模型等技术领域。具体实现方案为：获取初始标注指令数据集，初始标注指令数据集包括标注回复文本数据；基于初始标注指令数据集中的标注回复文本数据，得到筛选标注指令数据集，筛选标注指令数据集中的标注回复文本数据不具有重复内容；基于筛选标注指令数据集，确定内容问题类型；基于内容问题类型以及多种不同类型的大模型，对筛选标注指令数据集进行处理，得到目标标注指令数据集。
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公开(公告)号：CN112329470B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202011241374.4
申请日：2020-11-09
Applicant: 北京中科闻歌科技股份有限公司 , 深圳中科闻歌科技有限公司 , 国科智安(北京)科技有限公司
IPC: G06F40/295 , G06F40/226 , G06N3/08
Abstract: 本申请提供了一种基于端到端模型训练的智能地址识别方法及装置，属于计算机技术领域。本申请通过获取训练数据集，所述训练数据集包括多个地址文本数据及每个所述地址文本数据对应的验证数据；针对每个地址文本数据，生成所述地址文本数据对应的字符嵌入向量序列；将所述字符嵌入向量序列输入至第一级子模型；将每一级子模型的输出数据与所述验证数据比较，得到多个误差；根据所述多个误差调整所述地址文本识别模型的参数，直至所述地址文本识别模型收敛时，训练结束。通过本申请，可以将多个级联的子模型产生的多个误差，作为依据以调整地址文本识别模型的参数，减少多个级联子模型的整体误差，避免了多个子模型之间的误差累积。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117275068B
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202311224982.8
申请日：2023-09-21
Applicant: 北京中科闻歌科技股份有限公司
IPC: G06V40/16 , G06V40/40 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种含不确定性引导的测试阶段训练人脸伪造检测方法及系统，属于深度学习以及计算机视觉技术领域，方法包括：获取待判别的图像作为初始输入图像；获取所述初始输入图像的高频信息图像；提取所述高频信息图像中不同尺度的RGB特征和频域注意力特征，将所述RGB特征和所述频域注意力特征进行融合；将所述融合后RGB特征和所述频域特征进行交叉注意力计算，得到融合特征；基于所述融合特征，并根据不同的输入图像和任务需求，自适应选择融合方式，得到判别特征，并基于所述判别特征进行分类任务。本发明充分利用频域和RGB域中有效的信息挖掘伪造痕迹，利用不确定性引导的测试阶段训练策略，对网络中的不确定性进行优化，提高了泛化性能。
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公开(公告)号：CN113553839B
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202010340711.9
申请日：2020-04-26
Applicant: 北京中科闻歌科技股份有限公司
IPC: G06F40/279 , G06F40/194
Abstract: 本申请涉及一种文本原创识别方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取待识别的第一文本数据，以及与所述第一文本数据相关联的第二文本数据；确定所述第一文本数据的来源信息；当所述来源信息不满足于预设条件时，对所述第一文本数据和所述第二文本数据进行比较，得到相似度特征指标；将所述相似度特征指标输入训练好的识别模型，由所述识别模型根据所述相似度特征指标进行计算得到所述文本数据的原创识别结果。该技术方案一方面通过基于来源信息对文本进行初步原创判断，另一方面采用相似度指标对文本进行原创识别，以此种方式提高了原创识别的准确性和有效性，本申请采用的方法能够更好的服务于新闻工作的需求。
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公开(公告)号：CN116823597B
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202310964424.9
申请日：2023-08-02
Applicant: 北京中科闻歌科技股份有限公司
IPC: G06T3/04 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本发明涉及图像处理领域，尤其涉及一种图像生成系统，包括：目标图像A和A对应的目标语义特征向量B，所述系统实现以下步骤：将A作为待加噪图像A0，初始化加噪次数t=0，通过噪声预测模型对A0和B进行噪声预测，得到噪声预测结果Ct，对A0和Ct进行加权相加，得到加噪图像Dt，以Dt作为A0，迭代得到目标加噪图像E，将E和B输入图像生成模型中进行图像生成，得到生成图像Es，以Es作为E，迭代得到目标生成图像，通过编码噪声的形式提取A中的随机信息、面部细节和语义信息等信息，并在A上多次叠加编码得到的噪声来得到E，进一步对E和B进行多次图像生成处理得到目标生成图像，提高了目标生成图像的准确性。
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公开(公告)号：CN113505221B
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202010214386.1
申请日：2020-03-24
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京中科闻歌科技股份有限公司 , 国科智安(北京)科技有限公司
IPC: G06F16/35 , G06F18/2411 , G06Q30/018
Abstract: 本发明公开了一种企业虚假宣传风险识别方法、设备和存储介质。该方法包括：在目标企业对应的多个企业舆情文本中，提取疑似风险文本；在每个疑似风险文本中提取对应种类的风险特征，形成每个疑似风险文本对应的风险特征向量；将多个疑似风险文本分别对应的风险特征向量顺次输入预先训练的风险识别模型，使风险识别模型对每个疑似风险文本进行识别，并将识别为存在虚假宣传风险的疑似风险文本确定为风险文本；根据确定出的所有风险文本的信息，确定目标企业对应的虚假宣传风险强度值；如果虚假宣传风险强度值大于预设的风险阈值，则确定目标企业存在虚假宣传风险。本发明可以避免人工匹配规则的局限性，提升了虚假宣传风险识别的准确性。
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公开(公告)号：CN117611938A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311371318.6
申请日：2023-10-20
Applicant: 北京中科闻歌科技股份有限公司
IPC: G06V10/774 , G06V10/74 , G06F18/214 , G06F18/22
Abstract: 本公开涉及一种多模态模型训练方法、装置、设备及存储介质。本公开通过连接图文对齐模型以及大型语言模型，将图文对齐模型得到的视觉表达信息输入大型语言模型中，提高了多模态信息的对齐效果，使得多模态模型对于图像视觉信息的理解能力得到提升。
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