公开(公告)号：CN118797137A

公开(公告)日：2024-10-18

申请号：CN202311779892.5

申请日：2023-12-22

Applicant: 中国移动通信有限公司研究院 ,  中国移动通信集团有限公司

Inventor： 郭瑞璞 ,  刘彦凯 ,  段学浩 ,  郭正肖 ,  冯俊兰 ,  邓超 ,  周旦 ,  陈召国 ,  曾海涛

IPC: G06F16/9535 ,  G06F16/332 ,  G06F18/214

Abstract: 一种基于大语言模型的意图识别方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：接收用户请求；根据预配置的模型提示数据库，为所述用户请求进行模型提示的构造，得到拼接有模型提示的目标用户请求；将所述目标用户请求输入至目标大语言模型中，得到结构化用户意图。本申请基于大语言模型对自然语言的理解能力，可以更好的理解用户多种多样的请求表达方式，增强模型的泛化能力，灵活、准确的处理用户请求；同时，通过对用户请求拼接模型提示，使得大语言模型可以根据模型提示进行意图识别，而非只识别固定的意图字段，可以实现大语言模型根据需要动态调整意图识别字段，而无需重训模型，提高了意图识别的效率。

公开(公告)号：CN116450921A

公开(公告)日：2023-07-18

申请号：CN202210001415.5

申请日：2022-01-04

Applicant: 中国移动通信有限公司研究院 ,  清华大学 ,  中国移动通信集团有限公司

Inventor： 戈扬 ,  刘彦凯 ,  曾海涛 ,  赵耀红 ,  李倩 ,  孔维莲 ,  李巧宇 ,  郭瑞璞 ,  冯俊兰 ,  邓超

IPC: G06F16/9535 ,  G06N3/04 ,  G06N3/096

Abstract: 本发明提供一种兴趣信息的推荐方法、装置及设备。兴趣信息的推荐方法，包括：获取用户的当前操作数据的上下文信息；将所述上下文信息输入预设兴趣推荐模型进行处理，得到目标兴趣分布；根据所述目标兴趣分布，产生推荐的兴趣信息。本发明的方案根据预设兴趣推荐模型推断用户当前的兴趣分布，进而决定推荐符合用户兴趣的产品，可以平衡不同种类用户的需求。

公开(公告)号：CN116361508A

公开(公告)日：2023-06-30

申请号：CN202111623555.8

申请日：2021-12-28

Applicant: 中国移动通信有限公司研究院 ,  中国移动通信集团有限公司

Inventor： 郭瑞璞 ,  冯俊兰 ,  邓超 ,  曾海涛

IPC: G06F16/735 ,  G06F16/78

Abstract: 本发明提供一种视频推荐方法方法及相关设备，涉及视频推荐领域，其中，所述视频推荐方法包括：获取用户观看视频的历史数据；获取所述历史数据对应的视频的编号向量；根据所述历史数据对应的视频海报数据和/或视频播放数据，得到特征向量；将所述编号向量与特征向量进行融合，得到第一输入向量；将所述第一输入向量输入预训练语言模型进行训练，输出第一表示向量；将所述第一表示向量与视频数据库中的各个视频的表示向量进行相似度匹配，确定待推荐视频。本发明实施例中，在视频推荐中融合了视频海报数据和/或视频播放数据，提高了视频推荐准确率。

公开(公告)号：CN118821844A

公开(公告)日：2024-10-22

申请号：CN202410064410.6

申请日：2024-01-16

Applicant: 中国移动通信有限公司研究院 ,  中国移动通信集团有限公司

Inventor： 郭瑞璞 ,  李倩

IPC: G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/09

Abstract: 本申请公开了一种多属性序列的处理方法及装置、处理设备，所述方法包括：将m个属性的向量表示序列输入第一注意力网络，通过第一注意力网络输出m个属性的第一特征向量序列；第一注意力网络用于对m个属性的向量表示序列进行属性内部关联特征的提取；将m个属性的第一特征向量序列输入卷积网络，通过卷积网络输出第二特征向量序列，以及将目标视频的m个属性的向量表示输入卷积网络，通过卷积网络输出第一目标特征向量；卷积网络用于对m个属性的第一特征向量序列进行属性之间关联特征的提取以及用于对目标视频的m个属性的向量表示进行属性之间关联特征的提取；基于第二特征向量序列和第一目标特征向量预测用户操作目标视频的概率。

公开(公告)号：CN116910346A

公开(公告)日：2023-10-20

申请号：CN202310257061.5

申请日：2023-03-08

Applicant: 中国移动通信有限公司研究院 ,  中国移动通信集团有限公司

Inventor： 田靖玉 ,  李倩 ,  郭瑞璞 ,  冯俊兰 ,  邓超 ,  曾海涛

IPC: G06F16/9535 ,  G06F16/48 ,  G06V30/146 ,  G06V30/19

Abstract: 本发明提供一种用户行为信息的处理方法、装置及设备，所述方法包括：获取用户点击历史媒体资源的行为序列数据，所述行为序列数据中的每一数据项均包括至少两种模态行为数据；对所述至少两种模态行为数据分别进行特征向量转换处理，得到多种模态特征向量数据；对所述多种模态特征向量数据进行处理，得到所述历史媒体资源的特征向量；根据历史媒体资源的特征向量，预测用户对目标媒体资源的兴趣度；根据所述兴趣度，生成推荐媒体资源。本发明的方案可以预测用户对目标媒体资源的兴趣度，从而学习到用户更准确的兴趣匹配，提高了用户个性化推荐准确性。

公开(公告)号：CN118821894A

公开(公告)日：2024-10-22

申请号：CN202311517427.4

申请日：2023-11-14

Applicant: 中国移动通信有限公司研究院 ,  中国移动通信集团有限公司

Inventor： 郭瑞璞 ,  李倩 ,  田靖玉 ,  曾海涛 ,  周旦 ,  陈召国 ,  邓超

IPC: G06N3/084 ,  G06N3/0455 ,  G06F18/22 ,  G06F16/9535 ,  G06F18/25

Abstract: 本申请公开了一种用于媒资推荐的模型训练及应用方法、装置和存储介质。该训练方法包括：获取训练样本集，各训练样本包括用户行为序列中相邻两次点击行为对应的第一媒资数据、第二媒资数据，第一媒资数据包括第一文本数据和第一图像数据，第二媒资数据包括第二文本数据和第二图像数据；对训练样本集基于分批次训练的方式训练媒资推荐模型，直至得到训练好的媒资推荐模型；其中，媒资推荐模型包括：文本编码器、图像编码器和向量融合器；文本编码器用于对文本数据进行文本编码，产生文本向量；图像编码器用于对图像数据进行图像编码，产生图像向量；向量融合器用于对同一媒资数据的文本向量和图像向量进行融合，得到相应的媒资数据的表示向量。

公开(公告)号：CN116521973A

公开(公告)日：2023-08-01

申请号：CN202210066181.2

申请日：2022-01-20

Applicant: 中国移动通信有限公司研究院 ,  中国移动通信集团有限公司

Inventor： 郭瑞璞 ,  冯俊兰 ,  邓超 ,  曾海涛

IPC: G06F16/9535 ,  H03H17/02

Abstract: 本发明提供了一种多兴趣推荐方法及装置，属于人工智能领域。多兴趣推荐方法，包括：根据用户行为序列，利用卡尔曼胶囊网络提取用户的历史多兴趣表达；根据所述用户行为序列和目标物品，利用卡尔曼胶囊网络提取用户的可能兴趣表达；根据所述用户的历史多兴趣表达和所述用户的可能兴趣表达，利用第一注意力模型预估用户对所述目标物品的点击率。本发明的技术方案解决了在进行多兴趣推荐时，动态路由算法迭代复杂度高的问题。