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公开(公告)号：CN119272758A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411345617.7
申请日：2024-09-25
Applicant: 中移动信息技术有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06F40/226 , G06F40/216 , G06F40/284 , G06N20/00
Abstract: 本申请公开了一种模型训练方法、文本纠错方法、装置、设备、介质及产品，应用于人工智能技术领域。该方法先将训练文本进行分词，并映射到高维嵌入表示，以转换得到目标词向量表示，即BERT embeddings的过程。然后将目标词向量表示输入初始文本纠错模型中进行强化学习，本方案结合了BERT embeddings与强化学习单元的聚合操作，仅需要较少的文本完成训练，且能够捕捉语义关系，实现语法、标点符号以及用词的纠错，同时提升文本表征和分类能力。能够适应公文文本纠错场景，具有较好的纠错效果。
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公开(公告)号：CN119360273A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411412334.X
申请日：2024-10-10
Applicant: 中移动信息技术有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06V20/40 , G06V40/20 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0455
Abstract: 本申请公开了一种视频识别方法、装置、电子设备、介质及程序产品，涉及通信技术领域，获取待识别视频中的多个视频帧，确定各视频帧各自的像素矩阵；对各所述像素矩阵进行位置编码，得到各所述像素矩阵共同对应的位置增强矩阵；通过预设的交叉注意力模块，从所述位置增强矩阵中确定跨帧运动特征；通过预设的分类器，对所述跨帧运动特征进行视频动作分类，得到所述待识别视频的动作分类结果。本申请解决了视频动作识别的计算成本高的技术问题。
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公开(公告)号：CN119293340A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411604968.5
申请日：2024-11-11
Applicant: 中移动信息技术有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06F16/9535 , G06N3/045 , G06F18/25 , G06F18/243 , G06F40/289 , G06F18/2415 , G06N3/08 , G06N3/084
Abstract: 本申请公开了一种内容推荐方法、装置、设备、存储介质及产品，涉及大模型技术领域，包括获取目标用户的多个特征信息；对多个特征信息进行自然语言拼接，获得用户画像描述文本；将用户画像描述文本输入特征融合模型，得到目标用户的融合特征；特征融合模型为BERT模型；将融合特征输入内容推荐模型，获得内容推荐预测结果。本申请通过多维特征筛选与自然语言拼接，并结合BERT模型进行语义编码，能够充分捕捉自然语言文本的上下文语义信息，使得训练得到的特征融合模型能够更好地理解用户需求和偏好，从而使得输出的融合特征为用户提供个性化和语境化的处理，使使用融合特征进行的内容推荐更加贴合用户的偏好，实现了更精准和符合用户特定需求的推荐。
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公开(公告)号：CN119474879A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411686320.7
申请日：2024-11-21
Applicant: 中移信息技术有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06F18/214 , G06N5/04 , G06F18/22 , G06N3/045 , G06N20/00
Abstract: 本申请公开了一种模型训练方法、装置、设备、存储介质及产品，涉及人工智能技术领域，所述模型训练方法包括：接收用于模型训练的任务需求数据；将所述任务需求数据对应的训练请求指令发送至预设大模型，基于所述预设大模型，对所述任务需求数据进行推理，生成训练代码以及推荐的目标算法；从所述任务需求数据中提取训练集数据，通过所述训练代码以及所述训练集数据，对所述目标算法进行迭代训练，得到训练完成的小模型。本申请实现了自动化执行小模型训练流程。
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