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公开(公告)号：CN116795982A
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202310715117.7
申请日：2023-06-15
Applicant: 京东城市(北京)数字科技有限公司
IPC: G06F16/35 , G06F18/214 , G06F18/2415 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F40/30
Abstract: 本公开涉及模型训练方法、文本分类方法及相关装置、电子设备、计算机可存储介质，涉及机器学习领域。模型训练方法包括：获取当前训练文本，其中，所述当前训练文本的文本长度小于长度阈值；确定与所述当前训练文本关联的参考训练文本，其中，所述参考训练文本包括所述当前训练文本中的当前实体、与所述当前实体关联的参考实体、以及所述当前实体与所述参考实体之间的关联关系信息；确定与所述当前训练文本对应的目标训练文本，其中，所述目标训练文本包括所述当前训练文本和所述参考训练文本；利用所述目标训练文本，训练文本分类模型。根据本公开，可以提高文本分类的准确性。
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公开(公告)号：CN118468014A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202310520236.7
申请日：2023-05-09
Applicant: 京东城市(北京)数字科技有限公司
IPC: G06F18/214 , G06F18/24 , G06F21/62 , G06N3/08
Abstract: 本公开的实施例公开了模型训练方法和应用于用户敏感信息的分类信息生成方法。该方法的一具体实施方式包括：对用户敏感信息包括的属性信息进行信息预处理，得到预处理后属性信息；根据属性内容信息对应的数据类型，对属性内容信息集合中的属性内容信息进行属性内容预处理，得到预处理后属性内容信息集合；根据预处理后属性信息和预处理后属性内容信息集合，构建训练样本；通过训练样本对初始信息分类模型进行训练，得到信息分类模型。该实施方式与人工智能有关，训练得到了能够结合多种数据类型的用户数据，进行分类信息生成的信息分类模型。侧面提高了生成的分类信息的准确性。
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公开(公告)号：CN115936379A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211604391.9
申请日：2022-12-13
Applicant: 京东城市(北京)数字科技有限公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开了一种共享车辆的调度方法、装置、设备及存储介质，涉及智能城市技术领域，该方法包括：获取各网格区域分别在各借车时间段的车辆借出数据，并基于各车辆借出数据，确定初始借车需求量集合；其中，初始借车需求量集合中包含各网格区域分别在各借车时间段的借车需求量；在初始借车需求量集合中的借车需求量存在失真的情况下，对初始借车需求量集合中的失真借车需求量进行优化，得到目标借车需求量集合；基于目标借车需求量集合，执行共享车辆的调度操作。本发明实施例解决了基于现有方法得到的借车需求量的准确度低的问题，提高了共享车辆的整体利用率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115423511A
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202211048871.1
申请日：2022-08-30
Applicant: 京东城市(北京)数字科技有限公司
Abstract: 本公开提出一种共享物品的投放方法及装置，涉及智能城市技术领域。其中，方法包括：通过获取共享物品在投放范围内的多种历史投放策略，以及各历史投放策略下共享物品的共享记录，实现对任意的一种历史投放策略，根据共享记录中共享失败的次数，确定对应历史投放策略的投放效果评价值，从而根据各历史投放策略及其投放效果评价值，训练价值网络，进而在采用经过训练的价值网络，对共享物品在投放范围内的各候选投放策略预测投放效果评价值，以根据评价值确定目标投放策略之后，根据目标投放策略，对共享物品进行投放。由此，可使得共享物品投放更加合理，提高共享物品的利用率和用户体验，解决不同区域不同时间段内共享物品供求不均衡的问题。
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公开(公告)号：CN119695986A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202311246164.8
申请日：2023-09-25
Applicant: 京东城市(北京)数字科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种模型训练方法和装置，涉及计算机技术领域。该方法的一具体实施方式包括获取历史数据集，包括多个处理单元在目标时间的多个用电数据；为每个处理单元生成对应的策略网络，以使用每个策略网络基于相应的用电数据，计算对应的实时储电数据，并对应更新每个处理单元的用电数据，得到样本数据集；调用预设的价值网络，以近似计算样本数据集对应的长期收益；调用预设的优势函数，以根据长期收益确定每个策略网络对应的上升梯度，从而对每个策略网络进行更新训练。从而，本发明的实施方式能够解决现有用电高峰电力调度效率低的技术问题。
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公开(公告)号：CN118468327B
公开(公告)日：2025-02-21
申请号：CN202310520275.7
申请日：2023-05-09
Applicant: 京东城市(北京)数字科技有限公司
IPC: G06F21/62 , G06N3/0464 , G06N3/049 , G06F18/24
Abstract: 本公开的实施例公开了敏感信息特征提取方法、装置、电子设备和介质。该方法的一具体实施方式包括：对每个用户敏感信息进行信息预处理，以生成预处理用户信息，得到预处理用户信息集，以及对每个场景描述信息进行信息预处理，以生成预处理场景信息，得到预处理场景信息集；提取每个预处理用户信息的特征信息，以生成用户特征信息，得到用户特征信息集；提取每个预处理场景信息的特征信息，得到场景特征信息集；根据用户特征信息集和场景特征信息集，生成信息特征集。该实施方式与人工智能有关，可以更精准地实现针对用户敏感信息和场景描述信息的特征提取。
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公开(公告)号：CN118468957A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202310520269.1
申请日：2023-05-09
Applicant: 京东城市(北京)数字科技有限公司
IPC: G06N3/08 , G06F21/62 , G06F18/214 , G06N3/04
Abstract: 本公开的实施例公开了多模态敏感信息识别模型的训练方法、装置和电子设备。该训练方法的一具体实施方式包括：响应于接收到样本数据，确定样本数据的属性类型；基于属性类型对样本数据进行预处理，得到候选样本数据；将候选样本数据输入初始信息识别模型，输出得到样本数据的预测结果，其中，初始信息识别模型中，设置有用于处理不同属性类型数据的分析子模型；响应于根据预测结果确定模型训练完成，将训练完成的初始信息识别模型确定为多模态敏感信息识别模型。该实施方式与模型优化技术有关，通过设计一个统一的多模态敏感信息识别框架，可以在该框架下学习多模态敏感数据的特征，以及对不同模态敏感数据进行分析。
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公开(公告)号：CN118468327A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202310520275.7
申请日：2023-05-09
Applicant: 京东城市(北京)数字科技有限公司
IPC: G06F21/62 , G06N3/0464 , G06N3/049 , G06F18/24
Abstract: 本公开的实施例公开了敏感信息特征提取方法、装置、电子设备和介质。该方法的一具体实施方式包括：对每个用户敏感信息进行信息预处理，以生成预处理用户信息，得到预处理用户信息集，以及对每个场景描述信息进行信息预处理，以生成预处理场景信息，得到预处理场景信息集；提取每个预处理用户信息的特征信息，以生成用户特征信息，得到用户特征信息集；提取每个预处理场景信息的特征信息，得到场景特征信息集；根据用户特征信息集和场景特征信息集，生成信息特征集。该实施方式与人工智能有关，可以更精准地实现针对用户敏感信息和场景描述信息的特征提取。
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