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公开(公告)号：CN116860958A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202210316732.6
申请日：2022-03-28
Applicant: 北京京东方技术开发有限公司 , 京东方科技集团股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种文本生成方法、装置及可读存储介质，其中，所述文本生成方法包括：获得用户输入的文本检索信息；确定采用所述文本检索信息检索得到的已知文本集合，所述已知文本集合包括至少一个已知文本；通过自动提取模型从各个所述已知文本中提取关键内容；生成至少包括所述关键内容的目标文本。用于提高文本检索效率。
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公开(公告)号：CN116434751A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310484755.2
申请日：2023-04-28
Applicant: 北京京东方技术开发有限公司 , 京东方科技集团股份有限公司
Abstract: 本申请提出一种语音的交互方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：基于语音信息，确定文本；将文本输入到语言模型中，确定文本的意图和文本的槽位；根据文本的意图和文本的槽位，确定文本指令。从而有效地解决了当用户表达不清、语音识别不准时，会产生槽位缺失的问题，也可以对齐不同的实体名称，减少歧义，提升了用户的使用体验，能够实现与用户之间准确地信息交互，系统可以根据用户的语音准确识别得到对应的文本指令，并根据文本指令执行对应的操作，从而能够达到高效准确的语音交互，减少了系统无法理解用户语义的情况。
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公开(公告)号：CN115374766A
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202211058771.7
申请日：2022-08-31
Applicant: 北京京东方技术开发有限公司 , 京东方科技集团股份有限公司
IPC: G06F40/211 , G06N3/04 , G06N3/08 , G10L15/26
Abstract: 本申请提供一种文本标点恢复方法及相关设备。该方法包括：获取待处理文本的特征信息；将特征信息输入标点预测模型，得到输出结果；特征信息包括多个第一片段，输出结果包括第一片段的各个第一预测语句在第一片段中的位置、第一片段的各个第一预测语句的标点类别的概率和第一片段的各个第一预测语句的标点类别的置信度；基于输出结果进行第一预测语句的冗余剔除，得到恢复标点的文本。这样能够通过一次待处理文本的特征信息的输入得到恢复标点的文本，不需要循环输入每一个文字来判断该文字后是否有标点，提高了文本标点恢复效率。
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公开(公告)号：CN114996422A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210603364.3
申请日：2022-05-30
Applicant: 北京京东方技术开发有限公司 , 京东方科技集团股份有限公司
IPC: G06F16/332 , G06F16/35 , G06F40/295 , G06F40/30 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本公开提供一种指令识别方法，包括：获取目标指令对应的目标文本的各个词元；将所述各个词元输入第一模型，得到各个所述词元的嵌入向量；其中，所述第一模型包括自注意力模型；将各个所述词元的嵌入向量输入第二模型，以对所述目标文本进行意图识别和命名实体识别，确定所述目标文本所对应的意图、以及各个所述词元所对应的信息槽；根据所述目标文本所对应的意图、以及各个所述词元所对应的信息槽，识别所述目标指令。本公开还提供一种自然语言模型的训练方法、指令识别装置和计算机可读存储介质。
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公开(公告)号：CN110110808B
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN201910406757.3
申请日：2019-05-16
Applicant: 京东方科技集团股份有限公司 , 北京京东方技术开发有限公司
IPC: G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06V10/26 , G06K9/62 , G06N3/04
Abstract: 本公开提供了一种对图像进行目标标注的方法、装置及计算机记录介质，该方法包括：获取训练好的对图像进行与目标相关的分类的第一神经网络，第一神经网络包括多层卷积神经网络和全连接层，每层卷积神经网络依序包括卷积层、激活函数层和下采样层；由处理器利用所获取的第一神经网络的多层卷积神经网络对图像进行处理；由处理器对第一神经网络的至少一层的激活函数层的输出进行大值空间位置采样；由处理器基于大值空间位置采样的结果将相应层的下采样层的输出映射到图像的坐标空间得到映射矩阵；由处理器基于映射矩阵获得目标位置蒙版；由处理器基于目标位置蒙版标注目标。该方法的训练样本更容易获得，训练更容易。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117975471A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410217387.X
申请日：2024-02-27
Applicant: 北京京东方技术开发有限公司 , 京东方科技集团股份有限公司
Abstract: 本申请涉及音视频数据处理分析技术领域，具体提供一种文字识别结果获取方法、控制装置及可读存储介质，旨在解决在确保文字识别结果的准确性前提下，如何提升识别模型的泛化能力的问题。为此目的，本申请根据模型输入数据的输入类型，获取训练好的多模态识别模型中的模态丢弃概率，根据模态丢弃概率和模型输入数据，应用训练好的多模态识别模型对模型输入数据进行识别，获得文字识别结果。本申请的多模态识别模型通过设置模态丢弃概率，能够实现单模态的数据作为模型输入数据，也能够实现多模态的数据作为模型输入数据，且训练好的多模态识别模型是通过预训练获得，能够在确保文字识别结果的准确性的前提下，提升多模态识别模型的泛化能力。
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公开(公告)号：CN117157642A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202280000400.5
申请日：2022-03-08
Applicant: 京东方科技集团股份有限公司 , 北京京东方技术开发有限公司
IPC: G06F40/20
Abstract: 本公开涉及自然语言处理模型的训练方法，包括：获取自然语言的样本文本；确定所述样本文本中的三元组，所述三元组包括所述样本文本中的两个实体和所述两个实体之间的关系；基于所述三元组对所述样本文本进行处理以得到知识融合向量；将所述知识融合向量输入自然语言处理模型进行训练得到目标模型。根据本公开，可以基于样本文本中的三元组对样本文本进行处理得到知识融合向量，相对于样本文本，知识融合向量包含了样本文本信息本身之外的其他知识信息，如文本中的实体信息、实体之间的关系信息，从而更加准确地让计算机获取到样本文本的真实含义，因此基于知识融合向量对自然语言处理模型进行训练得到的目标模型，对于自然语言处理的效果更好。
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公开(公告)号：CN116156177A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202310189307.X
申请日：2023-02-23
Applicant: 北京京东方技术开发有限公司 , 京东方科技集团股份有限公司
IPC: H04N19/146 , H04N19/46 , H04N19/42
Abstract: 本公开实施例提供了一种图像编码或解码或处理的方法、装置、设备及介质，属于图像处理技术领域，旨在提高压缩率和图像还原度，所述方法包括：对待压缩的目标图像进行编码处理，所述编码处理包括：对所述目标图像被分块后得到的部分图像块进行编码，以及构建定位编码区；将所述定位编码区和对所述部分图像块进行编码后的编码数据，保存为所述目标图像对应的图像文件；其中，所述定位编码区用于标识被编码的所述部分图像块与未被编码的图像块各自在所述目标图像中的位置，以为解码所述目标图像提供图像块的位置信息。
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公开(公告)号：CN115392448A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202110565583.2
申请日：2021-05-24
Applicant: 北京京东方技术开发有限公司 , 京东方科技集团股份有限公司
Abstract: 本公开实施例提出了一种用于卷积神经网络模型的压缩方法以及压缩装置，其包括以下步骤：构建卷积神经网络模型，所述卷积神经网络模型至少包括多层设置的一维卷积层；对所述卷积神经网络模型进行训练；针对完成训练的所述卷积神经网络模型中的所述一维卷积层中不同层的卷积核过滤器按照预定顺序进行剪枝操作。本公开实施例采用基于度量的剪枝操作来实现对于卷积神经网络模型的压缩，从而减少卷积神经网络模型的冗余，避免因为剪枝造成模型精度的降低，使得卷积神经网络模型在具有较高的识别精度的同时，实现模型轻量化，便于向硬件设备移植。
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公开(公告)号：CN110490262B
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN201910778807.0
申请日：2019-08-22
Applicant: 京东方科技集团股份有限公司 , 北京京东方技术开发有限公司
IPC: G06K9/62 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G16H30/20 , G06N3/04
Abstract: 本发明提供了一种图像处理模型生成方法、图像处理方法、装置及电子设备。所述方法包括：将特定病症的多个训练样本病灶图像输入初始图像处理模型；训练样本病灶图像包括病灶区域对应的初始中心点坐标、初始长度和初始宽度；调用分类层，对每个训练样本病灶图像进行分类处理，得到每个训练样本病灶图像对应的分类概率；调用标注层，对每个训练样本病灶图像进行处理，得到每个训练样本病灶图像中所包含病灶区域的预测中心点坐标、预测长度和预测宽度；获取初始图像处理模型的损失值；在损失值处于预设范围内的情况下，将初始图像处理模型作为训练后的目标图像处理模型。本发明能够体现出病灶在病变组织上的具体位置。
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