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公开(公告)号：CN111858973B
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202010750466.9
申请日：2020-07-30
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
IPC: G06F16/435 , G06F16/48 , G06N3/08
Abstract: 本公开关于一种多媒体事件信息的检测方法、装置、服务器及存储介质，该方法包括：获取多媒体事件信息的多个信息特征维度的信息特征向量；所述多个信息特征维度为预先定义的用于决策所述多媒体事件信息是否属于异常事件信息的维度；对所述多个信息特征维度的信息特征向量进行融合处理，得到所述多媒体事件信息的融合特征向量；对所述融合特征向量进行特征分析，得到所述多媒体事件信息的异常概率；根据所述异常概率，确定对所述多媒体事件信息的检测结果。采用本方法，通过多媒体事件信息的多个信息特征维度的信息的联合决策，来确定多媒体事件信息是否属于异常事件信息，有利于提高多媒体事件信息的检测准确率。
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公开(公告)号：CN112711643B
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN201911026063.3
申请日：2019-10-25
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
Abstract: 本公开关于一种训练样本集获取方法及装置、电子设备、存储介质。该方法包括：获取实验样本组和对照样本组；实验样本组和对照样本组中各样本包括取值为第一设定值或者第二设定值的保持值；基于各样本的保持值的取值和预先计算的得分值构建正向样本组和负向样本组；将正向样本组和负向样本组中各样本设置分类标签后，形成训练样本集。本实施例中基于得分值和保持值形成样本差异较小的训练样本集，有利于提升所训练的分类模型的分类结果的置信度；另外，本实施例无需人工对样本数据进行分析，可以应用到线上场景中，有利于定位到样本对应的人群。
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公开(公告)号：CN114117206B
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202111320914.2
申请日：2021-11-09
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
IPC: G06F16/9535 , G06N3/08
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公开(公告)号：CN114528472A
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202111632814.3
申请日：2021-12-29
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
IPC: G06F16/9535 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本公开关于资源推荐模型训练方法、资源信息推荐方法和装置，该方法包括：将多个加权后的样本对象资源信息输入到第一待训练模型中进行推荐识别处理，确定第一推荐指标信息。基于第一推荐指标信息，对预设权重信息进行更新，得到多个样本对象资源信息各自对应的更新权重信息，并基于更新权重信息，从多个样本对象资源信息中确定目标对象资源信息。基于目标对象资源信息，对第二待训练模型进行训练，得到资源推荐模型。该方法可以筛选得到对推荐指标信息更重要的目标对象资源信息，从而减少特征处理的计算量，增强训练过程中模型对目标对象资源信息的学习，提高了资源推荐的准确性。
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公开(公告)号：CN113744729A
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN202111095442.5
申请日：2021-09-17
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
Abstract: 本公开提供一种语音识别模型生成方法、装置、设备以及存储介质，涉及网络信息处理技术领域，以得到更优的语音识别模型。该方法包括：获取语音样本数据；构建第一语音识别超网络，第一语音识别超网络包括多层网络结构，每层网络结构对应搜索特征取值的多个不同组合，搜索特征包括分支个数、网络层维度和通道选择维度；搜索特征包括分支个数、网络层维度和通道选择维度；基于语音样本和语音样本标签，对第一语音识别超网络执行训练操作，得到第二语音识别超网络；语音样本标签作为语音样本对应的期望识别值；对第二语音识别超网络进行网络搜索，以得到目标语音识别子网络；对目标语音识别子网络进行重训练，得到语音识别模型。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113422950A
公开(公告)日：2021-09-21
申请号：CN202110604844.7
申请日：2021-05-31
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
IPC: H04N19/103 , H04N19/115 , H04N19/124 , G06T9/00 , G06T9/20 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本公开关于图像数据处理模型的训练方法和训练装置。所述训练方法包括：将样本图像数据输入到图像数据处理模型，图像数据处理模型包括图像压缩编码器、图像解码器和图像处理模块，图像压缩编码器对样本图像数据压缩编码，图像解码器对压缩编码的图像数据解码，图像处理模块对解码的图像数据进行图像处理以获取图像处理预测结果；基于图像处理预测结果和与预设目标结果，确定第一损失函数，基于压缩编码的图像数据和图像压缩编码器的压缩参数确定约束条件，并根据第一损失函数和约束条件确定第二损失函数，其中，压缩参数为图像压缩编码器对样本图像数据压缩编码所使用的参数；基于第二损失函数对图像压缩编码器以及图像数据处理模块进行联合训练。
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公开(公告)号：CN112734005A
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202011623061.5
申请日：2020-12-31
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
Abstract: 本公开关于一种预测模型的确定方法、装置、电子设备及存储介质，以自动确定预测模型中嵌入层的输出维度，从而从整体上有效提升预测模型的性能。该方法包括：获取第一用户行为信息；根据第一用户行为信息训练初始网络模型，得到至少一个子网络；初始网络模型包括至少一个嵌入层；初始网络模型中嵌入层的初始输出维度为候选输出维度中的最大输出维度；子网络用于预测用户处理资源的概率；输出维度组合包括对应子网络中每个嵌入层的输出维度；确定至少一个子网络中的目标子网络；目标子网络的预测精度大于或等于阈值；根据目标子网络的嵌入层的输出维度组合，确定预测模型；预测模型用于预测用户处理资源的概率。
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公开(公告)号：CN114528973B
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202111652826.2
申请日：2021-12-30
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
Abstract: 本公开关于业务处理模型的生成方法、业务处理方法和装置，该方法包括：获取目标业务对应的业务数据和每一次模型构建时的当前模型构建参数，重复根据当前模型构建参数，构建目标业务对应的当前业务处理模型至基于业务处理结果和当前模型构建参数，更新当前模型构建参数的迭代操作，直至满足预设收敛条件。从已构建的当前业务处理模型中，确定目标业务对应的目标业务处理模型。该方法可以构建训练和测试一体化的模型性能验证流程，避免多流程训练导致的性能验证偏差，从而可以提高业务处理模型的生成的稳定性和模型训练的效率，同时在模型生成的过程中，可以实现多种类型的模型构建参数的确定，提高了参数确定的复用性。
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公开(公告)号：CN112766498B
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202110130820.2
申请日：2021-01-29
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
Abstract: 本公开示出了一种模型训练方法及装置，其中，模型训练方法包括：获取初始模型和训练样本集，训练样本集包括基于多媒体数据生成的多个训练样本；并行执行模型训练任务和模型融合任务；判断第一训练节点的本地模型是否满足训练终止条件，若满足，则停止训练，否则重复并行执行模型训练任务和模型融合任务的步骤，直到满足训练终止条件。由于模型训练任务和模型融合任务并行执行，各个训练节点不断地对本地模型进行训练更新，同时与其它训练节点的本地模型进行融合，使得每个训练节点都可以全速地进行模型训练，各个训练节点之间在进行模型融合时不存在等待关系，从而可以提高模型训练速度；另外，本方案无需设置参数节点，从而可以节省计算资源。
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公开(公告)号：CN113656637B
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202110845699.1
申请日：2021-07-26
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
IPC: G06F16/735 , G06F16/783 , G06N20/00
Abstract: 本申请提供了一种视频推荐方法、装置、电子设备及存储介质，包括：获取目标对象的行为特征信息以及目标视频的视频特征信息；将行为特征信息输入用户成熟度预测模型，得到目标对象的成熟度；根据行为特征信息和视频特征信息确定第一预测分值；根据视频特征信息，确定第二预测分值；根据第一预测分值和第二预测分值确定目标视频的分值。本申请中，利用用户成熟度预测模型得到的目标对象的成熟度对行为特征信息的完整性进行评价，从而可以综合成熟度、考虑了行为特征信息的第一预测分值、未考虑对象行为特征信息的第二预测分值，得到可以全面评价包含新用户和老用户的完整群体的视频推荐方法，使得针对完整群体用户均可以得到较优的视频推荐效果。
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