-
公开(公告)号：CN112581938A
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN201910940498.2
申请日：2019-09-30
Applicant: 华为技术有限公司
Abstract: 本申请实施例提供一种基于人工智能的语音断点检测方法、装置和设备，上述基于人工智能的语音断点检测方法中，通过预先训练的语义完整性模型，对概率高于预定阈值的候选结果进行语义完整性检测，进而在确定上述概率高于预定阈值的候选结果语义完整之后，对上述概率高于预定阈值的候选结果进行自然语言理解，获得上述概率高于预定阈值的候选结果对应的意图。最后，根据上述概率高于预定阈值的候选结果和对应的意图，获得上述查询语句对应的响应。从而可以根据语义完整性来动态判断用户说话是否结束，可以更加准确地识别用户的真实意图，也可以在用户说话重复，拖音等场景下准确判断用户说话是否结束，进而可以提高用户体验。
-
公开(公告)号：CN113297833B
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202010110410.7
申请日：2020-02-21
Applicant: 华为技术有限公司
IPC: G06F40/194 , G06F40/126 , G06F40/284 , G06F40/30 , G06F18/22
Abstract: 本申请适用于人工智能技术领域，提供了一种文本纠错方法、装置、终端设备及计算机存储介质。在本申请的文本纠错方法中，编码器‑解码器模型中的解码器在进行解码之前，需要先使用纠错判定模型对各个输入词向量进行标签分类，得到各个输入词向量的纠错标签。上述纠错标签用于指示对应的词是否需要进行纠错。终端设备在得到输入文本中各个输入词向量对应的纠错标签之后，将各个输入词向量对应的纠错标签输入至上述解码器中，使解码器可以根据各个输入词向量对应的纠错标签进行针对性的解码，调控解码过程，从而减少解码器的误判情况，提高文本纠错的准确性，解决了当前的编码器‑解码器模型的解码过程不可控，容易产生误判情况的问题。
-
公开(公告)号：CN113297833A
公开(公告)日：2021-08-24
申请号：CN202010110410.7
申请日：2020-02-21
Applicant: 华为技术有限公司
IPC: G06F40/194 , G06F40/126 , G06F40/289 , G06F40/30 , G06K9/62
Abstract: 本申请适用于人工智能技术领域，提供了一种文本纠错方法、装置、终端设备及计算机存储介质。在本申请的文本纠错方法中，编码器‑解码器模型中的解码器在进行解码之前，需要先使用纠错判定模型对各个输入词向量进行标签分类，得到各个输入词向量的纠错标签。上述纠错标签用于指示对应的词是否需要进行纠错。终端设备在得到输入文本中各个输入词向量对应的纠错标签之后，将各个输入词向量对应的纠错标签输入至上述解码器中，使解码器可以根据各个输入词向量对应的纠错标签进行针对性的解码，调控解码过程，从而减少解码器的误判情况，提高文本纠错的准确性，解决了当前的编码器‑解码器模型的解码过程不可控，容易产生误判情况的问题。
-
公开(公告)号：CN112800170A
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN201911115389.3
申请日：2019-11-14
Applicant: 华为技术有限公司
IPC: G06F16/31 , G06F16/33 , G06F16/332 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本申请实施例提供了一种问题的匹配方法及装置、问题的回复方法及装置，涉及人工智能技术领域。问题的匹配方法包括：获取待匹配的问题，使用字典树对待匹配的问题进行匹配。若匹配失败，从预设问题库中检索与待匹配的问题相似的多个候选问题，使用训练完的基于问题对的语义相似度计算模型，对待匹配的问题与所述候选问题进行匹配。其中，模型包括编码层、局部交互层和聚合层。由此，实现了使用训练完的基于问题对的语义相似度计算模型，来对问题对的语义相似度进行计算，将语义作为寻找相似的候选问题的参考因素，提升了确定相似问题的准确度。本申请实施例用于问答系统，该问答系统在手机等电子设备上运行，通过自然语言处理技术，实现智能回答。
-
公开(公告)号：CN113743117B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202010474348.X
申请日：2020-05-29
Applicant: 华为技术有限公司
Inventor： 孟函可
IPC: G06F40/295 , G06F40/211
Abstract: 本申请提供了一种用于实体标注的方法和装置。该方法中，处理器可以结合N个样本集对应的N个掩码向量更新第一序列标注模型。由于每个掩码向量的M个维度对应M个命名实体，这样每个掩码向量能够体现关注部分命名实体，不关注剩余部分命名实体，这样，可以在一次更新序列标注模型中，处理器可以调整部分命名实体对应的参数，不调整剩余部分命名实体对应的参数，经过一次或多次更新后，第二序列标注模型可以预测不同语料的预测语句，避免需要为M个样本集训练M个不同的实体标注模型，能够降低复杂度，有助于提高实体标注的性能。示例性地，该方法和装置可以应用于人工智能领域。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113297843B
公开(公告)日：2023-01-13
申请号：CN202010113756.2
申请日：2020-02-24
Applicant: 华为技术有限公司(CN)
IPC: G06F40/284 , G06F40/289 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本申请适用于人工智能技术领域，提供了一种指代消解的方法及装置，所述方法包括：获取待指代消解的目标文本；获取所述目标文本的词义特征，获取所述目标文本的词性特征，位置特征和知识特征中的至少一个目标特征；将所述词义特征和所述目标特征组成输入矩阵；将所述输入矩阵输入神经网络模型，得到指代消解结果。本申请增加了神经网络模型输入数据的信息种类，从而提高了指代消解结果的准确性。
-
公开(公告)号：CN113297843A
公开(公告)日：2021-08-24
申请号：CN202010113756.2
申请日：2020-02-24
Applicant: 华为技术有限公司
IPC: G06F40/284 , G06F40/289 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本申请适用于人工智能技术领域，提供了一种指代消解的方法及装置，所述方法包括：获取待指代消解的目标文本；获取所述目标文本的词义特征，获取所述目标文本的词性特征，位置特征和知识特征中的至少一个目标特征；将所述词义特征和所述目标特征组成输入矩阵；将所述输入矩阵输入神经网络模型，得到指代消解结果。本申请增加了神经网络模型输入数据的信息种类，从而提高了指代消解结果的准确性。
-
公开(公告)号：CN112800170B
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN201911115389.3
申请日：2019-11-14
Applicant: 华为技术有限公司
IPC: G06F16/31 , G06F16/33 , G06F16/332 , G06N3/044 , G06N3/08
Abstract: 本申请实施例提供了一种问题的匹配方法及装置、问题的回复方法及装置，涉及人工智能技术领域。问题的匹配方法包括：获取待匹配的问题，使用字典树对待匹配的问题进行匹配。若匹配失败，从预设问题库中检索与待匹配的问题相似的多个候选问题，使用训练完的基于问题对的语义相似度计算模型，对待匹配的问题与所述候选问题进行匹配。其中，模型包括编码层、局部交互层和聚合层。由此，实现了使用训练完的基于问题对的语义相似度计算模型，来对问题对的语义相似度进行计算，将语义作为寻找相似的候选问题的参考因素，提升了确定相似问题的准确度。本申请实施例用于问答系统，该问答系统在手机等电子设备上运行，通过自然语言处理技术，实现智能回答。
-
公开(公告)号：CN113220848B
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202010072266.2
申请日：2020-01-21
Applicant: 华为技术有限公司
IPC: G06F16/332 , G06F16/335 , G06F16/338 , G06F18/22
Abstract: 本申请适用于人工智能领域，提供了一种用于人机交互的自动问答方法，所述方法对于接收到的用户的交互问题，获取交互问题所对应的对象信息，根据交互问题和对象信息，在问题的全量索引库中检索匹配的问题，然后再基于句子对模型计算交互问题与匹配的问题的相似度，根据计算的相似度确定交互问题所对应的答案。由于训练句子对模型的虚拟组中的问题不受对象信息的限制，不会造成模型混乱，并且基于问题与问题的相似性进行训练，通过深度学习网络进行建模，与手工提取特征的方式相比，能够更加充分利用词语的释义，有利于提高查找的答案的准确性。
-
公开(公告)号：CN114090728A
公开(公告)日：2022-02-25
申请号：CN202010866629.X
申请日：2020-08-24
Applicant: 华为技术有限公司
IPC: G06F16/33 , G06F16/332 , G06F16/35 , G06F40/211 , G06F40/216 , G06F40/295
Abstract: 本申请涉及人工智能领域的文本意图识别，具体公开了一种文本意图识别方法、装置及存储介质。该方法包括：对待识别文本添加至少一对第一实体标签，其中，所述至少一对第一实体标签中的每对第一实体标签用于表征一个实体类型，所述每对第一实体标签所表征的实体类型用于指示一个意图；根据所述待识别文本以及所述至少一对第一实体标签，确定所述待识别文本的意图。本申请有利于提高对文本意图识别的准确率。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
19
records
(took 0.02 seconds)
