-
公开(公告)号：CN117521673B
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202410021455.5
申请日：2024-01-08
Applicant: 安徽大学
IPC: G06F40/30 , G06F40/284 , G06F40/289 , G06N20/00 , G06F16/906
Abstract: 本发明公开了一种具备分析训练性能的自然语言处理系统，包括处理系统和云数据库，所述处理系统从云数据库获取数据并将处理结果数据上传至云数据库，本发明涉及自然语言处理技术领域。该具备分析训练性能的自然语言处理系统，采用阈值对比方式将置信度概率分为三个批次，在概率较大的情况下可直接获取最大值对应的释义，而置信度概率中等时，可结合上下文内容再次训练来进一步筛分，获得更高的置信度，而在所有置信度概率均较低时，即表示系统判定目前的置信度均较低，则还可从网络上再次爬取数据作为对比依据，反复进行训练，直至获取合格的置信度概率，采用此方式有效的避免了单一选择导致的误差值，提高了获取正确释义的准确度。
-
公开(公告)号：CN117521673A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202410021455.5
申请日：2024-01-08
Applicant: 安徽大学
IPC: G06F40/30 , G06F40/284 , G06F40/289 , G06N20/00 , G06F16/906
Abstract: 本发明公开了一种具备分析训练性能的自然语言处理系统，包括处理系统和云数据库，所述处理系统从云数据库获取数据并将处理结果数据上传至云数据库，本发明涉及自然语言处理技术领域。该具备分析训练性能的自然语言处理系统，采用阈值对比方式将置信度概率分为三个批次，在概率较大的情况下可直接获取最大值对应的释义，而置信度概率中等时，可结合上下文内容再次训练来进一步筛分，获得更高的置信度，而在所有置信度概率均较低时，即表示系统判定目前的置信度均较低，则还可从网络上再次爬取数据作为对比依据，反复进行训练，直至获取合格的置信度概率，采用此方式有效的避免了单一选择导致的误差值，提高了获取正确释义的准确度。
-
公开(公告)号：CN117493585B
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311843754.9
申请日：2023-12-29
Applicant: 安徽大学
IPC: G06F16/38 , G06F40/279 , G06F40/30 , G06F16/33
Abstract: 本发明公开了一种基于大语言模型的数据检索系统，包括：转换模型，对输入语言进行跨语言的转换，将输入语言转换为输出语言，基于输出语言进行大语言模型的数据检索，对输入语言进行扩展检索，生成扩展语言集，根据扩展语言集与输入语言之间的关联度进行计算，获取扩展语言集中输入语言的语义，根据输入语言语义的限定，进行输入语言与输出语言的转换。本发明通过对关键词的扩展来增加对关键词语义的限定，并根据所生成的限定来缩小跨语言的语义，从而增加跨语言进行关键词的检索时，输入语言与输出语言之间的相通性，进而来确保在进行跨语言检索时，反馈结果与预期值的匹配程度。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119399766B
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202411822758.3
申请日：2024-12-12
Applicant: 安徽大学
IPC: G06V20/70 , G06V10/774 , G06F16/58 , G06N5/02
Abstract: 本发明公开了基于视觉与先验知识共融的害虫图像标注方法，将先验知识与处理后的图像数据融合，并利用特征标注算法实现对图像数据中害虫图像特征提取标注的操作，本发明涉及图像数据处理技术领域。该基于视觉与先验知识共融的害虫图像标注方法，通过将先验知识与处理后的图像数据融合，并利用特征标注算法实现对图像数据中害虫图像特征提取标注的操作，并建立害虫检测大模型，将标注的图像数据引入至害虫检测大模型进行训练并优化模型参数，以此不仅开发高精度害虫检测大模型，提高识别的效率和精准度，而且为害虫识别算法提供丰富的训练资源，使得害虫图像标注的操作效果更好。
-
公开(公告)号：CN119251515B
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411638700.3
申请日：2024-11-18
Applicant: 安徽大学
IPC: G06V10/44 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/74 , G06N5/025 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种害虫识别方法，包括：获取待识别害虫图像；将待识别害虫图像输入至训练后的害虫识别模型；通过特征提取层提取待识别害虫图像的图像特征；将待识别害虫图像的图像特征作为害虫知识事实的头实体；若害虫知识事实的头实体为预构建的害虫知识图谱中的头实体，则将害虫知识事实的头实体及其依赖关系构建为查询向量，在预构建的害虫知识图谱中查询尾实体作为识别结果；否则，将害虫知识事实的头实体及其对应的依赖关系作为害虫识别模型的输入特征，通过前向传播输出待识别害虫图像的识别结果；本发明在处理新类别害虫时，模型可以利用知识图谱中的关系推断尾实体从而减少误判率。
-
公开(公告)号：CN119399766A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411822758.3
申请日：2024-12-12
Applicant: 安徽大学
IPC: G06V20/70 , G06V10/774 , G06F16/58 , G06N5/02
Abstract: 本发明公开了基于视觉与先验知识共融的害虫图像标注算法，将先验知识与处理后的图像数据融合，并利用特征标注算法实现对图像数据中害虫图像特征提取标注的操作，本发明涉及图像数据处理技术领域。该基于视觉与先验知识共融的害虫图像标注算法，通过将先验知识与处理后的图像数据融合，并利用特征标注算法实现对图像数据中害虫图像特征提取标注的操作，并建立害虫检测大模型，将标注的图像数据引入至害虫检测大模型进行训练并优化模型参数，以此不仅开发高精度害虫检测大模型，提高识别的效率和精准度，而且为害虫识别算法提供丰富的训练资源，使得害虫图像标注的操作效果更好。
-
公开(公告)号：CN119251515A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411638700.3
申请日：2024-11-18
Applicant: 安徽大学
IPC: G06V10/44 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/74 , G06N5/025 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种应用于害虫识别领域的视觉和知识多模态大模型算法，包括：获取待识别害虫图像；将待识别害虫图像输入至训练后的害虫识别模型；通过特征提取层提取待识别害虫图像的图像特征；将待识别害虫图像的图像特征作为害虫知识事实的头实体；若害虫知识事实的头实体为预构建的害虫知识图谱中的头实体，则将害虫知识事实的头实体及其依赖关系构建为查询向量，在预构建的害虫知识图谱中查询尾实体作为识别结果；否则，将害虫知识事实的头实体及其对应的依赖关系作为害虫识别模型的输入特征，通过前向传播输出待识别害虫图像的识别结果；本发明在处理新类别害虫时，模型可以利用知识图谱中的关系推断尾实体从而减少误判率。
-
公开(公告)号：CN117493585A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311843754.9
申请日：2023-12-29
Applicant: 安徽大学
IPC: G06F16/38 , G06F40/279 , G06F40/30 , G06F16/33
Abstract: 本发明公开了一种基于大语言模型的数据检索系统，包括：转换模型，对输入语言进行跨语言的转换，将输入语言转换为输出语言，基于输出语言进行大语言模型的数据检索，对输入语言进行扩展检索，生成扩展语言集，根据扩展语言集与输入语言之间的关联度进行计算，获取扩展语言集中输入语言的语义，根据输入语言语义的限定，进行输入语言与输出语言的转换。本发明通过对关键词的扩展来增加对关键词语义的限定，并根据所生成的限定来缩小跨语言的语义，从而增加跨语言进行关键词的检索时，输入语言与输出语言之间的相通性，进而来确保在进行跨语言检索时，反馈结果与预期值的匹配程度。
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
8
records
(took 0.018 seconds)
