公开(公告)号：CN116910618A

公开(公告)日：2023-10-20

申请号：CN202310867774.3

申请日：2023-07-14

Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司

Inventor： 晏晓东 ,  何建杉 ,  李若鹏 ,  褚崴

IPC: G06F18/24 ,  G06N3/042 ,  G06N3/08

Abstract: 本说明书实施例提供了基于超图的节点表征、节点预测、模型训练方法及装置。在节点表征方法中，获取原始超图；确定原始关系矩阵；基于原始关系矩阵以及原始超图，从原始超边层级开始按照层级由低到高的顺序依次构建多个包括有超边的超边层级；以及利用分类模型中的图神经网络，根据由原始超图和所构建的超边层级构成的多层级超图，将各个节点进行向量表征，得到各个节点对应的节点表征向量，以使根据所得到的节点表征向量来对各个节点进行分类。

公开(公告)号：CN116484121A

公开(公告)日：2023-07-25

申请号：CN202310495849.X

申请日：2023-04-27

Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司

Inventor： 晏晓东 ,  焦一峰 ,  何建杉 ,  王教团 ,  李若鹏 ,  褚崴

IPC: G06F16/9537 ,  G06F16/9535 ,  G06F18/22 ,  G06Q10/04

Abstract: 本说明书实施例提供了超图构建方法及装置、基于超图的访问位点预测方法及装置。在超图构建方法中，采集用户的位点访问数据，其中，位点访问数据包括用户信息和到访的位点信息；根据位点访问数据在时间维度上构建针对各个用户的访问时间轨迹，其中，每个访问时间轨迹由在时间上连续的多个位点访问行为构成，每个位点访问行为包括用户信息和位点信息；基于用户和/或位点确定所构建的各个访问时间轨迹之间的关联性；以及基于关联性以及用于表征访问轨迹的访问轨迹节点构建超图，以使得超图与访问位点预测模型结合被用于访问位点预测时访问位点预测模型基于超图中的关联性进行预测。

公开(公告)号：CN115953572A

公开(公告)日：2023-04-11

申请号：CN202211580905.1

申请日：2022-12-07

Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司

Inventor： 石传基 ,  张营营 ,  王教团 ,  李若鹏 ,  王剑

IPC: G06V10/25 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本说明书的实施例提供了一种用于确定兴趣区域的方法和装置。在该用于确定兴趣区域的方法中，获取包含目标兴趣点的遥感图像；将包含目标兴趣点的遥感图像提供给兴趣区域确定模型，得到目标数目个兴趣区域边界预测点；根据目标数目个兴趣区域边界预测点，确定包含目标兴趣点的兴趣区域图像待定区域；以及根据兴趣区域图像待定区域，确定包含目标兴趣点的兴趣区域。从而可以实现更为准确地确定包含兴趣点的兴趣区域。

公开(公告)号：CN117113998A

公开(公告)日：2023-11-24

申请号：CN202311076249.6

申请日：2023-08-24

Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司

Inventor： 徐军 ,  孙梦姝 ,  李若鹏

IPC: G06F40/295 ,  G06F16/36

Abstract: 本说明书实施例提供一种统一信息抽取方法和装置，方法包括：获取目标文本及信息抽取任务对应的提示词序列；提示词序列包括指示任务类型的第一提示词，及指示待提取的要素类型的第二提示词；将各提示词，及目标文本中的各字分别作为单个输入单元输入预先训练的编码器，得到各输入单元分别对应的初始嵌入向量；利用注意力处理模型，基于各初始嵌入向量确定各个字与提示词序列之间的注意力，基于注意力和各初始嵌入向量得到各输入单元分别对应的二次嵌入向量；利用关系处理模型，根据各二次嵌入向量，确定相关性矩阵，至少包括第一关系矩阵和第二关系矩阵；基于第一关系矩阵确定抽取要素的边界，基于第二关系矩阵确定抽取要素的要素类型。