-
公开(公告)号：CN114637833B
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202210296215.7
申请日：2022-03-24
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F16/332 , G06F16/33 , G06F16/583 , G06V10/80 , G06V10/774 , G06T11/60
Abstract: 本说明书实施例公开了一种人机交互方法、装置及设备，该方法包括：获取预先训练的对话模型针对目标用户的输入信息而输出的回复信息，如果预先建立的表情图像与表情主题信息的对应关系中存在与所述回复信息相匹配的第一表情主题信息，则获取所述第一表情主题信息对应的表情图像，所述对应关系中的表情主体信息是通过预先训练的多模态预训练模型对表情图像和所述表情图像中包含的字符信息进行识别得到，所述多模态预训练模型是通过包含表情图像的训练图像和所述训练图像中包含的字符信息进行模型训练得到，可以将所述第一表情主题信息对应的表情图像作为对所述输入信息的回复提供给所述目标用户。
-
公开(公告)号：CN114880472B
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202210461027.5
申请日：2022-04-28
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F16/35 , G06F16/33 , G06F40/30 , G06F40/211 , G06F18/241 , G06F18/214
Abstract: 本说明书实施例提供了一种数据处理方法、装置及设备，所述方法包括：获取目标用户对目标话术的反馈信息，并获取所述目标话术对应的目标关键词，所述目标话术用于在与所述目标用户的交互过程中，获取所述目标用户针对目标业务的反馈信息；基于所述目标话术、所述目标关键词、所述反馈信息以及预先训练的分类模型，确定所述反馈信息对应的意图类型，所述预先训练的分类模型用于根据所述目标关键词、所述目标话术、所述反馈信息，以及预先学习的句式知识，确定所述反馈信息对应的意图类型；基于所述目标话术和所述反馈信息对应的意图类型，确定所述目标业务是否存在风险。
-
公开(公告)号：CN115658891A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211274605.0
申请日：2022-10-18
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F16/35 , G06F16/332 , G06F40/284 , G06F40/30 , G06F40/247
Abstract: 本说明书公开了一种意图识别的方法、装置、存储介质及电子设备。该意图识别的方法包括：将获取到的待识别语句输入预先训练的意图识别模型中，以通过意图识别模型，对待识别语句中包含的专有词进行提取，以及，确定待识别语句对应的基础语义信息，确定符合该基础语义信息对应语意下的专有词类型，并在提取到的各专有词中，确定属于该专有词类型的专有词，作为目标专有词，进而根据目标专有词，对待识别语句进行意图识别。
-
公开(公告)号：CN115269809B
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211135890.8
申请日：2022-09-19
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F16/332 , A63F13/87
Abstract: 本说明书实施例描述了意图识别模型的训练方法和装置及意图识别方法和装置。根据实施例的方法，可以在模型训练的前几轮弱化对特定问题的训练，然后利用前几轮训练的意图识别模型可以找出需要进行区分的回答所对应的意图。进一步通过对这些意图的标签进行重置后再训练意图识别模型，能够使得训练得到的意图识别模型对特定问题的回答也具有较好的识别效果，从而达到提高意图识别准确性的目的。
-
公开(公告)号：CN115392386A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202211058124.6
申请日：2022-08-30
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书实施例公开了一种模型的训练方法、装置及设备，该方法包括：获取用于训练目标模型的文本数据样本，该文本数据样本中包括第一数量的类别标签，第一数量不超过用于训练目标模型的样本的类别标签对应的第二数量，将文本数据样本输入到目标模型中，得到文本数据样本属于第二数量的类别标签中每个类别标签的概率，并基于得到的概率和第一数量的类别标签，通过目标模型对应的预设损失函数，确定文本数据样本对应的损失信息，基于文本数据样本对应的损失信息，对第一数量的类别标签进行裁剪处理，并通过反向传播算法，基于包含剩余类别标签的文本数据样本对目标模型进行模型训练。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115238250A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202211124251.1
申请日：2022-09-15
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书实施例公开了一种模型的处理方法、装置及设备，该方法包括：基于提示学习的方式对目标模型进行模型训练，并获取训练后的目标模型中针对需要插入的提示信息确定的第一模型权重；获取所述目标模型对应的目标水印信息，并基于所述目标水印信息和所述第一模型权重，为每个所述第一模型权重生成相应的权重扰动信息，其中，生成的权重扰动信息能够对相应的第一模型权重进行扰动的程度小于预设阈值；将生成的权重扰动信息与相应的第一模型权重进行融合处理，生成目标模型权重，并使用所述目标模型权重替换所述训练后的目标模型中针对需要插入的提示信息确定的第一模型权重，得到待部署的目标模型，将待部署的目标模型部署于相应的业务中。
-
公开(公告)号：CN115238060A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202211141861.2
申请日：2022-09-20
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F16/332 , G06F40/35 , G06F40/205 , G06Q10/10
Abstract: 本说明书实施例提供了一种人机交互方法及装置、计算机可读存储介质、计算设备，方法包括：根据在本轮人机对话中机器提问话术和用户回答内容，确定用户意图；调用预设对话流程文件，并从所述预设对话流程文件中选择出与所述用户意图具有映射关系的流程节点；其中，所述预设对话流程文件中包括至少一个映射关系，每一个映射关系为一个预设用户意图和一个流程节点之间的映射关系；根据选择出的流程节点，确定针对所述用户回答内容而进行的下一轮对话中的机器话术，并输出所述机器话术。本说明书实施例使得维护工作变得简单。
-
公开(公告)号：CN115222262A
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202210867251.4
申请日：2022-07-22
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06Q10/06 , G06F16/33 , G06F16/332 , G06F16/338 , G06Q40/02
Abstract: 本说明书实施例提供了一种数据处理方法、装置及设备，所述方法包括：在检测到目标用户触发执行目标业务的情况下，基于获取的目标信息，确定与所述目标信息对应的第一特征向量，所述目标信息包括所述目标用户触发执行所述目标业务所需的信息，和/或所述目标用户针对触发执行所述目标业务的交互信息；基于待输出的候选话术的频次信息、匹配信息和第一信息，确定每个所述候选话术对应的第二特征向量；基于所述第一特征向量和所述第二特征向量，确定每个所述候选话术与所述目标用户触发执行所述目标业务的匹配度；基于所述匹配度，确定所述候选话术中与所述目标用户触发执行所述目标业务匹配的目标话术，并输出所述目标话术。
-
公开(公告)号：CN115147227A
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202211041057.7
申请日：2022-08-29
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书实施例公开了一种交易风险的检测方法、装置及设备，该方法包括：获取针对同一交易业务中多个不同交易发起方向同一交易目标方发起目标交易时提供的交易用途描述信息，然后，将多个不同交易发起方提供的交易用途描述信息的字符序列转换为标记序列，标记序列中包括每个交易发起方提供的交易用途描述信息的字符序列对应的子标记序列，为每个子标记序列设置第一数量的标记位置，并按照每个子标记序列的顺序将每个子标记序列中的字符依次放置于相应的第一数量的标记位置中，基于每个第一数量的标记位置中放置的相应子标记序列和每个第一数量的标记位置对应的交易发起方的标记信息，以及文本分类模型，确定目标交易是否存在风险。
-
公开(公告)号：CN114637833A
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN202210296215.7
申请日：2022-03-24
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F16/332 , G06F16/33 , G06F16/583 , G06V10/80 , G06V10/774 , G06K9/62 , G06T11/60
Abstract: 本说明书实施例公开了一种人机交互方法、装置及设备，该方法包括：获取预先训练的对话模型针对目标用户的输入信息而输出的回复信息，如果预先建立的表情图像与表情主题信息的对应关系中存在与所述回复信息相匹配的第一表情主题信息，则获取所述第一表情主题信息对应的表情图像，所述对应关系中的表情主体信息是通过预先训练的多模态预训练模型对表情图像和所述表情图像中包含的字符信息进行识别得到，所述多模态预训练模型是通过包含表情图像的训练图像和所述训练图像中包含的字符信息进行模型训练得到，可以将所述第一表情主题信息对应的表情图像作为对所述输入信息的回复提供给所述目标用户。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
38
records
(took 0.043 seconds)
