公开(公告)号：CN115391644A

公开(公告)日：2022-11-25

申请号：CN202210908332.4

申请日：2022-07-29

Applicant: 海信视像科技股份有限公司

Inventor： 徐泽坤 ,  岳文浩

IPC: G06F16/9535 ,  G06F3/16 ,  G06F40/274

Abstract: 本公开涉及一种对话推荐方法、装置、设备和介质，包括：获取用户的第一语音信息；将第一语音信息和用户画像输入至第一话题预测模型，得到第一预测话题；将历史对话、用户画像以及历史话题输入至第二话题预测模型，得到第二预测话题，其中，历史对话为用户与对话推荐系统的历史对话内容；根据第一预测话题、第二预测话题以及推荐媒资热度信息确定预设推荐媒资，并基于历史对话和各预设推荐媒资的互动数据确定目标推荐媒资以及目标推荐媒资对应的推荐得分；根据目标推荐媒资的推荐得分与预设阈值的关系，确定对话推荐系统的回复内容，实现不断挖掘用户深层次的即时需求，使对话推荐系统在与用户的对话过程中更加自然流畅。

公开(公告)号：CN114116969A

公开(公告)日：2022-03-01

申请号：CN202111341075.2

申请日：2021-11-12

Applicant: 海信视像科技股份有限公司

Inventor： 徐泽坤 ,  岳文浩

IPC: G06F16/33 ,  G06F16/335 ,  G06F16/35

Abstract: 本申请提供一种基于多种损失融合文本分类模型结果的训练语料筛选方法，在文本分类模型的模型层面，通过对多种损失函数进行融合，让文本分类模型自适应学习各损失函数对文本分类模型分类效果的权重，进而提升文本分类模型的鲁棒性。在数据层面，基于上述多种损失函数融合的文本分类模型结果，通过方差计算来判断训练样本数据的输出类别划分质量，找出质量较差的待筛选回查数据，并对待筛选回查数据进行回查处理。根据处理结果对文本分类模型进行再次训练，提升文本分类模型的分类或预测效果。通过计算输出类别之间的混淆度，对文本分类模型的分类体系做出一个量化得分，作为调整文本分类模型中分类定义的依据，进而提升文本分类模型的预测效果。

公开(公告)号：CN118588083A

公开(公告)日：2024-09-03

申请号：CN202410830912.5

申请日：2024-06-25

Applicant: 海信视像科技股份有限公司

Inventor： 徐泽坤

IPC: G10L15/26 ,  G10L15/18 ,  G10L25/24 ,  G10L25/45 ,  G10L25/27

Abstract: 本申请提供一种显示设备及语音拒识方法，所述方法响应于用户输入的语音指令，控制显示器在用户对话界面中显示交互对话内容。获取用户基于交互对话内容输入的反馈对话音频并进行语音识别，得到反馈对话文本。根据反馈对话音频的声学特征生成语音特征向量，以及，对反馈对话文本执行语义识别，得到语义特征向量，并拼接语音特征向量和语义特征向量，得到语义特征向量。将前后两轮对话中的语义特征向量输入拒识模型，在拒识得分小于得分阈值时拒识反馈对话音频。本申请通过对语音特征向量和语义特征向量进行拼接，在拒识的过程中结合语义理解和语音特征，并根据前后对话轮次中语义声学向量输出拒识得分，提高判断拒识的准确性。

公开(公告)号：CN117808000A

公开(公告)日：2024-04-02

申请号：CN202311395564.5

申请日：2023-10-25

Applicant: 海信视像科技股份有限公司

Inventor： 徐泽坤

IPC: G06F40/30 ,  G06F16/31 ,  G06F16/332

Abstract: 本公开涉及一种服务器、终端、意图识别方法及存储介质，涉及自然语言处理技术领域，其中该服务器包括控制器，被配置为：控制通信器接收终端上传的查询文本；将查询文本输入预先训练的特征提取模型，得到特征提取模型输出的查询特征向量；根据查询特征向量，从预先构建的向量索引库中匹配得到目标意图类别，控制通信器向量索引库包括用户自定义的意图类别以及对应的特征向量。本公开提升了意图识别的场景适应性。

公开(公告)号：CN114239545A

公开(公告)日：2022-03-25

申请号：CN202111363091.1

申请日：2021-11-17

Applicant: 海信视像科技股份有限公司

Inventor： 徐泽坤 ,  岳文浩

IPC: G06F40/211 ,  G06F40/284 ,  G06F40/289 ,  G06F40/30 ,  G06F40/35 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明实施例提供一种自然语言生成方法、装置、设备、介质及产品，该方法通过采用预设的判别神经网络模型对候选文本数据中的多个候选字段进行分类，以确定与每个预设的语言生成神经网络模型匹配的多个目标字段。然后采用各预设的语言生成神经网络模型及匹配的目标文本数据生成对应的候选自然语言语句，将多个候选自然语言语句输入至预设的协调神经网络模型，以输出综合评分最高的目标自然语言语句，从而解决了基于神经网络的自然语言生成方式生成的自然语言质量较低的问题。

公开(公告)号：CN116226358A

公开(公告)日：2023-06-06

申请号：CN202210918096.4

申请日：2022-08-01

Applicant: 海信视像科技股份有限公司

Inventor： 徐泽坤 ,  岳文浩

IPC: G06F16/335 ,  G06F16/36 ,  G06F40/30

Abstract: 本公开涉及一种对话推荐语料生成方法、装置、设备和介质，包括：确定目标对象的目标推荐数据组以及目标推荐数据，其中，目标推荐数据组包括多个推荐数据，各推荐数据至少包括一个标签，目标推荐数据组中各推荐数据包括相同的目标标签；确定目标对话线程，其中，目标对话线程包括多个话题节点，目标对话线程的起始话题节点为问候主题，目标对话线程的目标话题节点为目标标签，目标对话线程从知识图谱中确定；基于目标对话线程和目标推荐数据，确定目标对话线程中各话题节点对应的目标候选对话语料；响应于对目标候选对话语料的标注处理，确定目标对话语料，避免了复杂重复的人工标注过程，减少人工标注成本。