一种基于行为轨迹的碰头地点及时长识别方法及系统

    公开(公告)号:CN111581320B

    公开(公告)日:2022-06-28

    申请号:CN202010386616.2

    申请日:2020-05-09

    Abstract: 本发明公开了一种基于行为轨迹的碰头地点及时长识别方法及系统。该方法包括步骤:S1,采集多个目标的行为轨迹数据,每个目标的行为轨迹数据包括目标标识号、位置序列和时间戳序列;S2,将行为轨迹数据按照目标标识号分组,将每个目标对应的组内数据按照时间进行排序;S3,获取每个目标停留过的地理位置及该目标在每个地理位置的停留时间段;S4,根据每个目标停留过的地理位置及对应停留时间段,获取指定的多个目标的碰头地点及时长。本发明具有非常重要的应用价值。

    一种基于Cycle-Seq2Seq的开放域对话生成方法

    公开(公告)号:CN111797218B

    公开(公告)日:2022-03-29

    申请号:CN202010646644.3

    申请日:2020-07-07

    Abstract: 本发明提供一种基于Cycle‑Seq2Seq的开放域对话生成方法,该方法包括:基于正向任务input‑to‑response和反向任务response‑to‑input建立Cycle‑Seq2Seq模型,所述正向任务input‑to‑response和反向任务response‑to‑input都使用一个NCG模型去完成对应的任务目标,正向任务input‑to‑response对应的NCG模型任务目标为根据用户的输入生成相应的回复,反向任务response‑to‑input对应的NCG模型任务目标为根据问答的回复生成可能的用户输入;对正向任务和反向任务迭代进行联合训练,共同优化联合任务的目标,每次迭代通过模型更新优化生成更准确的input‑to‑response句子和response‑to‑input句子,在联合训练过程中通过交替迭代生成质量更高的训练数据。所述方法使用较少的语料就能够训练出性能较高的模型,生成的对话内容关联性强。

    一种基于商用对话系统的口语语言理解及改写方法

    公开(公告)号:CN110008325B

    公开(公告)日:2020-02-07

    申请号:CN201910249981.6

    申请日:2019-03-29

    Abstract: 一种基于商用对话系统的口语语言理解及改写方法,包括以下步骤:根据用户所输入的话语,识别并获取话语所涉及的领域信息;根据话语所涉及的领域,识别并获取话语所包含的意图信息;根据意图信息检测用户话语中包含的槽位信息,并存储检测到的槽位信息;根据领域信息、意图信息、已存储的槽位信息对用户所输入话语进行改写,补全话语信息;根据用户所输入话语的领域信息和意图信息选择子对话系统提供服务,本方法能够解决商用对话系统中容易出现的语义传递阻塞问题,通过应用本方法,由于用户需求的变化从而导致子对话系统切换时,子对话系统能够根据改写后的用户话语了解用户需求,而不被用户感知,能够最大程度的保证用户的使用体验。

    一种基于行为轨迹的碰头地点及时长识别方法及系统

    公开(公告)号:CN111581320A

    公开(公告)日:2020-08-25

    申请号:CN202010386616.2

    申请日:2020-05-09

    Abstract: 本发明公开了一种基于行为轨迹的碰头地点及时长识别方法及系统。该方法包括步骤:S1,采集多个目标的行为轨迹数据,每个目标的行为轨迹数据包括目标标识号、位置序列和时间戳序列;S2,将行为轨迹数据按照目标标识号分组,将每个目标对应的组内数据按照时间进行排序;S3,获取每个目标停留过的地理位置及该目标在每个地理位置的停留时间段;S4,根据每个目标停留过的地理位置及对应停留时间段,获取指定的多个目标的碰头地点及时长。本发明具有非常重要的应用价值。

    一种基于商用对话系统的口语语言理解及改写方法

    公开(公告)号:CN110008325A

    公开(公告)日:2019-07-12

    申请号:CN201910249981.6

    申请日:2019-03-29

    Abstract: 一种基于商用对话系统的口语语言理解及改写方法,包括以下步骤:根据用户所输入的话语,识别并获取话语所涉及的领域信息;根据话语所涉及的领域,识别并获取话语所包含的意图信息;根据意图信息检测用户话语中包含的槽位信息,并存储检测到的槽位信息;根据领域信息、意图信息、已存储的槽位信息对用户所输入话语进行改写,补全话语信息;根据用户所输入话语的领域信息和意图信息选择子对话系统提供服务,本方法能够解决商用对话系统中容易出现的语义传递阻塞问题,通过应用本方法,由于用户需求的变化从而导致子对话系统切换时,子对话系统能够根据改写后的用户话语了解用户需求,而不被用户感知,能够最大程度的保证用户的使用体验。

    一种基于Cycle-Seq2Seq的开放域对话生成方法

    公开(公告)号:CN111797218A

    公开(公告)日:2020-10-20

    申请号:CN202010646644.3

    申请日:2020-07-07

    Abstract: 本发明提供一种基于Cycle-Seq2Seq的开放域对话生成方法,该方法包括:基于正向任务input-to-response和反向任务response-to-input建立Cycle-Seq2Seq模型,所述正向任务input-to-response和反向任务response-to-input都使用一个NCG模型去完成对应的任务目标,正向任务input-to-response对应的NCG模型任务目标为根据用户的输入生成相应的回复,反向任务response-to-input对应的NCG模型任务目标为根据问答的回复生成可能的用户输入;对正向任务和反向任务迭代进行联合训练,共同优化联合任务的目标,每次迭代通过模型更新优化生成更准确的input-to-response句子和response-to-input句子,在联合训练过程中通过交替迭代生成质量更高的训练数据。所述方法使用较少的语料就能够训练出性能较高的模型,生成的对话内容关联性强。

Patent Agency Ranking