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公开(公告)号：CN104462272A
公开(公告)日：2015-03-25
申请号：CN201410687222.5
申请日：2014-11-25
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30864 , G06F17/2765
Abstract: 本发明提出一种搜索需求分析方法和装置，其中，该搜索需求分析方法包括以下步骤：获取搜索词，并获取搜索词对应的多个关联词；抽取搜索词的特征并作为原始特征，并抽取多个关联词的特征并作为关联特征；以及根据原始特征和关联特征获取搜索需求。本发明的搜索需求分析方法，能够准确地获取用户的搜索需求，从而搜索引擎根据用户的搜索需求提供更符合用户需要的搜索结果，进而在提高了搜索的准确率的同时，还提高了搜索的召回率。此外，搜索需求的分析过程与语言无关，因此可方便地在多个不同语种之间进行迁移，更加方便。
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公开(公告)号：CN104391828A
公开(公告)日：2015-03-04
申请号：CN201410645486.4
申请日：2014-11-11
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06F17/22
Abstract: 本发明提出一种确定短文本相似度的方法和装置，该确定短文本相似度的方法包括采用预设的第一模型和第二模型，获取第一词向量和第二词向量，所述第一词向量是第一短文本包含的词的词向量，所述第二词向量是第二短文本包含的词的词向量，其中，所述第一模型是词向量训练模型，所述第二模型是短文本相似度计算模型；根据所述第一词向量获取第一投影值，以及，根据所述第二词向量获取第二投影值；对所述第一投影值和所述第二投影值进行预设函数运算，得到运算后的函数值，并根据所述函数值确定所述第一短文本与所述第二短文本之间的相似度数值。该方法能够提高短文本相似度数值计算的准确度。
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公开(公告)号：CN110046457A
公开(公告)日：2019-07-23
申请号：CN201910344538.7
申请日：2019-04-26
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06F17/50
Abstract: 本申请提出一种人体模型的控制方法、装置、电子设备以及存储介质，其中，方法包括：通过获取用于指示人体模型状态的特征信息，将特征信息输入行走模型的多个策略网络，得到各策略网络输出的控制信息，采用行走模型的价值网络对每一个策略网络输出的控制信息进行评分，根据评分，从各策略网络输出的控制信息中确定目标控制信息，根据目标控制信息，控制人体模型。由于行走模型相比现有技术中的强化学习算法，具有数据利用率高、鲁棒性强的特点，因此，通过行走模型的多个价值网络对每一个策略网络输出的控制信息进行评分，进而根据评分确定的目标控制信息控制人体模型，能够更加准确的控制人体模型，从而使得人体模型保持正常的姿态行走。
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公开(公告)号：CN110046457B
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN201910344538.7
申请日：2019-04-26
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06F30/20 , G06F111/10
Abstract: 本申请提出一种人体模型的控制方法、装置、电子设备以及存储介质，其中，方法包括：通过获取用于指示人体模型状态的特征信息，将特征信息输入行走模型的多个策略网络，得到各策略网络输出的控制信息，采用行走模型的价值网络对每一个策略网络输出的控制信息进行评分，根据评分，从各策略网络输出的控制信息中确定目标控制信息，根据目标控制信息，控制人体模型。由于行走模型相比现有技术中的强化学习算法，具有数据利用率高、鲁棒性强的特点，因此，通过行走模型的多个价值网络对每一个策略网络输出的控制信息进行评分，进而根据评分确定的目标控制信息控制人体模型，能够更加准确的控制人体模型，从而使得人体模型保持正常的姿态行走。
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公开(公告)号：CN105119733B
公开(公告)日：2019-01-15
申请号：CN201510390185.6
申请日：2015-07-06
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
Abstract: 本发明公开了一种人工智能系统及其状态跳转方法、服务器、通信系统，其中，所述状态跳转方法包括：根据评估模型确定人工智能系统的当前状态所对应的策略的执行预期；根据确定的执行预期或根据确定的执行预期以及预设的统计方式从人工智能系统的当前状态所对应的策略中选取策略；通过执行选取的策略实现状态跳转；其中，所述人工智能系统中的单个状态对应至少一个策略；其中，所述评估模型用于表示所述人工智能系统中各状态所对应策略的执行预期。采用本发明，能够提高人工智能系统的智能、容错性和可维护性。当将本发明应用于游戏领域时，能提高游戏的可玩性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104391828B
公开(公告)日：2017-11-17
申请号：CN201410645486.4
申请日：2014-11-11
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06F17/22
Abstract: 本发明提出一种确定短文本相似度的方法和装置，该确定短文本相似度的方法包括采用预设的第一模型和第二模型，获取第一词向量和第二词向量，所述第一词向量是第一短文本包含的词的词向量，所述第二词向量是第二短文本包含的词的词向量，其中，所述第一模型是词向量训练模型，所述第二模型是短文本相似度计算模型；根据所述第一词向量获取第一投影值，以及，根据所述第二词向量获取第二投影值；对所述第一投影值和所述第二投影值进行预设函数运算，得到运算后的函数值，并根据所述函数值确定所述第一短文本与所述第二短文本之间的相似度数值。该方法能够提高短文本相似度数值计算的准确度。
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公开(公告)号：CN104361062B
公开(公告)日：2017-10-31
申请号：CN201410610726.7
申请日：2014-11-03
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
Abstract: 本发明提供了一种关联信息的推荐方法及装置，其中，该方法包括：获取与第一级信息节点相关联的m个第二级信息节点对应的m个第一权重值，其中，所述m个第一权重值通过用户的点击跳转行为获取到，所述第一级信息节点为所述用户当前使用的信息节点，m为正整数；根据所述m个第一权重值与预设的n个推荐信息节点为所述用户确定推荐的关联信息，其中，n为正整数。本发明实施例通过m个第一权重值参考了用户的点击跳转行为，避免了通过信息节点的内容、信息节点的上传者或者作者、信息节点的类型等向用户推荐节点信息的内容聚焦问题，由于m个第一权重值的获取方式是参考用户的点击跳转行为，实现了通过大数据思想向用户推荐关联信息。
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公开(公告)号：CN110046350B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN201910293504.X
申请日：2019-04-12
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06F40/232 , G06F40/253 , G06F40/211
Abstract: 本申请提出一种文法错误识别方法、装置和计算机设备，其中，方法包括：通过获取文本序列和候选字集合，根据文本序列和候选字集合生成第一词向量数组表示、第二词向量数组表示和第三词向量数组表示，根据文本序列和候选字集合生成N‑gram统计特征和PT特征，根据第一词向量数组表示和第二词向量数组表示和N‑gram统计特征通过基于候选排序的语言模型生成候选字集合的语言模型特征，根据第一词向量数组表示、第三词向量数组表示、N‑gram统计特征和PT特征通过文法特征提取模块生成文法错误特征信息，根据候选字集合的语言模型特征和文法错误特征信息通过排序校对模型生成错误输出几率打分。由此，能够准确识别出文本序列中的错误序列，提高了文法错误识别的准确率。
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公开(公告)号：CN110188353B
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN201910452219.8
申请日：2019-05-28
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06F40/232 , G06F40/289 , G06F40/126 , G06N3/04
Abstract: 本申请提出一种文本纠错方法及装置，其中方法包括：将待纠错的文本对应的词向量数组输入预设的编码模块，获取第一隐状态向量数组并输入至解码模块，针对每个解码位置，根据该解码位置对应的第二隐状态向量、注意力向量和第一隐状态向量数组确定解码向量；根据解码位置的解码向量、全局性词表、以及解码位置的字词对应的受限词表，确定解码位置的解码结果，进而确定文本对应的纠错后文本，该方法中确定解码向量时，采用了第一隐状态向量数组，从而考虑到了文本的字词顺序，确保了纠错结果的准确度；另外，受限词表的采用，限制了解空间的大小，降低了纠错模型的复杂度，提升了模型收敛速度。
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公开(公告)号：CN104462272B
公开(公告)日：2018-05-04
申请号：CN201410687222.5
申请日：2014-11-25
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明提出一种搜索需求分析方法和装置，其中，该搜索需求分析方法包括以下步骤：获取搜索词，并获取搜索词对应的多个关联词；抽取搜索词的特征并作为原始特征，并抽取多个关联词的特征并作为关联特征；以及根据原始特征和关联特征获取搜索需求。本发明的搜索需求分析方法，能够准确地获取用户的搜索需求，从而搜索引擎根据用户的搜索需求提供更符合用户需要的搜索结果，进而在提高了搜索的准确率的同时，还提高了搜索的召回率。此外，搜索需求的分析过程与语言无关，因此可方便地在多个不同语种之间进行迁移，更加方便。
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