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公开(公告)号：CN119597943A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411604325.0
申请日：2024-11-11
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06F16/483 , H04N21/854 , G06F16/438 , G06N5/04
Abstract: 本公开提供了一种多模态内容生成方法和装置，涉及人工智能技术领域，具体涉及人工智能内容生成技术领域。具体实现方案为：向用户显示至少一个素材，所述素材包括至少一种模态；获取所述用户对所述素材的用户指令；基于所述素材以及所述用户指令生成多模态内容，所述多媒体内容包括至少一种模态。本公开增强了用户对生成内容的细节控制粒度，提高了内容生成的灵活性，提高了多模态内容个性化生成的用户体验。
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公开(公告)号：CN116912616A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310673660.5
申请日：2023-06-07
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06F40/126
Abstract: 本发明提供一种图文预训练模型的训练方法、训练装置及电子设备，涉及深度学习技术领域，该方法包括：构建初始图文预训练模型，初始图文预训练模型包含生成器模块和判别器模块，生成器模块和判别器模块均包含图像编码器、文本编码器和跨模态融合编码器，跨模态融合编码器用于融合图像编码器和文本编码器输出的特征；针对每种预训练任务，基于生成器模块的生成结果对判别器模块进行训练，并基于训练后的判别器模块，得到目标图文预训练模型。使得最终得到的目标图文预训练模型能够与下游任务完全匹配，从而能够在各种图文下游任务中取得更好的效果。
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公开(公告)号：CN109753658B
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN201811645088.7
申请日：2018-12-29
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06F16/35 , G06F40/30 , G06F40/253 , G06F16/332
Abstract: 本申请实施例公开了交互方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：基于查询语句的成分关键词，生成查询语句对应的查询逻辑语句；基于查询语句对应的查询逻辑语句，获取用于生成答案语句的信息；基于用于生成答案语句的信息，生答案语句，将答案语句反馈给用户。查询逻辑语句可以同时指示多个查询逻辑，查询逻辑语句与具体的领域无关，查询逻辑语句可以适用于用于查询多个不同的领域的查询语句对应的答案语句。每一步为了获取生成答案所需的信息进行的转换得到的表达式也可适用于用于查询多个不同的领域的查询语句对应的答案语句。从而，可对诸如包含多个查询逻辑的复杂的查询语句进行分析而生成答案语句，同时，减少了生成答案语句的开销。
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公开(公告)号：CN112861548B
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202110184842.7
申请日：2021-02-10
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
Abstract: 本公开公开了一种自然语言生成及模型的训练方法、装置、设备和存储介质，涉及计算机技术领域，具体涉及自然语言处理、深度学习等人工智能技术领域。自然语言生成模型的训练方法包括：采用自然语言生成模型，根据用户文本对第一生成文本进行更新，以得到第二生成文本，所述第一生成文本的初始值采用所述自然语言生成模型，对所述用户文本进行处理后得到；在未达到预设的第一更新结束条件时，将所述第二生成文本作为新的第一生成文本，采用所述自然语言生成模型，根据用户文本对所述新的第一生成文本进行更新，直至达到所述第一更新结束条件；将达到所述第一更新结束条件时的第二生成文本，确定为所述用户文本对应的自然语言生成文本。本公开可以提高自然语言生成文本的质量。
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公开(公告)号：CN109753658A
公开(公告)日：2019-05-14
申请号：CN201811645088.7
申请日：2018-12-29
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06F17/27 , G06F16/332 , G06F16/35
Abstract: 本申请实施例公开了交互方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：基于查询语句的成分关键词，生成查询语句对应的查询逻辑语句；基于查询语句对应的查询逻辑语句，获取用于生成答案语句的信息；基于用于生成答案语句的信息，生答案语句，将答案语句反馈给用户。查询逻辑语句可以同时指示多个查询逻辑，查询逻辑语句与具体的领域无关，查询逻辑语句可以适用于用于查询多个不同的领域的查询语句对应的答案语句。每一步为了获取生成答案所需的信息进行的转换得到的表达式也可适用于用于查询多个不同的领域的查询语句对应的答案语句。从而，可对诸如包含多个查询逻辑的复杂的查询语句进行分析而生成答案语句，同时，减少了生成答案语句的开销。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107180095A
公开(公告)日：2017-09-19
申请号：CN201710343441.5
申请日：2017-05-16
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30867 , G06F17/30707
Abstract: 本申请公开了用于展示信息的方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：接收终端发送的搜索请求，并根据该搜索请求进行搜索确定至少一个搜索结果；对于至少一个搜索结果中的每个搜索结果，确定该搜索结果所属的情感类型以及该搜索结果在该情感类型下的强度值；根据预先为情感类型设置的权值以及确定的情感类型和强度值，确定该至少一个搜索结果中各个搜索结果的评分；根据所确定的评分，对该至少一个搜索结果进行排序，得到搜索结果序列；从该搜索结果序列中，按序选取并发送第一预定数目个搜索结果至该终端，以供该终端按序展示接收到的第一预定数目个搜索结果。该实施方式丰富了信息展示的方式。
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公开(公告)号：CN103902597A
公开(公告)日：2014-07-02
申请号：CN201210581476.X
申请日：2012-12-27
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30864 , G06F17/30705
Abstract: 本发明的目的是提供一种用于确定目标关键词所对应的搜索相关性类别的方法和设备。具体地，根据目标关键词的搜索排序路径信息，从一个或多个关键词聚类中确定所述目标关键词所属的目标关键词聚类；根据所述目标关键词聚类，确定所述目标关键词所对应的搜索相关性类别，以用于后续处理。与现有技术相比，本发明通过确定目标关键词所属的目标关键词聚类，进而所述目标关键词所对应的搜索相关性类别，以用于后续处理，从而实现了有效地确定关键词所对应的搜索相关性类别，及对批量关键词数据的自动化测试，不仅为优化搜索引擎搜索排序提供参考，而且提高了对搜索引擎相关性的测试效率。
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公开(公告)号：CN112861548A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202110184842.7
申请日：2021-02-10
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
Abstract: 本公开公开了一种自然语言生成及模型的训练方法、装置、设备和存储介质，涉及计算机技术领域，具体涉及自然语言处理、深度学习等人工智能技术领域。自然语言生成模型的训练方法包括：采用自然语言生成模型，根据用户文本对第一生成文本进行更新，以得到第二生成文本，所述第一生成文本的初始值采用所述自然语言生成模型，对所述用户文本进行处理后得到；在未达到预设的第一更新结束条件时，将所述第二生成文本作为新的第一生成文本，采用所述自然语言生成模型，根据用户文本对所述新的第一生成文本进行更新，直至达到所述第一更新结束条件；将达到所述第一更新结束条件时的第二生成文本，确定为所述用户文本对应的自然语言生成文本。本公开可以提高自然语言生成文本的质量。
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公开(公告)号：CN110413736A
公开(公告)日：2019-11-05
申请号：CN201910678829.X
申请日：2019-07-25
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
Abstract: 本发明提出一种跨语言文本表示方法和装置，其中，方法包括：获取第一语种对应的第一训练文本和第一跨语言表示模型，其中，第一跨语言表示模型包括第一通用向量子模型和文本表示子模型；获取待处理文本对应的目标语种的第二训练文本；根据第一训练文本和第二训练文本训练第一通用向量子模型得到第二通用向量子模型；根据第二通用向量子模型和文本表示子模型获取目标语种的第二跨语言表示模型。由此，基于语义对齐处理挖掘不同语种之间的通用向量，基于通用向量进行跨语言文本处理，保证了跨语言处理模型的表示效果。解决了现有技术中，跨语言处理模型难以跨越语种不同的障碍导致的表示效果较差的技术问题。
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公开(公告)号：CN116992112A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202310804597.4
申请日：2023-06-30
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06F16/953 , G06F16/958
Abstract: 本公开提供了一种数据生成方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品，涉及人工智能领域，尤其涉及深度学习、自然语言处理技术领域。实现方案为：获取与第一文档类型相对应的多个网页内容，第一文档类型与目标生成任务相对应；获取多个网页内容中每个网页内容的得分，以用于评价相应的网页内容的内容质量、时效性、权威性中的至少一者；基于得分对多个网页内容进行过滤，以获得得分超过预设阈值的至少一个网页内容；对于至少一个网页内容中的每一个：确定该网页内容对应的第二文档类型，第二文档类型为第一文档类型的子类型；以及基于第二文档类型，生成与该网页内容相对应的问题指令，该网页内容作为问题指令所对应的回答信息。
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