公开(公告)号：CN113887305A

公开(公告)日：2022-01-04

申请号：CN202111022395.1

申请日：2021-09-01

Applicant: 合肥讯飞数码科技有限公司

Inventor： 钟奥 ,  王建社 ,  方四安 ,  柳林 ,  占建波 ,  徐承 ,  蒋俊 ,  谢春宇

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62

Abstract: 本申请提供了一种通信辐射源识别方法及相关装置，所述通信辐射源识别方法包括：接收目标信号，并从所述目标信号中获得待识别信号；对所述待识别信号进行特征提取以获得待识别CPC特征向量；利用预设噪声向量和预设内容向量对所述待识别CPC特征向量进行分解，以获得本征信道向量；根据所述本征信道向量获得所述目标信号所在的通信链路、以及位于所述通信链路两端的通信辐射源。通过上述方式，本申请所需要的训练样本量较小，且可以提升通信辐射源识别的正确率。

公开(公告)号：CN113536785A

公开(公告)日：2021-10-22

申请号：CN202110660904.7

申请日：2021-06-15

Applicant: 合肥讯飞数码科技有限公司

Inventor： 刁永祥 ,  吴飞 ,  张浩宇 ,  王玉杰 ,  方四安 ,  徐承 ,  柳林

IPC: G06F40/289 ,  G06F40/284 ,  G06F40/216 ,  G06F40/30 ,  G06F40/151 ,  G06F16/335 ,  G06F16/9535 ,  G06F16/958

Abstract: 本申请公开了一种文本推荐方法、智能终端及计算机可读存储介质，该文本推荐方法包括：获取待选文本对应的第一分词序列和历史文本序列；分别对第一分词序列和历史文本序列中的每一历史文本对应的第二分词序列进行特征提取处理，以得到待选文本特征向量和历史特征向量；其中，待选文本特征向量包括待选文本中每一分词的位置信息，历史特征向量包括每一第二分词序列中每一分词的位置信息；基于对历史特征向量进行兴趣特征提取得到的用户兴趣特征表示和待选文本特征向量，确定待选文本的预测概率值；根据预测概率值对用户进行文本推荐。上述方案，能够在提取文本特征时，充分考虑位置信息关键因素，并结合用户阅读习惯及关注点，进行文本推荐。

公开(公告)号：CN113282742A

公开(公告)日：2021-08-20

申请号：CN202110484890.8

申请日：2021-04-30

Applicant: 合肥讯飞数码科技有限公司

Inventor： 贾国庆 ,  张浩宇 ,  王玉杰 ,  吴飞 ,  方四安 ,  柳林 ,  徐承

IPC: G06F16/34 ,  G06F40/30 ,  G06F16/35

Abstract: 本申请公开了一种摘要获取方法以及电子设备、存储装置，其中，摘要获取方法包括：获取文档组；其中，文档组包含若干文档，每一文档包含若干候选分句；分别提取若干文档中若干候选分句的句子语义表示；其中，句子语义表示包含候选分句在文档组内的第一位置信息；基于句子语义表示，选择至少一个候选分句作为目标分句；利用目标分句，得到文档组的目标摘要。上述方案，能够降低摘要冗余度，并提高摘要可读性。

公开(公告)号：CN112434536A

公开(公告)日：2021-03-02

申请号：CN202011233097.2

申请日：2020-11-06

Applicant: 合肥讯飞数码科技有限公司

Inventor： 张浩宇 ,  王玉杰 ,  刁永祥 ,  吴飞 ,  程飞 ,  方四安 ,  徐承 ,  柳林

IPC: G06F40/35 ,  G06F40/216

Abstract: 一种文档理解方法、设备和存储介质，由文档理解模型实现。所述文档理解模型包括问题识别模型和答案识别模型。所述方法包括：获取用户输入的问题，其中，所述用户输入的问题是一个单阶问题或包括相互依赖的多个单阶问题的多阶问题；将所述问题输入至所述问题识别模型进行问题识别，得到所述问题包括的一个或多个单阶问题；将所述一个或多个单阶问题以及所述一个或多个单阶问题的候选文档输入至所述答案识别模型进行答案识别，得到所述问题的答案；以及将所述答案呈现给所述用户。使用所提供的方法，可以更精确地获取问题答案。

公开(公告)号：CN111640419A

公开(公告)日：2020-09-08

申请号：CN202010456194.1

申请日：2020-05-26

Applicant: 合肥讯飞数码科技有限公司

Inventor： 柳林 ,  方磊 ,  方四安

IPC: G10L15/00 ,  G10L15/06 ,  G06K9/62 ,  G06F40/263

Abstract: 本发明实施例提供了一种语种识别方法、系统、电子设备及存储介质，语种识别方法在模型算法层面，采用集成学习的思想，将第一类语种高斯混合模型和第二类语种高斯混合模型融合得到预设高斯混合模型，并通过预设高斯混合模型来拟合全体语种的数据分布，更有利于突出少数类语种的数据分布拟合，可以有效规避少数类语种数据的分布特性被多数类语种数据平均化，以至于少数类语种数据的分布特性被多数类语种数据掩蔽的现象产生，使得通过预设高斯混合模型确定的语音文件对应的均值超矢量更能体现出语音文件中的语种的分布特性。进一步地，无论语音文件中包含的语种属于多数类语种还是少数类语种，均可以通过语种识别模型得到准确识别。