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公开(公告)号：CN119646138A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411668403.3
申请日：2024-11-20
Applicant: 中国电信股份有限公司技术创新中心 , 中国电信股份有限公司
IPC: G06F16/3329 , G06F16/353 , G06F16/334 , G06F16/36 , G06F40/30 , G06F40/295 , G06N5/022 , G06Q30/015 , G06Q50/50
Abstract: 本公开提供了一种客服交互优化方法、装置、设备、存储介质和程序产品，涉及计算机技术领域。其中，客服交互优化方法包括：响应于接收到的用户问题，基于心智模型对用户问题进行意图识别；基于意图识别的结果确定用于语义增强的对应领域知识库；基于对语义空间对齐谱图的查询操作对用户问题进行改写，得到待检索信息；基于待检索信息检索对应领域知识库，得到对用户问题增强的业务知识片段；将业务知识片段输入大语言模型进行应答，输出用户问题的答复信息。通过本公开的技术方案，能够有效弥补知识库与用户提问之间的语义隔阂，提升了大语言模型对用户意图的理解准确性，进而有利于改善用户在智能客服系统交互中的使用体验。
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公开(公告)号：CN118350861A
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410448012.4
申请日：2024-04-12
Applicant: 中国电信股份有限公司技术创新中心 , 中国电信股份有限公司
Inventor： 郭枝虾
IPC: G06Q30/0202 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本公开提供了一种点击率预测方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质，涉及大数据技术领域。该方法包括：点击预测模型基于因子分解机网络，根据目标点击稀疏特征预测得到第一点击预测数据；点击预测模型基于具有共享网络及多个专有网络的注意力多域网络，将点击稠密向量及点击稠密特征处理得到的待处理稠密特征进行处理得到专有预测值，并得到第二点击预测数据，根据第一点击预测数据及第二点击预测数据等得到目标点击预测数据；本公开实施例中因子分解机网络及注意力多域网络共享相同的稠密向量，能够学习到低阶和高阶特征组合，提高多场景点击率预估的场景信息学习，及提升模型整体效果，节约资源。
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公开(公告)号：CN117893267A
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202410064389.X
申请日：2024-01-16
Applicant: 中国电信股份有限公司技术创新中心 , 中国电信股份有限公司
Inventor： 郭枝虾
IPC: G06Q30/0283 , G06F17/15
Abstract: 本公开提供一种待售物品的定价方法、装置、电子设备和可读介质，其中，待售物品的定价方法包括：基于训练好的转化率模型确定待售物品的目标转化率；根据目标转化率、待售物品的品牌信息的独热编码、加购待售产品的用户数和促销活动的时间信息确定隐含价格；根据隐含价格、待售物品的折扣信息和预设分位数确定待售物品的推荐价格，并将推荐价格发送至与待售物品关联的终端。通过本公开实施例，提升了待售物品的定价的计算效率和时效性，也提高了待售物品的定价的准确性和可靠性。
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公开(公告)号：CN117078857A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202311056709.9
申请日：2023-08-21
Applicant: 中国电信股份有限公司技术创新中心 , 中国电信股份有限公司
Abstract: 本公开涉及一种三维模型的重建方法、装置、电子设备及计算机可读介质，属于人工智能技术领域。该方法包括：获取三维空间中的多个采样点；根据输入图像以及采样点的位置信息得到采样点的二维特征向量和三维特征向量；确定采样点的融合特征，并构造采样点的邻接特征矩阵；将邻接特征矩阵输入分层图卷积网络中得到采样点特征，其中，分层图卷积网络由下采样支路和上采样支路组成，下采样支路由多层局部注意力图卷积层构成，上采样支路由多层局部注意力图反卷积层构成；根据采样点的采样点特征得到采样点的位置预测结果，并构建输入图像对应的三维模型。本公开可以有效地提取三维空间中采样点的局部空间特征，实现三维模型的高精度重建。
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公开(公告)号：CN115619427A
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202211100153.4
申请日：2022-09-07
Applicant: 中国电信股份有限公司
IPC: G06Q30/0201 , G06Q30/0207 , G06N20/00
Abstract: 本公开实施例是关于一种目标对象质量评估方法及装置、存储介质、电子设备，涉及计算机技术领域，该方法包括：获取多个目标对象在多个阶段的特征，所述多个阶段包括目标阶段以及参考阶段；根据所述目标阶段的特征获取各目标对象在目标阶段的质量分，并将参考阶段的特征输入阶段模型确定所述参考阶段的质量分，以获取各所述目标对象在多个阶段的质量分；根据多个阶段的质量分确定目标质量分，并通过所述目标质量分对各所述目标对象的质量进行评估。本公开能够提高目标对象的质量分的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114116920A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111404573.7
申请日：2021-11-24
Applicant: 中国电信股份有限公司
Abstract: 本公开提供一种数据处理方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：对数据仓库的数据模型进行多次随机抽样，获得多个抽样样本数据；根据所述多个抽样样本数据的成本值确定目标样本数据；对所述目标样本数据中每个维度的每个字段的每个元素进行编码，获得每个元素的编码序列；根据每个元素的编码序列，确定每个维度中元素相同的字段重复的数量；根据每个维度的总长度和每个维度中元素相同的字段重复的数量，确定每个维度的粒度。该方法快速、准确地确定数据仓库中数据模型的每个维度的粒度。
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公开(公告)号：CN115297450B
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202210939748.2
申请日：2022-08-05
Applicant: 中国电信股份有限公司
Abstract: 本公开提供了一种结合车辆管理平台算力和边缘算力实现V2G分布式算力的方法、装置、电子设备及存储介质，涉及通信技术领域。该方法包括，获取待卸载算力、车辆管理平台算力与边缘算力；当车辆管理平台算力与边缘计算能力之和大于第一阈值且小于第二阈值，按照车辆管理平台算力与待卸载算力，确定第一卸载算力；将第一卸载算力发送到车辆管理平台；根据第一卸载算力与待卸载算力，确定第二卸载算力，将第二卸载算力发送到边缘计算平台；根据第一卸载算力、第二卸载算力分别在待卸载算力的占比，对相应的车辆管理平台和边缘计算平台分别发送第一奖励信息、第二奖励信息。本公开将电动汽车算力与边缘服务器算力结合，能够对V2G算力需求进行分布式计算，提高了对V2G算力的支持。
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公开(公告)号：CN115440358B
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202211117130.4
申请日：2022-09-14
Applicant: 中国电信股份有限公司
IPC: G16H40/20 , G06Q10/0631
Abstract: 本发明提供了一种医疗设备选址方法、系统、装置及存储介质，所述方法包括步骤：分别获取每一公共交通站点在各个预设年龄段的出行量；获取医疗设备的历史用户数据，并根据所述历史用户数据，获得所述医疗设备的历史用户在各个所述预设年龄段的分布概率；根据所述出行量和所述分布概率，计算得到各个所述公共交通站点对应的风险值；对各个站点的所述风险值进行排序，获得风险值最大的N个站点，作为备选站点；N为正整数；以及自所述备选站点中，确定目标站点，作为所述医疗设备的投放站点；本发明使除颤仪的选址更精准，能够被用户快速及时获取，利于提高除颤仪的有效利用率。
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公开(公告)号：CN115619427B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202211100153.4
申请日：2022-09-07
Applicant: 中国电信股份有限公司
IPC: G06Q30/0201 , G06Q30/0207 , G06N20/00
Abstract: 本公开实施例是关于一种目标对象质量评估方法及装置、存储介质、电子设备，涉及计算机技术领域，该方法包括：获取多个目标对象在多个阶段的特征，所述多个阶段包括目标阶段以及参考阶段；根据所述目标阶段的特征获取各目标对象在目标阶段的质量分，并将参考阶段的特征输入阶段模型确定所述参考阶段的质量分，以获取各所述目标对象在多个阶段的质量分；根据多个阶段的质量分确定目标质量分，并通过所述目标质量分对各所述目标对象的质量进行评估。本公开能够提高目标对象的质量分的准确性。
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公开(公告)号：CN114707041B
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202210375182.5
申请日：2022-04-11
Applicant: 中国电信股份有限公司
IPC: G06F16/906 , G06N20/00
Abstract: 本申请公开了一种消息推荐方法、装置、计算机可读介质及电子设备，所述方法包括：获取多个时间段的训练样本和设定时段内的第一测试样本；通过多个时间段的训练样本和第一测试样本对消息推荐模型进行联合训练；在联合训练的过程中，根据各个时间段的训练样本和所述第一测试样本之间的数据分布差异得到训练样本的权重，并根据该权重对训练样本进行联合训练，并根据各个时间段的训练样本的预测值和对应训练样本的样本标签之间的损失更新消息推荐模型的模型参数；通过训练好的消息推荐模型在当前时间进行消息推荐。本申请利用多时期训练样本与测试样本进行联合训练，以改进传统推荐算法仅用单一时期训练样本进行训练，导致模(56)对比文件WO 2021135588 A1,2021.07.08US 2015186780 A1,2015.07.02王艺平 等.基于改进的宽深度模型的推荐方法研究《.计算机应用与软件》.2018,第35卷(第11期),49-54.郭慧丰.基于用户行为关系挖掘的个性化推荐模型及算法《.中国博士学位论文全文数据库信息科技辑》.2019,(第01期),I138-272.Vasco Lopes 等.An AutoML-basedApproach to Multimodal Image SentimentAnalysis《.2021 International JointConference on Neural Networks (IJCNN)》.2021,1-9.柴玉梅 等.基于双注意力机制和迁移学习的跨领域推荐模型《.计算机学报》.2020,第43卷(第10期),1924-1942.
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