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公开(公告)号：CN114528417A
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202210377444.1
申请日：2022-04-12
Applicant: 北京中科闻歌科技股份有限公司
IPC: G06F16/36 , G06F40/295 , G06F40/30
Abstract: 本公开涉及一种知识图谱本体构建方法、装置、设备及可读存储介质。本公开通过基于文本语料获取文本领域本体候选集，并基于图像数据获取图像领域本体候选集，基于文本领域本体候选集中文本领域本体的本体概念词，确定文本领域本体的层次结构，基于图像领域本体候选集中图像领域本体的图像语义标签，确定图像领域本体的层次结构。进而基于文本领域本体候选集、文本领域本体的层次结构、图像领域本体候选集和图像领域本体的层次结构，确定包含文本领域本体和图像领域本体的知识图谱本体，实现了对文本和图像等多模态数据的知识本体分类别、分层次的构建。
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公开(公告)号：CN114492420A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210340732.X
申请日：2022-04-02
Applicant: 北京中科闻歌科技股份有限公司
IPC: G06F40/284 , G06F40/289 , G06F40/30 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本公开涉及一种文本分类方法、装置、设备及计算机可读存储介质，该方法包括：对待分类的文本进行分词处理，得到文本中包含的词汇；从预设的语义库中查找词汇对应的语义，以及语义在语义库中的位置，得到语义的位置向量；响应于词汇对应的语义有多个，基于词汇在所述文本中的上下文，确定词汇对应的每个语义的权重；基于词汇对应的每个语义的权重，对词汇对应的多个语义的位置向量进行加权叠加处理，得到词汇的特征向量；基于文本中包含的词汇的特征向量，确定文本的特征向量；基于文本的特征向量对文本进行分类。通过上述技术方案，将文本转化到量子领域进行处理，减少计算成本的同时，提升了文本的分类准确率，提升用户的使用体验。
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公开(公告)号：CN113536763A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110821206.0
申请日：2021-07-20
Applicant: 北京中科闻歌科技股份有限公司
IPC: G06F40/194 , G06F16/335
Abstract: 本公开涉及一种信息处理方法、装置、设备及存储介质。其中，信息处理方法包括：获取待处理文本；确定待处理文本与已存储文本之间的文本相似度；基于待处理文本的发布时间和已存储文本的发布时间，对文本相似度进行修正，得到修正后的文本相似度；在修正后的文本相似度大于或等于预设相似度阈值的情况下，将已存储文本作为待处理文本的相似文本。根据本公开实施例，可以提高重复信息的查找精度和效率且节约设备资源，以进一步提高重复信息的处理效果和效率，降低文本内容的重复性，进而使得用户快速且准确的从网络平台中查找感兴趣信息的需求，提高用户查看信息的体验且节约设备资源。
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公开(公告)号：CN115526338A
公开(公告)日：2022-12-27
申请号：CN202211287916.0
申请日：2022-10-20
Applicant: 北京中科闻歌科技股份有限公司
IPC: G06N20/00 , G06F16/33 , G06F16/338
Abstract: 本申请涉及信息检索领域，特别是涉及一种用于信息检索的强化学习模型构建方法，所述方法包括：S100，获取查询信息Q的特征编码q和候选文档集合中各候选文档的特征编码；S200，构建MDP模型，其中：MDP模型的初始状态s0＝[0，q]，MDP模型的智能体在初始状态下选择动作a0的概率分布为π(a0|s0；w)；S300，根据长期奖励对MDP模型进行模型训练。本发明提高了信息检索时文档排序的精确性。
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公开(公告)号：CN114528417B
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210377444.1
申请日：2022-04-12
Applicant: 北京中科闻歌科技股份有限公司
IPC: G06F16/36 , G06F40/295 , G06F40/30
Abstract: 本公开涉及一种知识图谱本体构建方法、装置、设备及可读存储介质。本公开通过基于文本语料获取文本领域本体候选集，并基于图像数据获取图像领域本体候选集，基于文本领域本体候选集中文本领域本体的本体概念词，确定文本领域本体的层次结构，基于图像领域本体候选集中图像领域本体的图像语义标签，确定图像领域本体的层次结构。进而基于文本领域本体候选集、文本领域本体的层次结构、图像领域本体候选集和图像领域本体的层次结构，确定包含文本领域本体和图像领域本体的知识图谱本体，实现了对文本和图像等多模态数据的知识本体分类别、分层次的构建。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114495245B
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210363659.8
申请日：2022-04-08
Applicant: 北京中科闻歌科技股份有限公司
Abstract: 本公开涉及一种人脸伪造图像鉴别方法、装置、设备以及介质。其中，该方法包括：获取第一样本图像集和第二样本图像集，第一样本图像集中的假脸基于第一伪造方式伪造得到，第二样本图像集中的假脸基于第二伪造方式伪造得到；基于第一样本图像集训练生成用于鉴别第一伪造方式的第一教师模型；基于第二样本图像集训练生成用于鉴别第二伪造方式的第二教师模型；将第一教师模型和第二教师模型融合以训练学生模型，生成用于鉴别第一伪造方式和第二伪造方式的目标人脸伪造图像鉴别模型。根据本公开实施例提供的技术方案，能够使生成的目标人脸伪造图像鉴别模型适用于鉴别不同伪造方法生成的人脸图像，有更好的泛化性、拓展性，且更为高效。
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公开(公告)号：CN114495245A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210363659.8
申请日：2022-04-08
Applicant: 北京中科闻歌科技股份有限公司
Abstract: 本公开涉及一种人脸伪造图像鉴别方法、装置、设备以及介质。其中，该方法包括：获取第一样本图像集和第二样本图像集，第一样本图像集中的假脸基于第一伪造方式伪造得到，第二样本图像集中的假脸基于第二伪造方式伪造得到；基于第一样本图像集训练生成用于鉴别第一伪造方式的第一教师模型；基于第二样本图像集训练生成用于鉴别第二伪造方式的第二教师模型；将第一教师模型和第二教师模型融合以训练学生模型，生成用于鉴别第一伪造方式和第二伪造方式的目标人脸伪造图像鉴别模型。根据本公开实施例提供的技术方案，能够使生成的目标人脸伪造图像鉴别模型适用于鉴别不同伪造方法生成的人脸图像，有更好的泛化性、拓展性，且更为高效。
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公开(公告)号：CN113766314B
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202111317971.5
申请日：2021-11-09
Applicant: 北京中科闻歌科技股份有限公司
IPC: H04N21/44 , H04N21/439 , H04N21/488 , G06V20/40 , G06V20/62 , G06V10/44 , G06K9/62
Abstract: 本公开涉及一种视频切分方法、装置、设备、系统及存储介质，该方法包括：获取目标视频的视频特征数据，视频特征数据包括音频数据、字幕数据和镜头数据；对音频数据进行切分，得到多个音频数据片段；基于镜头数据对字幕数据进行切分，得到多个字幕子数据；基于音频数据片段和字幕子数据对目标视频进行切分，得到多个视频片段。根据本公开实施例，实现了能够准确的切分目标视频，以进一步使得用户通过浏览目标视频切分后的视频片段，从目标视频中快速获取准确的信息，以准确且快速的浏览目标视频中所包含的信息。
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公开(公告)号：CN113627151B
公开(公告)日：2022-02-22
申请号：CN202111199899.0
申请日：2021-10-14
Applicant: 北京中科闻歌科技股份有限公司
IPC: G06F40/211 , G06F40/216 , G06F40/242 , G06F40/289 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本公开涉及一种跨模态数据的匹配方法、装置、设备及介质。其中，跨模态数据的匹配方法包括：获取待匹配数据和候选数据，待匹配数据和候选数据的数据模态不同；对待匹配数据和候选数据进行量子化表示，得到待匹配数据与候选数据在量子复合系统内的分布信息；基于分布信息，提取待匹配数据与候选数据之间的量子干涉特征数据；在量子干涉特征数据满足预设匹配条件的情况下，确定候选数据和待匹配数据相匹配。根据本公开实施例，能够提高跨模态信息的匹配精度。
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公开(公告)号：CN113656660A
公开(公告)日：2021-11-16
申请号：CN202111199634.0
申请日：2021-10-14
Applicant: 北京中科闻歌科技股份有限公司
IPC: G06F16/903 , G06K9/62 , G06N3/08 , G06N3/04
Abstract: 本公开涉及一种跨模态数据的匹配方法、装置、设备及介质。其中，跨模态数据的匹配方法包括：获取待匹配数据和候选数据，待匹配数据和候选数据的数据模态不同；对待匹配数据和候选数据进行量子化表示，得到待匹配数据与候选数据在量子复合系统内的分布信息；基于分布信息，进行相关性特征计算，得到待匹配数据与候选数据之间的相关性特征参数；在相关性特征参数满足预设匹配条件的情况下，确定待匹配数据与候选数据相互匹配。根据本公开实施例，能够提高跨模态信息的匹配精度。
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