用于可视搜索的可视意图触发

    公开(公告)号:CN112673369B

    公开(公告)日:2024-09-06

    申请号:CN201980047024.3

    申请日:2019-06-18

    Abstract: 代表性实施例公开了用于对图像执行可视意图分类或者可视意图检测或者两者的机制。可视意图分类利用根据分类分类法来对所述图像中的对象进行分类的训练过的机器学习模型。可视意图分类可以被用作用于发起进一步动作的预触发机制以大大节省处理时间。示例进一步动作包括用户场景、查询定制、用户体验增强等。可视意图检测利用训练过的机器学习模型来标识图像中的对象,在所述图像周围放置边界框,并且根据所述分类法来对所述对象进行分类。所述训练过的机器学习模型利用多个特征检测器、多层预测、多标签分类器和边界框回归。

    使用机器训练词条频率加权因子的产生密集嵌入向量的编码器

    公开(公告)号:CN113661487A

    公开(公告)日:2021-11-16

    申请号:CN202080024993.X

    申请日:2020-02-03

    Abstract: 本文中描述了一种用于生成提供输入文本的分布表示的密集嵌入向量的计算机实现的技术。在一种实现中,该技术包括:生成维度为g的输入词条频率(TF)向量,该输入TF向量包括与输入文本的实例中的词条的出现频率相关的频率信息;使用TF修改通过相应机器训练加权因子来修改输入TF向量中的词条特定频率信息,以产生维度为g的中间向量;使用投影组件将维度为g的中间向量投影到维度为k的嵌入向量中,其中k小于g。TF修改组件和投影组件都可以使用相应机器训练神经网络。应用组件可以基于嵌入向量来执行基于取回的功能、基于识别的功能、基于推荐的功能、基于分类的功能等中的任何功能。

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