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公开(公告)号:CN105138671A
公开(公告)日:2015-12-09
申请号:CN201510564818.0
申请日:2015-09-07
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
CPC classification number: G06F17/27 , G06F17/30 , G06F17/30654 , G06F17/2705
Abstract: 本发明公开了一种基于人工智能的人机交互的交互引导方法和装置,其中,方法包括以下步骤:S1、接收用户输入的交互信息,并根据交互信息确定当前话题;S2、基于话题图谱获得多个与当前话题相关的待选引导话题;S3、获取用户的用户画像数据;以及S4、根据用户画像数据从多个与当前话题相关的待选引导话题中选择引导话题,并向用户反馈引导话题。本发明实施例的基于人工智能的人机交互的交互引导方法和装置,通过接收用户输入的交互信息确定当前话题,并基于话题图谱获得多个与当前话题相关的待选引导话题,再结合用户的用户画像数据从待选引导话题中选择引导话题,以及向用户反馈引导话题,提高了人机交互的持续性,使人机交互更加流畅、自然。
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公开(公告)号:CN104679853A
公开(公告)日:2015-06-03
申请号:CN201510081006.0
申请日:2015-02-13
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种信息搜索方法及装置,其中,该方法包括:S1、接收当前用户输入的查询信息,并获取当前用户的当前时间信息;S2、获取与查询信息和当前时间信息相关的搜索结果;以及S3、提供搜索结果页,并在搜索结果页上展现搜索结果。本发明实施例提供的信息搜索方法及装置,可为查询信息相同而时间点不同的用户提供更加有针对性的搜索结果,满足了用户的个性化搜索需求,提高了用户的搜索满意度。
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公开(公告)号:CN110276081B
公开(公告)日:2023-04-25
申请号:CN201910490193.6
申请日:2019-06-06
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06F40/56
Abstract: 本发明提出一种文本生成方法、装置及存储介质,该文本生成方法包括获取待处理的第一数据;根据目标文本生成模型,生成与第一数据对应的目标文本,目标文本生成模型,是预先采用不携带人工标注的平行语料训练得到的。通过本发明能够在保障文本生成效果的同时,有效降低人力成本。
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公开(公告)号:CN110059307B
公开(公告)日:2021-05-14
申请号:CN201910297785.6
申请日:2019-04-15
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06F40/166 , G06F16/34 , G06F16/36
Abstract: 本申请公开了一种写作方法、装置和服务器,其中,方法包括:在检测到写作任务的触发事件被触发时,发起写作任务,并获取与写作任务对应的素材数据,然后,根据写作任务的类型,确定写作任务的写作方式,并获取与写作方式和文章主题类型对应的处理模型;以及根据素材数据和处理模型,生成与文章主题类型对应的目标文章。由此,自动收集与写作任务对应的素材数据,并结合与写作方式以及文章主题类型对应的处理模型,生成与文章主题类型对应的目标文章,丰富了写作平台的写作方式的同时,可提高用户通过写作平台写作的写作效率,进而可提高用户的写作体验。
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公开(公告)号:CN106227876B
公开(公告)日:2020-03-10
申请号:CN201610625744.1
申请日:2016-08-02
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06F16/903 , G06F40/30
Abstract: 本发明公开了一种活动安排辅助决策方法和装置,该方法包括:获取用户输入的自然语义的查询信息;对所述查询信息进行语义分析,得到查询标签;在数据库中查找与所述查询标签匹配的预设标签,返回和所述预设标签相关联的查询结果,其中,所述查询结果包括景点的名称、类型、位置、门票信息、评分和距离信息中至少一种,所述查询标签和所述预设标签包括景点的场景标签、类型标签、位置标签和价格标签中至少一种。本方案能够将符合用户需求的查询结果直接反馈给用户,提高了用户的查询效率,为用户的最终决策提供了极大的方便。
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公开(公告)号:CN109918568A
公开(公告)日:2019-06-21
申请号:CN201910189450.2
申请日:2019-03-13
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06F16/9535 , G06Q50/20
Abstract: 本申请提出一种个性化学习方法、装置、电子设备及存储介质,属于计算机应用技术领域。其中,该方法包括:在目标用户使用应用时,获取目标用户当前的使用数据;根据目标用户当前的使用数据,确定当前目标用户使用应用的场景;利用与目标用户对应的推荐模型,对当前目标用户使用应用的场景进行解析处理,以获取当前与目标用户对应的目标学习模式及目标学习内容;根据目标学习模式,向目标用户展示目标学习内容。由此,通过这种个性化学习方法,实现了为用户自动推荐符合用户个性化需求的学习模式与学习内容,操作简单,效率高,改善了用户体验。
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