公开(公告)号：CN110162786A

公开(公告)日：2019-08-23

申请号：CN201910329838.8

申请日：2019-04-23

Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司

Inventor： 贾巍 ,  高原 ,  戴岱 ,  肖欣延

IPC: G06F17/27 ,  G06F16/335 ,  G06F16/33

Abstract: 本发明提供了一种构建配置文件以及抽取结构化信息方法、装置，构建配置文件的方法为：确定构建的配置文件对应的应用领域；获取对应应用领域的候选句；获取对应应用领域的属性信息；根据候选句与属性信息构建对应应用领域的配置文件。抽取结构化信息的方法为：获取用户输入的待处理文本以及与待处理文本所属应用领域对应的配置文件；对待处理文本进行分词处理得到分词处理后的文本数据；根据配置文件中的候选句从文本数据中抽取目标语句；根据配置文件中的属性值从目标语句中抽取目标信息；根据配置文件中属性与属性值之间的对应关系将所抽取的目标信息添加到对应的属性中，得到对应待处理文本的结构化信息。本发明能够提升配置文件的生成效率。

公开(公告)号：CN105159996B

公开(公告)日：2018-09-07

申请号：CN201510564826.5

申请日：2015-09-07

Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司

Inventor： 马艳军 ,  吕雅娟 ,  吴华 ,  肖欣延 ,  张伟萌 ,  李兴建

IPC: G06F17/30

Abstract: 本发明公开了一种基于人工智能的深度问答服务提供方法和装置，其中，方法包括：获取用户输入的问题信息；根据问题信息获取用户的用户需求信息；根据用户需求信息将问题信息分发至对应的至少一个问答服务模块；接收至少一个问答服务模块返回的问答结果，并对问答结果进行决策以确定最终的问答结果。本发明实施例的基于人工智能的深度问答服务提供方法和装置，通过用户输入的问题信息，获取用户的用户需求信息，并根据用户需求信息将问题信息分发至至少一个问答服务模块，并接收至少一个问答服务模块返回的问答结果，最终对问答结果进行决策以确定最终的问答结果，能够针对用户的深度问题为用户提供更加准确的问答结果，提升用户使用满意度。

公开(公告)号：CN104503958B

公开(公告)日：2017-09-26

申请号：CN201410665760.4

申请日：2014-11-19

Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司

Inventor： 朱少杰 ,  吕雅娟 ,  肖欣延 ,  付波

IPC: G06F17/27

Abstract: 本发明提供了一种文档摘要的生成方法及装置，其中，该方法包括：获得文档，并使用预设特征对文档进行处理，以获得摘要候选句，其中，预设特征包括摘要关键词、数词、与文档中包含的标题的距离在预定范围内的句子和子标题中的一种或几种；对摘要候选句进行压缩处理；以及对压缩处理后的摘要候选句进行后处理，以生成文档的摘要。本发明实施例提供的文档摘要的生成方法及装置，生成的摘要精炼、准确，并且摘要中不存在冗余信息，生成过程简单，无需人工参与，可大大降低文档的摘要的生成时间，提高文档生成摘要的效率。

公开(公告)号：CN109598000B

公开(公告)日：2023-06-16

申请号：CN201811624158.0

申请日：2018-12-28

Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司

Inventor： 高参 ,  肖欣延 ,  吕雅娟

IPC: G06F40/30

Abstract: 本发明公开了一种语义关系识别方法、装置、计算机设备和存储介质。其中方法包括：获取待识别的基本语义单元句子对；将所述待识别的基本语义单元句子对作为语义关系识别模型的输入，得到所述待识别的基本语义单元句子对的语义关系。该方法既能实现显式语义关系的识别又能实现隐式语义关系的识别，同时还能够保证语义关系识别效果。

公开(公告)号：CN110059307A

公开(公告)日：2019-07-26

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

Inventor： 刘家辰 ,  李杨 ,  肖欣延 ,  佘俏俏 ,  吕雅娟

IPC: G06F17/24 ,  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。

公开(公告)号：CN119849552A

公开(公告)日：2025-04-18

申请号：CN202411854817.5

申请日：2024-12-16

Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司

Inventor： 王展鹏 ,  李国豪 ,  刘家辰 ,  肖欣延

IPC: G06N3/0455 ,  G06N20/00 ,  G06T11/00 ,  G06N5/04

Abstract: 本公开提供了一种基于大模型的内容生成及模型更新方法、装置和设备，涉及人工智能技术领域，尤其涉及计算机视觉、深度学习、大模型等技术领域，可应用于AIGC基于人工智能的内容生成等场景。模型更新方法包括：获取目标对象针对生成内容的真实偏好数据，所述生成内容是初始大模型获得的；采用打分模型，对所述真实偏好数据对应的反馈内容之外的未反馈内容进行打分，以获得自动偏好数据；基于所述真实偏好数据和所述自动偏好数据，获取偏好样本数据；基于所述偏好样本数据，对所述初始大模型进行更新，以获得目标大模型。

公开(公告)号：CN110196981A

公开(公告)日：2019-09-03

申请号：CN201910504977.X

申请日：2019-06-11

Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司

Inventor： 牛国成 ,  何伯磊 ,  肖欣延

IPC: G06F17/27

Abstract: 本发明实施例提出一种文本表示方法、装置、设备和存储介质，其中的方法包括获取目标文本对应的多个词向量；从多个词向量中，获取目标文本的全局特征；根据全局特征生成多个全局信息，每个全局信息与至少一个词向量对应；根据多个词向量以及多个全局信息，获取目标文本的多个局部特征；根据多个局部特征生成目标文本的表示向量。本发明实施例的方法将文本的全局特征融合在局部特征的抽取过程中，因此生成的局部特征对于全局背景的理解会更好。进而，只需要很浅的网络就可以直接对文本进行分类，并取得优异的分类效果，并且无需额外的更深层的网络，以降低学习难度。

公开(公告)号：CN110163257A

公开(公告)日：2019-08-23

申请号：CN201910330632.7

申请日：2019-04-23

Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司

Inventor： 贾巍 ,  戴岱 ,  肖欣延

IPC: G06K9/62 ,  G06F17/27

Abstract: 本发明提供一种抽取结构化信息的方法、装置、设备和计算机存储介质，其中所述方法包括：获取用户输入的待处理文本，并确定所述待处理文本的领域；确定与所述待处理文本的领域对应的信息抽取模型，其中所确定的信息抽取模型为阅读理解模型、序列标注模型以及序列生成模型中的一种；将所述待处理文本作为输入，输入到所确定的信息抽取模型中，将所确定的信息抽取模型的输出结果作为所述待处理文本的结构化信息。本发明能够提升结构化信息的抽取准确性。