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公开(公告)号：CN116227466B
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310501928.7
申请日：2023-05-06
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F40/211 , G06F40/30 , G06F40/284 , G06F40/295 , G06F18/22
Abstract: 本发明公开了一种语义不同措辞相似的句子生成方法、装置及设备，包括生成、筛选与输入句子语义不同措辞相似的句子；生成句子包括关键词替换和模型生成，关键词替换是选择原句中的关键词进行替换生成结果，模型生成是利用生成模型生成结果；再通过通顺判断、语义不同判断、措辞相似判断和质量评分对过滤得到的句子进行筛选。本发明提出了一种新的自然语言处理任务，可以计算句子间措辞相似度、计算句子间结构差异和筛选优质的生成结果；丰富了自然语言处理研究的任务，有利于问答系统的测试、高质量负例数据的生成和增强模型对语言的理解。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116136957B
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310410370.1
申请日：2023-04-18
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F40/232 , G06N3/08 , G06N3/0455
Abstract: 本发明公开了一种基于意图一致性的文本纠错方法、装置和介质，该方法包括：收集原始纠错数据进行预处理和标注，构建文本纠错模型的纠错数据集；构建基于神经网络的文本纠错模型，将待纠错文本输入至文本纠错模型输出第一字符概率分布；使用第一字符概率分布及其对应的真实标签计算纠错损失值作为第一损失值；使用第一字符概率分布计算基于意图一致性得分的纠错损失值作为第二损失值；基于第一损失值和第二损失值，以两阶段训练的方式训练文本纠错模型，以获取训练好的最终的文本纠错模型；将待纠错文本输入训练得到的文本纠错模型进行纠错，输出纠错后文本。本发明可以有效地降低文本纠错模型的误纠率，提高纠错准确率，具有很强的实用性。
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公开(公告)号：CN116227466A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310501928.7
申请日：2023-05-06
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F40/211 , G06F40/30 , G06F40/284 , G06F40/295 , G06F18/22
Abstract: 本发明公开了一种语义不同措辞相似的句子生成方法、装置及设备，包括生成、筛选与输入句子语义不同措辞相似的句子；生成句子包括关键词替换和模型生成，关键词替换是选择原句中的关键词进行替换生成结果，模型生成是利用生成模型生成结果；再通过通顺判断、语义不同判断、措辞相似判断和质量评分对过滤得到的句子进行筛选。本发明提出了一种新的自然语言处理任务，可以计算句子间措辞相似度、计算句子间结构差异和筛选优质的生成结果；丰富了自然语言处理研究的任务，有利于问答系统的测试、高质量负例数据的生成和增强模型对语言的理解。
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公开(公告)号：CN116136957A
公开(公告)日：2023-05-19
申请号：CN202310410370.1
申请日：2023-04-18
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F40/232 , G06N3/08 , G06N3/0455
Abstract: 本发明公开了一种基于意图一致性的文本纠错方法、装置和介质，该方法包括：收集原始纠错数据进行预处理和标注，构建文本纠错模型的纠错数据集；构建基于神经网络的文本纠错模型，将待纠错文本输入至文本纠错模型输出第一字符概率分布；使用第一字符概率分布及其对应的真实标签计算纠错损失值作为第一损失值；使用第一字符概率分布计算基于意图一致性得分的纠错损失值作为第二损失值；基于第一损失值和第二损失值，以两阶段训练的方式训练文本纠错模型，以获取训练好的最终的文本纠错模型；将待纠错文本输入训练得到的文本纠错模型进行纠错，输出纠错后文本。本发明可以有效地降低文本纠错模型的误纠率，提高纠错准确率，具有很强的实用性。
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公开(公告)号：CN115512003A
公开(公告)日：2022-12-23
申请号：CN202211430055.7
申请日：2022-11-16
Applicant: 之江实验室
IPC: G06T11/20 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/74 , G06T7/73
Abstract: 本发明属于计算机视觉领域，涉及一种独立关系检测的场景图生成方法和系统，该方法包括：步骤一，建立独立关系检测模型；步骤二，利用图像、图像对应的关系标签以及预定义方向锚训练所述独立关系检测模型，得到训练好的独立关系检测模型；步骤三，使用训练好的独立关系检测模型，输入图像和预定义方向锚，输出图像中存在的关系，对其中相似的关系采用相似关系抑制算法进行抑制；步骤四，同时将通过目标检测算法检测得到的物体包围框与所述输出图像中存在的关系的关系起始点和关系末端点进行位置匹配，得到 的三元组，构成场景图。本发明在不依靠目标检测结果的情况下就能对图像中的关系进行检测，提升了场景图生成的运算速度。
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公开(公告)号：CN112990119A
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN202110446571.8
申请日：2021-04-25
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明属于人工智能领域，具体涉及一种视频多目标人脸表情识别方法和系统，该方法包括如下步骤：S1、抽取视频流中图像帧并提取人脸区域；S2、对视频流中的目标进行人脸跟踪；S3、对跟踪目标进行表情识别；S4、结合历史表情识别结果进行分析。本发明提供的方法，通过融合目标跟踪技术实现视频中多目标表情识别、利用前后帧结果加权提升动态表情识别结果的正确性和鲁棒性，防止视频表情识别结果产生的单帧抖动，同时本发明的视频表情识别系统具有表情分析结果及原始视频存储功能，能够帮助做出合理分析和建议，例如在校教育场景，智能驾驶辅助场景等。
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