-
公开(公告)号：CN113269125B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202110646314.9
申请日：2021-06-10
Applicant: 北京中科闻歌科技股份有限公司
IPC: G06V40/16 , G06V10/74 , G06F16/583
Abstract: 本发明实施例公开了一种人脸识别方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取人脸识别图库，以及与待识别视频对应的视频人脸集合，人脸识别图库中包括至少一个人脸图像集合，人脸图像集合中各人脸图像具有相同身份标识号；根据视频人脸集合、人脸识别图库和预设识别条件，在视频人脸集合中确定至少一个候选视频人脸图像，并确定与各候选视频人脸图像对应的候选人脸图像集合；根据各候选人脸图像集合对应的身份标识号，在各候选视频人脸图像中确定目标视频人脸图像。本发明实施例的技术方案，解决了当人脸识别图库中具有多个相似人脸图像时，仅进行一次筛选在待识别视频中确定出的人脸图像识别结果准确性差的问题，提高了人脸图像识别的准确性。
-
公开(公告)号：CN115797715B
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202211583636.4
申请日：2022-12-09
Applicant: 北京中科闻歌科技股份有限公司
IPC: G06V10/77 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种量子视觉MLP处理系统及存储介质，所述系统包括n个量子视觉MLP处理模块、处理器和存储有一段计算机程序的存储器，所述量子视觉处理模块包括n个依次连接的量子视觉MLP处理单元，当所述处理器执行一段计算机程序时，实现如下步骤：获取目标图像对应的图像块初始特征向量，将图像块初始化特征向量输入量子视觉MLP处理模块，以获得该目标图像的最终图像聚合特征和最终图像块特征；本发明提出的量子视觉MLP处理系统，一方面使得图像块的特征充分考虑了其语义内容，更利于图像块的聚合，另一方面，其包含了较少的归纳偏差，具有较高的适应性。
-
公开(公告)号：CN115526338B
公开(公告)日：2023-06-23
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。
-
公开(公告)号：CN116049413B
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202310346366.3
申请日：2023-04-03
Applicant: 北京中科闻歌科技股份有限公司 , 新华融合媒体科技发展(北京)有限公司
IPC: G06F16/35 , G06F18/22 , G06F18/2415 , G06N3/0455 , G06N3/047
Abstract: 本发明提供了一种基于事件演化的用户观点和立场获取方法，首先对输入的多个文本例如新闻进行文本聚类，然后对聚类结果进行清洗和合并以得到事件，然后针对事件的演化过程，抽取事件对应的评论者、观点和立场，最后按照事件的演化时间顺序，输出对应的评论者、观点和立场，能够根据事件的演变，推断评论者的观点、立场的变化情况。
-
公开(公告)号：CN115952261A
公开(公告)日：2023-04-11
申请号：CN202211583589.3
申请日：2022-12-09
Applicant: 北京中科闻歌科技股份有限公司
IPC: G06F16/332 , G06F16/33 , G06F40/30 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种基于多任务学习的生成式阅读理解方法，所述方法包括如下步骤：获取目标问题和目标段落，获取目标问题和目标段落的对应的特征向量，将特征向量输入到目标阅读理解模型，获取目标答案；从而提高目标答案的准确性和可靠性。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115840804A
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202211602874.5
申请日：2022-12-13
Applicant: 北京中科闻歌科技股份有限公司
IPC: G06F16/332 , G06F16/36 , G06F16/35 , G06F16/33 , G06F40/295
Abstract: 本发明提供了一种面向航空装备知识图谱的问答系统，包括：处理器和存储有一段计算机程序的存储器，当所述处理器执行一段计算机程序时，实现如下步骤：对目标问句进行处理，获取目标问句对应的目标问句向量、目标头实体和目标问答类型，对目标头实体和航空装备知识图谱嵌入表示进行实体链接，获取对应的目标头实体表示向量，将目标问句向量、目标头实体表示向量和目标问答类型输入到判别模型，获取候选答案列表和候选答案得分列表，确定目标答案向量集，本发明融合了得分阈值的筛选，使得问答的效果更为精准。
-
公开(公告)号：CN115828917A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211505312.9
申请日：2022-11-28
Applicant: 北京中科闻歌科技股份有限公司 , 中国科学院自动化研究所 , 航空工业信息中心
IPC: G06F40/295 , G06N3/045 , G06N3/042 , G06N3/096 , G06N5/02
Abstract: 本发明提供了一种融合知识的低资源语种实体抽取系统，包括：目标语种知识库、关联语种知识库、处理器和存储有计算机程序的存储器，当处理器执行计算机程序时，实现如下步骤：获取无标注语料目标语句中的目标实体，将目标实体与目标语种知识库、关联语种知识库进行实体链接，以预测掩码实体为目标获取第一损失函数，以预测实体的上下文为目标获取第二损失函数，以预测实体类型为目标获取第三损失函数，通过最小化三个损失函数的加权求和函数，获取XLM‑RK模型；从而根据XLM‑RK模型在预训练阶段获得的跨语言实体对齐能力，提升目标语种实体识别效果。
-
公开(公告)号：CN115797715A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211583636.4
申请日：2022-12-09
Applicant: 北京中科闻歌科技股份有限公司
IPC: G06V10/77 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种量子视觉MLP处理系统及存储介质，所述系统包括n个量子视觉MLP处理模块、处理器和存储有一段计算机程序的存储器，所述量子视觉处理模块包括n个依次连接的量子视觉MLP处理单元，当所述处理器执行一段计算机程序时，实现如下步骤：获取目标图像对应的图像块初始特征向量，将图像块初始化特征向量输入量子视觉MLP处理模块，以获得该目标图像的最终图像聚合特征和最终图像块特征；本发明提出的量子视觉MLP处理系统，一方面使得图像块的特征充分考虑了其语义内容，更利于图像块的聚合，另一方面，其包含了较少的归纳偏差，具有较高的适应性。
-
公开(公告)号：CN114492420B
公开(公告)日：2022-07-29
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。
-
公开(公告)号：CN114281944A
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN202111619353.6
申请日：2021-12-27
Applicant: 北京中科闻歌科技股份有限公司
IPC: G06F16/33 , G06F40/289 , G06F16/242 , G06N3/08
Abstract: 本申请实施例提供一种文档匹配模型的构建方法、装置、电子设备及存储介质，其中，该方法包括：步骤一，获取查询词汇特征集合和文档特征集合；步骤二，获得查询词汇特征集合和文档特征集合的相关性特征值；步骤三，获得文档特征集合中每个文档特征与查询词汇特征集合的第一匹配值，选取第一匹配值最大的文档特征；步骤四，获得第二文档特征；步骤五，将候选文档特征集合作为新的候选文档特征集合，将第二文档特征作为新的第一文档特征，重复步骤四；步骤六，根据有序文档特征集合和文档特征集合获得损失函数，并根据损失函数构建匹配模型。实施本申请实施例，使得匹配模型可以引入认知层面的相关性特征，提高了匹配模型的准确率和检索性能。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
51
records
(took 0.062 seconds)
