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公开(公告)号：CN103514268A
公开(公告)日：2014-01-15
申请号：CN201310413058.4
申请日：2013-09-11
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30867
Abstract: 本发明的目的是提供一种用于提供待呈现信息方法与装置。其中，网络设备通过根据来自用户设备的第一查询序列进行查询，以获取与该第一查询序列相对应的一个或多个搜索结果，接着，获取一个或多个待呈现信息，随后，通过计算所述待呈现信息中每个与所述一个或多个搜索结果中每个的第一相关度信息，来确定每个待呈现信息与所述第一查询序列的第二相关度信息，接着，根据所确定的每个待呈现信息与所述第一查询序列的第二相关度信息，来建立或更新相关度信息库，随后，当接收到第二查询序列时，根据该第二查询序列，在所述相关度信息库中进行查询，以确定与该第二查询序列相对应的待呈现信息。
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公开(公告)号：CN113495971B
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202010268770.X
申请日：2020-04-08
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06F16/535 , G06F16/58 , G06F40/30
Abstract: 本申请公开了一种数据转换模型的优化方法、装置和电子设备，涉及计算机计算领域中的人工智能领域。具体实现方案为：一种数据转换模型的优化方法，包括：获取第一样本，其中，所述第一样本包括第一像素矩阵和第一文本，所述第一像素矩阵为第一图片的像素矩阵，所述第一文本所表示的语义与所述第一图片匹配；基于所述第一样本、第一优化函数和第一预设关系，对数据转换模型进行优化，得到第一目标数据转换模型。本申请实施例提供的一种数据转换模型的优化方法、装置和电子设备，可以解决现有技术中存在图片与文本之间的对应效果差的问题。
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公开(公告)号：CN118035551A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410232499.2
申请日：2024-02-29
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06F16/9535 , H04L67/306 , H04L67/55
Abstract: 本公开提供了资源推送方法、装置、电子设备、存储介质及程序产品，涉及人工智能技术领域，尤其涉及智能检索技术领域、大数据技术领域和深度学习技术领域。具体实现方案为：响应于获取到搜索信息，对搜索信息进行检索交互属性检测，得到检测结果，检测结果表征搜索信息与检索交互操作之间的相关性程度；根据检测结果，确定与搜索信息相对应的关联检索场景信息；根据搜索信息和关联检索场景信息进行资源检索，得到目标资源；以及推送目标资源。
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公开(公告)号：CN111984857B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202010594823.7
申请日：2020-06-28
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06F16/9535 , G06F16/9538
Abstract: 本申请公开了信息的推送方法、装置、电子设备和存储介质，涉及智能搜索、云平台技术领域。具体实现方案为：响应于获取到的检索页面刷新请求，获取与检索页面关联的待推送信息，并获取目标区域当前所在的位置，其中，目标区域为在获取到检索页面刷新请求之前，检索页面可视区域，然后将目标区域当前所在的位置，确定为待推送信息在检索页面中的显示位置。由此，在获取到检索页面的刷新请求时，通过将检索页面的可视区域当前所在位置，确定为待推送信息的显示位置，以在检索页面的当前浏览位置显示待推送信息，从而提高了推送信息的曝光率和点击率，并且推送信息与检索页面关联，提高了推送的精准性。
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公开(公告)号：CN116628315B
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202310371823.4
申请日：2023-04-07
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06F16/9535 , G06F40/284 , G06F40/30 , G06F18/214 , G06F18/22 , G06F18/2415 , G06N3/08
Abstract: 本公开提供了搜索方法、深度学习模型的训练方法、装置、电子设备、存储介质以及程序产品，涉及人工智能技术领域，尤其涉及深度学习技术领域及自然语言处理技术领域等。具体实现方案为：获取搜索文本；基于搜索文本、多个待匹配内容和多个待匹配内容各自的属性信息，确定多个待匹配内容各自与搜索文本之间的匹配度；以及基于多个匹配度，从多个待匹配内容中确定目标待匹配内容。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117573973A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311542158.7
申请日：2023-11-17
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06F16/9535 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本公开提供了资源推荐方法、装置、电子设备以及存储介质，涉及计算机技术领域，尤其涉及大数据技术领域、智能搜索技术领域和人工智能技术领域。具体实现方案为：响应于资源推荐请求，获取多个候选资源各自相关的候选资源特征；根据预训练的深度学习模型处理多个所述候选资源特征，从多个所述候选资源中得到至少一个第一推荐资源；根据与至少一个所述第一推荐资源相关的第一推荐资源特征，从多个所述候选资源中确定至少一个第二推荐资源；以及在交互页面中展示推荐资源集，其中，所述推荐资源集包括所述第一推荐资源和所述第二推荐资源。
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公开(公告)号：CN117573817A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311340353.1
申请日：2023-10-16
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06F16/332 , G06F16/33 , G06F16/35 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本公开提供了模型训练方法、相关性确定方法、装置、设备及存储介质，人工智能技术领域，尤其涉及智能搜索、深度学习、自然语言处理及大语言模型等技术领域。具体实现方案为：获取样本输入数据，样本输入数据包括样本查询词、样本搜索结果和标准相关性理由；将样本输入数据输入至预设相关性模型，预设相关性模型中包括大语言模型以及全连接层，根据全连接层的输出确定样本相关性分数，以及根据大语言模型的输出确定样本相关性理由；根据样本相关性分数、样本输入数据对应的样本标签、样本相关性理由以及标准相关性理由确定目标损失关系，并基于目标损失关系对预设相关性模型进行训练。通过采用上述技术方案，可以增强相关性模型的可解释性。
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公开(公告)号：CN112699296B
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN201911014230.2
申请日：2019-10-23
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06F16/9535 , G06F18/25
Abstract: 本申请公开了一种投放信息的创意内容生成方法、装置、设备和介质，涉及人工智能技术领域。具体实现方案为：根据投放信息的至少两个维度的属性信息，确定投放信息的至少两个属性词以及至少两个属性词特征表示；根据所述至少两个属性词特征表示，确定目标属性状态特征；根据所述目标属性状态特征，生成投放信息的创意内容。本申请实施例通过在生成创意内容的过程中融合至少两个维度的属性信息，使生成的创意内容中包含丰富的信息，从而提高投放信息和创意内容的转化效果。
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公开(公告)号：CN112446727B
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN201910831950.1
申请日：2019-09-04
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06Q30/0251
Abstract: 本申请公开了一种广告触发的方法、装置、设备及计算机可读存储介质，涉及互联网技术领域。具体实现方案为：通过双塔模型的广告侧子模型和用户侧子模型分别将待投放广告的特征数据和用户的特征数据映射为相同维度的第一向量和第二向量；根据待投放广告的第一向量和用户的第二向量确定用户的候选投放广告；无需用户搜索词，融合多维度的用户个性化特征数据以及多维度的广告特征数据，能更好地挖掘用户深层次需求，更精准地触发广告投放，在保证CTR的同时提高了广告填充率；另外利用双塔模型的方式对用户侧和广告侧分别建模，实现用户侧和广告侧的分离计算，在同等响应时长下能增加每一侧子模型的神经网络的深度，提高了广告召回准确率。
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公开(公告)号：CN113129051B
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202010043949.5
申请日：2020-01-15
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06Q30/0241 , G06F40/186 , G06F40/284
Abstract: 本申请实施例公开一种广告文案生成方法、装置、设备和存储介质，涉及数据处理技术领域。具体实现方案为：从原始样本广告文案中选择目标样本文案，并根据原始样本广告文案中的正负样本词和目标样本文案，得到知识蒸馏模型中的教师子模型；基于教师子模型，生成原始样本广告文案的测试文案；基于广告特征，从测试文案中确定目标测试文案；根据目标测试文案，以及目标测试文案关联的正负样本词和广告特征，得到知识蒸馏模型中的学生子模型，用于根据客户广告候选词生成目标广告文案。使得广告文案生成模型兼具选词能力和文案生成能力，提高文案生成的抗噪性，减少了模型参数量，加快文案生成速度，提升文案生成模型的文案生成效率和文案质量。
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