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公开(公告)号：CN112329470B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202011241374.4
申请日：2020-11-09
Applicant: 北京中科闻歌科技股份有限公司 , 深圳中科闻歌科技有限公司 , 国科智安(北京)科技有限公司
IPC: G06F40/295 , G06F40/226 , G06N3/08
Abstract: 本申请提供了一种基于端到端模型训练的智能地址识别方法及装置，属于计算机技术领域。本申请通过获取训练数据集，所述训练数据集包括多个地址文本数据及每个所述地址文本数据对应的验证数据；针对每个地址文本数据，生成所述地址文本数据对应的字符嵌入向量序列；将所述字符嵌入向量序列输入至第一级子模型；将每一级子模型的输出数据与所述验证数据比较，得到多个误差；根据所述多个误差调整所述地址文本识别模型的参数，直至所述地址文本识别模型收敛时，训练结束。通过本申请，可以将多个级联的子模型产生的多个误差，作为依据以调整地址文本识别模型的参数，减少多个级联子模型的整体误差，避免了多个子模型之间的误差累积。
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公开(公告)号：CN119849624A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202411916261.8
申请日：2024-12-24
Applicant: 北京中科闻歌科技股份有限公司
IPC: G06N5/04 , G06F18/25 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0475
Abstract: 本申请涉及一种基于多模态情感的大模型对话方法、装置、设备及介质，尤其涉及自然语言处理技术领域。包括：接收用户的多模态输入，并对多模态输入进行多模态情感分析得到多模态情感表征；将多模态情感表征和当前对话上下文输入情感生成网络，得到情感生成网络输出的当前情感倾向；基于当前情感倾向对历史情感倾向进行更新，得到目标情感倾向；将目标情感倾向和当前对话上下文输入解码器，得到解码器输出的情感回复内容。本申请实施例提升了情感理解的准确性，适应于用户情感波动，能够生成连贯且一致的情感回复内容。
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公开(公告)号：CN119848168A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202411916262.2
申请日：2024-12-24
Applicant: 北京中科闻歌科技股份有限公司
IPC: G06F16/31 , G06F16/3329 , G06F16/36 , G06F16/3332 , G06F16/334 , G06F16/901 , G06N5/022
Abstract: 本申请实施例公开了一种基于大语言模型和知识图谱的检索生成方法及装置，可解决检索语义关联性弱、召回数据缺乏全局性知识的问题。该方法包括：对预设的多个领域文档进行向量解析，构建向量数据库；根据多个领域文档中提取出的实体描述信息和关系描述信息，构建知识图谱，并将知识图谱存储到图数据库中；对用户输入的目标问题进行特征提取，得到目标问题对应的多维度关键词；通过预设搜索引擎、向量数据库以及图数据库，对多维度关键词进行检索，得到目标检索结果；根据目标检索结果，确定目标输入信息，并将目标输入信息输入到目标语言模型中，得到目标输出响应信息。
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公开(公告)号：CN119782520A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411840116.6
申请日：2024-12-13
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: G06F16/34 , G06F16/355 , G06F16/3329 , G06F40/30 , G06N3/045 , G06F18/22
Abstract: 本发明提供了一种基于大语言模型的事件脉络生成方法、设备和介质，包括：事件信息输入及相关数据获取，数据清洗及相关性判断，大模型事件脉络生成，事件脉络清洗及梳理，事件脉络溯源信息溯源。本发明通过大语言模型生成及梳理事件脉络，可保障脉络的逻辑性，使用户更加清晰的浏览事件发生的前因后果。此外，通过使用大语言模型的通用理解能力，无需针对各个领域进行适配性工作。
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公开(公告)号：CN119761336A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411820053.8
申请日：2024-12-11
Applicant: 北京中科闻歌科技股份有限公司
IPC: G06F40/194 , G06F40/16 , G06N5/04 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06F18/25
Abstract: 本发明提供了一种图表问答模型的综合评测方法、设备及介质，涉及数据处理技术领域，方法根据预设图表问答任务类型列表和目标图表类型列表，获取初始图表数据列表集合的总集，根据初始图表数据、初始图表数据对应的预设图表问答任务类型的定义文本和目标多模态大模型，获取初始图表数据对应的问题文本列表和问题文本对应的标准答案文本，根据多线程处理方式、预设配置文件和图表问答模型，并行获取问题文本对应的目标答案文本，根据问题文本对应的标准答案文本和目标答案文本，获取图表问答模型对应的人工评分和自动评分，用于评测图表问答模型，能够评估多种图表问答任务类型的情况下图表问答模型的输出结果的准确性，可以满足用户的多样化需求。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119761333A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411891714.6
申请日：2024-12-20
Applicant: 北京中科闻歌科技股份有限公司
IPC: G06F40/186 , G06F40/194 , G06F40/30 , G06F18/214
Abstract: 本公开涉及一种基于大语言模型的公平竞争审查方法、装置、设备及介质。其中，基于大语言模型的公平竞争审查方法包括：获取待审文档；基于所述待审文档确定参考案例，并获取目标审查条例；根据预设指令模板，对所述待审文档、所述参考案例和所述目标审查条例进行处理，生成目标模型指令；对所述目标模型指令进行审查处理，得到对应的审查结论。根据本公开实施例，能够提高处理文档的判断准确性和可靠性，提供更为全面和深刻的审查结果。
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公开(公告)号：CN119692335A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411760336.8
申请日：2024-12-03
Applicant: 北京中科闻歌科技股份有限公司
IPC: G06F40/205 , G06F18/2431 , G06V30/41
Abstract: 本发明提供了一种基于多模型的PDF解析方法、电子设备和存储介质，方法包括利用规则提取、版面分析、表格识别、公式检测、公式识别、多模态大模型chart2text、多模态大模型段落排序等方法获取复杂PDF中可能出现的所有元素类型。本发明能够实现复杂PDF的完整结构化解析以及支持扫描件和非扫描件。
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公开(公告)号：CN118940299A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202411402787.4
申请日：2024-10-09
Applicant: 天津中科闻歌科技有限公司 , 北京中科闻歌科技股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种提高目标模型的安全性的方法、电子设备及存储介质，涉及模型技术领域，所述方法能够根据指定数据集的总集获取增量权重列表，进一步的获取第四类指令对应的模拟增量权重，根据模拟增量权重对目标模型的权重进行更新，通过更新目标模型的权重来提高目标模型的安全性，可知本发明通过权重组合的方式获取模拟增量权重，根据模拟增量权重对目标模型的权重进行更新，提高目标模型的安全性的同时能够缓解目标模型针对第五类指令的过度防御，第五类指令为与第四类指令有相似的构建方式但不会指导目标模型违反其内部的安全策略并输出不良内容的指令，无需混合大量的通用指令数据，节省了算力时间消耗，对计算机设备的显存要求较低。
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公开(公告)号：CN116996707B
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202310967284.0
申请日：2023-08-02
Applicant: 北京中科闻歌科技股份有限公司
IPC: H04N21/234 , H04N21/44 , G06T3/4038 , G06N3/094 , G06N3/0475 , G06N3/0464 , G06T3/4046 , G06V10/82 , G06V40/16
Abstract: 本发明提供了一种虚拟角色的视频渲染方法，包括如下步骤：基于目标虚拟角色的第一人脸图像和目标虚拟角色对应的目标音频数据，获取到预设口型图像集；预设口型图像集包括若干个口型图像；根据若干个口型图像和第二人脸图像，获取到拼接人脸图像集；拼接人脸图像集包括若干个拼接人脸图像；根据若干个拼接人脸图像和目标换脸模型，获取到目标人脸图像集；目标人脸图像集包括若干个目标人脸图像；根据若干个目标人脸图像和目标虚拟角色的初始人脸图像，获取到目标虚拟角色对应的目标渲染视频。本发明能够实现虚拟角色视频的实时驱动与渲染，并能够应用于多种语言的语音播报。
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公开(公告)号：CN116361469B
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202310347857.X
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
Abstract: 本发明提供了一种基于预训练模型的话题生成方法，包括：获取待聚类文本中的每个文本的特征向量和关键词，每个文本包括h个关键词；利用设定聚类算法对待聚类文本进行聚类，得到多个话题；对多个话题进行清洗和合并处理，得到处理后的n个话题；对于n个话题中的任一话题，基于预训练生成模型生成对应的话题描述；输出n个话题的话题描述和对应的文本。本发明由于采用预训练生成模型生成话题描述，使得得到的话题描述通顺，可读性强，并且由于对话题进行了清洗和合并，使得聚类结果更加准确。
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