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公开(公告)号：CN115080763A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202210752653.X
申请日：2022-06-29
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书实施例提供了一种知识图谱路径搜索方法和系统，方法包括：获取选自所述知识图谱的至少一个节点对，每个所述节点对包括两个目标节点；基于所述至少一个节点对中的所述目标节点生成目标节点集合；基于所述多个三元组中的节点生成图谱节点集合；基于所述多个三元组，通过基于所述目标节点集合和所述图谱节点集合的笛卡尔积运算，得到相关于所述目标节点集合的至少一个N跳子图；基于所述至少一个N跳子图中的子图路径，得到所述至少一个节点对的所述两个目标节点之间K跳以内的路径；其中K≥1，1≤N≤K。
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公开(公告)号：CN114860950A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210457668.3
申请日：2022-04-28
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书实施例公开了一种知识图谱推理方法、模型训练方法、装置和计算机设备。所述方法包括：获取查询实体和查询关系；从知识图谱中选择查询实体的近邻实体；确定近邻实体的第一概率，所述第一概率用于表示近邻实体与查询关系连通的可能性；根据第一概率，选择近邻实体作为候选实体；选择与查询实体和查询关系相匹配的候选实体作为结果实体。本说明书实施例可以提高知识图谱推理的效率。
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公开(公告)号：CN113886605A
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN202111243147.X
申请日：2021-10-25
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F16/36 , G06F16/35 , G06F40/289 , G06F40/30
Abstract: 本说明书实施例提供了一种知识图谱处理方法和系统，方法包括：基于目标业务域涉及的一个或多个实体类型从共享知识图谱中选取若干节点及其边，得到目标子图谱；所述共享知识图谱基于一个或多个业务域的知识图谱融合得到；对所述目标子图谱进行处理，以提取一种或多种图谱特征，所述图谱特征包括以下中的部分或全部：节点表征向量、边表征向量、图结构特征、图谱中文本信息的语义特征、图谱规则特征；将所述图谱特征提供给目标业务域的目标数据处理任务；其中，所述图谱特征用于与任务定制化特征一同作为所述目标数据处理任务的输入特征，以实现目标数据处理任务。
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公开(公告)号：CN113705818A
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN202111023551.6
申请日：2021-08-31
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书实施例提供一种对支付指标波动进行归因的方法。该方法包括：首先，获取多个训练样本，其中各个训练样本包括在对应的时间切片下，与支付相关的多个因子的多个因子值以及支付指标的指标值；接着，利用所述多个训练样本构建第一贝叶斯网络，以及针对所述多个因子中任一的目标因子，将第一训练样本中对应的第一因子值替换为第二训练样本中对应的第二因子值，得到第一反事实样本；进一步，基于该第一贝叶斯网络处理该第一反事实样本，得到针对所述支付指标的第一预测结果；然后，基于所述第一预测结果和所述第二训练样本中对应所述支付指标的第二指标值，确定所述目标因子针对所述支付指标的影响系数。
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公开(公告)号：CN113076433A
公开(公告)日：2021-07-06
申请号：CN202110454387.8
申请日：2021-04-26
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F16/38 , G06F16/33 , G06F16/583 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本说明书实施例提供一种具有多模态信息的检索对象的检索方法和装置，方法包括：获取单模态的查询信息，单模态的查询信息为第一文本或第一图片；当查询信息为第一文本时，将第一文本输入生成模型，生成与第一文本包含的主体对应的图像特征；将第一文本对应的文本特征和图像特征输入图文转换器，对文本特征和图像特征进行基于自注意力的融合，输出查询信息的第一查询特征向量；根据第一查询特征向量与各检索特征向量之间的相似度，确定与查询信息相匹配的检索对象；各检索特征向量分别对应于数据库中的各检索对象，任一检索特征向量为将其对应的检索对象的多模态信息输入图文转换器得到的。能够提高检索精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111931873B
公开(公告)日：2020-12-22
申请号：CN202011040050.4
申请日：2020-09-28
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书实施例提供了图像识别方法和装置。根据实施例的方法，首先需要对待识别图像分别进行两次降尺寸处理，其中一个分支得到保留有待识别图像的全局语义及上下文关系的全局特征，另一个分支得到损失了待识别图像的全局语义但是保留有局部细节的多个第一局部特征。然后利用两个分支协同工作，在特征层面进行了特征共享，使得两个分支能够共享信息，同时关注各自擅长的部分，有效地利用待识别图像的整体和局部信息完成对待识别图像的识别。
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公开(公告)号：CN111898613A
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN202011054144.7
申请日：2020-09-30
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书实施例提供了半监督语义分割模型训练方法、识别方法和装置，根据实施例的半监督语义分割模型训练方法，首先通过获取人工对第一图像中的待标注对象进行标注后得到的第一监督数据，进而通过第一监督数据训练得到对待标注对象的识别率相对较高的全监督语义分割模型。利用全监督语义分割模型对未经过人工标注的第二图像中的待标注对象进行标注，得到第二监督数据。再利用经过人工标注得到的第一监督数据和经过全监督语义分割模型标注得到的第二监督数据训练半监督语义分割模型，并利用半监督语义分割模型对第一图像、第二图像和随机扰动项进行识别，得到第三监督数据。最后通过第一、第二和第三监督数据对半监督语义分割模型再次训练。
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公开(公告)号：CN111682972B
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN202010819237.8
申请日：2020-08-14
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书实施例提供一种更新业务预测模型的方法和装置，其中业务预测模型包括通过强化学习实现的智能体。方法包括：获取业务请求，根据业务请求确定环境的状态特征；将状态特征输入智能体，智能体根据第一策略参数下的策略函数，确定对应的业务响应作为当前动作。然后，向环境输出业务响应，基于环境反馈确定当前奖励。接着，根据状态特征，当前动作和当前奖励，以损失函数最小化为目标，确定更新后的第二策略参数，其中损失函数与第一目标项负相关，所述第一目标项包括，采用高斯混合模型GMM，将第二策略参数下的策略函数表示为K个高斯分布的组合的第一表达式；于是，可以用第二策略参数下的策略函数，更新智能体。
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公开(公告)号：CN111524150A
公开(公告)日：2020-08-11
申请号：CN202010631309.6
申请日：2020-07-03
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书实施例提供一种图像处理的方法，巧妙利用特征金字塔网络，根据高阶特征图和低阶特征图的不同特性，基于金字塔状排布的特征图，通过低阶特征图进行语义分割，通过高阶特征图进行实例分割，从而，在一个网络中实现全景分割，实现了一种轻量级的、计算速度较快的全景分割模式。
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公开(公告)号：CN111325254A
公开(公告)日：2020-06-23
申请号：CN202010089190.4
申请日：2020-02-12
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06K9/62
Abstract: 本说明书实施例提供的构建条件关系网络、利用所构建的条件关系网络进行条件业务处理的方法及装置，将分布式架构引入条件关系网络的数据处理过程。在构建条件关系网络时，以各个业务状态的属性类别的联合概率分布为基础，在更新初始关系网络中的连接边时，拆分出多个局部网络进行分布式数据处理，使得单个任务处理的数据仅包括联合概率分布数据及以一个节点为基准的局部网络数据。进一步地，在利用条件关系网络进行业务数据处理过程中，也基于分布式数据处理的构思，针对待预测节点进行属性类别采样的多个子任务，将各个子任务分发给多个分布式设备进行处理。这种构思可以减少单任务的数据处理量，解决条件关系网络应用实践中的数据量瓶颈问题。
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