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公开(公告)号：CN113988219A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111409944.0
申请日：2021-11-25
申请人： 唯品会(广州)软件有限公司
摘要： 本发明公开了一种模型评估方法、装置及计算机设备，用于评估图片比对模型的性能；该方法包括：获取样本集，样本集包括图片比对模型的输出数据；图片比对模型的输出数据至少包括第一图片数据、与第一图片数据关联的第二图片数据以及第一图片数据与第二图片数据的匹配值；基于样本集计算图片比对模型的比对准确率以及图片比对模型的图片召回率；基于比对准确率以及图片召回率评估图片比对模型性能；抽样检测图片比对模型的比对结果，根据抽样的样本集评估图片比对模型的比对准确率以及图片召回率指标，从而快速、稳定、准确地评估图片比对模型的性能，减少人工判断和计算的工作量。
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公开(公告)号：CN113887436A
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN202111166612.4
申请日：2021-09-30
申请人： 唯品会(广州)软件有限公司
发明人： 黄兹檀
摘要： 本申请公开了一种肢体图像识别方法及相关设备，包括：获取样本图像的目标标注框，所述目标标注框包含所述样本图像的肢体区域；获取目标图像内与所述目标标注框相同尺寸及相同形状的多个目标区域；获取每个目标区域与所述目标标注框的相似度值，并判断所述相似度值是否大于预设阈值；若存在与所述目标标注框的相似度值大于预设阈值的目标区域，则将所述目标图像识别为包含肢体；否则，将所述目标图像识别为不包含肢体。本申请通过对目标图像的局部区域进行一一比对来确定所述目标图像是否包含肢体，计算过程简单且计算速度快，能够高效地实现批量图像的肢体识别。
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公开(公告)号：CN113886544A
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN202111152505.6
申请日：2021-09-29
申请人： 唯品会(广州)软件有限公司
IPC分类号： G06F16/332 , G06F16/33 , G06F40/35 , G06F40/295 , G06F40/216 , G06K9/62 , G06N3/04
摘要： 本发明提供的文本匹配方法、装置、存储介质及计算机设备，在将目标文本与待匹配文本集中的各个待匹配文本进行相似度匹配时，首先获取与目标文本对应的第一句向量以及文本类别，然后获取与待匹配文本集中的各个待匹配文本对应的第二句向量，根据第一句向量和第二句向量确定每个待匹配文本的相似度匹配结果，接着，对于每个待匹配文本的相似度匹配结果，可以通过目标文本的文本类别对其进行优化，示例如，对于业务类文本和非业务类文本的相似度匹配结果的优化方式可以不同，因而采用本申请方案可以支持降低非业务类文本对最终匹配结果的影响，从而能够更加准确便捷地帮助用户解决业务上的问题。
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公开(公告)号：CN113886525A
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN202111163539.5
申请日：2021-09-30
申请人： 唯品会(广州)软件有限公司
发明人： 苏泽伟
IPC分类号： G06F16/33 , G06F40/289 , G06F40/35 , G06K9/62 , G06Q30/02
摘要： 本申请公开了一种信息获取方法及相关设备，包括：获取用户输入的提问文本，并对所述提问文本进行分词，得到至少一个关键词；根据所述关键词对提问的类型进行识别，得到问题类型；若所述问题类型为人员查找，根据所述关键词在值班系统、文档系统中进行搜索，并返回搜索得到的目标对象；若所述问题类型为技术问题，根据所述关键词在问题库、文档系统中进行搜索，并返回搜索得到的目标解答；若所述问题类型为人员画像，根据所述关键词在基础信息系统中进行搜索，并返回搜索得到的目标画像。本申请整个咨询过程由用户发问，由机器人通过对各种信息系统进行搜索而确定解答内容，能够便捷且高效地为企业员工提供所需的信息。
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公开(公告)号：CN113836904A
公开(公告)日：2021-12-24
申请号：CN202111097548.9
申请日：2021-09-18
申请人： 唯品会(广州)软件有限公司
发明人： 熊泽成
IPC分类号： G06F40/258 , G06F40/289 , G06Q30/06
摘要： 本申请公开了一种商品信息校验方法，包括获取待校验商品对应的商品信息及校验规则，校验规则包括预设的冲突检测规则及预设的违规检测规则；根据预设的冲突检测规则，识别商品信息中是否存在冲突并生成相应的目标冲突检测结果；根据预设的违规检测规则，识别商品信息中是否存在违规信息并生成相应的目标违规检测结果；根据目标冲突检测结果及目标违规检测结果，生成相应的商品校验评分；在商品校验评分满足预设条件时，确定待校验商品对应的商品信息通过校验，实现了通过审核规则对商品信息是否存在问题进行校验，在后续需要更新相应的检测维度时可以对相应的规则进行更新，提升了商品信息的校验准确度及校验维度更新的更新效率。
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公开(公告)号：CN113792220A
公开(公告)日：2021-12-14
申请号：CN202110931563.2
申请日：2021-08-13
申请人： 唯品会(广州)软件有限公司
IPC分类号： G06F16/9536 , G06Q30/06
摘要： 本发明公开了一种目标对象推荐方法、装置、计算机设备及存储介质，该方法包括：利用基于用户的协同过滤算法，根据目标用户的用户行为数据从候选用户群中筛选出与目标用户匹配的相似用户群，根据相似用户群对应的候选对象生成目标用户对应的第一候选对象列表，利用基于物品的协同过滤算法，根据目标用户的用户行为数据计算获取目标用户对应的第二候选对象列表，根据第一候选对象列表、第二候选对象列表以及预设规则计算获取确定推荐给目标用户的目标对象，通过利用基于用户的协同过滤算法获取与目标用户相似的用户喜欢的物品、利用基于物品的协同过滤算法获取与目标用户之前喜欢的物品相似的物品一起推荐给目标用户，提高推荐的准确度以及覆盖率。
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公开(公告)号：CN113762401A
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN202111071024.2
申请日：2021-09-13
申请人： 唯品会(广州)软件有限公司
发明人： 刘濂
摘要： 本申请公开了一种自适应分类任务阈值调整方法、装置、设备及存储介质，本申请根据测试样本集数据分布与训练样本集数据分布具有相似性的特点，利用测试样本集对训练后的神经网络模型进行置信度阈值的调整，首先获取测试样本集，将所述测试样本集输入到训练后的神经网络分类模型，从而得到神经网络分类模型输出的预测分类结果以及所述预测分类结果对应的置信度，进一步地，基于所述预测分类结果与测试样本标签可以确定出错误分类结果及其置信度，通过对该错误分类结果的置信度的分析，无需通过人工介入，不依赖人的观测和分析，从而调整该神经网络模型的置信度阈值，得到一个合适的置信度阈值来提高神经网络模型预测结果的可靠性。
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公开(公告)号：CN113592087A
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202110882878.2
申请日：2021-08-02
申请人： 唯品会(广州)软件有限公司
发明人： 林嘉良
摘要： 本申请公开了一种神经网络概率阈值设定方法、装置、设备及存储介质，本申请利用测试样本集输入训练后的神经网络分类模型，得到模型依据每一预设概率阈值所得到的测试样本的预测结果，进一步地，基于每一预设概率阈值对应的各测试样本的预测结果的正确与否，可以确定与每一预设概率阈值对应的模型评价指标，该模型评价指标可以衡量所述神经网络分类模型的性能，最后在所有预设概率阈值对应的模型评价指标中，确定最优的模型评价指标，将使得模型得到最优评价指标的预设概率阈值确定为所述神经网络分类模型的概率阈值，这样可以得到一个比较合适的概率阈值，从而可以提高神经网络分类模型的预测准确率。
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公开(公告)号：CN107835150B
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN201710834116.9
申请日：2017-09-15
申请人： 唯品会(广州)软件有限公司
摘要： 本发明公开了一种全媒体客服调度方法及系统，属于即时通信领域。所述方法包括：客户端发起针对消息的请求，根据改造后的XMPP通信协议对消息进行封装，生成封装后的消息；对封装后的消息进行压缩和加密，并将压缩和加密后的封装的该消息发送至调度中心，调度中心对消息进行解密；以及为客户端用户匹配服务端设备，建立客户端与服务端设备的通信连接；服务端设备解压消息,并通过改造后的XMPP通信协议与客户端进行通信。从而通过改造后的XMPP通信协议对消息进行封装并进行通信沟通，大大节省了流量耗费，降低了发送消息时带宽占用，且以封装后的消息进行传输，提高了传输速度，从而提高了通信效率，满足了当下用户对于网络传输高效的要求。
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公开(公告)号：CN118821908A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202411304591.1
申请日：2024-09-19
申请人： 唯品会(广州)软件有限公司
IPC分类号： G06N3/096 , G06N3/0455 , G06Q30/0601
摘要： 本发明提供语言模型训练方法、装置、存储介质及设备，包括：获取用户行为日志，并进行预处理得到训练样本集；将训练样本集按预设比例划分为训练集和评估集；将训练集输入预设的语言模型对参数进行调整，并将评估集输入调整参数后的语言模型计算第一损失，不断调整模型参数直至第一损失小于第一阈值，得到中间语言模型；将训练集和评估集输入中间模型计算第二损失，不断调整模型参数直至第二损失小于第二阈值，得到最终语言模型。通过多阶段损失计算对语言模型进行训练，使语言模型在充分学习样本特征的同时，降低干扰噪声的影响，达到较好的模型训练效果。
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