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公开(公告)号：CN119948490A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202380068894.5
申请日：2023-09-26
Applicant: 三星电子株式会社
IPC: G06N3/0455 , G06N3/08 , G06N3/0499 , G06F16/9032 , G06F16/9038 , G06F16/432 , G06F16/532 , G06F16/56
Abstract: 一种通过使用包括文本编码器和视觉编码器的多模态模型来执行多模态任务的方法可以包括经由文本编码器从查询中获得文本特征，经由视觉编码器从一个或多个输入图像中获得图像特征，以及基于文本特征和图像特征之间的相似性输出对查询的响应，其中根据由超网络生成的共享向量和剪枝向量来剪枝和共享文本编码器和视觉编码器的权重向量，并且其中超网络和多模态模型被联合训练，以最小化文本编码器和视觉编码器中权重向量之间的差异、文本编码器的不同层中权重向量之间的差异和多模态模型中的参数数量中的至少一个。
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公开(公告)号：CN119631131A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202380056056.6
申请日：2023-07-11
Applicant: 三星电子株式会社
IPC: G10L21/0216 , G10L25/30 , G06N3/045 , G06N3/09 , G06N20/20
Abstract: 由电子设备执行的方法包括获得有噪语音信号，使用语音掩蔽预测模型基于第一有噪语音信号子集生成预测的语音掩蔽，并且使用噪声掩蔽预测模型基于第二有噪语音信号子集生成预测的噪声掩蔽，使用滤波掩蔽预测模型基于预测的语音掩蔽和预测的噪声掩蔽生成预测的滤波掩蔽，以及使用预测的滤波掩蔽生成干净语音信号。
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公开(公告)号：CN112368718B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN201980044458.8
申请日：2019-08-09
Applicant: 三星电子株式会社
Abstract: 包括深度记忆模型的电子设备包括至少一个存储器和耦合到至少一个存储器的至少一个处理器。至少一个处理器被配置为接收对深度记忆模型的输入数据。至少一个处理器还被配置为基于输入数据提取耦合到深度记忆模型的外部存储器的历史状态。至少一个处理器还被配置为基于输入数据更新外部存储器的历史状态。此外，至少一个处理器被配置为基于所提取的外部存储器的历史状态输出预测。
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公开(公告)号：CN108141460B
公开(公告)日：2020-12-04
申请号：CN201680060293.X
申请日：2016-10-14
Applicant: 三星电子株式会社
Abstract: 一种用于无限数据流管理的装置、方法及计算机可读介质。该装置包括以数据集存储流数据的存储器以及与该存储器操作性连接的处理器。处理器将数据集变换为第二数据集。为变换数据集，处理器确定差异水平是否超出阈值，并在差异水平超出阈值时通过添加噪声来变换数据集。当差异水平未超出阈值时，处理器确定追溯计数是否大于阈值，在追溯计数大于阈值时通过添加第二噪声来变换数据集，在追溯计数不大于阈值时通过添加第三噪声来变换数据集。处理器将第二数据集发送至数据处理系统以供进一步处理。
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公开(公告)号：CN119948489A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202380068845.1
申请日：2023-09-26
Applicant: 三星电子株式会社
IPC: G06N3/042 , G06N3/045 , G06F40/284 , G06F40/56 , G06F16/332 , H04L51/02
Abstract: 一种方法包括从用户接收大型语言模型（LLM）的输入。该方法还包括基于输入生成一个或多个词元嵌入。该方法还包括使用上下文提示生成器（CPG）基于输入生成一个或多个提示嵌入，该一个或多个提示嵌入表示未被包含在LLM的现有知识中的新的或更新的信息。该方法还包括向LLM提供一个或多个词元嵌入和一个或多个提示嵌入。另外，该方法包括使用LLM基于一个或多个词元嵌入和一个或多个提示嵌入来输出预测，其中，预测反映由一个或多个提示嵌入表示的新的或更新的信息。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111989685B
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN201980025873.9
申请日：2019-02-28
Applicant: 三星电子株式会社
IPC: G06F40/30 , G06F40/253 , G06F9/451 , G06F40/205 , G06F40/211 , G06N3/096 , G06N5/02 , G06N20/00
Abstract: 一种用于操作电子装置的方法，包括：检测第一自然语言(NL)输入；从第一NL输入确定技能；当NL输入包括至少一个唯一技能词，将第一NL输入发送到用于确定技能意图的定制技能解析器，其中，定制技能解析器是基于包括至少定制训练数据集的数据进行训练的；以及当NL输入不包括至少一个唯一技能词，将第一NL输入发送到用于确定第一NL输入的一般意图的通用解析器。
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公开(公告)号：CN113228027A
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN201980087093.7
申请日：2019-10-29
Applicant: 三星电子株式会社
IPC: G06F40/166 , G06F40/40 , G06N20/00
Abstract: 一种装置接收包括至少一个带标签的对象的短语，并通过实例化短语中的每个带标签的对象来生成实例化的短语。装置通过实例化的短语的每个实例化的短语的对应释义来生成自然语言短语的列表。装置通过基于每个自然语言短语的出现次数对每个自然语言短语的列表中的自然语言短语进行排序来生成自然语言短语的有序列表。装置通过使用短语中的每个带标签的对象来注释自然语言短语的有序列表或基于自然语言短语的有序列表的自然语言短语的增强集合，来生成带注释的自然语言短语。
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公开(公告)号：CN111989685A
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN201980025873.9
申请日：2019-02-28
Applicant: 三星电子株式会社
IPC: G06F40/30 , G06F40/253 , G06F9/451 , G06F40/205 , G06F40/211 , G06N3/00 , G06N5/02 , G06N20/00
Abstract: 一种用于操作电子装置的方法，包括：检测第一自然语言(NL)输入；从第一NL输入确定技能；当NL输入包括至少一个唯一技能词，将第一NL输入发送到用于确定技能意图的定制技能解析器，其中，定制技能解析器是基于包括至少定制训练数据集的数据进行训练的；以及当NL输入不包括至少一个唯一技能词，将第一NL输入发送到用于确定第一NL输入的一般意图的通用解析器。
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