-
公开(公告)号：CN116860941A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310854442.1
申请日：2023-07-12
Applicant: 中国电信股份有限公司技术创新中心 , 中国电信股份有限公司
IPC: G06F16/332 , G06F16/33 , G06F16/36
Abstract: 本公开提供了一种问答方法、装置、电子设备及存储介质，涉及自然语言处理技术领域。本公开通过获取待回答问题；将待回答问题拆分为多个子问题，生成待回答问题的实体序列和动作序列，实体序列中包含待回答问题中所有子问题的多个实体且多个实体按照待回答子问题的顺序进行排序，动作序列中包含待回答问题中所有子问题的多个动作且多个动作按照待回答子问题的顺序进行排序；遍历实体序列和动作序列，获取第一子问题的答案，根据第一子问题的答案生成第二子问题的答案，确定为待回答问题的回答结果。本公开提供的问答方法，既增加了回答结果的准确度，又提高了用户获取答案的速度，提升了用户满意度。
-
公开(公告)号：CN119782528A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411856010.5
申请日：2024-12-16
Applicant: 中国电信股份有限公司技术创新中心 , 中国电信股份有限公司
IPC: G06F16/35 , G06F16/36 , G06F16/334 , G06F40/284 , G06F40/30 , G06N3/08 , G06N5/022
Abstract: 本公开提供一种文本分析方法、装置和相关产品，涉及自然语言处理技术领域。该方法包括：获取待分析文本以及待分析文本对应的嵌入编码；对待分析文本对应的嵌入编码进行自注意力计算，获得待分析文本中各个单词的自注意力权重；对待分析文本进行抽象语义分析，获得待分析文本的抽象语义表示图谱；将抽象语义表示图谱中的节点关系映射为向量，获得图谱关系嵌入编码；通过图谱关系嵌入编码对待分析文本中各个单词的自注意力权重进行增强，获得增强后自注意力权重；基于增强后自注意力权重和待分析文本中各个单词的嵌入编码，获得待分析文本的增强后文本编码，以便基于增强后文本编码进行文本分析。本公开实施例可以提升任务分析的准确性。
-
公开(公告)号：CN119722790A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202311268653.3
申请日：2023-09-27
Applicant: 中国电信股份有限公司技术创新中心 , 中国电信股份有限公司
IPC: G06T7/73 , G06T7/77 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本申请实施例提供了一种点位信息识别方法、装置、设备及介质，用以解决现有技术中无法实现每个摄像头的点位信息的自动获取的问题。在该方法中，基于点位识别模型对待确定点位信息的图像和预设的每个点位信息对应的提示模板进行处理，得到了图像对应的图像特征向量以及预设的每个目标样本场景类别对应的样本场景特征向量，根据图像特征向量与每个样本场景特征向量的相似度，确定图像对应的摄像头的点位信息，从而实现了对视联网中每个摄像头的点位信息的自动获取，提高了点位识别的效率。
-
公开(公告)号：CN116861980A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310842618.1
申请日：2023-07-10
Applicant: 中国电信股份有限公司技术创新中心 , 中国电信股份有限公司
Abstract: 本公开涉及计算机技术领域，具体涉及一种颗粒度预测模型训练方法、资源占用预测方法、颗粒度预测模型训练装置、资源占用预测装置、存储介质及设备，上述方法包括：得到样本资源占用时间序列；对样本资源占用时间序列进行采样得到多组样本资源占用时序数据；将多组样本资源占用时序数据输入资源占用预测模型得到多组样本资源占用时序数据对应的资源占用预测数据；将目标资源占用预测数据对应的候选时间颗粒度作为目标时间颗粒度；将样本资源占用时间序列输入待训练模型得到预测颗粒度，通过预测颗粒度与目标时间颗粒度对待训练模型的神经网络参数进行更新。通过本公开实施例的技术方案，可以解决相关技术中确定时间颗粒度的效率较差的问题。
-
公开(公告)号：CN119886152A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411962260.7
申请日：2024-12-27
Applicant: 中国电信股份有限公司技术创新中心 , 中国电信股份有限公司
Abstract: 本申请的实施例揭示了一种提示注入防御方法、系统、电子设备及存储介质，方法包括：对输入文本进行初步检测，得到初步检测结果；对输入文本进行语义分析生成语义理解分析报告；获取目标大语言模型的当前运行参数；根据当前运行参数，获取目标大语言模型的行为模式分析结果；根据所述初步检测结果、所述语义理解分析报告和所述行为模式分析结果，获取所述目标大语言模型的当前防御策略；本申请通过从输入文本和大语言模型的运行状态两个方面进行紧密结合，不仅可以准确检测出大模型受到的提示注入攻击以及高效防止大模型受到恶意攻击，并且在面对复杂的攻击场景时可以制定出相对应的防御策略，实现更有效的防御，提升整体防御系统的鲁棒性。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119782468A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411855626.0
申请日：2024-12-16
Applicant: 中国电信股份有限公司技术创新中心 , 中国电信股份有限公司
IPC: G06F16/3329 , G06F16/334 , G06F16/35 , G06F16/36 , G06F40/30 , G06N5/022 , G06N5/04 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本公开提供了一种文本数据处理方法、装置及相关设备，涉及自然语言处理技术领域，该方法包括：获取待处理的问题文本；基于预先建立的知识文档库，查询与问题文本具有关联关系的证据文本集合；对证据文本集合进行预处理，确定问题文本对应的证据文本；将问题文本与证据文本进行拼接，输入至预先训练好的答案文本生成模型中，输出问题文本的答案文本。本公开能够提高证据文本的检索效率，提升答案文本的准确性。
-
公开(公告)号：CN113052182B
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN201911371388.5
申请日：2019-12-27
Applicant: 中国电信股份有限公司
IPC: G06V10/40 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/096
Abstract: 本公开提出一种图片处理方法、装置和计算机可读存储介质，涉及图像处理技术领域。本公开的一种图片处理方法，包括：将通过第一域的特征提取器提取的图片特征输入第一生成对抗网络的生成器，获取补齐后的特征；将补齐后的特征输入第二生成对抗网络的生成器，获取风格迁移图片；其中，第一生成对抗网络训练用的真实环境中拍摄的图片和训练完成后生成的图片归属于第一域，第二生成对抗网络训练用的图片和训练完成后生成的图片归属于第二域，第一域和第二域的隐空间对齐。通过这样的方法，能够基于通过生成对抗网络的生成能力，完成对人物特征的补齐，并引入风格迁移任务，从而提高图像风格迁移效果的适用范围和可信度。
-
公开(公告)号：CN117574120A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202210941952.8
申请日：2022-08-08
Applicant: 中国电信股份有限公司
IPC: G06F18/213 , G06F18/2113 , G06F18/22 , G06F18/25 , G06N5/04
Abstract: 本发明实施例提供了一种任务处理方法、装置、设备及存储介质，涉及数据处理技术领域，具体实现方案为：获得用于完成任务的非结构化数据；提取非结构化数据的第一特征；对第一特征进行特征解耦处理，得到第一特征对应的单元特征；发现非结构化数据与所得单元特征间的因果关系；基于因果关系，从单元特征中选择用于进行任务处理的第二特征；根据第一特征和第二特征，对任务进行处理。应用本发明实施例提供的方案，能够准确的完成各种任务。
-
公开(公告)号：CN117493499A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202210843860.6
申请日：2022-07-18
Applicant: 中国电信股份有限公司
IPC: G06F16/332 , G06F16/33 , G06N5/04 , G06N5/02 , G06N7/01
Abstract: 本公开提供了一种基于认知推理的智能问答方法、装置、电子设备及计算机存储介质，涉及自然语言处理技术领域。该方法包括：将复杂问题拆解成多个子问题，形成多个有向无环图，其中，有向无环图包括节点和边；节点包括实体节点和动作节点，边表示行进方向；基于复杂问题与子问题的偏序和逻辑关系，及多个有向无环图形成多有向无环拓扑图；在复杂问题拆解过程中伴随推理过程，在推理过程中跟踪多有向无环拓扑图中节点状态，根据各个节点的状态信息生成新的子问题；在推理过程中，从知识库、知识图谱、事理图谱中查询证据，通过召回的方式实现各个子问题的解答。本公开实施例能够有效对复杂问题进行解答。
-
公开(公告)号：CN115935950A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211610488.0
申请日：2022-12-14
Applicant: 中国电信股份有限公司
IPC: G06F40/211 , G06F40/103
Abstract: 本公开提供了一种文档级论元抽取方法，涉及通信技术领域，该方法包括：获取目标文档包含的事件类型信息；从所述目标文档中识别出实体，得到实体向量；基于图模型和变换器的双向编码器表示模型Graph‑BERT根据所述目标文档中的句向量和所述实体向量得到文档级上下文信息的实体编码表示；以及依次抽取所述实体编码表示中与所述事件类型信息相关联的论元。本公开使用基于Graph‑BERT的方法实现了从文档中的多个句子中抽取事件论元，实现了对文档级论元的抽取。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
20
records
(took 0.026 seconds)
