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公开(公告)号：CN110443818A
公开(公告)日：2019-11-12
申请号：CN201910588880.1
申请日：2019-07-02
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06T7/12
Abstract: 本发明提出一种基于涂鸦的弱监督语义分割方法与系统，包括：获取多张训练图片，训练图片均对应有涂鸦标记和边缘图；选取训练图片作为当前图片，将当前图片输入至语义分割网络，得到当前图片的高层语义特征；将高层语义特征输入至预测修正网络，得到当前图片的分割结果图，并根据当前图片的涂鸦标记，得到当前图片中涂鸦标记区域的交叉熵损失；将高层语义特征输入至边界回归网络，得到当前图片中目标的边界图，并根据当前图片的边缘图，得到边界图中边界区域的均值方差损失；构建总损失函数，并判断总损失函数是否收敛，若是，则将当前预测修正网络作为语义分割模型；将待语义分割的图片输入至语义分割模型，得到待语义分割的图片的分割结果图。
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公开(公告)号：CN102929988A
公开(公告)日：2013-02-13
申请号：CN201210401317.7
申请日：2012-10-19
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了用于对倒排索引进行压缩的文档序号重排方法及其系统，该方法包括：步骤1，对已经分配好文档序号的文档进行词语划分得到词项，对所述词项按照其在所述文档中的出现频率进行排列，得到第一顺序的词项；步骤2，利用所述第一顺序的词项对所述文档进行重新排序，获得所述文档的最终排序；步骤3，新的文档序号按照所述文档的最终排序进行重新分配。本发明在运行过程中通过对词项进行排序，挖掘文档之间的相似度关系，仅占用少量内存空间，大大降低了算法的时间复杂度和空间复杂度。
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公开(公告)号：CN102495837A
公开(公告)日：2012-06-13
申请号：CN201110339200.6
申请日：2011-11-01
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明提供一种数字信息推荐预测模型的训练方法和系统，该方法包括：1)接收打分数据；2)确定数字信息的不同类别，每个类别中包括多个项目，其中所述类别之间存在关联关系；3)基于所述关联关系建立所述模型并训练获得所述模型，其中所述模型中包括一个或多个和集合相关的参数，其中所述集合为与一个类别的项目相关的另一个类别的项目的集合或者多个与一个类别的项目相关的另一个类别的项目的集合的并集。上述训练的预测模型可以有效的在实际推荐中缓解用户打分数不足造成的可利用打分数据严重稀疏的问题，具有很好的推荐效果。
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公开(公告)号：CN101093509B
公开(公告)日：2010-06-16
申请号：CN200710119242.2
申请日：2007-07-18
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种查询交互系统和方法。该系统包括一实时搜索引擎平台、一互动问答平台和一查询信息处理平台，查询信息处理平台包括一收集模块、一查询信息数据库和一检索模块。收集模块用于读取实时搜索引擎平台用户和互动问答平台用户反馈的查询失败信息，将查询失败信息记录在查询信息数据库；检索模块用于根据用户查询，在所述查询信息数据库中检索相关的查询失败信息，并反馈查询失败信息。其既结合实时搜索引擎平台的实时性和互动问答平台准确性，又利用了实时搜索引擎平台的用户量巨大和互动问答平台的回答激励，提高了查询的准确率。
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公开(公告)号：CN101673306A
公开(公告)日：2010-03-17
申请号：CN200910236057.0
申请日：2009-10-19
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明涉及网页信息查询方法及其系统，方法包括：步骤1，预设查询分类的类别和分类依据的参考量，根据所述类别和所述参考量建立分类器；步骤2，输入查询词，搜索引擎依据输入的查询词进行查询，获得查询结果网页；步骤3，所述分类器对查询结果网页进行分类，并按分类显示查询结果网页。本发明能够对查询结果网页进行分类。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN100385442C
公开(公告)日：2008-04-30
申请号：CN200510011212.0
申请日：2005-01-20
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明涉及网络信息处理技术领域，是一种利用网络用户对网页之间相关性的潜在理解来优化网站链接结构的方法。该方法利用网站的服务器日志中蕴含的网络用户对网页之间相关性的潜在理解，从网站的服务器日志中抽取出用户主观上认为的网站链接结构，即虚拟链接结构；并将虚拟链接结构与网站的实际链接结构相比较，计算二者的匹配程度，匹配度越高，说明该网站的链接质量越好；最后将匹配结果量化，汇报给网站设计者。因为该方法是根据网络用户主观上对网站中各网页之间相关性的理解，去纠正网站设计者对网站链接结构的理解，所以能够真正地帮助网站设计者去优化网站链接结构，为用户提供更好的服务。
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公开(公告)号：CN101093509A
公开(公告)日：2007-12-26
申请号：CN200710119242.2
申请日：2007-07-18
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种查询交互系统和方法。该系统包括一实时搜索引擎平台、一互动问答平台和一查询信息处理平台，查询信息处理平台包括一收集模块、一查询信息数据库和一检索模块。收集模块用于读取实时搜索引擎平台用户和互动问答平台用户反馈的查询失败信息，将查询失败信息记录在查询信息数据库；检索模块用于根据用户查询，在所述查询信息数据库中检索相关的查询失败信息，并反馈查询失败信息。其既结合实时搜索引擎平台的实时性和互动问答平台准确性，又利用了实时搜索引擎平台的用户量巨大和互动问答平台的回答激励，提高了查询的准确率。
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公开(公告)号：CN110443818B
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN201910588880.1
申请日：2019-07-02
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06T7/12
Abstract: 本发明提出一种基于涂鸦的弱监督语义分割方法与系统，包括：获取多张训练图片，训练图片均对应有涂鸦标记和边缘图；选取训练图片作为当前图片，将当前图片输入至语义分割网络，得到当前图片的高层语义特征；将高层语义特征输入至预测修正网络，得到当前图片的分割结果图，并根据当前图片的涂鸦标记，得到当前图片中涂鸦标记区域的交叉熵损失；将高层语义特征输入至边界回归网络，得到当前图片中目标的边界图，并根据当前图片的边缘图，得到边界图中边界区域的均值方差损失；构建总损失函数，并判断总损失函数是否收敛，若是，则将当前预测修正网络作为语义分割模型；将待语义分割的图片输入至语义分割模型，得到待语义分割的图片的分割结果图。
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公开(公告)号：CN102663129A
公开(公告)日：2012-09-12
申请号：CN201210125157.8
申请日：2012-04-25
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明提供一种深度问答方法，包括：步骤1、接收提问数据；步骤2、在知识库数据库中进行第一检索；所述知识库数据库包括百科中的事实性信息；和步骤3、在自定义数据集中进行第三检索，包括：步骤3.1、基于句型模式集，利用机器学习的方法给所述问题分类，确定问题的句型模式；和步骤3.2、用句型模式匹配问题，得到第二类关键字，用第二类关键字检索自定义数据集。与上述方法相对应的，本发明还提供一种医学检索系统，包括：输入模块；第一检索模块，用于检索知识库数据库；所述知识库数据库包括百科中的事实性信息；第三检索模块，用于检索自定义数据集。
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公开(公告)号：CN101364239B
公开(公告)日：2011-06-29
申请号：CN200810223792.3
申请日：2008-10-13
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明提供一种分类目录自动构建方法，包括：从现有数据中查找与用户提交的查询词有关的概念术语，得到与所述查询词相关的概念术语集合；计算所述概念术语集合中各个概念术语间的相关度；根据所述概念术语间的相关度，对所述概念术语集合中的概念术语做分类或聚类操作，得到至少一个概念术语类；将所述概念术语集合中的概念术语按照所述概念术语类组织成分类目录后，返回给用户。本发明在现有的搜索引擎的基础上，为用户提供的查询词生成了相应的分类目录，所得到的分类目录能够反映用户查询的不同含义，从而有助于用户更容易、更快捷地找到所需的信息。
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