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公开(公告)号:CN117573849B
公开(公告)日:2024-04-19
申请号:CN202410062653.6
申请日:2024-01-16
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F16/332 , G06F16/36 , G06F16/33
Abstract: 本说明书公开了一种知识图谱多跳问答方法、装置、设备及存储介质,预先确定目标图谱中各节点分别对应的节点特征和关系特征,在确定出查询语句后,确定查询语句中的目标实体对应的目标节点,进而根据该目标节点和该待查询语句的语句特征,预测查询结果和该目标节点之间的关联关系,即,预测路径,进而基于预测路径和目标节点得到查询结果。本方法在面对多跳问答问题的情况下,可基于目标节点和该待查询语句的语句特征,预测查询结果和该目标节点之间的关联关系,进而根据预测得到的关联关系来确定查询结果,保证了查询结果的准确性。
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公开(公告)号:CN117573849A
公开(公告)日:2024-02-20
申请号:CN202410062653.6
申请日:2024-01-16
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F16/332 , G06F16/36 , G06F16/33
Abstract: 本说明书公开了一种知识图谱多跳问答方法、装置、设备及存储介质,预先确定目标图谱中各节点分别对应的节点特征和关系特征,在确定出查询语句后,确定查询语句中的目标实体对应的目标节点,进而根据该目标节点和该待查询语句的语句特征,预测查询结果和该目标节点之间的关联关系,即,预测路径,进而基于预测路径和目标节点得到查询结果。本方法在面对多跳问答问题的情况下,可基于目标节点和该待查询语句的语句特征,预测查询结果和该目标节点之间的关联关系,进而根据预测得到的关联关系来确定查询结果,保证了查询结果的准确性。
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公开(公告)号:CN117351935A
公开(公告)日:2024-01-05
申请号:CN202311444418.7
申请日:2023-11-01
Applicant: 之江实验室
IPC: G10L13/047 , G10L13/08 , H04L67/06
Abstract: 本申请涉及一种机器人的语音合成方法、装置和机器人系统,其中,该机器人的语音合成方法包括:从语音合成服务器中下载分句集合中当前分句的语音合成结果;其中,分句集合为预先基于预设的分句规则对待合成文本进行分句得到;在播放当前分句的语音合成结果的同时,判断语音合成服务器是否完成分句集合中下一条分句的语音合成,若是,则从语音合成服务器中下载下一条分句的语音合成结果。通过本申请,能够实现语音文本的合成、下载以及播放的并行执行,从而降低了播放之前等待语音文本合成和下载的时长,进而提高了机器人语音播放的效率。
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公开(公告)号:CN119861995A
公开(公告)日:2025-04-22
申请号:CN202510346018.5
申请日:2025-03-24
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本申请一种多垂域知识问答的控制方法、装置及介质,方法包括:通过预先训练的学科识别模型识别用户输入的多模态数据所属的学科类型;并从模型库中调取学科类型对应的目标大模型。根据多模态数据,确定组件库中可用于可视化的目标组件;并确定目标组件对应的输出数据格式。将多模态数据和输出数据格式作为目标大模型的输入,以生成输出结果;将输出结果传输至前端进行可视化。由此,基于预选训练的学科识别模型识别用户提出的问题所属学科类型,以精准调取该学科类型的目标大模型进行处理,提升输出结果准确性,且满足多学科场景的需求。此外,基于多模态数据调取可视化组件,动态生成用户期望呈现的可视化展示方式,满足用户多样性展示需求。
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公开(公告)号:CN118568244B
公开(公告)日:2024-10-22
申请号:CN202411051949.4
申请日:2024-08-01
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F16/332 , G06F16/335 , G06F18/25
Abstract: 本说明书公开了一种基于智能问答的业务执行方法、装置以及电子设备,具体包括:预先根据目标用户对应的历史问答记录数据,确定出目标用户对应的历史问答主题信息。对历史问答主题信息和目标用户对应的用户属性信息进行关联处理,确定出目标用户对应的用户特征数据。在获取到目标用户输入的目标问题时,基于预先确定的用户特征数据对目标用户输入的目标问题进行个性化回答,根据回答结果执行业务。通过此方法可以将用户的个性化特征融入到问答回复中,使得用户获取到既可以满足自身个性化需求,且又可以解决实际问题的高实用性答复。提高了目标问题解决效率的同时,满足个性化需求的智能回答过程也能一定程度上优化了目标用户的使用体验。
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公开(公告)号:CN117521011A
公开(公告)日:2024-02-06
申请号:CN202311542251.8
申请日:2023-11-16
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F18/25 , G06F18/213 , G06F18/22 , G06V10/40 , G06V10/82 , G06F40/289 , G06N3/0455 , G06N3/0464
Abstract: 本说明书公开了一种基于语言指导采样的指代表达理解方法,可以获取包括图像、指代表达文本及指代表达文本对应指代目标的真实目标框的训练集,通过视觉特征编码器获取包含语义信息的多尺度视觉特征,通过语言特征编码器提取语言特征,根据语言特征,对多尺度视觉特征进行特征采样,得到采样后特征,将采样后特征与多尺度视觉特征进行融合,得到目标特征,根据语言特征以及目标特征,对指代表达文本所指代的图像中的位置进行预测,得到预测目标框,从而对整体的网络进行训练,本发明基于语言指导采样,在语言特征的指导下,能够自适应地采样与语言特征相关的视觉特征,从而提升指代表达理解网络的性能。
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公开(公告)号:CN116561339A
公开(公告)日:2023-08-08
申请号:CN202310522687.4
申请日:2023-05-10
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F16/36 , G06F16/332 , G06F40/295 , G06N3/042 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本申请涉及一种知识图谱实体链接方法、装置、计算机设备及存储介质,该方法包括:基于问题样本、实体提及样本、知识图谱实体正样本和知识图谱实体邻接子图样本,获取训练数据正样本;基于问题样本、实体提及样本、知识图谱实体负样本和对应的知识图谱实体邻接子图样本,获取训练数据负样本;基于训练数据正样本、训练数据负样本对实体链接初始模型进行训练,得到实体链接模型;将用户问题、实体提及、候选知识图谱实体和对应的知识图谱实体邻接子图输入训练完成的实体链接模型,确定与实体提及链接的目标知识图谱实体,解决了相关技术中存在的问答场景中实体一致性模型效果不佳,实体链接准确性较低的问题。
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公开(公告)号:CN119621889A
公开(公告)日:2025-03-14
申请号:CN202411667925.1
申请日:2024-11-21
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F16/3329 , G06F16/353 , G06F40/30 , G06N5/022 , G06N5/04
Abstract: 本申请涉及一种基于大模型的垂类知识问答方法及装置,应用于信息技术领域,该方法包括:接收用户输入的提问文本;基于预先构建的大模型对提问文本进行语义识别,得到识别结果;在确定识别结果中包含预设关键字的情况下,调用与预设关键字相匹配的目标插件工具对提问文本进行任务处理,输出处理结果;在确定识别结果中不包含预设关键字的情况下,检测用户输入提问文本时对专业问答选项的操作结果,并基于操作结果确定当前问答类型,将识别结果输入至与当前问答类型相匹配的目标资源库中进行匹配,输出目标资源。通过本申请,解决了现有技术中垂类知识问答存在着不智能、不准确的技术问题。
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公开(公告)号:CN119293198A
公开(公告)日:2025-01-10
申请号:CN202411832027.7
申请日:2024-12-12
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F16/3329 , G06F16/338 , G06F16/36 , G06F16/38
Abstract: 本说明书公开了一种问答方法、装置、存储介质、设备,根据目标用户的历史检索行为以及所述目标用户在目标平台的用户信息,预先确定所述目标用户的用户特征,当所述目标用户进行问题检索时,获取所述目标用户的用户特征、检索语句和预先建立的个人知识库,根据所述用户特征、所述检索语句和所述个人知识库,生成针对所述检索语句的答复内容,将所述答复内容展示给所述目标用户,从上述方法中可以看出,本方法可以利用用户的历史行为与用户信息作为参考,针对用户的问题检索,给出针对每个用户的个性化的答复内容。
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公开(公告)号:CN119250209A
公开(公告)日:2025-01-03
申请号:CN202411756958.3
申请日:2024-12-03
Applicant: 之江实验室
IPC: G06N5/04
Abstract: 本发明公开了基于大语言模型的信息处理方法、系统和AI智能助手,该方法包括:训练大语言模型并预设应用服务集合;向所述大语言模型输入信息;所述大语言模型根据所述信息在所述应用服务集合中提取与所述信息意图匹配的目标应用服务;所述大语言模型根据所述目标应用服务在所述信息里提取输入参数,并输出给所述目标应用服务;所述目标应用服务根据所述输入参数进行运算处理;所述大语言模型向所述目标应用服务提取并输出结果。通过将大语言模型与应用服务相结合的方式,提高传统应用软件的应用效果、拓展应用空间,降低使用门槛;可以很大地提升传统语言模型的使用深度,并拓展到多种业务场景,使其能够在对话过程中解决复杂的专业问题。
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