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公开(公告)号:CN117349421A
公开(公告)日:2024-01-05
申请号:CN202311410566.7
申请日:2023-10-25
申请人: 杭州中软安人网络通信股份有限公司
IPC分类号: G06F16/332 , G06F16/335 , G06N5/04 , G06N20/00
摘要: 本发明实施例公开了一种基于多算法组合的问答方法、系统、电子设备及存储介质,该方法包括:选取若干机器学习模型算法,并对若干机器学习模型算法进行训练,得到对应的若干问答逻辑模型;选取若干问答逻辑模型中的其中一种作为主算法,将其他若干问答逻辑模型作为辅助算法;将目标问题输入主算法,得到多个答案,选取多个答案中置信度最高的一个作为目标答案;基于目标问题确定目标答案在辅助算法中的置信度;计算目标答案的置信度评分;根据置信度评分确定推送的最终答案。本发明实施例通过各多种算法的比较推荐,提升了推荐置信度,并对一些算法异常推送进行规避,使用多种算法模型的并行匹配机制,可择优选择,大大提升了答复的准确度。
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公开(公告)号:CN114564964A
公开(公告)日:2022-05-31
申请号:CN202210172989.9
申请日:2022-02-24
申请人: 杭州中软安人网络通信股份有限公司 , 复旦大学 , 杭州文图思锐云技术有限公司
摘要: 本发明提供一种基于k近邻对比学习的未知意图检测方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤S1,利用已知意图的语料构建经验风险损失;步骤S2,构建语义表示模型,采用k近邻对比学习与经验风险损失对所述语义表示模型进行训练;步骤S3,将待测文本输入至训练后的语义表示模型,以获取所述待测文本的语义表示;步骤S4,采用下游检测算法检测所述语义表示是否为未知意图,并输出为已知意图的语义表示的类别。该基于k近邻对比学习的未知意图检测方法在语义表示学习阶段和未知检测阶段都不依赖于语义分布的任何假设,而且检测精度高、设计简单且应用场景广泛,解决了现有意图检测方法在现实场景应用受限的缺陷。
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公开(公告)号:CN112446029A
公开(公告)日:2021-03-05
申请号:CN201910811116.6
申请日:2019-08-29
申请人: 杭州中软安人网络通信股份有限公司
IPC分类号: G06F21/57
摘要: 本发明提供一种可信计算平台,包括可信芯片、可信操作系统、可信软件基和可信管理中心,所述可信芯片用于存储支撑可信度量、可信存储、可信报告的密钥和关键信息;所述可信软件基用于利用所述可信芯片的特性,为应用和系统软件的运行建立可信的计算和互联环境,并将可信计算功能的接口提供给应用和操作系统使用;所述可信操作系统用于通过调用所述可信软件基提供的可信支撑接口,实现对自身功能的可信增强;所述可信管理中心用于对系统内各计算节点的统一管理和可信互联进行控制,以及进行策略统一制定下发、资源统一管理和审计信息统一收集分析。本发明能够建立基于可信计算的主动防御安全防护体系,从源头上解决信息系统所面临的安全风险。
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公开(公告)号:CN112131463A
公开(公告)日:2020-12-25
申请号:CN202010950134.5
申请日:2020-09-10
申请人: 杭州中软安人网络通信股份有限公司
IPC分类号: G06F16/9535 , G06F40/30 , G06K9/62
摘要: 本发明提供了一种热点提取方法、存储介质及服务器,该热点提取方法包括:获取待提取热点的语料数据;根据语料数据对通用领域的roberta模型进行预训练,得到专业领域的roberta模型;根据专业领域的roberta模型,提取多条文本中每条文本的特征向量;根据多条文本中每条文本的特征向量,构造孪生网络的训练样本;根据训练样本,通过孪生网络的方式调节专业领域的roberta模型的参数,得到目标的roberta模型;根据目标的roberta模型,提取多条文本中每条文本的特征向量;利用聚类算法对语料数据的多条文本进行聚类,得到多个类别;根据目标的roberta模型及多个类别提取语料数据的热点。更好地捕捉到语料数据中的独有信息;减少语料数据中字的unk(unknown)的情况;提高聚类及提取热点准确性。
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公开(公告)号:CN116828408A
公开(公告)日:2023-09-29
申请号:CN202310609988.0
申请日:2023-05-24
申请人: 杭州中软安人网络通信股份有限公司
IPC分类号: H04W4/30 , H04M1/72412 , H04M1/72433 , H04M1/21 , G08C17/02 , H04L67/02 , H04L69/16 , H04M1/656 , G10L15/26 , H04M3/50
摘要: 本发明实施例涉及无线通信技术领域,公开了一种基于无线链路的电脑控制手机通信的设备及方法。该设备包括:包括USB组件,所述USB组件插接于所述电脑上;其中,所述USB组件包括:无线通信模块,用于与第一手机进行无线链接;USB接口,用于插接于所述电脑上,与所述无线通信模块配合建立所述电脑与第一手机的无线通信;音频处理模块,用于对电脑和第一手机之间通信的语音信号进行处理;MCU控制器,用于提供所述电脑和第一手机之间通信的控制指令和传输协议。实施本发明实施例,可以非常方便与呼叫中心或/和CRM系统的融合。
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公开(公告)号:CN116684392A
公开(公告)日:2023-09-01
申请号:CN202310601684.X
申请日:2023-05-24
申请人: 杭州中软安人网络通信股份有限公司
IPC分类号: H04L65/1069 , H04L69/16 , H04L65/1108 , H04L65/75 , G10L15/26
摘要: 本发明实施例涉及无线通讯技术领域,公开了一种电脑和手机的通讯方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括:建立电脑与第一手机的无线连接,并通过socket与业务系统建立连接;接收业务系统发出的接听指令或呼叫指令,基于接听指令或呼叫指令建立电脑和第二手机之间的通讯链路;通过电脑的扬声器和麦克风与第二手机进行通讯,或/和,通过业务系统发出的预存的录音与第二手机进行通讯;实时采集通讯的语音,并保存语音或/将语音转换为文本信息。实施本发明实施例,可以通过通讯协议可以控制电脑与第一手机的无线连接,可以通过socket服务与业务系统建立连接,从而在成本很低的情况下实现与呼叫中心或/和CRM的融合。
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公开(公告)号:CN114564964B
公开(公告)日:2023-05-26
申请号:CN202210172989.9
申请日:2022-02-24
申请人: 杭州中软安人网络通信股份有限公司 , 复旦大学 , 杭州文图思锐云技术有限公司
IPC分类号: G06F40/30 , G06F16/35 , G06F18/2413
摘要: 本发明提供一种基于k近邻对比学习的未知意图检测方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤S1,利用已知意图的语料构建经验风险损失;步骤S2,构建语义表示模型,采用k近邻对比学习与经验风险损失对所述语义表示模型进行训练;步骤S3,将待测文本输入至训练后的语义表示模型,以获取所述待测文本的语义表示;步骤S4,采用下游检测算法检测所述语义表示是否为未知意图,并输出为已知意图的语义表示的类别。该基于k近邻对比学习的未知意图检测方法在语义表示学习阶段和未知检测阶段都不依赖于语义分布的任何假设,而且检测精度高、设计简单且应用场景广泛,解决了现有意图检测方法在现实场景应用受限的缺陷。
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公开(公告)号:CN112149386A
公开(公告)日:2020-12-29
申请号:CN202011028849.1
申请日:2020-09-25
申请人: 杭州中软安人网络通信股份有限公司
IPC分类号: G06F40/117 , G06K9/62 , G06F16/35 , G06F40/284 , G06F40/151
摘要: 本发明提供了一种事件抽取方法、存储介质及服务器,该事件抽取方法包括:获取待抽取的文本语料;对通用领域的roberta模型进行预训练,得到专业领域的roberta模型;对文本语料中的每条文本进行人工标注;将专业领域的roberta模型、触发词识别模块、事件类型识别模块及事件论元识别模块组成一个事件抽取模型;根据经过人工标注的文本语料对事件抽取模型进行监督训练;将文本语料中的每条文本输入事件抽取模型,由事件抽取模型提取每条文本中的事件触发词、每个事件触发词对应的事件论元及每条文本的事件类型;整合所得到的事件触发词、每个事件触发词对应的事件论元及每条文本的事件类型,得到事件抽取结果。提升事件抽取模型提取事件的精度和效率。
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公开(公告)号:CN112445806A
公开(公告)日:2021-03-05
申请号:CN201910810984.2
申请日:2019-08-29
申请人: 杭州中软安人网络通信股份有限公司
IPC分类号: G06F16/23
摘要: 本发明提供一种数据持续更新的方法及装置,包括:对于需要入库的数据,若所述数据为更新数据且为已映射过的数据,对所述需要入库的数据进行格式转换;对经过格式转换过的数据进行数据处理;对经过数据处理的数据进行数据质量检查;对数据质量检查通过的数据进行数据转换;将经过数据转换的数据进行数据入库。本发明能够保障大数据平台的入库数据的准确性、可用性、时效性和完整性,以支撑社会共治大数据平台的各项业务。
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公开(公告)号:CN112102904A
公开(公告)日:2020-12-18
申请号:CN201910527670.1
申请日:2019-06-18
申请人: 杭州中软安人网络通信股份有限公司
摘要: 本发明提供一种中医药大数据云服务系统。所述中医药大数据云服务系统包括:云服务平台,用于为用户提供医疗、保健、科研、教育、产业和文化六位一体的中医药相关大数据服务;大数据计算平台,用于提供中医药大数据的存储、大规模数据计算、快速数据分析以及管控;数据采集与管理平台,用于建设基础库、专题库和元数据库,通过数据采集与医院信息系统、区域人口健康信息平台、物联网数据、相关行业数据和政府监管数据进行数据交换;云基础环境,用于提供网络系统、计算资源池和存储资源池。本发明能够为中医诊断和治疗、中医相关教育及科研提供快速、持续的基础数据支撑。
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