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公开(公告)号：CN114861671B
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202210375330.3
申请日：2022-04-11
申请人： 深圳追一科技有限公司
IPC分类号： G06F18/214 , G06F18/22 , G06F40/30 , G06F40/279 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/042 , G06N3/096
摘要： 本申请涉及模型训练方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。该方法包括：将文本样本数据输入第一模型中，根据得到的第一样本特征数据确定第一损失；将文本样本数据输入第二模型中，根据得到的第二样本特征数据和第一样本特征数据确定第二损失；将文本样本数据输入第三模型中，得到第三样本特征数据，基于预设条件，确定以第一样本特征数据和第三样本特征数据的相似度得到第三损失，或以第三样本特征数据之间的相似度以及第一样本特征数据和第三样本特征数据之间的相似度得到第三损失；根据第一损失、第二损失和第三损失确定损失函数，损失函数用于对第一模型进行训练。本方案可使第一模型的收敛速度更快，文本识别的精确度更高。
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公开(公告)号：CN113095857B
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202110466350.7
申请日：2021-04-28
申请人： 深圳追一科技有限公司
IPC分类号： G06Q30/016
摘要： 本申请实施例公开了一种客服系统集成方法，包括：获取目标用户的客服信息，客服信息由目标用户使用销售平台与客服设备建立连接时产生；从客服信息中提取特定字段的目标字段值，特定字段用于描述客服信息来源的销售平台；在预设的策略映射表中，查询目标字段值所对应的目标用户信息查找策略，执行目标用户信息查找策略，以从目标用户关系管理系统中获得所述目标用户的用户信息；在客服界面展示目标用户的用户信息。本方案通过对客服信息的特定字段的字段值进行判断，选择使用与用户来源相匹配的信息查找策略以获得用户的信息并在客服界面进行展示，使得客服人员可以通过客服界面所展示的信息确定用户的基础信息，从而更好的为用户提供服务。
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公开(公告)号：CN118626589A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410710035.8
申请日：2024-06-03
申请人： 深圳追一科技有限公司
IPC分类号： G06F16/33 , G06F16/332 , G06F9/448 , G06N5/04
摘要： 本申请提供了一种对话处理方法、装置、电子设备及可读存储介质，其中，该方法包括：根据第一请求信息确定目标任务操作流程，其用于指示多个依次包括提取单元、跳转检查单元、调用单元以及回复单元的子任务节点，由提取单元提取并输出第一任务信息，由跳转检查单元根据第一任务信息确定是否跳转至第二子任务节点，若否，则由调用单元根据第一任务信息调用外部处理模块得到调用结果，并由回复单元根据调用结果以及第一任务信息生成第一答复话术。本申请针对对话场景中不同的对话内容进行处理，从而应对复杂的对话需求。且在各子任务节点处理过程中，均在调用外部处理模块之前进行跳转检查，从而丰富任务节点处理逻辑，适应复杂的任务型对话场景。
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公开(公告)号：CN113873297B
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202111212348.3
申请日：2021-10-18
申请人： 深圳追一科技有限公司
IPC分类号： H04N21/235 , H04N21/233 , H04N21/2343 , H04N21/435 , H04N21/439 , H04N21/4402 , H04N21/81
摘要： 本申请实施例公开了一种数字人物视频生成方法，包括：获得由预设文本数据得到的第一语音音频；采集用户关于预设文本数据的阅读语音作为第二语音音频，并采集用户关于所述预设文本数据的肢体动作视频；计算第一语音音频和第二语音音频之间的时间差作为时间调整参数；从肢体动作视频中得到数字肢体动作参数；调整肢体动作关键点的时间信息，得到目标肢体动作参数；生成数字人物模型的多帧图像帧并合成，得到数字人物模型的视频数据。
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公开(公告)号：CN113160041B
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202110495293.5
申请日：2021-05-07
申请人： 深圳追一科技有限公司
IPC分类号： G06T3/04 , G06N3/0475 , G06N3/0455 , G06N3/084 , G06N3/094
摘要： 本发明实施例公开了一种模型训练方法及训练装置，用于在图像翻译模型的训练数据较少时，提升图像翻译模型的图像翻译质量。本发明实施例方法包括：利用训练数集对图像翻译模型的生成器和判别器做训练，并将训练后的图像翻译模型视为老师模型，训练数集包括目标帧图像、目标帧图像的轮廓线数据、目标帧图像的距离图像数据和目标帧图像的前N帧图像数据；利用训练数集中的第一数据对图像翻译模型的生成器和判别器进行训练，并将训练后的图像翻译模型视为学生模型，第一数据包括目标帧图像、目标帧图像的轮廓线数据和目标帧图像的前M帧图像数据，M为大于等于1且小于等于N的整数；利用老师模型对学生模型进行知识蒸馏，得到知识蒸馏后的学生模型。
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公开(公告)号：CN111191797B
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202010006307.8
申请日：2020-01-03
申请人： 深圳追一科技有限公司
IPC分类号： G06N20/00
摘要： 本申请实施例提供了一种信息处理方法、装置、电子设备及存储介质，涉及机器学习技术领域。该方法包括：获取评估请求，所述评估请求包括数据集标识和算法标识；获取所述数据集标识对应的目标数据集；基于所述目标数据集，训练所述算法标识对应的待评估算法，得到训练好的待评估模型；获取所述待评估模型的评估结果；通过用户终端输出所述评估结果，以提示所述待评估算法的评估结果。本申请实施例使得用户只需输入数据集标识、算法标识，即可获取算法在该数据集上的评估结果，从而可避免中间人为参与可能带来的误差，同时也可简化评估算法优劣的操作，因此不仅可提高评估准确性和评估结果的参考性，还可减少研发过程的大量重复工作，提高研发效率。
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公开(公告)号：CN114490996B
公开(公告)日：2023-02-28
申请号：CN202210407186.7
申请日：2022-04-19
申请人： 深圳追一科技有限公司
IPC分类号： G06F16/332 , G06F16/33 , G06F40/211 , G06F40/35
摘要： 本申请涉及一种意图识别方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：确定与待进行意图识别的目标问句相似的至少一条预设相似问句；其中，预设相似问句是对预设标准问句采用不同表达方式进行表达的问句；从所述至少一条预设相似问句中确定至少一条待验证的预设相似问句；获取各待验证的预设相似问句对应的预设标准问句，得到至少一条预设标准问句；每条预设标准问句具有对应的意图信息；分别对各所述预设标准问句和所述目标问句进行语义一致性验证，以从所述至少一条预设标准问句中确定与所述目标问句语义一致的目标标准问句；基于所述目标标准问句对应的意图信息确定所述目标问句的意图。采用本方法能够提高意图识别的准确性。
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公开(公告)号：CN115065669A
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202210531120.9
申请日：2022-05-16
申请人： 深圳追一科技有限公司
IPC分类号： H04L65/60 , H04N21/233 , H04N21/439 , H04N21/845 , G10L19/00
摘要： 本申请实施例提供一种音频传输方法、装置、电子设备及存储介质，涉及通信技术领域。通过响应音频传输请求，创建运行实例；对录音进行采样，得到音频流；在运行实例中对音频流进行音频处理，得到目标音频流，其中，音频处理至少包括对音频流进行分片处理；将目标音频流发送至接收端，可以有效减少音频传输时延，从而实现实时传输，提高网络带宽利用率。
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公开(公告)号：CN114880469A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210425139.5
申请日：2022-04-22
申请人： 深圳追一科技有限公司
IPC分类号： G06F16/35 , G06F16/33 , G06F16/332
摘要： 本申请涉及一种答案获取方法、装置、计算机设备和存储介质。该方法包括：确定待处理问句的问句向量；使用问句向量在资料描述向量集合中进行向量检索，得到与问句向量匹配的资料描述向量；资料描述向量集合中包括多个候选的资料描述信息对应的资料描述向量；多个候选的资料描述信息所描述的资料中具有至少两种资料类型的资料；基于匹配到的资料描述向量确定目标资料；使用目标资料的资料类型对应的检索技术，从目标资料中检索针对待处理问句的答案。采用本方法能够提高灵活性。
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公开(公告)号：CN114861671A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210375330.3
申请日：2022-04-11
申请人： 深圳追一科技有限公司
摘要： 本申请涉及模型训练方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。该方法包括：将文本样本数据输入第一模型中，根据得到的第一样本特征数据确定第一损失；将文本样本数据输入第二模型中，根据得到的第二样本特征数据和第一样本特征数据确定第二损失；将文本样本数据输入第三模型中，得到第三样本特征数据，基于预设条件，确定以第一样本特征数据和第三样本特征数据的相似度得到第三损失，或以第三样本特征数据之间的相似度以及第一样本特征数据和第三样本特征数据之间的相似度得到第三损失；根据第一损失、第二损失和第三损失确定损失函数，损失函数用于对第一模型进行训练。本方案可使第一模型的收敛速度更快，文本识别的精确度更高。
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