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公开(公告)号：CN116089586A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202310135420.X
申请日：2023-02-10
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06F16/332 , G06F16/35 , G06F40/289 , G06F40/30
Abstract: 本公开提供了基于文本的问题生成方法及问题生成模型的训练方法，涉及人工智能中的自然语言处理、深度学习等技术领域，包括：获取待提取文本；并对待提取文本进行意图识别处理，确定待提取文本的第一分类信息；其中，第一分类信息用于指示待提取文本是否具有疑问意图；若确定待提取文本具有疑问意图，则确定待提取文本的局部语义特征；其中，局部语义特征用于指示待提取文本包含的词语在待提取文本的局部上下文中所表征的语义；局部上下文为待提取文本中与词语相邻的其余词语；根据局部语义特征，确定待提取文本包含的问题词语；确定问题词语为待提取文本对应的问题信息，并推送问题信息，通过上述方法，以提高问题信息的获取的准确度。
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公开(公告)号：CN104731776B
公开(公告)日：2017-12-26
申请号：CN201510142606.3
申请日：2015-03-27
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06F17/28 , G06F3/0481
CPC classification number: G06F17/2836 , G06F3/0482 , G06F17/2854 , G06F17/2863 , G06F17/289
Abstract: 本发明公开了一种翻译信息的提供方法及系统，其中，翻译信息的提供方法包括：S1、接收用户输入的源语言语句，并根据源语言语句获取当前目标语言语句；S2、在当前界面显示当前目标语言语句和预设控件；以及S3、接收用户对预设控件执行的操作，根据操作获取另一目标语言语句，并在当前界面显示另一目标语言语句。本发明实施例实现了通过快速、便捷的方式来提供一个完整句子的多种翻译结果，而无需像多候选项一样一个个重新选择单词或词组，从而让用户可以查看更多的翻译结果，有效地提高翻译的准确率，提升用户的满意度，另外，该实施例可以应用于手机等小屏幕终端，实用性强。
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公开(公告)号：CN105068998B
公开(公告)日：2017-12-15
申请号：CN201510455270.6
申请日：2015-07-29
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
Abstract: 本发明实施例提供了一种基于神经网络模型的翻译方法及装置。其中，基于神经网络模型的翻译方法包括：获取源语言的语句；将所述源语言的语句进行编码得到向量序列；基于所述向量序列逐词地预测目标语言中相应的候选词；根据预测得到的候选词生成目标语言的语句。本发明实施例的基于神经网络模型的翻译方法及装置，能够结合多种翻译特征执行翻译，提高了翻译结果的翻译质量、流利程度以及可读性。
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公开(公告)号：CN104391980B
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201410743457.1
申请日：2014-12-08
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06F16/63 , G06F16/683
Abstract: 本发明实施例提供一种生成歌曲的方法和装置。该方法包括：接收用户输入的文本；提取所述文本的文本特征信息；获取与所述文本特征信息匹配的歌曲；根据所述歌曲对所述文本进行语音合成处理，得到歌词为所述文本的新歌曲。本方案，在接收到用户输入的文本后，通过提取文本的文本特征信息，并将所述文本特征信息与现有歌曲的歌词的对应信息进行匹配，从而可以得到与所述文本特征信息匹配的歌曲，通过将匹配成功的歌曲的配乐作为背景音乐，并将所述文本作为对应于所述背景音乐的新歌词，并通过语音合成，实现了将文本生成歌曲。
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公开(公告)号：CN105068998A
公开(公告)日：2015-11-18
申请号：CN201510455270.6
申请日：2015-07-29
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
Abstract: 本发明实施例提供了一种基于神经网络模型的翻译方法及装置。其中，基于神经网络模型的翻译方法包括：获取源语言的语句；将所述源语言的语句进行编码得到向量序列；基于所述向量序列逐词地预测目标语言中相应的候选词；根据预测得到的候选词生成目标语言的语句。本发明实施例的基于神经网络模型的翻译方法及装置，能够结合多种翻译特征执行翻译，提高了翻译结果的翻译质量、流利程度以及可读性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104731776A
公开(公告)日：2015-06-24
申请号：CN201510142606.3
申请日：2015-03-27
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06F17/28 , G06F3/0481
CPC classification number: G06F17/2836 , G06F3/0482 , G06F17/2854 , G06F17/2863 , G06F17/289
Abstract: 本发明公开了一种翻译信息的提供方法及系统，其中，翻译信息的提供方法包括：S1、接收用户输入的源语言语句，并根据源语言语句获取当前目标语言语句；S2、在当前界面显示当前目标语言语句和预设控件；以及S3、接收用户对预设控件执行的操作，根据操作获取另一目标语言语句，并在当前界面显示另一目标语言语句。本发明实施例实现了通过快速、便捷的方式来提供一个完整句子的多种翻译结果，而无需像多候选项一样一个个重新选择单词或词组，从而让用户可以查看更多的翻译结果，有效地提高翻译的准确率，提升用户的满意度，另外，该实施例可以应用于手机等小屏幕终端，实用性强。
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公开(公告)号：CN104598611A
公开(公告)日：2015-05-06
申请号：CN201510047913.3
申请日：2015-01-29
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
CPC classification number: G06F17/30648 , G06F17/30696 , G06N3/02
Abstract: 本发明提供一种对搜索条目进行排序的方法及系统，所述方法包括：通过神经网络将查询文本按照语序表示成向量；根据所述表示出的向量通过所述神经网络计算所述查询文本与搜索条目之间的排序分数；根据所述计算出的排序分数对所述搜索条目进行排序。通过采用本发明可以兼顾一词多义与近义词的匹配以及词的语序来进行搜索排序，能够给出更为准确的排序结果。
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公开(公告)号：CN104598611B
公开(公告)日：2018-03-23
申请号：CN201510047913.3
申请日：2015-01-29
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
Abstract: 本发明提供一种对搜索条目进行排序的方法及系统，所述方法包括：通过神经网络将查询文本按照语序表示成向量；根据所述表示出的向量通过所述神经网络计算所述查询文本与搜索条目之间的排序分数；根据所述计算出的排序分数对所述搜索条目进行排序。通过采用本发明可以兼顾一词多义与近义词的匹配以及词的语序来进行搜索排序，能够给出更为准确的排序结果。
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公开(公告)号：CN103914539A
公开(公告)日：2014-07-09
申请号：CN201410128777.6
申请日：2014-04-01
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
CPC classification number: G06F17/30669 , G06F17/30864
Abstract: 本发明提出一种信息查询方法和装置，该信息查询方法包括将获取的用户母语文本形式的检索词，翻译成目标语种词汇；对采用所述目标语种的目标对象进行拍摄，得到目标图片，并对所述目标图片进行文字识别，得到识别后的文本；在识别后的文本中查找，获取识别后的文本中包含目标语种词汇的内容；将目标语种词汇的内容翻译成用户的母语翻译结果，给用户显示查询结果。该方法能够降低用户操作的繁琐度，提升用户体验。
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公开(公告)号：CN116089586B
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202310135420.X
申请日：2023-02-10
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06F16/332 , G06F16/35 , G06F40/289 , G06F40/30
Abstract: 本公开提供了基于文本的问题生成方法及问题生成模型的训练方法，涉及人工智能中的自然语言处理、深度学习等技术领域，包括：获取待提取文本；并对待提取文本进行意图识别处理，确定待提取文本的第一分类信息；其中，第一分类信息用于指示待提取文本是否具有疑问意图；若确定待提取文本具有疑问意图，则确定待提取文本的局部语义特征；其中，局部语义特征用于指示待提取文本包含的词语在待提取文本的局部上下文中所表征的语义；局部上下文为待提取文本中与词语相邻的其余词语；根据局部语义特征，确定待提取文本包含的问题词语；确定问题词语为待提取文本对应的问题信息，并推送问题信息，通过上述方法，以提高问题信息的获取的准确度。
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