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公开(公告)号：CN110377908B
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN201910655828.3
申请日：2019-07-19
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
IPC: G06F40/30 , G10L15/26 , G06F18/214 , G06N20/00
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111090733B
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN201911347217.9
申请日：2019-12-24
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
IPC: G06F16/33 , G06F16/332
Abstract: 本申请实施例公开了一种人机交互方法、装置、设备及可读存储介质，在获取输入信息后，对输入信息进行多意图理解，得到多个意图理解结果；根据多个意图理解结果确定目标意图；调用目标意图对应的目标子流程，以响应输入信息；其中，目标子流程为多个子流程中的一个子流程；不同的子流程对应的意图不同。本申请实施例中，按意图将一个对话流程划分为多个子流程，每个子流程仅负责对应意图相关的业务逻辑，这样开发者在进行开发时只需要关注子流程相关的业务逻辑即可，而且可以多个开发人员同时对不同的子流程进行开发，大大降低了开发者的开发难度，简化了调试和设计难度。同时，所开发的子流程还可以复用，避免开发者重复创建类似的功能。
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公开(公告)号：CN108388624B
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN201810145084.6
申请日：2018-02-12
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
IPC: G06F16/435
Abstract: 本发明提供的多媒体信息推荐方法及装置，获取待进行多媒体推荐的用户集合中用户对多媒体集合中各条多媒体信息的历史点播频率信息，根据历史点播频率信息，使用泊松分布构建概率模型并对概率模型进行矩阵分解，获得用户特征矩阵和多媒体信息特征矩阵，根据用户特征矩阵及多媒体信息特征矩阵，确定用户集合中每一用户对多媒体集合中各条多媒体信息的预测点播频率，至少根据用户对各条多媒体信息的预测点播频率，从多媒体集合中确定需要向用户推荐的多媒体信息。本发明的技术方案，针对多媒体信息的点播频率信息，使用泊松模型来构建概率模型，克服了高斯分布不适用于多媒体信息的点播频率的问题，提高了多媒体信息推荐的准确性。
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公开(公告)号：CN111090733A
公开(公告)日：2020-05-01
申请号：CN201911347217.9
申请日：2019-12-24
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
IPC: G06F16/33 , G06F16/332
Abstract: 本申请实施例公开了一种人机交互方法、装置、设备及可读存储介质，在获取输入信息后，对输入信息进行多意图理解，得到多个意图理解结果；根据多个意图理解结果确定目标意图；调用目标意图对应的目标子流程，以响应输入信息；其中，目标子流程为多个子流程中的一个子流程；不同的子流程对应的意图不同。本申请实施例中，按意图将一个对话流程划分为多个子流程，每个子流程仅负责对应意图相关的业务逻辑，这样开发者在进行开发时只需要关注子流程相关的业务逻辑即可，而且可以多个开发人员同时对不同的子流程进行开发，大大降低了开发者的开发难度，简化了调试和设计难度。同时，所开发的子流程还可以复用，避免开发者重复创建类似的功能。
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公开(公告)号：CN110377908A
公开(公告)日：2019-10-25
申请号：CN201910655828.3
申请日：2019-07-19
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
Abstract: 本申请实施例公开了一种语义理解方法、装置、设备及可读存储介质，预先定义了多个交互节点以及交互节点间的跳转流程，在交互过程中，按照该跳转流程进行交互节点的跳转，每跳转到一交互节点，获得待分析文本并利用跳转到的交互节点对应的语义理解模型对待分析文本进行语义理解。由于每个交互节点对应有独立的语义理解模型，且语义理解模型不需要配置说法模板，并能够通过机器学习进行更新，从而提高人机交互的智能性。
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公开(公告)号：CN108388624A
公开(公告)日：2018-08-10
申请号：CN201810145084.6
申请日：2018-02-12
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明提供的多媒体信息推荐方法及装置，获取待进行多媒体推荐的用户集合中用户对多媒体集合中各条多媒体信息的历史点播频率信息，根据历史点播频率信息，使用泊松分布构建概率模型并对概率模型进行矩阵分解，获得用户特征矩阵和多媒体信息特征矩阵，根据用户特征矩阵及多媒体信息特征矩阵，确定用户集合中每一用户对多媒体集合中各条多媒体信息的预测点播频率，至少根据用户对各条多媒体信息的预测点播频率，从多媒体集合中确定需要向用户推荐的多媒体信息。本发明的技术方案，针对多媒体信息的点播频率信息，使用泊松模型来构建概率模型，克服了高斯分布不适用于多媒体信息的点播频率的问题，提高了多媒体信息推荐的准确性。
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