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T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

检索规则说明：

AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

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文献类型

8 篇 专利

馆藏范围

8 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

机构

3 篇 泰康资产管理有限...
3 篇 泰康保险集团股份...
2 篇 盈嘉互联科技有限...
2 篇 北京译图智讯科技...
1 篇 嘉兴乌镇盈嘉千镇...
1 篇 深圳前海盈嘉数据...
1 篇 盈嘉互联建筑科技...
1 篇 北京惠每云科技有...
1 篇 深圳市盈嘉互联科...

作者

3 篇 杨光
3 篇 崔勇
3 篇 杨雪松
2 篇 陶坚坚
2 篇 王燚
2 篇 张鑫
2 篇 王伟
2 篇 刘伟
2 篇 饶顶锋
2 篇 周小平
2 篇 王佳
1 篇 王实
1 篇 张奇
1 篇 凌鸿顺

语言

8 篇 中文

检索条件"主题词=模型词典"

共 8 条记录，以下是1-10 订阅

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详细简洁

排序：

动态调整Word2Vec模型词典的方法、装置、介质及电子设备

动态调整Word2Vec模型词典的方法、装置、介质及电子设备

引用

作者：崔勇杨雪松杨光 100030 北京市西城区复兴门内大街156号泰康人寿大厦B座8层 9层

本发明实施例提供了一种动态调整Word2Vec模型词典的方法、装置、介质及电子设备，该方法包括：读取Word2Vec模型词典中的词汇列表、词索引和词向量矩阵；将待添加词汇添加到词汇列表中且将待添加词汇对应的词向量添加到词向量矩阵中，... 详细信息

标准号: CN110852077B

本发明实施例提供了一种动态调整Word2Vec模型词典的方法、装置、介质及电子设备，该方法包括：读取Word2Vec模型词典中的词汇列表、词索引和词向量矩阵；将待添加词汇添加到词汇列表中且将待添加词汇对应的词向量添加到词向量矩阵中，在词索引中添加与待添加词汇对应的索引号；将待删除词汇从词汇列表中删除且将待删除词汇对应的词向量从词向量矩阵中删除，将待删除词汇对应的索引号从词索引中删除，调整词索引使得经调整后的词索引中的索引号连续。本发明实施例的技术方案解决了目前的调整Word2Vec模型词典的过程效率低的问题，以及难以根据用户的需求针对性地在Word2Vec模型词典中增加、删除特定的词汇等问题。

关键词：词汇删除词索引词向量模型词典矩阵索引读取词汇添加电子设备动态调整方案解决过程效率

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动态调整Word2Vec模型词典的方法、装置、介质及电子设备

动态调整Word2Vec模型词典的方法、装置、介质及电子设备

引用

作者：崔勇杨雪松杨光 100030 北京市西城区复兴门内大街156号泰康人寿大厦B座8层 9层

标准号: CN110852077A

关键词：词汇删除词索引词向量模型词典矩阵索引读取词汇添加电子设备动态调整方案解决过程效率

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词向量构建方法、装置、介质及电子设备

词向量构建方法、装置、介质及电子设备

引用

作者：崔勇杨光杨雪松 100030 北京市西城区复兴门内大街156号

本发明实施例公开了一种词向量构建方法、装置、介质及电子设备，所述词向量构建方法用于构建未包含在训练好的Word2Vec模型词典中的新词的词向量，所述词向量构建方法包括：在包含所述新词的相关语料文本中，获得在所述新词的上下文中... 详细信息

标准号: CN110321552A

本发明实施例公开了一种词向量构建方法、装置、介质及电子设备，所述词向量构建方法用于构建未包含在训练好的Word2Vec模型词典中的新词的词向量，所述词向量构建方法包括：在包含所述新词的相关语料文本中，获得在所述新词的上下文中出现的相关词；根据所述相关词的词向量构建所述新词的词向量。本发明可以高效、经济地计算新词的词向量，并且得到的新词的词向量表达接近该新词的语义信息。此外，将新词的词向量作为重新训练或增量训练的初始化值，可以让训练更快、更有效地进行。

关键词：词向量构建电子设备模型词典语义信息增量训练初始化有效地语料文本

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建筑信息模型自适应的中文分词方法及装置

建筑信息模型自适应的中文分词方法及装置

引用

作者：周小平张鑫王佳 100043 北京市石景山区晋元庄路6号首钢体育大厦十三层1308

本发明实施例提供一种建筑信息模型自适应的中文分词方法及装置，方法包括：根据目标BIM模型构建BIM模型词典；在预先训练好的中文分词模型中嵌入预先构建的建筑领域术语词典和所述BIM模型词典；基于嵌入所述BIM模型词典和建筑领域术语... 详细信息

标准号: CN111178051B

本发明实施例提供一种建筑信息模型自适应的中文分词方法及装置，方法包括：根据目标BIM模型构建BIM模型词典；在预先训练好的中文分词模型中嵌入预先构建的建筑领域术语词典和所述BIM模型词典；基于嵌入所述BIM模型词典和建筑领域术语词典后的中文分词模型对建筑领域待分词语句进行分词。本发明实施例在需要对BIM模型进行数据挖掘时，有针对性地使用该BIM模型中实际用到的特征信息对中文分词模型进行优化，使得分词结果更适用于该BIM模型的数据挖掘，实现了BIM模型自适应的中文分词，提高了建筑信息领域中文分词的效率和准确性，有助于提升现有BIM模型检索、实体匹配等方法的普适性，扩大其应用范围。

关键词：中文分词建筑领域模型词典建筑信息术语词典数据挖掘自适应分词嵌入分词结果模型构建模型检索特征信息普适性构建语句匹配应用优化

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医疗鉴别诊断方法、装置、电子设备及存储介质

医疗鉴别诊断方法、装置、电子设备及存储介质

引用

作者：凌鸿顺王实张奇 100000 北京市海淀区知春路6号(锦秋国际大厦)18层B01

本发明涉及一种医疗鉴别诊断方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取医疗文本数据，并对医疗文本数据进行筛选，得到大语言模型的中文医疗词典，中文医疗词典用于应用到大语言模型的模型词典中。通过医疗文本数据对大语言模... 详细信息

标准号: CN117995393A

本发明涉及一种医疗鉴别诊断方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取医疗文本数据，并对医疗文本数据进行筛选，得到大语言模型的中文医疗词典，中文医疗词典用于应用到大语言模型的模型词典中。通过医疗文本数据对大语言模型进行自然语言处理任务的continue预训练，得到医疗大模型。对医疗大模型进行冻结处理，并通过低秩参数对医疗大模型进行微调，以对医疗大模型的下游任务进行对齐，得到医疗鉴别诊断大模型。将当前病历文本作为医疗鉴别诊断大模型的输入，以调用医疗鉴别诊断大模型对当前病历文本进行处理，并输出当前病历文本的鉴别诊断结果。该方法基于大模型使用医疗语料做continue预训练，提高了医疗知识掌握程度和鉴别诊断预测准确度。

关键词：医疗鉴别诊断文本数据语言模型病历文本自然语言处理存储介质电子设备模型词典模型使用医疗知识准确度对齐中文低秩调用微调语料冻结筛选输出预测应用

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建筑信息模型自适应的中文分词方法及装置

建筑信息模型自适应的中文分词方法及装置

引用

作者：周小平张鑫王佳 100041 北京市海淀区中关村科技园石景山园西山汇16栋1008

标准号: CN111178051A

关键词：中文分词建筑领域模型词典建筑信息术语词典数据挖掘自适应分词嵌入分词结果模型构建模型检索特征信息普适性构建语句匹配应用优化

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一种文档图像关键信息自动结构化方法及系统

一种文档图像关键信息自动结构化方法及系统

引用

作者：王燚王伟饶顶锋陶坚坚刘伟 100096 北京市昌平区回龙观镇黄平路19号院2号5层520

本发明提供了一种文档图像关键信息自动结构化方法及系统，属于字符识别技术领域。本发明采用光学字符识别文件中的文字，将文字整理为文本块，再通过文本切分模型及文本切分模型词典进行文本块切分，通过文本分类模型及文本分类模型词... 详细信息

标准号: CN114328845A

本发明提供了一种文档图像关键信息自动结构化方法及系统，属于字符识别技术领域。本发明采用光学字符识别文件中的文字，将文字整理为文本块，再通过文本切分模型及文本切分模型词典进行文本块切分，通过文本分类模型及文本分类模型词典对文本块进行分类，最后通过预测模型及预测模型词典对文本块进行预测，根据预测结果提取出符合规则的键值对数据；对提取的结构化数据进行预设格式处理后进行展示。本发明可实现任意文件类型的识别，并达到自动结构化输出结果的结构化识别方法，适用于大多数常见的列表型、表格型等多种样式的凭证报表，可以适应各种凭证报表的复杂场景，统一完成自动结构化输出，无需用户做方法配置和调整。

关键词：文本块自动结构文本分类模型预测模型文本光学字符识别凭证结构化数据复杂场景关键信息模型词典输出结果文档图像文件类型文字整理预测结果预设格式字符识别结构化样式输出分类预测配置展示统一

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一种文档图像关键信息自动结构化方法及系统

一种文档图像关键信息自动结构化方法及系统

引用

作者：王燚王伟饶顶锋陶坚坚刘伟 100096 北京市昌平区回龙观镇黄平路19号院2号5层520

标准号: CN114328845B

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