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文字说明：

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

分类表

所选分类

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限定检索结果

文献类型

137 篇 专利
1 篇 期刊文献

馆藏范围

138 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

学科分类号

1 篇 教育学
- 1 篇 教育学
1 篇 历史学
- 1 篇 世界史

主题

1 篇 历史教材
1 篇 目标标题
1 篇 欧洲
1 篇 高中
1 篇 革命历史
1 篇 1848年
1 篇 19世纪前期

机构

21 篇 腾讯科技有限公司
10 篇 北京百度网讯科技...
10 篇 北京奇艺世纪科技...
9 篇 北京字节跳动网络...
7 篇 北京京东世纪贸易...
5 篇 北京沃东天骏信息...
4 篇 百度在线网络技术...
3 篇 北京有竹居网络技...
2 篇 泰康人寿保险有限...
2 篇 联通大数据有限公...
2 篇 珠海金山办公软件...
2 篇 中国建设银行股份...
2 篇 中国石油天然气股...
2 篇 深圳价值在线信息...
2 篇 安徽省泰岳祥升软...
2 篇 中国联合网络通信...
2 篇 广州方舟信息科技...
2 篇 抖音视界有限公司
2 篇 北京秒针人工智能...
2 篇 建信金融科技有限...

作者

5 篇 马连洋
5 篇 衡阵
4 篇 郝卓琳
4 篇 宋丹丹
4 篇 陈小帅
3 篇 费志辉
3 篇 于洋
3 篇 罗雨
3 篇 李超
3 篇 袁洁
2 篇 尚斌
2 篇 龙睿
2 篇 魏世胜
2 篇 孙雅琳
2 篇 康战辉
2 篇 胡定贵
2 篇 梁诗雯
2 篇 赵洋
2 篇 彭卫华
2 篇 唐昊

语言

138 篇 中文

检索条件"主题词=目标标题"

共 138 条记录，以下是81-90 订阅

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详细简洁

排序：

一种文档标题处理方法、装置及电子设备

一种文档标题处理方法、装置及电子设备

引用

作者：黄雪原张铮张玉东宋丹丹 100085 北京市海淀区上地十街10号百度大厦2层

本公开提供了一种文档标题处理方法、装置及电子设备，涉及搜索、大数据等人工智能领域。具体方案为：在目标字典树中查询与待处理标题匹配的第一高频分词，其中，目标字典树包括N个文档类别的文档标题的N个高频分词表，每个高频分词表... 详细信息

标准号: CN113569027A

本公开提供了一种文档标题处理方法、装置及电子设备，涉及搜索、大数据等人工智能领域。具体方案为：在目标字典树中查询与待处理标题匹配的第一高频分词，其中，目标字典树包括N个文档类别的文档标题的N个高频分词表，每个高频分词表对应一个文档类别，N为正整数，任一高频分词表包括对应文档类别的文档标题中词频大于预设词频的分词；基于第一高频分词生成目标标题。由于目标字典树包括N个文档类别的文档标题的N个高频分词表，从目标字典树中查询到的匹配的第一高频分词即为N个文档类别的文档标题中的高频分词，通过第一高频分词实现对待处理标题的泛化，得到目标标题，可提高对目标标题泛化的效果，提高得到的目标标题的准确性。

关键词：分词文档标题词表目标标题字典树文档词频匹配装置及电子设备人工智能领域文档类别查询大数据正整数预设搜索

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意图识别方法及装置

意图识别方法及装置

引用

作者：李晨曦荆宁罗雨 518057 广东省深圳市南山区高新区科技中一路腾讯大厦35层

本申请提供了一种意图识别方法及装置。该方法包括：从至少一个搜索结果的标题中确定至少一个目标搜索结果的目标标题；对搜索词进行第一特征提取处理，得到搜索词的搜索词特征；对至少一个目标搜索结果的目标标题进行第二特征提取处理... 详细信息

标准号: CN115905664A

本申请提供了一种意图识别方法及装置。该方法包括：从至少一个搜索结果的标题中确定至少一个目标搜索结果的目标标题；对搜索词进行第一特征提取处理，得到搜索词的搜索词特征；对至少一个目标搜索结果的目标标题进行第二特征提取处理，得到目标标题特征；对搜索词、目标标题中的一个或多个进行实体识别处理，得到实体特征；对搜索词特征、目标标题特征、实体特征进行融合处理，得到融合特征；基于融合特征对搜索词对应的搜索意图进行预测，确定搜索词对应的目标意图类别；以及确定与目标意图类别对应的目标内容。基于搜索词特征、目标标题特征、实体特征的融合特征预测搜索意图，提高了意图识别的准确性。

关键词：搜索词目标标题实体特征目标搜索特征提取意图识别融合搜索目标内容融合处理实体识别搜索结果特征预测预测申请

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一种文档系统的侧边栏展示方法及系统

一种文档系统的侧边栏展示方法及系统

引用

作者：冯海杰吴栋 100085 北京市海淀区上地信息路2号C栋5层

本申请公开了一种文档系统的侧边栏展示方法及系统，包括：获取侧边栏中所有标题的级别以及排列顺序的信息，并判断各个标题所属的级别以及相邻标题的级别，确定父级标题和子级标题；判断目标标题是否为父级标题，如果目标标题是父级标... 详细信息

标准号: CN110795916A

本申请公开了一种文档系统的侧边栏展示方法及系统，包括：获取侧边栏中所有标题的级别以及排列顺序的信息，并判断各个标题所属的级别以及相邻标题的级别，确定父级标题和子级标题；判断目标标题是否为父级标题，如果目标标题是父级标题，则获取目标标题下子级标题的展示状态；通过判断目标标题下的子级标题的展示状态确定目标标题当前所处的展示状态，对目标标题进行相反的展开或者折叠的操作。由此可见，本申请通过确定侧边栏中的父级标题和子级标题，并且判断目标标题所属的标题类别和所处的展开状态，实现了用户在docsify在线文档系统上触发父级标题时进行展开或者折叠的操作，提高了用户的使用体验。

关键词：目标标题父级侧边栏子级折叠的展示获取目标文档系统在线文档展开状态状态确定触发申请

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基于人工智能的文章生成方法和装置

基于人工智能的文章生成方法和装置

引用

作者：袁洁 100085 北京市海淀区上地十街10号百度大厦三层

本发明提出一种基于人工智能的文章生成方法和装置，其中，方法包括：通过根据文章语料，预先建立模板库之后，选取模板库中的目标基础框架，进而在预设数据库中，根据目标基础框架中各段落所描述的对象和所涉及的字段进行搜索，得到对... 详细信息

标准号: CN106874248A

本发明提出一种基于人工智能的文章生成方法和装置，其中，方法包括：通过根据文章语料，预先建立模板库之后，选取模板库中的目标基础框架，进而在预设数据库中，根据目标基础框架中各段落所描述的对象和所涉及的字段进行搜索，得到对象对应的各字段内容，并在目标基础框架中的每一段落位置，分别对应填充搜索到的各字段内容，得到文章主体，最后根据在标题库中匹配得到的文章主体的目标标题，以及该文章主体，拼接生成文章。由于基础框架用于指示对应类别的文章中，各段落所描述的对象，以及所述段落所涉及的字段，从而根据预设数据库中的字段内容对基础框架进行填充后能够自动生成文章，避免了人工编辑，解决了现有技术中人工编写文章效率较低的技术问题。

关键词：基础框架字段内容模板库预设字段填充搜索数据库方法和装置人工智能段落位置目标标题人工编辑预先建立自动生成语料拼接匹配

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基于人工智能的文章标题生成方法、装置、设备及介质

基于人工智能的文章标题生成方法、装置、设备及介质

引用

作者：袁洁陈翔 100085 北京市海淀区上地十街10号百度大厦三层

本发明实施例公开了基于人工智能的文章标题生成方法、装置、设备及存储介质。其中方法包括：根据待生成标题的文章与标题模板确定至少一个候选标题；根据标题质量筛选参数对各所述候选标题进行筛选，确定目标标题；将所述目标标题与所... 详细信息

标准号: CN106933808A

本发明实施例公开了基于人工智能的文章标题生成方法、装置、设备及存储介质。其中方法包括：根据待生成标题的文章与标题模板确定至少一个候选标题；根据标题质量筛选参数对各所述候选标题进行筛选，确定目标标题；将所述目标标题与所述待生成标题文章组合；其中，所述标题模板和/或标题质量筛选参数根据历史标题数据的用户反馈信息确定。本发明实施例解决了普通机器文章标题质量差、吸引力低的问题，实现了自动生成高质量的文章标题。

关键词：文章标题候选标题目标标题筛选用户反馈信息人工智能标题数据存储介质模板确定自动生成质量差候选标题目标标题筛选用户反馈信息人工智能标题数据模板确定文章标题

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标题生成方法、训练方法、装置、电子设备和存储介质

标题生成方法、训练方法、装置、电子设备和存储介质

引用

作者：郝卓琳 101299 北京市平谷区林荫北街13号信息大厦802室

本申请提供了一种标题生成方法、训练方法、装置、电子设备和存储介质，其中，该方法包括：获取为目标标题设置的关键词句,其中，所述关键词句包括：关键词或关键语句；将所述关键词句作为概率预测模型的输入参数，利用所述概率预测模... 详细信息

标准号: CN112149408A

本申请提供了一种标题生成方法、训练方法、装置、电子设备和存储介质，其中，该方法包括：获取为目标标题设置的关键词句,其中，所述关键词句包括：关键词或关键语句；将所述关键词句作为概率预测模型的输入参数，利用所述概率预测模型得到目标字典中的各个字符在所述关键词句两侧的各预设位置上的概率，其中，各所述预设位置为设置在所述关键词句两侧的各字符位置；根据所述概率，从所述目标字典中选择出目标字符；根据所述目标字符和所述关键词句的位置关系，生成所述目标标题，通过上述方法可以在只输入关键词句的情况下就可以得到目标标题，因此有利于降低用户在投放媒体内容时的投放难度。

关键词：关键词句目标标题概率预测模型目标字符预设位置字典投放存储介质电子设备关键语句媒体内容输入参数输入关键字符位置概率词句申请

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一种文本标注方法、装置、设备及可读存储介质

一种文本标注方法、装置、设备及可读存储介质

引用

作者：左永忠刘余海 200127 上海市浦东新区峨山路91弄61号7楼

本申请实施例提供了一种文本标注方法、装置、设备及可读存储介质，在待标注的文本页的标题项中，确定表格的标题，从目标标题项中，按照排序的逆序查找满足预设条件的标题项，将满足预设条件的标题项中，排序在前的标题项作为上级标题... 详细信息

标准号: CN112183035A

本申请实施例提供了一种文本标注方法、装置、设备及可读存储介质，在待标注的文本页的标题项中，确定表格的标题，从目标标题项中，按照排序的逆序查找满足预设条件的标题项，将满足预设条件的标题项中，排序在前的标题项作为上级标题，排序在后的标题项作为下级标题，预设条件包括：所述标题项之间不存在文本。依据上级标题和下级标题的区别特征，识别文本页中的上级标题和下级标题。将识别出的各个标题指示的内容进行分词，得到各个标题的分词结果，从预设的对应关系中，查询目标分词单元，将目标分词单元对应的标注项，作为标题的标注结果。本方案确定各个标题的分级，因此不仅能够自动对文本中的标题进行标注，还能够保证标注结果的准确性。

关键词：标注上级标题预设条件文本排序分词单元下级可读存储介质标题指示查询目标方案确定分词结果目标标题区别特征文本标注分词分级逆序预设查找申请保证

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标题生成方法、装置及电子设备

标题生成方法、装置及电子设备

引用

作者：陈奇石郑烨翰彭卫华罗雨 100085 北京市海淀区上地十街10号百度大厦2层

本申请提出一种标题生成方法、装置及电子设备，属于知识图谱技术领域。其中，该方法包括：获取目标信息及目标信息的原标题；将目标信息的原标题输入标题生成模型，以生成目标信息的第一候选标题；根据目标信息的原标题和标题模板，生... 详细信息

标准号: CN111460801A

本申请提出一种标题生成方法、装置及电子设备，属于知识图谱技术领域。其中，该方法包括：获取目标信息及目标信息的原标题；将目标信息的原标题输入标题生成模型，以生成目标信息的第一候选标题；根据目标信息的原标题和标题模板，生成目标信息的第二候选标题；将第一候选标题和第二候选标题输入决策模型，以生成目标信息的目标标题。由此，通过这种标题生成方法，通过决策模型将模板方法与模型生成方法相结合，构建出新的标题生成模型，从而不仅提高了标题生成的准确性，而且提高了标题生成的多样性。

关键词：目标信息候选标题生成模型装置及电子设备获取目标决策模型模型生成目标标题输入决策构建图谱多样性申请

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视频网站的内容发布方法及装置

视频网站的内容发布方法及装置

引用

作者：仇昊 100193 北京市海淀区西北旺东路10号院东区17号楼文思海辉大厦303-305室

本发明提出一种视频网站的内容发布方法及装置，其中，该方法实现了自动地获取发布到视频网站上的视频文件的目标标题、简介、缩略图以及对视频文件进行超链接处理，实现了视频网站内容的自动发布，无需大量地人工参与，极大地减少了错... 详细信息

标准号: CN110020378A

本发明提出一种视频网站的内容发布方法及装置，其中，该方法实现了自动地获取发布到视频网站上的视频文件的目标标题、简介、缩略图以及对视频文件进行超链接处理，实现了视频网站内容的自动发布，无需大量地人工参与，极大地减少了错误内容的发布，提高了视频网站的内容发布效率和正确率。同时，还实现了无需运营人员的参与可以更新视频网站，使用户持续感觉到视频网站的持续更新，提高用户的体验度。

关键词：视频网站内容发布超链接处理对视频文件错误内容目标标题人工参与视频文件自动发布正确率自动地更新发布简介运营

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一种提取中心产品词的方法和装置

一种提取中心产品词的方法和装置

引用

作者：谷满昌 100195 北京市海淀区杏石口路65号西杉创意园四区11号楼东段1-4层西段1-4层

本发明公开了一种提取中心产品词的方法和装置，涉及计算机技术领域。该方法的一具体实施方式包括：对待提取中心产品词的目标标题提取特征；将所述特征以预设的特征组合输入预设模型，以获取与所述特征组合对应的状态函数和与所述状态... 详细信息

标准号: CN107729453A

本发明公开了一种提取中心产品词的方法和装置，涉及计算机技术领域。该方法的一具体实施方式包括：对待提取中心产品词的目标标题提取特征；将所述特征以预设的特征组合输入预设模型，以获取与所述特征组合对应的状态函数和与所述状态函数相关的权重；根据所述状态函数和与所述状态函数相关的权重利用预设算法进行运算，并根据所述运算的结果提取所述目标标题的中心产品词。该实施方式能够实现中心产品词的自动提取，通过标准化且客观的方式准确地提取亿万级商品的中心产品词，节约提取中心产品词的人力及时间成本，提升中心产品词的准确率、全面性和识别召回率。

关键词：中心产品状态函数目标标题特征组合权重预设运算计算机技术领域方法和装置结果提取时间成本提取特征预设算法自动提取全面性准确率标准化节约

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