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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

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限定检索结果

文献类型

182 篇 专利

馆藏范围

182 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

机构

16 篇 腾讯科技有限公司
9 篇 北京百度网讯科技...
8 篇 平安科技有限公司
7 篇 百度在线网络技术...
7 篇 中国工商银行股份...
5 篇 北京三快在线科技...
5 篇 北京声智科技有限...
4 篇 深圳追一科技有限...
4 篇 北京捷通华声科技...
4 篇 中国平安人寿保险...
4 篇 阿里巴巴集团控股...
3 篇 华为技术有限公司
3 篇 苏州元脑智能科技...
2 篇 北京达佳互联信息...
2 篇 中国农业银行股份...
2 篇 上海燧原科技有限...
2 篇 云知声智能科技股...
2 篇 南京硅基智能科技...
2 篇 广州虎牙科技有限...
2 篇 北京百悟科技有限...

作者

5 篇 陈孝良
5 篇 王健宗
4 篇 王雅晴
4 篇 李健
4 篇 武卫东
3 篇 王强
3 篇 赵旭东
3 篇 窦德景
2 篇 吴俊江
2 篇 宋勋超
2 篇 韩友
2 篇 金培根
2 篇 王惠东
2 篇 吴振宗
2 篇 张俊
2 篇 刘杰
2 篇 王晓龙
2 篇 马源
2 篇 潘学海
2 篇 郭同

语言

182 篇 中文

检索条件"主题词=目标语言模型"

共 182 条记录，以下是91-100 订阅

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详细简洁

排序：

日志脱敏方法、装置、设备及存储介质

日志脱敏方法、装置、设备及存储介质

引用

作者：杜文娟张兆玉赵方远 100005 北京市东城区建国门内大街69号

本申请提供一种日志脱敏方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：确定目标语言模型、以及目标非脱敏日志信息，目标语言模型用于根据银行业务系统的日志信息，生成与日志信息匹配的脱敏规则信息；根据目标非脱敏日志信息中的目标敏感... 详细信息

标准号: CN117932675A

本申请提供一种日志脱敏方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：确定目标语言模型、以及目标非脱敏日志信息，目标语言模型用于根据银行业务系统的日志信息，生成与日志信息匹配的脱敏规则信息；根据目标非脱敏日志信息中的目标敏感数据、以及目标语言模型，得到初始脱敏规则信息；根据初始脱敏规则信息，对目标非脱敏日志信息进行脱敏处理，得到脱敏数据信息；根据脱敏数据信息和敏感数据，确定目标非脱敏日志信息中未脱敏敏感数据和脱敏异常数据；根据未脱敏敏感数据和脱敏异常数据，对初始脱敏规则信息进行调整，得到目标脱敏规则信息。本申请的方法，解决了日志脱敏的正则表达式需要人工配置的问题，提升了日志脱敏的效率和准确性。

关键词：脱敏日志信息规则信息敏感数据目标语言模型日志数据信息异常数据银行业务系统正则表达式存储介质人工配置脱敏处理匹配申请

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意图识别方法、装置、设备和介质

意图识别方法、装置、设备和介质

引用

作者：余晓峰韩友郑立涛 100085 北京市海淀区上地十街10号百度大厦三层

本申请公开了一种意图识别方法、装置、设备和介质，涉及自然语言处理技术。具体实现方案为：针对每个预训练样本中的每个字和至少一个第一匹配关键词，按照预设概率进行遮蔽，其中，所述第一匹配关键词是预训练样本中与预先建立的知识... 详细信息

标准号: CN113360751A

本申请公开了一种意图识别方法、装置、设备和介质，涉及自然语言处理技术。具体实现方案为：针对每个预训练样本中的每个字和至少一个第一匹配关键词，按照预设概率进行遮蔽，其中，所述第一匹配关键词是预训练样本中与预先建立的知识图谱中的实体相匹配的词语，所述知识图谱中包括每种意图类别相关的实体；基于所述遮蔽后的每个预训练样本，对预先搭建的语言模型进行预训练；对所述预训练后的语言模型进行微调，得到目标语言模型，以基于所述目标语言模型进行意图识别。本申请实施例通过在语言模型的预训练阶段融入知识图谱，让模型可以学习到知识的语义表示，从而增强模型的表征能力和推理能力，提高模型预测的准确性。

关键词：训练样本语言模型图谱目标语言模型匹配关键词意图识别遮蔽自然语言处理技术表征能力模型预测训练阶段语义表示预先建立推理预设微调申请匹配词语概率融入学习

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反讽识别方法、装置、计算设备及存储介质

反讽识别方法、装置、计算设备及存储介质

引用

作者：轩占伟崔向阳仝春艳刘松涛张凯黄涛杨松 100026 北京市西城区新街口外大街28号B座234号

本发明公开了一种反讽识别方法、装置、计算设备及存储介质，该方法包括：根据各个有标注文本的反讽标签信息，构建各个有标注文本的标准推理结果；根据各个有标注文本及其标准推理结果，对大语言模型进行微调处理，得到目标语言模型；... 详细信息

标准号: CN117436457A

本发明公开了一种反讽识别方法、装置、计算设备及存储介质，该方法包括：根据各个有标注文本的反讽标签信息，构建各个有标注文本的标准推理结果；根据各个有标注文本及其标准推理结果，对大语言模型进行微调处理，得到目标语言模型；利用目标语言模型对任一无标注文本进行反讽推理处理，根据该无标注文本的反讽推理结果，确定该无标注文本的伪标签信息；根据各个无标注文本及其伪标签信息对中间识别模型进行微调处理，得到目标识别模型；中间识别模型用于提取输入文本的文本表示向量；利用目标识别模型进行文本的反讽识别处理。通过上述方式，实现了基于少量数据的有标注样本数据扩充，提升了模型的反讽识别性能，提升了模型构建的效率。

关键词：标注文本标签信息推理结果目标语言模型目标识别微调存储介质计算设备模型构建识别性能输入文本文本表示样本数据语言模型构建推理向量

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语音处理方法及电子设备

语音处理方法及电子设备

引用

作者：卢露露冯大航陈孝良 100098 北京市海淀区北四环西路67号3层306室

本发明提供一种语音处理方法及电子设备，所述方法包括：获取第一客户端发送的待处理语音；基于目标语言模型获取所述待处理语音对应的文本，其中，所述目标语言模型为基于通用语言模型及目标专用语言模型融合得到的语言模型，所述通用... 详细信息

标准号: CN111402864A

本发明提供一种语音处理方法及电子设备，所述方法包括：获取第一客户端发送的待处理语音；基于目标语言模型获取所述待处理语音对应的文本，其中，所述目标语言模型为基于通用语言模型及目标专用语言模型融合得到的语言模型，所述通用语言模型基于通用语料数据训练得到，所述目标专用语言模型基于所述第一客户端发送的语料数据训练得到。本发明实施例能够提高语音识别的效果。

关键词：目标语言模型通用语言模型数据训练专用语言客户端语料语音发送电子设备模型融合语言模型语音处理语音识别文本通用

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语音识别方法、装置、计算机设备和计算机可读存储介质

语音识别方法、装置、计算机设备和计算机可读存储介质

引用

作者：茹旷魏坤 518051 广东省深圳市南山区粤海街道科技园社区科苑路8号讯美科技广场3号楼23A、23B

本申请涉及一种语音识别方法、装置、计算机设备和计算机可读存储介质。上述方法包括：获取对音频语句进行语音识别得到的第一词图，及音频语句的上一个语句对应的第二词图；将第一词图和第二词图进行拼接处理，得到目标词图；获取目标... 详细信息

标准号: CN111145733B

本申请涉及一种语音识别方法、装置、计算机设备和计算机可读存储介质。上述方法包括：获取对音频语句进行语音识别得到的第一词图，及音频语句的上一个语句对应的第二词图；将第一词图和第二词图进行拼接处理，得到目标词图；获取目标语言模型，目标语言模型是基于连续的对话文本训练得到的；基于目标语言模型和目标词图确定音频语句的目标文本表达。采用本方法能够提高语音识别的准确性。

关键词：语句语音识别目标语言模型目标词计算机可读存储介质计算机设备对话文本获取目标目标文本拼接处理语言模型申请

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语音交互方法、装置、设备、介质及产品

语音交互方法、装置、设备、介质及产品

引用

作者：庞敏辉周华 100176 北京市大兴区北京经济技术开发区瑞合西二路7号院1号楼1层101

本公开提供了语音交互方法、装置、设备、介质及产品，涉及人工智能技术领域，尤其涉及自动驾驶、大语言模型以及智能座舱等技术领域。具体实现方案为：获取车载终端采集的目标用户对应的语音信息，并获取所述语音信息对应的文本信息；... 详细信息

标准号: CN117198289A

本公开提供了语音交互方法、装置、设备、介质及产品，涉及人工智能技术领域，尤其涉及自动驾驶、大语言模型以及智能座舱等技术领域。具体实现方案为：获取车载终端采集的目标用户对应的语音信息，并获取所述语音信息对应的文本信息；根据所述文本信息，确定所述语音信息对应的文本表达类型；采用与所述文本表达类型对应的目标语言模型，确定所述语音信息的理解结果信息；通过所述车载终端输出所述理解结果信息。

关键词：音信息车载终端结果信息文本表达文本信息目标语言模型人工智能技术目标用户语言模型语音交互语音信息自动驾驶座舱采集输出智能

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基于深度学习的答案生成方法、电子装置及可读存储介质

基于深度学习的答案生成方法、电子装置及可读存储介质

引用

作者：曹辰捷徐国强 518000 广东省深圳市福田区福田街道福安社区益田路5033号平安金融中心23楼

本发明涉及智能决策技术领域，揭露了一种基于深度学习的答案生成方法，该方法包括：将句子样本输入预设语言模型进行掩盖词预测的训练以确定所述预设语言模型的结构参数，将正、负文本样本输入已确定结构参数的预设语言模型进行句子位... 详细信息

标准号: CN111241304B

本发明涉及智能决策技术领域，揭露了一种基于深度学习的答案生成方法，该方法包括：将句子样本输入预设语言模型进行掩盖词预测的训练以确定所述预设语言模型的结构参数，将正、负文本样本输入已确定结构参数的预设语言模型进行句子位置预测的训练以确定所述预设语言模型的句子位置权重参数，得到目标语言模型，将目标文本和目标问题分词处理及向量化处理后输入所述目标语言模型，得到目标问题对应的答案。本发明还提出一种电子装置以及一种计算机可读存储介质。本发明解决了文本阅读理解应用时所生成的答案精确度不够高的问题。

关键词：语言模型预设句子目标语言模型结构参数目标问题计算机可读存储介质答案答案生成电子装置分词处理目标文本权重参数位置预测文本样本文本阅读样本输入智能决策词预测向量化掩盖应用学习

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文本处理方法、装置、设备、可读存储介质及程序产品

文本处理方法、装置、设备、可读存储介质及程序产品

引用

作者：林镇溪张子恒吴贤 518057 广东省深圳市南山区高新区科技中一路腾讯大厦35层

本申请实施例提出了一种文本处理方法、装置、设备、可读存储介质及程序产品，可应用于云技术、人工智能、智慧平台、应用软件、文本标准化等领域或场景，该方法包括：获取原始文本，并从标准文本库中确定原始文本对应的多个相似标准文... 详细信息

标准号: CN116975279A

本申请实施例提出了一种文本处理方法、装置、设备、可读存储介质及程序产品，可应用于云技术、人工智能、智慧平台、应用软件、文本标准化等领域或场景，该方法包括：获取原始文本，并从标准文本库中确定原始文本对应的多个相似标准文本，标准文本库包括用于描述至少一个对象的状态的标准文本；根据任务提示模板、原始文本和多个相似标准文本生成待处理任务描述文本，待处理任务描述文本用于指示从多个相似标准文本中确定与原始文本相匹配的一个或多个标准文本；将待处理任务描述文本输入到目标语言模型进行文本生成处理，得到第一输出文本，并根据第一输出文本确定原始文本对应的目标标准文本。通过本申请实施例，可以提高文本标准化的效率。

关键词：标准文本原始文本任务描述文本文本标准化输出文本可读存储介质目标语言模型人工智能程序产品目标标准文本处理文本生成应用软件匹配申请提示场景应用

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一种路径规划方法、装置、设备及存储介质

一种路径规划方法、装置、设备及存储介质

引用

作者：顾鑫孙世杰 211100 江苏省南京市江宁区苏源大道19号九龙湖国际企业总部园B4栋2层(江宁开发区)

本申请涉及路径规划技术领域，尤其涉及一种路径规划方法、装置、设备及存储介质，用于解决路径规划准确性和效率低下问题，该方法为：基于待处理的路径规划需求包括的地理信息，得到该路径规划需求对应的问题描述语句，将该问题描述语... 详细信息

标准号: CN117150154A

本申请涉及路径规划技术领域，尤其涉及一种路径规划方法、装置、设备及存储介质，用于解决路径规划准确性和效率低下问题，该方法为：基于待处理的路径规划需求包括的地理信息，得到该路径规划需求对应的问题描述语句，将该问题描述语句输入预设的目标语言模型，得到推理结果描述语句，推理结果描述语句包括至少一个路径规划结果，目标语言模型是基于地理知识库和历史路径规划样本集，对基本语言模型进行训练得到的；基于该推理结果描述语句，得到该路径规划需求对应的目标路径规划结果；这样，将路径规划问题转换为基于目标语言模型的问题求解任务，利用目标语言模型具有的丰富地理知识、空间描述能力和路径推理能力，提高路径规划准确性和效率。

关键词：路径规划目标语言模型推理结果语句问题描述语句路径规划结果路径规划问题知识库存储介质地理信息地理知识规划结果空间描述历史路径目标路径问题求解语言模型样本集推理预设地理转换申请规划

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样本处理方法及装置

样本处理方法及装置

引用

作者：阎覃花明浩卢江虎赵薇柳景明 100102 北京市朝阳区广顺南大街8号院1号楼6层F01-03、05-10单元

本申请提供样本处理方法及装置，其中所述样本处理方法包括：在目标语言模型的训练集中选择梯度更新周期对应的初始样本文本，构建初始训练子集；针对所述初始训练子集中的初始样本文本进行数据填充处理，根据填充处理结果生成包含目标... 详细信息

标准号: CN117725417A

本申请提供样本处理方法及装置，其中所述样本处理方法包括：在目标语言模型的训练集中选择梯度更新周期对应的初始样本文本，构建初始训练子集；针对所述初始训练子集中的初始样本文本进行数据填充处理，根据填充处理结果生成包含目标样本文本的目标训练子集；根据所述目标训练子集中包含的目标样本文本构建训练样本序列，并计算所述训练样本序列对应的序列调整参数；基于所述序列调整参数对所述训练样本序列进行更新，并根据更新后的训练样本序列训练所述目标语言模型。

关键词：训练样本目标语言模型目标训练目标样本序列调整训练子集样本处理样本文本结果生成数据填充梯度更新填充处理文本构建序列训练更新构建子集文本申请

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