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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

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文献类型

100 篇 专利

馆藏范围

100 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

机构

6 篇 东软集团股份有限...
4 篇 华东交通大学
4 篇 中科恒运股份有限...
4 篇 三词有限公司
3 篇 成都数联铭品科技...
2 篇 大连理工大学
2 篇 同济大学
2 篇 中国科学院计算技...
2 篇 南京大学
2 篇 中国地质大学
2 篇 广州市动景计算机...
2 篇 华侨大学
2 篇 之江实验室
2 篇 创新工场人工智能...
2 篇 富士胶片株式会社
2 篇 江西曼荼罗软件有...
2 篇 北京地平线机器人...
2 篇 南通大学
2 篇 中国烟草总公司郑...
2 篇 北京京东尚科信息...

作者

4 篇 克里斯多夫·谢尔德...
4 篇 莫汉·迦尼萨林加姆...
4 篇 邬昌兴
4 篇 杰克·韦利·科恩
4 篇 刘志勇
4 篇 吴又奎
3 篇 刘世林
3 篇 罗镇权
3 篇 罗强
3 篇 练睿
2 篇 黄兆华
2 篇 仁庆道尔吉
2 篇 丁晓蔚
2 篇 王峙
2 篇 于池
2 篇 杨英健
2 篇 侯暮寒
2 篇 黎伟
2 篇 何长海
2 篇 金天磊

语言

100 篇 中文

检索条件"主题词=词转换"

共 100 条记录，以下是1-10 订阅

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详细简洁

排序：

繁简体文本的转换方法、装置、设备及存储介质

繁简体文本的转换方法、装置、设备及存储介质

引用

作者：黄逸嘉赵晓辉 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

本发明涉及人工智能技术领域及医疗领域，揭露了一种繁简体文本的转换方法，该方法包括：将待分词句子输入分词模型中进行分词，根据繁简体映射字典判断单字词是否对应多个繁体字，若对应多个繁体字，在单字词前面顺序或者后面顺序加入... 详细信息

标准号: CN116484807A

本发明涉及人工智能技术领域及医疗领域，揭露了一种繁简体文本的转换方法，该方法包括：将待分词句子输入分词模型中进行分词，根据繁简体映射字典判断单字词是否对应多个繁体字，若对应多个繁体字，在单字词前面顺序或者后面顺序加入预设数量的字词进行转换，若转换的繁体字不同，则按待分词句子的语义选择合适的繁体字，得到单字词结果；采用从后往前的最长子串匹配对多字词进行转换，得到多字词转换结果，将单字词转换结果与多字词转换结果进行拼接得到与之对应的繁体句子，将繁体句子进行拼接，得到已转换文本。本发明还提出一种繁简体文本装置、电子设备以及存储介质。

关键词：单字繁体字分词繁简体转换句子字词转换结果文本繁体拼接人工智能技术存储介质电子设备句子输入医疗领域映射字典语义选择串匹配词转换预设

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表示病历文本向量的方法、装置及问诊系统

表示病历文本向量的方法、装置及问诊系统

引用

作者：王超张淑蕾柴东杨英健范智渊康雁 110819 辽宁省沈阳市文化路3号巷11号

本发明公开了一种表示病历文本向量的方法、装置及问诊系统，一种表示病历文本向量的方法，包括：获取病历文本，将所述病历文本转换成词列表；利用至少2个预设的词向量模型，分别将所述词列表中的每个词转换词向量；分别将所述词向量... 详细信息

标准号: CN111180025B

本发明公开了一种表示病历文本向量的方法、装置及问诊系统，一种表示病历文本向量的方法，包括：获取病历文本，将所述病历文本转换成词列表；利用至少2个预设的词向量模型，分别将所述词列表中的每个词转换词向量；分别将所述词向量转换为文本向量；将所有所述文本向量进行合成，得到合成文本向量；其中，所述合成文本向量为分类模型的输入，所述分类模型完成所述病历文本的分类。以解决传统的文本向量表示方法不能够充分表达文本信息，造成分类模型不能够很好地对输入文本进行分类的问题。

关键词：文本向量病历分类模型词向量合成文本向量文本输入文本文本信息文本转换问诊传统的词转换分类预设合成转换

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一种基于多尺寸CNN和LSTM模型的蒙古语文本情感分析方法

一种基于多尺寸CNN和LSTM模型的蒙古语文本情感分析方法

引用

作者：仁庆道尔吉尹玉娟麻泽蕊李媛程坤苏依拉李雷孝 010080 内蒙古自治区呼和浩特市土默特左旗内蒙古工业大学金川校区

一种基于多尺寸CNN和LSTM模型的蒙古语文本情感分析方法，对中文和蒙古语情感文本语料库进行预处理；将经过预处理得到的词转换为动态词向量；由多尺寸CNN网络和mLSTM网络并联组成蒙古语文本情感分析模型；将二者提取的特征拼接作为模... 详细信息

标准号: CN113377901A

一种基于多尺寸CNN和LSTM模型的蒙古语文本情感分析方法，对中文和蒙古语情感文本语料库进行预处理；将经过预处理得到的词转换为动态词向量；由多尺寸CNN网络和mLSTM网络并联组成蒙古语文本情感分析模型；将二者提取的特征拼接作为模型最终提取的情感特征；采用迁移学习策略将大规模中文情感文本语料作为训练集，并将训练得到的神经网络参数权重迁移至蒙古语文本情感分析模型中作为初始参数，利用预处理的蒙古语情感文本语料训练得到基于多尺寸CNN和LSTM模型的蒙古语文本情感分析模型；将该模型的分析结果与单一网络分析方法的分析结果就精确率、召回率和F1值进行对比和评价，达到提高蒙古语文本情感分析性能的目的。

关键词：情感分析语文预处理蒙古语语料迁移文本神经网络参数文本语料库并联组成初始参数单一网络情感特征学习策略词向量词转换训练集中文权重拼接网络分析

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变异文本的生成、翻译模型的训练、文本分类方法和装置

变异文本的生成、翻译模型的训练、文本分类方法和装置

引用

作者：李进锋张荣英属开曼群岛大开曼资本大厦一座四层847号邮箱

本申请实施例提供了变异文本的生成、翻译模型的训练、文本分类方法和装置。变异文本的生成的方法包括采用第一文本分类模型，确定原始文本中的重要词；将原始文本中的重要词转换为变异词，得到原始文本对应的变异文本。翻译模型的训练... 详细信息

标准号: CN113468856A

本申请实施例提供了变异文本的生成、翻译模型的训练、文本分类方法和装置。变异文本的生成的方法包括采用第一文本分类模型，确定原始文本中的重要词；将原始文本中的重要词转换为变异词，得到原始文本对应的变异文本。翻译模型的训练方法包括采用预设的第一文本分类模型，确定原始文本中的重要词；将原始文本中的重要词转换为变异词，得到原始文本对应的变异文本；采用原始文本以及原始文本对应的变异文本，对待训练翻译模型进行训练，得到翻译模型。文本分类方法包括获取待分类文本；将待分类文本输入翻译模型中，获取待分类翻译文本；将待分类翻译文本输入预设的第三文本分类模型中，获取待分类翻译文本对应的翻译标签信息。

关键词：原始文本文本翻译文本分类模型待分类文本文本分类变异词词转换预设分类方法和装置标签信息输入翻译申请

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语音转换方法及相关方法、设备和存储介质

语音转换方法及相关方法、设备和存储介质

引用

作者：张国洋吴重亮李永超 230088 安徽省合肥市高新开发区望江西路666号

本申请公开了一种语音转换方法及相关方法、设备和存储介质，其中，语音转换方法包括：提取源语音的第一语义特征；响应于表征源语音中源字词转换为目标字词的转换指令，基于第一语义特征，预测得到源语音中源字词替换为目标字词之后的... 详细信息

标准号: CN117423334A

本申请公开了一种语音转换方法及相关方法、设备和存储介质，其中，语音转换方法包括：提取源语音的第一语义特征；响应于表征源语音中源字词转换为目标字词的转换指令，基于第一语义特征，预测得到源语音中源字词替换为目标字词之后的第二语义特征；基于第一语义特征和第二语义特征，重建得到至少一个生成语音；其中，不同生成语音的发音变动程度不同，且发音变动程度表征在发音维度由源字词变为目标字词的程度。上述方案，能够自动获取源语音的相似语音。

关键词：语义特征源语音目标字源字发音语音转换语音存储介质转换指令自动获取词转换维度替换响应预测重建申请

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应答系统、应答方法以及存储介质

应答系统、应答方法以及存储介质

引用

作者：中西亮辅菅田光留日本爱知县

本公开提供应答系统、应答方法以及存储介质。所述应答系统包括：获取单元，其配置为获取使用者的提问句；应答句选择单元，其配置为根据所获取的所述提问句选择预先存储在存储单元中的应答句；应答句转换单元，其配置为根据所述提问句... 详细信息

标准号: CN115563251A

本公开提供应答系统、应答方法以及存储介质。所述应答系统包括：获取单元，其配置为获取使用者的提问句；应答句选择单元，其配置为根据所获取的所述提问句选择预先存储在存储单元中的应答句；应答句转换单元，其配置为根据所述提问句对所选择的所述应答句进行转换；以及输出单元，其配置为输出转换后的所述应答句。所述应答句转换单元配置为，基于包括在所述应答句中的词与包括在所述提问句中的词之间的相似度，将包括在所选择的所述应答句中的所述词转换为包括在所述提问句中的所述词。

关键词：应答提问配置应答系统转换单元存储单元存储介质获取单元输出单元输出转换选择单元预先存储词转换相似度转换

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密码生成方法、装置及设备

密码生成方法、装置及设备

引用

作者：孙晓光 518000 广东省深圳市福田区红荔西路7002号第一世界广场A座17层

本申请提供一种密码生成方法、装置及设备，涉及数据处理领域。该密码生成方法包括：获取预设输入数据，预设输入数据包括：提示词，提示词包括：汉字字符串；根据预设情绪识别模型识别汉字字符串是否包含情绪分词；若汉字字符串包括情... 详细信息

标准号: CN116232584A

本申请提供一种密码生成方法、装置及设备，涉及数据处理领域。该密码生成方法包括：获取预设输入数据，预设输入数据包括：提示词，提示词包括：汉字字符串；根据预设情绪识别模型识别汉字字符串是否包含情绪分词；若汉字字符串包括情绪分词，则采用情绪分词对应的字符替换情绪分词；将汉字字符串中除情绪分词以外的字符串转换为字母，与情绪分词对应的字符组合构成最终的密码。本申请的方法，通过文本即提示词转换生成最终密码，且最终密码中是字符和字母的组合，所以其安全系数高，由于字符之间存在转换关系，所以不会因为最终密码过于复杂，而使密码的字符之间没有联系。

关键词：分词汉字字符串情绪预设密码生成提示数据处理领域装置及设备字符串转换安全系数模型识别情绪识别转换关系字符替换字符组合词转换申请文本

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文本转换方法、装置、计算机可读存储介质及电子设备

文本转换方法、装置、计算机可读存储介质及电子设备

引用

作者：蒋微 100080 北京市海淀区中关村大街1号3层318

本公开实施例公开了一种文本转换方法、装置、计算机可读存储介质及电子设备，其中，该方法包括：从目标文本中提取至少一个读音待定词，生成第一子文本；基于目标文本中的除至少一个读音待定词之外的部分，生成第二子文本；基于第一子... 详细信息

标准号: CN112542154A

本公开实施例公开了一种文本转换方法、装置、计算机可读存储介质及电子设备，其中，该方法包括：从目标文本中提取至少一个读音待定词，生成第一子文本；基于目标文本中的除至少一个读音待定词之外的部分，生成第二子文本；基于第一子文本和第二子文本，确定至少一个读音待定词中的每个读音待定词的发音方式；基于每个读音待定词的发音方式，将每个读音待定词分别转换为文字词，得到转换后文本。本公开实施例实现了第一子文本和第二子文本相结合的方式，确定目标文本中的读音待定词的发音方式，提高了将读音待定词转换为相应的文字的准确性，此外，可以避免采用人工设定规则的方式进行文本正则化，降低了文本转换的难度。

关键词：读音文本发音方式目标文本文本转换计算机可读存储介质电子设备词转换正则化转换

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信息输出方法和装置

信息输出方法和装置

引用

作者：安旭安伟佳汪雷李雪 100080 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

本申请公开了信息输出方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：响应于接收到包括目标物品信息的查询请求，获取候选物品信息集合；将目标物品信息中的每个词转换成词向量，并将目标物品信息对应的各个词向量组成目标句向量；根据词的... 详细信息

标准号: CN110110199B

本申请公开了信息输出方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：响应于接收到包括目标物品信息的查询请求，获取候选物品信息集合；将目标物品信息中的每个词转换成词向量，并将目标物品信息对应的各个词向量组成目标句向量；根据词的类别对于候选物品信息集合中的每个候选物品信息，将该候选物品信息中的每个词转换成词向量，并将该候选物品信息对应的各个词向量组成该候选物品信息的候选句向量；确定加权后的目标句向量与加权后的各候选物品信息的候选句向量之间的匹配度；按照匹配度由大到小的顺序选取预定数目个加权后的候选句向量，并输出所选取的加权后的候选句向量对应的候选物品信息。该实施方式提高了物品信息匹配的成功率。

关键词：候选物品向量词向量候选句加权目标物品信息对应信息集合词转换匹配度方法和装置查询请求顺序选取物品信息信息输出成功率匹配输出响应申请

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一种容错计算方法、装置、设备、介质及计算机程序产品

一种容错计算方法、装置、设备、介质及计算机程序产品

引用

作者：李逍赵雅倩史宏志张亚强高飞陈筱琳许光远 215100 江苏省苏州市吴中经济开发区郭巷街道官浦路1号9幢

本发明涉及人工智能技术领域，具体公开了一种容错计算方法、装置、设备、介质及计算机程序产品，通过利用输入的问题信息中的提示词转换为单词向量输入目标语言模型进行迭代计算的过程中，在进行传播计算中权重矩阵与输入单词向量的计... 详细信息

标准号: CN118246438A

本发明涉及人工智能技术领域，具体公开了一种容错计算方法、装置、设备、介质及计算机程序产品，通过利用输入的问题信息中的提示词转换为单词向量输入目标语言模型进行迭代计算的过程中，在进行传播计算中权重矩阵与输入单词向量的计算时，将权重矩阵按行分为多个数据分块，并根据数据分块采用求列元素和的方式计算得到多个冗余向量组成冗余矩阵，利用冗余矩阵与输入单词向量相乘得到的第一校验值对利用权重矩阵和输入单词向量相乘得到的数据计算结果进行检错和纠错，进而在完成目标语言模型各层的传播计算后得到当前迭代计算与问题信息对应的生成结果，保证了生成语言模型的准确性或执行人工智能问答任务时生成回答信息的准确性。

关键词：权重矩阵输入单词迭代计算冗余矩阵数据分块问题信息向量相乘语言模型计算机程序产品目标语言模型人工智能技术数据计算结果人工智能单词向量回答信息容错计算冗余向量输入目标校验词转换列元素检错向量纠错传播提示保证

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