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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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100 篇 专利

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100 篇 电子文献
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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41-50 订阅

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详细简洁

排序：

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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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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零指代消解方法、训练零指代消解模型的方法及电子设备

零指代消解方法、训练零指代消解模型的方法及电子设备

引用

作者：张伟男赵正宇张家乐刘挺王家凯陈开济丁勇 518129 广东省深圳市龙岗区坂田华为总部办公楼

本申请适用于终端人工智能技术领域，提供了零指代消解方法、训练零指代消解模型的方法及电子设备。上述训练零指代消解模型的方法包括：将训练文本中的所有词转换为第一向量；其中，训练文本中包括多个先行词和多个零代词，第一向量包... 详细信息

标准号: CN112256868A

本申请适用于终端人工智能技术领域，提供了零指代消解方法、训练零指代消解模型的方法及电子设备。上述训练零指代消解模型的方法包括：将训练文本中的所有词转换为第一向量；其中，训练文本中包括多个先行词和多个零代词，第一向量包括与各个先行词对应的第一先行词向量和与各个零代词对应的第一零代词向量，第一零代词向量中包含零代词的位置信息；将零代词的位置信息融合到第一先行词向量中，得到第二先行词向量；基于第一零代词向量和第二先行词向量，确定每个先行词的理论类别标签；其中，每个先行词对应一个预设类别标签；根据每个先行词的理论类别标签与预设类别标签，对零指代消解模型进行训练。上述方法能够提高零指代消解的准确性。

关键词：向量类别标签消解词向量训练文本预设人工智能技术电子设备词转换终端融合申请

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一种融合层次类别信息的事件检测方法与系统

一种融合层次类别信息的事件检测方法与系统

引用

作者：刘刚万仲保邬昌兴 330000 江西省南昌市经济技术开发区双港东大街808号

本发明提出一种融合层次类别信息的事件检测方法与系统，该方法包括：将句子中的每个词转换成词对应的语义向量表示，结合词对应的语义向量表示以计算得到词在上下文中的语义向量表示；根据事件类别的向量表示及事件类别的层次结构计算... 详细信息

标准号: CN113468333A

本发明提出一种融合层次类别信息的事件检测方法与系统，该方法包括：将句子中的每个词转换成词对应的语义向量表示，结合词对应的语义向量表示以计算得到词在上下文中的语义向量表示；根据事件类别的向量表示及事件类别的层次结构计算得到事件类别融合了层次信息的向量表示；通过注意力机制确定词相关的事件类别信息的向量表示，将词相关的事件类别信息的向量表示与词在上下文中的语义向量表示进行拼接，以得到词最终的语义向量表示；以词最终的语义向量表示作为输入，计算句子的每个标记序列对应的总得分，选择总得分最高的标记序列作为最终预测结果。在本发明中，充分利用了事件类别信息，可实现更为准确的事件检测效果。

关键词：语义向量事件类别向量表示标记序列事件检测句子注意力机制层次结构层次类别层次信息预测结果融合词转换拼接

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一种融合层次类别信息的事件检测方法与系统

一种融合层次类别信息的事件检测方法与系统

引用

作者：刘刚万仲保邬昌兴 330000 江西省南昌市经济技术开发区双港东大街808号

标准号: CN113468333B

关键词：语义向量事件类别向量表示标记序列事件检测句子注意力机制层次结构层次类别层次信息预测结果融合词转换拼接

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一种基于Transformer的代码编程语言分类方法

一种基于Transformer的代码编程语言分类方法

引用

作者：于池陈翔周彦琳杨光刘珂 226019 江苏省南通市崇川区啬园路9号

本发明提供了一种基于Transformer的代码编程语言分类方法，包括以下步骤：(1)从Stack Overflow上搜集问答帖子作为数据集，对原始数据集中的数据进行数据预处理；(2)对使用BPE分词后的数据进行词嵌入将词转换成向量；(3)基于上述构建... 详细信息

标准号: CN113139054A

本发明提供了一种基于Transformer的代码编程语言分类方法，包括以下步骤：(1)从Stack Overflow上搜集问答帖子作为数据集，对原始数据集中的数据进行数据预处理；(2)对使用BPE分词后的数据进行词嵌入将词转换成向量；(3)基于上述构建的数据集，对RoBERTa模型进行微调，将生成的词向量输入进RoBERTa模型，通过双层的Transformer编码器进行代码语义的学习，生成语义表示向量X_semantic；(4)将语义向量X_semantic通过线性层映射到编程语言类别标签上，通过Softmax算法得到相应的编程语言。本发明的有益效果为：可以根据代码片段快速识别代码类型，以起到辅助开发人员在问答网站上快速寻找到解决方案的作用。

关键词：编程语言数据集向量数据预处理语义代码类型代码片段快速识别快速寻找类别标签语义表示语义向量原始数据编码器词向量词转换线性层帖子映射分词构建网站算法微调嵌入搜集分类开发学习

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语音唤醒方法和电子设备

语音唤醒方法和电子设备

引用

作者：代祥 523863 广东省东莞市长安镇维沃路1号

本申请公开了一种语音唤醒方法和电子设备，属于电子技术领域。语音唤醒方法包括：获取用户输入的语音信息，所述语音信息包括第一唤醒词；在目标应用的运行状态满足第一条件，或者，所述语音信息中包括预设词的情况下，将所述第一唤醒... 详细信息

标准号: CN113990323A

本申请公开了一种语音唤醒方法和电子设备，属于电子技术领域。语音唤醒方法包括：获取用户输入的语音信息，所述语音信息包括第一唤醒词；在目标应用的运行状态满足第一条件，或者，所述语音信息中包括预设词的情况下，将所述第一唤醒词转换为目标唤醒词，其中，所述预设词用于指示所述目标应用，所述目标应用支持语音操作；启动所述目标应用的语音交互功能；其中，所述目标应用对应的唤醒词为目标唤醒词，所述第一唤醒词与所述目标唤醒词不同。

关键词：唤醒目标应用音信息预设语音电子技术领域语音交互功能第一条件电子设备语音操作语音信息运行状态词转换申请

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一种应用于制造业科学技术文档的命名实体识别模型

一种应用于制造业科学技术文档的命名实体识别模型

引用

作者：王明浩 200131 上海市浦东新区中国(上海)自由贸易试验区临港新片区环湖西一路99号主楼116A26室

本发明公开了一种应用于制造业科学技术文档的命名实体识别模型，其网络结构包括词嵌入层SciBERT，其用于将输入的词转换为固定长度的向量；BiLSTM层，其利用文本序列的上下文信息挖掘隐藏特征，其用于编码文本；注意力层，其用于降低... 详细信息

标准号: CN114510940A

本发明公开了一种应用于制造业科学技术文档的命名实体识别模型，其网络结构包括词嵌入层SciBERT，其用于将输入的词转换为固定长度的向量；BiLSTM层，其利用文本序列的上下文信息挖掘隐藏特征，其用于编码文本；注意力层，其用于降低实体内部不相关修饰词的权重，界定实体的边界，避免重要实体抽取的遗漏；CRF层，其作为网络结构的输出层，用于避免文本序列中的实体被错误标注。本发明的命名实体识别模型能从文本中提取信息和生成知识，能解析制造领域中的产品设计文本数据、工程测试文本数据、供应商数据数据、维护记录数据和产品使用数据等各种与制造科学技术相当的文档，能为企业实现各种数据资产互连提供技术基础，是促进企业的数字化转型的关键。

关键词：命名实体网络结构文本数据文本序列文档供应商数据上下文信息数字化转型编码文本产品设计产品使用错误标注工程测试互连提供技术基础记录数据数据资产提取信息词转换嵌入层输出层界定权重向量修饰遗漏解析制造注意力抽取文本制造业挖掘应用维护

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一种日志异常检测方法及装置

一种日志异常检测方法及装置

引用

作者：王迪冯伟华陈瑞宗国浩王锐王峙王永胜郑新章 450001 河南省郑州市高新区枫杨街2号

本发明属于日志异常检测技术领域，具体涉及一种日志异常检测方法及装置。首先将日志解析为日志事件；然后将日志事件输入至日志检测模型中，得到日志的异常检测结果。其中，日志检测模型包括用于将日志事件进行转化处理以得到向量表示... 详细信息

标准号: CN112882899A

本发明属于日志异常检测技术领域，具体涉及一种日志异常检测方法及装置。首先将日志解析为日志事件；然后将日志事件输入至日志检测模型中，得到日志的异常检测结果。其中，日志检测模型包括用于将日志事件进行转化处理以得到向量表示的日志向量转化模块和结果分类模块。转化处理包括：将日志事件中的每个词转换为词向量，得到日志事件的向量序列，并生成每个词的区域矩阵；将向量序列输入至卷积层得到自适应上下文单元；将日志事件中所有词的区域矩阵与自适应上下文中各元素相乘，得到映射嵌入；对映射嵌入进行最大池化操作并求和，得到日志事件的向量表示。本发明更有助于理解日志，能够有效解决日志数据不平衡带来的不利影响，检测精度较高。

关键词：日志事件日志区域矩阵日志检测向量表示向量序列异常检测自适应映射嵌入异常检测技术上下文单元结果分类日志解析日志数据有效解决元素相乘转化模块词向量词转换求和池化卷积向量转化检测

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