一种对论文引用关系分类标记的方法，所述方法包括以下步骤：S1:利用论文A标题中特定的介词，将标题分解为“方法”和“任务”两部分，其中综述类论文和划分失败的论文单独分类；S2:计算论文A的方法与论文B的标题的余弦相似度Sm，以及论文A的任务与论文B标题的相似度St；S3:基于S2的结果，将论文A对论文B的引用关系分成方法相似、任务相似等五类。本发明对论文之间的引用关系进行区分，提高对引用关系描述的准确性，提供一种基于标题分解的对论文引用关系分类标记的方法。
📄 2018108846505
📂 G06F40_35
👤 浙江工业大学
📅 2018-08-06
本公开公开的一种人类表型本体术语识别方法及系统，包括，获取电子病历；对电子病历预处理，并切分出描述疾病症状的词组；对每个词组，计算该词组与HPO库中每个HPO的相似度得分，相似度得分最高的HPO为该词组对应的HPO。实现了根据自然语言描述的电子病历，自动识别出与该电子病历对应的标准的HPO。
📄 2020113384471
📂 G06F40_35
👤 山东师范大学
📅 2020-11-25
本申请中提供了一种差异性自助应答的方法、装置、计算机设备和存储介质，涉及语音交互领域，其中方法包括：实时采集客户的当前通话信息；解析当前通话信息，得到当前通话内容和当前声纹信息；将当前声纹信息输入情绪数据库中，筛选得到对应的当前客户情绪表征参数；获取当前通话内容中的敏感词对应的当前播报内容和客户情绪表征参数对应的当前应答语音；向客户终端发送当前播报内容和当前应答语音，以使得客户端使用当前应答语音播报当前播报内容。本申请在通话过程中实时采集客户的声纹信息和通话内容，识别出客户情绪信息和通话意愿，并根据客户情绪动态调整播报语音，同时根据当前通话内容匹配符合对应的播报内容，提高与客户的交互完整性。
📄 201811446908X
📂 G06F40_35
👤 平安科技(深圳)有限公司
📅 2018-11-29
本发明涉及一种数字人个性化情感交互方法，属于情感计算技术领域，包括以下步骤：S1：将用户的交互输入进行情感量化，得到在连续维度空间中的愉悦‑唤醒‑支配PAD情感值；S2：对用户交互输入情感进行情感状态评估，得到交互输入情感评估函数；S3：利用贝叶斯网络计算数字人情感转移概率矩阵；S4：计算当前情感状态下，数字人性格经过大五因素模型修正后的情感响应计算值；S5：对修正后的情感响应经过情感影响因子矩阵，输出具备复杂情感特征的响应；S6：对数字人在6种基本情感上的情感强度进行PAD情感空间坐标标定，得到数字人的情感响应。
📄 2024114594070
📂 G06F40_35
👤 重庆邮电大学
📅 2024-10-18
本发明公开了基于事实场景的可解释性视觉问答模型构建方法与系统，获取第一数据集与第二数据集；对视觉问答模型进行预训练，获得图像特征提取网络与文本特征提取网络；权重反向传播方法对图像特征提取网络进行处理，获得图像反事实样本；开源机器学习库对文本特征提取网络进行处理，获得文本反事实样本；引入对抗性半事实样本对视觉问答模型进行迭代更新，获得视觉问答预测模型；提取特征数据，通过特征数据对视觉问答预测模型进行验证，获得可解释性视觉问答模型；本发明的有益效果为解决了当前视觉问答研究中存在的模型可解释性不强的问题，使得模型保存关键的因果信息去增强模型的推理能力，更为细粒度地去捕获图像特征和文本特征。
📄 2022116231496
📂 G06F40_35
👤 重庆邮电大学
📅 2022-12-16
融合内容和形式多样性的中文问题生成方法和系统，属于人工智能的技术领域。本发明提出了多样化问题生成框架，可以实现对输入文本材料进行多样化问题三元组生成，依据提出的多样化问题生成框架，可以减少对现有标注数据的依赖，得到生成组合多样且质量较高的问题数据三元组。本发明改用更为多元的句子排名规则，不仅考虑相似度，同时考虑句子间差异度，并且提出多模块对生成数据进行筛选，力求提升生成数据的质量。
📄 2022108945742
📂 G06F40_35
👤 山东大学
📅 2022-07-28
本公开涉及一种用户亲密度的确定方法及装置、电子设备和存储介质。所述方法包括：获取第一用户与第二用户之间的至少一项互动数据；对所述至少一项互动数据进行数据分析，得到所述至少一项互动数据对应的亲密度预测值；向服务端发送所述至少一项互动数据对应的亲密度预测值，以由所述服务端根据所述至少一项互动数据对应的亲密度预测值，确定所述第一用户与所述第二用户之间的亲密度。
📄 2021102811612
📂 G06F40_35
👤 上海商汤临港智能科技有限公司
📅 2021-03-16
本发明属于自然语言处理领域，具体涉及一种基于Seq2Seq模型的情感对话生成方法；该方法包括：获取对话数据，采用情感分类器对对话数据进行分类，得到不同情感类别的对话数据，对话数据包括提问语句和回复语句；采用指定情感类别的对话数据对对话生成模型进行训练，得到训练好的Seq2Seq模型；用户将提问内容和指定情感类别输入到训练好的Seq2Seq模型中，得到带有指定情感的回复语句；本发明引入情感指导机制和生成对抗网络对对话生成模型进行训练，极大加强了对话生成模型所生成语句的情感准确率以及保证了生成语句的质量；本发明能在提高情感准确率的情况下不降低生成语句质量，具有广阔的应用前景。
📄 2022100785571
📂 G06F40_35
👤 重庆邮电大学
📅 2022-01-24
本发明公开了一种基于大语言模型的个性化对话生成方法及系统，包括：对人物个性对话数据集合进行个性扩展获得人物个性扩展对话数据集；利用预训练的融合模型对人物个性扩展对话数据集中的目标回复进行更新，构成新的个性对话数据集；将个性知识提示输入至大型语言模型获得人物个性信息描述信息，由新的个性对话数据集中检索与当前对话历史信息的相关样本信息，并生成回复提示；将回复提示重新输入至大型语言模型获得最终回复信息；本发明可以有效扩展人物个性信息，并将对话历史和人物个性信息进行动态调整融合，生成能力生成更丰富、多样化和流畅的回复。
📄 2024102149546
📂 G06F40_35
👤 南京信息工程大学
📅 2024-02-27
柿子坊 · 知识产权运营
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