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公开(公告)号:CN104915340B
公开(公告)日:2019-09-10
申请号:CN201410085902.X
申请日:2014-03-10
申请人: 北京大学 , 腾讯科技(深圳)有限公司
IPC分类号: G06F16/332 , G06F17/27
摘要: 本发明实施例公开了一种自然语言问答方法及装置,属于信息检索和处理领域。所述方法包括:获取自然语言问句N;将所述自然语言问句N转换为查询语义图Qs,所述查询语义图Qs中的每条边代表所述自然语言问句N中的一个语义关系;在RDF图G中查找与所述查询语义图Qs匹配的子图;根据所述子图得到所述自然语言问句N的答案。本发明实施例解决了在问题理解阶段需要耗费很大的计算量来消歧的问题;达到了提供了一种全新的自然语言问答机制,将自然语言问句N转换为查询语义图Qs时不需要消歧,消歧过程在查找与查询语义图Qs匹配的子图的过程中自然完成的效果。
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公开(公告)号:CN110119307A
公开(公告)日:2019-08-13
申请号:CN201810111838.6
申请日:2018-02-05
申请人: 上海交通大学 , 腾讯科技(深圳)有限公司
IPC分类号: G06F9/50
摘要: 本发明公开了一种数据处理请求的处理方法、装置、存储介质及电子装置。其中,该方法包括:获取并发的多个数据处理请求对应的运行参数,其中,运行参数包括:运行时间和运行带宽;按照运行时间从小到大的顺序确定多个数据处理请求中的每个数据处理请求的处理顺序,其中,在多个数据处理请求中,运行时间较小的数据处理请求被设置为优先于运行时间较大的数据处理请求被处理;在轮到处理多个数据处理请求中的目标数据处理请求、且目标数据处理请求对应的目标运行带宽满足目标运行条件的情况下,处理目标数据处理请求。本发明解决了数据处理请求的处理效率较低的技术问题。
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公开(公告)号:CN106921860A
公开(公告)日:2017-07-04
申请号:CN201510991501.5
申请日:2015-12-24
申请人: 纽约大学 , 腾讯科技(深圳)有限公司
IPC分类号: H04N19/164 , H04N19/115
摘要: 本发明公开了一种端到端的视频发送方法及装置,其中所述方法包括:确定第一带宽测量值向量基于所述第一带宽测量值向量预测下一个I帧间隔(k+1)的可用带宽预测值根据所述可用带宽预测值和预先设定的置信参数确定用于发送下一个I帧间隔内视频帧的速率限制值;根据所述速率限制值采用层次型-P(hP)编码方式对所述下一个I帧间隔内的视频帧进行编码,得到编码后的视频流,并记录所述编码后的I帧间隔内每一所述帧的编码速率和时序层优先级;按照预设的第一规则发送所述编码后的视频流。
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公开(公告)号:CN106294507A
公开(公告)日:2017-01-04
申请号:CN201510316362.6
申请日:2015-06-10
申请人: 华中师范大学 , 腾讯科技(深圳)有限公司
IPC分类号: G06F17/30
CPC分类号: G06F16/35
摘要: 本发明公开了一种跨语言的观点数据分类方法和装置,属于数据分类领域。方法包括:获取部分平行数据;构造源数据矩阵、源基矩阵和源特征矩阵,确定源语言的第一目标函数;构造目标数据矩阵、目标基矩阵和目标特征矩阵,并确定目标语言的第二目标函数;根据第一目标函数、第二目标函数和预设条件确定总目标函数,预设条件为第一源观点数据对应的第一源特征矩阵与第一目标观点数据对应的第一目标特征矩阵相同;确定总目标函数中各个参数的收敛值,建立分类模型,以对目标语言的观点数据进行分类。本发明提供了一种基于部分平行数据对跨语言的观点数据进行分类的方法,无需获取完全平行的源语言观点数据和目标语言观点数据,节省了时间和人力成本。
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公开(公告)号:CN106294506A
公开(公告)日:2017-01-04
申请号:CN201510316353.7
申请日:2015-06-10
申请人: 华中师范大学 , 腾讯科技(深圳)有限公司
IPC分类号: G06F17/30
摘要: 本发明公开一种领域自适应的观点数据分类方法,属于互联网技术领域。包括:确定源领域检索词矩阵及目标领域检索词矩阵;确定源领域目标函数及目标领域目标函数;根据源领域目标函数及目标领域目标函数确定总目标函数;分别确定总目标函数中各个参数的目标值;根据各个参数的目标值及源领域中的已标注观点数据,训练指定分类模型,通过训练得到的指定分类模型对目标领域的观点数据进行分类。由于总目标函数与源领域特定话题矩阵、目标领域特定话题矩阵及表示源领域与目标领域间的共享话题的枢纽矩阵有关,从而提供一种借助共享话题实现领域自适应的观点数据分类方法。由于共享话题能够减小源领域与目标领域间的差异,从而可确保分类结果的准确性。
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公开(公告)号:CN104978549A
公开(公告)日:2015-10-14
申请号:CN201410133560.4
申请日:2014-04-03
申请人: 北京邮电大学 , 腾讯科技(深圳)有限公司
CPC分类号: G06K9/00281 , G06K9/00268 , G06K9/00302 , G06K9/4604 , G06K9/4671 , G06K9/52 , G06K2009/4666 , G06T7/11 , G06T7/13 , G06T7/60 , G06T17/00 , G06T2200/04 , G06T2207/20112 , G06T2207/30201
摘要: 本发明提供了一种三维人脸图像特征提取方法,所述方法包括:人脸区域分割,得到一组人脸区域;将每个人脸区域投射到对应的区域边界球;根据所述区域边界球获取对应的人脸区域的表示,记为所述人脸区域的区域边界球描述子;对每个人脸区域计算所述人脸区域的区域边界球描述子的权重;根据所述人脸区域的表示和对应的所述权重获取三维人脸图像的特征。采用该方法,能够使得提取出的三维人脸图像的特征同时满足于人脸识别和情感分析。此外,还提供了一种三维人脸图像特征提取系统。
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公开(公告)号:CN104811424A
公开(公告)日:2015-07-29
申请号:CN201410037848.1
申请日:2014-01-26
申请人: 腾讯科技(深圳)有限公司
IPC分类号: H04L29/06
CPC分类号: H04L63/1416
摘要: 一种恶意用户识别方法,包括:获取全局用户的用户标识,计算其对应的信用度,根据全局用户的用户标识对应的信用度生成全局用户信用分布;根据查询条件在全局用户的用户标识中筛选得到条件用户的用户标识;获取条件用户的用户标识对应的信用度,根据条件用户的用户标识对应的信用度生成条件用户信用分布;在全局用户信用分布和条件用户信用分布中分别获取其信用度大于信用度阈值的全局优质用户数以及条件优质用户数;获取预设的优质用户数阈值,计算全局优质用户数与条件优质用户数的差值,根据差值和优质用户数阈值判断查询条件是否对应恶意用户。上述恶意用户识别方法能够提高识别的准确性。
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公开(公告)号:CN104765790A
公开(公告)日:2015-07-08
申请号:CN201510131306.5
申请日:2015-03-24
申请人: 北京大学 , 腾讯科技(深圳)有限公司
IPC分类号: G06F17/30
摘要: 本发明公开了一种数据查询的方法和装置,属于计算机技术领域。所述方法包括:基于预设编码算法,确定数据库中的数值型数据对应的编码;根据数据库中各数值型数据对应的编码,建立位向量查询树;当接收到携带有数值范围条件的查询请求时,基于所述预设编码算法,分别确定所述数值范围条件中上限的数值型数据对应的第一编码以及下限的数值型数据对应的第二编码;根据所述位向量查询树,以及所述第一编码和所述第二编码进行按位与处理得到的第三编码,查询所述数据库中符合所述查询请求的数值型数据。采用本发明,可以提高数据查询的效率。
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公开(公告)号:CN103324617A
公开(公告)日:2013-09-25
申请号:CN201210074406.5
申请日:2012-03-20
申请人: 腾讯科技(深圳)有限公司
摘要: 本发明适用于互联网络技术领域,提供了一种历史垃圾消息的识别方法及系统,所述方法包括下述步骤:当接收到浏览指定网页的请求时,提取所述指定网页的内容特征信息,根据预设知识库中存储的特征识别算法,将所述指定网页的内容特征信息与所述预设知识库中存储的特征信息进行匹配识别,获取识别结果,根据所述识别结果,识别所述指定网页中的信息是否属于历史垃圾消息,本发明通过基于读审核对网页中的历史垃圾消息进行识别,使得识别成本得到降低、识别率、实时性及自适应性得到提高。
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公开(公告)号:CN113822125B
公开(公告)日:2024-04-30
申请号:CN202110703815.6
申请日:2021-06-24
申请人: 华南理工大学 , 腾讯科技(深圳)有限公司
IPC分类号: G06V40/16 , G06V40/20 , G06V10/82 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06V20/40 , G06V10/80
摘要: 本申请涉及一种唇语识别模型的处理方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法涉及人工智能的计算机视觉技术,将整个蒸馏过程划分为交替训练的学生训练阶段与大师训练阶段,在大师训练阶段,利用临时训练样本对前次交替训练更新的学生模型再次更新,获得的临时学生模型通过验证样本向大师模型反馈当前的学习状态,引导大师模型根据当前反馈自适应地调整教学知识;此外,大师模型还接受大师训练样本的监督,通过大师训练样本所确定的大师识别损失来调整教学内容。接着在学生训练阶段对学生模型进行训练,如此反复迭代多次之后根据学生模型获得唇语识别模型。上述方案能够在提升大师模型教学知识准确性的同时灵活调整教学内容,提升知识蒸馏效果。
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