图像处理方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质

    公开(公告)号:CN117953125A

    公开(公告)日:2024-04-30

    申请号:CN202410177599.X

    申请日:2024-02-08

    IPC分类号: G06T15/00 G06T17/00

    摘要: 本公开提供了一种图像处理方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质,该方法包括:获取物体对象的多个图像,多个图像具有不同视角;对多个图像分别进行三维空间采样,得到物体对象所在的目标三维空间的多个第一空间采样点;分别确定多个第一空间采样点在目标三维空间中的空间位置信息和针对物体对象的视角信息;利用预训练的信息预测模型,对待生成的预期视角信息和多个第一空间采样点的空间位置信息和视角信息进行处理,得到与预期视角信息对应的多个第二空间采样点的体积密度和颜色信息;对多个第二空间采样点的体积密度和颜色信息进行体渲染,得到物体对象的与预期视角信息对应的渲染图像。根据本公开的实施例能够提高处理效率。

    一种文档图像的识别方法及装置、电子设备、存储介质

    公开(公告)号:CN117765556A

    公开(公告)日:2024-03-26

    申请号:CN202311799594.2

    申请日:2023-12-25

    发明人: 范清 张杰

    摘要: 本公开提供了一种文档图像的识别方法及装置、电子设备、存储介质,包括:获取待识别的目标文档图像;目标文档图像包含文本以及文本之间连接线;对目标文档图像进行特征提取,得到目标文档图像中各个语义实体的第一多模态特征;其中,第一多模态特征是根据目标文档图像的图像特征,以及目标文档图像中各个语义实体的文本特征生成的;根据第一多模态特征,生成各个语义实体的类型信息,并确定各个语义实体之间的关系信息;根据语义实体的类型信息以及各个语义实体的关系信息,生成目标文档图像对应的结构化文档。本公开实施例能够提取语义实体之间的关系,对包含有文本和连接线的文档图像进行结构化处理。

    一种回复内容的生成方法、装置、电子设备和存储介质

    公开(公告)号:CN117763111A

    公开(公告)日:2024-03-26

    申请号:CN202311785381.4

    申请日:2023-12-22

    IPC分类号: G06F16/332 G06F16/33 G06N5/04

    摘要: 本申请提供了一种回复内容的生成方法、装置、电子设备和存储介质,所述回复内容的生成方法包括:获取问题信息;基于问题信息在数据库中进行查询,得到n个候选回复文本;计算n个候选回复文本中,每个候选回复文本与问题信息之间的匹配度,得到n个匹配度值;基于至少一个目标回复文本和问题信息,生成回复内容;在n个匹配度值中存在至少一个匹配度值超过预设阈值的情况下,至少一个目标回复文本为:n个匹配度值中,匹配度值超过预设阈值的至少一个候选回复文本;在n个匹配度值中不存在超过预设阈值的匹配度值的情况下,至少一个目标回复文本为:对n个候选回复文本进行更新,得到的回复文本。本申请可以提高所生成的回复内容的准确性。

    意图识别的方法、装置、电子设备和计算机可读介质

    公开(公告)号:CN117708597A

    公开(公告)日:2024-03-15

    申请号:CN202311766102.X

    申请日:2023-12-20

    摘要: 本申请实施例提供了一种意图识别的方法、装置、电子设备和计算机可读介质,涉及自然语言处理技术领域。所述方法包括基于训练集数据,得到用于识别第一意图类别的第一模型,所述第一意图类别的数量不小于2;在所述第一意图类别中,确定第二意图类别和第三意图类别,其中,所述第二意图类别对应的第一评价指标小于第一阈值,所述第一评价指标用于评估所述第一模型对各意图类别的识别准确性,所述第三意图类别对应的样本量小于第二阈值;基于所述训练集数据,得到用于识别所述第二意图类别的第二模型以及用于识别所述第三意图类别的第三模型;根据所述第一模型、所述第二模型和所述第三模型各自的输出,确定目标意图类别。

    自然语言处理模型的优化方法、应答方法及系统

    公开(公告)号:CN116911315B

    公开(公告)日:2024-01-30

    申请号:CN202311180783.1

    申请日:2023-09-13

    摘要: 本发明提供一种自然语言处理模型的优化方法、应答方法及系统,属于人工智能技术领域。所述方法包括:基于目标领域的语料数据,训练通用NLP模型,以获得领域NLP模型;确定与所述语料数据中语句描述对应的意图描述符号;基于所述语句描述和所述意图描述符号,通过原生提示模板生成提示模板语料,所述原生提示模板用于描述替换关系,所述替换关系是将所述语句描述替换为所述意图描述符号的关系;基于所述提示模板语料和所述原生提示模板,训练所述领域NLP模型,以获得优化领域NLP模型。本发明可用于智能客服领域提供机器客服与客户的会话消息服务。

    意图识别方法、装置、电子设备和计算机可读介质

    公开(公告)号:CN117435701A

    公开(公告)日:2024-01-23

    申请号:CN202311302579.2

    申请日:2023-10-09

    发明人: 于皓 张杰

    摘要: 本申请实施例提供了一种意图识别方法、装置、电子设备和计算机可读介质,属于自然语言处理技术领域,包括:基于第一训练集对待训练的自回归语言模型进行调整,得到目标领域的自回归语言模型;所述第一训练集包括目标领域的文本数据;对所述自回归语言模型进行调整,得到意图识别模型;获取所述目标领域的第一意图识别任务;将所述第一意图识别任务输入到所述意图识别模型进行意图识别,得到意图结果;所述意图识别模型是基于所述目标领域的文本数据训练得到的。

    趋势预测模型的训练方法及装置
    27.
    发明公开

    公开(公告)号:CN117390451A

    公开(公告)日:2024-01-12

    申请号:CN202311422478.9

    申请日:2023-10-30

    IPC分类号: G06F18/214 G06Q40/04

    摘要: 本公开提供了一种趋势预测模型的训练方法及装置、电子设备、计算机可读存储介质,该方法包括:获取第一趋势预测模型,其中,第一趋势预测模型为使用与目标业务对应的文本数据对初始的第二趋势预测模型进行训练后得到的模型,第二趋势预测模型包括大语言模型;获取样本数据和样本数据的标注文本,其中,样本数据包括与目标业务的趋势数据存在关联关系的文本数据,标注文本至少用于表示趋势数据的数值在样本数据的影响下在预设时间范围内的变化方向;基于样本数据和标注文本对第一趋势预测模型进行微调,得到目标趋势预测模型。根据本公开的实施例可以提升训练得到的模型的预测结果的准确性。

    上下文内容获取方法、装置、电子设备和存储介质

    公开(公告)号:CN116978048B

    公开(公告)日:2023-12-22

    申请号:CN202311242580.0

    申请日:2023-09-25

    发明人: 李犇 张杰

    摘要: 本公开实施例提供了一种上下文内容获取方法、装置、电子设备和存储介质,涉及图表图像处理技术领域,该方法包括:将图像文档根据图像文档的布局格式划分为多个布局块;获取布局块中的文字段落块和图像图表块;将文字段落块中的内容转化为文本字符;根据文本字符获取图像图表块的上下文段落文本;将上下文段落文本转化为上下文句子文本;通过多模态视觉语言模型根据图像图表块和上下文句子文本获取图像图表块的上下文内容。通过该实施例方案能够挖掘出图像文档中图表、图像中的上下文内容。

    内容生成方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质

    公开(公告)号:CN117194702A

    公开(公告)日:2023-12-08

    申请号:CN202311295268.8

    申请日:2023-10-08

    发明人: 李犇 张杰

    摘要: 本公开实施例提供了一种内容生成方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质,该方法包括:获取待处理的图表图像的图表图像特征向量;获取预设的提示指令的提示指令文本向量;提示指令用于指示所需生成的该图表图像的内容;将图表图像特征向量和提示指令文本向量输入预设的图表图像语言特征提取模型,由图表图像语言特征提取模型根据提示指令文本向量中的提示指令信息提取图表图像特征向量中的语言特征信息,根据语言特征信息得到图表图像语言特征向量;根据图表图像语言特征向量和提示指令文本向量生成图表图像的内容。通过该实施例方案提高了数据分析效率。

    一种意图识别方法、装置、设备及可读存储介质

    公开(公告)号:CN116739004B

    公开(公告)日:2023-11-17

    申请号:CN202311013873.1

    申请日:2023-08-14

    IPC分类号: G06F40/35

    摘要: 本申请公开了一种意图识别方法、装置、设备及可读存储介质,涉及计算机技术领域,以提高意图识别的准确性。该方法包括:对于人工智能对话的目标节点,获取所述目标节点的节点提示;利用意图识别大模型对所述节点提示进行意图识别,得到所述目标节点对应的用户意图;其中,所述目标节点的节点提示是根据以下信息确定的:所述目标节点的节点说明,所述目标节点的预设意图类别,目标领域的提示模板,对话序SOP,用户对所述目标节点的输入;或所述目标节点的节点说明,所述目标节点的预设意图类别,所述目标节点的前一节点的话术,所述前一节点的节点提示,用户对所述目标节点的输入。本申请实施例可以提高意图识别的准确性。