一种特定场景语音内容识别优化方法

    公开(公告)号:CN117095673A

    公开(公告)日:2023-11-21

    申请号:CN202310830037.6

    申请日:2023-07-07

    Abstract: 本发明涉及语音识别领域,尤其为一种特定场景语音内容识别优化方法,包括如下步骤:包括如下步骤:S1:使用网络爬虫技术对网络中特定场景的语音进行爬取,获得初始语音数据;S2:提取初始语音数据并对初始语音数据进行数据预处理获得预处理数据;S3:通过卷积神经网络训练实用模型,对预处理数据进行语音识别并生成初始文本;S4:使用文本规范算法对初始文本进行文本润色保证输出最终文本的正确性。本发明通过对获取的语音进行预处理起到数据增强的作用保证了数据不失真,在获取到不失真的数据后对其进行特征提取确保了工作速度,对提取出的初始文本进行文本规范算法用常见的文本代替初始文本中出现的非人类语言,保证最后出现的文本不会出现错误。

    基于移动用户信令数据的跨城通勤用户识别方法及装置

    公开(公告)号:CN115915038A

    公开(公告)日:2023-04-04

    申请号:CN202110805859.X

    申请日:2021-07-16

    Abstract: 本发明公开了一种基于移动用户信令数据的跨城通勤用户识别方法及装置,包括:基于每一周期的白天时间段与夜间时间段,利用目标区域的移动用户信令数据获取该周期日工作用户与该周期日居住用户;依据该周期日工作用户的该周期夜间信令数据与该周期日居住用户的该周期白天信令数据,分别得到该周期夜间信令消失用户与该周期白天信令消失用户;利用全部移动用户在设定时间段内成为该周期夜间信令消失用户或该周期白天信令消失用户的次数,得到跨城通勤用户识别结果。本发明基于原始信令数据挖掘跨城通勤用户,采用Spark计算框架进行分析处理,具有高可靠性和高效率,可用于区域人口监管。

    一种基于深度强化学习模型的数据清洗方法及装置

    公开(公告)号:CN113326689A

    公开(公告)日:2021-08-31

    申请号:CN202010128327.2

    申请日:2020-02-28

    Abstract: 本发明属于数据通信和数据处理技术领域,具体涉及一种基于深度强化学习模型的数据清洗方法,该方法包括:获取待清洗的带标签的数据集;采用预筛选算法,删除待清洗的带标签的数据集中的无内容数据、不在标签集内的标签数据和标签矛盾的数据,获得待分类的数据集;将待分类的数据集输入至预先训练的深度强化学习模型中,获得不同类别的延迟奖励;再根据获得的不同类别的延迟奖励,依据预先训练的深度强化学习模型中的动作集合,丢弃掉有偏数据,保留有效数据,并更新状态列表S,最大化每一类别的延迟奖励值,将每一类别的最大延迟奖励值对应的带标签的训练数据集作为清洗干净的带标签的训练数据集,从而完成数据清洗。

    一种基于关键词特征嵌入语言模型的意图识别方法及系统

    公开(公告)号:CN112989839A

    公开(公告)日:2021-06-18

    申请号:CN201911309397.1

    申请日:2019-12-18

    Abstract: 本发明属于自然语言处理技术领域,具体涉及一种基于关键词特征嵌入语言模型的意图识别方法,包括:采用前后向最大分词算法,对提取的有效文本的语言信息进行分词,获得不同类别的分词结果;针对获得的不同类别的分词结果,获得不同类别的分词结果对应的候选意图相关的关键词列表;剔除每一种类别的分词结果对应的候选意图相关的关键词列表中的通用高频词和领域无关词,获得每一种类别的分词结果对应的最终关键词表,进而获得不同的关键词特征向量;将获得的每一个关键词特征向量嵌入至预先训练好的语言模型,获得带有关键词特征的有效文本的语音信息;并对其进行编码和分类,获得该有效文本的语言信息的意图识别结果。

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