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公开(公告)号：CN118803360A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202311546994.2
申请日：2023-11-17
申请人： 中国移动通信集团浙江有限公司 , 中国移动(浙江)创新研究院有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC分类号： H04N21/442 , H04N21/466 , H04N21/61 , G10L15/26 , G10L17/02
摘要： 本申请公开了一种用户画像的构建方法、用户画像的构建装置和电子设备，属于计算机技术领域，所述方法包括：基于目标声纹数据，确定所述目标声纹数据的目标声纹特征；在声纹特征库中包括与所述目标声纹特征匹配的第一历史声纹特征的情况下，获取目标用户标识，其中，所述声纹特征库包括多个历史声纹特征与多个用户标识的对应关系，所述目标用户标识为所述第一历史声纹特征对应的用户标识；根据与所述目标用户标识关联的使用行为数据，确定与所述目标用户标识对应的目标兴趣分类标签；在确定存在与所述目标用户标识关联的历史用户画像的情况下，通过将所述目标兴趣分类标签更新至所述历史用户画像，构建与所述目标用户标识对应的目标用户画像。
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公开(公告)号：CN118799695A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202311553212.8
申请日：2023-11-20
申请人： 中国移动通信集团浙江有限公司 , 中国移动通信集团有限公司 , 中国移动(浙江)创新研究院有限公司
IPC分类号： G06V10/82 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/0495 , G06V10/80
摘要： 本申请实施例提供了一种用于边缘设备的图像处理方法、轻量级架构及装置，该用于边缘设备的图像处理方法包括：获取待处理的目标图像；将所述目标图像输入到轻量化骨干视觉模型，通过所述轻量化骨干视觉模型中瓶颈结构的局部聚合模块聚合所述目标图像的目标像素点的邻域范围内的局部上下文信息，所述局部聚合模块的参数量小于阈值；通过所述瓶颈结构的稀疏注意力模块对所述目标图像进行池化，并建立所述目标图像池化后的像素点之间的远距离空间关系；通过所述稀疏注意力模块根据所述远距离空间关系聚合所述目标图像的像素点的全局上下文信息。
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公开(公告)号：CN118799010A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202311345742.3
申请日：2023-10-17
IPC分类号： G06Q30/0601 , G06F16/735 , G06F16/75 , G06F16/783 , G06F18/2415 , G06N3/0442
摘要： 本发明提供一种视频推荐营销方法、装置、电子设备及存储介质，涉及计算机技术领域，该方法包括：基于多个用户的用户数据，构建各用户对应的用户画像；用户画像包括多种维度的属性标签；针对每个用户，基于多种维度的属性标签和至少两个业务目标需求，确定各业务目标需求对应的用户特征向量；将各用户特征向量输入至需求预测模型，得到需求预测模型输出的各业务目标需求对应的概率值；需求预测模型是基于样本用户特征向量进行训练得到的；概率值表示用户满足业务目标需求的概率；基于各概率值，对用户进行视频推荐营销。通过构建包括多种维度的属性标签的用户画像，使得用户画像更加丰富完整，提升视频营销的成功率。
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公开(公告)号：CN118796194A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202311688263.1
申请日：2023-12-07
申请人： 中国移动通信集团浙江有限公司 , 中国移动(浙江)创新研究院有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC分类号： G06F8/41 , G06N3/045 , G06N3/09 , G06F18/214 , G06F40/232 , G06F40/253 , G06F40/30
摘要： 本申请公开了一种语句纠错模型的训练方法、语句纠错方法及装置，该语句纠错模型的训练方法包括：基于历史SQL语句的SQL日志数据，采集样本数据，样本数据包括正样本集合和正负样本集合；利用正负样本集合中的数据，对BERT预训练模型进行训练，得到BERT分类模型，BERT分类模型用于对待纠错的SQL语句进行分类检测，以确定SQL语句的正确性；在正样本集合中的数据中添加基于预设噪声函数确定的噪声，得到重构文本数据；利用BART算法框架对重构文本数据进行训练，得到BART预训练语言模型；利用正负样本集合中的数据，对BART预训练语言模型进行训练，得到BART纠错模型，BART纠错模型用于对BERT分类模型确定出的错误的SQL语句进行改写纠错。
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公开(公告)号：CN118798293A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202311394640.0
申请日：2023-10-25
申请人： 中国移动通信集团浙江有限公司 , 中国移动(浙江)创新研究院有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC分类号： G06N3/082 , G06N3/0455
摘要： 本发明提供一种基于多任务辅助的神经网络通道剪枝方法及装置，方法包括：确定骨干网络的任务内容，所述任务内容包括主任务和辅助任务；构造和初始化所述骨干网络的编码向量，所述编码向量至少包括：当前层网络的第一编码向量和上一层网络的第二编码向量；对所述编码向量增加L1系数正则化约束，得到约束结果，将所述编码向量作为所述当前层网络的句柄，将所述句柄结合所述约束结果对所述当前层网络进行所述编码向量对应通道的剪枝；将所述第一编码向量和第二编码向量输入至已构建的权重生成网络中进行训练和网络结构修剪，得到训练完成的剪枝网络。本发明能够提升主任务精度和进一步增强网络的泛化能力。
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公开(公告)号：CN118568785A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410623729.8
申请日：2024-05-20
申请人： 中国移动通信集团浙江有限公司 , 中国移动(浙江)创新研究院有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC分类号： G06F21/64 , G06F18/241 , G06F18/213 , G06F18/214
摘要： 本发明提供一种文档检测方法、系统、设备及介质，涉及数据处理技术领域，该方法包括：将待检测文档输入至文档检测模型的输入层，得到所述输入层输出的所述待检测文档的多层次的嵌入特征；将多层次的所述嵌入特征输入至所述文档检测模型的检测层，得到所述检测层输出的所述待检测文档的文本特征；将所述文本特征输入至所述文档检测模型的输出层，得到所述输出层对所述文本特征进行多层次的降维变换操作和分类操作输出的所述待检测文档的完整性检测结果；其中，所述文档检测模型是在预训练的BERT‑Large模型的基础上，基于样本文档和所述样本文档的完整性标签进行训练得到的。本发明实现自动、高效、精准地进行文档检测。
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