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公开(公告)号：CN110309275B
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN201810213188.6
申请日：2018-03-15
申请人： 北京京东尚科信息技术有限公司 , 北京京东世纪贸易有限公司
IPC分类号： G06F16/332
摘要： 本发明公开了一种对话生成的方法和装置，涉及计算机技术领域。该方法的一具体实施方式包括：接收当前轮对话的对话信息，获取上一轮对话的隐状态向量，根据对话信息以及上一轮对话的隐状态向量，确定当前轮对话的隐状态向量；基于当前轮对话的隐状态向量，生成相应的变分隐状态向量，以提取相应的记忆内容向量；至少根据当前轮对话的隐状态向量以及记忆内容向量，生成对话回复信息。该实施方式提供了一种新颖的对话生成思路，结合变分隐变量，以随机读取记忆单元中的记忆内容，进而生成多样化的对话回复；另外，对于记忆内容的提取，提高了对话回复的准确性。
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公开(公告)号：CN112529646A
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：CN201910881276.8
申请日：2019-09-18
申请人： 北京京东尚科信息技术有限公司 , 北京京东世纪贸易有限公司
IPC分类号： G06Q30/06 , G06F16/906 , G06K9/62
摘要： 本发明公开了一种商品分类方法和装置，涉及及计算机技术领域。该方法的一具体实施方式包括：获取商品分类训练数据；使用所述商品分类训练数据，基于神经网络，训练得到用于进行商品分类的商品分类模型；根据待分类商品的商品描述信息，使用所述商品分类模型，预测所述待分类商品归属于所述商品分类表中的商品类别的概率，及所述待分类商品的商品描述信息中的词作为商品类别的概率；根据所预测的概率由高到低的顺序，确定所述待分类商品所归属的商品类别。该该具体实施方式保证了商品分类训练数据的有效性及可靠性，实现了对商品的自动分类，同时又能挖掘出可能的新的词汇作为商品分类。
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公开(公告)号：CN109582767B
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN201811388674.8
申请日：2018-11-21
申请人： 北京京东尚科信息技术有限公司 , 北京京东世纪贸易有限公司
IPC分类号： G06F16/332 , H04L51/02
摘要： 本发明实施例提供一种对话系统处理方法、装置、设备及可读存储介质，本发明实施例的方法通过获取用户在本轮对话输入的原始语句；根据所述用户在本轮对话输入的原始语句，以及前一轮对话中的对话状态信息，生成本轮对话的对话状态信息；根据所述本轮对话的对话状态信息，生成本轮对话回复的目标语句，采用了拷贝流机制，包括有从前一轮回复到本轮对话状态的复制流程，从本轮对话状态到本轮回复的复制流程，在相邻的对话轮次中，从前一轮对话状态到本轮对话状态的复制流程，通过拷贝流机制，将对话历史的信息流通过复制传递并最终参与本轮对话回复的目标语句的生成，能够实现长期对话状态的跟踪，可以提高对话系统生成的回复的准确性。
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公开(公告)号：CN109582767A
公开(公告)日：2019-04-05
申请号：CN201811388674.8
申请日：2018-11-21
申请人： 北京京东尚科信息技术有限公司 , 北京京东世纪贸易有限公司
IPC分类号： G06F16/332 , H04L12/58
CPC分类号： H04L51/02
摘要： 本发明实施例提供一种对话系统处理方法、装置、设备及可读存储介质，本发明实施例的方法通过获取用户在本轮对话输入的原始语句；根据所述用户在本轮对话输入的原始语句，以及前一轮对话中的对话状态信息，生成本轮对话的对话状态信息；根据所述本轮对话的对话状态信息，生成本轮对话回复的目标语句，采用了拷贝流机制，包括有从前一轮回复到本轮对话状态的复制流程，从本轮对话状态到本轮回复的复制流程，在相邻的对话轮次中，从前一轮对话状态到本轮对话状态的复制流程，通过拷贝流机制，将对话历史的信息流通过复制传递并最终参与本轮对话回复的目标语句的生成，能够实现长期对话状态的跟踪，可以提高对话系统生成的回复的准确性。
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公开(公告)号：CN110851574A
公开(公告)日：2020-02-28
申请号：CN201810851351.1
申请日：2018-07-27
申请人： 北京京东尚科信息技术有限公司 , 北京京东世纪贸易有限公司
IPC分类号： G06F16/332 , G06F16/33 , G06F40/211 , G06F40/289
摘要： 本公开提供了一种语句处理方法，包括：获取待处理向量，该待处理向量包括输入语句的向量表示；将待处理向量输入至第一循环神经网络，生成一个或多个关键词；确定与一个或多个关键词对应的答复内容；以及基于一个或多个关键词及答复内容，生成输入语句的答复语句。本公开还提供了一种语句处理装置和系统。
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公开(公告)号：CN110851573A
公开(公告)日：2020-02-28
申请号：CN201810851273.5
申请日：2018-07-27
申请人： 北京京东尚科信息技术有限公司 , 北京京东世纪贸易有限公司
IPC分类号： G06F16/332 , G06F40/289 , G06F40/30 , G06N3/04 , G06Q30/00
摘要： 本公开提供了一种语句处理方法，包括确定待处理语句的向量表示，将所述待处理语句的向量表示输入至第一循环神经网络，更新所述第一循环神经网络的隐含层状态作为历史对话的向量表示，其中，若存在已处理语句，所述第一循环神经网络的隐含层状态与所述已处理语句相关，确定与所述待处理语句相关的知识向量，基于所述历史对话的向量表示以及所述知识向量，生成答复语句。本公开还提供了一种语句处理系统、一种电子设备以及一种计算机可读介质。
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公开(公告)号：CN110309275A
公开(公告)日：2019-10-08
申请号：CN201810213188.6
申请日：2018-03-15
申请人： 北京京东尚科信息技术有限公司 , 北京京东世纪贸易有限公司
IPC分类号： G06F16/332
摘要： 本发明公开了一种对话生成的方法和装置，涉及计算机技术领域。该方法的一具体实施方式包括：接收当前轮对话的对话信息，获取上一轮对话的隐状态向量，根据对话信息以及上一轮对话的隐状态向量，确定当前轮对话的隐状态向量；基于当前轮对话的隐状态向量，生成相应的变分隐状态向量，以提取相应的记忆内容向量；至少根据当前轮对话的隐状态向量以及记忆内容向量，生成对话回复信息。该实施方式提供了一种新颖的对话生成思路，结合变分隐变量，以随机读取记忆单元中的记忆内容，进而生成多样化的对话回复；另外，对于记忆内容的提取，提高了对话回复的准确性。
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公开(公告)号：CN117974172A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202311455263.7
申请日：2023-11-03
申请人： 北京沃东天骏信息技术有限公司 , 北京京东世纪贸易有限公司
IPC分类号： G06Q30/02 , G06Q30/0601 , G06F16/9537
摘要： 本公开的实施例提供了一种导购信息获取方法和装置。所述导购信息获取方法包括：首先响应于接收到目标用户的导购请求，获取目标用户的用户属性信息，然后基于用户属性信息，计算多个候选导购模型对应的匹配度信息，其中，多个候选导购模型基于不同类型的导购日志集合对预训练的大语言模型进行模型调整而获取，之后基于多个候选导购模型对应的匹配度信息，从多个候选导购模型中选取出目标导购模型，最后利用目标导购模型对导购请求进行导购处理，得到导购请求对应的回复信息，使得大语言模型变成与不同导购员个性相似、能够模拟导购员的人格化导购模型，能够提供个性化的导购服务，提高了导购信息获取的针对性和灵活性。
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公开(公告)号：CN117688929A
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202210952230.2
申请日：2022-08-09
申请人： 北京沃东天骏信息技术有限公司 , 北京京东世纪贸易有限公司
IPC分类号： G06F40/205 , G06F40/194 , G06F40/30 , G06N3/0499 , G06N3/08
摘要： 本申请提供一种文案检测方法、装置、设备及计算机可读存储介质，所述方法包括：接收终端发送的用于进行文案检测的请求消息，所述请求消息中携带有待检测对象的标题、属性和待检测文案；获取训练好的检测模型，所述训练好的检测模型用于检测所述待检测文案与所述标题和属性的一致性信息，所述一致性信息包括一致性和不一致类型；将所述标题、属性和待检测文案输入至所述训练好的检测模型中进行处理，得到检测结果；发送携带有所述检测结果的响应消息至所述终端，以使所述终端基于所述检测结果对所述待检测文案进行处理。如此，实现对文案的一致性和不一致类型的多任务检测，能够精细化地检测出文案不一致类型，提高文案不一致检测的准确性。
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公开(公告)号：CN114595701A
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202210150760.5
申请日：2022-02-18
申请人： 北京沃东天骏信息技术有限公司 , 北京京东世纪贸易有限公司
IPC分类号： G06F40/58 , G06F40/211 , G06F40/289 , G06F40/30 , G06F40/51
摘要： 本公开涉及一种翻译模型的处理方法、装置和计算机可读存储介质，涉及计算机技术领域。本公开的方法包括：获取多组训练语句，其中，每组训练语句包括：原语句和目标翻译语句；针对每组训练语句，将原语句输入翻译模型的编码器，得到原语句的特征向量，并将原语句的特征向量输入翻译模型的解码器；针对解码器生成的除句尾之外每个位置的词语，确定该词语和该词语之前的各个词语组成的已生成语句与目标翻译语句之间的语义相似度；根据语义相似度选取该词语或者目标翻译语句中与该词语相同位置的词语生成下一位置的词语；根据解码器生成的各个位置的词语组成的翻译语句与目标翻译语句的差异，对翻译模型进行训练。
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