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公开(公告)号：CN115309877B
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202210929482.3
申请日：2022-08-03
Applicant: 北京百度网讯科技有限公司
IPC: G06F16/332 , G06F16/33 , G06N20/00
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公开(公告)号：CN110413760B
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN201910703235.X
申请日：2019-07-31
Applicant: 北京百度网讯科技有限公司
IPC: G06F16/332 , G06F16/36 , G06F40/284 , G06F40/211
Abstract: 本申请提出一种人机对话方法、装置、存储介质及计算机程序产品，其中方法包括：确定当前对话主题以及用户的当前话语信息；根据当前话语信息，确定用户的当前话语表征向量；结合当前话语信息以及当前话语表征向量，对当前对话主题对应的异构知识图进行图推理计算，从异构知识图中选取与当前话语信息对应的当前知识；根据当前话语信息以及当前知识，生成当前语句对应的回复语句，其中，异构知识图基于结构化知识和非结构化知识创建得到，能够生成内容丰富的回复语句，另外，图推理算法的采用，可以提高知识选取的准确度，使得知识选取过程具有很好的可解释性，泛化能力好，同时，降低整体方案对带标注语料的依赖。
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公开(公告)号：CN114550705A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210154576.8
申请日：2022-02-18
Applicant: 北京百度网讯科技有限公司
IPC: G10L15/06 , G10L15/22 , G10L15/16 , G10L15/18 , G06F16/36 , G06F16/35 , G06F16/332 , G06F40/30 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本公开提供了一种对话推荐方法、对话推荐模型的训练方法、装置、电子设备、存储介质以及程序产品，涉及数据处理技术领域，尤其涉及语音交互、深度学习、人工智能等技术领域。具体实现方案为：获取历史对话信息；基于历史对话信息，从对话目标图谱中确定待生成的目标对话对象，对话目标图谱包括对象节点，对象节点用于表征对话对象，目标对话对象是基于对象节点确定的；以及基于目标对话对象，生成用于推荐的目标对话信息。
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公开(公告)号：CN114495900A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202111668025.5
申请日：2021-12-31
Applicant: 北京百度网讯科技有限公司
Abstract: 本申请公开了一种智能交互方法、装置、电子设备及可读存储介质，计算机技术领域，具体地，涉及人机交互领域。具体实现方案为：获取对象与智能交互设备的交互数据，确定交互数据的所属类型，响应于交互数据的所属类型为非自然语言交互数据类型，基于交互数据生成对应的自然语言文本信息，根据自然语言文本信息，生成对应的第一回复语句。本申请实现了根据非自然语言交互数据生成智能交互设备的回复语句，提高了智能交互设备的智能化程度，同时提升了用户使用智能交互设备时的用户体验。
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公开(公告)号：CN112487173B
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202011507159.4
申请日：2020-12-18
Applicant: 北京百度网讯科技有限公司
IPC: G06F16/332 , G06F16/33 , G06F40/216 , G06F40/30 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本申请公开了人机对话方法、设备和存储介质，涉及深度学习、自然语言处理等人工智能技术领域。具体实现方案为：在进行人机对话的过程中，结合基于当前输入语句的对话类型，从预先构建的图谱所得到的多个知识片段，并根据上文对话信息与多个知识片段之间的多个语义相关度，从多个知识片段中选择出目标知识片段从知识片段中确定出生成当前输入语句所需要的目标知识片段，并基于该目标知识片段以及当前输入语句对应的上文对话信息，准确生成了该当前输入语句的回复语句，提升了人机交互对话的体验。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110413760A
公开(公告)日：2019-11-05
申请号：CN201910703235.X
申请日：2019-07-31
Applicant: 北京百度网讯科技有限公司
IPC: G06F16/332 , G06F16/36 , G06F17/27
Abstract: 本申请提出一种人机对话方法、装置、存储介质及计算机程序产品，其中方法包括：确定当前对话主题以及用户的当前话语信息；根据当前话语信息，确定用户的当前话语表征向量；结合当前话语信息以及当前话语表征向量，对当前对话主题对应的异构知识图进行图推理计算，从异构知识图中选取与当前话语信息对应的当前知识；根据当前话语信息以及当前知识，生成当前语句对应的回复语句，其中，异构知识图基于结构化知识和非结构化知识创建得到，能够生成内容丰富的回复语句，另外，图推理算法的采用，可以提高知识选取的准确度，使得知识选取过程具有很好的可解释性，泛化能力好，同时，降低整体方案对带标注语料的依赖。
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公开(公告)号：CN103970749A
公开(公告)日：2014-08-06
申请号：CN201310029651.9
申请日：2013-01-25
Applicant: 北京百度网讯科技有限公司
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30861 , G06F17/2785
Abstract: 本发明公开了一种网页中的块重要性计算方法，包括以下步骤：提供第一网页，第一网页包括多个区域块；对第一网页进行解析以得到具有不同重要性等级的多个特定区域；分别对多个特定区域和多个区域块进行语义分析；根据每个区域块和每个特定区域之间的语义相似度将多个区域块进行分类；根据每个特定区域的重要性等级得到与之对应的分类结果中多个区域块的重要性等级。根据本发明的实施例，具有块重要性等级计算精度高、准确的优点。本发明还提出了一种网页中块重要性计算系统。
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公开(公告)号：CN114550705B
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202210154576.8
申请日：2022-02-18
Applicant: 北京百度网讯科技有限公司
IPC: G10L15/06 , G10L15/22 , G10L15/16 , G10L15/18 , G06F16/36 , G06F16/35 , G06F16/332 , G06F40/30 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 本公开提供了一种对话推荐方法、对话推荐模型的训练方法、装置、电子设备、存储介质以及程序产品，涉及数据处理技术领域，尤其涉及语音交互、深度学习、人工智能等技术领域。具体实现方案为：获取历史对话信息；基于历史对话信息，从对话目标图谱中确定待生成的目标对话对象，对话目标图谱包括对象节点，对象节点用于表征对话对象，目标对话对象是基于对象节点确定的；以及基于目标对话对象，生成用于推荐的目标对话信息。
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公开(公告)号：CN113641806B
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202110857894.6
申请日：2021-07-28
Applicant: 北京百度网讯科技有限公司
IPC: G06F16/332 , G06F16/33 , G06F16/338
Abstract: 本公开提供了一种对话方法、系统、电子设备及存储介质，涉及深度学习与自然语言处理等人工智能技术领域。具体实现方案为：基于接收到的用户的对话信息，改写对应的对话状态；基于所述用户的对话信息和所述对话状态，决策需要采用的对话动作信息；基于所述用户的对话信息和所述对话动作信息，生成回复语句。本公开能够基于用户的对话信息和对应的对话状态，决策需要采用的对话动作信息；进而基于对话动作信息，生成回复语句，提供了一种高效的对话方案。
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公开(公告)号：CN115169549A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210728915.9
申请日：2022-06-24
Applicant: 北京百度网讯科技有限公司
IPC: G06N3/08 , G06N3/06 , G06F16/332
Abstract: 本公开提供了人工智能模型更新方法、装置、电子设备及存储介质，涉及深度学习以及自然语言处理等人工智能领域，其中的方法可包括：对话系统与用户进行自然交互，获取交互内容，所述交互内容包括：针对任一训练样本所进行的M轮对话内容，M为大于一的正整数；对话系统响应于确定与用户针对所述训练样本的对话结束，根据所述交互内容确定出待处理模型的更新规则，利用所述更新规则对待处理模型进行更新。应用本公开所述方案，可提升处理效率及提升模型性能等。
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