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公开(公告)号：CN113590948B
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202110855790.1
申请日：2021-07-28
申请人： 咪咕数字传媒有限公司 , 咪咕文化科技有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC分类号： G06F16/9535 , G06N3/08
摘要： 本发明实施例涉及计算机处理技术领域，公开了一种信息推荐方法、装置、设备以及计算机存储介质，该方法包括：获取目标用户对应的用户属性数据、历史用户行为序列数据以及待推荐内容数据；根据所述待推荐内容数据和所述用户属性数据确定初始聚合特征向量；根据所述用户属性数据、历史用户行为序列数据以及所述待推荐内容数据确定兴趣隐特征向量；根据所述兴趣隐特征向量、所述初始聚合特征向量确定所述目标用户对应的目标推荐内容。通过上述方式，本发明实施例提高了信息推荐的准确度。
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公开(公告)号：CN116842262A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310833873.X
申请日：2023-07-07
申请人： 咪咕数字传媒有限公司 , 咪咕文化科技有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC分类号： G06F16/9535 , G06F18/213 , G06F18/22 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N5/01 , G06N20/20
摘要： 本公开提供一种图书推荐信息的生成方法、装置及相关设备，涉及信息处理技术领域，所述方法包括：获取目标用户的第一图书信息，其中，所述第一图书信息包括图书的文本描述数据和图像数据；根据所述第一图书信息在预设的图书信息库中确定多个第二图书信息，其中，所述第一图书信息的目标特征与所述第二图书信息的所述目标特征之间的相似度大于预设阈值，所述目标特征包括以下至少一项：文本描述数据的文本特征和图像数据的图像特征；根据所述多个第二图书信息生成图书推荐信息。本公开能提升图书推荐效果。
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公开(公告)号：CN113792183A
公开(公告)日：2021-12-14
申请号：CN202111091840.X
申请日：2021-09-17
申请人： 咪咕数字传媒有限公司 , 咪咕文化科技有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC分类号： G06F16/783 , G06F40/30 , G06K9/00 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种文本生成方法、装置及计算设备。方法包括：对待处理视频的各视频帧图像进行特征处理，得到视频特征向量；基于视频特征向量，获取任一视频帧图像与待处理视频中的其他视频帧图像的关联关系，根据关联关系提取待处理视频对应的视频核心内容特征向量；获取与待处理视频关联的衍生数据、比赛统计数据，对衍生数据、比赛统计数据进行向量化处理，得到衍生数据特征向量、比赛统计数据特征向量；对视频核心内容特征向量、衍生数据特征向量、比赛统计数据特征向量进行解码处理，得到待处理视频对应的文本内容，提升了文本内容生成的准确性和可靠性，解决了生成成本高的问题。
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公开(公告)号：CN113792183B
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202111091840.X
申请日：2021-09-17
申请人： 咪咕数字传媒有限公司 , 咪咕文化科技有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC分类号： G06N3/0475 , G06F40/30 , G06F16/783 , G06V20/40 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种文本生成方法、装置及计算设备。方法包括：对待处理视频的各视频帧图像进行特征处理，得到视频特征向量；基于视频特征向量，获取任一视频帧图像与待处理视频中的其他视频帧图像的关联关系，根据关联关系提取待处理视频对应的视频核心内容特征向量；获取与待处理视频关联的衍生数据、比赛统计数据，对衍生数据、比赛统计数据进行向量化处理，得到衍生数据特征向量、比赛统计数据特征向量；对视频核心内容特征向量、衍生数据特征向量、比赛统计数据特征向量进行解码处理，得到待处理视频对应的文本内容，提升了文本内容生成的准确性和可靠性，解决了生成成本高的问题。
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公开(公告)号：CN114398854A
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN202111405571.X
申请日：2021-11-24
申请人： 咪咕数字传媒有限公司 , 咪咕文化科技有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC分类号： G06F40/117 , G06F40/30 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本发明实施例涉及自然语言处理技术领域，公开了一种电子书的标签生成方法、装置及电子设备。该方法包括：获取目标电子书的当前更新内容，根据所述当前更新内容以及所述目标电子书的关联信息确定所述目标电子书的粗粒度信息特征；根据所述目标电子书的历史标签信息确定所述目标电子书的标签修正语义特征；根据完本状态的相似电子书的标签信息确定所述目标电子书的标签监督语义特征，其中，所述相似电子书为与所述目标电子书属于相同图书分类的电子书；将所述粗粒度信息特征、所述标签修正语义特征以及所述标签监督语义特征输入预训练的变分自编码器模型，以生成所述目标电子书的标签。通过上述方式，本发明实施例提高了电子书标签生成的准确性。
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公开(公告)号：CN114398854B
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202111405571.X
申请日：2021-11-24
申请人： 咪咕数字传媒有限公司 , 咪咕文化科技有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC分类号： G06F40/117 , G06F40/30 , G06N3/0455 , G06N3/08
摘要： 本发明实施例涉及自然语言处理技术领域，公开了一种电子书的标签生成方法、装置及电子设备。该方法包括：获取目标电子书的当前更新内容，根据所述当前更新内容以及所述目标电子书的关联信息确定所述目标电子书的粗粒度信息特征；根据所述目标电子书的历史标签信息确定所述目标电子书的标签修正语义特征；根据完本状态的相似电子书的标签信息确定所述目标电子书的标签监督语义特征，其中，所述相似电子书为与所述目标电子书属于相同图书分类的电子书；将所述粗粒度信息特征、所述标签修正语义特征以及所述标签监督语义特征输入预训练的变分自编码器模型，以生成所述目标电子书的标签。通过上述方式，本发明实施例提高了电子书标签生成的准确性。
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公开(公告)号：CN116188813A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202211094153.8
申请日：2022-09-08
申请人： 咪咕数字传媒有限公司 , 咪咕文化科技有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC分类号： G06V10/74 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/096
摘要： 本发明公开了一种图书分类方法、装置、设备和存储介质，所述方法包括：根据待筛选图书的图片特征和参考图书的图片特征，确定所述待筛选图书和所述参考图书的第一相似度；根据所述第一相似度，在所述待筛选图书中确定所述参考图书的相似目标图书；根据所述参考图书的分类类别，更新所述相似目标图书的分类类别。本发明提高了图书分类的准确性。
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公开(公告)号：CN113590948A
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202110855790.1
申请日：2021-07-28
申请人： 咪咕数字传媒有限公司 , 咪咕文化科技有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC分类号： G06F16/9535 , G06N3/08
摘要： 本发明实施例涉及计算机处理技术领域，公开了一种信息推荐方法、装置、设备以及计算机存储介质，该方法包括：获取目标用户对应的用户属性数据、历史用户行为序列数据以及待推荐内容数据；根据所述待推荐内容数据和所述用户属性数据确定初始聚合特征向量；根据所述用户属性数据、历史用户行为序列数据以及所述待推荐内容数据确定兴趣隐特征向量；根据所述兴趣隐特征向量、所述初始聚合特征向量确定所述目标用户对应的目标推荐内容。通过上述方式，本发明实施例提高了信息推荐的准确度。
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公开(公告)号：CN109165380A
公开(公告)日：2019-01-08
申请号：CN201810837902.9
申请日：2018-07-26
申请人： 咪咕数字传媒有限公司
摘要： 本发明公开了一种神经网络模型训练方法，包括：获取由若干文本的语义主题特征向量构成的样本特征集，以及可作为文本标签的若干标签构成的标签集；基于所述样本特征集和所述标签集，按照下述方式训练神经网络模型：以所述样本特征集为第1层神经网络模型的输入，以所述标签集中第1个标签为第1层神经网络模型的输出，训练第1级神经网络模型；以第m-1层的训练结果以及所述样本特征集为第m层神经网络模型的输入，以所述标签集中第m个标签为第m层神经网络模型的输出，训练第m级神经网络模型；其中，2≤m≤M，M为所述标签集包括的标签总数量。本发明还公开了一种神经网络模型训练装置、文本标签确定方法及装置。
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公开(公告)号：CN107229610A
公开(公告)日：2017-10-03
申请号：CN201710162111.6
申请日：2017-03-17
申请人： 咪咕数字传媒有限公司
CPC分类号： G06F17/2785 , G06F17/2775 , G06K9/6268
摘要： 本发明公开了一种情感数据的分析方法，所述方法包括：获取待分析数据；对所述待分析数据进行分词处理，得到分词特征数据；将所述分词特征数据生成用于确定所述分词特征数据中各词之间语义关系的分布式词向量；根据所述分布式词向量中各词的特征数据，得到所述待分析数据的完整数据向量；根据学习模型对所述完整数据向量进行分类计算，得到用于确定所述待分析数据的情感属性。本发明还同时公开了一种情感数据的分析装置。
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