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公开(公告)号：CN115952270A
公开(公告)日：2023-04-11
申请号：CN202310193530.1
申请日：2023-03-03
申请人： 中国海洋大学 , 青岛海尔电冰箱有限公司
IPC分类号： G06F16/332 , G06F16/35 , G06F16/33 , G06F18/22
摘要： 本发明公开了一种冰箱的智能问答方法、装置和存储介质，属于智能问答领域，所述方法包括以下步骤：现有文档数据处理及文本向量化；数据存储；问题分类及召回；答案生成。本发明还提供了能够运行所述智能问答方法的装置和存储介质。本发明基于冰箱说明书及营养健康知识问答对，能够实现更快速、更精确的答案检索。
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公开(公告)号：CN116501859B
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310752492.9
申请日：2023-06-26
申请人： 中国海洋大学 , 青岛海尔电冰箱有限公司
IPC分类号： G06F16/335 , G06F40/194 , G06F18/214 , G06N3/092 , G06N3/096
摘要： 本发明涉及一种基于冰箱领域的段落检索方法、设备和介质，属于自然语言处理段落检索领域，所述方法包括针对对偶性任务将交叉训练方法用于迁移学习的模型训练中；在问题生成模型上引入流利性奖励机制和基于目标性能奖励的数据过滤方法，所述方法使用交叉联合训练问题生成和段落检索模型降低模型在源领域过拟合。本发明引入基于流利性奖励机制的问题生成，从实践角度真正提升生成问题的质量，同时引入基于目标性能奖励的数据过滤方法，进一步提升QG和IR模型在冰箱领域的适应能力。
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公开(公告)号：CN115129890A
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202210713627.6
申请日：2022-06-22
申请人： 青岛海尔电冰箱有限公司 , 中国海洋大学
IPC分类号： G06F16/36 , G06F16/35 , G06F16/33 , G06F40/211 , G06F40/289
摘要： 本发明揭示了一种回馈数据图谱生成方法、生成设备、问答设备及冰箱，其中，方法包括：遍历原始信息库中所有原始语料，生成基础目录数据；根据基础目录数据，抽取形成实体信息元素以及实体关系元素；根据基础目录数据和原始信息库，依次执行属性融合以及同属性句段聚合，生成对应于不同文本句段数据的多组句段属性元素；根据实体信息元素构建实体节点，根据实体关系元素建立实体间的关联关系，将句段属性元素按照句段与实体间的关联关系，对应存入所述实体节点中，生成回馈数据图谱。本发明提供的回馈数据图谱生成方法，生成效率高，生成的图谱上下文一致性更好，粒度级更细，支持精度更高和速度更快的检索需求。
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公开(公告)号：CN117739587A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311756276.8
申请日：2023-12-20
申请人： 中国海洋大学 , 青岛海尔电冰箱有限公司
IPC分类号： F25D11/02 , F25D17/06 , F25D29/00 , A23L3/36 , A23L2/42 , A23L2/02 , A23L33/00 , A23C9/12 , A23L33/135
摘要： 本发明涉及一种功能食品自动化制备冰箱及制备方法，属于智能冰箱领域，所述冰箱包括控制中心、冷藏室、功能食品制备室和冷冻室，所述功能食品制备室包括原料存储区、预处理区、制备区和成品存储区；原料存储区设置在冷藏室内；所述的预处理区能够根据控制中心的指令从原料存储区获取相应量的原料并进行预处理；制备区对预处理后的原料进行相应的加工制备；加工后的成品放入成品存储区进行储存。所述的控制中心能够与手机上的APP通过信号连接，接受指令并发出指令控制原料存储区、预处理区、制备区和成品存储区的运行。本发明冰箱内功能食品制备区可充分利用冰箱正常工作产生的热量，实现自动化的个性化功能食品制备，满足人们的健康养生需求。
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公开(公告)号：CN116501859A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310752492.9
申请日：2023-06-26
申请人： 中国海洋大学 , 青岛海尔电冰箱有限公司
IPC分类号： G06F16/335 , G06F40/194 , G06F18/214 , G06N3/092 , G06N3/096
摘要： 本发明涉及一种基于冰箱领域的段落检索方法、设备和介质，属于自然语言处理段落检索领域，所述方法包括针对对偶性任务将交叉训练方法用于迁移学习的模型训练中；在问题生成模型上引入流利性奖励机制和基于目标性能奖励的数据过滤方法，所述方法使用交叉联合训练问题生成和段落检索模型降低模型在源领域过拟合。本发明引入基于流利性奖励机制的问题生成，从实践角度真正提升生成问题的质量，同时引入基于目标性能奖励的数据过滤方法，进一步提升QG和IR模型在冰箱领域的适应能力。
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公开(公告)号：CN115982392A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202310272383.7
申请日：2023-03-21
申请人： 中国海洋大学 , 青岛海尔电冰箱有限公司
IPC分类号： G06F16/36 , G06F40/295 , G06N3/044 , G06N3/042 , G06N3/0464
摘要： 本发明涉及多重实体和关系抽取的关系图方法、装置、设备和介质，属于自然语言处理命名实体识别技术领域，首先应用双向RNN来提取序列特征，然后利用双向GCN进一步提取区域依赖特征，基于所提取的词特征，预测每个词对与词实体的关系；为每个关系r建立完整的关系加权图，其中(w1，w2)关系加权图中的边是Pr（w1，w2），在每个关系加权图上采用双向GCN，考虑不同关系的不同影响程度，聚合为综合的词特征；本发明考虑了实体与关系之间的交互作用，更好地预测实体与关系之间的相互作用，尤其是重叠实体，从而实现从非结构化文本中抽取更加全面，准确地三元组数据以完成知识图谱的构建。
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公开(公告)号：CN115146617A
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202210714966.6
申请日：2022-06-22
申请人： 青岛海尔电冰箱有限公司 , 中国海洋大学
IPC分类号： G06F40/211 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本发明揭示了一种回馈数据生成方法、问答系统、问答设备及冰箱，方法包括：接收问句数据，根据问句数据在回馈基础数据库中模糊检索并计算，得到标准问句序列和至少两组目标问句序列；分别对标准问句序列和目标问句序列，依次执行双向循环神经网络遍历预测和窗口滑动卷积，对应得到标准问句特征矩阵和目标问句特征矩阵；对标准问句特征矩阵和目标问句特征矩阵执行投影融合，并根据得到的问句判断矩阵为标准问句特征矩阵和目标问句特征矩阵分配注意力向量，对比计算得到问句相似度数据；按照问句相似度数据对目标问句序列排序，查找并输出对应最大问句相似度数据的目标问句序列的最终答案语料。本发明能够提升回馈的准确性、速度，并简化架构。
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公开(公告)号：CN118912793A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202310507136.0
申请日：2023-05-06
申请人： 青岛海尔电冰箱有限公司 , 青岛海尔智能技术研发有限公司 , 海尔智家股份有限公司
IPC分类号： F25D29/00 , G06Q10/20 , G06F40/295 , G06F16/36 , G06F16/953
摘要： 本发明揭示了一种反馈制冷设备异常运行的方法、制冷设备及存储介质，所述反馈制冷设备异常运行的方法包括，获取历史数据并抽取形成第一信息，所述历史数据包括异常运行日志和异常运行解决文档；存储第一信息于知识库中；获取实时数据并对比预设标准阈值，若所述实时数据大于标准阈值则配置异常数据转换文本并查询于知识库；输出所述知识库中对应的信息；本发明的传统异常运行日志和解决文档还用于用户端，并融合知识图谱存储异常运行的各种解决方案，再根据实时获取的数据对应查询解决方案并主动反馈给用户，大大提高了用户解决方案的速度和效率，避免了异常运行产生的危险和制冷设备异常运行对用户的影响。
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公开(公告)号：CN118551343B
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202411044765.5
申请日：2024-08-01
申请人： 青岛海尔电冰箱有限公司
IPC分类号： G06F18/25 , G06F18/10 , G06N3/0495 , G06N3/082 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06F18/24 , G06N3/045 , G06N3/088 , G06N3/0895 , G06N3/09
摘要： 本发明提供一种多模态大模型构建方法、系统、制冷设备、存储介质，在获取多模态数据后，对多模态数据进行高效的编码和压缩，特别是利用语义压缩技术减少文本数据的冗余，同时应用去噪技术提升语音和视频数据的质量。不仅优化了数据本身，也为模型训练减轻了负担。并进一步通过上下文修剪技术对模型的嵌入层和激活层进行精简，去除那些对最终模型性能贡献较小的神经元，减少了模型对计算资源的需求的同时保持了模型处理关键信息的能力。通过上述步骤显著提升了深度学习模型在处理多模态数据时的计算效率，还通过模型结构的优化降低了对资源的需求，使得模型能在更广泛的应用场景下被部署和使用。
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公开(公告)号：CN118798341A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202411096630.3
申请日：2024-08-09
申请人： 贵州海尔电器有限公司 , 青岛海尔电冰箱有限公司 , 海尔智家股份有限公司
摘要： 本发明提供一种基于大模型的专业知识互动方法、系统、制冷设备及存储介质，方法通过结合使用主题模型和关键词提取模型能有效从长度较短的用户互动文本中提取足够数量的关键词，并基于关键词生成相关的专业领域术语，从而通过专业领域术语准确理解和回答用户交互过程中所使用的各种口语化交互内容，根据专业领域术语生成对应具有高相关度的回复内容，为用户提供了一个高效、准确且用户友好的专业知识互动系统。
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