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公开(公告)号：CN109727041B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN201810722735.3
申请日：2018-07-03
Applicant: 平安科技(深圳)有限公司
IPC: G06Q30/01
Abstract: 本发明公开了一种智能客服多轮问答方法、设备、存储介质及装置，该方法包括：获取用户当前轮次的目标问题；从知识库中查找与目标问题匹配的标准意图，获取标准意图与目标问题之间的匹配程度；判断标准意图与目标问题之间的匹配程度是否超过预设匹配阈值；未超过，对目标问题进行命名实体识别，获得识别结果；检测是否存在当前轮次之前的至少一轮用户问题中继承的信号，获得检测结果；根据识别结果、检测结果、目标问题和标准意图确定目标应答。本发明中，通过对目标问题进行命名实体识别和检测从之前几轮用户问题中继承的信号，从而确定出所述目标问题的实质性内容，从而进行相应的应答，能够与用户之间进行智能问答，提升用户体验。
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公开(公告)号：CN108898429B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN201810630385.8
申请日：2018-06-19
Applicant: 平安科技(深圳)有限公司
IPC: G06Q30/0202 , G06Q30/0201
Abstract: 本发明公开一种电子装置、偏好倾向预测方法和计算机可读存储介质，该方法包括：接收目标用户的用户信息和目标产品的产品信息；根据用户信息爬取目标用户在最近预设时间范围内的微博发言数据，提取关键字进行向量化处理，形成第一用户画像；获取目标用户的个人属性数据，提取关键字进行向量化处理，形成第二用户画像；将第一用户画像与第二用户画像进行拼接得到第三用户画像；对目标产品的营销特点进行向量化处理，形成产品画像；将第三用户画像、产品画像和预设的各个渠道接触向量输入预先训练好的模型中预测，得出目标用户对目标产品的偏好倾向最高得分及对应的渠道接触向量组合。本发明技术方案提升了业务人员的营销成功率。
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公开(公告)号：CN108763277B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN201810315729.6
申请日：2018-04-10
Applicant: 平安科技(深圳)有限公司
IPC: G06F16/2458 , G06Q40/12
Abstract: 本发明属于计算机技术领域，尤其涉及一种数据分析方法、计算机可读存储介质及终端设备。所述方法首先通过搜索引擎爬取待分析企业的财务数据，从所述财务数据中抽取指定的财务指标，并组成第一指标向量，然后将所述第一指标向量输入到预设的第一神经网络模型中进行处理，得到第一输出向量，将从预设的模板数据库中选取的第二指标向量输入到预设的第二神经网络模型中进行处理，得到第二输出向量，并计算两者之间的相似度，最后将与数值最大的相似度对应的模板指标向量所表征的财务模式确定为所述待分析企业的财务模式。通过本发明实施例，使用神经网络模型的智能分析取代了传统的人工分析，分析成本大大降低。
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公开(公告)号：CN108710664B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN201810456973.4
申请日：2018-05-14
Applicant: 平安科技(深圳)有限公司
IPC: G06F16/9535 , G06F16/951 , G06F16/335 , G06F40/289 , G06F40/216
Abstract: 本发明属于计算机技术领域，尤其涉及一种热词分析方法、计算机可读存储介质及终端设备。所述方法通过搜索引擎爬取当前统计周期内在目标网站上发布的网页；对所述网页中的文本信息进行切词处理，得到构成所述文本信息的各个分词；统计各个分词在所述文本信息中的曝光频次；将在所述文本信息中的曝光频次大于预设的第一曝光阈值的分词确定为热词；统计各个企业名称在优选文本信息中的曝光频次；根据各个企业名称在所述优选文本信息中的曝光频次计算各个企业名称与所述热词之间的关联度。本发明为热词的确定提供了一套客观的评估标准，而且在得到热词之后，综合考虑了企业与热词之间的关系，分析结果对于企业具有更强的指导意义。
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公开(公告)号：CN109460929B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN201811358664.X
申请日：2018-11-15
Applicant: 平安科技(深圳)有限公司
IPC: G06Q10/0631 , G06F16/9537
Abstract: 本发明实施例适用于运维领域中的运营过程优化，公开了基于地理位置作业的众包任务的推送方法及相关设备，所述方法包括：获取目标众包任务对应的任务分配区域；确定分配给各个任务分配区域的区域任务数量；确定目标众包任务的数据转移量折扣；根据数据转移量折扣确定各个目标众包任务的折后数据转移量；将携带折后数据转移量的目标众包任务推送给对应任务分配区域中的区域用户；根据针对目标众包任务的总预设数据量减去目标众包任务的折后数据转移量的总和产生的差值，确定总数据结余量；从完成目标众包任务的区域用户中确定至少一个激励用户；分别向至少一个激励用户的账户转移激励数据。采用本发明的方案可以提高众包任务的交付效率和质量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109276255B
公开(公告)日：2023-02-28
申请号：CN201811422696.1
申请日：2018-11-27
Applicant: 平安科技(深圳)有限公司
IPC: A61B5/11 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/084
Abstract: 本发明实施例提供了一种肢体震颤检测方法及装置，本发明涉及人工智能技术领域，方法包括：构建并训练识别模型，识别模型用于识别肢体信号是否具有震颤特征；获取移动终端内的传感器采集的第一用户的待识别肢体信号；向训练好的识别模型中输入所述待识别肢体信号；获取识别模型根据训练好的网络参数识别待识别肢体信号并输出识别结果，并发送识别结果至移动终端。本发明实施例提供的技术方案能够解决现有技术中肢体震颤检测准确度低的问题。
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公开(公告)号：CN109858010B
公开(公告)日：2023-01-24
申请号：CN201811416747.X
申请日：2018-11-26
Applicant: 平安科技(深圳)有限公司
IPC: G06F40/247 , G06F40/289 , G06N3/04
Abstract: 本申请涉及大数据领域，提供了一种领域新词识别方法、装置、计算机设备和存储介质。方法包括：将获取的目标语句以组成字为单位进行拆分，获取目标语句各组成字的字向量，将字向量输入预设的领域专有词序列标注模型，获得目标语句各组成字的序列标识，筛选目标语句中携带领域专有词标识的目标词汇，当获取的目标词汇的自由度和凝固度均满足预设阈值范围时，确定目标词汇为领域新词。通过预设的领域专有词序列标注模型对目标语句进行序列标识标注，得到携带领域专有词标识的目标词汇，过滤了其他领域的专有词，确保获得的目标词汇的适用的专业领域，并通过获取目标词汇的自由度和凝固度，确定目标词汇可以成词，从而实现专业领域新词的准确识别。
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公开(公告)号：CN115546495A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202210879083.0
申请日：2022-07-25
Applicant: 清华大学 , 平安科技(深圳)有限公司
IPC: G06V10/40 , G06V10/20 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了感知驱动多对象检测方法、系统与装置，该方法包括：提取物体图像的第一特征图和对应的点云图；对第一特征图上生成的各锚框内的第二特征图进行分类并对锚框进行回归，得到锚框分类和回归结果；根据锚框分类和回归结果和回归后锚框内点云图计算回归后锚框内第三特征图的物体可视部分的感知大小，根据感知大小和第三特征图生成第四特征图；对第四特征图进行物体分类和边界框回归，并根据第三特征图对应的点云图确定边界框内物体的距离。本发明可以基于物体的感知大小排除物体图像特征相似但物体感知大小不同的不同类别物体的相互干扰，实现物体的准确检测。
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公开(公告)号：CN109147826B
公开(公告)日：2022-12-27
申请号：CN201810963057.X
申请日：2018-08-22
Applicant: 平安科技(深圳)有限公司
Abstract: 本申请公开了一种音乐情感识别方法、装置、计算机设备及计算机存储介质，涉及人工智能技术领域，可以提高音乐情感识别精度。所述方法包括：从音频样本数据中提取音频特征数据；将所述音频特征数据输入至卷积神经网络进行训练，得到情感分类模型；通过所述情感分类模型将音频特征数据分类为各个情感维度的局部平移不变特征；将所述不同情感维度的局部平移不变特征输入至递归神经网络中进行训练，得到音乐情感识别模型，所述音乐情感识别模型中记录有局部平移不变特征在各个情感维度上的音乐情感识别结果；通过所述音乐情感识别模型对待识别音频数据进行音乐情感识别，得到各个情感维度上的音乐情感识别结果。
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公开(公告)号：CN115239958A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202210900034.0
申请日：2022-07-28
Applicant: 平安科技(深圳)有限公司
IPC: G06V10/26 , G06V10/28 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06T7/11 , G06T7/187 , G06T7/62 , G06T7/70 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本申请提出一种基于人工智能的轮毂损伤检测方法、装置、电子设备及存储介质，基于人工智能的轮毂损伤检测方法包括：依据历史车辆图像训练车辆部件分割模型；将待检测车辆图像输入所述车辆部件分割模型获得待检测轮毂图像；计算所述待检测轮毂图像中轮毂区域的断裂损伤度；计算所述待检测轮毂图像中轮毂区域的变形损伤度；依据所述断裂损伤度和所述变形损伤度计算所述待检测轮毂图像的损伤检测结果。该方法可以实现端到端的轮毂损伤检测，并能够利用量化指标表征轮毂损伤程度，从而能够提升轮毂损伤检测的准确度。
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