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公开(公告)号：CN115240103A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202210705813.5
申请日：2022-06-21
Applicant: 有米科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于视频和文本的模型训练方法及装置，该方法包括：确定用于训练模型的训练视频和对应的描述文本；对所述训练视频进行抽帧操作，得到所述训练视频对应的多个训练视频帧；将所述多个训练视频帧和所述描述文本输入基于Transformer网络结构的视频重建预测模型进行训练，在训练中计算所述视频重建预测模型输出的多个预测视频帧和输入的所述多个训练视频帧之间的损失函数值，根据所述损失函数值对所述视频重建预测模型的模型参数进行优化直至收敛，得到训练好的所述视频重建预测模型。可见，本发明能够利用了Transformer网络结构的算法优势，使得训练得到的模型能够实现根据文本重建视频的效果。
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公开(公告)号：CN115240100A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202210704031.X
申请日：2022-06-21
Applicant: 有米科技股份有限公司
IPC: G06V20/40 , G06N3/08 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种基于视频帧的模型训练方法及装置，该方法包括：确定用于训练模型的多个训练视频；根据所述训练视频的视频参数，确定所述训练视频对应的抽帧间隔；根据所述抽帧间隔对所述训练视频进行抽帧操作，得到所述训练视频对应的多个训练视频帧；根据所述多个训练视频帧对基于Transformer网络结构的视频重建预测模型进行训练，在训练中计算所述视频重建预测模型输出的多个预测视频帧和输入的所述多个训练视频帧之间的损失函数值，根据所述损失函数值对所述视频重建预测模型的模型参数进行优化直至收敛，得到训练好的所述视频重建预测模型。可见，本发明能够提高训练效率，且利用Transformer网络结构的算法优势使得预测效果更好。
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公开(公告)号：CN115238150A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202210741221.9
申请日：2022-06-28
Applicant: 有米科技股份有限公司
IPC: G06F16/906 , G06F16/954
Abstract: 本发明公开了一种基于层级分类模型的信息分类方法及装置，该方法包括：获取需要进行分类的待处理文本信息，将待处理文本信息输入至预先设定的层级分类模型，得到待处理文本信息的层级分类结果，层级分类结果包括层级集合中每个层级的分类结果，层级集合包括至少两个层级，不同层级对应不同的层级标识且不同层级对应不同的分类结果范围，根据层级分类结果确定待处理文本信息对应的层级类别标签。可见，实施本发明能够通过层级分类模型对信息进行层级分类，能够有利于提高信息层级分类的效率，以及能够有利于提高信息层级分类的准确性。
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公开(公告)号：CN115134676A
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202211060490.5
申请日：2022-09-01
Applicant: 有米科技股份有限公司
IPC: H04N21/81 , H04N21/44 , H04N21/845 , G06K9/62 , G06V20/40 , G06V10/62 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种音频辅助视频补全的视频重构方法及装置，该方法包括：对待处理视频执行视频预处理操作，得到音频及画面数据，并根据视频块嵌入层对画面数据执行特征转换操作，得到特征转换向量；根据特征融合层，对特征转换向量执行随机掩码操作，得到掩码数据；根据特征融合层，对掩码数据及音频数据执行特征融合操作，得到特征融合向量；根据视频重构层对特征融合向量执行视频重构操作，以训练视频重构模型；当判断出视频重构模型的模型收敛参数在收敛阈值内时，确定完成训练任务，训练完成的视频重构模型用于对确定出的待重构视频执行视频重构操作。可见，实施本发明能够通过重构模型实现视频重构，丰富视频内容及画面要素。
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公开(公告)号：CN115100581A
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202211019289.2
申请日：2022-08-24
Applicant: 有米科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于文本辅助的视频重构模型训练方法及装置，该方法包括：确定目标训练样本集合；根据所有目标训练样本，对待训练的初始视频模型执行模型训练操作，得到训练后视频模型，并判断训练后视频模型是否收敛，若是，则将训练后视频模型确定为视频重构模型；该视频重构模型用于对待生成视频的目标视频素材进行视频帧补充，以生成与目标视频素材相匹配的视频。可见，实施本发明能够通过视频重构模型直接生成与视频素材相匹配的视频，无需用户通过指定的视频模板对视频素材进行查找、合成以及剪辑等繁琐的相关处理操作，这样，不仅有利于缩短视频制作的周期，还有利于提高制作出的视频与用户之间的匹配度，从而满足用户的视频制作需求。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115081456A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202210645924.1
申请日：2022-06-09
Applicant: 有米科技股份有限公司
IPC: G06F40/30 , G06F40/216 , G06F16/35
Abstract: 本发明公开了一种文本情感分析方法及装置，包括：确定待分析文本对应的文本信息；将文本信息输入至文本情感分析模型，以触发文本情感分析模型对文本信息进行处理并输出多个情感分析结果和每个情感分析结果对应的概率信息；从所有情感分析结果中确定对应的概率信息满足预先设定筛选条件的目标情感分析结果，作为待分析文本对应的情感分析结果；其中，文本情感分析模型是基于每个子文本标识对应的文本向量以及每个子文本标识对应的位置向量确定出所有情感分析结果。可见，实施本发明能够利用文本情感分析模型根据待分析文本的文本向量以及位置向量确定待分析文本的情感分析结果，有利于准确分析文本整体语义，从而提高文本情感分析的准确性。
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公开(公告)号：CN114996447A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210545241.9
申请日：2022-05-19
Applicant: 有米科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于中心损失的文本层级分类方法及装置，该方法包括：确定欲分类的目标处理文本；将所述目标处理文本输入至训练好的层级分类神经网络模型，以输出得到所述目标处理文本对应的多个相互之间存在层级关系的类别；所述层级分类神经网络模型在训练中采用中心损失函数进行优化直至所述中心损失函数最小化；所述中心损失函数的值用于表征训练文本的文本向量与任一对应的训练输出类别的中心表征向量之间的训练向量距离。可见，本发明能够利用基于中心损失函数训练得到的层级分类算法模型对文本进行层级分类，以实现对文本的多层级分类，从而能够提高文本分类的精度和效率，有助于后续利用分类后的文本进行进一步的智能算法处理。
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公开(公告)号：CN114564577A
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202210084380.6
申请日：2022-01-25
Applicant: 有米科技股份有限公司
IPC: G06F16/35 , G06F40/169 , G06F40/205 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种文本特征信息识别方法及装置，该方法包括：获取文本信息；利用预设的文本向量模型对文本信息进行特征提取处理，得到文字特征向量信息；对文字特征向量信息进行聚合和提取处理，得到文本特征信息；文本特征信息包括行业类别信息，和/或，品牌品类信息。可见，本发明能够利用文本向量模型对文本信息进行特征提取处理、聚合和提取处理等综合处理，得到行业类别信息和品牌品类信息，有利于在提取品牌品类信息的同时判断文本的行业，并通过上下文的语义信息对未知的品牌品类进行有效提取，进而提高对文本特征信息的识别效率。
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公开(公告)号：CN113934867A
公开(公告)日：2022-01-14
申请号：CN202111086685.2
申请日：2021-09-16
Applicant: 有米科技股份有限公司
IPC: G06F16/383 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种标签识别模型的训练、文本标签识别的方法及装置，该方法通过特征提取模型提取的样本文本的文本特征对基础标签识别模型执行训练操作，能够训练出精准的标签识别模型，从而有利于使用该精准的标签识别模型识别文本的标签，提高文本的标签的识别准确性及效率；以及通过先基于轻量级特征提取模型(如ALBERT模型)提取样本文本的文本特征，弥补了单纯使用基础标签识别模型开始对样本文本处理时无法捕捉到样本文本的上下文语义信息的缺点及有利于训练到模型较小的标签识别模型，从而使标签识别模型更易应用到实际中去，提高了标签识别模型的适用性，如：适用于多字符(如词语)的长文本。
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公开(公告)号：CN109272360B
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN201811139588.3
申请日：2018-09-28
Applicant: 有米科技股份有限公司
IPC: G06Q30/02 , G06F16/9535
Abstract: 本发明实施例公开了一种广告推荐方法及系统，包括：接收用户的HTTP请求信息；按照预设规则对广告进行筛选，得到第一推荐集合；依据第一广告推荐集合中广告的投放效果对广告推荐集合中的广告进行筛选和排序，得到有序的第二广告推荐集合；将有序的第二广告推荐集合推送给用户。这样，在向用户推荐广告时，考虑了广告的投放效果，保证了效益的最大化。
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