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公开(公告)号：CN113591529B
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202110200497.1
申请日：2021-02-23
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司 , 中国人民大学
IPC: G06V20/40 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本申请涉及一种动作分割模型的处理方法、装置、计算机设备和存储介质，具体涉及人工智能的计算机视觉技术，包括：对样本视频的特征向量序列进行特征增强处理，得到增强特征序列；将增强特征序列中处于对数上下文内的增强特征向量，划分至多个对数上下文层级，根据划分至同一层级的增强特征向量获得样本视频对应的对数上下文特征序列，并根据对数上下文特征序列与增强特征序列之间的相似度，预测各视频帧对应的边界分类结果；根据增强特征序列，预测各视频帧对应的动作分类结果；基于各视频帧的动作类别标签、边界分类结果和动作分类结果更新模型参数后继续训练，直至获得训练好的动作分割模型。本申请实施例提供的方案能够提高对动作边界附近视频帧进行动作分类的准确度。
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公开(公告)号：CN119537531A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411541674.2
申请日：2024-10-31
Applicant: 中国人民大学 , 北京百川智能科技有限公司
IPC: G06F16/3329 , G06F18/22 , G06F16/31 , G06N5/04
Abstract: 本申请实施例提供的一种基于互联网搜索的大语言模型增强方法、装置及设备，响应于用户的搜索请求，获取检索结果数据；基于检索结果数据构建第一块树Block Tree，并基于嵌入式模型对第一块树进行第一剪枝操作，得到第一检索精炼数据；基于第一检索精炼数据构建第二块树，并基于路径生成模型对第二块树进行第二剪枝操作，得到第二检索精炼数据，第二检索精炼数据用于输入大语言模型生成与搜索请求相符合的回答。本申请实施例中，嵌入式模型精炼速度较快，路径生成模型精炼的粒度更细，通过结合嵌入式模型和路径生成模型对检索结果数据进行精炼，可得到质量较高的检索精炼数据，进而提高大语言模型的回答质量。
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公开(公告)号：CN112182162B
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202011060198.4
申请日：2020-09-30
Applicant: 中国人民大学
IPC: G06F16/33 , G06F16/332 , G06F18/214 , G06N3/049 , G06N3/044
Abstract: 本发明涉及一种基于记忆神经网络的个性化对话方法和系统，包括：S1通过Doc2Vec模型对每条用户历史句子和输入句子进行编码，获得历史句子向量和查询向量；S2根据历史句子向量和查询向量生成情景记忆向量，再将历史句子向量与当前情景记忆向量进行匹配，根据匹配结果更新情景记忆向量，最终利用最新的情景记忆向量生成个性化记忆向量；S3将个性化记忆向量与用户风格向量一同输入至解码器的循环神经网络中，再将解码器与编码器的循环神经网络的输出一同输入注意力机制，使用全连接网络输出最终的个性化回复。其提供了一种直接利用用户对话历史构建个性化对话系统，其对话数据集获取更加方便，更贴近现实中的应用场景。
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公开(公告)号：CN111241407B
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202010069230.9
申请日：2020-01-21
Applicant: 中国人民大学
IPC: G06F16/9535
Abstract: 本发明涉及一种基于强化学习的个性化搜索方法，其特征在于包括以下步骤：建立的基于强化学习的个性化搜索模型，基于所有用户的历史查询数据，采用强化学习中的策略梯度算法对个性化搜索模型进行训练，得到最优个性化搜索模型；采用最优个性化搜索模型对线上用户的查询过程进行动态跟踪，根据各用户新的查询日志对最优个性化搜索模型进行持续更新，使得更新后的最优个性化搜索模型能够生成符合相应用户兴趣的个性化搜索结果。本发明利用强化学习来解决个性化搜索的问题，通过跟踪用户查询的整个过程，更好地学习动态变化的用户兴趣并实时地更新排序模型以适应这种动态的用户兴趣。本发明可以广泛应用于个性化搜索领域。
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公开(公告)号：CN113343941B
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202110821209.4
申请日：2021-07-20
Applicant: 中国人民大学
IPC: G06V20/40 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及计算机视觉技术领域，为一种基于互信息相似度的零样本动作识别方法及系统，S1，在零样本的动作分类任务中使用视频特征提取模块进行骨架动作特征提取；S2，利用语义特征提取模块对动作标签的语义信息进行特征化处理；S3，构建出语义特征和视频特征之间的非线性映射，同时设计出随帧数递增而互信息递增的互信息判别网络，以增强互信息对两类特征的判别能力。通过最大化视觉特征和语义特征之间的互信息来捕捉两者分布之间的非线性统计相关性，进而提高对不可见类的泛化效果；保证了互信息在时序上的递增单调约束，从而使得时序信息融合进了互信息的判别网络之中，提升了网络的判别效果；具有更好的性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114861602A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210501123.8
申请日：2022-05-10
Applicant: 中国人民大学
IPC: G06F40/126 , G06N3/08 , G06Q30/06
Abstract: 本发明公开了一种推荐系统中的通用商品序列表征学习方法，包括如下步骤：S1：通过编码商品的文本从而学习可迁移的商品表征；首先使用预训练语言模型来学习初始文本表征，通过参数白化网络和混合专家增强的适配器网络将文本的语义转换至一个适用于推荐任务的统一的语义空间；S2：通过序列‑商品对比任务和序列‑序列对比任务来进一步增强不同领域之间的融合与适配；S3：根据目标领域的商品标号是否适合使用，而考虑两种微调设定，即归纳和转导。本发明提出的商品序列表征学习方法，可以在多个领域的序列数据上同时学习通用表征，并高效地迁移到新领域、新市场、新平台等新的推荐场景中，而无需共享的用户或商品。
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公开(公告)号：CN114742991A
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202210360219.7
申请日：2022-04-07
Applicant: 北京智源人工智能研究院 , 中国人民大学
IPC: G06V10/25 , G06V10/774 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06V30/40
Abstract: 本申请公开了一种海报背景图像选取、模型训练、海报生成方法及相关装置。通过应用本申请的技术方案，可以将多个弱相关图像文本对对预设的视觉文本模型进行训练，并通过该训练得到的视觉文本模型来自动选取与用户感兴趣的文字信息之间弱相关的海报背景图像。进而后续基于该自动选取的海报背景图像生成最终的海报图像。进而避免了相关技术中，仅依靠人工设计生成海报所面临的无法满足高质量海报的大量需求的问题。
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公开(公告)号：CN113761383A
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN202111191029.9
申请日：2021-10-13
Applicant: 中国人民大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/9538 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明通过人工智能处理领域的方法，实现了一种基于统一用户行为建模的搜索和推荐融合系统。通过四个组成模块构成的统一的搜索推荐模型，解决搜索和推荐两个独立的任务；所述四个组成模块包括：文本编码器，用于学习文档和查询的表示向量；会话编码器，用于建模当前会话中的用户行为序列来明确用户的信息需求；历史编码器，从长期历史中挖掘信息来增强用户意图的表示；统一任务框架，以统一的方式完成个性化搜索和推荐任务，最终得到对于候选文档的个性化得分。本发明同时关注了个性化搜索和推荐两个任务，合并了用户的搜索行为和推荐中的浏览行为，并设计了一个统一的搜索和推荐模型基于合并的数据来同时解决这两个问题，从而提升两个任务的效果。
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公开(公告)号：CN113343941A
公开(公告)日：2021-09-03
申请号：CN202110821209.4
申请日：2021-07-20
Applicant: 中国人民大学
Abstract: 本发明涉及计算机视觉技术领域，为一种基于互信息相似度的零样本动作识别方法及系统，S1，在零样本的动作分类任务中使用视频特征提取模块进行骨架动作特征提取；S2，利用语义特征提取模块对动作标签的语义信息进行特征化处理；S3，构建出语义特征和视频特征之间的非线性映射，同时设计出随帧数递增而互信息递增的互信息判别网络，以增强互信息对两类特征的判别能力。通过最大化视觉特征和语义特征之间的互信息来捕捉两者分布之间的非线性统计相关性，进而提高对不可见类的泛化效果；保证了互信息在时序上的递增单调约束，从而使得时序信息融合进了互信息的判别网络之中，提升了网络的判别效果；具有更好的性能。
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公开(公告)号：CN109918484B
公开(公告)日：2020-12-15
申请号：CN201811625078.7
申请日：2018-12-28
Applicant: 中国人民大学
IPC: G06F16/332 , G06F16/33 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种对话生成方法和装置，方法包括：对用户输入语句进行检索处理以获得检索结果集和评分集；其中，检索结果集包括第一检索结果，评分集包括第一评分，第一检索结果对应一个第一评分；根据第一检索结果和第一评分确定第一检索结果权重；根据第一检索结果和第一检索结果权重确定附加上下文向量；对附加上下文向量和第一上下文向量进行拼接处理，以得到第二上下文向量，其中，通过对用户输入语句进行编码后获得第一上下文向量；对第二上下文向量进行解码处理，以得到用户输入语句对应的回复语句。本发明中根据检索结果和用户输入语句获得回复语句，以使检索结果和用户输入语句同时影响回复语句生成，提高回复语句的精确度。
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