一种面向云计算的隐私保护外包计算方法

    公开(公告)号:CN117938345A

    公开(公告)日:2024-04-26

    申请号:CN202410068111.X

    申请日:2024-01-17

    Abstract: 本发明公开了一种面向云计算的隐私保护外包计算方法,将云服务器S0、S1作为数据存储和计算平台,数据拥有者DO可以在S0上发布具体的安全外包计算任务,由S0和S1利用强大算力来实现安全外包计算任务。DO首先使用具有快速加密和解密能力的Paillier部分同态加密算法变体以及减法秘密共享,对其要外包的数据进行隐私处理;DO根据其具体的计算需求,向S0和S1发布经过处理的数据和不同的外包计算任务,S0和S1通过调用不同的安全外包计算协议得到加密形式或者减法份额形式下的最终结果,并发送给DO,DO收到最终结果后可用其私钥解密。本发明解决了现有同态秘密共享方案中正确性无法满足、存储花销大、不支持负数运算、现有方案计算耗时大和现有方案不支持非线性计算等问题。

    一种提高语音识别准确率的方法、系统和介质

    公开(公告)号:CN117219058B

    公开(公告)日:2024-02-06

    申请号:CN202311487594.9

    申请日:2023-11-09

    Abstract: 本申请实施例提供了一种提高语音识别准确率的方法、系统和介质。该方法包括:根据用户语音片段特征数据处理获得语音情绪诱扰因指数,根据声场环境特征数据和环境声噪音扰特征数据处理获得环况净态系数和环状声扰补偿系数,再结合语音片段特征数据获得对应模型并识别处理获得多个语音关键表意数据和语音表述动作数据,并结合语音情绪诱扰因指数处理获得语义行为预判响应数据并修正获得语义行为识别响应修正数据,最后与语义行为识别响应阈值进行阈值对比判断语音行为识别的准确度;从而基于语音大数据对语音信息结合个性化信息和场景环境信息进行数据处理和评估,对语音识别结果进行准确度判断,提高对用户语音识别准确率的校准判断。

    一种基于人工智能来实现业务分析的方法

    公开(公告)号:CN109684479A

    公开(公告)日:2019-04-26

    申请号:CN201811605306.4

    申请日:2018-12-26

    Abstract: 本发明公开了一种基于人工智能来实现业务分析的方法,所述方法包括步骤:(1)对原始通话录音转写文本进行降噪处理;(2)将转写文本转成布尔向量,再通过杰卡德相似距离度量文本间的相似度,最后根据DBSCAN算法将紧密项相连的文本划为一类,从而得到了一个聚类的类别;(3)通过人工抽样方法,提取类别下的文本进行识别,对类别进行业务判定,从而完成训练语料的制作工序。该基于人工智能来实现业务分析的方法,能够将信息进行自动分析,并且处理,根据采取的算法能够较好的进行处理和分析,实现高效率、自动化,准确性高的目的,通过朴素贝叶斯文本分类器进行文本分类预测,最后得到概率最高的分类结果。

    基于语义关联的多模态数据检索方法、系统和介质

    公开(公告)号:CN118051653B

    公开(公告)日:2024-07-05

    申请号:CN202410451457.8

    申请日:2024-04-16

    Abstract: 本申请提供了基于语义关联的多模态数据检索方法、系统和介质。该方法包括:获取不同模态的待检索数据并进行语义识别,生成不同模态的语义特征数据,并进行分类生成不同类别的多模态语义特征数据簇,对用户检索数据进行语义识别,并处理获得扩展检索关键词数据,将扩展检索关键词数据与多模态语义特征数据簇进行匹配识别,获得检索结果数据,根据用户历史检索日志数据处理获得用户检索偏好模型,对检索结果数据进行跨模态语义融合,并根据所述用户检索偏好模型进行处理,获得优化语义融合结果数据并发送至用户;从而实现对多模态数据进行快速检索并精准适配用户检索需求的目的。

    一种提高语音识别准确率的方法、系统和介质

    公开(公告)号:CN117219058A

    公开(公告)日:2023-12-12

    申请号:CN202311487594.9

    申请日:2023-11-09

    Abstract: 本申请实施例提供了一种提高语音识别准确率的方法、系统和介质。该方法包括:根据用户语音片段特征数据处理获得语音情绪诱扰因指数,根据声场环境特征数据和环境声噪音扰特征数据处理获得环况净态系数和环状声扰补偿系数,再结合语音片段特征数据获得对应模型并识别处理获得多个语音关键表意数据和语音表述动作数据,并结合语音情绪诱扰因指数处理获得语义行为预判响应数据并修正获得语义行为识别响应修正数据,最后与语义行为识别响应阈值进行阈值对比判断语音行为识别的准确度;从而基于语音大数据对语音信息结合个性化信息和场景环境信息进行数据处理和评估,对语音识别结果进行准确度判断,提高对用户语音识别准确率的校准判断。

    基于语义关联的多模态数据检索方法、系统和介质

    公开(公告)号:CN118051653A

    公开(公告)日:2024-05-17

    申请号:CN202410451457.8

    申请日:2024-04-16

    Abstract: 本申请提供了基于语义关联的多模态数据检索方法、系统和介质。该方法包括:获取不同模态的待检索数据并进行语义识别,生成不同模态的语义特征数据,并进行分类生成不同类别的多模态语义特征数据簇,对用户检索数据进行语义识别,并处理获得扩展检索关键词数据,将扩展检索关键词数据与多模态语义特征数据簇进行匹配识别,获得检索结果数据,根据用户历史检索日志数据处理获得用户检索偏好模型,对检索结果数据进行跨模态语义融合,并根据所述用户检索偏好模型进行处理,获得优化语义融合结果数据并发送至用户;从而实现对多模态数据进行快速检索并精准适配用户检索需求的目的。

    客服问答模型训练方法、问答方法、系统、设备及介质

    公开(公告)号:CN117786070A

    公开(公告)日:2024-03-29

    申请号:CN202311740739.1

    申请日:2023-12-15

    Abstract: 本申请涉及一种客服问答模型训练方法、问答方法、系统、设备及介质。所述方法包括:获取思维链提示语句和思维链回复语句;以所述思维链提示语句作为模型的输入,以所述思维链回复语句作为模型的输出,对初始的客服问答模型进行有监督的第一训练,得到第一客服问答模型;基于强化学习算法对所述第一客服问答模型进行第二训练,得到收敛的第二客服问答模型;其中,所述思维链提示语句是基于初始数据集中的问题语句构建的用于引导回复所述问题语句的提示语句;所述思维链回复语句是基于所述思维链提示语句构建的用于回复所述问题语句的预期回复语句。通过本申请的模型输出的回复语句与人类偏好高度匹配,更准确、专业和可靠。

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