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公开(公告)号：CN119939318A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510100213.X
申请日：2025-01-22
Applicant: 重庆长安科技有限责任公司
IPC: G06F18/24 , G06V10/764 , G06V10/40 , G06F18/213 , G06F18/22
Abstract: 本申请提供一种图像分类方法、装置、设备及可读存储介质，该方法包括：获取待分类图像对应的文本描述数据；将文本描述信息对应的词向量和图像分类提示词向量进行拼接处理，得到第一词向量；基于第一词向量对应的第一文本特征向量，确定待分类图像的风险类别。如此，通过对图像分类提示词向量调整可以提升文本特征模块的文本特征提取能力；将待分类图像的文本描述信息对应的词向量和图像分类提示词向量进行拼接处理，可以获得针对待分类图像的风险信息的更多描述内容，文本特征提取模块基于拼接处理后得到的第一词向量可以获得包含丰富文本特征表示的第一文本特征向量，使得基于第一文本特征向量可以更加准确地对待分类图像的风险类别进行分类。
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公开(公告)号：CN118657204A
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202410747606.5
申请日：2024-06-11
Applicant: 重庆长安科技有限责任公司
Abstract: 本申请实施例公开了一种汽车服务推荐方法、装置、设备和产品，涉及车辆技术领域，可以改善用户体验并提升汽车的智能化程度。该方法包括：获取历史时间段内不同汽车服务的目标特征，目标特征至少包括汽车服务自身的状态特征；在历史时间段中，对同一时刻下不同汽车服务的目标特征进行特征交叉，得到历史时间段内不同时刻对应的交叉特征，交叉特征用于表征同一时刻下不同汽车服务的目标特征之间的关联关系；根据历史时间段内不同汽车服务的目标特征、以及历史时间段内不同时刻各自对应的交叉特征，预测未来时间段内不同汽车服务自身的状态特征；根据预测出的状态特征，确定所需推荐的设置操作，设置操作用于对不同汽车服务的状态进行调整。
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公开(公告)号：CN118114760A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410294196.3
申请日：2024-03-14
Applicant: 重庆长安科技有限责任公司
Abstract: 本申请涉及一种问答方法、装置、电子设备及存储介质，涉及人工智能技术领域。该方法包括获取用户输入的问题；从至少一个知识图谱中确定目标内容，其中，一个知识图谱中包括用于指示用户在该知识图谱对应的场景下进行操作的内容，该目标内容与该问题之间的相关度满足预设条件；将该目标内容输入大语言模型，得到该问题的回答。由此，可以提高大语言模型回答的准确性，避免大语言模型输出不完整或者模糊不清的回答。
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公开(公告)号：CN118673214A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410810099.5
申请日：2024-06-21
Applicant: 重庆长安科技有限责任公司
IPC: G06F16/9535 , G06F18/25 , G06F18/2431 , G06N3/0499 , G06N3/084
Abstract: 本申请实施例涉及一种基于多模态特征的服务推荐方法、服务预测模型训练方法，上述方法包括：获取针对目标车辆采集的用户语音文本、至少一个图像和当前车辆状态数据；对用户语音文本、至少一个图像和当前车辆状态数据分别进行特征转换，得到语音特征数据、图像特征数据和车辆状态特征数据；将语音特征数据、图像特征数据和车辆状态特征数据合并，得到多模态联合特征数据；利用服务预测模型，对多模态联合特征数据进行车辆状态预测和服务类型预测，得到预测车辆状态数据和待推荐服务类型；基于预测车辆状态数据和待推荐服务类型，生成推荐服务信息。本申请实施例可以由模型学习不同模态之间的关联关系，进而精准地向用户推荐服务。
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公开(公告)号：CN118656464A
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202410811826.X
申请日：2024-06-21
Applicant: 重庆长安科技有限责任公司
IPC: G06F16/332 , G06F16/33 , G06F16/338 , G06F16/34
Abstract: 本申请涉及一种对话处理方法及装置、电子设备、存储介质和程序产品，该方法包括：获取第一对象提出的目标问题和包含第一对象的第一图像；基于目标问题和第一对象的第一历史对话信息，生成目标问题对应的第一提示信息；基于第一对象的第二历史对话信息，确定第一事件信息集和第一对象的关联信息；利用已训练的对话模型，基于目标问题对应的第一提示信息、第一事件信息集第一对象的关联信息和第一图像，确定目标问题对应的目标答案。本申请根据第一提示信息、第一事件信息集、第一对象的关联信息和第一图像来确定目标答案，不仅提高了对话处理方法的针对性，达到了为第一对象提供个性化的服务的目的，而且也能够更加准确以及连贯的回答目标问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118013007A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410150878.7
申请日：2024-02-01
Applicant: 重庆长安科技有限责任公司
IPC: G06F16/332 , G10L15/22 , G06N5/04
Abstract: 本发明实施例提供一种对话的方法、系统、设备及介质，方法包括：确定当前车辆场景信息和用户的人格特质；根据所述当前车辆场景信息和所述人格特质，确定对应的模型输入文本；将所述模型输入文本输入预设语言模型进行处理，获得对话文本；将所述对话文本进行输出，以与用户进行对话。旨在实现车机主动发起与车辆上用户之间的对话，提升用户与车机之间的交互体验。
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公开(公告)号：CN118568259A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410682586.8
申请日：2024-05-29
Applicant: 重庆长安科技有限责任公司
IPC: G06F16/35 , G06F16/33 , G06F40/284 , G06F40/216 , G06F40/30 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06N3/08
Abstract: 本申请涉及数据分类技术领域，具体是涉及一种文本分类模型训练方法、文本分类方法及相关设备。本申请实施例先获取不同类别所对应的文本分类样本集，然后获取用于限定各文本分类样本集下训练样本数量比例的样本比例限制范围，进而基于样本比例限制范围和文本分类样本集中训练样本的实际数量，对各文本分类样本集进行降采样处理，获得满足样本比例限制范围限定的目标文本样本集以进行模型训练。如此，针对初始采集的文本分类样本集进行降采样，能够达到样本均衡的效果，有利于提高模型的训练效果，能够均衡模型识别各种分类的文本的能力，提高后续使用模型进行文本分类时的分类准确性。
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公开(公告)号：CN119892913A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510099196.2
申请日：2025-01-22
Applicant: 重庆长安科技有限责任公司
Abstract: 本申请涉及一种车辆场景服务编排方法、装置、设备、介质、及程序产品，所述车辆场景服务编排方法包括：确定用户输入的语音信息所具有的意图的明确性；基于所述意图的明确性，确定与所述语音信息匹配的车辆原子化服务；基于所述用户的行为习惯对所述车辆原子化服务进行配置，得到当前所需的车辆场景服务。如此，不仅支持用语音制定车辆场景服务，还能够实现车辆场景服务的个性化定制，打造实用、舒适的车辆场景服务。
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公开(公告)号：CN118782033A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410858659.4
申请日：2024-06-28
Applicant: 重庆长安科技有限责任公司
Abstract: 本发明提供了一种车载语音的控制方法及装置、存储介质、电子装置，其中，该方法包括：采集目标用户的车载语音指令；调用与所述目标用户匹配的专用Lora模型，其中，所述专用Lora模型是对应所述目标用户的个性化模型；将所述车载语音指令输入车载语言模型和所述专用Lora模型，输出目标回复文本和目标控制指令，其中，所述车载语言模型是对应多个用户的通用模型；在车辆上语音播放所述目标回复文本，并对所述车辆执行所述目标控制指令。通过本发明实施例，在语义理解和回复生成过程中，结合用户专用Lora模型的车载场景优化模型，既保证了车载领域知识的专业性，又兼顾了用户个性化需求的满足，大大提升了人机交互的自然性和流畅性。
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公开(公告)号：CN118643900A
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202410779581.7
申请日：2024-06-17
Applicant: 重庆长安科技有限责任公司
IPC: G06N5/04 , G06F40/284 , G06F18/22 , G06N20/00 , G06F40/237
Abstract: 本发明提供了一种基于模型的预测方法及装置、存储介质、电子装置，其中，该方法包括：确定待推理的预测数据，解析所述预测数据的源数据类型；根据所述源数据类型和预训练的网络模型输出推理结果，其中，所述网络模型采用训练语料数据和实体相似词映射表训练得到，所述实体相似词映射表用于将所述训练语料数据中的实体词替换为相似映射词，所述实体词的token数量大于对应相似映射词的token数量；解析所述推理结果的目标数据类型；根据所述目标数据类型生成所述预测数据的结果数据。通过本发明实施例，通过实体相似词映射表的相似词映射，以减少训练语料数据输入输出的token数量，达到推理速度降低的效果,大大减少了数据的运算量，提高了效率。
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