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基于关联词汇生成的英文单词背诵辅助方法与系统
本发明提供了基于关联词汇生成的英文单词背诵辅助方法与系统,其通过分析学生输入的英文单词后,生成与输入的英文单词在语义上相关联的若干关联英文单词,并且还剔除学生以往已完成背诵记忆的单词,以此避免学生重复背诵单词的情况发生;还分析学生根据英文单词背诵列表中的每个单词对应的标准读音音频后形成的实际语音,以确定学生记读英文单词的准确与否,并且及时向学生反馈相应的单词背诵正确与否的提醒消息,这样能够帮助学生在短时间内背诵记忆大量相近的英文单词,从而最大限度地提高学生背诵记忆英文单词的效率以及确保学生背诵记忆英文单词的持久性和准确性。
训练用户兴趣挖掘模型、用户兴趣挖掘的方法和装置
本说明书实施例提供一种训练用户兴趣挖掘模型、用户兴趣挖掘的方法和装置,方法包括:获取多个样本用户构成的关系网络图,关系网络图中具有社交关系的两个样本用户之间具有连接边;根据用户的行为日志特征,确定其初始用户表征向量;将多个样本用户分别对应的初始用户表征向量和关系网络图输入所述图神经网络,得到目标用户的融合用户表征向量;将多个样本用户分别对应的融合用户表征向量输入兴趣分布预测网络,得到各样本用户分别对应的兴趣分布参数;调整网络参数,使得兴趣分布参数所表征的预测兴趣分布与已知的用户兴趣先验分布之间的分布差异减小。对于不活跃的用户,也能有效挖掘用户兴趣。
模型训练方法、品牌词识别方法、装置及电子设备
本公开提供了一种模型训练方法、品牌词识别方法、装置及电子设备,涉及人工智能技术领域,尤其涉及自然语言处理技术领域。该方法包括:采用第一内容样本对第一知识增强语义表示模型进行训练得到第一品牌词识别模型;将第一品牌词识别模型作为知识蒸馏中的教师模型,将第二知识增强语义表示模型作为知识蒸馏中的学生模型,采用知识蒸馏的方法对第二知识增强语义表示模型进行训练,得到第二品牌词识别模型,第二品牌词识别模型的输出和第一品牌词识别模型的输出一致,第二知识增强语义表示模型的模型参数少于第一知识增强语义表示模型的模型参数。提高了品牌词识别的准确率。
语义工程平台的构建方法及语义工程平台
本发明提出了一种语义工程平台的构建方法及语义工程平台,所述语义工程平台的构建方法包括:从预设的数据集合中提取类人求解技术环节相关的语义工程问题,所述数据集合为自然语言初等数学应用题集合;对提取的语义工程问题进行语料和语义分析,得到语义表示实例数据,所述语义表示实例数据包括数据元变量的语料实例、变量之间的数值关系的语义实例、变量的逻辑关系的语义实例;根据得到的语义表示实例数据构建面向问题的语义工程平台。本发明能够针对数学应用题类人求解实际问题,实现具体专门的语义、语料积累,构建了面向问题的语义工程平台,为实现真正的类人思维的求解提供数据基础。
一种单词学习方法、装置、系统及计算设备
本发明实施例公开了一种单词学习方法,包括:获取单词集合中当前待学习的目标单词,目标单词基于用户对单词集合的学习进度以及单词集合中各单词的学习顺序确定;显示所获取的目标单词;以及显示目标单词对应的关联例句,关联例句至少包括目标单词和单词集合中的其他单词。本发明实施例还公开了相应的单词学习装置、系统及计算设备。
基于人工智能的大数据热点话题处理方法及话题服务器
本申请实施例公开了一种基于人工智能的大数据热点话题处理方法及话题服务器,该方法包括:基于所述在线模板话题处理设备以及所述在线目标话题处理设备,在不同的会话互动环境下分别对目标热点主题进行会话互动分析,以获得与所述目标热点主题对应的热点跟踪偏好话题;根据所述热点跟踪偏好话题确定方式优化条件,通过方式修改引导信息对热点主题追踪方式进行优化,由于在进行热点主题追踪方式优化时考虑了热点跟踪状态下会话偏好话题对应的最新会话偏好,因而能够确保热点主题追踪方式优化的效率和准确性,从而确保在通过热点主题追踪方式对待追踪热点主题进行不间断追踪之后能够匹配实际的热点话题跟踪定位场景下的会话偏好。
信息标题中概念的确定方法、装置和存储介质
本申请提供了一种信息标题中概念的确定方法、装置和存储介质,通过对信息标题进行依存句法分析,确定依存句法分析结果,依存句法分析结果包括至少两个元组,元组包括依存关系、核心词以及依存词;若预设关键词不为复合名词中的依存词,则根据预设关键词以及预设依存关系,确定信息标题的至少一个关键词;根据预设关键词和关键词,建立关键词列表;根据信息标题中的词顺序,将关键词列表中的词组合形成概念。本申请提供的技术方案对依存句法分析结果进行处理,能够将信息标题中的关键词形成概念,使得在根据信息的概念进行信息检索时,增加了信息被检索到的概率。
检测日志序列异常的方法、装置及计算机存储介质
本发明提供了一种检测日志序列异常的方法、装置及计算机存储介质,包括从数据源中收集原始的日志序列数据;根据所述日志序列数据中日志序列的层次结构依次提取每一层的语义信息,生成每一层固定维度的语义向量;根据所述日志序列的语义向量利用SoftMax函数计算所述日志序列的概率分布,选择最大条件概率对应的结果作为输出类别。本发明能够从单词、日志和日志序列中提取更加丰富的语义特征,从而使装置能够学习更加准确的层次语义表达,达到更佳的检测效果,进一步提高了检测三种日志序列异常的能力。
生成文本摘要的方法和装置
本发明公开了一种生成文本摘要的方法和装置,涉及计算机技术领域。该方法的一具体实施方式包括:对待生成摘要的文本数据进行编码以得到隐层序列;根据预设要素词典和基于要素的覆盖度机制对隐层序列进行解码以生成文本摘要。该实施方式避免了对同一要素施加重复的注意力,进而减少摘要中对同一个要素的重复描述,降低了生成的摘要的冗余度,使得生成的文本摘要更为精简,准确,可以涵盖更多的信息。
文本匹配方法、装置、设备及计算机可读存储介质
本申请提供了一种文本匹配方法、装置、设备及计算机可读存储介质,应用于人工智能技术领域;方法包括:接收每个客户端提交的搜索词;根据搜索词,使用文本匹配模型从预设文档资源库中匹配出至少一个匹配文档;文本匹配模型所使用的训练样本为历史搜索会话信息中历史搜索词与历史匹配文档组合得到的组合数据;训练样本的标注信息是通过图模型,计算出历史搜索词与历史匹配文档的向量表示,并基于向量表示对组合数据进行相关性的分类标注得到的;图模型由多个历史搜索会话信息构建得到;根据至少一个匹配文档生成搜索结果页面,将搜索结果页面对应推送到每个客户端进行显示。通过本申请能够提高生成训练样本的效率与文本匹配模型的准确性。

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