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客户特征提取方法、装置、电子设备及存储介质.pdf
2023-07-24
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本申请实施例公开一种客户特征提取方法、装置、电子设备及存储介质，其中，客户特征提取方法包括：通过训练完成的双向语言模型对所述目标服务记录文本进行语义识别，得到第一语义向量；通过所述双向语言模型对多个客户特征中每个客户特征分别对应的种子句子进行语义识别，得到与各个种子句子的第二语义向量；根据所述第一语义向量及所述各个种子句子的第二语义向量，确定所述目标服务记录文本与所述各个种子句子的相似度；根据所述目标服务记录文本与所述各个种子句子的相似度，从所述多个客户特征中确定出与所述目标服务记录文本对应的目标客户特征
2023-07-24
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本公开提供一种特征提取方法、装置、存储介质及电子设备；涉及人工智能技术领域。所述方法包括：根据待识别数据和所述待识别数据中的局部数据得到预设神经网络的输入数据；利用所述预设神经网络对所述输入数据进行融合特征提取，得到所述待识别数据的目标特征。本公开利用神经网络对全局数据和局部数据进行融合特征提取，可以提高神经网络识别的特征精度。
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本发明公开了特征提取方法、装置、电子设备和存储介质，属于自然语言处理技术领域，其中，特征提取方法包括：获取待预测数据，对待预测数据进行与待预测数据的数据类型匹配的预处理，得到待预测数据的表示；基于与待预测数据的数据类型匹配的注意力机制，对待预测数据的表示进行特征提取，得到待预测数据的特征向量。本发明可以实现对复杂结构的数据类型的知识进行表征，增强了数据推理的可解释性过程，从而增加人机互理解过程的可解释性，可有效地提升人机交互场景下意图互理解的准确性和效率。
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图像特征提取方法、装置、存储介质及电子设备.pdf
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本公开关于一种图像特征提取方法、装置、电子设备及存储介质，涉及图像处理技术领域。该方法包括将目标图像划分为多个第一图像块；第一图像块是多通道图像块；基于自注意力机制，分别对多个第一图像块进行特征提取，得到多个第一子特征图；第一子特征图与第一图像块之间一一对应；基于多个第一子特征图，得到多个第二图像块；第二图像块是单通道图像块；基于自注意力机制，对任意两个相同通道的第二图像块之间进行特征提取，得到多个第二子特征图；基于多个第二子特征图，得到目标特征图；目标特征图与目标图像中相对应区域所表征的对象相同。
2023-07-25
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