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1. 发明专利

JP2015225662A 人名ユニット辞書の拡張方法、人名言語の認識方法及び人名言語の認識装置审中-公开
标题翻译：个人名称单位扩展方法，个人名称语言识别方法和个人名称语言识别设备
公开(公告)号：JP2015225662A
公开(公告)日：2015-12-14
申请号：JP2015102946
申请日：2015-05-20
申请人：富士通株式会社
发明人：ヤン・ミン , ジャン・シュ , 孟遥 , 孫俊
IPC分类号： G06F17/27
摘要：【課題】人名ユニット辞書の拡張方法、人名言語の認識方法及び装置を提供する。【解決手段】拡張方法は、各単語の所定複数の言語の人名ユニット辞書における初期重みを計算し、人名を人名ユニットに分割し、人名ユニットと各辞書における単語とのマッチングを行い、一致人名ユニット及び不一致人名ユニットを決定し、一致人名ユニットの各辞書における重みに基づいて一致人名ユニットを含む人名の各人名ユニット辞書における重みを決定し、不一致人名ユニットを含む全ての人名の各人名ユニット辞書における重みに基づいて不一致人名ユニットの各辞書における重みを計算し、辞書に不一致人名ユニットを追加し、一致人名ユニットを含む全ての人名の各辞書における重みに基づいて一致人名ユニットの各辞書における重みを更新し、重み付けが行われた人名ユニット辞書を取得するよう所定条件を満たすまで上記処理を繰り返す。【選択図】図1
摘要翻译：要解决的问题：提供个人名称单元字典扩展方法，个人名称语言识别方法和个人名称语言识别装置。解决方案：扩展方法包括：计算每个个人名称单元字典中的初始权重每个单词的多个预定语言，将每个个人名称分成个人名字单元，执行个人姓名单元和每个词典中的单词之间的匹配; 确定匹配的个人名称单元和不匹配的个人名称单元，基于匹配的个人名称单元的每个字典中的权重，确定包括匹配的个人名称单元的个人名称的每个个人名称单元字典中的权重，计算每个基于每个个人名称单元字典中包含不匹配的个人名称单元的权重的无与伦比的个人名称单元的字典，将不匹配的个人名称单元添加到字典中，更新匹配个人的每个字典中的权重基于每个词典中包括匹配的个人名称单位的所有个人名称的权重的名称单位，并且重复该处理直到满足预定条件以获得加权的个人名称单位字典。

2. 发明专利

JP2021064365A 情報処理装置及び情報処理方法审中-公开
公开(公告)号：JP2021064365A
公开(公告)日：2021-04-22
申请号：JP2020166842
申请日：2020-10-01
申请人：富士通株式会社
发明人：夏迎炬 , マ・ジュヌ , ヤン・ミン , リィウ・ルゥジエ
IPC分类号： G06Q10/04 , G06N20/00
摘要：【課題】本発明は、情報処理装置及び情報処理方法を提供する。【解決手段】情報処理装置は、第一データ分割ユニットを用いて対象の履歴特性データシーケンスのうちから複数の変化点を検出する変化点検出部であって、複数の変化点のうちの第一変化点の特性の、第一データ分割ユニットにおけるデータの統計特性に対する第一の変化の度合いが、複数の変化点のうちの第二変化点の特性の、第一データ分割ユニットにおけるデータの統計特性に対する第二の変化の度合いよりも大きい変化点検出部;検出された第一変化点及び第二変化点に基づいて、履歴特性データシーケンスを複数のデータセグメントに分割する履歴特性データシーケンス分割部;及び、複数のデータセグメントに基づいて対象の予測器を訓練する訓練部であって、予測器が、対象が時間の経過とともに変化する特性データを予測するために用いられる訓練部を含む。【選択図】図1

3. 发明专利

JP2020144852A 混合メタ学習ネットワーク訓練装置及び方法审中-公开
公开(公告)号：JP2020144852A
公开(公告)日：2020-09-10
申请号：JP2020012636
申请日：2020-01-29
申请人：富士通株式会社
发明人：ヤン・ミン , シ・ズチアン , 孫俊
IPC分类号： G06N3/04 , G06N3/08
摘要：【課題】本発明は混合メタ学習ネットワーク訓練装置及び方法を提供する。【解決手段】装置は、推薦ニューラルネットワークの損失を得て汎化損失を計算し;汎化損失の、各推薦ニューラルネットワークの重みパラメータに対する勾配を計算し;勾配を第一メタ学習ネットワークに入力し、各推薦ニューラルネットワークの重みパラメータの更新値を取得し;更新値に基づいて推薦ニューラルネットワークの重みパラメータを更新し;推薦ニューラルネットワークの損失がより小さい方向に向けて第一メタ学習ネットワークを訓練し;過去推薦項集合における各推薦項と新出現推薦項集合における各推薦項との間の第一、第二類似度を計算し;類似度損失がより小さい方向に向けて嵌入層及び第二メタ学習ネットワークの重みパラメータを訓練し;及び、上述処理を、第一反復終了条件が満足されるまで反復して実行するユニットを含む。【選択図】図1

4. 发明专利

JP2020144849A メタ学習ネットワークを訓練する装置及び方法审中-公开
公开(公告)号：JP2020144849A
公开(公告)日：2020-09-10
申请号：JP2020011815
申请日：2020-01-28
申请人：富士通株式会社
发明人：ヤン・ミン , シ・ズチアン , 孫俊
IPC分类号： G06N3/04 , G06N3/08
摘要：【課題】本発明は、メタ学習ネットワーク訓練装置及び方法を提供する。【解決手段】かかる装置は、タスクニューラルネットワークの複数のタスクネットワーク実例を取得し;各タスクネットワーク実例の損失を取得し;損失に対してサンプリングを行い;総損失を反映する汎化損失を計算し;サンプリング後の複数の損失のうちの各損失に対応するタスクネットワーク実例の重みパラメータの勾配を計算し;勾配を1つのメタ学習ネットワークに入力し、重みパラメータの更新値を取得し;更新値に基づいて、タスクネットワーク実例の重みパラメータを更新し;及び、所定条件が満足されるときの汎化損失に基づいて、メタ学習ネットワークを訓練するユニットを含み、更新後のメタ学習ネットワークにより、上述のユニットの処理を、第一反復終了条件が満足されるまで反復して実行する。【選択図】図1

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