[發明專利]信息處理方法、裝置、設備以及存儲介質在審
| 申請號: | 202010697806.6 | 申請日: | 2020-07-20 |
| 公開(公告)號: | CN111881348A | 公開(公告)日: | 2020-11-03 |
| 發明(設計)人: | 陸永帥 | 申請(專利權)人: | 百度在線網絡技術(北京)有限公司 |
| 主分類號: | G06F16/9535 | 分類號: | G06F16/9535;G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司: | 北京品源專利代理有限公司 11332 | 代理人: | 孟金喆 |
| 地址: | 100085 北京市*** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 信息處理 方法 裝置 設備 以及 存儲 介質 | ||
1.一種信息處理方法,包括:
響應與用戶的交互請求,獲取用戶圖像;
根據獲取的用戶圖像,確定用戶信息,其中所述用戶信息包括所述用戶的情緒信息和/或所述用戶所處的環境信息;
根據所述用戶的情緒信息和/或所述用戶所處的環境信息,確定與所述用戶的交互內容。
2.根據權利要求1所述的方法,所述根據獲取的用戶圖像,確定用戶信息,其中所述用戶信息包括所述用戶的情緒信息和/或所述用戶所處的環境信息,包括:
將獲取的用戶圖像輸入預先訓練的模型,輸出所述用戶的情緒信息和/或所述用戶所處的環境信息。
3.根據權利要求2所述的方法,若所述用戶圖像的質量小于設定質量閾值,和/或,所述用戶信息所屬類別的覆蓋范圍小于設定范圍閾值,則所述模型包括至少兩個殘差塊,且該模型中設置有跨越至少一個殘差塊的捷徑連接,該捷徑連接用于融合所述用戶圖像的高維特征和低維特征。
4.根據權利要求2所述的方法,若所述用戶圖像的質量小于設定質量閾值,和/或,所述用戶信息所屬類別的覆蓋范圍小于設定范圍閾值,則所述模型為神經網絡模型,所述模型的激活邏輯為:
若待激活變量的數值小于0,則激活結果等于第一數值;
其中所述第一數值小于0,且所述第一數值與所述待激活變量正相關。
5.根據權利要求1所述的方法,其中,所述根據所述用戶的情緒信息和/或所述用戶所處的環境信息,確定與所述用戶的交互內容,包括:
根據所述用戶輸入的搜索信息,以及所述用戶的情緒信息和/或所述用戶所處的環境信息,確定反饋所述用戶的搜索結果。
6.根據權利要求1-5中任一所述的方法,所述方法應用于智能音箱,所述用戶圖像由設置在智能音箱中的圖像采集裝置采集得到。
7.一種信息處理裝置,包括:
圖像獲取模塊,用于響應與用戶的交互請求,獲取用戶圖像;
信息確定模塊,用于根據獲取的用戶圖像,確定用戶信息,其中所述用戶信息包括所述用戶的情緒信息和/或所述用戶所處的環境信息;
內容確定模塊,用于根據所述用戶的情緒信息和/或所述用戶所處的環境信息,確定與所述用戶的交互內容。
8.根據權利要求7所述的裝置,所述信息確定模塊,包括:
信息確定單元,用于將獲取的用戶圖像輸入預先訓練的模型,輸出所述用戶的情緒信息和/或所述用戶所處的環境信息。
9.根據權利要求8所述的裝置,若所述用戶圖像的質量小于設定質量閾值,和/或,所述用戶信息所屬類別的覆蓋范圍小于設定范圍閾值,則所述模型包括至少兩個殘差塊,且該模型中設置有跨越至少一個殘差塊的捷徑連接,該捷徑連接用于融合所述用戶圖像的高維特征和低維特征。
10.根據權利要求8所述的裝置,其中,若所述用戶圖像的質量小于設定質量閾值,和/或,所述用戶信息所屬類別的覆蓋范圍小于設定范圍閾值,則所述模型為神經網絡模型,所述模型的激活邏輯為:
若待激活變量的數值小于0,則激活結果等于第一數值;
其中所述第一數值小于0,且所述第一數值與所述待激活變量正相關。
11.根據權利要求7所述的裝置,其中,所述內容確定模塊,包括:
搜索結果確定單元,用于根據所述用戶輸入的搜索信息,以及所述用戶的情緒信息和/或所述用戶所處的環境信息,確定反饋所述用戶的搜索結果。
12.根據權利要求8-11中任一所述的裝置,所述裝置配置于智能音箱,所述用戶圖像由設置在智能音箱中的圖像采集裝置采集得到。
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