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31. 发明专利

GB2589631A Data processing system 未知
公开(公告)号：GB2589631A
公开(公告)日：2021-06-09
申请号：GB201917877
申请日：2019-12-06
申请人： ERNST & YOUNG GMBH
发明人： TILL RAINER WOBBE , MICHAEL WIESE
IPC分类号： G06F16/36 , G06N20/00 , G06Q40/00
摘要： Disclosed is a data processing system comprising a database arrangement (fig.1, 102) and at least one processor (fig.1, 104) in communication with the database. The processor is configured to obtain S1, from the database arrangement, labelled training data 202; process the labelled training data using at least one machine learning algorithm S2, which can be one of decision tree, gradient boosting or neural network based algorithms, to generate a data processing model 204; obtain, from the database arrangement or a user device, at least one test document 206; process the at least one test document using the data processing model to extract key information from the at least one test document S4; and compare the extracted key information 208 with reference key information 210 to identify whether or not there exist inconsistencies between the extracted key information and the reference key information S5, and can optionally produce a summary of this comparison 212. The labelled training data can be made up of a plurality of training documents 202A and a training target document 202B which contains key information of the plurality of training documents. The training data can be financial data, and the test document a financial document.

32. 发明专利

AU2021102006A4 A system and method for identifying online rumors based on propagation influence 未知
公开(公告)号：AU2021102006A4
公开(公告)日：2021-06-03
申请号：AU2021102006
申请日：2021-04-19
申请人： UNIV BEIJING TECHNOLOGY & BUSINESS
发明人： DUAN DAGAO , HAN ZHONGMING , BAI CHENYU
IPC分类号： G06F40/30 , G06F16/36 , G06N3/08
摘要： The present invention discloses a method for identifying network rumors based on propagation influence, specifically comprising the steps of: training a neural network on a plurality of texts containing rumor information to obtain a text feature matrix; obtaining a first user node information matrix; constructing a propagation graph structure; constructing a model of publishing user passing attention nodes; training a second user node information matrix and said text feature matrix based on the updated neural network model to obtain a rumor identification model; identify network rumors according to said rumor identification model. The present invention also discloses a network rumor recognition system based on propagation influence, including: a text feature matrix acquisition module, a user node information acquisition module, a first construction module, a second construction module, a training module, and a recognition module; in summary, the present invention effectively captures node information of different dimensions in the forwarding relationship of rumor information and can effectively identify rumor information. - - *4 rumor information. cosrutngaprptsiot grap strctre the nodes insirptutr b*eing a plrlt 4f sai tse nod inomtn an teajcnym riinsi grap stScur bei t Sa fowrdn tn comntn reStosi *Swen plualty f aidtetsby uer f aidruorinfraio.uliain

33. 发明专利

TR202021856A2 BİR SORU ETİKETİ BELİRLEME SİSTEMİ 未知
公开(公告)号：TR202021856A2
公开(公告)日：2021-01-21
申请号：TR202021856
申请日：2020-12-27
申请人： TURKCELL TEKNOLOJI ARASTIRMA VE GELISTIRME ANONIM SIRKETI
发明人： İLKAY YELMEN , GAMZE KARTAL
IPC分类号： G06F16/36 , G06N20/00 , G06N20/10
摘要： Bu buluş, dijital eğitim platformlarında yer alan ve kullanıcıların merak ettikleri konularda soru sorabilmelerini ve verilen cevapları görüntüleyebilmelerini sağlayan forum bölümlerinde kullanıcıların girmiş oldukları soru içeriklerine en uygun olan etiketlerin makine öğrenmesi yöntemleriyle belirlenmesini sağlayan bir sistem (1) ile ilgilidir

34. 发明专利

AU2020103004A4 Method to build a document semantic and entity relationship model 未知
公开(公告)号：AU2020103004A4
公开(公告)日：2020-12-24
申请号：AU2020103004
申请日：2020-10-25
申请人： TANG CHIA MR
发明人： TANG CHIA
IPC分类号： G06F40/30 , G06F16/35 , G06F16/36 , G06F40/20 , G06N20/00
摘要： The invention relates to the processing of data during semantic analysis of text data and the construction of semantic models for documents. The method consists of two main steps. In step one, an ontology is extracted from external information sources that contain descriptions of certain domain objects. In step two, the text information in the document is linked to ontology concepts and a semantic model for documents is built. Electronic resources that can be connected to or not via a hyperlink structure are used as sources of information. The technical result is achieved, in particular by identifying all the terms in the document and linking them to ontology concepts, so that each term correlates to a concept (its meaning) and then rank term meanings according to the meaning of the document.

35. 发明专利

AU2019201132B2 ITEM RECOGNITION 未知
公开(公告)号：AU2019201132B2
公开(公告)日：2020-08-27
申请号：AU2019201132
申请日：2019-02-18
申请人： ACCENTURE GLOBAL SOLUTIONS LTD
发明人： HAWKINS CHRIS , YOUNGDAHL ALLISON , NGUYEN DAVID H , DANG LEEANN CHAU TUYET , NGUYEN DAVID T , NAYLOR CHARLOTTE , AGASKAR MAYA
IPC分类号： G06F16/36
摘要： A computer-implemented method including receiving, from a first device, device identification information for the first device, an image that was captured by the first device, and an account identifier identifying a user account that is associated with the image, determining, using the account identifier, account data for the user account, determining, based on the first device identification information, a particular set of one or more items that are available to patrons of a particular establishment with which the first device is registered, determining, using image recognition which compares the image only with the particular set of one or more items, that the image likely shows a first item in the particular set of one or more items, using the account data and in response to the determination that the image likely shows the first item in the particular set of one or more items, identifying, from among the particular set of one or more items, a second item in the particular set of one or more items that is different from the first item for which a first attribute value for the first item is the same as a second attribute value for the second item, and providing, to a second device, instructions for presentation of information about the second item. Accenture Global Solutions Limited 12587-0612001 1/3____________ _ co C14 Ej -0E I- 0 2 c: o o a) E o = C-) " C ) E w C.) L) c4 0 2 VI cI 2 ---------------- I

36. 发明专利

DE112018006131T5 SEMANTISCHES NORMALISIEREN BEIM DIGITALISIEREN VON DOKUMENTEN 未知
公开(公告)号：DE112018006131T5
公开(公告)日：2020-08-20
申请号：DE112018006131
申请日：2018-11-30
申请人： IBM
发明人： NORTHRUP KEVIN , TRIM CRAIG , HICKEY TERRY , ADENIRAN ABISOLA , NORTHRUP KENJI
IPC分类号： G06F16/31 , G06F16/215 , G06F16/36 , G06F16/93 , G06F40/00 , G06F40/295
摘要： Ein Verfahren zum Normalisieren eines Schlüssels in einer Dokumentabbildung umfasst Erkennen eines Kandidatenschlüssels, der einem Objekt in einer Dokumentabbildung entspricht, mit einem Schlüssel in Schlüssel-Ontologiedaten auf Grundlage davon, dass der Kandidatenschlüssel semantisch mit dem Schlüssel austauschbar ist. Ein Kontext, eine Position und eine Gestaltungsform von jedem Objekt der Dokumentabbildung sind in den Dokument-Metadaten dargestellt. Der Kandidatenschlüssel wird in eine normale Form normalisiert. Eine Schlüsselklasse, die der normalen Form entspricht, wird ermittelt, und ein Vertrauenswert wird bewertet, der angibt, mit welcher Wahrscheinlichkeit die Schlüsselklasse für den Kandidatenschlüssel repräsentativ ist. Eine semantische Datenbank wird nach Überprüfen mit der Schlüsselklasse aktualisiert, um künftige Dokumente besser zu verarbeiten.

37. 发明专利

RU2729227C2 СПОСОБ И УСТРОЙСТВО ИЗВЛЕЧЕНИЯ ТЕМАТИЧЕСКИХ ПРЕДЛОЖЕНИЙ ВЕБ-СТРАНИЦ 未知
公开(公告)号：RU2729227C2
公开(公告)日：2020-08-05
申请号：RU2016145396
申请日：2016-11-18
申请人： GUANCHZHOU SHENMA MOBAJL INFORMEJSHN TEKNOLODZHI KO LTD
发明人： LI CHENYAO , TSZEN KHUNLEJ
IPC分类号： G06F16/36 , G06F16/951
摘要： Изобретениеотноситсяк средствамизвлечениятематическихпредложенийвеб-страниц. Техническийрезультатзаключаетсяв повышенииточноститематическихпредложений, извлеченныхс веб-страниц. Получаютвозможныевеб-страницыи предварительнопостроеннуюмодельмашинногообучения, причемкаждаявозможнаявеб-страницасодержитмножествопредварительноотобранныхвозможныхтематическихпредложений, причемкаждоевозможноетематическоепредложениесодержитнесколькословесныхсегментов. Определяютзначениясловесныххарактеристик, указывающиенауровниважностисловесныхсегментовв каждойвозможнойвеб-страницесоответственно, ивводятупомянутыезначениясловесныххарактеристикв модельмашинногообучениядляполучениязначенияважностидлякаждогословесногосегмента. Длякаждойвозможнойвеб-страницыопределяютзначениечастичногопорядкадлякаждоговозможноготематическогопредложенияв соответствиисозначениямиважностисловесныхсегментов, содержащихсяв возможномтематическомпредложении. Длякаждойвозможнойвеб-страницы, выбираютодноизмножествавозможныхтематическихпредложений, связанноесозначениемчастичногопорядка, превышающимпредварительнозаданноепороговоезначение, вкачествецелевоготематическогопредложениявозможнойвеб-страницы. 3 н. и 17 з.п. ф-лы, 6 ил.

38. 发明专利

DE112018005167T5 AKTUALISIEREN VON TRAININGSDATEN 未知
公开(公告)号：DE112018005167T5
公开(公告)日：2020-06-25
申请号：DE112018005167
申请日：2018-09-13
申请人： IBM
发明人： YANAGAWA TAKUMI , KOMINE HIROAKI , MARUYAMA KAORI
IPC分类号： G06F16/36 , G06F16/35 , G06F40/35
摘要： Trainingsdaten, die eine erste und eine zweite Gruppe von Fragen enthalten, die jeweils einer Antwort zugehörig sind, werden durch einen Computer in einen Speicher gelesen. Es wird eine Klasse von Antworten ermittelt, die für jede Frage die Antwort auf eine Frage enthält, wobei jede Klasse von Antworten eine Klassenbezeichnung hat, die jeder der Fragen zugehörig ist, und jede der Fragen dementsprechend in eine entsprechende Klasse von Antworten klassifiziert wird. Es werden erste und zweite Trainingsdaten erzeugt, die die erste und die zweite Gruppe von Fragen und entsprechende Klassen von Antworten zum Verwenden in ersten bzw. zweiten Klassifikatoren enthalten. Jede Frage aus der ersten und zweiten Gruppe von Fragen wird durch die ersten bzw. zweiten Klassifikatoren klassifiziert, wobei das Klassifizieren entsprechende Klassifizierungsergebnisse erzeugt. Die ersten oder zweiten Trainingsdaten werden auf der Grundlage der Klassifizierungsergebnisse aktualisiert, um entsprechende erste bzw. zweite Trainingsdaten zu erzeugen.

39. 发明专利

DE112018004140T5 ABSTRAKTION UND ÜBERTRAGBARKEIT AUF EINE ABSICHTSERKENNUNG 未知
公开(公告)号：DE112018004140T5
公开(公告)日：2020-04-23
申请号：DE112018004140
申请日：2018-10-05
申请人： IBM
发明人： BYRON DONNA KAREN , SWIFT MARY , KUNC LADISLAV , JOHNSON BENJAMIN LUKE
IPC分类号： G06F40/268 , G06F16/36 , G10L15/00
摘要： Ein durch einen Computer realisiertes Verfahren zum Erstellen eines semantischen Analysemodells. Bei einer Ausführungsform enthält das durch einen Computer realisierte Verfahren ein Erzeugen von Proxy-Kennungen, die einen Satz von Oberflächenform-Varianten aufweisen. Das durch einen Computer implementierte Verfahren erzeugt Trainingsbeispiele, die eine Kombination von Terminal-Token und mindestens einer der Proxy-Kennungen aufweisen. Das durch einen Computer implementierte Verfahren erstellt das semantische Analysemodell unter Verwendung der Trainingsbeispiele.

40. 发明专利

FI20185863A1 System for searching natural language documents 未知
公开(公告)号：FI20185863A1
公开(公告)日：2020-04-14
申请号：FI20185863
申请日：2018-10-13
申请人： IPRALLY TECH OY
发明人： ARVELA SAKARI , KALLIO JUHO , BJÖRKQVIST SEBASTIAN
IPC分类号： G06F16/36 , G06F16/2458 , G06F16/33 , G06K9/00 , G06N5/02 , G06N20/00
摘要： The invention provides a natural language search system comprising a digital data storage means (10A, 10B) for storing a plurality of blocks of natural language and data graphs corresponding to said blocks. There are also provided first data processing means (12) adapted to convert said blocks to said graphs, which are stored in said storage means. The graphs contain a plurality of nodes each containing as node value a natural language unit extracted from said blocks. There are also provided second data processing means (14) for executing a machine learning algorithm capable of travelling said graphs and reading the node values for forming a trained machine learning model based on nodal structures of the graphs and node values of the graphs and third data processing means (16) adapted to read a fresh graph or fresh block of natural language which is converted to a fresh graph, and to utilize said machine learning model for determining a subset of said blocks of natural language based on the fresh graph.

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