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    • 5. 发明专利
    • METHOD AND APPARATUS OF MACHINE LEARNING USING A NETWORK WITH SOFTWARE AGENTS AT THE NETWORK NODES AND THEN RANKING NETWORK NODES
    • AU2022268337A1
    • 2022-12-22
    • AU2022268337
    • 2022-11-09
    • KYNDI INC
    • MAJUMDAR ARUNWELSH JAMES RYAN
    • G06F7/00G06F16/34G06F17/00H04M1/02
    • Abstract A website ranking apparatus, comprising: a network communications interface connected to the Internet including a plurality of websites, and configured to receive data elements from the websites; a memory storing a database of the websites, the database of the websites including a plurality of nodes representing the respective websites and data elements received therefrom, and the plurality of nodes being respectively connected by a plurality of links representing connections between the websites; and processing circuitry configured to receive an input query from a user; determine a first-order path matrix including values representing one-link paths between pairs of the plurality of nodes, which are connected by a respective one of the plurality of links; generate a surrogate ranking operator (SRO) using a power series of the first order path matrix; rank the websites using a matrix product between a state vector of the input query and the generated SRO; and output the ranked websites to the user as a recommendation of best websites satisfying the received input query, wherein the processing circuitry is further configured to generate the SRO by summing the power series such that, in the power series, each nth-order path matrix in the power series is divided by 2 raised to an nth power, when the plurality of links are ordered, and each nth-order path matrix in the power series is divided by a factorial of n, when the plurality of links are not ordered.
    • 8. 发明专利
    • equipamento de computador e método para extração de termos a partir de dados de documentos incluindo segmentos de texto
    • BRPI0913815B1
    • 2019-11-12
    • BRPI0913815
    • 2009-07-30
    • IBM
    • HIRONORI TAKEUCHISHIHO NEGISHIYOHEI IKAWA
    • G06F16/34
    • equipamento de computador, método e programa de computador para extração de termos a partir de dados de documentos incluindo segmentos de texto o objeto da presente invenção é fornecer um método de utilização de características. linguísticas e estruturais de um· documento, em particular um documento técnico, para extrair termos, classificando automaticamente os termos extraídos de modo útil para uma compreensão geral ou detalhada do documento, e apresentação do termo classificado para o usuário. soluções - a presente invenção fornece um equipamento ou sistema de computador para extrair um termo dos dados do documento incluindo um segmento de texto. o sistema de computador inclui.: uma primeira unidade de extração que utiliza uma primeira informação de processamento de texto para extrair um substãntivo dos dadós do documento; uma segunda unidade de extração que utiliza uma segunda informação de processamento de texto para extrair um termo candidato em relação ao substantivo extraído dos dados do documento ou do corpus incluindo os dados de texto descritos no mesmo idioma utilizado nos dados do documento; uma unidade de atribuição do peso que, a fim de determinar a qual tipo dentre uma pluralidade de tipos o substantivo e o 'termo candidato. extraído pertencem, utiliza uma terceira informação de processamento de texto para selecionar a qual tipo dentre a pluralidade deles atribuir um peso, atribui o peso ao tipo selecionado para cada substantivo e termo candidato extraídos; uma unidade de determinação que determina o tipo ao qual o substantivo e o termo candidato extraídos pertencem, com base no peso atribuído; e uma unidade de exibição que segue a determinação para exibir o substantivo e o termo candidato extraídos cada um em associação a um tipo determinado. a presente invenção também fornece um método e um programa de computador para extrair um termo de um documento incluindo um segmento de texto.
    • 9. 发明专利
    • METHOD TO GENERATE SUMMARIES TUNED TO TOPICS OF INTEREST OF READERS
    • AU2019200746A1
    • 2019-11-07
    • AU2019200746
    • 2019-02-04
    • ADOBE INC
    • KRISHNA KUNDANSRINIVASAN BALAJI VASAN
    • G06F16/34G06F40/00G06N3/02
    • A word generation model obtains textual content and a requested topic of interest, and generates a targeted summary of the textual content tuned to the topic of interest. To do so, a topic-aware encoding model encodes the textual content with a topic label corresponding to the topic of interest to generate topic-aware encoded text. A word generation model selects a next word for the topic-based summary from the topic-aware encoded text. The word generation model is trained to generate topic-based summaries using machine learning on training data including a multitude of documents, a respective summary of each document, and a respective topic of each summary. Feedback of the selected next word is provided to the word generation model. The feedback causes the word generation model to select subsequent words for the topic based summary based on the feedback of the next selected word. Service Provider System 102 Request Topic-Based Summary Training Module Module 118 124 Cxtuat Word Generation Model Articficially 112 120 1 Generated -- Training Data Topic of Topic-Aware Encoding 126 Interest Model 122 Topic-Based Summary Network Client Device 104 Communication Module 108
    • 10. 发明专利
    • СПОСОБ ОТОБРАЖЕНИЯ СОДЕРЖИМОГО ПЕРСОНАЛЬНОЙ БАЗЫ ДАННЫХ НА ЭКРАНЕ ЭВМ
    • RU2688250C1
    • 2019-05-21
    • RU2018129694
    • 2018-08-14
    • SHARKOV ILYA ALEKSANDROVICH
    • SHARKOV ILYA ALEKSANDROVICH
    • G06F16/9538G06F16/34
    • Изобретениеотноситсяк вычислительнойтехнике. Техническийрезультат− обеспечениеперсональнойинтерактивностиграфическогоотображениясодержимогоперсональнойбазыданныхнаэкранеЭВМ. СпособотображениясодержимогоперсональнойбазыданныхнаэкранеЭВМ, причемперсональнаябазаданныхсодержитмножествофайловданных, каждомуизкоторыхзаданассоциативныйидентификатор, вкотором: получаютпервичныйграф, содержащийграфическоепредставлениезаданныхассоциативныхидентификаторовв видесети, каждыйузелкоторойсодержитпиктограммууникальногоассоциативногоидентификатораизчислазаданных, причемузлысетипопарносоединенытак, чтомеждукаждойпаройпиктограмм, отображающихзаданныеодномуфайлуданныхассоциативныеидентификаторы, сформированасвязь; причемдлякаждогоассоциативногоидентификаторавычисляютвесовойкоэффициент (m) субъективнойзначимости, определяющийразмерегопиктограммы, адлякаждойсвязивычисляютвесовойкоэффициент (n), определяющийпараметротображенияуказаннойсвязи, иполучаютмодифицированныйграфв ответнакаждоевычислениеуказанныхвесовыхкоэффициентов (m, n). 8 з.п. ф-лы, 7 ил.