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1. 发明专利

JP2020046909A 学習装置、抽出装置及び学習方法审中-公开
公开(公告)号：JP2020046909A
公开(公告)日：2020-03-26
申请号：JP2018174531
申请日：2018-09-19
申请人：日本電信電話株式会社
发明人：山田剛史
IPC分类号： G06F40/117 , G06N20/00 , G06F40/216
摘要：【課題】ソフトウェア開発過程における、タグ付与箇所を精度よく学習する学習装置、抽出装置及び学習方法を提供する。【解決手段】抽出装置10は、自然言語で記載されたデータであって重要な記載部分に予めタグが付与されている教師データDeについて、タグとの関連度合いを示す情報利得を単語ごとに計算し、各単語の情報利得を基に、タグとの関連性が低い記載部分を教師データDeから削除する前処理を行う前処理部141と、前処理後の教師データを学習し、タグが付与される記載部分に関する条件付き確率の一覧を生成する学習部142と、を有することを特徴とする。【選択図】図2

2. 发明专利

JP2020038723A 情報処理装置、情報処理方法、情報処理システム、およびプログラム审中-公开
公开(公告)号：JP2020038723A
公开(公告)日：2020-03-12
申请号：JP2019218344
申请日：2019-12-02
申请人：キヤノン株式会社
发明人：相馬英智
IPC分类号： G06F40/137 , G16H30/00 , G06F40/151 , G06F40/117
摘要：【課題】書き方の異なる文章であっても、文章の内容を統一された形式で提示し、文章の記載内容を把握しやすくすること。【解決手段】情報処理装置は、文章を解析する解析部と、解析の結果に基づき、文章から用語表現を取得する取得部と、用語表現の利用形態に基づいて用語表現を分類する分類構造化部と、分類の結果を統一された提示順序に基づいて提示する提示部と、を備える。【選択図】図8

3. 发明专利

JP2021189872A 情報処理システム审中-公开
公开(公告)号：JP2021189872A
公开(公告)日：2021-12-13
申请号：JP2020095901
申请日：2020-06-02
申请人： TXP Medical株式会社
发明人：原湖楠 , 吉原良哉
IPC分类号： G16H10/60 , G06F40/117 , G06F40/279 , G06F16/33 , G16H50/20
摘要：【課題】研究を支援するための情報処理システムを提供することを目的とする。【解決手段】患者の電子カルテのデータ,レセプトのデータ,検査データのうちいずれか一以上のデータを用いて,疾患の疑いがある患者を特定する解析処理を実行する解析処理部と,解析処理の結果,疾患の疑いがある患者についてのレビューを受け付けるレビュー処理部と,を有する情報処理システムである。【選択図】図1

4. 发明专利

JP2020077054A 選定装置および選定方法审中-公开
公开(公告)号：JP2020077054A
公开(公告)日：2020-05-21
申请号：JP2018208357
申请日：2018-11-05
申请人：日本電信電話株式会社
发明人：山田剛史
IPC分类号： G06F16/00 , G06F16/30 , G06F40/117 , G06F40/274 , G06F40/216 , G06F40/284
摘要：【課題】適切な複合語を用いて、文書中に適切にタグを付与する選定装置および選定方法を提供する。【解決手段】選定装置10において、算出部15aが、文書中で連続する単語である複合語候補を構成する該単語間の関連度合いを算出する。算出部15aは、最後尾の単語が後続するという条件の下でこの最後尾の単語より前の単語が文書中に存在する確率である条件付確率を用いて、関連度合いを算出する。選定部15bが、算出された関連度合いが所定の閾値より高い複合語候補を複合語として選定する。学習部15cが、選定された複合語を含む文書中の単語と該文書中に付与された所定のタグとの位置関係を学習する。付与部15dが、学習された複合語を含む文書中の単語と該文書中に付与された所定のタグとの位置関係に基づいて文書中に所定のタグを付与する。【選択図】図4

5. 发明专利

CA3123198C STRUCTURED TEXT TRANSLATION 未知
公开(公告)号：CA3123198C
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CA3123198
申请日：2019-12-03
申请人： SALESFORCE COM INC
发明人： HASHIMOTO KAZUMA , BUSCHIAZZO RAFFAELLA , BRADBURY JAMES , MARSHALL TERESA , XIONG CAIMING , SOCHER RICHARD
IPC分类号： G06F40/42 , G06F40/117 , G06F40/154
摘要： Approaches for the translation of structured text include an embedding module for encoding and embedding source text in a first language, an encoder for encoding output of the embedding module, a decoder for iteratively decoding output of the encoder based on generated tokens in translated text from previous iterations, a beam module for constraining output of the decoder with respect to possible embedded tags to include in the translated text for a current iteration using a beam search, and a layer for selecting a token to be included in the translated text for the current iteration. The translated text is in a second language different from the first language. In some embodiments, the approach further includes scoring and pointer modules for selecting the token based on the output of the beam module or copied from the source text or reference text from a training pair best matching the source text.

6. 发明专利

SE0303013L 未知
公开(公告)号：SE0303013L
公开(公告)日：2005-05-15
申请号：SE0303013
申请日：2003-11-14
申请人： SCHMIDT MICHAEL
发明人： SCHMIDT MICHAEL
IPC分类号： G06F20060101 , G06F16/00 , G06F40/117 , G06Q10/00 , G06F17/30 , G06F17/60 , G06F17/21
摘要： Any change (T1a') made to the text content (1a) of the original document (T1) results in a marking (D4b, D5b) being highlighted on the translated documents (T2-T6), so that an indication (T2b, T5b) is given that there is a discrepancy between the text content (T2a) of the translation and the text content of the original document. This marking is removed by the users (2A, 3A) associated with the translated documents once they have adapted the latter to the modified text of the original document.

7. 发明专利

SE0303013D0 未知
公开(公告)号：SE0303013D0
公开(公告)日：2003-11-14
申请号：SE0303013
申请日：2003-11-14
申请人： SCHMIDT MICHAEL
发明人： SCHMIDT MICHAEL
IPC分类号： G06F20060101 , G06F16/00 , G06F40/117 , G06Q10/00 , G06F
摘要： Any change (T1a') made to the text content (1a) of the original document (T1) results in a marking (D4b, D5b) being highlighted on the translated documents (T2-T6), so that an indication (T2b, T5b) is given that there is a discrepancy between the text content (T2a) of the translation and the text content of the original document. This marking is removed by the users (2A, 3A) associated with the translated documents once they have adapted the latter to the modified text of the original document.

8. 发明专利

SE9600338L 未知
公开(公告)号：SE9600338L
公开(公告)日：1997-07-31
申请号：SE9600338
申请日：1996-01-30
申请人： ERICSSON TELEFON AB L M
发明人： BOGREN LENNART , BRANDT ODD
IPC分类号： G06F40/117 , G06F17/21
摘要： The format handler (50) formats documents received from the document memory (10) in accordance with different set-ups of format controllers. Connected to the format handler, is a format controlling memory (40) containing the set-ups of format regulators. An application selector (20) is connected to the document memory and the format regulating memory. An application memory (30) is connected to the application selector and contains at least one group with tags. The group contains at least one tag. The application selector compares the tags in a document (12) in the document memory with a group of tags in the application memory and, dependent upon the comparison, selects a set-up of format regulators in the format regulator memory for the document. The set-up of format regulators selected corresponds to the group of tags all of which are firstly retrieved in the document, for transmission to the format handler, so that the document can be formatted with the selected set-up of format regulators.

9. 发明专利

AU2018214675B2 Systems and methods for automatic semantic token tagging 未知
公开(公告)号：AU2018214675B2
公开(公告)日：2022-08-04
申请号：AU2018214675
申请日：2018-02-06
申请人： THOMSON REUTERS ENTPR CENTRE GMBH
发明人： SONG DEZHAO , SCHILDER FRANK
IPC分类号： G06F40/117 , G06F40/30 , G06N7/00
摘要： A computing system can receive a request to apply semantic token tagging on a specified domain, and can retrieve a set of data associated with the specified domain from a data storage facility. Canonical sequences can be formed from strings included in the data set. Each canonical sequence can be permutated to form sequence variations and each sequence variation can be verified against a generalized domain. Semantic token tagging can be applied to the specified domain using a subset of the sequence variations that are successfully verified as training data.

10. 发明专利

AU2020441876A1 Human phenotypic standard term determination method, and related device 未知
公开(公告)号：AU2020441876A1
公开(公告)日：2022-01-06
申请号：AU2020441876
申请日：2020-11-06
申请人： BGI GENOMICS CO LTD , BGI HEALTH HK COMPANY LTD
发明人： ZHOU JIAN , KONG LINGXIANG , YANG JIAOBO , HE ZENGQUAN , WANG JIN'AN
IPC分类号： G06F40/117
摘要： A human phenotypic standard term determination method, and a related device. The method comprises: obtaining symptom description information (S100); performing query matching on word segmentation groups corresponding to various human phenotypic standard terms in a pre-set human phenotypic standard term library and the symptom description information, and determining the degree of matching between each human phenotypic standard term and the symptom description information (S200), wherein the word segmentation group comprises at least one segmented word list obtained by means of performing, according to a pre-set word segmentation rule, word segmentation on human phenotypic standard terms corresponding to the word segmentation group, and the segmented word list comprises at least one segmented word; and determining a human phenotypic standard term, the degree of matching of which meets a pre-set matching success condition (S300). According to the method, query matching is performed on symptom description information and word segmentation groups corresponding to various human phenotypic standard terms, and a human phenotypic standard term conforming to the symptom description information is screened out, thereby facilitating research and communication of the symptom description information by a technician, and also facilitating data analysis and mining of symptoms on the symptom description information.

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