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1. (WO2017093412) SYSTEM AND METHOD FOR DETECTING AND PREDICTING LEVEL OF IMPORTANCE OF ELECTRONIC MAIL MESSAGES
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Pub. No.: WO/2017/093412 International Application No.: PCT/EP2016/079447
Publication Date: 08.06.2017 International Filing Date: 01.12.2016
IPC:
G06Q 10/10 (2012.01)
G PHYSICS
06
COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
Q
DATA PROCESSING SYSTEMS OR METHODS, SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL, SUPERVISORY OR FORECASTING PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL, SUPERVISORY OR FORECASTING PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
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Administration; Management
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Office automation, e.g. computer aided management of electronic mail or groupware; Time management, e.g. calendars, reminders, meetings or time accounting
Applicants:
ROBERT BOSCH GMBH [DE/DE]; Postfach 30 02 20 70442 Stuttgart, DE
Inventors:
ZHANG, Fan; US
ZHAO, Lin; US
XU, Kui; US
Priority Data:
62/261,53001.12.2015US
Title (EN) SYSTEM AND METHOD FOR DETECTING AND PREDICTING LEVEL OF IMPORTANCE OF ELECTRONIC MAIL MESSAGES
(FR) SYSTÈME ET PROCÉDÉ POUR DÉTECTER ET PRÉDIRE UN NIVEAU D’IMPORTANCE DE MESSAGES DE COURRIER ÉLECTRONIQUE
Abstract:
(EN) A non-transitory machine accessible medium comprises a topic detection module for extracting major topics from an electronic mail message, a sender role and receiver role detection module for detecting role information of one of the sender and the receiver from the electronic mail message, a relationship detection module for comparing a relationship between the extracted topic information and the role information. The detection modules can be based on statistical or rule-based approaches. Based on the detected information the non-transitory machine accessible medium predicts level of importance of the electronic mail message based on a machine learning algorithm.
(FR) Selon l’invention, un support accessible par machine non transitoire comprend un module de détection de sujet pour extraire des sujets principaux à partir d’un message de courrier électronique, un module de détection de rôle d’expéditeur et de rôle de récepteur pour détecter des informations de rôle de l’un de l’expéditeur et du récepteur à partir du message de courrier électronique, un module de détection de relation pour comparer une relation entre les informations de sujet extraites et les informations de rôle. Les modules de détection peuvent être basés sur des approches statistiques ou à base de règles. Sur la base des informations détectées, le support accessible par machine non transitoire prédit un niveau d’importance du message de courrier électronique sur la base d’un algorithme d’apprentissage machine.
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Publication Language: English (EN)
Filing Language: English (EN)
Also published as:
DE112016004916