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1. (WO2017201195) MACHINE COMPREHENSION OF UNSTRUCTURED TEXT
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Pub. No.:    WO/2017/201195    International Application No.:    PCT/US2017/033159
Publication Date: 23.11.2017 International Filing Date: 17.05.2017
IPC:
G06F 17/27 (2006.01)
Applicants: MALUUBA INC. [US/CA]; 100 King Street West, Suite 6200 1 First Canadian Place Toronto, Ontario M5X 1B8 (CA)
Inventors: TRISCHLER, Adam; (US).
BACHMAN, Philip; (US).
YUAN, Xingdi; (US).
YE, Zheng; (US).
SORDONI, Alessandro; (US)
Agent: SCULL, Timothy B.; (US)
Priority Data:
62/337,720 17.05.2016 US
Title (EN) MACHINE COMPREHENSION OF UNSTRUCTURED TEXT
(FR) COMPRÉHENSION AUTOMATIQUE DE TEXTE DÉSTRUCTURÉ
Abstract: front page image
(EN)Described herein are systems and methods for providing a natural language comprehension system that employs a two-stage process for machine comprehension of text. The first stage indicates words in one or more text passages that potentially answer a question. The first stage outputs a set of candidate answers for the question, along with a first probability of correctness for each candidate answer. The second stage forms one or more hypotheses by inserting each candidate answer into the question and determines whether a sematic relationship exists between each hypothesis and each sentence in the text. The second processing circuitry generates a second probability of correctness for each candidate answer and combines the first probability with the second probability to produce a score that is used to rank the candidate answers. The candidate answer with the highest score is selected as a predicted answer.
(FR)La présente invention concerne des systèmes et des procédés permettant de fournir un système de compréhension en langage naturel qui emploie un processus à deux étapes destiné à la compréhension automatique de texte. La première étape indique des mots dans un ou plusieurs passages de texte qui répondent potentiellement à une question. La première étape fournit un ensemble de réponses candidates destinées à la question, ainsi qu'une première probabilité d'exactitude destinée à chaque réponse candidate. La seconde étape forme une ou plusieurs hypothèses en insérant chaque réponse candidate dans la question et détermine si une relation sémantique existe entre chaque hypothèse et chaque phrase dans le texte. Le second circuit de traitement génère une seconde probabilité d'exactitude destinée à chaque réponse candidate et combine la première probabilité à la seconde probabilité afin de produire un score qui est utilisé pour classer les réponses candidates. La réponse candidate présentant le score le plus élevé est sélectionnée en tant que réponse prédite.
Designated States: AE, AG, AL, AM, AO, AT, AU, AZ, BA, BB, BG, BH, BN, BR, BW, BY, BZ, CA, CH, CL, CN, CO, CR, CU, CZ, DE, DJ, DK, DM, DO, DZ, EC, EE, EG, ES, FI, GB, GD, GE, GH, GM, GT, HN, HR, HU, ID, IL, IN, IR, IS, JP, KE, KG, KH, KN, KP, KR, KW, KZ, LA, LC, LK, LR, LS, LU, LY, MA, MD, ME, MG, MK, MN, MW, MX, MY, MZ, NA, NG, NI, NO, NZ, OM, PA, PE, PG, PH, PL, PT, QA, RO, RS, RU, RW, SA, SC, SD, SE, SG, SK, SL, SM, ST, SV, SY, TH, TJ, TM, TN, TR, TT, TZ, UA, UG, US, UZ, VC, VN, ZA, ZM, ZW.
African Regional Intellectual Property Organization (BW, GH, GM, KE, LR, LS, MW, MZ, NA, RW, SD, SL, ST, SZ, TZ, UG, ZM, ZW)
Eurasian Patent Organization (AM, AZ, BY, KG, KZ, RU, TJ, TM)
European Patent Office (AL, AT, BE, BG, CH, CY, CZ, DE, DK, EE, ES, FI, FR, GB, GR, HR, HU, IE, IS, IT, LT, LU, LV, MC, MK, MT, NL, NO, PL, PT, RO, RS, SE, SI, SK, SM, TR)
African Intellectual Property Organization (BF, BJ, CF, CG, CI, CM, GA, GN, GQ, GW, KM, ML, MR, NE, SN, TD, TG).
Publication Language: English (EN)
Filing Language: English (EN)