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1. WO2020068211 - PERSONALIZATION OF CONTENT SUGGESTIONS FOR DOCUMENT CREATION

Publication Number WO/2020/068211
Publication Date 02.04.2020
International Application No. PCT/US2019/039112
International Filing Date 26.06.2019
IPC
G06F 17/24 2006.01
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
17Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
20Handling natural language data
21Text processing
24Editing, e.g. insert/delete
CPC
G06F 16/337
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
16Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
30of unstructured textual data
33Querying
335Filtering based on additional data, e.g. user or group profiles
337Profile generation, learning or modification
G06F 16/93
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
16Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
90Details of database functions independent of the retrieved data types
93Document management systems
G06F 40/186
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
40Handling natural language data
10Text processing
166Editing, e.g. inserting or deleting
186Templates
G06N 20/00
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
NCOMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
20Machine learning
Applicants
  • MICROSOFT TECHNOLOGY LICENSING, LLC [US]/[US]
Inventors
  • CHUA, Marian Kimberley
  • SCHREIBER, Michael
  • JUNG, Christopher Andrews
Agents
  • MINHAS, Sandip S.
  • CHEN, Wei-Chen Nicholas
  • HINOJOSA, Brianna L.
  • HOLMES, Danielle J.
  • SWAIN, Cassandra T.
  • WONG, Thomas S.
  • CHOI, Daniel
  • HWANG, William C.
  • WIGHT, Stephen A.
  • CHATTERJEE, Aaron C.
  • JARDINE, John S.
  • GOLDSMITH, Micah P.
  • TRAN, Kimberly
  • PEREZ, Edgar
Priority Data
16/145,50628.09.2018US
Publication Language English (EN)
Filing Language English (EN)
Designated States
Title
(EN) PERSONALIZATION OF CONTENT SUGGESTIONS FOR DOCUMENT CREATION
(FR) PERSONNALISATION DE SUGGESTIONS DE CONTENU EN VUE DE LA CRÉATION DE DOCUMENTS
Abstract
(EN)
The present disclosure relates to processing operations that generate and present personalized content suggestions to assist a user with document creation. Machine learning modeling may be trained and implemented to evolve pre-canned suggestions for document creation into highly personalized content suggestions, thereby improving the document creation process and user interface experience for users of applications/services that are utilized to create digital documents. As an example, signal data may be detected and analyzed, identifying a specific user's intent to create a digital document. Machine learning modeling may be implemented to evaluate different aspects of collected signal data and identify content from previously created documents, associated with a user account, that may be most relevant to the real-time document creation experience of the user. Personalized contextual suggestions may be presented to a user through a user interface. Examples described herein may be extensible across any type of application/service configured for document creation.
(FR)
La présente invention concerne des opérations de traitement qui génèrent et présentent des suggestions de contenu personnalisées permettant d'aider un utilisateur à créer des documents. Une modélisation d'apprentissage automatique peut être entraînée et mise en œuvre afin de faire évoluer des suggestions préenregistrées destinées à la création de documents en suggestions de contenu hautement personnalisées, ce qui permet d'améliorer le processus de création de document et l'expérience d'interface utilisateur des utilisateurs d'applications/services qui sont utilisés pour créer des documents numériques. À titre d'exemple, des données de signal peuvent être détectées et analysées, identifiant une intention de l'utilisateur spécifique de créer un document numérique. Une modélisation d'apprentissage automatique peut être mise en œuvre afin d'évaluer différents aspects de données de signal collectées et d'identifier un contenu des documents créés précédemment, associés à un compte d'utilisateur, qui peuvent être les plus pertinents concernant l'expérience de création de document en temps réel de l'utilisateur. Des suggestions contextuelles personnalisées peuvent être présentées à un utilisateur par l'intermédiaire d'une interface utilisateur. Des exemples décrits ici peuvent être extensibles à travers tout type d'application/service configuré pour la création de documents.
Also published as
Latest bibliographic data on file with the International Bureau