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1. WO2020114109 - INTERPRETATION METHOD AND APPARATUS FOR EMBEDDING RESULT

Publication Number WO/2020/114109
Publication Date 11.06.2020
International Application No. PCT/CN2019/112106
International Filing Date 21.10.2019
IPC
G06F 16/35 2019.01
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
16Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
30of unstructured textual data
35Clustering; Classification
Applicants
  • 阿里巴巴集团控股有限公司 ALIBABA GROUP HOLDING LIMITED
Inventors
  • 张晓露 ZHANG, Xiaolu
  • 王力 WANG, Li
  • 向彪 XIANG, Biao
  • 周俊 ZHOU, Jun
Agents
  • 北京博思佳知识产权代理有限公司 BEIJING BESTIPR INTELLECTUAL PROPERTY LAW CORPORATION
Priority Data
201811475037.404.12.2018CN
Publication Language Chinese (ZH)
Filing Language Chinese (ZH)
Designated States
Title
(EN) INTERPRETATION METHOD AND APPARATUS FOR EMBEDDING RESULT
(FR) PROCÉDÉ ET APPAREIL D'INTERPRÉTATION POUR RÉSULTAT D'INCORPORATION
(ZH) 嵌入结果的解释方法和装置
Abstract
(EN)
Disclosed are an interpretation method and apparatus for an embedding result. The method comprises: using an embedding algorithm to carry out embedding processing on embedded objects, and obtaining an embedding result of each embedded object, wherein the embedding result comprises embedding values under several dimensions (S102); according to an extreme value of the embedding values, extracting an embedded object of which an embedding value in each dimension satisfies a significant condition, and taking same as a significant training sample (S104); for each dimension, using a sample feature and significant category tag of the significant training sample under the dimension to train an interpretation model (106); and based on the trained interpretation model, determining an interpretation feature of the significant training sample belonging to a significant category, and taking same as an interpretation feature of the embedding result under the dimension (S108).
(FR)
L'invention concerne un procédé et un appareil d'interprétation pour un résultat d'incorporation. Le procédé comporte les étapes consistant à: utiliser un algorithme d'incorporation pour réaliser un traitement d'incorporation sur des objets incorporés, et obtenir un résultat d'incorporation de chaque objet incorporé, le résultat d'incorporation comportant des valeurs d'incorporation suivant plusieurs dimensions (S102); selon une valeur extrême des valeurs d'incorporation, extraire un objet incorporé dont une valeur d'incorporation dans chaque dimension satisfait une condition significative, et le prendre comme échantillon d'apprentissage significatif (S104); pour chaque dimension, utiliser une caractéristique d'échantillon et une étiquette de catégorie significative de l'échantillon d'apprentissage significatif suivant la dimension pour entraîner un modèle d'interprétation (106); et sur la base du modèle d'interprétation entraîné, déterminer une caractéristique d'interprétation de l'échantillon d'apprentissage significatif appartenant à une catégorie significative, et la prendre comme caractéristique d'interprétation du résultat d'incorporation suivant la dimension (S108).
(ZH)
一种嵌入结果的解释方法和装置。该方法包括:采用嵌入算法对嵌入对象进行嵌入处理,得到每个嵌入对象的嵌入结果,所述嵌入结果包括若干维度的嵌入值(S102);根据所述嵌入值的极值提取各维度下嵌入值满足显著条件的嵌入对象作为显著训练样本(S104);针对每个维度,采用该维度下的显著训练样本的样本特征和显著类别标签对解释模型进行训练(S106);基于已训练的解释模型确定所述显著训练样本属于所述显著类别的解释特征,作为所述嵌入结果在该维度下的解释特征(S108)。
Also published as
Latest bibliographic data on file with the International Bureau