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1. WO2020139861 - CONSTRUCTING A KNOWLEDGE GRAPH EMPLOYING MULTIPLE SUBGRAPHS AND A LINKING LAYER INCLUDING MULTIPLE LINKING NODES

Publication Number WO/2020/139861
Publication Date 02.07.2020
International Application No. PCT/US2019/068416
International Filing Date 23.12.2019
IPC
G06N 5/02 2006.1
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
NCOMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
5Computer systems using knowledge-based models
02Knowledge representation
CPC
G06F 16/367
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
16Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
30of unstructured textual data
36Creation of semantic tools, e.g. ontology or thesauri
367Ontology
G06F 16/9024
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
901Indexing; Data structures therefor; Storage structures
9024Graphs; Linked lists
G06F 40/30
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
40Handling natural language data
30Semantic analysis
G06N 20/00
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
NCOMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
20Machine learning
G06N 5/022
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
NCOMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
5Computer systems using knowledge-based models
02Knowledge representation
022Knowledge engineering; Knowledge acquisition
G16H 70/20
GPHYSICS
16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
HHEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
70ICT specially adapted for the handling or processing of medical references
20relating to practices or guidelines
Applicants
  • ROAM ANALYTICS, INC. [US]/[US]
  • POTTS, Christopher [US]/[US]
  • RESCHKE, Kevin [US]/[US]
  • DINGWALL, Nick [US]/[US]
  • ITHARAJU, Abhilash [US]/[US]
Inventors
  • POTTS, Christopher
  • RESCHKE, Kevin
  • DINGWALL, Nick
  • ITHARAJU, Abhilash
Agents
  • SOMNATH, Nisha
  • TEJA, JR., Joseph
Priority Data
62/784,65224.12.2018US
62/786,90331.12.2018US
Publication Language English (EN)
Filing Language English (EN)
Designated States
Title
(EN) CONSTRUCTING A KNOWLEDGE GRAPH EMPLOYING MULTIPLE SUBGRAPHS AND A LINKING LAYER INCLUDING MULTIPLE LINKING NODES
(FR) ÉTABLISSEMENT D'UN GRAPHE DE CONNAISSANCES UTILISANT DE MULTIPLES SOUS-GRAPHES ET UNE COUCHE DE LIAISON COMPRENANT DE MULTIPLES NŒUDS DE LIAISON
Abstract
(EN)
A graph-based data storage and retrieval system in which multiple subgraphs representing respective datasets in different namespaces are interconnected via a linking or "canonical" layer. Respective datasets represented by subgraphs in different namespaces may pertain to a particular information domain, and may include heterogeneous datasets. The canonical layer provides for a substantial reduction of graph complexity required to interconnect respective corresponding nodes in different subgraphs, which in turn offers distinct advantages as the number of subgraphs increases for the particular domain(s) of interest. Examples of such advantages include reductions in data storage and retrieval times, enhanced query/search efficacy and discovery of relationships in different parts of the system, enhanced ability to infer relationships in different parts of the system, and enhanced ability to train data models for natural language processing and other purposes based on information extracted from the system.
(FR)
L'invention concerne un système de mémorisation et de récupération de données reposant sur un graphe dans lequel de multiples sous-graphes représentant des ensembles de données respectifs dans différents espaces de nommage sont interconnectés par l'intermédiaire d'une couche de liaison ou « canonique ». Des ensembles de données respectifs représentés par des sous-graphes dans différents espaces de nommage peuvent se rapporter à un domaine d'informations particulier et peuvent comprendre des ensembles de données hétérogènes. La couche canonique permet une réduction sensible de la complexité graphique requise pour interconnecter des nœuds correspondants respectifs dans différents sous-graphes, ce qui par ailleurs offre des avantages distincts à mesure que le nombre de sous-graphes augmente pour le ou les domaines particuliers d'intérêt. Des exemples de tels avantages comprennent des réductions de temps de mémorisation et de récupération de données, une efficacité d'interrogation/recherche améliorée et une découverte de relations dans différentes parties du système, une capacité améliorée à déduire des relations dans différentes parties du système, et une capacité améliorée à entraîner des modèles de données pour un traitement de langage naturel et à d'autres fins sur la base d'informations extraites du système.
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