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1. WO2020141433 - METHOD AND DEVICE FOR IDENTIFYING MACHINE LEARNING MODELS FOR DETECTING ENTITIES

Publication Number WO/2020/141433
Publication Date 09.07.2020
International Application No. PCT/IB2019/061432
International Filing Date 30.12.2019
IPC
G06N 20/00 2019.1
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
NCOMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
20Machine learning
G06N 5/00 2006.1
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
NCOMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
5Computer systems using knowledge-based models
CPC
G06N 20/00
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
NCOMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
20Machine learning
Applicants
  • L&T TECHNOLOGY SERVICES LIMITED [IN]/[IN]
Inventors
  • BALARAMAN, Mridul
  • SINGH, Madhusudan
  • SURESH, Vidya
  • GUPTA, Mrinal
  • NIVRITTI KADAM, Kartik
  • VANAPALLI VENKATA RAMESH RAYULU, Nirmal
Priority Data
20184105003231.12.2018IN
Publication Language English (EN)
Filing Language English (EN)
Designated States
Title
(EN) METHOD AND DEVICE FOR IDENTIFYING MACHINE LEARNING MODELS FOR DETECTING ENTITIES
(FR) PROCÉDÉ ET DISPOSITIF D'IDENTIFICATION DE MODÈLES D'APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE POUR LA DÉTECTION D'ENTITÉS
Abstract
(EN)
A method and device for identifying machine learning models for detecting entities is disclosed. The method includes identifying a first entity from within data. A machine learning model trained to identify the first entity is absent in a plurality of machine learning models. The method may include extracting a first set of entity attributes associated with the first entity and matching the first set of entity attributes with each of a plurality of second set of entity attributes. The method may further identifying a second entity from the set of second entities based on the matching. Similarity between a second set of entity attributes associated with the second entity and the first set of entity attributes is above a similarity threshold. The method may include retraining a machine learning model associated with the second entity to identify the first entity based on the first set of entity attributes.
(FR)
L'invention concerne un procédé et un dispositif d'identification de modèles d'apprentissage automatique pour la détection d'entités. Le procédé consiste à identifier une première entité parmi des données. Un modèle d'apprentissage automatique entraîné pour identifier la première entité est absent dans une pluralité de modèles d'apprentissage machine. Le procédé peut consister à extraire un premier ensemble d'attributs d'entité associés à la première entité et à mettre en correspondance le premier ensemble d'attributs d'entité avec chaque attribut d'une pluralité de seconds ensembles d'attributs d'entité. Le procédé peut en outre identifier une seconde entité à partir de l'ensemble de secondes entités sur la base de la mise en correspondance. La similarité entre un second ensemble d'attributs d'entité associés à la seconde entité et le premier ensemble d'attributs d'entité est au-dessus d'un seuil de similarité. Le procédé peut consister à entraîner à nouveau un modèle d'apprentissage automatique associé à la seconde entité pour identifier la première entité sur la base du premier ensemble d'attributs d'entité.
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