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1. WO2020205817 - SYSTEMS AND METHODS FOR GENERATING RESPONSES FOR AN INTELLIGENT VIRTUAL ASSISTANT

Publication Number WO/2020/205817
Publication Date 08.10.2020
International Application No. PCT/US2020/025882
International Filing Date 31.03.2020
IPC
G06F 40/35 2020.01
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
40Handling natural language data
30Semantic analysis
35Discourse or dialogue representation
G06N 3/02 2006.01
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
NCOMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
3Computer systems based on biological models
02using neural network models
CPC
G06F 16/90332
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
903Querying
9032Query formulation
90332Natural language query formulation or dialogue systems
G06F 40/35
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
40Handling natural language data
30Semantic analysis
35Discourse or dialogue representation
G06K 9/6263
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
KRECOGNITION OF DATA; PRESENTATION OF DATA; RECORD CARRIERS; HANDLING RECORD CARRIERS
9Methods or arrangements for reading or recognising printed or written characters or for recognising patterns, e.g. fingerprints
62Methods or arrangements for recognition using electronic means
6217Design or setup of recognition systems and techniques; Extraction of features in feature space; Clustering techniques; Blind source separation
6262Validation, performance evaluation or active pattern learning techniques
6263based on the feedback of a supervisor
G06N 20/00
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
NCOMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
20Machine learning
G06N 3/02
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
NCOMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
3Computer systems based on biological models
02using neural network models
Applicants
  • VERINT AMERICAS INC. [US]/[US]
Inventors
  • BEAVER, Ian
Agents
  • TIEFF, Michael
  • AARONSON, Lawrence
Priority Data
62/829,26804.04.2019US
Publication Language English (EN)
Filing Language English (EN)
Designated States
Title
(EN) SYSTEMS AND METHODS FOR GENERATING RESPONSES FOR AN INTELLIGENT VIRTUAL ASSISTANT
(FR) SYSTÈMES ET PROCÉDÉS DE GÉNÉRATION DE RÉPONSES POUR UN ASSISTANT VIRTUEL
Abstract
(EN)
Systems and methods are described to automatically generate candidate questions and responses to speed the process of response creation and editing for commercial IVAs and chatbots. Rather than create the questions and responses from scratch for a new IVA, the system uses existing questions and responses from a previous or related IVA to train a model that can generate proposed responses to provided questions. The model, or a different model, can further be trained to generate responses using data taken from company or entity-specific data sources such as websites and knowledge bases. After a set of questions and responses have been generated for an IVA they may be reviewed by one or more human reviewers to ensure they are of a suitable quality. Where no previous or related IVA exists to provide example responses, the model may be trained solely using the company or entity-specific data.
(FR)
Cette invention concerne des systèmes et des procédés de génération automatique de questions et de réponses candidates pour accélérer le processus de création et d'édition de réponses pour des assistants virtuels (IVA) et des dialogueurs commerciaux. Plutôt que de créer les questions et les réponses à partir de zéro pour un nouveau assistant virtuel, le système utilise des questions et des réponses existantes en provenance d'un assistant virtuel précédent ou apparenté pour entraîner un modèle qui peut générer des réponses proposées à des questions fournies. Le modèle, ou un modèle différent, peut en outre être entraîné pour générer des réponses à l'aide de données prélevées dans des sources de données spécifiques à une compagnie ou à une entité telles que des sites web et des bases de connaissances. Après la génération d'un ensemble de questions et de réponses pour un assistant virtuel, celles-ci peuvent être examinées par un ou plusieurs examinateurs humains pour s'assurer qu'elles sont d'une qualité appropriée. Lorsqu'il n'existe aucun assistant virtuel précédent ou apparenté pour fournir des réponses données à titre d'exemple, le modèle peut être entraîné uniquement à l'aide des données spécifiques à une compagnie ou à une entité.
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