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1. (WO2001022285) MODELE PROBABILISTE DE COUPLAGE DE DONNEES DERIVE DE DONNEES D'APPRENTISSAGE
Dernières données bibliographiques dont dispose le Bureau international   

N° de publication :    WO/2001/022285    N° de la demande internationale :    PCT/US2000/025711
Date de publication : 29.03.2001 Date de dépôt international : 20.09.2000
Demande présentée en vertu du Chapitre 2 :    12.04.2001    
CIB :
G06F 15/18 (2006.01), G06F 17/30 (2006.01)
Déposants : BORTHWICK, Andrew, E. [US/US]; (US)
Inventeurs : BORTHWICK, Andrew, E.; (US)
Mandataire : FARIS, Robert, W.; Nixon & Vanderhye P.C., Suite 800, 1100 North Glebe Road, Arlington, VA 22201-4714 (US)
Données relatives à la priorité :
60/155,062 21.09.1999 US
09/429,514 28.10.1999 US
Titre (EN) A PROBABILISTIC RECORD LINKAGE MODEL DERIVED FROM TRAINING DATA
(FR) MODELE PROBABILISTE DE COUPLAGE DE DONNEES DERIVE DE DONNEES D'APPRENTISSAGE
Abrégé : front page image
(EN)A method of training a system from examples achieves high accuracy by finding the optimal weighting of different clues indicating whether two data items such as database records should be matched or linked. The trained system provides three possible outputs when presented with two data items: yes, no or I don't know (human intervention required). A maximum entropy model can be used to determine whether the two records should be linked or matched. Using the trained maximum entropy model, a high probability indicates that the pair should be linked, a low probability indicates that the pair should not be linked, and intermediate probabilities are generally held for human review.
(FR)L'invention concerne un procédé permettant d'entraîner un système à partir d'exemples et assurant une grande précision en trouvant la pondération optimale de différents indices indiquant si deux éléments de données, tels que des enregistrements de base de données, doivent être mis en correspondance ou couplés. Lorsqu'il est confronté à deux éléments de données, le système entraîné propose trois sorties possibles : oui, non, je ne sais pas (l'intervention de l'homme est alors nécessaire). Un modèle d'entropie maximale peut être utilisé afin de déterminer si deux éléments de données doivent être mis en correspondance ou couplés. En utilisant le modèle d'entropie maximale entraîné, une forte probabilité indique que la paire devrait être couplée, une faible probabilité indiquant que la paire ne devrait pas l'être. Les probabilités intermédiaires font généralement l'objet d'une analyse par l'homme.
États désignés : AE, AG, AL, AM, AT, AU, AZ, BA, BB, BG, BR, BY, BZ, CA, CH, CN, CR, CU, CZ, DE, DK, DM, DZ, EE, ES, FI, GB, GD, GE, GH, GM, HR, HU, ID, IL, IN, IS, JP, KE, KG, KP, KR, KZ, LC, LK, LR, LS, LT, LU, LV, MA, MD, MG, MK, MN, MW, MX, MZ, NO, NZ, PL, PT, RO, RU, SD, SE, SG, SI, SK, SL, TJ, TM, TR, TT, TZ, UA, UG, UZ, VN, YU, ZA, ZW.
Organisation régionale africaine de la propriété intellectuelle (ARIPO) (GH, GM, KE, LS, MW, MZ, SD, SL, SZ, TZ, UG, ZW)
Office eurasien des brevets (OEAB) (AM, AZ, BY, KG, KZ, MD, RU, TJ, TM)
Office européen des brevets (OEB) (AT, BE, CH, CY, DE, DK, ES, FI, FR, GB, GR, IE, IT, LU, MC, NL, PT, SE)
Organisation africaine de la propriété intellectuelle (OAPI) (BF, BJ, CF, CG, CI, CM, GA, GN, GW, ML, MR, NE, SN, TD, TG).
Langue de publication : anglais (EN)
Langue de dépôt : anglais (EN)