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1. (WO2002080037) OPTIMISATION D'UNE GENERALISATION PROBABLE POUR L'APPRENTISSAGE PAR DES CONCEPTS D'INTERROGATION COMPLEXES
Dernières données bibliographiques dont dispose le Bureau international   

N° de publication :    WO/2002/080037    N° de la demande internationale :    PCT/US2002/010249
Date de publication : 10.10.2002 Date de dépôt international : 02.04.2002
Demande présentée en vertu du Chapitre 2 :    31.10.2002    
CIB :
G06F 17/30 (2006.01)
Déposants : MORPHO SOFTWARE, INC. [US/US]; 816 Dorado Drive, Santa Barbara, CA 93111 (US) (Tous Sauf US).
CHANG, Edward, Y. [US/US]; (US) (US Seulement).
CHENG, Kwang-Ting [US/US]; (US) (US Seulement)
Inventeurs : CHANG, Edward, Y.; (US).
CHENG, Kwang-Ting; (US)
Mandataire : DURANT, Stephen, C.; Morrison & Foerster LLP, 425 Market Street, San Francisco, CA 94105-2482 (US)
Données relatives à la priorité :
60/281,053 02.04.2001 US
60/292,820 22.05.2001 US
10/032,319 21.12.2001 US
Titre (EN) MAXIMIZING EXPECTED GENERALIZATION FOR LEARNING COMPLEX QUERY CONCEPTS
(FR) OPTIMISATION D'UNE GENERALISATION PROBABLE POUR L'APPRENTISSAGE PAR DES CONCEPTS D'INTERROGATION COMPLEXES
Abrégé : front page image
(EN)A method of learning a user query concept is provided which includes a sample selection stage and a feature reduction stage; during the sample selection stage, sample objects are selected from a query concept sample space bounded by a k-ĐNF and a k-DNF; the selected sample objects include feature sets that are no more than a prescribed amount different from a corresponding feature set defined by the k-CNF; during the feature reduction stage, individual features are removed from the k-CNF that are identified as differing from corresponding individual features of sample objects indicated by the user to be close to the user's query concept; also during the feature reduction stage, individual features are removed from the k-DNF that are identified as not differing from corresponding individual features of sample objects indicated by the user to be not close to the user's query concept.
(FR)L'invention concerne un procédé d'apprentissage d'un concept d'interrogation d'utilisateur, qui comprend une étape de sélection d'échantillons et une étape de réduction d'attributs. Au cours de l'étape de sélection d'échantillons, des objets échantillons sont sélectionnés dans un espace d'échantillons de concepts d'interrogation délimité par un k-ĐNF et un k-DNF. Les objets échantillons sélectionnés comprennent des ensembles d'attributs qui ne sont rien d'autre qu'une quantité prescrite différente d'un ensemble d'attributs correspondant défini par le k-CNF. Au cours de l'étape de réduction d'attributs, des attributs isolés sont éliminés du k-CNF s'ils sont identifiés comme étant différents des attributs isolés correspondants d'objets échantillons désignés par l'utilisateur comme approchant son concept d'interrogation. De même, au cours de l'étape de réduction d'attributs, des attributs isolés sont éliminés du k-DNF s'ils sont identifiés comme n'étant pas différents des attributs isolés correspondants d'objets échantillons désignés par l'utilisateur comme n'approchant pas le concept d'interrogation de l'utilisateur.
États désignés : AE, AG, AL, AM, AT, AU, AZ, BA, BB, BG, BR, BY, BZ, CA, CH, CN, CO, CR, CU, CZ, DE, DK, DM, DZ, EC, 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, OM, PH, PL, PT, RO, RU, SD, SE, SG, SI, SK, SL, TJ, TM, TN, TR, TT, TZ, UA, UG, US, UZ, VN, YU, ZA, ZM, ZW.
Organisation régionale africaine de la propriété intellectuelle (ARIPO) (GH, GM, KE, LS, MW, MZ, SD, SL, SZ, TZ, UG, ZM, 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, TR)
Organisation africaine de la propriété intellectuelle (OAPI) (BF, BJ, CF, CG, CI, CM, GA, GN, GQ, GW, ML, MR, NE, SN, TD, TG).
Langue de publication : anglais (EN)
Langue de dépôt : anglais (EN)