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1. (WO2016191396) UTILISATION D’UN APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE POUR PRÉDIRE DES RÉSULTATS POUR DES DOCUMENTS
Dernières données bibliographiques dont dispose le Bureau international   

N° de publication : WO/2016/191396 N° de la demande internationale : PCT/US2016/033838
Date de publication : 01.12.2016 Date de dépôt international : 23.05.2016
CIB :
G06E 1/00 (2006.01)
G PHYSIQUE
06
CALCUL; COMPTAGE
E
DISPOSITIFS DE CALCUL OPTIQUE
1
Dispositions pour traiter exclusivement des données numériques
Déposants :
TEXTIO, INC. [US/US]; 700 Broadway Ave. E., Unit 101 Seattle, WA 98102, US
Inventeurs :
SNYDER, Kieran; US
KOLBA, Robert, E., Jr.; US
HARRIS, Jensen; US
Mandataire :
HOFFMAN, Brian, M.; US
Données relatives à la priorité :
15/161,15120.05.2016US
62/166,59826.05.2015US
Titre (EN) USING MACHINE LEARNING TO PREDICT OUTCOMES FOR DOCUMENTS
(FR) UTILISATION D’UN APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE POUR PRÉDIRE DES RÉSULTATS POUR DES DOCUMENTS
Abrégé :
(EN) Evaluations of a document are generated that indicate likelihoods of the document achieving its objectives. The evaluations are based on predictive characteristics of one or more outcomes of the client document that are indicative of whether the document will achieve its objectives. Specifically, a server receives the document from a client device. The server extracts a set of features from the document. The evaluations of the document are generated based on the predictive characteristics for the one or more outcomes of the document. The generated evaluations are provided to the client device such that the document can be optimized to achieve its desired objectives. The optimized document may also be sent to a posting server for posting to a computer network. The known outcomes of the optimized document are collected through reader responses to the document and analyzed to improve evaluations for other documents.
(FR) La présente invention consiste à générer des évaluations d’un document qui indiquent des probabilités que le document réalisera ses objectifs. Les évaluations sont basées sur des caractéristiques prédictives d’un ou de plusieurs résultats du document client qui indiquent si le document réalisera ses objectifs. Spécifiquement, un serveur reçoit le document en provenance d’un dispositif client. Le serveur extrait du document un ensemble de fonctions caractéristiques. Les évaluations du document sont générées sur la base des caractéristiques prédictives pour le ou les résultats du document. Les évaluations générées sont fournies au dispositif client de sorte que le document peut être optimisé pour réaliser ses objectifs souhaités. Le document optimisé peut également être envoyé à un serveur de publication à des fins de publication dans un réseau informatique. Les résultats connus du document optimisé sont collectés par le biais de réponses de lecteurs au document et analysés pour améliorer les évaluations pour d’autres documents.
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États désignés : AE, AG, AL, AM, AO, AT, AU, AZ, BA, BB, BG, BH, BN, BR, BW, BY, BZ, CA, CH, CL, CN, CO, CR, CU, CZ, DE, DK, DM, DO, DZ, EC, EE, EG, ES, FI, GB, GD, GE, GH, GM, GT, HN, HR, HU, ID, IL, IN, IR, IS, JP, KE, KG, KN, KP, KR, KZ, LA, LC, LK, LR, LS, LU, LY, MA, MD, ME, MG, MK, MN, MW, MX, MY, MZ, NA, NG, NI, NO, NZ, OM, PA, PE, PG, PH, PL, PT, QA, RO, RS, RU, RW, SA, SC, SD, SE, SG, SK, SL, SM, ST, SV, SY, TH, TJ, TM, TN, TR, TT, TZ, UA, UG, US, UZ, VC, VN, ZA, ZM, ZW
Organisation régionale africaine de la propriété intellectuelle (ARIPO) (BW, GH, GM, KE, LR, LS, MW, MZ, NA, RW, SD, SL, ST, SZ, TZ, UG, ZM, ZW)
Office eurasien des brevets (OEAB) (AM, AZ, BY, KG, KZ, RU, TJ, TM)
Office européen des brevets (OEB (AL, AT, BE, BG, CH, CY, CZ, DE, DK, EE, ES, FI, FR, GB, GR, HR, HU, IE, IS, IT, LT, LU, LV, MC, MK, MT, NL, NO, PL, PT, RO, RS, SE, SI, SK, SM, TR)
Organisation africaine de la propriété intellectuelle (OAPI) (BF, BJ, CF, CG, CI, CM, GA, GN, GQ, GW, KM, ML, MR, NE, SN, TD, TG)
Langue de publication : anglais (EN)
Langue de dépôt : anglais (EN)