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1. (WO2016195912) GÉNÉRATION SENSIBLE AU CONTEXTE DE RÉPONSES DE CONVERSATION
Dernières données bibliographiques dont dispose le Bureau international   

N° de publication :    WO/2016/195912    N° de la demande internationale :    PCT/US2016/031082
Date de publication : 08.12.2016 Date de dépôt international : 06.05.2016
Demande présentée en vertu du Chapitre 2 :    06.10.2016    
CIB :
G06F 17/28 (2006.01)
Déposants : MICROSOFT TECHNOLOGY LICENSING, LLC [US/US]; Attn: Patent Group Docketing (Bldg. 8/1000) One Microsoft Way Redmond, Washington 98052-6399 (US)
Inventeurs : GALLEY, Michel; (US).
SORDONI, Alessandro; (US).
BROCKETT, Christopher John; (US).
GAO, Jianfeng; (US).
DOLAN, William Brennan; (US).
JI, Yangfeng; (US).
AULI, Michael; (US).
MITCHELL, Margaret Ann; (US).
NIE, Jian-Yun; (US)
Mandataire : MINHAS, Sandip; (US).
OLSWANG GERMANY LLP; Christopher Holtby Rosental 4 80331 Munich (DE)
Données relatives à la priorité :
14/726,562 31.05.2015 US
Titre (EN) CONTEXT-SENSITIVE GENERATION OF CONVERSATIONAL RESPONSES
(FR) GÉNÉRATION SENSIBLE AU CONTEXTE DE RÉPONSES DE CONVERSATION
Abrégé : front page image
(EN)Examples are generally directed towards context-sensitive generation of conversational responses. Context-message-response n-tuples are extracted from at least one source of conversational data to generate a set of training context-message-response n-tuples. A response generation engine is trained on the set of training context-message-response n-tuples. The trained response generation engine automatically generates a context-sensitive response based on a user generated input message and conversational context data. A digital assistant utilizes the trained response generation engine to generate context-sensitive, natural language responses that are pertinent to user queries.
(FR)L'invention, selon certains exemples, concerne globalement une génération sensible au contexte de réponses de conversation. n tuples de contexte-message-réponse sont extraits d'au moins une source de données de conversation pour générer un ensemble de n tuples de contexte-message-réponse d'apprentissage. Un moteur de génération de réponse subit un apprentissage par rapport à l'ensemble de n tuples de contexte-message-réponse d'apprentissage. Le moteur de génération de réponse ayant subi un apprentissage génère automatiquement une réponse sensible au contexte sur la base d'un message d'entrée généré par un utilisateur et de données de contexte de conversation. Un assistant numérique fait appel au moteur de génération de réponse ayant subi un apprentissage pour générer des réponses en langage naturel sensibles au contexte qui sont pertinentes par rapport à des demandes d'utilisateur.
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)