Certains contenus de cette application ne sont pas disponibles pour le moment.
Si cette situation persiste, veuillez nous contacter àObservations et contact
1. (WO2018067495) TRAITEMENT DE SÉQUENCES DE TEXTE AU MOYEN DE RÉSEAUX NEURONAUX
Dernières données bibliographiques dont dispose le Bureau international    Formuler une observation

N° de publication : WO/2018/067495 N° de la demande internationale : PCT/US2017/054833
Date de publication : 12.04.2018 Date de dépôt international : 03.10.2017
Demande présentée en vertu du Chapitre 2 : 06.07.2018
CIB :
G06N 3/08 (2006.01)
[IPC code unknown for G06N 3/08]
Déposants :
GOOGLE LLC [US/US]; 1600 Amphitheatre Parkway Mountain View, California 94043, US
Inventeurs :
JAITLY, Navdeep; US
ZHANG, Yu; US
LE, Quoc V.; US
CHAN, William; US
Mandataire :
PORTNOV, Michael; US
KENNEDY, Richard; 200 Aldersgate London EC1A 4HD, GB
Données relatives à la priorité :
62/403,61503.10.2016US
Titre (EN) PROCESSING TEXT SEQUENCES USING NEURAL NETWORKS
(FR) TRAITEMENT DE SÉQUENCES DE TEXTE AU MOYEN DE RÉSEAUX NEURONAUX
Abrégé :
(EN) A computer-implemented method for training a neural network that is configured to generate a score distribution over a set of multiple output positions. The neural network is configured to process a network input to generate a respective score distribution for each of a plurality of output positions including a respective score for each token in a predetermined set of tokens that includes n-grams of multiple different sizes. Example methods described herein provide trained neural networks which produce results with improved accuracy compared to the state of the art, e.g. translations that are more accurate compared to the state of the art, or more accurate speech recognition compared to the state of the art.
(FR) L'invention concerne également un procédé mis en oeuvre par ordinateur pour entraîner un réseau neuronal qui est configuré pour générer une distribution de score sur un ensemble de multiples positions de sortie. Le réseau neuronal est configuré pour traiter une entrée de réseau pour générer une distribution de score respective pour chacune d'une pluralité de positions de sortie comprenant un score respectif pour chaque jeton dans un ensemble prédéterminé de jetons qui comprend des n-grammes de multiples tailles différentes. Des exemples de procédés décrits ici concernent des réseaux neuronaux entraînés qui produisent des résultats avec une précision améliorée par rapport à l'état de la technique, par exemple des traductions qui sont plus précises par rapport à l'état de la technique, ou une reconnaissance vocale plus précise par rapport à l'état de la technique.
front page image
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, DJ, DK, DM, DO, DZ, EC, EE, EG, ES, FI, GB, GD, GE, GH, GM, GT, HN, HR, HU, ID, IL, IN, IR, IS, JO, JP, KE, KG, KH, KN, KP, KR, KW, 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)