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1. (WO2018077401) MOTEUR D'EXTRACTION DE DONNÉES POUR DONNÉES STRUCTURÉES, SEMI-STRUCTURÉES ET NON STRUCTURÉES AVEC ÉTIQUETAGE ET CLASSIFICATION AUTOMATIQUES DE MOTIFS DE DONNÉES OU D'ÉLÉMENTS DE DONNÉES À L'INTÉRIEUR DE CELUI-CI, ET PROCÉDÉ CORRESPONDANT
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N° de publication : WO/2018/077401 N° de la demande internationale : PCT/EP2016/075820
Date de publication : 03.05.2018 Date de dépôt international : 26.10.2016
Demande présentée en vertu du Chapitre 2 : 12.09.2017
CIB :
G06N 99/00 (2010.01)
G PHYSIQUE
06
CALCUL; COMPTAGE
N
SYSTÈMES DE CALCULATEURS BASÉS SUR DES MODÈLES DE CALCUL SPÉCIFIQUES
99
Matière non prévue dans les autres groupes de la présente sous-classe
Déposants :
SWISS REINSURANCE COMPANY LTD. [CH/CH]; Mythenquai 50/60 8022 Zürich, CH
Inventeurs :
MÜLLER, Felix; CH
Mandataire :
LEIMGRUBER, Fabian; CH
Données relatives à la priorité :
Titre (EN) DATA EXTRACTION ENGINE FOR STRUCTURED, SEMI-STRUCTURED AND UNSTRUCTURED DATA WITH AUTOMATED LABELING AND CLASSIFICATION OF DATA PATTERNS OR DATA ELEMENTS THEREIN, AND CORRESPONDING METHOD THEREOF
(FR) MOTEUR D'EXTRACTION DE DONNÉES POUR DONNÉES STRUCTURÉES, SEMI-STRUCTURÉES ET NON STRUCTURÉES AVEC ÉTIQUETAGE ET CLASSIFICATION AUTOMATIQUES DE MOTIFS DE DONNÉES OU D'ÉLÉMENTS DE DONNÉES À L'INTÉRIEUR DE CELUI-CI, ET PROCÉDÉ CORRESPONDANT
Abrégé :
(EN) Proposed are a fully or semi-automated, integrated learning,labeling and classification system (1) and method with closed, self-sustaining pattern recognition (111), labeling (101) and classification (121) operation, wherein unclassified data sets (21) are selected and converted to an assembly of graphic and text data forming compound data sets (22) that are to be classified. By means of feature vectors (53), which can be automatically generated,a machine learning classifier (12) is trained for improving the classification operation (121) of the automated system (1) during training as a measure of the classification performance (122) if the automated labeling and classification system (1) is applied to unlabeled and unclassified data sets (2), and wherein unclassified data sets (2) are classified (121) automatically by applying the machine learning classifier (12) of the system (1) to the compound data set (22) of the unclassified data sets (2).
(FR) L'invention concerne un système intégré entièrement ou semi-automatisé d'apprentissage, d'étiquetage et de classification (1) avec une opération fermée et autonome de reconnaissance de motif (111), étiquetage (101) et de classification (121), des ensembles de données non classés (21) étant sélectionnés et convertis en un ensemble de données graphiques et textuelles formant des ensembles de données composées (22) qui doivent être classés. Au moyen de vecteurs de caractéristiques (53), qui peuvent être générés automatiquement, un classificateur d'apprentissage machine (12) est entraîné pour améliorer l'opération de classification (121) du système automatisé (1) pendant l'apprentissage en tant que mesure de la performance de classification (122) si le système d'étiquetage et de classification automatisé (1) est appliqué à des ensembles de données non étiquetés et non classés (2), et des ensembles de données non classés (2) étant classés (121) par application du classificateur d'apprentissage machine (12) du système (1) à l'ensemble de données composé (22) des ensembles de données non classés (2).
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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, DJ, 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, 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
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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)