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1. (WO2018098009) ANALYSE DE CONTENU NON PARAMÉTRIQUE AUTOMATISÉE AMÉLIORÉE DESTINÉE À LA GESTION ET À LA RÉCUPÉRATION D'INFORMATIONS
Dernières données bibliographiques dont dispose le Bureau international    Formuler une observation

N° de publication :    WO/2018/098009    N° de la demande internationale :    PCT/US2017/061983
Date de publication : 31.05.2018 Date de dépôt international : 16.11.2017
CIB :
G06F 17/00 (2006.01), G06F 17/30 (2006.01), G06K 9/62 (2006.01), G06N 99/00 (2010.01)
Déposants : PRESIDENT AND FELLOWS OF HARVARD COLLEGE [US/US]; 1350 Massachusetts Ave. Cambridge, MA 02138 (US)
Inventeurs : KING, Gary; (US).
JERZAK, Connor, T.; (US).
STEZHNEV, Anton; (US)
Mandataire : LIN, Yi-Chia; (US).
CURRIE, Matthew, T.; (US).
FRANK, Steve, J.; (US).
ALTIERI, Stephen, L.; (US).
HAYMAN, Mark, L.; (US)
Données relatives à la priorité :
62/425,131 22.11.2016 US
Titre (EN) IMPROVED AUTOMATED NONPARAMETRIC CONTENT ANALYSIS FOR INFORMATION MANAGEMENT AND RETRIEVAL
(FR) ANALYSE DE CONTENU NON PARAMÉTRIQUE AUTOMATISÉE AMÉLIORÉE DESTINÉE À LA GESTION ET À LA RÉCUPÉRATION D'INFORMATIONS
Abrégé : front page image
(EN)Embodiments of the invention utilize a feature-extraction approach and/or a matching approach in combination with a nonparametric approach to estimate the proportion of documents in each of multiple labeled categories with high accuracy. The feature-extraction approach automatically generates continuously valued text features optimized for estimating the category proportions, and the matching approach constructs a matched set that closely resembles a data set that is unobserved based on an observed set, thereby improving the degree to which the distributions of the observed and unobserved sets resemble each other.
(FR)La présente invention concerne, selon des modes de réalisation, une approche d'extraction de caractéristiques et/ou une approche de mise en correspondance en association avec une approche non paramétrique pour estimer la proportion de documents dans chacune des multiples catégories étiquetées avec une grande précision. L'approche d'extraction de caractéristiques génère de manière automatique des caractéristiques de texte à valeur continue optimisées destinées à estimer les proportions de catégories et l'approche de mise en correspondance construit un ensemble mis en correspondance qui ressemble étroitement à un ensemble de données qui n'est pas observé sur la base d'un ensemble observé, ce qui permet d'améliorer le degré auquel les distributions des ensembles observés et non observés se ressemblent.
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)