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1. WO2020159395 - PROCÉDÉ DE GÉNÉRATION DE MODÈLE D'ANALYSE DE DIALOGUES BASÉ SUR L'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE

Numéro de publication WO/2020/159395
Date de publication 06.08.2020
N° de la demande internationale PCT/RU2019/000051
Date du dépôt international 29.01.2019
CIB
G06F 16/90 2019.1
GPHYSIQUE
06CALCUL; COMPTAGE
FTRAITEMENT ÉLECTRIQUE DE DONNÉES NUMÉRIQUES
16Recherche d’informations; Structures de bases de données à cet effet; Structures de systèmes de fichiers à cet effet
90Détails des fonctions des bases de données indépendantes des types de données cherchés
G10L 15/12 2006.1
GPHYSIQUE
10INSTRUMENTS DE MUSIQUE; ACOUSTIQUE
LANALYSE OU SYNTHÈSE DE LA PAROLE; RECONNAISSANCE DE LA PAROLE; TRAITEMENT DE LA PAROLE OU DE LA VOIX; CODAGE OU DÉCODAGE DE LA PAROLE OU DE SIGNAUX AUDIO
15Reconnaissance de la parole
08Classement ou recherche de la parole
12utilisant des techniques de programmation dynamique, p.ex. normalisation temporelle par comparaison dynamique
G10L 17/18 2013.1
GPHYSIQUE
10INSTRUMENTS DE MUSIQUE; ACOUSTIQUE
LANALYSE OU SYNTHÈSE DE LA PAROLE; RECONNAISSANCE DE LA PAROLE; TRAITEMENT DE LA PAROLE OU DE LA VOIX; CODAGE OU DÉCODAGE DE LA PAROLE OU DE SIGNAUX AUDIO
17Identification ou vérification du locuteur
18Réseaux neuronaux artificiels; Approches connexionnistes
CPC
G06F 16/90
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
16Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
90Details of database functions independent of the retrieved data types
G10L 15/22
GPHYSICS
10MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
LSPEECH ANALYSIS OR SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
15Speech recognition
22Procedures used during a speech recognition process, e.g. man-machine dialogue
G10L 17/18
GPHYSICS
10MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
LSPEECH ANALYSIS OR SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
17Speaker identification or verification
18Artificial neural networks; Connectionist approaches
Déposants
  • ПУБЛИЧНОЕ АКЦИОНЕРНОЕ ОБЩЕСТВО "СБЕРБАНК РОССИИ" PUBLICHNOE AKTSIONERNOE OBSHCHESTVO "SBERBANK RUSSIA" [RU]/[RU]
  • ФЕДАРАЛЬНОЕ, ГУСУДАРСТВЕННОЕ АВТОНОМНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "МОСКОВСКИЙ ФИЗИКО-ТЕХНИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ (ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ)" (МФТИ) FEDARAL'NOE GUSUDARSTVENNOE AVTONOMNOE OBRAZOVATEL'NOE UCHREZHDENIE VYSSHEGO OBRAZOVANIYA "MOSKOVSKIY FIZIKO-TEKHNICHESKIY INSTITUT (GOSUDARSTVENNIY UNIVERSITET)" (MFTI) [RU]/[RU]
Inventeurs
  • АНТЮХОВ, Денис Олегович ANTYUKHOV, Denis Olegovich
  • ПУГАЧЕВ, Леонид Петрович PUGACHEV, Leonid Petrovich
Mandataires
  • ГЕРАСИН, Борис Валерьевич GERASIN, Boris Valer'evich
  • ТАРАСКАЕВ, Савр Олегович TARASKAEV, Savr Olegovich
  • ЧЕРНЯЕВ, Максим Андреевич CHERNYAEV, Maksim Andreevich
Données relatives à la priorité
201910240329.01.2019RU
Langue de publication russe (RU)
Langue de dépôt russe (RU)
États désignés
Titre
(EN) METHOD FOR CREATING A DIALOGUE ANALYSIS MODEL ON THE BASIS OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE
(FR) PROCÉDÉ DE GÉNÉRATION DE MODÈLE D'ANALYSE DE DIALOGUES BASÉ SUR L'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE
(RU) СПОСОБ СОЗДАНИЯ МОДЕЛИ АНАЛИЗА ДИАЛОГОВ НА БАЗЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА
Abrégé
(EN)
The present technical solution relates in general to the field of electronic data processing, and more particularly to machine learning methods for constructing natural language dialogue analysis models. A computer implemented method for creating a dialogue analysis model on the basis of artificial intelligence for processing user queries is carried out with the aid of at least one processor and comprises the steps of: obtaining a set of primary data containing at least text data of dialogues between users and operators including user queries and operator responses; processing the set of data obtained and simultaneously forming a training set for an artificial neural network containing positive and negative examples of user queries based on an analysis of the context of the dialogues, wherein said positive examples contain a semantically related set of operator replies in response to a user query; identifying and coding a vector representation of each reply from the positive and negative examples of the training set referred to in the previous step; and using the resulting training set to train models for determining relevant replies from the context of user queries in dialogues.
(FR)
La présente invention se rapporte de manière générale au domaine du traitement informatique de données et concerne notamment des procédés d'appretissage machine afin de construire des modèles d'analyse de dialogues en langage naturel. L'invention concerne un procédé mis en oeuvre par ordinateur d'analyse de dialogues basé sur l'intelligence artificielle afin de traiter des interventions d'utilisateurs, lequel est réalisé à l'aide d'au moins un processeur et comprend les étapes suivantes: obtenir un ensemble de données primaires, l'ensemble comprenant au moins des données textes de dialogues entre les utilisateurs et les opérateurs, comprenant des interventions d'utilisateurs et des réponses d'opérateurs; effectuer un traitement de l'ensemble obtenu de données, au cours duquel on génère une sélection d'apprentissage pour un réseau neuronal artificiel comprenant des exemples positifs et négatifs d'interventions d'utilisateurs sur la base d'une analyse de contexte des dialogues, les exemples positifs comprenant un ensemble sémantiquement lié de répliques d'opérateur en réponse à une intervention de l'utilisateur; effectuer une séparation et un codage d'une représentation vectorielle de chaque réplique depuis lesdits exemples positifs et négatifs de l'étape précédente de la sélection d'apprentissage; appliquer la sélection d'apprentissage générée pour instruire le modèle de détermination de répliques pertinentes à partir du contexte d'interventions d'utilisateur dans les dialogues.
(RU)
Настоящее техническое решение, в общем, относится к области вычислительной обработки данных, а в частности, к методам машинного обучения для построения моделей анализа диалогов на естественном языке. Компьютерно-реализуемый способ создания модели анализа диалогов на базе искусственного интеллекта для обработки обращений пользователей, выполняемый с помощью по меньшей мере одного процессора и содержащий этапы, на которых получают набор первичных данных, причем набор включает в себя по меньшей мере текстовые данные диалогов между пользователями и операторами, содержащие обращения пользователей и ответы операторов; осуществляют обработку полученного набора данных, в ходе которой формируют обучающую выборку для искусственной нейронной сети, содержащую положительные и отрицательные примеры обращений пользователей на основании анализа контекста диалогов, причем положительные примеры содержат семантически связанный набор реплик оператора в ответ на обращение пользователя; выполняют выделение и кодирование векторное представление каждой реплики из упомянутых на предыдущем шаге положительных и отрицательных примеров обучающей выборки; применяют сформированную обучающую выборку для обучения модели определения релевантных реплик из контекста пользовательских обращений в диалогах.
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