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1. WO2020167557 - INTERROGATION EN LANGAGE NATUREL D’UN LAC DE DONNÉES À L’AIDE DE BASES DE CONNAISSANCES CONTEXTUALISÉES

Numéro de publication WO/2020/167557
Date de publication 20.08.2020
N° de la demande internationale PCT/US2020/016827
Date du dépôt international 05.02.2020
CIB
G06F 16/242 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
20de données structurées, p.ex. de données relationnelles
24Requêtes
242Formulation des requêtes
G06F 16/248 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
20de données structurées, p.ex. de données relationnelles
24Requêtes
248Présentation des résultats de requêtes
G06F 16/2455 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
20de données structurées, p.ex. de données relationnelles
24Requêtes
245Traitement des requêtes
2455Exécution des requêtes
CPC
G06F 16/243
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
16Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
20of structured data, e.g. relational data
24Querying
242Query formulation
243Natural language query formulation
G06F 16/245
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
16Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
20of structured data, e.g. relational data
24Querying
245Query processing
G06F 16/248
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
16Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
20of structured data, e.g. relational data
24Querying
248Presentation of query results
Déposants
  • INNOVACCER INC. [US]/[US]
Inventeurs
  • HASIJA, Kanav
  • SAYANI, Kartik
Mandataires
  • LANDAU, Daniel H.
  • SOLOWAY, Norman P.
  • SULLIVAN, Todd A.
  • ROSSA, Thomas J.
  • RAYMOND, Jonathan R.
  • CHRISTON, Rebecca C.
  • BIELAT, Nicholas A.
Données relatives à la priorité
16/387,01617.04.2019US
20192100533211.02.2019IN
Langue de publication anglais (EN)
Langue de dépôt anglais (EN)
États désignés
Titre
(EN) NATURAL LANGUAGE QUERYING OF A DATA LAKE USING CONTEXTUALIZED KNOWLEDGE BASES
(FR) INTERROGATION EN LANGAGE NATUREL D’UN LAC DE DONNÉES À L’AIDE DE BASES DE CONNAISSANCES CONTEXTUALISÉES
Abrégé
(EN)
A method of querying a data lake using natural language includes: receiving a natural language query directed to an electronic data lake; parsing the natural language query to determine a plurality of entities within the natural language query; identifying the plurality of entities using at least one contextual knowledge base, wherein the plurality of entities are compared against at least one entry in the at least one contextual knowledge base; mapping a dependency of the plurality of identified entities based on the parsed natural language query; constructing a structured data query based on the plurality of identified entities and the mapped dependency; and automatically generating a visual output of a result of the structured data query based on at least one characteristic from the set of: a data type, a data format, and a data size of the result of the structured data query.
(FR)
Selon la présente invention, un procédé d’interrogation d’un lac de données à l’aide d’un langage naturel comprend : la réception d’une interrogation en langage naturel destinée à un lac de données électroniques ; l’analyse de l’interrogation en langage naturel pour déterminer une pluralité d’entités au sein de l’interrogation en langage naturel ; l’identification de la pluralité des entités à l’aide d’au moins une base de connaissances contextuelles, la pluralité des entités étant comparées à au moins une entrée dans la ou les bases de connaissances contextuelles ; le mappage d’une dépendance de la pluralité des entités identifiées sur la base de l’interrogation en langage naturel analysée ; la construction d’une interrogation de données structurée sur la base de la pluralité des entités identifiées et de la dépendance mappée ; et la génération automatique d’une sortie visuelle d’un résultat de l’interrogation de données structurée sur la base d’au moins une caractéristique dans l’ensemble comprenant : un type de données, un format de données et une taille de données du résultat de l’interrogation de données structurée.
Également publié en tant que
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