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1. WO2020197706 - ADAPTATION DE MODÈLE LINGUISTIQUE MODULAIRE

Numéro de publication WO/2020/197706
Date de publication 01.10.2020
N° de la demande internationale PCT/US2020/020573
Date du dépôt international 02.03.2020
CIB
G06N 3/04 2006.01
GPHYSIQUE
06CALCUL; COMPTAGE
NSYSTÈMES DE CALCULATEURS BASÉS SUR DES MODÈLES DE CALCUL SPÉCIFIQUES
3Systèmes de calculateurs basés sur des modèles biologiques
02utilisant des modèles de réseaux neuronaux
04Architecture, p.ex. topologie d'interconnexion
G06N 3/08 2006.01
GPHYSIQUE
06CALCUL; COMPTAGE
NSYSTÈMES DE CALCULATEURS BASÉS SUR DES MODÈLES DE CALCUL SPÉCIFIQUES
3Systèmes de calculateurs basés sur des modèles biologiques
02utilisant des modèles de réseaux neuronaux
08Méthodes d'apprentissage
CPC
G06N 3/0445
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
NCOMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
3Computer systems based on biological models
02using neural network models
04Architectures, e.g. interconnection topology
0445Feedback networks, e.g. hopfield nets, associative networks
G06N 3/0454
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
NCOMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
3Computer systems based on biological models
02using neural network models
04Architectures, e.g. interconnection topology
0454using a combination of multiple neural nets
G06N 3/08
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
NCOMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
3Computer systems based on biological models
02using neural network models
08Learning methods
G06N 3/084
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
NCOMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
3Computer systems based on biological models
02using neural network models
08Learning methods
084Back-propagation
G10L 15/063
GPHYSICS
10MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
LSPEECH ANALYSIS OR SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
15Speech recognition
06Creation of reference templates; Training of speech recognition systems, e.g. adaptation to the characteristics of the speaker's voice
063Training
G10L 15/065
GPHYSICS
10MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
LSPEECH ANALYSIS OR SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
15Speech recognition
06Creation of reference templates; Training of speech recognition systems, e.g. adaptation to the characteristics of the speaker's voice
065Adaptation
Déposants
  • MICROSOFT TECHNOLOGY LICENSING, LLC [US]/[US]
Inventeurs
  • POLOVETS, George Ion
Mandataires
  • MINHAS, Sandip S.
  • ADJEMIAN, Monica
  • BARKER, Doug
  • CHATTERJEE, Aaron C.
  • CHEN, Wei-Chen Nicholas
  • CHOI, Daniel
  • CHURNA, Timothy
  • DINH, Phong
  • EVANS, Patrick
  • GABRYJELSKI, Henry
  • GUPTA, Anand
  • HINOJOSA-SMITH, Brianna L.
  • HWANG, William C.
  • JARDINE, John S.
  • LEE, Sunah
  • LEMMON, Marcus
  • MARQUIS, Thomas
  • MEYERS, Jessica
  • ROPER, Brandon
  • SPELLMAN, Steven
  • SULLIVAN, Kevin
  • SWAIN, Cassandra T.
  • WALKER, Matt
  • WIGHT, Stephen A.
  • WISDOM, Gregg
  • WONG, Ellen
  • WONG, Thomas S.
  • ZHANG, Hannah
  • TRAN, Kimberly
Données relatives à la priorité
16/368,27528.03.2019US
Langue de publication anglais (EN)
Langue de dépôt anglais (EN)
États désignés
Titre
(EN) MODULAR LANGUAGE MODEL ADAPTATION
(FR) ADAPTATION DE MODÈLE LINGUISTIQUE MODULAIRE
Abrégé
(EN)
Systems and techniques for modular language model adaptation are described herein. A set of adaptation training data and a set of parameters may be received from a recurrent neural network model. A set of adaptation parameters may be determined using the set of adaptation training data. A set of outputs of the recurrent neural network model may be modified using output of an evaluation of the set of adaptation training data using the set of adaptation parameters. An adaptation module may be generated that includes a set of adaptation module parameters based on the modified set of outputs. The adaptation module may be added to the recurrent neural network model for evaluation of inputs corresponding to the set of adaptation parameters.
(FR)
L'invention concerne des systèmes et des techniques d'adaptation de modèle linguistique modulaire. Un ensemble de données d'entraînement d'adaptation et un ensemble de paramètres peuvent être reçus d'un modèle de réseau de neurones récurrents. Un ensemble de paramètres d'adaptation peut être déterminé à l'aide de l'ensemble de données d'entraînement d'adaptation. Un ensemble de sorties du modèle de réseau de neurones récurrents peut être modifié à l'aide d'une sortie d'une évaluation de l'ensemble de données d'entraînement d'adaptation à l'aide de l'ensemble de paramètres d'adaptation. Un module d'adaptation peut être généré qui comprend un ensemble de paramètres de module d'adaptation basé sur l'ensemble de sorties modifié. Le module d'adaptation peut être ajouté au modèle de réseau de neurones récurrents en vue de l'évaluation d'entrées correspondant à l'ensemble de paramètres d'adaptation.
Également publié en tant que
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