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1. (WO2017040663) CREATING A TRAINING DATA SET BASED ON UNLABELED TEXTUAL DATA
国際事務局に記録されている最新の書誌情報   

国際公開番号: WO/2017/040663 国際出願番号: PCT/US2016/049700
国際公開日: 09.03.2017 国際出願日: 31.08.2016
IPC:
G06F 7/00 (2006.01)
G 物理学
06
計算;計数
F
電気的デジタルデータ処理
7
取扱うデータの順序または内容を操作してデータを処理するための方法または装置
出願人:
SKYTREE, INC. [US/US]; 1731 Technology Dr., Suite 700 San Jose, CA 95110, US
発明者:
PENDAR, Nick; US
WANG, Zhuang; US
代理人:
HOLMES, Matthew; US
GARNER, Casey; US
BOHN, Michael; US
NORSETH, Peter; US
ALSBURY, Paige; US
優先権情報:
62/213,09101.09.2015US
発明の名称: (EN) CREATING A TRAINING DATA SET BASED ON UNLABELED TEXTUAL DATA
(FR) CRÉATION D'UN ENSEMBLE DE DONNÉES D'APPRENTISSAGE BASÉ SUR DES DONNÉES TEXTUELLES NON ÉTIQUETÉES
要約:
(EN) A system and method are disclosed for obtaining a plurality of unlabeled text documents; obtaining an initial concept; obtaining keywords from a knowledge source based on the initial concept; scoring the plurality of unlabeled documents based at least in part on the initial keywords; determining a categorization of the documents based on the scores; performing a first feature selection and creating a first vector space representation of each document in a first category and a second category, the first and second categories based on the scores, the first vector space representation serving as one or more labels for an associated unlabeled textual document; and generating the training set including a subset of the obtained unlabeled textual documents, the subset of the obtained unlabeled documents including a documents belonging to the first category and documents belonging to the second category.
(FR) La présente invention concerne un système et un procédé destinés à obtenir une pluralité de documents texte non étiquetés; obtenir un concept initial; obtenir des mots-clés à partir d'une source de connaissances sur la base du concept initial; noter la pluralité de documents non étiquetés sur la base au moins en partie des mots-clés initiaux; déterminer une catégorisation des documents sur la base des notes; effectuer une première sélection de caractéristiques et créer une première représentation d'espace vectoriel de chaque document dans une première catégorie et dans une seconde catégorie, les première et seconde catégories étant basées sur les notes, la première représentation d'espace vectoriel servant comme une ou plusieurs étiquettes pour un document texte non étiqueté associé; et produire l'ensemble d'apprentissage comprenant un sous-ensemble des documents texte non étiquetés obtenus, le sous-ensemble des documents non étiquetés obtenus comprenant un document appartenant à la première catégorie et des documents appartenant à la seconde catégorie.
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指定国: 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, 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, 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
アフリカ広域知的所有権機関(ARIPO) (BW, GH, GM, KE, LR, LS, MW, MZ, NA, RW, SD, SL, ST, SZ, TZ, UG, ZM, ZW)
ユーラシア特許庁(EAPO) (AM, AZ, BY, KG, KZ, RU, TJ, TM)
欧州特許庁(EPO) (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)
アフリカ知的所有権機関(OAPI) (BF, BJ, CF, CG, CI, CM, GA, GN, GQ, GW, KM, ML, MR, NE, SN, TD, TG)
国際公開言語: 英語 (EN)
国際出願言語: 英語 (EN)