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Systems and methods for learning semantic patterns from textual data

机译:从文本数据中学习语义模式的系统和方法

摘要

In some embodiments, a system is provided comprising at least one processor programmed to process an input text to identify a plurality of semantic patterns that match the input text, wherein, for at least one semantic pattern of the plurality of semantic patterns: the at least one semantic pattern comprises a plurality of semantic entities identified from the at least one input text, and the plurality of semantic entities occur in a common context within the at least one input text. The at least one processor may be further programmed to use statistical information derived from training data to associate a respective weight with each semantic pattern of the plurality of semantic patterns.
机译:在一些实施例中,提供一种系统,其包括至少一个处理器,该至少一个处理器被编程为处理输入文本以识别与输入文本匹配的多个语义模式,其中,对于多个语义模式中的至少一个语义模式:至少一个语义模式包括从至少一个输入文本中识别出的多个语义实体,并且多个语义实体出现在至少一个输入文本内的公共上下文中。所述至少一个处理器可以进一步被编程为使用从训练数据导出的统计信息,以将各自的权重与所述多个语义模式中的每个语义模式相关联。

著录项

  • 公开/公告号US9959341B2

    专利类型

  • 公开/公告日2018-05-01

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 NUANCE COMMUNICATIONS INC.;

    申请/专利号US201514737379

  • 发明设计人 JAN CURIN;

    申请日2015-06-11

  • 分类号G06F17/30;G06N99;G06F17/27;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-21 12:56:22

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