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Identification and classification of training needs from unstructured computer text using a neural network

机译:使用神经网络的非结构化计算机文本的培训需求的识别和分类

摘要

Methods and apparatuses are described for generation of a data model for identifying and classifying training needs of individuals. A computer data store stores unstructured text. A server computing device generates a vector for search queries in the unstructured text, and generates a training course classification data model that comprises a multi-layered neural network. The server computing device executes the training course classification model using the vectors as input to generate a training course recommendation output vector. The server computing device updates the training course classification data model based upon a rating value for a training course.
机译:描述用于生成用于识别和分类个人培训需求的数据模型的方法和装置。 计算机数据存储存储非结构化文本。 服务器计算设备生成用于在非结构化文本中搜索查询的向量,并生成包括多层神经网络的培训课程分类数据模型。 服务器计算设备使用作为输入的向量执行培训课程分类模型以生成培训课程推荐输出矢量。 服务器计算设备根据培训课程的评级值更新培训课程分类数据模型。

著录项

  • 公开/公告号US11188581B2

    专利类型

  • 公开/公告日2021-11-30

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 FMR LLC;

    申请/专利号US201715592103

  • 发明设计人 ADRIAN RONAYNE;CHAITRA KAMATH;

    申请日2017-05-10

  • 分类号G06F16/33;G06F16/35;G06F16/951;G06N3/02;G06N3/08;G09B5;G06N3/04;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-24 22:15:32

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