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1. 发明授权

US08521511B2 Information extraction in a natural language understanding system 有权
标题翻译：在自然语言理解系统中提取信息
公开(公告)号：US08521511B2
公开(公告)日：2013-08-27
申请号：US11764294
申请日：2007-06-18
申请人： Rajesh Balchandran , Linda M. Boyer , Gregory Purdy
发明人： Rajesh Balchandran , Linda M. Boyer , Gregory Purdy
IPC分类号： G06F17/27
CPC分类号： G06F17/278 , G06F17/2715 , G06F17/2725 , G06F17/2785 , G06F17/28
摘要： A method of extracting information from text within a natural language understanding system can include processing a text input through at least one statistical model for each of a plurality of features to be extracted from the text input. For each feature, at least one value can be determined, at least in part, using the statistical model associated with the feature. One value for each feature can be combined to create a complex information target. The complex information target can be output.
摘要翻译：从自然语言理解系统中的文本提取信息的方法可以包括通过至少一个统计模型处理文本输入，以便从文本输入中提取多个要素中的每一个。对于每个特征，至少可以使用与特征相关联的统计模型至少部分地确定至少一个值。可以组合每个功能的一个值来创建复杂的信息目标。可以输出复杂的信息目标。

2. 发明申请

US20080312905A1 Extracting Tokens in a Natural Language Understanding Application 有权
标题翻译：在自然语言中提取令牌了解应用程序
公开(公告)号：US20080312905A1
公开(公告)日：2008-12-18
申请号：US11764285
申请日：2007-06-18
申请人： Rajesh Balchandran , Linda M. Boyer , Gregory Purdy
发明人： Rajesh Balchandran , Linda M. Boyer , Gregory Purdy
IPC分类号： G06F17/27
CPC分类号： G06F17/277 , G06F17/278
摘要： A method of processing text within a natural language understanding system can include applying a first tokenization technique to a sentence using a statistical tokenization model. A second tokenization technique using a named entity can be applied to the sentence when the first tokenization technique does not extract a needed token according to a class of the sentence. A token determined according to at least one of the tokenization techniques can be output.
摘要翻译：一种在自然语言理解系统内处理文本的方法可以包括使用统计标记化模型对句子应用第一标记化技术。当第一个标记化技术不能根据句子的类提取所需的标记时，使用命名实体的第二个标记化技术可以应用于该句子。可以输出根据令牌化技术中的至少一个所确定的令牌。

3. 发明申请

US20080310718A1 Information Extraction in a Natural Language Understanding System 有权
标题翻译：自然语言理解系统中的信息提取
公开(公告)号：US20080310718A1
公开(公告)日：2008-12-18
申请号：US11764294
申请日：2007-06-18
申请人： Rajesh Balchandran , Linda M. Boyer , Gregory Purdy
发明人： Rajesh Balchandran , Linda M. Boyer , Gregory Purdy
IPC分类号： G06K9/50
CPC分类号： G06F17/278 , G06F17/2715 , G06F17/2725 , G06F17/2785 , G06F17/28
摘要： A method of extracting information from text within a natural language understanding system can include processing a text input through at least one statistical model for each of a plurality of features to be extracted from the text input. For each feature, at least one value can be determined, at least in part, using the statistical model associated with the feature. One value for each feature can be combined to create a complex information target. The complex information target can be output.
摘要翻译：从自然语言理解系统中的文本提取信息的方法可以包括通过至少一个统计模型处理文本输入，以便从文本输入中提取多个要素中的每一个。对于每个特征，至少可以使用与特征相关联的统计模型至少部分地确定至少一个值。可以组合每个功能的一个值来创建复杂的信息目标。可以输出复杂的信息目标。

4. 发明授权

US08285539B2 Extracting tokens in a natural language understanding application 有权
标题翻译：在自然语言理解应用中提取令牌
公开(公告)号：US08285539B2
公开(公告)日：2012-10-09
申请号：US11764285
申请日：2007-06-18
申请人： Rajesh Balchandran , Linda M. Boyer , Gregory Purdy
发明人： Rajesh Balchandran , Linda M. Boyer , Gregory Purdy
IPC分类号： G06F17/27
CPC分类号： G06F17/277 , G06F17/278
摘要： A method of processing text within a natural language understanding system can include applying a first tokenization technique to a sentence using a statistical tokenization model. A second tokenization technique using a named entity can be applied to the sentence when the first tokenization technique does not extract a needed token according to a class of the sentence. A token determined according to at least one of the tokenization techniques can be output.
摘要翻译：一种在自然语言理解系统内处理文本的方法可以包括使用统计标记化模型对句子应用第一标记化技术。当第一个标记化技术不能根据句子的类提取所需的标记时，使用命名实体的第二个标记化技术可以应用于该句子。可以输出根据令牌化技术中的至少一个所确定的令牌。

5. 发明申请

US20080312906A1 Reclassification of Training Data to Improve Classifier Accuracy 有权
标题翻译：培训数据重新分类，提高分类精度
公开(公告)号：US20080312906A1
公开(公告)日：2008-12-18
申请号：US11764291
申请日：2007-06-18
申请人： Rajesh Balchandran , Linda M. Boyer , Gregory Purdy
发明人： Rajesh Balchandran , Linda M. Boyer , Gregory Purdy
IPC分类号： G06F17/27
CPC分类号： G06F17/30705
摘要： A method of creating a statistical classification model for a classifier within a natural language understanding system can include processing training data using an existing statistical classification model. Sentences of the training data correctly classified into a selected class of the statistical classification model can be selected. The selected sentences of the training data can be assigned to a fringe group or a core group according to confidence score. The training data can be updated by associating the fringe group with a fringe subclass of the selected class and the core group with a core subclass of the selected class. A new statistical classification model can be built from the updated training data. The new statistical classification model can be output.
摘要翻译：在自然语言理解系统内创建用于分类器的统计分类模型的方法可以包括使用现有的统计分类模型处理训练数据。可以选择正确分类为所选类别的统计分类模型的训练数据句子。训练数据的选定句子可以根据置信度得分分配给边缘组或核心组。可以通过将边缘组与所选类的边缘子类和具有所选类的核心子类的核心组相关联来更新训练数据。可以从更新的训练数据构建新的统计分类模型。可以输出新的统计分类模型。

6. 发明申请

US20080312904A1 Sub-Model Generation to Improve Classification Accuracy 有权
标题翻译：子模型生成提高分类精度
公开(公告)号：US20080312904A1
公开(公告)日：2008-12-18
申请号：US11764274
申请日：2007-06-18
申请人： Rajesh Balchandran , Linda M. Boyer , Gregory Purdy
发明人： Rajesh Balchandran , Linda M. Boyer , Gregory Purdy
IPC分类号： G06F17/27
CPC分类号： G06F17/2715
摘要： A method of classifying text input for use with a natural language understanding system can include determining classification information including a primary classification and one or more secondary classifications for a received text input using a statistical classification model (statistical model). A statistical classification sub-model (statistical sub-model) can be selectively built according to a model generation criterion applied to the classification information. The method further can include selecting the primary classification or the secondary classification for the text input as a final classification according to the statistical sub-model and outputting the final classification for the text input.
摘要翻译：用于分类文本输入以与自然语言理解系统一起使用的方法可以包括使用统计分类模型（统计模型）确定包括主分类的分类信息和用于所接收的文本输入的一个或多个次分类。可以根据应用于分类信息的模型生成准则选择性地建立统计分类子模型（统计子模型）。该方法还可以包括根据统计子模型选择文本输入的主分类或次级分类作为最终分类，并输出文本输入的最终分类。

7. 发明授权

US09342588B2 Reclassification of training data to improve classifier accuracy 有权
标题翻译：重新分类训练数据，提高分类精度
公开(公告)号：US09342588B2
公开(公告)日：2016-05-17
申请号：US11764291
申请日：2007-06-18
申请人： Rajesh Balchandran , Linda M. Boyer , Gregory Purdy
发明人： Rajesh Balchandran , Linda M. Boyer , Gregory Purdy
IPC分类号： G06F17/27 , G06F17/30
CPC分类号： G06F17/30705
摘要： A method of creating a statistical classification model for a classifier within a natural language understanding system can include processing training data using an existing statistical classification model. Sentences of the training data correctly classified into a selected class of the statistical classification model can be selected. The selected sentences of the training data can be assigned to a fringe group or a core group according to confidence score. The training data can be updated by associating the fringe group with a fringe subclass of the selected class and the core group with a core subclass of the selected class. A new statistical classification model can be built from the updated training data. The new statistical classification model can be output.
摘要翻译：在自然语言理解系统内创建用于分类器的统计分类模型的方法可以包括使用现有的统计分类模型处理训练数据。可以选择正确分类为所选类别的统计分类模型的训练数据句子。训练数据的所选句子可以根据置信度得分分配给边缘组或核心组。可以通过将边缘组与所选类的边缘子类和具有所选类的核心子类的核心组相关联来更新训练数据。可以从更新的训练数据构建新的统计分类模型。可以输出新的统计分类模型。

8. 发明授权

US09058319B2 Sub-model generation to improve classification accuracy 有权
标题翻译：子模型生成提高分类精度
公开(公告)号：US09058319B2
公开(公告)日：2015-06-16
申请号：US11764274
申请日：2007-06-18
申请人： Rajesh Balchandran , Linda M. Boyer , Gregory Purdy
发明人： Rajesh Balchandran , Linda M. Boyer , Gregory Purdy
IPC分类号： G06F17/27
CPC分类号： G06F17/2715
摘要： A method of classifying text input for use with a natural language understanding system can include determining classification information including a primary classification and one or more secondary classifications for a received text input using a statistical classification model (statistical model). A statistical classification sub-model (statistical sub-model) can be selectively built according to a model generation criterion applied to the classification information. The method further can include selecting the primary classification or the secondary classification for the text input as a final classification according to the statistical sub-model and outputting the final classification for the text input.
摘要翻译：用于分类文本输入以与自然语言理解系统一起使用的方法可以包括使用统计分类模型（统计模型）确定包括主分类的分类信息和用于所接收的文本输入的一个或多个次分类。可以根据应用于分类信息的模型生成准则选择性地建立统计分类子模型（统计子模型）。该方法还可以包括根据统计子模型选择文本输入的主分类或次级分类作为最终分类，并输出文本输入的最终分类。

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