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[发明专利]用于对注释和编辑关系进行建模的架构-CN202080028307.6在审
发明人：张绪超;S·K·乔哈尔;M·盖蒙 -专利权人：微软技术许可有限责任公司
申请日： 2020-03-19 - 公布日： 2021-11-19 - 主分类号： G06Q10/00 文献下载
摘要：本文大体上讨论了用于确定编辑与注释之间的关系的设备、系统和方法。一种系统可以包括：存储器，用以存储定义机器学习(ML)模型的参数，ML模型用以确定作者或审阅者对文档的内容的编辑与相同或不同的作者或审阅者的关于文档的内容的注释之间的关系；以及处理电路系统，用以提供注释和编辑作为ML模型的输入，以及从ML模型接收指示注释与编辑之间的关系的数据，关系包括编辑处理注释还是作为注释的目标的内容的位置。
用于注释编辑关系进行建模架构

[发明专利]利用作为弱监督的神经任务表示的模型不可知跨语言转移中的计算需求的最小化-CN201980067534.7在审
发明人： S·K·乔哈尔;M·盖蒙;P·潘特尔 -专利权人：微软技术许可有限责任公司
申请日： 2019-10-11 - 公布日： 2021-05-25 - 主分类号： G06F40/20 文献下载
摘要：一种用于将神经模型从第一语言转移为第二语言的任务不可知框架，该框架可以通过仅依赖于第一语言的标记的数据集合、两种语言之间的并行数据集合、标记的损失函数和未标记的损失函数来准确地形成第二语言的模型中的预测，来将计算和货币成本最小化。模型可以被联合训练，或在两阶段过程中被训练。
利用作为监督神经任务表示模型不可知语言转移中的计算需求最小化

[发明专利]用于确定可动作意图的AI系统-CN201880082081.0在审
发明人：林居正;M·盖蒙;D·康;P·潘特尔;M·卡布撒;A·H·亚瓦达拉 -专利权人：微软技术许可有限责任公司
申请日： 2018-12-13 - 公布日： 2020-08-04 - 主分类号： G06Q10/10 文献下载
摘要：一种方法包括接收被寻址到收件人用户的电子邮件，使用重新参数化的递归神经网络模型处理接收的电子邮件以基于接收的电子邮件来标识动作，并且其中重新参数化的递归神经网络模型已经在用收件人对应动作注释的电子邮件数据集上被训练，并且在具有与电子邮件数据相似结构的未注释的会话数据上被重新参数化。
用于确定动作意图 ai 系统

[发明专利]对话线程的概述-CN201610312461.1有效
发明人： N·卡尔德维尔;S·阿扎姆;D·佩雷斯德尔卡皮奥;Y-Y·王;Y·蔡;M·盖蒙 -专利权人：微软技术许可有限责任公司
申请日： 2012-06-22 - 公布日： 2019-12-03 - 主分类号： G06F16/34 文献下载
摘要：提供了自动地概述电子通信对话线程。各电子邮件、文本消息、任务、问题和回答、会议请求、日历项等经由自然语音处理和试探法的组合来处理。对于给定对话线程，例如与给定任务相关联的电子邮件线程，生成该线程的文本概述以在该线程中突出显示最重要的文本。该文本概述在可视用户界面中向用户呈现，以允许该用户快速理解该线程的显著性或相关性。
对话线程概述

[发明专利]利用深度神经网络对兴趣度建模-CN201580031793.6有效
发明人：高剑峰;邓力;M·盖蒙;何晓东;P·潘特尔 -专利权人：微软技术许可有限责任公司
申请日： 2015-06-10 - 公布日： 2019-09-13 - 主分类号： G06F16/9032 文献下载
摘要：“兴趣度建模器”使用深度神经网络来学习“兴趣度”的深度语义模型(DSM)。由深度神经网络或其卷积版本的两个分支组成的DSM标识并预测将使用户对阅读源文档感兴趣的目标文档。所学习的模型观测、标识并检测从web浏览器日志获得的源文档与目标文档之间的点击转换中的兴趣度的自然发生的信号。利用深度神经网络对兴趣度建模，深度神经网络鉴于源文档和目标文档的“上下文”和可选的“焦点”来将源‑目标文档对映射到对文档转换训练的潜在空间中的特征向量。学习网络参数以最小化该空间中源文档与其对应的“感兴趣的”目标之间的距离。所得的兴趣度模型具有可应用的使用，包括但不限于上下文实体搜索、自动文本突出、预取可能感兴趣的文档、自动化内容推荐、自动化广告放置等。
利用深度神经网络兴趣建模

[发明专利]动作任务的检测和委托-CN201780080654.1在审
发明人： M·恩卡纳西昂;I·佐维特托布里库克;P·潘特尔;A·阿瓦达拉赫;C·班萨尔;M·盖蒙;C·亚坎;M·班科;M·斯诺;J·格尔克 -专利权人：微软技术许可有限责任公司
申请日： 2017-12-14 - 公布日： 2019-08-16 - 主分类号： G06Q10/10 文献下载
摘要：呈现了系统和方法，该系统和方法用于检测所接收内容内的动作意图，标识用于执行对应的动作的动作完成机器人，并且通过对动作完成机器人的动作请求来发起动作。在计算机系统上执行的动作委托代理接收所接收内容的通知，其中动作委托代理不是所接收内容的目标。进行对所接受内容的分析以标识所接收内容的动作一图。基于该动作意图，咨询动作注册表以标识用于执行与其动作的对应的动作完成机器人。请求被提交给动作完成机器人以执行该动作。
动作完成接收内容机器人委托代理动作请求注册表检测计算机系统委托咨询分析

[发明专利]文本跨度的智能选择-CN201480055252.2有效
发明人： P·潘特尔;M·盖蒙;A·D·富克斯曼;B·科尔迈尔;P·基拉卡马里 -专利权人：微软技术许可有限责任公司
申请日： 2014-10-01 - 公布日： 2019-03-08 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：预测形成用户想要选择的单个词或一系列两个或更多个词的文本跨度。文档和指示文档中特定位置的位置指针被接收并且被输入到不同的候选文本跨度生成方法。从不同的候选文本跨度生成方法中的每一个接收关于一个或多个记分候选文本跨度的排名列表。机器学习总体模型用于对从不同的候选文本跨度生成方法中的每一个接收到的每个记分候选文本跨度进行重新记分。所述总体模型是利用机器学习方法和来自真实意图用户文本跨度选择数据集的特征来训练的。从所述总体模型接收重新记分候选文本跨度排名列表。
文本跨度智能选择

[发明专利]自动提取通信和内容中的承诺和请求-CN201680028053.1在审
发明人： P·N·本内特;N·查德拉塞卡兰;M·盖蒙;N·古特比;E·J·霍维茨;R·L·休斯;P·辛格;R·W·怀特 -专利权人：微软技术许可有限责任公司
申请日： 2016-04-16 - 公布日： 2018-01-26 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：一种分析电子通信内容的系统，可以从电子通信中自动提取请求或承诺。在一个示例过程中，处理部件可以分析内容，以确定内容的一个或多个含义；查询与电子通信有关的一个或多个数据源的内容；并且至少部分地基于(i)内容的一个或多个含义以及(ii)一个或多个数据源的内容，从内容中自动标识和提取请求或承诺。初始识别和提取之后可以跟随多个动作，这些动作包括对请求或承诺的描述的确认和细化，以及协助跟踪和解决请求或承诺的发送者、接收者或其他人中的一个或多个的动作，这些动作包括创建附加消息、提醒、约定或待办事项列表。
自动提取通信内容中的承诺请求

[发明专利]自动任务提取和日历条目-CN201280031955.2有效
发明人： M·盖蒙;S·阿扎姆;Y·蔡;N·卡尔德维尔;Y-Y·王 -专利权人：微软技术许可有限责任公司
申请日： 2012-06-09 - 公布日： 2018-01-09 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：从电子通信中自动检测和标识的任务和日历项可被填充到一个或多个任务应用和日历应用中。从一个或多个电子通信检索到的文本内容可被提取并解析以确定所解析的文本中包含的关键词或词语是否可造成文本内容或文本内容的一部分被分类成任务。所标识的任务可被自动填充到任务应用。类似地，来自这些源的文本内容可被解析以寻找可被标识为指示日历项（例如，会议请求）的关键词和词语。所标识的日历项可作为日历条目被自动填充到日历应用。
自动任务提取日历条目

[发明专利]对话线程的概述-CN201280031889.9有效
发明人： N·卡尔德维尔;S·阿扎姆;D·佩雷斯德尔卡皮奥;Y-Y·王;Y·蔡;M·盖蒙 -专利权人：微软技术许可有限责任公司
申请日： 2012-06-22 - 公布日： 2017-04-12 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：提供了自动地概述电子通信对话线程。各电子邮件、文本消息、任务、问题和回答、会议请求、日历项等经由自然语音处理和试探法的组合来处理。对于给定对话线程，例如与给定任务相关联的电子邮件线程，生成该线程的文本概述以在该线程中突出显示最重要的文本。该文本概述在可视用户界面中向用户呈现，以允许该用户快速理解该线程的显著性或相关性。
对话线程概述

[发明专利]可再用的组织知识的提取与发布-CN201180006415.4无效
发明人： V·P·奇拉卡玛瑞;N·卡尔德维尔;S·阿扎姆;蔡亦铮;B·E·蔡尔兹;A·卡特拉普;S·迪米克;M·盖蒙;B·SJ·克赫尔米尔;郭薰如;J·C·路德维格;K·曼尼斯;C·A·奥基弗;D·佩雷斯德尔卡皮奥;T·H·潘;K·鲍威尔;J·沙哈;A·沙玛;P·W·特尔霍斯特;M·P·沃尔维卡;王野翊 -专利权人：微软公司
申请日： 2011-01-13 - 公布日： 2012-10-17 - 主分类号： G06Q10/00 文献下载
摘要：分析模块，在新的数据项被添加到项目数据存储而被同步架构触发时，在该新内容上运行一系列分析特征提取器。可以执行分析，并且可以从该数据项提取感兴趣的特征。该分析利用自然语言处理以及其他技术来提供自动或半自动的信息提取。被提取的感兴趣的特征作为元数据被保存在项目数据存储内，并且与从其提取该特征的数据项相关联。该分析模块可用于发现可从已位于项目数据存储的内容中搜集的附加信息。
再用组织知识提取发布

[发明专利]跨数据存储和内容类型的自动聚集-CN201180006413.5无效
发明人： N·卡尔德维尔;V·P·奇拉卡玛瑞;S·阿扎姆;蔡亦铮;M·卡尔卡尼奥;B·E·蔡尔兹;A·奇特拉普;S·迪米克;M·盖蒙;B·SJ·克赫尔米尔;郭薰如;J·C·路德维格;K·曼尼斯;C·A·奥基弗;D·佩雷斯德尔卡皮奥;T·H·潘;K·鲍威尔;J·沙哈;A·沙玛;P·W·特尔霍斯特;M·P·沃尔维卡;王野翊 -专利权人：微软公司
申请日： 2011-01-13 - 公布日： 2012-10-17 - 主分类号： G06F9/06 文献下载
摘要：与项目相关的数据可以从各种数据源、给定上下文中被聚集，并可被存储在可对其他人可用且可由其他人访问的数据储存库或组织知识库中。可在单个用户界面内将文档、电子邮件、联系人信息、日历数据、社交联网数据、和与项目相关的任何其他内容汇聚到一起，而无论其数据类型。用户可以组织和理解内容，发现相关信息，并对其进行操作，而无论信息位于何处或它如何被创建。
数据存储内容类型自动聚集

[发明专利]确定数据意向并基于该意向响应数据的系统和方法-CN200510053113.9有效
发明人： D·R·里德;E·K·林格;M·E·皮尔逊;M·盖蒙;R·G·坎贝尔;R·G·阿西恩森;S·H·科斯顿 -专利权人：微软公司
申请日： 2005-02-28 - 公布日： 2005-09-07 - 主分类号： G06F17/60 文献下载
摘要：本发明涉及确定所接收的数据(如，电子邮件、语音、图形……)的意向，并基于该意向响应数据的系统和方法。本系统和方法采用基于浅和深语言分析(如，语义和句法)的特征的各种组合来产生非常高的准确度。本系统和方法分析并归类所接收的数据，以查找可包括意向的数据。该数据可通过提取涉及意向的特征来进一步细化。特征可由分类器用于确定意向。如果意向证明响应是正确的，则数据被进一步细察和重新表达，以生成指示该意向的描述。重新表达和包括以逻辑形式表示特征、变换该形式并生成可以可视和/或可听地向用户呈现的意向描述。
确定数据意向基于响应系统方法

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