[发明专利]用于利用机器学习分类器来使用知识表示的系统和方法在审
| 申请号： | 201680091990.1 | 申请日： | 2016-11-23 |
| 公开（公告）号： | CN110168579A | 公开（公告）日： | 2019-08-23 |
| 发明（设计）人： | M·W·威尔森;I·伊利亚斯;P·J·斯威尼 | 申请（专利权）人： | 启创互联公司 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00;G06N5/02 |
| 代理公司： | 北京市金杜律师事务所 11256 | 代理人： | 酆迅 |
| 地址： | 加拿大*** | 国省代码： | 加拿大;CA |
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| 摘要： | 提供了用于为机器学习分类器生成训练数据的系统和方法。基于感兴趣对象被合成的知识表示被用来将标签分配给内容项。标记的内容项可以被用作训练数据以用于训练机器学习分类器。标记的内容项也可以被用作针对分类器的验证数据。 | ||
| 搜索关键词： | 分类器 内容项 机器学习 训练数据 知识表示 感兴趣对象 学习分类器 标签分配 训练机器 验证数据 合成 | ||
【主权项】：
1.一种针对机器学习分类器生成训练数据的方法，所述方法包括：基于感兴趣对象，接收被编码为非瞬态计算机可读数据结构的知识表示，所述知识表示包括至少一个概念和/或两个或更多个概念之间的关系；接收内容项的第一集合，其中所述第一集合包括没有标签的一个或多个内容项，其中所述标签将内容项分类为一个或多个类别；针对所述第一集合中的一个或多个相应内容项确定一个或多个分数，其中针对相应内容项的所述分数基于所述知识表示和所述相应内容项的内容；以及通过基于与所述第一集合中的所述一个或多个相应内容项相关联的所述分数将标签分配给所述第一集合中的所述一个或多个相应内容项来针对所述机器学习分类器生成所述训练数据。
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