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[发明专利]基于语音成分的细粒度映射的语言语音处理-CN201911003118.9有效
发明人：李旻;李蕴瑶;M·D·哈尔佩恩;S·诺尔曼 -专利权人：国际商业机器公司
申请日： 2019-10-22 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G10L15/00 文献下载
摘要：本公开涉及基于语音成分的细粒度映射的语言语音处理。在一个实施例中，一种计算机实现的方法包括获取特定语言的第一单词的发音以及识别该发音的语音成分。该方法包括获取针对在第一单词的发音中所识别的语音成分的类型的语音成分映射表，以及使用语音成分映射表将语音值分配给所识别的语音成分。对于第二单词，该方法包括获取第二单词的发音，识别该发音的语音成分，以及将语音值分配给所识别的语音成分。另外，该方法包括使用第一单词和第二单词的相应的识别的语音成分的分配语音值来计算第一单词的所识别的语音成分与第二单词的所识别的语音成分之间的语音距离，以及将计算出的语音距离存储在文件中。
基于语音成分细粒度映射语言处理

[发明专利]零次跨语言迁移学习-CN202180063283.2在审
发明人：李紫辉;李蕴瑶;P·森;朱怀宇 -专利权人：国际商业机器公司
申请日： 2021-09-14 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G06F40/55 文献下载
摘要：通过以下方法为目标语言提供预测模型：根据一组未标记的目标语言文本单元确定标记的源语言文本单元的实例权重(142)；由一个或多个计算机处理器(254)根据实例权重(142)缩放源语言文本单元的预测标签和源语言文本单元的基本事实标签之间的误差；由一个或多个计算机处理器(254)根据该误差更新目标语言的预测神经网络模型的网络参数；以及由一个或多个计算机处理器(254)向用户提供目标语言的预测神经网络模型。
零次跨语言迁移学习

[发明专利]使用元学习优化机器学习流水线的自动选择-CN202180056360.1在审
发明人：王大阔;淦创;G·布拉姆贝勒;L·阿米尼;H·C·萨姆洛维茨;K·凯特;陈蓓;M·维图巴;A·艾弗菲米艾弗斯基;I·卡西斯;李蕴瑶;A·C·I·马洛西;A·巴特扎吉;B·卡瓦斯;S·古拉伽达;L·普帕;T·佩达帕蒂;A·格雷 -专利权人：国际商业机器公司
申请日： 2021-08-09 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G06F16/2455 文献下载
摘要：计算机使用元学习机器学习模型来自动选择机器学习模型流水线。计算机接收基础事实数据和流水线偏好元数据。计算机确定适合于基础事实数据的一组流水线，并且每个流水线包括算法。流水线可包括数据预处理例程。计算机为流水线生成超参数集合。计算机将预处理例程应用于基础事实数据，以生成基础事实数据的一组预处理的集合，并对每个流水线的超参数集合性能进行排序，以针对每个流水线建立优选的超参数集合。计算机选择偏好的数据特征并将每个流水线以及相关联的优选的超参数集合用于对预处理的基础事实数据的偏好的数据特征进行评分。计算机对流水线性能进行排序，并根据排序选择候选流水线。
使用学习优化机器流水线自动选择

[发明专利]使用结构化和非结构化数据的解析查询-CN202080062121.2在审
发明人：钱坤;李蕴瑶;N.布塔尼 -专利权人：国际商业机器公司
申请日： 2020-08-21 - 公布日： 2022-04-22 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：一种计算机实现的方法包括：以自然语言格式接收问题；从问题导出多个子查询；确定多个子查询中的第一子查询不能利用策划的知识库来解析；利用非结构化文本解析第一子查询；以及利用解析的第一子查询调整策划的知识库。
使用结构数据解析查询

[发明专利]利用转移学习的低资源实体解析-CN202080038347.9在审
发明人：笠井淳吾;钱坤;S·古拉加达;李蕴瑶;L·波拉 -专利权人：国际商业机器公司
申请日： 2020-06-04 - 公布日： 2022-01-07 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本文提供了用于利用转移学习的低资源实体解析的方法、系统和计算机程序产品。一种计算机实现的方法，包括：通过第一实体解析模型来处理输入数据，其中输入数据包括已标记输入数据和未标记输入数据；标识未标记输入数据的要被用于训练神经网络实体解析模型的一个或多个部分，其中所述标识包括将一个或多个主动学习算法应用于第一实体解析模型；使用(i)所述未标记输入数据的一个或多个部分和(ii)一个或多个深度学习技术来训练神经网络实体解析模型；以及通过将经训练的神经网络实体解析模型应用于一个或多个数据集来执行一个或多个实体解析任务。
利用转移学习资源实体解析

[发明专利]预测语义角色标注的功能性标记-CN202010528591.5在审
发明人：尹培风;李蕴瑶;中村大贺 -专利权人：国际商业机器公司
申请日： 2020-06-11 - 公布日： 2020-12-15 - 主分类号： G06F40/30 文献下载
摘要：本发明涉及一种预测语义角色标注的功能性标记。根据一个实施例的计算机实现的方法包括在调度器处接收训练数据实例和目标实例，由调度器从训练数据实例和目标实例生成输入序列，从调度器向编码器发送输入序列，由编码器将输入序列映射到特征向量，将特征向量从编码器发送到调度器，将特征向量从调度器发送到预测器，以及由预测器将特征向量映射到类向量以创建目标实例的标签。
预测语义角色标注功能标记

[发明专利]用于根据任务说明来构建概念的方法和系统-CN201410679793.4有效
发明人： L·吉提卡瑞乌;G·A·塞佛;R·克里斯娜暮斯;李蕴瑶;杨华海 -专利权人：国际商业机器公司
申请日： 2014-11-24 - 公布日： 2018-06-29 - 主分类号： G06F8/20 文献下载
摘要：本发明涉及用于根据任务说明来构建概念的方法和系统。方法包括经由用户界面接收来自用户的自然语言形式的任务说明。该方法还包括将任务说明解析成多个构件，并且在数据库中搜索具有与该多个构件中的至少一部分近似的模式的现有概念。该概念包含可由文本模式表示的语义。该方法还包括识别该多个构件中没有包含于现有概念内的任意构件，并且创建结合了现有概念与该多个构件中没有包含于现有概念内的构件的新概念。
构建自然语言形式语义文本模式用户界面新概念解析近似数据库搜索创建