Евразийский сервер публикаций

Евразийская заявка на изобретение № 201990216

   Библиографические данные

(11) Номер патентного документа

201990216

(21) Номер евразийской заявки

201990216

(22) Дата подачи евразийской заявки

2019.02.04

(51) Индексы Международной патентной классификации

G06F 16/90 (2006.01)
G10L 15/12 (2006.01)
G10L 17/18 (2006.01)

(43)(13) Дата публикации евразийской заявки, код вида документа

A1 2020.07.31 Бюллетень № 07  тит.лист, описание 

(31) Номер заявки, на основании которой испрашивается приоритет

2019102403

(32) Дата подачи заявки, на основании которой испрашивается приоритет

2019.01.29

(33) Код страны, идентифицирующий ведомство или организацию, которая присвоила номер заявки, на основании которой испрашивается приоритет

RU

(71) Сведения о заявителе(ях)

ПУБЛИЧНОЕ АКЦИОНЕРНОЕ ОБЩЕСТВО "СБЕРБАНК РОССИИ" (ПАО СБЕРБАНК); ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ АВТОНОМНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "МОСКОВСКИЙ ФИЗИКО-ТЕХНИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ (ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ)" (МФТИ) (RU)

(72) Сведения об изобретателе(ях)

Антюхов Денис Олегович, Пугачёв Леонид Петрович (RU)

(74) Сведения о представителе(ях)
или патентном поверенном

Герасин Б.В. (RU)

(54) Название изобретения

СПОСОБ СОЗДАНИЯ МОДЕЛИ АНАЛИЗА ДИАЛОГОВ НА БАЗЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА ДЛЯ ОБРАБОТКИ ЗАПРОСОВ ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ И СИСТЕМА, ИСПОЛЬЗУЮЩАЯ ТАКУЮ МОДЕЛЬ

   Реферат  [ENG]
(57) Настоящее техническое решение, в общем, относится к области вычислительной обработки данных, в частности к методам машинного обучения для построения моделей анализа диалогов на естественном языке. Компьютерно-реализуемый способ создания модели анализа диалогов на базе искусственного интеллекта для обработки обращений пользователей, выполняемый с помощью по меньшей мере одного процессора и содержащий этапы, на которых получают набор первичных данных, причем набор включает в себя, по меньшей мере, текстовые данные диалогов между пользователями и операторами, содержащие обращения пользователей и ответы операторов; осуществляют обработку полученного набора данных, в ходе которой формируют обучающую выборку для искусственной нейронной сети, содержащую положительные и отрицательные примеры обращений пользователей на основании анализа контекста диалогов, причем положительные примеры содержат семантически связанный набор реплик оператора в ответ на обращение пользователя; выполняют выделение и кодирование векторного представления каждой реплики из упомянутых на предыдущем шаге положительных и отрицательных примеров обучающей выборки; применяют сформированную обучающую выборку для обучения модели определения релевантных реплик из контекста пользовательских обращений в диалогах.

 
   Публикации документа
Раздел бюллетеня

Бюллетень,
дата публикации

Содержание публикации

NF9A
Восстановление права на евразийскую заявку

2021-03
2021.03.18

Дата восстановления права на евразийскую заявку: 2021.03.02
Дата публикации сведений об отзыве заявки: 2020.09.30
Сведения об отзыве опубликованы в бюллетене № №9 за 2020 год

FA9A
Отзыв заявки

2020-09
2020.09.02

Дата отзыва заявки: 2020.06.12


 
Назад|  Новый поиск