Searcher Eylem Verilerinin Makine Tarafından Öğrenilmiş Belirsizliği Giderme

Bir Arama Motoru, Arayıcı Eylem Verilerinden Ne Öğrenebilir?

Bu patent, bir bilgisayarın çalışmasını iyileştirmekle ilgilidir.

Arayıcı eylemi verileri finansal işlemleri temsil edebilir. Bir kredi kartı ekstresi, belirli bir kredi kartıyla ilgili finansal işlem verilerini içerebilir.

Bu arama eylemi verileri şunları içerebilir:

• Buluşma
• Açıklama
• Belirli bir finansal işleme karşılık gelen tutar

Mali işlem verileri, ["12.04.2013", "ITALYAN DELI NEW YORK NY", "12.08"], 12 Nisan 2013 tarihinde "İtalyan Şarküteri"nde bulunan bir işlem için 12,08 ABD Doları tutarında bir kredi kartı ücretini temsil edebilir. New York, NY'da

Bu patent, birçok varlık türü hakkında araştırmacı eylem verilerini içerir. İşlem, aşağıdakiler için makine öğrenimi tabanlı bir açıklayıcı kullanılmasını gerektirir:

• Varlıkları tanı
• Arayıcı eylem verilerine açıklama ekler
• Arayan kişiden bir sorgu alın
• Arayıcı eylem verilerini sorgulayın
• Arayan eylem verilerinden sorguya bir yanıt oluşturun
• sorguyu cevapla

Sistem, belirli bir araştırmacı tarafından çok sayıda varlık türünden varlıklar hakkında alınan verileri alabilir. Varlıkların çoğuna ait veriler, varlıklar belirlenemediği için belirsiz olarak belirlenir. Sistem, belirli bir araştırıcı tarafından çok sayıda varlık türünün varlıkları hakkında gerçekleştirilen eylemleri temsil eden bilgilerin belirsizliğini giderir.

Searcher Eylem Verilerinden Neyin Belirsizliği Giderilir?

Belirsizliği giderme, belirsiz olarak belirlenen varlıkların çoğunluğu için belirtilen tanımlayıcı varlıkları içerebilir. Verilerdeki varlıkları ve varlık özniteliklerini tanımak için eğitilmiş, makine öğrenimi tabanlı bir açıklayıcı kullanır. Aynı zamanda, ilgili varlık tanımlayıcıları ile birçok varlık türünün varlıkları hakkında araştırmacı eylem verilerini temsil eden verileri de açıklar.

Sistem, belirli arayan kişiye özel bir sorgu alır. Soru, varlıkların ilk varlık türünü ve arama yapan tarafından varlıklar hakkında gerçekleştirilen bir eylemi belirten terimleri içerir. Sistem, birinci varlık tipindeki varlıkları belirler ve ilk varlık tipindeki varlıklar hakkında araştırmacı tarafından gerçekleştirilen eylemleri temsil eden verileri sorgular. Sistem, belirli bir araştırmacı tarafından birinci varlık türündeki varlıklar hakkında gerçekleştirilen eylemleri temsil eden bilgilerden sorguya bir yanıt oluşturur ve belirli bir araştırmacıya özgü soruya yanıt verir.

Veriler, finansal işlem verileri gibi araştırmacı eylem verileri olarak görülür. Sistem, bir finansal işlemi temsil eden arama eylemi verilerini alabilir. Arama eylemi verileri şunları içerebilir:

• Kredi kartı işlem verileri
• Banka kartı işlem verileri
• Mali tablo işlem verileri

Sistem, finansal işlemler hakkında bilgi sağlamak için finansal işlem verilerini analiz edebilir. Örneğin, sistem, arayan kişinin belirli kategorilerde harcadığı miktarı veya yüzdeyi görüntülemek için finansal işlemleri kategorilere ayırabilir. Bir kategori "restoranlar" içerebilir ve sistem "İtalyan Şarküteri" restoranındaki finansal işlemi restoranlar altında endeksleyebilir, çünkü ilgili arama eylemi verileri "Şarküteri" kelimesinden oluşur. Ancak, finansal işlem verileri daha belirsiz hale gelebilir. Örneğin, finansal işlem verileri ["11.04.2013", "BEST R NEW YORK NY", "45.78"] belirsiz hale gelebilir.

Finansal İşlem Verilerinin Belirsizliğinin Giderilmesi

Mali işlem verilerinin belirsizliğini gidermek için sistem, mali işlem verileriyle ilişkili varlıkları tanımlayan makine öğrenimi tabanlı bir açıklayıcı kullanabilir. İşletmeler, aşağıdakiler gibi bir ticari işletme olabilir:

• Belirli bir mağaza
• Restoran
• Ofis
• Şirket

Örneğin, makine öğrenimi tabanlı açıklayıcı, New York, NY'de bulunan "En İyi Restoran" kuruluşunu tanımlayabilir. Bu, finansal işlem verileriyle ilişkilendirilir.

Etiketli Eğitim Verilerine Dayalı İlişkilendirmeler

Makine öğrenimi tabanlı açıklayıcı, etiketli eğitim verilerine dayalı olarak arama yapan eylem verileriyle ilişkili varlıkları tanımlamak için eğitilebilir. Örneğin, makine öğrenimi tabanlı açıklayıcı, konumlar da dahil olmak üzere finansal işlem verilerinin örneğin "NEW YORK NY", "DC" veya "90210" ile ilişkili kuruluşlarla ilişkilendirilmesinin muhtemel olduğunu belirlemek için eğitim alabilir. alanlar.

Ve makine öğrenimi tabanlı açıklayıcı, tek bir harfin, örneğin "R"nin, bir varlığın adındaki harfle başlayan bir kelimenin kısaltması olabileceğini belirlemek için eğitilebilir. Makine öğrenimi tabanlı açıklayıcı, finansal işlem verilerinin New York, NY'da bulunan "En İyi Restoran" adlı kuruluşla ilişkilendirildiğini "NEW YORK NY", "BEST" ve "R" ifadelerinin varlığına dayanarak belirleyebilir.

Ayrıca, makine öğrenimine dayalı açıklayıcı yalnızca mali işlem verilerindeki açıklamayı analiz etmek veya mali işlem verilerinde örneğin tutar ve tarih gibi daha fazla bilgiyi analiz etmek için eğitilebilir. Örneğin, makine öğrenimi tabanlı açıklayıcı, tutar ve tarihi dikkate alarak "En İyi Restoran" ile ilişkili finansal işlemi daha da belirleyebilir. Ek açıklama yapan kişi, 45,78 ABD doları tutarının "En İyi Restoran" adlı restoranda harcanan tutarla tutarlı olduğunu ve finansal işleme taraf olan araştırmacının 11 Nisan 2013 tarihinde New York, NY'de olduğunu seçebilir. arayıcının profili.

Finansal Olmayan İşlem Verisi Olan Arama Yapan Eylem Verileri

Patent ayrıca bize, makine öğrenimi tabanlı açıklayıcıyı eğitmek için kullanılan etiketli eğitim verilerinin, metinle ilişkili olarak tanımlanan metin ve varlıkları içerebileceğini söyler. Örneğin, makine öğrenimi tabanlı açıklayıcı, "En İyi Restoran" varlığıyla ilişkilendirildiği belirlenen "En İyi Restoran" web sitesinden alıntılar kullanılarak hazırlanabilir. Etiketli eğitim verileri, aşağıdakiler gibi diğer finansal olmayan işlem verilerini içerebilir:

• Tanımlanan varlıklarla ilişkili bir inceleme web sitesindeki metin
• Arama yapanların sosyal ağ etkileşimleri
• Arama yapanlar tarafından kullanılan arama terimleri
• Araştırıcı, tanımlanan varlıkların doğru veya yanlış olduğuna dair açık onaylar da dahil olmak üzere eğitim verileri sağladı

Ek olarak, etiketlenmiş eğitim verileri, tanımlanmış kuruluşlarla ilişkili mali işlem verilerini içerebilir. Örneğin, etiketlenmiş eğitim verileri, "En İyi Restoran" dahil olmak üzere restoranlardaki finansal işlemleri temsil eden finansal işlemlerden oluşabilir.

Sistem, finansal işlemleri makine öğrenimi tabanlı açıklayıcı tarafından tanımlanan kuruluşlarla ilişkilendirebilir. Yöntem, finansal işlem verilerine, tanınan kuruluşu temsil eden bir tanımlayıcı içeren verilerle açıklama ekleyebilir. Örneğin, sistem finansal işlem verilerine [“4/11/2013,” “BEST R NEW YORK NY,” “45.78”] bir tüzel kişilik tanımlayıcısı ekleyerek açıklama ekleyebilir [“4/ 11/2013,” “BEST R NEW YORK NY,” “45.78,” “00542687”] burada “00542687”, “En İyi Restoran” varlığı için benzersiz bir tanımlayıcıdır.

Sistem, Varlık Hakkında Varlık Verilerini Depolayabilir

Sistem, varlık hakkındaki varlık verilerini depolayabilir. Örneğin, restoran olan bir işletmenin varlık verileri şunları içerebilir:

• Bir restoran adı
• Adres
• Telefon numarası
• Saatler
• yemek tarzı
• mutfak türü
• Yönetici şef adı
• Fiyat aralığı

Bir giyim mağazası için bir varlık şunları içerebilir:

• Bir mağaza adı
• Giyim türü
• Hedef kitle
• Saatler
• Fiyat aralığı

Diğer varlık türleri, diğer özellikler için farklı değerler içerebilir.

Arayıcı Eylem Verileri Finansal İşlemler Hakkında Bilgi Sağlayabilir

Açıklamalı finansal işlem verilerini kullanarak sistem, finansal işlemler hakkında bilgi sağlayabilir. Örneğin, bir araştırmacı, sistemin, 11 Nisan 2013 tarihinde hangi restoranda yemek yediğini belirlemesini isterse, sistem, açıklamalı finansal işlem verilerine dayanarak Nisan ayındaki finansal işlemleri tanımlayabilir. 11, 2013 ve restoran olan bir varlıkla ilişkilendirilen ve restoranın sonucunu "En İyi Restoran" döndüren.

Bu patentte açıklanan konu, belirli bir finansal işlemle ilgili ayrıntılı finansal işlem verilerini içerebilir. Belirli finansal işlem verilerini, finansal işlem verileriyle ilişkili varlıkları tanımlayan makine öğrenimi tabanlı bir açıklayıcıya sağlayabilir. Daha fazla eylem, belirli finansal işlemin, ayrıntılı finansal veriler için makine öğrenimi tabanlı açıklayıcı tarafından tanımlanan bir kuruluşla ilişkilendirilmesini içerebilir.

Ve bu spesifikasyonda açıklanan konu, belirli bir finansal işleme taraf olan bir araştırmacıdan bir sorgu alma ve soruyla ilişkili bir varlık tipi belirleme eylemlerini içerebilen yöntemlerde somutlaştırılabilir. Daha fazla önlem, belirli finansal işlemle ilişkili bir varlığın sorguyla ilişkili varlık türüyle eşleştiğinin belirlenmesini içerebilir. Diğer eylemler, sorguya yanıt olarak varlığı tanımlayan bir yanıt sağlamayı içerebilir.

Diğer sürümler, bilgisayar depolama aygıtlarında kodlanmış yöntemlerin eylemlerini gerçekleştirmek üzere yapılandırılmış ilgili sistemleri, aparatları ve bilgisayar programlarını içerir.

Diğer Finansal İşlem Türleri

Bu ve diğer sürümlerin her biri aşağıdaki özellikleri içerebilir. Mali işlem verileri şunları içerebilir:

• Kredi kartı işlem verileri
• Banka kartı işlem verileri
• Mali tablo işlem verileri

Belirli yönlerden, belirli bir finansal işlemi, makine öğrenimine dayalı açıklayıcı tarafından tanımlanan bir kuruluşla ilişkilendirmek, belirli finansal işlem verilerine, tanınan kuruluşu temsil eden bir tanımlayıcı ile açıklama eklemeyi içerebilir.

Eylemler, makine öğrenimi tabanlı açıklayıcıdan aday varlıkları tanımlayan verilerin alınmasını ve belirli finansal işleme taraf olan bir araştırmacının araştırmacı profiline dayalı olarak belirlenen aday kuruluşlardan belirli finansal işlemle ilişkili kuruluşun seçilmesini içerebilir.

Bir araştırmacı profiline dayalı olarak aday varlıklardan belirli bir finansal işlemle ilişkilendirilen varlığın seçilmesi, finansal işlem verileri tarafından belirtilen bir tarihte, araştırıcı profilinin, araştırıcının, ilgili bir konumda bulunduğunu önerdiğini belirlemeyi içerebilir. varlık.

Searcher Ation Veri Patentinin Makine Öğrenimli Belirsizliğin Giderilmesi

Makine öğrenimi tabanlı açıklayıcı, etiketli eğitim verileri kullanılarak eğitilir.

Patentli Arayıcı Eylem Verileri sürecindeki eylemler şunları içerebilir:

• Belirli bir finansal işlemin tarafı olan bir araştırmacıdan sorgu alınması
• Sorguyla ilişkili bir varlık türü belirleme
• Belirli bir finansal işlemle ilişkili varlığın, sorguyla ilişkili varlık türüyle eşleştiğine karar verme
• Sorguya yanıt olarak varlığı tanımlayan bir yanıt sağlama

Patent burada:

Arayıcı eylem verilerinin makine tarafından öğrenilen belirsizliğinin giderilmesi
mucitler: Mathew Cowan
Atanan: Google LLC
ABD Patenti: 11.151.198
Verildi: 19 Ekim 2021
Dosya: 22 Ocak 2020

Soyut

Belirli bir araştırmacı tarafından çok sayıda varlık türünün varlıkları hakkında gerçekleştirilen eylemleri temsil eden verileri almak, bir makine kullanarak verilerde belirtilen varlıkları tanımlayarak verilerin belirsizliğini gidermek için bir bilgisayar depolama ortamında kodlanmış bilgisayar programları dahil olmak üzere yöntemler, sistemler ve aygıtlar Varlıkları tanımak ve verilere açıklama eklemek için eğitilen, belirli bir araştırmacıdan sorguya özgü bir sorgu alan, belirli bir araştırmacı tarafından gerçekleştirilen eylemleri temsil eden verileri sorgulayan, gerçekleştirilen eylemleri temsil eden verilerden sorguya bir yanıt üreten öğrenme tabanlı açıklayıcı belirli bir araştırmacı tarafından ve sorguya yanıt verilmesi.