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SYSTEM AND METHOD OF COMBINING STATISTICAL MODELS, DATA MODELS, AND HUMAN-IN-THE-LOOP FOR TEXT NORMALIZATION

机译:统计模型,数据模型和人为文本标准化组合的系统和方法

摘要

According to principles described herein, unsupervised statistical models, semi-supervised data models, and HITL methods are combined to create a text normalization system that is both robust and trainable with a minimum of human intervention. This system can be applied to data from multiple sources to standardize text for insertion into knowledge bases, machine learning model training and evaluation corpora, and analysis tools and databases
机译:根据本文所述的原理,将无监督的统计模型,半监督的数据模型和HITL方法组合在一起,以创建文本归一化系统,该系统既健壮又可以在最少的人工干预下进行训练。该系统可以应用于来自多个来源的数据,以标准化文本以插入知识库,机器学习模型训练和评估语料库以及分析工具和数据库中

著录项

  • 公开/公告号US2020125801A1

    专利类型

  • 公开/公告日2020-04-23

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 VERINT AMERICAS INC.;

    申请/专利号US201916656955

  • 发明设计人 IAN BEAVER;

    申请日2019-10-18

  • 分类号G06F40/30;G06F16/33;G06N20;G06F40/279;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-21 11:23:16

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