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EVENT CATEGORIZATION AND KEY PROSPECT IDENTIFICATION FROM STORYLINES

机译:从故事情节中进行事件归类和关键前景识别

摘要

Aspects of the subject technology include an event processing and prospect identifying platform. It accepts as input a set of storylines (a sequence of entities and their relationships) and processes them as follows: (1) uses different algorithms (LDA, SVM, information gain, rule sets) to identify themes from storylines; (2) identifies top locations and times in storylines and combines with themes to generate events that are meaningful in a specific scenario for categorizing storylines; and (3) extracts top prospects as people and organizations from data elements contained in storylines. The output comprises sets of events in different categories and storylines under them along with top prospects identified. Aspects use in-memory distributed processing that scales to high data volumes and categorizes generated storylines in near real-time.
机译:主题技术的各个方面包括事件处理和潜在客户识别平台。它接受一组故事情节(一系列实体及其关系)作为输入,并按以下方式处理它们:(1)使用不同的算法(LDA,SVM,信息增益,规则集)从故事情节中识别主题; (2)确定故事情节中的最高位置和时间,并与主题结合以生成在特定场景下有意义的事件以对故事情节进行分类; (3)从故事情节中包含的数据元素中提取最有前途的人和组织。输出包括不同类别的事件集和其下的故事情节,以及确定的潜在客户。方面使用内存中分布式处理,该处理可扩展为高数据量,并以近实时方式对生成的故事情节进行分类。

著录项

  • 公开/公告号US2017056764A1

    专利类型

  • 公开/公告日2017-03-02

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 OMNISCIENCE CORPORATION;

    申请/专利号US201615253008

  • 发明设计人 MANU SHUKLA;

    申请日2016-08-31

  • 分类号A63F13/25;H04L29/08;G06N99;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-21 13:49:08

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