DE202016008163U1

DE202016008163U1 - Vorrichtung für das Ermitteln des nicht-textlichen Antwortinhalts zur Einbeziehung in eine Antwort auf eine elektronische Kommunikation

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Publication number: DE202016008163U1
Application number: DE202016008163.3U
Authority: DE
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Priority date: 2016-01-01
Filing date: 2016-12-29
Publication date: 2017-04-21
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Also published as: CN107026787A; DE102016125852A1; WO2017116715A2; US11575628B2; CN111970186B; EP3398136A2; CN107026787B; WO2017116715A3; US20210136015A1; US10454861B2; GB2546616A; US20200021544A1; GB201621603D0; CN111970186A; US20170195269A1; US10917371B2; US20180278560A1; US20230188489A1; US10021051B2

Abstract

Nicht-transitorisches computerlesbares Speichermedium, das mindestens ein Programm speichert, das konfiguriert ist, um von mindestens einem Prozessor eines Computersystems ausgeführt zu werden, wobei das mindestens eine Programm Anweisungen umfasst für: das von einer oder mehreren Computergeräten durchgeführte Identifizieren einer an einen Benutzer gesendeten elektronischen Kommunikation; das von einem oder mehreren der Computergeräte durchgeführte Ermitteln eines Nachrichtenmerkmals der elektronischen Kommunikation; das von einem oder mehreren der Computergeräte durchgeführte Einleiten einer Suche des einen oder der mehreren Corpora der elektronischen Dokumente unter Verwendung eines Suchparameters für die Suche, die auf dem Nachrichtenmerkmal der elektronischen Kommunikation basiert; als Antwort auf das Einleiten der Suche, das von einem oder mehreren Computergeräten durchgeführte Erhalten einer Angabe auf eine Untergruppe des einen oder der mehreren elektronischen Dokumente des einen oder der mehreren Corpora, die auf die Suche Bezug nehmen; das von einem oder mehreren Computergeräten und auf Basis des Erhalts der Angabe durchgeführte Auswählen des mindestens einen aus der Untergruppe der elektronischen Geräte ausgewählten elektronischen Dokuments; das von einem oder mehreren Computergeräten durchgeführte Bereitstellen mindestens eines Abschnitts des mindestens einen elektronischen Dokuments zur Einbeziehung in eine Antwort auf die elektronische Kommunikation, bei der es sich um eine Antwort vom Benutzer an die elektronische Kommunikation handelt.

Description

Hintergrund
Benutzer werden oft mit elektronischer Kommunikation, wie etwa E-Mails, SMS-Kommunikation, und der Kommunikation über soziale Netzwerkseiten, überflutet. Ein Großteil der elektronischen Kommunikation, die ausdrücklich an einen Benutzer gesendet wird, fordert den Benutzer dazu auf, mit einem nicht-textlichen Antwortinhalt zu antworten, oder auf sonstige Weise Informationen zu umfassen, auf die der Benutzer mit einem nicht-textlichen Antwortinhalt antworten möchte. Zum Beispiel kann eine E-Mail, welche die Frage „Können Sie mir eine Kopie Ihrer Präsentationsfolien aus der gestrigen Sitzung zusenden?” beinhaltet, ausdrücklich um eine Antwort bitten, welche einen nicht-textlichen Antwortinhalt beinhaltet (d. h., ein elektronisches Dokument, welches die Präsentationsfolien darstellt). Eine E-Mail, welche die Frage „Wie kommt die Heimrenovierung voran?” enthält, erbittet nicht ausdrücklich eine Antwort mit einem nicht-textlichen Antwortinhalt, aber ein Benutzer, der die E-Mail erhält, könnte einen nicht-textlichen Antwortinhalt dennoch als Teil einer Antwort auf die E-Mail miteinbeziehen wollen (z. B. ein Bild, das den gegenwärtigen Status der Heimrenovierung anzeigt). Um einen nicht-textlichen Antwortinhalt als Teil einer Antwort miteinzubeziehen, müssen Benutzer erkennen, dass ein nicht-textlicher Antwortinhalt geeignet ist für die Antwort, das manuelle „Stöbern” nach nicht-textlichen Antwortinhalten über ein Computergerät des Benutzers, und das Auswählen des entsprechenden nicht-textlichen Antwortinhalts über die Benutzerschnittstelle eines Eingabegeräts des Computergeräts, so dass dieser Inhalt in die Antwort miteinbezogen wird.
Unter Schutz gestellt werden und Gegenstand des Gebrauchsmusters sind, entsprechend den Vorschriften des Gebrauchsmustergesetzes, lediglich Vorrichtungen wie in den beigefügten Schutzansprüchen definiert, jedoch keine Verfahren. Soweit nachfolgend in der Beschreibung gegebenenfalls auf Verfahren Bezug genommen wird, dienen diese Bezugnahmen lediglich der beispielhaften Erläuterung der in den beigefügten Schutzansprüchen unter Schutz gestellten Vorrichtung oder Vorrichtungen.
Zusammenfassung
Einige Implementierungen dieser Spezifikation sind im Allgemeinen auf Verfahren und Vorrichtungen gerichtet, die das Ermitteln der nicht-textlichen Antwortinhalte für eine Antwort an die elektronische Kommunikation und das Bereitstellen des nicht-textlichen Antwortinhalts zur Miteinbeziehung in die Antwort (z. B. das automatische Bereitstellen dieses in die Antwort oder das Vorschlagen dieses für eine Miteinbeziehung in die Antwort) betreffen. Auf Basis einer an einen Benutzer übermittelten elektronischen Kommunikation sind einige dieser Implementierungen auf das Ermitteln eines oder mehrerer elektronischer Dokumente, welche auf die elektronische Kommunikation Bezug nehmen und auf das Bereitstellen einer oder mehrerer elektronischer Dokumente für die Miteinbeziehung in eine Antwort vom Benutzer hinsichtlich der elektronischen Kommunikation, gerichtet. Zum Beispiel können die elektronischen Dokumente automatisch an die Antwort angehängt werden und/oder der Link (die Links) der elektronischen Dokumente kann (können) automatisch in der Antwort bereitgestellt werden. Darüber hinaus können zum Beispiel ein oder mehrere Hinweise hinsichtlich der Benutzerschnittstelle (z. B. grafisch, akustisch) der elektronischen Dokumente präsentiert werden, und wenn ein Benutzer, der die Antwort generiert, einen oder mehrere Angaben über eine Benutzerschnittstelleneingabe auswählt, können die entsprechenden elektronischen Dokumente (das entsprechende elektronische Dokument) an die Antwort angehängt werden und/oder der Link (an Links) zu den Dokumenten kann (können) automatisch in der Antwort bereitgestellt werden. In einigen Implementierungen kann (können) das elektronische Dokument (die elektronischen Dokumente) zur Einbeziehung in die Antwort bereitgestellt werden, bevor der Benutzer einen textlichen Inhalt für die Antwort bereitgestellt hat und/oder bevor der Benutzer jede andere Art von Inhalt für die Antwort bereitgestellt hat. In einigen Implementierungen kann das elektronische Dokument (können die elektronischen Dokumente) als Antwort auf das vom Benutzer durchgeführte Auswählen eines Schnittstellenelements hinsichtlich des Anhangsdokuments oder als Antwort auf jede sonstige Benutzerschnittstelleneingabe, die auf einen Wunsch, einen Anhang in die Antwort miteinzubeziehen, schließen lässt.
Das elektronische Dokument (die elektronischen Dokumente), das (die) für das an einen Benutzer zur Einbeziehung in einer Antwort auf die elektronische Kommunikation ausgewählt worden ist (sind), kann aus einem oder mehreren der unterschiedlichen Corpora, wie etwa dem einen oder den mehreren cloudbasierten Corpora, welche mit dem Benutzer in Verbindung gebracht werden, identifiziert werden, wobei das örtliche Speichergerät (die örtlichen Speichergeräte) eines Computergeräts von dem Benutzer verwendet werden, um die Antwort zu generieren, wobei das Computergerät und/oder der Benutzer, usw. in der Lage sind, auf das örtliche Netzwerkspeichergerät (die örtlichen Netzwerkspeichergeräte) zuzugreifen. In einigen Implementierungen kann das elektronische Dokument (können elektronischen Dokumente) mittels der Durchführung einer Suche des einen oder der mehreren Corpora an Dokumenten angeordnet sein, wobei die Suche einen oder mehrere Suchparameter beinhaltet, die von der elektronischen Kommunikation abgeleitet werden. Als ein Beispiel, in dem eine Nachricht die Frage „Können Sie mir Fotos von der Reise nach Chicago, die sie letzte Woche angetreten haben, zusenden?” beinhaltet, kann eine Suche unter Verwendung eines Bildersuchparameters eingeleitet werden, der von einem N-Gramm der Nachricht (z. B. „Fotos”) abgeleitet wird, unter Verwendung eines Datensuchparameters, der von einem N-Gramm der Nachricht abgeleitet wird (z. B. „letzte Woche”) und/oder unter Verwendung eines Standorts und Parameters, der von einem N-Gramm der Nachricht (z. B. „Chicago”) abgeleitet wird, um die Fotos, welche die Suchkriterien erfüllen, zu identifizieren. In einigen Implementierungen kann der Corpus (können die Corpora), der abgesucht wird (die abgesucht werden), um Dokumente zu identifizieren, die zur Einbeziehung in eine Antwort, abgesucht werden, auf Basis eines oder mehrerer Merkmale, die von der elektronischen Kommunikation abgeleitet werden, eingeschränkt werden. Zum Beispiel können die im vorhergehenden Beispiel abgesuchten Corpora auf einen einzigen Corpus eingeschränkt werden, der nur Bilder und wahlweise sonstige Medien beinhaltet, die auf einem N-Gramm der Nachricht basieren (z. B. „Fotos”).
In einigen Implementierungen kann der nicht-textliche Antwortinhalt, der zur Einbeziehung in eine Antwort an die elektronische Kommunikation bereitgestellt wird, auf Basis der Ausgabe ermittelt werden, die von einem trainierten Maschinenlernsystem als Antwort auf das Bereitstellen eines oder mehrerer Nachrichtenmerkmale der elektronischen Kommunikation an das trainierte Maschinenlernsystem bereitgestellt wird. Zum Beispiel kann das trainierte Maschinenprogrammiersystem ein oder mehrere Merkmale des nicht-textlichen Antwortinhalts (z. B. Dokumentart(en) bereitstellen, der als ein Suchparameter in einer Suche verwendet werden kann, die gestartet wird, um den nicht-textlichen Antwortinhalt zu identifizieren und/oder der verwendet werden kann, um einen oder mehrere Corpora einer Suche einzuschränken, die gestartet wird, um den nicht-textlichen Antwortinhalt zu identifizieren.
In einigen Implementierungen kann ob und/oder wie der nicht-textliche Antwortinhalt zur Einbeziehung in eine Antwort an die elektronische Kommunikation bereitgestellt wird, auf Basis der Ausgabe, die von einem trainierten Maschinenlernsystem als Antwort auf das eine die mehreren Nachrichtenmerkmale der elektronischen Kommunikation, die dem trainierten Maschinenlernsystem bereitgestellt werden, ermittelt werden. Zum Beispiel kann das trainierte Maschinenlernsystem eine Wahrscheinlichkeit bereitstellen, gemäß der eine Antwort auf die elektronische Kommunikation einen nicht-textlichen Antwortinhalt beinhalten wird und die Wahrscheinlichkeit kann verwendet werden, um zu ermitteln, ob und/oder der nicht-textlichen Antwortinhalt einem Benutzer zur Miteinbeziehung in eine Antwort an die elektronische Kommunikation bereitgestellt wird.
Einige Implementierungen werden im Allgemeinen auf das Analysieren eines Corpus an elektronischer Kommunikation gerichtet, um Beziehungen zwischen dem einen oder den mehreren „ursprünglichen” Nachrichtenmerkmalen der ursprünglichen Nachrichten der elektronischen Kommunikation und des nicht-textlichen Antwortinhalts, der in die „Antwortnachrichten” dieser elektronischen Kommunikation beinhaltet ist, zu ermitteln. Zum Beispiel kann der Corpus analysiert werden, um Beziehungen zwischen Nachrichtenmerkmalen der ursprünglichen Nachrichten und einer Wahrscheinlichkeit zu ermitteln, dass Antworten auf die ursprüngliche Nachricht, die über diese Nachrichtenmerkmale verfügt, ein Dokument oder einen Link zu einem Dokument beinhalten. Zum Beispiel kann der Korpus auch analysiert werden, um Beziehungen zwischen Nachrichtenmerkmalen der ursprünglichen Nachricht und dem Dokumenttyp (Dokumenttypen) (z. B. Bilder, Videos, Medien, PDS, Folien) von Dokumenten zu ermitteln, die Teil der Antworten auf die ursprüngliche Nachricht sind, die über derartige Nachrichtenmerkmale verfügen, oder zu denen in derartigen Nachrichten verlinkt wird.
Als ein Beispiel kann der Corpus analysiert werden, um zu ermitteln, dass Originalnachrichten, welche das N-Gramm „sende mich” beinhalten, höchstwahrscheinlich auch ein Dokument und/oder einen Link zu einem Dokument in Antworten auf diesen ursprünglichen Nachrichten beinhalten. Als weiteres Beispiel kann der Corpus analysiert werden, um zu ermitteln, dass ursprüngliche Nachrichten, welche die N-Gramm „Präsentation” beinhalten, oft Dateien beinhalten, die in Antworten auf diese ursprünglichen Nachrichten über „.ppt”, „.cvs” oder „.pdf” Zusätze verfügen.
Diese Beziehungen, die aufgrund der Analyse des Corpus vergangener elektronischer Kommunikationen ermittelt werden, können zum Beispiel verwendet werden, um einen oder mehrere Parameter für die vorstehend besprochene eingeleitete Suche zu ermitteln, um den Corpus (die Corpora) der oben besprochenen eingeleiteten Suche einzuschränken, und/oder zu ermitteln, ob und/oder wie elektronische Dokumente zur Einbeziehung in eine Antwort auf die Nachricht bereitgestellt werden (z. B. eine geringe Wahrscheinlichkeit, dass eine Antwort ein elektronisches Dokument beinhalten wird, kann dazu führen, dass keine Dokumente bereitgestellt werden, oder dass das das Dokument (die Dokumente), auf eine weniger auffällige Weise „vorgeschlagen” wird (werden)).
In einigen Implementierungen kann das Ermitteln von Beziehungen zwischen dem einen oder den mehreren ursprünglichen Nachrichtenmerkmalen der ursprünglichen Nachrichten der elektronischen Kommunikation und dem nicht-textlichen Antwortinhalt, der in den Antwortnachrichten dieser elektronischen Kommunikationen beinhaltet sind, über das Generieren angemessener Trainingsbeispiele, die auf einem Corpus elektronischer Kommunikation basieren und dem Trainieren eines Maschinenlernsystems, das auf diesen Trainingsbeispielen basiert, erreicht werden. Das Maschinenlernsystem kann trainiert werden, um ein oder mehrere Nachrichtenmerkmale einer „ursprünglichen Nachricht” als Eingabe zu erhalten und um mindestens ein in Beziehung zum nicht-textlichen Antwortinhalt stehendes Merkmal, wie etwa eines der vorstehend beschriebenen Merkmale, als Ausgabe bereitzustellen.
Zum Beispiel können in einigen Implementierungen Trainingsbeispiele generiert werden, die jeweils über einen Ausgabeparameter verfügen, der auf eine Dokumentenart (Dokumentenarten) schließen lässt, die in einer Antwortnachricht auf eine entsprechende elektronische Kommunikation und ein oder mehrere Eingabeparameter, welche auf der ursprünglichen Nachricht der entsprechenden elektronischen Kommunikation basieren, beinhaltet ist (sind). Zum Beispiel kann ein erstes Trainingsbeispiel, als ein Ausgabeparameter, eine Dokumentenart des „Bildes”, und als ein Eingabeparameter, alle Unterabschnitte des Textes der ursprünglichen Nachricht (und wahlweise Vermerke, die mit dem Text in Verbindung gebracht werden) einer ersten elektronischen Kommunikation, die ein Bild in einer Antwortnachricht beinhaltet, umfassen. Ein zweites Trainingsbeispiel kann als ein Ausgabeparameter, eine Dokumentenart des „Bildes”, und als Eingabeparameter, alle oder Abschnitte des Textes der Originalnachricht (und wahlweise Vermerke, die mit dem Text Verbindung gebracht werden) einer zweiten elektronischen Kommunikation, die ein Bild in einer Antwortnachricht beinhaltet, umfassen. Zusätzliche Trainingsbeispiele können auf ähnliche Weise generiert werden, einschließlich zusätzlichen Beispielen mit einem Ausgabeparameter (mit Ausgabeparametern) auf Basis einer anderen Dokumentenart (anderer Dokumentenarten) einer Antwortnachricht einer entsprechenden elektronischen Kommunikation und mit Eingabeparametern auf Basis der ursprünglichen Nachricht der entsprechenden elektronischen Kommunikation. Das Maschinenlernsystem kann auf Basis der Trainingsbeispiele trainiert werden.
In einigen Implementierungen kann ein Verfahren bereitgestellt werden, das von mindestens einem Computergerät durchgeführt wird und welches das Identifizieren einer elektronischen Kommunikation, die an einen Benutzer gesendet wird, beinhaltet, wobei ein Nachrichtenmerkmal der elektronischen Kommunikation ermittelt wird und eine Suche des einen oder der mehreren Corpora der elektronischen Dokumente unter Verwendung eines Suchparameters für die Suche, die auf dem Nachrichtenmerkmal der elektronischen Kommunikation basiert, eingeleitet wird. Als Antwort auf das Einleiten der Suche, beinhaltet das Verfahren ferner den Erhalt einer Angabe auf eine Untergruppe des einen oder der mehreren elektronischen Dokumente des einen oder der mehreren Corpora, die auf die Suche Bezug nehmen. Auf Basis des Erhalts des Hinweises beinhaltet das Verfahren ferner das Auswählen mindestens eines ausgewählten elektronischen Dokuments der elektronischen Dokumente der Untergruppe und das Bereitstellen mindestens eines Abschnitts des mindestens einen ausgewählten elektronischen Dokuments zur Einbeziehung in eine Antwort auf die elektronische Kommunikation, bei der es sich um eine von dem Benutzer verfasste Antwort auf die elektronische Kommunikation handelt.
Dieses Verfahren und sonstige Implementierungen der hierin offenbarten Technologie können wahlweise ein oder mehrere der folgenden Merkmale beinhalten.
In einigen Implementierungen erfolgt das Einleiten der Suche unabhängig von jeglicher textbezogenen Eingabe, die über ein Computergerät des Benutzers beim Generieren der Antwort auf die elektronische Kommunikation bereitgestellt wird. In einigen dieser Implementierungen erfolgt das Bereitstellen mindestens eines Abschnitts des mindestens einen ausgewählten elektronischen Dokuments zur Einbeziehung in die Antwort auf die elektronische Kommunikation, unabhängig von jeder textbezogenen Eingabe, die über das Computergerät beim Generieren der Antwort auf die elektronische Kommunikation bereitgestellt wird.
In einigen Implementierungen ist mindestens ein Corpus des einen oder der mehreren Corpora, die öffentlich nicht zugänglich sind, dem Benutzer jedoch zugänglich. In einigen Implementierungen sind das mindestens eine oder die mehreren Corpora nur dem Benutzer und einem oder mehreren zusätzlichen Benutzern oder Systemen, die vom Benutzer zugelassen worden sind, zugänglich.
In einigen Implementierungen beinhaltet das Einleiten der Suche des einen oder der mehreren Corpora, das Einleiten einer Suche des einen oder der mehreren Indizes, welche die elektronischen Dokumente des einen oder der mehreren Corpora indizieren.
In einigen Implementierungen beinhaltet die Untergruppe eine Vielzahl von elektronischen Dokumenten und als Antwort auf das Einleiten der Suche beinhaltet das Verfahren ferner das Erhalten eines Suchrankings für die Untergruppe der elektronischen Dokumente des einen oder der mehreren Corpora, die auf die Suche Bezug nehmen. Das Auswählen des mindestens einen ausgewählten elektronischen Dokuments der elektronischen Dokumente der Untergruppe kann ferner auf die Suchrankings für die Untergruppe der elektronischen Dokumente basieren. In einigen Implementierungen beinhaltet das mindestens eine ausgewählte elektronische Dokument ein erstes Dokument und ein zweites Dokument, und das Bereitstellen des mindestens einen Abschnitts des mindestens einen ausgewählten elektronischen Dokuments zur Einbeziehung in die Antwort auf die elektronische Kommunikation beinhaltet: das Ermitteln einer Prominenz für das Bereitstellen des ersten Dokuments im zweiten Dokument auf Basis der Suchrankings und das Bereitstellen sowohl des ersten als auch des zweiten Dokuments zur Einbeziehung in die Antwort auf die elektronische Kommunikation entlang einer Angabe der jeweiligen Prominenzen.
In einigen Implementierungen beinhaltet das Verfahren ferner das Ermitteln eines zusätzlichen Nachrichtenmerkmals der elektronischen Kommunikation und das Einschränken des einen oder der mehreren Corpora der Suche auf Basis des zusätzlichen Nachrichtenmerkmals der elektronischen Kommunikation.
In einigen Implementierungen beinhaltet das Bereitstellen des mindestens einen Abschnitts des mindestens einen ausgewählten elektronischen Dokuments zur Einbeziehung in die Antwort auf die elektronische Kommunikation das Anhängen des mindestens einen Abschnitts des mindestens einen ausgewählten elektronischen Dokuments hinsichtlich der Antwort, ohne erforderlich zu machen, dass der Benutzer diese über eine vom Benutzer eingeleitete Benutzerschnittstelleneingabe bestätigt.
In einigen Implementierungen beinhaltet das Bereitstellen des mindestens einen Abschnitts des mindestens einen ausgewählten elektronischen Dokuments zur Einbeziehung in die Antwort auf die elektronische Kommunikation: das Bereitstellen einer grafischen Angabe des mindestens einen Abschnitts des mindestens einen ausgewählten elektronischen Dokuments; das Erhalten einer Auswahl der grafischen Angabe über ein Benutzerschnittstellenangabengerät; und als Antwort auf das Erhalten der Auswahl, das Anhängen mindestens eines ausgewählten elektronischen Dokuments zur Antwort.
In einigen Implementierungen beinhaltet das Bereitstellen des mindestens einen Abschnitts des mindestens einen ausgewählten elektronischen Dokuments zur Einbeziehung in die Antwort auf die elektronische Kommunikation das Bereitstellen eines Links in der Antwort, wobei der Link zu mindestens einem Abschnitt des mindestens einen ausgewählten elektronischen Dokuments hinführt.
In einigen Implementierungen umfasst das mindestens eine ausgewählte elektronische Dokument ein erstes Dokument und ein zweites Dokument und das Bereitstellen des mindestens einen Abschnitts des mindestens einen ausgewählten elektronischen Dokuments zur Einbeziehung in die Antwort auf die elektronische Kommunikation beinhaltet: das Bereitstellen einer ersten grafischen Angabe des ersten Dokuments und eine zweite grafische Angabe des zweiten Dokuments; das Erhalten einer Auswahl der ersten grafischen Angabe und der zweiten grafischen Angabe über ein Benutzerschnittstellen-Eingabegerät; und als Antwort auf das Erhalten der Auswahl, das Hinzufügen einer entsprechenden Auswahl des ersten Dokuments und des zweiten Dokuments zur Antwort.
In einigen Implementierungen beinhaltet das Verfahren ferner: das Ermitteln eines zusätzlichen Nachrichtenmerkmals der elektronischen Kommunikation; das Bereitstellen des mindestens zusätzlichen Nachrichtenmerkmals als Eingabe in ein trainiertes Maschinenlernsystem; das Erhalten des einen Dokumentmerkmals als Ausgabe vom trainierten Maschinenlernsystem; und das Verwenden eines zusätzlichen Parameters für die Suche, die auf mindestens einem Dokumentmerkmal basiert. In einigen dieser Implementierungen beinhaltet das mindestens eine Dokumentenmerkmal ein Dokumentenartenmerkmal, das eine geschlossene Klasse des einen oder der mehreren Dateinamenzusätze angibt.
In einigen Implementierungen beinhaltet das Verfahren ferner: das Ermitteln eines zusätzlichen Nachrichtenmerkmals der elektronischen Kommunikation; das Bereitstellen des mindestens zusätzlichen Nachrichtenmerkmals als Eingabe in ein trainiertes Maschinenlernsystem; das Erhalten des mindestens einen Dokumentenmerkmals als Ausgabe vom trainierten Maschinenlernsystem. In einigen dieser Implementierungen basiert das Auswählen des mindestens einen ausgewählten elektronischen Dokuments ferner auf mindestens einem Dokumentenmerkmal.
In einigen Implementierungen beinhaltet das Verfahren ferner: das Ermitteln eines zusätzlichen Nachrichtenmerkmals der elektronischen Kommunikation; das Bereitstellen des mindestens zusätzlichen Nachrichtenmerkmals als Eingabe in ein trainiertes Maschinenlernsystem; das Erhalten des mindestens einen Dokumentenmerkmals als Ausgabe vom trainierten Maschinenlernsystem; und das Einschränken des einen oder der mehreren Corpora der Suche, die auf dem mindestens einen Dokumentenmerkmal basiert.
In einigen Implementierungen ist das Nachrichtenmerkmal in den Vektor des einen oder der mehreren Merkmale der elektronischen Kommunikation eingebettet.
In einigen Implementierungen basiert das Nachrichtenmerkmal auf einem N-Gramm in einem Hauptteil der elektronischen Kommunikation und wobei das Ermitteln der Nachrichtenfunktion, die auf dem N-Gramm basiert, auf der Nähe des N-Gramm zum anfragenden Verb-N-Gramm im Hauptteil der elektronischen Kommunikation basiert.
In einigen Implementierungen beinhaltet das Verfahren ferner das Kennzeichnen jeder Vielzahl von N-Grams der elektronischen Kommunikation mit mindestens einem dementsprechenden grammatikalischen Vermerk. In einigen dieser Implementierungen beinhaltet das Ermitteln des Nachrichtenmerkmals das Auswählen eines N-Gramms der N-Gramme auf Basis des entsprechenden grammatikalischen Vermerks des N-Gramms und das Ermitteln des Nachrichtenmerkmals auf Basis des N-Gramms.
Sonstige Implementierungen können ein nichtflüchtiges computerlesbares Speichermedium beinhalten, das Anweisungen speichert, die von einem Prozessor ausführbar sind, um ein Verfahren, wie etwa das eine oder die mehreren der vorstehend beschriebenen Verfahren, auszuführen. Eine noch weitere Implementierung kann ein System, einschließlich eines Speichers, und einen oder mehrere Prozessoren, die betrieben werden können, um Anweisungen, die auf dem Speicher gespeichert sind, beinhalten, um ein Verfahren, wie etwa das eine oder die mehreren vorstehend beschriebenen Verfahren, durchzuführen.
Es versteht sich von selbst, dass alle Kombinationen der vorstehenden Konzepte und der zusätzlichen Konzepte, die hierin näher beschrieben werden, als Teil des hierin offenbarten Gegenstands vorgesehen sind. Zum Beispiel werden alle Kombinationen des beanspruchten Gegenstands, der am Ende dieser Offenbarung erscheint, als Teil des hierin offenbarten Gegenstands vorgesehen.
Kurze Beschreibung der Zeichnungen
1 veranschaulicht eine exemplarische Umgebung, in der, der nicht-textliche Antwortinhalt, der als Teil einer Antwort auf die elektronische Kommunikation vorgesehen ist, auf Basis des einen oder der mehreren Nachrichtenmerkmale der elektronischen Publikation ermittelt wird.
2 veranschaulicht ein Beispiel dessen, wie ein nicht-textlicher Antwortinhalt, der Teil einer Antwort auf die elektronische Kommunikation sein soll, auf Basis des einen oder der mehreren Nachrichtenmerkmale der elektronischen Kommunikation ermittelt werden kann.
3 ist ein Flussdiagramm, das ein exemplarisches Verfahren für das Ermitteln eines nicht-textlichen Antwortinhalts veranschaulicht, der als Teil einer Antwort auf die elektronische Kommunikation auf Basis des einen oder der mehreren Nachrichtenmerkmale der elektronischen Kommunikation vorgesehen ist.
4A–4E veranschaulichen exemplarische grafische Benutzerschnittstellen für das Bereitstellen eines nicht-textlichen Antwortinhalts für die Einbeziehung in eine Antwort auf die elektronische Kommunikation.
5 veranschaulicht eine exemplarische Umgebung, in der elektronische Kommunikationen analysiert werden können, um Trainingsbeispiele für das Training eines Maschinenlernsystems zu generieren, um einen oder mehrere nicht-textliche Antwortinhalte zu ermitteln und um zu ermitteln in welchen dieser das Maschinenlernsystem auf Basis der Trainingsbeispiele trainiert werden soll.
6 veranschaulicht ein Beispiel dessen, wie Trainingsbeispiele auf Basis elektronischer Kommunikationen generiert und verwendet werden können, um ein Maschinenlernsystem zu trainieren, und um ein oder mehrere nicht-textliche Antwortinhaltsmerkmale zu ermitteln.
7 ist ein Flussdiagramm, das ein exemplarisches Verfahren für das Generieren von Trainingsbeispielen veranschaulicht und das die Trainingsbeispiele verwendet, um ein Maschinenlernsystem zu trainieren, um ein oder mehrere nicht-textliche Antwortinhaltsmerkmale zu ermitteln.
8 veranschaulicht eine exemplarische Architektur eines Computergeräts.
Ausführliche Beschreibung
1 veranschaulicht eine exemplarische Umgebung, in der, der nicht-textliche Antwortinhalt, der als Teil einer Antwort auf die elektronische Kommunikation vorgesehen ist, auf Basis des einen oder der mehreren Nachrichtenmerkmale der elektronischen Publikation ermittelt wird. Die exemplarische Umgebung beinhaltet ein Kommunikationsnetzwerk 101, das die Kommunikation zwischen den verschiedenen Komponenten in der Umgebung ermöglicht. In einigen Implementierungen kann das Kommunikationsnetzwerk 101 das Internet, ein oder mehrere Intranets, und/oder ein oder mehrere Bus-Untersysteme beinhalten. Das Kommunikationsnetzwerk 101 kann wahlweise eine oder mehrere Standardkommunikationstechnologien, Protokolle und/oder interprozessuale Kommunikationstechniken verwenden. Die exemplarische Umgebung beinhaltet auch ein Client-Gerät 106, ein elektronisches Kommunikationssystem 110, ein System des nicht-textlichen Antwortinhalts 120, mindestens ein trainiertes Maschinenlernsystem 135, elektronische Dokumenten-Corpora 154A–N, und mindestens eine elektronische Kommunikationsdatenbank 152.
Das elektronische Kommunikationssystem 110, das System des nicht-textlichen Antwortinhalts 120, und das trainierte Maschinenlernsystem 135 können jeweils in ein oder mehrere Computergeräte implementiert werden, die zum Beispiel über ein Netzwerk (z. B. Netzwerk 101 und/oder sonstige Netzwerke) kommunizieren. Das elektronische Kommunikationssystem 110, das System des nicht-textlichen Antwortinhalts 120, und das trainierte Maschinenlernsystem 135 sind exemplarische Systeme, in denen die hierin beschriebenen Systeme, Komponenten und Techniken implementiert werden können und/oder mit denen die hierin beschriebenen Systeme, Komponenten und Techniken über eine Schnittstelle verbunden werden können. Das elektronische Kommunikationssystem 110, das System des nicht-textlichen Antwortinhalts 120, und das trainierte Maschinenlernsystem 135 beinhalten jeweils einen oder mehrere Speicher für das Speichern von Daten und Software-Anwendungen, einen oder mehrere Prozessoren für den Zugriff auf Daten und für das Ausführen von Anwendungen und sonstige Komponenten, welche die Kommunikation über ein Netzwerk ermöglichen. In einigen Implementierungen können das elektronische Kommunikationssystem 110, das System des nicht-textlichen Antwortinhalts 120 und das trainierte Maschinenlernsystem 135 eine oder mehrere Komponenten des exemplarischen Computergeräts aus 8 beinhalten. Die vom elektronischen Kommunikationssystem 110, dem System des nicht-textlichen Antwortinhalts 120, und dem trainierten Maschinenlernsystem 135 durchgeführten Operationen können über mehrere Computersysteme verteilt werden. In einigen Implementierungen können ein oder mehrere Aspekte des elektronischen Kommunikationssystems 110, des Systems des nicht-textlichen Antwortinhalts 120, und/oder des trainierten Maschinenlernsystems 135 zu einem einzelnen System kombiniert werden und/oder ein oder mehrere Aspekte können vom Client-Gerät 106 implementiert werden.
Im Allgemeinen, ermittelt und stellt das System des nicht-textlichen Antwortinhalts 120 in einigen Implementierungen den nicht-textlichen Antwortinhalt der als Teil einer Antwort auf die elektronische Kommunikation mit einbezogen werden soll, bereit, wie etwa eine elektronische Kommunikation, die vom Client-Gerät 106 bereitgestellt wird und/oder eine elektronische Kommunikation der elektronischen Kommunikationsdatenbank 152, auf die ein Benutzer noch antworten muss. Das System des nicht-textlichen Antwortinhalts 120 kann den nicht-textlichen Antwortinhalt auf Basis des einen oder der mehreren Nachrichtenmerkmale der elektronischen Kommunikation ermitteln. In einigen Implementierungen kann das System des nicht-textlichen Antwortinhalts 120 den ermittelten nicht-textlichen Antwortinhalt zur Einbeziehung in eine Antwort auf eine Kommunikation bereitstellen, die vom Benutzer bei der Generierung der Antwort auf die Kommunikation unabhängig von jeglicher textlichen Eingabe bereitgestellt wird und/oder von jedem anderen Inhalt, der vom Benutzer bei der Generierung der Antwort auf die Kommunikation bereitgestellt wird, unabhängig ist.
In einigen Implementierungen beinhaltet der nicht-textliche Antwortinhalt, der vom System des nicht-textlichen Antwortinhalt 120 ermittelt und bereitgestellt, sämtliche oder Abschnitte des einen oder der mehreren elektronischen Dokumente, welche auf die elektronische Kommunikation nehmen, wie etwa auf das eine oder die mehreren elektronischen Bilder, Videos, Textverarbeitungsdokumente, Tabellenkalkulationsdokumente, Präsentationsfolien, strukturierten Daten, welche die Reisepläne, sonstige elektronische Kommunikationen, usw. des Benutzers beinhalten. Das elektronische Dokument (die elektronischen Dokumente), das (die) für eine elektronische Kommunikation ermittelt und bereitgestellt wird (werden), ist ein Dokument (sind Dokumente), das (die) nicht nur von der elektronischen Kommunikation selbst getrennt und zusätzlich dazu besteht (bestehen), sondern auch von der Antwort auf die elektronische Kommunikation getrennt und zusätzlich dazu besteht (bestehen). Die elektronischen Dokumente können von einem oder mehreren Corpora an elektronischen Dokumenten 154A–N, die auf einem oder mehreren Speichermedien bereitgestellt werden, ausgewählt werden. In einigen Implementierungen kann das eine oder die mehreren Corpora an elektronischen Dokumenten 154A–N, von dem aus ein elektronisches Dokument ausgewählt wird, um in eine Antwort von einem Benutzer miteinbezogen zu werden, ein oder mehrere Corpora beinhalten oder darauf beschränkt sein, die obwohl sie nicht öffentlich zugänglich sind, dem Benutzer zugänglich sind. Zum Beispiel können ein oder mehrere der Corpora an elektronischen Dokumenten 154A–N nur dem Benutzer und einem oder mehreren Systemen und/oder sonstigen Benutzern, die vom Benutzer dazu autorisiert werden, zugänglich sein. Zum Beispiel kann es sich bei dem einen oder den mehreren Corpora an elektronischen Dokumenten 154A–N um cloudbasierte Corpora handeln, auf die der Benutzer, die örtlichen Speichergeräte eines Computergeräts (z. B. Client-Gerät 106) des Benutzers, das verwendet wird, um die Antwort zu generieren, und örtliche Netzwerk-Speichergeräte auf die das Computergerät und/oder der Benutzer zugreifen kann usw., zugreifen können. Wie hierin beschrieben, kann das System des nicht-textlichen Antwortinhalts 120 das elektronische Dokument (die elektronischen Dokumente) zur Einbeziehung in eine Antwort in einigen Implementierungen aus einer Gruppe von elektronischen Dokumenten auswählen, die als Antwort auf das Einleiten einer Suche des einen oder der mehreren Corpora an elektronischen Dokumenten 154A–N erhalten worden sind, wobei die Suche einen oder mehrere Suchparameter beinhaltet, die von einer elektronischen Kommunikation, auf die die Antwort Bezug nimmt, abgeleitet werden.
Die elektronische Kommunikationsdatenbank 152 beinhaltet ein oder mehrere Speichermedien, welche die gesamte oder Abschnitte der elektronischen Kommunikation einer Vielzahl von Benutzern beinhalten. In einigen Implementierungen wird die elektronische Kommunikationsdatenbank 152 von dem elektronischen Kommunikationssystem 110 aufrechterhalten. Zum Beispiel kann das elektronische Kommunikationssystem 110 ein oder mehrere E-Mail-Systeme beinhalten und die elektronische Kommunikationsdatenbank 152 kann eine Vielzahl von E-Mails beinhalten, die über die E-Mail-Systeme gesendet und/oder erhalten worden sind. Als weiteres Beispiel kann das elektronische Kommunikationssystem 110 ein oder mehrere Social-Networking-Systeme beinhalten und die elektronische Kommunikationsdatenbank 152 kann eine Vielzahl von Nachrichten, Beiträgen oder sonstigen Kommunikationen beinhalten, die über Social-Networking-Systeme gesendet und/oder erhalten worden sind.
Wie hierin verwendet, verweist der Begriff „elektronische Kommunikation” oder „Kommunikation” auf eine E-Mail, eine Textnachricht (z. B. SMS, MMS), eine Sofortnachricht, eine transkribierte Voicemail-Nachricht, oder jede andere elektronische Form der Kommunikation, die von einem ersten Benutzer an eine eingeschränkte Gruppe bestehend aus dem einen oder der mehreren zusätzlichen Benutzern gesendet wird. In unterschiedlichen Implementierungen kann die elektronische Kommunikation verschiedene Metadaten beinhalten und die Metadaten können wahlweise in einer oder mehreren der hierin beschriebenen Techniken verwendet werden. Zum Beispiel, kann eine Form der elektronischen Kommunikation, wie etwa eine E-Mail, eine elektronische Kommunikationsadresse, wie etwa einen oder mehrere Sender-Identifikatoren (z. B. Sender-E-Mail-Adressen), einen oder mehrere Empfänger-Identifikatoren (z. B. Empfänger-E-Mail-Adressen, einschließlich CC- und BCC-Empfänger), ein Sendedatum, einen oder mehrere Anhänge, einen Betreff, eine Geräteart, welche die Form der elektronischen Kommunikation gesendet und/oder empfangen hat usw., beinhalten.
Wie hierin verwendet, werden die Begriffe „elektronische Kommunikation” und „Kommunikation” je nach Kontext verwendet, um sowohl auf eine elektronische Kommunikation zu verweisen, die nur ursprüngliche Nachrichten beinhaltet als auch, um auf eine elektronische Kommunikation zu verweisen, die eine oder mehrere ursprüngliche Nachrichten und zusätzlich dazu auch eine oder mehrere Antwortnachrichten beinhaltet. Bei der elektronischen Kommunikation kann es sich um ein einzelnes Dokument handeln, wie etwa eine E-Mail, die sowohl eine ursprüngliche Nachricht als auch eine Antwort-Nachricht beinhaltet, und die verarbeitet werden kann, zwischen der ursprünglichen Nachricht und der Antworten-Nachricht zu unterscheiden. Das Verarbeiten einer elektronischen Kommunikation, um zwischen einer ursprünglichen Nachricht und einer Antwort-Nachricht zu unterscheiden, kann das Trennen der Nachricht auf Basis der Gegenwart von Metadaten, Nachrichtenpausen, in der Nachricht enthaltenen Header-Informationen, Zitaten, die um die öffentliche Nachricht herum bereitgestellt werden, usw. beinhalten. Eine elektronische Kommunikation kann auch aus mehreren Dokumenten bestehen, die auf Basis der mindestens mehreren Dokumente, die auf die anderen mehreren Dokumente Bezug nehmen, zu einem anderen führen. Zum Beispiel kann eine elektronische Kommunikation eine erste E-Mail beinhalten, bei der es sich um eine ursprüngliche Nachricht, die von einem Benutzer empfangen wurde und eine zweite E-Mail, die von einem Benutzer als Antwort auf diese ursprüngliche Nachricht gesendet wurde, bzw. um eine ursprüngliche SMS und Antwort-SMS darauf handelt. Das Führen mehrerer Dokumente zu einem anderen kann zum Beispiel mittels des elektronischen Kommunikationssystems 110 durchgeführt werden. Auf Basis eines Benutzers, der ein Antwort-Benutzerschnittstellenelement auswählt, während er sich die erste E-Mail ansieht und dann die zweite E-Mail in Bezug auf das Auswählen des Antwort-Benutzerschnittstellenelements entwirft kann das elektronische Kommunikationssystem 110 zum Beispiel eine erste E-Mail zu einer zweiten E-Mail führen.
Wie hierin verwendet, folgt eine bezugnehmende Antwort-Nachricht auf eine ursprüngliche Nachricht, obwohl die ursprüngliche Nachricht nicht notwendigerweise die erste Nachricht im Rahmen einer elektronischen Kommunikation darstellt. Zum Beispiel kann eine ursprüngliche Nachricht die erste Nachricht innerhalb einer elektronischen Kommunikation sein und eine Antwort-Nachricht, die auf die ursprüngliche Nachricht Bezug nimmt, kann zu einem späteren Zeitpunkt erfolgen (z. B. als Nächstes). Zum Beispiel kann eine ursprüngliche Nachricht zusätzlich und/oder alternativ eine zweite, dritte oder vierte Nachricht im Rahmen einer elektronischen Kommunikation sein und eine Antwort-Nachricht die auf die ursprüngliche Nachricht Bezug nimmt, kann eine spätere Nachricht im Rahmen der elektronischen Kommunikation sein. Sowohl die ursprüngliche Nachricht als auch die Antwort-Nachricht können einen oder mehrere damit in Zusammenhang stehende Texte, Metadaten und/oder sonstige Inhalte (z. B. angehängte Dokumente, Links zu den Dokumenten) beinhalten.
In unterschiedlichen Implementierungen kann das System des nicht-textlichen Antwortinhalts 120 eine Nachrichtenmerkmalsmaschine 122, eine Suchparametermaschine 124, eine Suchmaschine 126, und/oder eine Präsentationsmaschine 128 beinhalten. In einigen Implementierungen können Aspekte der einen oder der mehreren Maschinen 122, 124, 126 und/oder 128 ausgelassen werden. In einigen Implementierungen können alle oder Aspekte der Maschinen 122, 124, 126 und/oder 128 kombiniert werden. In einigen Implementierungen können alle oder Aspekte der Maschinen 122, 124, 126 und/oder 128 in eine Komponente implementiert werden, die vom System des nicht-textlichen Antwortinhalts 120 getrennt ist, wie etwa das Client-Gerät 106 und/oder das elektronische Kommunikationssystem 110.
Beschreibungen der Maschinen 122, 124, 126 und 128 werden nachstehend mit Bezugnahme auf eine elektronische Kommunikation eines Benutzers bereitgestellt, wie etwa eine elektronische Kommunikation, die vom Client-Gerät 106 bereitgestellt wird und/oder eine elektronische Kommunikation der elektronischen Kommunikationsdatenbank 152, auf die der Benutzer immer noch antworten muss. Obwohl in den Beispielen aus Gründen der Übersichtlichkeit auf eine einzelne elektronische Kommunikation verwiesen wird, versteht es sich von selbst, dass das System des nicht-textlichen Antwortinhalts 120 die Antwort-Inhalte für zusätzliche elektronische Kommunikationen des Benutzers und/oder der zusätzlichen Benutzer festlegen kann.
Die Nachrichtenmerkmalsmaschine 122 ermittelt ein oder mehrere ursprüngliche Nachrichtenmerkmale auf Basis einer an einen Benutzer gesendeten elektronischen Kommunikation (d. h., zumindest teilweise auf Basis des Inhalts der elektronischen Kommunikation während dieser Inhalt an den Benutzer gesendet wurde). Verschiedene ursprüngliche Nachrichtenmerkmale können verwendet werden. Zum Beispiel kann die Nachrichtenmerkmalsmaschine 122 einen oder mehrere N-Gramme in der elektronischen Kommunikation als Nachrichtenmerkmale ermitteln. Zum Beispiel können ein oder mehrere der N-Gramme auf Basis der Laufzeitfrequenz des N-Gramms in der elektronischen Kommunikation (d. h., wie oft das N-Gramm in der elektronischen Kommunikation erfolgt) und/oder inverse Dokumentfrequenzen des N-Gramms in einer Dokumentensammlung (d. h., wie oft das N-Gramm in einer Dokumentensammlung, wie etwa einer Sammlung elektronischer Kommunikationsformen erfolgt) ermittelt werden. Darüber hinaus können zum Beispiel auch ein oder mehrere der N-Gramme auf Basis der positionsbezogenen Entfernung des N-Gramms zu einem oder mehreren N-Grammen, wie etwa einem Verb anfordernden Verb N-Gramm (z. B. „senden”, „bereitstellen”, „anhängen”), ermittelt werden. In einer noch weiteren Instanz können ein oder mehrere N-Grammen auf Basis eines Teils einer Spracheinheit des N-Gramms (z. B. „Nomen”) oder auf Basis der Tatsache ermittelt werden, dass das N-Gramm in eine Auflistung potenziell relevanter N-Gramme und/oder nicht in eine Auflistung irrelevanter N-Gramme miteinbezogen ist (z. B. Stoppwörter, wie etwa „ein”, ”eine”, „einer” und „der”, „die” und „das”).
Nachrichtenmerkmalsmaschine 122 kann zum Beispiel auch das gemeinsame Auftreten von zwei oder mehreren N-Gramme im Rahmen der elektronischen Kommunikation als ein Nachrichtenmerkmal ermitteln, wie etwa das gemeinsame Auftreten in einer bestimmten Reihenfolge (z. B. ein erstes N-Gramm vor einem zweiten N-Gramm) in einer bestimmten positionsbezogenen Beziehung (z. B. innerhalb von n Laufzeiten oder Zeichen voneinander), usw. Nachrichtenmerkmalsmaschine 122 kann zum Beispiel auch ein oder mehrere Nachrichtenmerkmale auf Basis des einen oder der mehreren natürlichen Sprachverarbeitungstags oder sonstigen Kennzeichnungen, die auf den Text der elektronischen Kommunikation (z. B. sprachliche Aspekte, mit Namen versehene Entitäten, Entitätsarten, Ton) angewendet werden; Merkmale auf Basis von Text, der insbesondere im Betreff, den ersten Sätzen, den letzten Sätzen oder eines sonstigen Abschnitts der elektronischen Kommunikation auftritt; Merkmale auf Basis von Metadaten der elektronischen Kommunikation, wie etwa eine Zeit, zu der die elektronische Kommunikation gesendet worden ist, der Wochentag, an dem die elektrische Kommunikation gesendet worden ist, eine Anzahl an Empfängern, eine Art von Gerät, das die elektronische Kommunikation ausgesendet hat, usw.
Nachrichtenmerkmalsmaschine 122 kann zum Beispiel auch einen einbettenden Vektor des einen oder der mehreren Merkmale aus der gesamten elektronischen Kommunikation oder einer Teilmenge der elektronischen Kommunikation (z. B. ein oder mehrere Paragrafen, ein oder mehrere Sätze, ein oder mehrere Wörter) ermitteln. Die Merkmale des einbettenden Vektors beinhalten einen oder mehrere N-Gramme, Beschriftungen, die auf das eine oder die mehreren N-Gramme angewendet werden, syntaktische Merkmale, semantische Merkmale, metadatenbezogene Merkmale, und/oder sonstige Merkmale.
Gehen wir in einem spezifischen Beispiel davon aus, dass die elektronische Kommunikation einen Betreff mit dem Text „Tabellenblatt” und einen Hauptteil mit dem Text „Senden Sie mir bitte das gestrige verkaufsbezogene Tabellenblatt. Danke.” Die Nachrichtenmerkmalsmaschine 122 kann Nachrichtenmerkmale ermitteln, welche die n-Gramm „senden”, „gestrige”, „verkaufsbezogene”, und „Tabellenblatt” beinhalten, während andere N-Gramme, wie etwa „bitte” und „danke” ausgeschlossen werden. Die Nachrichtenmerkmalsmaschine 122 kann „senden” zum Beispiel aufgrund der Tatsache, dass es sich dabei um ein aufforderndes Verb-N-Gramm handelt, als ein Nachrichtenmerkmal ermitteln, kann „gestrige” aufgrund der Tatsache, dass es sich dabei um einen zeitbezogenen Indikator handelt und/oder aufgrund der Tatsache, dass es in einer kurzen positionsbezogenen Entfernung zu „senden” befindet, als ein Nachrichtenmerkmal ermitteln, kann „verkaufsbezogen” aufgrund der Tatsache, dass es sich dabei um ein Adjektiv im Text handelt und/oder aufgrund der Tatsache, dass es sich in einer kurzen positionsbezogenen Entfernung zu „senden” befindet, als ein N-Gramm ermitteln und kann „Tabellenblatt” aufgrund der Tatsache, dass es sich dabei um ein Nomen handelt, sowie aufgrund seiner kurzen positionsbezogenen Entfernung zu „senden” und/oder aufgrund der Tatsache, dass es sich in einer Auflistung potenziell relevanter Begriffe befindet, als ein N-Gramm ermitteln.
Die Nachrichtenmerkmalsmaschine 122 stellt der Suchparametermaschine 124 und wahlweise dem trainierten Maschinenlernsystem 135 ermittelte Nachrichtenmerkmale bereit. Die Nachrichtenmerkmalsmaschine 122 kann der Suchparametermaschine 124 und dem trainierten Maschinenlernsystem 135 dieselben Nachrichtenmerkmale bereitstellen oder die bereitgestellten Nachrichtenmerkmale können sich davon unterscheiden. Die Suchparametermaschine 124 generiert einen oder mehrere Suchparameter auf Basis des einen oder der mehreren Nachrichtenmerkmale, die von der Nachrichtenmerkmalsmaschine 122 bereitgestellt werden.
Gehen wir in einem Beispiel des Generierens von Suchparametern auf Basis des einen oder der mehreren Nachrichtenmerkmale, die von der Nachrichtenmerkmalsmaschine 122 bereitgestellt werden, davon aus, dass die Nachrichtenmerkmalsmaschine 122 eine Gruppe von Nachrichtenmerkmalen, welche die N-Gramme „senden”, „gestrige”, „verkaufsbezogen” und „Tabellenblatt” beinhalten, bereitstellt. Die Suchparametermaschine 124 kann einen Datumsuchparameter auf Basis von „gestrige” generieren. Der Datumsuchparameter kann zum Beispiel ein Datum der Erstellung oder der Änderung für ein Dokument spezifizieren und es kann sich dabei um das gestrige Datum oder ein oder mehrere bestimmte Daten, die auf Basis des Begriffs „gestrige” spezifiziert werden, handeln. Die Suchparametermaschine 124 kann auch zusätzliche Parameter für die Begriffe „verkaufsbezogen” und „Tabellenblatt” generieren. Bei dem Suchparameter für „verkaufsbezogen” kann es sich um einen allgemeinen textbezogenen Parameter handeln. Bei dem Suchparameter für „Tabellenblatt” kann es sich um einen allgemeinen textbezogenen Parameter und/oder einen dokumententypbezogenen Parameter handeln, der diese Art (Arten) von Dokumenten in einer Suche beeinflusst, eine Suche auf einen oder mehrere Arten von Dokumenten einschränkt (z. B. diejenigen, die über einen „.pdf”, „.xls”, „.ods”, „.cvs”, und/oder „.tsv” Dateinamenzusatz verfügen) und/oder eine Suche auf einen oder mehrere Corpora einschränkt, welche Dokumente der jeweiligen Dokumentenart beinhalten (und wahlweise darauf beschränkt sind).
Gehen wir in einem anderen Beispiel des Generierens von Suchparametern auf Basis des einen oder der mehreren Nachrichtenmerkmale, die von der Nachrichtenmerkmalsmaschine 122 bereitgestellt werden, davon aus, dass die Nachrichtenmerkmalsmaschine 122 einen einbettenden Vektor des einen oder der mehreren Merkmale der gesamten elektronischen Kommunikation oder einer Teilmenge der elektronischen Kommunikation bereitstellt. Die Suchparametermaschine 124 kann Suchparameter auf Basis einer dekodierten Version des einbettenden Vektors generieren.
Die Suchparametermaschine 124 kann wahlweise auch einen oder mehrere Parameter auf Basis der Ausgabe generieren, die von mindestens einem trainierten Maschinenlernsystem 135 an die Suchparametermaschine 124 bereitgestellt wird. Wie hierin beschrieben (siehe z. B. 5–7) kann das trainierte Maschinenlernsystem 135 zum Beispiel trainiert werden, um eine oder mehrere Nachrichtenmerkmale als Eingabe zu erhalten und um einen oder mehrere Merkmale des nicht-textlichen Antwortinhalts als Ausgabe bereitzustellen, wie etwa das eine oder die mehreren Dokumentenarten des nicht-textlichen Antwortinhalts. Die Suchparametermaschine 124 kann den einen oder die mehreren Merkmale der Ausgabe verwenden, um einen Suchparameter zu generieren. In den Fällen, in denen das trainierte Maschinenlernsystem 135 zum Beispiel die Ausgabe der Dokumentenart (der Dokumentenarten) des nicht-textlichen Antwortinhalts auf Basis einer Eingabe der Nachrichtenfunktionen für eine elektronische Kommunikation bereitstellt, kann die Dokumentenart (Dokumentenarten) als Suchparameter verwendet werden, der diese Dokumentenart (diese Dokumentenarten) leitet, der die Suche auf diejenige Dokumentenart (Dokumentenarten) einschränkt, und/oder die Suche auf den einen oder die mehreren Corpora einschränkt, welche Dokumente dieser Art (dieser Arten) beinhaltet (und wahlweise darauf beschränkt ist).
In einigen Implementierungen kann die Suchparametermaschine 124 ermitteln, ob sie Suchparameter für die elektronische Kommunikation auf Basis der Ausgabe generieren soll, die von mindestens einem trainierten Maschinenlernsystem 135 an die Parametermaschine 124 bereitgestellt wird. Wie zum Beispiel hierin beschrieben (siehe z. B. 5–7) kann das mindestens eine trainierte Maschinenlernsystem 135 trainiert werden, um ein oder mehrere Nachrichtenmerkmale als Eingabe zu erhalten und um eine Wahrscheinlichkeit als Ausgabe bereitzustellen, gemäß der eine Antwort auf die elektronische Kommunikation eine nicht-textliche Antwortinhalt beinhalten wird. Die Suchparametermaschine 124 kann die Wahrscheinlichkeit der Festlegung, ob Suchparameter generiert werden sollen, verwenden. Zum Beispiel kann die Parametermaschine 124 Suchparameter nur dann generieren, wenn die Wahrscheinlichkeit mit einem bestimmten Grenzwert übereinstimmt.
Die Suchmaschine 126 sucht einen oder mehrere der Corpora an elektronischen Dokumenten 154A–N auf Basis der von der Suchparametermaschine 124 ermittelten Suchparameter. In einigen Implementierungen kann das Suchen eines oder mehrerer Corpora an elektronischen Dokumenten 154A–N das Suchen des einen oder der mehreren Indizes beinhalten, welche die elektronischen Dokumente des einen oder der mehreren Dokumentencorpora indizieren. Die Suchmaschine 126 kann eine oder mehrere Suchen auf Basis der Suchparameter einleiten, welche die Suchparameter auf jeweils eine oder auf mehrere Arten kombinieren. Zum Beispiel kann die Suchmaschine 126 eine oder mehrere Suchen einleiten, um Dokumente zu identifizieren, die mit jeweils einem oder mehreren (z. B. alle) Suchparametern (z. B. eine Suche, welche mehrere Suchparameter mit „UND” kombiniert), die einer Gruppe angehören, übereinstimmen. Zum Beispiel kann die Suchmaschine 126 auch eine oder mehrere Suchen einleiten, um Dokumente zu identifizieren, die nur mit einigen der Suchparametern (z. B. eine Suche, die mehrere Parameter mit „ODER” kombiniert) übereinstimmen müssen. In einigen Implementierungen kann die Suchmaschine 126 einen Abschnitt eines Dokuments als Antwort auf eine Suche identifizieren. Zum Beispiel kann die Suchmaschine 126 einen oder mehrere Absätze eines Dokuments, das aus mehreren Absätzen besteht, eine oder mehrere Folien eines Folienbündels und einen oder mehrere Sätze eines Dokuments, das aus mehreren Sätzen besteht, usw. identifizieren.
In einigen Implementierungen kann die Suchmaschine 126 mehrere Dokumente als Antwort auf eine Suche identifizieren, die auf einem oder mehreren Suchparametern basiert, die von einer elektronischen Kommunikation abgeleitet werden kann. In einigen Implementierungen können die mehreren Dokumente jeweils auf Basis der verschiedenen Kriterien, wie etwa eines abfragebasierten Auswertungsergebnisses (z. B. auf Basis dessen, wie sehr ein Dokument mit der Abfrage übereinstimmt) und/oder eines dokumentenbasierten Auswertungsergebnisses eingestuft werden. Ein abfragebasiertes Auswertungsergebnis eines Dokuments basiert auf einer Beziehung zwischen der Abfrage und dem Dokument, wie etwa wie sehr das Dokument mit der Abfrage übereinstimmt. Zum Beispiel kann ein erstes Dokument, das jedes Wort einer Abfrage beinhaltet, über ein höheres abfragebasiertes Auswertungsergebnis als ein zweites Dokument verfügen, das nur einige der Wörter der Abfrage beinhaltet. Zum Beispiel kann ein erstes Dokument, das alle Wörter der Abfrage in einer Überschrift und/oder einer sonstigen prominenten Position beinhaltet, über ein „höheres” abfragebasiertes Auswertungsergebnis als ein zweites Dokument verfügen, das nur Wörter der Abfrage im letzten Abschnitt eines Hauptteils des zweiten Dokuments beinhaltet. Ein dokumentbasiertes Auswertungsergebnis eines Dokuments basiert auf einer oder mehreren Eigenschaften des Dokuments, die von der Abfrage unabhängig sind. Zum Beispiel kann das dokumentbasierte Auswertungsergebnis eines Dokuments auf der Beliebtheit des Dokuments für den Benutzer basieren (z. B. der Häufigkeit des Zugriffs durch den Benutzer) auf einem Datum des Benutzers basieren und/oder darauf basieren, wann der Benutzer zum letzten Mal auf das Dokument zugegriffen hat, auf ein Datum basieren, an dem das Dokument erstellt wurde.
Die Suchmaschine 126 stellt der Präsentationsmaschine 128 Angaben (z. B. Dokument-Identifikator) des einen oder der mehreren elektronischen Dokumente bereit, die auf die Suche und wahlweise auf die Rangfolge der elektronischen Dokumente Bezug nehmen. Die Präsentationsmaschine 128 wählt ein oder mehrere der elektronischen Dokumente aus und stellt die ausgewählten elektronischen Dokumente zur Einbeziehung in eine Antwort auf die elektronische Kommunikation bereit, bei der es sich um eine Antwort von Seiten des Benutzers an die elektronische Kommunikation handelt.
Das Bereitstellen eines elektronischen Dokuments zur Einbeziehung in eine Antwort kann zum Beispiel das Bereitstellen des tatsächlichen Dokuments (z. B. das Einbetten oder das sonstige Anhängen des Dokuments), das Bereitstellen eines Links zum Dokument, das Bereitstellen einer Benutzerschnittstellenangabe des Dokuments, die mit dem Dokument in Verbindung gebracht wird usw., beinhalten. Die Präsentationsmaschine 128 kann zum Bespiel automatisch ein ausgewähltes elektronisches Dokument zur Antwort anhängen und/oder automatisch Links zu den elektronischen Dokumenten in die Antwort integrieren. Die Präsentationsmaschine 128 kann zum Beispiel auch eine oder mehrere Benutzerschnittstellenangaben (z. B. grafisch, akustisch) der elektronischen Dokumente präsentieren und wenn ein Benutzer, der eine Antwort generiert, eine der Angaben auswählt, kann das entsprechende elektronische Dokument (die entsprechenden elektronischen Dokumente) zur Antwort angehängt werden und/oder ein Link (Links) zu den Dokumenten automatisch in der Antwort bereitgestellt werden. In einigen Implementierungen kann das elektronische Dokument (können die elektronischen Dokumente) zur Einbeziehung in eine Antwort und als Antwort auf das vom Benutzer durchgeführte Auswählen eines Schnittstellenelements hinsichtlich des Anhangsdokuments oder als Antwort auf jede sonstige Benutzerschnittstelleneingabe, die auf einen Wunsch, einen Anhang in die Antwort miteinzubeziehen, schließen lässt. Auf diese Weise werden die folgenden technischen Effekte und Vorteile erzielt. Das automatische Auswählen und Anhängen des nicht-textlichen Antwortinhalts, wie etwa ein Dokument oder ein Link, zu einer Antwort-Nachricht erspart dem Benutzer das manuelle Stöbern nach dem und das Auswählen des nicht-textlichen Antwortinhalts, was zu einer Vereinfachung der Benutzerschnittstelle beiträgt und nicht nur die Anzahl der Benutzer-Dialogschritte reduziert, sondern auch die entsprechende Eingabe, die normalerweise erforderlich ist, um eine Antwort-Nachricht einschließlich des nicht-textlichen Antwortinhalts zu erstellen, überflüssig macht.
In einigen Implementierungen wählt die Präsentationsmaschine 128 die elektronischen Dokumente aus und/oder stellt die elektronischen Dokumente unabhängig von jeglichen textbezogenen Eingaben und/oder sonstigen über ein Computergerät des Benutzers bereitgestellten Inhalten, für das generieren einer Antwort auf die elektronische Kommunikation bereit. In einigen dieser Implementierungen wählt die Präsentationsmaschine 128 die elektronischen Dokumente sogar aus, bevor der Benutzer die Kommunikation gesehen und auf sonstige Weise konsumiert hat. Zum Beispiel kann das System des nicht-textlichen Antwortinhalts 120 eine Kommunikation verarbeiten, bevor der Benutzer diese gesehen hat, die Präsentationsmaschine 128 kann ein oder mehrere elektronische Dokumente zur Einbeziehung in eine Antwort auf die Kommunikation auswählen und die ausgewählten elektronischen Dokumente sogar bevor diese von dem Benutzer gesehen worden sind, anhängen oder sich auf sonstige Weise mit der elektronischen Kommunikation in Verbindung setzen. Falls ein Benutzer somit die elektronische Kommunikation sieht oder auf sonstige Weise konsumiert, kann eine Antwort auf die elektronische Kommunikation, die bereits angehängte Dokumente, Links oder entsprechende Auswahloptionen gemäß des Vorstehenden beinhaltet, schnell und ohne Verzögerung bereitgestellt werden.
In einigen Implementierungen wählt die Präsentationsmaschine 128 die elektronischen Elemente zur Einbeziehung in die Antwort auf Basis der optionalen von der Suchmaschine 126 bereitgestellten Rangfolge aus und stellt sich hierfür ebenfalls bereit. Zum Beispiel kann die Präsentationsmaschine 128 in einigen Implementierungen nur ein elektronisches Dokument auswählen, wenn seine zugeordnete Rangfolge mit einem dementsprechenden Grenzwert übereinstimmt (z. B. wenn es sich dabei um eines der am X höchsten eingestuften elektronischen Dokumente handelt). Die Prominenz, mit der ein ausgewähltes elektronisches Dokument bereitgestellt wird und/oder wie das ausgewählte elektronische Dokument bereitgestellt wird, kann beispielsweise auch auf der Rangfolge des ausgewählten elektronischen Dokuments basieren.
In einigen Implementierungen kann die Präsentationsmaschine 128 mehrere elektronische Dokumente zur Einbeziehung in eine Antwort auswählen und bereitstellen. In einigen dieser Implementierungen können die mehreren elektronischen Dokumente auf Basis der optionalen Rangfolge der elektronischen Dokumente bereitgestellt werden. Zum Beispiel kann eine Präsentationsprominenz für jedes der multiplen elektronischen Dokumente auf Basis der Rangfolge und der multiplen Dokumente ermittelt werden, welche zusammen mit einer Angabe der Präsentationsprominenz für eine potentielle Einbeziehung in die Antwort auf die elektronische Kommunikation bereitgestellt werden.
In einigen Implementierungen, in denen das Clientgerät 106 dem System des nicht-textlichen Antwortinhalts 120 die elektronische Kommunikation bereitstellt, kann die Präsentationsmaschine 128 dem Client-Gerät 106 die ausgewählten elektronischen Dokumente zur Präsentation an den Benutzer als eine Option für eine Einbeziehung in eine Antwort, bereitstellen. In einigen Implementierungen, in denen die elektronische Kommunikation dem System des nicht-textlichen Antwortinhalts 120 vom elektronischen Kommunikationssystem 110 über die elektronische Kommunikationsdatenbank 152 bereitgestellt wird, kann die Präsentationsmaschine 128 eine Verbindung der ausgewählten elektronischen Dokumente zur elektronischen Kommunikation in der elektronischen Kommunikationsdatenbank 152 und/oder einer anderen Datenbank speichern. In einigen Implementierungen können ein oder mehrere (z. B. alle) Aspekte der Präsentationsmaschine 128 vom Client-Gerät 106 und/oder dem elektronischen Kommunikationssystem 110 implementiert werden.
Die Präsentationsmaschine 128 kann auch anzuzeigende Prominenzinformationen mit dem ausgewählten elektronischen Dokument bereitstellen, welche die Prominenz (z. B. Position, Größe, Farbe) mit der die ausgewählten elektronischen Dokumente präsentiert werden sollen, angibt. Im Allgemeinen gilt, dass je höher die Rangordnung für ein bestimmtes ausgewähltes elektronisches Dokument ist, desto größer auch die Prominenz für dieses elektronische Dokument ist. Als ein Beispiel, im Rahmen dessen mehrere elektronische Dokumente von der Präsentationsmaschine 128 ausgewählt werden, kann die Präsentationsmaschine 128 eine Angabe hinsichtlich der Rangordnung der mehreren elektronischen Dokumente bereitstellen, die verwendet werden, um zu ermitteln, in welcher Reihenfolge die mehreren Kandidaten einem Benutzer über ein Benutzerschnittstellen-Ausgabengerät des Client-Geräts 106 präsentiert werden sollten.
In einigen Implementierungen stellt die Präsentationsmaschine 128 nur Dokumentidentifikatoren der ausgewählten Dokumente und potenzielle Prominenzinformationen bereit, und das Client-Gerät 106 und/oder das elektronische Kommunikationssystem 110 kann eine Anzeige der ausgewählten Dokumente auf Basis der bereitgestellten Daten generieren. In derartigen Implementierungen kann die Präsentationsmaschine 128 zusätzlich einige oder alle der erforderlichen Daten bereitstellen, um die Anzeige zu generieren. In einigen diesen Implementierungen können jegliche der bereitgestellten Prominenzinformationen, welche in die Daten, die angeben, wie die Anzeige präsentiert werden sollte, mit einbezogen werden können.
In einigen Implementierungen kann die Präsentationsmaschine 128 ermitteln, ob und/oder wie sie elektronische Dokumente zur Einbeziehung in eine Antwort auf Basis einer Ausgabe, die von mindestens einem trainierten Maschinenlernsystem 135 als Antwort auf die ursprünglichen Nachrichtenmerkmale bereitgestellt wird, die von der Nachrichtenmerkmalsmaschine 122 an das trainierte Maschinenlernsystem 135 bereitgestellt werden. Wie zum Beispiel hierin beschrieben, kann mindestens ein trainiertes Maschinenlernsystem 135 trainiert werden, um ein oder mehrere Nachrichtenmerkmale als Eingabe zu erhalten und um eine Wahrscheinlichkeit als Ausgabe bereitzustellen, dass eine Antwort auf die elektronische Kommunikation nicht-textliche Antwortinhalte beinhalten wird. In einigen Implementierungen kann die Präsentationsmaschine 128 die Wahrscheinlichkeit, ob elektronische Dokumente zur Einbeziehung in einer Antwort bereitgestellt werden sollen, verwenden. Zum Beispiel kann die Präsentationsmaschine 128 das elektronische Dokument zur Einbeziehung in eine Antwort nur dann bereitstellen, wenn die Wahrscheinlichkeit mit einem dementsprechenden Grenzwert übereinstimmt. In einigen Implementierungen kann die Präsentationsmaschine 128 die Wahrscheinlichkeit bei der Ermittlung, wie elektronische Dokumente zur Einbeziehung in eine Antwort bereitzustellen sind, verwenden. Zum Beispiel kann die Präsentationsmaschine 128 automatisch die elektronischen Dokumente in eine Antwort miteinbeziehen, falls die Wahrscheinlichkeit mit einem dementsprechenden Grenzwert übereinstimmt, aber kann vor deren Einbeziehung in die Antwort, eine Benutzerschnittstelleneingabe erfordern, falls die Wahrscheinlichkeit nicht mit dem dementsprechenden Grenzwert übereinstimmt. Zum Beispiel ist die Präsentationsmaschine 128 auch zu Folgendem in der Lage: falls die Wahrscheinlichkeit größer oder gleich X (z. B. X = 0,8) ist, elektronische Dokumente zur Einbeziehung in eine Antwort bereitstellen, bevor eine Benutzerschnittstelleneingabe beliebiger Art bereitgestellt worden ist, die einen Wunsch auf eine Antwort angibt (z. B. 4A); falls die Wahrscheinlichkeit kleiner X und größer oder gleich Y (z. B. Y = 0,5) ist, Benutzerschnittstellenangabe anfordern, die einen Wunsch angibt, vor dem Bereitstellen des elektronischen Dokuments zu antworten (z. B. 4B); und falls die Wahrscheinlichkeit kleiner Y ist, Benutzerschnittstellenangabe anfordern, die einen Wunsch angibt, ein Dokument anzuhängen (z. B. 4D1 und 4D2) bevor das elektronische Dokument bereitgestellt wird.
2 veranschaulicht ein Beispiel dessen, wie ein nicht-textlicher Antwortinhalt, der Teil einer Antwort auf die elektronische Kommunikation sein soll, auf Basis des einen oder der mehreren Nachrichtenmerkmale der Kommunikation ermittelt werden kann. Nachrichtenmerkmalsmaschine 122 ermittelt ein oder mehrere Nachrichtenmerkmale der elektronischen Kommunikation 152A, die einem Benutzer zugesendet wird. Die elektronische Kommunikation 152A kann zum Beispiel vom Client-Gerät 106 oder dem elektronischen Kommunikationssystem 110 aus 1 bereitgestellt werden.
Die Nachrichtenmerkmalsmaschine 122 stellt ein oder mehrere der ermittelten Nachrichtenmerkmale an die Suchparametermaschine 124 bereit und stellt ein oder mehrere der ermittelten Nachrichtenmerkmale des mindestens einen trainierten Maschinenlernsystem 135 bereit. Bei den von der Nachrichtenmerkmalsmaschine 122 an die Suchparametermaschine 124 und das Maschinenlernsystem 135 bereitgestellten Nachrichtenmerkmale kann es sich um dieselben oder um unterschiedliche Merkmale handeln.
Das trainierte Maschinenlernsystem 135 stellt ein oder mehrere Dokumentmerkmale an die Suchparametermaschine 124 auf Basis der erhaltenen Nachrichtenmerkmale bereit. Bei dem einen oder den mehreren Dokumentmerkmalen kann es sich zum Beispiel um eine oder mehrere Dokumentenarten des nicht-textlichen Antwortinhalts handeln. Die Suchparametermaschine 124 kann ein oder mehrere Dokumentenmerkmale verwenden, um einen Suchparameter zu generieren. In den Fällen, in denen eines der trainierten Maschinenlernsystems 135 zum Beispiel die Ausgabe der Dokumentenart (der Dokumentenarten) des nicht-textlichen Antwortinhalts auf Basis einer Eingabe der Nachrichtenfunktionen für eine elektronische Kommunikation bereitstellt, kann die Dokumentenart (Dokumentenarten) als Suchparameter verwendet werden, der diese Dokumentenart (diese Dokumentenarten) leitet, der die Suche auf diejenige Dokumentenart (Dokumentenarten) einschränkt, und/oder die Suche auf den einen oder die mehreren Corpora einschränkt, welche Dokumente dieser Art (dieser Arten) beinhaltet (und wahlweise darauf beschränkt ist). Diese Suchparametermaschine 124 generiert auch einen oder mehrere Suchparameter auf Basis der Nachrichtenmerkmale, die von der Nachrichtenmerkmalsmaschine 122 erhalten werden.
Die Suchparametermaschine 124 stellt der Suchmaschine die Suchparameter 126 bereit. Die Suchmaschine 126 sucht einen oder mehrere der Corpora an elektronischen Dokumenten 154A–N auf Basis der von der Suchparametermaschine 124 ermittelten Suchparameter. In einigen Implementierungen kann das Suchen eines oder mehrerer Corpora an elektronischen Dokumenten 154A–N das Suchen des einen oder der mehreren Indizes beinhalten, welche die elektronischen Dokumente des einen oder der mehreren Dokumentencorpora indizieren. Die Suchmaschine 126 kann eine oder mehrere Suchen auf Basis der Suchparameter einleiten, welche die Suchparameter auf jeweils eine oder auf mehrere Arten kombinieren. In einigen Implementierungen kann die Suchmaschine 126 mehrere Dokumente als Antwort auf eine Suche identifizieren, die auf einem oder mehreren Suchparametern basiert, die von einer elektronischen Kommunikation abgeleitet werden kann. In einigen dieser Implementierungen können die mehreren Dokumente jeweils auf Basis der verschiedenen Kriterien, wie etwa eines abfragenbasierten und/oder eines dokumentenbasierten Auswertungsergebnisses, eingestuft werden.
Die Suchmaschine 126 stellt der Präsentationsmaschine 128 Dokumentenidentifikatoren des einen oder der mehreren elektronischen Dokumente bereit, die auf die Suche Bezug nehmen und stellt die optionale Rangfolge der elektronischen Dokumente bereit.
Die Präsentationsmaschine 128 wählt ein oder mehrere der elektronischen Dokumente aus und stellt die ausgewählten elektronischen Dokumente 159 zur Einbeziehung in eine Antwort auf die elektronische Kommunikation bereit, bei der es sich um eine Antwort von Seiten des Benutzers an die elektronische Kommunikation handelt. Das Bereitstellen eines elektronischen Dokuments zur Einbeziehung in eine Antwort kann zum Beispiel das Bereitstellen des tatsächlichen Dokuments, das Bereitstellen eines Links zum Dokument, das Bereitstellen einer Benutzerschnittstellenangabe des Dokuments, das mit dem Dokument in Verbindung gebracht wird, usw. beinhalten.
3 ist ein Flussdiagramm, das ein exemplarisches Verfahren für das Ermitteln eines nicht-textlichen Antwortinhalts veranschaulicht, der als Teil einer Antwort auf die elektronische Kommunikation auf Basis des einen oder der mehreren Nachrichtenmerkmale der Kommunikation vorgesehen ist. Zur einfacheren Bezugnahme werden die Operationen des Flussdiagramms unter Bezugnahme auf ein System, das die Operationen durchführt, beschrieben. Dieses System kann verschiedene Komponenten der verschiedenen Computersysteme beinhalten. Zum Beispiel können manche Operationen von einem oder mehreren Komponenten des Systems des nicht-textlichen Antwortinhalts 120, wie etwa Maschinen 122, 124, 126 und/oder 128, durchgeführt werden. Während darüber hinaus Operationen des Verfahrens aus 3 in einer bestimmten Reihenfolge gezeigt werden, ist dies nicht einschränkend zu verstehen. Eine oder mehrere Operationen können in eine neue Reihenfolge gesetzt, ausgelassen oder hinzugefügt werden.
Bei Block 300 identifiziert das System eine elektronische Kommunikation, die einem Benutzer zugesendet wird.
Bei Block 302 ermittelt das System ein oder mehrere Nachrichtenmerkmale der elektronischen Kommunikation. Verschiedene Merkmale der ursprünglichen Nachricht, wie etwa textbezogene, semantische, und/oder syntaktische Merkmale können verwendet werden. Zum Beispiel kann das System Nachrichtenmerkmale auf Basis mehrerer N-Gramme in der elektronischen Kommunikation, dem gleichzeitigen Auftreten von zwei oder mehreren N-Grammen in der elektronischen Kommunikation, Merkmalen auf Basis des Textes, der insbesondere in Betreffzeilen, den ersten Sätzen, den letzten Sätzen oder einem sonstigen Abschnitt der elektronischen Kommunikation erscheint, Merkmalen, die auf Metadaten der elektronischen Kommunikation basieren, usw. ermitteln.
Bei Block 304 leitet das System eine Suche des einen oder der mehreren Corpora der elektronischen Dokumente unter Verwendung von Suchparametern ein, die auf einem oder mehreren der Nachrichtenmerkmalen aus Block 302 basieren. Zum Beispiel kann das System Nachrichtenmerkmale als Suchparameter verwenden und/oder die Suchparameter von den Nachrichtenmerkmalen ableiten. In einigen Implementierungen kann das System ein oder mehrere der Nachrichtenmerkmale als Eingabe in ein trainiertes Maschinenlernsystem bereitstellen und die Ausgabe des trainierten Maschinenlernsystems als einen oder der mehreren Suchparameter verwenden und/oder um einen oder mehrere der Suchparameter abzuleiten.
Bei Block 306 erhält das System eine Angabe einer Untergruppe an elektronischen Dokumenten. Bei der Untergruppe handelt es sich um eine Untergruppe an Corpora, die elektronische Dokumente darstellt und auf die Suche aus Block 304 Bezug nimmt. In einigen Implementierungen erhält das System auch eine Rangordnung der Untergruppe.
Bei Block 308 wählt das System mindestens ein elektronisches Dokument der Untergruppe aus. Zum Beispiel kann das System mindestens das eine elektronische Dokument auswählen, das auf der optionalen Rangordnung aus Block 306 basiert.
Bei Block 310 stellt das System mindestens das eine elektronische Dokument zur Einbeziehung in eine Antwort auf die elektronische Kommunikation bereit, bei der es sich um eine Antwort vom Benutzer an die elektronische Kommunikation handelt. Das Bereitstellen eines elektronischen Dokuments zur Einbeziehung in eine Antwort kann zum Beispiel das Bereitstellen des tatsächlichen Dokuments (z. B. das Einbetten oder das sonstige Anhängen des Dokuments), das Bereitstellen eines Links zum Dokument, das Bereitstellen einer Benutzerschnittstellenangabe des Dokuments, die mit dem Dokument in Verbindung gebracht wird, usw. beinhalten. Dementsprechend ist ein Benutzer nicht dazu genötigt, manuell nach nicht-textlicher Antwortinhalten zu stöbern oder diese auszuwählen, was zu einer Vereinfachung der Benutzerschnittstelle beiträgt und nicht nur die Anzahl der Benutzer-Dialogschritte reduziert, sondern auch die entsprechende Eingabe, die normalerweise erforderlich ist, um eine Antwort-Nachricht einschließlich des nicht-textlichen Antwortinhalts zu erstellen, überflüssig macht.
4A–4E veranschaulichen exemplarische grafische Benutzerschnittstellen für das Bereitstellen eines nicht-textlichen Antwortinhalts für die Einbeziehung in eine Antwort auf die elektronische Kommunikation. Die grafischen Benutzerschnittstellen aus 4A–4E können am Client-Gerät 106 auf Basis des nicht-textlichen Antwortinhalts präsentiert werden, der mittels des Systems des nicht-textlichen Antwortinhalt 120 ermittelt und bereitgestellt wird. In einigen Implementierungen können ein oder mehrere Aspekte des Systems des nicht-textlichen Antwortinhalts 120 (z. B. alle oder Aspekte der Präsentationsmaschine 128) als Ganzes oder teilweise in das Client-Gerät 106 integriert werden.
In 4A wird eine ursprüngliche E-Mail 475A, die an einen Benutzer gesendet worden ist, von einem Benutzer angesehen, bevor der Benutzer eine Benutzerschnittstelleneingabe jeglicher Art bereitgestellt hat, um einen Wunsch anzugeben, auf die ursprüngliche E-Mail 475A zu antworten. Die elektronischen Dokumente des Kandidaten, welche von den Elementen der grafischen Benutzerschnittstelle 481A und 482A dargestellt werden, werden auf Basis der ursprünglichen E-Mail 475A ermittelt und zur Einbeziehung in eine Antwort auf die E-Mail präsentiert. Zum Beispiel kann eine Benutzerauswahl des Elements der grafischen Benutzerschnittstelle 481A automatisch eine bearbeitbare Antwort-E-Mail an den Benutzer präsentieren, die das elektronische Dokument „Patent Presentation.pdf” beinhaltet, das an die Antwort angehängt ist, oder innerhalb der sich ein Link zu diesem elektronischen Dokument, das in die Antwort integriert ist (z. B. ein Hyperlink, der in den Hauptteil der Antwort integriert ist), befindet. Gleichermaßen kann eine Benutzerauswahl des Elements der grafischen Benutzerschnittstelle 482A automatisch eine bearbeitbare Antwort-E-Mail an den Benutzer präsentieren, die das elektronische Dokument „Budget Presentation.pdf” beinhaltet, das an die Antwort angehängt ist, oder innerhalb der sich ein Link zu diesem elektronischen Dokument, das in die Antwort integriert ist (z. B. ein Hyperlink, der in den Hauptteil der Antwort integriert ist), befindet. In einigen Implementierungen können beide Elemente der grafischen Benutzerschnittstelle 481A und 482A ausgewählt werden, um beide zugehörigen elektronischen Dokumente in die Antwort zu integrieren.
Beide Elemente der grafischen Benutzerschnittstelle 481A und 482A beinhalten einen Titel des zugehörigen elektronischen Dokuments (fett gedruckt und unterstrichen präsentiert) mit zugehörigen zusätzlichen Informationen, um eine erneute vom Benutzer durchgeführte Erfassung des zugehörigen elektronischen Dokuments zu ermöglichen. Insbesondere beinhalten beide Elemente der grafischen Benutzerschnittstelle 481A und 482A jeweils zusätzliche Informationen, welche eine temporale Angabe machen, die besagt, wann der Benutzer zuletzt auf das Dokument zugegriffen hat, eine temporale Angabe darüber, wann das Dokument zuletzt modifiziert worden ist, einen Korpus („Cloud”) und einen Corpusordner-Standort des Dokuments („Präsentationen”) und einen Verfasser, der einen Benutzer angibt, der das Dokument verfasst hat. Zusätzliche und/oder alternative zusätzliche Informationen können bereitgestellt werden, wie etwa ein kleiner Teil des Textes aus dem Dokument (z. B. die ersten X Wörter des Dokuments), ein Bild des gesamten oder von Abschnitten des Dokuments, usw.
In einigen Implementierungen kann die Präsentationsposition der Elemente der grafischen Benutzerschnittstelle 481A und 482A auf Basis der ermittelten Anzeige-Prominenzen bestehen, die auf Rangordnungen der Dokumente basieren, die mit diesen Elementen der grafischen Benutzerschnittstelle 481A und 482A in Verbindung gebracht werden. Zum Beispiel kann das Element der grafischen Benutzerschnittstelle 481A positionsbezogen höher als das Element der grafischen Benutzerschnittstelle 482A präsentiert werden, das auf dem Dokument basiert, das mit dem Element der grafischen Benutzerschnittstelle 481A in Verbindung gebracht wird, das höher als das Dokument, das mit dem Element der grafischen Benutzerschnittstelle 482A in Verbindung gebracht wird, eingestuft wird. Wie hierin beschrieben, können die Rangfolgen der Dokumente, die Rangfolgen aus einer Suche sein, die mit Parametern auf Basis des einen oder der mehreren Nachrichtenmerkmale der ursprünglichen E-Mail 475A eingeleitet wird. Zusätzliche und/oder alternative Präsentationen auf Basis der Einstufungen der Dokumente, die mit den Elementen der grafischen Benutzerschnittstelle 481A und 482A in Verbindung gebracht werden, können bereitgestellt werden. Zum Beispiel kann das Element der grafischen Benutzerschnittstelle 481A im Vergleich zum Element der grafischen Benutzerschnittstelle 482A hervorgehoben und/oder mit mehreren zusätzlichen Informationen präsentiert werden. 4A beinhaltet auch ein auswählbares Element der grafischen Benutzerschnittstelle 483A, welches, wenn es von einem Benutzer ausgewählt wird, zusätzliche Dokumente anzeigt. Bei den zusätzlichen Dokumenten kann es sich um Dokumente handeln, die auf Basis der ursprünglichen E-Mail identifiziert werden (z. B. basierend auf dem Einleiten einer Suche mit Suchparametern, die auf dem einen oder den mehreren Nachrichtenmerkmalen der ursprünglichen E-Mail basieren), aber die über eine niedrigere Rangordnung verfügen, als die Dokumente, die mit den Elementen der grafischen Benutzerschnittstelle 481A und 482A in Verbindung gebracht werden.
In 4B hat ein Benutzer eine Benutzerschnittstellen-Eingabe bereitgestellt (z. B. das Auswählen einer „Antwort”-Elements der grafischen Benutzerschnittstelle), um eine Antwort auf die ursprüngliche E-Mail in Gang zu setzen und erhält eine Antwortabschnitt 480B, der den Phantomtext „E-Mail verfassten” beinhaltet, der dem Benutzer mitteilt, dass der Benutzer eine Antwort im Antwortabschnitt 480B verfassen kann. Die ursprüngliche E-Mail 4758, auf die die Antwort Bezug nimmt, wird auch in 4B zur Referenz des Benutzers beim Verfassen der Antwort, veranschaulicht.
Die Elemente der grafischen Benutzerschnittstelle 481B und 482B werden in 413 zur Einbeziehung in die Antwort der zugewiesenen elektronischen Dokumente des Kandidaten präsentiert, die auf Basis der ursprünglichen E-Mail 475B ermittelt werden. Die Elemente der grafischen Benutzerschnittstelle 481B und 482B werden präsentiert, bevor der Benutzer jegliche textbezogenen Eingaben oder sonstige Inhalte für die Antwort bereitgestellt hat. Die Benutzerauswahl des Elements der grafischen Benutzerschnittstelle 481B kann das elektronische Dokument „Patent Presentation.pdf” zur Antwort anhängen oder einen Link zu diesem elektronischen Dokument in die Antwort integrieren (z. B. ein Hyperlink, der in den Antwortabschnitt 480B integriert ist). Gleichermaßen kann eine Benutzerauswahl des Elements der grafischen Benutzerschnittstelle 482B das elektronische Dokument „Budget Presentation.pdf” zur Antwort anhängen oder einen Link zu diesem elektronischen Dokument in die Antwort integrieren. In einigen Implementierungen können beide Elemente der grafischen Benutzerschnittstelle 481B und 482B ausgewählt werden, um beide zugehörigen elektronischen Dokumente in die Antwort zu integrieren. Zum Beispiel kann ein Anhang über einen einzelnen Mausklick oder eine einzelne Berührung oder eine sonstige einzelne Benutzerschnittstelleneingabe in die Antwort integriert werden.
Beide Elemente der grafischen Benutzerschnittstelle 481B und 482B beinhalten einen Titel des zugehörigen elektronischen Dokuments (fett gedruckt und unterstrichen präsentiert) mit zugehörigen zusätzlichen Informationen, um eine erneute vom Benutzer durchgeführte Erfassung des zugehörigen elektronischen Dokuments zu ermöglichen. In einigen Implementierungen kann die Präsentationsposition der Elemente der grafischen Benutzerschnittstelle 481B und 482B auf Basis der ermittelten Anzeige-Prominenzen bestehen, die auf Rangordnungen der Dokumente basieren, die mit diesen Elementen der grafischen Benutzerschnittstelle 481B und 482B in Verbindung gebracht werden. Zum Beispiel kann das Element der grafischen Benutzerschnittstelle 481B auf Basis des Dokuments, das mit dem Element der grafischen Benutzerschnittstelle 482B in Verbindung gebracht wird, das höher als das Dokument eingestuft wird, das mit dem Element der grafischen Benutzerschnittstelle 481B in Verbindung steht, positionsbezogen zur Linken des Elements der grafischen Benutzerschnittstelle 482B präsentiert werden. Wie hierin beschrieben, können die Rangfolgen der Dokumente, die Rangfolgen aus einer Suche sein, die mit Parametern auf Basis des einen oder der mehreren Nachrichtenmerkmale der ursprünglichen E-Mail eingeleitet wird.
In 4C hat ein Benutzer eine Benutzerschnittstellen-Eingabe bereitgestellt (z. B. das Auswählen einer „Antwort”-Elements der grafischen Benutzerschnittstelle), um eine Antwort auf die ursprüngliche E-Mail in Gang zu setzen und erhält eine Antwortabschnitt 480C, der den Phantomtext „E-Mail verfassten” beinhaltet, der dem Benutzer mitteilt, dass der Benutzer eine Antwort im Antwortabschnitt 480C verfassen kann. Die ursprüngliche E-Mail 475C, auf die die Antwort Bezug nimmt, wird auch in 4C zur Referenz des Benutzers beim Verfassen der Antwort, veranschaulicht.
Das Element der grafischen Benutzerschnittstelle 481C wird den mehreren elektronischen Dokumenten des Kandidaten, welche auf Basis der ursprünglichen E-Mail 475C ermittelt werden, präsentiert und damit in Verbindung gebracht. Zum Beispiel kann das Element der grafischen Benutzerschnittstelle 481C mit allen elektronischen Präsentationen in Verbindung gebracht werden, gemäß denen der Benutzer die Antwort verfasst. Die elektronischen Präsentationen können auf Basis des Einleitens einer Suche nach den Dokumenten des Benutzers unter Verwendung eines Präsentationssuchparameters, das auf der ursprünglichen E-Mail 475C basiert, identifiziert werden. Die Benutzerauswahl des Elements der grafischen Benutzerschnittstelle 481C kann dem Benutzer die grafischen Angaben der elektronischen Präsentationen des Benutzers präsentieren, wobei eine oder mehrere davon ausgesucht werden können, um die ausgewählte elektronische Präsentation (die ausgewählten elektronischen Präsentationen) zur Antwort anzuhängen oder um einen Link (Links) zur elektronischen Präsentation (zu den elektronischen Präsentationen) in die Antwort zu integrieren (z. B. ein Hyperlink, der in den Antwortabschnitt 480C integriert ist).
Das Element der grafischen Benutzerschnittstelle 482C wird mit allen elektronischen Dokumenten des Benutzers in Verbindung gebracht. Die Benutzerauswahl des Elements der grafischen Benutzerschnittstelle 482C kann dem Benutzer grafische Angaben aller elektronischen Dokumente des Benutzers präsentieren. Der Benutzer kann alle der elektronischen Dokumente durchstöbern und einen oder mehrere auswählen, um diese zur Antwort anzuhängen oder um einen Link (Links) zum elektronischen Dokument (zu den elektronischen Dokumenten) in die Antwort zu integrieren (z. B. ein Hyperlink, der in einen Antwortabschnitt 480C integriert ist). Die Elemente der grafischen Benutzerschnittstelle 481C und 482C werden in 4C präsentiert, bevor der Benutzer eine beliebige textbezogene Eingabe oder sonstige Inhalte für die Antwort bereitgestellt hat.
In 4D1 hat ein Benutzer eine Benutzerschnittstellen-Eingabe bereitgestellt (z. B. das Auswählen einer „Antwort”-Elements der grafischen Benutzerschnittstelle), um eine Antwort auf die ursprüngliche E-Mail in Gang zu setzen und erhält eine Antwortabschnitt 480D, der den Phantomtext „E-Mail verfassten” beinhaltet, der dem Benutzer mitteilt, dass der Benutzer eine Antwort im Antwortabschnitt 480D verfassen kann. Die ursprüngliche E-Mail 475D, auf die die Antwort Bezug nimmt, wird auch in 4D1 zur Referenz des Benutzers beim Verfassen der Antwort, veranschaulicht. In 4D1 wird auch ein als Anhang dienendes Element der grafischen Benutzerschnittstelle 477D präsentiert. Als Antwort auf die Benutzerschnittstelleneingabe, welche die als Anhang dienenden Elemente der grafischen Benutzerschnittstelle 477D auswählt, werden die als Anhang dienenden grafischen Benutzerschnittstellen aus 4D2 präsentiert.
Die zum Anhängen dienenden grafischen Benutzerschnittstellen aus 4D2 beinhaltet die grafischen Benutzerschnittstellenelemente 481D und 482D zur Einbeziehung in die Antwort der zugehörigen elektronischen Dokumente des Kandidaten, die auf Basis der ursprünglichen E-Mail 475D ermittelt werden. Die Elemente der grafischen Benutzerschnittstelle 481D und 482D werden als Antwort auf die Auswahl der als Anhang dienenden Elemente der grafischen Benutzerschnittstelle 477D präsentiert, und werden präsentiert bevor der Benutzer eine textbezogene Eingabe oder sonstige Inhalte für die Antwort bereitgestellt hat. Die Benutzerauswahl des Elements der grafischen Benutzerschnittstelle 481D kann das elektronische Dokument „Patent Presentation.pdf” zur Antwort anhängen oder einen Link zu diesem elektronischen Dokument in die Antwort integrieren (z. B. ein Hyperlink, der in den Antwortabschnitt 480D integriert ist). Gleichermaßen kann eine Benutzerauswahl des Elements der grafischen Benutzerschnittstelle 482D das elektronische Dokument „Budget Presentation.pdf” zur Antwort anhängen oder einen Link zu diesem elektronischen Dokument in die Antwort integrieren. In einigen Implementierungen können beide Elemente der grafischen Benutzerschnittstelle 481D und 482D ausgewählt werden, um beide zugehörigen elektronischen Dokumente in die Antwort zu integrieren. Zum Beispiel kann ein Anhang über einen einzelnen Mausklick oder eine sonstige einzelne Benutzerschnittstelleneingabe in die Antwort integriert werden.
Beide Elemente der grafischen Benutzerschnittstelle 481D und 482D beinhalten einen Titel des zugehörigen elektronischen Dokuments (fett gedruckt und unterstrichen präsentiert) mit zugehörigen zusätzlichen Informationen, um eine erneute vom Benutzer durchgeführte Erfassung des zugehörigen elektronischen Dokuments zu ermöglichen. In einigen Implementierungen kann die Präsentationsposition der Elemente der grafischen Benutzerschnittstelle 481D und 482D auf Basis der ermittelten Anzeige-Prominenzen bestehen, die auf Rangordnungen der Dokumente basieren, die mit diesen Elementen der grafischen Benutzerschnittstelle 481D und 482D in Verbindung gebracht werden. Zum Beispiel kann das Element der grafischen Benutzerschnittstelle 481D auf Basis des Dokuments, das mit dem Element der grafischen Benutzerschnittstelle 481D in Verbindung gebracht wird, das höher als das Dokument eingestuft wird, das mit dem Element der grafischen Benutzerschnittstelle 482D in Verbindung steht, positionsbezogen zur Linken des Elements der grafischen Benutzerschnittstelle 482D präsentiert werden. Wie hierin beschrieben, können die Rangfolgen der Dokumente, die Rangfolgen aus einer Suche sein, die mit Parametern auf Basis des einen oder der mehreren Nachrichtenmerkmale der ursprünglichen E-Mail eingeleitet wird.
Die zum Anhängen dienenden grafischen Benutzerschnittstellen aus 4D2 beinhalten auch das Element der grafischen Benutzerschnittstelle 483D, das wenn es über eine vom Benutzer ausgewählte Benutzerschnittstelleneingabe bereitgestellt wird, zusätzliche Momente anzeigt, die auf Basis der ursprünglichen E-Mail 475D ermittelt werden (z. B. basierend auf dem Einleiten einer Suche mit Suchparametern, die auf dem einen oder den mehreren Nachrichtenmerkmalen der ursprünglichen E-Mail basieren), aber die über eine niedrigere Rangordnung verfügen, als die Dokumente, die mit den Elementen der grafischen Benutzerschnittstelle 481A und 482A in Verbindung gebracht werden. Die zum Anhängen dienende grafische Benutzerschnittstelle aus 4D2 beinhaltet auch ein Element der grafischen Benutzerschnittstelle 484D, das wenn es über die von einem Benutzer bereitgestellte Benutzerschnittstelleneingabe ausgewählt wird, den Benutzer in die Lage versetzt, alle elektronischen Dokumente des Benutzers zu durchstöbern und das eine oder die mehreren auszuwählen, um sie zur Antwort anzuhängen oder um einen Link (Links) zu dem elektronischen Dokument (zu den elektronischen Dokumenten) in die Antwort zu integrieren.
In 4E hat ein Benutzer eine Benutzerschnittstellen-Eingabe bereitgestellt (z. B. das Auswählen einer „Antwort”-Elements der grafischen Benutzerschnittstelle), um eine Antwort auf die ursprüngliche E-Mail in Gang zu setzen und erhält eine Antwortabschnitt 480E, der den Phantomtext „Antworten” beinhaltet, der dem Benutzer mitteilt, dass der Benutzer eine Antwort im Antwortabschnitt 480E verfassen kann. Die ursprüngliche Textnachricht 475E, auf die die Antwort Bezug nimmt, wird auch in 4E zur Referenz des Benutzers beim Verfassen der Antwort, veranschaulicht.
Das Element der grafischen Benutzerschnittstelle 481E wird mit einem ersten Satz der mehreren elektronischen Dokumenten des Kandidaten, welche auf Basis der ursprünglichen E-Mail 475E ermittelt werden, präsentiert und damit in Verbindung gebracht. Insbesondere wird das Element der grafischen Benutzerschnittstelle 481E mit allen Bildern des Benutzers, der die Antwort verfasst, in Verbindung gebracht, die „letzte Woche” in „Chicago” aufgenommen wurden und die auf Basis des Einleitens einer Suche nach den Dokumenten des Benutzers unter Verwendung der Parameter „Bilder”, „Chicago” und „letzte Woche”, die auf der ursprünglichen Textnachricht 475E basieren, identifiziert werden können. Die Benutzerauswahl des Elements der grafischen Benutzerschnittstelle 481E kann diese Bilder zur Antwort anhängen oder einen Link (Links) zu diesen Bildern in die Antwort integrieren (z. B. ein Hyperlink, der in den Antwortabschnitt 480E integriert ist).
Das Element der grafischen Benutzerschnittstelle 482E wird mit einem zweiten Satz der mehreren elektronischen Dokumenten des Kandidaten, welche auf Basis der ursprünglichen Textnachricht 475E ermittelt werden, präsentiert und damit in Verbindung gebracht. Insbesondere wird ein Element der grafischen Benutzerschnittstelle 482E mit allen Bildern des Benutzers, der die Antwort verfasst, in Verbindung gebracht, die „letzte Woche” in „Chicago” aufgenommen wurden und die „Tom” im Bild beinhalten und die auf Basis des Einleitens einer Suche nach den Dokumenten des Benutzers unter Verwendung der Suchparameter „Bilder”, „Chicago”, „letzte Woche” und „Tom” (z. B. ein mit Tom in Verbindung stehender Benutzeridentifikator), die auf der ursprünglichen Textnachricht 475E basieren, identifiziert werden können. Die Benutzerauswahl des Elements der grafischen Benutzerschnittstelle 482E kann diese Bilder zur Antwort anhängen oder einen Link (Links) zu diesen Bildern in die Antwort integrieren (z. B. ein Hyperlink, der in den Antwortabschnitt 480E integriert ist).
Das Element der grafischen Benutzerschnittstelle 483E wird auch präsentiert und wird mit dem ersten Satz von Bildern als ein Element der grafischen Benutzerschnittstelle 481E in Verbindung gebracht. Die Benutzerauswahl des Elements der grafischen Benutzerschnittstelle 483E kann dem Benutzer jedoch mit grafischen Angaben der Bilder präsentiert werden, wobei ein oder mehrere dieser ausgewählt werden können, um sie zur Antwort anzuhängen oder um einen Link (Links) zum Bild (zu den Bildern) in die Antwort zu integrieren (z. B. ein Hyperlink, der in den Antwortabschnitt 480E integriert ist). Gemäß den Implementierungen und Beispielen, die beschrieben werden, wird ein Benutzerdialog, der in dem nicht textlichen Antwortinhalt in eine Antwortnachricht einbezogen werden soll, vereinfacht. Zum Beispiel ist es demnach für einen Benutzer nicht weiter erforderlich, nach nicht-textlichen Antwortinhalten zu durchstöbern und diese auszusuchen. Des Weiteren können die oben beschriebenen Verfahren auch die Benutzerschnittstelle vereinfachen, da das Anhängen des nicht textlichen Antwortinhalts automatisch stattfindet und daher das Verwenden einer Schnittstelle zum Durchstöbern und Auswählen automatisch vermieden wird oder aufgrund ein einer einfachen Auswahloption. Eine derartige Vereinfachung der Benutzerschnittstelle ist zum Beispiel auf mobilen Kommunikationsgeräten, die in der Regel über eine eingeschränkte Anzeigegröße und/oder Benutzerdialogmöglichkeiten verfügen, besonders nützlich und vorteilhaft.
Unter nun erfolgender Bezugnahme auf 5–7, wird eine zusätzliche Beschreibung des Trainings des mindestens einen trainierten Maschinenlernsystems 135 aus den 1 und 2 bereitgestellt, das zum Beispiel in unterschiedlichen Vorrichtungen und Verfahren, die mit Bezug auf die 1–4 beschrieben werden, verwendet werden kann.
5 veranschaulicht eine exemplarische Umgebung, in der elektronische Kommunikationen analysiert werden können, um Trainingsbeispiele für das Training eines Maschinenlernsystems zu generieren, um einen oder mehrere nicht-textliche Antwortinhalte zu ermitteln und um zu ermitteln in welchen dieser das Maschinenlernsystem auf Basis der Trainingsbeispiele trainiert werden soll.
Die exemplarische Umgebung aus 5 beinhaltet das elektronische Kommunikationssystem 110, die elektronische Kommunikationsdatenbank 152, ein Maschinenlernsystem 135A, das mindestens das eine trainierte Maschinenlernsystem 135 aus 1 in seinem untrainierten Zustand darstellt. Die exemplarische Umgebung aus 5 beinhaltet auch eine Auswahlmaschine 130 und ein Training-Beispiele-System 140.
Auswahlmaschine 130, Training-Beispiele-System 140 und Maschinenlernsystem 135A können jeweils in einem oder mehreren Computergeräten implementiert werden, die zum Beispiel über ein Netzwerk kommunizieren. Auswahlmaschine 130, Training-Beispiele-System 140 und Maschinenlernsystem 135A sind exemplarische Systeme, in denen die hierin beschriebenen Systeme, Komponenten und Techniken implementiert werden können und/oder mit denen, die hierin beschriebenen Systeme, Komponenten und Techniken über eine Schnittstelle verbunden werden können. Auswahlmaschine 130, Training-Beispiele-System 140, und Maschinenlernsystem 135A beinhalten jeweils einen oder mehrere Speicher für das Speichern von Daten und Software-Anwendungen, einen oder mehrere Prozessoren für den Zugriff auf Daten und für das Ausführen von Anwendungen und sonstige Komponenten, welche die Kommunikation über ein Netzwerk ermöglichen. In einigen Implementierungen können die Auswahlmaschine 130 und das Training-Beispiele-System 140 eine oder mehrere Komponenten des exemplarischen Computergeräts aus 8 beinhalten. Die von der Auswahlmaschine 130 und dem Training-Beispiele-System 140 und/oder dem Maschinenlernsystem 135A durchgeführten Operationen können über mehrere Computersysteme verteilt werden. In einigen Implementierungen können ein oder mehrere Aspekte der Auswahlmaschine 130, des Training-Beispiele-Systems 140 und/oder des Maschinenlernsystems 135A in ein einzelnes System kombiniert werden.
Im Allgemeinen verwendet das Training-Beispiele-System 140 in einigen Implementierungen ohne direkten menschlichen Zugriff, vergangene elektronische Kommunikationen der elektronischen Kommunikationsdatenbank 152, um Trainingsbeispiele für das Training des Maschinenlernsystems 135A zu generieren. Die Trainingsbeispiele können generiert werden, um das Maschinenlernsystem 135A zu trainieren, die Beziehungen zwischen einem oder mehreren Nachrichtenmerkmalen der ursprünglichen Nachrichten und einem oder mehreren Merkmalen, die mit den Anhängen in den Antworten auf die ursprünglichen Nachrichten in Beziehung stehen, kennenzulernen. Zum Beispiel kann das Maschinenlernsystem 135A in einigen Implementierungen trainiert werden, um Beziehungen zwischen Nachrichtenmerkmalen der ursprünglichen Nachrichten und einer Wahrscheinlichkeit zu ermitteln, dass Antworten auf die elektronische Kommunikation, die über diese Nachrichtenmerkmale verfügt, ein Dokument oder einen Link zu diesem Dokument beinhalten. Darüber hinaus kann das Maschinenlernsystem 135A in anderen Implementierungen zum Beispiel trainiert werden, um Beziehungen zwischen Nachrichtenmerkmalen der ursprünglichen Nachricht und dem Dokumententyp (Dokumententypen) (z. B. Bilder, Videos, Medien, PDF, Folien) von Dokumenten zu ermitteln, die in Antworten auf die elektronische Kommunikation, die über derartige Nachrichtenmerkmale verfügt, direkt oder in Form eines Links dazu integriert werden.
In einigen Implementierungen kann die Auswahlmaschine 130 Kommunikationen, die vom Trainings-Beispiel-System 140 verwendet werden, auf Basis des einen oder der mehreren Kriterien aussuchen, um Trainingsbeispiele für das Training jedes einen oder der mehreren Maschinenlernsysteme 135 zu generieren. Zum Beispiel kann die Auswahlmaschine 130 bestimmte Kommunikationen der elektronischen Kommunikationsdatenbank 152, die sich zur Nutzung des Training-Beispiel-Systems 140 eignen, als solche markieren oder auf sonstige Weise vermerken. In einigen Implementierungen kann die Auswahlmaschine 130 die elektronischen Kommunikationen auswählen, die auf Basis dieser elektronischen Kommunikationen, einschließlich der ursprünglichen Nachricht und einer Antwort-Nachricht, die auf die ursprüngliche Nachricht Bezug nimmt, verwendet werden. Wie hierin beschrieben, kann es sich bei der elektronischen Kommunikation, die eine ursprüngliche Nachricht und eine Antwort-Nachricht beinhaltet, um ein einzelnes Dokument und/oder mehrere zueinander führende Dokumente handeln. In einigen Implementierungen kann die Auswahlmaschine 130 die elektronische Kommunikation, die für die Trainingsbeispiele für das Training des Maschinenlernsystems 135A verwendet werden, auf Basis dieser elektronischen Kommunikation, einschließlich einer Antwort mit einem nicht-textlichen Antwortinhalt, wie etwa ein angehängtes Dokument und/oder einen Link zu einem Dokument auswählen.
In einigen Implementierungen kann die Auswahlmaschine 130 ein oder mehrere Verfahren einsetzen, um das Auftreten bestimmter Kommunikationsarten, die bei der Generierung der Trainingsbeispiele verwendet werden, zu reduzieren. In den Fällen, in denen die Datenbank 152 zum Beispiel E-Mails beinhaltet, kann die Auswahlmaschine 130 Techniken einsetzen, um E-Mails, die mit einer hohen Wahrscheinlichkeit von Unternehmen stammen, herauszufiltern. Zum Beispiel können E-Mails von bestimmten E-Mail-Adressen, E-Mails von E-Mail-Adressen mit bestimmen Domainnamen, E-Mails von E-Mail-Adressen mit bestimmen Vorsilben, E-Mails mit bestimmen N-Grammen in einer Betreffzeile, usw. herausgefiltert werden. Darüber hinaus können zum Beispiel auch E-Mails, die bestimmten geschäftlichen Vorlagen entsprechen, herausgefiltert werden. Darüber hinaus können auch E-Mails, bei denen es sich mit hoher Wahrscheinlichkeit um Spam handelt, herausgefiltert werden. Das Reduzieren des Auftretens bestimmter Kommunikationsarten hat die technische Wirkung und den technischen Vorteil, dass die Verarbeitung und das Training hinsichtlich des Maschinenlernprozesses effizienter durchgeführt werden kann und zu einer höheren Präzision der Ausgabe, die vom Maschinenlernsystem bereitgestellt wird, führt. In einigen Implementierungen wählt die Auswahlmaschine 130 elektronische Kommunikation auf Basis anderer Attribute aus, die mit der Kommunikation und/oder dem Sender und/oder dem Empfänger der Kommunikation in Verbindung gebracht werden. Zum Beispiel ist es wünschenswert Beziehungen zwischen Merkmalen der ursprünglichen Nachricht und der Antwort-N-Gramm für eine bestimmte geographische Region und/oder Domain zu ermitteln, wobei die Kommunikation, die mit dieser geographischen Region und/oder dieser Domain in Verbindung gebracht wird, ausgewählt werden kann.
In verschiedenen Implementierungen beinhaltet das Trainingsbeispielsystem 140 eine Merkmalsermittlungsmaschine für die ursprüngliche Nachricht 142 und eine Merkmalsmaschine für nicht-textliche Antwortinhalte 144. In einigen Implementierungen können alle oder Aspekte der Maschinen 142 und/oder 144 ausgelassen, kombiniert und/oder in eine Komponente, die sich separat vom Trainings-Beispiele-System 140 befindet, implementiert werden.
Im Allgemeinen arbeiten die Merkmalsermittlungsmaschine der ursprünglichen Nachricht 142 und die Merkmalsmaschine der nicht-textlichen Antwortinhalte 144 zusammen und ermitteln eine Vielzahl von Trainingsbeispielen, die jeweils auf ein entsprechendes Ereignis aus einer Vielzahl von Ereignissen einer elektronischen Kommunikation basieren, zu denen unter anderem auch eine ursprüngliche Nachricht und eine Antwort-Nachricht gehören. Für eine gegebene elektronische Kommunikation, die über eine ursprüngliche Nachricht und eine Antwort-Nachricht verfügt, ermittelt die Merkmalsermittlungsmaschine der ursprünglichen Nachricht 142 einen Vektor der Merkmale der ursprünglichen Nachricht, der auf der ursprünglichen Nachricht der gegebenen elektronischen Kommunikation basiert, und die Merkmalsmaschine des nicht-textlichen Antwortinhalts 144 ermittelt einen Vektor des einen oder der mehreren Merkmale des nicht-textlichen Antwortinhalts auf Basis der Antwort-Nachricht der gegebenen elektronischen Kommunikation.
Der Vektor der Merkmale der ursprünglichen Nachricht und der Vektor des einen oder der mehreren Merkmale des nicht-textlichen Antwortinhalts, die in den Trainingsbeispielen enthalten sind, hängen von den erwünschten Eingabeparametern und den erwünschten Ausgabeparametern der Implementierung des Maschinenlernsystems 135A ab. Geht man beispielsweise davon aus, dass das Maschinenlernsystem 135A trainiert worden ist, um als Ausgabe eine Wahrscheinlichkeit bereitzustellen, dass eine Antwort auf eine elektronische Kommunikation ein Dokument/oder einen Link zu einem Dokument enthält. In einer derartigen Situation kann die Merkmalsmaschine der nicht-textlichen Antwortinhalt 144 Trainingsbeispiele generieren, die jeweils einen Vektor des einen oder der mehreren Merkmale der nicht-textlichen Antwortinhalt beinhalten, bei dem es sich um ein einzelnes Merkmal handelt, das entweder „richtig” (beinhaltet ein Dokument und/oder einen Link zu einem Dokument) oder „falsch” (beinhaltet kein Dokument und/oder keinen Link zu einem Dokument) ist. In einem anderen Beispiel geht man davon aus, dass das Maschinenlernsystem 135A trainiert worden ist, um das im Folgenden Aufgeführte als Ausgabe bereitzustellen: 1) eine Wahrscheinlichkeit, dass eine Antwort auf die elektronische Kommunikation ein Textverarbeitungsdokument und/oder einen Link zu einem Textverarbeitungsdokument beinhaltet; 2) eine Wahrscheinlichkeit, dass eine Antwort auf eine elektronische Kommunikation eine Präsentation und/oder einen Link zu einer Präsentation beinhaltet; 3) eine Wahrscheinlichkeit, dass eine Antwort auf eine elektronische Kommunikation ein Bild und/oder einen Link zu einem Bild beinhaltet; 4) eine Wahrscheinlichkeit, dass eine Antwort auf eine elektronische Kommunikation ein Video und/oder einen Link zu einem Video beinhaltet; und 5) wahlweise die Wahrscheinlichkeit (Wahrscheinlichkeiten) für zusätzliche und/oder alternative Dokumentenarten. In einer derartigen Situation kann die Merkmalsmaschine der nicht-textlichen Antwortinhalt 144 Trainingsbeispiele generieren, die jeweils einen Vektor einer Vielzahl der Inhaltsmerkmale der Antwort beinhaltet, die entweder „richtig” (beinhaltet ein Dokument dieser Art und/oder einen Link zu einem Dokument dieser Art) oder „falsch” (beinhaltet kein Dokument dieser Art und/oder keinen Link zu einem Dokument dieser Art) ist.
Verschiedene Merkmale der ursprünglichen Nachricht können von der Merkmalsermittlungsmaschine der ursprünglichen Nachricht 142, als syntaktische, semantische, N-Gramm, und/oder Metadaten basierte Merkmale ermittelt werden. Zum Beispiel können ein oder mehrere Merkmale der ursprünglichen Nachricht angeben, ob ein bestimmtes N-Gramm an einer oder mehreren Stellen einer ursprünglichen Nachricht vorhanden sind, und ob jegliches N-Gramm einer bestimmten Klasse von N-Grammen an einer oder mehreren Stellen einer ursprünglichen Nachricht vorhanden sind. Eine Klasse von N-Grammen kann zum Beispiel eine Gruppe von N-Grammen sein, die über eine ähnliche semantische Bedeutung, wie etwa eine Gruppe von „anfordernden Verben”, wie etwa „bereitstellen”, „senden”, „beinhalten”, „können”, „anhängen”, usw. verfügt. Als weiteres Beispiel kann ein Merkmal der ursprünglichen Nachricht eine Menge an Empfängern der ursprünglichen E-Mail, wie etwa „einer”, „zwei bis fünf” oder „fünf oder mehr” angeben.
Als ein noch weiteres Beispiel kann ein Merkmal einer ursprünglichen Nachricht ein semantisches Merkmal des einen oder der mehreren Abschnitte der ursprünglichen Nachricht angeben, wie etwa ein semantisches Merkmal einer Betreffzeile der ursprünglichen Nachricht, der gesamte Hauptteil oder Abschnitte des Hauptteils der ursprünglichen Nachricht, usw. In einigen Implementierungen kann die Merkmalsermittlungsmaschine der ursprünglichen Nachricht 142 ein oder mehrere semantische Merkmale einer ursprünglichen Nachricht auf Basis der Gruppierung elektronischer Kommunikationsereignisse in eine Vielzahl von Clustern ermitteln, und die semantischen Merkmale der ursprünglichen auf ihr Cluster basierenden Nachricht ermitteln. In einigen Implementierungen gruppiert die Merkmalsermittlungsmaschine der ursprünglichen Nachricht 142 die elektronischen Kommunikationsereignisse in eine Vielzahl von Clustern auf der Basis von Ähnlichkeiten zwischen dem Text der ursprünglichen Nachrichten der elektronischen Kommunikationsereignisse des Corpus. Hierzu gehören unter anderem semantische, syntaktische und/oder textliche Ähnlichkeiten. Im Allgemeinen verfügen die ursprünglichen Nachrichten der elektronischen Kommunikationsereignisse, die in ein gegebenes Cluster gruppiert werden, über größere Ähnlichkeiten zueinander (auf Basis der Ähnlichkeiten, die in dieser Gruppierung verwendet werden) als die ursprünglichen in anderen Clustern gruppierten Nachrichten. Jedes der ermittelten Cluster entspricht einer unterschiedlichen semantischen Kategorie an Inhalten der ursprünglichen Nachricht. Auf der Basis von Ähnlichkeitsmaßnahmen zwischen den ursprünglichen Nachrichten kann die Merkmalsermittlungsmaschine der ursprünglichen Nachricht 142 in einigen Implementierungen bei der Gruppierung der elektronischen Kommunikationsereignisse eine Vielzahl von Clustern eine oder mehrere Clustertechniken verwenden. Zum Beispiel könne in einigen Implementierungen X-Means-Clustering verwendet werden, wobei die Entfernung zwischen ursprünglichen Nachrichten auf Ähnlichkeitsmaßnahmen zwischen ursprünglichen Nachrichten basiert. Im Allgemeinen handelt es sich beim X-Means-Clustering um ein nichtüberwachtes Verfahren eines Befunds des idealen k zur Verwendung für das K-Means-Clustering-Verfahren. Im Allgemeinen zielt das K-Means-Clustering-Verfahren die Aufteilung der Beobachtungen in eine Vielzahl von Gruppen ab, wobei jede Beobachtung in einer Gruppe enthalten ist, zu der sie den größten Bezug hat. Zusätzliche und/oder alternative Clustering-Verfahren können wahlweise verwendet werden.
Die vom Trainingsbeispielsystem 140 generierten Trainingsbeispiele für das Maschinenlernsystem 135A werden dem Maschinenlernsystem 135A bereitgestellt, um das Maschinenlernsystem 135A zu trainieren. Während des Trainings erlernt das Maschinenlernsystem 135A auf iterative Weise eine Hierarchie von Merkmalsdarstellungen auf Basis der Trainingsbeispiele, die von dem Trainingsbeispielsystem 140 generiert werden.
Unter nun erfolgender Bezugnahme auf 6 wird ein Beispiel dessen veranschaulicht, wie Trainingsbeispiele auf Basis elektronischer Kommunikationen generiert und verwendet werden können, um ein Maschinenlernsystem zu trainieren, und um ein oder mehrere nicht-textliche Antwortinhaltsmerkmale zu ermitteln. Die Auswahlmaschine 130 kann auf Basis des einen oder der mehreren Kriterien Kommunikationsereignisse aus der elektronischen Kommunikationsdatenbank 152 auswählen, die verwendet werden müssen, um Trainingsbeispiele für das Training des Maschinenlernsystems 135A zu generieren. Zum Beispiel kann die Auswahlmaschine 130 bestimmte Kommunikationen der elektronischen Kommunikationsdatenbank 152, die sich zur Nutzung bei der Generierung von Trainingsbeispielen eignen, als solche markieren oder auf sonstige Weise vermerken.
Für eine Vielzahl der elektronischen Kommunikation ermittelt die Merkmalsvermittlungsmaschine der ursprünglichen Nachricht 142 einen Vektor der Merkmale der ursprünglichen Nachricht, auf Basis der ursprünglichen Nachricht der gegebenen elektronischen Kommunikation und beinhaltet die Merkmale der ursprünglichen Nachricht als Eingabeparameter eines entsprechenden Trainingsbeispiels 145. Die Merkmalsmaschine der nicht-textlichen Antwortinhalt 144 ermittelt einen Vektor des einen oder der mehreren Merkmale des nicht-textlichen Antwortinhalts auf Basis der Antwort-Nachricht der gegebenen elektronischen Kommunikation und beinhaltet die Merkmale des nicht-textlichen Antwortinhalts als Ausgabeparameter des entsprechenden Trainingsbeispiels 145. Das Trainingsbeispiel 145 wird verwendet, um das Maschinenlernsystem 135A zu trainieren. Obwohl nur ein einzelnes Trainingsbeispiel 145 in 6 veranschaulicht wird, versteht es sich von selbst, dass Maschinen 142 und 144 eine Vielzahl von Trainingsbeispielen generieren werden (wobei jede davon, auf einer entsprechenden elektronischen Kommunikation basiert) und die Vielzahl der Trainingsbeispiele wird verwendet, um das Maschinenlernsystem 135A zu trainieren.
Als eine spezifische Implementierung aus 6, verfügen das Trainingsbeispiel 145 und alle zusätzlichen Trainingsbeispiele jeweils über einen Ausgabeparameter, der auf eine Dokumentenart (Dokumentenarten) schließen lässt, die in einer Antwortnachricht auf eine entsprechende elektronische Kommunikation und ein oder mehrere Eingabeparameter, welche auf der ursprünglichen Nachricht der entsprechenden elektronischen Kommunikation basieren, beinhaltet ist (sind). Zum Beispiel kann die Merkmalsmaschine der nicht-textlichen Antwortinhalt 144 auf Basis einer Antwort-Nachricht, die ein Bild als einen Anhang beinhaltet, die Merkmale der nicht-textlichen Antwortinhalt für eine Ausgabe eines ersten Training Beispiels, das eine Angabe eines Dokumententyps des Bildes beinhaltet, generieren. Die Merkmalsermittlungsmaschine der ursprünglichen Nachricht 142 kann auf Basis einer entsprechenden ursprünglichen Nachricht, Merkmale einer ursprünglichen Nachricht als eine Eingabe des ersten Trainingsbeispiels generieren. Diese Merkmale der ursprünglichen Nachricht können zum Beispiel ein oder mehrere syntaktische, semantische, und/oder N-Gramm basierte Merkmale der Originalnachricht beinhalten. Darüber hinaus kann die Merkmalsmaschine der nicht-textlichen Antwortinhalt 144 zum Beispiel auf Basis einer Antwort-Nachricht, die eine „PDF”-Datei als einen Anhang beinhaltet, die Merkmale der nicht-textlichen Antwortinhalt für eine Ausgabe eines zweiten Trainingsbeispiels, das eine Angabe eines Dokumententyps der „PDF”-Datei beinhaltet, generieren. Die Merkmalsermittlungsmaschine der ursprünglichen Nachricht 142 kann auf Basis einer entsprechenden ursprünglichen Nachricht, Merkmale einer ursprünglichen Nachricht als eine Eingabe des zweiten Trainingsbeispiels generieren. Diese Merkmale der ursprünglichen Nachricht können zum Beispiel ein oder mehrere syntaktische, semantische, und/oder N-Gramm basierte Merkmale der Originalnachricht beinhalten. Zusätzliche Trainingsbeispiele können auf ähnliche Weise, einschließlich zusätzlichen Beispielen, von denen jedes über Ausgabemerkmale verfügt, die auf sonstige Dokumentenarten einer entsprechenden Antwort-Nachricht der zusätzlichen elektronischen Kommunikation basieren, und der Eingabemerkmale, die auf eine entsprechende Originalnachricht der elektronischen Kommunikation basieren, generiert werden. Das Maschinenlernsystem kann auf Basis der Trainingsbeispiele trainiert werden. Das trainierte Maschinenlernsystem kann als Eingabe eine oder mehrere Nachrichtenmerkmale einer ursprünglichen Nachricht erhalten und kann als Ausgabe eine oder mehrere Dokumentenarten und wahlweise die damit im Zusammenhang stehende Wahrscheinlichkeit in eine Antwort auf die ursprüngliche Nachricht integriert zu werden, bereitstellen. Das trainierte Maschinenlernsystem kann zum Beispiel verwendet werden, um einen oder mehrere Suchparameter auf Basis der Dokumentenarten, die vom trainierten Maschinenlernsystem als Ausgabe bereitgestellt werden, für zukünftige elektronische Kommunikationen zu ermitteln und/oder um die Corpora der eingeleiteten Suche auf Basis der Dokumentenarten, die vom trainierten Maschinenlernsystem als Ausgabe bereitgestellt werden, einzuschränken.
Als andere spezifische Implementierung aus 6, verfügen das Trainingsbeispiel 145 und alle zusätzlichen Trainingsbeispiele jeweils über einen Ausgabeparameter, der auf die Wahrscheinlichkeit eines Dokuments schließen lässt in einer Antwortnachricht auf eine entsprechende elektronische Kommunikation enthalten zu sein und ein oder mehrere Eingabeparameter, welche auf der ursprünglichen Nachricht der entsprechenden elektronischen Kommunikation basieren, beinhaltet. Zum Beispiel kann die Merkmalsmaschine des nicht-textlichen Antwortinhalts 144 auf Basis einer Antwort-Nachricht, die ein angehängtes Dokument und/oder einen Link zu einem Dokument beinhaltet, Merkmale eines nicht-textlichen Antwortinhalts für eine Ausgabe eines ersten positiven Trainingsbeispiels generieren, das eine Angabe der Aussage „Dokument in Antwort enthalten” beinhaltet. Die Merkmalsermittlungsmaschine der ursprünglichen Nachricht 142 kann auf Basis einer entsprechenden ursprünglichen Nachricht, Merkmale einer ursprünglichen Nachricht als eine Eingabe des ersten Trainingsbeispiels generieren. Diese Merkmale der ursprünglichen Nachricht können zum Beispiel ein oder mehrere syntaktische, semantische, und/oder N-Gramm basierte Merkmale der Originalnachricht beinhalten. Darüber hinaus kann die Merkmalsmaschine des nicht-textlichen Antwortinhalts 144 zum Beispiel auf Basis einer Antwort-Nachricht, die kein Dokument und/oder einen Link zu einem Dokument beinhaltet, Merkmale des nicht-textlichen Antwortinhalts für eine Ausgabe eines zweiten negativen Trainingsbeispiels, das die Aussage „Dokument nicht in Antwort enthalten” enthält, generieren. Die Merkmalsermittlungsmaschine der ursprünglichen Nachricht 142 kann auf Basis einer entsprechenden ursprünglichen Nachricht, Merkmale einer ursprünglichen Nachricht als eine Eingabe des zweiten Trainingsbeispiels generieren. Diese Merkmale der ursprünglichen Nachricht können zum Beispiel ein oder mehrere syntaktische, semantische, und/oder N-Gramm basierte Merkmale der Originalnachricht beinhalten. Zusätzliche Trainingsbeispiele können auf ähnliche Weise generiert werden. Das trainierte Maschinenlernsystem kann eine oder mehrere Merkmale einer ursprünglichen Nachricht als eine Eingabe erhalten und kann eine Wahrscheinlichkeit, dass ein Dokument in eine Antwort auf die ursprüngliche Nachricht integriert werden wird, als Ausgabe bereitstellen. Das trainierte Maschinenlernsystem kann verwendet werden um zum Beispiel für zukünftige elektronische Kommunikationen zu ermitteln, ob und/oder wie Anhänge zur Einbeziehung in eine Antwort auf diese elektronische Kommunikation bereitgestellt werden (z. B. eine geringe Wahrscheinlichkeit, dass eine Antwort einen Anhang beinhalten wird, kann dazu führen, dass keine Anhänge werden bereitgestellt, oder die Anhänge, auf eine weniger auffällige Weise „vorgeschlagen” werden).
7 ist ein Flussdiagramm, das ein exemplarisches Verfahren für das Generieren von Trainingsbeispielen veranschaulicht und das die Trainingsbeispiele verwendet, um ein Maschinenlernsystem zu trainieren, um ein oder mehrere nicht-textliche Antwortinhaltsmerkmale zu ermitteln. Zur einfacheren Bezugnahme werden die Operationen des Flussdiagramms unter Bezugnahme auf ein System, das die Operationen durchführt, beschrieben. Dieses System kann verschiedene Komponenten der verschiedenen Computersysteme beinhalten. Einige Operationen können zum Beispiel von einem oder mehreren Komponenten des Training-Beispiel-Systems 140 und/oder des Maschinenlernsystems 135A aus 5 durchgeführt werden. Während darüber hinaus Operationen des Verfahrens aus 7 in einer bestimmten Reihenfolge gezeigt werden, ist dies nicht einschränkend zu verstehen. Eine oder mehrere Operationen können in eine neue Reihenfolge gesetzt, ausgelassen oder hinzugefügt werden.
Bei Block 700 identifiziert das System eine elektronische Kommunikation. Jede elektronische Kommunikation beinhaltet eine ursprüngliche Nachricht und eine Antwort-Nachricht.
Bei Block 705 generiert das System Eingabemerkmale eines Trainingsbeispiels auf Basis der Originalnachricht des einen Ereignisses der elektronischen Kommunikation. Verschiedene Merkmale der ursprünglichen Nachricht können vom System als syntaktische, semantische, N-Gramm, und/oder Metadaten basierte Merkmale ermittelt werden.
Bei Block 710 generiert das System Ausgabemerkmale des Trainingsbeispiels auf Basis des nicht-textlichen Antwortinhalts, der mit der Antwort-Nachricht der elektronischen Kommunikation in Verbindung gebracht wird. Zum Beispiel kann das Ausgabemerkmal (die Ausgabemerkmale) in einer Implementierung entweder „richtig” oder „falsch” sein und sind richtig, falls die Antwort-Nachricht ein Dokument beinhaltet/oder zu einem Dokument verlinkt. Andernfalls ist es falsch. Zudem kann das Ausgabemerkmal in einer anderen Implementierung zum Beispiel mehrere Merkmale beinhalten, die jeweils entweder „richtig” oder „falsch” sind und die darauf schließen lassen, ob die Antwort-Nachricht ein Dokument eines entsprechenden Dateityps beinhaltet, das eine geschlossene Klasse des einen oder der mehreren Dateinamenzusätzen angibt. Zum Beispiel kann ein erstes Merkmal „Bilder” angeben, die eine geschlossene Klasse an Bildern angeben (z. B. .jpg, .png, .gif), und ein zweites Merkmal kann „Präsentationen” angeben, die eine geschlossene Klasse von Präsentationen angeben usw. (z. B. .pdf, .ppt) usw.
Bei Block 715 trainiert das System ein Maschinenlernsystem auf Basis des Trainingsbeispiels.
Obwohl das Verfahren aus 7 mit Bezug auf ein einzelnes Trainingsbeispiel beschrieben wird, versteht es sich von selbst, dass ein oder mehrere der Schritte (z. B. Blocks 705, 710 und 715) auf iterative Weise durchgeführt werden, um mehrere Trainingsbeispiele zu ermitteln und um das Maschinenlernsystem auf Basis der mehreren Trainingsbeispiele zu trainieren.
In Situationen, in denen hierin beschriebenen Systeme persönliche Informationen über Benutzer erfassen oder sich persönlicher Informationen bedienen, kann für die Benutzer eine Möglichkeit der Steuerung bereitgestellt werden, ob Programme oder Merkmale Benutzerinformationen erfassen sollen (z. B. Informationen über das soziale Netzwerk eines Benutzers, soziale Handlungen oder Aktivitäten, Beruf, die Präferenzen eines Benutzers oder der gegenwärtige geographische Standort eines Benutzers) oder es kann eine Möglichkeit der Steuerung bereitgestellt werden, ob und/oder wie Inhalte, die für den Benutzer von größerer Relevanz sein können, vom inhaltsbezogenen Server erhalten werden sollen. Darüber hinaus können gewisse Daten auf eine oder mehrere Wege behandelt werden, bevor sie gespeichert oder verwendet werden, sodass Informationen zur Identifizierung von Personen entfernt werden. Eine Benutzeridentität kann beispielsweise so behandelt werden, dass keine persönlichen identifizierbaren Informationen für den Benutzer bestimmt werden können, oder eine geographische Lage des Benutzers kann verallgemeinert werden, wobei Inforationen zur geographischen Lage entnommen werden (wie beispielsweise eine Stadt, Postleitzahl oder Bundeslandebene), so dass eine bestimmte geographische Lage des Benutzers nicht festgestellt werden kann. Deshalb kann der Benutzer darüber die Kontrolle haben, wie die Informationen über den Benutzer gesammelt oder verwendet werden.
8 ist ein Blockdiagramm eines exemplarischen Computersystems 810. Computergerät 810 beinhaltet in der Regel mindestens einen Prozessor 814, der eine Anzahl von peripheren Geräten über das Bus-Untersystem 812 kommuniziert. Diese peripheren Geräte können ein Speicheruntersystem 824 einschließlich zum Beispiel eines Speicher-Untersystems 825 und eines Dateispeicher-Untersystems 826, Benutzerschnittstellen-Ausgabegeräten 820, Benutzerschnittstellen-Ausgabegeräten 822 und eines Netzwerkschnittstellen-Untersystems 816 beinhalten. Die Eingabe- und Ausgabegeräte ermöglichen die Interaktion des Benutzers mit dem Computergerät 810. Das Netzwerkschnittstellen-Untersystem 816 stellt eine Schnittstelle an externen Netzwerke bereit und ist an entsprechenden Schnittstellengeräten in anderen Computergeräten gekoppelt.
Die Benutzerschnittstellen-Eingabegeräte 822 können eine Tastatur, Zeigeeinrichtungen, wie etwa eine Maus, einen Trackball, ein Touchpad, und/oder eine Grafik-Tablett, einen Scanner, einen Touchscreen, der in ein Display integriert ist, Audio-Eingabegeräte, wie etwa Stimmenerkennungssysteme, Mikrofone und/oder sonstige Arten von Eingabegeräten beinhalten. Im Allgemeinen soll die Verwendung des Begriffs „Eingabegerät” alle möglichen Gerätearten und Möglichkeiten der Eingabe von Informationen in ein Computergerät 810 oder in ein Kommunikationsnetzwerk beinhalten.
Benutzerschnittstellengeräte 820 können ein Display-Untersystem, einen Drucker, eine Faxmaschine, eine nicht-visuelle Anzeige, wie etwa Audio-Ausgabegeräte, beinhalten. Das Anzeige-Untersystem kann eine Kathodenstrahlröhre (CRT), ein Flachdisplaygerät, wie etwa eine Flüssigkristallanzeige (LCD), ein Projektionsgerät oder einen sonstigen Mechanismus für das Erstellen eines sichtbaren Bildes beinhalten. Das Anzeige-Untersystem kann auch eine nicht visuelle Anzeige, wie etwa über Audioausgabegeräte bereitstellen. Im Allgemeinen soll die Verwendung des Begriffs „Ausgabegerät” alle möglichen Gerätearten und Möglichkeiten der Ausgabe von Informationen aus einem Computergerät 810 oder einer anderen Maschine oder einem anderen Computergerät beinhalten.
Speicheruntersystem 824 speichert Programmier- und Datenkonstrukte, welche die Funktionalität einiger oder aller hierin beschriebenen Module bereitstellen. Zum Beispiel kann das Speicher-Untersystem 824 die Logik beinhalten, um ausgewählte Aspekte der Verfahren aus 3 und/oder 7 durchzuführen.
Diese Softwaremodule werden im Allgemeinen vom Prozessor 817 allein oder in Kombination mit anderen Prozessoren ausgeführt. Der Speicher 825, der im Speicher-Untersystem verwendet wird, kann eine Anzahl von Speichern beinhalten, einschließlich eines Hauptzugriffsspeichers (RAM) 830 zum Speichern von Anweisungen und Daten während der Programmausführung und einen Nur-Lese-Speicher (ROM) 832 in dem feststehende Anweisungen gespeichert sind. Ein Dateispeicheruntersystem 826 kann eine persistente Speicherung für Programm- und Datendateien bereitstellen und kann ein Festplattenlaufwerk, ein Floppy-Disk-Laufwerk zusammen mit zugehörigen entfernbaren Medien, einem CD-ROM-Laufwerk, einem optischen Laufwerk oder entfernbaren Mediendatenträgern bereitstellen. Die Module, welche die Funktonalität bestimmter Implementierungen implementieren, können vom Dateispeicher-Untersystem 826 im Speicher-Untersystem 827 oder in sonstigen Maschinen, die für den Prozessor zugänglich sind 817, gespeichert werden.
Das Bus-Untersystem 812 stellt einen Mechanismus bereit, der es unterschiedlichen Komponenten und Untersystemen vom Computergeräten 810 wie beabsichtigt erlaubt miteinander zu kommunizieren. Obwohl das Bus-Untersystem 812 schematisch als ein einzelner Bus gezeigt wird, können alternative Implementierungen des Bus-Untersystems mehrere Busse verwenden.
Computergerät 810 kann unterschiedlicher Art sein, einschließlich einer Arbeitsstation, eines Servers, eines Computerclusters, eines Blade-Servers, einer Serverfarm, und sonstigen anderen Datenverarbeitungssystemen oder Computergeräten. Aufgrund der ständig wechselnden Beschaffenheit von Computern und Netzwerken, soll die Beschreibung des Computergeräts 810, das in 8 abgebildet ist, nur als ein spezifisches Beispiel zum Zwecke der Veranschaulichung einiger Implementierungen dienen. Viele andere Konfigurationen des Computergeräts 810 verfügen möglicherweise über mehrere oder weniger Komponente, als das Computergerät das in 8 abgebildet ist.
Weitere Implementierungen werden in den folgenden Beispielen zusammengefasst:
Beispiel 1: Computerimplementiertes Verfahren, welches das Folgende umfasst: das von einer oder mehreren Computergeräten durchgeführte Identifizieren einer an einen Benutzer gesendeten elektronischen Kommunikation; das von einem oder mehreren der Computergeräte durchgeführte Ermitteln eines Nachrichtenmerkmals der elektronischen Kommunikation; das von einem oder mehreren der Computergeräte durchgeführte Einleiten einer Suche des einen oder der mehreren Corpora der elektronischen Dokumente unter Verwendung eines Suchparameters für die Suche, die auf dem Nachrichtenmerkmal der elektronischen Kommunikation basiert; als Antwort auf das Einleiten der Suche, das von einem oder mehreren Computergeräten durchgeführte Erhalten einer Angabe auf eine Untergruppe des einen oder der mehreren elektronischen Dokumente des einen oder der mehreren Corpora, die auf die Suche Bezug nehmen; das von einem oder mehreren Computergeräten und auf Basis des Erhalts der Angabe durchgeführte Auswählen des mindestens einen aus der Untergruppe der elektronischen Geräte ausgewählten elektronischen Dokuments; das von einem oder mehreren Computergeräten durchgeführte Bereitstellen mindestens eines Abschnitts des mindestens einen elektronischen Dokuments zur Einbeziehung in eine Antwort auf die elektronische Kommunikation, bei der es sich um eine Antwort vom Benutzer an die elektronische Kommunikation handelt.
Beispiel 2: Computerimplementiertes Verfahren nach Beispiel 1, wobei das Einleiten der Suche unabhängig von jeglicher textbezogenen Eingabe, die über ein Computergerät des Benutzers beim Generieren der Antwort auf die elektronische Kommunikation bereitgestellt wird, wobei das Computergerät des Benutzers eines der Computergeräte ist oder zusätzlich zu den Computergeräten besteht.
Beispiel 3: Computerimplementiertes Verfahren nach Beispiel 1 oder 2, wobei das Bereitstellen mindestens eines Abschnitts des mindestens einen ausgewählten elektronischen Dokuments zur Einbeziehung in die Antwort auf die elektronische Kommunikation, unabhängig von jeder textbezogenen Eingabe, die über das Computergerät beim Generieren der Antwort auf die elektronische Kommunikation bereitgestellt wird.
Beispiel 4: Computerimplementiertes Verfahren nach einem der Beispiele 1 bis 3, wobei mindestens ein Corpus des einen oder der mehreren Corpora, die öffentlich nicht zugänglich sind, dem Benutzer zugänglich sind.
Beispiel 5: Computerimplementiertes Verfahren nach einem der Beispiele 1 bis 4, wobei mindestens eine oder die mehreren Corpora nur dem Benutzer und einem oder mehreren zusätzlichen Benutzern oder Systemen, die vom Benutzer zugelassen worden sind, zugänglich ist.
Beispiel 6: Computerimplementiertes Verfahren nach einem der Beispiele 1 bis 5, wobei das Einleiten der Suche des einen oder der mehreren Corpora, das Einleiten einer Suche des einen oder der mehreren Indizes umfasst, welche die elektronischen Dokumente des einen oder der mehreren Corpora indizieren.
Beispiel 7: Computerimplementiertes Verfahren eines der Beispiele 1 bis 6, wobei die Untergruppe eine Vielzahl von elektronischen Dokumenten beinhaltet und ferner das Folgende umfasst: als Antwort auf das Einleiten der Suche, das von einem oder mehreren Computergeräten durchgeführte Erhalten eines Suchrankings für die Untergruppe der elektronischen Dokumente des einen oder der mehreren Corpora, die auf die Suche Bezug nehmen; und wobei das Auswählen des mindestens einen ausgewählten elektronischen Dokuments der elektronischen Dokumente der Untergruppe ferner auf die Suchrankings für die Untergruppe der elektronischen Dokumente basiert.
Beispiel 8: Computerimplementiertes Verfahren nach Beispiel 7, wobei das mindestens eine ausgewählte elektronische Dokument ein erstes Dokument und ein zweites Dokument, und das Bereitstellen des mindestens einen Abschnitts des mindestens einen ausgewählten elektronischen Dokuments zur Einbeziehung in die Antwort auf die elektronische Kommunikation umfasst: das Ermitteln einer Prominenz für das Bereitstellen des ersten Dokuments im zweiten Dokument auf Basis der Suchrankings und das Bereitstellen sowohl des ersten als auch des zweiten Dokuments zur Einbeziehung in die Antwort auf die elektronische Kommunikation entlang einer Angabe der jeweiligen Prominenzen.
Beispiel 9: Computerimplementiertes Verfahren nach einem der Beispiele 1 bis 8, ferner umfassend: das von einem oder mehreren der Computergeräte durchgeführte Ermitteln eines zusätzlichen Nachrichtenmerkmals der elektronischen Kommunikation; und das von einem oder mehreren der Computergeräte durchgeführte Ermitteln eines zusätzlichen Nachrichtenmerkmals der elektronischen Kommunikation.
Beispiel 10: Computerimplementiertes Verfahren nach einem der Beispiele 1 bis 9, wobei das Bereitstellen des mindestens einen Abschnitts des mindestens einen ausgewählten elektronischen Dokuments zur Einbeziehung in die Antwort auf die elektronische Kommunikation das Anhängen des mindestens einen Abschnitts des mindestens einen ausgewählten elektronischen Dokuments hinsichtlich der Antwort umfasst, ohne erforderlich zu machen, dass der Benutzer diese über eine vom Benutzer eingeleitete Benutzerschnittstelleneingabe bestätigt.
Beispiel 11: Computerimplementiertes Verfahren nach einem der Beispiele 1 bis 9, wobei das Bereitstellen des mindestens einen Abschnitts des mindestens einen ausgewählten elektronischen Dokuments zur Einbeziehung in die Antwort auf die elektronische Kommunikation das Folgende umfasst: das Bereitstellen einer grafischen Angabe des mindestens einen Abschnitts des mindestens einen ausgewählten elektronischen Dokuments; das Erhalten einer Auswahl der grafischen Angabe über ein Benutzerschnittstellenangabengerät; und als Antwort auf das Erhalten der Auswahl, das Anhängen mindestens eines ausgewählten elektronischen Dokuments zur Antwort.
Beispiel 12: Computerimplementiertes Verfahren nach einem der Beispiele 1 bis 11, wobei das Bereitstellen des mindestens eines Abschnitts des mindestens einen ausgewählten elektronischen Dokuments zur Einbeziehung in die Antwort auf die elektronische Kommunikation das Bereitstellen eines Links in der Antwort umfasst, wobei der Link zu mindestens einem Abschnitt des mindestens einen ausgewählten elektronischen Dokuments hinführt.
Beispiel 13: Computerimplementiertes Verfahren nach den Beispielen 1 bis 9, wobei das mindestens eine ausgewählte elektronische Dokument ein erstes Dokument und ein zweites Dokument umfasst und wobei das Bereitstellen des mindestens einen Abschnitts des mindestens einen ausgewählten elektronischen Dokuments zur Einbeziehung in die Antwort auf die elektronische Kommunikation das Folgende umfasst: das Bereitstellen einer ersten grafischen Angabe des ersten Dokuments und eine zweite grafische Angabe des zweiten Dokuments; das Erhalten einer Auswahl der ersten grafischen Angabe und der zweiten grafischen Angabe über ein Benutzerschnittstellen-Eingabegerät; und als Antwort auf das Erhalten der Auswahl, das Hinzufügen einer entsprechenden Auswahl des ersten Dokuments und des zweiten Dokuments zur Antwort.
Beispiel 14: Computerimplementiertes Verfahren nach einem der Beispiele 1 bis 13 ferner umfassend: das von einem oder mehreren der Computergeräte durchgeführte Ermitteln eines zusätzlichen Nachrichtenmerkmals der elektronischen Kommunikation; das Bereitstellen des mindestens zusätzlichen Nachrichtenmerkmals als Eingabe in ein trainiertes Maschinenlernsystem; das Erhalten des einen Dokumentmerkmals als Ausgabe vom trainierten Maschinenlernsystem; und das Verwenden eines zusätzlichen Parameters für die Suche, die auf mindestens einem Dokumentmerkmal basiert.
Beispiel 15: Computerimplementiertes Verfahren nach Beispiel 14, wobei das mindestens eine Dokumentenmerkmal ein Dokumentenartenmerkmal umfasst, das eine geschlossene Klasse des einen oder der mehreren Dateinamenzusätze angibt.
Beispiel 16: Computerimplementiertes Verfahren nach einem der Beispiele 1 bis 13 ferner umfassend: das von einem oder mehreren der Computergeräte durchgeführte Ermitteln eines zusätzlichen Nachrichtenmerkmals der elektronischen Kommunikation; das Bereitstellen des mindestens zusätzlichen Nachrichtenmerkmals als Eingabe in ein trainiertes Maschinenlernsystem; das Erhalten des einen Dokumentmerkmals als Ausgabe vom trainierten Maschinenlernsystem; und wobei das Auswählen des mindestens einen ausgewählten elektronischen Dokuments ferner auf mindestens einem Dokumentmerkmal basiert.
Beispiel 17: Computerimplementiertes Verfahren nach einem der Beispiele 1 bis 13 ferner umfassend: das von einem oder mehreren der Computergeräte durchgeführte Ermitteln eines zusätzlichen Nachrichtenmerkmals der elektronischen Kommunikation; das Bereitstellen des mindestens zusätzlichen Nachrichtenmerkmals als Eingabe in ein trainiertes Maschinenlernsystem; das Erhalten des einen Dokumentmerkmals als Ausgabe vom trainierten Maschinenlernsystem; und das Einschränken des einen oder der mehreren Corpora der Suche, die auf dem mindestens einen Dokumentenmerkmal basiert.
Beispiel 18: Computerimplementiertes Verfahren nach einem der Beispiele 1 bis 17 wobei das Nachrichtenmerkmal in den Vektor des einen oder der mehreren Merkmale der elektronischen Kommunikation eingebettet ist.
Beispiel 19: Computerimplementiertes Verfahren des einen der Beispiele 1 bis 18, wobei das Nachrichtenmerkmal auf einem N-Gramm in einem Hauptteil der elektronischen Kommunikation und wobei das Ermitteln der Nachrichtenfunktion, die auf dem N-Gramm basiert, auf der Nähe des N-Gramms zum anfragenden Verb-N-Gramm im Hauptteil der elektronischen Kommunikation basiert.
Beispiel 20: Computerimplementiertes Verfahren nach einem der Beispiele 1 bis 19 weiterhin umfassend: das Kennzeichnen jeder Vielzahl von N-Grammen der elektronischen Kommunikation mit mindestens einem dementsprechenden grammatikalischen Vermerk; wobei das Ermitteln des Nachrichtenmerkmals das Auswählen eines N-Gramms der N-Gramme auf Basis des entsprechenden grammatikalischen Vermerks des N-Gramms und das Ermitteln des Nachrichtenmerkmals auf Basis des N-Gramms umfasst.
Beispiel 21: Ein System das Folgendes umfasst: eine elektronische Kommunikation, die einem oder mehreren nicht-transitorischen computerlesbaren Medien gespeichert ist, wobei die elektronische Kommunikation einem Benutzer gesendet wird; mindestens ein Prozessor; Speicher, der mit dem Prozessor gekoppelt ist, wobei der Speicher Anweisungen, die vom Prozessor ausgeführt werden sollen, speichert, um Schritte durchzuführen, welche umfassen: das Ermitteln eines Nachrichtenmerkmals der elektronischen Kommunikation; das Einleiten einer Suche des einen oder der mehreren Corpora der elektronischen Dokumente unter Verwendung eines Suchparameters für die Suche, die auf dem Nachrichtenmerkmal der elektronischen Kommunikation basiert; als Antwort auf das Einleiten der Suche, das Erhalten einer Angabe auf eine Untergruppe des einen oder der mehreren elektronischen Dokumente des einen oder der mehreren Corpora, die auf die Suche Bezug nehmen; auf Basis des Erhalts der Angabe das Auswählen des mindestens einen aus der Untergruppe der elektronischen Geräte ausgewählten elektronischen Dokuments; das Bereitstellen mindestens eines Abschnitts des mindestens einen elektronischen Dokuments zur Einbeziehung in eine Antwort auf die elektronische Kommunikation, bei der es sich um eine Antwort vom Benutzer an die elektronische Kommunikation handelt.
Beispiel 22: Ein nicht-transitorisches computerlesbares Speichermedium, das mindestens ein Programm speichert, das konfiguriert ist, um von mindestens einem Prozessor eines Computersystems ausgeführt zu werden, wobei das mindestens eine Programm Anweisungen umfasst um: eine an einen Benutzer gesendete elektronische Kommunikation zu identifizieren; ein Nachrichtenmerkmal der elektronischen Kommunikation zu ermitteln; eine Suche des einen oder der mehreren Corpora der elektronischen Dokumente unter Verwendung eines Suchparameters für die Suche, die auf dem Nachrichtenmerkmal der elektronischen Kommunikation basiert, einzuleiten; um als Antwort auf das Einleiten der Suche eine Angabe einer Untergruppe des einen oder der mehreren elektronischen Dokumente des einen oder der mehreren Corpora, die auf die Suche Bezug nehmen zu erhalten; auf Basis des Erhalts der Angabe, mindestens einen aus der Untergruppe der elektronischen Geräte des ausgewählten elektronischen Dokuments auszuwählen; mindestens einen Abschnitt des mindestens einen elektronischen Dokuments zur Einbeziehung in eine Antwort auf die elektronische Kommunikation, bei der es sich um eine Antwort vom Benutzer an die elektronische Kommunikation handelt, bereitzustellen.
Obwohl hier verschiedene Implementierungen beschrieben und dargestellt sind, kann eine Vielfalt von weiteren Mechanismen und/oder Strukturen verwendet werden, um die Funktion durchzuführen und/oder um die Ergebnisse zu erlangen und/oder um einen oder mehrere der hier beschriebenen Vorteile zu erlangen, und es ist beabsichtigt, dass jede solcher Variationen und/oder Modifikationen innerhalb des Umfangs der Implementierungen, wie hierin beschrieben, umfasst ist. Genauer gesagt sollen jegliche Parameter, Ausmaße, Materialien und Konfigurationen, wie hier beschrieben, als beispielhaft betrachtet werden, und die aktuellen Parameter, Ausmaße, Materialien und/oder Konfigurationen sollen von der spezifischen Anwendung oder von Anwendungen, bei welchen die erfindungsgemäße Lehre angewendet wird, abhängen. Der Fachmann wird anerkennen oder dazu in der Lage sein, sicherzustellen, unter Gebrauch von einer lediglich routinegemäßen Handlung, zu vielen Äquivalenten der hier beschriebenen spezifischen Implementierungen zu gelangen. Es ist daher zu verstehen, dass die zuvor genannten Ausführungsformen lediglich mittels Beispiel dargelegt sind, und dass, innerhalb des Umfangs der anliegenden Ansprüche und deren Äquivalente, erfindungsgemäße Ausführungsformen andersartig in die Praxis umgesetzt werden können als spezifisch beschrieben und beansprucht. Implementierungen der vorliegenden Beschreibung sind auf jedes individuelle Merkmal, System, Artikel, Material, Satz und/oder Verfahren, wie hier beschrieben, gerichtet. Zusätzlich ist eine jegliche Kombination von zwei oder mehreren solcher Merkmale, Systeme, Artikel, Materialien, Sätze und/oder Verfahren, vorausgesetzt, dass solche Merkmale, Systeme, Artikel, Materialien, Sätze und/oder Verfahren nicht gegenseitig inkonsistent sind, innerhalb des Umfangs der vorliegenden Offenbarung umfasst.

Claims

Nicht-transitorisches computerlesbares Speichermedium, das mindestens ein Programm speichert, das konfiguriert ist, um von mindestens einem Prozessor eines Computersystems ausgeführt zu werden, wobei das mindestens eine Programm Anweisungen umfasst für: das von einer oder mehreren Computergeräten durchgeführte Identifizieren einer an einen Benutzer gesendeten elektronischen Kommunikation; das von einem oder mehreren der Computergeräte durchgeführte Ermitteln eines Nachrichtenmerkmals der elektronischen Kommunikation; das von einem oder mehreren der Computergeräte durchgeführte Einleiten einer Suche des einen oder der mehreren Corpora der elektronischen Dokumente unter Verwendung eines Suchparameters für die Suche, die auf dem Nachrichtenmerkmal der elektronischen Kommunikation basiert; als Antwort auf das Einleiten der Suche, das von einem oder mehreren Computergeräten durchgeführte Erhalten einer Angabe auf eine Untergruppe des einen oder der mehreren elektronischen Dokumente des einen oder der mehreren Corpora, die auf die Suche Bezug nehmen; das von einem oder mehreren Computergeräten und auf Basis des Erhalts der Angabe durchgeführte Auswählen des mindestens einen aus der Untergruppe der elektronischen Geräte ausgewählten elektronischen Dokuments; das von einem oder mehreren Computergeräten durchgeführte Bereitstellen mindestens eines Abschnitts des mindestens einen elektronischen Dokuments zur Einbeziehung in eine Antwort auf die elektronische Kommunikation, bei der es sich um eine Antwort vom Benutzer an die elektronische Kommunikation handelt.
Nicht-transitorisches computerlesbares Speichermedium nach Anspruch 1, wobei das Einleiten der Suche unabhängig von jeglicher textbezogenen Eingabe, die über ein Computergerät des Benutzers beim Generieren der Antwort auf die elektronische Kommunikation bereitgestellt wird, wobei das Computergerät des Benutzers eines der Computergeräte ist oder zusätzlich zu den Computergeräten besteht.
Nicht-transitorisches computerlesbares Speichermedium nach Anspruch 1 oder 2, wobei das Bereitstellen mindestens eines Abschnitts des mindestens einen ausgewählten elektronischen Dokuments zur Einbeziehung in die Antwort auf die elektronische Kommunikation, unabhängig von jeder textbezogenen Eingabe, die über das Computergerät beim Generieren der Antwort auf die elektronische Kommunikation bereitgestellt wird.
Nicht-transitorisches computerlesbares Speichermedium nach einem der Ansprüche 1 bis 3, wobei mindestens ein Corpus des einen oder der mehreren Corpora, die öffentlich nicht zugänglich sind, dem Benutzer zugänglich sind.
Nicht-transitorisches computerlesbares Speichermedium nach einem der Ansprüche 1 bis 4, wobei mindestens eine oder die mehreren Corpora nur dem Benutzer und einem oder mehreren zusätzlichen Benutzern oder Systemen, die vom Benutzer zugelassen worden sind, zugänglich ist.
Nicht-transitorisches computerlesbares Speichermedium nach einem der Ansprüche 1 bis 5, wobei das Einleiten der Suche des einen oder der mehreren Corpora, das Einleiten einer Suche des einen oder der mehreren Indizes umfasst, welche die elektronischen Dokumente des einen oder der mehreren Corpora indizieren.
Nicht-transitorisches computerlesbares Speichermedium nach einem der Ansprüche 1 bis 6, wobei die Untergruppe eine Vielzahl von elektronischen Dokumenten beinhaltet und ferner das Folgende umfasst: als Antwort auf das Einleiten der Suche, das von einem oder mehreren Computergeräten durchgeführte Erhalten eines Suchrankings für die Untergruppe der elektronischen Dokumente des einen oder der mehreren Corpora, die auf die Suche Bezug nehmen; und wobei das Auswählen des mindestens einen ausgewählten elektronischen Dokuments der elektronischen Dokumente der Untergruppe ferner auf die Suchrankings für die Untergruppe der elektronischen Dokumente basiert.
Nicht-transitorisches computerlesbares Speichermedium nach Anspruch 7, wobei das mindestens eine ausgewählte elektronische Dokument ein erstes Dokument und ein zweites Dokument umfasst; und wobei das Bereitstellen mindestens eines Abschnitts des mindestens einen elektronischen Dokuments zur Einbeziehung in die Antwort auf die elektronische Kommunikation das Folgende umfasst: das Ermitteln einer Prominenz für das Bereitstellen des ersten Dokuments im zweiten Dokument auf Basis der Suchrankings und das Bereitstellen sowohl des ersten als auch des zweiten Dokuments zur Einbeziehung in die Antwort auf die elektronische Kommunikation entlang einer Angabe der jeweiligen Prominenzen.
Nicht-transitorisches computerlesbares Speichermedium nach einem der Ansprüche 1 bis 8, weiterhin umfassend: das von einem oder mehreren der Computergeräte durchgeführte Ermitteln eines zusätzlichen Nachrichtenmerkmals der elektronischen Kommunikation; und das von einem oder mehreren der Computergeräte durchgeführte Ermitteln eines zusätzlichen Nachrichtenmerkmals der elektronischen Kommunikation.
Nicht-transitorisches computerlesbares Speichermedium nach einem der Ansprüche 1 bis 9, wobei das Bereitstellen mindestens eines Abschnitts des mindestens einen elektronischen Dokuments zur Einbeziehung in die Antwort auf die elektronische Kommunikation das Folgende umfasst: das Anhängen des mindestens einen Abschnitts des mindestens einen ausgewählten elektronischen Dokuments hinsichtlich der Antwort umfasst, ohne erforderlich zu machen, dass der Benutzer diese über eine vom Benutzer eingeleitete Benutzerschnittstelleneingabe bestätigt.
Nicht-transitorisches computerlesbares Speichermedium nach einem der Ansprüche 1 bis 9, wobei das Bereitstellen mindestens eines Abschnitts des mindestens einen elektronischen Dokuments zur Einbeziehung in die Antwort auf die elektronische Kommunikation das Folgende umfasst: das Bereitstellen einer grafischen Angabe des mindestens einen Abschnitts des mindestens einen ausgewählten elektronischen Dokuments; das Erhalten einer Auswahl der grafischen Angabe über ein Benutzerschnittstellenangabengerät; und als Antwort auf das Erhalten der Auswahl, das Anhängen mindestens eines ausgewählten elektronischen Dokuments zur Antwort.
Nicht-transitorisches computerlesbares Speichermedium nach einem der Ansprüche 1 bis 11, wobei das Bereitstellen mindestens eines Abschnitts des mindestens einen elektronischen Dokuments zur Einbeziehung in die Antwort auf die elektronische Kommunikation das Folgende umfasst: das Bereitstellen eines Links in die Antwort, wobei der Link zu mindestens einem Abschnitt des mindestens einen ausgewählten elektronischen Dokuments führt.
Nicht-transitorisches computerlesbares Speichermedium nach einem der Ansprüche 1 bis 9, wobei das mindestens eine ausgewählte elektronische Dokument ein erstes Dokument und ein zweites Dokument umfasst und wobei das Bereitstellen mindestens eines Abschnitts des mindestens einen elektronischen Dokuments zur Einbeziehung in die Antwort auf die elektronische Kommunikation das Folgende umfasst: das Bereitstellen einer ersten grafischen Angabe des ersten Dokuments und eine zweite grafische Angabe des zweiten Dokuments; das Erhalten einer Auswahl der ersten grafischen Angabe und der zweiten grafischen Angabe über ein Benutzerschnittstellen-Eingabegerät; und als Antwort auf das Erhalten der Auswahl, das Hinzufügen einer entsprechenden Auswahl des ersten Dokuments und des zweiten Dokuments zur Antwort.
Nicht-transitorisches computerlesbares Speichermedium nach einem der Ansprüche 1 oder 13, weiterhin umfassend: das von einem oder mehreren der Computergeräte durchgeführte Ermitteln eines Nachrichtenmerkmals der elektronischen Kommunikation; das Bereitstellen des mindestens zusätzlichen Nachrichtenmerkmals als Eingabe in ein trainiertes Maschinenlernsystem; das Erhalten des einen Dokumentmerkmals als Ausgabe vom trainierten Maschinenlernsystem; und das Verwenden eines zusätzlichen Parameters für die Suche, die auf mindestens einem Dokumentmerkmal basiert.
Nicht-transitorisches computerlesbares Speichermedium nach Anspruch 14, wobei das mindestens eine Dokumentenmerkmal ein Dokumentenartenmerkmal umfasst, das eine geschlossene Klasse des einen oder der mehreren Dateinamenzusätze angibt.
Nicht-transitorisches computerlesbares Speichermedium nach einem der Ansprüche 1 oder 13, weiterhin umfassend: das von einem oder mehreren der Computergeräte durchgeführte Ermitteln eines Nachrichtenmerkmals der elektronischen Kommunikation; das Bereitstellen des mindestens zusätzlichen Nachrichtenmerkmals als Eingabe in ein trainiertes Maschinenlernsystem; das Erhalten des einen Dokumentmerkmals als Ausgabe vom trainierten Maschinenlernsystem; und wobei das Auswählen des mindestens einen ausgewählten elektronischen Dokuments ferner auf mindestens einem Dokumentenmerkmal basiert.
Nicht-transitorisches computerlesbares Speichermedium nach einem der Ansprüche 1 oder 13, weiterhin umfassend: das von einem oder mehreren der Computergeräte durchgeführte Ermitteln eines Nachrichtenmerkmals der elektronischen Kommunikation; das Bereitstellen des mindestens zusätzlichen Nachrichtenmerkmals als Eingabe in ein trainiertes Maschinenlernsystem; das Erhalten des einen Dokumentmerkmals als Ausgabe vom trainierten Maschinenlernsystem; und das Einschränken des einen oder der mehreren Corpora der Suche, die auf dem mindestens einen Dokumentenmerkmal basiert.
Nicht-transitorisches computerlesbares Speichermedium nach einem der Ansprüche 1 bis 17, wobei das Nachrichtenmerkmal in den Vektor des einen oder der mehreren Merkmale der elektronischen Kommunikation eingebettet ist.
Nicht-transitorisches computerlesbares Speichermedium nach einem der Ansprüche 1 bis 18, wobei das Nachrichtenmerkmal auf einem N-Gramm in einem Hauptteil der elektronischen Kommunikation und wobei das Ermitteln der Nachrichtenfunktion, die auf dem N-Gramm basiert, auf der Nähe des N-Gramm zum anfragenden Verb-N-Gramm im Hauptteil der elektronischen Kommunikation basiert.
Nicht-transitorisches computerlesbares Speichermedium nach einem der Ansprüche 1 oder 19, weiterhin umfassend: das Kennzeichnen jeder Vielzahl von N-Grammen der elektronischen Kommunikation mit mindestens einem dementsprechenden grammatikalischen Vermerk; wobei das Ermitteln des Nachrichtenmerkmals das Auswählen eines N-Gramms der N-Gramme auf Basis des entsprechenden grammatikalischen Vermerks des N-Gramms und das Ermitteln des Nachrichtenmerkmals auf Basis des N-Gramms umfasst.
System, das Folgendes umfasst: eine elektronische Kommunikation, die in einem oder mehreren nicht-transitorischen computerlesbaren Medien gespeichert ist, wobei die elektronische Kommunikation einem Benutzer gesendet wird; mindestens ein Prozessor; Speicher, der mit dem Prozessor gekoppelt ist, wobei der Speicher Anweisungen, die vom Prozessor ausgeführt werden sollen, speichert, um Schritte durchzuführen, welche umfassen: das Ermitteln eines Nachrichtenmerkmals der elektronischen Kommunikation; das Einleiten einer Suche des einen oder der mehreren Corpora der elektronischen Dokumente unter Verwendung eines Suchparameters für die Suche, die auf dem Nachrichtenmerkmal der elektronischen Kommunikation basiert; als Antwort auf das Einleiten der Suche, den Erhalt einer Angabe auf eine Untergruppe des einen oder der mehreren elektronischen Dokumente des einen oder der mehreren Corpora, die auf die Suche Bezug nehmen; auf Basis des Erhalts der Angabe, das Auswählen des mindestens einen aus der Untergruppe der elektronischen Geräte ausgewählten elektronischen Dokuments; das Bereitstellen mindestens eines Abschnitts des mindestens einen elektronischen Dokuments zur Einbeziehung in eine Antwort auf die elektronische Kommunikation, bei der es sich um eine Antwort vom Benutzer an die elektronische Kommunikation handelt.
Nicht-transitorisches computerlesbares Speichermedium, das mindestens ein Programm speichert, das konfiguriert ist, um von mindestens einem Prozessor eines Computersystems ausgeführt zu werden, wobei das mindestens eine Programm Anweisungen umfasst um: eine an einen Benutzer gesendete elektronische Kommunikation zu identifizieren; ein Nachrichtenmerkmal der elektronischen Kommunikation zu ermitteln; eine Suche des einen oder der mehreren Corpora der elektronischen Dokumente unter Verwendung eines Suchparameters für die Suche, die auf dem Nachrichtenmerkmal der elektronischen Kommunikation basiert, einzuleiten; als Antwort auf das Einleiten der Suche, den Erhalt einer Angabe auf eine Untergruppe des einen oder der mehreren elektronischen Dokumente des einen oder der mehreren Corpora, die auf die Suche Bezug nehmen; auf Basis des Erhaltens der Angabe, mindestens einen aus der Untergruppe der elektronischen Geräte des ausgewählten elektronischen Dokuments auszuwählen; das Bereitstellen mindestens eines Abschnitts des mindestens einen elektronischen Dokuments zur Einbeziehung in eine Antwort auf die elektronische Kommunikation, bei der es sich um eine Antwort vom Benutzer an die elektronische Kommunikation handelt.