JP2018523187A - 個人エンティティのモデル化 - Google Patents
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Abstract
Description
本出願は、その開示が全体として本明細書に組み込まれる、2015年7月29日に出願し、「MODELING PERSONAL ENTITIES」と題する米国特許出願第14/812,877号の優先権を主張するものであり、その継続出願である。
を管理する高速コントローラ、または低帯域消費型動作を管理する低速コントローラ、またはそのようなコントローラの組合せであってもよい。外部インターフェース840は、デバイス800の他のデバイスとの近距離通信を可能にするために設けられてもよい。いくつかの実装形態では、コントローラ800は、記憶デバイス806および拡張ポート814に結合されてもよい。様々な通信ポート(たとえば、USB、Bluetooth(登録商標)、イーサネット(登録商標)、ワイヤレスイーサネット(登録商標))を含んでもよい拡張ポートは、たとえば、ネットワークアダプタを介して、キーボード、ポインティングデバイス、スキャナー、またはスイッチもしくはルータなどのネットワーキングデバイスなどの1つまたは複数の入力/出力デバイスに結合されてもよい。
110 コンピューティングデバイス
120 アプリケーション
122 画面コンテンツエンジン
124 個人エンティティ検出エンジン
126 個人エンティティモデル化エンジン
128 推奨エンジン
130 データストア
134 個人ナレッジベース
144 公開ナレッジベース
146 画面キャプチャインデックス
160 ネットワーク
170 サーバ
172 画面コンテンツエンジン
176 エンティティモデル化エンジン
178 推奨エンジン
182 個人ナレッジベース
184 公開ナレッジベース
186 画面キャプチャインデックス
800 コンピュータデバイス、汎用コンピュータデバイス、コンピューティングデバイス
802 プロセッサ
804 メモリ
806 記憶デバイス
808 インターフェース
810 拡張ポート
814 拡張ポート
816 ディスプレイ
830 標準サーバ
832 ラップトップコンピュータ
834 パーソナルコンピュータ
836 タブレット/スマートフォン
840 外部インターフェース
844 通信インターフェース
846 トランシーバ
848 GPS(全地球測位システム)レシーバモジュール
900 コンピュータデバイス、汎用コンピュータデバイス、コンピューティングデバイス、分散コンピューティングシステム
952a〜952n プロセッサ
954 メモリ
956 ストレージ
958a〜958n ラック
962a〜962n プロセッサ
964 メモリ
966 ストレージ
978 スイッチ
980 コンピューティングデバイス
980a コンピューティングデバイス、デバイス
980b デバイス
980c デバイス
980d デバイス
Claims (19)
- モバイルデバイスであって、
少なくとも1つのプロセッサと、
前記少なくとも1つのプロセッサによって実行されると、前記モバイルデバイスに、
前記モバイルデバイス上に表示するために生成されたコンテンツ内の個人エンティティを識別させ、
前記コンテンツから前記個人エンティティのための訓練例を生成させ、
前記訓練例を使用して前記個人エンティティをモデル化するために使用される埋込みを更新させる命令を記憶するメモリと
を備えるモバイルデバイス。 - 前記個人エンティティが、メッセージの送信者フィールドまたは受信者フィールド内の位置に基づいて識別される、請求項1に記載のモバイルデバイス。
- 前記個人エンティティを識別するステップが、
前記コンテンツ内のnグラムを識別するステップと、
個人コンテンツアプリケーションにおける前記nグラムの出現頻度がしきい値を満たすか、またはしきい値を超えることを決定するステップと
を含む、請求項1に記載のモバイルデバイス。 - 前記個人エンティティを識別するステップが、
前記個人エンティティが個人ナレッジベース内に存在するかどうかを決定するステップと、
前記個人エンティティが前記個人ナレッジベース内に存在しないとき、前記個人エンティティに初期埋込みを割り当てるステップと
を含む、請求項1に記載のモバイルデバイス。 - 前記コンテンツが第1のコンテンツであり、前記メモリが、前記少なくとも1つのプロセッサによって実行されると、前記モバイルデバイスに、
前記モバイルデバイスのユーザによって提供される入力を識別することであって、前記入力が前記モバイルデバイス上に表示される第2のコンテンツに関連付けられている、識別することと、
前記入力のための補完を決定することであって、前記補完が前記第2のコンテンツに基づく前記個人エンティティを含む、決定することと、
前記補完をランク付けすることであって、前記個人エンティティの前記ランクが、前記第2のコンテツを与えられると前記個人エンティティのための前記補完によって決定されるスコアを考慮する、ランク付けすることと、
前記モバイルデバイス上に表示するために最も高くランク付けされた補完を提供することと
を行わせる命令をさらに記憶する、請求項1に記載のモバイルデバイス。 - 前記訓練例を生成するステップが、前記コンテツ内で識別された他の個人エンティティのセットについて、前記セットと前記個人エンティティとの間の予測を生成するステップを含む、請求項1に記載のモバイルデバイス。
- 前記訓練例を生成することが、前記コンテンツ内で識別された公開エンティティについて、前記公開エンティティと前記個人エンティティとの間の予測を生成するステップを含む、請求項1に記載のモバイルデバイス。
- 表示するために生成された前記コンテンツが、時間ウィンドウの間に生成されたコンテンツを含む、請求項1に記載のモバイルデバイス。
- コンピューティングデバイス上に表示するために生成されたコンテンツ内の第1の個人エンティティを識別するステップであって、前記第1の個人エンティティが、前記コンピューティングデバイスのユーザに関連付けられた個人ナレッジベース内の埋込みに関連付けられている、ステップと、
前記埋込みに基づいて前記第1の個人エンティティと第2のエンティティとの間の関連性を予測するステップと、
前記第2のエンティティに関連する推奨を提供するステップであって、前記推奨が前記コンピューティングデバイス上に表示される、ステップと
を備える方法。 - 前記第2のエンティティがトピックを表し、推奨が、前記第2のエンティティに関連付けられた第3の個人エンティティである、請求項9に記載の方法。
- 前記推奨を表示するステップが、
前記第3の個人エンティティと前記コンテンツを共有することを示唆するステップを含む、請求項10に記載の方法。 - 前記コンテンツがメッセージを含み、前記推奨が、前記メッセージを見るように前記第3の個人エンティティを招待することである、請求項11に記載の方法。
- 前記第2のエンティティがコンテンツを表し、前記推奨を表示するステップが、前記第1の個人エンティティと前記コンテンツとを含むアクションを示唆するステップを含む、請求項9に記載の方法。
- 前記コンテンツが時間であり、前記アクションが、前記第1の個人エンティティに関連する予約である、請求項13に記載の方法。
- 表示デバイス上に表示するために生成されたコンテンツ内の特徴を識別するステップと、
個人エンティティを埋込みとしてモデル化する個人ナレッジベース内の個人エンティティの埋込みを使用して前記特徴によって予測される前記個人エンティティを識別するステップと、
前記個人エンティティに関連する推奨を提供するステップであって、前記推奨が前記表示デバイス上に表示される、ステップと
を備える方法。 - 前記推奨が、前記個人エンティティが関与するアクションである、請求項15に記載の方法。
- 前記推奨が、現在の画面に関連付けられた前記コンテンツを前記個人エンティティと共有するような示唆である、請求項15に記載の方法。
- 表示するために生成された前記コンテンツが、第1のアプリケーションによって生成され、前記推奨が、第2のアプリケーションを開くような示唆である、請求項15に記載の方法。
- 前記推奨が、入力制御においてユーザから入力を受信する前の前記入力制御のための補完である、請求項15に記載の方法。
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