RU2015103466A - Система и способ создания и использования пользовательских онтологических моделей для обработки пользовательского текста на естественном языке - Google Patents
Система и способ создания и использования пользовательских онтологических моделей для обработки пользовательского текста на естественном языке Download PDFInfo
- Publication number
- RU2015103466A RU2015103466A RU2015103466A RU2015103466A RU2015103466A RU 2015103466 A RU2015103466 A RU 2015103466A RU 2015103466 A RU2015103466 A RU 2015103466A RU 2015103466 A RU2015103466 A RU 2015103466A RU 2015103466 A RU2015103466 A RU 2015103466A
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- user
- definition
- fragment
- concept
- ontological
- Prior art date
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/30—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of unstructured textual data
- G06F16/36—Creation of semantic tools, e.g. ontology or thesauri
- G06F16/367—Ontology
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F40/00—Handling natural language data
- G06F40/20—Natural language analysis
- G06F40/237—Lexical tools
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F40/00—Handling natural language data
- G06F40/20—Natural language analysis
- G06F40/237—Lexical tools
- G06F40/242—Dictionaries
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F40/00—Handling natural language data
- G06F40/30—Semantic analysis
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/30—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of unstructured textual data
- G06F16/33—Querying
- G06F16/3331—Query processing
- G06F16/334—Query execution
- G06F16/3344—Query execution using natural language analysis
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F40/00—Handling natural language data
- G06F40/20—Natural language analysis
- G06F40/205—Parsing
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Audiology, Speech & Language Pathology (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Machine Translation (AREA)
- Stored Programmes (AREA)
Abstract
1. Способ создания и использования пользовательской онтологической модели для обработки предоставленного пользователем текста на естественном языке, включающий:получение от пользователя определения пользовательского экземпляра;создание с помощью аппаратного процессора пользовательской онтологической модели на основе определения,при этом пользовательская онтологическая модель включает:структуру пользовательского экземпляра на основе определения и имеющую идентификатор;получение семантико-синтаксического дерева, созданного для предоставленного пользователем текста,при этом семантико-синтаксическое дерево включаетмножество соединенных узлов,при этом по крайней мере один узел включает:ссылку на структуру, включающую идентификатор структуры пользовательского экземпляра;определение местоположения по крайней мере одного узла в семантико-синтаксическом дереве;создание первого информационного объекта на основе структуры пользовательского экземпляра; ивыполнение аппаратным процессором дальнейшей обработки предоставленного пользователем текста на естественном языке.2. Способ по п. 1, дополнительно включающий:определение фрагмента в семантико-синтаксическом дереве,при этом фрагмент соответствует шаблону узлов, определенному онтологическим правилом, ипри этом фрагмент включает по крайней мере один узел;определение на основе правила и фрагмента свойства пользовательского экземпляра;определение на основе правила и фрагмента значения данного свойства; иприписывание данного значения к тому же свойству первого информационного объекта.3. Способ по п. 1, дополнительно включающий:определение
Claims (46)
1. Способ создания и использования пользовательской онтологической модели для обработки предоставленного пользователем текста на естественном языке, включающий:
получение от пользователя определения пользовательского экземпляра;
создание с помощью аппаратного процессора пользовательской онтологической модели на основе определения,
при этом пользовательская онтологическая модель включает:
структуру пользовательского экземпляра на основе определения и имеющую идентификатор;
получение семантико-синтаксического дерева, созданного для предоставленного пользователем текста,
при этом семантико-синтаксическое дерево включает
множество соединенных узлов,
при этом по крайней мере один узел включает:
ссылку на структуру, включающую идентификатор структуры пользовательского экземпляра;
определение местоположения по крайней мере одного узла в семантико-синтаксическом дереве;
создание первого информационного объекта на основе структуры пользовательского экземпляра; и
выполнение аппаратным процессором дальнейшей обработки предоставленного пользователем текста на естественном языке.
2. Способ по п. 1, дополнительно включающий:
определение фрагмента в семантико-синтаксическом дереве,
при этом фрагмент соответствует шаблону узлов, определенному онтологическим правилом, и
при этом фрагмент включает по крайней мере один узел;
определение на основе правила и фрагмента свойства пользовательского экземпляра;
определение на основе правила и фрагмента значения данного свойства; и
приписывание данного значения к тому же свойству первого информационного объекта.
3. Способ по п. 1, дополнительно включающий:
определение фрагмента семантико-синтаксического дерева,
при этом фрагмент соответствует шаблону узлов, определенному онтологическим правилом, и
при этом фрагмент включает по крайней мере один узел; и
создание второго информационного объекта, соответствующего шаблону и фрагменту.
4. Способ по п. 3, дополнительно включающий:
определение на основе правила и фрагмента свойства онтологического объекта, соответствующего второму информационному объекту; и
помещение в значение того же свойства второго информационного объекта первого информационного объекта.
5. Способ по п. 3, дополнительно включающий:
определение на основе правила и фрагмента свойства онтологического объекта, соответствующего второму информационному объекту; и
помещение в значение того же свойства второго информационного объекта первого информационного объекта.
6. Способ по п. 1, дополнительно включающий создание триплета вида объект-свойство-значение;
при этом первый информационный объект является объектом или значением свойства.
7. Способ по п. 6, отличающийся тем, что созданный триплет вида объект-свойство-значение включается в RDF граф.
8. Способ по п. 1, отличающийся тем, что определение пользовательского экземпляра включает имя пользовательского экземпляра.
9. Способ по п. 1,
отличающийся тем, что определения пользовательского экземпляра включает
идентификатор концепта, ассоциированного сданным пользовательским экземпляром;
отличающийся тем, что структура пользовательского экземпляра дополнительно включает
идентификатор концепта; и
дополнительно включающий использование идентификатора структуры пользовательского экземпляра для того, чтобы определить в пользовательской онтологической модели концепт, связанный с пользовательским экземпляром.
10. Способ по п. 9, отличающийся тем, что концепт включен с основную онтологическую модель.
11. Способ по п. 9, дополнительно включающий: получение от пользователя определения концепта;
при этом пользовательская онтологическая модель дополнительно включает
структуру пользовательского концепта на основе определения концепта.
12. Способ по п. 11, отличающийся тем, что определение концепта включает идентификатор родительского концепта, ассоциированного сданным концептом.
13. Способ по п. 12, отличающийся тем, что родительский концепт включен с основную онтологическую модель.
14. Способ по п. 1,
отличающийся тем, что определение пользовательского экземпляра включает текстовую строку на естественном языке;
отличающийся тем, что определение структуры пользовательского экземпляра включает текстовую строку на естественном языке; и
отличающийся тем, что по крайней мере один узел соответствует строке на естественном языке.
15. Способ по п. 1, дополнительно включающий идентификацию для пользователя частей предоставленного пользователем текста, соответствующих созданным информационным объектам.
16. Система создания и использования пользовательской онтологической модели для обработки предоставленного пользователем текста на естественном языке, включающий:
модуль ввода пользовательской онтологии, настроенный на получение от пользователя определения пользовательского экземпляра;
модуль компиляции пользовательской онтологической модели, настроенный на создание пользовательской онтологической модели на основе определения,
при этом пользовательская онтологическая модель включает:
структуру пользовательского экземпляра на основе определения и имеющую идентификатор;
модуль анализа семантико-синтаксического дерева, настроенный на:
получение семантико-синтаксического дерева, созданного для предоставленного пользователем текста,
при этом семантико-синтаксическое дерево включает
множество соединенных узлов,
при этом по крайней мере один узел включает:
ссылку на структуру, включающую идентификатор структуры пользовательского экземпляра;
определение местоположения по крайней мере одного узла в семантико-синтаксическом дереве;
создание первого информационного объекта на основе структуры пользовательского экземпляра; и
модуль вторичной обработки текста на естественном языке, настроенный на дальнейшую обработку предоставленного пользователем текста на естественном языке.
17. Система по п. 16, отличающаяся тем, что модуль анализа семантико-синтаксического дерева, дополнительно настроенный на:
определение фрагмента в семантико-синтаксическом дереве,
при этом фрагмент соответствует шаблону узлов, определенному онтологическим правилом, и
при этом фрагмент включает по крайней мере один узел;
определение на основе правила и фрагмента свойства пользовательского экземпляра;
определение на основе правила и фрагмента значения данного свойства; и
приписывание данного значения к тому же свойству первого информационного объекта;
18. Система по п. 16, отличающаяся тем, что модуль анализа семантико-синтаксического дерева, дополнительно настроенный на:
определение фрагмента семантико-синтаксического дерева,
при этом фрагмент соответствует шаблону узлов, определенному онтологическим правилом, и
при этом фрагмент включает по крайней мере один узел; и
создание второго информационного объекта, соответствующего шаблону и фрагменту.
19. Система по п. 18, отличающаяся тем, что модуль анализа семантико-синтаксического дерева, дополнительно настроенный на:
определение на основе правила и фрагмента свойства онтологического объекта, соответствующего второму информационному объекту; и
помещение в значение того же свойства второго информационного объекта первого информационного объекта.
20. Система по п. 18, отличающаяся тем, что модуль анализа семантико-синтаксического дерева, дополнительно настроенный на:
определение на основе правила и фрагмента свойства онтологического объекта, соответствующего второму информационному объекту; и
помещение в значение того же свойства второго информационного объекта первого информационного объекта.
21. Система по п. 16, отличающаяся тем, что модуль анализа семантико-синтаксического дерева, дополнительно настроенный на создание триплета вида объект-свойство-значение;
при этом первый информационный объект является объектом или значением свойства.
22. Система по п. 21, отличающаяся тем, что созданный триплет вида объект-свойство-значение включается в RDF граф.
23. Система по п. 16, отличающаяся тем, что определение пользовательского экземпляра включает имя пользовательского экземпляра.
24. Система по п. 16,
отличающийся тем, что определения пользовательского экземпляра включает:
идентификатор концепта, ассоциированного сданным пользовательским экземпляром;
отличающийся тем, что структура пользовательского экземпляра дополнительно включает
идентификатор концепта; и
дополнительно включающий использование идентификатора структуры пользовательского экземпляра для того, чтобы определить в пользовательской онтологической модели концепт, связанный с пользовательским экземпляром.
25. Система по п. 24, отличающаяся тем, что концепт включен с основную онтологическую модель.
26. Система по п. 24, отличающаяся тем, что модуль ввода пользовательской онтологии дополнительно настроен на получение от пользователя определения концепта;
при этом пользовательская онтологическая модель дополнительно включает
структуру пользовательского концепта на основе определения концепта.
27. Система по п. 26, отличающаяся тем, что определение концепта включает идентификатор родительского концепта, ассоциированного с данным концептом.
28. Система по п. 27, отличающаяся тем, что родительский концепт включен с основную онтологическую модель.
29. Система по п. 16,
отличающийся тем, что определение пользовательского экземпляра включает текстовую строку на естественном языке;
отличающийся тем, что определение структуры пользовательского экземпляра включает текстовую строку на естественном языке; и
отличающийся тем, что по крайне мере один узел соответствует строке на естественном языке.
30. Система по п. 16, отличающаяся тем, что модуль анализа семантико-синтаксического дерева, дополнительно настроен на идентификацию для пользователя частей предоставленного пользователем текста, соответствующих созданным информационным объектам.
31. Компьютерный программный продукт, хранимый на энергонезависимом машиночитаемом носителе данных, компьютерный программный продукт включает аппаратно исполняемые команды для создания и использования пользовательской онтологической модели для обработки предоставленного пользователем текста на естественном языке, включая команды, нацеленные на:
получение от пользователя определения пользовательского экземпляра;
создание с помощью аппаратного процессора пользовательской онтологической модели на основе определения,
при этом пользовательская онтологическая модель включает:
структуру пользовательского экземпляра на основе определения и имеющую идентификатор;
получение семантико-синтаксического дерева, созданного для предоставленного пользователем текста,
при этом семантико-синтаксическое дерево включает
множество соединенных узлов,
при этом по крайней мере один узел включает:
ссылку на структуру, включающую идентификатор структуры пользовательского экземпляра;
определение местоположения по крайней мере одного узла в семантико-синтаксическом дереве;
создание первого информационного объекта на основе структуры пользовательского экземпляра; и
выполнение аппаратным процессором дальнейшей обработки предоставленного пользователем текста на естественном языке.
32. Компьютерный программный продукт по п. 31, дополнительно включающий команды для:
определения фрагмента в семантико-синтаксическом дереве,
при этом фрагмент соответствует шаблону узлов, определенному онтологическим правилом, и
при этом фрагмент включает по крайней мере один узел;
определения на основе правила и фрагмента свойства пользовательского экземпляра;
определения на основе правила и фрагмента значения данного свойства; и
приписывания данного значения к тому же свойству первого информационного объекта.
33. Компьютерный программный продукт по п. 31, дополнительно включающий команды для:
определения фрагмента семантико-синтаксического дерева,
при этом фрагмент соответствует шаблону узлов, определенному онтологическим правилом, и
при этом фрагмент включает по крайней мере один узел; и
создания второго информационного объекта, соответствующего шаблону и фрагменту.
34. Компьютерный программный продукт по п. 33, дополнительно включающий команды для:
определения на основе правила и фрагмента свойства онтологического объекта, соответствующего второму информационному объекту; и
помещения в значение того же свойства второго информационного объекта первого информационного объекта.
35. Компьютерный программный продукт по п. 33 дополнительно включающий команды для:
определения на основе правила и фрагмента свойства онтологического объекта, соответствующего второму информационному объекту; и
помещения в значение того же свойства второго информационного объекта первого информационного объекта.
36. Компьютерный программный продукт по п. 31, дополнительно включающий создание триплета вида объект-свойство-значение;
при этом первый информационный объект является объектом или значением свойства.
37. Компьютерный программный продукт по п. 36, отличающийся тем, что созданный триплет вида объект-свойство-значение включается в RDF граф.
38. Компьютерный программный продукт по п. 31, отличающийся тем, что определение пользовательского экземпляра включает имя пользовательского экземпляра.
39. Компьютерный программный продукт по п. 31,
отличающийся тем, что определения пользовательского экземпляра включает
идентификатор концепта, ассоциированного сданным пользовательским экземпляром;
отличающийся тем, что структура пользовательского экземпляра дополнительно включает
идентификатор концепта; и
дополнительно включающий использование идентификатора структуры пользовательского экземпляра для того, чтобы определить в пользовательской онтологической модели концепт, связанный с пользовательским экземпляром.
40. Компьютерный программный продукт по п. 39, отличающийся тем, что концепт включен с основную онтологическую модель.
41. Компьютерный программный продукт по п. 39, дополнительно включающий: получение от пользователя определения концепта;
при этом пользовательская онтологическая модель дополнительно включает
структуру пользовательского концепта на основе определения концепта.
42. Компьютерный программный продукт по п. 41, отличающийся тем, что определение концепта включает идентификатор родительского концепта, ассоциированного с данным концептом.
43. Компьютерный программный продукт по п. 42, отличающийся тем, что родительский концепт включен с основную онтологическую модель.
44. Компьютерный программный продукт по п. 31,
отличающийся тем, что определение пользовательского экземпляра включает текстовую строку на естественном языке;
отличающийся тем, что определение структуры пользовательского экземпляра включает текстовую строку на естественном языке; и
отличающийся тем, что по крайне мере один узел соответствует строке на естественном языке.
45. Компьютерный программный продукт по п. 31, дополнительно включающий команды для идентификации для пользователя частей предоставленного пользователем текста, соответствующих созданным информационным объектам.
46. Способ по п. 9, отличающийся тем, что концепт включен в пользовательскую онтологическую модель.
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2015103466/08A RU2596599C2 (ru) | 2015-02-03 | 2015-02-03 | Система и способ создания и использования пользовательских онтологических моделей для обработки пользовательского текста на естественном языке |
| US14/663,797 US9588962B2 (en) | 2015-02-03 | 2015-03-20 | System and method for generating and using user ontological models for natural language processing of user-provided text |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2015103466/08A RU2596599C2 (ru) | 2015-02-03 | 2015-02-03 | Система и способ создания и использования пользовательских онтологических моделей для обработки пользовательского текста на естественном языке |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2015103466A true RU2015103466A (ru) | 2016-08-20 |
| RU2596599C2 RU2596599C2 (ru) | 2016-09-10 |
Family
ID=56553132
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2015103466/08A RU2596599C2 (ru) | 2015-02-03 | 2015-02-03 | Система и способ создания и использования пользовательских онтологических моделей для обработки пользовательского текста на естественном языке |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US9588962B2 (ru) |
| RU (1) | RU2596599C2 (ru) |
Families Citing this family (22)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US9378202B2 (en) * | 2010-03-26 | 2016-06-28 | Virtuoz Sa | Semantic clustering |
| US10185720B2 (en) * | 2016-05-10 | 2019-01-22 | International Business Machines Corporation | Rule generation in a data governance framework |
| US10762297B2 (en) * | 2016-08-25 | 2020-09-01 | International Business Machines Corporation | Semantic hierarchical grouping of text fragments |
| US10423917B2 (en) * | 2016-12-19 | 2019-09-24 | Sap Se | Modeling internet of things devices in processes |
| US11334606B2 (en) * | 2017-02-17 | 2022-05-17 | International Business Machines Corporation | Managing content creation of data sources |
| US11379504B2 (en) * | 2017-02-17 | 2022-07-05 | International Business Machines Corporation | Indexing and mining content of multiple data sources |
| US10984195B2 (en) * | 2017-06-23 | 2021-04-20 | General Electric Company | Methods and systems for using implied properties to make a controlled-english modelling language more natural |
| US11100286B2 (en) * | 2017-06-23 | 2021-08-24 | General Electric Company | Methods and systems for implied graph patterns in property chains |
| CN107370753A (zh) * | 2017-08-23 | 2017-11-21 | 上海斐讯数据通信技术有限公司 | 一种数据包协议解析字段处理方法和系统 |
| US11636927B2 (en) | 2017-09-29 | 2023-04-25 | Apple Inc. | Techniques for building medical provider databases |
| US11188527B2 (en) | 2017-09-29 | 2021-11-30 | Apple Inc. | Index-based deidentification |
| US10824684B2 (en) | 2017-09-29 | 2020-11-03 | Apple Inc. | Techniques for anonymized searching of medical providers |
| US11587650B2 (en) | 2017-09-29 | 2023-02-21 | Apple Inc. | Techniques for managing access of user devices to third-party resources |
| RU2679988C1 (ru) * | 2017-12-11 | 2019-02-14 | Общество с ограниченной ответственностью "Аби Продакшн" | Извлечение информационных объектов с помощью комбинации классификаторов |
| US10553308B2 (en) | 2017-12-28 | 2020-02-04 | International Business Machines Corporation | Identifying medically relevant phrases from a patient's electronic medical records |
| US10593423B2 (en) * | 2017-12-28 | 2020-03-17 | International Business Machines Corporation | Classifying medically relevant phrases from a patient's electronic medical records into relevant categories |
| US10956670B2 (en) | 2018-03-03 | 2021-03-23 | Samurai Labs Sp. Z O.O. | System and method for detecting undesirable and potentially harmful online behavior |
| CN109885835B (zh) * | 2019-02-19 | 2023-06-27 | 广东小天才科技有限公司 | 一种获取用户语料中词语之间的关联关系的方法和系统 |
| US11586620B2 (en) * | 2019-07-29 | 2023-02-21 | Thoughtspot, Inc. | Object scriptability |
| US11580111B2 (en) | 2021-04-06 | 2023-02-14 | Thoughtspot, Inc. | Distributed pseudo-random subset generation |
| US11243989B1 (en) * | 2021-07-02 | 2022-02-08 | Noragh Analytics, Inc. | Configurable, streaming hybrid-analytics platform |
| US11748342B2 (en) * | 2021-08-06 | 2023-09-05 | Cloud Software Group, Inc. | Natural language based processor and query constructor |
Family Cites Families (50)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6085187A (en) | 1997-11-24 | 2000-07-04 | International Business Machines Corporation | Method and apparatus for navigating multiple inheritance concept hierarchies |
| US7711672B2 (en) | 1998-05-28 | 2010-05-04 | Lawrence Au | Semantic network methods to disambiguate natural language meaning |
| US7392185B2 (en) | 1999-11-12 | 2008-06-24 | Phoenix Solutions, Inc. | Speech based learning/training system using semantic decoding |
| US6952666B1 (en) * | 2000-07-20 | 2005-10-04 | Microsoft Corporation | Ranking parser for a natural language processing system |
| US6675159B1 (en) * | 2000-07-27 | 2004-01-06 | Science Applic Int Corp | Concept-based search and retrieval system |
| US7027974B1 (en) * | 2000-10-27 | 2006-04-11 | Science Applications International Corporation | Ontology-based parser for natural language processing |
| US7860706B2 (en) | 2001-03-16 | 2010-12-28 | Eli Abir | Knowledge system method and appparatus |
| US20030052749A1 (en) | 2001-09-04 | 2003-03-20 | In Kui Cho | Resonator, method for manufacturing filter by using resonator and filter manufactured by the same method |
| US7225183B2 (en) * | 2002-01-28 | 2007-05-29 | Ipxl, Inc. | Ontology-based information management system and method |
| US20050154690A1 (en) | 2002-02-04 | 2005-07-14 | Celestar Lexico-Sciences, Inc | Document knowledge management apparatus and method |
| GB0306877D0 (en) | 2003-03-25 | 2003-04-30 | British Telecomm | Information retrieval |
| US20040243531A1 (en) * | 2003-04-28 | 2004-12-02 | Dean Michael Anthony | Methods and systems for representing, using and displaying time-varying information on the Semantic Web |
| US8014997B2 (en) | 2003-09-20 | 2011-09-06 | International Business Machines Corporation | Method of search content enhancement |
| US7505989B2 (en) * | 2004-09-03 | 2009-03-17 | Biowisdom Limited | System and method for creating customized ontologies |
| US20060074980A1 (en) * | 2004-09-29 | 2006-04-06 | Sarkar Pte. Ltd. | System for semantically disambiguating text information |
| KR100682897B1 (ko) | 2004-11-09 | 2007-02-15 | 삼성전자주식회사 | 사전 업데이트 방법 및 그 장치 |
| GB0502259D0 (en) * | 2005-02-03 | 2005-03-09 | British Telecomm | Document searching tool and method |
| US7853618B2 (en) * | 2005-07-21 | 2010-12-14 | The Boeing Company | Methods and apparatus for generic semantic access to information systems |
| US7668825B2 (en) * | 2005-08-26 | 2010-02-23 | Convera Corporation | Search system and method |
| US7987088B2 (en) * | 2006-07-24 | 2011-07-26 | Lockheed Martin Corporation | System and method for automating the generation of an ontology from unstructured documents |
| WO2008027503A2 (en) * | 2006-08-31 | 2008-03-06 | The Regents Of The University Of California | Semantic search engine |
| US7953713B2 (en) * | 2006-09-14 | 2011-05-31 | International Business Machines Corporation | System and method for representing and using tagged data in a management system |
| US9098489B2 (en) * | 2006-10-10 | 2015-08-04 | Abbyy Infopoisk Llc | Method and system for semantic searching |
| US9069750B2 (en) | 2006-10-10 | 2015-06-30 | Abbyy Infopoisk Llc | Method and system for semantic searching of natural language texts |
| US8145473B2 (en) * | 2006-10-10 | 2012-03-27 | Abbyy Software Ltd. | Deep model statistics method for machine translation |
| US8078450B2 (en) * | 2006-10-10 | 2011-12-13 | Abbyy Software Ltd. | Method and system for analyzing various languages and constructing language-independent semantic structures |
| US9047275B2 (en) * | 2006-10-10 | 2015-06-02 | Abbyy Infopoisk Llc | Methods and systems for alignment of parallel text corpora |
| US9471562B2 (en) | 2006-10-10 | 2016-10-18 | Abbyy Infopoisk Llc | Method and system for analyzing and translating various languages with use of semantic hierarchy |
| US9645993B2 (en) * | 2006-10-10 | 2017-05-09 | Abbyy Infopoisk Llc | Method and system for semantic searching |
| US7962495B2 (en) * | 2006-11-20 | 2011-06-14 | Palantir Technologies, Inc. | Creating data in a data store using a dynamic ontology |
| US20100318558A1 (en) * | 2006-12-15 | 2010-12-16 | Aftercad Software Inc. | Visual method and system for rdf creation, manipulation, aggregation, application and search |
| US20080228812A1 (en) * | 2007-03-15 | 2008-09-18 | Honeywell International Inc. | Method and System for Metamodeling Using Dynamic Ontology Objects |
| US10360503B2 (en) * | 2012-12-01 | 2019-07-23 | Sirius-Beta Corporation | System and method for ontology derivation |
| US8812296B2 (en) * | 2007-06-27 | 2014-08-19 | Abbyy Infopoisk Llc | Method and system for natural language dictionary generation |
| US7983902B2 (en) | 2007-08-23 | 2011-07-19 | Google Inc. | Domain dictionary creation by detection of new topic words using divergence value comparison |
| US20090070103A1 (en) * | 2007-09-07 | 2009-03-12 | Enhanced Medical Decisions, Inc. | Management and Processing of Information |
| EP2105847A1 (en) * | 2008-03-27 | 2009-09-30 | Alcatel Lucent | Device and method for automatically generating ontologies from term definitions contained into a dictionary |
| US8359191B2 (en) * | 2008-08-01 | 2013-01-22 | International Business Machines Corporation | Deriving ontology based on linguistics and community tag clouds |
| US8560485B2 (en) * | 2009-02-26 | 2013-10-15 | Fujitsu Limited | Generating a domain corpus and a dictionary for an automated ontology |
| US8489390B2 (en) | 2009-09-30 | 2013-07-16 | Cisco Technology, Inc. | System and method for generating vocabulary from network data |
| US8954893B2 (en) * | 2009-11-06 | 2015-02-10 | Hewlett-Packard Development Company, L.P. | Visually representing a hierarchy of category nodes |
| US8484141B2 (en) | 2010-02-02 | 2013-07-09 | International Business Machines Corporation | Evaluating ontologies |
| US8204903B2 (en) * | 2010-02-16 | 2012-06-19 | Microsoft Corporation | Expressing and executing semantic queries within a relational database |
| EP2383684A1 (en) * | 2010-04-30 | 2011-11-02 | Fujitsu Limited | Method and device for generating an ontology document |
| WO2012113150A1 (en) | 2011-02-25 | 2012-08-30 | Empire Technology Development Llc | Ontology expansion |
| US8909624B2 (en) | 2011-05-31 | 2014-12-09 | Cisco Technology, Inc. | System and method for evaluating results of a search query in a network environment |
| US9218422B2 (en) * | 2011-07-26 | 2015-12-22 | Microsoft Technology Licensing, Llc | Personalized deeplinks for search results |
| US8918431B2 (en) | 2011-09-09 | 2014-12-23 | Sri International | Adaptive ontology |
| RU2491622C1 (ru) * | 2012-01-25 | 2013-08-27 | Общество С Ограниченной Ответственностью "Центр Инноваций Натальи Касперской" | Способ классификации документов по категориям |
| US9317814B2 (en) * | 2013-03-21 | 2016-04-19 | International Business Machines Corporation | Automatically generating an ontology and axioms from a business-process model |
-
2015
- 2015-02-03 RU RU2015103466/08A patent/RU2596599C2/ru active
- 2015-03-20 US US14/663,797 patent/US9588962B2/en active Active
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| US20160224542A1 (en) | 2016-08-04 |
| US9588962B2 (en) | 2017-03-07 |
| RU2596599C2 (ru) | 2016-09-10 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| RU2015103466A (ru) | Система и способ создания и использования пользовательских онтологических моделей для обработки пользовательского текста на естественном языке | |
| US10430255B2 (en) | Application program interface mashup generation | |
| GB2557535A (en) | Natural language interface to databases | |
| CN103995781B (zh) | 一种基于模型的构件测试用例生成方法 | |
| RU2016131180A (ru) | Сентиментный анализ на уровне аспектов с использованием методов машинного обучения | |
| US20130179863A1 (en) | Bug variant detection using program analysis and pattern identification | |
| US20160117405A1 (en) | Information Processing Method and Apparatus | |
| JP2016509711A5 (ru) | ||
| JP2016001502A5 (ru) | ||
| JP2017536601A5 (ru) | ||
| JP2014533407A5 (ru) | ||
| JP2014519080A5 (ru) | ||
| JP2016500168A5 (ru) | ||
| JP2014517602A5 (ru) | ||
| JP2018505506A5 (ru) | ||
| GB2493867A (en) | Multi-stage process modeling method | |
| US9229691B2 (en) | Method and apparatus for programming assistance | |
| GB2571841A (en) | Automated mutual improvement of oilfield models | |
| RU2015109667A (ru) | Разрешение анафоры на основе технологии глубинного анализа | |
| EP3182279A3 (en) | Software-as-a-service reference process extension verification framework | |
| MX2020013214A (es) | Actualizacion de graficos ejecutables. | |
| GB2583269A (en) | Guiding machine learning models and related components | |
| Kaur et al. | A proposed new model for maintainability index of open source software | |
| US11281853B2 (en) | Ontology creation assistance device | |
| WO2014025946A3 (en) | Automatic verification of data sources |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PC41 | Official registration of the transfer of exclusive right |
Effective date: 20170630 |
|
| QB4A | Licence on use of patent |
Free format text: LICENCE FORMERLY AGREED ON 20201211 Effective date: 20201211 |
|
| QC41 | Official registration of the termination of the licence agreement or other agreements on the disposal of an exclusive right |
Free format text: LICENCE FORMERLY AGREED ON 20201211 Effective date: 20220311 |