公开(公告)号：CN116235178A

公开(公告)日：2023-06-06

申请号：CN202180063283.2

申请日：2021-09-14

Applicant: 国际商业机器公司

Inventor： 李紫辉 ,  李蕴瑶 ,  P·森 ,  朱怀宇

IPC: G06F40/55

Abstract: 通过以下方法为目标语言提供预测模型：根据一组未标记的目标语言文本单元确定标记的源语言文本单元的实例权重(142)；由一个或多个计算机处理器(254)根据实例权重(142)缩放源语言文本单元的预测标签和源语言文本单元的基本事实标签之间的误差；由一个或多个计算机处理器(254)根据该误差更新目标语言的预测神经网络模型的网络参数；以及由一个或多个计算机处理器(254)向用户提供目标语言的预测神经网络模型。

公开(公告)号：CN117043785A

公开(公告)日：2023-11-10

申请号：CN202280021652.6

申请日：2022-03-14

Applicant: 国际商业机器公司

Inventor： 江航 ,  S·古拉加达 ,  L·珀帕 ,  P·森 ,  A·格雷 ,  李蕴瑶

IPC: G06N3/042 ,  G06N3/048

Abstract: 提供了一种用于逻辑神经网络(LNN)中的实体链接的系统、计算机程序产品和方法。针对经注释的数据集中的一个或多个实体‑提及对生成特征集合。针对链接LNN规则模板的实体来评估所生成的特征集合，该LNN规则模板具有被组织在树结构中的一个或多个逻辑连接规则和对应的连接性权重。人工神经网络与对应的机器学习算法一起被用来学习连接性权重。与逻辑连接规则相关联的连接性权重被选择性地更新，并且利用经学习的阈值和针对逻辑连接规则的经学习的权重来生成经学习的模型。