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公开(公告)号：CN111858909A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010146505.4
申请日：2020-03-05
Applicant: 富士施乐株式会社
IPC: G06F16/34 , G06F40/284 , G06N3/04
Abstract: 生成交织文本的抽象摘要的系统和方法。提供了一种用于生成交织文本的帖子的摘要的方法和系统。该方法可以包括以下步骤：由第一神经网络通过词到词编码来嵌入每个帖子；由第二神经网络基于每个帖子的词到词编码，通过帖到帖编码来嵌入多个帖子的整体内容；由至少第三神经网络基于多个帖子的整体内容嵌入，通过词到词解码来生成至少一个线程的摘要；以及向用户显示至少一个线程的摘要。
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公开(公告)号：CN110795929A
公开(公告)日：2020-02-14
申请号：CN201910167062.4
申请日：2019-03-06
Applicant: 富士施乐株式会社
IPC: G06F40/258
Abstract: 提供了生成用于概括对话文件的标题的系统和方法。该方法包括以下步骤：接收多个文件，各文件具有关联内容特征；向多个文件中的各文件应用标题生成计算机模型，以基于关联内容特征生成标题；将所生成的标题附加到多个文件中的各文件，其中，标题生成计算机模型是通过使用以下内容的组合训练神经网络来创建的：来自与多个文件的内容特征有关的第一域的第一未标记数据集；和来自与第一域不同的第二域的第二预标记数据集。
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公开(公告)号：CN111696642A
公开(公告)日：2020-09-22
申请号：CN202010057678.9
申请日：2020-01-19
Applicant: 富士施乐株式会社
IPC: G16H15/00 , G06N3/08 , G06F40/169
Abstract: 一种用于生成医学图像中的异常的描述的系统和方法。该方法包括：由经训练的神经网络从多个成像记录中的每一个中提取图像特征；由经训练的神经网络基于提取的图像特征来生成与多个成像记录中的每一个相关联的书面报告，其中经训练的神经网络基于句子注释模型来生成书面报告，句子注释模型基于独立句子来提供异常注释；由经训练的神经网络确定与每个书面报告相关联的异常分数；以及基于与每个书面报告相关联的异常分数，以排序后的顺序将书面报告提供给主治医师。
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公开(公告)号：CN111695010A
公开(公告)日：2020-09-22
申请号：CN202010088042.0
申请日：2020-02-12
Applicant: 富士施乐株式会社
IPC: G06F16/906 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 在无需文本标签的情况下学习感官媒介关联的系统和方法。一种学习感官媒介关联的计算机实现的方法包括：接收第一类型的非文本输入和第二类型的非文本输入；使用具有第一卷积神经网络的第一自动编码器对第一类型的非文本输入进行编码和解码，并且使用具有第二卷积神经网络的第二自动编码器对第二类型的非文本输入进行编码和解码；通过学习与第一模态关联的第一自动编码器表示和与第二模态关联的第二自动编码器表示之间的映射的深度神经网络将第一自动编码器表示和第二自动编码器表示桥接；以及基于所述编码、解码和桥接，在第一模态或第二模态下基于第一类型的非文本输入或第二类型的非文本输入来生成第一类型的非文本输出和第二类型的非文本输出。
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公开(公告)号：CN110471886A
公开(公告)日：2019-11-19
申请号：CN201910170670.0
申请日：2019-03-07
Applicant: 富士施乐株式会社
Abstract: 用于基于检测桌子周围的文件和人来搜索文件和人的系统。系统和方法致力于使用第一摄像头系统来拍摄靠近桌面的一个或更多个人的第一图像；使用第二摄像头系统来拍摄靠近桌面的一个或更多个文件的第二图像；生成对数据库的查询，该数据库是从对第一图像进行的人物识别和对第二图像进行的文本提取得到的；基于查询结果来确定第一人物排名列表和第二文件排名列表，该结果基于所计算的双模网络排名列表；并且在显示器上提供用于访问与来自第一人物排名列表中的一个或更多个人和来自第二文件排名列表中的一个或更多个文件有关的信息的接口。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110377789A
公开(公告)日：2019-10-25
申请号：CN201910171849.8
申请日：2019-03-07
Applicant: 富士施乐株式会社
IPC: G06F16/74 , G06F16/78 , G06F16/783 , G06F16/787
Abstract: 用于将文本概要与内容媒体关联的系统和方法。提供了将文本概要与表示媒体内容的数据关联起来的方法和系统。方法可以包括以下步骤：接收多个文本概要，各文本概要表示事件；通过神经网络将所接收的各文本概要与分别表示媒体内容的多个数据中的每个数据配对，以生成多个文本-数据对；以及基于从所接收的各文本概要提取的内容特征与从多个文本-数据对中的每个文本-数据对中的各数据提取的内容特征之间的相似性，将第一所选文本概要与第一数据关联。
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公开(公告)号：CN110377765A
公开(公告)日：2019-10-25
申请号：CN201910171423.2
申请日：2019-03-07
Applicant: 富士施乐株式会社
IPC: G06F16/45 , G06F16/435 , G06F16/44
Abstract: 用于预测式增强的媒体对象分组和分类。本发明提供了一种对媒体对象进行分组的由计算机实施的方法及其系统、界面以及装置。该方法包括：基于顺序事件的剧本和与该剧本中的媒体对象中的一个或更多个媒体对象关联的演员的组合，由所述媒体对象生成组；基于聚类或分类，将该组分割成各包括所述媒体对象中的一个或更多个媒体对象的区段；为所述区段添加标题和字幕；以及基于所述组的媒体对象之间在所述媒体对象、数据以及所述剧本和所述演员的组合方面的知识关联生成过滤和标注推荐。
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公开(公告)号：CN111753152A
公开(公告)日：2020-10-09
申请号：CN202010075015.X
申请日：2020-01-22
Applicant: 富士施乐株式会社
IPC: G06F16/904 , G06F16/906 , G06F16/9035
Abstract: 将与搜索查询关联的数据可视化的系统和方法及计算装置。提供了一种将与搜索查询关联的数据可视化的方法和系统。该方法包括以下步骤：接收包括多个数据项的数据集，每个数据项具有关联的等级信息以及指示该数据项与一个或更多个其它数据项之间的相似度的相似度信息；基于所述等级信息来将所述数据集排序成分级列表；基于边界参数来屏蔽所述分级列表的连续部分；基于所述相似度信息来对所述分级列表中的除了被屏蔽的连续部分之外的部分进行迭代聚类，以产生聚类的分级数据列表；以及生成并显示代表所述聚类的分级数据列表的可视化，所述可视化包括代表所述聚类的分级数据列表中的每个集群的成形对象。
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公开(公告)号：CN111354237A
公开(公告)日：2020-06-30
申请号：CN201910966122.9
申请日：2019-10-12
Applicant: 富士施乐株式会社
Abstract: 基于上下文的深度知识追踪的方法及其计算机可读介质。一种用于训练用户的方法和系统包括：由神经网络检测包括由用户先前回答的问题和针对先前回答的问题的得分的关系对；检测与先前回答的问题相关联的上下文信息，该上下文信息表示在用户先前回答问题时发生的状况；基于所检测到的关系对和所检测到的与用户先前回答的问题相关联的上下文信息，确定用户将成功回答从潜在问题中选择的后续问题的概率；以及基于所确定的概率选择要由用户回答的问题。
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公开(公告)号：CN111198905A
公开(公告)日：2020-05-26
申请号：CN201911126664.1
申请日：2019-11-18
Applicant: 富士施乐株式会社
IPC: G06F16/2458 , G06F30/18
Abstract: 用于理解二分网络中的缺失链路的视觉分析框架。本文所述的示例实现方式涉及一种界面，其用于针对被表示为二分网络的数据计算缺失链路并显示缺失链路，以及用于改进现有技术中的链路预测算法的新颖方法。通过本文所述的示例实现方式，可以提高链路预测算法的准确度，从而向用户提供对二分网络中的数据的更准确理解。
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