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公开(公告)号：CN112084295B
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN201910447514.4
申请日：2019-05-27
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
IPC: G06F16/33 , G06F16/332 , G06F40/30 , G06N3/084
Abstract: 在本公开的实施例中，提出了一种跨语言的任务训练方法。在获得一种语言的训练句子之后，对训练句子中的某个词语进行掩码，然后获得与被掩码的词语相对应的另一种语言的对应词语。接下来，使用一种语言的掩码句子和另一种语言的对应词语来预训练跨语言模型。经过预训练的跨语言模型具备多语言的理解和处理能力，其可以根据特定任务再进行进一步训练。根据本公开的实施例，在一种语言存在大量训练语料而另一种语言存在较少甚至没有训练语料的情况下，可以通过跨语言训练方式来预训练跨语言模型，使得跨语言模型能够适用于另一种语言，由此实现针对各种语言的模型训练。
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公开(公告)号：CN110019471B
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN201711348978.7
申请日：2017-12-15
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
IPC: G06F16/25 , G06F40/157
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公开(公告)号：CN110634172A
公开(公告)日：2019-12-31
申请号：CN201810664753.0
申请日：2018-06-25
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
Abstract: 在本公开的实施例中，提出了一种生成用于演示的幻灯片的方式。在获得用于演示的目标段落之后，基于目标段落生成多个句子，并且确定与每个句子相关联的标签以及与标签相对应的图标。然后，将句子、标签以及图标相关联地一起显示在用于演示的应用的用户界面中。根据本公开的实施例，可以针对要被演示的一段文字内容，自动生成图文并茂的幻灯片，这不仅能够提高制作幻灯片的效率，而且能够提升演示幻灯片时的用户体验。
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公开(公告)号：CN110019719A
公开(公告)日：2019-07-16
申请号：CN201711354191.1
申请日：2017-12-15
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
IPC: G06F16/332
Abstract: 在本文所描述的主题的实施例中，提出了一种基于断言的问答方式。在获得问题以及相关文章之后，根据文章的内容来确定针对该问题的断言回答，其中断言回答具有预定结构并且表示完整的语义。然后，可以向用户输出针对该问题的断言回答。在根据本文所描述的主题的实施例中，使用问题和相关文章作为输入，并且输出半结构化的断言回答。根据本文所描述的主题的实施例的断言回答能够提供比传统的短回答更丰富的语义内容，并且提供比传统的长回答更简洁的表达，由此提升了用户体验同时保证了回答的准确性。
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公开(公告)号：CN109840320A
公开(公告)日：2019-06-04
申请号：CN201711218351.X
申请日：2017-11-28
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
Abstract: 本公开的实施例涉及文本的定制化处理。在该处理文本的方法中，基于待处理的文本所包括的词语与用于文本处理的历史词语样本的匹配来确定该文本中所包括的针对用户而言重要的信息。这样的信息在本文中被称为非命名实体。所确定的非命名实体的指示可以被提供给用户。本公开的实施例可以有效地避免用户遗漏重要的信息，提高用户处理文本的效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112384909B
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN201980044681.2
申请日：2019-05-01
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
IPC: G06F16/332 , G06F16/33 , G06N20/00
Abstract: 用于训练文本到内容建议ML模型的方法和系统包括：访问包含从应用程序收集的未标记训练数据的数据集，未标记训练数据是在用户隐私约束下收集的；将ML模型应用于该数据集以生成预训练嵌入；将受监督ML模型应用于标记数据集，以通过利用受监督ML模型生成的预训练嵌入来训练由应用程序所利用的文本到内容建议ML模型。
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公开(公告)号：CN112400165B
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN201980045182.5
申请日：2019-05-01
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
IPC: G06F16/35
Abstract: 公开了一种用于为整个文本到内容建议服务提供特定于应用程序的嵌入的方法和系统。该方法包括：访问包含从应用程序收集的未标记训练数据的数据集，未标记训练数据是在用户隐私约束下收集的；将无监督ML模型应用于该数据集以生成预训练的嵌入；以及利用预训练的嵌入来训练应用程序所利用的文本到内容建议ML模型。
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公开(公告)号：CN111159472B
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN201811327202.1
申请日：2018-11-08
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
IPC: G06F16/735 , G06F16/783
Abstract: 本文公开的多模态聊天技术，用于在聊天机器人与人类的交互中，采用多模态答复的方式对用户询问进行答复。通过采用多模态方式的答复，使得聊天机器人的表达方式和内容更加丰富。
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公开(公告)号：CN110019471A
公开(公告)日：2019-07-16
申请号：CN201711348978.7
申请日：2017-12-15
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
Abstract: 根据本公开的各种实现，提供了一种从结构化数据生成文本的方案。在该方案中，将结构化数据转换为其表示，其中结构化数据包括多个单元。结构化数据的表示包括多个单元的多个表示。基于结构化数据的表示，可以确定与结构化数据相关联的自然语言语句，从而实现结构化数据转换为文本的功能。
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公开(公告)号：CN107924398A
公开(公告)日：2018-04-17
申请号：CN201580082049.9
申请日：2015-05-29
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
CPC classification number: H04L51/04 , G06F17/18 , G06F17/241 , G06F17/277 , G06F17/2775 , G06F17/278 , G06N5/022
Abstract: 用于将评论链接到内容项的部分的方法和系统。示例计算设备接收与由源系统产生的内容项相关联的信息，内容项可由其他计算设备经由网络访问，并且接收与内容项相关联的评论，评论由其他计算设备中的一个产生。响应于接收信息和评论，计算设备至少基于与内容项目和评论相关联的细节来预测要链接到接收到的评论的内容项的子部分，然后使得与内容项的所预测的子部分相关联的信息可用于请求访问内容项的其他计算设备。
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