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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107667362A
公开(公告)日：2018-02-06
申请号：CN201680031571.9
申请日：2016-05-06
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
CPC classification number: H04L51/02 , G06F17/2881 , G06N3/0445 , G06N3/0454
Abstract: 示例总体上涉及会话响应的上下文敏感生成。从至少一个会话数据源中提取上下文消息响应n元组以生成训练上下文消息响应n元组集合。在训练上下文消息响应n元组集合上训练响应生成引擎。经训练的响应生成引擎基于用户生成的输入消息和会话上下文数据自动生成上下文敏感响应。数字助理利用经训练的响应生成引擎来生成与用户查询相关的上下文敏感的自然语言响应。
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公开(公告)号：CN114830148A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202080088072.X
申请日：2020-11-05
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
Abstract: 一种可控制基准响应生成框架包括机器学习模型、基准接口和控制接口。机器学习模型被训练为基于输入文本输出计算机生成的文本。基准接口由机器学习模型可使用来访问包括与输入文本相关的信息的基准源。控制接口可由机器学习模型用来识别控制信号。机器学习模型被配置为将来自基准源的信息包括在计算机生成的文本中，并且基于控制信号聚焦计算机生成的文本。
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公开(公告)号：CN116529702A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202180078597.X
申请日：2021-10-05
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
IPC: G06F3/0482
Abstract: 描述了涉及辅助文档生成的系统和方法。更具体地，类似的文档共享可用于生成初始文档的可重用文本结构的大部分，从而节省用户时间。为了生成文档，可以接收创建文档的指示，并基于该指示，可以标识多个示例文档和基准内容。示例文档可以是与作者的目标文档相似的现有文档。基准信息可以是指应用于目标文档时相关的、及时的和准确的内容。可以接收多个示例文档和基准内容，并且可以生成基于示例文档和基准内容的文档草图，该文档草图包含基于示例文档和基准内容的多个预测文本序列。
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公开(公告)号：CN118613803A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202280090311.4
申请日：2022-12-07
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
IPC: G06F40/151 , G06F40/166 , G06F40/197
Abstract: 本公开的各方面涉及多方向生成编辑。在示例中，源文档的内容用于产生针对目标文档的生成内容。源文档的子部分可以与包括生成内容的目标文档的子部分相关联。作为关联的结果，如果目标文档的子部分被修改(例如，添加、移除或编辑自然语言内容或格式化)，则目标文档的子部分被用于产生相应地用于更新源文档的生成内容。因此，可以将对生成内容的改变传播回产生生成内容的源文档。
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公开(公告)号：CN107710192A
公开(公告)日：2018-02-16
申请号：CN201680031905.2
申请日：2016-05-06
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
CPC classification number: H04L51/02 , G06F17/2881 , H04L51/10 , H04L51/26
Abstract: 示例总体上涉及对机器生成的会话响应的自动评价。从至少一个会话数据源提取上下文-消息响应n元组以生成多参考响应集合。多参考响应集合中的响应包括上下文-消息数据对和评级。评级指示响应相对于上下文-消息数据对的质量。响应评价引擎基于评价度量和多参考响应集合来生成用于机器生成的响应的度量分数。度量分数指示机器生成的会话响应相对于用户生成的消息和用户生成的消息的上下文的质量。基于度量分数来优化和调整比如数字助理的计算设备的响应生成系统，以提高向用户输出的响应的准确度、质量和相关度。
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