公开(公告)号：CN112334890A

公开(公告)日：2021-02-05

申请号：CN201980041803.2

申请日：2019-06-14

Applicant: 微软技术许可有限责任公司

Inventor： C·迈塔尼 ,  M·舍利瓦斯塔瓦 ,  P·舒克拉 ,  J·巴克伦德 ,  D·维格努德里 ,  I·C·杜那拉维奇 ,  张宏安

IPC: G06F16/35 ,  G06F16/36

Abstract: 一种包括一个或多个处理器的计算系统生成针对领域的主题集。由一个或多个处理器执行分类评估器以基于相关性条件对照领域特定分类树评估从领域特定文本数据生成的一组类别簇，并且标识满足相关性条件的类别簇。领域特定分类树是从与领域相关的文档的层次结构生成的。每个所标识的类别簇利用标签被标记。由一个或多个处理器执行主题集创建器以将所标识的一组类别簇的标签插入到针对领域的主题集中。

公开(公告)号：CN108369673A

公开(公告)日：2018-08-03

申请号：CN201780004737.2

申请日：2017-01-19

Applicant: 微软技术许可有限责任公司

Inventor： G·班萨尔 ,  A·S·加杰瓦 ,  D·谷哈萨库塔 ,  K·戈尔耶夫 ,  M·舍利瓦斯塔瓦 ,  V·K·纳拉亚南 ,  W·孙

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q10/10 ,  G06Q50/10

CPC classification number: G06N5/04 ,  G06N99/005 ,  G06Q10/04 ,  G06Q10/10 ,  G06Q50/10

Abstract: 一种多范围预测器系统，该系统基于参数的时间序列数据、外部数据和机器学习来针对多个范围预测参数的未来值。针对给定时间范围，时间序列数据分割器将参数的时间序列数据分割成与给定范围之前的训练时间段相对应的训练数据以及与在训练时间段和给定范围之间的验证时间段相对应的验证时间段。模型调整器通过以下来调整给定范围的预测模型：使用训练数据、从而使用机器学习来将初始预测模型拟合至参数。模型调整器还通过调整外部数据对预测的影响来调整初始预测模型，以使用验证数据生成针对给定范围的最终预测模型。多范围预测器使时间序列数据分割器和模型调整器针对多个范围中的每一个进行操作。