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公开(公告)号：CN107592926A
公开(公告)日：2018-01-16
申请号：CN201680025981.2
申请日：2016-05-03
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
IPC: G06F9/48
Abstract: 提供了用于使用任务帧协同完成任务的方法和系统。在接收到执行任务的请求时，系统利用任务帧来完成所请求的任务。任务帧是包含表示特定任务的参数和状况信号并且捕获对任务的当前状态的组合的系统理解的数据结构。输入在客户端设备处被接收并且被发送到服务器，输入在服务器被处理。基于处理后的输入，任务帧被获取并且被填充。填充的任务帧被发送到客户端设备，其中客户端设备基于任务帧执行动作并且更新任务帧参数和任务的状态。更新后的任务帧被返回到服务器。共享任务帧提供了整个任务完成过程的改进。
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公开(公告)号：CN107251060A
公开(公告)日：2017-10-13
申请号：CN201680011089.9
申请日：2016-02-03
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
CPC classification number: G10L15/063 , G06F17/2775 , G06F17/30705 , G06N7/005 , G06N99/005 , G10L15/18 , G10L2015/0631
Abstract: 提供了使用未经标记的数据预训练序列标签器的系统和方法，诸如隐藏分层条件随机场模型。附加地，提供用于迁移学习的系统和方法。因而，系统和方法构建比先前利用的未经过未经标记的数据预训练和/或无法进行迁移学习/训练的序列标签器更准确，更可靠和/或更有效的序列标签器。
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公开(公告)号：CN107251011A
公开(公告)日：2017-10-13
申请号：CN201680010623.4
申请日：2016-02-03
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
CPC classification number: G06N99/005 , G06F17/2705 , G06F17/2785 , G06F17/30864 , G06N7/005
Abstract: 用于比如条件随机场模型之类的序列标签器或者训练该序列标签器的系统和方法。更具体地，系统和方法利用用于具体应用的来自众包的数据的部分地标注的数据和来自搜索日志的部分地标注的数据来训练序列标签器。另外，在此公开的系统和方法通过利用受约束格构仅利用部分地标注的数据来训练序列标签器，其中受约束格构内的每个输入值可以具有多个候选标签，该多个候选标签具有置信分数。因而，系统和方法与利用至少一些完全地标注的训练数据而被训练的序列标签器相比，提供更准确的序列加标签系统、更可靠的序列加标签系统和更高效的序列加标签系统。
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公开(公告)号：CN108369806B
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN201780004731.5
申请日：2017-01-14
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
Abstract: 本公开的示例描述了配置通用语言理解模型的系统和方法。在各方面中，可以标识并且收集用于各种应用的一个或多个先前配置的模式。通用模式可以使用所收集的模式来生成。所收集的模式可以被编程地映射到通用模式。通用模式可以用来训练一个或多个模型。可以提供界面以允许浏览模型。界面可以包括配置机制，该配置机制提供模型中的一个或多个模型用于选择。所选择的模型可以编程地绑定，使得实现模型所需的信息和指令被编程地配置。绑定的模型然后可以被提供给请求者。
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公开(公告)号：CN107924483B
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN201680049911.0
申请日：2016-08-30
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
Abstract: 本公开的非限制性示例描述了通用假设排序模型的生成和应用，以对对话假设进行排序/重新排序。通过用于对话处理的应用的用户接口，接收输入。基于对接收到的输入的输入理解处理来生成多个对话假设。使用可适用于多个语言和区域的通用假设排序模型对多个对话假设进行排序。对多个对话假设进行排序包括：使用通用假设排序模型分析多个对话假设的与语言无关的特征以供策略确定。还描述了其他示例，其包括针对生成通用假设排序模型的示例。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107735804B
公开(公告)日：2021-10-26
申请号：CN201680039897.6
申请日：2016-07-05
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
Abstract: 本公开的示例描述了用于不同标记集合的转移学习技术的系统和方法。在各方面中，可以访问服务器设备上的数据集。数据集可以包括标记和与标记相关联的词集。服务器设备可以引起数据集内的标记嵌入。嵌入的标记可以由对应于特定标记的多维向量表示。向量可以用于构建数据集的标记映射。标记映射可以用于训练模型以执行领域适应或转移学习技术。该模型可以用于向语句/查询或训练模型提供结果。
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公开(公告)号：CN111368155A
公开(公告)日：2020-07-03
申请号：CN202010129077.4
申请日：2014-06-05
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
IPC: G06F16/9032 , G06F16/332 , G06F16/33
Abstract: 环境条件，连同其它信息，用于调节谈话式对话系统的响应。环境条件可以在不同时间处使用在谈话式对话系统内。例如，环境条件可以用于调节对话管理器的输出(例如机器行动)。由对话管理器使用的对话状态信息包括针对对话中的当前轮转的环境条件以及针对对话中的一个或多个过去轮转的环境条件。还可以在接收到机器行动之后使用环境条件以调节提供给用户的响应。例如，环境条件可以影响所确定的机器行动以及如何将机器行动提供给用户。谈话式对话系统中的对话管理器和响应生成器组件各自使用可用的环境条件。
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公开(公告)号：CN109690480A
公开(公告)日：2019-04-26
申请号：CN201780054824.9
申请日：2017-08-23
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
Abstract: 提供了解决对话理解系统中的歧义的系统、部件、设备、以及方法。一个非限制性示例是一种用于解决对话理解系统中的歧义的系统或方法。方法包括接收自然语言输入并基于自然语言输入来标识代理动作的步骤。方法还包括确定与代理动作相关联的歧义值并针对歧义条件评估歧义值的步骤。方法包括当确定歧义值满足歧义条件时的以下步骤：基于与所标识的代理动作相关联的歧义来选择提示动作；执行提示动作；响应于提示动作而接收额外的输入；以及基于额外的输入来更新代理动作以解决歧义。方法还包括执行代理动作的步骤。
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公开(公告)号：CN109416690A
公开(公告)日：2019-03-01
申请号：CN201780040414.9
申请日：2017-06-27
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
IPC: G06F16/332 , G06F17/27 , G06F9/54
Abstract: 会话理解系统允许用户与计算设备进行对话交互。在示例中，可以接收包括针对任务的执行的请求的查询。可以访问数据交换任务定义。数据交换任务定义在管理针对任务执行所需要的信息的任务状态跟踪中辅助会话理解系统。使用数据交换任务定义，基于与计算设备的对话的状态和由任务所有者资源提供的过程流程图的评估，生成用于与用户计算设备交互的每回合策略。任务所有者资源可以独立于会话理解系统。可以基于每回合策略生成并且输出对查询的响应。在示例中，每回合策略用于在经由计算设备与用户的对话期间生成一个或多个响应。
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公开(公告)号：CN108780444A
公开(公告)日：2018-11-09
申请号：CN201780016162.6
申请日：2017-03-03
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
CPC classification number: G10L15/30 , G06F17/279 , G06F17/30634 , G06F17/30976 , G10L15/183
Abstract: 描述了一种用于以有效且可扩展的方式处理语言项(例如，查询)的计算机实现的技术。该技术使用语言理解(LU)系统以基于语言项所源自的特定端点机构的方式解释语言项。LU系统可以包括独立于端点的子系统、依赖于端点的子系统和排序组件。独立于端点的子系统以独立于特定端点机构的方式解释语言项。依赖于端点的子系统以依赖于特定端点机构的方式解释语言项。排序组件基于由独立于端点的子系统和依赖于端点的子系统生成的中间结果来生成最终解释结果，例如，通过标识语言项的最可能的解释。
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