自动任务提取和日历条目

    公开(公告)号:CN103635916B

    公开(公告)日:2018-01-09

    申请号:CN201280031955.2

    申请日:2012-06-09

    CPC classification number: G06Q10/107 G06Q10/109

    Abstract: 从电子通信中自动检测和标识的任务和日历项可被填充到一个或多个任务应用和日历应用中。从一个或多个电子通信检索到的文本内容可被提取并解析以确定所解析的文本中包含的关键词或词语是否可造成文本内容或文本内容的一部分被分类成任务。所标识的任务可被自动填充到任务应用。类似地,来自这些源的文本内容可被解析以寻找可被标识为指示日历项(例如,会议请求)的关键词和词语。所标识的日历项可作为日历条目被自动填充到日历应用。

    对话线程的概述
    3.
    发明公开

    公开(公告)号:CN106021387A

    公开(公告)日:2016-10-12

    申请号:CN201610312461.1

    申请日:2012-06-22

    Abstract: 提供了自动地概述电子通信对话线程。各电子邮件、文本消息、任务、问题和回答、会议请求、日历项等经由自然语音处理和试探法的组合来处理。对于给定对话线程,例如与给定任务相关联的电子邮件线程,生成该线程的文本概述以在该线程中突出显示最重要的文本。该文本概述在可视用户界面中向用户呈现,以允许该用户快速理解该线程的显著性或相关性。

    集成搜索环境中的客户端意图

    公开(公告)号:CN105264528A

    公开(公告)日:2016-01-20

    申请号:CN201480032454.5

    申请日:2014-03-26

    CPC classification number: G06F17/30598 G06F17/30979 G06N5/04 G06N99/005

    Abstract: 体系结构与集成搜索框架组合用于推导出与搜索查询相关联的用户意图,并随后基于推导出的意图选择搜索方法:对从其发起搜索的当前本地设备的本地搜索、对除该本地设备以外的数据源的非本地搜索、或本地搜索和非本地搜索两者。查询上下文可被推导出以更高效地评估查询意图。该体系结构采用预测模型,这些预测模型是用使得能够在集成搜索环境中预测单一意图(或意图程度)的候选特征来训练的。这些模型可使用历史特征和实时特征来训练。分类器是使用这些特征来训练的。用户意图随后基于分类器输出被推导出,并且搜索被相应地执行。

    对话线程的概述
    5.
    发明授权

    公开(公告)号:CN106021387B

    公开(公告)日:2019-12-03

    申请号:CN201610312461.1

    申请日:2012-06-22

    Abstract: 提供了自动地概述电子通信对话线程。各电子邮件、文本消息、任务、问题和回答、会议请求、日历项等经由自然语音处理和试探法的组合来处理。对于给定对话线程,例如与给定任务相关联的电子邮件线程,生成该线程的文本概述以在该线程中突出显示最重要的文本。该文本概述在可视用户界面中向用户呈现,以允许该用户快速理解该线程的显著性或相关性。

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