WO2023030322 - METHODS, SYSTEMS, AND MEDIA FOR ROBUST CLASSIFICATION USING ACTIVE LEARNING AND DOMAIN KNOWLEDGE
National phase entry is expected:
Publication Number
WO/2023/030322
Publication Date
09.03.2023
International Application No.
PCT/CN2022/115863
International Filing Date
30.08.2022
Title **
[English]
METHODS, SYSTEMS, AND MEDIA FOR ROBUST CLASSIFICATION USING ACTIVE LEARNING AND DOMAIN KNOWLEDGE
[French]
PROCÉDÉS, SYSTÈMES ET SUPPORTS POUR UNE CLASSIFICATION ROBUSTE À L'AIDE D'UN APPRENTISSAGE ACTIF ET D'UNE CONNAISSANCE D'UN DOMAINE
Applicants **
HUAWEI TECHNOLOGIES CO., LTD.
Inventors
RAJBAHADUR, Gopi Krishnan
ZHANG, Haoxiang
JIANG, Zhenming
Priority Data
17/466,845
03.09.2021
US
Application details
| Total Number of Claims/PCT | * |
| Number of Independent Claims | * |
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International Searching Authority |
CNIPA
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| Recordal of a Change of the Applicant's Name/Address |
Change of Applicant's Name and Address
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| Type of Assignment |
The Standard Agent's Assignment
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| Applicant's Legal Status |
Legal Entity
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| Entry into National Phase under |
Chapter I
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| Patent Delivery |
Send the Letters Patent by Courier
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| Translation |
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Quotation for National Phase entry
| Country | Stages | Total | |
|---|---|---|---|
| China | Filing, Examination, Granting | 1928 | |
| EPO | Filing, Examination, Granting | 14558 | |
| Japan | Filing, Examination, Granting | 2357 | |
| South Korea | Filing, Examination, Granting | 2418 | |
| USA | Filing, Examination, Granting | 5340 |
Total:
26,601
The term for entry into the National Phase has expired. This quotation is for informational purposes only
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Abstract[English]
Methods, computing systems, and computer-readable media for robust classification using active learning and domain knowledge are disclosed. In embodiments described herein, global feature data (such as a list of keywords) is generated for use in a classification task (such as a NLP text classification task). Expert knowledge, based on decisions made by human users, is combined with existing domain knowledge, which may be derived from existing trained classification models in the problem domain, such as keyword models trained using various datasets. By combining the expert knowledge with the domain knowledge, global feature data may be generated that is more effective in performing the classification task than either a classifier using the expert knowledge or a classifier using the domain knowledge.[French]
Des procédés, des systèmes informatiques et des supports lisibles par ordinateur pour une classification robuste à l'aide d'un apprentissage actif et d'une connaissance d'un domaine sont divulgués. Dans des modes de réalisation décrits dans la présente invention, des données de caractéristiques globales (telles qu'une liste de mots clés) sont générées pour être utilisées dans une tâche de classification (telle qu'une tâche de classification de texte NLP). Une connaissance experte, basée sur des décisions prises par des utilisateurs humains, est combinée à une connaissance existante d'un domaine, qui peut être dérivée de modèles de classification entraînés existants dans le domaine de problème, tels que des modèles de mots clés entraînés à l'aide de divers jeux de données. Par combinaison de la connaissance experte à la connaissance d'un domaine, des données de caractéristiques globales peuvent être générées, qui sont plus efficaces pour réaliser la tâche de classification qu'un classificateur utilisant la connaissance experte ou un classificateur utilisant la connaissance d'un domaine.