Title:
ディープラーニングモデルを使用した推奨の生成
Document Type and Number:
Japanese Patent JP2020503590
Kind Code:
A
Abstract:
１つの実施形態において、複数のエンティティから選択されるエンティティのセット内の各エンティティに対する埋め込みが判断される。各埋め込みは、エンティティの埋め込みに対応するポイントを含む埋め込み空間内のポイントに対応する。エンティティの埋め込みは、ディープラーニングモデルを使用して判断される。埋め込みは、エンティティ属性のセット内の各エンティティ属性に対して判断される。セット内のエンティティ属性のそれぞれは、エンティティ属性タイプのものであり、少なくとも１つのエンティティと関連付けられる。エンティティ属性の埋め込みは、ディープラーニングモデルを使用して絞り込まれる。エンティティのセット内のエンティティの埋め込みは、セット内の各エンティティに対する更新された埋め込みを得るために、個々のエンティティと関連付けられているエンティティ属性の埋め込みに基づいて修正される。更新された埋め込みは、個々のエンティティと関連付けられているエンティティ属性に関する情報を含む。【選択図】図６
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Inventors:
Green, bradley ray
Application Number:
JP2019522918A
Publication Date:
January 30, 2020
Filing Date:
December 02, 2016
Export Citation:
Assignee:
Facebook, ink.
International Classes:
G06N3/08; G06N20/00; G06N3/04
Domestic Patent References:
| JP2013519138A | 2013-05-23 |
Foreign References:
| US9129227B1 | 2015-09-08 | |||
| US20150293976A1 | 2015-10-15 |
Other References:
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岡崎直観: "「言語処理における分散表現学習のフロンティア」", 人工知能, vol. 31, no. 2, JPN6020024754, 1 March 2016 (2016-03-01), JP, pages 189 - 201, ISSN: 0004303611
ダヌシカ ボレガラ（外２名）, 「機械学習プロフェッショナルシリーズ ウェブデータの機械学習」, JPN6020024757, 24 August 2016 (2016-08-24), JP, pages 1 - 18, ISSN: 0004303612
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