Eurasian Application for Invention № 202092856
BIBLIOGRAPHIC DATA |
(11) Document Number | 202092856 |
(21) Application Number | 202092856 |
(22) Filling Date | 2020.12.23 |
(51) IPC |
G06F 40/10 (2020.01)
G06F 40/279 (2020.01)
G10L 15/00 (2013.01)
G06N 3/02 (2006.01)
G06N 20/00 (2019.01) |
(43)(13) Application Publication Date(s), Kind Code(s) | A1 2021.10.29 Issue No 10 title, specification
|
(31) Number(s) assigned to Priority Application(s) | 2020117653
|
(32) Date(s) of filing of Priority Application(s) | 2020.04.28
|
(33) Priority Application Office | RU
|
(71) Applicant(s) | ПУБЛИЧНОЕ АКЦИОНЕРНОЕ ОБЩЕСТВО "СБЕРБАНК РОССИИ" (ПАО СБЕРБАНК) (RU) |
(72) Inventor(s) | Шаврина Татьяна Олеговна, Феногенова Алена Сергеевна (RU) |
(74) Attorney(s) or Agent(s) | Герасин Б.В. (RU) |
(54) Title | СИСТЕМА И СПОСОБ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ ОЦЕНКИ НАМЕРЕНИЙ И ЭМОЦИЙ ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ ДИАЛОГОВОЙ СИСТЕМЫ |
|
ABSTRACT [ENG] |
(57) Изобретение относится к области компьютерной техники, в частности к решениям для реализации диалоговых систем для автоматизированной оценки намерений и эмоций пользователя. Техническим результатом является обеспечение в реальном времени автоматизированного анализа сообщений пользователя для выбора наиболее релевантной реакции для автоматического ответа со стороны диалоговой системы. Заявленный результат достигается с помощью системы автоматизированной оценки намерений и эмоций пользователей диалоговой системы, которая содержит по меньшей мере один процессор; по меньшей мере одно средство памяти; модуль препроцессинга текста, выполненный с возможностью обработки входных данных, при которой осуществляется очистка, нормализация и токенизация текстовых данных; модуль векторизации, обеспечивающий формирование вектора предложений на основании токенов, передаваемых от модуля препроцессинга текста; модуль анализа тональности, выполненный с возможностью определения типа предложения на основании получаемого вектора с помощью модели машинного обучения, при этом тип предложения представляет собой негативный, позитивный, нейтральный или разговорный; модуль извлечения диалоговых актов, выполненный с возможностью определения общего намерения в поступающих предложениях с помощью обработки упомянутого вектора предложения моделью машинного обучения; модуль обработки событий, выполненный с возможностью обработки токенов предложений на предмет выявления по меньшей мере одного из: субъект, объект, действие или их сочетания, в каждом предложении; определение конкретного намерения и/или причины, а также эмоций объекта и субъекта на основании обработки упомянутых токенов предложения.
|
|
';
$("body").css({"cursor": "progress"});
$("div#"+fr).css({"width": "50%","flex":"0 0 50%"});
$("div#tr"+fr).append(loadtxt);
$("div#tr"+fr).show();
}
//$("div#trformula").hide();
//console.log($('#formula').html());
//getTranslateFromService("ru-en", $('#formula').html());