G - Physics – 06 – F
Patent
G - Physics
06
F
G06F 17/27 (2006.01) G06F 17/28 (2006.01) G06F 17/30 (2006.01)
Patent
CA 2698105
Methods and computer-readable media for associating words or groups of words distilled from content, such as reported speech or an attitude report, of a document to form semantic relationships collectively used to generate a semantic representation of the content are provided. Semantic representations may include elements identified or parsed from a text portion of the content, the elements of which may be associated with other elements that share a semantic relationship, such as an agent, location, or topic relationship. Relationships may also be developed by associating one element that is in relation to, or is about, another element, thereby allowing for rapid and effective comparison of associations found in a semantic representation with associations derived from queries. The semantic relationships may be determined based on semantic information, such as potential meanings and grammatical functions of each element within the text portion of the content.
L'invention concerne des procédés et des supports lisibles par ordinateur associant des mots et des groupes de mots extraits du contenu (discours rapporté ou compte rendu d'attitude, par exemple) d'un document en vue de constituer des relations sémantiques utilisées collectivement pour générer une représentation sémantique du contenu. Des représentations sémantiques peuvent comprendre des éléments identifiés ou analysés à partir d'une partie texte du contenu dont les éléments peuvent être associés à d'autres éléments partageant une relation sémantique, telle qu'une relation de sujet, de lieu ou d'objet. Des relations peuvent également être élaborées par association d'un élément en relation avec ou concernant un autre élément, ce qui permet une comparaison rapide et effective d'associations trouvées dans une représentation sémantique avec des associations résultant d'interrogations. Les relations sémantiques peuvent être déterminées sur la base d'informations sémantiques, telles que des signfications potentielles et des fonctions grammaticales de chaque élément dans la partie texte du contenu.
Ahn David
Crouch Richard
Gurevich Olya
Pell Barney
Polanyi Livia
Microsoft Corporation
Smart & Biggar
LandOfFree
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