G - Physics – 06 – F
Patent
G - Physics
06
F
G06F 17/28 (2006.01) G06F 17/30 (2006.01)
Patent
CA 2409734
An NLI is provided that provides truly natural query capability to end users of enterprise databases as defined by its abilities to interpret any style of articulation and to learn from the users in a way that improves both effectiveness and efficiency. The strategy uses a concept referred to herein as search and learn. This approach recognizes implicit enumeration-evaluation as a basic solution paradigm to the problem of natural language queries. Based on this analysis, a reference dictionary is used that integrates enterprise metadata (information models and contextual knowledge) with case-based reasoning. The new design affects two vital functions: (1) the generation of all possible interpretations of a natural query suitable for evaluation, and (2) the reduction of the complexity of keywords and the growth of keywords. According to one aspect of the invention, a reference dictionary is used to search for an optimal solution and the dictionary "learns" from experience, achieving maximum naturalness with minimum enumeration. Compared to conventional approaches, this new approach promises realistic performance and completeness of a solution because the new reference dictionary and learning capability allows for it. In a broader sense, the new approach identifies that the NLI problem is primarily a search problem and relates it to the vast tradition of constrained optimization (e.g., scheduling and traveling salesman). Therefore, the NLI problem can be solved using bounded algorithms, and the use of exponential keywords permutations is avoided.
L'invention concerne une interface en langage naturel offrant une véritable fonction d'interrogation naturelle pour les utilisateurs de bases de données d'entreprise, grâce à son potentiel d'interprétation de chaque style d'expression et d'apprentissage auprès des utilisateurs pour améliorer l'efficacité. Le concept utilisé repose sur la recherche et l'apprentissage, reconnaissant le principe d'énumération-évaluation implicite comme paradigme de solution de base pour résoudre le problème des interrogations en langage naturel. Dans ces conditions, on utilise un dictionnaire de référence qui intègre les métadonnées d'entreprise (modèles d'information et connaissances contextuelles) aux raisonnements de cas particuliers. On affecte ainsi deux fonction vitales: (1) la production de toutes les interprétations possibles d'une interrogation naturelle appropriée à l'évaluation, et (2) la réduction de la complexité et de la croissance des mots clés. Selon un aspect, on utilise un dictionnaire de référence pour chercher une solution optimale, et le dictionnaire "apprend" avec l'expérience, atteignant un niveau naturel maximum avec une énumération minimum. Par rapport aux approches classiques, on débouche sur des solutions réalistes et complètes car le dictionnaire de référence et le potentiel d'apprentissage permettent de progresser dans ce sens. Plus largement, on s'aperçoit que le problème de ce type d'interface est essentiellement un problème de recherche, et on choisit comme terrain de résolution le vaste registre de l'optimisation contrainte (par exemple, problème du voyageur de commerce également chargé de l'ordonnancement). On peut donc résoudre ledit problème par le biais d'algorithmes limités, en évitant les permutations exponentielles de mots clés.
Boonjing Veera
Hsu Cheng
Rensselaer Polytechnic Institute
Smart & Biggar
LandOfFree
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