MACHINE LEARNING BASED EXTRACTION OF PARTITION OBJECTS FROM ELECTRONIC DOCUMENTS

• Main Authors: NIPKO, Joseph, NEZHAD, Hamid Reza Motahari, POON, Vincent, DUFFY, Nigel Paul, TECUCI, Dan G, PALLA, Ravi Kiran Reddy
• Format: Patent
• Language: English; French
• Published: 15.10.2020
• Subjects: CALCULATING; COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS; COMPUTING; COUNTING; ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING; PHYSICS

An object-extraction method includes generating multiple partition objects based on an electronic document, and receiving a first user selection of a data element via a user interface of a compute device. In response to the first user selection, and using a machine learning model, a first subset of partition objects from the multiple partition objects is detected and displayed via the user interface. A user interaction, via the user interface, with one of the partition objects is detected, and in response, a weight of the machine learning model is modified, to produce a modified machine learning model. A second user selection of the data element is received via the user interface, and in response and using the modified machine learning model, a second subset of partition objects from the multiple partition objects is detected and displayed via the user interface, the second subset different from the first subset. L'invention concerne un procédé d'extraction d'objet qui consiste à générer de multiples objets de partition sur la base d'un document électronique et à recevoir une première sélection d'utilisateur d'un élément de données par l'intermédiaire d'une interface utilisateur d'un dispositif informatique. En réponse à la première sélection d'utilisateur et à l'aide d'un modèle d'apprentissage machine, un premier sous-ensemble d'objets de partition parmi les multiples objets de partition est détecté et affiché par l'intermédiaire de l'interface utilisateur. Une interaction d'utilisateur, par l'intermédiaire de l'interface utilisateur, avec l'un des objets de partition est détectée et, en réponse, un poids du modèle d'apprentissage machine est modifié pour produire un modèle d'apprentissage machine modifié. Une seconde sélection d'utilisateur de l'élément de données est reçue par l'intermédiaire de l'interface utilisateur et, en réponse et à l'aide du modèle d'apprentissage machine modifié, un second sous-ensemble d'objets de partition parmi les multiples objets de partition est détecté et affiché par l'intermédiaire de l'interface utilisateur, le second sous-ensemble étant différent du premier sous-ensemble.