CONTEXTUAL-BASED KNOWLEDGE ENTITY SUGGESTIONS

• Main Authors: ONG, Dion Stephan Javellana, PIAO, Kun, LI, Xiao, BLOHM, Sebastian Johannes, XU, Wenjin, KOTAICH, Hadi, VORONKOV, Nikita
• Format: Patent
• Language: English; French
• Published: 13.06.2024
• Subjects: CALCULATING; COMPUTING; COUNTING; ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING; PHYSICS

A data processing system implements receiving a textual context inserted into a user interface element; receiving an indicator inserted into the user interface element after the textual context, the indicator indicating a desire to tag a topic from a plurality of topics included in a knowledge base; receiving one or more textual character inserted into the user interface element after the indicator; encoding, using a machine-learning (ML) model, the received textual context to generate at least one representation reflecting one or more meanings of the received textual context; decoding, using the ML model, the at least one representation to generate a plurality of tokens in response to the one or more meanings of the received textual context, the plurality of tokens corresponding with the at least one textual character and at least one of the topics of the plurality of topics; identifying one or more topics from the plurality of topics as recommended topics; and providing the identified recommended topics for display in a topic selection user interface element that enables selection of one recommended topic for insertion as the tag in the user interface element. La présente invention concerne un système de traitement de données qui consiste à recevoir un contexte textuel inséré dans un élément d'interface utilisateur ; à recevoir un indicateur inséré dans l'élément d'interface utilisateur après le contexte textuel, l'indicateur indiquant un souhait d'étiqueter un sujet parmi une pluralité de sujets inclus dans une base de connaissances ; à recevoir un ou plusieurs caractères textuels insérés dans l'élément d'interface utilisateur après l'indicateur ; à coder, à l'aide d'un modèle d'apprentissage machine (ML), le contexte textuel reçu pour générer au moins une représentation reflétant une ou plusieurs significations du contexte textuel reçu ; à décoder, à l'aide du modèle ML, la ou les représentations pour générer une pluralité de jetons en réponse à la ou aux significations du contexte textuel reçu, la pluralité de jetons correspondant au ou aux caractères textuels et à au moins l'un des sujets de la pluralité de sujets ; à identifier un ou plusieurs sujets parmi la pluralité de sujets comme sujets recommandés ; et à fournir les sujets recommandés identifiés pour un affichage dans un élément d'interface utilisateur de sélection de sujet qui permet la sélection d'un sujet recommandé pour une insertion comme étiquette dans l'élément d'interface utilisateur.