MAINTAINING MACHINE LANGUAGE MODEL STATE ACROSS COMMUNICATIONS CHANNELS
Machine learning models may be used during a communications session to process natural language communications and perform actions relating to the communications session. For example, a machine learning model may be used to provide an automated response to a user, to suggest a completion of text bei...
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Format: | Patent |
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creator | HACKMAN, Joseph Ellsworth MORGAN, Mitchell Steven WEESE, Jonathan David BRANAVAN, Satchuthananthavale Rasiah Kuhan FOX, Christopher David HECKEL, Frederick William Poe BROCHARD, Adrien LEI, Tao SAWANT, Priya |
description | Machine learning models may be used during a communications session to process natural language communications and perform actions relating to the communications session. For example, a machine learning model may be used to provide an automated response to a user, to suggest a completion of text being entered by a user, or to provide information about a relevant resource. Further, a company may implement automated workflows for convenience of users or to reduce support costs. For example, allowing a user to change an address using an automated workflow may be faster or less expensive than with a human agent.
Dans le cadre de l'invention, des modèles d'apprentissage automatique peuvent être utilisés pendant une session de communication pour traiter des communications en langage naturel et effectuer des actions concernant la session de communication. Par exemple, un modèle d'apprentissage automatique peut être utilisé pour fournir une réponse automatisée à un utilisateur, pour suggérer un achèvement de texte saisi par un utilisateur ou pour fournir des informations concernant une ressource pertinente. En outre, une société peut mettre en œuvre des flux de travail automatisés pour la commodité des utilisateurs ou pour réduire les coûts de support. Par exemple, permettre à un utilisateur de changer une adresse à l'aide d'un flux de travail automatisé peut être plus rapide ou moins cher qu'avec un agent humain. |
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Dans le cadre de l'invention, des modèles d'apprentissage automatique peuvent être utilisés pendant une session de communication pour traiter des communications en langage naturel et effectuer des actions concernant la session de communication. Par exemple, un modèle d'apprentissage automatique peut être utilisé pour fournir une réponse automatisée à un utilisateur, pour suggérer un achèvement de texte saisi par un utilisateur ou pour fournir des informations concernant une ressource pertinente. En outre, une société peut mettre en œuvre des flux de travail automatisés pour la commodité des utilisateurs ou pour réduire les coûts de support. Par exemple, permettre à un utilisateur de changer une adresse à l'aide d'un flux de travail automatisé peut être plus rapide ou moins cher qu'avec un agent humain.</description><language>eng ; fre</language><subject>CALCULATING ; COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS ; COMPUTING ; COUNTING ; ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING ; PHYSICS</subject><creationdate>2020</creationdate><oa>free_for_read</oa><woscitedreferencessubscribed>false</woscitedreferencessubscribed></display><links><openurl>$$Topenurl_article</openurl><openurlfulltext>$$Topenurlfull_article</openurlfulltext><thumbnail>$$Tsyndetics_thumb_exl</thumbnail><linktohtml>$$Uhttps://worldwide.espacenet.com/publicationDetails/biblio?FT=D&date=20201105&DB=EPODOC&CC=WO&NR=2020210580A8$$EHTML$$P50$$Gepo$$Hfree_for_read</linktohtml><link.rule.ids>230,308,776,881,25542,76289</link.rule.ids><linktorsrc>$$Uhttps://worldwide.espacenet.com/publicationDetails/biblio?FT=D&date=20201105&DB=EPODOC&CC=WO&NR=2020210580A8$$EView_record_in_European_Patent_Office$$FView_record_in_$$GEuropean_Patent_Office$$Hfree_for_read</linktorsrc></links><search><creatorcontrib>HACKMAN, Joseph Ellsworth</creatorcontrib><creatorcontrib>MORGAN, Mitchell Steven</creatorcontrib><creatorcontrib>WEESE, Jonathan David</creatorcontrib><creatorcontrib>BRANAVAN, Satchuthananthavale Rasiah Kuhan</creatorcontrib><creatorcontrib>FOX, Christopher David</creatorcontrib><creatorcontrib>HECKEL, Frederick William Poe</creatorcontrib><creatorcontrib>BROCHARD, Adrien</creatorcontrib><creatorcontrib>LEI, Tao</creatorcontrib><creatorcontrib>SAWANT, Priya</creatorcontrib><title>MAINTAINING MACHINE LANGUAGE MODEL STATE ACROSS COMMUNICATIONS CHANNELS</title><description>Machine learning models may be used during a communications session to process natural language communications and perform actions relating to the communications session. For example, a machine learning model may be used to provide an automated response to a user, to suggest a completion of text being entered by a user, or to provide information about a relevant resource. Further, a company may implement automated workflows for convenience of users or to reduce support costs. For example, allowing a user to change an address using an automated workflow may be faster or less expensive than with a human agent.
Dans le cadre de l'invention, des modèles d'apprentissage automatique peuvent être utilisés pendant une session de communication pour traiter des communications en langage naturel et effectuer des actions concernant la session de communication. Par exemple, un modèle d'apprentissage automatique peut être utilisé pour fournir une réponse automatisée à un utilisateur, pour suggérer un achèvement de texte saisi par un utilisateur ou pour fournir des informations concernant une ressource pertinente. En outre, une société peut mettre en œuvre des flux de travail automatisés pour la commodité des utilisateurs ou pour réduire les coûts de support. Par exemple, permettre à un utilisateur de changer une adresse à l'aide d'un flux de travail automatisé peut être plus rapide ou moins cher qu'avec un agent humain.</description><subject>CALCULATING</subject><subject>COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS</subject><subject>COMPUTING</subject><subject>COUNTING</subject><subject>ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING</subject><subject>PHYSICS</subject><fulltext>true</fulltext><rsrctype>patent</rsrctype><creationdate>2020</creationdate><recordtype>patent</recordtype><sourceid>EVB</sourceid><recordid>eNrjZHD3dfT0CwFiTz93BV9HZw9PP1cFH0c_91BHd1cFX38XVx-F4BDHEFcFR-cg_-BgBWd_X99QP09nxxBPfz8g18PRz8_VJ5iHgTUtMac4lRdKczMou7mGOHvophbkx6cWFyQmp-allsSH-xsZAKGhgamFgaOFMXGqAJIyLY4</recordid><startdate>20201105</startdate><enddate>20201105</enddate><creator>HACKMAN, Joseph Ellsworth</creator><creator>MORGAN, Mitchell Steven</creator><creator>WEESE, Jonathan David</creator><creator>BRANAVAN, Satchuthananthavale Rasiah Kuhan</creator><creator>FOX, Christopher David</creator><creator>HECKEL, Frederick William Poe</creator><creator>BROCHARD, Adrien</creator><creator>LEI, Tao</creator><creator>SAWANT, Priya</creator><scope>EVB</scope></search><sort><creationdate>20201105</creationdate><title>MAINTAINING MACHINE LANGUAGE MODEL STATE ACROSS COMMUNICATIONS CHANNELS</title><author>HACKMAN, Joseph Ellsworth ; MORGAN, Mitchell Steven ; WEESE, Jonathan David ; BRANAVAN, Satchuthananthavale Rasiah Kuhan ; FOX, Christopher David ; HECKEL, Frederick William Poe ; BROCHARD, Adrien ; LEI, Tao ; SAWANT, Priya</author></sort><facets><frbrtype>5</frbrtype><frbrgroupid>cdi_FETCH-epo_espacenet_WO2020210580A83</frbrgroupid><rsrctype>patents</rsrctype><prefilter>patents</prefilter><language>eng ; fre</language><creationdate>2020</creationdate><topic>CALCULATING</topic><topic>COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS</topic><topic>COMPUTING</topic><topic>COUNTING</topic><topic>ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING</topic><topic>PHYSICS</topic><toplevel>online_resources</toplevel><creatorcontrib>HACKMAN, Joseph Ellsworth</creatorcontrib><creatorcontrib>MORGAN, Mitchell Steven</creatorcontrib><creatorcontrib>WEESE, Jonathan David</creatorcontrib><creatorcontrib>BRANAVAN, Satchuthananthavale Rasiah Kuhan</creatorcontrib><creatorcontrib>FOX, Christopher David</creatorcontrib><creatorcontrib>HECKEL, Frederick William Poe</creatorcontrib><creatorcontrib>BROCHARD, Adrien</creatorcontrib><creatorcontrib>LEI, Tao</creatorcontrib><creatorcontrib>SAWANT, Priya</creatorcontrib><collection>esp@cenet</collection></facets><delivery><delcategory>Remote Search Resource</delcategory><fulltext>fulltext_linktorsrc</fulltext></delivery><addata><au>HACKMAN, Joseph Ellsworth</au><au>MORGAN, Mitchell Steven</au><au>WEESE, Jonathan David</au><au>BRANAVAN, Satchuthananthavale Rasiah Kuhan</au><au>FOX, Christopher David</au><au>HECKEL, Frederick William Poe</au><au>BROCHARD, Adrien</au><au>LEI, Tao</au><au>SAWANT, Priya</au><format>patent</format><genre>patent</genre><ristype>GEN</ristype><title>MAINTAINING MACHINE LANGUAGE MODEL STATE ACROSS COMMUNICATIONS CHANNELS</title><date>2020-11-05</date><risdate>2020</risdate><abstract>Machine learning models may be used during a communications session to process natural language communications and perform actions relating to the communications session. For example, a machine learning model may be used to provide an automated response to a user, to suggest a completion of text being entered by a user, or to provide information about a relevant resource. Further, a company may implement automated workflows for convenience of users or to reduce support costs. For example, allowing a user to change an address using an automated workflow may be faster or less expensive than with a human agent.
Dans le cadre de l'invention, des modèles d'apprentissage automatique peuvent être utilisés pendant une session de communication pour traiter des communications en langage naturel et effectuer des actions concernant la session de communication. Par exemple, un modèle d'apprentissage automatique peut être utilisé pour fournir une réponse automatisée à un utilisateur, pour suggérer un achèvement de texte saisi par un utilisateur ou pour fournir des informations concernant une ressource pertinente. En outre, une société peut mettre en œuvre des flux de travail automatisés pour la commodité des utilisateurs ou pour réduire les coûts de support. Par exemple, permettre à un utilisateur de changer une adresse à l'aide d'un flux de travail automatisé peut être plus rapide ou moins cher qu'avec un agent humain.</abstract><oa>free_for_read</oa></addata></record> |
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