申请/专利权人：甲骨文国际公司

申请日：2022-04-13

公开（公告）日：2023-12-19

公开（公告）号：CN117256001A

主分类号：G06N5/045

分类号：G06N5/045;G06N3/0455;G06N3/0442

优先权：["20210503 US 17/302,429"]

专利状态码：在审-公开

法律状态：2023.12.19#公开

摘要：公开了用于为导航推荐生成人类可读解释本文中也称为“原因”的技术。撰写人类可读解释包括单独选择单词或短语，然后对这些单词或短语进行分析、组合、重新排列、修改或移除，以便为导航推荐生成人类可读解释。解码器训练机器学习模型以基于1历史推荐向量和2与推荐向量相关联的历史人类可读原因来为导航推荐生成人类可读原因。该系统生成推荐的人类可读原因的字典，字典的每个条目包括：1与所推荐的导航目标相关联的推荐标识符ID，2与推荐的特定原因相关联的原因标识符ID，以及3与原因ID相关联的人类可读原因。

主权项：1.一种非暂态计算机可读介质，包括指令，该指令在由一个或多个硬件处理器执行时使得执行操作，包括：训练机器学习模型，以便为目标用户界面导航推荐生成人类可读原因，其中训练机器学习模型包括：获得历史用户界面导航信息的训练数据集，该训练数据集包括：表示特定用户界面导航推荐的第一向量；以及表示特定用户界面导航推荐的人类可读原因的第二向量；基于第一向量，生成表示单词的有序序列的输出向量的序列，该单词的有序序列构成所述特定用户界面导航推荐的特定人类可读原因；其中生成输出向量的序列包括：生成输入向量的序列；将输入向量的序列中的每个输入向量提供给机器学习模型以生成输出向量的序列中的相应输出向量；其中输入向量的序列中的第一输入向量是基于第一向量的第一向量值生成的；其中输入向量的序列中的后续输入向量是基于1第一向量和2输出向量的序列中的一个或多个先前生成的输出向量生成的；基于将输出向量的序列与表示所述特定用户界面导航推荐的人类可读原因的第二向量进行比较来训练机器学习模型；将机器学习模型应用于目标用户界面导航推荐以便为目标用户界面导航推荐生成人类可读原因。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 甲骨文国际公司 为用户导航推荐撰写人类可读解释

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