使用人工智能模型提供概述信息的装置和方法制造方法及图纸

一种人工智能系统，该人工智能系统使用用于将文档输入的概述信息提供给被训练以获得概述信息的人工智能学习模型的机器学习算法。

Devices and methods for providing overview information using AI models

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】使用人工智能模型提供概述信息的装置和方法
本公开的实施方案涉及一种提供概述信息的电子装置及其控制方法，并且更具体地，涉及一种提供与基于关键字搜索的多个文档中的至少一个有关的概述信息的电子装置及其控制方法。本公开的实施方案涉及一种使用机器学习算法来复制诸如识别和确定人脑的功能的人工智能(AI)系统及其应用程序。
技术介绍
近年来，模仿人类水平的智能的人工智能(AI)系统已广泛应用于各个领域。与常规的基于规则的智能系统不同，AI系统代表学习、判断和发展的系统。随着AI用途的增加，识别度也相应增加，因此在AI系统下进行分析时可以更准确地理解用户偏好。因此，基于规则的智能系统已逐渐被基于深度学习的AI系统取代。AI技术包括机器学习(例如，深度学习)和利用机器学习的基础技术。机器学习可以描述为对数据进行分类以及学习输入数据特征的算法。基础技术可以描述为使用机器学习算法(诸如深度学习)模仿认知功能(诸如人脑的识别和判断)的技术，其由包括语言理解、视觉理解、推断/预测、知识表示、操作控制等的
组成。人工智能技术的功能应用于各个领域。语言理解是用于识别、应用/处理人类的语言/字符的技术，包括自然语言处理、机器翻译、对话系统、查询和应答、语音识别/合成等。视觉理解是用于将对象识别和处理为人类视觉的技术，包括对象识别、对象跟踪、图像搜索、人类识别、场景理解、空间理解、图像增强等。推断预测是用于判断以及逻辑推断和预测信息的技术，包括基于知识/概率的推断、优化预测、基于偏好的计划以及推荐。知识表示是用于将人类经验信息自动化为知识数据的技术，包括知识构建(数据生成/分类)和知识管理(数据利用)。运动控制是用于控制车辆的自主运行和机器人的运动的技术，包括运动控制(导航、碰撞、驾驶)、操作控制(行为控制)等。近年来，已经开发了用于概述文档和提供概述信息(例如，概述文本)的技术。具体地，最近的电子装置或程序可以通过使用通过人工智能学习获得的概述模型对文档进行概述来提供概述信息。因此，需要通过概述功能为用户提供各种用户体验，以使用概述模型来概述文档。
技术实现思路
技术问题本公开的实施方案提供了一种电子设备及其控制方法，该电子设备用于选择作为基于关键字的搜索的结果而返回的多个文档中的至少一个并且提供文档的概述信息。问题的解决方案根据一个实施方案，提供了一种使用人工智能学习模型提供概述信息的服务器的方法，该方法包括：响应于接收到包括关键字的搜索请求，基于关键字搜索多个文档；响应于接收到对多个文档中的文档的概述信息的请求，使用文档作为输入来从经过训练以获得文档的概述信息的人工智能学习模型中获得文档的概述信息；以及将文档的概述信息提供给电子设备。根据一个实施方案，提供了一种计算机可读介质，该计算机可读介质上存储有执行用于使用人工智能学习模型来提供概述信息的方法的程序，该方法包括：响应于接收到包括关键字的搜索请求，基于关键字搜索多个文档；响应于接收到对多个文档中的文档的概述信息的请求，使用文档作为输入来从经过训练以获得文档的概述信息的人工智能学习模型中获得文档的概述信息；以及将文档的概述信息提供给电子设备。根据一个实施方案，提供了一种使用人工智能学习模型提供概述信息的方法，该方法包括：在显示第一文档时接收关键字的输入；响应于接收到用于基于关键字搜索文档的搜索请求，基于关键字来搜索多个文档；响应于接收到将关于多个文档中的第二文档的概述信息插入到第一文档中的用户指令，使用第二文档作为输入来从经过训练以获得第二文档的概述信息的人工智能学习模型中获得与关键字有关的第二文档的概述信息；以及将获得的第二文档的概述信息插入第一文档中。根据一个实施方案，提供了一种计算机可读可记录，其上存储有用于执行使用人工智能学习模型来提供概述信息的方法的程序，该方法包括：在显示第一文档时接收关键字的输入，以及连同第一文档一起显示关键字；响应于接收到用于基于关键字搜索文档的搜索请求，基于关键字搜索多个文档；响应于接收到将关于多个文档中的第二文档的概述信息插入到第一文档中的用户指令，使用第二文档作为输入来从被训练以获取第二文档的概述信息的人工智能学习模型获得与关键字有关的第二文档的概述信息；以及将获得的第二文档的概述信息插入第一文档中。专利技术的有益效果通过如上所述的各种实施方案，电子设备可以获得与关键字有关的概述信息，并且使用获得的概述信息来提供各种用户体验。此外，电子设备可以提供适用于用户的倾向或智力能力的概述信息。附图说明通过参考附图描述本公开的某些实施方案，本公开的上述和/或其他方面将更加明显，其中：图1是根据一个实施方案提供概述信息的使用图；图2A是示出了根据一个实施方案的电子设备的框图；图2B是示出了根据一个实施方案的电子设备的配置的框图；图2C是根据一个实施方案的电子设备的框图；图3、图4、图5和图6是示出了根据各种实施方案的提供概述信息的方法的流程图；图7是示出了根据一个实施方案的插入概述文本的图；图8是示出了根据一个实施方案设置概述文本的长度和语气的图；图9是示出了根据一个实施方案基于用户历史来设置概述文本的长度和语气的图；图10是示出了根据一个实施方案提供用于对接收文档进行概述的概述文本的图；图11是示出了根据一个实施方案搜索概述文本中包括的单词的图；图12是示出了根据一个实施方案提供概述信息的图；图13是示出了根据一个实施方案的电子设备的配置的框图；图14A和图14B是示出了根据一个实施方案学习单元和概述单元的配置的框图；图15是根据一个实施方案插入概述信息的方法的流程图；图16、图17、图18和图19是示出了根据各种实施方案使用概述模型的网络系统的方法的流程图；并且图20和图21是示出了根据各种实施方案提供概述信息的服务器和电子设备的方法的流程图。具体实施方式在以下说明书和权利要求中使用的术语和词语不限于书面含义，而是仅由专利技术人使用以使得能够清楚和一致地理解本公开。因此，对于本领域技术人员来说显而易见的是，提供本公开的各种实施例的以下描述仅出于说明目的，而不是出于限制由所附权利要求及其等同物限定的本公开的目的。在本文档中，表述“具有”、“可以具有”、“包括”或“可以包括”可以用于表示特征(例如，数值、函数、操作)的存在，但不排除其他特征的存在。在本文档中，表述“A或B”、“A和/或B中的至少一个”以及“A和/或B中的一或多个”等包括所列项目的所有可能组合。例如，“A或B”、“A和B中的至少一个”或“A或B中的至少一个”包括(1)仅A、(2)仅B、或(3)A和B。诸如“第一”、“第二”等术语可以用于描述各种元件，但是元件不应受这些术语的限制。这些术语仅用于区分不同元件的目的。与另一部件(例如，第二部件)“可操作地或通信地耦合”的部件(例如，第一部件)/“可操作地或通本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种使用人工智能学习模型提供概述信息的服务器的方法，所述方法包括：/n响应于接收到包括关键字的搜索请求，基于所述关键字搜索多个文档；/n响应于接收到对所述多个文档中的文档的概述信息的请求，使用所述文档作为输入来从经过训练以获得所述文档的概述信息的人工智能学习模型中获得所述文档的概述信息；以及/n将所述文档的概述信息提供给所述电子设备。/n

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】20180119 KR 10-2018-0007169;20170801 US 62/539,6861.一种使用人工智能学习模型提供概述信息的服务器的方法，所述方法包括：
响应于接收到包括关键字的搜索请求，基于所述关键字搜索多个文档；
响应于接收到对所述多个文档中的文档的概述信息的请求，使用所述文档作为输入来从经过训练以获得所述文档的概述信息的人工智能学习模型中获得所述文档的概述信息；以及
将所述文档的概述信息提供给所述电子设备。


2.如权利要求1所述的方法，其中，获得所述文档的概述信息包括：基于概述信息的概述长度，根据所述概述长度来获得所述文档的概述信息。


3.如权利要求2所述的方法，其中，所述概述长度基于用户历史信息。


4.如权利要求1所述的方法，其中，所述人工智能学习模型被训练以基于多个文档中共同包括的内容来对所述多个文档进行概述。


5.如权利要求1所述的方法，其中，所述人工智能学习模型被训练以基于所输入的关键字来概述所述文档。


6.如权利要求1所述的方法，其中，所述人工智能学习模型被训练以基于包括在所述文档中的索引来概述所述文档。


7.如权利要求1所述的方法，还包括：
响应于从所述概述信息中选择至少一个单词的用户指令，从所述多个文档中的至少一个文档中获得关于所述至少一个单词的附加信息，以及提供所述附加信息。


8.一种计算机可读介质，所述计算机可读介质上存储有用...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄陈煐，
申请(专利权)人：三星电子株式会社，
类型：发明
国别省市：韩国;KR