【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】用于确定可动作意图的AI系统
技术介绍
尽管工作场所中出现了很多新的通信工具，但是电子邮件在很多组织中仍然是主要的(即使不是主导的)消息传递平台。每天都有很多人接收到数百个电子邮件和其他通信。及时响应或以其他方式处理每个电子邮件可能会消耗大量时间，从而影响其他工作职责。帮助人们管理和处理电子邮件可以提高他们的生产力。
技术实现思路
一种方法包括：接收被寻址到收件人用户的电子邮件；使用重新参数化的递归神经网络模型处理接收的电子邮件以基于接收的电子邮件来标识动作，并且其中重新参数化的递归神经网络模型已经在用收件人对应动作注释的电子邮件数据集上被训练，并且在具有与电子邮件数据相似结构的未注释的会话数据上被重新参数化。一种机器可读存储设备具有用于由机器的处理器执行以引起处理器执行操作以执行生成模型的方法的指令。该方法包括：接收被寻址到收件人用户的通信；使用重新参数化的递归神经网络模型处理接收的通信以基于接收的电子邮件来标识动作，并且其中重新参数化的递归神经网络模型已经在用收件人对应动作注释的通信数据集上被训练，并且在具有与通信数据集数...
【技术保护点】
1.一种方法，包括：/n接收被寻址到收件人用户的电子邮件；/n使用重新参数化的递归神经网络模型处理接收的所述电子邮件以基于接收的所述电子邮件来标识动作；并且/n其中所述重新参数化的递归神经网络模型已经：/n在用收件人对应动作注释的电子邮件数据集上被训练；以及/n在具有与电子邮件数据相似结构的未注释的会话数据上被重新参数化。/n
【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】20171222 US 62/610,038;20180530 US 15/993,0451.一种方法，包括：
接收被寻址到收件人用户的电子邮件；
使用重新参数化的递归神经网络模型处理接收的所述电子邮件以基于接收的所述电子邮件来标识动作；并且
其中所述重新参数化的递归神经网络模型已经：
在用收件人对应动作注释的电子邮件数据集上被训练；以及
在具有与电子邮件数据相似结构的未注释的会话数据上被重新参数化。
2.根据权利要求1所述的方法，其中所述模型根据共享分量和域特定分量被重新参数化以提供多域多任务学习。
3.根据权利要求2所述的方法，其中所述重新参数化功能将所述共享分量和所述域特定分量相加，其中域特定分量的权重对于每个域是不同的。
4.根据权利要求2所述的方法，其中所述重新参数化功能将所述共享分量和所述域特定分量相加和相乘，其中域特定分量的权重对于用于相加的每个域以及单独的乘法分量是不同的以引入非线性。
5.根据权利要求1至4中的任一项所述的方法，还包括生成与标识的所述动作对应的一个或多个动作。
6.根据权利要求5所述的方法，还包括响应于对至少生成的所述一个或多个动作中的用户选择而执行生成的所述一个或多个的动作中的至少一个动作。
7.根据权利要求6所述的方法，其中生成的所述动作包括电子邮件响应，其中所述电子邮件响应的文本响应于接收的所述电子邮件中的标识的问题，并且其中执行生成的所述动作包括发送所述电子邮件响应。
8.根据权利要求6所述的方法，其中生成的所述动作包括日历约会响应，其中所述日历约会的时间、日期和参与者是，所述日历约会响应于接收的所述电子邮件，并且其中执行生成的所述动作包括向所述参与者发送所述日历约会。
9.根据权利要求1至4中的任一项所述的方法，其中注释的所述电子邮件用选自类别组的所述注释中的一个或多个注释而被注释，所述类别组包括消息发送、软件交互和共享内容。
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【专利技术属性】
技术研发人员：林居正，M·盖蒙，D·康，P·潘特尔，M·卡布撒，A·H·亚瓦达拉，
申请(专利权)人：微软技术许可有限责任公司，
类型：发明
国别省市：美国;US
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