根据实施例，本文描述的系统和方法可以例如与内容管理系统一起使用，以提供将内容归类/分类成用户定义的类别的推荐，这进而为内容管理者提供了基于先前评估/归类的内容轻松地将新内容放置到准确的类别中的机会。推荐系统或工具可以通过新创建/编辑的内容的自动归类/分类来帮助将内容放置到相关类别中。通过从内容生成特征向量、基于先前归类的内容在特征空间中创建聚类，并通过从聚类的特征空间距离计算为新内容推荐类别，可以跨不同领域实现和应用推荐工具。和应用推荐工具。和应用推荐工具。
【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】在内容管理系统中对内容进行智能归类的系统和方法
[0001]版权声明
[0002]本专利文件的一部分公开内容包含受版权保护的材料。版权所有者不反对任何人对专利文件或专利公开就像它出现在专利商标局专利文件或记录中那样进行传真复制，但除此之外保留所有版权。
[0003]优先权要求和相关申请的交叉引用：
[0004]本申请要求于2020年9月28日提交的标题为“SYSTEM AND METHOD FOR SMART CATEGORIZATION OF CONTENT IN A CONTENT MANAGEMENT SYSTEM”、申请号为63/084,174的美国临时专利申请；以及于2021年9月27日提交的标题为“SYSTEM AND METHOD FOR SMART CATEGORIZATION OF CONTENT IN A CONTENT MANAGEMENT SYSTEM”、申请号为17/486,524的美国专利申请的优先权权益；并且与于2019年10月18日提交的标题为“TECHNIQUES FOR RANKING CONTENT ITEM RECOMMENDATIONS”、申请号为16/657,395的美国专利申请相关；该申请是于2019年9月24日提交的标题为“SMART CONTENT RECOMMENDATIONS FOR CONTENT AUTHORS”、申请号为16/581,138的美国专利申请的部分继续申请并要求其优先权权益；该申请要求于2018年10月18日提交的标题为“SMART CONTENT RECOMMENDATIONS FOR AUTHORS”、申请号为201841039495的印度临时专利申请的优先权权益；上述申请中的每个申请及其内容均通过引用并入本文。
[0005]本申请一般而言涉及在线商业环境以及内容数据的管理和交付，并且特别地涉及内容管理系统中内容的智能归类(categorization)/分类(classification)。
技术介绍
[0006]用于在线发布和/或传输的原始内容的生成者和作者可以使用各种不同的基于软件的工具和技术来生成、编辑和存储新生成的内容。
[0007]在内容管理系统中，各种内容(例如，文档、例如博客的结构化内容、文章、新闻稿；以及例如图像和视频的媒体文档)经常需要基于它们的内容被评估/归类。这种归类/分类发生在分层的类别或节点集合上。例如，房地产租赁的合同文档可能会依据法律文档
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>房地产
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>合同进行评估/归类。同一文档(或内容)也可能同时处于多于一个归类/分类中。例如，同一合同文档可能存在于活动合同
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>已签署之下。
[0008]类别在称为分类体系(taxonomy)的组织概念下进行分组。组织往往有许多反映针对内容的其业务组织的分类体系。当添加新文档或内容项时，或者当新分类体系出现时，或者内容组织发生重大变化时，正确分类或重新分类内容的任务落在最终用户(或内容作者)身上。当内容量和分类体系数量增加时，这可能是一项代价高昂且容易出错的工作。
技术实现思路
[0009]根据实施例，本文描述的系统和方法可以例如与内容管理系统一起使用，以提供
将内容归类/分类成用户定义的类别的推荐，这进而为内容管理者提供了基于先前评估/归类的内容轻松地将新内容放置到准确的类别中的机会。
[0010]以在线方式对大量内容进行分类是一项复杂的任务，涉及诸如对数据的单次传递约束以及快速响应要求之类的挑战。根据实施例，内容用户通过诸如分层分类体系树的逻辑聚类对相似内容进行归类，并将相似内容放置在分类体系树的相同节点/类别中。随着时间的推移，随着分类体系树中内容实体和节点数量的增长，相似的内容实体将发现它们彼此并排驻留在节点中。鉴于内容组织的这种状态，计算机算法可以使用驻留在已经评估/归类的分类体系中的内容来确定新创建/编辑的内容可能属于哪里。
[0011]根据实施例，推荐系统或工具可以使用人工智能(AI)技术来不断地从过去的数据中学习，并且通过新创建/编辑的内容的自动归类/分类来帮助将内容放置到相关的类别中。通过从内容生成特征向量、基于先前归类的内容在特征空间中创建聚类，以及通过从聚类的特征空间距离计算为新内容推荐类别，可以跨不同领域实现和应用推荐工具。
[0012]本公开的方面涉及一种人工智能(AI)驱动工具，该工具被配置为用作智能数字助理以从内容储存库中推荐图像、文本内容和其它相关媒体内容。某些实施例可以包括具有图形用户界面(GUI)的前端软件工具以补充用于创作原始媒体内容(例如，博客条目、在线文章等)的内容创作界面。在一些情况下，附加的GUI屏幕和特征可以并入现有的内容创作软件工具中，例如，作为软件插件。智能数字内容推荐工具可以与多个后端服务和内容储存库通信，例如，以分析文本和/或视觉输入、从输入中提取关键词或主题、对输入内容进行分类和标记，以及将分类/标记内容存储在一个或多个内容储存库中。
[0013]在智能数字内容推荐工具的各种实施例中(例如，直接由软件工具和/或间接地通过调用后端服务)执行的附加技术可以包括将输入文本和/或图像转换成多维向量空间内的向量，并将输入内容与多个储存库内容进行比较，以在内容储存库内找到多个相关内容选项。这种比较可以包括彻底和详尽的深度搜索和/或更高效的基于标签的过滤搜索。最后，相关内容项(例如，图像、音频和/或视频剪辑、相关文章的链接等)可以被检索并呈现给内容作者以供审阅并嵌入到原始创作内容内。
[0014]虽然本文的描述主要图示了对文本内容的应用，但是根据各种实施例，该方案可以通过元数据提取扩展到例如多媒体或其它类型的内容，诸如图像/视频。
附图说明
[0015]通过参考说明书的其余部分并结合以下附图，可以实现对根据本公开的实施例的性质和优点的进一步理解。
[0016]在附图中，相似的组件和/或特征可以具有相同的附图标记。另外，可以通过在附图标记之后加上破折号和在相似组件之间进行区分的第二标记来区分相同类型的各种组件。如果在说明书中仅使用第一附图标记，那么该描述适用于具有相同的第一附图标记的任何一个类似部件，而与第二附图标记无关。
[0017]图1是包括其中可以实现本公开的某些实施例的数据集成云平台的示例计算机系统体系架构的图。
[0018]图2是根据本公开的某些实施例的用于配置、监视和控制服务实例的用户界面中的定制仪表板的示例屏幕。
[0019]图3是根据本公开的某些实施例的数据集成云平台的体系架构图。
[0020]图4是根据本公开的某些实施例的被配置为执行内容分类和推荐的示例计算环境的图。
[0021]图5是根据本公开的某些实施例的被配置为执行内容分类和推荐的示例计算环境的另一个图。
[0022]图6是图示根据本公开的某些实施例的用于基于内容储存库内的内容资源来生成特征向量的处理的流程图。<本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种在内容管理系统中对内容进行智能归类的系统，包括：包括处理器的一个或多个计算机，提供对内容管理系统的访问；在所述一个或多个计算机处提供的内容归类引擎，所述内容归类引擎能够访问分类体系；推荐系统，包括内容归类引擎，所述推荐系统从内容管理系统处的内容生成特征向量，所述推荐系统能够访问所述内容归类引擎的数据库；其中特征向量的生成至少基于对分类体系内先前归类的内容的评估；其中生成的特征向量用于将新内容归类到分类体系中。2.如权利要求1所述的系统，其中所述推荐系统基于先前归类的内容在特征空间中创建聚类。3.如权利要求2所述的系统，其中所述推荐系统通过从聚类的特征空间距离计算生成对新内容到分类体系中的一个或多个推荐。4.如权利要求1所述的系统，其中所述推荐系统用于创建新的分类体系或修改分类体系。5.如权利要求1所述的系统，其中所述内容归类引擎的数据库包括用户接受先前归类推荐的历史记录；以及其中所述内容归类引擎的数据库包括用户拒绝先前归类推荐的历史记录。6.如权利要求5所述的系统，其中所述推荐系统基于用户接受先前归类记录的历史记录和用户拒绝先前归类推荐的历史记录生成对新内容到分类体系中的一个或多个推荐。7.如权利要求1所述的系统，其中所述推荐系统生成用于在分类体系内为多个未归类的内容项创建新类别的推荐。8.一种用于在内容管理系统中对内容进行智能归类的方法，包括：提供包括处理器的一个或多个计算机，提供对内容管理系统的访问；在所述一个或多个计算机处提供内容归类引擎，所述内容归类引擎能够访问分类体系；由包括所述内容归类引擎的推荐系统从内容管理系统处的内容生成特征向量，所述推荐系统能够访问所述内容归类引擎的数据库，其中特征向量的生成至少基于对分类体系内先前归类的内容的评估；利用生成的特征向量将新内容归类到分类体系中。9.如权利要求8所述的方法，还包括：由所述推荐系统基于分类体系内先前归类的内容在特征空间中创建聚类。10.如权利要求9所述的方法，还包括：由所述推荐系统通过从聚类的特征空间距离计算生成对新内容到分类体系中的一个或多个推荐。11.如权利...
【专利技术属性】
技术研发人员：S，
申请(专利权)人：甲骨文国际公司，
类型：发明
国别省市：
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