公开(公告)号：WO2007149304A3

公开(公告)日：2008-10-09

申请号：PCT/US2007014014

申请日：2007-06-14

Applicant: IBM

Inventor： JAN EA-EE ,  LI XIANG ,  LUBENSKY DAVID ,  STEWART OSAMUYIMEN T

IPC: G06F17/28 ,  G10L15/00 ,  H04M1/64

CPC classification number: G10L15/1822 ,  G10L15/063 ,  G10L15/183

Abstract: A method of processing limited natural language data to automatically develop an optimal feature set (510), bypassing the standard Wizard of OZ (WOZ) approach is provided. The method provides for building natural language understanding models (512) or for processing existing data from other domains, such as the Internet, for domain-specific adaptation through the use of an optimal feature set. Consequently, when the optimal feature set is passed on to any engine, the optimal feature set produces robust models that can be used for natural language call routing.

Abstract translation: 提供了一种处理有限自然语言数据以自动开发最优特征集（510）的方法，绕过标准的OZ向导（WOZ）方法。 该方法提供了建立自然语言理解模型（512）或通过使用最优特征集来处理来自其他领域（例如因特网）的现有数据，用于域特定适应。 因此，当最优特征集合被传递给任何引擎时，最优特征集合产生可用于自然语言呼叫路由的鲁棒模型。