Способ и сервер для определения обучающего набора для обучения алгоритма машинного обучения (MLA)

1. Способ определения обучающего набора для обучения алгоритма машинного обучения (MLA) для выполнения классификации цифровых объектов, причем способ исполняется сервером, сервер исполняет упомянутый MLA, причем способ содержит:
получение сервером множества обучающих примеров для обучения MLA,
определенный обучающий пример включает в себя текстовые данные, связанные с соответствующим цифровым объектом, и указание истинного класса соответствующего объекта;
упорядочивание сервером упомянутого множества обучающих примеров в упорядоченную последовательность обучающих примеров,
упомянутый определенный обучающий пример имеет предыдущие обучающие примеры в упорядоченной последовательности и последующие обучающие примеры в упорядоченной последовательности;
генерирование сервером текстового признака для упомянутого определенного обучающего примера на основе текстовых данных в упомянутом определенном обучающем примере, а также текстовых данных и истинных классов только предыдущих обучающих примеров в упорядоченной последовательности без учета текстовых данных в последующих обучающих примерах;
определение сервером обучающего набора для MLA на основе упомянутого определенного обучающего примера,
причем обучающий набор имеет обучающие входные данные и метку,
обучающие входные данные включают в себя текстовый признак, метка представляет истинный класс соответствующего объекта.
2. Способ по п. 1, в котором обучающие входные данные дополнительно включают в себя текстовые данные соответствующего объекта, текстовые данные для ввода с текстовым признаком в MLA.
3. Способ по п. 1, при этом способ дополнительно содержит обучение сервером MLA на основе обучающего набора, причем MLA обучается использовать входные данные для генерирования соответствующих прогнозируемых классов.
4. Способ по п. 1, в котором цифровым объектом является цифровой документ, предоставляемый в качестве результата поиска в ответ на поисковый запрос.
5. Способ по п. 1, в котором цифровым объектом является цифровой элемент, рекомендуемый пользователю системы рекомендаций контента.
6. Способ по п. 1, в котором цифровым объектом является сообщение электронной почты, предназначенное пользователю платформы электронной почты.
7. Способ по п. 1, при этом способ дополнительно содержит сохранение сервером данных, указывающих множество обучающих примеров, в хранилище.
8. Способ по п. 1, в котором генерирование текстового признака содержит применение сервером по меньшей мере одной из: наивной байесовской функции, функции частоты слова - обратной частоты документа (TF-IDF) и функции лучшего совпадения 25 (BM25).
9. Способ по п. 1, при этом способ дополнительно содержит сохранение сервером данных, указывающих множество обучающих наборов, в хранилище, причем множество обучающих наборов включает в себя упомянутый обучающий набор.
10. Способ по п. 9, при этом способ дополнительно содержит
получение сервером определенного используемого примера для MLA,
причем упомянутый определенный используемый пример включает в себя текстовые данные, связанные с соответствующим используемым объектом;
генерирование сервером используемого текстового признака для упомянутого определенного используемого примера на основе текстовых данных в упомянутом определенном используемом примере и текстовых данных, хранящихся в хранилище;
ввод сервером определенных используемых входных данных в MLA, причем упомянутые определенные используемые входные данные включают в себя используемый текстовый признак,
MLA выполнен с возможностью определения прогнозируемого класса соответствующего используемого объекта.
11. Способ по п. 10, в котором упомянутые определенные используемые входные данные дополнительно включают в себя текстовые данные соответствующего используемого объекта.
12. Способ по п. 1, в котором MLA обучается выполнять двоичную классификацию объектов.
13. Способ по п. 1, в котором MLA обучается выполнять многоклассовую классификацию объектов.
14. Способ по п. 1, в котором MLA имеет тип дерева принятия решений.
15. Сервер для определения обучающего набора для обучения алгоритма машинного обучения (MLA) для выполнения классификации цифровых объектов, причем сервер исполняет MLA, сервер выполнен с возможностью:
получения множества обучающих примеров для обучения MLA,
определенный обучающий пример включает в себя текстовые данные, связанные с соответствующим цифровым объектом, и указание истинного класса соответствующего объекта;
упорядочивания упомянутого множества обучающих примеров в упорядоченную последовательность обучающих примеров,
упомянутый определенный обучающий пример имеет предыдущие обучающие примеры в упорядоченной последовательности и последующие обучающие примеры в упорядоченной последовательности;
генерирования текстового признака для упомянутого определенного обучающего примера на основе текстовых данных в упомянутом определенном обучающем примере, а также текстовых данных и истинных классов только предыдущих обучающих примеров в упорядоченной последовательности без учета текстовых данных в последующих обучающих примерах;
определения обучающего набора для MLA на основе упомянутого определенного обучающего примера,
причем обучающий набор имеет обучающие входные данные и метку,
обучающие входные данные включают в себя текстовый признак, метка представляет истинный класс соответствующего объекта.
16. Сервер по п. 15, в котором обучающие входные данные дополнительно включают в себя текстовые данные соответствующего объекта, текстовые данные, которые подлежат вводу сервером с текстовым признаком в MLA.
17. Сервер по п. 15, при этом сервер дополнительно выполнен с возможностью обучения MLA на основе обучающего набора, причем MLA обучается использовать входные данные для генерирования соответствующих прогнозируемых классов.
18. Сервер по п. 15, в котором цифровым объектом является цифровой документ, предоставляемый в качестве результата поиска в ответ на поисковый запрос.
19. Сервер по п. 15, в котором цифровым объектом является цифровой элемент, рекомендуемый пользователю системы рекомендаций контента.
20. Сервер по п. 15, в котором цифровым объектом является сообщение электронной почты, предназначенное пользователю платформы электронной почты.
21. Сервер по п. 15, при этом сервер дополнительно выполнен с возможностью сохранения данных, указывающих множество обучающих примеров, в хранилище.
22. Сервер по п. 15, в котором генерирование текстового признака содержит применение сервером по меньшей мере одной из наивной байесовской функции, функции частоты слова - обратной частоты документа (TF-IDF) и функции лучшего совпадения 25 (BM25).
23. Сервер по п. 15, при этом сервер дополнительно выполнен с возможностью сохранения данных, указывающих множество обучающих наборов, в хранилище, причем множество обучающих наборов включает в себя упомянутый обучающий набор.
24. Сервер по п. 23, при этом сервер дополнительно выполнен с возможностью
получения определенного используемого примера для MLA,
причем упомянутый определенный используемый пример включает в себя текстовые данные, связанные с соответствующим используемым объектом;
генерирования используемого текстового признака для упомянутого определенного используемого примера на основе текстовых данных в упомянутом определенном используемом примере и текстовых данных, хранящихся в хранилище;
ввода определенных используемых входных данных в MLA, причем упомянутые определенные используемые входные данные включают в себя используемый текстовый признак,
MLA выполнен с возможностью определения прогнозируемого класса соответствующего используемого объекта.
25. Сервер по п. 24, в котором упомянутые определенные используемые входные данные дополнительно включают в себя текстовые данные соответствующего используемого объекта.
26. Сервер по п. 15, в котором MLA обучается выполнять двоичную классификацию объектов.
27. Сервер по п. 15, в котором MLA обучается выполнять многоклассовую классификацию объектов.
28. Сервер по п. 15, в котором MLA имеет тип дерева принятия решений.
29. Способ определения обучающего набора для обучения алгоритма машинного обучения (MLA) для выполнения классификации цифровых объектов, причем способ исполняется сервером, сервер исполняет упомянутый MLA, причем способ содержит:
получение сервером множества обучающих примеров для обучения MLA,
определенный обучающий пример включает в себя векторное представление, связанное с соответствующим объектом, и указание истинного класса соответствующего объекта;
упорядочивание сервером упомянутого множества обучающих примеров в упорядоченную последовательность обучающих примеров,
упомянутый определенный обучающий пример имеет предыдущие обучающие примеры в упорядоченной последовательности и последующие обучающие примеры в упорядоченной последовательности;
генерирование сервером основанного на векторном представлении признака для упомянутого определенного обучающего примера на основе векторного представления в упомянутом определенном обучающем примере, а также векторных представлений и истинных классов только предыдущих обучающих примеров в упорядоченной последовательности без учета векторных представлений в последующих обучающих примерах;
определение сервером обучающего набора для MLA на основе упомянутого определенного обучающего примера, причем обучающий набор имеет обучающие входные данные и метку,
обучающие входные данные включают в себя основанный на векторном представлении признак, метка представляет истинный класс соответствующего объекта.
30. Способ по п. 29, в котором обучающие входные данные дополнительно включают в себя векторное представление соответствующего объекта, векторное представление для ввода с основанным на векторном представлении признаком в MLA.
31. Способ по п. 29, при этом способ дополнительно содержит обучение сервером MLA на основе обучающего набора, причем MLA обучается использовать входные данные для генерирования соответствующих прогнозируемых классов.
32. Способ по п. 29, в котором объектом является цифровой документ, предоставляемый в качестве результата поиска в ответ на поисковый запрос.
33. Способ по п. 29, в котором объектом является цифровой элемент, рекомендуемый пользователю системы рекомендаций контента.
34. Способ по п. 29, в котором объектом является сообщение электронной почты, предназначенное пользователю платформы электронной почты.
35. Способ по п. 29, при этом способ дополнительно содержит сохранение сервером данных, указывающих множество обучающих примеров, в хранилище.
36. Способ по п. 29, в котором генерирование основанного на векторном представлении признака содержит определение сервером по меньшей мере одного из: косинусного расстояния между упомянутым векторным представлением и средним векторным представлением для некоторого определенного класса предыдущих обучающих примеров, евклидова расстояния между упомянутым векторным представлением и ближайшими соседями в количестве K из упомянутого определенного класса предыдущих обучающих примеров.
37. Способ по п. 29, при этом способ дополнительно содержит генерирование сервером векторного представления для упомянутого определенного обучающего примера на основе текстовых данных, связанных с упомянутым определенным объектом.
38. Способ по п. 37, в котором векторное представление генерируется с применением по меньшей мере одного из: алгоритма word2vec, алгоритма fastText и алгоритма GloVe.
39. Способ по п. 29, при этом способ дополнительно содержит генерирование сервером векторного представления для упомянутого определенного обучающего примера на основе данных изображения, связанных с упомянутым определенным объектом.
40. Сервер по п. 29, при этом способ дополнительно содержит сохранение сервером данных, указывающих множество обучающих наборов, в хранилище, причем множество обучающих наборов включает в себя упомянутый обучающий набор.
41. Способ по п. 40, при этом способ дополнительно содержит:
получение сервером определенного используемого примера для MLA,
причем упомянутый определенный используемый пример включает в себя используемое векторное представление, связанное с соответствующим используемым объектом;
генерирование сервером используемого основанного на векторном представлении признака для упомянутого определенного используемого примера на основе используемого векторного представления в упомянутом определенном используемом примере и основанных на векторном представлении данных, хранящихся в хранилище;
ввод сервером определенных используемых входных данных в MLA, причем упомянутые определенные используемые входные данные включают в себя используемый основанный на векторном представлении признак,
MLA выполнен с возможностью определения прогнозируемого класса соответствующего используемого объекта.
42. Способ по п. 41, в котором упомянутые определенные используемые входные данные дополнительно включают в себя используемое векторное представление, связанное с соответствующим используемым объектом.
43. Способ по п. 29, в котором MLA обучается выполнять двоичную классификацию объектов.
44. Сервер по п. 29, в котором MLA обучается выполнять многоклассовую классификацию объектов.
45. Способ по п. 29, в котором MLA имеет тип дерева принятия решений.
46. Сервер для определения обучающего набора для обучения алгоритма машинного обучения (MLA) для выполнения классификации цифровых объектов, причем сервер исполняет MLA, сервер выполнен с возможностью:
получения множества обучающих примеров для обучения MLA,
определенный обучающий пример включает в себя векторное представление, связанное с соответствующим объектом, и указание истинного класса соответствующего объекта;
упорядочивания упомянутого множества обучающих примеров в упорядоченную последовательность обучающих примеров,
упомянутый определенный обучающий пример имеет предыдущие обучающие примеры в упорядоченной последовательности и последующие обучающие примеры в упорядоченной последовательности;
генерирования основанного на векторном представлении признака для упомянутого определенного обучающего примера на основе векторного представления в упомянутом определенном обучающем примере, а также векторных представлений и истинных классов только предыдущих обучающих примеров в упорядоченной последовательности без учета векторных представлений в последующих обучающих примерах;
определения обучающего набора для MLA на основе упомянутого определенного обучающего примера, причем обучающий набор имеет обучающие входные данные и метку,
обучающие входные данные включают в себя основанный на векторном представлении признак, метка представляет истинный класс соответствующего объекта.
47. Сервер по п. 46, в котором обучающие входные данные дополнительно включают в себя векторное представление соответствующего объекта, векторное представление, которое подлежит вводу с основанным на векторном представлении признаком в MLA.
48. Сервер по п. 46, при этом сервер дополнительно выполнен с возможностью обучения MLA на основе обучающего набора, причем MLA обучается использовать входные данные для генерирования соответствующих прогнозируемых классов.
49. Сервер по п. 46, в котором объектом является цифровой документ, предоставляемый в качестве результата поиска в ответ на поисковый запрос.
50. Сервер по п. 46, в котором объектом является цифровой элемент, рекомендуемый пользователю системы рекомендаций контента.
51. Сервер по п. 46, в котором объектом является сообщение электронной почты, предназначенное пользователю платформы электронной почты.
52. Сервер по п. 46, при этом сервер выполнен с возможностью сохранения данных, указывающих множество обучающих примеров, в хранилище.
53. Сервер по п. 46, в котором генерирование основанного на векторном представлении признака содержит определение сервером по меньшей мере одного из: косинусного расстояния между упомянутым векторным представлением и средним векторным представлением для некоторого определенного класса предыдущих обучающих примеров, евклидова расстояния между упомянутым векторным представлением и ближайшими соседями в количестве K из упомянутого определенного класса предыдущих обучающих примеров.
54. Сервер по п. 46, при этом сервер дополнительно выполнен с возможностью генерирования векторного представления для упомянутого определенного обучающего примера на основе текстовых данных, связанных с упомянутым определенным объектом.
55. Сервер по п. 54, в котором векторное представление генерируется посредством применения по меньшей мере одного из: алгоритма word2vec, алгоритма fastText и алгоритма GloVe.
56. Сервер по п. 46, при этом сервер дополнительно выполнен с возможностью генерирования векторного представления для упомянутого определенного обучающего примера на основе данных изображения, связанных с упомянутым определенным объектом.
57. Сервер по п. 46, при этом сервер дополнительно выполнен с возможностью сохранения данных, указывающих множество обучающих наборов, в хранилище, причем множество обучающих наборов включает в себя упомянутый обучающий набор.
58. Сервер по п. 57, при этом сервер дополнительно выполнен с возможностью:
получения определенного используемого примера для MLA,
причем упомянутый определенный используемый пример включает в себя используемое векторное представление, связанное с соответствующим используемым объектом;
генерирования используемого основанного на векторном представлении признака для упомянутого определенного используемого примера на основе используемого векторного представления и основанных на векторном представлении данных, хранящихся в хранилище;
ввода определенных используемых входных данных в MLA, причем упомянутые определенные используемые входные данные включают в себя используемый основанный на векторном представлении признак,
MLA выполнен с возможностью определения прогнозируемого класса соответствующего используемого объекта.
59. Сервер по п. 58, в котором упомянутые определенные используемые входные данные дополнительно включают в себя используемое векторное представление, связанное с соответствующим используемым объектом.
60. Сервер по п. 46, в котором MLA обучается выполнять двоичную классификацию объектов.
61. Сервер по п. 46, в котором MLA обучается выполнять многоклассовую классификацию объектов.
62. Сервер по п. 46, в котором MLA имеет тип дерева принятия решений.
63. Способ определения обучающего набора для обучения алгоритма машинного обучения (MLA) для выполнения классификации цифровых объектов, причем способ исполняется сервером, сервер исполняет упомянутый MLA, причем способ содержит:
получение сервером множества обучающих примеров для обучения MLA,
определенный обучающий пример включает в себя характерные для объекта данные, связанные с соответствующим цифровым объектом, и указание истинного класса соответствующего объекта;
упорядочивание сервером упомянутого множества обучающих примеров в упорядоченную последовательность обучающих примеров,
упомянутый определенный обучающий пример имеет предыдущие обучающие примеры в упорядоченной последовательности и последующие обучающие примеры в упорядоченной последовательности;
кластеризацию сервером предыдущих обучающих примеров в по меньшей мере два кластера предыдущих обучающих примеров в многомерном пространстве,
предыдущие обучающие примеры в определенном кластере связаны с первым истинным классом;
генерирование сервером признака подобия для упомянутого определенного обучающего примера на основе расстояния между упомянутым определенным кластером и упомянутым определенным обучающим примером в многомерном пространстве,
причем признак подобия указывает подобие между упомянутым определенным обучающим примером и предыдущими обучающими примерами первого истинного класса;
определение сервером обучающего набора для MLA на основе упомянутого определенного обучающего примера,
причем обучающий набор имеет обучающие входные данные и метку,
обучающие входные данные включают в себя признак подобия, метка представляет истинный класс соответствующего объекта.
64. Способ по п. 63, в котором упомянутый определенный кластер связан с соответствующим центром кластера, причем упомянутое расстояние представляет собой расстояние между центром кластера собственно упомянутого определенного кластера и упомянутым определенным обучающим примером.
65. Способ по п. 63, в котором признак подобия представляется по меньшей мере двумя признаками подобия.
66. Способ по п. 64, в котором количество признаков подобия среди упомянутых по меньшей мере двух признаков подобия равно общему количеству истинных классов.
67. Способ по п. 65, в котором MLA обучается выполнять двоичную классификацию цифровых объектов, и при этом общее количество истинных классов равно двум.
68. Способ по п. 65, в котором MLA обучается выполнять многоклассовую классификацию цифровых объектов, и при этом общее количество истинных классов больше двух.