Гугл Патент Изобретение для Семантического Поиска(1999)

гугл патент

Гугл Патент на первое изобретение для семантического поиска был получен им в 1999 году Как это было? История в деталях!

Здравствуйте, уважаемые друзья и гости блога Pribylwm.ru! Это официальная часть истории, которую я сегодня Вам рассказываю. Она о том, как был получен гугл патент на самое первое в истории изобретение для семантического поиска. Если Вам это интересно, то давайте узнаем вместе об этом во всех подробностях?! Поехали ...

История начинается с того, что один из студентов осматривает другого студента, с которым он вступает в драку. Им нравилось сражаться друг с другом, и в итоге они стали близкими друзьями. Они учились вместе, и когда их старший преподаватель уехал в Японию на год, они перестали работать над своими учеными степенями и вместо этого играли в Интернете. Они создали то, что они назвали Backrub. Позже его название было изменено на Google, и многие люди в настоящее время думают, что это Интернет.

10 марта 1999 года Сергей Брин подал «Разное входящее письмо» (это описывается в базе данных PAIR ВПТЗ США). Это предварительный патент под названием «Извлечение паттернов и связей из разрозненных баз данных, таких как Всемирная паутина» (pdf) (быстро пропустите первые пару страниц. Он станет намного более разборчивым с третьей страницы).

Этот предварительный патент, поданный Сергеем, аналогичен предварительному патенту (опять же, «Разное входящее письмо»), поданному Лоуренсом Пейджем, когда он подал первоначальный предварительный патент PageRank, «Улучшенный поиск текста в гипертекстовых системах» (pdf), который был подан в марте. 28 июля 1997 г.

Обратите внимание, что он назван «PageRank» в честь Ларри, как он говорит нам в предварительном патенте. Почему бы не включить в это имя Брин? Я не знаю. (Они были конкурентоспособными студентами.) Но Сергей тоже получил свой патент.

sergey patent

Гугл Патент: Патент Ларри касается сканирования, индексации и отображения веб-страниц.

Патент Сергея посвящен вводу некоторых названий книг и их авторов (5 книг) в базу данных, которая называется «Сеть», поиску других веб-сайтов с этими книгами, изучению различных шаблонов названий и авторов, в которых они перечислены, и последующему анализу. аналогичные «кортежи» или шаблоны объектов (книг) и их факты (названия) и (авторов) на всех этих страницах и изучение других шаблонов. Затем промыть и повторить до готовности. Сергей назвал свое изобретение DIPRE в честь «Двойного итеративного расширения отношений с образцами». Это было не столько ранжированием, сколько расширением и поиском всех книг.

Оба предварительных гугл патента гораздо более дружественны для человека и удобочитаемы, чем большинство гугл патентов, в основном потому, что они пропускают юридический язык, который может отработать многие юристы годами. Патент был превращен в документ, принадлежащий Сергею Брину, и опубликован на веб-сайте Стэнфорда с несколько более коротким названием. Исчезли «разбросанные базы данных, такие как» из названного, что мне очень понравилось.

Патент закончился тем, что был переписан, очевидно, с помощью кого-то с некоторым опытом патентного права, и снова подан в качестве временного гугл патента:

Извлечение информации из базы данных, изобретенной Сергеем Брином. Назначено в Google. Патент США 6 678 681. Выдано 13 января 2004 г. Подано: 9 марта 2000 г.

Аннотация

Методы для извлечения информации из базы данных предоставляются. База данных, такая как сеть, ищет вхождения наборов информации. Случаи кортежей информации, которые были найдены в базе данных, анализируются, чтобы идентифицировать шаблон, в котором кортежи информации хранились. Дополнительные наборы информации могут быть затем извлечены из базы данных с использованием шаблона. Этот процесс может быть повторен с дополнительными кортежами информации, если это необходимо.

Google разработал инструмент выделения меток и извлечения данных для веб-мастеров, чтобы позволить им отмечать различные факты на своих страницах таким образом, чтобы попытаться создавать много моделей, которые были представлены в максимально возможной степени. Это почти 15 лет спустя, и все же они очень похожи во многих отношениях.

Если инструмент выделения тегов и извлечения данных был предложен тогда, то первым типом схемы, для которого он мог быть настроен, могли быть книги.

Сергей несколько раз обновлял раздел требований этого гугл патента, и последняя версия была предоставлена в прошлом году. Описание, вероятно, почти точно так же, но претензии, вероятно, изменились.

Извлечение информации из базы данных, изобретенной Сергеем Бриным;
Присвоено: Google Inc. и Попечительскому совету Университета им. Леланда Стэнфорда, США. Патент США 8 589 387, выдан 19 ноября 2013 г.
Подан 14 сентября 2012 г.

Аннотация

Методы для извлечения информации из базы данных предоставляются. База данных, такая как сеть, ищет вхождения наборов информации. Случаи кортежей информации, которые были найдены в базе данных, анализируются, чтобы идентифицировать шаблон, в котором кортежи информации хранились. Дополнительные наборы информации могут быть затем извлечены из базы данных с использованием шаблона. Этот процесс может быть повторен с дополнительными кортежами информации, если это необходимо.

Вот подробности о патенте на программу Google Data Mapping и Tagging. Это и гугл патент Сергея Брина не идентичны, но они имеют много общего. В патенте Сергея описывается самое первое изобретение в области знаний, запатентованное компанией, первоначально поданное в предварительной патентной форме почти 15 годами ранее, в том числе для картографа данных и тегера.

Система и методы для моделей извлечения из поколения в поколение, изобретенные Джошуа Даниэлем Айном, Райаном Ливерингом и Джастином Эндрю Бояном, назначенными для заявки на гугл патент США Google 20140075299
Опубликовано 13 марта 2014 г.
Подано: 13 сентября 2012 г.

Аннотация

Раскрытые системы и способы позволяют пользователю обучать модель извлечения путем получения начального документа и ввода от пользователя, указывающего помеченные данные из исходного документа, и создания модели извлечения из помеченных данных.

Раскрытые системы и способы также включают в себя идентификацию групп дополнительных документов на основе местоположения исходного документа и отображение каждой из групп пользователю для получения выбора по меньшей мере одной группы от пользователя.

Раскрытые системы и способы также включают в себя применение модели извлечения по меньшей мере к одной группе путем оценки дополнительных документов, связанных с по меньшей мере одной группой, на основе модели извлечения для определения доверительной оценки для каждого из дополнительных документов, определения документа с помощью низкий показатель достоверности и отображение конкретного документа пользователю для получения дополнительных помеченных данных.

Всем удачи и благополучия! До новых встреч!

Понравилась статья? Поделиться с друзьями:
Добавить комментарий

;-) :| :x :twisted: :smile: :shock: :sad: :roll: :razz: :oops: :o :mrgreen: :lol: :idea: :grin: :evil: :cry: :cool: :arrow: :???: :?: :!: