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CONVERTING UNSTRUCTURED TECHNICAL REPORTS TO STRUCTURED TECHNICAL REPORTS USING MACHINE LEARNING

机译：使用机器学习将非结构化技术报告转换为结构化技术报告

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A computer-implemented, machine learning-based method of converting an unstructured technical report into a structured technical report includes obtaining an unstructured technical report, tokenizing the unstructured technical report into an n- gram array, identifying and filtering non-interesting n-grams from the first n-gram array based on common language usage of the non-interesting n-grams and a determination that the non-interesting n-grams do not appear on a confirmed technical entity database, generating and displaying a technical entity candidate list from the filtered n- gram array, displaying, obtaining, from a pattern matching model and/or a graphical user interface, an indication that a technical entity candidate is a technical entity of interest, appending the technical entity of interest to the confirmed technical entity database, generating and displaying a structured technical report with the confirmed technical entities and corresponding technical entity value parameters, and iterating the process to refine the pattern matching model.
机译：一种基于计算机实现的基于机器学习的方法，可以将非结构化技术报告转换为结构化技术报告，包括获取非结构化技术报告，将非结构化技术报告标记为n-gram数组，从中识别和过滤不感兴趣的n-grams基于不感兴趣的n-gram的通用语言用法以及确定不感兴趣的n-grams不在已确认的技术实体数据库上的确定，来生成并显示技术实体候选列表的第一n-gram数组过滤后的n-gram数组，显示并从模式匹配模型和/或图形用户界面中获取技术实体候选者是感兴趣的技术实体的指示，并将感兴趣的技术实体附加到已确认的技术实体数据库中，生成并显示具有已确认技术实体和相应技术实体价值参数的结构化技术报告rs，然后重复该过程以细化模式匹配模型。

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