(57)【要約】      （修正有）【課題】動的に変化するテキスト処理要求を処理して、所望のテキストを効率的に生成可能な方法、装置、デバイス及び記憶媒体を提供する。【解決手段】テキスト処理方法において、入力テキストを取得することと、クラスタリングを利用して入力テキストを複数の部分に分割することと、複数の部分を分析して、複数の部分のうちの各部分に対応する分析結果を生成することと、各部分に対応する分析結果を結合して、出力テキストを生成すること、とを含む。【選択図】図１
2020184313.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力テキストを取得することと、
クラスタリングを利用して前記入力テキストを複数の部分に分割することと、
前記複数の部分を分析して、前記複数の部分のうちの各部分に対応する分析結果を生成することと、
前記各部分に対応する分析結果を結合して、出力テキストを生成することと、を含むテキスト処理方法。
【請求項２】
前記クラスタリングを利用して前記入力テキストを複数の部分に分割することは、
前記複数の部分に対応する複数のトピック文を初期化することと、
前記入力テキストにおける構成文と前記複数のトピック文の間の類似度を算出することによって、類似度に基づいて前記入力テキストにおける構成文をそれぞれに前記複数のトピック文に対応する部分に区分し、前記複数の部分に含まれる構成文を更新することと、
前記複数の部分において、各構成文の間の類似度を算出することによって、全体の類似度が一番高い構成文を新しいトピック文として特定することと、
前記新しいトピック文が変わらなくなるまで上記工程を繰り返すことと、を含む請求項１に記載のテキスト処理方法。
【請求項３】
クラスタリングを利用して入力テキストを分割して得られた複数の部分の数は、前記出力テキストの予定する目標単語数に基づいて特定される請求項１又は請求項２に記載のテキスト処理方法。
【請求項４】
前記各部分に対応する分析結果を結合することは、
前記分析結果の各構成文と前記入力テキストの全ての構成文の間の類似度を算出することと、
前記入力テキストにおける前記入力テキストの各構成文の位置をそれぞれに探し出し、前記入力テキストの各構成文は前記分析結果の各構成文に対応し、類似度が一番高いものであることと、
前記入力テキストにおける前記位置の出現順序に基づいて、前記分析結果の各構成文に対して並べ替えを行い、前記並べ替えに従って前記分析結果の各構成文を結合することと、を含む請求項３に記載のテキスト処理方法。
【請求項５】
前記複数の部分に対して同じ単語数の分析結果を生成する請求項１ないし４のいずれか一項に記載のテキスト処理方法。
【請求項６】
前記複数の部分の構成文のウェイトに基づいて、前記複数の部分に対して異なる単語数の分析結果を生成する請求項１ないし４のいずれか一項に記載のテキスト処理方法。
【請求項７】
入力テキストを取得する取得部と、
クラスタリングを利用して前記入力テキストを複数の部分に分割する分割部と、
前記複数の部分を分析して、前記複数の部分のうちの各部分に対応する分析結果を生成する分析部と、
前記各部分に対応する分析結果を結合して、出力テキストを生成する結合部と、を具備するテキスト処理装置。
【請求項８】
前記分割部は、前記複数の部分に対応する複数のトピック文を初期化し、
前記入力テキストにおける構成文と前記複数のトピック文の間の類似度を算出することによって、類似度に基づいて前記入力テキストにおける構成文をそれぞれに前記複数のトピック文に対応する部分に区分し、前記複数の部分に含まれる構成文を更新し、
前記複数の部分において、各構成文の間の類似度を算出することによって、全体の類似度が一番高い構成文を新しいトピック文として特定し、
前記新しいトピック文が変わらなくなるまで上記工程を繰り返す請求項７に記載のテキスト処理装置。
【請求項９】
前記分割部は、前記出力テキストの予定する目標単語数に基づいて、クラスタリングを利用して入力テキストを分割して得られた複数の部分の数を特定する請求項７又は請求項８に記載のテキスト処理装置。
【請求項１０】
前記結合部は、前記分析結果の各構成文と前記入力テキストの全ての構成文の間の類似度を算出し、
前記入力テキストにおける前記入力テキストの各構成文の位置をそれぞれに探し出し、前記入力テキストの各構成文は前記分析結果の各構成文に対応し、類似度が一番高いものであり、
前記入力テキストにおける前記位置の出現順序に基づいて、前記分析結果の各構成文に対して並べ替えを行い、前記並べ替えに従って前記分析結果の各構成文を結合する請求項９に記載のテキスト処理装置。
【請求項１１】
前記結合部は、前記複数の部分に対して同じ単語数の分析結果を生成する請求項７ないし１０のいずれか一項に記載のテキスト処理装置。
【請求項１２】
前記結合部は、前記複数の部分の構成文のウェイトに基づいて、前記複数の部分に対して異なる単語数の分析結果を生成する請求項７ないし１０のいずれか一項に記載のテキスト処理装置。
【請求項１３】
コンピュータ読取可能な指示を格納するように配置されるメモリと、
前記メモリに格納される前記コンピュータ読取可能な指示を実行するように配置されるプロセッサと、を具備し、
前記コンピュータ読取可能な指示を実行する時に、前記プロセッサは、
入力テキストを取得するステップと、
クラスタリングを利用して前記入力テキストを複数の部分に分割するステップと、
前記複数の部分を分析して、前記複数の部分のうちの各部分に対応する分析結果を生成するステップと、
前記各部分に対応する分析結果を結合して、出力テキストを生成するステップと、を実行するテキスト処理デバイス。
【請求項１４】
コンピュータ読取可能な指示を格納するコンピュータ読取可能な記憶媒体であって、
前記コンピュータ読取可能な指示がコンピュータによって実行される場合に、前記コンピュータは、
入力テキストを取得することと、
クラスタリングを利用して前記入力テキストを複数の部分に分割することと、
前記複数の部分を分析して、前記複数の部分のうちの各部分に対応する分析結果を生成することと、
前記各部分に対応する分析結果を結合して、出力テキストを生成することと、を含むテキスト処理方法を実行するコンピュータ読取可能な記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、テキスト処理分野に関するものであり、具体的には、テキスト処理方法、テキスト処理装置、テキスト処理デバイス及びコンピュータ読取可能な記憶媒体に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
深層ニューラルネットワークは、大規模なマルチパラメーター最適化ツールである。深層ニューラルネットワークは、大量のトレーニングデータによって、まとめ難い隠された特徴をデータから学習できるため、顔検出、画像セマンティックセグメンテーション、テキスト要約抽出、物体検出、モーショントラッキング、自然言語翻訳などの複数の複雑なタスクを完了できる。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
テキスト要約抽出とは、明確な意味を持つテキスト内容を高レベルで概括化／抽象化してテキスト要約を生成することを意味する。従来のテキスト要約抽出方法によって生成された要約は、長さが異なる。従って、単語数が指定される要約を求める時に、現在の技術案は、ニューラルネットワークモデルをトレーニングし、入力テキストを処理する時、ニューラルネットワークモデルが単語ずつに要約を生成させ、指定の単語数に達した後に生成を停止することによって、単語数が指定される要約を生成する。しかしながら、このような処理方法を利用したら、最後に生成された要約には、切られた文が存在する恐れがある。あるいは、複数の指定の単語数を求めるときに、異なる長さの要約に対してそれぞれのニューラルネットワークモデルをトレーニングする必要があり、実現の複雑さが高くなる恐れがある。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
上記の問題に鑑みて、本開示は、テキスト処理方法、テキスト処理装置、テキスト処理デバイス、及びコンピュータ読取可能な記憶媒体を提供する。
【０００５】
本開示の一態様によれば、入力テキストを取得することと、クラスタリングを利用して前記入力テキストを複数の部分に分割することと、前記複数の部分を分析して、前記複数の部分のうちの各部分に対応する分析結果を生成することと、前記各部分に対応する分析結果を結合して、出力テキストを生成することとを具備するテキスト処理方法が提供される。
【０００６】
本開示の一態様によれば、クラスタリングを利用して前記入力テキストを複数の部分に分割することは、前記複数の部分に対応する複数のトピック文を初期化することと、前記入力テキストにおける構成文と前記複数のトピック文の間の類似度を算出することによって、類似度に基づいて前記入力テキストにおける構成文をそれぞれに前記複数のトピック文に対応する部分に区分し、前記複数の部分に含まれる構成文を更新することと、前記複数の部分において、各構成文の間の類似度を算出することによって、全体の類似度が一番高い構成文を新しいトピック文として特定することと、前記新しいトピック文が変わらなくなるまで上記工程を繰り返すことと、を具備する。
【０００７】
本開示の一態様によれば、クラスタリングを利用して入力テキストを分割して得られた複数の部分の数は、前記出力テキストの予定する目標単語数に基づいて特定される。
【０００８】
本開示の一態様によれば、前記各部分に対応する分析結果を結合することは、前記分析結果の各構成文と前記入力テキストの全ての構成文の間の類似度を算出することと、前記分析結果の各構成文に対応する、類似度が一番高い前記入力テキストの各構成文の前記入力テキストにおける位置をそれぞれに探し出すことと、前記位置の前記入力テキストにおける出現順序に基づいて、前記分析結果の各構成文に対して並べ替えを行い、前記並べ替えに従って前記分析結果の各構成文を結合することと、を具備する。
【０００９】
本開示の一態様によれば、前記複数の部分に対して同じ単語数の分析結果を生成する。
【００１０】
本開示の一態様によれば、前記複数の部分の構成文のウェイトに基づいて、前記複数の部分に対して異なる単語数の分析結果を生成する。
【００１１】
本開示の一態様によれば、入力テキストを取得する取得部と、クラスタリングを利用して前記入力テキストを複数の部分に分割する分割部と、前記複数の部分を分析して、前記複数の部分のうちの各部分に対応する分析結果を生成する分析部と、前記各部分に対応する分析結果を結合して、出力テキストを生成する結合部と、を具備するテキスト処理装置が提供される。
【００１２】
本開示の一態様によれば、前記分割部は、前記複数の部分に対応する複数のトピック文を初期化し、前記入力テキストにおける構成文と前記複数のトピック文の間の類似度を算出することによって、類似度に基づいて前記入力テキストにおける構成文をそれぞれに前記複数のトピック文に対応する部分に区分し、前記複数の部分に含まれる構成文を更新し、前記複数の部分において、各構成文の間の類似度を算出することによって、全体の類似度が一番高い構成文を新しいトピック文として特定し、前記新しいトピック文が変わらなくなるまで上記工程を繰り返す。
【００１３】
本開示の一態様によれば、前記分割部は、前記出力テキストの予定する目標単語数に基づいて、クラスタリングを利用して入力テキストを分割して得られた複数の部分の数を特定する。
【００１４】
本開示の一態様によれば、前記結合部は、前記分析結果の各構成文と前記入力テキストの全ての構成文の間の類似度を算出し、前記分析結果の各構成文に対応する、全体の類似度が一番高い前記入力テキストの各構成文の前記入力テキストにおける位置をそれぞれに探し出し、前記位置の前記入力テキストにおける出現順序に基づいて、前記分析結果の各構成文に対して並べ替えを行い、前記並べ替えに従って前記分析結果の各構成文を結合する。
【００１５】
本開示の一態様によれば、前記結合部は、前記複数の部分に対して同じ単語数の分析結果を生成する。
【００１６】
本開示の一態様によれば、前記結合部は、前記複数の部分の構成文のウェイトに基づいて、前記複数の部分に対して異なる単語数の分析結果を生成する。
【００１７】
本開示の一態様によれば、コンピュータ読取可能な指示を格納するように配置されるメモリと、及び前記メモリに格納される前記コンピュータ読取可能な指示を実行するように配置されるプロセッサと、を具備し、前記コンピュータ読取可能な指示を実行する時に、前記プロセッサは、入力テキストを取得することと、クラスタリングを利用して前記入力テキストを複数の部分に分割することと、前記複数の部分を分析して、前記複数の部分のうちの各部分に対応する分析結果を生成することと、前記各部分に対応する分析結果を結合して、出力テキストを生成するテキスト処理デバイスが提供される。
【００１８】
本開示の一態様によれば、コンピュータ読取可能な指示を格納し、コンピュータによって前記コンピュータ読取可能な指示を実行する時に、前記コンピュータは、入力テキストを取得することと、クラスタリングを利用して前記入力テキストを複数の部分に分割することと、前記複数の部分を分析して、前記複数の部分のうちの各部分に対応する分析結果を生成することと、前記各部分に対応する分析結果を結合して、出力テキストを生成することと、を具備するテキスト処理方法を実行するコンピュータ読取可能な記憶媒体が提供される。
【発明の効果】
【００１９】
本開示の上記の態様では、クラスタリングによって入力テキストを複数の部分に分割し、複数の部分に対してそれぞれに処理して所望の長さの出力テキストを生成することによって、動的に変化するテキスト要求を処理し、所望のテキストを効率的に正確に生成することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
本開示の上記ならびにその他の目的、特徴および利点は、添付の図面を参照しながらより詳細に説明されると、より明らかになるであろう。添付図面は、本開示の実施形態の理解を容易にするためのものであり、本明細書の一部を構成するものであり、本開示の技術的な範囲を限定するものではない。図面において、同一の参照符号は、通常、同一の部品または手順を表す。
【００２１】
【図１】本開示の実施例に係るテキスト処理の方法のフローチャートである。
【図２】本開示の実施例に係るクラスタリングを利用して入力テキストを分割する方法のフローチャートである。
【図３】本開示の実施例に係るクラスタリングを利用して入力テキストを分割する模式図である。
【図４】本開示の実施例に係る分析結果を結合する方法のフローチャートである。
【図５】本開示の実施例に係るテキスト処理方法の模式図である。
【図６】本開示の実施例に係るテキスト処理装置の模式図である。
【図７】本開示の実施例に係るテキスト処理デバイスの模式図である。
【図８】本開示の実施例に係るコンピュータ読取可能な記憶媒体的模式図である。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
本開示の実施例に係る技術案は、以下、本開示の実施例における図面と併せて明確かつ完全に説明する。説明する実施例は、本開示の実施例の一部に過ぎず、すべてではないことは明らかである。創造的な作業なしに本開示の実施例に基づいて当業者によって得られる他のすべての実施例は、いずれも本開示の範囲内に属す。
【００２３】
まず、図１を参照して、本開示の実施例を実現するためのテキスト処理方法１００を説明する。当該方法において、まずトレーニングで一定の短い単語数の要約モデルを取得し、入力テキストに対して、当該モデルによって一定の単語数の要約を生成することができる。当該処理方法によれば、動的に変化するテキスト要求を処理し、所望のテキストを効率的に正確に生成することができる。
【００２４】
図１に示すように、ステップＳ１０１において、入力テキストを取得する。
当該入力テキストは処理するためのオリジナルテキストであり、当該オリジナルテキストに基づいて所望の単語数の要約を生成する。
【００２５】
ステップＳ１０２において、クラスタリングを利用して当該入力テキストを複数の部分に分割する。
ここで、クラスタリングを利用して入力テキストを分割して得られた複数の部分の数は、当該出力テキストの予定する目標単語数に基づいて特定される。例えば、所望の出力テキストの予定する目標単語数はＮであり、現在の一定の短い単語数の要約モデルが出力できる要約数はｎである時に、クラスタリングを利用して入力テキストを分割して得られた複数の部分の数はＭ＝Ｎ／ｎである。
【００２６】
クラスタリングを利用して入力テキストを分割して得られた複数の部分の数を取得した後、クラスタリングを利用して入力テキストを分割する動作を行う。
【００２７】
図２は、本開示の実施例に係るクラスタリングを利用して入力テキストを分割する方法２００のフローチャートである。
【００２８】
図２に示すように、ステップＳ２０１において、複数の部分に対応する複数のトピック文を初期化する。
複数の部分の数はＭである時に、各部分に対してトピック文を選択する必要があるため、Ｍ個のトピック文を選択する必要がある。例えば、初期化するトピック文として入力テキストの前のＭ個の文を選択してもよく、あるいは初期化するトピック文として入力テキストからＭ個の文をランダムに選択してもよい。トピック文を初期化する方法はこれに限らず、他の適切な方法を利用してトピック文を初期化してもよいと認識すべきだろう。
【００２９】
ステップＳ２０２において、入力テキストにおける構成文と複数のトピック文の間の類似度を算出することによって、類似度に基づいて入力テキストにおける構成文をそれぞれに複数のトピック文に対応する部分に区分し、当該複数の部分に含まれる構成文を更新する。
【００３０】
例えば、Ｒｏｕｇｅ−１の方式に基づいて類似度（又は距離）を算出してもよい。例えば、ｉ番目の文とｊ番目の文の間の類似度ｆｉｊは以下のように示してもよい。
ｆｉｊ＝Ｒｉｊ／Ｓｉ
ここで、Ｓｉはｉ番目の文におけるｐトークン（例えば、ｐ＝２表示２トークン、ｐ＝３表示３トークン）の数を示し、Ｒｉｊはｉ番目の文とｊ番目の文において重複するｐトークンの数を示す。ｆｉｊが大きいほど、ｉ番目の文とｊ番目の文の類似度が高いと示す。類似度を算出する方法はこれに限らず、他の適切な方法を利用して類似度を算出してもよいと認識すべきだろう。
【００３１】
そして、入力テキストにおける構成文と複数のトピック文の間の類似度を算出することによって、類似度が高い入力テキストの構成文をトピック文に対応する部分に区分する。
例えば、入力テキストの構成文はＴ＝｛ｔ１，ｔ２，ｔ３，…，ｔｚ｝であり、クラスタリングを利用して入力テキストを分割して得られた複数の部分の数はＭ＝２（即ち第一の部分と第二の部分）であり、分割された二つの部分のトピック文として前の二つの文ｔ１、ｔ２を選択すると想定する。そして、入力テキストの残された構成文｛ｔ３，ｔ４，…，ｔｚ｝とトピック文ｔ１の間の類似度{ｆ３１，ｆ４１，…，ｆｚ１｝、及び｛ｔ３，ｔ４，…，ｔｚ｝とトピック文ｔ２の間の類似度{ｆ３２，ｆ４２，…，ｆｚ２｝を算出し、ｆ３１とｆ３２を比較することによって構成文ｔ３を類似度が高いトピック文に対応する部分に区分し（例えば、ｆ３１＞ｆ３２時に、構成文ｔ３を第一の部分に区分し、ｆ３１＜ｆ３２時に、構成文ｔ３を第二の部分に区分し）、ｆ４１とｆ４２を比較することによって構成文ｔ４を類似度が高いトピック文に対応する部分に区分し、これをもって類推してもよい。
【００３２】
全ての構成文を区分した後、複数の部分に含まれる構成文を更新する。
そして、ステップＳ２０３において、複数の部分内において、各構成文の間の類似度を算出することによって、全体の類似度が一番高い構成文を新しいトピック文として特定する。
【００３３】
例えば、第一の部分に含まれる構成文は｛ｔ３，ｔ５，ｔ６｝であると想定すると、各構成文｛ｔ３，ｔ５，ｔ６｝の間の類似度｛ｆ３５，ｆ３６，ｆ５６｝を算出することによって、全体の類似度（例えば、ｔ３の全体の類似度は（ｆ３５＋ｆ３６）であり、ｔ５の全体の類似度は（ｆ５３＋ｆ５６）であり、ｔ６の全体の類似度は（ｆ６５＋ｆ６３）である）が一番高い構成文を当該部分における新しいトピック文として選択する。
【００３４】
そして、ステップＳ２０４において、新しいトピック文が変わらなくなる、又は反復の回数が予定の閾値に達する、即ち複数の部分の各部分が安定になるまで、上記工程を繰り返す。このように、各部分における構成文を特定し、即ちクラスタリングを完了する。クラスタリングの方法はこれに限らず、他の適切な方法を利用してクラスタリングを行ってもよいと認識すべきだろう。
【００３５】
図３は、本開示の実施例に係るクラスタリングを利用して入力テキストを分割する模式図である。図３に示すように、入力テキストの構成文２１はＴ＝｛ｔ１,ｔ２,ｔ３,…,ｔ７｝であり、クラスタリングを利用して入力テキストを分割して得られた複数の部分の数はＭ＝３（第一の部分２２、第二の部分２３及び第三の部分２４）であり、三つの部分を初期化するために選択されたトピック文は、それぞれｔ１、ｔ２、ｔ３であると想定する。そして、入力テキストの残された構成文｛ｔ４,ｔ５,ｔ６,ｔ７｝と各トピック文｛ｔ１,ｔ２,ｔ３｝の間の類似度を算出することによって、類似度に基づいて入力テキストの構成文｛ｔ４,ｔ５,ｔ６,ｔ７｝をそれぞれトピック文｛ｔ１,ｔ２,ｔ３｝に対応する部分に区分してもよい。例えば、図３に示すように、ｔ４を第一の部分２５に区分し、ｔ６とｔ７を第二の部分２６に区分し、ｔ５を第三の部分２７に区分する。そして、各部分において、各構成文の間の類似度を算出し、全体の類似度が一番高い構成文を新しいトピック文として特定する。例えば、第二の部分２６において、ｔ２、ｔ６、ｔ７の間の類似度を算出し、全体の類似度が一番高いｔ６を新しいトピック文（図面に円で示す）として特定する。トピック文が変わらなくなるまで、当該工程を繰り返す。
【００３６】
クラスタリングを利用して入力テキストを複数の部分に分割する後、入力テキストにおける類似度が高い構成文は、一つの部分と呼ばれる。そして、区分された複数の部分に対して処理を行って、出力テキストを取得する。
【００３７】
図１に戻り、ステップＳ１０３において、複数の部分を分析して、当該複数の部分のうちの各部分に対応する分析結果を生成する。
例えば、当該部分は、上述した一定の短い単語数の要約モデルによって完了してもよい。一定の短い単語数の要約モデルは、複数の部分に対して同じの単語数の分析結果を生成してもよい。
【００３８】
代わりに、当該部分は、上述した一定の短い単語数の要約モデルと調整モデルからなる要約モデルによって完成してもよい。例えば、一定の短い単語数の要約モデルと調整モデルは、当該複数の部分の構成文のウェイトに基づいて、複数の部分に対して異なる単語数の分析結果を生成してもよい。
【００３９】
例えば、クラスタリングによって分割された複数の部分が一定の短い単語数の要約モデルに入力された後、一定の短い単語数の要約モデルは、複数の部分における各構成文に対して点数を付けて、複数の部分の各部分における構成文の点数を加算することによって、複数の部分のうちの各部分の点数を取得して、各部分の点数を標準化して各部分のウェイトを取得する。そして、一定の短い単語数の要約モデルが同じ単語数の分析結果を出力する後、調整モデルによって上述した各部分のウェイトに基づいて各部分の単語数を調整して、複数の部分に対して異なる単語数の分析結果を生成する。
各部分に対応する分析結果を取得した後、ステップＳ１０４において、当該各部分に対応する分析結果を結合して、出力テキストを生成する。
【００４０】
図４は、本開示の実施例に係る分析結果を結合する方法４００のフローチャートである。
図４に示すように、ステップＳ４０１において、分析結果の各構成文と入力テキストの全ての構成文の間の類似度を算出する。当該算出の方法は、上述した類似度を算出する方法と同じであるので、ここでは重複して説明しない。
【００４１】
ステップＳ４０２において、分析結果の各構成文に対応する、類似度が一番高い入力テキストの各構成文の入力テキストにおける位置をそれぞれに探し出す。
【００４２】
ステップＳ４０３において、位置の入力テキストにおける出現順序に基づいて、分析結果の各構成文に対して並べ替えを行い、当該並べ替えに従って分析結果の各構成文を結合する。
【００４３】
例えば、入力テキストの構成文はＴ＝｛ｔ１，ｔ２，ｔ３，…，ｔｚ｝であり、分析結果の構成文はＬ＝｛ｌ１，ｌ２，ｌ３｝であると想定すると、分析結果を結合することは、下記のステップを含む。まず、分析結果の各構成文Ｌ＝｛ｌ１，ｌ２，ｌ３｝と入力テキストの全ての構成文Ｔ＝｛ｔ１，ｔ２，ｔ３，…，ｔｚ｝の間の類似度を算出する。そして、分析結果の各構成文Ｌ＝｛ｌ１，ｌ２，ｌ３｝に対応する、全体の類似度が一番高い入力テキストの各構成文の入力テキストにおける位置をそれぞれに探し出す。そして、位置の入力テキストにおける出現順序に基づいて、分析結果の各構成文に対して並べ替えを行い、並べ替えに従って分析結果の各構成文を結合する。例えば、ｌ１は構成文ｔ３に対応し、ｌ２は構成文ｔ５に対応し、ｌ３は構成文ｔ１に対応すると想定すると、ｔ３、ｔ５、ｔ１の入力テキストにおける並べ替えに基づいて、分析結果の各構成文｛ｌ１，ｌ２，ｌ３｝を｛ｌ３，ｌ１，ｌ２｝に並べ替えて、当該並べ替え後の分析結果を出力テキストとして入力する。
【００４４】
次は、図５を参照して本開示の実施例に係るテキスト処理方法を説明する。図５に示すように、まず、入力テキスト５１を取得する。当該オリジナルテキストに基づいて所望の単語数の要約を生成できる。そして、入力テキストの構成文の間の類似度に従って、クラスタリングを利用して入力テキストを複数の部分５２に分割する。ここで、クラスタリングを利用して入力テキストを分割して得られた複数の部分の数は、当該出力テキストの予定する目標単語数に基づいて特定される。例えば、図５に示すように、クラスタリングを利用して入力テキストを三つの部分５３に分割してもよい。そして、分割された複数の部分を要約モデル５４に入力してもよい。要約モデルは、複数の部分を分析して、複数の部分のうちの各部分に対応する分析結果（例えば、入力された三つの部分５３に対応する三つの結果５５）を生成する。ここで、要約モデルは複数の部分に対して同じ単語数の分析結果を生成してもよく、あるいは複数の部分の構成文のウェイトに基づいて、複数の部分に対して異なる単語数の分析結果を生成する。そして、各部分に対応する分析結果に対して並べ替え及び結合５６を行って、所望の単語数の要約を生成する。それにより、上述したテキスト処理方法によれば、任意の所望の単語数の要約を効率的に正確に生成し、処理の複雑さを低下することができる。
【００４５】
以下、図６を参照して本開示の実施例に係るテキスト処理装置１０００について説明する。図６は、本開示の実施例に係るテキスト処理装置１０００の模式図である。本実施例に係るテキスト処理装置の機能は、図１を参照して説明した方法の詳細と同じであるため、便宜上、同じ内容についての詳細な説明はここでは省略する。
【００４６】
図６に示すように、本開示の実施例に係るテキスト処理装置１０００は、取得部１００１、分割部１００２、分析部１００３及び結合部１００４を具備する。テキスト処理装置１０００は、図６において４つの部のみを備えるように示されているが、これは単なる例示であり、テキスト処理装置１０００は、１つ以上の他の部を備えることもできることに留意されたい。これらのユニットは本発明の思想と関係がないため、ここでは省略する。
【００４７】
取得部１００１は、入力テキストを取得する。
当該入力テキストは処理するためのオリジナルテキストであり、当該オリジナルテキストに基づいて所望の単語数の要約を生成する。
【００４８】
分割部１００２は、クラスタリングを利用して当該入力テキストを複数の部分に分割する。
ここで、分割部１００２は、出力テキストの予定する目標単語数に基づいてクラスタリングを利用して入力テキストを分割して得られた複数の部分の数を特定する。例えば、所望の出力テキストの予定する目標単語数はＮであり、現在の一定の短い単語数の要約モデルが出力できる要約数はｎである時に、分割部１００２がクラスタリングを利用して入力テキストを分割して得られた複数の部分の数はＭ＝Ｎ／ｎである。
【００４９】
クラスタリングを利用して入力テキストを分割して得られた複数の部分の数を取得した後、分割部１００２によるクラスタリングを利用して入力テキストを分割する動作を行う。
【００５０】
ここで、まず、当該分割部１００２は、複数の部分に対応する複数のトピック文を初期化する。
例えば、初期化するトピック文として入力テキストの前のＭ個の文を選択してもよく、あるいは入力テキストから、初期化するトピック文としてＭ個の文をランダムに選択してもよい。トピック文を初期化する方法はこれに限らず、他の適切な方法を利用してトピック文を初期化してもよいと認識すべきだろう。
【００５１】
そして、分割部１００２は、入力テキストにおける構成文と複数のトピック文の間の類似度を算出することによって、類似度に基づいて入力テキストにおける構成文をそれぞれに複数のトピック文に対応する部分に区分し、当該複数の部分に含まれる構成文を更新する。
【００５２】
例えば、Ｒｏｕｇｅ−１の方式に基づいて類似度（又は距離）を算出してもよい。例えば、ｉ番目の文とｊ番目の文の間の類似度ｆｉｊは以下のように示してもよい。
ｆｉｊ＝Ｒｉｊ／Ｓｉ
ここで、Ｓｉはｉ番目の文におけるｐトークン（例えば、ｐ＝２表示２トークン、ｐ＝３表示３トークン）の数を示し、Ｒｉｊはｉ番目の文とｊ番目の文において重複するｐトークンの数を示す。ｆｉｊが大きいほど、ｉ番目の文とｊ番目の文の類似度が高いと示す。類似度を算出する方法はこれに限らず、他の適切な方法を利用して類似度を算出してもよいと認識すべきだろう。
【００５３】
そして、分割部１００２は、入力テキストにおける構成文と複数のトピック文の間の類似度を算出することによって、類似度が高い入力テキストの構成文をトピック文に対応する部分に区分する。
【００５４】
例えば、入力テキストの構成文はＴ＝｛ｔ１，ｔ２，ｔ３，…，ｔｚ｝であり、クラスタリングを利用して入力テキストを分割して得られた複数の部分の数はＭ＝２（即ち第一の部分と第二の部分）であり、分割された二つの部分のトピック文として前の二つの文ｔ１、ｔ２を選択すると想定する。そして、入力テキストの残された構成文｛ｔ３，ｔ４，…，ｔｚ｝とトピック文ｔ１の間の類似度｛ｆ３１，ｔ４１，…，ｔｚ１｝、及び｛ｔ３，ｔ４，…，ｔｚ｝とトピック文ｔ２の間の類似度｛ｆ３２，ｔ４２，…，ｔｚ２｝を算出し、ｆ３１とｆ３２を比較することによって構成文ｔ３を類似度が高いトピック文に対応する部分に区分し（例えば、ｆ３１＞ｆ３２時に、構成文ｔ３を第一の部分に区分し、ｆ３１＜ｆ３２時に、構成文ｔ３を第二の部分に区分し）、ｆ４１とｆ４２を比較することによって構成文ｔ４を類似度が高いトピック文に対応する部分に区分し、これをもって類推してもよい。
【００５５】
全ての構成文を区分した後、複数の部分に含まれる構成文を更新する。
そして、分割部１００２は、複数の部分内において、各構成文の間の類似度を算出することによって、全体の類似度が一番高い構成文を新しいトピック文として特定する。
【００５６】
例えば、第一の部分に含まれる構成文は｛ｔ３，ｔ５，ｔ６｝であると想定すると、各構成文｛ｔ３，ｔ５，ｔ６｝の間の類似度｛ｆ３５，ｆ３６，ｆ５６｝を算出することによって、全体の類似度（例えば、ｔ３の全体の類似度は（ｆ３５＋ｆ３６）であり、ｔ５の全体の類似度は（ｆ５３＋ｆ５６）であり、ｔ６の全体の類似度は（ｆ６５＋ｆ６３）である）が一番高い構成文を当該部分における新しいトピック文として選択する。
【００５７】
新しいトピック文が変わらなくなる、又は反復の回数が予定の閾値に達するまで、上記工程を繰り返す。このように、各部分における構成文を特定し、即ちクラスタリングを完了する。クラスタリングの方法はこれに限らず、他の適切な方法を利用してクラスタリングを行ってもよいと認識すべきだろう。
【００５８】
分割部１００２がクラスタリングを利用して入力テキストを複数の部分に分割する後、分析部１００３は区分された複数の部分に対して処理を行って、出力テキストを取得する。
【００５９】
分析部１００３は、複数の部分を分析して、当該複数の部分のうちの各部分に対応する分析結果を生成してもよい。
例えば、当該部分は、上述した一定の短い単語数の要約モデルによって完了してもよい。一定の短い単語数の要約モデルは、複数の部分に対して同じの単語数の分析結果を生成してもよい。
【００６０】
代わりに、当該部分は、上述した一定の短い単語数の要約モデルと調整モデルからなる要約モデルによって完了してもよい。例えば、一定の短い単語数の要約モデルと調整モデルは、当該複数の部分の構成文のウェイトに基づいて、複数の部分に対して異なる単語数の分析結果を生成してもよい。例えば、クラスタリングによって分割された複数の部分が一定の短い単語数の要約モデルに入力された後、一定の短い単語数の要約モデルは、複数の部分における各構成文に対して点数を付けて、複数の部分の各部分における構成文の点数を加算することによって、複数の部分のうちの各部分の点数を取得して、各部分の点数を標準化して各部分のウェイトを取得する。そして、一定の短い単語数の要約モデルが同じ単語数の分析結果を出力する後、調整モデルによって上述した各部分のウェイトに基づいて各部分の単語数を調整して、複数の部分に対して異なる単語数の分析結果を生成する。
【００６１】
各部分に対応する分析結果を取得した後、結合部１００４は、当該各部分に対応する分析結果を結合して、出力テキストを生成してもよい。
【００６２】
ここで、結合部１００４は、分析結果の各構成文と入力テキストの全ての構成文の間の類似度を算出して、分析結果の各構成文に対応する、類似度が一番高い入力テキストの各構成文の入力テキストにおける位置をそれぞれに探し出し、位置の入力テキストにおける出現順序に基づいて、分析結果の各構成文に対して並べ替えを行い、当該並べ替えに従って分析結果の各構成文を結合してもよい。
【００６３】
例えば、入力テキストの構成文はＴ＝｛ｔ１，ｔ２，ｔ３，…，ｔｚ｝であり、分析結果の構成文はＬ＝｛ｌ１，ｌ２，ｌ３｝であると想定すると、分析結果を結合することは、下記のステップを含む。まず、分析結果の各構成文Ｌ＝｛ｌ１，ｌ２，ｌ３｝と入力テキストの全ての構成文Ｔ＝｛ｔ１，ｔ２，ｔ３，…，ｔｚ｝の間の類似度を算出する。そして、分析結果の各構成文Ｌ＝｛ｌ１，ｌ２，ｌ３｝に対応する、全体の類似度が一番高い入力テキストの各構成文の入力テキストにおける位置をそれぞれに探し出す。そして、位置の入力テキストにおける出現順序に基づいて、分析結果の各構成文に対して並べ替えを行い、並べ替えに従って分析結果の各構成文を結合する。例えば、ｌ１は構成文ｔ３に対応し、ｌ２は構成文ｔ５に対応し、ｌ３は構成文ｔ１に対応すると想定すると、ｔ３、ｔ５、ｔ１の入力テキストにおける並べ替えに基づいて、分析結果の各構成文｛ｌ１，ｌ２，ｌ３｝を｛ｌ３，ｌ１，ｌ２｝に並べ替えて、当該並べ替え後の分析結果を出力テキストとして入力する。
【００６４】
図５は、本開示の実施例に係るテキスト処理方法を示す。図５に示すように、まず、取得部１００１は、入力テキスト５１を取得し、当該オリジナルテキストに基づいて所望の単語数の要約を生成できる。そして、分割部１００２は、入力テキストの構成文の間の類似度に従って、クラスタリングを利用して入力テキストを複数の部分５２に分割する。ここで、分割部１００２がクラスタリングを利用して入力テキストを分割して得られた複数の部分の数は、当該出力テキストの予定する目標単語数に基づいて特定される。例えば、図５に示すように、分割部１００２はクラスタリングを利用して入力テキストを三つの部分５３に分割してもよい。そして、分割された複数の部分を要約モデル５４に入力してもよい。要約モデルは、複数の部分を分析して、分析部１００３で複数の部分のうちの各部分に対応する分析結果（例えば、入力された三つの部分５３に対応する三つの結果５５）を生成する。ここで、要約モデルは複数の部分に対して同じ単語数の分析結果を生成してもよく、あるいは複数の部分の構成文のウェイトに基づいて、複数の部分に対して異なる単語数の分析結果を生成してもよい。そして、結合部１００４は各部分に対応する分析結果に対して並べ替え及び結合５６を行って、所望の単語数の要約を生成する。それにより、上述したテキスト処理方法によれば、任意の所望の単語数の要約を効率的に正確に生成し、処理の複雑さを低下することができる。
【００６５】
以下、図７を参照し、本開示の実施例に係るテキスト処理デバイスについて説明する。図７は、本開示の実施例に係るテキスト処理デバイスの模式図である。本実施例のテキスト処理デバイスの機能は、図１を参照して説明した方法の詳細と同じであるため、便宜上、同じ内容に対する詳細な説明はここでは省略する。
【００６６】
図７に示すように、テキスト処理装置１１００は、メモリ１１０１とプロセッサ１１０２を備える。図７では、テキスト処理デバイス１１００は、２つのデバイスのみを備えるように示されるが、これは単なる例示であり、テキスト処理デバイス１１００は、１つ以上の他のデバイスを備えることもできることに留意されたい。これらのデバイスは、本発明の思想と関係がないため、ここでは省略する。
【００６７】
本開示のテキスト処理デバイス１１００は、コンピュータ読取可能な指示を格納するように配置されたメモリ１１０１と、当該メモリに格納された当該コンピュータ読取可能な指示を実行するように配置されたプロセッサ１１０２を具備する。ここで、当該プロセッサ１１０２が当該コンピュータ読取可能な指示を実行する時に、以下のステップを実行する。入力テキストを取得し、クラスタリングを利用して当該入力テキストを複数の部分に分割し、当該複数の部分を分析して、当該複数の部分のうちの各部分に対応する分析結果を生成し、当該各部分に対応する分析結果を結合して、出力テキストを生成する。
【００６８】
ここで、クラスタリングを利用して入力テキストを分割して得られた複数の部分の数は、当該出力テキストの予定する目標単語数に基づいて特定される。
【００６９】
ここで、前記クラスタリングを利用して当該入力テキストを複数の部分に分割することは、複数の部分に対応する複数のトピック文を初期化することと、入力テキストにおける構成文と複数のトピック文の間の類似度を算出することによって、類似度に基づいて入力テキストにおける構成文をそれぞれに複数のトピック文に対応する部分に区分し、当該複数の部分に含まれる構成文を更新することと、複数の部分において、各構成文の間の類似度を算出することによって、全体の類似度が一番高い構成文を新しいトピック文として特定することと、新しいトピック文が変わらなくなるまで、上記工程を繰り返すことと、を含む。
【００７０】
ここで、前記当該各部分に対応する分析結果を結合することは、当該分析結果の各構成文と当該入力テキストの全ての構成文の間の類似度を計算することと、当該分析結果の各構成文に対応する、全体の類似度が一番高い当該入力テキストの各構成文の当該入力テキストにおける位置をそれぞれに探し出すことと、基于当該位置の当該入力テキストにおける出現順序に基づいて、当該分析結果の各構成文に対して並べ替えを行い、当該並べ替えに従って当該分析結果の各構成文を結合することと、を含む。
【００７１】
ここで、当該複数の部分に対して同じ単語数の分析結果を生成してもよい。
代わりに、当該複数の部分の構成文のウェイトに基づいて、当該複数の部分に対して異なる単語数の分析結果を生成してもよい。
【００７２】
図８は、本開示の実施例に係るコンピュータ読取可能な記憶媒体の模式図である。
図８に示すように、本開示は、コンピュータ読取可能な指示１２０１を格納したコンピュータ読取可能な記憶媒体１２００を提供する。当該コンピュータ読取可能な指示がコンピュータによって実行されるとき、当該コンピュータは、以下のステップを実行する。入力テキストを取得し、クラスタリングを利用して当該入力テキストを複数の部分に分割し、当該複数の部分を分析して、当該複数の部分のうちの各部分に対応する分析結果を生成し、当該各部分に対応する分析結果を結合して、出力テキストを生成する。
【００７３】
ここで、前記クラスタリングを利用して当該入力テキストを複数の部分に分割することは、複数の部分に対応する複数のトピック文を初期化することと、入力テキストにおける構成文と複数のトピック文の間の類似度を算出することによって、類似度に基づいて入力テキストにおける構成文をそれぞれに複数のトピック文に対応する部分に区分し、当該複数の部分に含まれる構成文を更新することと、複数の部分において、各構成文の間の類似度を算出することによって、全体の類似度が一番高い構成文を新しいトピック文として特定することと、新しいトピック文が変わらなくなるまで、上記工程を繰り返すことと、を含む。
【００７４】
＜ハードウェア構成＞
なお、上記実施形態の説明に用いたブロック図は、機能単位のブロックを示している。これらの機能ブロック（構成部）は、ハードウェア及び／又はソフトウェアの任意の組み合わせによって実現される。また、各機能ブロックの実現手段は特に限定されない。すなわち、各機能ブロックは、物理的及び／又は論理的に結合した１つの装置により実現されてもよいし、物理的及び／又は論理的に分離した２つ以上の装置を直接的及び／又は間接的に（例えば、有線及び／又は無線で）接続し、これら複数の装置により実現されてもよい。
【００７５】
なお、以下の説明では、「装置」という文言は、回路、デバイス、ユニットなどに読み替えることができる。例えば、プロセッサは１つだけ図示されているが、複数のプロセッサがあってもよい。また、処理は、１のプロセッサで実行されてもよいし、処理が同時に、逐次に、又はその他の手法で、１以上のプロセッサで実行されてもよい。なお、プロセッサは、１以上のチップで実装されてもよい。
【００７６】
プロセッサは、例えば、オペレーティングシステムを動作させてコンピュータ全体を制御する。プロセッサは、周辺装置とのインターフェース、制御装置、演算装置、レジスタなどを含む中央処理装置（ＣＰＵ：Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）で構成されてもよい。
【００７７】
また、プロセッサは、プログラム（プログラムコード）、ソフトウェアモジュール、データなどを、ストレージ及び／又は通信装置からメモリに読み出し、これらに従って各種の処理を実行する。プログラムとしては、上記の実施形態で説明した動作の少なくとも一部をコンピュータに実行させるプログラムが用いられる。例えば、制御ユニットは、メモリに格納され、プロセッサで動作する制御プログラムによって実現されてもよく、他の機能ブロックについても同様に実現されてもよい。メモリは、コンピュータ読取可能な記憶媒体であり、例えば、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＥＰＲＯＭ（Ｅｒａｓａｂｌｅ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  ＲＯＭ）、ＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ  ＥＰＲＯＭ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）、その他の適切な記憶媒体の少なくとも１つで構成されてもよい。メモリは、レジスタ、キャッシュ、メインメモリ（主記憶装置）などと呼ばれてもよい。メモリは、本開示の一実施形態に係る方法を実施するために実行可能なプログラム（プログラムコード）、ソフトウェアモジュールなどを保存することができる。
【００７８】
ストレージは、コンピュータ読取可能な記憶媒体であり、例えば、フレキシブルディスク、フロッピー（登録商標）ディスク、光磁気ディスク（例えば、コンパクトディスク（ＣＤ−ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｄｉｓｃ  ＲＯＭ）など）、デジタル多用途ディスク、Ｂｌｕ−ｒａｙ（登録商標）ディスク）、リムーバブルディスク、ハードディスクドライブ、スマートカード、フラッシュメモリデバイス（例えば、カード、スティック、キードライブ）、磁気ストライプ、データベース、サーバ、その他の適切な記憶媒体の少なくとも１つで構成されてもよい。ストレージは、補助記憶装置と呼ばれてもよい。
【００７９】
入力装置は、外部からの入力を受け付ける入力デバイス（例えば、キーボード、マウス、マイクロフォン、スイッチ、ボタン、センサなど）である。出力装置は、外部への出力を実施する出力デバイス（例えば、ディスプレイ、スピーカー、ＬＥＤ（Ｌｉｇｈｔ  Ｅｍｉｔｔｉｎｇ  Ｄｉｏｄｅ）ランプなど）である。なお、入力装置及び出力装置は、一体となった構成（例えば、タッチパネル）であってもよい。
【００８０】
また、本明細書で説明した情報、パラメータなどは、絶対値で表されてもよいし、所定の値からの相対値で表されてもよいし、対応する別の情報で表されてもよい。例えば、無線リソースは、所定のインデックスで指示されるものであってもよい。さらに、これらのパラメータを使用する数式などは、本明細書で明示的に開示したものと異なってもよい。
本明細書においてパラメータなどに使用する名称は、いかなる点においても限定的なものではない。
【００８１】
入出力された情報、信号などは、特定の場所（例えば、メモリ）に保存されてもよいし、管理テーブルで管理してもよい。入出力される情報、信号などは、上書き、更新又は追記をされ得る。出力された情報、信号などは、削除されてもよい。入力された情報、信号などは、他の装置へ送信されてもよい。
【００８２】
情報の通知は、本明細書で説明した態様／実施形態に限られず、他の方法で行われてもよい。例えば、情報の通知は、物理レイヤシグナリング（例えば、下り制御情報（ＤＣＩ：Ｄｏｗｎｌｉｎｋ  Ｃｏｎｔｒｏｌ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ）、上り制御情報（ＵＣＩ：Ｕｐｌｉｎｋ  Ｃｏｎｔｒｏｌ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ））、上位レイヤシグナリング（例えば、ＲＲＣ（Ｒａｄｉｏ  Ｒｅｓｏｕｒｃｅ  Ｃｏｎｔｒｏｌ）シグナリング、ブロードキャスト情報（マスタ情報ブロック（ＭＩＢ：Ｍａｓｔｅｒ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ｂｌｏｃｋ）、システム情報ブロック（ＳＩＢ：Ｓｙｓｔｅｍ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ｂｌｏｃｋ）など）、媒体アクセス制御（ＭＡＣ：Ｍｅｄｉｕｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｃｏｎｔｒｏｌ）シグナリング）、その他の信号又はこれらの組み合わせによって実施されてもよい。
【００８３】
また、所定の情報の通知（例えば、「Ｘであること」の通知）は、明示的に行うものに限られず、暗示的に（例えば、当該所定の情報の通知を行わないことによって又は別の情報の通知によって）行われてもよい。
【００８４】
判定は、１ビットで表される値（０か１か）によって行われてもよいし、真（ｔｒｕｅ）又は偽（ｆａｌｓｅ）で表される真偽値（ｂｏｏｌｅａｎ）によって行われてもよいし、数値の比較（例えば、所定の値との比較）によって行われてもよい。
【００８５】
ソフトウェアは、ソフトウェア、ファームウェア、ミドルウェア、マイクロコード、ハードウェア記述言語と呼ばれるか、他の名称で呼ばれるかを問わず、命令、命令セット、コード、コードセグメント、プログラムコード、プログラム、サブプログラム、ソフトウェアモジュール、アプリケーション、ソフトウェアアプリケーション、ソフトウェアパッケージ、ルーチン、サブルーチン、オブジェクト、実行可能ファイル、実行スレッド、手順、機能などを意味するよう広く解釈されるべきである。
【００８６】
また、ソフトウェア、命令、情報などは、伝送媒体を介して送受信されてもよい。例えば、ソフトウェアが、有線技術（同軸ケーブル、光ファイバケーブル、ツイストペア、デジタル加入者回線（ＤＳＬ：Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｓｕｂｓｃｒｉｂｅｒ  Ｌｉｎｅ）など）及び／又は無線技術（赤外線、マイクロ波など）を使用してウェブサイト、サーバ、又は他のリモートソースから送信される場合、これらの有線技術及び／又は無線技術は、伝送媒体の定義内に含まれる。
【００８７】
本明細書で使用する「システム」及び「ネットワーク」という用語は、互換的に使用される。
本明細書で説明した各態様／実施形態は単独で用いてもよいし、組み合わせて用いてもよいし、実行に伴って切り替えて用いてもよい。また、本明細書で説明した各態様／実施形態の処理手順、シーケンス、フローチャートなどは、矛盾の無い限り、順序を入れ替えてもよい。例えば、本明細書で説明した方法については、例示的な順序で様々なステップの要素を提示しており、提示した特定の順序に限定されない。
【００８８】
本明細書で説明した各態様／実施形態は、ＬＴＥ（Ｌｏｎｇ  Ｔｅｒｍ  Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ）、ＬＴＥ−Ａ（ＬＴＥ−Ａｄｖａｎｃｅｄ）、ＬＴＥ−Ｂ（ＬＴＥ−Ｂｅｙｏｎｄ）、ＳＵＰＥＲ  ３Ｇ、ＩＭＴ−Ａｄｖａｎｃｅｄ、４Ｇ（４ｔｈ  ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ  ｍｏｂｉｌｅ  ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ  ｓｙｓｔｅｍ）、５Ｇ（５ｔｈ  ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ  ｍｏｂｉｌｅ  ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ  ｓｙｓｔｅｍ）、ＦＲＡ（Ｆｕｔｕｒｅ  Ｒａｄｉｏ  Ａｃｃｅｓｓ）、Ｎｅｗ−ＲＡＴ（Ｒａｄｉｏ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ）、ＮＲ（Ｎｅｗ  Ｒａｄｉｏ）、ＮＸ（Ｎｅｗ  ｒａｄｉｏ  ａｃｃｅｓｓ）、ＦＸ（Ｆｕｔｕｒｅ  ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ  ｒａｄｉｏ  ａｃｃｅｓｓ）、ＧＳＭ（登録商標）（Ｇｌｏｂａｌ  Ｓｙｓｔｅｍ  ｆｏｒ  Ｍｏｂｉｌｅ  ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ）、ＣＤＭＡ２０００、ＵＭＢ（Ｕｌｔｒａ  Ｍｏｂｉｌｅ  Ｂｒｏａｄｂａｎｄ）、ＩＥＥＥ  ８０２．１１（Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標））、ＩＥＥＥ  ８０２．１６（ＷｉＭＡＸ（登録商標））、ＩＥＥＥ  ８０２．２０、ＵＷＢ（Ｕｌｔｒａ−ＷｉｄｅＢａｎｄ）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、その他の適切な無線通信方法を利用するシステム及び／又はこれらに基づいて拡張された次世代システムに適用されてもよい。
【００８９】
本明細書で使用する「に基づいて」という記載は、別段に明記されていない限り、「のみに基づいて」を意味しない。言い換えれば、「に基づいて」という記載は、「のみに基づいて」と「に少なくとも基づいて」の両方を意味する。
【００９０】
本明細書で使用する「第１の」、「第２の」などの呼称を使用した要素へのいかなる参照も、それらの要素の量又は順序を全般的に限定するものではない。これらの呼称は、２つ以上の要素間を区別する便利な方法として本明細書で使用され得る。したがって、第１及び第２の要素の参照は、２つの要素のみが採用され得ること又は何らかの形で第１の要素が第２の要素に先行しなければならないことを意味しない。
【００９１】
本明細書で使用する「判断（決定）（ｄｅｔｅｒｍｉｎｉｎｇ）」という用語は、多種多様な動作を包含する場合がある。例えば、「判断（決定）」は、計算（ｃａｌｃｕｌａｔｉｎｇ）、算出（ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ）、処理（ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ）、導出（ｄｅｒｉｖｉｎｇ）、調査（ｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｉｎｇ）、探索（ｌｏｏｋｉｎｇ  ｕｐ）（例えば、テーブル、データベース又は別のデータ構造での探索）、確認（ａｓｃｅｒｔａｉｎｉｎｇ）などを「判断（決定）」することであるとみなされてもよい。また、「判断（決定）」は、受信（ｒｅｃｅｉｖｉｎｇ）（例えば、情報を受信すること）、送信（ｔｒａｎｓｍｉｔｔｉｎｇ）（例えば、情報を送信すること）、入力（ｉｎｐｕｔ）、出力（ｏｕｔｐｕｔ）、アクセス（ａｃｃｅｓｓｉｎｇ）（例えば、メモリ中のデータにアクセスすること）などを「判断（決定）」することであるとみなされてもよい。また、「判断（決定）」は、解決（ｒｅｓｏｌｖｉｎｇ）、選択（ｓｅｌｅｃｔｉｎｇ）、選定（ｃｈｏｏｓｉｎｇ）、建立（ｅｓｔａｂｌｉｓｈｉｎｇ）、比較（Ｃｏｍｐａｒｉｎｇ）などを「判断（決定）」することであるとみなされてもよい。つまり、「判断（決定）」は、何らかの動作を「判断（決定）」することであるとみなされてもよい。
【００９２】
本明細書で使用する「接続された（ｃｏｎｎｅｃｔｅｄ）」、「結合された（ｃｏｕｐｌｅｄ）」という用語、又はこれらのあらゆる変形は、２又はそれ以上の要素間の直接的又は間接的なあらゆる接続又は結合を意味し、互いに「接続」又は「結合」された２つの要素間に１又はそれ以上の中間要素が存在することを含むことができる。要素間の結合又は接続は、物理的なものであっても、論理的なものであっても、或いはこれらの組み合わせであってもよい。例えば、「接続」は「アクセス」と読み替えられてもよい。本明細書で使用する場合、２つの要素は、１又はそれ以上の電線、ケーブル及び／又はプリント電気接続を使用することにより、並びにいくつかの非限定的かつ非包括的な例として、無線周波数領域、マイクロ波領域及び／又は光（可視及び不可視の両方）領域の波長を有する電磁エネルギーなどを使用することにより、互いに「接続」又は「結合」されると考えることができる。
【００９３】
本明細書又は請求の範囲で「含む（ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ）」、「含んでいる（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」、及びそれらの変形が使用されている場合、これらの用語は、用語「備える」と同様に、包括的であることが意図される。さらに、本明細書あるいは特許請求の範囲において使用されている用語「又は（ｏｒ）」は、排他的論理和ではないことが意図される。
【００９４】
以上、本開示について詳細に説明したが、当業者にとっては、本開示が本明細書中に説明した実施形態に限定されるものではないということは明らかである。本開示は、特許請求の範囲の記載により定まる本開示の趣旨及び範囲を逸脱することなく校正及び変更態様として実施することができる。したがって、本明細書の記載は、例示説明を目的とするものであり、本開示に対して何ら制限的な意味を有するものではない。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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