(57)【要約】      （修正有）【課題】出力テキストにおける重複する文を削減することができるテキスト処理方法、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。【解決手段】テキスト処理方法は、入力テキストを取得することと、入力テキストを分析し、入力テキストに対応する分析結果を取得することと、クラスタリングを利用して入力テキストを複数のセクションに分割することと、複数のセクションと分析結果に基づいて出力テキストを生成することと、を含む。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ニューラルネットワークに基づくテキスト処理方法であって、
入力テキストを取得することと、
前記入力テキストを分析し、前記入力テキストに対応する分析結果を取得することと、
クラスタリングを利用して前記入力テキストを複数のセクションに分割することと、
前記複数のセクション及び前記分析結果に基づい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セクションに分割することは、
前記複数のセクションに対応する複数の中心文を初期化する初期化ステップと、
前記入力テキストの構成文と前記複数の中心文との類似度を計算することにより、類似度に基づいて前記入力テキストの構成文をそれぞれ前記複数の中心文に対応するセクションに割り当て、前記複数のセクションに含まれる構成文を更新する更新ステップと、
前記複数のセクションにおいて、各構成文間の類似度を計算することにより、類似度の合計が最大となる構成文を新しい中心文として決定する決定ステップと、
前記新しい中心文が変わらなくなるまで、前記更新ステップと前記決定ステップを繰り返す繰り返しステップとを含む、請求項１に記載のテキスト処理方法。
【請求項３】
前記入力テキストを分析し、前記入力テキストに対応する分析結果を取得することは、
前記入力テキストのすべての構成文を分析して、すべての構成文それぞれの文の重みを分析結果として取得することを含む、請求項１に記載のテキスト処理方法。
【請求項４】
前記複数のセクション及び前記分析結果に基づいて出力テキストを生成することは、
前記すべての構成文それぞれの文の重みに基づいて、前記複数のセクションのそれぞれにおいて、当該セクションで文の重みが最大となる構成文を当該セクションに対応する出力結果として選択することと、
複数のセクションの出力結果を結合して出力テキストを生成することと、を含む、請求項３に記載のテキスト処理方法。
【請求項５】
前記ニューラルネットワークは一つのテキスト処理レイヤを含み、前記入力テキストをクラスタリングにより分割して得られる複数のセクションの数は、前記テキスト処理レイヤの出力テキストの所定の目標文数によって決定される、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】
前記ニューラルネットワークは、カスケードされたＮ（Ｎ≧２）個のテキスト処理レイヤを含み、
前記カスケードされたＮ個のテキスト処理レイヤにおけるｎ番目のテキスト処理レイヤがクラスタリングにより入力テキストを分割して得られる複数のセクションの数は、前記ｎ番目のテキスト処理レイヤの出力テキストの所定の目標文数によって決定される、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】
ニューラルネットワークに基づくテキスト処理装置であって、
入力テキストを取得する取得部と、
前記入力テキストを分析し、前記入力テキストに対応する分析結果を取得する分析部と、
クラスタリングを利用して前記入力テキストを複数のセクションに分割する分割部と、
前記複数のセクションと前記分析結果に基づいて出力テキストを生成する生成部とを備える、テキスト処理装置。
【請求項８】
前記分割部は、
前記複数のセクションに対応する複数の中心文を初期化する初期化ステップと、
前記入力テキストの構成文と前記複数の中心文との類似度を計算することにより、類似度に基づいて前記入力テキストの構成文をそれぞれ前記複数の中心文に対応するセクションに割り当て、前記複数のセクションに含まれる構成文を更新する更新ステップと、
前記複数のセクションのそれぞれにおいて、各構成文間の類似度を計算することにより、類似度の合計が最大となる構成文を新しい中心文として決定する決定ステップと、
新しい中心文が変わらなくなるまで、前記更新ステップと前記決定ステップを繰り返す繰り返しステップとを行う、請求項７に記載のテキスト処理装置。
【請求項９】
前記分析部は、前記入力テキストのすべての構成文を分析して、すべての構成文それぞれの文の重みを前記分析結果として取得する、請求項７に記載のテキスト処理装置。
【請求項１０】
前記生成部は、
前記すべての構成文それぞれの文の重みに基づいて、前記複数のセクションのそれぞれにおいて、当該セクションの文の重みが最大となる構成文を当該セクションに対応する出力結果として選択し、
複数のセクションの出力結果を結合して出力テキストを生成する、請求項９に記載のテキスト処理装置。
【請求項１１】
前記ニューラルネットワークは一つのテキスト処理レイヤを含み、前記入力テキストをクラスタリングにより分割して得られる複数のセクションの数は、前記テキスト処理レイヤの出力テキストの所定の目標文数によって決定される、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】
前記ニューラルネットワークは、カスケードされたＮ（Ｎ≧２）個のテキスト処理レイヤを含み、
前記カスケードされたＮ個のテキスト処理レイヤにおけるｎ番目のテキスト処理レイヤがクラスタリングにより入力テキストを分割して得られる複数のセクションの数は、前記ｎ番目のテキスト処理レイヤの出力テキストの所定の目標文数によって決定される、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】
ニューラルネットワークに基づくテキスト処理デバイスであって、
コンピュータ読取可能な命令を格納するように構成されるメモリと、
前記メモリに格納される前記コンピュータ読取可能な命令を実行するように構成されるプロセッサと、
を備え、
ここで、前記プロセッサが前記コンピュータ読取可能な命令を実行するとき、
入力テキストを取得することと、
前記入力テキストを分析し、前記入力テキストに対応する分析結果を取得することと、
クラスタリングを利用して前記入力テキストを複数のセクションに分割することと、
前記複数のセクション及び前記分析結果に基づいて出力テキストを生成することと、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命令が格納された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命令がコンピュータによって実行されるとき、前記コンピュータは、
入力テキストを取得することと、
前記入力テキストを分析し、前記入力テキストに対応する分析結果を取得することと、
クラスタリングを利用して前記入力テキストを複数のセクションに分割することと、
前記複数のセクション及び前記分析結果に基づいて、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】
本出願は、テキスト処理分野に関し、特に、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。
【背景技術】
【０００２】
ディープ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による最適化ツールである。ディープニューラルネットワークは、大量のトレーニングデータを利用し、纏めるのが難しい隠される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多くの複雑なタスクを完了することができる。
【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、明確な意味を有するテキスト内容を高レベルに概括化及び抽象化して、テキスト要約を生成することを指す。従来のテキスト要約抽出方法は、テキストの具体的な内容（表現の意味、文の構造、修辞技法、物語スタイルなど）に大きく依存している。従って、異なるテキスト（異なる長さのテキストなど）に異なるテキスト要約抽出方法が適用されるとき、パフォーマンスが異なる。また、テキスト要約抽出のプロセスでは、同じ情報の異なる表現が文章に複数回出ることがあるため、要約抽出プロセスで抽出された要約文が重複することに繋がる。
【０００４】
上記問題に鑑みて、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。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本開示の一態様によれば、ニューラルネットワークに基づくテキスト処理方法が提供される。当該方法は、入力テキストを取得することと、前記入力テキストを分析し、前記入力テキストに対応する分析結果を取得することと、クラスタリングを利用して前記入力テキストを複数のセクションに分割することと、前記複数のセクションと前記分析結果に基づいて出力テキストを生成することと、を含む。
【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セクションに分割することは、前記複数のセクションに対応する複数の中心文を初期化する初期化ステップと、前記入力テキストの構成文と前記複数の中心文との間の類似度を計算することにより、類似度に基づいて前記入力テキストの構成文をそれぞれ前記複数の中心文に対応するセクションに割り当て、前記複数のセクションに含まれる構成文を更新する更新ステップと、前記複数のセクションにおいて、各構成文間の類似度を計算することにより、類似度の合計が最大となる構成文を新しい中心文として決定する決定ステップと、新しい中心文が変わらなくなるまで上記更新ステップと決定ステップを繰り返す繰り返しステップと、を含む。
【０００７】
本開示の一態様によれば、前記入力テキストを分析し、前記入力テキストに対応する分析結果を取得することは、前記入力テキストのすべての構成文を分析してすべての構成文それぞれの文の重みを前記分析結果として取得することを含む。
【０００８】
本開示の一態様によれば、前記複数のセクションと前記分析結果に基づいて出力テキストを生成することは、前記すべての構成文それぞれの文の重みに基づいて、前記複数のセクションのそれぞれにおいて、当該セクションで文の重みが最大となる構成文を当該セクションに対応する出力結果として選択することと、前記複数のセクションの出力結果を結合して出力テキストを生成することと、を含む。
【０００９】
本開示の一態様によれば、前記ニューラルネットワークは一つのテキスト処理レイヤを含み、入力テキストをクラスタリングにより分割して得られる複数のセクションの数は、前記テキスト処理レイヤの出力テキストの所定の目標文数によって決定される。
【００１０】
本開示の一態様によれば、前記ニューラルネットワークは、カスケードされたＮ（Ｎ≧２）個のテキスト処理レイヤを含む。前記カスケードされたＮ個のテキスト処理レイヤにおけるｎ番目のテキスト処理レイヤが入力テキストをクラスタリングにより分割して得られる複数のセクションの数は、前記ｎ番目のテキスト処理レイヤの出力テキストの所定の目標文数によって決定される。
【００１１】
本開示の他の一態様によれば、ニューラルネットワークに基づくテキスト処理装置が提供される。当該テキスト処理装置は、入力テキストを取得する取得部と、前記入力テキストを分析し、前記入力テキストに対応する分析結果を取得する分析部と、クラスタリングを利用して前記入力テキストを複数のセクションに分割する分割部と、前記複数のセクションと前記分析結果に基づいて出力テキストを生成する生成部と、を備える。
【００１２】
本開示の他の一態様によれば、前記分割部は、前記複数のセクションに対応する複数の中心文を初期化し、前記入力テキストの構成文と前記複数の中心文との類似度を計算することにより、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前記複数の中心文に対応するセクションに割り当て、前記複数のセクションに含まれる構成文を更新し、前記複数のセクションにおいて、それぞれの構成文間の類似度を計算することにより、類似度の合計が最大となる構成文を新しい中心文として決定し、新しい中心文が変わらなくなるまで上記プロセスを繰り返す。
【００１３】
本開示の他の一態様によれば、前記分析部は、前記入力テキストのすべての構成文を分析してすべての構成文それぞれの文の重みを分析結果として取得する。
【００１４】
本開示の他の一態様によれば、前記出力部は、前記すべての構成文それぞれの文の重みに基づいて、前記複数のセクションのそれぞれにおいて、当該セクションで文の重みが最大となる構成文を当該セクションに対応する出力結果として選択し、複数のセクションの出力結果を結合して出力テキストを生成する。
【００１５】
本開示の他の一態様によれば、前記ニューラルネットワークは一つのテキスト処理レイヤを含み、入力テキストをクラスタリングにより分割して得られる複数のセクションの数は、前記テキスト処理レイヤの出力テキストの所定の目標文数によって決定される。
【００１６】
本開示の他の一態様によれば、前記ニューラルネットワークは、カスケードされたＮ（Ｎ≧２）個のテキスト処理レイヤを含む。前記カスケードされたＮ個のテキスト処理レイヤにおけるｎ番目のテキスト処理レイヤが入力テキストをクラスタリングにより分割して得られる複数のセクションの数は、前記ｎ番目のテキスト処理レイヤの出力テキストの所定の目標文数によって決定される。
【００１７】
本開示のさらに他の一態様によれば、ニューラルネットワークに基づくテキスト処理デバイスが提供される。前記テキスト処理デバイスは、コンピュータ読取可能な命令を格納するように構成されるメモリと、前記メモリに格納される前記コンピュータ読取可能な命令を実行するように構成されるプロセッサとを備える。前記コンピュータ読取可能な命令が前記プロセッサによって実行されるとき、入力テキストを取得することと、前記入力テキストを分析し、前記入力テキストに対応する分析結果を取得することと、クラスタリングを利用して前記入力テキストを複数のセクションに分割することと、前記複数のセクションと前記分析結果に基づいて出力テキストを生成することと、を実行する。
【００１８】
本開示のさらに他の一態様によれば、コンピュータ読取可能な記憶媒体が提供される。前記コンピュータ読取可能な記憶媒体には、コンピュータ読取可能な命令が格納されている。前記コンピュータ読取可能な命令がコンピュータによって実行されるとき、前記コンピュータはテキスト処理方法を実行する。前記方法は、入力テキストを取得することと、前記入力テキストを分析し、前記入力テキストに対応する分析結果を取得することと、クラスタリングを利用して前記入力テキストを複数のセクションに分割することと、前記複数のセクションと前記分析結果に基づいて出力テキストを生成することと、を含む。
【発明の効果】
【００１９】
本開示の上記態様では、クラスタリングにより入力テキストを複数のセクションに分割し、複数のセクションに対応する分析結果をそれぞれ取得することで、取得した出力テキストにおける重複する文を削減する効果を得ることができ、よって出力テキストはより簡潔で明確になる。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
図面を参照しながら本開示の実施形態をさらに詳細に説明することにより、本発明の上記及び他の目的、特徴及び利点は、より明らかになるであろう。図面は、本発明の実施形態のさらなる理解を提供することを意図し、明細書の一部となり、本開示の実施形態とともに本開示に対する解釈に用いられ、本開示に対する制限ではない。図面において、同じ参照番号は常に同じ部品またはステップを指す。
【００２１】
【図１】本開示の一実施形態によるテキスト処理方法のフローチャートである。
【図２】本開示の一実施形態による、文ベクトル及び語彙ベクトルに基づいて入力テキストの構成文の重みを取得する模式図である。
【図３】本開示の一実施形態による、クラスタリングをニューラルネットワークに基づくテキスト処理方法に適用する模式図である。
【図４】本開示の実施形態による、クラスタリングを利用して入力テキストを分割する方法のフローチャートである。
【図５】本開示の実施形態による、クラスタリングを利用して入力テキストを分割する模式図である。
【図６】本開示の実施形態による、複数のセクションのそれぞれに対応する分析結果を取得する例示的な模式図である。
【図７】本開示の実施形態によるテキスト処理装置の模式図である。
【図８】本開示の実施形態によるテキスト処理デバイスの模式図である。
【図９】本開示の実施形態によるコンピュータ読取可能な記憶媒体の模式図である。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
本開示の実施形態に係る技術的解決策は、以下、本開示の実施形態における図面と併せて明確かつ完全に説明する。説明する実施形態は、本開示の実施形態の一部に過ぎず、すべての実施形態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形態に基づいて当業者によって得られる他のすべての実施形態は、すべて本開示の範囲内である。
【００２３】
まず、図１を参照して本開示の一実施形態を実現するためのテキスト処理方法１００について説明する。本開示は、クラスタリングを利用して入力テキストを複数のセクションに分割することにより、同じ種別の構成文が一緒に分割され、その後、複数のセクションからそれぞれ抽出された分析結果が出力テキストとして結合される。これにより、入力テキストにおける重複する文を削除する目的を実現でき、よって出力テキストはより簡潔で明確になる。
【００２４】
図１に示すように、ステップＳ１０１では、入力テキストを取得する。
【００２５】
当該入力テキストは、処理を行うと予想される元のテキストであり、当該元のテキストによって、予想の文字数または予想の文数の要約が生成される。
【００２６】
ステップＳ１０２では、前記入力テキストを分析し、前記入力テキストに対応する分析結果を取得する。
【００２７】
従来、多くの異なるアプローチがある。例えば、テキスト要約抽出について、位置方法、フレーズ方法、タイトル方法、キーワード方法などのさまざまな方法がある。このステップＳ１０２では、例えば、テキスト処理方法ごとに異なる重みを割り当て、テキスト処理方法ごとに入力テキストのすべての構成文を分析して、入力テキストのすべての構成文の重みを分析結果として取得してもよい。
【００２８】
あるいは、入力テキストの構成文の文ベクトルを利用して、各構成文の重みを取得してもよい。代わりに、入力テキストのすべての構成文を利用して対応する語彙ベクトルを取得し、異なる処理方法を利用して入力テキストを分析して得られた構成文ベクトルを語彙ベクトルと結合してから、ＶＧＧ−１６などの方法を利用し特徴量を抽出して各構成文の重みを取得してもよい。文ベクトルと語彙ベクトルに基づいて分析することにより、文の粒度の深さから語彙の粒度の深さまで細分化することができ、よって特別な文の認識性を改善することができる。さらに、ＶＧＧ−１６を利用することにより、特徴値間の関係をよりよく把握することができ、より精細な特徴を抽出することができる。
【００２９】
図２は、文ベクトル及び語彙ベクトルに基づいて入力テキストの構成文の重みを取得する模式図である。図２に示すように、まず、入力テキストのすべての構成文７０（｛Ｓ１，Ｓ２，Ｓ３，…，Ｓ７｝）がニューラルネットワークに入力される。次に、ニューラルネットワークでは、異なる処理方法が利用されて入力テキストのすべての構成文７０が分析され、構成文ごとに文ベクトル７１が生成される。次に、入力テキストのすべての構成文の語彙ベクトル７２が取得される。そして、取得された文ベクトル７１と語彙ベクトル７２に基づいて、ＶＧＧ−１６を利用して特徴量７４（｛Ｖ１，Ｖ２，Ｖ３，…，Ｖ７｝）が抽出され、当該特徴量７４は入力テキストの各構成文７０の重みに対応する。
【００３０】
構成文の重みを取得する上記方法はこれに限らず、構成文の重みを取得するためには他の適切な方法を採用してもよいことを理解されたい。
【００３１】
次に、ステップＳ１０３では、クラスタリングを利用して前記入力テキストを複数のセクションに分割する。
【００３２】
ここで、入力テキストをクラスタリングにより分割して得られるセクションの数は、当該出力テキストの所定の目標文数によって決定される。例えば、所望の出力テキストの所定の目標文数がＭである場合、入力テキストをクラスタリングにより分割して得られる複数のセクションの数もＭである。
【００３３】
図３は、クラスタリングをニューラルネットワークに基づくテキスト処理方法に適用する模式図を示す。図３に示すように、ニューラルネットワークにカスケードされたＮ（Ｎ≧２）個のテキスト処理レイヤが含まれると想定すると、カスケードされたＮ個のテキスト処理レイヤのｎ番目のテキスト処理レイヤがクラスタリングにより入力テキストを分割して得られる複数のセクションの数は、ｎ番目のテキスト処理レイヤの出力テキストの所定の目標文数によって決定される。例えば、テキスト処理レイヤ１（図中では５２で表す）が、クラスタリング５０を利用して入力テキスト５１を分割して得られる複数のセクションの数は、テキスト処理レイヤ１の出力テキスト１（図中では５３で表す）の所定の目標文数によって決定されてもよいし、テキスト処理レイヤ２（図中で５４で表す）が、クラスタリング５６を利用して入力テキスト（つまり、図中の出力テキスト１）を分割して得られる複数のセクションの数は、テキスト処理レイヤ２の出力テキスト２（図中で５５で表す）の所定の目標文数によって決定されてもよい。
【００３４】
ニューラルネットワークには１つのテキスト処理レイヤのみを含んでもよく、そうすると、入力テキストをクラスタリングにより分割して得られる複数のセクションの数は、テキスト処理レイヤの出力テキストの所定の目標文数によって決定されることを理解されたい。
【００３５】
入力テキストがクラスタリングにより分割されて得られる複数のセクションの数を取得した後、次に、入力テキストをクラスタリングにより分割する操作を行う。
【００３６】
図４は、本開示の一実施形態による、クラスタリングを利用して入力テキストを分割する方法２００のフローチャートである。
【００３７】
図４に示すように、ステップＳ２０１では、複数のセクションに対応する複数の中心文を初期化する。
【００３８】
複数のセクションの数がＭである場合、各セクションに対して１つの中心文を選択する必要があるため、Ｍ個の中心文を選択する必要がある。例えば、入力テキストの最初のＭ個の文を初期化時の中心文として選択したり、入力テキストからランダムにＭ個の文を初期化時の中心文として選択したりすることができる。中心文を初期化する方法はこれに限らず、中心文を初期化するためには他の適切な方法を採用してもよいことを理解されたい。
【００３９】
ステップＳ２０２では、入力テキストの構成文と複数の中心文との類似度を計算することにより、類似度に基づいて入力テキストの構成文を複数の中心文に対応するセクションに割り当て、当該複数のセクションに含まれる構成文を更新する。
【００４０】
例えば、Ｒｏｕｇｅ−１方式で類似度（または距離）を計算することができる。例えば、ｉ番目の文とｊ番目の文との類似度ｆｉｊは次のように表すことができる。
【数１】
2020187729.tif 000003
【００４１】
但し、Ｓｉはｉ番目の文におけるｐ語彙（例えば、ｐ＝２の場合は二語彙を表し、ｐ＝３の場合は三語彙を表す）の数を表し、Ｒｉｊはｉ番目の文とｊ番目の文における繰り返すｐ語彙の数を示す。ｆｉｊが大きくなるほど、ｉ番目の文とｊ番目の文との類似度が高くなる。類似度を計算する方法はこれに限らず、類似度を計算するためには他の適切な方法を採用することもできることを理解されたい。
【００４２】
次に、入力テキストにおける構成文と複数の中心文との間の類似度を計算することにより、類似度の高い入力テキストの構成文を、中心文に対応するセクションに割り当てる。
【００４３】
例えば、入力テキストの構成文がＴ＝｛ｔ１，ｔ２，ｔ３，…，ｔｚ｝であり、入力テキストをクラスタリングにより分割して得られる複数のセクションの数がＭ＝２（つまり、第１セクションと第２セクション）であり、分割されて得られる二つのセクションの中心文として最初の２つの文ｔ１，ｔ２が選択されると想定すると、次に、入力テキストの残りの構成文｛ｔ３，ｔ４，…，ｔｚ｝と中心文ｔ１との間の類似度｛ｆ３１，ｆ４１，…，ｆｚ１｝、及び｛ｔ３，ｔ４，…，ｔｚ｝と中心文ｔ２との間の類似度｛ｆ３２，ｆ４２，…，ｆｚ２｝を計算することにより、ｆ３１とｆ３２を比較することで構成文ｔ３を類似度の高い中心文に対応するセクションに割り当て（例えば、ｆ３１＞ｆ３２の場合、構成文ｔ３を第１セクションに割り当て、ｆ３１＜ｆ３２の場合、構成文ｔ３を第２セクションに割り当ててもよい）、ｆ４１とｆ４２を比較することで構成文ｔ４を類似度の高い中心文に対応するセクションに割り当ててもよい。
【００４４】
すべての構成文を割り当てした後、複数のセクションに含まれる構成文を更新する。
【００４５】
次に、ステップＳ２０３では、複数のセクションのそれぞれにおいて、各構成文間の類似度を計算することにより、類似度の合計が最大となる構成文を新しい中心文として決定する。
【００４６】
例えば、第１セクションに含まれる構成文が｛ｔ３、ｔ５、ｔ６｝であると想定すると、各構成文｛ｔ３、ｔ５、ｔ６｝間の類似度｛ｆ３５、ｆ３６、ｆ５６｝を計算することにより、類似度の合計（例えば、ｔ３の類似度の合計が（ｆ３５＋ｆ３６）であり、ｔ５の類似度の合計が（ｆ５３＋ｆ５６）であり、ｔ６の類似度の合計が（ｆ６５＋ｆ６３）である）が最大となる構成文がこのセクションにおける新しい中心文として選択される。
【００４７】
次に、ステップＳ２０４では、新しい中心文が変わらなくなるか、繰り返し回数が所定の閾値に達するまで、すなわち、複数のセクションのそれぞれが安定になるまで、上記ステップ２０２とステップ２０３を繰り返す。このようにして、各セクションの構成文が決定され、つまり、クラスタリングが完了する。クラスタリング方法は類似度の計算に限らず、他の適切な方法を採用してクラスタリングしてもよいことを理解されたい。
【００４８】
また、複数のセクションにおける各構成文をマーク（ｍａｒｋ）してもよい。例えば、第１セクションに含まれる各構成文は「０」とマークされ、第２セクションに含まれる各構成文は「１」とマークされてもよい。同じマークでマークされた構成文は同じセクションに属する。
【００４９】
図５は、本開示の実施形態による、クラスタリングを利用して入力テキストを分割する模式図である。図５に示すように、入力テキストの構成文２１がＴ＝｛ｔ１，ｔ２，ｔ３，…，ｔ７｝であり、入力テキストをクラスタリングにより分割して得られる複数のセクションの数はＭ＝３（第１セクション２２、第２セクション２３及び第３セクション２４）であり、３つのセクションの初期化のために選択された中心文はそれぞれｔ１、ｔ２、ｔ３であると想定する。次に、入力テキストの残りの構成文｛ｔ４，ｔ５，ｔ６，ｔ７｝と各中心文｛ｔ１，ｔ２，ｔ３｝との間の類似度を計算することにより、類似度に基づいて入力テキストの構成文｛ｔ４，ｔ５，ｔ６、ｔ７｝をそれぞれ中心文｛ｔ１，ｔ２，ｔ３｝に対応するセクションに割り当てることができる。例えば、図５に示すように、ｔ４は第１セクション２５に割り当てられ、ｔ６及びｔ７は第２セクション２６に割り当てられ、ｔ５は第３セクション２７に割り当てられる。次に、各セクションにおいて、各構成文間の類似度を計算し、類似度の合計が最大となる構成文を新しい中心文として決定する。例えば、第２セクション２６では、ｔ２、ｔ６、及びｔ７の間の類似度を計算し、類似度の合計が最大となるｔ６を新しい中心文（図中では円で表す）として決定する。中心文が変わらなくなるまで、上記プロセスを繰り返す。
【００５０】
入力テキストがクラスタリングにより複数のセクションに分割された後、つまり、入力テキストにおける類似度の高い構成文が１つのセクションに割り当てられた後、次に、割り当てられた複数のセクションに対して処理して出力テキストを取得する。
【００５１】
図１に戻って、ステップＳ１０４では、前記複数のセクションと前記分析結果に基づいて出力テキストを生成する。
【００５２】
例えば、ステップＳ１０２で取得された入力テキストに対応する分析結果を利用し、ステップＳ１０３で取得された複数のセクションのそれぞれにおいて、当該セクションにおける文の重みが最大となる構成文を当該セクションに対応する出力結果として選択し、各セクションに対応する分析結果をそれぞれ取得した後、複数のセクションの出力結果を結合して出力テキストを生成する。
【００５３】
図６は、複数のセクションのそれぞれに対応する分析結果を取得する例示的な模式図を示す。
【００５４】
図６に示すように、まず、テキスト６０はニューラルネットワークに入力される。その後、クラスタリング６５を利用して入力テキスト６０を複数のセクションに分割してもよく、当該複数のセクションの数は前記テキスト処理レイヤ６１の出力テキスト６６の所定の目標文数によって決定される。同時に、異なる処理方法６４を利用して入力テキストのすべての構成文を分析し、各構成文の文ベクトルを生成し、入力テキスト６０のすべての構成文によって各構成文の語彙ベクトル６２を取得し、次に、取得した文ベクトルと語彙ベクトルに基づいて、ＶＧＧ−１６を利用して特徴量を抽出し、当該特徴量は、入力テキスト６０の各構成文の重みに対応し、かつクラスタリングにより分割して得られる複数のセクションにおける各構成文の重みにも対応する。次に、複数のセクションのそれぞれにおいて、文の重みが最大となる構成文を、当該セクションに対応する分析結果として選択する。最後に、複数のセクションの出力結果を結合して出力テキスト６６を生成する。
【００５５】
本開示に基づいて、文ベクトル及び語彙ベクトルに基づいて分析することにより、文の粒度の深さから語彙の粒度の深さまで細分化することができ、よって特別な文の認識性を向上することができる。さらに、ＶＧＧ−１６を利用することにより、特徴値間の関係をよりよく把握することができ、より精細な特徴を抽出することができる。さらに、クラスタリングを利用して入力テキストを複数のセクションに分割することにより、同じ種別の構成文を同一のセクションに分割し、そして複数のセクションから要約を抽出し、重複する文を削除する目的を達成することができる。
【００５６】
以下、図７を参照して、本開示の一実施形態によるテキスト処理装置１０００について説明する。図７は、本開示の一実施形態によるテキスト処理装置１０００の模式図である。本実施形態のテキスト処理装置の機能は、図１を参照して上述した方法の詳細と同じであるため、便宜上、ここでは同じ内容に対する詳細な説明を省略する。
【００５７】
図７に示すように、本開示の一実施形態によるテキスト処理装置１０００は、取得部１００１、分析部１００２、分割部１００３、及び生成部１００４を備える。なお、テキスト処理装置１０００は、図７では４つの部品のみを備えるように示されているが、これは例示的なものに過ぎず、テキスト処理装置１０００は、１つ以上の他の部品も備えてもよい。これらの部品は本発明の思想と関係がないため、ここでは省略する。
【００５８】
図７に示すように、取得部１００１は、入力テキストを取得する。
【００５９】
当該入力テキストは、処理を行うと予想される元のテキストであり、当該元のテキストによって、予想の語彙数または予想の文数の要約が生成される。
【００６０】
分析部１００２は、前記入力テキストを分析し、前記入力テキストに対応する分析結果を取得する。
【００６１】
従来、多くの異なる処理方法がある。例えば、テキスト要約抽出については、位置方法、フレーズ方法、タイトル方法、キーワード方法などのさまざまな方法がある。例えば、分析部１００２は、各テキスト処理方法に異なる重みを割り当て、各テキスト処理方法により入力テキストのすべての構成文を分析して、入力テキストのすべての構成文の重みを分析結果として取得してもよい。
【００６２】
あるいは、分析部１００２は、入力テキストの構成文の文ベクトルを利用して、各構成文の重みを取得してもよい。代わりに、分析部１００２は、入力テキストのすべての構成文を利用して対応する語彙ベクトルを取得し、異なる処理方法を利用して入力テキストを分析することによって得られた構成文ベクトルを語彙ベクトルと結合して、そして、ＶＧＧ−１６などの方法を利用して特徴量を抽出して各構成文の重みを取得してもよい。文ベクトルと語彙ベクトルに基づいて分析を行うことにより、文の粒度の深さから語彙の粒度の深さまで細分化することができ、よって特別な文の認識制を向上することができる。また、ＶＧＧ−１６を利用することで、特徴値間の関係をよりよく把握することができ、よってより精細な特徴を抽出することができる。
【００６３】
図２は、文ベクトル及び語彙ベクトルに基づいて入力テキストの構成文の重みを取得する模式図である。図２に示すように、まず、入力テキストのすべての構成文７０（｛Ｓ１，Ｓ２，Ｓ３，…，Ｓ７｝）がニューラルネットワークに入力される。そして、ニューラルネットワークにおいて、分析部１００２は、異なる処理方法を利用して入力テキストのすべての構成文７０を分析し、各構成文の文ベクトル７１を生成する。次に、分析部１００２は、入力テキストのすべての構成文の語彙ベクトル７２を取得する。次に、分析部１００２は、取得した文ベクトル７１及び語彙ベクトル７２に基づいて、ＶＧＧ−１６を利用して、入力テキストの各構成文７０に対応する特徴量７４（｛Ｖ１，Ｖ２，Ｖ３，…，Ｖ７｝）を抽出する。
【００６４】
構成文の重みを取得する上記方法はこれに限らず、構成文の重みを取得するためには他の適切な方法を採用してもよいことを理解されたい。
【００６５】
次に、分割部１００３は、クラスタリングを利用して入力テキストを複数のセクションに分割する。
【００６６】
ここで、分割部１００３がクラスタリングにより入力テキストを分割して得られる複数のセクションの数は、出力テキストの所定の目標文数によって決定される。例えば、所望の出力テキストの所定の目標文数がＭである場合、入力テキストをクラスタリングにより分割して得られる複数のセクションの数もＭである。
【００６７】
図３は、クラスタリングをニューラルネットワークに基づくテキスト処理方法に適用する模式図を示す。図３に示すように、ニューラルネットワークにカスケードされたＮ（Ｎ≧２）個のテキスト処理レイヤが含まれると想定すると、カスケードされたＮ個のテキスト処理レイヤのｎ番目のテキスト処理レイヤ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るセクションの数は、ｎ番目のテキスト処理レイヤの出力テキストの所定の目標文数によって決定される。例えば、テキスト処理レイヤ１（図中で５２で表す）がクラスタリング５０を利用して入力テキスト５１を分割して得られる複数のセクションの数は、テキスト処理レイヤ１の出力テキスト１（図中では５３で表す）の所定の目標文数によって決定されてもよいし、テキスト処理レイヤ２（図中では５４で表す）がクラスタリング５６を利用して入力テキスト（つまり、図中の出力テキスト１）を分割して得られる複数のセクションの数は、テキスト処理レイヤ２の出力テキスト２（図中では５５で表す）の所定の目標文数によって決定されてもよい。
【００６８】
ニューラルネットワークには１つのテキスト処理レイヤのみが含まれてもよく、この場合、入力テキストをクラスタリングにより分割して得られる複数のセクションの数は、テキスト処理レイヤの出力テキストの所定の目標文数によって決定されることを認識されたい。
【００６９】
入力テキストがクラスタリングにより分割されて得られる複数のセクションの数を取得した後、分割部１００３は、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。
【００７０】
図４は、本開示の一実施形態による、クラスタリングを利用して入力テキストを分割する方法２００のフローチャートである。
【００７１】
図４に示すように、ステップＳ２０１では、分割部１００３は、複数のセクションに対応する複数の中心文を初期化する。
【００７２】
複数のセクションの数がＭである場合、各セクションに対して１つの中心文を選択する必要があるため、Ｍ個の中心文を選択する必要がある。例えば、入力テキストの最初のＭ個の文を初期化時の中心文として選択したり、入力テキストからＭ個の文をランダムに初期化時の中心文として選択したりすることができる。中心文を初期化する方法はこれに限らず、中心文を初期化するためには他の適切な方法を採用することもできることを認識されたい。
【００７３】
ステップＳ２０２では、分割部１００３は、入力テキストの構成文と複数の中心文との類似度を計算することにより、類似度に基づいて入力テキストの構成文を複数の中心文に対応するセクションに分割し、複数のセクションに含まれる構成文を更新する。
【００７４】
例えば、Ｒｏｕｇｅ−１方式で類似度（または距離）を計算してもよい。例えば、ｉ番目の文とｊ番目の分との類似度ｆｉｊは次のように表すことができる。
【数２】
2020187729.tif 000004
【００７５】
但し、Ｓｉはｉ番目の文におけるｐ語彙（例えば、ｐ＝２の場合は二語彙を表し、ｐ＝３の場合は三語彙を表す）の数を表し、Ｒｉｊはｉ番目の文とｊ番目の文における繰り返すｐ語彙の数を示す。ｆｉｊが大きくなるほど、ｉ番目の文とｊ番目の文との類似度が高くなる。類似度を計算する方法はこれに限らず、類似度を計算するためには他の適切な方法を採用してもよいことを理解されたい。
【００７６】
次に、入力テキストにおける構成文と複数の中心文との間の類似度を計算することにより、類似度の高い入力テキストの構成文を、中心文に対応するセクションに割り当てる。
【００７７】
例えば、入力テキストの構成文がＴ＝｛ｔ１，ｔ２，ｔ３，…，ｔｚ｝であり、入力テキストをクラスタリングにより分割して得られる複数のセクションの数がＭ＝２（つまり、第１セクションと第２セクション）であり、分割されて得られる二つのセクションの中心文として最初の２つの文ｔ１，ｔ２が選択されると想定すると、次に、入力テキストの残りの構成文｛ｔ３，ｔ４，…，ｔｚ｝と中心文ｔ１との間の類似度｛ｆ３１，ｆ４１，…，ｆｚ１｝、及び｛ｔ３，ｔ４，…，ｔｚ｝と中心文ｔ２との間の類似度｛ｆ３２，ｆ４２，…，ｆｚ２｝を計算することにより、ｆ３１とｆ３２を比較することで構成文ｔ３を類似度の高い中心文に対応するセクションに割り当て（例えば、ｆ３１＞ｆ３２の場合、構成文ｔ３を第１セクションに割り当て、ｆ３１＜ｆ３２の場合、構成文ｔ３を第２セクションに割り当ててもよい）、ｆ４１とｆ４２を比較することで構成文ｔ４を類似度の高い中心文に対応するセクションに割り当ててもよい。
【００７８】
すべての構成文を割り当てした後、複数のセクションに含まれる構成文を更新する。
【００７９】
次に、ステップＳ２０３では、複数のセクションのそれぞれにおいて、分割部１００３は、各構成文間の類似度を計算することにより、類似度の合計が最大となる構成文を新しい中心文として決定する。
【００８０】
例えば、第１セクションに含まれる構成文が｛ｔ３，ｔ５，ｔ６｝であると想定すると、各構成文｛ｔ３，ｔ５，ｔ６｝間の類似度｛ｔ３５，ｔ３６，ｔ５６｝を計算することにより、類似度の合計（例えば、ｔ３の類似度の合計が（ｆ３５＋ｆ３６）であり、ｔ５の類似度の合計が（ｆ５３＋ｆ５６）であり、ｔ６の類似度の合計が（ｆ６５＋ｆ６３）である）が最大となる構成文をこのセクションにおける新しい中心文として選択する。
【００８１】
次に、ステップＳ２０４において、新しい中心文が変わらなくなるか、繰り返し回数が所定の閾値に達するまで、すなわち、複数のセクションのそれぞれが安定になるまで、上記のプロセスを繰り返す。このようにして、各セクションの構成文が決定され、つまり、クラスタリングが完了する。クラスタリング方法は類似度の計算に限らず、他の適切な方法を採用してクラスタリングしてもよいことを理解されたい。
【００８２】
また、複数のセクションにおける各構成文をマーク（ｍａｒｋ）してもよい。例えば、第１セクションに含まれる各構成文は「０」とマークされ、第２セクションに含まれる各構成文は「１」とマークされてもよい。同じマークでマークされた構成文は同じセクションに属する。
【００８３】
図５は、本開示の実施形態による、クラスタリングを利用して入力テキストを分割する模式図である。図５に示すように、入力テキストの構成文２１がＴ＝｛ｔ１，ｔ２，ｔ３，…，ｔ７｝であり、入力テキストをクラスタリングにより分割して得られる複数のセクションの数はＭ＝３（第１セクション２２、第２セクション２３及び第３セクション２４）であり、３つのセクションの初期化のために選択された中心文はそれぞれｔ１、ｔ２、ｔ３であると想定する。次に、入力テキストの残りの構成文｛ｔ４，ｔ５，ｔ６，ｔ７｝と各中心文｛ｔ１，ｔ２，ｔ３｝との間の類似度を計算することにより、類似度に基づいて入力テキストの構成文｛ｔ４，ｔ５，ｔ６，ｔ７｝をそれぞれ中心文｛ｔ１，ｔ２，ｔ３｝の対応するセクションに割り当てることができる。例えば、図５に示すように、ｔ４は第１セクション２５に割り当てられ、ｔ６及びｔ７は第２セクション２６に割り当てられ、ｔ５は第３セクション２７に割り当てられる。次に、各セクションにおいて、各構成文間の類似度を計算し、類似度の合計が最大となる構成文を新しい中心文として決定する。例えば、第２セクション２６において、ｔ２、ｔ６、及びｔ７の間の類似度を計算し、類似度の合計が最大であるｔ６を新しい中心文（図中では円で表す）として決定する。中心文が変わらなくなるまで、上記プロセスを繰り返す。
【００８４】
入力テキストがクラスタリングにより複数のセクションに分割された後、つまり、入力テキストにおける類似度の高い構成文が同一のセクションに割り当てられた後、次に、割り当てられた複数のセクションに対して処理して出力テキストを取得する。
【００８５】
次に、生成部１００４は、前記複数のセクションと前記分析結果に基づいて出力テキストを生成する。
【００８６】
例えば、生成部１００４は、取得した入力テキストに対応する分析結果を利用し、取得した複数のセクションのそれぞれにおいて、当該セクションの文の重みが最大となる構成文を当該セクションに対応する出力結果として選択し、各セクションに対応する分析結果をそれぞれ取得した後、複数のセクションの出力結果を結合して出力テキストを生成する。
【００８７】
図６は、複数のセクションのそれぞれに対応する分析結果を取得する例示的な模式図を示す。
【００８８】
図６に示すように、まず、テキスト６０はニューラルネットワークに入力される。その後、分割部１００３は、クラスタリング６５を利用して入力テキスト６０を複数のセクションに分割してもよく、当該複数のセクションの数は前記テキスト処理レイヤ６１による出力テキスト６６の所定の目標文数によって決定される。同時に、分析部１００２は、異なる処理方法６４を利用して入力テキストのすべての構成文を分析し、各構成文の文ベクトルを生成し、入力テキスト６０のすべての構成文により各構成文の語彙ベクトル６２を取得し、次に、取得した文ベクトルと語彙ベクトルに基づいて、ＶＧＧ−１６を利用して特徴量を抽出し、当該特徴量は、入力テキスト６０の各構成文の重みに対応し、かつクラスタリングにより分割して得られる複数のセクションにおける各構成文の重みにも対応する。次に、複数のセクションのそれぞれにおいて、文の重みが最大となる構成文を、当該セクションに対応する分析結果として選択する。最後に、生成部１００４は、複数のセクションの出力結果を結合して出力テキスト６６を生成する。
【００８９】
以下、図８を参照して、本開示の一実施形態によるテキスト処理装置１１００について説明する。図８は、本開示の実施形態によるテキスト処理装置の模式図である。本実施形態のテキスト処理装置の機能は、図１を参照して上述した方法の詳細と同じであるため、便宜上、ここでは同じ内容に対する詳細な説明を省略する。
【００９０】
図８に示すように、テキスト処理デバイス１１００は、メモリ１１０１とプロセッサ１１０２を備える。なお、テキスト処理デバイス１１００は、図８では２つのデバイスのみを備えるように示されているが、これは例示的なものに過ぎず、テキスト処理デバイス１１００は１つ以上の他のデバイスも備えてもよい。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。
【００９１】
本開示のニューラルネットワークに基づくテキスト処理デバイス１１００は、コンピュータ読取可能な命令を格納するように構成されるメモリ１１０１と、前記メモリに格納された前記コンピュータ読取可能な命令を実行するように構成されるプロセッサ１１０２とを備える。前記プロセッサ１１０２は、前記コンピュータ読取可能な命令を実行するとき、入力テキストを取得することと、前記入力テキストを分析し、前記入力テキストに対応する分析結果を取得することと、クラスタリングを利用して前記入力テキストを複数のセクションに分割することと、前記複数のセクションと前記分析結果に基づいて出力テキストを生成することと、を実行する。
【００９２】
ここで、クラスタリングを利用して前記入力テキストを複数のセクションに分割することは、前記複数のセクションに対応する複数の中心文を初期化する初期化ステップと、前記入力テキストの構成文と前記複数の中心文との類似度を計算することにより、類似度に基づいて前記入力テキストの構成文をそれぞれ前記複数の中心文に対応するセクションに割り当て、前記複数のセクションに含まれる構成文を更新する更新ステップと、前記複数のセクションにおいて、各構成文間の類似度を計算することにより、類似度の合計が最大となる構成文を新しい中心文として決定する決定ステップと、新しい中心文が変わらなくなるまで上記更新ステップと決定ステップを繰り返すことと、を含む。
【００９３】
ここで、前記入力テキストを分析し、前記入力テキストに対応する分析結果を取得することは、前記入力テキストのすべての構成文を分析して、すべての構成文それぞれの文の重みを前記分析結果として取得することを含む。
【００９４】
ここで、複数のセクションと分析結果に基づいて出力テキストを生成することは、前記すべての構成文それぞれの文の重みに基づいて、前記複数のセクションのそれぞれにおいて、当該セクションで文の重みが最大となる構成文を当該セクションに対応する出力結果として選択することと、複数のセクションの出力結果を結合して出力テキストを生成することと、を含む。
【００９５】
ここで、ニューラルネットワークは１つのテキスト処理レイヤのみを含んでもよく、入力テキストをクラスタリングにより分割して得られる複数のセクションの数は、テキスト処理レイヤの前記出力テキストの所定の目標文数によって決定される。
【００９６】
ここで、ニューラルネットワークにはカスケードされたＮ（Ｎ≧２）個のテキスト処理レイヤが含まれてもよく、この場合、カスケードされたＮ個のテキスト処理レイヤにおけるｎ番目のテキスト処理レイヤがクラスタリングにより入力テキストを分割して得られる複数のセクションの数は、前記ｎ番目のテキスト処理レイヤの出力テキストの所定の目標文数によって決定される。
【００９７】
図９は、本開示の実施形態によるコンピュータ読取可能な記憶媒体の模式図である。
【００９８】
図９に示すように、本開示は、さらに、コンピュータ読取可能な命令１２０１が格納されたコンピュータ読取可能な記憶媒体１２００を備える。当該コンピュータ読取可能な命令がコンピュータによって実行されるとき、前記コンピュータはテキスト処理方法を実行する。この方法は、入力テキストを取得することと、前記入力テキストを分析し、前記入力テキストに対応する分析結果を取得することと、クラスタリングを利用して前記入力テキストを複数のセクションに分割することと、前記複数のセクションと前記分析結果に基づいて出力テキストを生成することと、を含む。
【００９９】
＜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。
【０１００】
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。
【０１０１】
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。
【０１０２】
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、制御部は、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無線通信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。
【０１０３】
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（ｓｔｉｃｋ）、キードライブ（ｋｅｙ  ｄｒｉｖｅｒ））、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。
【０１０４】
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。
【０１０５】
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。
【０１０６】
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。
【０１０７】
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。
【０１０８】
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。
【０１０９】
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。
【０１１０】
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。
【０１１１】
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。
【０１１２】
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。
【０１１３】
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。
【０１１４】
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。
【０１１５】
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。
【０１１６】
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。
【０１１７】
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。従って、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。
【０１１８】
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。
【０１１９】
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。
【０１２０】
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。
【０１２１】
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。従って、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】
2020187729.tif 000005
【図２】
2020187729.tif 000006
【図３】
2020187729.tif 000007
【図４】
2020187729.tif 000008
【図５】
2020187729.tif 000009
【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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