(57)【要約】      （修正有）【課題】データ分析方法及びそのデータ分析システムを提供する。【解決手段】データ分析方法は、まず第１学習データを受信して、更に前記第１学習データに複数のセグメンテーションマークを加えて（Ｓ３０６、Ｓ３０７）、前記第１学習データを複数の第１学習セクションに分割する。前記第１学習セクションは、時間順序に応じて互いに接続される。各第１学習セクションから各第１学習セクションのそれぞれに対応する第１キーワード文字列を選別する。分析命令を受信して、且つ分析命令と各第１学習セクションのそれぞれの第１キーワード文字列に対して分析して、分析命令と対応する各第１学習セクションとの類似度を得る。最後に、最高の類似度を有する第１学習セクションを選別する。【選択図】図３
2020042771.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１学習データを受信する工程と、
前記第１学習データに複数の第１セグメンテーションマークを加えて、前記第１学習データを複数の第１学習セクションに分割する工程と、
前記第１学習セクションの各々に基づいて、各第１学習セクションのそれぞれに対応する第１キーワード文字列を生成する工程と、
ユーザの操作に関連する分析命令を受信する工程と、
前記分析命令と各第１学習セクションのそれぞれの前記第１キーワード文字列を分析して、前記分析命令と対応する各第１学習セクションとの複数の第１類似度を得る工程と、
前記第１学習セクションから最高の類似度を有する１つの第１学習セクションを選別する工程と、
を含むデータ分析方法。
【請求項２】
前記第１学習データは、テキストファイルを含み、
前記データ分析方法は、前記テキストファイルに対して分析処理を行って、順次関係を有する複数の特徴句を生成する工程と、隣り合う前記特徴句の類似度を判断して、前記第１セグメンテーションマークを生成する工程と、を更に含む請求項１に記載のデータ分析方法。
【請求項３】
前記第１学習データは、複数の画像画面を含み、
前記データ分析方法は、隣り合う前記画像画面の類似度を判断して、前記第１セグメンテーションマークを生成する工程を更に含む請求項１〜２の何れか１項に記載のデータ分析方法。
【請求項４】
前記第１学習データは、テキストファイルを含み、
前記データ分析方法は、前記テキストファイルを分析処理して複数の特徴文字を生成する工程と、前記第１学習データを前記第１学習セクションに分割した後、各第１学習セクションでの前記特徴文字の数を判断する工程と、数が閾値よりも大きい前記特徴文字を前記第１キーワード文字列として設定する工程と、を更に含む請求項１に記載のデータ分析方法。
【請求項５】
前記分析命令は、第１捜索命令を含み、
前記データ分析方法は、前記第１捜索命令を分析処理して、第１捜索文字列を生成する工程と、前記第１捜索文字列を利用して、前記第１捜索命令と対応する各第１学習セクションとの前記第１類似度を計算する工程と、を更に含む請求項１〜４の何れか１項に記載のデータ分析方法。
【請求項６】
前記最高の類似度を有する１つの第１学習セクション及び対応する１つの第１学習データを端末装置に伝送することで、行為データを生成する工程を更に含む請求項５に記載のデータ分析方法。
【請求項７】
前記第１学習データを記憶ユニットに記憶して、前記記憶ユニットに第２学習データ及び第３学習データが更に記憶され、前記第２学習データは、複数の第２セグメンテーションマークにより複数の第２学習セクションに分割され、且つ各第２学習セクションのそれぞれが第２キーワード文字列を含む工程と、前記第３学習データは、複数の第３セグメンテーションマークにより複数の第３学習セクションに分割され、且つ各第３学習セクションのそれぞれに第３キーワード文字列を含む工程と、を更に含む請求項６に記載のデータ分析方法。
【請求項８】
第２捜索命令を受信する工程と、
前記第２捜索命令に基づいて前記記憶ユニットから前記第２学習データ及び前記第３学習データを選別する工程と、
前記行為データに基づいて、前記第１キーワード文字列のそれぞれと前記第２キーワード文字列及び前記第３キーワード文字列との複数の第２類似度を計算する工程と、
前記第２類似度に基づいて、前記第２学習データ及び前記第３学習データを順位付けして、捜索リストを生成する工程と、
を更に含む請求項７に記載のデータ分析方法。
【請求項９】
第１学習データを受信するための第１サーバと、
前記第１サーバから前記第１学習データを受信して記憶するための記憶ユニットと、
前記第１学習データに複数の第１セグメンテーションマークを加えて、前記第１学習データを複数の第１学習セクションに分割して、前記第１学習セクションの各々に基づいて、各第１学習セクションのそれぞれに対応する第１キーワード文字列を生成し、分析命令を受信して、前記分析命令と各第１学習セクションのそれぞれの前記第１キーワード文字列を分析して、前記分析命令と対応する各第１学習セクションとの複数の第１類似度を得て、且つ前記第１学習セクションから最高の類似度を有する１つの第１学習セクションを選別するための第２サーバと、
を含むデータ分析システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示内容は、分析命令に基づいて対応する学習データを選別するためのデータ分析方法及びデータ分析システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
オンライン学習プラットフォームとは、数多くの学習データをサーバに記憶して、インターネットによってサーバに接続されて、ユーザが学習データを随時に閲覧できるようにするネットワークサービスである。従来の各種類のオンライン学習プラットフォームにおいて、提供された学習データタイプは、ビデオ、オーディオ、メッセージ、ファイル又はフォーラム等を含む。
【０００３】
台湾特許第Ｉ５５９７７２号には、ファイルの捜索方法が開示されている。しかしながら、この方法は、学習データに対して分析を行っていないため、使用者が学習データを捜索する場合の効率や正確性を効果的に改善することはできない。
【０００４】
米国特許第ＵＳ８６６７５２１号には、ビデオにおいて識別を行う方法が開示されている。その技術は、使用者がビデオを鑑賞する場合、ビデオの内容についてメッセージを発信する。しかしながら、ＵＳ８６６７５２１では捜索方法について改良を加えていないため、使用者は、ビデオの内容についてメッセージを発信できるとしても、ビデオを見ていないうちに、正確な捜索方法によって、予期する内容を快速に探し出すことはできない。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
オンライン学習プラットフォームに膨大な数の学習データが記憶されるので、ユーザは、オンライン学習プラットフォームから関連する学習データを閲覧するために、自らの要求に応じて捜索命令を入力する必要があり、まだ改良できる余地がある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本開示内容の一態様は、第１学習データを受信する工程と、第１学習データに複数の第１セグメンテーションマークを加えて、第１学習データを複数の第１学習セクションに分割する工程と、前記第１学習セクションの各々に基づいて、各第１学習セクションのそれぞれに対応する第１キーワード文字列を生成する工程と、ユーザの操作に関連する分析命令を受信する工程と、分析命令と各第１学習セクションのそれぞれの第１キーワード文字列に対して分析して、分析命令と対応する各第１学習セクションとの複数の第１類似度を得る工程と、前記第１学習セクションから最高の類似度を有する１つの第１学習セクションを選別する工程と、を含むデータ分析方法である。
【０００７】
本開示内容の他の態様は、第１学習データを受信するための第１サーバと、第１サーバから第１学習データを受信して記憶するための記憶ユニットと、第１学習データに複数の第１セグメンテーションマークを加えて、第１学習データを複数の第１学習セクションに分割して、前記第１学習セクションの各々に基づいて、各第１学習セクションのそれぞれに対応する第１キーワード文字列を生成し、分析命令を受信して、更に分析命令と各第１学習セクションのそれぞれの第１キーワード文字列に対して分析して、分析命令と対応する各第１学習セクションとの複数の第１類似度を得て、且つ前記第１学習セクションから最高の類似度を有する１つの第１学習セクションを選別するための第２サーバと、を含むデータ分析システムである。
【０００８】
これにより、データ分析システムが第１学習データに対して第１セグメンテーションマークを加えて、且つ第１学習セクションを分割した後、各第１学習セクションで第１キーワード文字列を生成するので、後で、ユーザは、データ分析システムにログインする時、第１学習データの各第１学習セクションが正確に検索され、又はデータ分析システムは適合な学習セクションをユーザに積極的に推薦して、ユーザの操作体験を改善することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本開示内容の一部の実施例によるデータ分析システムを示す模式図である。
【図２Ａ】本開示内容の一部の実施例による第１学習データのテキストファイルの模式図である。
【図２Ｂ】本開示内容の一部の実施例による第１学習データの画像画面の模式図である。
【図３】本開示内容の一部の実施例によるデータ分析方法を示す模式図である。
【図４】本開示内容の一部の実施例によるデータ分析方法を示す模式図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、図面で本発明の複数の実施形態を開示し、明らかに説明するために、数多くの実際的な細部を下記の叙述で合わせて説明する。しかしながら、理解すべきなのは、これらの実際的な細部が、本発明を制限するためのものではない。つまり、本発明の実施形態の一部においては、これらの実際的な細部は、必要としないものである。また、図面を簡略化するために、ある従来慣用の構造及び素子は、図面において簡単で模式的に示される。
【００１１】
本文において、ある素子が「接続」又は「結合」されると言われる場合、「電気的接続」又は「電気的結合」を指すこともある。「接続」又は「結合」は、２つ又は複数の素子同士の互いの協力操作や対話を表すことに用いてもよい。また、本文では、「第１の」、「第２の」等の用語を使用して異なる素子を説明するが、前記用語は単に同じ技術用語で説明する素子又は操作を区別するためのものである。上下文で明記されない限り、前記用語は、順番や順位を特に指し又は示唆するものでもなく、本発明を限定するものでもない。
【００１２】
従来のオンライン学習プラットフォームにおいて、ユーザが捜索命令を入力すると、サーバは、捜索命令を学習データのファイル名称、字幕テキスト又はマーク（例えば、メッセージ）のみと比較して選別する。しかし、学習データの内容が巨大（例えば、２時間のビデオ）であると、ユーザは、自分の要求に最も関連するセクションを見つけるために、依然として学習データを手動調整する必要がある（例えば、プレイタイムを４５分目に調整する必要がある）。つまり、従来のオンライン学習プラットフォームの分析メカニズムでは、名称又は字幕のみを捜索することができるが、必要に応じて細かい検索を行うことができない。なお、主動的に捜索する以外、ユーザは、自分の興味を持つ学習データを見つけることができない。
【００１３】
図１は、本開示内容の一部の実施例によるデータ分析システムの模式図である。図１を参照されたい。本開示内容は、データ分析システムに関する。データ分析システム１００は、第１サーバ１１０と、第２サーバ１２０と、記憶ユニット１３０と、を含む。本実施例において、第１サーバ１１０が第２サーバ１２０に電気的に接続されるが、他の実施例において、第１サーバ１１０と第２サーバ１２０とがネットワークによって接続を確立して、データ伝送を行うことができる。記憶ユニット１３０は、例えば、フラッシュメモリ、メモリカード、ハードドライブ等のデータ記憶装置である。一部の実施例において、記憶ユニット１３０は、独立したサーバに記憶される。他の部分の実施例において、記憶ユニット１３０が第１サーバ１１０又は第２サーバ１２０に設けられてよい。他の実施例において、第１サーバ１１０と第２サーバ１２０は単一のサーバに組み合わせられてよい。
【００１４】
本実施例において、データ分析システム１００は、オンライン学習サービスを提供することに用いられる。例えば、ユーザは、端末装置２００（例えば、パーソナルコンピュータ、ノートパソコン又はマートフォン）によって第１サーバ１１０に接続されて、オンライン学習インターフェースを閲覧することができる。ユーザが学習内容を閲覧しようとする時、第１サーバ１１０は、その内部のプロセッサによって記憶ユニット１３０から対応するファイルを取得することができる。第２サーバ１２０は、その内部のプロセッサによって分類、管理及び統計等の機能を実行する。しかし、本開示内容の適用形態は、これに限定されない。データ分析システム１００は、ビデオストリーミングプラットフォーム又はネットワークディスカッションフォーラム等に適用されてもよい。
【００１５】
第１サーバ１１０は、複数の学習データを受信することに用いられる。一部の実施例において、第１サーバ１１０は、インターネットによって、端末装置２００から学習データを受信する。学習データは、ビデオ、音声、メッセージ又はディスカッション文字列であってよい。説明しやすいように、本実施例において、複数の学習データを第１学習データ１３１ａ、第２学習データ１３１ｂ及び第３学習データ１３１ｃに細分することで説明する。しかし、本開示内容はこれに限定されず、学習データの数を任意に調整してよい。
【００１６】
一部の実施例において、第１サーバ１１０は、端末装置２００から第１学習データ１３１ａを受信した後、第１学習データ１３１ａを記憶ユニット１３０にアップロードすると共に、通知情報を第２サーバ１２０に伝送する。第２サーバ１２０は、記憶ユニット１３０に接続されて、第１学習データ１３１ａに複数の第１セグメンテーションマークを加えて、第１学習データ１３１ａがこれらの第１セグメンテーションマークにより複数の第１学習セクションに分割されるようにする。部分的な実施例において、これらの第１学習セクションは、時系列的に順位付け（例えば、第１学習データ１３１ａに予め設置された時間軸）されて互いに接続する。
【００１７】
例としては、第１学習データ１３１ａが３０分間のビデオファイルであると、第２サーバ１２０は、ビデオ時間の１０分、２０分の時点にそれぞれ第１セグメンテーションマークを加えて、ビデオファイルを３つの第１学習セクションに分割することができる。同様に、第１学習データが１０ページのメッセージファイルであると、第２サーバ１２０は、それぞれ第２、５、７ページの所に第１セグメンテーションマークを加えて、メッセージファイルを４つの学習セクションに分けることができる。他の部分の実施例において、これらの第１学習セクションは、順番のみを有するが、必ずしも互いに接続されなくてもよい。例えば、第１学習セクションはビデオの１〜２０分目の段落であり、第２学習セクションはビデオの３０〜４５分目の段落である。
【００１８】
一部の実施例において、セグメンテーションマークは、第１学習データ１３１ａに加えられた識別用タグ（ｔａｇ）又は識別子（ｉｄｅｎｔｉｆｉｅｒ）であり、これによって第１サーバ１１０又は第２サーバ１２０は、第１学習データ１３１ａの特定部分の内容をすばやく見つけることができるが、セグメンテーションマークの態様はこれに限定されない。セグメンテーションマークの生成形態については、後で詳細に説明する。
【００１９】
第２サーバ１２０は、第１学習データ１３１ａに第１セグメンテーションマークを加えた後、各第１学習セクションから、それぞれの第１キーワード文字列（ｋｅｙｗｏｒｄ  ｓｔｒｉｎｇ）を分析する。一部の実施例において、第１キーワード文字列は少なくとも１つのキーワードを含む。例えば、３つの第１学習セクションに分割されたビデオファイルに対して、各第１学習セクションのキーワード文字列は「プロジェクター、画像、原理」、「高周波信号、シャープネス、エンハンスメント」及び「プロモーション、明瞭度」であってよい。部分的な実施例において、第１キーワード文字列は各第１学習セクションにおいて出現頻度が設定値よりも高い文字内容であってよい。第１キーワード文字列の分析形態については、後で詳細に説明する。
【００２０】
第２サーバ１２０は、第１学習データ及び対応する第１セグメンテーションマーク及び第１キーワード文字列を記憶ユニット１３０に記憶することに用いられる。一部の実施例において、第１サーバ１１０は、第１学習データ１３１ａを記憶ユニット１３０内のコースデータベース１３１に記憶する。第２サーバ１２０は、第１セグメンテーションマークを生成して且つ第１キーワード文字列を生成した後、第１セグメンテーションマーク、第１キーワード文字列を記憶ユニット１３０の分析データベース１３２に記憶する。他の部分の実施例において、第２サーバ１２０は、更に分析データベース１３２で第１学習データに対応する第１識別コードを記憶することで、第１セグメンテーションマーク、第１キーワード文字列は第１識別コードによって、コースデータベース１３１の中の第１学習データに対応することができる。
【００２１】
本開示内容のデータ分析システム１００は、ユーザの操作に関連する分析命令に基づいて、ユーザへ適合な学習データを推薦することができる。部分的な実施例において、第１サーバ１１０は、分析命令を第２サーバ１２０に伝送することに用いられる。次に、第２サーバ１２０は、分析命令に基づいて記憶ユニット１３０に接続され、分析命令と各第１学習セクションのそれぞれの第１キーワード文字列に対して分析して、分析命令と対応する各第１学習セクションの第１キーワード文字列のそれぞれとの第１類似度を得る。第２サーバ１２０はこれらの第１学習セクションから、最高の類似度を有する第１学習セクションを選別して、且つ選別された第１学習セクションを分析情報に統合し、端末装置２００に伝送して、端末装置２００で表示する（例えば、検索画面又は推薦画面を表示する）。
【００２２】
次に、分析命令の生成形態とタイミングを説明する。一部の実施例において、分析命令は、ユーザの操作（例えば、検索動作）によって生成されることができ、且つ分析命令は端末装置２００から伝送された第１捜索命令を含む。例としては、第１捜索命令は捜索文字列「プロジェクター、原理」であってよいが、第１学習データ１３１ａの中の３つの第１学習セクションのキーワード文字列はそれぞれ「プロジェクター、画像、原理」、「高周波信号、シャープネス、エンハンスメント」及び「プロモーション、明瞭度」である。分析処理（例えば、文字列の類似度を比較する）によって、第１個の学習セクションの第１キーワード文字列が捜索文字列と最も類似であり、このため、第２サーバ１２０は、第１サーバ１１０によって比較結果を端末装置２００にリターン（例えば、ユーザインターフェースで１つの推薦結果を表示する）するので、ユーザは、第１学習データ１３１ａの第１学習セクションが捜索命令と最も類似であることを知る。他の部分の実施例において、第２サーバ１２０は捜索命令をすべての学習データ１３１ａ〜１３１ｃの中の各学習セクションのキーワード文字列と比較することができるので、捜索命令と最も関連する学習データ及び対応する学習セクションを高精度に判断する。
【００２３】
他の部分の実施例において、ユーザは、端末装置２００によって第１捜索命令を入力し、且つ第１捜索命令は口語化（セマンティクス式）の一部の文字内容であってよく、即ち第１捜索命令はセマンティクス式の文字内容、例えば、「プロジェクターのエンハンスメント原理は何ですか」であってよい。第２サーバ１２０は、第１捜索命令に対して分析処理を行って、捜索文字列を生成する。部分的な実施例において、第２サーバ１２０はセマンティクス分析技術を利用して捜索命令を分析して、例えば、前記第１捜索命令は「プロジェクター」、「原理」、「何」等の捜索字と分析することができる。次に、更に捜索文字列と各第１学習セクションの第１キーワード文字列を利用して比較する。当業者はセマンティクス分析の動作原理を理解することができるので、ここで繰り返して説明しない。
【００２４】
他の部分の実施例において、分析命令はデータ分析システム１００が主動的に生成した推薦命令であってよい。つまり、第１サーバ１１０は、ユーザの操作によって分析命令を生成することができる。例としては、第１サーバ１１０は、端末装置２００がデータ分析システム１００に接続されると判断する時（例えば、ユーザがオンライン学習システムにログインする）、第１サーバ１１０は、分析命令を生成して、第２サーバ１２０によって、ユーザに興味があるかもしれないファイルを主動的に分析する。又は、第１サーバ１１０は、ユーザの操作動作によって、ユーザの操作が所定の条件に合致すると判断する時（例えば、ユーザが学習データを閲覧する時間は半時間に達し、ユーザは学習データに対して質問、情報又はマークを行う）、更に分析命令を生成する。
【００２５】
他の部分の実施例において、第１サーバ１１０は、ユーザの操作が所定の条件に合致すると確認した後、更に記憶ユニット１３０に記憶された行為データによって分析命令を生成する。例としては、データ分析システム１００は、記憶ユニット１３０における行為データベース１３３に記憶された行為データ（例えば、ユーザの使用記録）によって分析命令を生成することができ、行為データの細部については、後で詳細に説明する。
【００２６】
なお、部分的な実施例において、第１サーバ１１０は、ユーザの操作が所定の条件に合致すると確認すると、分析命令を生成し、且つ第２サーバ１２０はこれによって分析命令に最も近い第１学習セクションを選別した後、第２サーバ１２０は先に選別された第１学習セクションを記憶ユニット１３０における推薦データベース１３４に記憶することができる。第１サーバ１１０は予め設置された推薦時刻（例えば、ユーザがオンライン学習システムをログイン又はログアウトする時、ユーザが１つのビデオを閲覧し終わった後）で、更に推薦データベース１３４に記憶された第１学習セクションを端末装置２００に伝送することができる。
【００２７】
これによって、データ分析システム１００は、第１学習データ１３１ａを受信した後、まず第１学習データ１３１ａを複数の第１学習セクションに細分して、且つ各第１学習セクションが対応する第１キーワード文字列を有する。このため、後でユーザがデータ分析システム１００にログインした後、データ分析システム１００は、分析命令に基づいて、適合な学習データをユーザに正確的に提供することができる。以上のように、本開示内容は、第１に、ユーザがデータ分析システム１００を利用して検索を行う時、データ分析システム１００は、第１捜索命令と最も類似である第１学習データ１３１ａを見つける以外、更に第１学習データ１３１ａにおける第１捜索命令に最も類似である学習セクションを正確的に見つけることができること、第２に、ユーザはデータ分析システム１００にログインする時、第１サーバ１１０は、ユーザの操作によって、予め設置された条件に合致する時分析命令（例えば、ユーザの使用記録を捜索する）を生成して、更に分析命令に基づいて対応する第１学習セクションを見つけて、ユーザに推薦するという２種の適用方式を少なくとも含む。これによって、データ分析システム１００が分析及び捜索での精度を大幅に向上させることができるとともに、ユーザの使用体験を改善することができる。
【００２８】
次に、セグメンテーションマークの生成方式を説明し、同時に図１及び図２Ａを参照されたい。図２Ａは、本開示内容の一部の実施例による第１学習データ１３１ａのテキストファイル模式図である。一部の実施例において、第１学習データ１３１ａはテキストファイルＡ１（例えば、字幕）を含む。第２サーバ１２０は前記第１学習データ１３１ａを受信した後、テキストファイルＡ１に対して分析処理を行って、例えば、セマンティクス分析方法で複数の特徴句を生成する。これらの特徴句の間に順次関係を有する。次に、隣り合う特徴句の間の類似度を計算して、第１セグメンテーションマークを生成する。
【００２９】
例としては、テキストファイルＡ１を分析した後、生成した特徴句は「プロジェクターが画像信号によって発光ユニットを調整する」、「発光ユニットから出射された光線は画像画面に反射される」、「他種のタイプのプロジェクターにおいて」を含む。前記第１句の特徴句及び第２句の特徴句はすべて同じ単語「画像、発光」を有し、類似度が比較的高くて、第２句の特徴句と第３句の特徴句との類似度が比較的低い。このため、第２サーバ１２０は隣り合う特徴句の類似度が所定値よりも低いと判断する時（例えば、完全に同じ単語がない又はその中の１句が回転句であり、例えば、「他の実施例において〜」）、第２サーバ１２０は、第１セグメンテーションマークを生成する。これによって、テキストファイルＡ１を複数の第１学習セクションＡ１１〜Ａ１４に分割する。
【００３０】
前記実施例において、テキストファイルＡ１はセマンティクス分析技術によって特徴句を生成することができ、且つ特徴句の間の類似度を計算するが、本開示内容はこれに限定されない。部分的な実施例において、第２サーバ１２０におけるプロセッサはまずテキストファイルＡ１にバイナリ処理を行い、そして、データ比較によって、類似性を判断して、特徴句を確立するか又は特徴句の間の類似度を判断しても良い。
【００３１】
前記実施例におけるテキストファイルとは、ビデオの字幕又はメッセージの文字内容を指し、テキストファイルが「ネットワークフォーラムのディスカッション内容」であると、依然として同じ原理でセグメンテーションすることができる。同様に、第１学習データ１３１ａは音声ファイルを含むと、第２サーバ１２０はまず語音認識によって、テキストファイルＡ１を生成し、そして、セマンティクス分析を行って、複数の特徴句を生成してよい。
【００３２】
他の部分の実施例において、図２Ｂを参照されたい。第１学習データ１３１ｂは画像ファイルＢ１を含む。画像ファイルＢ１は複数の画像画面Ｂ０１〜Ｂ０４を更に含む。画像画面Ｂ０１〜Ｂ０４はビデオファイルにおける時間順序に従って接続された複数のフレーム画面であってよい。第２サーバ１２０は、第１セグメンテーションマークを生成するように、隣り合うこれらの画像画面Ｂ０１〜Ｂ０４の類似度を判断することに用いられる。例としては、画像画面Ｂ０１〜Ｂ０２はプロジェクターを表示するための構造図であり、画像画面Ｂ０３〜Ｂ０４は光線投影を表示するためのパスマップである。画像画面Ｂ０２、Ｂ０３間の類似度が比較的低いので、第２サーバ１２０は画像画面Ｂ０２、Ｂ０３間に第１セグメンテーションマークを加えて、複数の第１学習セクションＢ１１、Ｂ１２を形成することができる。
【００３３】
図２Ａを再び参照されたい。ここで、以下のようにデータ分析システム１００が第１キーワード文字列を生成する方法を説明する。第２サーバ１２０は、第１学習データ１３１ａにおけるテキストファイルＡ１に分析処理（例えば、セマンティクス認識分析）を行って、複数の特徴文字を生成する。次に、第２サーバ１２０で上記のように第１セグメンテーションマークを生成し、第１学習データ１３１ａは複数の第１学習セクションＡ１１〜Ａ１４又はＢ１１〜Ｂ１２に分割された後、第２サーバ１２０は各第１学習セクションＡ１１〜Ａ１４又はＡ２１〜Ａ２２での特徴文字の数を判断し、数は閾値よりも大きい時、それを第１キーワード文字列として設定する。例としては、テキストファイルＡ１の１つの第１学習セクションＡ１１には「プロジェクターは画像信号によって発光ユニットを調整し、発光ユニットから出射された光線は画像画面に反射される」を含むと、そのうち、「画像」が２回出現し、「発光ユニット」が２回出現し、「プロジェクター、光線」が何れもそれぞれ１回出現する。第２サーバ１２０は２回出現した特徴文字「画像、発光ユニット」を第１キーワード文字列として設定することができる。
【００３４】
一部の実施例において、第２サーバ１２０は、分析命令（例えば、第１捜索命令）によって、複数の合致する学習データ（例えば、第１学習データ１３１ａ、第２学習データ１３１ｂが何れも「プロジェクター」キーワードを有する）を見つけると、第２サーバ１２０は更に捜索リストを生成することができる。他の部分の実施例において、第１サーバ１１０は更に管理インターフェースを提供する。管理インターフェースは、データ分析システム１００の管理者又はメンテナンススタッフがデータ分析システム１００の内部パラメータ及び返答データを観察して、管理者又はメンテナンススタッフがデータ分析システム１００内のパラメータ（例えば、閾値、セマンティクス認識パラメータ等）を調整することができ、データ分析システム１００の性能を最適化する。
【００３５】
なお、第２サーバ１２０は、ユーザの行為記録を参照して、捜索リストにおける学習データを順位付けすることができる。図１を参照されたい。一部の実施例において、記憶ユニット１３０に第１学習データ１３１ａ、第２学習データ１３１ｂ及び第３学習データ１３１ｃが記憶される。第２学習データ１３１ｂは上記のように、複数の第２セグメンテーションマークにより複数の第２学習セクションに分割されることができ、且つ各第２学習セクションにそれぞれの第２キーワード文字列が含まれ、同様に、第３学習データ１３１ｃは複数の第３セグメンテーションマークにより複数の第３学習セクションに分割され、且つ各第３学習セクションにそれぞれの第３キーワード文字列が含まれる。第２サーバ１２０は、第１捜索命令に基づいて、合致する第１学習データ１３１ａを選別した後、第２サーバ１２０は、第１サーバ１１０によって、第１学習データ１３１ａを端末装置２００に伝送して、ユーザが閲覧できる。同時に、第１サーバ１１０又は第２サーバ１２０は更にこれによって行為データを生成して、且つ行為データを記憶ユニット１３０内の行為データベースに記憶することができる。
【００３６】
行為データはユーザがデータ分析システム１００に接続された後の各項の操作を記録するためのものであり、例えば、特定な学習データを閲覧し、情報を伝送して、重要なファイルとしてマークすること等がある。データ分析システム１００は行為データによって捜索リストを順位付けすることができる。一部の実施例において、第１サーバ１１０は行為データによって分析命令を生成するためのものであり、例としては、第１サーバ１１０は、ユーザが最も頻繁に閲覧する学習データに基づいて、前記の捜索文字列（例えば、最も頻繁に出現するタイトル名称）を選別して、第１類似度を計算することができる。これによって、ユーザは第１捜索命令を主動的に入力しなくても、データ分析システム１００は依然として分析命令を定期的に生成することができ、且つ適合な学習データ及びその学習セクションを推薦する。
【００３７】
一部の実施例において、第１サーバ１１０は更に端末装置２００から伝送された第２捜索命令を受信することに用いられる。第２サーバ１２０は、第２捜索命令に基づいて、記憶ユニット１３０から複数の学習データ、例えば、第２学習データ１３１ｂ及び第２学習データ１３１ｃを選別する。一部の実施例において、第２サーバ１２０は、第２捜索命令と各学習データ１３１ａ〜１３１ｃの中の各学習セクションのキーワード文字列との類似度を比較して、更に類似度が所定値よりも高い学習セクションを選別する。例としては、第２捜索命令は「画像エンハンスメント」であり、第２学習データ１３１ｂの中の１つの第２学習セクションで「画像エンハンスメント」が３回出現し、第３学習データ１３１ｃの中の１つの第３学習セクションで「画像エンハンスメント」が５回出現すると、第２サーバ１２０はこの２つの学習セクションを捜索リストの中の項目とする。
【００３８】
以上のように、第２サーバ１２０は、第２捜索命令に基づいて第２学習データ１３１ｂ及び第３学習データ１３１ｃを選別した後、ユーザは前に第１学習データ１３１ａを閲覧したので、第２サーバ１２０は更に第１学習データ１３１ａの中の各第１キーワード文字列と第２学習データ１３１ｂの第２キーワード文字列及び第３学習データ１３１ｃの中の第３キーワード文字列との第２類似度を比較する。次に、更に第２類似度の高さによって、捜索リストを生成して第２学習データ１３１ｂ及び第３学習データ１３１ｃを順位付けする。
【００３９】
例としては、ユーザが前に閲覧した第１学習データ１３１ａの第１学習セクションのキーワード文字列には、５個のキーワードを含む。第２サーバ１２０で分析された第２学習データ１３１ｂの中の第２キーワード文字列には「プロジェクター」及び他の３個のキーワードを含む。第２サーバ１２０で選別された第３学習データ１３１ｃの中の第３キーワード文字列には「プロジェクター」及び他の４個のキーワードを含む。第１キーワード文字列と第２キーワード文字列との類似度が６０％（例えば、３つのキーワードが同じである）であり、第１キーワード文字列と第３キーワード文字列との類似度が２０％（例えば、１つのみのキーワードが同じである）であり、第２学習データ１３１ｂの内容がユーザの前に閲覧された第１学習データ１３１ａに類似すると示し、このため、第２サーバ１２０は選別された第２学習データ１３１ｂの第２学習セクションを第３学習データ１３１ｃの第３学習セクションの前に順位付けする。
【００４０】
一部の実施例において、データ分析システム１００は更に複数の学習セクション間で関連性を確立することができる。図１、２Ａ及び図２Ｂを参照されたい。説明しやすいように、ここで図２ＡのテキストファイルＡ１及び図２Ｂの画像ファイルＢ１を異なる学習データの内容と見なす。学習セクションＡ１３には第１関連性マークＴ１が設けられ、学習セクションＢ１１における画像画面Ｂ０２には第２関連性マークＴ２が設けられる。第２サーバ１２０は、第１捜索命令に基づいて学習セクションＡ１３を選別した後、学習セクションＢ１１に第２関連性マークＴ２があると判断すると、前記第２サーバ１２０は学習セクションＢ１１によって推薦リストを生成する。例としては、学習セクションＡ１３は「プロジェクター動作原理」を説明するためのビデオであり、学習セクションＢ１１は「プロジェクター構造」を説明するためのメッセージファイルであると、ユーザは学習セクションＡ１３を閲覧する時、データ分析システム１００は、ユーザーに学習セクションＢ１１を推薦して閲覧させることができる。
【００４１】
図３を参照されたい。図３は、本開示内容の一部の実施例によるデータ分析方法の模式図である。データ分析方法は以下の工程Ｓ３０１〜Ｓ３１１によって、第１学習データ１３１ａをセグメンテーションして第１キーワード文字列を生成する。工程Ｓ３０１において、端末装置２００は、第１学習データ１３１ａを第１サーバ１１０に伝送する。工程Ｓ３０２において、第１サーバ１１０は、第１学習データ１３１ａを記憶ユニット１３０にアップロードする。工程Ｓ３０３において、記憶ユニット１３０は、第１学習データ１３１ａをコースデータベース１３１に記憶する。工程Ｓ３０４において、記憶ユニット１３０は、第１サーバ１１０に記憶動作の完成を通知する。
【００４２】
工程Ｓ３０５において、第１サーバ１１０は、分析情報を第２サーバ１２０に伝送する。工程Ｓ３０６及び工程Ｓ３０７において、第２サーバ１２０は要求情報を記憶ユニット１３０に伝送して、記憶ユニット１３０で第１学習データ１３１ａを取得する。第２サーバ１２０は上記のように、第１セグメンテーションマークを加えて、各第１学習セクションに対してそれぞれの第１キーワード文字列を生成する。工程Ｓ３０８において、第２サーバ１２０は、第１セグメンテーションマーク及び対応する第１キーワード文字列を記憶ユニット１３０にアップロードして、記憶ユニット１３０は、第１セグメンテーションマーク及び対応する第１キーワード文字列を分析データベース１３２に記憶する。次に、記憶ユニット１３０は完成情報を第２サーバ１２０に伝送して、且つ第２サーバ１２０によって完成情報を第１サーバ１１０に伝送して、オンライン学習システムのインターフェースで「学習データのアップロード及びファイル確立完成」の情報をユーザに表示する。
【００４３】
図４を参照されたい。本開示内容の一部の実施例によるデータ分析方法の模式図である。データ分析方法は以下の工程Ｓ４０１〜Ｓ４０８で、分析命令（例えば、第１捜索命令）によって学習データ及び学習セクションを捜索する。工程Ｓ４０１において、端末装置２００は、分析命令を第１サーバ１１０に送信する。工程Ｓ４０２及び工程Ｓ４０３において、第１サーバ１１０は、分析命令の中の第１捜索命令を第２サーバ１２０に伝送して、且つ第２サーバ１２０は、第１捜索命令に基づいて、記憶ユニット１３０における学習データを捜索する。工程Ｓ４０４において、第２サーバ１２０は、記憶ユニット１３０から選別された学習データを取得する。選別された学習データは、複数のストロークス、例えば、第２学習データ１３１ｂ及び第３学習データ１３１ｃであると、工程Ｓ４０５及び工程Ｓ４０６において、第２サーバ１２０は、記憶ユニット１３０における行為データベース１３３から行為データを取得して、第２学習データ１３１ｂ及び第３学習データ１３１ｃと行為データ（例えば、第１キーワード文字列）との類似度を比較して、捜索リストを生成する。最後に、工程Ｓ４０７では、第２サーバ１２０は捜索リストを第１サーバ１１０に伝送して、且つ工程Ｓ４０８において、ユーザが閲覧又はダウンロードできるように、第１サーバ１１０は捜索リストをオンライン学習システムのインターフェースに表示する。
【００４４】
本発明の実施形態を前記の通りに開示したが、これは、本発明を限定するものではなく、当業者なら誰でも、本発明の精神と範囲から逸脱しない限り、多様の変更や修正を加えることができ、したがって、本発明の保護範囲は、後に付いた特許請求の範囲で指定した内容を基準とする。
【符号の説明】
【００４５】
１００  データ分析システム
１１０  第１サーバ
１２０  第２サーバ
１３０  記憶ユニット
１３１  コースデータベース
１３１ａ  第１学習データ
１３１ｂ  第２学習データ
１３１ｃ  第３学習データ
１３２  分析データベース
１３３  行為データベース
１３４  推薦データベース
２００  端末装置
Ａ１  テキストファイル
Ａ１１、Ａ１２、Ａ１３、Ａ１４、Ａ２１、Ａ２２、Ｂ１１、Ｂ１２、Ｂ１  ビデオファイル
Ｂ０１、Ｂ０２、Ｂ０３、Ｂ０４  画像画面
Ｔ１  第１関連性マーク
Ｔ２  第２関連性マーク
Ｓ３０１〜Ｓ３１１、Ｓ４０１〜Ｓ４０８  工程
【図１】
2020042771.tif 000003
【図２Ａ】
2020042771.tif 000004
【図２Ｂ】
2020042771.tif 000005
【図３】
2020042771.tif 000006
【図４】
2020042771.tif 000007