(57)【要約】【課題】  ドメインコーパス及び辞書の生成を行うためのシステム及び方法を提供する。【解決手段】  一実施形態によれば、ドメインコーパスを生成することは知識ベースにアクセスすることを含む。知識ベースは一組の記事を有する。各記事は、特定のトピックに該当し、他のトピックに該当する他の記事にリンクする１つ以上のタームを有する。ドメインコーパスのために知識ベースから、第１記事群を含む第１の組が選択される。第１の組の第１記事群に関連する第２記事群を含む第２の組が特定される。ドメインコーパスのために知識ベースから、第２記事群を含む上記第２の組が選択される。ドメインコーパスがアクセス可能にされる。【選択図】  図５
2010211793.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
各記事が特定のトピックに該当し、各記事が、他のトピックに該当する他の記事にリンクする１つ以上のタームを有する、一組の記事、を有する知識ベースにアクセスするステップと、
ドメインコーパスのために前記知識ベースから第１記事群を含む第１の組を選択するステップと、
前記第１の組の前記第１記事群に関連する第２記事群を含む第２の組を特定するステップと、
前記ドメインコーパスのために前記知識ベースから前記第２記事群を含む前記第２の組を選択するステップと、
前記ドメインコーパスをアクセス可能にするステップと
を有する方法。
【請求項２】
前記第２記事群を含む前記第２の組を特定するステップは更に、前記第１の組上で、
第１のノード及び第２のノードを有する親和性グラフを生成するステップであり、前記第２のノードから前記第１のノードに閾値以上の親和性が存在する場合に、前記第１のノードは前記第２のノードの子ノードを成すこととするステップ、
を実行することを有する、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記第２記事群を含む前記第２の組を特定するステップは更に、前記第１の組上で、
前記第１の組の親和性グラフを生成するステップと、
前記親和性グラフに従って、第１記事に関連する１つ以上の関連記事を特定するステップと、
前記関連記事を前記第２の組に入れるステップと
を実行することを有する、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記第２記事群を含む前記第２の組を特定するステップは更に、前記第１の組上で、
前記第１の組の親和性グラフを生成するステップと、
前記親和性グラフに閾値を適用するステップと、
前記親和性グラフに従って、第１記事に関連する１つ以上の関連記事を特定するステップと、
前記関連記事を前記第２の組に入れるステップと
を実行することを有する、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記第２記事群を含む前記第２の組を特定するステップは更に、
各第１記事に関して前記知識ベースから、親和性グラフに従って該第１記事により高い親和性を有する１つ以上の暫定記事を選択するステップと、
各暫定記事に関して、該暫定記事から前記第１の組の全ての第１記事への親和性の平均を表す平均親和性を計算するステップと、
所定の閾値を満たさない平均親和性を有する１つ以上の暫定記事を除去するステップと、
残存した暫定記事を前記第２の組に入れるステップと
を有する、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
ユーザから１つ以上の記事の選択を受信するステップと、
選択された記事を前記第１の組の１つ以上の第１記事として指定するステップと
を更に有する請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記知識ベースの１つのカテゴリーの１つ以上の記事を、前記第１の組の１つ以上の第１記事として指定するステップ
を更に有する請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記知識ベースはオンラインの記事データベースを有する、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
プロセッサによって実行されるときに：
各記事が特定のトピックに該当し、各記事が、他のトピックに該当する他の記事にリンクする１つ以上のタームを有する、一組の記事、を有する知識ベースにアクセスし、
ドメインコーパスのために前記知識ベースから第１記事群を含む第１の組を選択し、
前記第１の組の前記第１記事群に関連する第２記事群を含む第２の組を特定し、
前記ドメインコーパスのために前記知識ベースから前記第２記事群を含む前記第２の組を選択し、且つ
前記ドメインコーパスをアクセス可能にする
ように作用するコード、を有する有形のコンピュータ読み取り可能媒体。
【請求項１０】
前記コードは、前記第１の組上で：
第１のノード及び第２のノードを有する親和性グラフを生成するステップであり、前記第２のノードから前記第１のノードに閾値以上の親和性が存在する場合に、前記第１のノードは前記第２のノードの子ノードを成すこととするステップ、
を実行することによって前記第２記事群を含む前記第２の組を特定するように作用する、請求項９に記載のコンピュータ読み取り可能媒体。
【請求項１１】
前記コードは、前記第１の組上で：
前記第１の組の親和性グラフを生成するステップと、
前記親和性グラフに従って、第１記事に関連する１つ以上の関連記事を特定するステップと、
前記関連記事を前記第２の組に入れるステップと
を実行することによって前記第２記事群を含む前記第２の組を特定するように作用する、請求項９に記載のコンピュータ読み取り可能媒体。
【請求項１２】
前記コードは、前記第１の組上で：
前記第１の組の親和性グラフを生成するステップと、
前記親和性グラフに閾値を適用するステップと、
前記親和性グラフに従って、第１記事に関連する１つ以上の関連記事を特定するステップと、
前記関連記事を前記第２の組に入れるステップと
を実行することによって前記第２記事群を含む前記第２の組を特定するように作用する、請求項９に記載のコンピュータ読み取り可能媒体。
【請求項１３】
前記コードは：
各第１記事に関して前記知識ベースから、親和性グラフに従って該第１記事により高い親和性を有する１つ以上の暫定記事を選択し、
各暫定記事に関して、該暫定記事から前記第１の組の全ての第１記事への親和性の平均を表す平均親和性を計算し、
所定の閾値を満たさない平均親和性を有する１つ以上の暫定記事を除去し、且つ
残存した暫定記事を前記第２の組に入れる、
ことによって前記第２記事群を含む前記第２の組を特定するように作用する、請求項９に記載のコンピュータ読み取り可能媒体。
【請求項１４】
前記コードは、
ユーザから１つ以上の記事の選択を受信し、且つ
選択された記事を前記第１の組の１つ以上の第１記事として指定する
ように作用する、請求項９に記載のコンピュータ読み取り可能媒体。
【請求項１５】
前記コードは、
前記知識ベースの１つのカテゴリーの１つ以上の記事を、前記第１の組の１つ以上の第１記事として指定する
ように作用する、請求項９に記載のコンピュータ読み取り可能媒体。
【請求項１６】
前記知識ベースはオンラインの記事データベースを有する、請求項９に記載のコンピュータ読み取り可能媒体。
【請求項１７】
各記事が特定のトピックに該当し、各記事が、他のトピックに該当する他の記事にリンクする１つ以上のタームを有する、一組の記事、を有する知識ベースにアクセスするよう動作するインタフェースと、
１つ以上のプロセッサであり：
ドメインコーパスのために前記知識ベースから第１記事群を含む第１の組を選択し、
前記第１の組の前記第１記事群に関連する第２記事群を含む第２の組を特定し、
前記ドメインコーパスのために前記知識ベースから前記第２記事群を含む前記第２の組を選択し、且つ
前記ドメインコーパスをアクセス可能にする
よう動作する１つ以上のプロセッサと
を有するシステム。
【請求項１８】
前記１つ以上のプロセッサは、前記第１の組上で、
第１のノード及び第２のノードを有する親和性グラフを生成するステップであり、前記第２のノードから前記第１のノードに閾値以上の親和性が存在する場合に、前記第１のノードは前記第２のノードの子ノードを成すこととするステップ、
を実行することによって前記第２記事群を含む前記第２の組を特定するよう動作する、請求項１７に記載のシステム。
【請求項１９】
前記１つ以上のプロセッサは、前記第１の組上で、
前記第１の組の親和性グラフを生成するステップと、
前記親和性グラフに従って、第１記事に関連する１つ以上の関連記事を特定するステップと、
前記関連記事を前記第２の組に入れるステップと
を実行することによって前記第２記事群を含む前記第２の組を特定するよう動作する、請求項１７に記載のシステム。
【請求項２０】
前記１つ以上のプロセッサは、
各第１記事に関して前記知識ベースから、親和性グラフに従って該第１記事により高い親和性を有する１つ以上の暫定記事を選択し、
各暫定記事に関して、該暫定記事から前記第１の組の全ての第１記事への親和性の平均を表す平均親和性を計算し、
所定の閾値を満たさない平均親和性を有する１つ以上の暫定記事を除去し、且つ
残存した暫定記事を前記第２の組に入れる、
ことによって前記第２記事群を含む前記第２の組を特定するよう動作する、請求項１７に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、概して辞書編集分析に関し、より具体的には自動オントロジーのためのドメインコーパス及び辞書の生成に関する。
【背景技術】
【０００２】
ドメインコーパス（domain  corpus）とは、或るドメインの文書を収集したものを言い得る。文書はタームの集まりと言える。辞書は、ドメインの関心あるタームを含み得る。関心あるターム及びドメインコーパスは、関連するタームを特定するために使用されることがある。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
本発明は、辞書及び共起コンテキストを生成するための先行技術に伴う欠点及び問題を軽減あるいは排除すること目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
一実施形態によれば、ドメインコーパスを生成することは知識ベースにアクセスすることを含む。知識ベースは一組の記事を有する。各記事は、特定のトピックに該当し、他のトピックに該当する他の記事にリンクする１つ以上のタームを有する。ドメインコーパスのために知識ベースから、第１記事群を含む第１の組が選択される。第１の組の第１記事群に関連する第２記事群を含む第２の組が特定される。ドメインコーパスのために知識ベースから、第２記事群を含む上記第２の組が選択される。ドメインコーパスがアクセス可能にされる。
【発明の効果】
【０００５】
本発明の特定の実施形態は１つ以上の技術的効果を提供し得る。１つの技術的効果は、その実施形態が、例えば英語やその他の言語などの如何なる好適な言語においても動作し得ることである。他の１つの技術的効果は、その実施形態が辞書と共起コンテキストとを生成し得ることである。他の１つの技術的効果は、コーパスが、例えばオンラインの記事データベース等の、知識ベースから生成され得ることである。
【０００６】
本発明に係る様々な実施形態は、上述の技術的効果の全て又は一部を含むこともあるし、それらの何れをも含まないこともある。１つ以上のその他の技術的効果が、以下の説明、図面及び特許請求の範囲から当業者に容易に明らかになる。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
本発明並びにその特徴及び利点のより完全な理解のため、添付の図面とともに以下の説明を参照する。
【図１】ターム及び／又は文書の深さを決定するシステム１０の一実施形態を例示する図である。
【図２】図１のシステムとともに用いられ得るコーパスの一実施形態を例示する図である。
【図３】図１のシステムとともに用いられ得るアフィニティモジュールの一実施形態を例示する図である。
【図４】図１のシステムとともに用いられ得るタームを特定し且つ共起を決定する方法の一例を示す図である。
【図５】図１のシステムとともに用いられ得る文書を選択する方法の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
本発明の実施形態及びその利点は、図１乃至５を参照することで最もよく理解される。図面において、様々な図における同様の要素及び対応する要素には同様の参照符号を用いる。
【０００９】
特定の実施形態において、ドメインオントロジー（domain  ontology）が作り出され、その後、それに対して問い合わせ（クエリー）が行われ得る。特定の例において、この処理は以下を含み得る。
【００１０】
１．所与のドメイン内での文書の収集
ドメインコーパス（又は“ドメイン”）は文書の集まりである。文書はタームの集まりである。文書の例には、テキスト（例えば、新約聖書）の断片、書籍、記事（article）、及び画像コンテンツを個別且つ／或いは集合的に記述する一組のユーザ入力タグが含まれる。
【００１１】
２．該ドメインの関心ターム（辞書ターム）の特定
タームとは、単語（例えば“木”）、フレーズ（例えば“グラフ・アルゴリズム”）、名前付きエンティティ（例えば“ニューヨーク”）等である。タームは、１つ又は複数の文書内で、その文字通りに現れないこともある。第１の例として、タームは数多くの形態を有することができ、例えば、専門家以外に“ｋｉｄｎｅｙ  ｓｔｏｎｅｓ（腎臓結石）”として知られるものと、医療専門家に“ｋｉｄｎｅｙ  ｃａｌｃｕｌｉ（腎臓石）”として知られるものとは、同じ概念を意味する。オントロジーを作り出すため、１つのタームの複数の形態が、同一のターム（又は概念）にマッピングされるように取り扱われる。第２の例として、語幹形態（stemmed  form）は、その活用形群に共通なターム部分である。オントロジー内のタームは、その語幹形態によって参照されてもよい。例えば、ターム“ｔｒｅｅｓ”の語幹はターム“ｔｒｅｅ”であるから、タームは“ｔｒｅｅｓ”に代えて“ｔｒｅｅ”にされ得る。
【００１２】
辞書タームを特定する方法の例には、人が作成した特定ドメインの辞書（例えば、医療分野のタームの医療辞書）、又はコーパス内のテキストの文字列に基づくタームの自動生成リスト（例えば、コーパスの文書内の文字列を索引付けした後、それらを頻繁に保存し、閾値を上回る頻度を有するものを選択することによって、あるいは同様の統計的手法によって生成されたリスト）を用いることが含まれる。
【００１３】
３．該辞書タームに関する、所与の共起コンテキストにおけるタームの共起数の計算
共起コンテキストの一例は１つの文書である。すなわち、２つのタームは、各々が同一文書内で少なくとも１度出現した場合に共起したとされる。共起コンテキストの他の一例は段落である。すなわち、２つのタームは、各々が同一段落内で少なくとも１度出現した場合に共起したとされる。
【００１４】
４．ノードとしての辞書タームとエッジの重みとしての親和性（アフィニティ；affinity）とを有する有向重み付きグラフの作成
このグラフはドメインオントロジーを有する。同一の情報の実際の表現は、例えばマトリクスや二分決定グラフ（バイナリ・ディシジョン・ダイアグラム）といった多様なデータ構造で行うことができるため、ここでは概念的に“有向重み付きグラフ”という用語を用いる。
【００１５】
親和性については如何なる好適な定義を用いてもよい。その例には以下が含まれる。
【００１６】
ａ．一定の場合、タームＡとＢとの間の基本的親和性が、タームＡ及びＢの双方を含む共起コンテキストの数の、タームＡ又はＢの何れかを含む共起コンテキストの数に対する比として：
Ａ（Ａ，Ｂ）＝｜ＡＢ｜／｜Ａ又はＢ｜
と定義される。
【００１７】
ｂ．その他の場合、基本的親和性は、タームＡ及びＢの双方を含む共起コンテキストの数の、Ａを含む共起コンテキストの数又はＢを含む共起コンテキストの数の何れか大きい方に対する比として：
Ａ（Ａ，Ｂ）＝｜ＡＢ｜／ｍａｘ（｜Ａ｜，｜Ｂ｜）
と定義される。
【００１８】
ｃ．タームＡとＢとの間の方向的親和性（ＤＡｆｆ）が、共起コンテキスト内（例えば、同一文書内）でＡが観測されたときにＢを観測する条件付き確率として：
ＤＡｆｆ（Ａ，Ｂ）＝｜ＡＢ｜／｜Ａ｜
と定義される。すなわち、ＤＡｆｆ（Ａ，Ｂ）、タームＡ及びＢの双方を含む共起コンテキストの数の、タームＡを含む共起コンテキストの数に対する比とし得る。一般に、ＤＡｆｆ（Ａ，Ｂ）はＤＡｆｆ（Ｂ，Ａ）とは異なる。
【００１９】
ｄ．タームＡとＢとの間の差分方向的親和性（ＤｉｆｆＤＡｆｆ）が、タームＡとＢとの間の方向的親和性から、コーパス内でのタームＢの共通性を計上するファクタを差し引いたものとして定義される。コーパス内でのタームＢの共通性は、概して、コーパス内のその他全てのタームに関するタームＢの基本的親和性又は方向的親和性の値にまたがる統計値である。コーパス内でのタームＢの共通性の一例はタームＢの平均親和性（ＡＡ）であり、差分方向的親和性の定義：
ＤｉｆｆＤＡｆｆ（Ａ，Ｂ）＝ＤＡ（Ａ，Ｂ）−ＡＡ（Ｂ）
をもたらす。タームＢの平均親和性（ＡＡ）、すなわち、方向的親和性の平均は：
ＡＡ（Ｂ）＝ＤＡｆｆ（ｘ，Ｂ）のｘにわたる平均
と定義される。すなわち、ＡＡ（Ｂ）は、全ての共起コンテキスト内のその他全てのタームのタームＢに対する方向的親和性の平均とし得る。
【００２０】
５．グラフ（オントロジー）へのクエリー
入力として１つ以上の辞書タームが与えられると、その入力タームに関連する１つ以上の辞書タームを出力するために、上記グラフが用いられ得る。一例において、入力としてタームが与えられるとき、出力は、該入力タームに対する差分方向的親和性が最大のターム群のソート済みリストである。この場合、出力ターム群は、このオントロジーが取り扱うドメインに関して、より密接に入力タームに関連するものである。
【００２１】
図１は、ドメインコーパス及び／又は辞書を生成し、且つ／或いは自動オントロジーのための共起テキストを決定することが可能な一実施形態に係るシステム１０を例示している。特定の実施形態において、辞書を決定し且つ共起コンテキストを決定することは、記事群を有するドメインコーパスにアクセスすることを含む。各記事は或る特定のトピックに該当し、１つ以上のその他のトピックに該当する１つ以上のその他の記事にリンクする１つ以上のタームを有する。各トピックは、辞書を生成するためのタームとして指定される。共起コンテキストがそのドメインコーパスに関して定められる。共起コンテキストに出現する少なくとも２つのタームは共起していると見なされる。共起コンテキストに従ってターム間の共起が計算される。
【００２２】
特定の実施形態において、ドメインコーパスを生成することは、知識ベースにアクセスすることを含む。知識ベースは一組の記事を有する。各記事は或る特定のトピックに該当し、その他のトピックに該当するその他の記事にリンクする１つ以上のタームを有する。或るドメインコーパスの知識ベースから第１記事群を含む第１の組が選択される。第１の組の第１記事群に関連する第２記事群を含む第２の組が特定される。第２記事群を含む第２の組は、上記ドメインコーパスの知識ベースから選択される。ドメインコーパスはアクセス可能にされる。
【００２３】
図示した実施形態において、システム１０は、クライアント２０、サーバ２２、及びメモリ２４を含んでいる。クライアント２０は、ドメインコーパス及び／又は辞書を生成し且つ／或いは自動オントロジーのための共起テキストを決定するためにユーザがサーバ２２と通信することを可能にする。クライアント２０は、ユーザ入力をサーバ２２に送信し、且つサーバ出力をユーザに提供（例えば、表示あるいは印刷）し得る。サーバシステム２２は、言語のオントロジーを生成するためのアプリケーションを管理する。メモリ２４はサーバシステム２２によって使用されるデータを格納する。
【００２４】
図示した実施形態において、メモリ２４はコーパス５０及び記録（レコード）５４を格納している。コーパス５０は、記事の集まりを有し、特定の主題、地域社会、組織又はその他のエンティティに関連付けられ得る。記事（又は、“ページ”若しくは“文書”）はタームの集まりを意味し得る。記事の例には、１つの文書の１ページ以上、１つ以上の文書、１つ以上の書籍、１つ以上のウェブページ、通信書簡（例えば、電子メール又はインスタントメッセージ）、及び／又はタームのその他の集まりが含まれる。記事は記事識別子によって識別され得る。記事は、１つ以上の有形のコンピュータ読み取り可能媒体に電子的に格納され得る。記事は、例えばテキスト（文字、ワード及び／又は数字など）、画像（図形、写真又はビデオなど）、オーディオ（レコーディング又はコンピュータ生成音など）、及び／又はソフトウェアプログラムといった何らかの好適なコンテンツに関連付けられてもよい。記事はまた知識ベース５２に関して記述される。
【００２５】
レコード５４はコーパス５０を記述する。本実施形態において、レコード５４はオントロジー６６を含んでいる。オントロジー６６は、或る言語のターム群と該ターム群の間の関係とを表す。一実施形態において、オントロジー６６はターム間の親和性を表す。特定の実施形態において、オントロジー６６は親和性行列を含む。一例として、親和性行列は、ターム群の基本的親和性又は対的（pairwise）な親和性を記録し得る。他の一例として、親和性行列は方向的親和性を記録してもよい。この例において、親和性行列は、行によって表されるＡターム群と、列によって表されるＢターム群とを含み得る。行列の行は、或るＡタームが与えられたときのＢタームの親和性を記録し、行列の列は、或るＢタームが与えられたときのＡタームの親和性を記録する。他の一例として、親和性行列は平均親和性を記録してもよい。
【００２６】
特定の実施形態において、オントロジー６６は親和性グラフを含む。一例として、親和性グラフは、ノード、エッジ及びリンクを含む。ノードはタームを表す。ノード間の有向エッジの重みは、それらノードによって表されるターム間の親和性を表す。例えば、大きい重みほど大きい親和性を表す。ノード間のリンクは、それらノードによって表されるターム間の親和性が親和性の閾値より大きいことを指し示す。親和性閾値は如何なる好適な値を有していてもよく、例えば、０．２５、０．５、０．７５又は０．９５以上とし得る。
【００２７】
知識ベース５２は、コーパス５０が選択され得るデータベース内の情報を表す。特定の実施形態において、知識ベース５２は記事の集まりを有し得る。各記事は或る特定のトピックに該当し得る。特定の実施形態において、記事は或るトピックを記述し、例えばトピックＸに該当する百科事典記事はトピックＸを記述し得る。特定の実施形態において、記事はターム（これはトピックであってもよい）によって特定され得る。
【００２８】
特定の実施形態において、記事はその他の記事を参照する。例えば、記事は、リンクされたタームを含むコンテンツを含み得る。リンクされたタームは、アクセスするために選択されてもよいし、あるいは該リンクされたタームに該当するその他の記事への“リンク”を有していてもよい。例えば、トピックＸに該当する記事は、トピックＸを記述するために、リンクされたタームを用い得る。リンクされたタームは、トピックＹに該当する別の記事にアクセスするために選択されてもよい。有向リンクは、トピックＸに該当する記事からトピックＹに該当する別の記事へのものではあるが必ずしもトピックＹに該当するこの記事からトピックＸに該当するこの記事へのものではないリンクとし得る。
【００２９】
特定の実施形態において、知識ベース５２はオンラインの記事データベースとし得る。オンラインの記事データベースは、例えばインターネットといった好適なネットワーク上でコンピュータによってアクセスされることが可能な電子化された記事を有する。知識ベース５２の例には、オンライン百科事典（例えば、ウィキペディア）、ハイパーテキスト百科事典（例えば、オンライン・ブリタニカ、エンカルタ等）、ハイパーテキスト辞書（例えば、ウィクショナリー）、及び特定ドメイン知識ベース（例えば、ウィキニュース）が含まれる。
【００３０】
特定の実施形態において、知識ベース５２及び／又はドメインコーパス５０は、トピックを記述するウィキペディア記事を有していてもよい。例えば、ウィキペディア記事は、マドンナ（エンターテイナ）等のトピックを記述してもよい。他の一例として、ウィキペディア記事はベータヒドロキシ酸などのトピックを記述してもよい。ベータヒドロキシ酸の記事は、例えばβヒドロキシ酸、有機化合物、カルボン酸、官能基、ヒドロキシル基、アルファヒドロキシ酸、サリチル酸、にきび、βヒドロキシ酪酸、βヒドロキシ・ベータメチルブチラート、カルニチン、及び３−ヒドロキシプロピオン酸など、リンクされたタームを有するコンテンツを含み得る。
【００３１】
本実施形態において、ウィキペディアタームは、それに関連付けられた数多くの別名タームを有することがある。例えば、“聖母マリア（Virgin  Mary）”及び“セントメアリー（Saint  Mary）”に関するウィキペディア記事は、ウィキペディア記事マリア（Mary（イエスの母））に向けられる。別名タームは同一の記事を指し示すので、それらを区別する必要はない。本実施形態において、別名タームの存在は共起計算に影響を及ぼさない。すなわち、タームＡとタームＢとの間の親和性は、タームＡの別名とタームＢとの親和性と同一である。
【００３２】
図示した実施形態において、サーバ２２はコーパスモジュール２９及びアフィニティモジュール３０を含んでいる。コーパスモジュール２９については、図２を参照して更に詳細に説明する。アフィニティモジュール３０については、図３を参照して更に詳細に説明する。
【００３３】
図２は、図１のシステム１０とともに用いられ得るコーパスモジュール２９の一実施形態を示している。コーパスモジュール２９はコーパス５０を生成するために用いられ得る。図示した実施形態において、コーパスモジュール２９は、文書選択部３０、ターム特定部３１、及び共起計算部３２を含んでいる。特定の実施形態において、文書選択部３０は、何らかの好適な手法でコーパス５０用の文書を選択する。文書を選択する方法の一例については、図５を参照して更に詳細に説明する。特定の実施形態において、ターム特定部３１は、何らかの好適な手法で辞書用のタームを特定する。タームを特定する方法の一例については、図４を参照して更に詳細に説明する。特定の実施形態において、共起計算部３２は何らかの好適な手法で共起を決定する。共起を決定する方法の一例については、図４を参照して更に詳細に説明する。
【００３４】
特定の実施形態において、ドメイン辞書は、それが抽出されたコーパス５０とは異なる第２のコーパスに対して適用されてもよい。第２のコーパスは異なる共起コンテキストを有し得る。ドメインタームは、親和性を計算しドメインオントロジーを生成するために、第２のコーパス内のタームにマッピングされてもよい。
【００３５】
図３は、図１のシステム１０とともに用いられ得るアフィニティモジュール３０の一実施形態を示している。アフィニティモジュール３０は、ターム対の親和性を計算し、該親和性を親和性行列に記録し、且つ／或いは該親和性行列を報告し得る。アフィニティモジュール３０はまた親和性のグラフを生成し得る。
【００３６】
図示した実施形態において、アフィニティモジュール３０は、親和性計算部３４、オントロジー生成部３８、及びワード推薦部４８を含んでいる。親和性計算部３４は好適な形式のタームｗｉの親和性、又は第１のタームｗｉと第２のタームｗｊとを有するターム対の親和性を計算する。親和性の例には、基本的親和性、方向的親和性、平均親和性、差分親和性、及び／又はその他の親和性が含まれる。
【００３７】
一実施形態において、ターム推薦部４８は、シード（seed）タームを受信し、該シードタームとの親和性が親和性閾値より大きいターム群を特定する。親和性閾値は如何なる好適な値を有していてもよく、例えば、０．２５、０．５、０．７５又は０．９５以上とし得る。親和性閾値は予めプログラムされてもよいし、ユーザが指定してもよい。
【００３８】
基本的親和性は、タームｗｉ及び／又はｗｊを含むページの量（例えば数）から計算され得る。同時発生ページ量が、タームｗｉ及びタームｗｊの双方を含むページの量を表し、分離発生ページ量が、タームｗｉ又はタームｗｊの何れかを含むページの量を表す。基本的親和性は、同時発生ページ量を分離発生ページ量で割ったものによって与えられ得る。一例において、同時発生ページ数がタームｗｉ及びタームｗｊを含むページの数を指し示し、分離発生ページ数がタームｗｉ又はタームｗｊの何れかを含むページの数を指し示す。基本的親和性Ａｆｆｉｎｉｔｙ（ｗｉ，ｗｊ）は同時発生ページ数を分離発生ページ数で割ったもの：
Ａｆｆｉｎｉｔｙ（ｗｉ，ｗｊ）＝Ｐ（Ｗｉ＆Ｗｊ）／Ｐ（Ｗｉ＋Ｗｊ）
によって与えられ得る。
【００３９】
特定の実施形態において、互いに対して高い親和性を有するターム対群を含む親和性グループが、ページのコンテンツに関するタームｗ１とｗ２との間の関係を捕捉するために用いられてもよい。高い親和性は、親和性グループの閾値を上回る親和性として指定され得る。閾値は如何なる好適な値に設定されてもよく、例えば、０．５０、０．６０、０．７５、０．９０又は０．９５以上とし得る。１つのタームが２つ以上の親和性グループに属してもよい。
【００４０】
方向的親和性は、タームｗｊに対するタームｗｉの重要性を測定するために使用されてもよい。親和性計算部３４は、タームｗｊが与えられたときのタームｗｉの方向的親和性を、タームｗｉ及びｗｊを含むページの量（例えば数）から計算する。タームｗｊが与えられたときのタームｗｉの方向的親和性は、同時発生ページ量をタームｗｊページ量で割ったものによって与えられ得る。例えば、タームｗｊページ数はタームｗｉを含むページの数を指し示す。タームｗｊが与えられたときのタームｗｉの方向的親和性ＤＡｆｆｉｎｉｔｙ（ｗｉ，ｗｊ）は、同時発生ページ数をタームｗｉページ数で割ったもの：
ＤＡｆｆｉｎｉｔｙ（ｗｉ，ｗｊ）＝Ｐ（Ｗｉ＆Ｗｊ）／Ｐ（Ｗｉ）
によって与えられ得る。
【００４１】
ＤＡｆｆｉｎｉｔｙ（ｗｉ，ｗｊ）はＤＡｆｆｉｎｉｔｙ（ｗｊ，ｗｉ）と同一ではない。タームｗｉとタームｗｊとの間の方向的親和性ＤＡｆｆｉｎｉｔｙ（ｗｉ，ｗｊ）が高いほど、或るページがタームｗｉを含む場合にそのページがタームｗｊを含む可能性が高いことを指し示す。一例において、ページ［１  ２  ３  ４  ５  ６］がタームｗｉを含み、ページ［４  ２］がタームｗｊを含む。タームｗｊを含むページはタームｗｉをも含んでいるため、タームｗｊの視点から、タームｗｉは重要である。ｗｉを含むページの１／３のみがタームｗｊを含んでいるため、タームｗｉの視点から、タームｗｊはあまり重要でない。
【００４２】
特定の実施形態において、タームｗｉの平均親和性が、その他のタームｗｊに関して計算されてもよい。一実施形態において、平均親和性はタームｗｉとその他全てのタームｗｊとの間の親和性の平均とし得る。Ｎ個のタームについてのタームｗｉの平均親和性は：
【数１】
2010211793.tif 000003
によって与えられ得る。
【００４３】
特定の実施形態において、或るタームの平均親和性はタームの深さを指し示し得る。低い平均親和性を有するタームほど深いタームと見なされ、高い平均親和性を有するタームほど浅いタームと見なされ得る。深いタームほど技術的、専門的且つ明確である傾向にある。深いタームの割合が高いページほど深いページと見なされ、深いタームの割合が低いページほど浅いページと見なされ得る。一実施形態において、ユーザは、検索されるべきターム及び／又はページの深さを指定してもよい。
【００４４】
或るページの深いターム群が、高度に関連するタームの１つ以上の塊（クラスタ）を形成することがある。クラスタは共通のアイディアすなわちテーマを表し得る。ページに含まれるテーマの数は、そのページの具体性を指し示し得る。少ないテーマを有するページほど具体的であると見なされ、多くのテーマを有するページほど具体的でないと見なされ得る。
【００４５】
タームｗｊに対するタームｗｉの差分親和性は、タームｗｉとｗｊとの間の方向的親和性から、その他全てのタームに対するタームｗｊの平均親和性を差し引いたものである。差分親和性は：
ＤｉｆｆＡｆｆ（ｗｉ，ｗｊ）＝ＤＡｆｆｉｎｉｔｙ（ｗｉ，ｗｊ）−ＡｖｅＡｆｆ（ｗｊ）
と表現され得る。
【００４６】
差分親和性は、タームｗｊが複数ページで発生する一般的傾向により生じるバイアスを除去する。特定の実施形態において、差分親和性は、或るページがタームｗｊを含むときにそのページがタームｗｉを含む確率を一層正確に指し示すものを提供し得る。
【００４７】
差分親和性は多様な用途で用いられ得る。一例において、ソーシャルネットワーキングを研究するために人名間の差分親和性が利用され得る。他の一例において、自然言語処理を研究するために言語要素間の差分親和性が利用され得る。他の一例において、マーケティングを研究するために製品間の差分親和性が利用され得る。
【００４８】
親和性計算部３４は、何らかの好適な技術を用いて、親和性を計算するための逆インデックスリストを検索し得る。例えば、タームｗｉ及びｗｊの双方を含むページを特定するため、親和性計算部３４は、共通の要素すなわち共通のページ識別子に関して、タームｗｉのリストＷｉ及びタームｗｊのリストＷｊを検索してもよい。
【００４９】
特定の実施形態において、オントロジー生成部３８は、或る言語のオントロジー６６、例えば親和性行列又は親和性グラフを生成する。オントロジーは、例えば基本的親和性、方向的親和性、平均親和性、差分親和性、及び／又はその他の親和性などの如何なる好適な親和性から生成されてもよい。オントロジー６６は、如何なる好適な手法で、或る言語から選択されたターム群から生成されてもよい。例えば、その言語の一般的に使用される部分からのターム群、又は１つ以上の特定の主題範囲に関連するターム群が選択されてもよい。
【００５０】
図示した実施形態において、オントロジー生成部３８は、親和性行列生成部４２及び親和性グラフ生成部４６を含んでいる。親和性行列生成部４２は、ターム間の親和性を記録する親和性行列を生成する。親和性グラフ生成部４６は、ターム間の親和性を表す親和性グラフを生成する。親和性グラフにおいて、ノードはタームを表し、ノード間の有向エッジの重みは、それらノードによって表されたターム間の親和性を表す。親和性グラフは如何なる好適な次元数を有していてもよい。
【００５１】
図４は、図１のシステム１０とともに用いられ得るタームを特定し且つ共起を決定する方法の一例を示している。当該方法はステップ２５０にて開始し、ドメインコーパス５０がアクセスされる。コーパス５０を選択する方法の一例については、図５を参照して後述する。特定の実施形態において、ドメインコーパス５０は一組の記事を有する。各記事は特定のトピックに該当する。各記事は、その他のトピックに該当するその他の記事にリンクする１つ以上のタームを有する。特定の例において、ドメインコーパス５０は、トピックを記述するウィキペディア記事を有していてもよい。例えば、ウィキペディア記事はマドンナ（エンターテイナ）等のトピックを記述し得る。
【００５２】
ステップ２５４にて、各記事のトピックが辞書を生成するための辞書タームとして指定される。例えば、ウィキペディア記事のトピックであるマドンナ（エンターテイナ）が辞書タームとして指定される。
【００５３】
ステップ２５８にて、共起コンテキストが定められる。共起コンテキストは、複数タームが共起するかを決定するために使用される或る量のテキストであり、複数タームが同一の共起コンテキスト内で出現した場合、それらのタームは共起したとされる。特定の実施形態において、共起コンテキストは１つの記事として定められてもよく、その場合、第１のターム及び第２のタームが同一の記事内にある場合に、第１のターム及び第２のタームは共起していることになる。特定の実施形態において、共起コンテキストは１つの記事の部分集合として定められてもよく、その場合、第１のターム及び第２のタームが１つの記事の部分集合内にある場合に、第１のターム及び第２のタームは共起していることになる。記事の部分集合の例には、１つ以上のセクション又はサブセクションが含まれる。
【００５４】
特定の実施形態において、或る記事の共起コンテキストは、共起コンテキストの最小ターム数と共起コンテキストの最大ターム数とに従って定められてもよい。本実施形態において、記事がセクションを有しない場合、共起テキストは記事である。記事がセクションを有し且つ１つのセクションのターム数が最小ターム数より多い場合、そのセクションが共起コンテキストである。そうでなければ、そのセクションは後続あるいは先行のセクションと共に単一の共起コンテキストに融合され、閾値検査が再び適用される。１つのセクション内のターム数が最大ターム数より多い場合、サブセクションが最小ターム数に従って検査される。最小ターム数は、５未満、５−１０、又は１０−２０の範囲内としてもよく、最大ターム数は、２５−３０、３０−４０、又は４０超の範囲内としてもよい。記事の表題は、共起コンテキストに含めてもよく、最小値及び最大値にカウントしてもよいし、カウントしなくてもよい。
【００５５】
ステップ２６２にて、共起コンテキストに従って共起が決定される。共起コンテキスト内に出現するターム群は共起しているとされる。ステップ２６６にて、共起から、ターム間の関連性が決定される。特定の実施形態において、ターム間の親和性（例えば、方向的親和性など）が共起に従って計算され得る。特定の実施形態において、これら親和性から親和性グラフ（例えば、有向重み付き親和性グラフなど）を構築し、クエリーを行うことができる。特定の実施形態において、入力タームが受信されてもよい。入力タームに関連するドメインコーパス内の１つ以上のタームが親和性グラフに従って決定され得る。
【００５６】
図５は、図１のシステム１０とともに用いられ得る文書を選択する方法の一例を示している。当該方法はステップ２０６にて開始し、知識ベース５２がアクセスされる。知識ベース５２は一組の記事を有する。各記事は特定のトピックに該当し、その他のトピックに該当するその他の記事にリンクする１つ以上のタームを有する。特定の実施形態において、知識ベース５２は、記事Ａｉを有する例えばウィキペディア等のオンライン記事データベースを有する。
【００５７】
ステップ２１０にて、ドメインコーパス５０が初期化される。特定の実施形態において、ドメインコーパス５０はエンプティとして初期化され得る。ステップ２１４にて、ドメインコーパス５０のために第１記事群からなる第１の組が知識ベース５２から選択される。この第１の組は、例えば以下の手法のうちの１つ以上など、如何なる好適な手法で選択されてもよい。特定の実施形態において、１つ以上の記事の選択がユーザから受信され得る。選択された記事は、第１の組の１つ以上の第１記事として指定され得る。特定の実施形態において、知識ベース５２の或るカテゴリー（例えば、１つのウィキペディアカテゴリー又はコンテンツポータル）の１つ以上の記事が、第１の組の１つ以上の第１記事として指定されてもよい。一例として、ドメインが“エネルギー”である場合、“エネルギー”のカテゴリーからの記事が第１の組に選択され得る。他の一例として、ドメインが“自動車技術”である場合、“自動車技術”のコンテンツポータルからの記事が第１の組に選択され得る。
【００５８】
ステップ２１８にて、第１の組は十分なサイズである場合もあるし、そうでない場合もある。サイズは、コーパス５０の用途に従って十分とされてもよいし、例えば１，０００未満、１，０００−１０，０００、１０，０００−５０，０００、又は５０，０００超の範囲内の数など、如何なる好適な数にされてもよい。第１の組が十分なサイズである場合、当該方法はステップ２３８へと進む。第１の組が十分なサイズでない場合、当該方法はステップ２２２へと進む。
【００５９】
ステップ２２２乃至２３４は、第１の組の第１記事群に関連する第２記事群からなる第２の組を特定する方法の例と、ドメインコーパスのために知識ベースから第２記事群からなる第２の組を選択することの例とを記述している。ステップ２２２にて、記事が選択される。
【００６０】
ステップ２２６にて、選択された記事に関連する記事が特定される。関連記事は如何なる好適な手法で特定されてもよく、例えば、以下の方法のうちの１つ以上を用いて特定され得る。特定の実施形態において、第１記事群の親和性グラフが生成され得る。親和性グラフは１つ以上のノードを有し、各ノードが、１つの記事に対応するタームを表す。ルート（根）ノードはルート記事に対応するタームを表す。ルート記事とは、例えば、その記事から親和性グラフが生成されている記事である。子ノードは、ルート記事内に出現するリンクされたターム（リンクターム）を表し、該リンクタームは子記事にリンクしている。孫ノードは、子記事内に出現するリンクタームを表し、該リンクタームは孫記事にリンクしている。各第１記事に関連する１つ以上の記事が、親和性グラフに従って特定され得る。これらの関連記事は第２の組に入れられ得る。
【００６１】
例えば、グラフはＡｉの子ノード群及び孫ノード群と、それらノード間の有向リンク群とを含み得る。ノードＡの子ノードは、Ａの記事内に出現するリンクタームＢを表し、Ａの孫は、Ｂの記事内に出現するリンクタームＣを表す。Ａｉの子ノード群及び孫ノード群は、以下の条件：
Ａｉの子がＡｉへの有向リンクを有する；
Ａｉの子が、Ａｉのその他の子に対し所定数を上回る有向リンクを有する、あるいはＡｉの全ての子のうちの所定の割合への有向リンクを有する；
Ａｉの孫がＡｉへのリンクを有する；
Ａｉの孫が、Ａｉのその他の子に対し所定数を上回る有向リンクを有する、あるいはＡｉの全ての子のうちの所定の割合への有向リンクを有する
のうちの１つ以上が成立する場合、Ａｉに関連するノードの組であるＲｅｌａｔｅｄ（Ａｉ）に追加され得る。上記所定数及び所定の割合は、如何なる好適値を有していてもよい。例えば、上記所定数は、３未満、３−５、５−１０、又は１０−２５の範囲内の値を有し得る。上記所定の割合は、５％未満、５％−１０％、１０％−２５％、又は２５％−５０％の範囲内の値を有し得る。
【００６２】
特定の実施形態において、第１記事群の親和性グラフが生成されてもよい。この親和性グラフは如何なる好適な手法で重み付けられてもよい。各第１記事に関連する１つ以上の記事が、重み付き親和性グラフに従って特定され得る。これらの関連記事は第２の組に入れられ得る。
【００６３】
リンクは如何なる好適な手法で重みを割り当てられてもよい。例えば、親和性グラフが上述のように計算され得る。ルートノードに近いリンクほど高い重みが割り当てられてもよい。例えば、ルートノードと子ノードとの間の重みは、子ノードと孫ノードとの間の重みより高くされてもよい。例えば、ｗ１＞ｗ２＞ｗ３として以下の重みが割り当てられ得る：
ルート→子：ｗ１
子→ルート：ｗ１
子→子：ｗ２
ルート→孫：ｗ２
子→孫：ｗ２
孫→子：ｗ３
孫→孫：ｗ３
これらの重みは如何なる好適値を有していてもよく、例えば、ｗ１＝１、ｗ２＝０．５、ｗ３＝０．２５とし得る。
【００６４】
如何なる好適な手法でグラフの各ノードに対して値が計算されてもよい。例えば、値は、ノードに接続された１つ、それより多く、又は全ての内向きリンク及び／又は外向きリンクに数学関数（例えば、和関数など）を適用して計算され得る。関連ノードは如何なる好適な手法で選択されてもよい。所定値より大きい値を有するノード群、又は最高値を有する所定の割合のノード群が選択されてもよい。これらの所定値及び所定の割合は如何なる好適値を有していてもよい。例えば、上述の重みを仮定すると、所定値は１−３、３−５、５−１０、又は１０超の範囲内の値を有していてもよい。所定の割合は３％−１０％、１０％−２５％、又は５０％超の範囲内の値を有していてもよい。
【００６５】
他の一例として、親和性グラフがここで説明したようにして計算され得る。ノードへのリンクは、そのノードによって表されるタームに該当する記事の人気に従って重み付けられてもよい。記事の人気は、その記事がユーザによってアクセスされた回数に従って測定され得る。回数が多いほど人気が高い記事であることを指し示す。記事がアクセスされた回数は、記事のページランク（PageRank）又はヒット数（HITS）によって与えられ得る。
【００６６】
グラフの各ノードの値は、例えばここで説明した手法など、如何なる好適な手法で計算されてもよい。関連ノードは、例えばここで説明した手法など、如何なる好適な手法で選択されてもよい。所定値及び所定の割合は如何なる好適値を有していてもよい。例えば、上述の重みを仮定すると、所定値は、ｘが平均ノード値を表すとして、０．２５ｘ−０．５ｘ、０．５ｘ−１ｘ、又は１ｘ超の範囲内の値を有していてもよい。所定の割合は３％−１０％、１０％−２５％、又は５０％超の範囲内の値を有していてもよい。
【００６７】
他の一例として、親和性グラフがここで説明したようにして計算され得る。関連記事はＴａｇｇｒ技術に従って選択されてもよい。Ｔａｇｇｒ技術の一例は、Yannis  Labrou等によって“Determining  Words  Related  to  a  Given  Set  of  Words”という発明名称で２００９年２月１０日に出願された米国特許出願第１２／３６８６８９号に記載されている。なお、この文献の内容をここに援用する。
【００６８】
特定の実施形態において、Ｔａｇｇｒ技術は、第１記事ごとに、親和性グラフに従って、その第１記事と高い親和性（例えば、差分親和性など）を有する１つ以上の暫定記事を知識ベース５２から選択することを含む。暫定記事ごとに平均親和性が計算され得る。この平均親和性は、各暫定記事から第１の組の全ての第１記事への親和性についての平均を表す。特定の例において、ノードの平均親和性は、そのノードへの内向きリンク群のうちの少なくとも２つ又は全ての重みについての平均としてもよい。所定の閾値を満たさない平均差分親和性を有する暫定記事が１つ以上除去され得る。残った暫定記事が第２の組に入れられ得る。
【００６９】
一例として、以下のパラメータが使用される：
ｋ１：或るタームが示唆し得る候補タームの数の上限；
ｋ２：平均差分親和性の閾値；
ｋ３：繰り返し当たりの結果数の上限；
ｋ４：繰り返し回数の上限；
ｋ５：返される結果数の上限
パラメータの範囲例は、ｋ１が［５，２０］、ｋ２が［−０．１，０．１］、ｋ３が［５，２０］、ｋ４が［１，３］、ｋ５が［５，２０］である。
【００７０】
この例において、タームの初期セットが受信されてもよい。組Ｓから得られるべき候補タームの組Ｑが初期化され得る。当初、組Ｑは組Ｓと相等しくされてもよい。組Ｑの各タームに関し、最高の差分親和性を有する最大でｋ１個のタームが集められ、それらの差分親和性とともに暫定セットＲに入れられる。すなわち、組Ｑの各タームは、該組の元タームに対して最高の差分親和性を有する最大ｋ１個のタームを生じさせる。組Ｑの複数のタームから同一のタームが得られる場合、該タームの差分親和性はそれぞれの差分親和性の和である。
【００７１】
組Ｒの各タームに対し、該タームから組Ｓの全タームへの差分親和性の平均、すなわち、該タームの“平均差分親和性”が計算される。平均差分親和性の閾値ｋ２より低い平均差分親和性を有するタームは組Ｒから除去される。組Ｒのタームのうち、最高の差分親和性を有するｋ３個のタームが組Ｑに追加される。これらのステップがｋ４回繰り返され得る。
【００７２】
ｋ４回の繰り返しの後、組Ｑのターム群がソートされる。これらのターム群は、例えば、より高い平均親和性、又はより高い平均差分親和性を有するターム群がリストの上位に位置するように、それらの平均親和性、又は組Ｑのその他のターム群に対する差分親和性の平均に基づいてソートされ得る。組Ｑの上位のｋ５個のタームが関連したものとなる。
【００７３】
ステップ２３０にて、関連記事はコーパス５０に追加される。ステップ２３４にて、未だ選択されていない第１の組の次の第１記事が存在することがある。次の記事が存在する場合、当該方法はステップ２２２に戻り、その記事を選択する。次の記事が存在しない場合、当該方法はステップ２３８へと進む。
【００７４】
ステップ２３８にて、ドメインコーパス５０が利用可能にされる。ドメインコーパス５０は如何なる好適な手法で利用可能にされてもよい。例えば、コーパス５０は、ユーザがコーパス５０の使用及び検索を行い得るように、ユーザにアクセス可能にされてもよい。そして、当該方法は終了する。
【００７５】
特定の実施形態において、選択された記事群の全体、又は一部のみがドメインコーパス５０に追加され得る。例えば、記事群は“歴史”、“ハウツー・・・”又は“経済”等の特定種類のセクションを含み得る。例えば“ハウツー”ドメイン等の特定ドメインのコーパス５０を作り出すように、１つの特定種類のセクションが追加されてもよい。
【００７６】
特定の状況において、ドメインコーパス５０は、無関係なタームを有する無関係な記事を含んでいることがある。ドメインコーパス５０の殆どの記事が意図したドメインに属する場合、無関係なタームの記事は、ドメインに関連するタームの記事より少ない。
【００７７】
特定の実施形態において、ドメイン特定辞書と、より広い（必ずしもドメイン特定でない）コーパスとを用いて、有向重み付きグラフを計算してもよい。本実施形態において、辞書はドメインコーパス５０のターム群の組であるが、タームの親和性は、ドメイン内の記事及びドメイン外の記事の共起コンテキストに基づいて計算される。本実施形態において、ドメインコーパス５０は、ドメインコーパス５０を抽出する知識ベース５２の適切な部分集合、又は該知識ベース５２と有意に重なり合うものとし得る。
【００７８】
ここで開示したシステム及び装置には、本発明の範囲を逸脱することなく、変更、付加又は省略が為され得る。システム及び装置の構成要素は一体化されてもよいし、別個のものとされてもよい。また、システム及び装置の動作は、より多い、より少ない、あるいはその他の構成要素によって行われてもよい。例えば、コーパスモジュール２９及びアフィニティモジュール３０の動作が１つの要素によって行われてもよく、また、コーパスモジュール２９の動作が２つ以上の要素によって行われてもよい。さらに、システム及び装置の動作は、ソフトウェア、ハードウェア、及び／又はその他のロジックを有する如何なる好適なロジックを用いて実行されてもよい。本出願において、“各”は或る組のうちの各メンバー、又は或る組の或る部分集合のうちの各メンバーに言及するものである。
【００７９】
ここで開示した方法には、本発明の範囲を逸脱することなく、変更、付加又は省略が為され得る。当該方法は、より多い、より少ない、あるいはその他のステップを含んでいてもよい。また、ステップ群は如何なる好適な順序で実行されてもよい。
【００８０】
システム及び装置の構成要素は、インタフェース、ロジック、メモリ、及び／又はその他の好適要素を含み得る。インタフェースは入力を受信し、出力を送信し、入力及び／又は出力を処理し、且つ／或いはその他の好適な処理を実行する。インタフェースはハードウェア及び／又はソフトウェアを有し得る。
【００８１】
ロジックは、例えば命令を実行して入力から出力を生成する等、構成要素の処理を実行する。ロジックはハードウェア、ソフトウェア及び／又はその他のロジックを含み得る。ロジックは１つ以上の有形媒体内に符号化されて、コンピュータによって実行されるときに処理を実行してもよい。例えばプロセッサ等の特定のロジックが構成要素の動作を管理してもよい。プロセッサの例には、１つ以上のコンピュータ、１つ以上のマイクロプロセッサ、１つ以上のアプリケーション、及び／又はその他のロジックが含まれる。
【００８２】
特定の実施形態において、実施形態に係る処理は、コンピュータプログラム、ソフトウェア、コンピュータ実行可能命令、及び／又はコンピュータによって実行されることが可能な命令とともに符号化された１つ以上のコンピュータ読み取り可能媒体によって実行されてもよい。特定の実施形態において、実施形態に係る処理は、コンピュータプログラムを格納した、それで具現化された、且つ／或いはそれとともに符号化された１つ以上のコンピュータ読み取り可能媒体によって実行されてもよいし、格納され且つ／或いは符号化されたコンピュータプログラムを有する１つ以上のコンピュータ読み取り可能媒体によって実行されてもよい。
【００８３】
メモリは情報を格納する。メモリは１つ以上の有形の、コンピュータ読み取り可能な、且つ／或いはコンピュータ実行可能な、記憶媒体を有し得る。メモリの例には、コンピュータメモリ（例えば、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）又は読み出し専用メモリ（ＲＯＭ））、大容量記憶媒体（例えば、ハードディスク）、取り外し可能記憶媒体（例えば、コンパクトディスク（ＣＤ）又はデジタルビデオディスク（ＤＶＤ））、データベース及び／又はネットワーク記憶装置（例えば、サーバ）、及び／又はその他のコンピュータ読み取り可能媒体が含まれる。
【００８４】
この開示は特定の実施形態に関して説明されたが、これらの実施形態への改変及び置換が当業者に明らかになるであろう。従って、これらの実施形態に係る以上の説明は、この開示を制限するものではない。特許請求の範囲によって定められるこの開示の主旨及び範囲を逸脱することなく、更なる変形、代用及び変更が可能である。
【符号の説明】
【００８５】
１０  システム
２０  クライアント
２２  サーバ
２４  メモリ
２９  コーパスモジュール
３０  文書選択部
３１  ターム特定部
３２  共起計算部
３０  アフィニティモジュール
３４  親和性計算部
３８  オントロジー生成部
４２  親和性行列生成部
４６  親和性グラフ生成部
４８  ワード推薦部
５０  コーパス
５４  レコード
５２  知識ベース
６６  オントロジー
３０  アフィニティモジュール
【図１】
2010211793.tif 000004
【図２】
2010211793.tif 000005
【図３】
2010211793.tif 000006
【図４】
2010211793.tif 000007
【図５】
2010211793.tif 000008
【外国語明細書】
2010211793000001.pdf