【手続補正書】
【提出日】令和3年6月16日(2021.6.16)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１のテキストと第２のテキストとの間の関連性を算出する方法であって、
前記第１のテキスト及び前記第２のテキストをベクトルにそれぞれマッピングすることと、
前記ベクトルに基づいて前記第１のテキストと前記第２のテキストとの間の類似部分及び相違部分を判断することと、
前記類似部分及び前記相違部分の両方を用いて前記第１のテキストと前記第２のテキストとの間の関連性を算出することとを含む、方法。
【請求項２】
前記類似部分及び前記相違部分を判断することは、
前記第１のテキストの類似部分及び相違部分を判断することと、
前記第２のテキストの類似部分及び相違部分を判断することとを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記第１のテキスト及び前記第２のテキストをベクトルにそれぞれマッピングした後、前記ベクトルに対して次元削減を行って、低次元密ベクトルを用いて前記第１のテキスト及び前記第２のテキストを表すことをさらに含む、請求項１に記載の方法。 
【請求項４】
次元削減は、Ｗｏｒｄ２Ｖｅｃ、Ｓｅｎｔｅｎｃｅ２Ｖｅｃ及びＤｏｃ２Ｖｅｃからなる群より選択される１つ以上の方法を用いて行われる、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記類似部分及び相違部分を判断することは、前記第１のテキスト及び前記第２のテキストに基づいてセマンティックコンテンツ分析を行うことを含む、請求項１から４のいずれか１項に記載の方法。 
【請求項６】
前記セマンティックコンテンツ分析は、前記第１のテキストと前記第２のテキストとの間でセマンティックマッチング処理を行って前記第１のテキストと前記第２のテキストとの間のセマンティックオーバーレイを取得することを含む、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記セマンティックマッチング処理を行うことは、前記第２のテキストの単語のベクトルを用いて前記第１のテキストにおける単語のベクトルを再構成することと、
前記再構成の結果に基づいてセマンティックオーバーレイを算出することとを含む、請求項６に記載の方法。 
【請求項８】
前記類似部分及び相違部分を判断することは、前記第１のテキスト及び前記第２のテキストに対してセマンティック分解を行うことを含む、請求項１から７のいずれか１項に記載の方法。 
【請求項９】
前記セマンティックオーバーレイは、式（１）に基づいて算出され、
【数１】
2021510858.tif 000001
ここで、Ｓｉは前記第１のテキストのｄ×１列ベクトルであり、Ｔｊは前記第２のテキストのｄ×１列ベクトルであり、αｉ，ｊはセマンティックオーバーレイを算出するためのパラメータであり、λ＞０であり、λは正の実数である、請求項７に記載の方法。
【請求項１０】
前記第１のテキストの前記類似部分は、
【数２】
2021510858.tif 000002
に基づいて算出され、
ここで、Ｓｉ’は前記第１のテキストの前記類似部分を表し、Ａｉ，ｊはαｉ，ｊの行列であり、
Ｓｉ−Ｓｉ’は前記第１のテキストの前記相違部分を表す、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記セマンティックオーバーレイは、式（２）に基づいて算出され、
【数３】
2021510858.tif 000003
ここで、Ｔｉは前記第２のテキストのｄ×１列ベクトルであり、Ｓｊは前記第１のテキストのｄ×１列ベクトルであり、βｉ，ｊはセマンティックオーバーレイを算出するためのパラメータであり、λ＞０であり、λは正の実数である、請求項７に記載の方法。
【請求項１２】
前記第２のテキストの前記類似部分は、
【数４】
2021510858.tif 000004
に基づいて算出され、
ここで、Ｔｊ’は前記第２のテキストの前記類似部分を表し、Ａｉ，ｊはβｉ，ｊの行列であり、
Ｔｊ−Ｔｊ’は、前記第２のテキストの前記相違部分を表す、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記第１のテキストと前記第２のテキストとの間の前記類似部分及び前記相違部分を入力として用いて、リカレントニューラルネットワークを用いて前記第１のテキストと前記第２のテキストとの間の関連性を算出する、請求項１から１２のいずれか１項に記載の方法。 
【請求項１４】
前記入力は、
前記第１のテキストの類似部分及び相違部分と、
前記第２のテキストの類似部分及び相違部分とを含む、請求項１３に記載の方法。 
【請求項１５】
（Ｓｓ，Ｔｓ，Ｌ）で表されるサンプルデータを用いて前記リカレントニューラルネットワークをトレーニングすることをさらに含み、ここで、Ｓｓは第１のサンプルテキストを表し、Ｔｓは第２のサンプルテキストを表し、Ｌはサンプルの関連性を表す、請求項１３に記載の方法。
【請求項１６】
前記リカレントニューラルネットワークをトレーニングすることは、
第１の範囲にある第１の関連性に第１の粒度値を、第２の範囲にある第２の関連性に第２の粒度値を割り当てることをさらに含む、請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
第１のテキストと第２のテキストとの間の関連性を算出する装置であって、
メモリと、
１つ以上のプロセッサとを備え、
前記メモリと、前記１つ以上のプロセッサとは互いに接続され、
前記メモリは、
前記第１のテキスト及び前記第２のテキストをベクトルにそれぞれマッピングし、
前記ベクトルに基づいて前記第１のテキストと前記第２のテキストとの間の類似部分及び相違部分を判断し、
前記類似部分及び前記相違部分の両方を用いて前記第１のテキストと前記第２のテキストとの間の関連性を算出するように、前記１つ以上のプロセッサを制御するためのコンピュータ実行可能命令を記憶する、装置。 
【請求項１８】
前記メモリは、
前記第１のテキストの類似部分及び相違部分を判断し、
前記第２のテキストの類似部分及び相違部分を判断するように、前記１つ以上のプロセッサを制御するためのコンピュータ実行可能命令を記憶する、請求項１７に記載の装置。
【請求項１９】
前記メモリは、前記第１のテキスト及び前記第２のテキストをベクトルにそれぞれマッピングした後に、前記ベクトルに対して次元削減を行って低次元密ベクトルを用いて前記第１のテキスト及び前記第２のテキストを表すように、前記１つ以上のプロセッサを制御するためのコンピュータ実行可能命令をさらに記憶する、請求項１７に記載の装置。 
【請求項２０】
次元削減は、Ｗｏｒｄ２Ｖｅｃ、Ｓｅｎｔｅｎｃｅ２Ｖｅｃ及びＤｏｃ２Ｖｅｃからなる群から選択される１つ以上の方法を用いて行われる、請求項１９に記載の装置。 
【請求項２１】
前記メモリは、前記第１のテキスト及び前記第２のテキストに基づいてセマンティックコンテンツ分析を行って前記類似部分及び前記相違部分を判断するように、前記１つ以上のプロセッサを制御するためのコンピュータ実行可能命令をさらに記憶する、請求項１７から２０のいずれか１項に記載の装置。 
【請求項２２】
前記メモリは、前記第１のテキストと前記第２のテキストとの間でセマンティックマッチング処理を行って前記第１のテキストと前記第２のテキストとの間のセマンティックオーバーレイを取得するように、前記１つ以上のプロセッサを制御するためのコンピュータ実行可能命令をさらに記憶する、請求項２１に記載の装置。 
【請求項２３】
前記メモリは、前記第２のテキストの単語のベクトルを用いて前記第１のテキストにおける単語のベクトルを再構成し、再構成の結果に基づいてセマンティックオーバーレイを算出するように、前記１つ以上のプロセッサを制御するためのコンピュータ実行可能命令をさらに記憶する、請求項２２に記載の装置。
【請求項２４】
前記メモリは、前記第１のテキスト及び前記第２のテキストに対してセマンティック分解を行って前記類似部分及び前記相違部分を判断するように、前記１つ以上のプロセッサを制御するためのコンピュータ実行可能命令をさらに記憶する、請求項１７から２３のいずれか１項に記載の装置。
【請求項２５】
前記セマンティックオーバーレイは、式（１）に基づいて算出され、
【数５】
2021510858.tif 000005
ここで、Ｓｉは前記第１のテキストのｄ×１列ベクトルであり、Ｔｊは前記第２のテキストのｄ×１列ベクトルであり、αｉ，ｊはセマンティックオーバーレイを算出するためのパラメータであり、λ＞０であり、λは正の実数である、請求項２３に記載の装置。
【請求項２６】
前記第１のテキストの前記類似部分は、
【数６】
2021510858.tif 000006
に基づいて算出され、
ここで、Ｓｉ’は前記第１のテキストの前記類似部分を表し、Ａｉ，ｊはαｉ，ｊの行列であり、
Ｓｉ−Ｓｉ’は前記第１のテキストの相違部分を表す、請求項２４に記載の装置。
【請求項２７】
前記セマンティックオーバーレイは、式（２）に基づいて算出され、
【数７】
2021510858.tif 000007
ここで、Ｔｉは前記第２のテキストのｄ×１列ベクトルであり、Ｓｊは前記第１のテキストのｄ×１列ベクトルであり、βｉ，ｊはセマンティックオーバーレイを算出するためのパラメータであり、λ＞０であり、λは正の実数である、請求項２３に記載の装置。
【請求項２８】
前記第２のテキストの前記類似部分は、
【数８】
2021510858.tif 000008
に基づいて算出され、
ここで、Ｔｊ’は前記第２のテキストの前記類似部分を表し、Ａｉ，ｊはβｉ，ｊの行列であり、
Ｔｊ−Ｔｊ’は、前記第２のテキストの前記相違部分を表す、請求項２７に記載の装置。
【請求項２９】
前記第１のテキストと前記第２のテキストとの間の前記類似部分及び前記相違部分を入力として用いて、前記第１のテキストと前記第２のテキストとの間の関連性を算出するリカレントニューラルネットワークをさらに備える、請求項１７から２８のいずれか１項に記載の装置。
【請求項３０】
前記入力は、
前記第１のテキストの類似部分及び相違部分と、
前記第２のテキストの類似部分及び相違部分とを含む、請求項２９に記載の装置。
【請求項３１】
前記メモリは、（Ｓｓ，Ｔｓ，Ｌ）で表されるサンプルデータを用いて前記リカレントニューラルネットワークをトレーニングするように、前記１つ以上のプロセッサを制御するためのコンピュータ実行可能命令をさらに記憶し、Ｓｓは第１のサンプルテキストを表し、Ｔｓは第２のサンプルテキストを表し、Ｌはサンプルの関連性を表す、請求項２９に記載の装置。 
【請求項３２】
前記メモリは、第１の範囲にある第１の関連性に第１の粒度値を、第２の範囲にある第２の関連性に第２の粒度値を割り当てるように、前記１つ以上のプロセッサを制御するためのコンピュータ実行可能命令をさらに記憶する、請求項３１に記載の装置。
【請求項３３】
請求項１７から３２のいずれか１項に記載の関連性を算出する装置を備える、データクエリ装置。 
【請求項３４】
請求項１から１６のいずれか１項に記載の方法により第１のテキストと複数の潜在的なターゲットテキストから選択される第２のテキストとの間の関連性を算出することと、
前記複数の潜在的なターゲットテキストと前記第１のテキストとの間の関連性の算出に基づいて、前記複数の潜在的なターゲットテキストをランク付けすることと、
前記複数の潜在的なターゲットテキストのランク付けの結果に基づいて、前記複数の潜在的なターゲットテキストからターゲットテキストを選択することとを含む、データクエリ方法。
【請求項３５】
コンピュータ可読命令を含むコンピュータプログラムであって、
前記コンピュータ可読命令は、プロセッサによって実行可能であり、前記プロセッサに、
第１のテキスト及び第２のテキストをベクトルにそれぞれマッピングさせ、
前記ベクトルに基づいて前記第１のテキストと前記第２のテキストとの間の類似部分及び相違部分を判断させ、
前記類似部分及び前記相違部分の両方を用いて第１のテキストと第２のテキストとの間の関連性を算出させる、コンピュータプログラム。