【手続補正書】
【提出日】令和3年7月6日(2021.7.6)
【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】
比較システムを使用して、類似度を決定するためのコンテキスト固有モデルをトレーニングし、適用する方法であって、前記方法は、
複数のテンプレート類似度関数を提供するステップであって、前記複数のテンプレート類似度関数のうちの各テンプレート類似度関数は、クエリエンティティ特徴ベクトルのそれぞれの特徴のサブセットを、候補エンティティ特徴ベクトルの対応する特徴のサブセットと比較する、ステップと、
前記複数のテンプレート類似度関数のそれぞれの出力の重み付け結合として合成類似度関数を提供するステップと、
第１のコンテキストトレーニングデータとして、第１の複数のラベル付きエンティティベクトルを提供するステップと、
前記第１のコンテキストトレーニングデータの各ラベル付きエンティティベクトルについて、前記合成類似度関数の出力と、前記第１のコンテキストトレーニングデータの他のラベル付きエンティティベクトルのそれぞれの第１のコンテキストラベルとに基づいて、それぞれのラベル付きエンティティベクトルデータに対する第１のコンテキストラベルを近似させるように近似関数を適用するステップと、
前記合成類似度関数に基づいて、第１のコンテキスト固有の合成類似度関数をトレーニングするステップであって、前記トレーニングするステップは、前記第１のコンテキストトレーニングデータへの前記近似関数の適用の出力に基づいて、第１の損失関数を使用して、前記複数のテンプレート類似度関数に対する第１のコンテキスト重みを学習するステップを含み、前記第１のコンテキスト重みは、前記第１のコンテキスト固有の合成類似度関数の一部として使用するために格納される、ステップと、
クエリエンティティを受信するステップと、
トレーニングされた前記第１のコンテキスト固有の合成類似度関数を、前記クエリエンティティに適用して、前記クエリエンティティのエンティティ特徴ベクトルと、各々が候補エンティティを表す複数の候補エンティティ特徴ベクトルの各々との間の類似度尺度を決定するステップと、
決定された前記類似度尺度に基づいて、２つ以上の前記候補エンティティ特徴ベクトルを選択するステップと、
前記決定された類似度尺度に基づいて、選択された前記２つ以上の候補エンティティ特徴ベクトルによって表される２つ以上の候補エンティティをランク付けするステップであって、前記候補エンティティは、前記クエリエンティティと前記候補エンティティとの間の最も近い類似度を表す類似度尺度を用いてランク付けされる、ステップと、
ユーザインターフェース上に、ランク付けされた前記２つ以上の候補エンティティのランクリストを表示するステップと、
臨床医決定アプリケーションによって、前記ランク付けされた２つ以上の前記候補エンティティの前記ランクリストに基づいて、前記クエリエンティティに関する決定を行うステップと、
を含む、方法。
【請求項２】
第２のコンテキストトレーニングデータとして、第２の複数のラベル付きエンティティベクトルを提供するステップと、
前記第２のコンテキストトレーニングデータの各ラベル付きエンティティベクトルについて、前記合成類似度関数の出力と、前記第２のコンテキストトレーニングデータの他のラベル付きエンティティベクトルのそれぞれの第２のコンテキストラベルとに基づいて、それぞれのラベル付きエンティティベクトルデータの第２のコンテキストラベルを近似させるように前記近似関数を適用するステップと、
前記合成類似度関数に基づいて、第２のコンテキスト固有の合成類似度関数をトレーニングするステップであって、前記トレーニングするステップは、前記第２のコンテキストトレーニングデータへの前記近似関数の適用の出力に基づいて、第２の損失関数を使用して、前記複数のテンプレート類似度関数に対する第２のコンテキスト重みを学習するステップを含み、前記第２のコンテキスト重みは、前記第２のコンテキスト固有の合成類似度関数の一部として使用するために格納される、ステップと、
を更に含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記第１のコンテキスト固有の合成類似度関数を、後続のクエリエンティティ特徴ベクトル及び後続の候補エンティティ特徴ベクトルに適用して、第１の医学的コンテキストにおける前記後続のクエリエンティティ特徴ベクトルと、前記後続の候補エンティティ特徴ベクトルとの間の類似度尺度を決定し、
前記第２のコンテキスト固有の合成類似度関数を、前記後続のクエリエンティティ特徴ベクトル及び前記後続の候補エンティティ特徴ベクトルに適用して、前記第１の医学的コンテキストとは異なる第２の医学的コンテキストにおける前記後続のクエリエンティティ特徴ベクトルと、前記後続の候補エンティティ特徴ベクトルとの間の別の類似度尺度を決定する、
請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記第１の医学的コンテキストは、血行動態安定性を含む、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記第２の医学的コンテキストは、急性腎障害を含む、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記複数のテンプレート類似度関数を提供するステップは、
前記クエリエンティティ特徴ベクトル及び前記候補エンティティ特徴ベクトルによって共有される少なくとも１つの特徴を選択するステップと、
複数の候補エンティティにわたる選択された前記少なくとも１つの特徴の母集団分布を決定するステップと、
決定された前記母集団分布に従って、前記クエリエンティティ特徴ベクトルの選択された特徴値と、前記候補エンティティ特徴ベクトルの選択された特徴値との間の選択された特徴値を有する任意のエンティティの累積確率スコアを計算する、前記複数のテンプレート類似度関数のうちの所与のテンプレート類似度関数を提供するステップと、
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記所与のテンプレート類似度関数は、前記決定された母集団分布にわたる他のエンティティに対する前記クエリエンティティ特徴ベクトル及び前記候補エンティティ特徴ベクトルの少なくとも一方の平均類似度スコアに基づいて更に正規化される、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記近似関数は、カーネル平滑化関数を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
１つ以上のプロセッサと、前記１つ以上のプロセッサに動作可能に結合されるメモリとを含むシステムであって、前記メモリは、前記１つ以上のプロセッサによる命令の実行に応答して、前記１つ以上のプロセッサに、
複数のテンプレート類似度関数を提供する演算であって、前記複数のテンプレート類似度関数のうちの各テンプレート類似度関数は、クエリエンティティ特徴ベクトルのそれぞれの特徴のサブセットを、候補エンティティ特徴ベクトルの対応する特徴のサブセットと比較する、演算と、
前記複数のテンプレート類似度関数のそれぞれの出力の重み付け結合として合成類似度関数を提供する演算と、
第１のコンテキストトレーニングデータとして、第１の複数のラベル付きエンティティベクトルを提供する演算と、
前記第１のコンテキストトレーニングデータの各ラベル付きエンティティベクトルについて、前記合成類似度関数の出力と、前記第１のコンテキストトレーニングデータの他のラベル付きエンティティベクトルのそれぞれの第１のコンテキストラベルとに基づいて、それぞれのラベル付きエンティティベクトルデータに対する第１のコンテキストラベルを近似させるように近似関数を適用する演算と、
前記合成類似度関数に基づいて、第１のコンテキスト固有の合成類似度関数をトレーニングする演算であって、前記トレーニングする演算は、前記第１のコンテキストトレーニングデータへの前記近似関数の適用の出力に基づいて、第１の損失関数を使用して、前記複数のテンプレート類似度関数の第１のコンテキスト重みを学習する演算を含み、前記第１のコンテキスト重みは、前記第１のコンテキスト固有の合成類似度関数の一部として使用するために格納される、演算と、
クエリエンティティを受信する演算と、
トレーニングされた前記第１のコンテキスト固有の合成類似度関数を、前記クエリエンティティに適用して、前記クエリエンティティのエンティティ特徴ベクトルと、各々が候補エンティティを表す複数の候補エンティティ特徴ベクトルの各々との間の類似度尺度を決定する演算と、
決定された前記類似度尺度に基づいて、２つ以上の前記候補エンティティ特徴ベクトルを選択する演算と、
前記決定された類似度尺度に基づいて、選択された前記２つ以上の候補エンティティ特徴ベクトルによって表される２つ以上の候補エンティティをランク付けする演算であって、前記候補エンティティは、前記クエリエンティティと前記候補エンティティとの間の最も近い類似度を表す類似度尺度を用いてランク付けされる、演算と、
ユーザインターフェース上に、ランク付けされた前記２つ以上の前記候補エンティティのランクリストを表示する演算と、
臨床医決定アプリケーションによって、前記ランク付けされた２つ以上の前記候補エンティティの前記ランクリストに基づいて、前記クエリエンティティに関する決定を決定する演算と、
を行わせる前記命令を格納する、システム。
【請求項１０】
第２のコンテキストトレーニングデータとして、第２の複数のラベル付きエンティティベクトルを提供する演算と、
前記第２のコンテキストトレーニングデータの各ラベル付きエンティティベクトルについて、前記合成類似度関数の出力と、前記第２のコンテキストトレーニングデータの他のラベル付きのエンティティベクトルのそれぞれの第２のコンテキストラベルとに基づいて、それぞれのラベル付きエンティティベクトルデータの第２のコンテキストラベルを近似させるように前記近似関数を適用する演算と、
前記合成類似度関数に基づいて、第２のコンテキスト固有の合成類似度関数をトレーニングする演算であって、前記トレーニングする演算は、前記第２のコンテキストトレーニングデータへの前記近似関数の適用の出力に基づいて、第２の損失関数を使用して、前記複数のテンプレート類似度関数の第２のコンテキスト重みを学習する演算を含み、前記第２のコンテキスト重みは、前記第２のコンテキスト固有の合成類似度関数の一部として使用するために格納される、演算と、
を行わせる命令を更に含む、請求項９に記載のシステム。
【請求項１１】
前記第１のコンテキスト固有の合成類似度関数を、後続のクエリエンティティ特徴ベクトル及び後続の候補エンティティ特徴ベクトルに適用して、第１の医学的コンテキストにおける前記後続のクエリエンティティ特徴ベクトルと前記後続の候補エンティティ特徴ベクトルとの間の類似度尺度を決定し、
前記第２のコンテキスト固有の合成類似度関数を、前記後続のクエリエンティティ特徴ベクトル及び前記後続の候補エンティティ特徴ベクトルに適用して、前記第１の医学的コンテキストとは異なる第２の医学的コンテキストにおける前記後続のクエリエンティティ特徴ベクトルと前記後続の候補エンティティ特徴ベクトルとの間の別の類似度尺度を決定する、
請求項１０に記載のシステム。
【請求項１２】
前記第１の医学的コンテキストは、血行動態安定性を含む、請求項１１に記載のシステム。
【請求項１３】
前記第２の医学的コンテキストは、急性腎障害を含む、請求項１２に記載のシステム。
【請求項１４】
前記複数のテンプレート類似度関数を提供する演算は、
前記クエリエンティティ特徴ベクトル及び前記候補エンティティ特徴ベクトルによって共有される少なくとも１つの特徴を選択する演算と、
複数の候補エンティティにわたる選択された前記少なくとも１つの特徴の母集団分布を決定する演算と、
決定された前記母集団分布に従って、前記クエリエンティティ特徴ベクトルの選択された特徴値と、前記候補エンティティ特徴ベクトルの選択された特徴値との間の選択された特徴値を有する任意のエンティティの累積確率スコアを計算する、前記複数のテンプレート類似度関数のうちの所与のテンプレート類似度関数を提供する演算と、
を含む、請求項９に記載のシステム。
【請求項１５】
前記所与のテンプレート類似度関数は、前記決定された母集団分布にわたる他のエンティティに対する前記クエリエンティティ特徴ベクトル及び前記候補エンティティ特徴ベクトルの少なくとも一方の平均類似度スコアに基づいて更に正規化される、請求項１４に記載のシステム。
【請求項１６】
前記近似関数は、カーネル平滑化関数を含む、請求項９に記載のシステム。
【請求項１７】
１つ以上のプロセッサによる命令の実行に応答して、前記１つ以上のプロセッサに、
複数のテンプレート類似度関数を提供する演算であって、前記複数のテンプレート類似度関数のうちの各テンプレート類似度関数は、クエリエンティティ特徴ベクトルのそれぞれの特徴のサブセットを、候補エンティティ特徴ベクトルの対応する特徴のサブセットと比較する、演算と、
前記複数のテンプレート類似度関数のそれぞれの出力の重み付け結合として合成類似度関数を提供する演算と、
第１のコンテキストトレーニングデータとして、第１の複数のラベル付きエンティティベクトルを提供する演算と、
前記第１のコンテキストトレーニングデータの各ラベル付きエンティティベクトルについて、前記合成類似度関数の出力と、前記第１のコンテキストトレーニングデータの他のラベル付きエンティティベクトルのそれぞれの第１のコンテキストラベルとに基づいて、それぞれのラベル付きエンティティベクトルデータに対する第１のコンテキストラベルを近似させるように近似関数を適用する演算と、
前記合成類似度関数に基づいて、第１のコンテキスト固有の合成類似度関数をトレーニングする演算であって、前記トレーニングする演算は、前記第１のコンテキストトレーニングデータへの前記近似関数の適用の出力に基づいて、第１の損失関数を使用して、前記複数のテンプレート類似度関数の第１のコンテキスト重みを学習する演算を含み、前記第１のコンテキスト重みは、前記第１のコンテキスト固有の合成類似度関数の一部として使用するために格納される、演算と、
クエリエンティティを受信する演算と、
トレーニングされた前記第１のコンテキスト固有の合成類似度関数を、前記クエリエンティティに適用して、前記クエリエンティティのエンティティ特徴ベクトルと、各々が候補エンティティを表す複数の候補エンティティ特徴ベクトルの各々との間の類似度尺度を決定する演算と、
決定された前記類似度尺度に基づいて、２つ以上の前記候補エンティティ特徴ベクトルを選択する演算と、
前記決定された類似度尺度に基づいて、選択された前記２つ以上の候補エンティティ特徴ベクトルによって表される２つ以上の候補エンティティをランク付けする演算であって、前記候補エンティティは、前記クエリエンティティと前記候補エンティティとの間の最も近い類似度を表す類似度尺度を用いてランク付けされる、演算と、
ユーザインターフェース上に、ランク付けされた前記２つ以上の前記候補エンティティのランクリストを表示する演算と、
臨床医決定アプリケーションによって、前記ランク付けされた２つ以上の前記候補エンティティの前記ランクリストに基づいて、前記クエリエンティティに関する決定を決定する演算と、
を行わせる前記命令を含む、少なくとも１つの非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項１８】
第２のコンテキストトレーニングデータとして、第２の複数のラベル付きエンティティベクトルを提供する演算と、
前記第２のコンテキストトレーニングデータの各ラベル付きエンティティベクトルについて、前記合成類似度関数の出力と、前記第２のコンテキストトレーニングデータの他のラベル付きエンティティベクトルのそれぞれの第２のコンテキストラベルとに基づいて、それぞれのラベル付きエンティティベクトルデータの第２のコンテキストラベルを近似させるように前記近似関数を適用する演算と、
前記合成類似度関数に基づいて、第２のコンテキスト固有の合成類似度関数をトレーニングする演算であって、前記トレーニングする演算は、前記第２のコンテキストトレーニングデータへの前記近似関数の適用の出力に基づいて、第２の損失関数を使用して、前記複数のテンプレート類似度関数の第２のコンテキスト重みを学習する演算を含み、前記第２のコンテキスト重みは、前記第２のコンテキスト固有の合成類似度関数の一部として使用するために格納される、演算と、
を行わせる命令を更に含む、請求項１７に記載の少なくとも１つの非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項１９】
前記第１のコンテキスト固有の合成類似度関数を、後続のクエリエンティティ特徴ベクトル及び後続の候補エンティティ特徴ベクトルに適用して、第１の医学的コンテキストにおける前記後続のクエリエンティティ特徴ベクトルと前記後続の候補エンティティ特徴ベクトルとの間の類似度尺度を決定することができ、
前記第２のコンテキスト固有の合成類似度関数を、前記後続のクエリエンティティ特徴ベクトル及び前記後続の候補エンティティ特徴ベクトルに適用して、前記第１の医学的コンテキストとは異なる第２の医学的コンテキストにおける前記後続のクエリエンティティ特徴ベクトルと前記後続の候補エンティティ特徴ベクトルとの間の別の類似度尺度を決定することができる、
請求項１８に記載の少なくとも１つの非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項２０】
前記第１の医学的コンテキストは、血行動態安定性を含む、請求項１９に記載の少なくとも１つの非一時的コンピュータ可読媒体。