【手続補正書】
【提出日】令和3年1月28日(2021.1.28)
【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】
複数の自然言語で記述された文書を検索するコンピュータ実装方法であって、
前記複数の自然言語で記述された前記文書の構造の構成要素をコンピュータが抽出するステップと、
前記文書の前記構造の前記抽出された構成要素に基づいて、各セットの文書が一致する内容を有する、それぞれ異なる自然言語で記述されたそれぞれの相互に排他的な文書セットを含む分類へと前記コンピュータが前記文書を分類するステップと、
クエリにおける自然言語を前記コンピュータが検出するステップと、
前記クエリおよび前記検出された自然言語に基づいて、また検索エンジンの利用に基づいて、内容が前記クエリによって示され、自然言語が前記検出された自然言語と一致する複数の前記文書に含まれる１つの文書を前記コンピュータが選択するステップと、
前記選択された文書の構造における第１の構成要素を前記コンピュータが抽出するステップと、
前記抽出された第１の構成要素に基づいて、前記選択された文書を含むものとして、複数の前記分類に含まれる１つの分類を前記コンピュータが識別するステップと、
前記識別された分類中の１つまたは複数の他の文書を前記コンピュータが識別するステップと、
前記選択された文書の内容と一致する内容を有するものとして、前記選択された文書の前記自然言語とは異なる１つまたは複数のそれぞれの自然言語で記述された、前記１つまたは複数の他の文書を前記コンピュータが提示するステップと、を含む、方法。
【請求項２】
前記構成要素を抽出する前記ステップ、前記文書を分類する前記ステップ、前記自然言語を検出する前記ステップ、前記文書を選択する前記ステップ、前記第１の構成要素を抽出する前記ステップ、前記１つまたは複数の他の文書を識別する前記ステップ、および前記１つまたは複数の他の文書を提示する前記ステップが、前記文書、前記１つまたは複数の他の文書、あるいは前記クエリを翻訳せずに実施される、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記構成要素を抽出する前記ステップが、
前記文書に含まれる第１の文書の前記構造を、前記文書の意味論的意味を示すことなく、前記文書の単語および前記文書の前記構造の他のインジケータを含む、前記第１の構成要素の第１のストリームとしてモデル化するステップと、
前記ストリームの前記単語を、単語を示す第１のタグと置き換えるステップと、
置き換える前記ステップに続いて、長・短期記憶（ＬＳＴＭ）ネットワークを利用することによって前記ストリームを数値ベクトルとして符号化するステップとを含み、
前記文書を分類する前記ステップが、前記文書および前記１つまたは複数の他の文書を含む分類を決定することを含み、前記分類が、前記数値ベクトルと、前記１つまたは複数の他の文書をモデル化する１つまたは複数の他のストリームの符号化によって得られる１つまたは複数の他の数値ベクトルとの間の距離を、最小限に抑えることによって決定される、請求項１または２に記載の方法。
【請求項４】
前記分類を識別する前記ステップが、
前記ＬＳＴＭネットワークを利用することによって、別のストリームを符号化する別の数値ベクトルを決定するステップであって、前記別のストリームが前記選択された文書の前記構造をモデル化する、前記ステップと、
前記数値ベクトルと前記別の数値ベクトルとの間の第１の距離を決定するステップと、
前記第１の距離が閾値距離未満であると決定するステップと、
前記第１の距離が前記閾値距離未満であることに基づいて、前記分類内の前記１つまたは複数の他の文書が前記選択された文書の前記内容と一致する内容を有すると決定するステップと、を含む、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記クエリの言語、ユーザ言語、および需要を含む複数の因子を、前記クエリの結果候補に対するベクトルとして、前記コンピュータが抽出するステップと、
前記抽出された複数の因子に基づいて、前記コンピュータが前記結果候補をランク付けするステップと、を更に含み、
前記１つまたは複数の他の文書を識別する前記ステップが、部分的に、前記ランク付けされた結果候補に基づく、請求項１ないし４のいずれかに記載の方法。
【請求項６】
前記文書の他のクエリの結果に関するユーザ・フィードバックを前記コンピュータが収集するステップと、
前記収集されたユーザ・フィードバックに基づいて、前記ランク付けされた結果候補のランク付けを前記コンピュータが調節するステップと、を更に含む、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記構成要素を抽出する前記ステップが、前記文書中の単語、ラベル、イメージ、および行のインジケータを抽出することを含む、請求項１ないし６のいずれかに記載の方法。
【請求項８】
前記コンピュータにおけるコンピュータ可読プログラム・コードの作成、統合、ホスト、維持、および展開のうち少なくとも１つに対する、少なくとも１つの支援サービスを提供するステップを更に含み、前記プログラム・コードが、前記コンピュータのプロセッサによって実行されて、前記構成要素を抽出する前記ステップ、前記文書を分類する前記ステップ、前記自然言語を検出する前記ステップ、前記文書を選択する前記ステップ、前記第１の構成要素を抽出する前記ステップ、前記分類を識別する前記ステップ、前記１つまたは複数の他の文書を識別する前記ステップ、および前記１つまたは複数の他の文書を提示する前記ステップを実現する、請求項１ないし７のいずれかに記載の方法。
【請求項９】
コンピュータ可読媒体に格納されるとともにデジタル・コンピュータの内部メモリにロード可能である、コンピュータ・プログラムであって、ソフトウェア・コード部分を含み、請求項１ないし８のいずれかに記載の方法を実施するためにコンピュータ上で稼働する、コンピュータ・プログラム。
【請求項１０】
コンピュータ・システムであって、
中央処理装置（ＣＰＵ）と、
前記ＣＰＵに結合されたメモリと、
前記ＣＰＵに結合されるとともに、複数の自然言語で記述された文書を検索する方法を実現するのに、前記メモリを介して前記ＣＰＵによって実行される命令を収容した、コンピュータ可読記憶デバイスとを備え、前記方法が、
前記複数の自然言語で記述された前記文書の構造の構成要素を前記コンピュータ・システムが抽出するステップと、
前記文書の前記構造の前記抽出された構成要素に基づいて、各セットの文書が一致する内容を有する、それぞれ異なる自然言語で記述されたそれぞれの相互に排他的な文書セットを含む分類へと前記コンピュータ・システムが前記文書を分類するステップと、
クエリにおける自然言語を前記コンピュータ・システムが検出するステップと、
前記クエリおよび前記検出された自然言語に基づいて、また検索エンジンの利用に基づいて、内容が前記クエリによって示され、自然言語が前記検出された自然言語と一致する複数の前記文書に含まれる１つの文書を前記コンピュータ・システムが選択するステップと、
前記選択された文書の構造における第１の構成要素を前記コンピュータ・システムが抽出するステップと、
前記抽出された第１の構成要素に基づいて、前記選択された文書を含むものとして、複数の前記分類に含まれる１つの分類を前記コンピュータ・システムが識別するステップと、
前記識別された分類中の１つまたは複数の他の文書を前記コンピュータ・システムが識別するステップと、
前記選択された文書の内容と一致する内容を有するものとして、前記選択された文書の前記自然言語とは異なる１つまたは複数のそれぞれの自然言語で記述された、前記１つまたは複数の他の文書を前記コンピュータ・システムが提示するステップと、を含む、コンピュータ・システム。