(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の状態および接続アークを有する、単語レベル有限状態トランスデューサ（ＦＳＴ）に新しい文を追加する方法であって、
前記新しい文のプレフィックス部分に一致する、前記ＦＳＴ内の既存の状態およびアークのプレフィックスサブセットを判定するステップと、
前記ＦＳＴに、前記プレフィックス部分の後の前記新しい文の残りに対応する状態およびアークの新しいシーケンスを加えるステップと、
前記新しい文のサフィックス部分に対応する、前記ＦＳＴ内の既存の状態およびアークのサフィックスサブセットを判定するステップであって、前記サフィックスサブセット内の全状態が、１を超えないアークのファンアウト経路を有する、ステップと、
前記サフィックス部分の前の前記新しいシーケンスの部分を前記サフィックスサブセットに接続し、前記新しい文を含み、全体的最適化基準を満たさない、修正されたＦＳＴを生成するステップと
を含む、方法。
【請求項２】
前記ＦＳＴは、音声アプリケーションＦＳＴである、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記新しい文は、音声アプリケーションのオンライン動作の間、前記ＦＳＴに動的に追加される、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記新しい文は、オフラインコンパイルプロセスの間、前記ＦＳＴに追加される、請求項２に記載の方法。
【請求項５】
音声アプリケーションで使用するための前記修正されたＦＳＴを動的に拡張するステップをさらに含む、請求項２に記載の方法。
【請求項６】
ハッシュテーブルは、前記プレフィックスサブセットを判定するために使用される、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
ハッシュテーブルは、前記サフィックスサブセットを判定するために使用される、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
複数の状態および接続アークを有する、単語レベル有限状態トランスデューサ（ＦＳＴ）から既存の文を除去する方法であって、
前記既存の文のプレフィックス部分に一致し、前記ＦＳＴの少なくとも１つの他の文に対応する、前記ＦＳＴ内の状態およびアークのプレフィックスサブセットを判定するステップと、
前記既存の文のサフィックス部分に一致し、前記ＦＳＴの少なくとも１つの他の文に対応する、前記ＦＳＴ内の状態およびアークのサフィックスサブセットを判定するステップであって、前記サフィックスサブセット内の全状態が、１を超えないアークのファンアウト経路を有する、ステップと、
前記ＦＳＴから、前記プレフィックスサブセットと前記サフィックスサブセットとの間の任意のアークおよび状態を除去し、前記既存の文を伴わず、全体的最適化基準を満たしていない、修正されたＦＳＴを生成するステップと
を含む、方法。
【請求項９】
前記ＦＳＴは、音声アプリケーションＦＳＴである、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記既存の文は、音声アプリケーションのオンライン動作の間、前記ＦＳＴから動的に除去される、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記既存の文は、オフラインコンパイルプロセスの間、前記ＦＳＴから除去される、請求項９に記載の方法。
【請求項１２】
音声アプリケーションで使用するための前記修正されたＦＳＴを動的に拡張するステップをさらに含む、請求項９に記載の方法。
【請求項１３】
前記ステップは、部分的一致プロセスを１回以上繰り返し、前記既存の文の複数のインスタンスを前記ＦＳＴから除去する、請求項８に記載の方法。
【請求項１４】
ハッシュテーブルは、前記プレフィックスサブセットを判定するために使用される、請求項８に記載の方法。
【請求項１５】
ハッシュテーブルは、前記サフィックスサブセットを判定するために使用される、請求項８に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、音声処理アプリケーションに関し、より具体的には、自動音声認識システムおよびテキスト／音声システム等の音声処理アプリケーションにおいて使用される、事前にコンパイルされた検索ネットワークに関する。
【背景技術】
【０００２】
音声認識システムは、音声入力の意味論的意味を判定しようとする。典型的には、確率的有限状態音声モデルが、使用され、音声入力に最も対応する単語のシーケンスを判定する。一般的実施例の１つは、ナビゲーションシステム、オーディオシステム、空調等の車室内のアプリケーションの制御を可能にする、自動車アプリケーションである。そのようなアプリケーションにおける認識タスクは、ユーザコマンドおよび都市の通りのリスト等の所定の要素と、ｍｐ３の曲のリスト、パーソナルデジタル化アドレス帳からの氏名（例えば、スマートフォンから）、および関心ナビゲーション地点等の動的に判定された要素の組み合わせを表す。そのようなアプリケーションの場合、高速低待ち時間性能を伴う、コンパクトなメモリ効率的検索ネットワークを有することが望ましい。
【０００３】
認識タスクは、音素として知られる基本音声音の音響形態から、認識語彙内の単語を形成する、音素シーケンス、認識文法内の語句を形成する、単語シーケンスまで、複数の異なる知識レベルを含む。認識タスクを編成するための有力かつ便利な方法の１つは、有限状態アクセプタ（ＦＳＡ）および有限状態トランスデューサ（ＦＳＴ）等の有限状態機械の使用に基づくものである。便宜上、以下の議論は、任意の特に厳密な意味ではなく、むしろ、多くの観点において、ＦＳＡおよび他の具体的形態の有限状態機械にも適用される、一般的包括的点において、ＦＳＴという用語を使用する。図１は、一式の単語レベルの記号：｛ＡＡＡ、ＢＡ、ＡＡＢ｝を解析する、ある単純ＦＳＴの具体的実施例を示す。例えば、非特許文献１（参照することによって本明細書に組み込まれる）を参照されたい。
【０００４】
スマートフォン等のモバイルプラットフォーム上に音声処理アプリケーションを実装することは、特に、利用可能であるリソース制限の観点において、困難である。いくつかの最適化が、速度、正確度、および／または制限されたメモリの使用を改善するために使用され得る。とりわけ、ＦＳＴは、音響情報（ＨＭＭセット）、単語発音、言語モデル、および認識文法の単一統合表現を可能にする。本統合表現のため、計算的に安価な計算が、検索ネットワークのトラバーサルの間に行なわれ得る一方、他の計算的に高価な最適化は、事前コンパイル段階にオフロードされ得る。ＦＳＴの静的コンパイルのための４つの最も広く使用されている最適化として、決定化、極小化、重み付け、およびラベルプッシュ処理が挙げられる。例えば、非特許文献２（参照することによって本明細書に組み込まれる）を参照されたい。
【０００５】
決定化にもかかわらず、既存のＦＳＴ最適化は、全体的であって、すなわち、全体として、ＦＳＴにアクセスする必要があり、したがって、検索ネットワークを漸次的に修正する、音声アプリケーションに適用されることができない。文を単語レベルＦＳＴに漸次的に追加するいくつかの理論的側面は、非特許文献３（参照することによって本明細書に組み込まれる）により完全に説明される。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】Ｊｕｒａｆｓｋｙ  ＆  Ｍａｒｔｉｎ，  Ｓｐｅｅｃｈ  ａｎｄ  Ｌａｎｇｕａｇｅ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，  Ｐｒｅｎｔｉｃｅ  Ｈａｌｌ  ２００１．  ｐｐ．  ３３-８３．  ＩＳＢＮ  ０−１３−０９５０６９−６
【非特許文献２】Ｍｏｈｒｉ，  Ｍｉｎｉｍｉｚａｔｉｏｎ  ｏｆ  Ｓｅｑｕｅｎｔｉａｌ  Ｔｒａｎｓｄｕｃｅｒｓ，  （５ｔｈ  Ａｎｎｕａｌ  Ｓｙｍｐｏｓｉｕｍ  ｏｎ  Ｃｏｍｂｉｎａｔｏｒｉａｌ  Ｐａｔｔｅｒｎ  Ｍａｔｃｈｉｎｇ  １９９４）
【非特許文献３】Ｃｒｏｃｈｅｍｏｒｅ  ａｎｄ  Ｇｉａｍｂｒｕｎｏ，  Ｏｎ−Ｌｉｎｅ  Ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ  Ｏｆ  Ａ  Ｓｍａｌｌ  Ａｕｔｏｍａｔｏｎ  Ｆｏｒ  Ａ  Ｆｉｎｉｔｅ  Ｓｅｔ  Ｏｆ  Ｗｏｒｄｓ，  Ｔｈｅ  Ｐｒａｇｕｅ  Ｓｔｒｉｎｇｏｌｏｇｙ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ２００９
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の実施形態は、文を追加および除去するための単語レベル有限状態トランスデューサ（ＦＳＴ）を漸次的に修正する方法を対象とする。ＦＳＴ内の状態およびアークのプレフィックスサブセットは、文のプレフィックス部分に一致すると判定される。ＦＳＴ内の状態およびアークのサフィックスサブセットは、文のサフィックス部分に一致すると判定される。新しい文が、次いで、プレフィックスとサフィックスとの間の文の残りに対応するＦＳＴ状態およびアークの新しいシーケンスをＦＳＴに付与することによって、追加されることができる。既存の文は、プレフィックスサブセットとサフィックスサブセットとの間の任意のアークおよび状態を除去することによって、ＦＳＴから除去されることができる。結果として生じる修正されたＦＳＴは、局所的に効率的であるが、極小化等の全体的最適化基準を満たさない。
【０００８】
ＦＳＴは、音声アプリケーションＦＳＴであってもよく、文は、音声アプリケーションのオンライン動作の間、動的に追加される、またはＦＳＴから除去されてもよい。既存の文を除去するために、ステップは、部分的一致プロセス（「ファジー除去」）において、１回以上、繰り返され、既存の文の複数のインスタンスをＦＳＴから除去してもよい。ハッシュテーブル、例えば、特殊両用ハッシュテーブルが、プレフィックスサブセットおよび／またはサフィックスサブセットを判定するために使用されてもよい。全体的最適化基準は、ＦＳＴ極小化基準を含んでもよい。
本明細書は、例えば、以下の項目も提供する。
（項目１）
複数の状態および接続アークを有する、単語レベル有限状態トランスデューサ（ＦＳＴ）に新しい文を追加する方法であって、
前記新しい文のプレフィックス部分に一致する、既存の前記ＦＳＴ内の状態およびアークのプレフィックスサブセットを判定するステップと、
前記ＦＳＴに、前記プレフィックス部分の後の前記新しい文の残りに対応する状態およびアークの新しいシーケンスを加えるステップと、
前記新しい文のサフィックス部分に対応する、前記ＦＳＴ内の既存の状態およびアークのサフィックスサブセットを判定するステップと、
前記サフィックス部分の前の前記新しいシーケンスの部分を前記サフィックスサブセットに接続し、前記新しい文を含み、全体的最適化基準を満たさない、修正されたＦＳＴを生成するステップと
を含む、方法。
（項目２）
前記ＦＳＴは、音声アプリケーションＦＳＴである、項目１に記載の方法。
（項目３）
前記新しい文は、音声アプリケーションのオンライン動作の間、ＦＳＴに動的に追加される、項目２に記載の方法。
（項目４）
前記新しい文は、オフラインコンパイルプロセスの間、ＦＳＴに追加される、項目２に記載の方法。
（項目５）
音声アプリケーションで使用するための修正されたＦＳＴを動的に拡張するステップをさらに含む、項目２に記載の方法。
（項目６）
ハッシュテーブルは、プレフィックスサブセットを判定するために使用される、項目１に記載の方法。
（項目７）
ハッシュテーブルは、サフィックスサブセットを判定するために使用される、項目１に記載の方法。
（項目８）
複数の状態および接続アークを有する、単語レベル有限状態トランスデューサ（ＦＳＴ）から既存の文を除去する方法であって、
前記既存の文のプレフィックス部分に一致し、前記ＦＳＴの少なくとも１つの他の文に対応する、前記ＦＳＴ内の状態およびアークのプレフィックスサブセットを判定するステップと、
前記既存の文のサフィックス部分に一致し、前記ＦＳＴの少なくとも１つの他の文に対応する、前記ＦＳＴ内の状態およびアークのサフィックスサブセットを判定するステップと、
前記ＦＳＴから、前記プレフィックスサブセットと前記サフィックスサブセットとの間の任意のアークおよび状態を除去し、前記既存の文を伴わず、全体的最適化基準を満たしていない、修正されたＦＳＴを生成するステップと
を含む、方法。
（項目９）
前記ＦＳＴは、音声アプリケーションＦＳＴである、項目８に記載の方法。
（項目１０）
既存の文は、音声アプリケーションのオンライン動作の間、前記ＦＳＴから動的に除去される、項目９に記載の方法。
（項目１１）
前記新しい文は、オフラインコンパイル動作の間、前記ＦＳＴに追加される、項目９に記載の方法。
（項目１２）
音声アプリケーションで使用するための前記修正されたＦＳＴを動的に拡張するステップをさらに含む、項目９に記載の方法。
（項目１３）
前記ステップは、部分的一致プロセスを１回以上繰り返し、既存の文の複数のインスタンスをＦＳＴから除去する、項目８に記載の方法。
（項目１４）
ハッシュテーブルは、プレフィックスサブセットを判定するために使用される、項目８に記載の方法。
（項目１５）
ハッシュテーブルは、サフィックスサブセットを判定するために使用される、項目８に記載の方法。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】図１は、ある具体的ＦＳＴの単純実施例を示す。
【図２】図２Ａ−Ｃは、本発明の一実施形態による、文をＦＳＴに追加する実施例を示す。
【図３】図３Ａ−Ｃは、共有サフィックスのために、新しい状態を既存のＦＳＴに追加する実施例を示す。
【図４】図４Ａ−Ｂは、ＦＳＴの全体的非極小性の実施例を示す。
【図５】図５Ａ−Ｂは、完全一致プロセスを使用して、文を既存のＦＳＴから除去する実施例を示す。
【図６】図６Ａ−Ｂは、文を既存のＦＳＴから除去するための部分一致プロセスの実施例を示す。
【図７】図７は、本発明の一実施形態による、修正されたＦＳＴ配列を使用するシステムの実施形態のための基本アーキテクチャを示す。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
本発明の種々の実施形態は、全体的最適化より若干低度の局所最適化、例えば、漸次的局所極小化に基づく、文の単語レベルＦＳＴへの追加および除去を使用して、ＦＳＴの動的修正を効率的に可能にするための技法を対象とする。局所極小化の特性は、全状態が、１を超えないアークのファンアウトを有するサフィックス経路にのみ適用する、極小化のより低度のバージョンである。長さＮの文を前提とすると、本発明の実施形態は、Ｏ（Ｎ）のならし計算量に基づいて、ＦＳＴに追加／そこから除去を行なう、すなわち、これは、ｃ＊Ｎステップを超えないが（ｃは、実装に対して一定である）が、Ｎ２ステップではない。これは、ＦＳＴを漸次的に構成し、全体的に最適化されたＦＳＴとほぼ同じくらい効率的に音声をテキストにデコードするために使用され、また、ＦＳＴの（オフライン）静的コンパイルのためのメモリ消費を削減するのに役立ち得る。以下の議論は、音声認識アプリケーションの観点から提示されるが、本概念は、テキスト／音声、テキスト処理等の時間または空間効率的ＦＳＴを漸次的に構築する必要がある、任意のアプリケーションに拡張されることができる。
【００１１】
図２Ａ−Ｃは、本発明の一実施形態による、新しい文のプレフィックスおよびサフィックスの既存のＦＳＴ内に既に存在するものとの共有に基づいて、線形時間計算量を伴う、文をＦＳＴに追加する実施例を示す。（注：再び、前述のように、ＦＳＡとＦＳＴとの間の形式的区別は、実際には、本文脈では、むしろ些細なものであって、ＦＳＴからの入力／出力アークラベル対は、図を簡単にするために、単一ラベルが与えられる）。図２Ａは、文ＡＢＣのための単純な既存の単語レベルＦＳＴを示す。新しい文ＡＤＣを本ＦＳＴに追加するために、最初に、ＦＳＴ内の状態およびアークのプレフィックスサブセットが、新しい文のプレフィックス部分に一致すると判定される。本具体的場合には、新しい文ＡＤＣを追加するための既存のプレフィックスサブセットは、既存の状態０および１およびその接続アークＡであると判定されるであろう（図２Ｂ）。次に、ＦＳＴ内の状態およびアークのサフィックスサブセットは、新しい文のサフィックス部分に一致すると判定される。新しい文ＡＤＣの場合、サフィックスサブセットは、既存の状態２および３およびその接続アークＣとなるであろう。新しい文は、次いで、プレフィックスとサフィックスとの間の文の残りに対応するＦＳＴ状態およびアークの新しいシーケンスをＦＳＴに加えることによって、追加されることができる。ＡＤＣを追加する場合、これは、アークＤを状態１と２との間に追加することによって行なわれることができる（図２Ｃ）。
【００１２】
結果として生じる修正されたＦＳＴは、非既存の状態／アークのみ、追加されるが、極小化等の全体的最適化基準を満たさないという点において、局所的に効率的である。代わりに、少なくとも、より低度の漸次的極小化を満たす。ハッシュテーブルが、プレフィックスサブセットおよび／またはサフィックスサブセットを判定するために使用されてもよい。例えば、Ｏ（１）線形時間計算量のプレフィックスハッシュテーブルが、ｆ（状態、アークラベル）→標的状態となるように使用され、それによって、全体的計算量が、Ｏ（Ｎ）ほど悪化しないように保証することができる。また、種々のステップが行なわれる具体的順序は、重要ではない。
【００１３】
図３Ａ−Ｃは、共有サフィックスのために、新しい状態を既存のＦＳＴに追加する別の実施例を示す。図３Ａは、文ＡＡＡのための既存のＦＳＴを示す。新しい文ＢＡを追加するために、サフィックスＡは、状態２を使用して、新しいアークＢを状態０から状態２に追加することによって共有されることができる（図３Ｂ）。次いで、別の新しい文ＡＡＢを追加するために、新しい状態４が、追加され、プレフィックスサブセットＡＡを受信し、状態２から状態３の既存のアークＡが、状態４から状態３に複製され（既存の文ＡＡＡを解析する）、新しいアーク４Ｂ３が、新しい経路ＡＡＢを完了するように追加される（図３Ｃ）。
【００１４】
そのようなアプローチは、局所的に効率的となるであろうが、いくつかの点において、拡大するＦＳＴは、全体的には非極小となる。例えば、図３Ｃにおいて修正されたＦＳＴが、次いで、追加される別の新しい文ＢＢを有する場合、既存のＢプレフィックスが、識別され、新しいアークＢが、状態２から状態３に追加されるであろう（図４Ａ）。しかし、本新しいＦＳＴは、状態４が、もはや要求されず、図４Ｂに示されるように、除去され得るため、全体的に極小化されず、依然として、ＡＡＡ、ＢＡ、ＡＡＢ、およびＢＢの全てかつそれらのみを正しく解析する。しかし、プロセスの容易性は、全体的非極小性の僅かな漸次的損失に勝る。
【００１５】
既存のＦＳＴへの文の追加に加え、既存の文はまた、例えば、後の使用のための「フリー」リストによって、プレフィックスサブセットとサフィックスサブセットとの間の任意のアークおよび状態を除去することによって、ＦＳＴから除去されることができる。ハッシュテーブルが、そのような除去プロセスに関連して有用であり得る。例えば、プレフィックスハッシュテーブルは、潜在的一致の開始状態に素早くアクセスすることができる。したがって、ｐ→Ｏ（ｐ）は、入力ラベルｐに一致するハッシュテーブルにアクセスする。もう使われていないアークのみ、除去される必要がある。
【００１６】
既存のＦＳＴから文を除去するための具体的プロセスの１つは、図５Ａ−Ｂに示されるように、完全一致アプローチに基づいてもよい。図５Ａは、文ＡＡＡおよびＢＡを解析する、既存のＦＳＴを示す。文を除去するために、任意の残りのプレフィックスおよび／またはサフィックスが、最初に、判定され、留保されなければならない。例えば、文ＡＡＡを除去（および、ＢＡを留保）するために、留保すべきプレフィックスは存在しないが、ＢＡのＡサフィックスが、識別され、留保され、したがって、サフィックスサブセット（２、Ａ、３）は、留保される（すなわち、状態２および３ならびにそれらの間のアーク（エッジ）Ａは：
【００１７】
【数１】
0005984941.tif 000002
【００１８】
である）一方、ＡＡのための経路の残りは、除去される：状態１ならびに
【００１９】
【数２】
0005984941.tif 000003
【００２０】
（図５Ｂに示されるように、（−１））。
【００２１】
アーク／状態除去ステップは、部分的一致プロセスにおいて、１回以上、繰り返され（例えば、繰り返しのための試験は、ハッシュテーブル内の衝突の検査に基づいてもよい）、既存の文または文の断片の複数のインスタンスをＦＳＴから除去してもよい。例えば、図６Ａは、文ＡＡＡおよびＢＡを解析する、図５Ａにおけるような既存のＦＳＴを示す。既存の部分的文＊Ａ＊を除去するために、第１のインスタンスが、アーク
【００２２】
【数３】
0005984941.tif 000004
【００２３】
内に見出され、除去され（−１）、次いで、部分的文＊Ａ＊の全インスタンスが識別され、除去されるまで、本方法を繰り返し、次に、
【００２４】
【数４】
0005984941.tif 000005
【００２５】
を除去する（図６Ｂ）。再び、ハッシュテーブルが、本実装のために有用であり得る。例えば、修正されたプレフィックスハッシュ関数「ｆ（アークラベル）→標的状態」を使用する。そのような部分的一致アプローチは、文追加が、もはや十分に効率的ではなくなり得るように、衝突の数を大幅に増加させ得る。結果として生じるデータ構造が、唯一、ハッシュ関数だけ異なるように、慎重に選定されたハッシュ関数およびグループアクセス（追加、除去）を使用することが有用となり得る。
【００２６】
図７は、本発明の一実施形態による、修正されたＦＳＴ配列を使用するシステムの実施形態、この場合、音声アプリケーションＦＳＴのための基本アーキテクチャを示し、これは、音声アプリケーションのオンライン動作の間、文を動的に追加および除去する、すなわち、システムは、ランタイム時に修正されることができる。コンパイラ７０３は、ＨＭＭユニットシーケンス７０２（すなわち、音響モデル）を伴う、漸次的に極小化される単語レベルＦＳＴ７０１（すなわち、言語モデル）のランタイム拡張を行い、音声アプリケーションにおける未知の音声入力の音声認識のために、ＨＭＭ−ユニット／単語ＦＳＴ７０４（その上で、コンパイラ７０３はまた、決定化および局所極小化も行なう）を生成する。また、ＨＭＭ−ユニット／単語ＦＳＴ７０４が、厳密に全体的に極小化されるのではなく、前述のように、漸次的に構築される間（すなわち、認識の間）、依然として、商業用途に有益であるために十分にコンパクトかつ効率的であって、付加的計算は、回避される。いくつかの実施形態では、ランタイム拡張は、行なわれてもよい、または行なわれなくてもよい、随意のステップであってもよい。ＨＭＭ−ユニット／単語ＦＳＴはまた、直接、漸次的極小化を使用して構築されることもできる。しかしながら、冗長な発音等の種々の要因のため（かつ、１回以上、使用され得る）、本アプローチは、追加／除去ステップのために、より多くのオーバーヘッドを要求し得る。したがって、具体的実施形態は、本理由から、認識の間、音訳を動的に拡張するように選定してもよい。
【００２７】
本発明の実施形態は、任意の従来のコンピュータプログラミング言語内に全体的または部分的に実装されてもよい。例えば、好ましい実施形態は、手続き型プログラミング言語（例えば、「Ｃ」）またはオブジェクト指向プログラミング言語（例えば、「Ｃ＋＋」、Ｐｙｔｈｏｎ）内に実装されてもよい。本発明の代替実施形態は、事前にプログラムされたハードウェア要素、他の関連構成要素、またはハードウェアおよびソフトウェア構成要素の組み合わせとして実装されてもよい。
【００２８】
実施形態は、コンピュータシステムと併用するためのコンピュータプログラム製品として、全体的または部分的に実装されることができる。そのような実装は、コンピュータ可読媒体（例えば、ディスケット、ＣＤ−ＲＯＭ、ＲＯＭ、「フラッシュＲＯＭ」のような電気的に消去可能なＲＯＭ、または固定ディスク）等の有形媒体上に固定されるか、あるいはモデムまたは他のインターフェースデバイス、例えば、媒体を経由してネットワークに接続される通信アダプタ等を介して、コンピュータシステムに伝送可能であるかのいずれかである、一連のコンピュータ命令を含んでもよい。媒体は、有形媒体（例えば、光学またはアナログ通信回線）あるいは無線技法（例えば、マイクロ波、赤外線、または他の伝送技法）を用いて実装される媒体のいずれかであってもよい。一連のコンピュータ命令は、システムに関して、本明細書に前述された機能性の全部または一部を具現化する。当業者は、そのようなコンピュータ命令が、多くのコンピュータアーキテクチャまたはオペレーティングシステムと併用するために、いくつかのプログラミング言語で書かれることができることを理解するはずである。さらに、そのような命令は、任意のメモリデバイス、例えば、半導体、磁気、光学、または他のメモリデバイス内に記憶されてもよく、任意の通信技術、例えば、光学、赤外線、マイクロ波、または他の伝送技術を使用して伝送されてもよい。そのようなコンピュータプログラム製品は、付随の印刷または電子文書を伴う可撤性媒体（例えば、市販のソフトウェア）として流通される、コンピュータシステムにプリインストールされる（例えば、システムＲＯＭまたは固定ディスク上）、あるいはサーバまたは電子掲示板から、ネットワーク（例えば、インターネットまたはＷｏｒｌｄ  Ｗｉｄｅ  Ｗｅｂ）を経由して流通され得ることが予期される。当然ながら、本発明のいくつかの実施形態は、ソフトウェア（例えば、コンピュータプログラム製品）およびハードウェアの両方の組み合わせとして実装されてもよい。さらに、本発明の他の実施形態は、全体的にハードウェアとして、または全体的にソフトウェア（例えば、コンピュータプログラム製品）として、実装される。
【００２９】
本発明の種々の例示的実施形態が開示されたが、本発明の真の範囲から逸脱することなく、本発明の利点のいくつかを達成するであろう、種々の変更および修正が行なわれ得ることは、当業者に明白となるはずである。
【図１】
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【図２（Ａ）】
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【図２（Ｂ）】
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【図２（Ｃ）】
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【図３（Ａ）】
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【図３（Ｂ）】
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【図３（Ｃ）】
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【図４（Ａ）】
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【図４（Ｂ）】
0005984941.tif 000014
【図５（Ａ）】
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【図５（Ｂ）】
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【図６（Ａ）】
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【図６（Ｂ）】
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【図７】
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