(57)【要約】一般的な一局面によれば、入力コンテンツを関連コンテンツで補うための方法は、入力コンテンツを受信するステップと、入力コンテンツから概念を識別するステップとを含む。該方法はまた、概念と関連付けられたタクソノミーを識別するステップと、１組の類別された概念を生成するために、タクソノミーを使用して概念を分析するステップとを含む。該方法はまた、関連コンテンツを識別するために、また入力コンテンツを関連コンテンツで補うために、類別された概念をデータベースに提出するステップを含む。
2009521750.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力コンテンツを関連コンテンツで補うための方法であって、
関連コンテンツが識別されるべき入力コンテンツを受信するステップと、
該入力コンテンツと関連付けられたテキストを抽出するステップと、
該抽出されたテキスト内の概念を識別するステップと、
該概念と関連付けられた少なくとも１つのタクソノミーを識別するステップと、
該少なくとも１つのタクソノミーの１つ以上のカテゴリと関連付けられた、１組の類別された概念を生成するために、該少なくとも１つのタクソノミーを使用して、該概念を分析するステップと、
該類別された概念をデータベースに提出するステップであって、該データベースはそれらのカテゴリに基づき索引が付されたデータを格納する、ステップと、
該データベースから、該類別された概念と関連付けられた該関連コンテンツを要求するステップと、
該データベースから、該要求に応答して該関連コンテンツを受信するステップと、
該入力コンテンツを該関連コンテンツで補うステップと、
ユーザが該関連コンテンツを閲覧できるようにするステップと、
を包含する、方法。
【請求項２】
前記入力コンテンツは、検索結果が取得されるべき検索クエリを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記入力コンテンツと関連付けられた前記テキストを抽出するステップは、前記検索クエリを備えるキーワードを抽出するステップを含む、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記入力コンテンツと関連付けられた前記テキストを抽出するステップは、
前記検索結果にアクセスするステップと、
該アクセスされた検索結果から該テキストを抽出するステップと、
をさらに含む、請求項２に記載の方法。
【請求項５】
前記入力コンテンツを受信するステップは、ユニフォームリソースロケータを受信するステップを含み、
該入力コンテンツと関連付けられた前記テキストを抽出するステップは、
該ユニフォームリソースロケータに位置するウェブページにアクセスするステップと、
該ウェブページと関連付けられたテキストを抽出するステップと、
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記入力コンテンツを受信するステップは、ＲＳＳフィードを受信するステップを含み、
該入力コンテンツと関連付けられた前記テキストを抽出するステップは、該ＲＳＳフィードに含まれる該テキストを抽出するステップを含む、
請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記入力コンテンツを受信するステップは、ブログ内のエントリを受信するステップを含み、
該入力コンテンツと関連付けられた前記テキストを抽出するステップは、該ブログ内の該エントリを抽出するステップを含む、
請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記関連コンテンツは、前記入力コンテンツと関係のある、または関連した、１つ以上のクリック単価、インプレッション単価、またはアクション単価の条件に対応した広告またはスポンサーリンクを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記抽出されたテキスト内の前記概念を識別するステップは、該テキストに含まれる名詞句または固有名詞の１つを識別するステップを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記関連コンテンツを受信するステップは、
前記類別された概念のカテゴリを識別するステップと、
前記データベース内に現れ、該識別されたカテゴリと関連付けられたコンテンツを、該関連コンテンツとして、識別するステップと、
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
入力コンテンツを関連コンテンツで補うためのシステムであって、該システムは、
コンテキスト分析処理デバイスと、
命令を格納するストレージデバイスとを備え、
該命令は、該コンテキスト分析処理デバイスに、
関連コンテンツが識別されるべき入力コンテンツを受信させ、
該入力コンテンツと関連付けられたテキストを抽出させ、
該抽出されたテキスト内の概念を識別させ、
該概念と関連付けられた少なくとも１つのタクソノミーを識別させ、
該少なくとも１つのタクソノミーの１つ以上のカテゴリと関連付けられた、１組の類別された概念を生成するために、該少なくとも１つのタクソノミーを使用して、該概念を分析させ、
データベースであって、それらのカテゴリに基づき索引が付されたデータを格納するデータベースに、該類別された概念を提出させ、
該データベースから、該類別された概念と関連付けられた該関連コンテンツを要求させ、
該データベースから、該要求に応答して該関連コンテンツを受信させ、
該入力コンテンツを該関連コンテンツで補わせ、
ユーザが該関連コンテンツを閲覧できるようにさせる、
システム。
【請求項１２】
前記入力コンテンツは、検索結果が取得されるべき検索クエリを含む、請求項１１に記載のシステム。
【請求項１３】
前記入力コンテンツと関連付けられた前記テキストを抽出するために、前記命令は、前記検索クエリを備えるキーワードを抽出するための命令を含む、請求項１２に記載のシステム。
【請求項１４】
前記入力コンテンツと関連付けられた前記テキストを抽出するために、前記命令は、
前記検索結果にアクセスするための命令と、
該アクセスされた検索結果から該テキストを抽出するための命令と、
をさらに含む、請求項１２に記載のシステム。
【請求項１５】
前記入力コンテンツを受信するために、前記命令は、ユニフォームリソースロケータを受信するための命令を含み、
該入力コンテンツと関連付けられた前記テキストを抽出するために、該命令は、
該ユニフォームリソースロケータに位置するウェブページにアクセスするための命令と、
該ウェブページと関連付けられたテキストを抽出するための命令と、
を含む、
請求項１１に記載のシステム。
【請求項１６】
前記入力コンテンツを受信するために、前記命令は、ＲＳＳフィードを受信するための命令を含み、
該入力コンテンツと関連付けられた前記テキストを抽出するために、該命令は、該ＲＳＳフィードに含まれる該テキストを抽出するための命令を含む、
請求項１１に記載のシステム。
【請求項１７】
前記入力コンテンツを受信するために、前記命令は、ブログ内のエントリを受信するための命令を含み、
該入力コンテンツと関連付けられた前記テキストを抽出するために、該命令は、該ブログ内の該エントリを抽出するための命令を含む、
請求項１１に記載のシステム。
【請求項１８】
前記関連コンテンツは、前記入力コンテンツと関係のある、または関連した、１つ以上のクリック単価、インプレッション単価、またはアクション単価の条件に対応した広告またはスポンサーリンクを含む、請求項１１に記載のシステム。
【請求項１９】
前記抽出されたテキスト内の前記概念を識別するために、前記命令は、該テキストに含まれる名詞句または固有名詞の１つを識別するための命令を含む、請求項１１に記載のシステム。
【請求項２０】
前記関連コンテンツを受信するために、前記命令は、
前記類別された概念のカテゴリを識別するための命令と、
前記データベース内に現れ、前記識別されたカテゴリと関連付けられたコンテンツを、前記関連コンテンツとして、識別するための命令と、
をさらに含む、請求項１１に記載のシステム。
【請求項２１】
文書を、該文書内に現れる１つ以上の概念と関連付けられた関連コンテンツを含むユーザインターフェースで、補うための方法であって、
メモリ内に格納された文書内に現れる概念を抽出するステップと、
該抽出された概念と関連付けられたタクソノミーを識別するステップと、
１組の類別された概念を生成するために、該タクソノミーを使用して、該抽出された概念を分析するステップと、
同じまたは異なるメモリ内に格納された複数の他の文書内で、該類別された概念と関連付けられた関連コンテンツを識別するために、該タクソノミーまたは別の関連したタクソノミーを使用するステップと、
該抽出された概念と関連コンテンツとをハイパーリンクするステップと、
該ハイパーリンクされた概念と関連コンテンツとを、ユーザインターフェース内に表示するステップであって、該ユーザインターフェースはコンテンツプロバイダがスポンサーである、ステップと、
を包含する、方法。
【請求項２２】
概念を抽出するステップは、
前記文書と関連付けられたテキストを抽出するステップと、
該テキストに含まれる名詞句または固有名詞の１つを抽出するステップと、
を含む、請求項２１に記載の方法。
【請求項２３】
前記固有名詞は、人、事業体、会社、または製品の名前を含む、請求項２２に記載の方法。
【請求項２４】
概念を抽出するステップは、ウェブサイトのウェブページ内に現れる概念を抽出するステップを含む、請求項２１に記載の方法。
【請求項２５】
前記表示されたハイパーリンクの中からのハイパーリンクの選択の指示を受信するステップと、
該受信された指示に応答して、該選択されたハイパーリンクと関連付けられたウェブページを表示するステップであって、該ウェブページは該抽出された概念に関連した追加のコンテンツを含む、ステップと、
をさらに含む、請求項２１に記載の方法。
【請求項２６】
前記スポンサーであるコンテンツプロバイダは、発行者と同じ事業体である、請求項２１に記載の方法。
【請求項２７】
前記スポンサーであるコンテンツプロバイダは、発行者とは異なる事業体である、請求項２１に記載の方法。
【請求項２８】
前記タクソノミーまたは別の関連したタクソノミーを使用するステップは、前記同じまたは異なるメモリ内に格納された前記複数の他の文書内で、前記類別された概念と関連付けられた関連コンテンツを識別するために、該タクソノミーを使用するステップを含み、該関連コンテンツは、該類別された概念と同じカテゴリに属する、請求項２１に記載の方法。
【請求項２９】
前記タクソノミーまたは別の関連したタクソノミーを使用するステップは、
該タクソノミーが別のタクソノミーと関連しているかを決定するステップと、
該タクソノミーが別のタクソノミーと関連していると決定された場合には、前記同じまたは異なるメモリ内の複数の他の文書内で、前記類別された概念と関連付けられた関連コンテンツを識別するために、他の関連したタクソノミーを使用するステップと、
をさらに含む、請求項２８に記載の方法。
【請求項３０】
前記関連コンテンツは、前記類別された概念の前記カテゴリとは異なるがそれと関連したカテゴリに属する、請求項２９に記載の方法。
【請求項３１】
互いにリンクされたタクソノミーをリストするテーブルを参照することによって、他の関連したタクソノミーを識別するステップと、かくして前記抽出された概念のタクソノミーと関連付けられた他の関連したタクソノミーを識別するステップと、をさらに含む、請求項２１に記載の方法。
【請求項３２】
前記関連コンテンツは、前記類別された概念と同じカテゴリに属する、請求項２１に記載の方法。
【請求項３３】
前記関連コンテンツは、前記類別された概念の前記カテゴリとは異なるがそれと関連したカテゴリに属する、請求項２１に記載の方法。
【請求項３４】
入力語句を類別するために、複数のタクソノミーの中からタクソノミーを識別するための方法であって、
複数のタクソノミーを提供するステップであって、該複数のタクソノミーのそれぞれが特定の知識のドメインに対応する、ステップと、
該複数のタクソノミーのうちの少なくとも１つによって類別されるべき入力語句を受信するステップと、
該受信された入力語句を、１つ以上の単語にトークン化するステップと、
該複数のタクソノミーの中から第１のタクソノミーを選択するステップと、
該選択された第１のタクソノミーに対して、該１つ以上の単語のそれぞれと関連付けられた格納された重みを識別するステップと、
該入力語句と関連付けられた第１の重みを識別するために、該選択された第１のタクソノミーに対して、該１つ以上の単語のそれぞれと関連付けられた該格納された重みを合計するステップと、
該複数のタクソノミーの中から第２のタクソノミーを選択するステップと、
該選択された第２のタクソノミーに対して、該１つ以上の単語のそれぞれと関連付けられた格納された重みを識別するステップと、
該入力語句と関連付けられた第２の重みを識別するために、該選択された第２のタクソノミーに対して、該１つ以上の単語のそれぞれと関連付けられた該格納された重みを合計するステップと、
該入力語句と関連付けられた該第１および第２の重みを、閾値と比較するステップと、
該比較の結果に基づいて、該入力語句を類別のために該第１または第２のタクソノミーにルーティングするステップと、
を包含する、方法。
【請求項３５】
前記入力語句を受信するステップは、補足的な関連した電子コンテンツが識別されている電子コンテンツの中に含まれる概念を受信するステップを含む、請求項３４に記載の方法。
【請求項３６】
前記入力語句をトークン化するステップは、該入力語句を個々の単語に分割するステップを含む、請求項３４に記載の方法。
【請求項３７】
前記選択された第１および第２のタクソノミーに対して、前記１つ以上の単語のそれぞれと関連付けられた前記格納された重みを識別するステップは、該１つ以上の単語と関連付けられた重みを含むテーブルを参照することによって、該格納された重みを識別するステップを含む、請求項３４に記載の方法。
【請求項３８】
前記テーブルは、
語彙集内の各単語に対する行と、
前記複数のタクソノミーのそれぞれに対する列と、
各行および列の交点でのスコアであって、各交点でのスコアは、各交点に対応する単語を含む前記入力語句が、その交点の列に対応する特定のタクソノミーによって分類され得る可能性を示す、スコアと、
を含む、請求項３７に記載の方法。
【請求項３９】
前記入力語句をルーティングするステップは、該入力語句を類別のために前記第１および第２のタクソノミーにルーティングするステップを含む、請求項３４に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
（関連出願の参照）
本出願は、米国特許仮出願第６０／７５２，５９４号（２００５年１２月２２日出願）からの優先権を主張する。該先行出願の内容は、その全部が本明細書において、参考として援用される。
【０００２】
（技術分野）
本書は、コンテキストを決定するためにコンテンツを分析すること、および該コンテキストに基づいて供給される広告または他の関係のあるもしくは価値のあるコンテンツを識別することに関し、さらに、複数の知識のドメインを管理するためのセマンティックコンテンツルータに関する。
【背景技術】
【０００３】
インターネット上で利用可能な電子コンテンツが増加し、またインターネットユーザへの広告や他のコンテンツの供給に使用されている方法が多岐にわたる結果として、インターネットユーザが検索中の情報、またはオンラインで読んでいる情報に基づいて、関係のある、または関連した広告および関係のある、または関連したコンテンツを彼らに提供するうえで、根本的な困難が常に存在している。
【０００４】
コンテキスト上の関連性を確立することができるように、インターネットに基づく電子コンテンツを分類または類別するために、タクソノミーを使用することができる。一般的には、電子コンテンツの断片を類別するためのタクソノミーは、単一のドメインに焦点を置いている。しかしながら、複数の多様なドメインを表している電子コンテンツが、類別されねばならない場合がある。単一のタクソノミーが、すべてのドメインの類別規則を含むように開発されることは可能である。しかしながら、すべてのドメインから要求される多数の規則を使用してコンテンツを類別することは、法外なほどに遅くなる可能性がある。さらに、単一のタクソノミーにおける１つのドメインの類別規則は、単一のタクソノミーにおける別のドメインの類別規則と衝突（ｃｏｎｆｌｉｃｔ）する、あるいはそれと干渉する場合がある。代替案として、類別規則の衝突を避けるために、複数のドメイン特定のタクソノミーを開発することも可能である。しかしながら、コンテンツを類別するために複数のタクソノミーのそれぞれを使用することはまた、法外なほどに遅くなる可能性がある。
【発明の開示】
【課題を解決するための手段】
【０００５】
コンテキスト分析エンジンは、発行された電子コンテンツに含まれている可能性のある、コンテキスト上価値があり関係のある、および／または関連したコンテンツ（本開示全体を通して「関係コンテンツ」と称する）を識別する。一般的には、この関係コンテンツは、別個のソフトウェアシステムで使用される意味のあるタグで基本コンテンツをマークするか、または基本コンテンツに埋め込む関係コンテンツを手動で選択する編集者によって、手動で識別される。コンテキスト分析エンジンは、電子基本コンテンツ内の主要な意味概念を識別し、それを、関係のある高価値データまたは他の関係のあるコンテンツと照合することによって、このプロセスを自動化する。次に、このデータは、発行者が適合すると考えるコンテンツに埋め込まれる。例えば、コンテキスト分析エンジンは、意味上関係のあるコンテンツを、クリック単価（ｃｏｓｔ  ｐｅｒ  ｃｌｉｃｋ）（ＣＰＣ）方式の広告、掲載１，０００回あたりの料金（ｃｏｓｔ  ｐｅｒ  ｔｈｏｕｓａｎｄ）（ＣＰＭ）方式のバナー、シンジケートコンテンツ、またはコンテンツのナビゲーションの他の価値のある形態として識別することができる。コンテンツは、ウェブページ、ＲＳＳフィードによって識別される記事、検索クエリを形成するために使用されるキーワード、検索クエリに対する検索結果、またはプレーンテキストに変換され得る他の任意の電子コンテンツを含むことができる。
【０００６】
電子コンテンツの断片に含まれる概念を識別するために、語彙意味分析（ｌｅｘｉｃａｌ  ｓｅｍａｎｔｉｃ  ａｎａｌｙｓｉｓ）（ＬＳＡ）を使用することができる。文書に含まれる単語などの、文書の特性に基づいて、多数の組の文書が複数のクラスタに分離され得る。クラスタ内の文書のそれぞれから概念が抽出され得、またそのクラスタ内で最も頻繁に現れる概念、あるいはそのクラスタにとって重要とみなされる概念が、そのクラスタの概念として識別され得る。概念が文書から抽出されるときには、その文書が対応するクラスタが識別される。識別されたクラスタに対して以前に識別された概念が、その文書の概念として識別される。
【０００７】
意味的な重み付けのプロセスを実行するセマンティックコンテンツルータが、文書から抽出された概念をより効率的に類別するために使用され得る。セマンティックコンテンツルータ（あるいは単に「ルータ」）は、概念を適切に類別することができる複数の利用可能なタクソノミーのサブセットを識別し、次にコンセプトを適切なタクソノミーにルーティングすることができる。意味的な重み付けのプロセスは、概念または１組の単語が属する可能性のあるドメインを迅速に確定するために、概念を分析する。この分析から得られた情報は、概念を効率的に類別するために、複数のタクソノミーのうちの１つ以上によって使用される。ルータは、複数のタクソノミーのうちのどれが概念を類別するために使用されるべきかに関する指示でタグが付された、１組の概念を使用してトレーニングされる。概念の重みは、複数のタクソノミーのそれぞれに対して識別され、識別された重みが閾値を超えたタクソノミーを使用して、概念が類別される。
【０００８】
このコンテキスト分析エンジンは、価値のある収益化およびナビゲーションの機能をウェブサイトに実装するために使用され得る。この種のナビゲーションのアプリケーションの一例は、「スポンサーナビゲーション（Ｓｐｏｎｓｏｒｅｄ  Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ）」である。プロセスは以下のように行われる。コンテキスト分析エンジンを形成する様々なソフトウェアモジュールを使用して、発行者のウェブサイト全体が巡回され、１つ以上のタクソノミーを使用してすべてのページ上のすべての概念が抽出され索引が付される。ウェブサイトの各ページ上に現れる概念、および概念と関連付けられた関連コンテンツ（タクソノミーに基づく）がハイパーリンクされる。これらの「ハイパーリンク」は、広告主がスポンサーとなることができる広告単位の形式で表示される（例えば「スポンサーナビゲーション」）。広告単位内のこれらのハイパーリンクのいずれかをクリックすると、トピックに関する「移行広告（ｔｒａｎｓｉｔｉｏｎ  ａｄ）」、「インライン（ｉｎ−ｌｉｎｅ）」テキスト広告、またはグラフィカル広告などの、複数の広告提供オプションを「トリガ」することができる。移行後に、ユーザは、広告を探索するか、概念に関する追加の「コンテンツ」が提示されるウェブサイトのセクションに移動され得る。
【０００９】
コンテキスト分析エンジンを使用して実装することができる収益化アプリケーションの別の例は、「ＣｌｉｃｋＳｅｎｓｅＴＭアプリケーションである。これは、検索クエリ、ＵＲＬ（例えば、ウェブページ）、ＲＳＳフィード、ブログ、または任意のテキストブロックを分析することができるアプリケーションであり、このアプリケーションは、セマンティックコンテンツルータおよび利用可能な広告インベントリを使用して、検索クエリ、ＵＲＬ、ＲＳＳフィードまたはテキストブロックに極めて関係のある、または極めて関連した広告、および高い価値のある広告を見つけることができ、またインターネットユーザが要求したページ上にこれらの広告を供給することができる。
【００１０】
一般的な一局面によれば、入力コンテンツを関連コンテンツで補うための方法は、関連コンテンツが識別されるべき入力コンテンツを受信するステップと、該入力コンテンツと関連付けられたテキストを抽出するステップと、該抽出されたテキスト内の概念を識別するステップとを含む。該方法はまた、該概念と関連付けられた少なくとも１つのタクソノミーを識別するステップと、該少なくとも１つのタクソノミーの１つ以上のカテゴリと関連付けられた１組の類別された概念を生成するために、該少なくとも１つのタクソノミーを使用して該概念を分析するステップとを含む。該方法はまた、類別された概念をデータベースに提出するステップを含む。該データベースは、そのカテゴリに基づいて索引が付されたデータを格納する。また、該方法は、該データベースから、類別された概念と関連付けられた関連コンテンツを要求するステップと、該データベースから、該要求に応じて該関連コンテンツを受信するステップと、入力コンテンツを該関連コンテンツで補うステップと、ユーザが該関連コンテンツを閲覧できるようにするステップと、を含む。
【００１１】
上述の一般的な局面の実装例は、以下の特徴のうちの１つ以上を含み得る。例えば、入力コンテンツは、検索結果が取得される検索クエリを含み得、また入力コンテンツと関連付けられたテキストを抽出するステップは、検索クエリを構成するキーワードを抽出するステップを含み得る。あるいは、またはそれに追加して、入力コンテンツと関連付けられたテキストを抽出するステップは、検索結果にアクセスするステップと、アクセスされた検索結果からテキストを抽出するステップとをさらに含み得る。
【００１２】
別の実装例では、入力コンテンツを受信するステップは、ユニフォームリソースロケータを受信するステップを含み得、また入力コンテンツと関連付けられたテキストを抽出するステップは、該ユニフォームリソースロケータに位置するウェブページにアクセスするステップと、該ウェブページと関連付けられたテキストを抽出するステップとを含み得る。あるいは、またはそれに追加して、入力コンテンツを受信するステップは、ＲＳＳフィードを受信するステップを含み得、また入力コンテンツと関連付けられたテキストを抽出するステップは、該ＲＳＳフィードに含まれるテキストを抽出するステップを含み得る。あるいは、またはそれに追加して、入力コンテンツを受信するステップは、ブログ内のエントリを受信するステップを含み得、また入力コンテンツと関連付けられたテキストを抽出するステップは、該ブログ内のエントリを抽出するステップを含み得る。
【００１３】
関連コンテンツは、入力コンテンツと関係のある、または関連した、１つ以上のクリック単価、インプレッション単価、またはアクション単価の条件に対応した広告またはスポンサーリンクを含み得る。抽出されたテキスト内の概念を識別するステップは、該テキストに含まれる名詞句または固有名詞の１つを識別するステップを含み得る。関連コンテンツを受信するステップは、類別された概念のカテゴリを識別するステップと、データベース内に現れ、識別されたカテゴリと関連付けられたコンテンツを、関連コンテンツとして識別するステップとをさらに含み得る。
【００１４】
別の一般的な局面によれば、文書内に現れる１つ以上の概念と関連付けられた関連コンテンツを含むユーザインターフェースで該文書を補うための方法は、メモリに格納された文書内に現れる概念を抽出するステップと、該抽出された概念と関連付けられたタクソノミーを識別するステップとを含む。該方法はまた、１組の類別された概念を生成するために、該タクソノミーを使用して、該抽出された概念を分析するステップと、同じまたは異なるメモリ内に格納された複数の他の文書内で、該類別された概念と関連付けられた関連コンテンツを識別するために、該タクソノミーまたは別の関連したタクソノミーを使用するステップとを含む。また、該方法は、抽出された概念と関連コンテンツとをハイパーリンクするステップと、コンテンツプロバイダがスポンサーであるユーザインターフェース内に、前記ハイパーリンクされた概念と関連コンテンツとを表示するステップとを含む。
【００１５】
上述の一般的な局面の実装例は、以下の特徴のうちの１つ以上を含み得る。例えば、概念を抽出するステップは、文書と関連付けられたテキストを抽出するステップと、該テキストに含まれる名詞句または固有名詞の１つを抽出するステップとを含み得る。固有名詞は、人、事業体、会社、または製品の名前を含み得る。あるいは、またはそれに追加して、概念を抽出するステップは、ウェブサイトのウェブページ内に現れる概念を抽出するステップを含み得る。
【００１６】
上述の一般的な局面の実装例はまた、表示されたハイパーリンクの中からのハイパーリンクの選択の指示を受信するステップと、受信した指示に応答して、選択されたハイパーリンクと関連付けられたウェブページを表示するステップであって、該ウエブページは抽出された概念に関連した追加のコンテンツを含む、ステップとを含み得る。スポンサーのコンテンツプロバイダは、発行者と同じ事業体であり得る。あるいは、またはそれに追加して、スポンサーのコンテンツプロバイダは、発行者とは異なる事業体である。
【００１７】
タクソノミーまたは別の関連したタクソノミーを使用するステップは、同一または異なるメモリ内に格納された上記複数の他の文書内で、類別された概念と関連付けられた関連コンテンツを識別するために、該タクソノミーを使用するステップを含み得、該関連コンテンツは、該類別された概念と同じカテゴリに属する。さらに、タクソノミーまたは別の関連したタクソノミーを使用するステップは、該タクソノミーが別のタクソノミーと関連しているかを決定するステップと、該タクソノミーが別のタクソノミーと関連していると決定された場合には、同一または異なるメモリ内の複数の他の文書内で、類別された概念と関連付けられた関連コンテンツを識別するために、他の関連したタクソノミーを使用するステップとを含み得る。関連コンテンツは、類別された概念のカテゴリとは異なるがそれと関連したカテゴリに属し得る。
【００１８】
該方法はまた、互いにリンクされたタクソノミーをリストするテーブルを参照することによって、他の関連したタクソノミーを識別するステップを、したがって前記抽出された概念のタクソノミーと関連付けられた他の関連したタクソノミーを識別するステップを含み得る。関連コンテンツは、類別された概念と同じカテゴリに属し得る。あるいは、またはそれに追加して、関連コンテンツは、類別された概念のカテゴリとは異なるがそれと関連したカテゴリに属し得る。
【００１９】
別の一般的な局面によれば、入力語句を類別するために複数のタクソノミーの中からタクソノミーを識別するための方法は、複数のタクソノミーを提供するステップであって、該複数のタクソノミーのそれぞれが特定の知識のドメインに対応する、ステップと、該複数のタクソノミーのうちの少なくとも１つによって類別されるべき入力語句を受信するステップと、該受信した入力語句を、１つ以上の単語にトークン化する（ｔｏｋｅｎｉｚｉｎｇ）ステップとを含む。該方法はまた、上記複数のタクソノミーの中から第１のタクソノミーを選択するステップと、該選択された第１のタクソノミーに対して、上記１つ以上の単語のそれぞれと関連付けられた、格納された重みを識別するステップと、上記入力語句と関連付けられた第１の重みを識別するために、該選択された第１のタクソノミーに対して、該１つ以上の単語のそれぞれと関連付けられた、該格納された重みを合計するステップとを含む。該方法はまた、上記複数のタクソノミーの中から第２のタクソノミーを選択するステップと、該選択された第２のタクソノミーに対して、上記１つ以上の単語のそれぞれと関連付けられた、格納された重みを識別するステップと、上記入力語句と関連付けられた第２の重みを識別するために、該選択された第２のタクソノミーに対して、該１つ以上の単語のそれぞれと関連付けられた、該格納された重みを合計するステップとを含む。また、該方法は、上記入力語句と関連付けられた上記第１および第２の重みを閾値と比較するステップと、該比較の結果に基づいて、類別のために該入力語句を該第１または第２のタクソノミーにルーティングするステップと、を含む。
【００２０】
上述の一般的な局面の実装例は、以下の特徴のうちの１つ以上を含み得る。例えば、入力語句を受信するステップは、補足的な関連した電子コンテンツが識別されている電子コンテンツに含まれる概念を受信するステップを含み得る。入力語句をトークン化するステップは、該入力語句を個々の単語に分割するステップを含み得る。
【００２１】
上記選択された第１および第２のタクソノミーに対して、上記１つ以上の単語のそれぞれと関連付けられた格納された重みを識別するステップは、該１つ以上の単語と関連付けられた重みを含むテーブルを参照することによって、該格納された重みを識別するステップを含み得る。テーブルは、語彙集内の各単語に対する行と、複数のタクソノミーのそれぞれに対する列と、各行と列との交点でのスコアとを含み得る。各交点でのスコアは、各交点に対応する単語を含む入力語句が、その交点の列に対応する特定のタクソノミーによって分類され得ることの、見込みを示し得る。入力語句をルーティングするステップは、類別のために上記入力語句を上記第１および第２のタクソノミーにルーティングするステップを含み得る。
【００２２】
説明された技術の実装例は、ハードウェア、方法もしくはプロセス、または、コンピュータがアクセス可能な媒体上のコンピュータソフトウェアを含み得る。
【００２３】
１つ以上の実装例の詳細が、添付の図面および以下の説明に記載される。説明および図面、ならびに請求項から、他の特徴が明らかとなる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２４】
図１を参照すると、ネットワーク化されたコンピュータ１００環境は、発行された電子コンテンツに含まれるべき高価値データの識別を可能にする。ネットワーク化されたコンピュータ環境は、コンテンツ発行者１１５によって発行されるコンテンツに含めるために、コンテンツプロバイダ１１０によって提供される、関係のある、および／または関連した高価値データを識別するコンテキスト分析エンジン１０５を含む。コンテキスト分析エンジン１０５は、テキストエクストラクタ１２０、概念エクストラクタ１２５、概念フィルタ１３０、概念カテゴライザ１３５、および関連性識別モジュール１４０を含む。コンテキスト分析エンジン１０５、コンテンツプロバイダ１１０、およびコンテンツ発行者１１５は、ネットワーク（例えば、インターネット）１４５を使用して通信する。
【００２５】
コンテキスト分析エンジン１０５は、コンテンツ発行者１１５によって提供されるコンテンツに含まれるべき適切な高価値データを識別する。コンテキスト分析エンジン１０５は、コンテンツに含まれる概念を識別するためにコンテンツを処理し、コンテキスト上価値があり、関係のある、および／または関連したコンテンツまたはオファーのような、コンテンツに含まれるべき補足的コンテンツを識別する。コンテキスト分析エンジン１０５は、電子コンテンツに含まれる概念または概念のカテゴリを使用して、コンテンツプロバイダ１１０のような外部ソースから、補足的コンテンツを間接的に要求し得る。
【００２６】
コンテンツプロバイダ１１０は、コンテンツ発行者１１５によって提供されるコンテンツに含めるための補足的コンテンツを提供する。コンテンツプロバイダ１１０はコンテンツを、コンテンツ発行者１１５に直接的に、または、コンテンツ発行者１１０に補足的コンテンツを提供するコンテキスト分析エンジン１０５に、提供することができる。コンテンツプロバイダ１１０は、コンテキスト分析エンジン１０５からの要求に応答して補足的コンテンツを提供し得る。例えば、要求は、１つ以上のクリック単価（ＣＰＣ）、インプレッション単価（ＣＰＭ）、またはアクション単価（ＣＰＡ）の条件および／またはコンテンツの断片を含むことができる。ＣＰＭコンテンツは、テキスト、またはグラフィカルバナー、または意味上関連したコンテンツであり得る。クリック単価条件は、ある事業体に関連した補足的コンテンツがクリック単価条件に関連した電子コンテンツに表示されるように、当該事業体により入札されている条件である。事業体は、表示された補足的コンテンツを閲覧しているエンドユーザが、表示された補足的コンテンツを実際にクリックするごとに、コンテンツプロバイダ１１０またはコンテンツ発行者１１５に対し支払いを行うことができる。クリック単価条件を含む要求に応答して、コンテンツプロバイダ１１０は、そのクリック単価条件を入札した事業体に関する、価値のある、または関係のあるコンテンツを識別して返す。インプレッション単価モデルでは、事業体は、その補足的コンテンツがエンドユーザに１，０００回表示されるごとに支払いを行う。アクション単価モデルでは、事業体は、エンドユーザに表示されている補足的コンテンツから派生したアクションごとに支払いを行う。コンテキスト分析エンジン１０５の特徴は、ＣＰＣ、ＣＰＭ、またはＣＰＡ以外の広告モデルでも実行可能である。
【００２７】
コンテンツ発行者１１５は、補足的コンテンツを含めることができる電子コンテンツの発行者である。例えば、コンテンツ発行者１１５は、コンテキスト上価値があり関係のある、および／または関連したコンテンツを表示することができるスペースを含むウェブページを提供する、ウェブサーバであり得る。コンテンツ発行者１１５は、関係のある、および／または関連したコンテキスト上価値があるコンテンツをそのスペースに含めることができるように、ウェブページ上の表示スペースを販売することができる。コンテンツ発行者１１５は、コンテキスト上価値があり関係のある、および／または関連したコンテンツがウェブページに含まれる事業体に対して、制限を設けることができる。コンテンツ発行者１１５は、コンテンツプロバイダ１１０から、関係のある、および／または関連したコンテキスト上価値があるコンテンツを受信することができ、また、電子コンテンツ内でコンテキスト上有価値となることができる。
【００２８】
一実装例において、コンテキスト分析エンジン１０５は、（コンテンツから抽出された）テキストの断片を分析するように動作し、認識された高い「価値」を有するコンテンツを提供する。価値は、ＣＰＣやＣＰＭを含むがこれらに限定されない様々な評価モデルに基づくことができる。テキストエクストラクタ１２０は、補足的電子コンテンツが含まれるべき電子コンテンツからテキストを抽出する。例えば、テキストエクストラクタ１２０は、そこから電子コンテンツがアクセスされることが可能なＵＲＬを受信し得る。ＵＲＬは、ＲＳＳフィードからアクセスされ得る。ＲＳＳフィードで識別されるＵＲＬに位置するテキストのすべてにアクセスすることに加えて、テキストエクストラクタ１２０は、ヘッドラインまたはＵＲＬに位置する項目を説明する他のテキストのような、ＲＳＳフィードに含まれる他のテキストを抽出することができる。
【００２９】
概念エクストラクタ１２５は、テキストエクストラクタ１２０によって抽出されたテキストから概念を抽出する。一実装例において、テキスト内の概念は、テキストに現れる名詞句である。そのような実装例では、テキストに含まれる単語はそれぞれ音声の一部でタグが付され得、その音声の一部はテキストに含まれる名詞句を識別するために使用され得る。あるいは、またはそれに追加して、テキストに含まれる固有名詞が、概念として識別され得る。テキストから固有名詞を認識するために、固有名詞のリストを使用することができる。固有名詞は、人（例えば、有名人、政治家、スポーツ選手、作家）、場所（例えば、市、州、国、地域）、事業体、会社、および製品の名前を含み得る。ユーザは、ユーザが関心のある事業体を指すそのような固有名詞のみを含むように、固有名詞のリストを変更できるようにされ得る。別の実装例では、抽出されたテキストに含まれる概念を識別するために、語彙意味分析（ＬＳＡ）が使用され得る。ＬＳＡは、図４および図５に関連してさらに詳細に説明される。
【００３０】
概念エクストラクタ１２５はまた、ＴＦ．ＩＤＦ重み付けアルゴリズムまたは別の適切な重み付けアルゴリズムを使用して、テキストから抽出された概念に重み付けをし得る。概念の重みは、その概念がテキストに現れる頻度に依存し得る。低い重みを有する、または他の概念に比べてそのテキスト内に現れる頻度が低い概念は、コンテキスト上無関係として消去され得る。
【００３１】
概念フィルタ１３０は、概念エクストラクタ１２５によって識別される概念をフィルタリングする。一実装例では、概念フィルタ１３０は、好ましくないまたは不要な主題に関連する概念のような、それ以上処理されない概念を、抽出された概念の組から取り除くことができる。例えば、概念フィルタ１３０は、成人向けコンテンツ、ギャンブル、または商標化された用語をフィルタリングし得る。概念フィルタ１３０はまた、興味深い、またはその他重要な他の概念を強調することができる。
【００３２】
概念カテゴライザ１３５は、概念フィルタ１３０によって除去されなかった、抽出された概念を類別する。概念カテゴライザ１３５は、類別のために、抽出された概念を１つ以上のタクソノミーに受け渡すことができる。概念カテゴライザ１３５は、図６〜図１０に関連してさらに詳細に説明される。
【００３３】
関連性識別モジュール１４０は、概念エクストラクタ１２５および概念カテゴライザ１３５によって識別された概念およびカテゴリに基づいて、コンテンツ発行者１１０の電子コンテンツに含まれるべき、コンテキスト上価値があり関係のある、および／または関連したコンテンツの１つ以上の項目を識別することができる。一実装例において、関連性識別モジュール１４０は、コンテンツプロバイダ１１０に、識別されたカテゴリと関連したクリック単価条件を提供することによって、コンテンツプロバイダ１１０から、コンテキスト上価値があり関係のある、および／または関連したコンテンツを要求する。関連性識別モジュール１４０によって識別されたクリック単価条件は、コンテキスト分析エンジン１０５、コンテンツプロバイダ１１０、またはコンテンツ発行者１１５がほとんどの収益を受けるクリック単価条件であり得る。
【００３４】
図２を参照すると、エンドユーザに表示される発行された電子コンテンツの断片に含まれるべき、コンテキスト上価値があり関係のある、および／または関連したコンテンツの１つ以上を識別するために、プロセス２００が使用される。プロセス２００は、図１のコンテンツ分析エンジン１０５のような、コンテンツ分析エンジンによって実行され得る。プロセス２００は、発行されたコンテンツが提示のためにアクセスされる前に、コンテキスト上価値があり関係のある、および／または関連したコンテンツが発行されたコンテンツに含まれ得るように、コンテンツが発行されるときに一度実行され得る。あるいは、またはそれに追加して、プロセス２００は、提示された時点において最新である、コンテキスト上価値があり関係のある、および／または関連したコンテンツが、発行された電子コンテンツに含まれるように、当該コンテンツがエンドユーザに提示されるたびに実行され得る。
【００３５】
コンテキスト分析エンジン１０５は、図１のコンテンツ発行者１１５のような、コンテンツ発行者によって発行されたコンテンツの指示を受信する（ステップ２０５）。発行されたコンテンツの指示は、コンテンツ発行者から、または発行されたコンテンツが表示されているコンピュータシステムから受信され得る。指示は、そこからコンテンツがアクセスされることが可能なＵＲＬの指示を含み得る。一実装例では、電子コンテンツは、検索クエリに対して取得される検索結果であり得、また電子コンテンツの指示は、検索クエリを形成するキーワードであり得る。あるいは、またはそれに追加して、電子コンテンツの指示は、電子コンテンツそれ自体であり得る。また、指示は、例えば、コンテンツに含まれる可能性のあるコンテンツ項目のサイズやコンテンツ項目のタイプ（例えば、テキストのみ、グラフィック、フラッシュベース、ビデオベース）のような、コンテンツに含まれる可能性のある価値のあるコンテンツを説明する１つ以上のパラメータを含み得る。
【００３６】
コンテキスト分析エンジン１０５は、コンテンツに含まれるべき、コンテキスト上価値があり関係のある、および／または関連したコンテンツを識別する（ステップ２１０）。一実装例では、コンテキスト分析エンジン１０５は、コンテンツと関係のある、および／または関連した１つ以上のクリック単価条件に対応する、広告またはスポンサーリンクを識別する。コンテキスト分析エンジンが、コンテキスト上価値があり関係のある、および／または関連したコンテンツを識別する方式は、図３に関連してさらに詳細に説明される。
【００３７】
コンテキスト分析エンジン１０５は、図１のコンテンツプロバイダ１１０のようなコンテンツプロバイダから、コンテキスト上価値があり関係のある、および／または関連した、識別されたコンテンツを要求する（ステップ２１５）。例えば、コンテキスト分析エンジン１０５は、コンテンツプロバイダ１１０にＣＰＣ条件を提供することができ、コンテンツプロバイダは、ＣＰＣ条件を購入した事業体に関連する、コンテキスト上価値があり関係のある、および／または関連したコンテンツを提供することができる。コンテキスト分析エンジン１０５は、コンテンツプロバイダ１１０から、コンテキスト上価値があり関係のある、および／または関連した要求されたコンテンツを受信し、コンテンツの指示を受信した先のシステムに、コンテキスト上価値があり関係のある、および／または関連した要求されたコンテンツを提供する（ステップ２２０）。例えば、コンテンツ発行者１１５からコンテンツの指示を受信した場合には、コンテンツ分析エンジン１０５は、コンテキスト上価値があり関係のある、および／または関連した要求されたコンテンツを、コンテンツ発行者１１５に提供し得る。あるいは、またはそれに追加して、コンテンツプロバイダ１１０が、コンテキスト上価値があり関係のある、および／または関連した要求されたコンテンツを、コンテンツの指示を受信した先のシステムに直接的に提供し得る。
【００３８】
図３を参照すると、発行された電子コンテンツに含まれるべき、コンテキスト上価値があり関係のある、および／または関連したコンテンツまたは補足的コンテンツを識別するために、プロセス３００が使用される。プロセス３００は、図１のコンテンツ分析エンジン１０５のような、コンテンツ分析エンジンによって実行され得る。プロセス３００は、図２のステップ２１０の一実装例を表し得る。プロセス３００は、発行されたコンテンツが提示のためにアクセスされる前に、コンテキスト上価値があり関係のある、および／または関連したコンテンツが発行されたコンテンツに含まれ得るように、コンテンツが発行されると同時に一度実行され得る。あるいは、またはそれに追加して、プロセス３００は、提示された時点において最新である、コンテキスト上価値があり関係のある、および／または関連したコンテンツが、発行された電子コンテンツに含まれるように、当該コンテンツが提示されるたびに実行され得る。
【００３９】
コンテンツ分析エンジン１０５は、処理されるべきコンテンツの指示を受信する（ステップ３０５）。例えば、コンテンツ分析エンジン１０５は、コンテキスト上価値があり関係のある、および／または関連した１つ以上のコンテンツを含む可能性のある電子コンテンツを識別するＵＲＬを受信し得る。ＵＲＬは、ＲＳＳフィードに含まれ得る。あるいは、またはそれに追加して、コンテンツの指示は、検索結果が取得される検索クエリ（例えば、実際のキーワード）の指示であり得る。あるいは、またはそれに追加して、コンテンツの指示は、例えばブログのような、ユーザが生成したウェブサイト内のエントリの指示であり得る。コンテキスト分析エンジン１０５は、電子コンテンツからテキストを抽出する（ステップ３１０）。例えば、コンテキスト分析エンジン１０５は、テキストを抽出するために、図１のテキストエクストラクタ１２０のようなテキストエクストラクタを使用し得る。テキストの抽出は、ＵＲＬに位置するテキスト、および、ＲＳＳフィードに含まれる他のテキストのような、アクセスされたテキストを説明する他のテキストへのアクセスを含み得る。コンテンツの指示が検索クエリである場合には、テキストエクストラクタは、その検索クエリに対する検索結果からテキストを抽出することができ、あるいは単に、抽出されたテキストとして、検索クエリを形成するキーワードを識別することができる。コンテンツの指示がユーザが生成したウェブサイト（例えば、ブログ）内のエントリである場合には、テキストエクストラクタは、ブログ内のエントリを抽出することができる。
【００４０】
コンテキスト分析エンジン１０５は、抽出されたテキストに含まれる概念を識別する（ステップ３１５）。より具体的には、コンテキスト分析エンジンは、テキストを抽出するために、図１の概念エクストラクタ１２５のような、概念エクストラクタを使用することができる。概念エクストラクタ１２５は、上述したように、抽出されたテキストの概念として、抽出されたテキストに含まれる名詞句および固有名詞を識別することができる。あるいは、またはそれに追加して、図４および図５に関連してより詳細に説明されるように、概念エクストラクタは、概念を識別するためにＬＳＡを使用し得る。抽出されたテキストが検索クエリを形成する１つ以上のキーワードである場合には、検索クエリ全体が、抽出されたテキストに含まれる単一の概念（または、キーワードによっては複数の概念）として識別され得る。
【００４１】
コンテキスト分析エンジン１０５は、識別された概念をフィルタリングする（ステップ３２０）。より具体的には、コンテキスト分析エンジンは、概念をフィルタリングするために、図１の概念フィルタ１３０のような、概念フィルタを使用することができる。概念フィルタ１３０は、コンテキスト上価値があり関係のある、および／または関連したコンテンツが挿入される電子コンテンツの発行者によって定義されるような、異議の余地のあるまたは好ましくない主題に関連する概念を取り除くことができる。概念フィルタ１３０はまた、コンテンツにとって特に関係のある、および／または関連している、または重要である一部の概念を強調することができる。
【００４２】
コンテキスト分析エンジン１０５は、フィルタリングされた概念に対するカテゴリを識別する（ステップ３２５）。例えば、コンテキスト分析エンジンは、概念を類別するために、図１の概念カテゴライザ１３５のような、概念カテゴライザを使用することができる。概念カテゴライザ１３５は、類別のために、概念のそれぞれを、タクソノミーまたは概念カテゴライザに含まれる他の表現によって表される１つ以上の知識のドメインにルーティングするように動作する、セマンティックコンテンツルータを含む。概念カテゴライザのルータ内のセマンティックコンテンツルーティング機能は、複数の知識のドメインのうちのどれが、概念を類別するために使用されるかを識別し得る。セマンティックコンテンツルータはまた、単に、類別プロセスの間にタクソノミーが使用されるべき順番を決定することもできる。セマンティックコンテンツルータはまた、特定のテキストがどのドメインに属するかを迅速に推定するために使用され得る。
【００４３】
コンテキスト分析エンジン１０５は、識別されたカテゴリと関連した高価値または関連性の高いデータを識別する（ステップ３３０）。より具体的には、コンテキスト分析エンジン１０５は、高価値または関連性の高いデータを識別するために、図１の関連性識別モジュール１４０のような、関連性識別モジュールを使用することができる。高価値データは、例えば図１のコンテンツプロバイダ１１０から、コンテキスト上価値があり関係のある対応するコンテンツまたはスポンサーリンクが要求され得る、１つ以上のＣＰＣ条件を含み得る。あるいは、またはそれに追加して、高価値データは、コンテキスト上価値があり関係のある、および／または関連したコンテンツ、あるいはスポンサーリンク自体を含み得る。
【００４４】
例えば、検索エンジンのユーザは、インターネット検索クエリの基礎を形成する一連のキーワードを入力し、「Ｅｎｔｅｒ」を押下するかクリックすることによって検索エンジンに検索クエリを提出することができる。検索エンジンは、キーワードに基づいて検索を実行し、キーワードと関係のある、および／または関連していると思われるＵＲＬまたはインターネットウェブページリンクのリストとしてフォーマットされた、検索結果のウェブページを返す。検索エンジンはまた、キーワードを１つ以上の概念として分析し識別するコンテキスト分析エンジン１０５に、キーワードを転送することができる。コンテキスト分析エンジン１０５は次に、本明細書で説明される１つ以上のタクソノミーを通じて概念を処理し、該１つ以上のタクソノミーと関連付けられた、１組の類別された概念を返すかまたは生成する。コンテキスト分析エンジン１０５は次に、類別された概念をデータベースに提出する。データベースは、コンテキスト分析エンジン１０５内に位置し得、または、例えばコンテンツプロバイダ１１０内のように、コンテキスト分析エンジン１０５から離れて位置し得る。いずれの場合にも、データベースは、それらのカテゴリに基づいて索引が付されたデータを格納する。
【００４５】
コンテキスト分析エンジン１０５は、データベースから、類別された概念と関連付けられた関連コンテンツを要求し、その要求に応答して、コンテンツ分析エンジン１０５は、データベースから関連コンテンツを受信する。特に、要求に応じて、検索モジュールは、類別された概念のカテゴリを識別することができるとともに、そのカテゴリを使用して、データベース内に現れ、識別されたカテゴリと関連付けられたコンテンツを、関連コンテンツとして識別することができる。一例では、関連コンテンツは、高い関連性および／または高価値を有するデータを含む。
【００４６】
関連コンテンツは、検索結果ウェブページの指定された領域に表示され得る。特に、関連コンテンツは、ウェブページ上に表示され得、一連のスポンサーＵＲＬ、または、概念語句と関係がある、および／または関連した、コンテキスト上価値があり関係のある、および／または関連したコンテンツをリストする、新たなウェブページへのリンクを表し得る。広告主は代金を支払って、彼らの特定のスポンサーリンク、または表示されたそれらの概念語句と関連する他の適した広告を所有し得る。
【００４７】
一実装例では、コンテキスト分析エンジン１０５は、複数の関連コンテンツを識別することができる。複数の関連コンテンツのそれぞれは、それらと関連付けられた値を有し得る。関連コンテンツの値は、データベースまたは別の遠隔ストレージユニットに現れ得、かつその値は、コンテンツプロバイダ（例えば、広告主）が関連コンテンツのそれぞれに対して支払う価格に基づき得る。あるいは、またはそれに追加して、関連コンテンツの値は、その関連コンテンツのそれぞれが生み出す可能性のある、または過去に生み出した可能性のある収益に基づき得る。コンテキスト分析エンジン１０５は、複数の関連コンテンツの中から選択するために、または複数の関連コンテンツをランク付けするために、この情報を使用する。１つの具体例では、コンテキスト分析エンジン１０５は、それと関連付けられた最も高い価値を有する関連コンテンツを表示するのみである。別の例では、コンテキスト分析エンジン１０５は、上位２つの価値を有する、コンテンツの２つの関連ブロックのみを表示する。さらに別の例では、コンテキスト分析エンジン１０５は、すべての関連コンテンツを表示し、最も高い価値を有する関連コンテンツが最初にランクされ、最も低い価値を有する関連コンテンツが最後にランクされるように、すべての関連コンテンツをそれらの価値に基づいてランク付けする。
【００４８】
図４を参照すると、関連文書の組に共通して反映されている概念の組を識別するために、プロセス４００が使用される。概念の組は、概念がどのように関連しているかを理解するためにトレーニングセットの次元を削減する、最小二乗アルゴリズムの一種であるＬＳＡを使用して、多数の組の電子文書を分析することによって識別される。この削減により、高次元空間で互いに近接した類似の語義的意味合いを持つ文書がクラスタ化される。関連文書の組のうちの１つに対し識別された概念は、組内の文書と関連した文書に含まれる概念を識別するときに使用され得る。プロセス４００は、例えば、文書の概念が識別されるときに、図１の概念エクストラクタ１２５のような、概念エクストラクタによって実行され得る。
【００４９】
概念エクストラクタ１２５は、すべての文書の文書行列によって語彙集（ｌｅｘｉｃｏｎ）を作成する（ステップ４０５）。行列は、Ｒｅｕｔｅｒｓ２１５７８テキスト類別テストコレクションのような、タグが付されたニュース記事の多数の組に基づいて作成され得る。行列は、エントリの行に対応する単語がエントリの列に対応する文書に含まれる時には、ノンゼロのエントリを含む。一実装例では、ノンゼロのエントリは、対応する単語が対応する文書内に現れる頻度を表し得る。
【００５０】
概念エクストラクタ１２５は、特異値分解（ｓｉｎｇｕｌａｒ  ｖａｌｕｅ  ｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ）（ＳＶＤ）を使用して、ＬＳＡ行列を作成する（ステップ４１０）。ＳＶＤは、元の行列に対して実行される。ＳＶＤは任意選択であり、より関係がある、および／または関連した概念を識別する上でのパフォーマンスを改善する。ＳＶＤは、文書行列による語彙集によって表現される空間の次元を、約１５０にまで削減する。概念エクストラクタは、文書行列による元の語彙集にＬＳＡ行列を乗じ（ステップ４１５）、得られる行列中の文書をクラスタ化する（ステップ４２０）。一実装例では、Ｋ−平均アルゴリズムのような、標準的なクラスタ化アルゴリズムが、文書をクラスタ化するために使用され得る。
【００５１】
概念エクストラクタ１２５は、得られたクラスタのうちの１つを選択し（ステップ４２５）、クラスタ内の各文書から概念を抽出する（ステップ４３０）。一実装例では、文書から概念を抽出することは、上述のように、文書から名詞句および固有名詞を抽出することを含み得る。文書から抽出された概念は、上述のように、フィルタリングされ得、抽出された概念の削減された組を生成し得る。概念エクストラクタは、例えば、ＴＦ．ＩＤＦ重み付けアルゴリズムを使用して、抽出された概念を、クラスタに対する重要度、およびクラスタ内での頻度によって重み付けし得る（ステップ４３５）。概念エクストラクタは、クラスタの代表として、最も大きな重みを有する概念のうちの１つ以上をキャッシュする（ステップ４４０）。
【００５２】
概念エクストラクタ１２５は、文書のさらなるクラスタに対して概念が抽出されるべきかを決定する（ステップ４４５）。抽出されるべきである場合には、概念エクストラクタは異なるクラスタを選択し（ステップ４２５）、その異なるクラスタに含まれる文書の概念を抽出し（ステップ４３０）、重み付けし（ステップ４３５）、キャッシュする（ステップ４４０）。クラスタのそれぞれに対して順次概念が抽出されキャッシュされた後に、プロセス４００は完了する（ステップ４５０）。
【００５３】
図５を参照すると、電子文書に含まれる概念を識別するために、プロセス５００が使用される。識別される概念は、電子文書と関連した文書に含まれる概念である。より具体的には、電子文書が最も近い文書のクラスタを識別するために、ＬＳＡが使用される。識別されたクラスタは、文書が何に関するものなのかをより良く説明するために使用することができる、概念の関連付けられたキャッシュを有し得る。プロセス５００は、図１の概念エクストラクタ１２５のような、概念エクストラクタによって実行される。プロセス５００を実行するためには、それより前に図４のプロセス４００が実行されねばならない。
【００５４】
概念エクストラクタ１２５は、概念が抽出されるべき文書に対するスパースベクトルを計算する（ステップ５０５）。スパースベクトル中の各エントリは、文書に現れる可能性のある語彙集からの単語に対応する。スパースベクトルのエントリは、文書がエントリに対応する単語を含むときには、ノンゼロのエントリである。
【００５５】
概念エクストラクタ１２５は、スパースベクトルに、以前の図４のプロセス４００の実行の間に作成されるＬＳＡ行列のような、ＬＳＡ行列を乗じる（ステップ５１５）。得られるベクトルは、ＬＳＡ行列によって表される高次元空間内の位置を表す。概念エクストラクタは、得られるベクトルに最も近いクラスタを識別し（ステップ５１５）、識別されたクラスタに対してキャッシュされた概念を識別する（ステップ５２０）。概念エクストラクタは、識別された概念について文書をスキャンし（ステップ５２５）、文書が識別された概念を含むかを決定する（ステップ５３０）。含む場合には、概念エクストラクタは、文書の概念として文書内に含まれるキャッシュされた概念を識別する（ステップ５３５）。含まない場合には、概念エクストラクタは、例えば文書から名詞句および固有名詞を識別することによって、文書から概念を抽出する（ステップ５４０）。概念エクストラクタは、クラスタに対する重要性によって、抽出された概念を重み付けする（ステップ５４５）。一部の実装例においては、識別された概念は、クラスタの代表としてキャッシュされ得る。他の実装例では、両方のプロセス、つまりキャッシュされた概念の識別と新たな概念の抽出とが、実行され得る。
【００５６】
プロセス５００の一部の実装例において、文書を識別されたクラスタに含まれる他の文書から最も差別化する概念を識別するために、その文書がさらに分析され得る。例えば、識別されたクラスタの文書に含まれていない文書からの概念が、その文書を識別されたクラスタの文書から最も差別化し得る。そのような概念は、極めて関係のある文書の概念として識別され得る。
【００５７】
図６を参照すると、概念カテゴライザ６００は、複数のタクソノミー６０５ａ〜６０５ｎのうちのどれが、語句を類別するために使用され得るかを識別するために使用される。例えば、概念カテゴライザ６００は、追加の関連電子コンテンツが識別されている電子文書に含まれる概念の１つを類別するために、タクソノミー６０５ａ〜６０５ｎのうちのどれが使用され得るかを識別するために使用される。識別されるタクソノミーは、類別されるべき語句と関連するドメインに対応するタクソノミーであり得る。概念カテゴライザ６００は、類別されるべき語句がルーティングされるタクソノミー６０５ａ〜６０５ｎを識別する、セマンティックコンテンツルータ６１０を含む。概念カテゴライザ６００は、図１の概念カテゴライザ１３５の一実装例であり得る。
【００５８】
タクソノミー６１０ａ〜６１０ｎのそれぞれは、タクソノミーに提供される語句を類別するために使用される。タクソノミー６１０ａ〜６１０ｎのそれぞれは、特定のドメインに対応することができ、またタクソノミーは、入力語句を、その特定のドメインと関連したカテゴリの代表として分類することができる。例えば、タクソノミー６１０ａはコンピュータドメインに対応することができ、その場合には、タクソノミー６１０ａは、入力語句がコンピュータの種類、コンピュータコンポーネントの種類、またはコンピュータソフトウェアの種類を識別するかどうかを識別し得る。しかしながら、ホテルはコンピュータドメインと関連していないために、タクソノミー６１０ａは、入力語句がホテルを識別するかどうかを識別することはできない。代わりに、別のタクソノミー、例えばタクソノミー６１０ｂが旅行ドメインに関連し得、その結果として、タクソノミー６１０ｂが、入力語句がホテルを識別するかどうかを決定し得る。
【００５９】
タクソノミー６１０ａ〜６１０ｎのそれぞれは、対応するドメインと関連するカテゴリの階層を含む。各カテゴリは、１つ以上のフック規則（ｈｏｏｋ  ｒｕｌｅ）と関連する。各フック規則は、対応するカテゴリを代表する代表的な語句に含まれる、１つ以上の単語を識別する。入力語句またはその一部が、フック規則に一致するときには、その入力語句は、一致したフック規則が対応するカテゴリの代表であるとして分類される。フック規則のすべての単語が、単語が入力語句中に現れる順番とは関係なく、入力語句に含まれるときには、その語句はフック規則に一致し得る。例えば、個人財務に対応するタクソノミーは、ミューチュアルファンドのカテゴリを含み得る。ミューチュアルファンドのカテゴリは、購入される可能性のあるそれぞれのミューチュアルファンドに対するフック規則を含み得る。入力語句がミューチュアルファンドの名前を含む場合には、入力語句がミューチュアルファンドのカテゴリのフック規則に一致する（例えば、フック規則がミューチュアルファンドの名前を識別している）ために、その入力語句は、ミューチュアルファンドのカテゴリに対応しているものとして識別され得る。
【００６０】
タクソノミーにおけるカテゴリの階層構造は、ドメイン特定の知識表現であるとともに、学習データセットである。また、それはカテゴリの重み付けに使用され、関連性を決定する上で役立つ。より具体的には、階層は、いかにカテゴリを重み付けするかに関するさらなる情報を提供し得る。例えば、同じ親を持ついくつかのカテゴリが文書に繋がっている場合には、親のカテゴリはまた、より一般的なカテゴリとして返されるべきである。
【００６１】
一部の実装例において、カテゴリはマイナスの（ｎｅｇａｔｉｖｅ）フック規則を含み得る。マイナスのフック規則は、対応するカテゴリを代表する代表的な語句に含まれない、１つ以上の単語を識別する。入力語句がカテゴリのマイナスのフック規則に一致するときには、入力語句は、対応するカテゴリに属するものとして分類されない。したがって、マイナスのフック規則は排他規則としても知られ、ある場合にはフック規則にオーバーライドして使用される。例えば、「Ｂａｒｒｙ  Ｂｏｎｄｓ」の除外が「ｓｔｏｃｋｓ  ａｎｄ  ｂｏｎｄｓ」カテゴリに置かれて、野球選手が財務関連のカテゴリと繋がることを防ぐことができる。
【００６２】
一部の実装例において、入力語句は、フック規則と照合される前に処理され得る。例えば、入力語句内の綴りを間違った単語は、修正されることができる。入力語句の単語は、その基語または語幹で置き換えられ得る。例えば、名詞はその単数形とし、また動詞はその不定詞形とすることができる。さらに、入力語句の単語は、１つ以上の置換規則に従って置き換えられ得る。置換規則は、第１の単語と第２の単語を識別し、入力語句に第１の単語が現れたときに、第２の単語で第１の単語が置き換えられるようにすることができる。第１および第２の単語は同義語であり得、または交換可能であり得る。置換規則に基づき入力語句の単語を置き換えることにより、タクソノミー６１０ａ〜６１０ｎによって必要とされるフック規則の数が削減される。一実装例において、入力語句が変更される前にユーザ確認が要求され得る。
【００６３】
セマンティックコンテンツルータ６１０は、図１０に関連して説明されるプロセスに従って、タクソノミー６１０ａ〜６１０ｎのうちのどれが、入力語句の類別に適切であるかを識別する。一実装例では、セマンティックコンテンツルータ６１０は、入力語句を適切に処理する可能性が最も高いタクソノミーの決定を学習するために、図９に関連して説明されるＷｉｄｒｏｗ−Ｈｏｆｆの誤差修正アルゴリズムを使用する、単純線形アソシエータである。セマンティックコンテンツルータ６１０は、図８に関連して説明されるプロセスに従って、タクソノミー６１０ａ〜６１０ｎのそれぞれに関して入力語句にスコアを割り当てる。特定のタクソノミーに対する入力語句のスコアが閾値を超える場合には、その特定のタクソノミーは入力語句に対して適切であるとして識別される。セマンティックコンテンツルータ６１０は、入力語句のそれぞれの単語がタクソノミー６１０ａ〜６１０ｎのそれぞれに対応するドメインの代表である可能性を示す、スコアのテーブルに基づいて、入力語句にスコアを割り当てる。
【００６４】
図７を参照すると、入力語句が類別のために適切なタクソノミーにルーティングされることが可能となるように、入力語句にスコアを割り当てるために、テーブル７００が、図６のセマンティックコンテンツルータ６１０のような、概念カテゴライザのセマンティックコンテンツルータによって使用される。テーブル７００は、ルータの語彙集の中の各単語に対する行を含み、それは入力語句中に現れ得る単語を含む。例えば、テーブル７００は、それぞれ「ファンド」、「ラップトップ」、「喘息」、および「テキスト」という単語に対する行７０５ａ〜７０５ｄを含む。さらに、テーブルは、入力語句が類別のためにルーティングされる各タクソノミーに対する列を含む。例えば、テーブルは、それぞれ、コンピュータ、個人財務、健康、および旅行ドメインに対応する列７１０ａ〜７１０ｄを含む。
【００６５】
特定の行および特定の列の交点でのスコアは、特定の行に対応する単語を含む入力語句が特定の列に対応するタクソノミーによって分類され得る可能性を示す。言い換えれば、スコアは、特定の列のドメインからの代表的なコンテンツが特定の行の単語を含む可能性を示す。高いスコアは高い可能性を示し、低いスコアは低い可能性を示し得る。例えば、「ファンド」という単語は、行７０５ａによって示されるように、個人財務ドメインに対応する高い可能性を有し、またコンピュータ、健康、または旅行ドメインに対応する比較的低い可能性を有する。
【００６６】
図８を参照すると、複数のタクソノミーのそれぞれに対して、タクソノミーにより類別され得る語句のドメインを入力語句が代表している可能性を示すスコアを識別するために、意味的な重み付けのプロセス８００が使用される。入力語句における各単語および複数のタクソノミーのそれぞれに対して、タクソノミーにより正しく分類され得る入力語句に単語が含まれている可能性を示す重みを識別するテーブルを使用して、スコアが識別され得る。例えば、プロセス８００は、図７のテーブル７００を使用して実行され得る。プロセス８００は、例えばその語句がルーティングされるタクソノミーの１つ以上を識別するとき、または１つ以上のタクソノミーを正確に識別するためにルータをトレーニングするときなど、語句のスコアが識別されるときに、図６のセマンティックコンテンツルータ６１０のような、概念カテゴライザのルータによって実行され得る。
【００６７】
ルータは、最初に語句を受信する（ステップ８０５）。その語句は、類別されるべき語句、またはルータがトレーニングされている語句であり得る。例えば、語句は電子文書の概念であり得る。ルータは受信した語句を単語にトークン化する（ステップ８１０）。一実装例では、ルータは受信した語句を単に個々の単語にトークン化し得る。別の実装例では、ルータは、構成単語のいずれかが分離不可能な語句を形成しているかどうかを識別するために、受信した語句を処理し得る。例えば、入力語句が「パーソナルコンピュータを買う」である場合には、ルータは、入力語句が３つの成分（例えば「買う」、「パーソナル」、および「コンピュータ」）、または２つの成分（例えば「買う」および「パーソナルコンピュータ」）を有することを示し得る。
【００６８】
ルータは、各タクソノミーに対する入力語句に対して単一の重みを同時に計算する。単一の重みの計算は、入力語句における各単語の重みの加重和に基づく。各タクソノミー（ステップ８１５）および語句からの単語（ステップ８２０）に対し、ルータは、選択された単語がルータの語彙集に含まれるかどうかを決定する（ステップ８２５）。言い換えれば、ルータは、テーブル中の行が選択された単語に対応するかどうかを決定する。対応しない場合には、選択された単語は、選択されたタクソノミーに対する受信した語句のスコアに寄与し得ないために、ルータは選択された単語を無視する（ステップ８３５）。選択された単語がテーブルに含まれる場合には、ルータは、選択されたタクソノミーに対する選択された単語の格納された重みを識別する（ステップ８３５）。例えば、ルータは、テーブル中の選択された単語に対応する行および選択されたタクソノミーに対応する列の、エントリを識別し得る。ルータは、選択されたタクソノミーに対する語句の重みに、識別された重みを加える（ステップ８４０）。
【００６９】
ルータは、入力語句がさらなる単語を含むかどうかを決定する（ステップ８４５）。含む場合には、ルータはその語句から異なる単語を選択し（ステップ８２０）、その異なる単語がルータの語彙集にあるかどうか決定する（ステップ８２５）。ない場合には、その単語は無視される（ステップ８３０）。ある場合には、その異なる単語の格納された重みが識別され（ステップ８３５）、選択されたタクソノミーに対する語句の重みに加えられる（ステップ８４０）。このようにして、選択されたタクソノミーに対する語句の合計の重みが識別される。タクソノミーのそれぞれに対して語句のスコアが識別された後に、スコアは規定されている閾値と比較される。次に、重みスコアが閾値を超えるすべてのタクソノミーに、文書が送られる。どのタクソノミーに対するスコアも閾値を超えない場合には、最も高い重みスコアを有するタクソノミーに文書が送られる。プロセス８００は、このステップの後に完了する（ステップ８５５）。
【００７０】
一例として、プロセス８００は、図７のテーブル７００を使用して「ラップトップテキスト」という語句の重みを識別する。当該の語句は、２つの単語（「ラップトップ」および「テキスト」）を含む。コンピュータタクソノミーに対して、「ラップトップ」という単語の重みは０．６８、「テキスト」という単語の重みは−０．０３であり、この語句の重みの合計は０．６５となる。個人財務タクソノミーに対して、「ラップトップ」という単語の重みは−０．３０、「テキスト」という単語の重みは−０．１７であり、この語句の重みの合計は−０．４７となる。健康タクソノミーに対して、「ラップトップ」という単語の重みは−０．３２、「テキスト」という単語の重みは−０．１９であり、この語句の重みの合計は−０．５１となる。旅行タクソノミーに対して、「ラップトップ」という単語の重みは−０．０７、「テキスト」という単語の重みは０．３９であり、この語句の重みの合計は０．３２となる。結果的に、「ラップトップテキスト」という語句は、コンピュータタクソノミーに対して高い重みを有し、他のタクソノミーに対しては比較的低い重みを有する。
【００７１】
プロセス８００の一部の実装例では、セマンティックコンテンツルータは、タクソノミーのそれぞれに対する入力語句のスコアを識別する際に、入力語句に別個に現れる単語だけでなく、その単語が入力語句中にどのように分布しているかをも考慮することができる。そうするために、セマンティックコンテンツルータは、そのニューラルネットワークの中に追加の非線形レイヤを含み得る。例えば、入力語句の単語を個々に分析した後に、シグモイド関数が使用され得る。
【００７２】
図９を参照すると、入力語句を類別することができる１つ以上のタクソノミーをルータが正確に識別できるようにするために、図６のセマンティックコンテンツルータ６１０のような、概念カテゴライザに関連付けられたルータをトレーニングするために、プロセス９００が使用される。この学習段階では、タクソノミーに対応する語句の代表となる、一連のタグが付された語句が、ルータに与えられる。ルータは、その語句のそれぞれに対して、タクソノミーのそれぞれのドメインに対応する可能性を示すスコアを識別する。次にルータはスコアを修正し、電子語句がタクソノミーのドメインのうちの特定のものに対応することを、スコアがより明確に示すようにする。プロセス９００は、ルータ６１０および概念カテゴライザ１２５が最初に配備されたときに実行される。あるいは、またはそれに追加して、プロセス９００は、ルータ６１０を更新するために繰り返して定期的に実行され得る。ルータの学習段階は、ドメインに特定の追加の単語を提供するプロセスを通じて強化される。
【００７３】
ルータ６１０は、ルータの語彙集にあるすべての単語の重みを、可能なそれぞれのタクソノミーに対して、ゼロに初期化する（ステップ９０５）。例えば、ルータは、すべてのスコアがゼロである、図７のテーブル７００のような、テーブルを構築し得る。プロセス９００が以前に実行されている場合には、ルータは重みをゼロに初期化しなくてもよい。
【００７４】
ルータは、ルータがトレーニングされる語句の組を識別する（ステップ９１０）。例えば、語句の組は、ルータをトレーニングしているユーザによって提供され得る。語句の組は、ファイルにリストされ得るか、またはルータにアクセス可能なデータベースからアクセスされ得る。語句の組は、ルータに対応するドメインの代表的な電子コンテンツの断片から識別され得る。ルータは語句の１つを選択し（ステップ９１５）、語句のスパースベクトルに現在の重み行列を乗じる（ステップ９２０）。ルータは、図８のプロセス８００を使用して、各タクソノミーに対して選択された語句の重みを識別することができる。
【００７５】
ルータは、各タクソノミーに対して選択された語句の目標の重みを識別する（ステップ９２５）。目標の重みは、選択された語句が対応するべきタクソノミーの１つを識別することができる。選択された語句に対する目標の重みは、選択された語句自体を備え得る。例えば、そこから語句が選択されるファイルまたはデータベースは、選択された語句に対する目標の重みの指示を含み得る。一実装例では、目標の重みは、語句の組におけるすべての語句に対して同じであり得る。
【００７６】
ルータは、予測結果により近い結果を生成するように、現在の重み行列を調節する（ステップ９３０）。言い換えれば、選択された語句が目標の重みによって示されたタクソノミーにルーティングされるべきことを示すことに対して、格納された重みが正しく寄与するかどうかに基づいて、ルータは格納された重みのそれぞれから所定量を加える、または差し引くことができる。例えば、ルータは、目標の重みによって示されたタクソノミーに対する選択された語句に含まれる単語の１つ以上に対して格納された重みに、所定量を加えることができる。さらに、ルータは、他のタクソノミーのそれぞれに対する選択された語句の単語の１つ以上に対して格納された重みから、所定量を差し引くことができる。ルータは、識別された重みを目標の重みにより近づけるために、格納された重みを調節することができる。
【００７７】
ルータは、語句の組からのさらなる語句に関して、ルータがトレーニングされるべきかどうかを決定する（ステップ９３５）。トレーニングされる場合には、ルータは異なる語句を選択し（ステップ９１５）、語句のスパースベクトルへの現在の重み行列の乗算を行い（ステップ９２０）、タクソノミーのそれぞれに対する異なる語句の目標の重みを識別し（ステップ９２５）、予測結果により近い結果を生成するように、現在の重み行列を調節する（ステップ９３０）。このようにして、ルータが語句の組からのすべての語句に関してトレーニングされる（この場合、プロセス９００は完了する（ステップ９４０））まで、ルータは、語句の組における語句のそれぞれに関してトレーニングされる。
【００７８】
ステップ９１５〜９４０の各反復において、少なくともテーブル内のエントリの一部がノンゼロの値を有するように、テーブルの１つ以上のエントリが調節される。タクソノミーに対応する異なるドメインを等しく代表する十分に多数の語句に関してトレーニングした後に、テーブル内の重みは、対応する単語を含む電子コンテンツのドメインを正確に識別する値に落ち着く。
【００７９】
図１０を参照すると、語句を類別のために適切なタクソノミーにルーティングするために、プロセス１０００が使用される。適切なタクソノミーが、その語句を表していると思われるドメインに対応するタクソノミーとして識別される。プロセス１０００は、図６のセマンティックコンテンツルータ６１０のような、概念カテゴライザのルータによって実行される。
【００８０】
ルータは、類別されるべき語句を受信する（ステップ１００５）。語句は、ルータがトレーニングされているときに、またはその語句を含む電子コンテンツと関連した高価値データが、例えば意味的な重み付けのプロセス８００の出力として、識別されているときに、受信され得る（例えばステップ８５５から）。ルータは、複数の可能なタクソノミーのそれぞれに対する語句の重みを識別する（ステップ１０１０）。タクソノミーに対する語句の重みは、図８のプロセス８００を使用して識別され得る。
【００８１】
ルータは、タクソノミーに対する語句の重みを閾値と比較する（ステップ１０１５）。閾値はユーザにより設定され得る。重みを閾値と比較する前に、重みは正規化され得る。例えば、最も高い重みが１．０に設定され、それに合わせた尺度で他の重みが決められ得る。
【００８２】
ルータは次に、タクソノミーに対する語句の重みを外部アプリケーションに返すことができる（ステップ１０２０）。外部アプリケーションは、語句を類別するためにどのタクソノミーを使用するべきかを識別するために、または語句の類別とは無関係の別の目的のために、返された重みを使用することができる。一部の実装例において、重みは、まず初期化されたりまたは閾値と比較されたりすることなく、外部アプリケーションに返され得る。
【００８３】
別の実装例において、ルータは、閾値を超えない語句の重みを取り除く（ステップ１０３０）。結果的に、取り除かれた重みに対応するタクソノミーは、語句の類別には使用されない。ルータは、例えば最大の重みが最初に現れるように、残りの重みをソートすることができる（ステップ１０３５）。ルータは次に、残りの重みに対応するタクソノミーの識別子のリストを、外部アプリケーションに返す（ステップ１０４０）。その結果として、外部アプリケーションは、重みの指示ではなく、語句の類別に使用されるべきタクソノミーの指示が与えられる。外部アプリケーションは、語句を類別のために指示されたタクソノミーに提出することができる。重みがソートされる実装例では、最初に指示されたタクソノミーが、語句が最も高いスコアを有するタクソノミーを表し得、それは、語句を正しく分類する最も高い可能性を有するタクソノミーであり得る。
【００８４】
コンテキスト分析エンジン１０５は、価値のある収益化およびナビゲーションのアプリケーションをウェブサイトに実装するために使用され得る。一例において、収益化アプリケーションは、ＣｌｉｃｋＳｅｎｓｅＴＭアプリケーションを含み得る。一例において、ＣｌｉｃｋＳｅｎｓｅＴＭアプリケーションは、ウェブページのコンテンツ、またはウェブページを取得するために使用された検索クエリのコンテンツと極めて関係のあるウェブページ上に広告を表示する。例えば、ＣｌｉｃｋＳｅｎｓｅＴＭアプリケーションは、検索クエリ、ＵＲＬ（例えば、ウェブページ）、ＲＳＳフィード、ブログ、または任意のテキストブロックを分析し、ＣｌｉｃｋＳｅｎｓｅＴＭアプリケーションは、セマンティックコンテンツルータおよび利用可能な広告インベントリを使用して、検索クエリ、ＵＲＬ、ＲＳＳフィード、ブログ、またはテキストブロックと関連した、および／または関係のあるコンテンツ（例えば、広告）を見つけ、インターネットユーザが要求したページ上にこれらのコンテンツ（例えば、広告）を供給する。
【００８５】
コンテキスト分析エンジン１０５を使用して実装することができる収益化およびナビゲーションアプリケーションの別の例は、スポンサーナビゲーションアプリケーションである。スポンサーナビゲーションアプリケーションは、発行者のウェブサイトと関連付けられた文書（例えば、ウェブページ）を巡回または検索し、また１つ以上のタクソノミーを使用してそこに現れる概念を抽出し類別するために、コンテキスト分析エンジン１０５を使用する。この目的のために、スポンサーナビゲーションアプリケーションは、抽出された概念に関連付けられたタクソノミーを識別し、そのタクソノミーを使用して、抽出された概念を分析し、１組の類別された概念を生成する。類別された概念は、次に、抽出された概念と関連付けられた関連コンテンツを識別するために、そのタクソノミーまたは別の関連したタクソノミーと併せて使用される。抽出された概念に対する関連コンテンツを識別すると、スポンサーナビゲーションアプリケーションは、抽出された概念と関連コンテンツ（タクソノミーを使用して識別された）とをハイパーリンクし、ウェブページ内の広告単位の形式でハイパーリンクを表示する。広告単位は、広告主がスポンサーとなることができ、ゆえに「スポンサーナビゲーション」という名前である。広告単位内の任意のこれらのハイパーリンクをクリックすると、ユーザは、その概念に関する追加の「コンテンツ」を有するウェブページに移動する。上述のプロセスは、図１１に関して以下により詳細に説明され、後に図１２に示される例の中に図示される。
【００８６】
図１１は、発行者のウェブサイトと関連付けられたウェブページを巡回するために、およびそこに現れる概念を１つ以上のタクソノミーで抽出および類別するために、スポンサーナビゲーションアプリケーションによって使用される例示的なプロセス１１００を示す。コンテキスト分析エンジン１０５内の様々なソフトウェアモジュールを使用して、プロセス１１００は、発行者のウェブサイトと関連付けられたウェブサイト内の概念を抽出する（ステップ１１１０）ことから始まる。一例では、概念の抽出は、ウェブページと関連付けられたテキストの抽出と、テキスト内に現れる名詞句の抽出とを含む。あるいは、またはそれに追加して、概念の抽出は、ウェブページと関連付けられたテキストの抽出と、テキスト内に現れる固有名詞の抽出とを含む。テキストから固有名詞を認識するために、固有名詞のリストが使用され得る。固有名詞は、人（例えば、有名人、政治家、スポーツ選手、作家）、場所（例えば、市、州、国、地域）、事業体、会社、および製品の名前を含み得る。ユーザは、ユーザが関心のある事業体を参照するそれらの固有名詞のみを含むように、固有名詞のリストを修正し得る。別の実装例では、抽出されたテキストに含まれる概念を識別するために、ＬＳＡが使用され得る。この実装例は、図４および図５に関連して上記で詳細に説明されており、それ故にここではこれ以上説明されない。
【００８７】
ウェブページから概念を抽出した後に、スポンサーナビゲーションアプリケーションは、抽出された概念を分析し、１組の類別された概念を生成するために、少なくとも１つのタクソノミーを識別する（ステップ１１２０）。タクソノミーは、抽出された概念と関連したドメインに対応し得る。一実装例では、スポンサーナビゲーションアプリケーションは、抽出された概念と関連したタクソノミーを識別するために、例えばプロセス８００、９００、および１０００（図８〜図１０に関連して上記で詳述されており、それ故にここではこれ以上説明されない）のようなプロセスを使用することができる。
【００８８】
スポンサーナビゲーションアプリケーションは、１組の類別された概念を生成するためにタクソノミーを使用する。一例では、類別された概念は、例えばスポーツ、ミューチュアルファンド、および／またはコンピュータのカテゴリのような、１つ以上のカテゴリまたはチャネルに特定して関連付けられた、抽出された概念を含み得る。類別された概念の組を生成した後に、スポンサーナビゲーションアプリケーションは、抽出された概念と関連付けられ、また発行者のウェブサイトの他のウェブページ内に現れる、他の関連コンテンツおよび／または関係データを識別するために、タクソノミーを使用する（ステップ１１３０）。あるいは、またはそれに追加して、スポンサーナビゲーションアプリケーションは、別のウェブサイトのウェブページ内に現れる、関連コンテンツおよび／または関係データを識別するために、タクソノミーを使用する。
【００８９】
一実装例において、関連コンテンツを識別するために、スポンサーナビゲーションアプリケーションは、データベースを参照する。データベースは、コンテキスト分析エンジン１０５内に位置し得、または、例えばコンテンツプロバイダ１１０の中のように、コンテキスト分析エンジン１０５から離れて位置し得る。いずれの場合にも、データベースは、そのカテゴリに基づき索引が付されたデータを格納する。データは、発行者のウェブサイトまたは別のウェブサイトのウェブページ内に現れ、かつ抽出された概念と関連付けられた関連コンテンツを含み得る。関連コンテンツは、タクソノミーを使用して類別される。
【００９０】
スポンサーナビゲーションアプリケーションは、データベースにアクセスし、類別された概念と同じカテゴリを共有する関連コンテンツを識別する。あるいは、またはそれに追加して、スポンサーナビゲーションアプリケーションは、類別された概念と関連付けられたカテゴリと類似した、または関連したカテゴリを有するコンテンツを識別し得る。一例では、スポンサーナビゲーションアプリケーションは、１つ以上のカテゴリを１つ以上の他のカテゴリに（例えば、健康カテゴリをスポーツカテゴリに）リンクするテーブルを参照し得、他のカテゴリに属する他のコンテンツが、類別されたコンテンツに対する関連コンテンツとして識別されるべきかどうかを決定し得る。そのように識別された場合には、スポンサーナビゲーションアプリケーションは、データベース内のそのコンテンツを識別し、ウェブページ上にそのコンテンツを表示する。例えば、類別された概念が健康カテゴリに属する１つの特定の例では、スポンサーナビゲーションアプリケーションは、健康カテゴリに属する関連コンテンツを識別するためにデータベースにアクセスする。あるいは、またはそれに追加して、スポンサーナビゲーションアプリケーションは、テーブルを参照し得、健康カテゴリがスポーツカテゴリ（または健康カテゴリとは異なる別のカテゴリ）にリンクされていることを理解し得る。このシナリオでは、スポンサーナビゲーションアプリケーションは、データベース内で、スポーツカテゴリに属する関連コンテンツを識別する。
【００９１】
別の実装例では、発行者のウェブサイトまたは別のウェブサイトのウェブページと関連付けられた関連コンテンツを以前に格納したデータベースにアクセスする代わりに、スポンサーナビゲーションアプリケーションは、発行者のウェブサイトのウェブページまたは他のウェブサイトのウェブページを直接検索して、類別されたコンテンツと同じ、または類似したカテゴリを共有するコンテンツを識別するために、タクソノミーを使用し得る。いずれの場合にも、スポンサーナビゲーションアプリケーションは、抽出された概念と関連コンテンツとをハイパーリンクし、発行者のウェブサイトのウェブページ内の広告単位の形式でこの情報を表示する（ステップ１１４０）。広告単位は、広告主がスポンサーとなり得る（例えば「スポンサーナビゲーション」）。それとは少し異なるシナリオにおいて、スポンサーナビゲーションアプリケーションは、発行者と契約関係を有し得る他のコンテンツプロバイダのウェブページ内の広告単位を表示し得る。
【００９２】
広告単位内のこれらのハイパーリンクのいずれかを選択（例えば、「クリック」）すると、トピックに関する「移行広告」、「インライン」テキスト広告、またはグラフィカル広告のような、複数の広告提供オプションが「トリガ」される。移行後に、ユーザは、広告を探索するか、または概念に関する追加の「コンテンツ」が提示されるウェブページのセクションに移動され得る。
【００９３】
図１２は、ＨｙｐｒａｖｅＴＭがスポンサーである広告単位で補われているウェブページ１２００のスクリーンショットを示す。広告単位は、発行者のウェブサイトの他のウェブページに現れる関連コンテンツにハイパーリンクされた概念語句を含む。特に、発行者のウェブサイトが巡回され、きめの細かいタクソノミーを使用して概念が抽出され類別される。例えば、図示されるように、ウェブページ１２００に現れる「高血圧性心疾患」などの概念と、例えば同じウェブページまたは発行者のウェブサイトの別のウェブページに現れる「虚血性心疾患」などの他の関連コンテンツとが、プロセス１１００を使用して識別され、ハイパーリンクされ、スポンサー広告単位１２１０に表示される。そのように、ウェブページ１２００の閲覧者は、「高血圧性心疾患」と関連付けられ、発行者のウェブサイトの他のウェブページ内に現れる、他の関連コンテンツを容易に閲覧することができる。
【００９４】
他の実装例も、特許請求の範囲内である。例えば、スポンサーナビゲーションアプリケーションは、発行者のウェブサイトと関連付けられたウェブページを巡回してそこに現れるすべての概念を抽出し索引付けるとして上記説明されたが、スポンサーナビゲーションアプリケーションは、他のデータベースに現れる他の文書に対しても同様の操作を容易に行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００９５】
【図１】図１は、例示的なネットワーク化されたコンピュータ環境のブロック図である。
【図２】図２は、発行された電子コンテンツと関連した、コンテキスト上価値がある関係コンテンツまたは広告を提供するための、プロセスのフローチャートである。
【図３】図３は、電子コンテンツに関連した高価値データを識別するための、プロセスのフローチャートである。
【図４】図４は、関連電子文書のクラスタに含まれる概念を識別するための、プロセスのフローチャートである。
【図５】図５は、電子文書に含まれる概念を識別するための、プロセスのフローチャートである。
【図６】図６は、ルータを含む概念カテゴライザのブロック図である。
【図７】図７は、特定の概念が、概念の特定のカテゴリに対応する可能性を示す、テーブルのブロック図である。
【図８】図８は、語句が１つ以上のタクソノミーに対応する可能性を識別するための、プロセスのフローチャートである。
【図９】図９は、概念を類別のために１つ以上の関係のあるタクソノミーにルーティングするように、概念カテゴライザのルータをトレーニングするための、プロセスのフローチャートである。
【図１０】図１０は、語句を類別のために１つ以上の関係のあるタクソノミーにルーティングするための、プロセスのフローチャートである。
【図１１】図１１は、発行者のウェブサイトと関連付けられたウェブページを巡回するために、また、１つ以上のタクソノミーを使用してそこに現れる概念を抽出および索引付けするために、スポンサーナビゲーションアプリケーションによって使用される例示的なプロセスを示す。
【図１２】図１２は、発行者のウェブサイト内の他のページの情報にハイパーリンクされる概念語句で補われている、ウェブページのスクリーンショットである。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【国際調査報告】
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2009521750.tif 000016