(57)【要約】【解決手段】エラーの検出および訂正システムは、草稿文書と対応する編集済み文書との間の差異を観察することによって、または編集済み文書を作成するように草稿文書に実行される編集作業を観察することによって、あるいはその両方を観察することによって、編集パターンを抽出してそれらのパターンから訂正ルールを導出する。本システムは、考えられる全てのコンテクストの領域を同値類に分割して、1つ以上の訂正ルールを当該の各クラスに割り当てる分類子を作成する。システムが学習されると、それを使用して新しい草稿文書内のエラーを検出して（状況に応じて）訂正することが可能である。草稿文書が示されると、本システムは、草稿文書内の第一のコンテンツ（例、テキスト）を識別して、この第一のコンテンツ内のコンテクストを識別する。本システムは、第一のコンテンツおよび第一のコンテクストに基づいて訂正ルールを識別する。本システムは、分類子を使用して訂正ルールを識別することが可能である。本システムは、訂正ルールを第一のコンテンツに適用して、第二のコンテンツを作成する。
2009515253.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
（Ａ）  複数の編集パターンの各々が、元文書のコーパス内の特定の文書Dを、編集済み文書コーパス内の対応するコンテンツEに、コンテンツDおよびEによって共有されるコンテクストCで関連付けているところの、複数の編集パターンの形態T=（D, E, C）を識別するステップと、
（Ｂ）  前記複数の編集パターンから少なくとも１つの訂正ルールを導出するステップとを備えた、コンピュータで実行される方法。
【請求項２】
請求項１に記載の方法において、前記ステップ（Ａ）が、
（A）（1）
前記元文書のコーパス内のコンテンツDの複数のユニットの各々に対して、
（A）（1）（a）  前記元文書のコーパス内のコンテンツDのコンテクストCを識別するステップ、及び、
（A）（1）（b）  前記編集済み文書が前記コンテクストC内にコンテンツEを含んでいる（ここで、コンテンツEは、コンテンツDと同値でない）場合に、コンテンツDをコンテクストC内のコンテンツEと関連付ける編集パターンTを識別するステップ、
を実行するステップを備えている、請求項1に記載の方法。
【請求項３】
請求項２に記載の方法は、
（A）（2）
前記ステップ（A）（1）で生成された前記編集パターンTの各々に対して、
（A）（2）（a）  前記編集パターンTの前記コンテンツDおよびコンテクストCを識別するステップ、及び、
（A）（2）（b）  前記元文書のコーパスがコンテクストC’内のコンテンツDを含み、かつ前記編集済み文書のコーパスがコンテクストC’と同値であるコンテクスト内のコンテンツDを含む場合に、コンテンツDをコンテクストC’内のコンテンツDと関連付ける編集パターンT’を識別するステップ、
を実行するステップを更に備えている、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
請求項１に記載の方法において、前記少なくとも１つの訂正ルールが複数の訂正ルールで構成されており、当該方法が、
（Ｃ）  前記複数の編集パターンに基づいて特定のコンテンツDに対する分類子を導出するステップであって、その分類子は、コンテンツDのコンテクストC*に基づいてコンテンツDに適用する前記複数の訂正ルールのうちの１つを選択するための決定基準を定義するものであるステップ
を更に備えている、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
請求項４に記載の方法において、ステップ（Ｃ）は、前記複数の編集パターンT=（D, E, C）で表されるそれぞれ相異なるコンテンツEnに対して、
（C）（1）  E=Enである前記複数の編集パターンのサブセットを識別するステップ、
（C）（2）  前記複数の編集パターンのサブセットの前記コンテクストのうちの少なくとも１つの共通特徴を識別するステップ、及び、
（C）（3）  前記少なくとも1つの共通特徴に基づく決定基準を有する同値類を定義するステップ、を含んでいる、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
請求項１に記載の方法は、
（Ｃ）  前記少なくとも１つの訂正ルールを、さらなる文書内のコンテンツDのインスタンスに適用して、当該さらなる文書内のコンテンツDのインスタンスを編集するステップ、を更に備えている、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
請求項１に記載の方法は、
（Ｃ）  さらなる文書内の少なくとも１つの候補エラー領域を識別すべく、前記複数の編集パターンのコンテンツDを使用するステップ、
を更に備えている、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
請求項７に記載の方法は、
（Ｄ）  レビューのためにユーザーに前記少なくとも１つの候補エラー領域を示すステップ、を更に備えている、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記ステップ（Ｄ）が、正確さの可能性の評価に従って順序付けられた複数の候補エラー領域を前記ユーザーに示すステップを備えている、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
請求項７に記載の方法は、
（Ｄ）  前記さらなる文書内のエラーを訂正すべく、前記さらなる文書内の前記少なくとも１つの候補エラー領域に前記少なくとも１つの訂正ルールを適用するステップ、
を更に備えている、請求項７に記載の方法。
【請求項１１】
請求項７に記載の方法は、
（Ｄ）  前記少なくとも１つの候補エラー領域内のエラーのクラスを識別すべく、前記複数の編集パターンを使用するステップ、
を更に備えている、請求項７に記載の方法。
【請求項１２】
請求項１に記載の方法において、前記ステップ（Ａ）が、
（A）（1）  前記元文書のコーパス内の文書と、前記編集済み文書のコーパス内の対応する文書とを比較し、それらの間の差異を識別するステップ、及び、
（A）（2）  前記元文書のコーパス内の文書と、前記編集済み文書のコーパス内の文書との間の識別された差異を反映するように前記複数の編集パターンを生成するステップ
を備えてなる、請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
前記識別された差異が、特定のコンテクストC0内の前記元文書のコーパス内には表われるが、前記コンテクストC0内の前記編集済み文書のコーパス内には表われない、少なくとも１つの単語を含む、請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
前記識別された差異が、特定のコンテクストC0内の前記編集済み文書のコーパス内には表われるが、前記コンテクストC0内の前記元文書のコーパス内には表われない、少なくとも１つの単語を含む、請求項１２に記載の方法。
【請求項１５】
前記識別された差異が、特定のコンテクストC0内の前記元文書のコーパス内の少なくとも1つの単語であって、前記コンテクストC0内の前記編集済み文書のコーパス内の少なくとも１つの対応する単語とは異なってつづられた少なくとも１つの単語を含む、請求項１２に記載の方法。
【請求項１６】
前記識別された差異が、前記元文書のコーパスと前記編集済み文書のコーパスとの間の文書構造の差異を含む、請求項１２に記載の方法。
【請求項１７】
請求項１２に記載の方法において、前記ステップ（A）（1）が、
（A）（1）（a）  前記元文書のコーパス内の第一の文書と、前記編集済み文書のコーパス内の対応する文書とをアライメントするステップ、及び、
（A）（2）（b）  前記アライメントに基づいて、前記元文書のコーパスと、前記編集済み文書コーパスとの間の差異を識別するステップ、
を含んでいる、請求項１２に記載の方法。
【請求項１８】
請求項１に記載の方法において、前記ステップ（Ａ）は、
（A）（1）  前記編集済み文書のコーパスを作成するように、前記元文書のコーパスに実行される編集アクションを識別するステップ、及び、
（A）（2）  前記編集アクションを反映するように前記複数の編集パターンを生成するステップ、を含んでいる、請求項１に記載の方法。
【請求項１９】
請求項1に記載の方法は、
（Ｃ）  前記ステップ（Ａ）の前に、音声スピーチを転写して、前記元文書のコーパスを作成するステップ、を更に備えている、請求項１に記載の方法。
【請求項２０】
請求項１９に記載の方法において、前記ステップ（Ｃ）が、前記音声スピーチを転写して前記元文書のコーパスを作成すべく、自動転写システムを使用するステップを含んでいる、請求項１９に記載の方法。
【請求項２１】
前記ステップ（Ｃ）が、前記元文書のコーパスを作成すべく、少なくとも１人の記録転写士を利用するステップを備えている、請求項１に記載の方法。
【請求項２２】
請求項１のステップ（Ｂ）で導出された前記少なくとも１つの訂正ルールを含んでなる、コンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項２３】
請求項４のステップ（Ｃ）で導出された前記少なくとも１つの分類子を含んでなる、コンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項２４】
複数の編集パターンの各々が、元文書のコーパス内の特定の文書Dを、編集済み文書コーパス内の対応するコンテンツEに、コンテンツDおよびEによって共有されるコンテクストC内で関連付けているところの、複数の編集パターンの形態T=（D, E, C）を識別するための識別手段と、
前記複数の編集パターンから少なくとも1つの訂正ルールを導出するための導出手段とを備えた装置。
【請求項２５】
請求項２４に記載の装置において、前記識別手段が、
前記元文書のコーパス内のコンテンツDの複数のユニットの各々に対して、
前記元文書のコーパス内のコンテンツDのコンテクストCを識別するための手段、及び、
前記編集済み文書が前記コンテクストC内にコンテンツEを含んでいる（ここで、コンテンツEは、コンテンツDと同値でない）場合に、コンテンツDをコンテクストC内のコンテンツEと関連付ける編集パターンTを識別するための手段
を備えている、請求項２４に記載の装置。
【請求項２６】
請求項２５に記載の装置は、
前記コンテクストCを識別するための手段によって生成された前記編集パターンTの各々に対して、
前記編集パターンTの前記コンテンツDおよびコンテクストCを識別するための手段、及び、
前記元文書のコーパスがコンテクストC’内のコンテンツDを含み、かつ前記編集済み文書のコーパスがコンテクストC’と同値であるコンテクスト内のコンテンツDを含む場合に、コンテンツDをコンテクストC’内のコンテンツDと関連付ける編集パターンT’を識別するための手段
を更に備えている、請求項２５に記載の装置。
【請求項２７】
請求項２４に記載の装置において、前記少なくとも１つの訂正ルールが複数の訂正ルールを含んでおり、当該装置が、
前記複数の編集パターンに基づいて特定のコンテンツDに対する分類子を導出するための手段を更に備えており、
その分類子は、コンテンツDのコンテクストC*に基づいてコンテンツDに適用する前記複数の訂正ルールのうちの１つを選択するための決定基準を定義するものである、請求項２４に記載の装置。
【請求項２８】
請求項２４に記載の装置は、
前記少なくとも１つの訂正ルールを、さらなる文書内の前記コンテンツDのインスタンスに適用して、当該さらなる文書内のコンテンツDのインスタンスを編集するための手段を更に備える、請求項２４に記載の装置。
【請求項２９】
請求項２４に記載の装置は、
さらなる文書内の少なくとも１つの候補エラー領域を識別すべく、前記複数の編集パターンのコンテンツDを使用するための手段を更に備える、請求項２４に記載の装置。
【請求項３０】
請求項２４に記載の装置において、前記識別手段が、
前記元文書のコーパス内の文書と、前記編集済み文書のコーパス内の対応する文書とを比較し、それらの間の差異を識別するための手段、及び、
前記元文書のコーパス内の文書と、前記編集済み文書のコーパス内の文書との間の識別された差異を反映するように前記複数の編集パターンを生成するための手段
を備えている、請求項２４に記載の装置。
【請求項３１】
請求項３０に記載の装置において、前記比較して識別するための手段が、
前記元文書のコーパス内の第一の文書と、前記編集済み文書のコーパス内の対応する文書とをアライメントするための手段、及び、
前記アライメントに基づいて、前記元文書のコーパスと、前記編集済み文書コーパスとの間の差異を識別するための手段
を含んでいる、請求項３０に記載の装置。
【請求項３２】
請求項２４に記載の装置において、前記識別手段が、
前記編集済み文書のコーパスを作成するように、前記元文書のコーパスに実行される編集アクションを識別するための手段、及び、
前記編集アクションを反映するように前記複数の編集パターンを生成するための手段
を含んでいる、請求項２４に記載の装置。
【請求項３３】
第一の文書を編集するためのコンピュータで実行される方法であって、
（Ａ）  前記文書内の第一のコンテンツを識別するステップと、
（Ｂ）  前記第一のコンテンツの第一のコンテクストを識別するステップと、
（Ｃ）  前記第一のコンテンツおよび前記第一のコンテクストに基づいて訂正ルールを識別するステップと、
（Ｄ）  第二のコンテンツを作成すべく、前記訂正ルールを前記第一のコンテンツに適用するステップと、を備えた方法。
【請求項３４】
前記ステップ（Ｄ）が、前記文書において前記第一のコンテンツを前記第二のコンテンツに置き換えるステップを備えてなる、請求項３３に記載の方法。
【請求項３５】
請求項３３に記載の方法は、
（Ｅ）  前記文書内の複数の第一のコンテンツの各々に対してステップ（Ａ）乃至（Ｄ）を繰り返して、複数の対応する第二のコンテンツを作成するステップ
を更に備える、請求項３３に記載の方法。
【請求項３６】
前記コンテクストが、前記文書において前記第一のコンテンツに先行する少なくとも１つの単語と、前記第一のコンテンツに後続する少なくとも１つの単語とを含む、請求項３３に記載の方法。
【請求項３７】
前記コンテクストが、前記文書内の前記第一のコンテンツを含むセクションを含む、請求項３３に記載の方法。
【請求項３８】
前記コンテクストが、前記文書のドメインを含む、請求項３３に記載の方法。
【請求項３９】
前記コンテクストが、前記文書の業務タイプを含む、請求項３３に記載の方法。
【請求項４０】
前記コンテクストが、前記文書の著者の身元情報を含む、請求項３３に記載の方法。
【請求項４１】
前記コンテクストが、前記文書の編集者の身元情報を含む、請求項３３に記載の方法。
【請求項４２】
前記第一のコンテンツが、テキストを含む、請求項３３に記載の方法。
【請求項４３】
第一の文書を編集するための装置であって、
前記文書内の第一のコンテンツを識別するための第一の識別手段と、
前記第一のコンテンツの第一のコンテクストを識別するための第二の識別手段と、
前記第一のコンテンツおよび前記第一のコンテクストに基づいて訂正ルールを識別するための第三の識別手段と、
第二のコンテンツを作成すべく、前記訂正ルールを前記第一のコンテンツに適用するための適用手段と、を備えた装置。
【請求項４４】
前記適用手段が、前記文書において前記第一のコンテンツを前記第二のコンテンツに置き換えるための手段を含んでいる、請求項４３に記載の装置。
【請求項４５】
文書を編集するためのコンピュータで実行される方法であって、
（Ａ）  前記文書内の第一のコンテンツを識別するステップと、
（Ｂ）  前記第一のコンテンツの第一のコンテクストを識別するステップと、
（Ｃ）  前記第一のコンテンツに適用可能な分類子が、予め定められた一組の分類子の内に存在するかどうかを判断するステップと、
（Ｄ）
前記分類子が存在する場合に、
（１）  前記分類子を使用して、前記第一のコンテクスト内の前記第一のコンテンツに適用可能な訂正ルールを識別するステップ、及び、
（２）  前記識別された訂正ルールを前記第一のコンテンツに適用して、第二のコンテンツを作成するステップ、
を実行するというステップと
を備えている方法。
【請求項４６】
請求項４５に記載の方法において、前記ステップ（D）（1）が、
（D）（1）（a）  前記分類子によって定義された同値類に関連する複数の決定基準を識別するステップ、
（D）（1）（b）  前記同値類の各々に対する前記決定基準を前記第一のコンテクストに適用して、前記第一のコンテクストに対する同値類を選択するステップ、及び、
（D）（1）（c）  ステップ（D）（1）（b）で選択された前記同値類に関連する訂正ルールを選択するステップ
を含んでなる、請求項４５に記載の方法。
【請求項４７】
請求項４６に記載の方法において、ステップ（D）（1）（b）が、
（D）（1）（b）（i）  前記同値類の各々に対する前記決定基準を前記第一のコンテクストに適用して、前記第一のコンテクストと前記同値類との間の適合の近さを示す複数のスコアを作成するステップ、及び、
（D）（1）（b）（ii）  前記複数のスコアのうちの最高のものに対応する同値類を選択するステップ
を含んでなる、請求項４６に記載の方法。
【請求項４８】
文書を編集するための装置であって、
前記文書内の第一のコンテンツを識別するための手段と、
前記第一のコンテンツの第一のコンテクストを識別するための手段と、
前記第一のコンテンツに適用可能な分類子が、予め定められた一組の分類子内に存在するかどうかを判断するための手段と、
前記分類子が存在する場合に、前記分類子を使用して、前記第一のコンテクスト内の前記第一のコンテンツに適用可能な訂正ルールを識別すると共に、その識別された訂正ルールを前記第一のコンテンツに適用して第二のコンテンツを作成するための手段と
を備えた装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
［関連出願の参照］
本出願は、以下の公知の米国特許出願に関するものであり、参照することにより本書に組み込まれる。
【０００２】
米国特許出願第10/923,517号（2004年8月20日出願）、名称「Automated Extraction of Semantic Content and Generation of a Structured Document from Speech」、および
【０００３】
米国特許出願第10/922,513号（2004年8月20日出願）、名称「Document Transcription System Training」。
【０００４】
［技術分野］
本発明は、文書の編集に関するもので、より具体的には、自動文書転写システムまたは他の手段を使用した草稿文書内のエラーの検出および訂正に関する。
【背景技術】
【０００５】
多くの場面で、人間の音声に基づいて構造化テキスト文書を作成することが望ましい。法律関連業務においては、例えば、記録転写士は、公判および供述録取における証言を転写して、証言を書面にした筆記録を作成する。同様に、医療関連業務においては、医師または他の医療専門家によって口述された診断、予後、処方、および他の情報の筆記録が作成される。これらの分野および他の分野における筆記録は、一般的に、信頼の拠り所は結果として得られる筆記録に置かれることと、不正確さが原因で生じうる損害（患者に誤った処方薬品を提供するなど）の理由で、（元の音声の意味内容（趣意）と結果として得られる筆記録の意味内容との間の一致の度合いに関して測られるとおり）非常に正確でなければならない。非常に正確な初期の筆記録の作成は、（1）音声が転写される話者の特徴（例、アクセント、音量、言葉遣い、速さ）、（2）外部状況（例、暗騒音）、（3）記録転写士または転写システム（例、不完全な聴力や音声捕捉機能、言語の不完全な理解力）、または（4）記録／伝送媒体（例、紙、アナログ音声テープ、アナログ電話ネットワーク、デジタル電話ネットワークに適用された圧縮アルゴリズム、および携帯電話チャネルに起因するノイズ／人為産物）などにおける変動などのさまざまな理由により、困難な場合がある。
【０００６】
従って、筆記録の最初の草稿は、人間の記録転写士によって作成されたものであっても自動音声認識システムによるものであっても、さまざまなエラーを含む場合がある。一般的には、このような草稿文書を校正および編集して、そこに含まれるエラーを訂正しなければならない。補正が必要な転写エラーには、例えば、単語の抜けや語順の間違い、過度の言い回し、スペルミス、ミスタイプ、または単語の誤認識、句読点の過不足、および不正確な文書構造（節、箇条書き、段落、またはリストなどの不正確さや過不足）が挙げられる。
【０００７】
さらに、書式上の要件により、正しく転写された言葉遣いであっても、その言葉遣いが書式上の要件に適合するように編集しなければならない場合がある。例えば、略語や頭字語を略さずに書かなければならない場合がある。これは、転写ミスが無い場合であっても適用しなければならない場合のある、一種の「編集パターン」の一例である。
【０００８】
このようなエラー訂正は、一般的に校正者によって行われるが、単調で、時間がかかり、費用がかかり、またそれ自体がエラーを起こしやすいものとなりうる。さらに、多数のエラーパターンは文書全体に生じることが頻繁にあり、それらを繰り返し訂正する必要性は、校正者の間に著しく高い度合の不満が生じる場合がある。従って、草稿文書内のエラーを訂正するための技術の改善が必要である。
【発明の開示】
【課題を解決するための手段】
【０００９】
エラーの検出および訂正システムは、草稿文書と対応する編集済み文書との間の差異を観察することによって、または編集済み文書を作成するように草稿文書に実行される編集作業を観察することによって、あるいはその両方を観察することによって、編集パターンを抽出してそれらのパターンから訂正ルールを導出する。前記システムは、考えられる全てのコンテクストの領域を同値類に分割して、1つ以上の訂正ルールを当該の各類に割り当てる分類子を作成する。前記システムの学習が行われると、それを使用して新しい草稿文書内のエラーを検出して（状況に応じて）訂正することが可能である。草稿文書が示されると、前記システムは、前記草稿文書内の第一のコンテンツ（例、テキスト）を識別して、前記第一のコンテンツ内のコンテクストを識別する。前記システムは、前記第一のコンテンツおよび前記第一のコンテクストに基づいて訂正ルールを識別する。前記システムは、分類子を使用して前記訂正ルールを識別することが可能である。前記システムは、前記訂正ルールを前記第一のコンテンツに適用して、第二のコンテンツを作成する。
【００１０】
例えば、本発明の一側面では、（A）複数の編集パターンの形式T=（D, E, C）を識別するステップ（ここで前記複数の編集パターンはそれぞれ、元文書コーパス内の特定のコンテンツDを編集済み文書コーパス内の対応するコンテンツEに、コンテンツDおよびEが共有するコンテクストC内で関連付ける）と、（B）前記複数の編集パターンから少なくとも1つの訂正ルールを導出するステップとを含むコンピュータ実装の方法が提供される。
【００１１】
本発明の別の側面では、第一の文書を編集するためのコンピュータ実装の方法が提供される。この方法には、（A）前記文書内の第一のコンテンツを識別するステップと、（B）前記第一のコンテンツの第一のコンテクストを識別するステップと、（C）前記第一のコンテンツおよび前記第一のコンテクストに基づいて訂正ルールを識別するステップと、（D）前記訂正ルールを前記第一のコンテンツに適用して第二のコンテンツを作成するステップとが含まれる。
【００１２】
本発明のさらに別の側面では、文書を編集するためのコンピュータ実装の方法が提供される。この方法には、（A）前記文書内の第一のコンテンツを識別するステップと、（B）前記第一のコンテンツの第一のコンテクストを識別するステップと、（C）前記第一のコンテンツに適用可能な分類子が、所定の組の分類子内に存在するかどうかを判断するステップと、（D）前記分類子が存在する場合に、（D）（1）前記分類子を使用して前記第一のコンテクスト内の前記第一のコンテンツに適用可能な訂正ルールを識別するステップと、（D）（2）前記の識別された訂正ルールを前記第一のコンテンツに適用して第二のコンテンツを作成するステップが含まれる。
【００１３】
本発明のさまざまな側面および実施態様の特徴および利点は、以下の説明および特許請求の範囲から明らかとなるであろう。
【００１４】
［図面の説明］
図1Aは、本発明の一実施態様による、文書のエラーの検出および訂正システムに学習させるためのシステムのデータフロー図である。
【００１５】
図2Aは、本発明の一実施態様による、図1Aのシステムによって実行される方法のフローチャートである。
【００１６】
図1Bは、図1Aの文書のエラーの検出および訂正システムの別の実施態様のデータフロー図である。
【００１７】
図2Bは、本発明の一実施態様において、図1Bのシステムによって実行される方法のフローチャートである。
【００１８】
図3A及び図3Bは、本発明の種々の実施態様による、編集パターンを生成するための方法のフローチャートである。
【００１９】
図4は、本発明の一実施態様による、訂正ルールを生成するために図1Aおよび1Bの訂正ルール生成器によって実行される方法のフローチャートである。
【００２０】
図5は、本発明の一実施態様による、分類子を生成するための方法のフローチャートである。
【００２１】
図6は、訂正ルールが適用されるコンテンツのコンテクストに基づいて選択された訂正ルールを適用することによってエラーを訂正するために、本発明の種々の実施態様によって実行される高レベル方法のフローチャートである。
【００２２】
図7は、図1Aおよび1Bの訂正ルールおよび分類子を含む文書訂正システムを使用して、エラーを検出および訂正するためのシステムのデータフロー図である。
【００２３】
図8は、本発明の一実施態様による、草稿文書内のエラーを検出および訂正するために図7のシステムによって実行される方法のフローチャートである。
【００２４】
図9A及び図9Bは、本発明の一実施態様による、特定のコンテンツに対する可能なコンテクストの領域を示す図である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２５】
本発明の実施態様は、草稿文書におけるエラーを検出および訂正するための技術に関する。エラーの検出および訂正システムは、システムが、（1）草稿文書と対応する当該の文書の編集済みバージョンとの間の差異を検出でき、（2）草稿文書に実行される編集作業を観察して、その文書に含まれるエラーを訂正できるように、またはそのいずれかを実行できるようにすることで学習させる。いずれかの学習方法を使用することで、システムは、草稿文書内の特定のコンテクスト内の特定の文書のコンテンツ（テキストなど）を、対応する編集済み文書内の対応する編集済みコンテンツと関連付ける、一組の編集パターンを抽出する。システムは、このような編集パターンを使用して、（1）草稿コンテンツを編集済みコンテンツにマップする訂正ルールと、（2）当該のコンテンツのコンテクストに基づいて、訂正ルールを後に観察されるコンテンツに適用するために使用することが可能な分類子と、（3）例えば編集パターンの出所または理由（句読点関連、大文字化関連、ハイフネーション関連、書式設定、一般的な単語の置換／削除／挿入など）を示す一組のカテゴリへの編集パターンの分類とを作成することが可能である。
【００２６】
システムの学習が行われると、そのシステムを使用して、人間の記録転写士または自動転写システムによって作成された音声の逐語的または逐語的でない筆記録といった、新しい文書内のエラーを検出して訂正することが可能である。草稿文書が示されると、システムは、訂正ルールが存在するコンテンツをすべて識別する。当該のコンテンツのそれぞれに対して、システムは、1つ以上の分類子を使用して、コンテンツのコンテクストに基づき、コンテンツに適用する訂正ルールを選択する。システムは選択された訂正ルールをコンテンツに適用し、それによって、編集済みコンテンツを作成する。このように、システムは、草稿文書内のエラーの訂正が試行される。
【００２７】
このシステムによって、訂正ルールを比較することによって作成された候補の編集済みコンテンツのリストから、編集済みバージョンのコンテンツをユーザーに選択させるなどによって、ユーザーは訂正ルールを選択することが可能となる。ユーザーは、次いで、リストから候補の編集済みコンテンツのうちの1つを選択することによって、適用する訂正ルールを指定することが可能である。
【００２８】
図1Aを参照すると、本発明の一実施態様による、文書のエラーの検出および訂正システムをトレーニングするためのシステム100aのデータフロー図が示されている。図2Aを参照すると、本発明の一実施態様による、図1Aのシステム100aによって実行される方法200のフローチャートが示されている。転写システム104は、口語音声ストリーム102を転写して、草稿筆記録106を作成する（ステップ202）。口語音声ストリーム102は、例えば、患者の診察を説明する医師による口述とすることが可能である。口語音声ストリーム102は、任意の形態を取ることが可能である。例えば、（電話またはIP接続などを通じて）直接または間接的に受信されたライブ音声ストリームか、または任意の媒体に任意のフォーマットで記録した音声ストリームとすることが可能である。
【００２９】
転写システム104は、人間の記録転写士、自動音声認識装置、またはそれらの任意の組み合わせを使用して、草稿筆記録106を作成することが可能である。転写システム104は、例えば、上述の特許出願、名称「Automated Extraction of Semantic Content and Generation of a Structured Document from Speech」に開示された技術のうちのいずれかを使用して、草稿筆記録106を作成することが可能である。前記出願書類に記載されているように、草稿筆記録106は、口語音声ストリーム102の逐語的な、または逐語的でない筆記録のいずれかとすることが可能である。前記出願書類にさらに記載されているように、草稿筆記録106はプレーンテキスト文書とすることが可能であるが、草稿筆記録106は、例えば、文書セクションおよび他の種類の文書構造を描写するXML文書のような、構造化文書とすることも可能である。
【００３０】
編集システム108は、草稿筆記録106に編集作業を実行して、編集済み筆記録110を作成する（ステップ204）。編集システム108は、例えば、含まれるエラーを訂正する目的で草稿筆記録106を編集する人間の編集者を含めることができる。編集システム108は、例えば、従来の自動スペル訂正システムのような、従来のエラー訂正手段を含めることも可能である。編集システム108によって実行することが可能である編集作業は、例えば、コンテンツの追加、コンテンツの削除、およびコンテンツの移動などを含む。
【００３１】
図1Aおよび2Aに示される実施態様では、編集パターン識別子112aは、草稿筆記録106と編集済み筆記録110との間の差異に基づいて、編集パターン114aを識別する（ステップ206a）。編集パターン識別子112aは、例えば、草稿筆記録106を編集済み筆記録110とアライメントしようとすることが可能である。文書のアライメントは、編集中に文書構造が保たれるという前提で、構造レベルから個々の単語レベルまで実行することが可能である。アライメントの試行によって、草稿筆記録106と編集済み筆記録110との間の差異が明らかになる。例えば、草稿筆記録106内の同じ場所に表われるが、編集済み筆記録110内の同じ場所には表われないテキストは、編集システム108が、編集済み筆記録110を作成したときに、草稿筆記録106からテキストを削除したことを示す。
【００３２】
上述のように、草稿筆記録106および編集済み筆記録110は、プレーンテキストだけでなく、意味論的および統語的概念を表す文書構造も含む構造化文書とすることが可能である。なお、これらの用語は、上述の特許出願、名称「Automated Extraction of Semantic Content and Generation of a Structured Document from Speech」に定義されている。前記出願に詳細に記載されているように、用語「概念」は、例えば、日付、時間、数、コード、投薬、病歴、診断、処方、フレーズ、箇条書き、およびセクションの合図を含む。本願明細書で使用される用語「コンテンツ」とは、概して、文書の任意の部分集合のことであり、従って、プレーンテキストだけでなく、1つ以上の概念の表示も含むことが可能である。従って、編集パターン識別子112aによって実行されるアラインメントは、テキストの編集だけでなく、文書構造の編集（例、追加、削除、または移動）も明らかにすることが可能である。
【００３３】
本願明細書で使用される用語「編集パターン」とは、特定の共有コンテクストCにおける、（草稿筆記録106のような）第一の文書内の第一のコンテンツDと、（編集済み筆記録110のような）第二の文書内の第二のコンテンツEとの間の関係のことである。本願明細書で使用されるいくつかのコンテンツDの「コンテクスト」は、コンテンツDを含む文書が関連し、コンテンツDの解釈を補助する、あらゆる一組の事実、環境、または特徴として定義される。コンテンツDの特定のユニットのコンテクストの一例は、文書内のコンテンツの直前に先行し、その直後に続くコンテンツ（例、単語）である。例えば、テキスト「Patient John Smith」の場合、単語「Patient」および「Smith」は、「John」に対するコンテクストの一例となる。このコンテクストの例は、特定のコンテンツに先行および後続する多数のコンテンツを含むように一般化することが可能である。
【００３４】
コンテンツDに対するコンテクストの他の例には、（1）コンテンツDのタイプ（例、名詞または動詞）、および/またはコンテンツDに先行および後続する単語のタイプ、（2）コンテンツDがその中に表われるセクション（または他の文書構造）、（3）コンテンツDがその中に表われる文書のドメインまたは業務タイプ（例えば、医療関係報告書というコンテクストにおけるレター、退院要約、経過記録、診察記録、退院要約、または放射線レポートを含む）、および（4）文書の著者または編集者の身元情報が挙げられる。ここで留意すべきは、これらは単に、編集パターン識別子112aを、編集パターンを生成するときに用いるように校正することが可能なコンテクストの種類の例に過ぎないことである。
【００３５】
以下の説明では、編集パターンTは、記号T=（D, E, C）を使用して示される。ここで、Dは、第一の文書（例、草稿筆記録106）内のコンテンツであり、Eは、第二の文書（例、編集済み筆記録110）内の対応するコンテンツであり、Cは、DおよびEがそれらのそれぞれの文書内に表われる共有のコンテクストである。ここで留意すべきは、コンテクストCは、必ずしも文書内のDおよびEの対を一意的に決定するわけではないことである。さらに留意すべきは、DまたはEのいずれか（両方ではない）が空になる場合があり、それによって、コンテンツの挿入（Dが空の場合）または削除（Eが空の場合）を表すことである。DがEと異なる場合、このような編集パターンは、「ポジパターン」と称される。ステップ206aで、編集パターン識別子112aは、草稿筆記録106と編集済み筆記録110とを比較することによって1つ以上のポジ編集パターンを識別して、DとEとが異なり、同じコテクストC内にDとEの両方が生じる場合かつその場合に限り、草稿筆記録106内のコンテンツDおよび編集済み筆記録110内のコンテンツEのそれぞれに対して、ポジ編集パターンを作成することが可能である。各編集パターンT=（D, E, C）は、一群の文書対において1回以上生じうる。従って、発生カウントNは、各編集パターンに関連付けることが可能である。
【００３６】
訂正ルール生成器116は、訂正ルール118を編集パターン114aから導出する（ステップ208）。本願明細書で使用される用語「訂正ルール」とは、R=（D, E）のことであり、これは、コンテンツDが、コンテンツEに置き換えられる（例、訂正される）ことを示す。訂正ルール（D, E）は、例えば、ステップ208で、編集パターン（D, E, C）から導出することが可能である。以下に詳述するように、訂正ルール118をその後に使用して、他の文書内のエラーを訂正することが可能である。
【００３７】
分類子生成器120は、誘導アルゴリズムを使用して、当該のコンテンツのコンテクストに基づいて、以降に観察されるコンテンツに適用する訂正ルールを選択するための分類子122を導出する（ステップ210）。概して、分類子は、各同値類が一意の訂正ルール（D, E）に対応するように、学習セット内に観察された編集パターンに基づいて、特定のコンテンツDに対する全ての可能なコンテクストの領域を同値類に分割する。分類子122を生成するための手法の例は、図5に関して以下に詳述する。
【００３８】
ここで留意すべきは、訂正ルール118および分類子122は、分離ステップ（208および210）で分離コンポーネント（116および120）によって生成されたものとして図1Aおよび2Aに示されているが、これは、本発明の要件ではないことである。以下に詳述するように、訂正ルール118および分類子122は、相互に関連付けられて、ルールおよび分類子を組み合わせた生成器によって生成することが可能である。
【００３９】
図1Bを参照すると、文書のエラーの検出および訂正システム100aの別の実施態様100bが示されている。図2Bを参照すると、本発明の一実施態様のシステム100bによって実行される方法220のフローチャートが示されている。図1Aに示されるシステム100aと同様に、図1Bに示されるシステム100bは、口語音声ストリーム102を草稿筆記録106に転写する（ステップ202乃至204）ための転写システム104を含む。ここで、図1Aの編集パターン識別子112aは、草稿筆記録106と編集済み筆記録110との間の差異の観察に基づいて、編集パターン114aを作成したものであった。これに対して、図1Bの編集パターン識別子112bは、編集済み筆記録110を作成するために草稿筆記録106に実行された編集作業130a乃至c（ステップ206b）の作用を観察することによって、編集パターン114bを生成する。編集パターン識別子112bは、例えば、キープレス、マウスクリック、および他のユーザーから受信する入力を観察し、一方で草稿筆記録を編集することが可能である。編集パターン識別子112bは、入力（例、キープレスまたはマウスクリック）、入力の識別特徴（例、押されたキーの識別、またはマウスクリックの座標およびタイプ）、および入力が受信されたコンテクスト（例えば、入力が受信されたときの、テキストカーソルの位置を囲む文字）のような種類の情報を記録することが可能である。編集作業130aは中間の編集済み草稿筆記録132aを作成し、編集作業130bは中間の編集済み草稿筆記録132bを作成し、また、編集作業130cは最終的な編集済み筆記録110を作成する。図1Bには3つの編集作業130a乃至cだけしか示されていないが、任意の数の編集作業を実行して観察することが可能である。
【００４０】
方法220は、図1Aおよび2Aに関して上述した様態で、訂正ルール118を編集パターン114bから導出して、編集パターン114bに基づいて分類子122を生成することによって完了する。図1Aおよび2Aに示される方法は、図1Bおよび2Bに示されるものと組み合わせて、文書間に観察された差異と観察された編集作業の両方を使用して、システムを学習させることが可能である。
【００４１】
上述のように、編集パターン識別子112aおよびb（本願明細書では、集合的に編集パターン識別子112と称する）は、草稿筆記録106と編集済み筆記録110とを比較することによって、また、編集済み筆記録110内の異なるコンテンツEと同じコンテクストCに生じる、草稿筆記録106内の各コンテンツDに対するポジ編集パターンを作成することによって、1つ以上の編集パターンを識別することが可能である。図3Aを参照すると、当該のポジ編集パターンを生成するように編集パターン識別子112によって実行することが可能な、方法300が示されている。
【００４２】
方法300は、草稿筆記録106内のコンテンツDの各ユニットにわたるループに入る。草稿筆記録106がフラットテキスト文書である場合、コンテンツのユニットは、例えば、1つ以上の連続した単語の連続体とすることが可能である。草稿筆記録106が構造化文書である場合、コンテンツのユニットはさらに、例えば、パラグラフ、セクション、日付、または上述の特許出願、名称「Automated Extraction of Semantic Content and Generation of a Structured Document from Speech」に定義されている用語である他の種類の「概念」を含むことが可能である。草稿筆記録106が階層的な構造化文書である場合、方法300は、文書の階層をナビゲートすることによって、草稿筆記録106内のコンテンツ全体にわたって繰り返し適用することが可能であり、この場合、コンテンツDはタイプおよび範囲を変化させることが可能である。
【００４３】
方法300は、草稿筆記録106内のコンテンツDのコンテクストCを識別する（ステップ304）。コンテクストCは、あらゆるレベルのグラニュラリティおよびコンテンツDからの距離において識別することが可能である。方法300は、編集済み筆記録110内のコンテクストCを識別しようとする（ステップ306）。方法300は、例えば、図2Aに関して上述した文書のアラインメントを使用してコンテクストCを識別することが可能である。
【００４４】
編集済み筆記録110内にコンテクストCが識別された場合、方法300は、次いで、編集済み筆記録110内のコンテクストC内のコンテンツEを識別する（ステップ310）。両方のコンテンツが同じコンテクストを共有しているので、編集済み筆記録110内のコンテンツEは、草稿（元の）筆記録106内のコンテンツDに対応する。
【００４５】
方法300は、コンテンツDおよびコンテンツEが互いに同値であるかどうかを判断する（ステップ312）。編集パターン識別子112は、いずれかの方法でコンテンツの同値性を定義することが可能である。少なくとも、コンテンツDおよびEが同じであれば、それらは同値である。なお、編集パターン112は、エラーを構成しない差異を有するコンテンツが同値であるとみなされるように、同値性をより幅広く定義することが可能であり、従って、必ずしも編集パターンの生成を引き起こすものではない。
【００４６】
コンテンツDおよびEが互いに同値であれば、編集パターンは生成されない。コンテンツDおよびEが互いに同値ではない場合、方法300は、編集パターンT=（D, E, C）を生成し（ステップ314）、コンテンツDをコンテクストC内のコンテンツEと置き換えるべきであると観察されたことを示す。特定の編集パターンT=（D, E, C）がすでに別の学習文書内に観察されている場合、方法300は、単に既存の編集パターンに対する発生カウントNを増加させることが可能であり、それによって、所与の学習セット内に何回編集パターンが観察されたかを記録する。方法300は、草稿筆記録106内のコンテンツDの残りのユニットに対してステップ304乃至314を繰り返す（ステップ316）。
【００４７】
ここで留意すべきは、図3Aに示される方法300は、草稿筆記録106内のコンテンツの各ユニットにわたってループするので、方法300は、同じコンテンツの異なるインスタンスに対する異なるポジ編集パターンを観察することが可能であることである。例えば、方法300は、草稿筆記録106内のコンテンツDが、編集済み筆記録110内のコンテクストC内のコンテンツEに置き換えられたこと（すなわち、編集パターンT=（D, E, C））だけでなく、コンテンツDが、コンテクストC内のコンテンツE’に置き換えられたこと（すなわち、編集パターンT=（D, E’, C）、ここでE’はEと異なる）も観察することが可能である。同様に、方法300は、コンテンツDが、コンテクストC’内のコンテンツEに置き換えられたこと（すなわち、編集パターンT=（D, E, C’）、ここでC’はCと異なる）を観察することが可能である。最後に、方法300は、コンテンツDが、コンテクストC’内のコンテンツE’に置き換えられたこと（すなわち、編集パターンT=（D, E’, C’））を観察することが可能である。これらは全て、方法300によって観察することが可能な、ポジ編集パターンの例である。
【００４８】
編集パターン識別子112aは、各ポジ編集パターンT=（D, E, C）に対して、同じ（または同値な）コンテンツDが、対応するポジ編集パターンのコンテクストCと異なるかどうか分からないコンテクストC’内で編集されなかった、1つ以上の「ネガ」編集パターンの形態T=（D, D, C’）も生成することが可能である。図3Bを参照すると、当該のネガ編集パターンを生成するための方法320のフローチャートが示されている。方法320は、一組の編集パターン114aおよびb（本願明細書では、集合的に編集パターン114と称する）内に存在する各ポジ編集パターンT=（D, E, C）にわたるループに入る（ステップ322）。方法320は、草稿筆記録106内のコンテンツD（またはその同値物）の各発生にわたるサブループに入る。次いで、草稿筆記録106内のコンテンツDのコンテクストC’を識別して（ステップ326）、同じコンテクストC’内の編集済み筆記録110内にコンテンツD（またはその同値物）も生じているかどうかを判断する（ステップ328）。このような発生のそれぞれに対して、方法320は、ネガ編集パターンT=（D, D, C’）を生成する（ステップ330）。
【００４９】
方法320は、コンテンツD（またはその同値物）の残りの発生のそれぞれに対してステップ326乃至330を繰り返し、残りのポジ編集パターンのそれぞれに対してステップ324乃至332を繰り返す（ステップ334）。
【００５０】
図3Aおよび3Bに示される方法のあらゆる組み合わせを実行して、あらゆる種類の所望の編集パターンを生成することができるものと理解されたい。さらに、本発明は、本願明細書に開示された種類の編集パターンに限定されるものではない。
【００５１】
図1Aおよび2Aに関して上述したように、訂正ルール生成器116は、編集パターン114に基づいて訂正ルール118を生成する。図4を参照すると、本発明の一実施態様による、訂正ルールを生成するために訂正ルール生成器116によって実行される、方法400のフローチャートが示されている。方法400は、空の組の訂正ルールを作成することなどによって、訂正ルール118を初期化することから始まる（ステップ402）。
【００５２】
方法400は、形態T=（D, E, C）を有する既存の編集パターンのそれぞれにわたるループに入る（ステップ404）。方法400は、訂正ルール118が、形態R=（D, E）の訂正ルールにすでに含まれているかどうかを判断する（ステップ406）。
【００５３】
ここで留意すべきは、訂正ルールは、特定のコンテンツDと他の特定のコンテンツEとの間のマッピングに関して定義しなくてもよいことである。訂正ルールは、例えば、コンテンツDのクラスに適用するプロシージャを指定して、編集済みコンテンツEのクラスを作成することが可能である。例えば、訂正ルールは、全ての十進数を単語でつづることが可能である。このようなルールは、例えば、「13」を「thirteen」に置き換える。このようなルールは、本ルールと一致する編集パターンが繰り返されるインスタンスを観察することによって学習することが可能である。
【００５４】
図4に戻ると、訂正ルール118が、コンテンツDをコンテンツEに変換するルールを含んでいない場合、方法400は、訂正ルール118にルールR=（D, E）を追加する（ステップ408）。含まれている場合には、方法400は、訂正ルール118に新たな訂正ルールは追加されない。この方法は、編集パターン114の残りのものに対して、ステップ406乃至408を繰り返す（ステップ410）。方法400が完了すると、訂正ルール118は、草稿筆記録106内のコンテンツDの観察された変換のそれぞれに対する訂正ルールを、同じコンテクストC内の編集済み筆記録110内のコンテンツEに含める。
【００５５】
図1Aおよび2Aに関して上述したように、分類子生成器120は、編集パターン114に基づいて分類子122を生成する。図5を参照すると、本発明の一実施態様による、分類子122を生成するために分類子生成器120によって実行される、方法500のフローチャートが示される。方法500は、以前に訂正した編集パターン内の各コンテンツDにわたるループに入る（ステップ502）。上述のように、コンテンツDは、あらゆるレベルのグラニュラリティにおいて、あらゆる種類のコンテンツとすることが可能である。方法500は、コンテンツDに対する分類子を生成する（ステップ504）。なお、ここで留意すべきは、方法500は、全てのコンテンツDに対する単一の分類子を含む、任意の数のコンテンツDに対する分類子を生成することが可能であることである。初期的には、分類子は、任意のコンテクスト内のコンテンツDに適用する訂正ルールを選択用としては、いかなる決定基準も指定しない。
【００５６】
方法500の残部の理解を補助するために、コンテンツDに対する全ての可能なコンテクストの、図9Aに示される領域900の一例を考察する。例示の目的のために、コンテンツDに対して5つの観察された編集パターン902a乃至eを領域900内に示す。編集パターン902aは、コンテンツDが、コンテクストC内でそれ自体へのマップ（すなわち、未編集）を観察したことを示す。編集パターン902bは、コンテンツDが、コンテクストC’内でコンテンツE1へのマップを観察したことを示す。編集パターン902cは、コンテンツDがまた、コンテクストC’’内でコンテンツE1へのマップを観察したことを示す。編集パターン902dは、コンテンツDが、コンテクストC’’’内でコンテンツE2へのマップを観察したことを示す。最後に、編集パターン902eは、コンテンツDがまた、コンテクストC’’’’内でコンテンツE2へのマップを観察したことを示す。図9Aの特定の編集パターンは、単なる例に過ぎない。
【００５７】
方法500は、コンテンツDに対する既存の編集パターンの全てを識別する（ステップ506）。図9Aに示される例では、方法500は、編集パターン902a乃至eを識別する。方法500は、コンテンツDに適用する各訂正ルールRにわたるループに入る（ステップ508）。図9Aに示される例では、編集パターン902a乃至eは、3つの一意の訂正ルール、（D, D）906a、（D, E1）906b、および（D, E2）906cに対応する。
【００５８】
方法500は、ルールRに対応する編集パターンのコンテクストの特徴に基づいて、決定基準を生成する（ステップ510）。これらの決定基準は、コンテンツDに対する分類子によって使用され、そのコンテクストに基づいて、コンテンツDの以降に観察されるインスタンスに訂正ルールRを適用するかどうかを決定することが可能である。方法500は、残りの訂正ルールに対してステップ510を繰り返し（ステップ512）、残りのコンテンツに対してステップ504乃至512を繰り返す（ステップ514）。
【００５９】
図9Bに示されるように、コンテンツDに対する分類子の作用は、領域900を3つのパーティション906a乃至cに分割することであり、それぞれが単一の訂正ルールに対応する。各パーティションは、対応する訂正ルールに関連する編集パターンを「含む」。この例では、パーティション906aは、編集パターン902a（ルール（D, D）に対応する）を「含む」、パーティション906bは、編集パターン902bおよび902c（どちらもルール（D, E1）に対応する）を「含む」、またパーティション906cは、編集パターン902dおよび902e（どちらもルール（D, E2）に対応する）を「含む」。
【００６０】
ステップ510の目的は、パーティション906a乃至cに対応する同値類を定義する決定基準を識別することである。同じコンテンツが、新しいコンテクストC＊内に続いて観察されたときには、コンテンツC＊に決定基準が適用されて、コンテクストC＊が属するパーティションを識別する。このパーティションが識別されると、パーティションに対応する訂正ルールをコンテンツDに適用して、編集済みコンテンツを作成することが可能である。選択されたパーティションに対応する訂正ルールは、アイデンティティマッピング（D, D）とすることが可能であり、コンテンツDはコンテクストC＊内で変更されてはならず、このルールを適用する必要がないことを示す。
【００６１】
各分割の決定基準は、さまざまな方法のうちのいずれかで作成することが可能である。例えば、パーティション内のコンテクストに共通する特徴を識別することが可能であり、これらの共通特徴は決定基準として使用される。例えば、パーティション906bを考察する。単語「without」が、コンテクストC’およびC’’内のコンテンツDのすぐ左側に表われた場合、「コンテンツDのすぐ左側に、単語「without」がある」を、パーティション906bに対する決定基準として識別することが可能である。別の例としては、「Aspirin」がコンテクストC’内に表われ、「Prozac」がコンテクストC’’内に表われている場合、コンテクスト内に薬物名が存在する（2つの例から何らかの薬剤名に一般化する）という事実を、パーティション906bに対する決定基準の一部とすることが可能である。
【００６２】
これらは、単に、分類子が同値類をどのように識別する可能性があるのかを示そうとして簡略化した例に過ぎない。実用上、分類子は、観察されたコンテクストの特徴のあらゆる組み合わせを使用して、同値類を定義する決定基準を生成することが可能である。ステップ510は、このような決定基準が、以前に観察されたコンテクストだけでなく、以前には観察されていないコンテクストにも適用することが可能であるように、観察されたコンテクストの共通特徴から一般化する決定基準を生成するためのあらゆる手法を用いることが可能である。
【００６３】
ここで留意すべきは、上述のシステム100の学習は、2つ以上の草稿筆記録106と、対応する編集済み筆記録110とを使用して実行することが可能であることである。実際に、上述の手法は、数千を超える文書を含む文書のコーパスに有効に適用することが可能である。学習の実行に使用される文書の数が増加すると、訂正ルール118および分類子122の品質が向上する。
【００６４】
エラーの検出および訂正システムが上述の様態でトレーニングされると、このシステムを使用して、当該のエラーが生じるコンテクストに基づいて、口語音声ストリームの草稿筆記録のような、他の草稿文書内のエラーを検出および訂正することが可能である。従って、概して、本発明の種々の実施態様は、図6に示される方法600によって特徴付けることが可能である。方法600は、エラーの訂正が望まれる、第一の文書内の複数のコンテンツDのそれぞれにわたるループに入る（ステップ602）。方法600は、コンテンツDのコンテクストCを識別する（ステップ604）。方法600は、コンテクストC内のコンテンツDに適用する訂正ルールR（もしあれば）を識別する（ステップ606）。方法600は、訂正ルールR（もしあれば）をコンテンツDに適用して訂正済みコンテンツを作成する（ステップ608）。なお、訂正ルールRは、訂正ルールがアイデンティティマッピングを表している場合には適用する必要はない。方法600は、第一の文書内の残りのコンテンツDに対してステップ604乃至608を繰り返す（ステップ610）。この結果は、第一の文書からのエラーが訂正された第二の文書である。
【００６５】
図6に示される方法600では、訂正ルールは、ステップ606で、コンテンツDおよびコンテクストCに基づいて選択することができることを前提とする。図7を参照すると、分類子を使用して、現在のコンテクストに基づいて訂正ルールを選択する方法700のフローチャートが示されている。図8を参照すると、分類子を使用して、当該のコンテンツのコンテクストに基づいて、コンテンツに適用する訂正ルールを選択することが可能な、本発明の一実施態様における方法700によって実行される方法800のフローチャートが示されている。
【００６６】
コンテンツ反復子706は、草稿文書702内のコンテンツD 708のユニットのそれぞにわたって繰り返し適用される（ステップ802）。コンテクスト識別子714は、草稿文書702内のコンテンツD 708のコンテクストC 716を識別する（ステップ804）。分類子セレクタ710は、分類子がコンテンツD 708に対して存在するかどうかを判断する（ステップ806）。該当する分類子がない場合、コンテンツ反復子706は、草稿文書702から次のコンテンツ708を選択する。
【００６７】
コンテンツDに対する分類子が存在する場合、分類子セレクタ710は分類子712を選択し、訂正ルールセレクタ718は、分類子712に対する決定基準を適用して、コンテクストC 716に基づいて、コンテンツD 708に適用する訂正ルール720を（訂正ルール118の中から）選択する（ステップ808）。訂正ルールセレクタ718は、例えば、分類の同値類のそれぞれの決定基準をコンテクスト716に適用することによって、この選択に、各訂正ルールに対するスコアを生成させることが可能である（スコアが高いほど、対応する決定基準をより満足させていることを示す）。訂正ルールセレクタ618は、最も高いスコアを有する同値類のメンバーである選択ルールを選択することが可能である。
【００６８】
従って、訂正ルールセレクタ718は、効果的に分類子712を使用して、コンテクストC 716を、観察されたオブジェクトの最も一致する同値類に配置することによって選択ルール720を選択し、それによって、初見のコンテクストを一般化する能力を提供する。診断書の場合、例えば、コンテクストCがテキスト「without any signs」であった場合、これは、「without fever」のような類似したコンテクストに以前適用されたものと同じ訂正ルールの適用に有用となりうる。訂正ルールセレクタ718は、厳密なルールではなく、その決定基準が最良のスコアを提供する同値類を識別することによって訂正ルール720を選択するので、訂正ルールセレクタ718は、適切な訂正ルールを選択して、全く初めてのコンテクストであってもそれに適用することが可能である。
【００６９】
訂正ルールアプリケータ721は、コンテンツD 708に選択された訂正ルールR 720を適用して、編集済み文書624内に編集済みコンテンツE 722を作成する（ステップ810）。なお、ここで留意すべきは、訂正ルールR 720は、訂正ルールR 720がアイデンティティマッピングを表している場合には適用する必要はないことである。方法800は、草稿文書702内のコンテンツD 708の残りのユニットに対してステップ804乃至810を繰り返す。方法800が完了すると、編集済み文書724は、訂正ルール118および分類子122によって指定されたように草稿文書702に実行された編集作業を反映する。
【００７０】
コンテクスト識別子714は、あらゆるレベルのグラニュラリティにおいて、コンテンツD  708に対するコンテクストCを識別することが可能であることに留意されたい。例えば、コンテクスト識別子714は、コンテンツD 708の直前に先行し、直後に続く単語として、コンテンツD 708を含む文として、コンテンツD 708の著者として、またはあらゆるレベルのグラニュラリティにおけるあらゆる他の種類のコンテクストまたはその組み合わせとして、コンテンツD 708に対するコンテクストを識別するように構成することが可能である。
【００７１】
訂正ルールセレクタ718は、たとえコンテクスト716に関してあいまいさに直面しても訂正ルールを選択することができるが、訂正ルールセレクタ718によって、追加的または代替的に、システム704のユーザー728は、訂正ルールを選択して適用することができる。訂正ルールセレクタ718は、あらゆる基準を使用して、ユーザーに訂正ルール720を選択させるかどうかを判断することが可能である。例えば、訂正ルールセレクタ618によって、いかなる適用可能な決定基準も十分に高いスコアを生じていない場合に、または、最高スコアの訂正ルールが互いに十分近いスコアを有する場合に、ユーザーに、競合する訂正ルール726の中からの1つの訂正ルールの選択730を提供できるようにすることが可能である。
【００７２】
候補訂正ルール726は、相対的な正確さの可能性の評価に対応する順序で、ユーザー728に表すことが可能である。各ルールに対する正確さの可能性はまた、訂正ルールを選択して適用するユーザーを補助するように、ユーザーに表すことも可能である。例えば、訂正ルール（D, E）が2/3の正確さの可能性と評価され、訂正ルール（D, E’）が1/3の正確さの可能性と評価された場合、訂正ルールは、（a）（D, E）（2/3）、（b）（D, E’）（1/3）のようにユーザーに表すことが可能である。評価された正確さの可能性を減じてユーザー728に訂正ルール候補を表すことで、有効な訂正ルールを選択して適用するプロセスを容易にすることが可能である。
【００７３】
システムは、特定のコンテクスト内の訂正ルールのユーザーの選択を記録して、（例えば、ユーザーによって選択された訂正ルールに関連する確率を増加させることによって）競合する編集パターンの正確さの可能性に関する内在的な確率論的モデルを更新することが可能である。このように、システムは、特定の期間使用した後に、ユーザーの選択を模倣することを学習することが可能であり、その時点で、選択肢の中からユーザーが手動で選択することは、もはや不要なものとなりうる。
【００７４】
［発明の利点］
本発明の利点のうちの1つ以上を以下に示す。エラーの検出および訂正に前後関係の情報を使用することで、当該のエラーが正確に検出され訂正される可能性が増加する。例えば、テキスト「pattens」があれば全て「patterns」に置き換えるだけの単純なコンテクストのないルールでは、「The company owns hundreds of pattens on medical equipment」という文には正確に訂正することはできない。この場合、「pattens」を「patterns」ではなく「patents」に置き換えなければならない。法律に関する記事に出てくる、または弁護士によって書かれたものであるといった事実のような文のコンテクストに関する知識を使用すれば、コンテクストフリーのルールよりも正確にエラーを訂正することが可能である。同様に、その単語が出てくる、またはその単語に先行および後続する文書のセクションに関する情報も、単語に適用する正しい編集作業の選択に有用となりうる。
【００７５】
従って、前後関係の情報は、いくつかの競合する編集作業の中から草稿文書内のエラーの訂正に使用しうるものの選択に有益に使用することが可能である。例えば、コンテンツDに適用する2つの編集ルール（D, E）および（D, E’）、（ここでEおよびE’は異なる）が存在すると仮定する。前後関係の情報が存在しない場合、編集ルールの選択はあいまいである。（D, E, C）および（D, E’, C’）のような編集パターンの形態で前後関係の情報が存在する場合、より情報に基づいた編集作業の選択を行うことが可能となる。例えば、コンテンツDが、現在の文書内のコンテクストCに生じた場合、編集パターン（D, E, C）に含まれる前後関係の情報との一致によって、編集座標（D, E）を、信頼性を持って選択することができる。
【００７６】
さらに、本発明は、初見のコンテクスト内のコンテンツに対しても適切に一般化し、コンテクストの同値類への分類に基づいて、「最も一致する」訂正ルールを選択する。例えば、学習中にコンテクスト「without any signs」および「without fever」が観察された場合、システムは、これらのコンテクストから一般化して、決定基準として単語「without」を有する同値類Qを作成することが可能である。システムがトレーニングされると、「without symptoms」のような新しく観察されたコンテクストが、同値類Qに良好に一致するものとみなされる。その後は、学習中に観察されなくても、同値類Qに関連する訂正ルールは新しいコンテクストに適用されうる。
【００７７】
さらに、本願明細書に開示されたエラーの検出および訂正システムの幅と精度は、より多くの文書で学習させることによって向上させることが可能である。ますます多くの草稿および編集済み文書の対が利用できるようになると、編集パターンは、ますます大きな学習セットに対して再計算できるようになり、それによって、システムの信頼性が高まり、また、潜在的に変化する編集行動に継続的に適用できるようになる。従って、エラーを訂正するシステムの能力は、経時的に向上させることが可能である。特に、競合する訂正ルールが観察されるときに、システムをさらに多くの文書で学習させることによって、より高い度合いの精度で訂正ルールが学習される相対的確率を高めることができる。
【００７８】
さらに、システムは観察によって訂正ルールを学習するので、特定の訂正ルールでシステムをあらかじめプログラムする必要はない。従って、システムは、人間のプログラマによってデザインされた訂正ルールの使用に限定されない。さらに、システムは異なるドメイン内の文書のコーパスで学習させることによって、そのドメイン内の文書の処理を校正することが可能である。このように、システムは、再プログラムを必要とせずに、異なるドメイン内の文書を使用するように構成することが可能である。
【００７９】
これらの利点の全ては、文書の構成および編集に必要な時間の長さおよびコストの削減をもたらす。本願明細書に開示される技術は、人間の編集者の必要性を排除することによって、または、当該の編集者の作業を容易にすることによって、このようなコストおよび時間の削減を提供することが可能である。例えば、上述のように、システムは人間の編集者の潜在的なエラーにフラグを立てて、編集者に提案された訂正を提供することが可能である。さらに、システムを使用して、文書が編集者に提供される前に特定のエラーを自動的に訂正することが可能であり、それによって、編集者が識別および訂正しなければならないエラーの数が減じられる。
【００８０】
編集パターンの検出および分類は、草稿生成プロセスのうちのどのようなコンポーネントによってエラーが生じているのか、および、編集パターンを適用する前であっても、これらのコンポーネントをどのように更新して、草稿文書の品質を向上させるのか、といった有用な情報を提供する。自動文書生成システムを使用して（草稿筆記録106のような）草稿文書を生成している場合は、このフィードバック情報を使用して、音声認識のコンポーネント、および文書の生成に使用される自然言語処理システムを改善することができる。例えば、句読点シンボルの挿入を伴う編集パターンの頻繁な観察は、自動文書生成システムの句読点予測コンポーネントには対応および最適化が必要であることを示すことが可能である。
【００８１】
本発明を特定の実施態様に関して上述したが、上述の実施態様は、例示のためだけに提供したものであり、本発明の範囲を限定または規定するものではないことを理解されたい。以下を含むがこれに限定されないさまざまな他の実施態様もまた、請求項の範囲内である。例えば、本願明細書に開示される要素および構成要素は、さらなる構成要素にさらに分割するか、または結合させて、より少ない構成要素で同じ機能を実行するように形成することが可能である。
【００８２】
本発明は、（医療関係および法律関係の報告書のような）説明した分野のいずれかに限定されるものではなく、概して、あらゆる種類の構造化文書に適用する。さらに、（草稿筆記録106、編集済み筆記録110、および編集済み文書624のような）本発明の実施態様によって使用されるさまざまな文書は、あらゆる機械可読の形式で表すことが可能である。このような形式には、XMLのようなマークアップ言語で表されるプレーンテキストの文書および構造化文書を含む。このような文書は、あらゆるコンピュータ可読の媒体内に格納し、あらゆる種類の通信チャネルおよびプロトコルを使用して伝送することが可能である。
【００８３】
本願明細書に開示された技術を使用して、エラーの検出および訂正以外のアクションを実行することが可能である。例えば、本願明細書に開示された技術は、自動転写システムによって作成された草稿文書に適用することが可能である。このようなシステムは、その単語が適切に認識されたという可能性を示す「信頼度」を、各単語と関連付ける自動音声認識装置を含む。本願明細書に開示された技術が、このような信頼度のコメントを有する草稿文書に適用された場合、システムは、エラーの可能性の高い領域として識別される任意のコンテンツ（例えば、編集パターン（D, E, C）でコンテンツDに一致するあらゆるコンテンツD）の信頼度を下げることが可能である。こうした低い信頼度があると、そのコンテンツは、レビューおよび訂正のきっかけとなりうる。
【００８４】
さらに、異なる種類（類）のエラーは、別途に識別および処理することが可能である。例えば、コンテンツの削除は、コンテンツの修正とは別に処理することが可能であり、次には、コンテンツの追加とは別に処理することが可能である。単語のミススペルは、ある単語の別の単語との置き換えとは別に処理することが可能である。句読点のエラーは、スペルのエラーとは別に処理することが可能である。エラーの分類は、編集パターンの作成時、またはエラーの検出時に実行することが可能である。エラーが検出されると、その類のエラーを使用して、取られるべき訂正処置の選択、およびその後のエラーを防ぐために行う措置の提案、またはそのいずれかを行うことが可能である。例えば、その類のエラーを使用して、（草稿筆記録106のような）草稿文書の作成に使用される、（人間による、または自動の、あるいは両方の）転写システム104の改善を支援することが可能である。また、その類のエラーを使用して、特定の類のエラーに適用する特別な訂正ルールを定義することも可能である。
【００８５】
各分類子が、対応するコンテンツDに関連付けられることを上述した。分類子122は、あらゆるレベルのグラニュラリティで、コンテンツに関連付けることが可能である。例えば、分類子は、特定の単語（例、「John」）と関連付けることが可能であり、この場合、分類子は、単語が表われるコンテクストに基づいて、その単語に適用する適切な訂正ルールを選択する。なお、分類子は、文、文書セクション、または文書全体のような、他のレベルのグラニュラリティでコンテンツに関連付けることが可能である。いずれの場合においても、分類子は、コンテンツが表われるコンテクストに基づいて、対応するコンテンツに適用する適切な訂正ルールを選択する。
【００８６】
特定の技術が自動システムのコンテクストに適用されるように本願明細書に記述されているが、これは本発明の要件でない。例えば、図1Aは、草稿筆記録106および対応する編集済み筆記録110を使用したシステム100の学習を示す図である。しかし、システム100は、（手動または自動による）転写を使用して生成されてはいない草稿文書（および対応する編集済み文書）によって学習させることが可能である。例えば、システム100は、手書きの文書を使用して、または光学式文字認識（OCR）を使用して他の文書から生成された文書を使用して学習させることが可能である。同様に、訂正システム704によって訂正された草稿文書702は、草稿筆記録である必要はなく、むしろ、エラーの検出および訂正が望まれるあらゆる種類の文書とすることが可能である。
【００８７】
ルール118は、本願明細書において「訂正」ルールと称されるが、このようなルールは、転写エラーの訂正に限定されるものではなく、むしろ、より一般的に使用して、あらゆる種類の編集作業を実行することが可能である。例えば、訂正ルールを使用して、書式要件に適合するようにテキストを編集することも可能である。従って、訂正ルール118は、より一般的な編集ルールを表すものである。
【００８８】
上述の技術は、例えば、ハードウエア、ソフトウエア、ファームウエア、またはそれらのあらゆる組み合わせに実装することが可能である。上述の技術は、プロセッサ、（例えば、揮発性および不揮発性のメモリや記憶素子を含む）プロセッサによって読み取り可能なストレージ媒体、少なくとも1つの入力装置、および少なくとも1つの出力装置を含む、プログラム可能なコンピュータ上で実行する1つ以上のコンピュータプログラムに実装することが可能である。プログラムコードは、入力デバイスを使用して入力された情報に適用して、上述の機能を実行して出力を生じさせることが可能である。出力は、1つ以上の出力装置に提供することが可能である。
【００８９】
特許請求の範囲内の各コンピュータプログラムは、アセンブリ言語、機械語、高水準手続きプログラミング言語、またはオブジェクト指向プログラミング言語のような、あらゆるプログラミング言語で実装することが可能である。プログラミング言語は、例えば、コンパイル型またはインタプリタ型プログラミング言語とすることが可能である。
【００９０】
このような各コンピュータは、コンピュータプロセッサによって実行される機械可読のストレージデバイスに実体的に組み込まれた、コンピュータプログラム製品に実装することが可能である。本発明の方法ステップは、コンピュータ可読の媒体に実体的に組み込まれたプログラムを実行するコンピュータプロセッサによって実行して、入力を操作して出力を生成することによって本発明の機能を実行することが可能である。例として、適切なプロセッサには、汎用および専用マイクロプロセッサの両方が挙げられる。概して、プロセッサは、リードオンリーメモリおよびランダムアクセスメモリ、またはそのいずれかから命令およびデータを受信する。具体的にコンピュータプログラム命令およびデータに好適なストレージデバイスには、例えば、EPROM、EEPROM、およびフラッシュメモリデバイスを含む半導体メモリデバイス、内蔵ハードディスクおよびリムーバルディスクのような磁気ディスク、光磁気ディスク、およびCD-ROMのような全ての形態の不揮発性メモリが挙げられる。上述したもののうちのいずれかは、特別設計のASIC（application-specific integrated circuits：ASIC）またはFPGA（Field-Programmable Gate Arrays：フィールドプログラマブル・ゲート・アレイ）によって補うか、またはこの中に組み込むことが可能である。コンピュータは、概して、内蔵ディスク（図示せず）またはリムーバブルディスクのような記憶媒体からプログラムおよびデータを受信することもできる。これらの要素は、従来のデスクトップまたはワークステーションコンピュータ、および、本願明細書に記述された方法を実装するコンピュータプログラムの実行に好適な他のコンピュータにも見出され、あらゆるデジタル印刷エンジンまたはマーキングエンジン、ディスプレーモニタ、または紙、フィルム、ディスプレースクリーン、または他の出力媒体上にカラーまたはグレースケールの画素を形成することができる他のラスタ出力装置とともに使用することが可能である。
【図面の簡単な説明】
【００９１】
【図１Ａ】本発明の一実施態様による、文書のエラーの検出および訂正システムに学習させるためのシステムのデータフロー図である。
【図１Ｂ】図1Aの文書のエラーの検出および訂正システムの別の実施態様のデータフロー図である。
【図２Ａ】本発明の一実施態様による、図1Aのシステムによって実行される方法のフローチャートである。
【図２Ｂ】本発明の一実施態様において、図1Bのシステムによって実行される方法のフローチャートである。
【図３Ａ】本発明の種々の実施態様による、編集パターンを生成するための方法のフローチャートである。
【図３Ｂ】本発明の種々の実施態様による、編集パターンを生成するための方法のフローチャートである。
【図４】本発明の一実施態様による、訂正ルールを生成するために図1Aおよび1Bの訂正ルール生成器によって実行される方法のフローチャートである。
【図５】本発明の一実施態様による、分類子を生成するための方法のフローチャートである。
【図６】訂正ルールが適用されるコンテンツのコンテクストに基づいて選択された訂正ルールを適用することによってエラーを訂正するために、本発明の種々の実施態様によって実行される高レベル方法のフローチャートである。
【図７】図1Aおよび1Bの訂正ルールおよび分類子を含む文書訂正システムを使用して、エラーを検出および訂正するためのシステムのデータフロー図である。
【図８】本発明の一実施態様による、草稿文書内のエラーを検出および訂正するために図7のシステムによって実行される方法のフローチャートである。
【図９Ａ】本発明の一実施態様による、特定のコンテンツに対する可能なコンテクストの領域を示す図である。
【図９Ｂ】本発明の一実施態様による、特定のコンテンツに対する可能なコンテクストの領域を示す図である。
【図１Ａ】
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【図１Ｂ】
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【図２Ａ】
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【図２Ｂ】
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【図３Ａ】
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【図３Ｂ】
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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９Ａ】
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【図９Ｂ】
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【国際調査報告】
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