(57)【要約】【課題】ユーザの示したキーワードに概念的に関連のある文書の部分や文を、その部分や文がそれらキーワードを明示的に含んでいなくても、強調表示する。【解決手段】電子テキストの概念的な強調表示を自動的に実行するための方法では、ａ）ユーザの関心事項に関連する概念キーワードの集合を選択し、ｂ）一以上の概念キーワードを含む文その他の情報のリストを生成し、ｃ）電子テキスト中で、概念キーワードを含む文その他の情報を自動強調表示する。【選択図】図１
2006190298.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
電子テキストの概念的な強調表示を自動的に実行するための方法であって、
ａ）ユーザの関心事項に関連する概念キーワードの集合を選択し、
ｂ）一以上の概念キーワードを含む文その他の情報のリストを生成し、
ｃ）電子テキスト中で、概念キーワードを含む文その他の情報を自動強調表示する、
方法。
【請求項２】
請求項１記載の方法であって、前記選択では、活性化拡散と語共起が用いられることを特徴とする方法。
【請求項３】
請求項１記載の方法であって、前記選択では、潜在的意味解析が用いられることを特徴とする方法。
【請求項４】
請求項１記載の方法であって、前記ユーザの関心事項には、
ａ）ユーザが閲覧又は読むテキスト、
ｂ）ユーザが閲覧又は読むインデックスエントリ、
ｃ）ユーザが指定したキーワード、
のうちの少なくとも１つが含まれることを特徴とする方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、言語処理、テキスト分析及びサーチ要約の分野に含まれ、テキストの強調のためのシステム及び方法、特に電子テキストに概念的強調を自動的に施すための方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
読むことは、人間にとって独特の本質的な行為であり、我々の共同の知識と歴史を促進させるものである。読むことは、読む場合の情報環境の複雑さから強い影響を受ける。過多の情報は読むために選ばれる資料に影響を与え、また同様にその資料に対する研究の深さに影響を与える。
【０００３】
電子テキストの大きなメリットの一つは、普通の紙の上のテキストに比べて電子テキストの方が、その中のキーワードのサーチが遙かに容易であることである。おそらくは、大量の電子テキストに対する強力なサーチを可能とするウェブ・サーチエンジンの出現は、紙の書籍の発明以来で最も革命的な情報アクセスの発展である。
【０００４】
書かれたテキスト（文章）を理解するために利用できる時間と資源の量は、人々の常に忙しい生活の中で、ますます少なくなってきている。人々を取り巻く環境の中でのこれらの変化は、書かれたテキストに対する人々の関わり方（相互作用の仕方）に直接的な影響を与えてきた。オンラインでウェブログ（いわゆるブログ(blog)）やインターネット上のテキストを読むことがますます増えており、紙の上のテキストを読むことはますます少なくなってきている。更に、読み手は、深い意味を求めてテキストを分析する代わりに、関連する情報の固まりを素早くスキミング（素早くざっと読むこと。拾い読み）する傾向がある。
【０００５】
読み手は、深く読まず、スキミングするようになってきている。スキミングは、再読行為においても起こる。再読行為では、あるトピックを取り巻く特定の事項を思い出すことがその目的となる。ブックマーク及びハイライト（強調表示）が、この目的の達成を正確に助けるために発明された。読みのパターンにおけるこのような根本的な転換は、今日における読みのアクティビティ（行為、活動）の強化の可能性についての研究の動機を研究者達に与えてきた。これらのスキミングの全てについて、読み手には、テキストの中で最も関連のある句や節に読み手の注意を向けるための効果的な手段が必要である。
【０００６】
残念ながら、読み／閲覧（ブラウジング）のインタフェースには、現在のところ欠点がある。例えば現在のサーチ技術は、典型的には、厳密なキーワードの合致だけしか許さない。サーチが実行されると、サーチ結果のリストがユーザに対し表示され、ユーザはそのリストから選択することが可能になる。厳密にキーワードに合致するものが与えられるだけなので、例えば「テニス」というキーワードをサーチするユーザは、明示的に「テニス」に言及した記事を見つけられるだけである。テニスに対して強い関連性を持っていても、「テニス」のことをたくさん記載していないような記事は、低いランクになるか、又は完全に見失われてしまう。
【０００７】
テキスト処理と情報検索においては多くの仕事がなされており、そのうちの多くは潜在的意味解析(ＬＳＡ：latent semantic analysis )又はそれに類似の技術（例えばサーチ関連の要約技術(search-related summarization)）に基づいている。文書の中でキー・センテンスが識別され、その文書の要約として用いられる。
【０００８】
関連技術の一つに概念サーチがある。これは、連想サーチとしても知られており、与えられたタームのセットにより記述される概念に言及する文書を見つけるものである。典型的には、概念検索は、まずキーワード拡張（keyword expansion）技術を情報検索システムから適用することで、関連する概念キーワードを見つけ、そしてその概念キーワードを用いてサーチを実行する。関連する概念キーワードは、このサーチ処理の結果の中に含まれる。
【０００９】
サーチエンジンが生成した結果のリストは、関連する部分（句や節）をハイライト表示するのではなく、厳密にキーワードに合致したものをハイライト表示する。ユーザのキーワード群により記述される概念に最も関連のある文書の部分や文に対しユーザの注意を向けさせること、その部分や文がそれらユーザが指定したキーワードを明示的に含んでいなくてもそのようにすること、が望まれる。
【００１０】
Googleのような従来のテキストサーチシステムでは、検索された文書の中に出現するサーチ・ターム（検索語）がハイライト表示され、ユーザにフィードバックされる。しかし、ＬＳＡのような技術で計算される概念的に類似したキーワードはハイライト表示されない。ＬＳＡは、様々な文書解析及びサーチ技術の基礎である。テキストベースのサーチへのＬＳＡの利用の１つの側面では、ＬＳＡは、指定されたサーチタームに強い関連を持つ文書の場所を突き止める。その場所は、サーチターム自体を実際には含んでいない場合もある。言い換えれば、ＬＳＡは、文書と句との間の意味的な類似性をモデル化するのに用いることができる。最も関連の強いサーチ結果を、サーチターム自体がそのサーチ結果に含まれるか否かによらず、またどの程度の頻度で含まれるかによらず、強調表示できるシステムを開発することが望まれる。
【００１１】
語と文書との間の意味的な類似性をモデル化する潜在的なモデルの別の例として、活性化拡散(spreading activation)と呼ばれる認知モデルがある。このモデルは、人間の記憶の検索をモデル化したものである。活性化拡散は、情報検索と人間の意味的な記憶のモデリングの両方の目的のために、盛んに研究されてきた。活性化拡散は、ウェブサイトを閲覧する際のユーザの振る舞いを知的にモデル化するためにも用いられてきた。活性化拡散は、認知心理学の研究において、人間がいかにして脳の中から記憶のかたまりを検索するかをシミュレートするのに用いられてきた。活性化拡散は、２つの記憶のかたまり同士の間の類似度をシミュレートにより求めたり、推測したりするのに用いることができる。
【００１２】
語共起(word co-occurrence)は、テキスト本体の意味ネットワーク(semantic network)と概念の関連性とをモデリングするものである。語共起は、統計的言語処理において利用されてきたものであり、テキストの中で複数の概念的なキーワードが相互に近接して出現する頻度を理解することにより構築される。
【００１３】
本発明に関連する先行技術文献として以下のようなものがある。
【００１４】
【特許文献１】米国特許第６５９８０４７号明細書
【特許文献２】米国特許出願公開第２００２／０１４３９４０号明細書
【特許文献３】米国特許出願公開第２００２／００８３１０１号明細書
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１５】
本発明は、上記従来技術の問題点の少なくとも一つを解決する。
【課題を解決するための手段】
【００１６】
本発明は、電子テキストの中の関連ある部分を識別し、概念的に強調表示することで、テキストの読解又はスキミングの生産性を上げるための方法を提供する。テキストは、書かれたもの、電子的なものなど様々な媒体にわたっており、連続する文字を利用したものである。テキストの典型的な形態には、例えば本、記事、インターネットのページなどがある。本発明の実施形態によれば、一組の概念キーワードが、ユーザの関心に対して意味的に最高レベルの類似性を持つ語群として選択される。本発明では、１又は複数のそのような概念キーワードを含んだ文のリストその他の情報を生成する。本発明では、それら概念キーワードを含んだ文その他の情報を自動的に強調表示する。強調表示してよい他の情報としては、文の形式に含まれないテキスト中のあらゆる情報がある。「他の情報」の例としては、例えばグラフやテーブルがある。
【００１７】
本発明の実施形態によれば、ユーザの関心事項は、ユーザのアクティビティ（行為、活動）により明示的に決定される。アクティビティには、ユーザがサーチ・ボックスのようなリアルタイムのアクティビティにより明示的に生成した、ユーザ生成のキーワードが含まれる。また、ユーザにより閲覧され読まれるテキスト及びインデックス・エントリから間接的に構築される関心事項もまた含まれ得る。ユーザのアクティビティは、ユーザが閲覧又は読む１又は複数のテキスト、ユーザが閲覧又は読むインデックスのエントリ群、及びユーザが指定するキーワードを含む。
【００１８】
本発明の実施形態では、ユーザの関心に対して最高レベルの意味的な類似性を有する概念キーワードが、潜在的意味解析（ＬＳＡ）を用いて選択される。別の実施形態では、概念キーワードは、活性化拡散と語共起との組合せに基づき選択される。活性化拡散と語共起の実施形態を一緒に用いることにより、１又は複数の文書における関連した概念群を意味的にモデル化しカプセル化する。その結果生成されるモデルを、新たな文書に対して適用することにより、その新たな文書の中でユーザ自身の基準に従ってユーザの注意を最も惹く１又は複数の部分を決定することができる。本発明の実施形態によれば、概念キーワードの存在に基づき、ユーザの関心に対して概念的に最も強い関連を持つ文その他の情報の場所を自動的に特定する。これら、文その他の情報は、自動的に強調される。ある例では、テキストを、ユーザが開く前に、事前に強調表示することもできる。
【００１９】
本発明の実施形態における自動強調によれば、電子テキストの対話的（インタラクティブ）閲覧について新しい方式が可能となる。この新しい閲覧方式では、ユーザの関心に基づくキーワードに従って、ユーザの注意が最も関連の強い文その他の情報に向けられるようガイドされる。概念的強調表示は３つの異なる方法で実現することができ、そのうちの複数を同時に実行してもよい。この強調表示は、（１）ユーザがキーワードサーチを直接的に実行する場合、（２）ユーザがインデックスサーチを実行する場合、に実行することができ、（３）本発明は、ユーザの関心を反映した関心プロファイルその他の情報を生成することができ、これをテキストに適用することができ、強調表示を行うことができる。インデックスサーチを実行する場合、活性化拡散と語共起の組合せを再び用いて、ユーザが指定したキーワード（或いは複数のキーワード）に概念的に関係するエントリを表示する概念インデックスを生成することができる。ユーザがインデックス・エントリを選択すると、上述の概念サーチ処理に従ってサーチが実行される。ブック（本）の中の選択されたページが表示され、そのブックの中でそのインデックス・エントリに関連のある部分が、その部分にそのキーワード自身が含まれているか否かに依らず、強調表示される。
【００２０】
本発明に係る動的要約及び強調の機能は、広範囲の概念サーチアルゴリズムと共に動作するように設計されている。ある実施形態によれば、キーワードベクトルＫが与えられると、元のキーワードとともに概念的に関連するキーワードの集合とを含む概念キーワードベクトルＫ’が計算される。Ｋ’は語共起行列(word co-occurrence matrix) ＷＣを用いて反復的に活性化拡散を行うことにより計算される。
【００２１】
本発明の１つの実施形態によれば、ユーザにより実行されるサーチごとに、また選択されたインデックス・エントリごとに、そのサーチからのキーワードが、ユーザの関心を反映した関心プロファイルその他の情報に追加される。新たなサーチが行われるごとに、また１つのインデックス・エントリが選択されるごとに、関心プロファイル中にすでに存在するタームの重みが劇的に低減される。ユーザが複数のインデックス・エントリにわたってブラウジング（閲覧）するにつれて、本発明の実施形態に従ってインデックス・エントリからのキーワードの集合が蓄積される。閲覧された各インデックス・エントリは、関心プロファイルに対し直接的に追加される。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２２】
以下、本発明の実施の形態を、図面を参照しつつ説明する。
【００２３】
本発明は、電子テキストの中の関連ある部分を識別し、概念的に強調表示することで、テキストの読解又はスキミングの生産性を上げるための方法を提供する。テキストは、書かれたもの、電子的なものなど様々な媒体にわたっており、連続する文字を利用したものである。テキストの典型的な形態には、例えば本、記事、インターネットのページなどがある。本発明の実施形態によれば、一組の概念キーワードが、ユーザの関心に対して意味的に最高レベルの類似性を持つ語群として選択される。本発明では、１又は複数のそのような概念キーワードを含んだ文のリストその他の情報を生成する。本発明では、それら概念キーワードを含んだ文その他の情報を自動的に強調表示する。他の情報としては、文の形式に含まれないテキスト中のあらゆる情報がある。「他の情報」の例としては、例えばグラフやテーブルがある。
【００２４】
本発明の実施形態によれば、ユーザの関心事項は、ユーザのアクティビティ（行為、活動）により明示的に決定される。アクティビティには、ユーザがリアルタイムのアクティビティにより明示的に生成した、ユーザ生成のキーワードが含まれる。また、ユーザにより閲覧され読まれるテキスト及びインデックス・エントリから間接的に構築される関心事項もまた含まれ得る。ユーザのアクティビティは、ユーザが閲覧又は読む１又は複数のテキスト、ユーザが閲覧又は読むインデックスのエントリ群、及びユーザが指定するキーワードを含む。
【００２５】
本発明の実施形態では、ユーザの関心に対して最高レベルの意味的な類似性を有する概念キーワードが、潜在的意味解析（ＬＳＡ）を用いて選択される。別の実施形態では、概念キーワードは、活性化拡散と語共起との組合せに基づき選択される。活性化拡散と語共起の実施形態を一緒に用いることにより、１又は複数の文書における関連した概念群を意味的にモデル化しカプセル化する。その結果生成されるモデルを、新たな文書に対して適用することにより、その新たな文書の中でユーザ自身の基準に従ってユーザの注意を最も惹く１又は複数の部分を決定することができる。本発明の実施形態によれば、概念キーワードの存在に基づき、ユーザの関心に対して概念的に最も強い関連を持つ文その他の情報の場所を自動的に特定する。これら、文その他の情報は、自動的に強調される。ある例では、テキストを、ユーザが開く前に、事前に強調することもできる。
【００２６】
本発明の実施形態における自動強調によれば、電子テキストの対話的（インタラクティブ）閲覧について新しい方式が可能となる。この新しい閲覧方式では、ユーザの関心に基づくキーワードに従って、ユーザの注意が最も関連の強い文その他の情報に向けられるよう案内される。概念的強調表示は３つの異なる方法で実現することができ、そのうちの複数を同時に実行してもよい。この強調表示は、（１）ユーザがキーワードサーチを直接的に実行する場合、（２）ユーザがインデックスサーチを実行する場合、に実行することができ、（３）本発明は、ユーザの関心を反映した関心プロファイルその他の情報を生成することができ、これをテキストに適用することができ、強調表示を行うことができる。インデックスサーチを実行する場合、活性化拡散と語共起の組合せを再び用いて、ユーザが指定したキーワード（或いは複数のキーワード）に概念的に関係するエントリを表示する概念インデックスを生成することができる。ユーザがインデックス・エントリを選択すると、上述の概念サーチ処理に従ってサーチが実行される。ブック（本）の中の選択されたページが表示され、そのブックの中でそのインデックス・エントリに関連のある部分が、その部分にそのキーワード自身が含まれているか否かに依らず、強調表示される。
【００２７】
本発明の実施形態によれば、テキストの対話的な動的要約は、ユーザの関心を反映した関心プロファイルその他の情報に従って生成される。この関心プロファイルその他の情報は、ユーザにより直接選択されるか又はユーザの振る舞いに基づき生成される。
【００２８】
本発明に係る実施形態に従った自動強調の処理手順を示すフローチャートを図１に示す。ユーザの関心事項が入力されると、ユーザの関心事項に対して最高レベルの意味的類似性を持つものが概念キーワードの集合として選択される。概念キーワードの集合は、ユーザの関心事項を直接的に表すキーワード群を含むと共に、ユーザの関心に基づく概念サーチによって見つけられる概念的に関連するキーワードの集合も含む。ステップ１００において、ユーザの関心事項が取得される。ステップ１１０では、ユーザの関心事項に対して最高レベルの意味的な類似性を持つ概念キーワードの集合が選択される。この処理は、様々な方法に従って行うことができる。その方法の一例が、ＬＳＡである。別の例は、語共起と組み合わせた活性化拡散であり、これについては図４とそれに関連する説明（テキスト）にて更に詳しく説明する。図４の点線４７０で囲まれるステップは、ステップ１１０の特別なケースである。
【００２９】
次に、ユーザの関心事項に基づき、１又は複数の概念キーワードを含んだ文その他の情報のリストが生成される。ステップ１２０では、テキストが取得される。ステップ１３０では、１又は複数の概念キーワードを含んだ文その他の情報のリストが生成される。この処理は様々な方法に従って実行することができる。その方法の一例は、図５に示されるフローチャートとそれに関連する説明に示される一群の実施形態に従って更に詳しく説明されるアルゴリズムである。図５の点線５９０で囲まれるステップは、ステップ１３０の特別なケースである。ステップ１４０では、概念キーワードを含んだ文その他の情報が自動的に強調表示される。
【００３０】
本発明に係る実施形態は、電子ブック読書システムとして実装された。本発明に係る実施形態は、一般的な読書システム、又は例えばインターネットのサーチ結果などの電子テキストに適用することができる。ここで一例として用いるブックは、ケン・アリベック(Ken Alibek)著の「バイオハザード」("Biohazard")であり、これはかつてのソビエト連邦において生物兵器を研究した著者の経験を語ったノンフィクションである。
【００３１】
実施形態によれば、"anthrax symptoms"(「炭疽症状」)を検索することで、例えば図２に示すような、文とキーワードの強調表示が生成される。図２は、上記のテキストの２つのページ（例えば６及び７ページ）の強調表示を施したビュー（画面）２００を示すスクリーンショットを示す図である。本発明の実施形態では、ユーザの関心事項に関連する異なる複数の種類の情報を強調表示するのに、それぞれ異なった色を用いることができる。１つの例では、ユーザが指定した複数のキーワード２１０は１又は複数の色（例えば、緑と青）で表示してもよく、ユーザ指定のキーワード２１０以外の概念キーワード２２０は第２の色（例えばグレー）で表示してもよく、強調表示される文その他の情報の中に含まれる語のうち、ユーザ指定のキーワード２１０でも概念キーワード２２０でもない語２３０は第３の色（例えば黄色）で表示してもよい。強調表示する情報のタイプは、ユーザから変更可能となっている。更に、すべての色の選択は自由であり、ユーザが適宜変更可能である。
【００３２】
同じ例に従って説明すると、図３Ａ，図３Ｂは、２つのページの部分の詳細なビューを示す２つのスクリーンショットを含んでいる。この図では、本実施形態の方式によって強調表示された関連のある部分（句、節など）が示される。図３Ａは、上記ブックの第６ページの一部分３２０の強調表示された詳細なビューを示すスクリーンショットを示しており、図３Ｂは、上記ブックの第７ページの一部分３４０の強調表示された詳細なビューを示すスクリーンショットを示している。繰り返すが、実施形態では、ユーザの関心事項に関連する異なる複数の種類の情報を強調表示するのに、それぞれ異なった色を用いることができる。また、１つの例では、ユーザ指定のキーワード３１０は１つの色で表示され、ユーザ指定のキーワード３１０以外の概念キーワード３２０は第２の色で表示され、強調表示される文群又はその他の強調表示される情報の中に含まれる語のうち、ユーザ指定のキーワード３１０でも概念キーワード３２０でもない語３３０は第３の色で表示される。
【００３３】
図３Ａでは、第６ページ中の強調表示されたテキストは、ケン・アリベックが炭疽菌兵器の生成に従事していたことを示している。図３Ｂでは、第７ページ中の強調表示されたテキストは、ユーザが探しているいくらかの情報を提供している。強調表示されたテキストは、体内での潜伏期間、炭疽菌の発病に対する犠牲者の自覚、病気の初期の兆候、及び最初の段階での炭疽菌に対する処置など、炭疽菌の病徴について説明している。
【００３４】
次の点に留意すべきである。すなわち、概念サーチの１つの利点は、ユーザのニーズ（必要）に関連のある情報の場所を、その情報が文字通りそのままのサーチタームにより厳密に記述されていない場合でも、求めることができるという点である。この例では、この病気の最初の段階における犠牲者の発病の自覚及び処置は、厳密に言えば、炭疽症状ではないが、それでもユーザのニーズに強く関連している。サーチを進めたり、新たなページに移っていったりすれば、入力されたサーチキーワードに概念的に関連性を持つ概念キーワードを含む文その他の情報の強調表示が更に行われる。
【００３５】
クエリ（問合せ）に最も直接的に関連している情報として、ユーザは、炭疽症状が、鼻詰まり（"nasal stuffiness"）、関節における刺すような痛み("twinges of pain in joints")、疲労("fatigue")、及び乾いたしつこい咳("dry, persistent cough")などを含むことを知る。活性化拡散処理は、考慮中のタスクに非常に関連性の強い強調表示を実行する。
【００３６】
本実施形態の強調表示機能は、動的要約機能と同様に、広範囲の概念サーチアルゴリズムを用いて動作するように設計される。本実施形態は、意味ネットワーク及び連想ネットワークを利用することにより、概念サーチを実行する。ここに示される概念サーチアルゴリズムは、概念的に関連性のあるキーワードを選択するための１つの方法を提供する。多くの他の概念サーチアルゴリズムがあり得、本実施形態における対話的な動的要約及び概念強調表示の機能と共に用いることができる。商業的に利用可能な方式の例としては、例えばAutonomyやGoogleが開発したものがある。
【００３７】
図４のフローチャートに示される実施形態では、ユーザ生成キーワードベクトルＫとして表現されたユーザの関心事項が与えられ、活性化拡散を用いて概念キーワードベクトルＫ’が生成される。Ｋ’は、ユーザの関心事項を直接的に表現したキーワード群と共に、ユーザの関心事項に基づく概念サーチにより見つけた概念的に関連性を持つキーワードの集合を含む。実施形態では、Ｋ’は語共起行列ＷＣを用いた活性化拡散処理の繰り返しにより計算される。ＷＣの構築は、文書コーパス全体を調べ、全てのキーワードについてランニング・ウインドウ(running window：移動するウインドウ)を用いることであるキーワードが他のキーワードとどのような頻度で共起するかを計算することで行われる。実際には、４０語のランニング・ウインドウ（例えば、キーワードを中心に４０語の幅を持つウインドウ）がよく機能することが分かった。
【００３８】
図４のステップ４００では、ユーザが生成したキーワードの集合の形で、ユーザの関心事項が取得される。ステップ４１０では、語リストの中からユーザが生成したキーワードが探索され、それらキーワードの語識別コード（「語ＩＤコード」）が取得される。ステップ４２０では、ユーザが生成したキーワードのベクトルＫがそれら語ＩＤコードを用いて生成される。ステップ４３０では、活性化拡散が開始される。繰り返しカウンタｔが１にセットされ、Ｋ（１）＝Ｋと設定される。ステップ４４０では、ｔが所定の繰り返し回数より少ないかもしくは等しいかが判定される。その判定結果が肯定（ｙｅｓ）の場合、ステップ４５０で、繰り返しカウンタｔの値がｔ＋１にセットされる。Ｋ（ｔ）が以下の式に従って計算される。この計算では、語共起行列ＷＣが、活性化拡散処理に従って、活性化拡散行列として用いられる。
Ｋ（ｔ）＝Ｋ’＝ａ*Ｋ（ｔ−１）＋ｂ*ＷＣ*Ｋ（ｔ−１）
ここで、ａとｂは定数係数であり、ａ＋ｂ＝１である。
【００３９】
処理はステップ４４０に戻る。繰り返しの後、Ｋ（ｔ）＝Ｋ’が得られる、これは、Ｋに含まれるキーワードすなわち元のキーワードベクトルと共起する語を含んだ概念キーワードベクトルである。したがって、ステップ４４０の判定結果が否定（ｎｏ）の場合、所定の繰り返し回数が完了したことを意味し、その後ステップ４６０で、概念キーワードベクトルＫ’＝Ｋ（ｔ）となる。そして、処理が完了する。点線４７０で囲まれた内部のステップ群は、図１のステップ１１０の特別なケースである。
【００４０】
実際には、テキストの言葉の中に頻繁に現れる語は、Ｋ（ｔ）の中に現れる可能性が高い。実施形態では、テキストの言葉における各キーワードの相対的な頻度に従って各キーワードを正規化するために、コーパス中の全ての語についてターム頻度が計算され、そのテキストの中で使われる言葉における各キーワードのターム頻度を示すベクトルＴＦが生成される。そして、Ｋ（ｔ）の重みが次の式に従って修正されることで、Ｋｎｏｒｍ’が求められる。
Ｋｎｏｒｍ’＝Ｋ’／（ｃ*ＴＦ）    ここで、ｃは定数である。
【００４１】
ベクトルＫｎｏｒｍ’は、ユーザが指定した元のサーチタームに関連する概念キーワード群を指定する。Ｋｎｏｒｍ’は、概念キーワード群の相対的な重み（すなわち重要度）を指定するものでもある。Ｋｎｏｒｍ’は、関心度（ＤＯＩ: Degree-of-Interest）の関数のための基礎として見ることができる。
【００４２】
電子文書Ｄが与えられると、本実施形態は、ユーザが指定したサーチタームに対して概念的に関連するタームを含んだ文その他の情報を強調表示する。図５のフローチャートに示される実施形態では、ここに示す概念的強調表示のアルゴリズムは、概念的に関連のある資料を含む文その他の情報を強調表示するための方法の一例を提供する。多くの他の概念的強調表示のアルゴリズムがあり得、対話的な動的要約及び概念サーチの機能と共に用いることが可能である。
【００４３】
ステップ５００では、対象のテキストが取得される。ステップ５１０では、そのテキストの中の個々の文その他の情報がパーズ（解析）される。ステップ５２０では、次の文Ｓ又は次の他の情報Ｓが選択される。ステップ５３０では、その文その他の情報における各語について、語ＩＤが語リストの中から探索される。ステップ５４０では、ステップ５３０で見つかった語ＩＤを用いて、その文その他の情報における語群の頻度を表現する文ベクトルＳが計算される。ステップ５５０では、文ベクトルＳが概念キーワードベクトルＫ’と比較される。この比較は様々な方法で行うことができる。例えば、ベクトルＳとベクトルＫ’との内積（ドット積）の計算がその一例である。内積の１つの形式として、ベクトルＳとベクトルＫ’に対し、コサイン類似度関数を計算してもよい。他の比較方法を用いてもよい。これにより、各文Ｓに対して類似度スコアＴＳ  が求められる。ステップ５６０では、文その他の情報とそれに対応する類似度スコアＴＳ  が、潜在的に関連を持つ文又は潜在的に関連を持つ他の情報のリストに追加される。ステップ５７０では、更に別の文その他の情報があるか否かが判定される。その判定結果が肯定（ｙｅｓ）であれば、処理はステップ５２０に戻る。判定結果が否定（ｎｏ）であれば、処理はステップ５８０へと進み、強調表示すべき文その他の情報のリストの最後に達したことになる。点線５９０で囲まれた内部のステップは図１におけるステップ１３０の特別なケースである。そのリストを用いて、以下にもっと詳しく説明する処理によれば、最高のランクの文その他の情報を、本実施形態に従って強調表示することができる。
【００４４】
この方法の情報乃至知的な点（intelligence）はインタフェースの背後に埋め込まれており、このインタフェースはユーザに対して意味ネットワークを見せない。ユーザは意味ネットワークを直接に修正したり変更したりすることはできない。このような細部を隠すことにより、既存のサーチ及び読書のプロセスを増補することにより、ユーザはそのインタフェースの動作により完全に混乱してしまうということがない。
【００４５】
実施形態に従った概念的インデックスを構築するための上述の方法に加え、強調表示は、本実施形態に従う概念的インデックスと更に組み合わせることができる。ユーザは１組のキーワードＫ（キーワードベクトル）を打ち込んで、（そのユーザ向けの）カスタム・ユーザ・インデックスを生成することができる。次にシステムは、そのキーワードベクトルＫに基づき概念的インデックスを求め、それを表示する。図６に示したスクリーンショットには、例えば、概念インデックス６００の一部が示される。概念的インデックス６００は、キーワードサーチターム６０４である"anthrax symptoms"が入力された後で、実施形態の方法に従って生成される。概念的インデックスは、ユーザに対し、直感的な、ユーザフレンドリーなインタフェースを提供する。このインタフェースにより、ユーザは概念的インデックスを用いて素早く閲覧することができ、ユーザの生成したキーワードに対して文言的に関連するエントリ及び概念的に関連するエントリを検討することができる。ユーザは、関連するテキストの意味を労せずして得ることができる。またユーザは、潜在的に最も関連の強い文その他の情報を素早く見つけ出すことができる。
【００４６】
ユーザが指定したインデックス・ターム６１０群が取得される。ユーザが１つのインデックス・エントリを選択した後、インデックス・エントリのキーワード群が、サーチ・キーワードのリストに追加され、概念的に関連する部分（句や節）及びキーワードその他の情報が強調表示される。ブルセラ症(brucellosis)や天然痘(smallpox)、ツラレミア(tularemia)などのような関連する概念を含んだ概念インデックス・ターム６２０も、それらタームが上述のキーワードの集合の部分として指定されていなくても、検索される。概念インデックス６００の部分として生成された各インデックス・エントリ６４０は、インデックスにおけるページ番号、ページ番号の集合に対応する。
【００４７】
マウス又はこれに類似のデバイスを用いて、本実施形態により、ユーザはインデックス・エントリ６４０のいずれかを選択することができ、これにより当該テキスト中の関連する部分（句や説）のツール・チップ(tool tip)６５０が取得できる。ユーザがインデックス・エントリ６４０群を閲覧していく間、ツール・チップ６５０は閲覧されている各インデックス・エントリ６４０に対応づけて表示される。対応する個々のインデックス・エントリ６４０に対して、ツール・チップ６５０は、最高ランクの概念的に強調表示される文その他の情報を包含する。これは、ユーザが、そのインデックス・エントリ６４０をもしクリックしたとしたら見えたであろうものである。ツール・チップ６５０は、例に示したテキストの中の選択されたページからの、最高度に関連性の強い文その他の情報を含む。上述のように、強調表示には非常に様々なオプションが利用可能である。今用いている例では、ユーザが指定したキーワード６１０が１つ又は複数の色で表示されている。
【００４８】
また実施形態では、インデックス・サーチ・インタフェースにおけるツール・チップは、ユーザに対して更なる情報の手がかりをもたらし、ユーザがページを選択する前に、ユーザが予備的にその内容を理解できるようにする。この特徴は、大略的には、サーチエンジンが提供する要約文と類似のものであり、典型的なユーザにとって直感的に理解できるものである。
【００４９】
この例では、実施形態の方式により、キーワード・サーチ・ターム６０４"anthrax symptoms"に直接的に関連する３つの直接関連のインデックス・エントリ６６０が求められた。これら直接的に関連するインデックス・エントリ６６０は、７〜８ページ、７６〜７８ページ、及び１０５ページにて見つかる。ユーザは、最も関連性の強い情報を含んでいるらしいテキストを判別するために、各インデックス・エントリ６４０についてのツール・チップ６５０を閲覧することができる。第７〜８ページに対応する直接関連のインデックス・エントリ６６０を、カレントのインデックス・エントリ６７０として選択することで、ユーザはその選択されたページに直接的に到達できる。ツール・チップ６５０により示されるように、これらのページはキーワード・ターム６１０"anthrax symptoms"に関する情報を含んでいる。図２及び図３に示すように、キーワード・サーチ・ターム６０４に関する情報は、すでにユーザの関心に応じて強調表示されている。
【００５０】
ある実施形態によれば、ユーザがインデックス・エントリの１つのページ番号を選択すると、そのインデックス・エントリ内のキーワード群が、ユーザが本システムにすでに入力したキーワードのリストに対して追加される。これにより、新たなキーワードベクトルＫｎｅｗが生成される。上述の例では、第８ページの"Ebola virus"（エボラ・ウィルス）を選択することで、元のキーワード集合の"Marburg"とインデックス・エントリのキーワード集合の"Ebola virus"とが結合されて、"Marburg Ebola virus"（マールブルグ・エボラ・ウィルス）というキーワード集合が生成される。ページを閲覧したり読んだり、サーチのための新たなキーワードを指定したりするなどの他のユーザのアクティビティによっても同じ処理が行われる。
【００５１】
ある実施形態によれば、新たなキーワードベクトルＫｎｅｗは、上述の活性化拡散処理を用いて概念的に類似するキーワード群Ｋｎｅｗ’を選択するのに用いられる。最後に、Ｋｎｅｗ’が、上述のようにして強調表示する文の集合その他の情報を選ぶために用いられる。
【００５２】
概念的強調表示は、ユーザのアクティビティから生成されたユーザの関心事項を反映した関心プロファイルその他の情報と概念的インデックスとを用いた実施形態に従って行うことができる。すぐ上に示したような強調表示を概念的インデックスと組み合わせること、及び、以下に示すような強調表示を関心プロファイルと組み合わせることは、両方の可能性が同時に生じることを許容する本発明の実施形態の特別なケースであることがわかるであろう。
【００５３】
ユーザによって指定されるのでなければ、ユーザの関心事項を反映する関心プロファイルその他の情報は、ユーザの読書及び閲覧のアクティビティから本発明の実施形態に従って生成される。本発明の実施形態によれば、ユーザが関心を持ちそうなトピックに関連する部分（句や節）が識別され、強調表示される。ユーザが指定したキーワードはキーワードベクトルに追加される。
【００５４】
本発明に実施形態によれば、ユーザの関心事項が更新されるごとに、ユーザの指定するキーワードがキーワードベクトルに追加される。既存の関心プロファイル内に存在するキーワードの重みは低減される。ユーザが出会った最近のキーワードに対してより大きい重みを付与するために、単純な線形重み付け法(simple linear weighting method)が用いられる。関心プロファイルは、各ページの内容を読むのにかかった時間から生成される（The interest profile is generated from time spent reading each page's content.）。ユーザが読むか又は閲覧しているページについて、当該ページの代表のキーワードベクトルが計算される。そして、そのキーワードベクトルと、そのページを読むか閲覧するのにかかった時間との正規化した積が、ユーザの関心事項に組み込まれる（Then a normalized product of the keyword vector and the time spent browsing and reading the page is incorporated into the user’s interests. ）。同様に、ユーザが読むか又は閲覧しているインデックス・エントリについて、そのインデックス・エントリの代表のキーワードベクトルが計算される。そして、キーワードベクトルと、そのインデックス・エントリを読むか又は閲覧するのにかかった時間との正規化した積が、ユーザの関心事項に組み込まれる。
【００５５】
本発明の実施形態によれば、ユーザにより実行されるサーチごとに、及び、選択されたインデックス・エントリごとに、そのサーチからの代表のキーワード群が関心プロファイルに追加される。いったんサーチが始められるか、新たなインデックス・エントリが選択されるかすると、それまでのサーチにおけるユーザの関心事項は、最小限又は短命、又はその両方になりがちである。したがって、本発明の実施形態によれば、新たなサーチが行われるごとに、及びインデックス・エントリが選ばれるごとに、関心プロファイル内の既存のタームのターム重みが劇的に低減される。
【００５６】
ユーザが複数のインデックス・エントリを閲覧して行くにつれて、本発明に実施形態に従って、インデックス・エントリからキーワードの集合が蓄積されていく。閲覧される各インデックス・エントリは関心プロファイルに直接的に追加される。新たなインデックス・エントリが選択されると、それまでのインデックス・エントリにおけるユーザの関心事項は最小限又は短命、又はその両方になりがちである。
【００５７】
本発明の実施形態では、ユーザは、実行すべき強調表示の程度や性質に関する強調表示設定事項を指定することができる。そして、指定された強調表示設定事項に従って、強調表示が行われる。
【００５８】
図７は、このような実施形態を示すフローチャートを示している。ステップ７００では、図１のステップ１３０で生成されたリストが取得される。このリストには、ユーザの関心事項に関係する１又は複数の概念キーワードを含んだ文その他の情報が含まれる。このリストは、本発明の実施形態では、強調表示すべき可能性のある全ての文のリストである。このようなリストは、例えば、テキスト全体、又はそのテキストから選ばれたページ群を含んでいる場合もあり得る。別の例として、そのようなリストは、概念キーワードを含む文その他の情報のリストを生成するための実施形態のアルゴリズムを用いて、図５に示したように取得することができる。
【００５９】
ステップ７１０では、リスト内の要素は、ユーザの関心事項に対する各々の関連度に従ってソートされる。図５に示した特別なケースでは、関連度は類似度スコアＴＳとして定式化されている。このケースでは、強調表示される可能性のある文その他の情報は、それら各々の類似度スコアＴＳに従って単純にソートされる。
【００６０】
この実施形態では、強調表示は、ユーザが指定した強調表示設定事項に従った文その他の情報のみに対して施される。
【００６１】
ステップ７２０では、ユーザが指定した強調表示設定事項が取得される。ステップ７２２において、本発明の実施形態では、その強調表示設定事項は、しきい値関連性レベルＲである。実施形態では、そのしきい値を超える関連性レベルを持つ文その他の情報の全てが強調表示されることとなり、それら以外の全ての文その他の情報は強調表示されない。ステップ７２４では、Ｒより高い関連性レベルを持つ文その他の情報が強調表示されるよう、リストがフィルタリングされる。
【００６２】
ステップ７３２では、ユーザが指定した強調表示設定事項が１ページ（又はその他の指定された情報単位）の中で強調表示すべき文その他の情報の数Ｎを決定することができる数についての式である。ある例では、Ｎは定数である。ステップ７３４では、Ｎ個の最も関連性の強い文その他の情報が強調表示の対象として選択されるようにリストがフィルタリングされる。図１及び図２に示される例では、この最後の強調表示の設定事項は、Ｎ＝５という式を用いて選択される。したがって、各ページにおいて元のサーチ条件に最も関連の強い５つの文が強調表示される。
【００６３】
ステップ７４２では、更に別の実施形態に従って、ユーザが指定した強調表示設定事項が、１ページ（又はその他の指定された情報単位）中で強調表示されるべき文その他の情報のパーセンテージＰ（或いは割合）を決定することができるパーセンテージ（或いは割合）についての式である。ある実施形態では、Ｐは定数である。ステップ７４４では、関連度の順に、強調表示される文その他の情報がＰ以上に達するまで、強調表示されるべき文その他の情報がマーク付けされる。
【００６４】
ステップ７５０では、強調表示の対象として選択された文その他の情報が強調表示される。
【００６５】
電子ブックシステムについて、実施形態のプロトタイプを構築しテストしてきた。実施形態の手法は、読書システム一般に適用でき、またウェブのサーチ結果を含む他のテキストにも適用できる。概念サーチが実行され、その結果を、自動的に強調表示されたテキストとして見ることができる。
【００６６】
図８は、実施形態の手法を実装するのに好適な汎用コンピュータシステム８００の構成例を示すブロック図である。汎用コンピュータシステム８００は、１又は複数のプロセッサ８０２を備える。カーソル制御デバイス８０５は、例えばマウス、ジョイスティック、一連のボタン群、又はユーザがディスプレイモニタ８０４上のカーソル又はポインタの位置を制御するためのその他の入力デバイスとして実装される。汎用コンピュータは、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）８０７、外部記憶装置（例えば、ハードディスク）８０３、ＲＯＭメモリ８０８、キーボード８０６、モデム８１０及びグラフィクス・コプロセッサ８０９を備えていてもよい。カーソル制御デバイス８０５やキーボード８０６は、実施形態においてユーザの入力を受け取るためのユーザインタフェースの例である。汎用コンピュータ８００の全ての構成要素は、様々な構成要素の間でデータを運ぶ共通バス８０１で接続されていてもよい。バス８０１は、典型的には、データ信号、アドレス信号、及び制御信号のラインを含む。図８に例示した汎用コンピュータ８００は、汎用コンピュータ８００の全ての構成要素を繋ぐ単一のデータバス８０１を備えているが、汎用コンピュータ８００の様々な構成要素を接続する単一の通信バス８０１が存在する必要はない。例えば、その代わりに、１又は複数のプロセッサ８０２、ＲＡＭ８０７、ＲＯＭ８０８、及びグラフィクス・コプロセッサ８０９がデータバスで互いに接続されるようにし、ハードディスク８０３、モデム８１０、キーボード８０６、ディスプレイモニタ８０４、及びカーソル制御デバイス８０５が第２のデータバス（図示省略）で互いに接続されるようにしてもよい。この例では、第１のデータバス８０１と第２のデータバス（図示省略）は双方向バスインタフェース（図示省略）でリンクされる。この代わりに、いくつかの構成要素、例えば１又は複数のプロセッサ８０２及びグラフィクス・コプロセッサ８０９が、第１のデータバス８０１及び第２のデータバス（図示省略）の両方に接続されるようにし、１又は複数のプロセッサ８０２及びグラフィクス・コプロセッサ８０９を介して第１のデータバスと第２のデータバスとの間で通信が行われるようにしてもよい。実施形態の手法は、図８に例示したコンピュータ８００のような汎用コンピュータにおいて、そのようにして実行可能である。しかし、明らかなように、このコンピュータシステムがこの実施形態の手法を実行可能な唯一のものであるというわけではない。
【００６７】
典型的な実装では、オペレータは、コンピュータ・ディスプレイと、その上で実行される例えばＵｎｉｘ（登録商標）ウィンドウズ環境、Ｍａｃ（商標）ＯＳ、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ（登録商標）Ｗｉｎｄｏｗｓ（登録商標）環境その他のグラフィカル・アプリケーション環境などのグラフィカル・インタフェースと、を備えるコンピュータシステムを用いる。当業者なら明らかなように、実施形態は、他の形式のグラフィカル・ユーザ・インタフェース（ＧＵＩ）を用いても同様に実行できる。
【００６８】
当業者には明らかなように、熟練したプログラマならば、この明細書に示されるところに従って適切なソフトウエアのコードを作成することができる。また当業者には明らかなように、実施形態は、ＡＳＩＣ(Application specific integrated circuit)を作成したり、既存の部品回路のネットワークを相互接続することによっても実装できる。
【００６９】
本発明の実施形態には、１又は複数の記憶媒体であるコンピュータプログラム製品が含まれる。この記憶媒体には、本発明に係る処理をコンピュータに実行させるのに用いることができる命令が格納される。記録媒体には、フレキシブル・ディスク、光学ディスク、ＤＶＤ、ＣＤ−ＲＯＭ、マイクロドライブ、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、ＤＲＡＭ、ＶＲＡＭ、フラッシュメモリデバイス、磁気カード、光学カード、ナノシステム（分子メモリＩＣを含む）、その他、命令やデータを格納するのに適したあらゆるタイプの媒体やデバイスがある。もちろん、これらに限定されるわけではない。
【００７０】
本発明の実施形態には、コンピュータ読取可能な媒体に格納されたソフトウエアが含まれる。このソフトウエアは、汎用又は専用コンピュータ又はマイクロプロセッサのハードウエアを制御し、それらコンピュータ又はマイクロプロセッサが本発明の結果を利用する人間の操作者やその他の機構と相互作用（対話処理）を行うことができるようにするためのものである。そのようなソフトウエアには、デバイスドライバ、オペレーティングシステム、ユーザアプリケーションなどが含まれる。ただし、これらに限定されるわけではない。究極的には、そのようなコンピュータ読取可能な媒体は、上述のような本発明を実行するためのプログラムを更に含む。
【００７１】
本発明の実施形態には、コンピュータ読取可能な媒体に格納されたソフトウエアが含まれる。このソフトウエアは、汎用又は専用コンピュータ又はマイクロプロセッサのハードウエアを制御し、それらコンピュータ又はマイクロプロセッサが本発明の実施形態の結果を利用する人間の操作者やその他の機構と相互作用（対話処理）を行うことができるようにするためのものである。そのようなソフトウエアには、デバイスドライバ、オペレーティングシステム、ユーザアプリケーションなどが含まれる。ただし、これらに限定されるわけではない。究極的には、そのようなコンピュータ読取可能な媒体は、上述のような本発明の実施形態を実行するためのプログラムを更に含む。  
【００７２】
汎用又は専用コンピュータ又はプロセッサのソフトウエアには、本発明の開示内容を実装するソフトウエアモデルが含まれ、これは以下のような処理を含む（ただし、それに限定されるものではない）。すなわち、ユーザの関心事項に関係する概念キーワードの集合を選択し（ここで、概念キーワードは、ユーザの関心事項に対して最高レベルの意味的類似性を持つワードである）、それら概念キーワードを１以上含んだ文その他の情報のリストを生成し、それら概念キーワードを含んだ文その他の情報を自動的に強調表示する。
【００７３】
当業者には明らかなように、本発明の実施形態は、この明細書の開示に従ってプログラミングされた従来からある汎用又は専用コンピュータ又はプロセッサを用いて容易に実装することができる。
【図面の簡単な説明】
【００７４】
【図１】本発明の実施形態に係る自動強調表示の手順を示すフローチャートである。
【図２】テキストの２ページを強調表示したビューのスクリーンショットを示す図である。
【図３】２ページの中で、本発明に従って強調表示された関連部分を詳細に示す２つのスクリーンショットを示す図である。
【図４】ユーザが生成したキーワードベクトルＫを用いて活性化拡散を用いて概念キーワードベクトルＫ’を生成する実施形態を示すフローチャートである。
【図５】概念的強調表示アルゴリズムにより、概念的に関連する資料を含んだ文書の他の情報を強調表示する方法を提供する実施形態を示すフローチャートである。
【図６】キーワード・タームの入力の後に生成された概念的インデックスの一部分を示す実施形態のスクリーンショットを示す図である。
【図７】実行すべき強調表示の程度及び性質に関するユーザ指定の強調表示設定に従った強調表示の実施形態を示すフローチャートである。
【図８】本発明に係る方法を実行するのに適した汎用コンピュータのアーキテクチャの例を示すブロック図である。
【符号の説明】
【００７５】
２００  ビュー、２１０  キーワード、２２０  概念キーワード、８０２  プロセッサ、８０３  ハードディスク、８０４  ディスプレイモニタ、８０５  カーソル制御デバイス、８０６  キーボード、８０９  グラフィクス・コプロセッサ、８１０  モデム。
【図１】
2006190298.tif 000003
【図２】
2006190298.tif 000004
【図３】
2006190298.tif 000005
【図４】
2006190298.tif 000006
【図５】
2006190298.tif 000007
【図６】
2006190298.tif 000008
【図７】
2006190298.tif 000009
【図８】
2006190298.tif 000010