(57)【要約】認知検索を実施するための方法が、提供される。本方法は、サーバにおいて、内蔵データ特性を備える検索プロファイルを受信するステップと、検索要求を、プロセッサを使用して、検索エンジンのデータベースに送信するステップと、検索プロファイルに基づいて、検索エンジンの定義されたサブセットをデータベースから選択するステップと、検索プロファイルに基づいて、検索エンジンの定義されたサブセットに、リアルタイム検索を実施することを要求するステップと、検索エンジンの定義されたサブセットから、リアルタイム検索進行度データを要求するステップと、検索エンジンの定義されたサブセットから、リアルタイム検索進行度データを収集するステップと、リアルタイム検索進行度データに基づいて、検索エンジンの定義されたサブセットから、少なくとも１つの最適に選択された検索エンジンを選定するステップとを含む。
2019501466.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
検索を実施するための方法であって、前記方法は、
コンピューティングデバイスにおいて、１つまたはそれを上回る検索パラメータを有する検索プロファイルを受信するステップであって、前記コンピューティングデバイスは、検索エンジンのデータベースを含有する、ステップと、
前記１つまたはそれを上回る検索パラメータに基づいて、前記検索エンジンのデータベースから、検索エンジンのサブセットを選択するステップと、
前記１つまたはそれを上回る検索パラメータに基づいて、前記選択された検索エンジンのサブセットに、検索を実施することを要求するステップと、
前記選択された検索エンジンのサブセットから、検索結果を受信するステップと
を含む、方法。
【請求項２】
前記選択された検索エンジンのサブセットに要求するステップはさらに、
前記要求に応答して、前記選択された検索エンジンのサブセットから、リアルタイム検索進行度データを受信するステップと、
前記リアルタイム検索進行度データに基づいて、一次検索エンジンとして、前記選択された検索エンジンのサブセットから、少なくとも１つの検索エンジンを選択するステップと
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
リアルタイム検索進行度データは、確信度、検索進行度インジケータ、第三者検証インジケータ、人間検証インジケータ、品質インジケータ、傾向インジケータ、および総閲覧インジケータから成る群から選択された１つまたはそれを上回るものを含む、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記選択された検索エンジンのサブセットに要求するステップはさらに、
前記選択された検索エンジンのサブセットから、部分的検索結果を受信するステップと、
前記受信された部分的結果に基づいて、前記選択された検索エンジンのサブセット毎に、信頼度を判定するステップと、
前記判定された信頼度に基づいて、一次検索エンジンとして、前記選択された検索エンジンのサブセットから、少なくとも１つの検索エンジンを選択するステップであって、前記信頼度は、確信度、検索進行度インジケータ、第三者検証インジケータ、人間検証インジケータ、品質インジケータ、傾向インジケータ、および総閲覧インジケータのうちの１つまたはそれを上回るものに基づく、ステップと
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記部分的検索結果は、前記結果の実質的に全てを含む、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記１つまたはそれを上回る検索パラメータのそれぞれは、検索文字列および検索タイプインジケータを含み、前記検索エンジンのサブセットは、前記検索タイプインジケータに基づいて選択される、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記検索タイプインジケータは、トランスクリプション検索、顔認識検索、音声認識検索、オーディオ検索、オブジェクト検索、感情検索、およびキーワード検索から成る群から選択された１つまたはそれを上回るものを含む、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
訓練データセットの属性と前記検索プロファイルの１つまたはそれを上回る検索パラメータの属性との間の類似性に基づいて、前記検索プロファイルの属性と前記訓練データセットの属性とをマッチさせるステップと、
前記マッチされた訓練データに基づいて、前記検索エンジンのサブセットを選択するステップと
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記選択された検索エンジンのサブセットは、少なくとも１つの検索エンジンを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
少なくとも１つの一次検索エンジンおよび少なくとも１つの二次検索エンジンを同時に起動するステップをさらに含む、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記検索エンジンのデータベースは、１つまたはそれを上回るトランスクリプションエンジン、顔認識エンジン、オブジェクト認識エンジン、音声認識エンジン、感情分析エンジン、およびキーワード検索エンジンを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
検索終了要求を前記一次検索エンジンまたは二次処理エンジンのいずれかとして選択されていない検索エンジンに送信するステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
コンピューティングデバイス上で動作する１つまたはそれを上回る命令を有する非一過性プロセッサ可読媒体であって、前記命令は、プロセッサによって実行されると、前記プロセッサに、
コンピューティングデバイスにおいて、１つまたはそれを上回る検索パラメータを有する検索プロファイルを受信することであって、前記コンピューティングデバイスは、検索エンジンのデータベースを含有する、ことと、
前記１つまたはそれを上回る検索パラメータに基づいて、前記検索エンジンのデータベースから、検索エンジンのサブセットを選択することと、
前記１つまたはそれを上回る検索パラメータに基づいて、前記選択された検索エンジンのサブセットに、検索を実施することを要求することと、
前記選択された検索エンジンのサブセットから、検索結果を受信することと
を行わせる、非一過性プロセッサ可読媒体。
【請求項１４】
プロセッサによって実行されると、前記プロセッサに、
前記要求に応答して、前記選択された検索エンジンのサブセットから、リアルタイム検索進行度データを受信することと、
前記リアルタイム検索進行度データに基づいて、一次検索エンジンとして、前記選択された検索エンジンのサブセットから、少なくとも１つの検索エンジンを選択することと
を行わせる命令をさらに含む、請求項１３に記載の非一過性プロセッサ可読媒体。
【請求項１５】
リアルタイム検索進行度データは、確信度、検索進行度インジケータ、第三者検証インジケータ、人間検証インジケータ、品質インジケータ、傾向インジケータ、および総閲覧インジケータから成る群から選択された１つまたはそれを上回るものを含む、請求項１４に記載の非一過性プロセッサ可読媒体。
【請求項１６】
プロセッサによって実行されると、前記プロセッサに、
前記選択された検索エンジンのサブセットから、部分的検索結果を受信することと、
前記受信された部分的結果に基づいて、前記選択された検索エンジンのサブセット毎に、信頼度を判定することと、
前記判定された信頼度に基づいて、一次検索エンジンとして、前記選択された検索エンジンのサブセットから、少なくとも１つの検索エンジンを選択することであって、前記信頼度は、確信度、検索進行度インジケータ、第三者検証インジケータ、人間検証インジケータ、品質インジケータ、傾向インジケータ、および総閲覧インジケータのうちの１つまたはそれを上回るものに基づく、ことと
を行わせる命令をさらに含む、請求項１３に記載の非一過性プロセッサ可読媒体。
【請求項１７】
前記部分的検索結果は、前記結果の実質的に全てを含む、請求項１６に記載の非一過性プロセッサ可読媒体。
【請求項１８】
前記１つまたはそれを上回る検索パラメータのそれぞれは、検索文字列および検索タイプインジケータを含み、前記検索エンジンのサブセットは、前記検索タイプインジケータに基づいて選択される、請求項１３に記載の非一過性プロセッサ可読媒体。
【請求項１９】
前記検索タイプインジケータは、トランスクリプション検索、顔認識検索、音声認識検索、オーディオ検索、オブジェクト検索、感情検索、およびキーワード検索から成る群から選択された１つまたはそれを上回るものを含む、請求項１８に記載の非一過性プロセッサ可読媒体。
【請求項２０】
プロセッサによって実行されると、前記プロセッサに、
訓練データセットの属性と前記検索プロファイルの１つまたはそれを上回る検索パラメータの属性との間の類似性に基づいて、前記検索プロファイルの属性と前記訓練データセットの属性をマッチさせることと、
前記マッチされた訓練データに基づいて、前記検索エンジンのサブセットを選択することと
を行わせる命令をさらに含む、請求項１３に記載の非一過性プロセッサ可読媒体。
【請求項２１】
前記選択された検索エンジンのサブセットは、少なくとも１つの検索エンジンを含む、請求項１３に記載の非一過性プロセッサ可読媒体。
【請求項２２】
前記検索エンジンのデータベースは、１つまたはそれを上回るトランスクリプションエンジン、顔認識エンジン、オブジェクト認識エンジン、音声認識エンジン、感情分析エンジン、およびキーワード検索エンジンを含む、請求項１３に記載の非一過性プロセッサ可読媒体。
【請求項２３】
プロセッサによって実行されると、前記プロセッサに、検索終了要求を前記一次検索エンジンまたは二次処理エンジンのいずれかとして選択されていない検索エンジンに送信させる、命令をさらに含む、請求項１３に記載の非一過性プロセッサ可読媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
インターネットの出現以来、我々の社会は、増え続ける接続された世界内に存在する。本接続された世界は、日々生成される膨大な量のマルチメディアにつながっている。例えば、個人が容易かつ単純にライブイベントを個人的に記録することを可能にする、改良されたスマートフォン技術を用いることで、ビデオおよび音楽が、常に生成されている。また、ラジオ放送等の一時的メディアも存在する。いったんこれらのメディアが作成されると、コンテンツの全てをインデックス化し、例えば、イベントが発生したとき、それがメディア内の正確な時間スライスに同期されることを可能にする、既存の技術は、存在しない。別の実施例は、モンタージュを作成することを所望し得るその個人の祖父母と関連するものを見つけることを所望する、ハードドライブ上に記憶される数千ものパーソナルビデオを所持する個人である。さらに別の実施例は、登場人物が「Ｉ  ｍｉｓｓｅｄ  ｙｏｕ  ｓｏ  ｍｕｃｈ」と発したときの人気の映画シリーズ内の正確な時間を見つけることを所望する、個人である。さらに別の実施例は、企業秘密を漏出させている人物を見つけるために、組織からの全ての記録された電話呼をプログラム的に監査することを所望する、個人である。
【背景技術】
【０００２】
これらの実施例は、オーディオおよびビデオメディア内の具体的コンテンツが、現在の技術の限界を前提として、アクセスが本質的に困難である程度を浮き彫りにする。ファイル名またはタイトル、タイムスタンプ、メディアファイル記録の長さ、およびその他等のメディアに関する限定された情報を提供するソリューションが存在するが、いずれも、現在、メディア内に含有されるデータを分析し、インデックス化していない。
【０００３】
従来のソリューションは、Ｂｉｎｇ、Ｇｏｏｇｌｅ、Ｙａｈｏｏ！、またはＩＢＭ  Ｗａｔｓｏｎ等の専用検索エンジンを使用するものである。これらの専用検索エンジンは、文字列入力に基づいて検索を行うように構築されており、これは、単純検索のためには非常に良好に機能することができる。しかしながら、より複雑な多変数検索に関して、従来の検索エンジンは、殆どの場合、正確ではなく、機能しない。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００４】
本明細書に提供されるのは、認知データ認識を使用したメディアファイル内のデータコンテンツの改良された検索および分析およびそれと関連付けられたプロファイルの作成のためのデバイス、方法、およびシステムの実施形態である。そのようなデバイス、方法、およびシステムは、検索エンジンを介して、メディアファイルを処理し、メディアファイル内に含有されるデータコンテンツを理解および認識し、メディアファイルおよびそのデータコンテンツと検索エンジンまたは他のデータベース内に記憶される他のメディアファイルおよびデータコンテンツとを相関させ、出力を生成し、要求される場合、結果を予測する能力を含む。例えば、そのようなデバイス、方法、およびシステムは、個人が、通常速度で再生しているビデオファイルの時間１：５７に発話された特定の単語、それらの単語の感情または他の抑揚、およびその時間におけるビデオ内で再生している特定の音楽のまたは顔の表情の識別を判定および認識することを可能にする。
【０００５】
また、本明細書に提供されるのは、ユーザまたは個人に、認知プロファイルを作成する能力を提供する、デバイス、方法、およびシステムの実施形態である。したがって、これは、ユーザに、認知エンジンタイプにわたって個々の多角的検索パラメータを事前定義および保存する能力を提供する。これらの認知プロファイルは、リアルタイム検索を起動し、ウォッチリスト（プログラム的かつ自動化された検索等）を作成し、保存された検索パラメータ基準に基づいて、フィルタリングするために使用され得る、独立オブジェクトであることができる。認知プロファイルは、ともに追加される、スタックされる、または別様に組み合わせられ、さらにより包括的な検索能力を提供することができる。認知プロファイルは、したがって、多角的検索結果を生成する、フィルタリングする、または生成してフィルタリングするための「ワンクリック」または他の単純機能性を提供することができる。
【０００６】
ある実施形態では、認知検索を実施するための方法が、提供される。本方法は、サーバまたはコンピューティングデバイスにおいて、内蔵データ特性を備える検索プロファイルを受信するステップと、検索プロファイルに基づいて、検索エンジンの定義されたサブセットをデータベースから選択するステップと、検索プロファイルに基づいて、検索エンジンの定義されたサブセットにリアルタイム検索を実施するように要求するステップと、検索エンジンの定義されたサブセットから、リアルタイム検索進行度データを要求するステップと、検索エンジンの定義されたサブセットから、リアルタイム検索進行度データを収集するステップと、リアルタイム検索進行度データに基づいて、検索エンジンの定義されたサブセットから、少なくとも１つの最適に選択された検索エンジンを選定するステップとを含む。
【０００７】
ある実施形態では、非一過性プロセッサ可読媒体が、提供される。非一過性プロセッサ可読媒体は、コンピューティングデバイス上で動作する１つまたはそれを上回る命令に有し、該命令は、プロセッサによって実行されると、プロセッサに、定義された検索エンジンのデータベースから、内蔵データ特性を伴う検索プロファイルのリアルタイム検索を実施することと、定義された検索エンジンのデータベースから、リアルタイム検索進行度データを分析することと、リアルタイム検索進行度データに基づいて、定義された検索エンジンのデータベースから、少なくとも１つの最適に選択された検索エンジンを選定することと、少なくとも１つの最適に選択された検索エンジンを使用して、リアルタイム結果を生成することとを行わせる。
【０００８】
本明細書に説明される主題の他のシステム、デバイス、方法、特徴、および利点が、以下の図および詳細な説明の吟味に応じて、当業者に明白である、または明白となるであろう。本説明内に含まれる、全てのそのような付加的なデバイス、方法、特徴および利点は、本明細書に説明される主題の範囲内であって、付随の請求項によって保護されることが意図される。例示的実施形態の特徴は、請求項内にそれらの特徴が明示的に列挙されていない場合には、添付の請求項を限定するものとしていかようにも解釈されるべきではない。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
前述の概要および以下の詳細な説明は、付随の図面と併せて熟読されることによって、より深く理解される。本明細書に組み込まれ、明細書の一部を形成する、付随の図面は、複数の実施形態を図示し、説明とともに、さらに、関与する原理を説明し、開示される技術を当業者が作製および使用することを可能にする役割を果たす。
【００１０】
【図１】図１は、本開示の実施形態による、例示的環境を図示する。
【図２】図２は、本開示の実施形態による、例示的ユーザインターフェースを図示する。
【図３】図３は、本開示の実施形態による、検索エンジン選択および最適化のための例示的プロセスを図示する。
【図４】図４は、本開示の実施形態による、チェーン認知を使用した検索のための例示的プロセスを図示する。
【図５】図５−６は、本開示の実施形態による、一次検索エンジンを選択するための例示的プロセスを図示する。
【図６】図５−６は、本開示の実施形態による、一次検索エンジンを選択するための例示的プロセスを図示する。
【図７】図７は、本開示の実施形態による、訓練データに基づく検索エンジン選択のための例示的プロセスを図示する。
【図８】図８は、本開示のいくつかの実施形態による、例示的な多変数検索システムのブロック図である。
【図９】図９は、本開示のいくつかの実施形態による、図３−８のシステムおよび方法を利用し得る、処理システムを採用する装置のためのハードウェア実装の実施例を図示する、ブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
（概要）
上記に説明されるように、種々のメディアファイルの作成および記録のための技術が存在するが、メディアファイル内に記憶されるコンテンツの容易な分析および検索を促進する、既存の技術は、存在しない。具体的には、コンテンツの全てをインデックス化し、例えば、イベントが発生したとき、それをメディア内の正確な時間スライスと同期させ、それらのスライスを分析する、既存の技術は、存在しない。ファイル名またはタイトル、タイムスタンプ、メディアファイル記録の長さ、およびその他等のメディアに関する限定された情報を提供する、ソリューションが存在するが、いずれも、現在、メディア内に含有されるデータコンテンツをインデックス化し、同期させ、分析しない。さらに、現在、メディアファイル内のデータコンテンツの単なる分析以上に及ぶ技術は、存在しない。具体的には、ユーザクエリを受け取り、記録および記憶されたメディアファイル内で検索し、メディアファイル内のデータコンテンツをインデックス化し、同期させ、分析し、メディアファイル内のデータコンテンツを分析後、ユーザのクエリに基づいて、外挿し、予測に役立つ結果を生成する、技術は、存在しない。
【００１２】
本明細書に提供されるのは、改良された検索のためのデバイス、方法、およびシステムの実施形態である。いくつかの実施形態では、デバイス、方法、およびシステムは、検索エンジンを介して、メディアファイルを処理し、メディアファイル内に含有されるデータコンテンツを理解および認識し、メディアファイルおよびそのデータコンテンツと検索エンジンまたは他のデータベース内に記憶される他のメディアファイルおよびデータコンテンツとを相関させ、出力を生成し、要求される場合、結果を予測する能力を含む。
【００１３】
図１は、本開示のいくつかの実施形態による、多変数検索および検索エンジン選択および最適化プロセスのためのシステムおよび方法が、動作し得る、環境１００を図示する。環境１００は、クライアントデバイス１０５と、サーバ１１０とを含んでもよい。クライアントデバイス１０５およびサーバ１１０は両方とも、同一ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）または広域ネットワーク（ＷＡＮ）上にあってもよい。いくつかの実施形態では、クライアントデバイス１０５およびサーバ１１０は、店舗、スーパーマーケット、スタジアム、映画館、またはレストラン等の販売場所（ＰＯＳ）１１５に位置する。代替として、ＰＯＳ１１５は、自宅、会社、または企業オフィス内に常駐してもよい。クライアントデバイス１０５およびサーバ１１０は両方とも、インターネットであり得る、ネットワーク１１０に通信可能に結合される。
【００１４】
環境１００はまた、遠隔サーバ１３０と、複数の検索エンジン１４２ａ−１４２ｎとを含んでもよい。遠隔サーバ１３０は、検索エンジン１４２ａ−ｎの集合１４０を含み得る検索エンジンのデータベースを維持してもよい。遠隔サーバ１３０自体が、サーバの集合であってもよく、集合１４０内の１つまたはそれを上回る検索エンジンに類似する１つまたはそれを上回る検索エンジンを含んでもよい。検索エンジン１４２ａ−ｎは、限定ではないが、トランスクリプションエンジン、顔認識エンジン、オブジェクト認識エンジン、音声認識エンジン、感情分析エンジン、オーディオ認識エンジン等の複数の検索エンジンを含んでもよい。
【００１５】
いくつかの実施形態では、検索エンジン選択および最適化プロセスは、サーバ１３０に常駐し得る管理者モジュール１５０によって行われる。いくつかの実施形態では、管理者モジュール１５０は、クライアント側１１５に（例えば、サーバ１１０の一部として、または、クライアントデバイス１０５上に）常駐してもよい。管理者モジュール１５０はまた、分散して位置してもよい。いくつかの実施形態では、主要管理者は、サーバ１３０上に常駐してもよく、複数のサブ管理者は、ＰＯＳ１１５等の種々のクライアントサイトに常駐してもよい。いくつかの実施形態では、サブ管理者は、ローカルデータベースまたは履歴データセット上での検索を担っている一方、主要管理者は、世界中の検索エンジン（種々のＰＯＳサイトにおける検索エンジンおよびデータベースを含む）上での検索を協調させてもよい。管理者モジュール１５０が機能する方法を最良に説明するために、最初に、検索のための先行技術／従来のアプローチを再考することが最善である。Ｇｏｏｇｌｅ等の従来の検索エンジン上で検索を実施するとき、ユーザは、検索エンジンに、「Ｓｎｏｏｐｙがテニスをしている画像」等の英数字テキスト文字列のみを使用して検索を行うように指示し得る。ここでは、単語「〜の画像」は、検索されるべき対象の一部ではなく、むしろ、それらは、エンジンのための命令単語である。これは、エンジンが命令単語である単語および検索対象の単語を理解するために十分にスマートであると仮定する。前述の実施例では、入力文字列は、単純であって、大部分の検索エンジンは、命令単語および検索されるべき単語（検索対象単語）をパースすることに問題がないであろう。しかしながら、入力文字列は、いくつかの検索対象および検索のタイプが関わるとき、複雑になり得る。例えば、入力文字列「肯定的感情を伴った慈善的寄付について語っているＪｏｈｎ  ＭｃＣａｉｎのビデオまたは画像」を検討すると、従来の検索エンジンにとって、命令単語および検索対象単語を正確かつ迅速にパースすることは、はるかに困難である。従来の検索エンジンを使用して、前述の検索を行うとき、結果は、非関連性となる可能性が最も高い。加えて、従来の検索エンジンは、高レベルの信頼度を伴って、そのようなビデオが存在するかどうかをユーザに知らせることが不可能となるであろう。
【００１６】
しかしながら、本タイプの検索は、本明細書に開示されるように、多変数検索システムにとっては、大きな問題とならないであろう。大まかには、検索エンジン選択および最適化プロセスを含む、多変数検索システムは、前述の検索用語を有するが完全に異なるフォーマットにおける検索入力を受信するように構成される。図２は、複数の検索パラメータグループ２１０、２２０、および２３０を表示する、多変数検索ユーザインターフェース２００を図示する。検索パラメータグループのそれぞれは、入力部分（２０５）と、検索タイプ部分（２０７）とを含んでもよい。３つの検索パラメータグループ２１０、２２０、および２３０が、検索プロファイル２５０を構成し、これは、任意の数の検索パラメータグループを含んでもよい。図２に示されるように、検索パラメータグループ２１０は、検索タイプアイコン２１２と、キーワード「Ｊｏｈｎ  ＭｃＣａｉｎ」を有する入力部分２１４とを含む。本質的に、検索パラメータグループ２１０は、検索管理者（管理者モジュール１５０）に、２つの主要なものを伝える。１つ目は、検索されるべき話題が、「Ｊｏｈｎ  ＭｃＣａｉｎ」であることである。２つ目は、検索のタイプが、顔アイコン２１２によって示されるように、顔認識検索であることである。顔認識検索は、本質的に、他のメディアが顔認識検索に必要な情報を含有しないような画像および／またはビデオの検索である。行われるべき検索のタイプを把握することによって、管理者１５０は、顔認識のために具体的に設計される、検索エンジンのサブセットを選択し得る。このように、検索結果の関連性および正確度は、先行技術検索技法より著しく改良される。さらに、Ｗａｔｓｏｎ、Ｇｏｏｇｌｅ、またはＢｉｎｇ等の単一検索エンジンを使用するのではなく、管理者１５０は、全ての既存の検索エンジンを使用し、検索エンジンの強みおよび独特さのそれぞれを活用し、１つまたはそれを上回る検索エンジンを選択し、検索プロファイル２５０によって規定されるように検索を行う。
【００１７】
同様に、グループ２２０は、波形アイコン２２２と、キーワード「慈善的」を伴うテキスト入力２２４とを含む。検索プロファイル２５０の受信に応じて、管理者は、トランスクリプション検索が単語慈善的のために行われるべきであることを把握する。最後に、グループ２３０は、単語「肯定的」と関連付けられたサムアイコンを示す。これは、管理者が肯定的感情を伴ったメディアの検索を行うであろうことを意味する。大まかには、管理者２５０は、検索プロファイル２５０を３つの別個の検索に分割する。いくつかの実施形態では、全ての３つの検索が、非同期的に行われてもよい。代替として、検索は、連続して行われてもよく、３つの検索パラメータグループ２１０、２２０、および２３０のうちの１つの検索の完了に応じて、別の検索が、開始してもよい。いくつかの実施形態では、以前に完了された検索（または部分的結果）からの結果が、連続検索（また、チェーン認知検索と称される）のそれぞれにおける入力として使用されてもよい。このように、検索が進行するにつれて、検索データセットは、より絞り込まれる。例えば、第１の検索は、Ｊｏｈｎ  ＭｃＣａｉｎの全ての画像およびビデオのためのものであってもよい。第２の検索は、第１の結果内の画像およびビデオに完全にフォーカスされてもよい。したがって、単語「慈善的」がトランスクリプション内にあるクリップに関するビデオの人間の集合全体を検索するのではなく、第２の検索は、第１の結果からのビデオのみにフォーカスしてもよい。これは、算出および検索の時間を大幅に低減させる。その結果、管理者１５０の検索エンジン選択プロセスは、現在の先行技術技法よりはるかに正確かつより高速の検索をもたらす。
【００１８】
述べられたように、管理者は、複数の検索エンジンを使用して、多変数（多次元）検索を行うように構成される。複数の検索エンジンにわたる多変数検索を行う能力は、それがＧｏｏｇｌｅ、Ｂｉｎｇ等のような検索エンジンを用いて現在不可能である複雑な検索をユーザが行うことを可能にするため、先行技術の単一エンジン検索技法よりも非常に有利である。例えば、開示される多変数検索ユーザインターフェースを使用して、ユーザは、過去５年間にＷｈｉｔｅｈｏｕｓｅ  Ｒｏｓｅ  Ｇａｒｄｅｎの正面に立ってＡｎｇｅｌａ  Ｍｅｒｋｅｌ首相について語っているＯｂａｍａ大統領の全てのビデオの検索を行ってもよい。本タイプの検索は、現在の先行技術の検索方法を用いては不可能であるか、または、非常に低速であり、達成が非常に困難である。
【００１９】
再び図１を参照すると、いくつかの実施形態では、サーバ１１０は、検索エンジン１４２ａ−１４２ｎのうちの１つまたはそれを上回るものに類似する１つまたはそれを上回る特殊検索エンジンを含んでもよい。このように、特殊検索は、ＰＯＳ１１５にサービス提供するように特別に設計され得るサーバ１１０を使用して、ＰＯＳ１１５において実施されてもよい。例えば、ＰＯＳ１１５は、Ｍａｃｙ’ｓのような小売店であってもよく、サーバ１１０は、顧客購入習慣を追跡し、買物パターンを追跡および記憶するために、顔およびオブジェクト認識のための特殊検索エンジンを含有してもよい。サーバ１１０はまた、集合１４０内の１つまたはそれを上回る検索エンジンと協働してもよい。最終的には、多変数検索システムは、Ｍａｃｙ’ｓの運営者が「顧客Ａが過去６ヶ月間にネクタイおよび靴を購入した回数」等の質問に回答することに役立てることを可能にするであろう。いくつかの実施形態では、クライアントデバイス１０５は、サーバ１３０と通信し、同一検索を行ってもよい。しかしながら、購入習慣／パターンを追跡するか、または、販売および／または流通パターンに関する予測的分析を行うことを所望する小売店または食料品店等の多くのデータがローカルで生成される場所では、特定の顧客に対するローカル化されたソリューションが、より望ましくあり得る。
（検索エンジン選択および最適化）
【００２０】
図３は、本開示のいくつかの実施形態による、管理者１５０が多変数ＵＩから受信された検索プロファイル上で検索を行うプロセス３００を図示する、フローチャートである。プロセス３００は、３１０から開始し、そこでは、検索プロファイル（例えば、検索プロファイル２５０）が、多変数ＵＩ（例えば、ＵＩ２００）から受信される。３２０では、検索エンジンのサブセットが、検索エンジンのデータベースから、検索プロファイル２５０の検索パラメータに基づいて選択される。いくつかの実施形態では、検索エンジンのサブセットは、入力文字列（例えば、２１４）と、検索タイプインジケータ（例えば、２１２）とを含み得る、検索パラメータグループ２１０の一部に基づいて選択されてもよい。いくつかの実施形態では、検索エンジンのサブセットは、検索パラメータグループ２１０の検索タイプインジケータに基づいて選択される。例えば、検索タイプインジケータは、顔認識検索を表す顔アイコン２１２であってもよい。本実施例では、プロセス３００（３１０において）は、顔認識が行われ得る画像、ビデオ、または任意のタイプのメディア上で顔認識を行うことができる、検索エンジンのサブセットを選択する。したがって、検索エンジンのデータベースから、プロセス３００（３１０において）は、ＰｉｃＴｒｉｅｖ、Ｇｏｏｇｌｅ  Ｉｍａｇｅ、ｆａｃｅｓｅｒａｃｈ、ＴｉｎＥｙｅ等の顔認識エンジンのうちの１つまたはそれを上回るものを選択してもよい。さらなる実施例として、ＰｉｃＴｒｉｅｖおよびＴｉｎＥｙｅが、３１０において、検索エンジンのサブセットとして選択されてもよい。これは、音声認識、オブジェクト認識、トランスクリプション、感情分析等の他のタイプの検索に特化し得る、多数の他の検索エンジンとともに、選択されていない顔認識エンジンの残りを排除する。
【００２１】
いくつかの実施形態では、プロセス３００は、１つまたはそれを上回る検索エンジンを選択し、検索パラメータグループ２１０、２２０、および２３０（集合的に、検索プロファイル２５０）に基づいて検索を行うように構成される、検索管理者モジュール１５０の一部である。前述のように、各パラメータグループは、検索文字列と、検索タイプインジケータとを含んでもよい。いくつかの実施形態では、プロセス３００は、検索エンジンのデータベースを維持し、検索エンジンの特殊性を示す１つまたはそれを上回るカテゴリに各検索エンジンを分類する。検索エンジンのカテゴリは、限定ではないが、トランスクリプション、顔認識、オブジェクト／アイテム認識、音声認識、オーディオ認識（音声以外、例えば、音楽）等を含んでもよい。単一検索エンジンを使用するのではなく、プロセス３００は、各検索エンジンの独特さおよび特殊性を利用することによって、データベース内の多くの検索エンジンを活用する。例えば、あるトランスクリプションエンジンは、あるビットレートまたは圧縮フォーマットを有するオーディオデータとより良好に機能する。別のトランスクリプションエンジンは、左および右チャネル情報を伴うステレオにおけるオーディオデータとより良好に機能する。検索エンジンの独特さおよび特殊性はそれぞれ、履歴データベース内に記憶され、これは、クエリされ、現在の検索パラメータとマッチさせ、現在の検索を最良に実施するであろうデータベースを判定することができる。
【００２２】
いくつかの実施形態では、３２０において、検索エンジンのサブセットの選択に先立って、プロセス３００は、検索パラメータの１つまたはそれを上回るデータ属性と履歴データベース内のデータベースの属性とを比較してもよい。例えば、検索パラメータの検索／入力文字列は、医療関連質問であってもよい。したがって、検索パラメータに関するデータ属性のうちの１つは、医療である。プロセス３００は、次いで、履歴データベースを検索し、医療関連検索のために最も適したデータベースを判定する。既存のデータベースに事前に割り当てられる履歴データおよび属性を使用して、プロセス３００は、検索パラメータの医療属性と以前にフラグが付けられた、または医療分野に割り当てられた１つまたはそれを上回るデータベースとをマッチさせてもよい。プロセス３００は、検索パラメータの検索タイプ情報と組み合わせて、履歴データベースを使用し、検索エンジンのサブセットを選択してもよい。言い換えると、プロセス３００は、最初に、検索タイプ情報を使用して、候補データベースを絞り込み、次いで、履歴データベースを使用して、候補データベースのリストをさらに絞り込んでもよい。換言すると、プロセス３００は、最初に、例えば、検索タイプが顔アイコン（顔認識検索を示す）であることに基づいて、画像認識を行うことができる、第１のグループのデータベースを選択してもよい。次いで、検索文字列のデータ属性を使用して、プロセス３００は、医療画像の検索が得意であることが既知である（履歴実績に基づいて）１つまたはそれを上回る検索エンジンを選択することができる。
【００２３】
いくつかの実施形態では、マッチまたは最良マッチが履歴データベースに見出されない場合、プロセス３００は、検索パラメータのデータ属性を、複数の検索エンジンに対する試験のために使用される既知の属性を伴うデータのセットである訓練データセットにマッチさせてもよい。いったん検索エンジンが、訓練データセットと最良に機能することが見出されると、検索エンジンは、その訓練データセットと関連付けられる。いくつかの実施形態では、多数の訓練データセットが利用可能である。各訓練データセットは、医療、エンターテインメント、法律、コメディ、科学、数学、文献、歴史、音楽、広告、映画、農業、ビジネス等に関連する属性のうちの１つまたはそれを上回るもの等のデータ属性の独特のセットを有する。各訓練データセットを複数の検索エンジンに対して起動させた後、各訓練データセットは、その属性のために最良に機能することが見出される、１つまたはそれを上回る検索エンジンとマッチされる。いくつかの実施形態では、３２０において、プロセス３００は、検索パラメータのデータ属性を吟味し、属性と訓練データセットデータ属性のうちの１つをマッチさせる。次に、検索エンジンのサブセットが、検索パラメータのデータ属性とマッチする訓練データセットに以前に関連付けられた検索エンジンに基づいて選択される。
【００２４】
いくつかの実施形態では、検索パラメータおよび訓練データセットのデータ属性は、限定ではないが、分野のタイプ、技術エリア、作成年、オーディオ品質、ビデオ品質、場所、人口統計、心理的属性、ジャンル等を含んでもよい。例えば、検索入力「過去５年間にＷｈｉｔｅｈｏｕｓｅにおいてグリーンエネルギーについて語っているＯｂａｍａの全てのビデオを見つけて」を検討すると、データ属性は、政治；２０１２年から２０１７年の作成年、場所：Ｗａｓｈｉｎｇｔｏｎ  ＤＣおよびＷｈｉｔｅ  Ｈｏｕｓｅを含んでもよい。
【００２５】
３３０では、選択された検索エンジンのサブセットは、例えば、検索パラメータグループ２１０の検索文字列部分を使用して検索を実施することを要求される。いくつかの実施形態では、選択された検索エンジンのサブセットは、１つの検索エンジンのみを含む。３４０では、検索結果が、受信され、これは、表示されてもよい。
【００２６】
図４は、本開示のいくつかの実施形態による、１つの検索を次々とチェーン化するプロセスである、チェーン認知のための管理者１５０のプロセス４００を図示する、フローチャートである。チェーン認知は、先行技術の検索エンジンによって使用されない概念である。大まかには、チェーン認知は、２つまたはそれを上回る検索パラメータを有する検索プロファイルに対して行われる多変数（多次元）検索である。例えば、検索プロファイル
【化１】
2019501466.tif 000003
を検討すると、本検索プロファイルは、３つの検索パラメータグループ：顔アイコン「Ｏｂａｍａ大統領」、音声認識アイコン「Ｊｏｈｎ  ＭｃＣａｉｎ」、およびトランスクリプションアイコン「債務限度」から成る。本検索プロファイルは、最低でも２つの検索がともにチェーン化されることを要求する。いくつかの実施形態では、第１の検索は、債務限度について語っているＪｏｈｎ  ＭｃＣａｉｎの音声を伴う全てのマルチメディアに関して実施される。いったんその検索が完了されると、結果が、受信および記憶される（４１０において）。４２０では、検索エンジンの第２のサブセットが、第２の検索パラメータに基づいて選択される。この場合、それは、第２の検索が顔認識エンジンのみを使用するであろうことを意味する、顔アイコンであってもよい。したがって、４２０では、顔認識エンジンのみが、検索エンジンの第２のサブセットとして選択される。４３０では、４１０において受信された結果が、検索エンジンの第２のサブセットのための入力として使用され、検索の絞り込みおよびフォーカスに役立つ。４４０では、検索エンジンの第２のサブセットは、Ｊｏｈｎ  ＭｃＣａｉｎが債務限度について語っている間にＯｂａｍａ大統領が存在するビデオを見つけることを要求される。４１０における結果を使用して、検索エンジンの第２のサブセットは、検索に迅速にフォーカスし、第１の検索からの結果内にない全ての他のデータを無視することが可能となるであろう。前述の実施例では、チェーン内の検索順序は、最初に、Ｏｂａｍ大統領の全てのビデオに関して検索を行い、次いで、その結果を１つまたはそれを上回る音声認識エンジンにフィードし、Ｊｏｈｎ  ＭｃＣａｉｎの音声および債務限度トランスクリプションを探すことによって逆転されてもよいことに留意されたい。
【００２７】
加えて、前述の実施例では、２つのチェーン検索のみが、実施された。しかしながら、実際は、多くの検索が、ともにチェーン化され、長い検索チェーン（例えば、５つを上回る多変数検索チェーン）を形成することができる。
【００２８】
図５は、本開示のいくつかの実施形態による、管理者１５０がリアルタイム検索進行度データを分析し、一次検索エンジンを選択するプロセス５００のフローチャートを図示する。前述のように、管理者１５０は、検索タイプ選択および入力文字列の属性のうちの１つまたはそれを上回るものに基づいて、検索エンジンのサブセットを選択してもよい。いくつかの実施形態では、管理者１５０は、１つまたはそれを上回る検索エンジンをサブセットとして選択してもよい。２つまたはそれを上回る検索エンジンが選択されたサブセット内にある状況では、管理者１５０は、最終的に、１つの検索エンジンを一次検索エンジンとして選択し、潜在的第三者検索エンジンの起動と関連付けられたリソースおよびコストを保存してもよい。いくつかの実施形態では、管理者１５０は、第２の検索エンジンを選択し、バックアップまたは二次検索エンジンとしての役割を果たさせてもよい。
【００２９】
５１０では、リアルタイム検索進行度データは、中央サーバまたはＰＯＳに常駐し得る、管理者１５０によって受信される。リアルタイム検索進行度データは、管理者１５０によって能動的に要求されてもよい。例えば、管理者１５０は、選択された検索エンジンのサブセット内の各検索エンジンが、持続的または周期的に検索が進行するにつれて、リアルタイム検索進行度データを送信することを要求してもよい。代替として、検索進行度データは、任意の能動的要求を伴わずに、受動的に受信されてもよい。いくつかの実施形態では、リアルタイム検索進行度データは、限定ではないが、確信度、検索進行度インジケータ（すなわち、２５％完了）、第三者検証インジケータ、人間検証インジケータ（ｈｕｍａｎ−ｖｅｒｉｆｉｅｄ  ｉｎｄｉｃａｔｏｒ）、品質インジケータ、傾向インジケータ、および総閲覧インジケータを含んでもよい。
【００３０】
いくつかの実施形態では、管理者１５０は、トランスクリプションエンジンに、結果または部分的結果と関連付けられた確信度を要求してもよい。例えば、メディアおよびメディアのトランスクリプションを検討すると、トランスクリプションエンジンは、通常、メディア、そのトランスクリプション、およびトランスクリプションの正確度スコアをインデックス化する。本正確度スコアは、トランスクリプションエンジンによってメディアに関連付けられた確信度に変換される。いくつかの実施形態では、確信度はまた、トランスクリプションエンジンからの結果と別のデータベースまたは検索エンジンからの結果とを比較することによって、リアルタイムで判定されてもよい。例えば、ある有名なクリップのトランスクリプションは、別のプロバイダによってまたは人間精査者（以前に検証されたクリップおよびトランスクリプションを有し得る）によって検証されてもよい。したがって、第三者検証および／または人間検証インジケータが、確信度と並行して使用されてもよい。
【００３１】
いくつかの実施形態では、顔および音声認識エンジンの検索進行度データは、第三者検証インジケータ、人間検証インジケータ、品質インジケータ、傾向インジケータ、および総閲覧インジケータであってもよい。トランスクライブされた単語の正確度が自動的に検証およびスコア化され得るトランスクリプションとは異なり、顔および音声認識エンジンのための信頼度スコアは、概して、バイナリである。したがって、顔および音声認識エンジンは、１つまたはそれを上回る信頼インジケータを提供し、結果が第三者ソース（別の自動エンジンであり得る）または人間精査者によって検証されたかどうかを示してもよい。
【００３２】
５２０では、選択された検索エンジンのサブセット内の各エンジンから受信されたリアルタイム検索進行度データが、分析され、他の検索エンジンから受信された進行度データと比較される。例えば、検索エンジンＡに関して受信された進行度データは、６０％の確信度と、第三者検証インジケータとを含んでもよい。検索エンジンＢに関して、受信された進行度データは、６０％の確信度と、第三者検証インジケータと、人間検証インジケータと、９０／１００の傾向スコアとを含んでもよい。全体として、管理者１５０は、検索エンジンＢに関する総信頼スコアが検索エンジンＡより高いことを見出し得る。したがって、５３０では、管理者１５０は、検索エンジンＢを一次検索エンジンとして選択し、所与の検索プロファイルに基づいて、検索を完了するか、または、さらなる検索を実施する。いくつかの実施形態では、管理者１５０は、検索エンジンＡおよびＢの両方が、検索を完了することを可能にしてもよいが、検索エンジンＢからの結果のみが、使用されるであろう。いくつかの実施形態では、管理者１５０は、検索エンジンＡをサーバに対してバックアップ／二次検索エンジンとして選択してもよい。
【００３３】
図６は、本開示のいくつかの実施形態による、管理者１５０が部分的検索結果を分析し、一次検索エンジンを選択するプロセス６００のフローチャートを図示する。前述のように、管理者１５０は、入力文字列および／または検索タイプ選択（例えば、顔アイコン、トランスクリプションアイコン等）の属性に基づいて、検索エンジンのサブセットを選択してもよい。コストを節約するために、管理者１５０は、検索エンジンのうちの１つを選択された検索エンジンのサブセットから選択し、一次検索エンジンとして動作させてもよい。いくつかの実施形態では、一次検索エンジンとしての役割を果たすために選択されないエンジンは、全ての保留中の検索プロセスを終了することを要求される。
【００３４】
プロセス６００は、６１０から開始し、そこでは、部分的検索結果およびその関連付けられたメタデータが受信される。６２０では、部分的検索結果およびそのメタデータが分析され、信頼度またはスコアを割り当てられる。リアルタイム検索進行度データと同様に、信頼スコアは、確信度、検索進行度インジケータ（すなわち、２５％完了）、第三者検証インジケータ、人間検証インジケータ、品質インジケータ、傾向インジケータ、および総閲覧インジケータのうちの１つまたはそれを上回るものを含んでもよい。検索エンジンＡおよびＢからの部分的結果およびメタデータの分析に応じて、検索エンジンＡは、部分的結果が、第三者によって検証され得、画像／ビデオの品質が高いため、１００中８０の総信頼スコアを受信し得る。一方、検索エンジンＢに関する信頼スコアは、部分的結果が第三者または人間によって検証され得ないため、１００中５０と判定され得る。加えて、検索エンジンＢによって識別される画像／ビデオの品質は、不良であり得る。したがって、６３０では、一次検索エンジンは、最高信頼スコアを伴うエンジンに基づいて選択される。
（訓練データセットおよび履歴データ）
【００３５】
図７は、本開示のいくつかの実施形態による、検索プロファイルおよび訓練データの属性に基づいて検索エンジンのサブセットを選択するためのプロセス７００を図示する、フローチャートである。前述のように、本明細書に開示される多変数検索システムは、検索を行うための１つまたはそれを上回る検索エンジンの選択および最適化を主に担っている、管理者１５０を含む。いくつかの実施形態では、管理者１５０のプロセス７００は、１つまたはそれを上回る検索パラメータ（典型的には、少なくとも２つ）を有する検索プロファイルを受信するように構成される（７１０において）。例えば、図２は、検索パラメータ２１０、２２０、および２３０を含む検索プロファイル２５０を示す。検索パラメータグループのそれぞれは、入力文字列部分（例えば、２１４、２２４）と、検索タイプ部分（例えば、２１２、２２２）とを含んでもよい。多くの有用な情報が、各パラメータグループから抽出されてもよい。例えば、検索パラメータグループ２１０を吟味する際、管理者１５０は、検索されるべき話題が「Ｊｏｈｎ  ＭｃＣａｉｎ」であって、検索のタイプが顔認識検索である（顔アイコン２１２によって示されるように）ことを判定することができる。行われるべき検索のタイプを把握することによって、管理者１５０は、顔認識のために具体的に設計される検索エンジンのサブセットを選択し得る。このように、検索結果の関連性および正確度は、伴われる検索複雑性およびデータのタイプにかかわらず、Ｗａｔｓｏｎ、Ｇｏｏｇｌｅ、またはＢｉｎｇ等の単一検索エンジンを使用して検索を行う先行技術の検索技法より大幅に改良される。一方、管理者１５０は、全ての既存の検索エンジン（例えば、トランスクリプションエンジン、顔認識エンジン、音声認識エンジン、オブジェクト認識エンジン等）を使用して、検索エンジンの強みおよび独特さのそれぞれを活用し、１つまたはそれを上回る検索エンジンを選択し、検索プロファイル２５０によって規定された検索を行う。いくつかの実施形態では、訓練データセットおよび履歴データの使用は、検索エンジンの強みおよび独特さを活用する方法のうちの一部である。
【００３６】
検索プロファイルを７１０において受信後、管理者１５０のプロセス７００は、検索エンジンのサブセットを選択し、受信された検索プロファイルによって規定された検索を行う。いくつかの実施形態では、管理者１５０は、検索タイプ部分（例えば、２１２、２２２）、訓練データ、および履歴データのうちの１つを上回るものに基づいて、検索エンジンのサブセットを選択してもよい。訓練データに基づいて、検索エンジンのサブセットを選択するために、プロセス７００は、１つまたはそれを上回る属性を検索プロファイルから抽出してもよい（７２０において）。いくつかの実施形態では、１つまたはそれを上回る属性は、入力文字列部分（例えば、２１４、２２４）から抽出される。例えば、入力文字列「判事Ｇｉｎｓｂｕｒｇが１９８５年に中絶を擁護した対象は？」を検討すると、本入力文字列に関する属性は、「法律」、「最高裁判事」、「中絶」、「法」であってもよい。７３０では、管理者１５０は、類似属性を伴う１つまたはそれを上回る訓練データセットを見つける。例えば、法的訓練データセットは、以下の属性：法律、法、および政治を有してもよい。したがって、７３０では、管理者１５０は、前述の入力文字列と法的訓練データセットをマッチさせる。７７０では、法的訓練データセットと最良に機能すると以前に判定された検索エンジンのサブセットが、選択される。
【００３７】
訓練データセット毎に、管理者１５０は、訓練データセット（仮説検索を使用して）を複数の検索エンジンに対して起動し、訓練セット内のデータのタイプに関して最良に機能する検索エンジンを判定する。管理者１５０は、次いで、訓練データセットと最良に機能することが見出された１つまたはそれを上回る検索エンジンとを関連付ける。本プロセスは、周期的に繰り返され、データベースを更新してもよい。
【００３８】
管理者１５０はまた、類似した方法で履歴データを使用して検索エンジンのサブセットを選択してもよい。例えば、検索パラメータの入力文字列は、エンジニアリング関連質問であってもよい。したがって、検索パラメータに関するデータ属性のうちの１つは、エンジニアリングである。管理者１５０は、次いで、履歴データベースを検索し、エンジニアリング関連検索に最も適したデータベースを判定する。既存のデータベースに事前に割り当てられた履歴データおよび属性を使用して、管理者１５０は、検索パラメータのエンジニアリング属性と、以前にエンジニアリング分野のフラグが付けられた、またはそれを割り当てられた、１つまたはそれを上回るデータベースとをマッチさせてもよい。管理者１５０は、訓練データセットおよび検索パラメータの検索タイプ情報と組み合わせて、履歴データベースを使用して、検索エンジンのサブセットを選択してもよいことに留意されたい。いくつかの実施形態では、検索パラメータ、訓練データセット、および履歴データベースに関するデータ属性は、限定ではないが、分野、技術エリア、作成年、オーディオ品質、ビデオ品質、場所、人口統計、心理的属性、ジャンル等を含んでもよい。
【００３９】
図８は、本開示の実施形態による、多変数検索システム８００のシステム図を図示する。システム８００は、検索管理者モジュール８０５と、ユーザインターフェースモジュール８１０と、検索エンジン８１５の集合と、訓練データセット８２０と、履歴データベース８２５と、通信モジュール８３０とを含んでもよい。システム１０００は、単一サーバ上に常駐してもよい、または分散して位置してもよい。例えば、システム１０００の１つまたはそれを上回るコンポーネント（例えば、８０５、８１０、８１５等）は、ネットワーク上の種々の場所に分散して位置してもよい。ユーザインターフェースモジュール８１０は、クライアント側またはサーバ側のいずれかに常駐してもよい。同様に、管理者モジュール８０５はまた、クライアント側またはサーバ側のいずれかに常駐してもよい。システム８００の各コンポーネントまたはモジュールは、通信モジュール８３０を介して、相互におよび外部エンティティと通信してもよい。システム８００の各コンポーネントまたはモジュールは、その独自のサブ通信モジュールを含み、システム内通信および／またはシステム間通信をさらに促進してもよい。
【００４０】
ユーザインターフェースモジュール８１０は、プロセッサによって実行されたとき、プロセッサに、ユーザインターフェース２００（図２に示されるように）を生成させるであろう、コードおよび命令を含有してもよい。管理者モジュール８０５は、図３から７に説明されるようにプロセス３００、４００、５００、６００、および７００を行うように構成されてもよい。いくつかの実施形態では、検索管理者モジュール８０５の主要タスクは、検索エンジン８１５の集合から最良検索エンジンを選択し、入力される検索パラメータ、履歴データ（履歴データベース８２５上に記憶される）、および訓練データセット８２０のうちの１つまたはそれを上回るものに基づいて、検索を行うことである。
【００４１】
図９は、プロセス３００、４００、５００、６００、および７００が実装され得る全体的システムまたは装置９００を図示する。本開示の種々の側面によると、要素、または要素の任意の部分、または要素の任意の組み合わせが、１つまたはそれを上回る処理回路９０４を含む、処理システム９１４とともに実装されてもよい。処理回路９０４は、本開示全体を通して説明される種々の機能性を行うように構成される、マイクロ処理回路、マイクロコントローラ、デジタル信号処理回路（ＤＳＰ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、プログラマブル論理デバイス（ＰＬＤ）、状態機械、ゲート論理、離散ハードウェア回路、および他の好適なハードウェアを含んでもよい。すなわち、処理回路９０４は、上記に説明され、図３から７に図示されるプロセスのうちの任意の１つまたはそれを上回るものを実装するために使用されてもよい。
【００４２】
図９の実施例では、処理システム９１４は、概して、バス９０２によって表されるバスアーキテクチャとともに実装されてもよい。バス９０２は、処理システム９１４の具体的用途および全体的設計制約に応じて、任意の数の相互接続バスおよびブリッジを含んでもよい。バス９０２は、１つまたはそれを上回る処理回路（概して、処理回路９０４によって表される）、記憶デバイス９０５、および機械可読、プロセッサ可読、処理回路可読、またはコンピュータ可読媒体（概して、非一過性機械可読媒体９０８によって表される）を含む種々の回路をリンクさせる。バス９０２はまた、当技術分野において周知であって、したがって、さらに説明されないであろう、タイミングソース、周辺機器、電圧調整器、および電力管理回路等の種々の他の回路をリンクさせてもよい。バスインターフェース９０８は、バス９０２と送受信機９１０との間のインターフェースを提供する。送受信機９１０は、伝送媒体を経由して種々の他の装置と通信するための手段を提供する。装置の性質に応じて、ユーザインターフェース９１２（例えば、キーパッド、ディスプレイ、スピーカ、マイクロホン、タッチスクリーン、運動センサ）もまた、提供されてもよい。
【００４３】
処理回路９０４は、バス９０２の管理と、機械可読媒体９０８上に記憶されるソフトウェアの実行を含む一般的処理とを担っている。ソフトウェアは、処理回路９０４によって実行されたとき、処理システム９１４に、任意の特定の装置のための本明細書に説明される種々の機能を行わせる。機械可読媒体９０８はまた、ソフトウェアを実行するとき、処理回路９０４によって操作されるデータを記憶するために使用されてもよい。
【００４４】
処理システム内の１つまたはそれを上回る処理回路９０４は、ソフトウェアまたはソフトウェアコンポーネントを実行してもよい。ソフトウェアは、ソフトウェア、ファームウェア、ミドルウェア、マイクロコード、ハードウェア記述言語、またはその他と称されるかどうかにかかわらず、命令、命令セット、コード、コードセグメント、プログラムコード、プログラム、サブプログラム、ソフトウェアモジュール、アプリケーション、ソフトウェアアプリケーション、ソフトウェアパッケージ、ルーチン、サブルーチン、オブジェクト、実行可能ファイル、実行のスレッド、プロシージャ、機能等を広義に意味すると解釈されるものとする。処理回路は、タスクを行ってもよい。コードセグメントは、プロシージャ、機能、サブプログラム、プログラム、ルーチン、サブルーチン、モジュール、ソフトウェアパッケージ、クラス、または命令、データ構造、またはプログラムステートメントの任意の組み合わせを表してもよい。コードセグメントは、情報、データ、引数、パラメータ、またはメモリまたは記憶コンテンツをパスおよび／または受信することによって、別のコードセグメントまたはハードウェア回路に結合されてもよい。情報、引数、パラメータ、データ等は、メッセージパス、トークンパス、ネットワーク伝送等を共有するメモリを含む、任意の好適な手段を介して、パス、転送、または伝送されてもよい。
【００４５】
ソフトウェアは、機械可読媒体９０８上に常駐してもよい。機械可読媒体９０８は、非一過性機械可読媒体であってもよい。非一過性処理回路可読、機械可読、またはコンピュータ可読媒体は、一例として、機械またはコンピュータによってアクセスされ、読み取られ得る、ソフトウェアおよび／または命令を記憶するための磁気記憶デバイス（例えば、ハードディスク、フロッピー（登録商標）ディスク、磁気ストリップ）、光ディスク（例えば、コンパクトディスク（ＣＤ）またはデジタル多用途ディスク（ＤＶＤ））、スマートカード、フラッシュメモリデバイス（例えば、カード、スティック、またはキードライブ）、ＲＡＭ、ＲＯＭ、プログラマブルＲＯＭ（ＰＲＯＭ）、消去可能ＰＲＯＭ（ＥＰＲＯＭ）、電気的消去可能ＰＲＯＭ（ＥＥＰＲＯＭ）、レジスタ、可撤性ディスク、ハードディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、および任意の他の好適な媒体を含む。用語「機械可読媒体」、「コンピュータ可読媒体」、「処理回路可読媒体」および／または「プロセッサ可読媒体」は、限定ではないが、ポータブルまたは固定記憶デバイス、光学記憶デバイス、および命令および／またはデータを記憶、含有、または搬送することが可能な種々の他の媒体等の非一過性媒体を含んでもよい。したがって、本明細書に説明される種々の方法は、完全または部分的に、「機械可読媒体」、「コンピュータ可読媒体」、「処理回路可読媒体」、および／または「プロセッサ可読媒体」内に記憶され、１つまたはそれを上回る処理回路、機械、および／またはデバイスによって実行され得る、命令および／またはデータによって実装されてもよい。機械可読媒体はまた、一例として、コンピュータによってアクセスされ、読み取られ得る、ソフトウェアおよび／または命令を伝送するための搬送波、伝送ライン、および任意の他の好適な媒体を含んでもよい。
【００４６】
機械可読媒体９０８は、処理システム９１４内に常駐するか、処理システム９１４の外部に常駐するか、または、処理システム９１４を含む複数のエンティティにわたって分散されてもよい。機械可読媒体９０８は、コンピュータプログラム製品内に具現化されてもよい。一例として、コンピュータプログラム製品は、機械可読媒体をパッケージング材料内に含んでもよい。当業者は、特定の用途および全体的システムに課される全体的設計制約に応じて、本開示全体を通して提示された説明された機能性を実装する最良な方法を認識するであろう。
【００４７】
図に図示されるコンポーネント、ステップ、特徴、および／または機能のうちの１つまたはそれを上回るものは、再配列され得る、および／または、単一コンポーネント、ブロック、特徴、または機能の中に組み合わせられ得る、または、いくつかのコンポーネント、ステップ、または機能内で具現化され得る。付加的要素、コンポーネント、ステップ、および／または機能もまた、本開示から逸脱することなく、追加されてもよい。図に図示される装置、デバイス、および／またはコンポーネントは、図に説明される方法、特徴、またはステップのうちの１つまたはそれを上回るものを行うように構成されてもよい。本明細書に説明されるアルゴリズムはまた、ソフトウェア内に効率的に実装され得る、および／または、ハードウェア内に内蔵され得る。
【００４８】
本開示の側面は、フローチャート、フロー図、構造略図、またはブロック図として描写される、プロセスとして本明細書に説明され得ることに留意されたい。フローチャートは、動作をシーケンシャルプロセスとして説明し得るが、動作の多くは、並列に、または同時に行われることができる。加えて、動作の順序は、再配列されてもよい。プロセスは、その動作が完了されたときに終了される。プロセスは、方法、関数、プロシージャ、サブルーチン、サブプログラム等に対応してもよい。プロセスが、関数に対応するとき、その終了は、呼び出し関数または主要関数に対する関数の戻りに対応する。
【００４９】
当業者はさらに、本明細書に開示される側面に関連して説明された種々の例証的な論理ブロック、モジュール、回路、およびアルゴリズムステップが、電子ハードウェア、コンピュータソフトウェア、または両方の組み合わせとして実装されてもよいことを理解するであろう。ハードウェアおよびソフトウェアのこの相互互換性を明確に例証するために、種々の例証的コンポーネント、ブロック、モジュール、回路、およびステップは、概して、その機能性の観点から上記に説明される。そのような機能性がハードウェアとして実装されるかまたはソフトウェアとして実装されるかは、特定の用途および全体的システムに課される設計制約に依存する。
【００５０】
本明細書に開示される実施例に関連して説明される方法またはアルゴリズムは、直接、ハードウェア内、プロセッサによって実行可能なソフトウェアモジュール内、または両方の組み合わせ内に、処理ユニット、プログラミング命令、または他の指示の形態で具現化され得、単一デバイス内に含有され得るか、または、複数のデバイスにわたって分散され得る。ソフトウェアモジュールは、ＲＡＭメモリ、フラッシュメモリ、ＲＯＭメモリ、ＥＰＲＯＭメモリ、ＥＥＰＲＯＭメモリ、レジスタ、ハードディスク、可撤性ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、または当技術分野において公知の任意の他の形態の記憶媒体内に常駐してもよい。記憶媒体は、プロセッサが、情報を記憶媒体から読み取り、情報をそこに書き込むことができるように、プロセッサに結合されてもよい。代替として、記憶媒体は、プロセッサと一体型であってもよい。
【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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【国際調査報告】
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