【手続補正書】
【提出日】平成19年5月25日(2007.5.25)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】特許請求の範囲
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】  コンピュータ実行の方法であって、
いくつかのレベルからなるタスク抽象階層のカレントレベルに関する情報を受け取って、コンピュータとユーザとの間の対話コンテキスト内でユーザの目標を評価し、
受け取った情報が十分であるかどうかを、判定解析アプローチに基づいて判断し、
受け取った情報が十分であると判断したとき、判定解析アプローチに基づいてアクションを選択する、
ことを含むことを特徴とするコンピュータ実行の方法。
【請求項２】  請求項１に記載の方法において、判定解析アプローチに基づいてアクションを選択することは、階層のカレントレベルにあるタスクによって表されている目標についての確率分布を判断することを含むことを特徴とする方法。
【請求項３】  請求項２に記載の方法において、アクションを選択することは、さらに、確率分布の引数最大値 (arg max) を判断することを含むことを特徴とする方法。
【請求項４】  請求項１に記載の方法において、判定解析アプローチに基づいてアクションを選択することは、
推論確率を判断し、
推論確率が前進しきい値を超えていると判断したとき、カレントレベルを次レベルへ進めることを含むことを特徴とする方法。
【請求項５】  請求項４に記載の方法において、さらに、ユーザの目標が評価されるまで、カレントレベルに関する情報の受取りを継続することを含むことを特徴とする方法。
【請求項６】  請求項１に記載の方法において、いくつかのレベルからなるタスク抽象は少なくとも１つの変則的レベルを含み、そこでは、関連性の確率と非関連性の確率が判断されることを特徴とする方法。
【請求項７】  請求項１に記載の方法において、カレントレベルに関する情報を受取ることは、いくつかのレベルからなるタスク抽象階層のカレントレベルに関する情報を受取ることを含み、タスク抽象階層は一連のレベルで構成され、各レベルは、直前レベルの少なくとも１つの目標のうちの、少なくとも１つの各々について少なくとも１つの目標を含んでいることを特徴とする方法。
【請求項８】  請求項１に記載の方法において、情報を受取ることは、情報タイプグループの中の、少なくとも１つの情報タイプの情報を受取ることを含み、前記情報タイプグループは、基本的に、テキスト情報タイプ、オーディオ情報タイプ、イメージ/ビデオ情報タイプ、および他の情報タイプからなることを特徴とする方法。
【請求項９】  請求項１に記載の方法において、情報を受取ることは、ユーザとやりとりすることを含み、ユーザとのやりとりは、最初にユーザに第２情報を提供することを含むことを特徴とする方法。
【請求項１０】  請求項９に記載の方法において、ユーザに第２情報を提供することは、第２情報タイプグループの中の、少なくとも１つの第２情報タイプの第２情報をユーザに提供することを含み、前記第２情報タイプグループは、基本的に、第２オーディオ情報タイプ、第２イメージ/ビデオ情報タイプ、および他の第２情報タイプからなることを特徴とする方法。
【請求項１１】  請求項１に記載の方法において、受け取った情報が十分であるかどうかを判断することは、情報価値解析を実行することを含むことを特徴とする方法。
【請求項１２】  請求項１１に記載の方法において、情報価値解析を実行することは、貪欲算法による情報価値解析を実行することを含むことを特徴とする方法。
【請求項１３】  請求項４に記載の方法において、推論確率を判断することは、
カレントレベルに対する次レベルの少なくとも１つの目標の各々について、初期推論確率を判断し、
カレントレベルに対する次レベルの少なくとも１つの目標のうち、最高推論確率をもつ目標の初期推論確率を推論確率として選択する、
ことを含むことを特徴とする方法。
【請求項１４】  請求項１３に記載の方法において、カレントレベルに対する次レベルの少なくとも１つの目標の各々について初期推論確率を判断することは、カレントレベルに対する次レベルの少なくとも１つの目標の各々についての初期推論確率を、ベイズ (Bayesian) ネットワークの使用によって判断することを含むことを特徴とする方法。
【請求項１５】  請求項１３に記載の方法において、カレントレベルを次レベルへ進めることは、カレントレベルに対する次レベルの少なくとも１つの目標のうち、最高推論確率をもつ目標へ進むことを含むことを特徴とする方法。
【請求項１６】  請求項４に記載の方法において、受け取った情報が十分であると判断したとき、および推論確率が前進しきい値を超えていると判断したとき、カレントレベルを次レベルへ進めたあとに続いて、
推論確率がダイアログしきい値を超えていると判断したとき、
次レベルへ進むかどうかに関するダイアログにユーザを参加させ、
次レベルへ進むとの確認をユーザから受け取ったとき、カレントレベルを次レベルへ進めることを、さらに含むことを特徴とする方法。
【請求項１７】  請求項４に記載の方法において、受け取った情報が十分であると判断したとき、および確率推論が前進しきい値を超えている判断したとき、カレントレベルを次レベルへ進めた後に続いて、
第２推論確率を判断し、
第２推論確率がリターンしきい値を超えていると判断したとき、カレントレベルを直前レベルへ戻すことを、さらに含むことを特徴とする方法。
【請求項１８】  請求項１７に記載の方法において、第２推論確率を判断することは、第２推論確率を、直前レベルへ戻る目標の確率として判断することを含むことを特徴とする方法。
【請求項１９】  請求項１７に記載の方法において、第２推論確率を判断することは、ベイズネットワークの使用によって第２推論確率を判断することを含むことを特徴とする方法。
【請求項２０】  コンピュータ実行の方法であって、
いくつかのレベルからなるタスク抽象階層のカレントレベルに関する情報を受け取って、コンピュータとユーザとの対話コンテキスト内のユーザの目標を評価し、
受け取った情報が十分であるかどうかを、情報価値解析を実行することによって判断し、
受け取った情報が十分であると判断したとき、
推論確率を判断し、
推論確率が前進しきい値を超えていると判断したとき、カレントレベルを次レベルへ進め、
第２推論確率を判断し、
第２推論確率がリターンしきい値を超えていると判断したとき、カレントレベルを直前レベルへ戻し、
ユーザの目標が評価されるまで、カレントレベルに関する情報の受取りを継続する、
ことを含むことを特徴とするコンピュータ実行の方法。
【請求項２１】  請求項２０に記載の方法において、カレントレベルに関する情報を受取ることは、いくつかのレベルからなるタスク抽象階層のカレントレベルに関する情報を受取ることを含み、タスク抽象階層は一連のレベルで構成され、各レベルは、直前レベルの少なくとも１つの目標のうちの、少なくとも１つの各々について少なくとも１つの目標を含んでいることを特徴とする方法。
【請求項２２】  請求項１または２０に記載の方法において、情報を受取ることは、ユーザとやりとりすることを含むことを特徴とする方法。
【請求項２３】  請求項１１または２０に記載の方法において、情報価値解析を実行することは、追加情報を受取る期待コストが追加情報の期待利益を超えているかどうかを判断することを含むことを特徴とする方法。
【請求項２４】  請求項２１に記載の方法において、推論確率を判断することは、
カレントレベルに対する次レベルの少なくとも１つの目標の各々についての初期推論確率を、ベイズネットワークの使用によって判断し、
カレントレベルに対する次レベルの少なくとも１つの目標のうち、最高推論確率をもつ目標の初期推論確率を推論確率として選択する、
ことを含むことを特徴とする方法。
【請求項２５】  請求項２１に記載の方法において、カレントレベルを次レベルへ進めることは、カレントレベルに対する次レベルの少なくとも１つの目標のうち、最高推論確率をもつ目標へ進むことを含むことを特徴とする方法。
【請求項２６】  請求項２０に記載の方法において、受け取った情報が十分であると判断したとき、および推論確率が前進しきい値を超えていると判断したとき、カレントレベルを次レベルへ進めたあとに続いて、
推論確率が第２確率しきい値を超えていると判断したとき、
次レベルへ進むかどうかに関するダイアログにユーザを参加させ、
次レベルへ進むとの確認をユーザから受け取ったとき、カレントレベルを次レベルへ進めることを、さらに含むことを特徴とする方法。
【請求項２７】  請求項２０に記載の方法において、第２推論確率を判断することは、第２推論確率を、ベイズネットワークの使用によって直前レベルへ戻る目標の確率として判断することを含むことを特徴とする方法。
【請求項２８】  方法を実行するためにプロセッサによって実行される命令がそこに格納されているマシン読取可能媒体であって、前記方法は、
いくつかのレベルからなるタスク抽象階層のカレントレベルに関する情報を受け取って、コンピュータとユーザとの対話コンテキスト内でユーザの目標を評価し、
受け取った情報が十分であるかどうかを判断し、
受け取った情報が十分であると判断したとき、
推論確率を判断し、
推論確率が前進しきい値を超えていると判断したとき、カレントレベルを次レベルへ進め、
ユーザの目標が評価されるまで、カレントレベルに関する情報の受取りを継続する、
ことを含むことを特徴とするマシン読取可能媒体。
【請求項２９】  請求項２８に記載のマシン読取可能媒体において、カレントレベルに関する情報を受取ることは、いくつかのレベルからなるタスク抽象階層のカレントレベルに関する情報を受取ることを含み、タスク抽象階層は一連のレベルで構成され、各レベルは、直前レベルの少なくとも１つの目標のうちの、少なくとも１つの各々について少なくとも１つの目標を含んでいることを特徴とするマシン読取可能媒体。
【請求項３０】  請求項２８に記載のマシン読取可能媒体において、受け取った情報が十分であるかどうかを判断することは、情報価値解析を実行することを含むことを特徴とするマシン読取可能媒体。
【請求項３１】  請求項３０に記載のマシン読取可能媒体において、情報価値解析を実行することは、貪欲算法による情報価値解析を実行することを含むことを特徴とするマシン読取可能媒体。
【請求項３２】  請求項３０に記載のマシン読取可能媒体において、推論確率を判断することは、
カレントレベルに対する次レベルの少なくとも１つの目標の各々についての初期推論確率を、ベイズネットワークの使用によって判断し、
カレントレベルに対する次レベルの少なくとも１つの目標のうち、最高推論確率をもつ目標の初期推論確率を推論確率として選択する、
ことを含むことを特徴とするマシン読取可能媒体。
【請求項３３】  請求項３２に記載のマシン読取可能媒体において、カレントレベルを次レベルへ進めることは、カレントレベルに対する次レベルの少なくとも１つの目標のうち、最高推論確率をもつ目標へ進むことを含むことを特徴とするマシン読取可能媒体。
【請求項３４】  請求項２８に記載のマシン読取可能媒体において、受け取った情報が十分であると判断したとき、および推論確率が前進しきい値を超えていると判断したとき、カレントレベルを次レベルへ進めたあとに続いて、
推論確率がダイアログしきい値を超えていると判断したとき、
次レベルへ進むかどうかに関するダイアログにユーザを参加させ、
次レベルへ進むとの確認をユーザから受け取ったとき、カレントレベルを次レベルへ進めることを、さらに含むことを特徴とするマシン読取可能媒体。
【請求項３５】  請求項２８に記載のマシン読取可能媒体において、受け取った情報が十分であると判断したとき、および確率推論が前進しきい値を超えている判断したとき、カレントレベルを次レベルへ進めた後に続いて、
直前レベルへ戻る目標の第２推論確率を、ベイズネットワークの使用によって判断し、
第２推論確率がリターンしきい値を超えていると判断したとき、カレントレベルを直前レベルへ戻すことを、さらに含むことを特徴とするマシン読取可能媒体。
【請求項３６】  方法を実行するためにプロセッサによって実行される命令がそこに格納されているマシン読取可能媒体であって、前記方法は、
いくつかのレベルからなるタスク抽象階層のカレントレベルに関する情報を受け取って、コンピュータとユーザとの対話コンテキスト内でユーザの目標を評価し、タスク抽象階層は一連のレベルから構成され、各レベルは、直前レベルの少なくとも１つの目標のうちの、少なくとも１つの各々について少なくとも１つの目標を含んでいるものと、
受け取った情報が十分であるかどうかを、情報価値解析を実行することによって判断し、
受け取った情報が十分であると判断したとき、
カレントレベルに対する次レベルの少なくとも１つの目標の各々についての初期推論確率を、ベイズネットワークの使用によって判断し、
カレントレベルに対する次レベルの少なくとも１つの目標のうち、最高推論確率をもつ目標の初期推論確率を、初期推論確率として選択し、
推論確率が前進しきい値を超えていると判断したとき、カレントレベルを次レベルへ進め、
直前レベルへ戻る目標の第２推論確率がリターンしきい値を超えていると判断したとき、カレントレベルを直前レベルへ戻し、
ユーザの目標が評価されるまで、カレントレベルに関する情報の受取りを継続する、
ことを含むことを特徴とするマシン読取可能媒体。
【請求項３７】  請求項２８または３６に記載のマシン読取可能媒体において、情報を受取ることは、ユーザとやりとりすることを含むことを特徴とするマシン読取可能媒体。
【請求項３８】  請求項３０または３６に記載のマシン読取可能媒体において、情報価値解析を実行することは、追加情報を受取る期待コストが追加情報の期待利益を超えているかどうかを判断することを含むことを特徴とするマシン読取可能媒体。
【請求項３９】  請求項３６に記載のマシン読取可能媒体において、カレントレベルを次レベルへ進めることは、カレントレベルに対する次レベルの少なくとも１つの目標のうち、最高推論確率をもつ目標へ進むことを含むことを特徴とするマシン読取可能媒体。
【請求項４０】  請求項３６に記載のマシン読取可能媒体において、受け取った情報が十分であると判断したとき、および推論確率が前進しきい値を超えていると判断したとき、カレントレベルを次レベルへ進めたあとに続いて、
推論確率がダイアログしきい値を超えていると判断したとき、
次レベルへ進むかどうかに関するダイアログにユーザを参加させ、
次レベルへ進むとの確認をユーザから受け取ったとき、カレントレベルを次レベルへ進めることを、さらに含むことを特徴とするマシン読取可能媒体。
【請求項４１】  コンピュータ化システムであって、
少なくとも１つのユーザ情報ソースと、
ユーザに出力する少なくとも１つの受け手と、
前記少なくとも１つのソースと前記少なくとも１つの受け手に動作可能に結合されて、いくつかのレベルからなるタスク抽象階層をナビゲーションすることによって、コンピュータとユーザとの対話コンテキスト内でユーザの目標を評価する決定エンジンと、
を備えたことを特徴とするコンピュータ化システム。
【請求項４２】  請求項４１に記載のシステムにおいて、決定エンジンによって評価されたユーザの目標に基づいてアクションをとる機能を備えたメカニズムを、さらに含むことを特徴とするシステム。
【請求項４３】  請求項４１に記載のシステムにおいて、少なくとも１つのソースは、次のうちの少なくとも１つ、すなわち、キーボード、マイクロホン、およびビデオカメラを含むことを特徴とするシステム。
【請求項４４】  請求項４１に記載のシステムにおいて、少なくとも１つの受け手は、次のうちの少なくとも１つ、すなわち、スピーカ、およびディスプレイデバイスを含むことを特徴とするシステム。
【請求項４５】  請求項４１に記載のシステムにおいて、タスク抽象階層は一連のレベルで構成され、各レベルは、直前レベルの少なくとも１つの目標のうちの、少なくとも１つの目標の各々について少なくとも１つの目標を含むことを特徴とするシステム。
【請求項４６】  請求項４１に記載のシステムにおいて、決定エンジンは、少なくとも１つのベイズネットワークの使用によってタスク抽象回路のナビゲーションを実行することを特徴とするシステム。
【請求項４７】  請求項４１に記載のシステムにおいて、決定エンジンは、コンピュータ読取可能媒体からプロセッサによって実行されるコンピュータプログラムを含むことを特徴とするシステム。
【請求項４８】  コンピュータ実行の方法であって、
判定解析アプローチを使用して、コンピュータとユーザとの対話コンテキスト内でユーザの目標の評価に関係するアクショングループからアクションを選択し、アクショングループは、情報を取得すること、いくつかのレベルからなるタスク抽象階層の次レベルへ進むこと、およびタスク抽象階層の直前レベルへ戻ることを含み、
選択したアクションを実行し、
ユーザの目標の１つが評価され、対話を継続するコストが利益よりも上回るまで繰り返す、
ことを含むことを特徴とするコンピュータ実行の方法。
【請求項４９】  請求項４８に記載の方法において、情報を取得することは、黙示的に情報を取得することと、ユーザの明示的質問を通して情報を取得することを含むことを特徴とする方法。
【請求項５０】  請求項４８に記載の方法において、次レベルへ進むことは、ユーザからの確認を得たあとに続いて次レベルへ進むことを含むことを特徴とする方法。
【請求項５１】  請求項４８に記載の方法において、直前レベルへ戻ることは、ユーザからの確認を求める試みに続いて直前レベルへ戻ることを含むことを特徴とする方法。