(57)【要約】【課題】ドキュメントを含むデータベース（１００）のコンピュータ化されたネットワークをウェブ・クローラを使用して検索する方法およびシステムを提供すること。【解決手段】ウェブ・クローラ（探し回るもの）には検索の前に概念指針が提供される。本発明は、ソース・コンテンツを要約し（３００）、要約（３０４）に関してテキスト・クラスタリング（３１）を実行して分類（３３０）を生成する。テキスト・クラスタリング（集団化）は、当該概念指針に基づくシード（種）を使用して実行される。次に当該分類は、ユーザ・インタフェース（５１０）を介して問合せエントリとともにユーザに提供されて（３４）、当該分類を検索し、また、当該ユーザを当該分類１つまたは複数に方向づけ、その結果、当該ユーザが当該分類（およびドキュメントへのハイパーリンク）に方向づけられ、当該ユーザにドキュメント自体が提供されることがないようにする。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ドキュメントを含むデータベース（１００）のコンピュータ化されたネットワークをウェブ・クローラを使用して検索するステップ（２００）であって、前記ウェブ・クローラには前記検索より前に概念的指針が提供され、前記検索が検索結果を生成するステップと、
要約（３０４）を作成するために前記検索結果を要約するステップ（３００）と、
分類（３３０）を作成するために、前記要約に関してテキスト・クラスタリングを実行するステップ（３１）であって、前記テキスト・クラスタリングが前記概念的指針に基づいたシードを使用して実行されるステップと、
ユーザ・インタフェース（５１０）を介して前記分類および前記分類を検索する問合せエントリを提供するステップ（３４）と、
を有する、データベースを検索する方法。
【請求項２】
前記ドキュメントを提供する代りに、前記ドキュメントへのハイパーリンクを提供するステップ、をさらに有する、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記要約が、前記ドキュメントに関連するＸＭＬ（拡張型マークアップ言語）タグに基づく、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記ドキュメントの各々に対するリンクが、前記分類のうちの少なくとも２つのクラスに出現し得る、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記問合せエントリにおけるユーザ検索に応答する、複数のクラスの共通部分を識別するステップ、をさらに有する、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記共通部分が、前記ユーザ検索に応答して１つのドキュメントへのリンクを別々に返す異なるクラスが存在することを意味する、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記概念的指針が、前記検索および前記テキスト・クラスタリングを精緻化して前記分類を特定の結果に方向づける、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記問合せエントリに応答して、前記ユーザを１つまたは複数の前記分類に方向づけ、その結果、前記ユーザが前記ドキュメントではなく前記分類に方向づけられるようにするステップ、をさらに有する、請求項１ないし７のいずれかに記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、一般に、情報を提供するためのシステムおよび方法に関し、より詳細には、前もってカテゴリ分けされたデータ・リソースに基づいてリンクを分類する改良型インデックスに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
本発明は、外部の顧客向けにｅビジネス戦略を立案するため評価、分析する情報を収集する際に、ｅビジネス戦略／設計コンサルタントが遭遇する問題に対処するために考えられたものである。例えば、業務時間の大部分が、情報の評価、分析にではなく、情報の収集に費やされる場合がある。
【０００３】
情報収集のための一般的プロセスは、本質的に非常に定型化し辛いものである。コンサルタントは、ウェブ、独自のリサーチ・ソース（調査情報源）、内部データベースを探し回り、また個人的な人的関係を利用して、そのニーズに関する最近の確かな情報を収集していた。これまでのところ、そうしたソースへの単一ポイントの入口を提供する方法または共通ツールは存在せず、そうしたデータを収集する効果的で最善の実施方法についての明確な理解も得られていない。さらに、（それらが見つかった場合）どのような情報を提出物の領域に適用し得るかも明らかではない。「提出物」とは、クライアントが必要とする最終ドキュメントまたは生成物のことである。したがって、コンサルタントは、情報を収集するための独自の方法を見つけ、好みの検索ツールを使用し、またプロジェクト・チームへ情報を伝える助けとなる組織力を利用していた。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
したがって、ｅビジネス戦略／設計コンサルタントによって利用可能なリソースを組織化して、そのようなコンサルタントが情報収集に費やす時間を短縮できるようにし、また問題のリソースを最新の形で供給するシステムを提供できるようにもする、システムおよび方法が必要とされている。以下で説明する本発明は、こうした問題に対処するものであり、コンサルタントが情報収集に費やす時間を短縮できる新規なシステムおよび方法を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明は複数の目的をもち、その中には、重要データへ限界速度で至るのを可能にするツールをユーザに提供すること、ｅビジネス戦略業務用の情報を収集するための方法／プロセスを提供すること、ｅビジネス戦略業務に適用可能な関連する最新かつ確かなドキュメントおよびデータへの単一ポイントの入口を提供すること、標準的な企業方法およびクライアント提出物に関して検索基準を組織化することによってリサーチ収集プロセスに価値を付加すること、検索プロセスの方向付けを助けるインテリジェント・ソフトウェアを用いてコンサルタントを支援すること、関心を引くドキュメントを分析に適用できるようになるまで維持しておくためのネットワーク化された空間をコンサルティング・チームに提供すること、が含まれる。
【０００６】
一実施形態によれば、本発明は、ドキュメントを含むデータベースのコンピュータ化されたネットワークを、ウェブ・クローラ（探し回るもの）を使用して検索する方法を含む。ウェブ・クローラには検索の前に概念的指針が提供される。本発明は要約を行い、その要約に関してテキスト・クラスタリング（集団化）を実行していくつかの分類を生成する。テキスト・クラスタリングは、当該概念的指針に基づくシード（種）を使用して実行される。本発明は、ユーザ・インタフェースを介して、これら分類とこれら分類を検索するための問合せエントリとを提供し、さらに（当該問合せエントリに応答して）ユーザをこれら分類のうちの１つまたは複数に方向づけ、その結果、ユーザがこれら分類（およびドキュメントへのハイパーリンク）に方向づけられ、ユーザにドキュメント自体が提供されないようにする。
【０００７】
本発明は、ドキュメントを提供する代りに、ドキュメントにハイパーリンクする。要約はドキュメントに関連する拡張型マークアップ言語のタグに基づいている。各ドキュメントに対するリンクは、これら分類のうちの少なくとも２つのクラスとして現れることができる。本発明は、ユーザ検索に各々応答する複数のクラスの共通部分を識別する。こうした共通部分は、当該ユーザ検索に応答して１つのドキュメントへのリンクを別々に返す異なるクラスが存在することを意味している。当該概念的指針は、当該検索および当該テキスト・クラスタリングを精緻化して、これら分類を特定の結果に方向づける。
【０００８】
本発明（本明細書では「ハブ・コンテンツ管理ツール」、「ＨＣＭＴ」、または単に「ハブ」とよぶことがある）を使用することでコンサルタントが得る別の利点として、個人が購入するには今のところ高価な独自のリサーチ・ソースへのアクセスを提供することと、何がリサーチされているか、および何を見出す必要があるかについて明瞭な理解が得られるように、ｅビジネス戦略方法への密着性を提供することと、別の方法ならば数百から数千時間の集中した読み込みの努力を要するであろう検索プロセス中の発見を可能にする、データの自動化された分類表現を提供することと、最後に、システム管理者によってではなくオリジナル・ソースによって正確であると見なされる最新の情報にアクセスしているという確信をユーザに与えるため、全ドキュメント自体ではなくドキュメントへのリンクを格納することと、が挙げられる。
【０００９】
こうした利点は究極の利益に貢献するものであるが、それは、具体的にはコンサルタントが仕事をするやり方に関して、質の高い情報を調査するのに費やされる時間を、本発明で使用される技術によって劇的に短縮して、ユーザに対する当該情報を組織化して提示するということである。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
本発明は、コンテンツの収集、要約、インデックス付け、分類、検索、および提示機能を完備するアプリケーションを包含する。従来の検索および取出しシステムの例として、テキストＨＴＭＬ（ハイパーテキスト・マークアップ言語）またはウェブ検索で用いられるキーワード検索アプリケーションがあり、ドキュメント内容中に出現するキーワードを使用してドキュメントを取り出す。別の従来アプリケーションにはＳＱＬ（構造化問合せ言語）があり、（財務情報など）数値を含むデータベース向けに一般に利用され、専門言語を使用して特定の数値データを取り出す。また別の周知のアプリケーションには「自然言語」と呼ばれるものがあり、テキスト検索用に一般に利用され、システムが質問を解析して質問の意味の解釈を試み、その解釈に基づいて関連ドキュメントを取り出す。
【００１１】
戦略情報向けハブ・システムは、テキスト・クラスタリングを使用して、コンサルタントがビジネス主導でデータを分類できるように支援する点で、またこれらの分類を提示して、対象リストの提示をサポートする点で、上記のシステムのいずれとも異なっている。
【００１２】
図１に示すように、戦略コンサルタントが利用可能な大量のコンテンツ・ソース１００がある。例えば、これらのソースとしては、公用および私用データベース（有料なものもある）、公用および私用ネットワーク（インターネットまたは企業ネットワークなど）、並びに公用および私用データベースを含むことができる。これらのリソースは、代理ドキュメント１１０、ロータス・ノーツ１２０、アーカイブおよび／またはミラー・サイト１３０、およびインターネット１４０、を始めとする様々な技術的形式で提供される。本発明の好ましい実施形態では、本発明がクロール（探し回り）するソースがビジネス・コンサルタントに関係があるものであることを保証するために、本発明は事前にいくつかの選択を行う。例えば、この事前選択フェーズで、本発明は、コンサルタント（ユーザ）が、クライアントまたはクライアント・グループに関係があるとコンサルタントが分っている語／カテゴリを入力するためのインタフェースを提供して、ウェブ・クローラの活動を援助する。データベースの中にはライセンス取得が必要なものもある。
【００１３】
項目２００は、当該ツールで使用する収集フェーズを表す。ここでは、関連リソースをクロールし、それをテキスト・クラスタリング・ツールが受け入れられる形式に変更する。本発明の好ましい実施形態では、ウェブ・クローラを使用して、コンサルタントの関心を引くかもしれないドキュメントを求めてインターネット内を検索する。このタイプのウェブ・クローリングおよびその後のインデックス付けのための変換はかなり一般的であり、例えば、本発明は、特定されたソースのウェブサイトまたはデータベース（例えば、ロータス・ノーツ）をクロールして利用可能なリソースからテキストを抽出するツールである、グランド・セントラル・ステーション（ＧＣＳ）（米国ニューヨーク州アーモンクのインターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーションから入手可能）を使用することができる。したがって、項目２２０は代替コンテンツ配信を表し、項目２１０はＧＣＳコンテンツ配信を表す。クローラは、記事テキストに基づいてドキュメントの抜粋（例えば、要約）を作成する。本発明の重要な態様は、要約に基づいて、単にメタ・タグを読むよりも信頼性の高い分類を本発明が作成するということである。さらに本発明は、各ドキュメント内の段落および節を別個に分類して、各ドキュメントをより徹底して分類する。ウェブ開発者はどのような形の情報でも、たとえドキュメント内容に関係がない情報でも、メタ・タグの中に入れることができるので、このプロセスは信頼性をより確かなものにする。こうして、集成資料、またはすべてのコンテンツ・リソースから抜粋されたテキストの組み合わせを、当該分類プロセスで使用する準備が整う。
【００１４】
項目３００は、内容要約、インデックス付け、分類プロセスを表す。ウェブ・クローラによってこのようにして収集された当該抜粋部は、内容サマライザ３１０にて要約される。より具体的には、内容サマライザ３１０は、当該抜粋部から中身をを引き出して、冗長な語／句を除去し、内容に無関係な語／句（例えば、副詞、形容詞、分詞など）も除去する。次に当該抜粋部から引き出した中身（即ち要約）は、eClassifier 320（米国ニューヨーク州アーモンクのインターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーションから入手可能）などの分類（テキスト・クラスタリング）アプリケーションにインポートされ、このアプリケーションは、数学的アルゴリズムを用いて、核となるもの、即ち最適／理想的概念を生み出し、それらとクロールされたドキュメントと自動的に関係づけられる。そのような関係を分類と呼び、コンサルタントはそれを業務上の実用性について評価する。
【００１５】
本発明では、コンサルタントはテキスト・クラスタリング・アプリケーションを制御できる。このことによって、コンサルタントは、どのようなカテゴリが識別されたかを見ることができるだけでなく、ｅビジネス戦略業務でかつて役に立った追加話題／テーマのカテゴリを使用することもでき、テキスト・クラスタリング・アプリケーションの機能が使用されてそれらの核となるものが作り出される。したがって、本発明は、クラスタリング・アプリケーションのための任意の開始ポイント（シード）を使用する現在のやり方とは異なり、このことは、本発明が、可能な限り分かれた一連のクラスを識別することを可能としている。コンサルタントの１つの目的は、データ空間内で広く分けられたポイントを選択することにより、明確なグループ化を生成することであり、この目的は本発明を用いることで達成される。本発明は、コンサルタント達が有用だと考えるビジネス概念に基づいて、コンサルタントがクラス用の開始ポイントを入力できるようにすることによって、分類を生成する。同様の単語／概念をもつドキュメントが、一緒にクラスタ（集合）化される。言い換えると、本発明は、コンサルタントの方法およびコンサルタントの関心に適したハイパープレーン上で、ドキュメントをクラスタ化する。本発明は、ユーザ・インタフェースを介して、有用なカテゴリを生成するための最適なクラスタリングを実現する複数の方法を、コンサルタントに提供する。これらの方法には、コンサルタントが、初期分類を生成する方法として「キーワード」を使い尽くせるように、そして、より大きなデータセットに後に拡張される自然でかつコンサルタント主導の分類を生成するためにトレーニング・ドキュメントのサブセットを使用できるようにすることと、テキスト・クラスタリング・アルゴリズムの後に分類を調整することとが含まれる。このアプローチの結果、同じデータセットに対する複数の等しく有効な分類が得られる。
【００１６】
開始シード・ポジションを慎重に構成することによって、本発明を使用するコンサルタントは、旧来のアプローチに対して実質的な改善を果たすことができる。開始ポイントは、カテゴリ分けされる話題についてのコンサルタントの知識に左右される。コンサルタントが精通していない概念領域に対しては、全体的な理解を容易にするために自然な分類を行い、それに続いて、クライアントの方法およびコンサルタントの関心に基づいて分類を生成することができる。この用途のための分類は、テキスト・クラスタリング・プログラムがデータを組織化することができる１つの方法である。「自然な」分類は、テキストに任意の開始ポイントから開始するクラスタ化をすることから生じ、集成資料に依存する。「コンサルタント主導の」分類は、コンサルタント誘導のテキスト・クラスタリングから生じる。また、分類は「自然な」と「コンサルタント主導の」の組合せとすることができる。本発明の目的では、「コンテンツ」という用語には、新しい記事、分析レポート、プロキシ（代理）・ドキュメントなど、多くの異なるタイプのドキュメントを含むことができる。
【００１７】
最後に、本発明があまり関係のないドキュメントを生成する場合、コンサルタントは本発明を使用して、手動でその記事（または対応するデータ・ポイント）をクラスタから移動させることができる。項目４００は、本発明４３０（ＳＩハブ・ウェブ・アプリケーション）の中に検索エンジン４１０およびアプリケーション・エンジン４２０を含むウェブ・アプリケーションを表す。ウェブ・アプリケーションは、分類プロセスの結果を受け取り、項目５００内のウェブ・ブラウザ・インタフェース５１０を介して、その結果をコンサルタントに提示する。
【００１８】
本発明を用いて生成された分類は、異なる視点から見た同じデータセットを表しており、そのため、本発明を使用してクラスを「積み重ねる」（例えば、これらの異なるビューポイント間の共通部分を見る）ことによって、コンサルタントは所望の概念に速やかに焦点を絞ることができる。各データ・セットは、複数の分類をもつことができ、これは当該クラスが異なることを意味している（なぜなら、開始ポイントが異なっていたためである）。本発明の重要な特徴は、各ドキュメントが異なるクラス内に出現できることである。各記事は各々の分類の中の少なくとも１つのクラス内に出現することができるので、ドキュメントは２つ以上のクラス内に出現することができ、このことは従来のクラスタ分析から脱却したものである。例えば、携帯電話についての記事は、「ワイヤレス」分類内のクラス「アクセス装置」の下に出現することができる。他のクラスは、「インフラストラクチャ」または「プロトコル」であったりもする。同じ記事は、「家庭用家電製品」分類内のクラス「携帯電話」の下に出現することができる。他のクラスとしては、「ステレオ」または「ＭＰ３プレーヤ」もある。同じ記事は、「消費者行動」分類内のクラス「購買行動」の中に出現することができる。他のクラスとしては、「ブランド信仰」または「参考資料の使用」もある。このように、本発明は、テキスト・クラスタリングを使用して生成したカテゴリを横断してみることによって、カテゴリ横断の概念を超越するものとなる。
【００１９】
本発明のこの特徴は、「スタック化分類」またはおそらくより正確には「スタック化クラス」と呼ばれる。上記の例を使用すると、コンサルタントは、自分の持つ携帯電話を好きな消費者についての記事を見つけたいと思うかもしれない。それは実際に重要概念ではあるが的確な単語ではないので、従来の検索エンジン上で検索するのは困難である。この場合、コンサルタントは、（上で説明した本発明のクラスタリング・プロセスによって生成された）以下のクラス、「消費者行動：ブランド信仰」および「家庭用家電製品：携帯電話」を選択することができる。本発明の別の特徴は、本発明がドキュメント全体を、（またはドキュメント要約の全体さえも）返さず、代りに両概念に関係する記事へのハイパーリンクを返すことである。これらの２つのクラスは、同じ１組の記事を２つの異なる方法で見ているので、それらの共通部分は非常に価値があることが分かる。本発明を用いれば、コンサルタント要求を検索するのに費やす時間は、約４分の３（７５％）短くなる。
【００２０】
さらに、ユーザ・インタフェースが、コンサルタントに各分類内で最も代表的な単語のリストを提供する。「探索的分類」５２０と呼ばれるユーザ・インタフェースの領域は、上で議論した自動要約プロセスによって決定される１組の関連概念を示すことによって、検索プロセスにおいてコンサルタントを援助する。
【００２１】
テキスト・インタフェースに加えて、本発明は、「マインド・マップ」５３０と呼ばれる機能を使用して分類を表す。このビジュアル志向のインタフェースは、探索の手段として（ヒット（対象該当）・リストではなく）分類を提示する。マインド・マップは、コンサルタントが入力した概念（またはキーワード）と本発明によって生成された分類の間の関係の強さを（位置、色、明るさなどによって）示す。
【００２２】
項目５１０は、ウェブ・ブラウザ上でアクセスされるユーザ・インタフェースを表す。本発明は、本発明の分類内のクラスに問合せを行うユーザのキーワードを比較し、最も関係のあるクラスを返す。したがって、本発明は、問合せに応答して、（ヒット・リストではなく）分類を提示する。さらに、クラスまたは分類の各々は、参考資料からコピーされたデータを含まず、代りに単に参考資料へのハイパーリンクを含む。本発明は、１つの分類内のクラスから別の分類内の（数学的に決定される）最も近いクラスに、ユーザを移動させる。
【００２３】
項目６００は、ＯＬＡＰ（オンライン分析処理）エンジン６２０および構造化データ６１０を有するウェブＯＬＡＰサーバを表す。ウェブを介してデータにアクセスする多くの標準的手法がある。この場合は、本発明では、構造化された非テキスト・データ６１０を取り出すためにウェブＯＬＡＰエンジン６２０にアクセスをするというように、ウェブ・インタフェース５１０は一般的なものとして表されている。テキストを含まないドキュメント６１０があり、その結果、これらのドキュメントを他のテキスト・ドキュメントと一緒にデータ・セットの中に置くことはできない。本発明では、データの分類に役立つ（ＨｕｂＭＬと呼ばれる）ＸＭＬ（拡張型マークアップ言語）からの派生言語でプロキシ・ドキュメントをフォーマット（書式設定）することによって、この問題を解決する。
【００２４】
当該要約はＸＭＬ要約である。ＸＭＬは、ウェブ・ページ上の、また企業間ドキュメント上のデータ要素を定義するのに使用されるオープン・スタンダードである。ＸＭＬは、ＨＴＭＬと類似のタグ構造を使用するが、ＨＴＭＬが要素をどのように表示するかを定義するのに対し、ＸＭＬはそれらの要素が何を含むかを厳格な規定の内で定義する。ＨＴＭＬでは事前に定義されたタグを使用するが、ＸＭＬではページ開発者がタグを定義できる。データを識別するための共通の方法を提供することによって、ＸＭＬは企業間トランザクションをサポートする。本発明は、ＸＭＬに含まれるメタ・データを使用して、ＨｕｂＭＬを構成する。ＨｕｂＭＬドキュメントはテキスト・ベースなので、それは数値データの代りを務め、このことによって、本発明は「クロールできない」ファイルを分類し、それを結果の中に含めることができるようになる。さらに、本発明は、（ＸＭＬタグを形成するために使用される）調査質問を使用して、要約からだけでなくそうした調査質問からでもコンサルタントが検索できるようにする。
【００２５】
各ＨｕｂＭＬドキュメントは、様々なソースからの情報を使用して、手動で生成される。現在の実施形態では、これらの手動で作成されたＨｕｂＭＬは（クローラが生成したものとは対照的に）、「キューブ」で表される異なるソースから情報を引き出す。キューブはスプレッドシートと類似しているが、スプレッドシートよりも構造的により複雑である。コンパニオン・ドキュメントは、スプレッドシート（キューブ）上に何があるかを記述するものである。このように、ＨｕｂＭＬコンパニオン・ドキュメントは、ハブについての情報（どこにスタイル・シートを配置するか）、キューブ自体についての情報（タイトル、抜粋部、ファイル名、ファイル・サイズ、それをいつ生成したか）、調査についての情報（使用した質問およびテキスト、そのデータをいつ収集したかなど）、およびその調査がカバーする話題の概念、についての大量の情報を含んでいる。
【００２６】
このような「概念」は、検索の最中に浮かんでくることがあるアイデアである。例えば、誰かが特定の話題「クルーズ」に関心をもつことがあり、その場合、単語「クルーズ」を含むＨｕｂＭＬドキュメントが直接のヒットである。本発明の重要な特徴は、本発明が直接のヒットを見つけるばかりでなく、概念分類に基づいて近接ヒットをも見つけることである。例えば、誰かが「旅行」に関心をもつことがある。旅行は、概念セクションに明示的にはリストされていないが、クルーズと旅行はしばしば同じ記事中に出現するので、それらの概念は、上で説明した分類方式を使用して、同じクラスに分類される。したがって、あるＨｕｂＭＬドキュメントはその中に単語「旅行」を含んでいなくても、「旅行」で検索を行うコンサルタントは、検索結果の中にこのドキュメントも見つけることになる。
【００２７】
様々なサービスが、データ・ソースにアクセスするためのポータルを提供するが、それらは料金を請求したり、データベースへのアクセスを制限したりする。他の提供をリサーチする際に、データベースを一緒にまとめて、例えば、「企業固有の」または「市況情報の」の情報を提供することによって、この問題の大部分が解決される。ポータルの態様は、本発明では、多くのソースへの単一ポイントの入口を提供するものとして考えられるが、本発明のこの部分には付加的な価値が存在する。より具体的には、本発明は、コンサルタントがクライアント提出物によって検索することを可能にする。これの一例としては、「ワイヤレス市場」への参入に関心を示している、クライアントとしての消費者製品企業の場合もある。コンサルタントは、このような状況において速やかに予備知識を得ることを望むこともある。本発明の他の利点として、大幅に短縮された検索時間、大幅に短縮された分類生成時間、話題のより包括的な範囲、「近い」が必ずしも正確にキーワードと一致しない記事の中で話題を見つけることによる追加のアイデア生成と時間の節約、が挙げられる。
【００２８】
本発明は、企業戦略モニタリング、道標モニタリング、企業内の知識管理、ｅラーニング環境、公共検索エンジン、およびクラスタ分析を用いるその他のデータ、を始めとする他の環境においても役に立つ。
【００２９】
開始ポイントは、カテゴリ分けされる話題についてのコンサルタントの知識に左右される。「よい」開始ポイントを選択するにはかなりのスキルを必要とする。
【００３０】
本発明は、ネットワーク技術を使用してウェブ・クローラと検索クラシファイア（分類機能部）の能力を統合し活用して、複雑なプロセスを単純化し単一化する。図２および図３は、本発明の追加の特徴をより明確に示すために、本発明の主要な処理ポイントをフローチャートで示し、また、本発明を異なる観点から示したものである。図２において、本発明は、最初に項目３０で情報を収集し、３１でその情報を処理し、３２でその情報をパッケージ化し、３３でその情報を分類し、項目３４でその情報を配備する。これらの機能を図３を参照しながら以下でより詳しく説明する。
【００３１】
図３に示すように、収集機能３０において、本発明は、ソース３０５からテキストを獲得することによってソース３０５（メタ・データ）からコンテンツを収集し、それを３０４内にて要約し、その要約をオリジナルのソースがある場所へハイパーリンクする。識別されたソース３０５は、ＧＣＳノーツ要約３０１、ＧＣＳ  ＨＴＭＬ要約３０２、ＨＣＭＴ要約３０３など、あらゆる形態をとることができる。
【００３２】
処理機能３１に関して、本発明は、テキスト・クラスタリング・プログラムを使用することで、検索クラシファイアが必要とするすべてのデータ・セット・コンポーネントを得るのに必要なすべての動作を実行する。処理には、クラシファイアがテキスト、日付、ストアなどの内容を識別し、また事柄データの内容、ソース・ロケーションへのリンケージ、および内容の他の側面を識別するために内容ストアによってデータを編成すること、が含まれる。このように本発明は、ＸＳＬ変換３１３および上記の「ハブ」処理３１１を実行して、データ・セット・コンポーネント３１２を生成する。
【００３３】
パッケージ化処理３２に関して、本発明は、コンテンツを様々な組合せに組織化して、異なるアプリケーションで利用できるようにする。パッケージ化３２１は、クラシファイアとハブの双方のために処理データを取得して、同じ収集および処理とは動作異なる形式にて配信されたコンテンツの「混合と釣り合わせ」をできるようにして、結果としてＳＩハブ・データ・セット３２２を得る、というプロセスである。
【００３４】
クラシファイアの動作３３において、本発明は、テキスト・クラスタリング・アプリケーション３２１に依存し、（上で議論したように）コンサルタントによってカスタマイズされたシードを使用して、エンド・ユーザのニーズに基づいてコンテンツを組織化し、ＳＩハブ分類３３０を生成する。上で議論したように、検索された内容を明瞭に組織化してユーザに提示できるように、分類は、クライアントのニーズの理解をしている、主題の専門家（コンサルタント）によって行われる。既存のコンサルテーションは、新しいコンテンツがパッケージ化されたときに、自動的に更新される。最後に、「配備」動作３４において、作成された分類３４１と計算されたキーワード・インデックス３４０が、プルダウン・メニューと概念検索パス３４２を有するインタフェースによってユーザに提示される。
【００３５】
本発明を実施するための典型的なハードウェア環境を、図４に示す。少なくとも１つのプロセッサ、すなわち中央処理装置（ＣＰＵ）１０、を有する本発明による情報処理／コンピュータ・システムの一般的なハードウェア構成が図示されている。ＣＰＵ１０は、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）１４と、読出し専用メモリ（ＲＯＭ）１６と、ディスク・ユニット１１やテープ・ドライブ１３などの周辺装置をバス１２に接続するための入出力（Ｉ／Ｏ）アダプタ１８と、キーボード１５、マウス１７、スピーカ１０３、マイクロフォン１０４、および／または、タッチ・スクリーン装置などの他のユーザ・インタフェース装置（図示せず）をバス１２に接続するためのユーザ・インタフェース・アダプタ１９と、情報処理システムをデータ処理ネットワークに接続するための通信アダプタ１０５と、およびバス１２をディスプレイ装置１０２に接続するためのディスプレイ・アダプタ１０１と、にシステム・バス１２を介して相互接続される。ディスクまたはテープ・ユニットにより可読なプログラム記憶装置は、配線された相互接続設計上で動作し、コンピュータ・システム上にロードされもする、命令をロードするのに使用される。
【産業上の利用可能性】
【００３６】
上で説明したように、本発明は、ｅビジネス戦略をクライアント向けに立案するために情報を収集し処理する際に、コンサルティング業界において有利に使用することができる。本発明は、リサーチ・ソースへのアクセスを提供し、何がリサーチされているか、何を見出す必要があるかについて明瞭な理解が得られるように、ｅビジネス戦略方法への密着性を提供し、別の方法ならば数百から数千時間の集中した読み込みの努力を要するであろう検索プロセス中での発見を可能にする、データの自動化された分類表現を提供し、最後に、システム管理者によってではなくｓによって正確であると見なされる最新の情報にアクセスしているという確信をユーザに与えるため、全ドキュメント自体ではなくドキュメントへのリンクを格納する。こうした利点は究極の利益に貢献するものであるが、それは、具体的にはコンサルタントが仕事をするやり方に関して、質の高い情報を調査するのに費やされる時間を、本発明で使用される技術によって劇的に短縮して、ユーザに対する当該情報を組織化して提示するということである。
【００３７】
本発明を、その好ましい実施形態によって説明してきたが、添付の特許請求の範囲の趣旨および目的の範囲内で、本発明に修正を施して実施できることは、当業者には理解できよう。
【図面の簡単な説明】
【００３８】
【図１】本発明のシステム実施形態の概略図である。
【図２】本発明の一実施形態による情報の処理を示すフローチャートである。
【図３】図２に示す実施形態の分解図である。
【図４】本発明を運用するためのハードウェア実施形態の概略図である。
【符号の説明】
【００３９】
１００  コンテンツ・ソース
１１０  代理ドキュメント
１２０  ロータス・ノーツ
１３０  アーカイブ／ミラー・サイト
１４０  インターネット
２００  収集フェーズ
２１０  ＧＣＳコンテンツ配信
２２０  代替コンテンツ配信
３００  内容要約／インデックス付け／分類プロセス
３１０  内容サマライザ
３２０  ｅＣｌａｓｓｉｆｉｅｒ
４００  ウェブ・アプリケーション
４１０  検索エンジン
４２０  アプリケーション・エンジン
４３０  ＳＩハブ・ウェブ・アプリケーション
５１０  ウェブ・ブラウザ・インタフェース
５２０  探索的分類
６００  ウェブＯＬＡＰサーバ
６１０  構造化データ
６２０  ウェブＯＬＡＰエンジン
３０  収集機能
３１  処理機能
３２  パッケージ化機能
３３  分類機能
３４  配備機能
３０１  ＧＣＳノーツ要約
３０２  ＧＣＳ  ＨＴＭＬ要約
３０３  ＨＣＭＴ要約
３０５  ソース
３１１  ハブ処理
３１３  ＸＳＬ変換
３２１  パッケージ化
３２２  ＳＩハブ・データ・セット
３３０  ＳＩハブ分類
３４０  キーワード・インデックス
３４２  概念検索パス
１０  中央処理装置（ＣＰＵ）
１１  ディスク・ユニット
１２  システム・バス
１３  テープ・ドライブ
１４  ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）
１５  キーボード
１６  読出し専用メモリ（ＲＯＭ）
１７  マウス
１８  入出力（Ｉ／Ｏ）アダプタ
１９  ユーザ・インタフェース・アダプタ
１０１  ディスプレイ・アダプタ
１０２  ディスプレイ装置
１０３  スピーカ
１０４  マイクロフォン
１０５  通信アダプタ
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【国際公開パンフレット】
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【国際調査報告】
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