(57)【要約】      （修正有）【課題】情報の識別および抽出をコンピュータ実装する方法を提供する。【解決手段】情報を識別および抽出する方法は、それぞれトピックを含む複数のデジタル文書の各著作者オブジェクトを生成することを含む。生成された各著作者オブジェクトについて、複数の個人学術ウェブページ候補を取得し、その著作者の名前についてのソーシャル・メディアでの検索に基づいて複数のソーシャル・メディア・アカウント候補を取得し、個人学術ウェブページ候補の一つおよび前記ソーシャル・メディア・アカウント候補の一つを、その著作者に関連する個人学術ウェブページおよびソーシャル・メディア・アカウントとして相互検証することを含んでいてもよい。また、各著作者オブジェクトの著作者に関連するソーシャル・メディア・アカウントの新規投稿からデータを抽出し、該データを前記デジタル文書のトピックに基づいて編成し提供することも含んでいてもよい。【選択図】図７
2018124964.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
情報の識別および抽出のコンピュータ実装される方法であって：
それぞれトピックを含む複数のデジタル文書の各著作者についてデータベースにおいて著作者オブジェクトを生成する段階と；
生成された各著作者オブジェクトについて：
複数の個人学術ウェブページ候補を取得し；
その著作者オブジェクトにおける著作者の名前についてのソーシャル・メディアでの検索に基づいて複数のソーシャル・メディア・アカウント候補を取得し；
前記複数の個人学術ウェブページ候補の一つおよび前記複数のソーシャル・メディア・アカウント候補の一つを、その著作者に関連する個人学術ウェブページおよびソーシャル・メディア・アカウントとして相互検証する段階と；
各著作者オブジェクトの著作者に関連するソーシャル・メディア・アカウントからの新規投稿からデータを抽出する段階と；
該データを前記デジタル文書のトピックに基づく編成において提供する段階とを含む、
方法。
【請求項２】
複数の個人学術ウェブページ候補を取得する処理が：
その著作者の名前に基づいて個人学術ウェブページについての第一の検索を実行し；
その著作者の名前およびその著作者の一つまたは複数の所属に基づいて個人学術ウェブページについての第二の検索を実行し；
前記第一の検索からの第一の数の結果および前記第二の検索からの第二の数の結果をマージして、マージされた結果の集合を生成し；
前記マージされた結果の集合からのソーシャル・メディア・ページを、前記複数の個人学術ウェブページ候補の一部として識別し；
ソーシャル・メディア・ページを識別した後、前記マージされた結果の集合の各結果をパースして、前記複数の個人学術ウェブページ候補の他の部分を識別することを含む、
請求項１記載の方法。
【請求項３】
前記マージされた結果の集合の各結果をパースして前記複数の個人学術ウェブページ候補を識別する処理が、各結果について：
その結果のウェブページを解析する段階であって：
前記ウェブページを取得し；
前記ウェブページのコードを解析して一つまたは複数の情報ブロックを識別し；
前記一つまたは複数の情報ブロックからキーワードを抽出し；
抽出されたキーワードに基づいてキーワード・スコアを生成することを含む、段階；
前記ウェブページのアンカー・テキストを解析する段階であって：
前記ウェブページ内のアンカー・テキストを識別し；
前記アンカー・テキストにおいて名前を検索し；
前記アンカー・テキストと前記著作者オブジェクトにマッチする前記アンカー・テキスト内の名前とに基づいて、アンカー・テキスト・スコアを生成することを含む、段階；
前記ウェブページの一様リソース位置指定子（URL）を解析する段階であって：
前記URLを断片に分割し；
それらの断片において名前およびキーワードを検索し；
それらの断片内の名前およびキーワードに基づいてURLスコアを生成することを含む、段階；
前記キーワード・スコア、前記アンカー・テキスト・スコアおよび前記URLスコアに基づいて、前記結果を範疇分けする段階；
前記結果が個人学術ウェブページとして範疇分けされることに基づいて、前記結果を前記複数の個人学術ウェブページ候補に加える段階を含む、
請求項２記載の方法。
【請求項４】
前記複数の個人学術ウェブページ候補の一つおよび前記複数のソーシャル・メディア・アカウント候補の一つを相互検証する処理が：
前記複数のソーシャル・メディア・アカウント候補の前記一つのソーシャル・メディア・アカウント候補のプロフィールを取得し；
前記プロフィール内のURLを識別し；
前記複数の個人学術ウェブページ候補の前記一つの個人学術ウェブページ候補のURLを前記プロフィール中のURLと比較し；
前記プロフィール中のURLと前記複数の個人学術ウェブページ候補の前記一つの個人学術ウェブページ候補のURLとの間の一致に基づいて、前記複数の個人学術ウェブページ候補の前記一つおよび前記複数のソーシャル・メディア・アカウント候補の前記一つが前記著作者に関連していると確認することを含む、
請求項１記載の方法。
【請求項５】
前記複数の個人学術ウェブページ候補の一つおよび前記複数のソーシャル・メディア・アカウント候補の一つを相互検証する処理が：
前記複数の個人学術ウェブページ候補の前記一つを取得し；
前記複数の個人学術ウェブページ候補の前記一つをパースしてソーシャル・メディア・アカウントを識別し；
識別されたソーシャル・メディア・アカウントを前記複数のソーシャル・メディア・アカウント候補の前記一つと比較し；
識別されたソーシャル・メディア・アカウントと前記複数のソーシャル・メディア・アカウント候補の前記一つのソーシャル・メディア・アカウント候補との間の一致に基づいて、前記複数の個人学術ウェブページ候補の前記一つおよび前記複数のソーシャル・メディア・アカウント候補の前記一つが前記著作者に関連していると確認することを含む、
請求項１記載の方法。
【請求項６】
前記複数の個人学術ウェブページ候補の一つおよび前記複数のソーシャル・メディア・アカウント候補の一つを相互検証する処理が：
前記複数の個人学術ウェブページ候補の前記一つを取得し；
前記複数の個人学術ウェブページ候補の前記一つをパースして、前記複数の個人学術ウェブページ候補の前記一つから第一写真を抽出し；
前記複数のソーシャル・メディア・アカウント候補の前記一つのソーシャル・メディア・アカウント候補のプロフィールを取得し；
前記プロフィールをパースして前記プロフィールから第二写真を抽出し；
前記第一写真を前記第二写真と比較し；
前記第一写真のうちの少なくとも一つおよび前記第二写真のうちの少なくとも一つが類似性閾値を超えることに基づいて、前記複数の個人学術ウェブページ候補の前記一つおよび前記複数のソーシャル・メディア・アカウント候補の前記一つが前記著作者に関連していると確認することを含む、
請求項１記載の方法。
【請求項７】
前記複数の個人学術ウェブページ候補の一つおよび前記複数のソーシャル・メディア・アカウント候補の一つを相互検証する処理が：
前記複数の個人学術ウェブページ候補の前記一つを取得し；
前記ウェブページのコードをパースして一つまたは複数の情報ブロックを識別し；
前記一つまたは複数の情報ブロックからキーワードを抽出し；
前記複数のソーシャル・メディア・アカウント候補の前記一つのソーシャル・メディア・アカウント候補のプロフィールを取得し；
前記の抽出されたキーワードを前記プロフィール中のテキストと比較し；
前記の抽出されたキーワードおよび前記プロフィール中の前記テキストが類似性閾値を超えることに基づいて、前記複数の個人学術ウェブページ候補の前記一つおよび前記複数のソーシャル・メディア・アカウント候補の前記一つが前記著作者に関連していると確認することを含む、
請求項１記載の方法。
【請求項８】
前記複数の個人学術ウェブページ候補の一つおよび前記複数のソーシャル・メディア・アカウント候補の一つを相互検証する処理が：
前記複数の個人学術ウェブページ候補の前記一つを取得し；
前記ウェブページのコードをパースして一つまたは複数の情報ブロックを識別し；
前記一つまたは複数の情報ブロックからキーワードを抽出し；
前記複数のソーシャル・メディア・アカウント候補の前記一つにリンクされている、一つまたは複数のリンクされたソーシャル・メディア・アカウント候補のプロフィールを取得し；
前記の抽出されたキーワードを前記一つまたは複数のリンクされたソーシャル・メディア・アカウントのプロフィール中のテキストと比較し；
前記の抽出されたキーワードおよび前記一つまたは複数のリンクされたソーシャル・メディア・アカウントのプロフィール中の前記テキストが類似性閾値を超えることに基づいて、前記複数の個人学術ウェブページ候補の前記一つおよび前記複数のソーシャル・メディア・アカウント候補の前記一つが前記著作者に関連していると確認することを含む、
請求項１記載の方法。
【請求項９】
前記複数の個人学術ウェブページ候補の一つおよび前記複数のソーシャル・メディア・アカウント候補の一つを相互検証する処理が、二つ以上の相互検証プロセスを利用することを含む、請求項１記載の方法。
【請求項１０】
一つまたは複数のプロセッサによって実行されたときに動作を実行するおよび／またはその実行を制御するよう構成されている命令を含んでいる非一時的なコンピュータ可読媒体であって、前記動作は：
それぞれトピックを含む複数のデジタル文書の各著作者についてデータベースにおいて著作者オブジェクトを生成する段階と；
生成された各著作者オブジェクトについて：
複数の個人学術ウェブページ候補を取得し；
その著作者オブジェクトにおける著作者の名前についてのソーシャル・メディアでの検索に基づいて複数のソーシャル・メディア・アカウント候補を取得し；
前記複数の個人学術ウェブページ候補の一つおよび前記複数のソーシャル・メディア・アカウント候補の一つを、その著作者に関連する個人学術ウェブページおよびソーシャル・メディア・アカウントとして相互検証する段階と；
各著作者オブジェクトの著作者に関連するソーシャル・メディア・アカウントからの新規投稿からデータを抽出する段階と；
該データを前記デジタル文書のトピックに基づく編成において提供する段階とを含む、
コンピュータ可読媒体。
【請求項１１】
複数の個人学術ウェブページ候補を取得する処理が：
その著作者の名前に基づいて個人学術ウェブページについての第一の検索を実行し；
その著作者の名前およびその著作者の一つまたは複数の所属に基づいて個人学術ウェブページについての第二の検索を実行し；
前記第一の検索からの第一の数の結果および前記第二の検索からの第二の数の結果をマージして、マージされた結果の集合を生成し；
前記マージされた結果の集合からのソーシャル・メディア・ページを、前記複数の個人学術ウェブページ候補の一部として識別し；
ソーシャル・メディア・ページを識別した後、前記マージされた結果の集合の各結果をパースして、前記複数の個人学術ウェブページ候補の他の部分を識別することを含む、
請求項１０記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項１２】
前記マージされた結果の集合の各結果をパースして前記複数の個人学術ウェブページ候補を識別する処理が、各結果について：
その結果のウェブページを解析する段階であって：
前記ウェブページを取得し；
前記ウェブページのコードを解析して一つまたは複数の情報ブロックを識別し；
前記一つまたは複数の情報ブロックからキーワードを抽出し；
抽出されたキーワードに基づいてキーワード・スコアを生成することを含む、段階；
前記ウェブページのアンカー・テキストを解析する段階であって：
前記ウェブページ内のアンカー・テキストを識別し；
前記アンカー・テキストにおいて名前を検索し；
前記アンカー・テキストと前記著作者オブジェクトにマッチする前記アンカー・テキスト内の名前とに基づいて、アンカー・テキスト・スコアを生成することを含む、段階；
前記ウェブページの一様リソース位置指定子（URL）を解析する段階であって：
前記URLを断片に分割し；
それらの断片において名前およびキーワードを検索し；
それらの断片内の名前およびキーワードに基づいてURLスコアを生成することを含む、段階；
前記キーワード・スコア、前記アンカー・テキスト・スコアおよび前記URLスコアに基づいて、前記結果を範疇分けする段階；
前記結果が個人学術ウェブページとして範疇分けされることに基づいて、前記結果を前記複数の個人学術ウェブページ候補に加える段階を含む、
請求項１１記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項１３】
前記複数の個人学術ウェブページ候補の一つおよび前記複数のソーシャル・メディア・アカウント候補の一つを相互検証する処理が：
前記複数のソーシャル・メディア・アカウント候補の前記一つのソーシャル・メディア・アカウント候補のプロフィールを取得し；
前記プロフィール内のURLを識別し；
前記複数の個人学術ウェブページ候補の前記一つの個人学術ウェブページ候補のURLを前記プロフィール中のURLと比較し；
前記プロフィール中のURLと前記複数の個人学術ウェブページ候補の前記一つの個人学術ウェブページ候補のURLとの間の一致に基づいて、前記複数の個人学術ウェブページ候補の前記一つおよび前記複数のソーシャル・メディア・アカウント候補の前記一つが前記著作者に関連していると確認することを含む、
請求項１０記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項１４】
前記複数の個人学術ウェブページ候補の一つおよび前記複数のソーシャル・メディア・アカウント候補の一つを相互検証する処理が：
前記複数の個人学術ウェブページ候補の前記一つを取得し；
前記複数の個人学術ウェブページ候補の前記一つをパースしてソーシャル・メディア・アカウントを識別し；
識別されたソーシャル・メディア・アカウントを前記複数のソーシャル・メディア・アカウント候補の前記一つと比較し；
識別されたソーシャル・メディア・アカウントと前記複数のソーシャル・メディア・アカウント候補の前記一つのソーシャル・メディア・アカウント候補との間の一致に基づいて、前記複数の個人学術ウェブページ候補の前記一つおよび前記複数のソーシャル・メディア・アカウント候補の前記一つが前記著作者に関連していると確認することを含む、
請求項１０記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項１５】
前記複数の個人学術ウェブページ候補の一つおよび前記複数のソーシャル・メディア・アカウント候補の一つを相互検証する処理が：
前記複数の個人学術ウェブページ候補の前記一つを取得し；
前記複数の個人学術ウェブページ候補の前記一つをパースして、前記複数の個人学術ウェブページ候補の前記一つから第一写真を抽出し；
前記複数のソーシャル・メディア・アカウント候補の前記一つのソーシャル・メディア・アカウント候補のプロフィールを取得し；
前記プロフィールをパースして前記プロフィールから第二写真を抽出し；
前記第一写真を前記第二写真と比較し；
前記第一写真のうちの少なくとも一つおよび前記第二写真のうちの少なくとも一つが類似性閾値を超えることに基づいて、前記複数の個人学術ウェブページ候補の前記一つおよび前記複数のソーシャル・メディア・アカウント候補の前記一つが前記著作者に関連していると確認することを含む、
請求項１０記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項１６】
前記複数の個人学術ウェブページ候補の一つおよび前記複数のソーシャル・メディア・アカウント候補の一つを相互検証する処理が：
前記複数の個人学術ウェブページ候補の前記一つを取得し；
前記ウェブページのコードをパースして一つまたは複数の情報ブロックを識別し；
前記一つまたは複数の情報ブロックからキーワードを抽出し；
前記複数のソーシャル・メディア・アカウント候補の前記一つのソーシャル・メディア・アカウント候補のプロフィールを取得し；
前記の抽出されたキーワードを前記プロフィール中のテキストと比較し；
前記の抽出されたキーワードおよび前記プロフィール中の前記テキストが類似性閾値を超えることに基づいて、前記複数の個人学術ウェブページ候補の前記一つおよび前記複数のソーシャル・メディア・アカウント候補の前記一つが前記著作者に関連していると確認することを含む、
請求項１０記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項１７】
前記複数の個人学術ウェブページ候補の一つおよび前記複数のソーシャル・メディア・アカウント候補の一つを相互検証する処理が：
前記複数の個人学術ウェブページ候補の前記一つを取得し；
前記ウェブページのコードをパースして一つまたは複数の情報ブロックを識別し；
前記一つまたは複数の情報ブロックからキーワードを抽出し；
前記複数のソーシャル・メディア・アカウント候補の前記一つにリンクされている、一つまたは複数のリンクされたソーシャル・メディア・アカウント候補のプロフィールを取得し；
前記の抽出されたキーワードを前記一つまたは複数のリンクされたソーシャル・メディア・アカウントのプロフィール中のテキストと比較し；
前記の抽出されたキーワードおよび前記一つまたは複数のリンクされたソーシャル・メディア・アカウントのプロフィール中の前記テキストが類似性閾値を超えることに基づいて、前記複数の個人学術ウェブページ候補の前記一つおよび前記複数のソーシャル・メディア・アカウント候補の前記一つが前記著作者に関連していると確認することを含む、
請求項１０記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項１８】
前記複数の個人学術ウェブページ候補の一つおよび前記複数のソーシャル・メディア・アカウント候補の一つを相互検証する処理が、二つ以上の相互検証プロセスを利用することを含む、請求項１０記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項１９】
一つまたは複数のソーシャル・メディア・サーバー；
一つまたは複数の個人ウェブページ・サーバー；および
一つまたは複数のプロセッサと、前記一つまたは複数のプロセッサによって実行されたときに動作を実行するおよび／またはその実行を制御するよう構成されている命令を含んでいる非一時的なコンピュータ可読媒体とを含むコンピューティング装置を有するシステムであって、
前記動作は：
それぞれトピックを含む複数のデジタル文書の各著作者についてデータベースにおいて著作者オブジェクトを生成する段階と；
生成された各著作者オブジェクトについて：
複数の個人学術ウェブページ候補を前記一つまたは複数の個人ウェブページ・サーバーから取得し；
その著作者オブジェクトにおける著作者の名前についてのソーシャル・メディアでの検索に基づいて複数のソーシャル・メディア・アカウント候補を前記一つまたは複数のソーシャル・メディア・サーバーから取得し；
前記複数の個人学術ウェブページ候補の一つおよび前記複数のソーシャル・メディア・アカウント候補の一つを、その著作者に関連する個人学術ウェブページおよびソーシャル・メディア・アカウントとして相互検証する段階と；
各著作者オブジェクトの著作者に関連するソーシャル・メディア・アカウントからの新規投稿からデータを抽出する段階と；
該データを前記デジタル文書のトピックに基づく編成において提供する段階とを含む、
システム。
【請求項２０】
前記複数の個人学術ウェブページ候補の一つおよび前記複数のソーシャル・メディア・アカウント候補の一つを相互検証する処理が、相互検証のための二つ以上のプロセスを利用することを含む、請求項１９記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
関連出願への相互参照
本願は2016年2月12日に出願された米国特許出願第15/043,406号（'406出願）の部分継続であり、同出願の内容はここに参照によってその全体において組み込まれる。
【０００２】
分野
本稿で論じられる実施形態は情報の識別および抽出に関する。
【背景技術】
【０００３】
インターネットのようなコンピュータ・ネットワークの到来および技術の成長により、ますます多くの情報がますます多くの人々に利用可能になっている。たとえば、多くの主導的な研究者はソーシャル・メディアを使ってタイムリーに情報を共有し、アイデアを交換している。
【０００４】
本願で特許請求される主題は、何らかの欠点を解決するまたは上記のような環境でのみ動作する実施形態に限定されない。むしろ、この背景は、本稿に記載されるいくつかの実施形態が実施されうる一つの例示的な技術領域を示すために与えられているだけである。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本開示の一つまたは複数の実施形態は、情報の識別および抽出のコンピュータ実装される方法を含んでいてもよい。本方法は、それぞれトピックを含む複数のデジタル文書の各著作者についてデータベースにおいて著作者オブジェクトを生成することを含んでいてもよい。生成された各著作者オブジェクトについて、本方法はさらに、複数の個人学術ウェブページ候補を取得し、その著作者オブジェクトにおける著作者の名前についてのソーシャル・メディアでの検索に基づいて複数のソーシャル・メディア・アカウント候補を取得し、個人学術ウェブページ候補の一つおよび前記ソーシャル・メディア・アカウント候補の一つを、その著作者に関連する個人学術ウェブページおよびソーシャル・メディア・アカウントとして相互検証することを含んでいてもよい。本方法はまた、各著作者オブジェクトの著作者に関連するソーシャル・メディア・アカウントからの新規投稿からデータを抽出し、該データを前記複数のデジタル文書のトピックに基づく編成において提供することも含んでいてもよい。
【０００６】
実施形態の目的および利点は、少なくとも、請求項において具体的に指摘される要素、特徴および組み合わせによって実現され、達成されるであろう。
【０００７】
以上の概括的な記述および以下の詳細な記述はいずれも単に例であり説明的なものであり、特許請求される発明を制約するものではないことは理解しておくべきである。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
例示的実施形態について、付属の図面を使って、さらに具体的かつ詳細に記述し、説明する。
【図１】情報を識別し、抽出するよう構成された例示的システムを表わす図である。
【図２】情報の識別および抽出に関して使われてもよい例示的なフローの図である。
【図３ａ】情報の識別および抽出の例示的な方法のフローチャートの前半である。
【図３ｂ】情報の識別および抽出の例示的な方法のフローチャートの後半である。
【図４】情報の識別および抽出のもう一つの例示的な方法のフローチャートである。
【図５】情報の識別および抽出のもう一つの例示的な方法のフローチャートである。
【図６】情報の識別および抽出に関して使われてもよいもう一つの例示的なフローの図である。
【図７】情報の識別および抽出の例示的な方法のフローチャートである。
【図８】個人学術ウェブページを識別する例示的方法のフローチャートである。
【図９ａ】情報の識別および抽出において使われてもよいもう一つの例示的な方法のフローチャートの前半である。
【図９ｂ】情報の識別および抽出において使われてもよいもう一つの例示的な方法のフローチャートの後半である。
【図１０】ソーシャル・メディア・アカウントおよび個人学術ウェブページの候補を相互検証することにおいて使われてもよい例示的な方法のフローチャートである。
【図１１】ソーシャル・メディア・アカウントおよび個人学術ウェブページの候補を相互検証することにおいて使われてもよいもう一つの例示的な方法のフローチャートである。
【図１２】ソーシャル・メディア・アカウントおよび個人学術ウェブページの候補を相互検証することにおいて使われてもよいもう一つの例示的な方法のフローチャートである。
【図１３】ソーシャル・メディア・アカウントおよび個人学術ウェブページの候補を相互検証することにおいて使われてもよいもう一つの例示的な方法のフローチャートである。
【図１４】ソーシャル・メディア・アカウントおよび個人学術ウェブページの候補を相互検証することにおいて使われてもよいもう一つの例示的な方法のフローチャートである。
【図１５】情報を識別および抽出しうる例示的システムを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
本稿に記載されるいくつかの実施形態は、情報の識別および抽出の方法およびシステムに関する。技術、研究および一般的な知識の生成の現在の速さの結果、知識頒布の従前および現在の方法では、最近の発展について最新の知識および情報を十分に提供しない。さらに、知識はもはや選ばれた地域における少数の選ばれた個人によって生成されるのではない。むしろ、本開示において知識ある人々と称される所与のトピックの知識をもつ研究者、教授、専門家その他は世界中に位置しており、たえず新たなアイデアを生成し、共有している。
【００１０】
しかしながら、インターネットの結果、この世界中からの膨大な新たに生成される知識は、たえず世界規模で共有されている。いくつかの状況では、この膨大な知識はソーシャル・メディアを通じて共有されている。たとえば、知識ある人々は、最近得た知識をブログ、マイクロブログおよび他のソーシャル・メディアを通じて共有してもよい。
【００１１】
現行情報がソーシャル・メディアで共有されていることを知っても、現行情報が簡単にアクセスできることや個人が現実的に該情報にアクセスできることにはならない。いくつかの分野では、何千、何万または何十万もの知識ある人々がいることがある。特定の分野からの知識ある人々の名前を含むデータベースはない。しかしながら、たとえデータベースが名前を含んでいたとしても、該知識ある人々がソーシャル・メディア・アカウントをもっているかどうかを人が特定するために費やされる時間は、誰も考えられないほど不相応なものであろう。さらに、たとえある知識ある人がソーシャル・メディア・アカウントを有していたかどうかをある人が特定できたとしても、常時それらのソーシャル・メディア・アカウントにアクセスし、パースして、そこで共有されている新たな知識を得るための時間は現実的ではないであろう。
【００１２】
つまるところ、コンピュータおよびインターネットの台頭のため、大量の情報が利用可能になっているが、人が合理的に該情報にアクセスするための現実的なすべがない。本稿に記載されるいくつかの実施形態は、従前には利用可能でなかった、あるいは技術の支援なくしては人間によって、さらには人間のグループによってでも合理的に取得可能ではなかった情報に人々がアクセスするのを助けうる、情報の識別および抽出の方法およびシステムに関する。
【００１３】
本開示において記載される情報の識別および抽出の方法およびシステムは、刊行物およびレクチャーの著作者を判別することによって知識ある人々を判別することを含む。それら複数の著作者についてのメタデータが刊行物およびレクチャーから抽出される。著作者メタデータは、それらの著作者のソーシャル・メディア・アカウントを判別するために、ソーシャル・メディア・アカウントを検索するために使われる。たとえば、いくつかの実施形態では、著作者メタデータは、著作者の名前、著作者のプロフィールおよび共著者についての情報を含んでいてもよい。ソーシャル・メディア・アカウントからの情報は、著作者をソーシャル・メディア・アカウントとマッチさせるために、著作者メタデータと比較されてもよい。いくつかの実施形態では、本開示におけるシステムおよび方法はさらに、ソーシャル・メディア・アカウント上で提供される情報のトピックを考慮してもよい。こうして、ある著作者がソーシャル・メディア・アカウントをもっているがその著作者が公表した前記トピックに関係した知識を共有しない場合には、ソーシャル・メディア・アカウントは考慮されなくてもよい。
【００１４】
ソーシャル・メディア・アカウントを同定した後、同定されたソーシャル・メディア・アカウント上の情報が収集され、組織化され、呈示されてもよい。たとえば、該情報は、トピックに基づいて組織化されてもよく、それにより選択されたトピックに関心のある人が、複数の異なる知識ある人々からの現行知識を、現行の更新をもって、呈示されることができる。このようにして、人が合理的に識別または管理できない数の源からの新情報がアクセスされ、共有されることができる。こうして、本開示におけるシステムおよび方法は、人によって合理的には実行できない、技術から生じる問題に対する技術的解決策を提供する。
【００１５】
さらに、たとえソーシャル・メディア・アカウントが同定できたとしても、知識ある人に関連したソーシャル・メディア・アカウントを同定する自動化されたシステムまたはプロセスは正しくないことがあり、あるいはソーシャル・メディア・アカウントの複数の潜在的な候補の間で見きわめをすることができないことがある。たとえば、70%を超える名前が、その名前に関連付けられた複数のツイッター(登録商標)・アカウントをもつ。コンピューティング・システムがどのソーシャル・メディア・アカウントが特定の知識ある人に関連しているかを自動的に見きわめることは非常に難しいことがありうる。また、多くの知識ある人々は個人学術ウェブページをもつ。あるウェブサイトがある知識ある人の学術ウェブページであるかどうかを識別することも難しいことがある。
【００１６】
本開示は、知識ある人のソーシャル・メディア・アカウントと個人学術ウェブページとの相互検証に関しうる。たとえば、ソーシャル・メディア・アカウントおよび個人学術ウェブページのさまざまな側面を使うことによって、両者の間のさまざまな一貫した特徴または側面が、両者が同じ知識ある人に関連していることを確認しうる。本開示と整合して、候補ソーシャル・メディア・アカウントおよび候補個人学術ウェブページの集合が同定されてもよい。各候補は、ソーシャル・メディア・アカウント候補および／または個人学術ウェブページ候補のさまざまな特徴または側面を同定するためにパースされ、あるいは他の仕方で解析されてもよい。それらのさまざまな特徴および／または側面は、その個人学術ウェブページおよびそのソーシャル・メディア・アカウントの両方がある特定の著作者に正しく関連付けられていることを確証するために、両者の間で相互検証されてもよい。本開示によれば、ソーシャル・メディア・アカウントが個人学術ウェブページと相互検証された後、それらのソーシャル・メディア・アカウントの投稿がトピックに基づいて組織化されてもよく、それにより、選択されたトピックに関心のある人が、複数の異なる知識ある人々からの現行知識を、現行の更新をもって、呈示されることができる。このようにして、人が合理的に識別または管理できない数の源からの新情報がアクセスされ、共有されることができる。こうして、本開示におけるシステムおよび方法は、人によって合理的には実行できない、技術から生じる問題に対する技術的解決策を提供する。さらに、以前にはコンピュータによって実行されなかったタスクの自動化された処理を許容する。
【００１７】
本開示の実施形態は、付属の図面を参照して説明される。
【００１８】
図１は、本開示に記載される少なくとも一つの実施形態に従って構成された、情報を識別し、抽出するよう構成された例示的システム１００を表わす図である。システム１００は、ネットワーク１０２、情報収集システム１１０、刊行物システム１２０、ソーシャル・メディア・システム１３０、装置１４０およびウェブ・ホスティング・システム１５０を含んでいてもよい。
【００１９】
ネットワーク１０２は、情報収集システム１１０、刊行物システム１２０、ソーシャル・メディア・システム１３０、装置１４０およびウェブ・ホスティング・システム１５０を通信上結合するよう構成されていてもよい。いくつかの実施形態では、ネットワーク１０２は、装置間で通信を送受信するよう構成された任意のネットワークまたは諸ネットワークの構成を含んでいてもよい。いくつかの実施形態では、ネットワーク１０２は通常型ネットワーク、有線もしくは無線ネットワークを含んでいてもよく、数多くの異なる構成を有しうる。さらに、ネットワーク１０２は、ローカル・エリア・ネットワーク（LAN）、広域ネットワーク（WAN）（たとえばインターネット）または他の相互接続されたデータ経路であってそれを通じて複数の装置および／またはエンティティが通信しうるものを含んでいてもよい。いくつかの実施形態では、ネットワーク１０２は、ピアツーピア・ネットワークを含んでいてもよい。ネットワーク１０２は、多様な異なる通信プロトコルでデータを送るために遠隔通信ネットワークの諸部分に結合されていてもよく、あるいは該諸部分を含んでいてもよい。いくつかの実施形態では、ネットワーク１０２は、通信および／またはデータを送受信するためにブルートゥース（登録商標）通信ネットワークまたはセルラー通信ネットワークを含んでいてもよい。そのような送受信は、ショート・メッセージ・サービス（SMS）、マルチメディア・メッセージング・サービス（MMS）、ハイパーテキスト転送プロトコル（HTTP）、直接データ接続、無線アプリケーション・プロトコル（WAP）、電子メールおよび／またはその他を介してのものを含む。ネットワーク１０２は、第三世代（3G）、第四世代（4G）、ロングタームエボリューション（LTE）、ロングタームエボリューションアドバンスト（LTE-A）、LTEを通じた音声（「VoLTE」）または他の任意のモバイル・データ・ネットワークもしくは諸モバイル・データ・ネットワークの組み合わせを含んでいてもよい。さらに、ネットワーク１０２は、一つまたは複数のIEEE802.11無線ネットワークを含んでいてもよい。
【００２０】
いくつかの実施形態では、情報収集システム１１０、刊行物システム１２０、ソーシャル・メディア・システム１３０およびウェブ・ホスティング・システム１５０の任意のものは、ハードウェアの任意の構成、たとえば一緒にネットワーク接続されタスクを実行するよう構成されている諸サーバーおよび諸データベースを含んでいてもよい。たとえば、情報収集システム１１０、刊行物システム１２０、ソーシャル・メディア・システム１３０およびウェブ・ホスティング・システム１５０はそれぞれ複数のコンピューティング・システム、たとえば複数のサーバーであって、一緒にネットワーク接続されて本開示において記載される動作を実行するおよび／または該動作の実行を制御するよう構成されたものを含んでいてもよい。いくつかの実施形態では、情報収集システム１１０、刊行物システム１２０、ソーシャル・メディア・システム１３０およびウェブ・ホスティング・システム１５０の任意のものは、本開示において記載される動作を実行するおよび／または該動作の実行を制御するよう一つまたは複数の装置によって実行されるよう構成されているコンピュータ可読命令を含んでいてもよい。
【００２１】
情報収集システム１１０は、データ記憶部１１２を含んでいてもよい。データ記憶部１１２は、データ・オブジェクトに基づく構造をもつ、情報収集システム１１０内のデータベースを含んでいてもよい。たとえば、データ記憶部１１２は、種々のフィールドをもつ複数のデータ・オブジェクトを含んでいてもよい。いくつかの実施形態では、データ記憶部１１２は、著作者オブジェクト１１４、ソーシャル・メディア・アカウント・オブジェクト１１６および個人ウェブページ・オブジェクト１１８を含んでいてもよい。
【００２２】
一般に、情報収集システム１１０は、刊行物、たとえば刊行物システム１２０からの論文、レクチャーおよび他の刊行物の著作者情報を取得するよう構成されていてもよい。その著作者情報を使って、情報収集システム１１０は、該著作者に関連したソーシャル・メディア・アカウントを判別し、ソーシャル・メディア・システム１３０から該ソーシャル・メディア・アカウントからの情報をプルすることができるとともに、該著作者に関連した個人学術ウェブページを判別し、ウェブ・ホスティング・システム１５０から該個人学術ウェブページからの情報をプルすることができる。情報収集システム１１０は、ソーシャル・メディア・アカウントおよび／または個人学術ウェブページからの情報を組織化し、装置１４０に提供してもよい。それにより該情報は装置１４０のディスプレイ１４２に呈示されうる。
【００２３】
刊行物システム１２０は、論文、刊行物、ジャーナル、レクチャーおよび他のデジタル文書をホストする複数のシステムを含んでいてもよい。刊行物システム１２０の複数のシステムは、みな情報を提供するメディアをホストするというほかは関係していなくてもよい。たとえば、刊行物システム１２０のあるシステムは、大学の教授のレクチャーおよび論文をホストする大学ウェブサイトを含んでいてもよい。刊行物システム１２０の別のシステムは、ジャーナルで発表された論文をホストするウェブサイトを含んでいてもよい。これらおよび他の実施形態において、諸刊行物システム１２０は、ウェブサイト、サーバー、ホスティング・ドメインまたは所有者を共有していてもいなくてもよい。
【００２４】
いくつかの実施形態では、情報収集システム１１０は、諸刊行物システム１２０の一つまたは複数にアクセスして、刊行物システム１２０からデジタル文書を取得してもよい。それらのデジタル文書を使って、情報収集システム１１０はデジタル文書の著作者およびデジタル文書のトピックについての情報を取得してもよい。いくつかの実施形態では、デジタル文書の各著作者について、情報収集システム１１０はデータ記憶部１１２において著作者オブジェクト１１４を生成してもよい。生成された著作者オブジェクト１１４において、情報収集システム１１０はデジタル文書から得られた著作者についての情報を格納してもよい。該情報は、名前、プロフィール、画像、デジタル文書の共著者、著作者の所属（たとえば著作者が所属する大学または著作者が雇用されている企業）を含んでいてもよい。情報収集システム１１０は、デジタル文書のトピックを判別してもよい。デジタル文書のトピックは著作者オブジェクト１１４に格納されてもよい。
【００２５】
いくつかの実施形態では、刊行物システム１２０からの複数のデジタル文書が同じ著作者を含むことがある。これらおよび他の実施形態において、その著作者についての著作者オブジェクト１１４が、他のデジタル文書からの情報をもって更新および／または補足されてもよい。たとえば、他のデジタル文書からのトピックが著作者オブジェクト１１４に格納されてもよい。いくつかの実施形態では、情報収集システム１１０によって得られたある著作者のデジタル文書全部のトピックが著作者オブジェクト１１４に格納されてもよい。
【００２６】
著作者オブジェクト１１４を生成した後、情報収集システム１１０は著作者オブジェクト１１４における各著作者についてのソーシャル・メディア・アカウントを判別するよう構成されていてもよい。情報収集システム１１０は、ソーシャル・メディア・システム１３０にアクセスすることによってソーシャル・メディア・アカウントを判別してもよい。追加的または代替的に、情報収集システム１１０は、著作者オブジェクト１１４における各著作者について個人学術ウェブページを判別するよう構成されていてもよい。情報収集システム１１０は、ウェブ・ホスティング・システム１５０にアクセスすることによってソーシャル・メディア・アカウントを判別してもよい。これらおよび他の実施形態において、情報システム１１０は、ある著作者のソーシャル・メディア・アカウントと個人学術ウェブページを相互検証してもよい。
【００２７】
いくつかの実施形態では、各ソーシャル・メディア・システム１３０は、異なるソーシャル・メディアをホストするよう構成されたシステムを含んでいてもよい。たとえば、ソーシャル・メディア・システム１３０の一つは、マイクロブログ・ソーシャル・メディア・システムを含んでいてもよい。ソーシャル・メディア・システム１３０の別のものは、ブログ・ソーシャル・メディア・システムを含んでいてもよい。ソーシャル・メディア・システム１３０の別のものは、ソーシャル・ネットワークまたは他の型のソーシャル・メディア・システムを含んでいてもよい。ソーシャル・メディア・システム１３０の別のものは、刊行物収集ソーシャル・メディア・システムを含んでいてもよい。
【００２８】
情報収集システム１１０は、各ソーシャル・メディア・システム１３０に、それぞれのソーシャル・メディア・アカウントで著作者オブジェクト１１４における各著作者の名前を検索するよう要求してもよい。たとえば、情報収集システム１１０は何千、何万または何十万の著作者オブジェクト１１４を含んでいてもよく、各著作者オブジェクト１１４は一人の著作者の名前を含む。この例では、著作者らが情報を共有しうるソーシャル・メディア・システム１３０が四つあってもよい。ソーシャル・メディア・システム１３０の数は四つより多かったり、あるいは少なかったりしてもよい。これらおよび他の実施形態において、情報収集システム１１０は、四つのソーシャル・メディア・システム１３０のそれぞれにおいて、各著作者オブジェクト１１４に関連付けられた著作者の名前を使って検索が実行されることを要求してもよい。こうして、四つのソーシャル・メディア・システム１３０および10万人の著作者があったとすると、ソーシャル・メディア・システム１１０は40万の検索を要求しうる。ソーシャル・メディア・システム１３０は検索の結果を情報収集システム１１０に提供してもよい。これらおよび他の実施形態において、検索の結果は、著作者オブジェクト１１４の著作者の名前に少なくとも部分的に一致する名前をもつ所有者のソーシャル・メディア・アカウントのリンクおよび／またはネットワーク・アドレスを含んでいてもよい。
【００２９】
検索からのソーシャル・メディア・アカウントのリンクおよび／またはネットワーク・アドレスを使って、情報収集システム１１０はソーシャル・メディア・アカウントを要求してもよい。情報収集システム１１０はまた、各ソーシャル・メディア・アカウントについてソーシャル・メディア・アカウント・オブジェクト１１６を生成してもよい。ソーシャル・メディア・アカウント・オブジェクト１１６を生成するために、情報収集システム１１０はソーシャル・メディア・アカウントから情報をプルし、ソーシャル・メディア・アカウント・オブジェクト１１６に該情報を格納してもよい。ソーシャル・メディア・アカウント・オブジェクト１１６は、ソーシャル・メディア・アカウントに関連付けられている人についての情報、たとえば名前、プロフィール・データ、画像および／またはソーシャル・メディア連絡先を含んでいてもよい。情報収集システム１１０は、ソーシャル・メディア・アカウントにおける投稿のトピックをも取得してもよく、それもソーシャル・メディア・アカウント・オブジェクト１１６に格納されてもよい。
【００３０】
いくつかの実施形態では、各ウェブ・ホスティング・システム１５０は種々のウェブページをホストするよう構成されたシステムを含んでいてもよい。たとえば、ウェブ・ホスティング・システム１５０の一つは、大学またはカレッジに関連する教員または他の人に割かれた一つまたは複数のウェブページを含む大学またはカレッジのウェブ・ホスティング・システムを含んでいてもよい。ウェブ・ホスティング・システム１５０の別のものは、企業または私的エンティティに雇用されているまたは他の仕方で関連している人に割かれた一つまたは複数のウェブページを含む企業または他の私的なエンティティのウェブ・ホスティング・システムを含んでいてもよい。ウェブ・ホスティング・システム１５０の別のものは、個人のウェブ・ホスティング・システムを含んでいてもよい。
【００３１】
情報収集システム１１０は、著作者オブジェクト１１４における各著作者の名前に基づいて、ウェブページの検索を実行するよう、一般的な検索エンジンに要求してもよい。追加的または代替的に、情報収集システム１１０は、著作者オブジェクト１１４における各著作者の名前およびその著作者の所属に基づいて、ウェブページの検索を実行するよう、一般的な検索エンジンに要求してもよい。たとえば、情報収集システム１１０は、何千、何万または何十万の著作者オブジェクト１１４を含んでいてもよく、各著作者オブジェクト１１４は、一人の著作者の名前および任意的にはその著作者の所属を含む。よって、10万人の著作者がいたとすると、情報収集システム１１０は20万の検索を要求してもよい（著作者の名前についての検索10万と著作者の名前および所属についての検索10万）。ウェブ・ホスティング・システム１５０は検索の結果を情報収集システム１１０に提供してもよい。これらおよび他の実施形態において、検索の結果は、個人学術ウェブページ候補のリンクおよび／または一様リソース位置指定子（URL）を含んでいてもよい。
【００３２】
個人学術ウェブページ候補のリンクおよび／またはURLを使って、情報収集システム１１０は、個人学術ウェブページ候補を要求してもよい。情報収集システム１１０は、個人学術ウェブページ候補のそれぞれについて個人学術ウェブページ・オブジェクト１１８を生成してもよい。個人学術ウェブページ・オブジェクト１１８を生成するために、情報収集システム１１０は、個人学術ウェブページ候補から情報をプルして、該情報を個人学術ウェブページ・オブジェクト１１８に格納してもよい。個人学術ウェブページ・オブジェクト１１８は、個人学術ウェブページ候補に関連付けられた人についての情報、たとえば名前、刊行物、キーワード、トピック、所属、ソーシャル、画像および／またはその他を含んでいてもよい。いくつかの実施形態では、個人学術ウェブページ候補は、たとえば図９ａおよび図９ｂの方法９００において記述されるようなさまざまな属性についてパースされ、あるいは他の仕方で解析されてもよい。
【００３３】
情報収集システム１１０は、著作者オブジェクト１１４からの情報を、ソーシャル・メディア・アカウント・オブジェクト１１６および／または個人学術ウェブページ・オブジェクト１１８からの情報と比較して、著作者オブジェクト１１４における著作者に関連するソーシャル・メディア・アカウントおよび／または個人学術ウェブページを判別してもよい。たとえば、所与の著作者オブジェクト１１４について、ソーシャル・メディア・システム１３０の検索は25個のアカウントを返してもよい。25個のアカウントのソーシャル・メディア・アカウント・オブジェクト１１６が所与の著作者オブジェクト１１４および個人ウェブページ・オブジェクト１１８と比較されて、25個のソーシャル・メディア・アカウントのうちのどれと個人学術ウェブページ候補のどれが所与の著作者オブジェクト１１４の著作者に関連しているかを判別してもよい。いくつかの実施形態では、著作者がソーシャル・メディア・アカウントに関連していることがありうるのは、その著作者がそのソーシャル・メディア・アカウントの所有者であるときである。いくつかの実施形態では、著作者オブジェクト１１４の著作者に関連したソーシャル・メディア・アカウントおよび個人ウェブページは、そのソーシャル・メディア・アカウントおよびその個人ウェブページの両方がその著作者に関連していることがありうることを、より高い信頼レベルで確認するために、相互検証されてもよい。そのような相互検証のさまざまな例は図７および図１０〜図１４に関してより詳細に述べる。
【００３４】
ソーシャル・メディア・アカウントを刊行物システム１２０からのデジタル文書からの著作者と、個人ウェブページとの相互検証によることも含めてマッチングさせた後、情報収集システム１１０は、マッチするソーシャル・メディア・アカウントから情報を得てもよい。これらおよび他の実施形態において、情報収集システム１１０は、ソーシャル・メディア・アカウントを要求し、該ソーシャル・メディア・アカウントをパースして、ソーシャル・メディア・アカウントからの情報を得てもよい。情報収集システム１１０は、ソーシャル・メディア・アカウントからの情報を照合し、該情報をトピックに基づいて組織化して、該情報を情報収集システム１１０のユーザーに提供してもよい。たとえば、情報収集システム１１０は該情報を装置１４０に提供してもよい。
【００３５】
装置１４０は、情報収集システム１１０のユーザーに関連付けられていてもよい。これらおよび他の実施形態において、装置１４０はいかなる型のコンピューティング・システムを含んでいてもよい。たとえば、装置１４０はデスクトップ・コンピュータ、タブレット・コンピュータ、携帯電話、スマートフォンまたは他の何らかのコンピュータ・システムを含んでいてもよい。装置１４０は、ウェブ・ブラウザーをサポートしうるオペレーティング・システムを含んでいてもよい。ウェブ・ブラウザーを通じて、装置１４０は、情報収集システム１１０がソーシャル・メディア・システム１３０のソーシャル・メディア・アカウントから収集した情報を含むウェブページを情報収集システム１１０に要求してもよい。要求されたウェブページは、装置１４０のユーザーへの呈示のために装置１４０のディスプレイ１４２に表示されてもよい。
【００３６】
本開示の範囲から外れることなく、システム１００に修正、追加または省略がなされてもよい。たとえば、システム１００は、情報収集システム１１０から情報を取得する複数の他の装置を含んでいてもよい。代替的または追加的に、システム１００は一つのソーシャル・メディア・システムを含んでいてもよい。
【００３７】
図２は、本稿に記載される少なくとも一つの実施形態に基づく、情報を識別し、抽出するために使用されうる例示的なフロー２００の図である。いくつかの実施形態では、フロー２００は、ソーシャル・メディア・アカウントから情報を識別および抽出するよう構成されていてもよい。特に、フロー２００は、あるソーシャル・メディア・アカウントがあるデジタル文書の著作者に関連しているかどうかを判定するよう構成されていてもよい。これらおよび他の実施形態において、フロー２００の一部または全部は、図１のシステム１００の動作の例でありうる。
【００３８】
フロー２００はブロック２１０で始まってもよい。ここで、デジタル文書２１２が取得されてもよい。デジタル文書２１２は一つまたは複数の源、たとえばウェブサイトまたは他の源から取得されてもよい。デジタル文書２１２は刊行物、レクチャー、論文または他の文書を含んでいてもよい。いくつかの実施形態では、デジタル文書２１２は最近の文書、たとえばここ一週間、一か月または数か月など特定の期間内に公表された文書を含んでいてもよい。
【００３９】
ブロック２２０では、デジタル文書２１２の全部または一部の著作者プロフィール・データおよびトピックが、トピック・モデル解析のような方法を使って抽出されてもよい。デジタル文書２１２の一つまたは複数における著作者についての著作者プロフィール・データは、抽出され、著作者オブジェクト２２２に格納されてもよい。いくつかの実施形態では、著作者プロフィール・データは、著作者のフルネーム、著作者の所属、著作者の肩書き、共著者、著作者の文書画像および著作者の専門分野もしくは関心領域の記述を含んでいてもよい。著作者の所属は、著作者が関係している企業、大学または他のエンティティに関係していてもよい。著作者の肩書きは、著作者の等級または地位を含んでいてもよい。たとえば、著作者は博士、研究マネージャー、上級研究員、教授、講師および／または他の肩書きを有することがありうる。著作者プロフィール・データを抽出するために、デジタル文書２１２は、著作者プロフィール・データに関連するキーワードについて、パースされ、検索されてもよい。
【００４０】
いくつかの実施形態では、デジタル文書２１２に対してトピック・モデル解析が実行されてもよい。いくつかの実施形態では、トピック・モデル解析は、判別されうるいくつかのトピックを含んでいてもよく、デジタル文書２１２はそれらのトピックのうちのどれがデジタル文書２１２にあるかを判別するために解析されてもよい。これらおよび他の実施形態において、トピック・モデル解析は、各トピックについて、デジタル文書２１２からの単語分布を出力してもよい。代替的または追加的に、各デジタル文書についての単語分布が決定されてもよい。こうして、各デジタル文書２１２について一つまたは複数のトピックが決定されてもよい。いくつかの実施形態ではデジタル文書２１２の一つまたは複数が複数のトピックを含んでいてもよい。いくつかの実施形態では、各デジタル文書２１２についてのトピックは著作者オブジェクト２２２に格納されてもよい。
【００４１】
ブロック２３０において、著作者オブジェクト２２２からの著作者について、ソーシャル・メディアが検索されてもよい。いくつかの実施形態では、ソーシャル・メディアは、著作者のフルネームを使って検索されてもよい。著作者の検索は、デジタル文書２１２の著作者によって所有されている、運営されているまたは該著作者に関連していることがありうるソーシャル・メディア・アカウント２３２を同定しうる。
【００４２】
ブロック２４０では、ソーシャル・メディア・アカウント２３２からソーシャル・メディア・プロフィール・データが抽出されてもよい。ソーシャル・メディア・プロフィール・データは著作者データと同様であってもよい。たとえば、ソーシャル・メディア・プロフィール・データは、そのソーシャル・メディア・アカウントを所有している、運営しているまたはそのアカウントに関連付けられている人についての情報を含んでいてもよい。ソーシャル・メディア・アカウントを所有している、運営しているまたはそのアカウントに関連付けられている人は、ソーシャル・メディア・アカウント所有者と称されてもよい。ソーシャル・メディア・プロフィール・データは、ソーシャル・メディア・アカウント所有者についての名前、所属、位置、肩書き、専門分野、ソーシャル・メディア画像、関心領域の記述および／または他の情報を含んでいてもよい。いくつかの実施形態では、ソーシャル・メディア・プロフィール・データは、ソーシャル・メディア・アカウントを所有する人についてのバイオグラフィー、プロフィールまたは他の情報などといった、ソーシャル・メディア・アカウントへの投稿ではないソーシャル・メディア・アカウントからの単語をパースおよび解析することによって収集されてもよい。
【００４３】
いくつかの実施形態では、ソーシャル・メディア・アカウント２３２につながっているいくつかのソーシャル・メディア・アカウントが判別されてもよい。代替的または追加的に、ソーシャル・メディア・アカウント２３２につながっているそれらのソーシャル・メディア・アカウントのソーシャル・メディア・アカウント所有者が同定されてもよい。いくつかの実施形態では、ソーシャル・メディア・アカウント２３２によって言及されているいくつかのソーシャル・メディア・アカウントが判別されてもよい。代替的または追加的に、ソーシャル・メディア・アカウント２３２によって言及されているそれらのソーシャル・メディア・アカウントのソーシャル・メディア・アカウント所有者が同定されてもよい。ソーシャル・メディア・アカウント２３２につながっているおよび／または言及されているそれらの所有者についての情報は、ソーシャル・メディア相互作用データの一部であってもよい。
【００４４】
いくつかの実施形態では、ソーシャル・メディア・アカウント２３２に言及されているまたはつながっているソーシャル・メディア・アカウントのうちの一つまたは複数についてのソーシャル・メディア・アカウント所有者の専門分野が判別されてもよい。これらまたは他の実施形態において、言及されているまたはつながっているソーシャル・メディア・アカウントがアクセスされてもよい。言及されているまたはつながっているソーシャル・メディア・アカウントの所有者の専門分野が判別されてもよい。いくつかの実施形態では、専門分野は、ソーシャル・メディア・アカウント所有者のプロフィールにおける記述に基づいて判別されてもよい。代替的または追加的に、専門分野は、言及されているまたはつながっているソーシャル・メディア・アカウントの投稿のトピックに基づいて判別されてもよい。
【００４５】
いくつかの実施形態では、ソーシャル・メディア・アカウント２３２での投稿のトピックも判別されてもよい。投稿のトピックを判別するためには、閾値単語数より短い投稿は除去されてもよい。閾値単語数はソーシャル・メディアの形に依存してもよい。たとえば、ソーシャル・メディアがマイクロブログであれば、閾値数は、ブログについての閾値数より小さくてもよい。
【００４６】
ソーシャル・メディア・アカウント２３２での投稿に加えて、ソーシャル・メディア・アカウント２３２での投稿によってリンクされたコンテンツが、ソーシャル・メディア・アカウント２３２のトピック（複数または単数）を判別するために使われてもよい。これらおよび他の実施形態において、ソーシャル・メディア・アカウント２３２の投稿内のリンクがアクセスされて、コンテンツが収集されてもよい。具体的には、マイクロブログであるソーシャル・メディア・アカウント２３２の投稿内のリンクがアクセスされて、コンテンツが収集されてもよい。収集されたコンテンツおよび投稿はまとめられてもよい。まとめられたコンテンツのトピック分布を決定するためにトピック・モデル解析が適用されてもよい。トピック・モデルを使って、ソーシャル・メディア・アカウント２３２のトピック分布が決定されてもよい。いくつかの実施形態では、ソーシャル・メディア・アカウント２３２の投稿におけるリンクから収集されたコンテンツの著作者も収集されてもよい。ソーシャル・メディア・プロフィール・データ、ソーシャル・メディア相互作用データおよびトピックは、ソーシャル・メディア・アカウント・オブジェクト２４２として記憶されてもよい。
【００４７】
ブロック２５０では、著作者オブジェクト２２２からの著作者の名前を使う検索から帰結する、ソーシャル・メディア・アカウント２３２に関連付けられたソーシャル・メディア・アカウント・オブジェクト２４２は、著作者オブジェクト２２２と比較されて、さまざまなスコアを生成する。スコアは、名前スコア２５２、プロフィール・スコア２５４、コンテンツ・スコア２５６および相互作用スコア２５８を含む。
【００４８】
名前スコア２５２は、著作者オブジェクト２２２からの名前とソーシャル・メディア・アカウント・オブジェクト２４２からの名前の比較に基づいて決定されてもよい。それらの名前が完全に一致する場合、名前スコア２５２は第一の値であってもよい。それらの名前が部分的に一致する場合、名前スコア２５２は第二の値であってもよく、それらの名前の短縮が一致する場合には、名前スコア２５２は第三のスコアであってもよい。名前の間に一致がない場合には、名前スコア２５２は0であってもよい。第一、第二および第三のスコアについての値は、アドホックなヒューリスティック規則または統計的機械学習に基づいて決定されてもよい。
【００４９】
プロフィール・スコア２５４は、著作者オブジェクト２２２およびソーシャル・メディア・アカウント・オブジェクト２４２からの以下のもののうち一つまたは複数の比較に基づいて決定されてもよい：肩書き、所属、専門分野の記述、画像および位置。これらおよび他の実施形態において、著作者オブジェクト２２２からの著作者の位置およびソーシャル・メディア・アカウント・オブジェクト２４２からのソーシャル・メディア・アカウント所有者の位置はそれぞれの所属から推定されてもよい。これらおよび他の実施形態において、著作者およびソーシャル・メディア・アカウント所有者の肩書き、所属、画像、専門分野の記述および位置が比較されてもよい。
【００５０】
いくつかの実施形態では、著作者オブジェクト２２２からの文書画像が顔認識アルゴリズムを使って解析されてもよい。たとえば、著作者オブジェクト２２２からの文書画像は著作者の画像であることがある。ソーシャル・メディア・アカウント・オブジェクト２４２からのソーシャル・メディア画像も顔認識アルゴリズムを使って解析されてもよい。たとえば、ソーシャル・メディア・アカウント・オブジェクト２４２からのソーシャル・メディア画像は、ソーシャル・メディア・アカウント２３２の所有者の画像であることがある。いくつかの実施形態では、著作者オブジェクト２２２からの文書画像の解析からの結果が、ソーシャル・メディア・アカウント・オブジェクト２４２からのソーシャル・メディア画像の解析からの結果と比較されてもよい。比較は、それらの画像が同じ人物を含んでいる確からしさの指標を与えてもよい。それらの画像が同じ人物を含んでいる確からしさの該指標が、プロフィール・スコア２５４を生成するために使われてもよい。
【００５１】
いくつかの実施形態では、著作者オブジェクト２２２からの肩書き、所属、専門分野の記述、文書画像の解析および位置は、著作者プロフィール・ベクトルに入れられてもよい。同様に、ソーシャル・メディア・アカウント・オブジェクト２４２からの肩書き、所属、専門分野の記述、ソーシャル・メディア画像の解析および位置は、ソーシャル・メディア・アカウント・プロフィール・ベクトルに入れられてもよい。著作者プロフィール・ベクトルとソーシャル・メディア・プロフィール・ベクトルはベクトル空間モデリングを使って比較されてもよい。ベクトル空間モデリングの結果が前記プロフィール・スコア２５４であってもよい。いくつかの実施形態では、プロフィール・スコア２５４は肩書き、所属、専門分野および位置の間の比較の別の集積に基づいていてもよい。たとえば、各比較は同じまたは異なる重みを与えられてもよく、比較のスコアは線形結合において一緒に加算されてもよい。
【００５２】
コンテンツ・スコア２５６は、著作者オブジェクト２２２からの著作者に関連付けられた前記デジタル文書２１２のトピックと、ソーシャル・メディア・アカウント・オブジェクト２４２からのソーシャル・メディア・アカウントの主要トピックとの比較に基づいて決定されてもよい。いくつかの実施形態では、投稿においてリンクされたコンテンツの著作者が著作者オブジェクト２２２からの著作者および／または共著者に一致するときに、コンテンツ・スコア２５６が増大させられてもよい。
【００５３】
いくつかの実施形態では、著作者に関連付けられた前記デジタル文書２１２のトピックと、ソーシャル・メディア・アカウント・オブジェクトからのソーシャル・メディア・アカウントの主要トピックとを比較するために、著作者に関連付けられた各デジタル文書２１２が単語の集合（bag-of-words）ベクトルにおいて呈示されてもよい。著作者に関連付けられた諸デジタル文書２１２の重心ベクトルは、諸デジタル文書２１２についての諸単語の集合ベクトルの平均を使って決定されてもよい。いくつかの実施形態では、ソーシャル・メディア・アカウント２３２からの各投稿も単語の集合ベクトルとして呈示されてもよい。ソーシャル・メディア・アカウント２３２の投稿全部の重心ベクトルが、それらの投稿についての単語の集合ベクトル全部の平均を使って決定されてもよい。ソーシャル・メディア・アカウント２３２の投稿の重心ベクトルと著作者オブジェクト２２２のデジタル文書２１２の重心ベクトルとの間の類似性スコアS_bowを計算するために、ベクトル空間モデルが使われてもよい。
【００５４】
いくつかの実施形態では、著作者のデジタル文書２３２全部のトピック分布が、著作者トピック・ベクトルを形成するために使われてもよい。ソーシャル・メディア・アカウント２３２の投稿全部のトピック分布が投稿トピック・ベクトルを形成するために使われてもよい。ベクトル空間モデルは、著作者トピック・ベクトルと投稿トピック・ベクトルとの間の類似性スコアS_topicを計算するために使われてもよい。著作者オブジェクト２１２からの著作者がソーシャル・メディア・アカウントの投稿に埋め込まれたリンクから抽出された文書の著作者でもある回数が数N_authorであってもよい。いくつかの実施形態では、コンテンツ・スコアは次の式によって表わされてもよい：a*S_bow＋b*S_topic＋c*log(N_author＋1)。ここで、a,b,cは数であり、a＋b＋c＝1である。
【００５５】
相互作用スコア２５８は、デジタル文書２１２の共著者と、ソーシャル・メディア・アカウント２３２においてつながっているおよび言及されているソーシャル・メディア・アカウントのソーシャル・メディア・アカウント所有者との間の相関に基づいて決定されてもよい。これらおよび他の実施形態では、ソーシャル・メディア・アカウント２３２において言及されているソーシャル・メディア・アカウント所有者であって共著者である人の数が決定され、言及アカウント数と称されてもよい。ソーシャル・メディア・アカウント２３２につながっているソーシャル・メディア・アカウント所有者であって共著者である人の数が決定され、つながりアカウント数と称されてもよい。いくつかの実施形態では、相互作用スコア２５８は、言及アカウント数とつながりアカウント数の線形結合であってもよい。いくつかの実施形態では、言及アカウント数およびつながりアカウント数のそれぞれは異なる重みをかけられてもよい。言及アカウント数およびつながりアカウント数についての重みは、アドホックなヒューリスティック規則および統計的機械学習に基づいて決定されてもよい。
【００５６】
いくつかの実施形態では、相互作用スコア２５８は、言及アカウント数と、つながりアカウント数と、その著作者の専門分野に比べたつながっているおよび言及されているソーシャル・アカウントのソーシャル・メディア・アカウント所有者の平均専門分野スコアおよび／またはコンテンツ・スコアとに基づいて決定されてもよい。
【００５７】
たとえば、いくつかの実施形態では、共著者として識別されたつながっているソーシャル・メディア・アカウントの数はN_connectedと表わされてもよい。共著者として識別された言及されたソーシャル・メディア・アカウントの数はN_mentionedと表わされてもよい。他のつながっているソーシャル・アカウントと当該著作者との間の平均専門分野スコアおよび／またはコンテンツ・スコアはS_average_connectedと表わされてもよい。他の言及されているソーシャル・アカウントと当該著作者との間の平均専門分野スコアおよび／またはコンテンツ・スコアはS_average_mentionedによって表わされてもよい。
【００５８】
これらおよび他の実施形態において、相互作用スコア２５８は次の式に基づいていてもよい：P1*log(N_connected＋1)＋P2*log(N_mentioned＋1)＋P3*S_average_connected＋P4*S_average_mentioned。ここで、P1,P2,P3,P4は数であり、P1＋P2＋P3＋P4＝1である。
【００５９】
ブロック２６０では、ソーシャル・メディア・アカウント２３２のソーシャル・メディア・アカウント所有者が著作者オブジェクト２２２からの著作者と同じであるかどうかが、名前スコア２５２、プロフィール・スコア２５４、コンテンツ・スコア２５６および相互作用スコア２５８を使って判定されてもよい。いくつかの実施形態では、判定は、名前スコア２５２、プロフィール・スコア２５４、コンテンツ・スコア２５６および相互作用スコア２５８の線形結合に基づいて行なわれてもよい。たとえば、名前スコア２５２、プロフィール・スコア２５４、コンテンツ・スコア２５６および相互作用スコア２５８の線形結合が閾値より上であるとき、ソーシャル・メディア・アカウント２３２のソーシャル・メディア・アカウント所有者が著作者オブジェクト２２２からの著作者と同じであると判定されてもよい。いくつかの実施形態では、閾値は、諸一致の以前の認証（authentication）に基づいて決定されてもよい。たとえば、フロー２００の複数の逐次反復が異なる著作者について決定されてもよく、フロー２００の外部で一致が判定されてもよい。特定の信頼度での閾値スコアが、それら複数の逐次反復に基づいて選択されてもよい。
【００６０】
いくつかの実施形態では、名前スコア２５２、プロフィール・スコア２５４、コンテンツ・スコア２５６および相互作用スコア２５８のそれぞれは異なる重みをかけられてもよい。これらおよび他の実施形態において、異なるスコアについての重みは、統計的機械学習または他の何らかのアルゴリズムを使って決定されてもよい。たとえば、機械学習アルゴリズムが、あらかじめ判定された一致および非一致に基づいてトレーニングされてもよい。トレーニングされた後、機械学習アルゴリズムは個別のスコアのそれぞれを入力として受け取ってもよく、それらのスコアに重み付けして線形結合にしてもよく、ソーシャル・メディア・アカウント２３２のソーシャル・メディア・アカウント所有者が著作者オブジェクト２２２からの著作者と同じである確からしさを決定してもよい。いくつかの実施形態では、ソーシャル・メディア・アカウント２３２のソーシャル・メディア・アカウント所有者が著作者オブジェクト２２２からの著作者と同じである確からしさが閾値より上であるとき、機械学習アルゴリズムは一致があることを示してもよい。いくつかの実施形態では、閾値は、フロー２００の以前の経験または逐次反復に基づいてユーザー選択され、あるいは他の仕方で決定されてもよい。
【００６１】
本開示の範囲から外れることなくフロー２００に修正、追加または省略がなされてもよい。たとえば、いくつかの実施形態では、フロー２００は複数のソーシャル・メディア・アカウント２３２を含んでいてもよい。これらおよび他の実施形態において、それぞれのソーシャル・メディア・アカウント２３２についてソーシャル・メディア・アカウント・オブジェクト２４２が生成されてもよく、著作者オブジェクト２２２は、一致を判別するためにそれぞれのソーシャル・メディア・アカウント・オブジェクト２４２に個々に比較されてもよい。いくつかの実施形態では、著作者が単一のソーシャル・メディア・アカウント２３２のソーシャル・メディア・アカウント所有者であると判別される場合、その著作者についての検索から帰結する諸ソーシャル・メディア・アカウント２３２については他のソーシャル・メディア・アカウント・オブジェクト２４２は生成されなくてもよい。
【００６２】
いくつかの実施形態では、異なるソーシャル・メディア・アカウント２３２のそれぞれについてのソーシャル・メディア・アカウント・オブジェクト２４２は、著作者オブジェクト２２２との比較より前に決定されてもよい。代替的または追加的に、単一のソーシャル・メディア・アカウント２３２のソーシャル・メディア・アカウント・オブジェクト２４２が生成され、次いで該単一のソーシャル・メディア・アカウント２３２に帰結した著作者に関連付けられた著作者オブジェクト２２２と比較され、諸スコアが生成され、一致が判定されることが、他のソーシャル・メディア・アカウント・オブジェクト２４２が生成される前に行なわれてもよい。
【００６３】
いくつかの実施形態では、デジタル文書２１２は複数の著作者を含んでいてもよい。これらおよび他の実施形態において、各著作者についての著作者プロフィール・データが収集され、異なる著作者オブジェクト２２２を生成するために使われてもよい。異なる著作者オブジェクト２２２のそれぞれについてソーシャル・メディアの検索が行なわれてもよい。要するに、フロー２００は、情報の識別および抽出のためのデータ・フローの単に一例であり、本開示はそれに限定されない。
【００６４】
図３ａおよび図３ｂは、本稿に記載される少なくとも一つの実施形態に基づく情報の識別および抽出の例示的方法３００のフローチャートを示している。いくつかの実施形態では、方法３００に関連する動作の一つまたは複数は情報収集システム１１０によって実行されてもよい。代替的または追加的に、方法３００はいかなる好適なシステム、装置またはデバイスによって実行されてもよい。たとえば、図１５のシステム１５００のプロセッサ１５１０が、方法３００に関連する動作の一つまたは複数を実行してもよい。離散的なブロックで図示されているが、方法３００のブロックの一つまたは複数に関連する段階および動作は、所望される実装に依存して、追加的なブロックに分割されたり、より少数のブロックに組み合わされたり、あるいはなくされたりしてもよい。
【００６５】
方法３００はブロック３０２で始まってもよい。ここで、処理システムを使って、複数のデジタル文書が一つまたは複数の源から得られてもよい。デジタル文書は、最近の文書、たとえばここ一週間、一か月または数か月など特定の最近の時間期間内に公表された文書を含んでいてもよい。ブロック３０４では、各デジタル文書のトピックが、トピック・モデル解析を使って判別されてもよい。
【００６６】
ブロック３０６では、デジタル文書の著作者が判別されてもよい。いくつかの実施形態では、著作者の判別は、デジタル文書において著作者として示されている人々の名前を抽出することを含んでいてもよい。これらおよび他の実施形態において、デジタル文書は、ある名前がそのデジタル文書の著作者であることを示す単語を求めてパースおよび検索されてもよい。いくつかの実施形態では、各著作者についてデータベースから著作者オブジェクトが得られてもよい。いくつかの実施形態では、著作者オブジェクトを得ることは、著作者オブジェクトを生成すること、あるいは同じ名前をもつデータベース内の既存の著作者オブジェクトを検索し位置特定することを含んでいてもよい。
【００６７】
ブロック３０８では、著作者が選択されてもよい。ブロック３１０では、選択された著作者についてのメタデータが得られてもよい。いくつかの実施形態では、メタデータはその著作者を含む諸デジタル文書から得られてもよい。いくつかの実施形態では、メタデータは、著作者プロフィール・データおよびその著作者を含む諸デジタル文書のトピックであってもよい。メタデータは、その著作者に関連付けられた著作者オブジェクトにおいて保存されてもよい。
【００６８】
ブロック３１２では、ソーシャル・メディアが選択されてもよい。ブロック３１４では、選択されたソーシャル・メディアが選択された著作者の名前を使って検索されてもよい。検索はその著作者に関連していることがありうる複数のソーシャル・メディア・アカウントを返してもよい。ブロック３１６では、それらのソーシャル・メディア・アカウントの一つが選択されてもよい。
【００６９】
ブロック３１８では、選択されたソーシャル・メディア・アカウントのソーシャル・メディア・アカウント・メタデータが得られてもよい。いくつかの実施形態では、ソーシャル・メディア・アカウント・メタデータは、選択されたソーシャル・メディア・アカウントから得られてもよい。いくつかの実施形態では、ソーシャル・メディア・アカウント・メタデータは、選択されたソーシャル・メディア・アカウントのソーシャル・メディア・アカウント・プロフィール・データおよび投稿のトピック（単数または複数）、リンクされた文書および他の側面であってもよい。ソーシャル・メディア・アカウント・メタデータは、選択されたソーシャル・メディア・アカウントに関連付けられた著作者オブジェクトにおいて保存されてもよい。
【００７０】
ブロック３２０では、選択されたソーシャル・メディア・アカウントと選択された著作者との間の比較に基づいてスコアが生成されてもよい。いくつかの実施形態では、それらのスコアはソーシャル・メディア・アカウント・オブジェクトと著作者オブジェクトの比較に基づいて生成されてもよい。いくつかの実施形態では、スコアは、名前スコア、プロフィール・スコア、コンテンツ・スコアおよび相互作用スコアのうちの一つまたは複数を含んでいてもよい。
【００７１】
ブロック３２２では、ブロック３１４でのソーシャル・メディアの検索から帰結した他のソーシャル・メディア・アカウントでまだ選択されていないものがあるかどうかが判定されてもよい。他の選択されていないソーシャル・メディア・アカウントがあるとき、方法３００はブロック３１６に進んでもよく、選択されていないソーシャル・メディア・アカウントのうちのもう一つのものが選択されうる。他の選択されていないソーシャル・メディア・アカウントがないときは、方法３００はブロック３２４に進んでもよい。
【００７２】
ブロック３２４では、選択された著作者が選択されたソーシャル・メディア・アカウントのソーシャル・メディア・アカウント所有者であるかどうかが、ブロック３２０において各ソーシャル・メディア・アカウントについて生成されたスコアを使って判定されてもよい。いくつかの実施形態では、選択されたソーシャル・メディア・アカウントのソーシャル・メディア・アカウント所有者のうちの誰が前記選択された著作者であるかが、各ソーシャル・メディア・アカウントについて生成されたスコアを比較することによって判定されてもよい。これらおよび他の実施形態において、最も高いスコアをもつソーシャル・メディア・アカウントが、選択された著作者のソーシャル・メディア・アカウントであると判定されてもよい。代替的または追加的に、ある選択閾値より高いスコアをもつソーシャル・メディア・アカウントが、選択された著作者のソーシャル・メディア・アカウントであると判定されてもよい。選択閾値は、他の型の解析もあるが、機械学習、以前の経験に基づいていてもよい。選択された著作者が選択されたソーシャル・メディア・アカウントのうちの一つのソーシャル・メディア・アカウントのソーシャル・メディア・アカウント所有者である場合、選択された著作者および選択されたソーシャル・メディア・アカウントのうちの該一つのソーシャル・メディア・アカウントは、著作者オブジェクトおよびソーシャル・メディア・アカウント・オブジェクトを含むデータベースにおいて関連付けられてもよい。
【００７３】
ブロック３２６では、ブロック３１２でまだ選択されていない他のソーシャル・メディアがあるかどうかが判定されてもよい。たとえば、方法３００は、著作者を、複数の異なるソーシャル・メディアにおけるソーシャル・メディア・アカウントと照合するよう構成されていてもよい。他の選択されていないソーシャル・メディアがあるときは、方法３００はブロック３１２に進んでもよく、選択されていないソーシャル・メディアのうちの別のものが選択されてもよい。他の選択されていないソーシャル・メディアがないときは、方法３００はブロック３２８に進んでもよい。
【００７４】
ブロック３２８では、ブロック３０６において判別されたデジタル文書からの他の著作者であってまだ選択されていない人があるかどうかが判定されてもよい。他の選択されていない著作者があるときは、方法３００はブロック３０８に進んでもよく、選択されていない著作者のうち別の人が選択されてもよい。他の選択されていない著作者がないときは、方法３００はブロック３３０に進んでもよい。
【００７５】
ブロック３３０では、データベースにおいて著作者に関連付けられているソーシャル・メディア・アカウントでの新たな投稿が抽出されてもよい。新たな投稿を抽出するために、データベースはソーシャル・メディア・アカウントについてのネットワーク・アドレスを含んでいてもよい。システムは、そのネットワーク・アドレスを使ってソーシャル・メディア・アカウントまでナビゲートして、最近の時間期間からの投稿を、あるいはソーシャル・メディア・アカウントから以前に抽出された投稿がある場合には最後の投稿抽出以降の投稿を、抽出してもよい。
【００７６】
ブロック３３２では、新たな投稿から抽出された情報が組織化されてもよい。いくつかの実施形態では、該情報は、該情報が抽出されたソーシャル・メディア・アカウントに関連付けられた著作者の専門分野に基づいて組織化されてもよい。
【００７７】
ブロック３３４では、組織化されたデータが、それらのソーシャル・メディア・アカウントに関連付けられた著作者の専門分野に基づいて提供されてもよい。いくつかの実施形態では、該情報は、ウェブページを通じて提供されてもよい。
【００７８】
当業者は、このプロセスおよび方法ならびに本稿に開示される他のプロセスおよび方法のために、それらのプロセスおよび方法において実行される機能が異なる順序で実装されてもよいことを理解するであろう。さらに、概説された段階および動作は単に例として与えられているのであって、開示される実施形態の本質を損なうことなく、段階および動作のいくつかが任意的であったり、より少数の段階および動作に組み合わされたり、あるいは追加的な段階および動作に展開されたりしてもよい。
【００７９】
図４は、本稿に記載される少なくとも一つの実施形態に基づく、情報の識別および抽出の例示的方法４００のフローチャートである。いくつかの実施形態では、方法４００に関連付けられた動作の一つまたは複数は情報収集システム１１０によって実行されてもよい。代替的または追加的に、方法４００はいかなる好適なシステム、装置またはデバイスによって実行されてもよい。たとえば、図１５のシステム１５００のプロセッサ１５１０が、方法４００に関連する動作の一つまたは複数を実行してもよい。離散的なブロックで図示されているが、方法４００のブロックの一つまたは複数に関連する段階および動作は、所望される実装に依存して、追加的なブロックに分割されたり、より少数のブロックに組み合わされたり、あるいはなくされたりしてもよい。
【００８０】
方法４００はブロック４０２で始まってもよい。ここで、複数のデジタル文書の各著作者について、データベースにおいて著作者オブジェクトが生成されてもよい。複数のデジタル文書は一つまたは複数の源から得られてもよい。いくつかの実施形態では、著作者プロフィール・データは、著作者の肩書き、著作者の所属、著作者の専門分野および著作者の位置を含んでいてもよい。いくつかの実施形態では、著作者オブジェクトの生成は、名前、著作者プロフィール・データおよび共著者をデジタル文書から抽出することを含んでいてもよい。
【００８１】
ブロック４０４では、あるソーシャル・メディアにおける諸ソーシャル・メディア・アカウントの指示（an  indication）が得られてもよい。該指示は、前記ソーシャル・メディアにおける著作者オブジェクト内の著作者の名前の検索に基づいていてもよい。
【００８２】
ブロック４０６では、著作者オブジェクトからの名前と、ソーシャル・メディア・アカウントに基づいて生成されたソーシャル・メディア・アカウント・オブジェクトからのソーシャル・メディア名前との比較に基づいて、名前スコアが生成されてもよい。
【００８３】
ブロック４０８では、著作者オブジェクトからの著作者プロフィール・データと、ソーシャル・メディア・アカウント・オブジェクトからのソーシャル・メディア・プロフィール・データとの比較に基づいて、プロフィール・スコアが生成されてもよい。いくつかの実施形態では、著作者プロフィール・データとソーシャル・メディア・プロフィール・データとの比較は、著作者プロフィール・データを使って著作者ベクトルを構築し、ソーシャル・メディア・プロフィール・データを使ってソーシャル・メディア・ベクトルを構築し、著作者ベクトルとソーシャル・メディア・ベクトルとの間の類似性を計算することを含んでいてもよい。ここで、計算された類似性がプロフィール・スコアである。
【００８４】
ブロック４１０では、ソーシャル・メディア・アカウントでの投稿からのトピックと、著作者オブジェクトからの著作者に関連付けられたデジタル文書のそれぞれについてのトピックとの比較に基づいて、コンテンツ・スコアが生成されてもよい。
【００８５】
ブロック４１２では、ソーシャル・メディア・アカウントにおけるソーシャルつながりと、著作者オブジェクトからの著作者に関連付けられたデジタル文書のそれぞれについての共著者との評価に基づいて、相互作用スコアが生成されてもよい。
【００８６】
ブロック４１４では、そのソーシャル・メディア・アカウントがその著作者オブジェクトの著作者に関連しているかどうかが、名前スコア、プロフィール・スコア、コンテンツ・スコアおよび相互作用スコアに基づいて判定されてもよい。いくつかの実施形態では、そのソーシャル・メディア・アカウントがその著作者オブジェクトの著作者に関連しているかどうかを名前スコア、プロフィール・スコア、コンテンツ・スコアおよび相互作用スコアに基づいて判定することは、名前スコア、プロフィール・スコア、コンテンツ・スコアおよび相互作用スコアのそれぞれに重みを割り当てることを含んでいてもよい。判定はさらに、重み付けされた名前スコア、重み付けされたプロフィール・スコア、重み付けされたコンテンツ・スコアおよび重み付けされた相互作用スコアを線形結合して、該線形結合を機械学習アルゴリズムに適用して、そのソーシャル・メディア・アカウントがその著作者オブジェクトの著作者に関連付けられているかどうかを判定することを含んでいてもよい。
【００８７】
ブロック４１６では、各著作者オブジェクトの著作者に関連したソーシャル・メディア・アカウントからの新たな投稿からデータが抽出されてもよい。ブロック４１８では、デジタル文書のトピックに基づいて組織化された該データが提供されてもよい。
【００８８】
たとえば、方法４００はさらに、ソーシャル・メディア・アカウントでの投稿からトピックを判別することを含んでいてもよい。いくつかの実施形態では、トピックの判別は、閾値単語数より短い投稿を除去することと、投稿内の埋め込まれたリンクからコンテンツを取得することとを含んでいてもよい。トピックの判別はさらに、該コンテンツをまとめ、まとめコンテンツのトピック分布を判別することを含んでいてもよい。
【００８９】
いくつかの実施形態では、方法４００はさらに、前記複数のデジタル文書を一つまたは複数の源から取得し、各デジタル文書のトピックをトピック・モデル解析を使って決定することを含んでいてもよい。
【００９０】
図５は、本稿に記載される少なくとも一つの実施形態に基づく、情報の識別および抽出の例示的方法５００のフローチャートである。いくつかの実施形態では、方法５００に関連付けられた動作の一つまたは複数は情報収集システム１１０によって実行されてもよい。代替的または追加的に、方法５００はいかなる好適なシステム、装置またはデバイスによって実行されてもよい。たとえば、図１５のシステム１５００のプロセッサ１５１０が、方法５００に関連する動作の一つまたは複数を実行してもよい。離散的なブロックで図示されているが、方法５００のブロックの一つまたは複数に関連する段階および動作は、所望される実装に依存して、追加的なブロックに分割されたり、より少数のブロックに組み合わされたり、あるいはなくされたりしてもよい。
【００９１】
方法５００はブロック５０２で始まってもよい。ここで、複数のデジタル文書の各著作者について、データベースにおいて著作者オブジェクトが生成されてもよい。複数のデジタル文書は一つまたは複数の源から得られてもよい。いくつかの実施形態では、著作者プロフィール・データは、著作者の肩書き、著作者の所属、著作者の専門分野および著作者の位置を含んでいてもよい。いくつかの実施形態では、著作者オブジェクトの生成は、名前、著作者プロフィール・データおよび共著者をデジタル文書から抽出することを含んでいてもよい。
【００９２】
ブロック５０４では、あるソーシャル・メディアにおける諸ソーシャル・メディア・アカウントの指示（an  indication）が、前記ソーシャル・メディアにおける著作者オブジェクト内の著作者の名前の検索に基づいて得られてもよい。
【００９３】
ブロック５０６では、そのソーシャル・メディア・アカウントがその著作者オブジェクトの著作者に関連しているかどうかが、次のうちの二つ以上に基づいて判定されてもよい：名前スコア、プロフィール・スコア、コンテンツ・スコアおよび相互作用スコア。
【００９４】
いくつかの実施形態では、そのソーシャル・メディア・アカウントがその著作者オブジェクトの著作者に関連しているかどうかを名前スコア、プロフィール・スコア、コンテンツ・スコアおよび相互作用スコアに基づいて判定することは、名前スコア、プロフィール・スコア、コンテンツ・スコアおよび相互作用スコアのそれぞれに重みを割り当て、重み付けされた名前スコア、重み付けされたプロフィール・スコア、重み付けされたコンテンツ・スコアおよび重み付けされた相互作用スコアを線形結合することを含んでいてもよい。判定はまた、該線形結合を機械学習アルゴリズムに適用して、そのソーシャル・メディア・アカウントがその著作者オブジェクトの著作者に関連しているかどうかを判定することを含んでいてもよい。
【００９５】
いくつかの実施形態では、名前スコアは、著作者オブジェクトからの名前と、ソーシャル・メディア・アカウントに基づいて生成されたソーシャル・メディア・アカウント・オブジェクトからのソーシャル・メディア名前との比較に基づいて生成されてもよい。
【００９６】
いくつかの実施形態では、プロフィール・スコアは、著作者オブジェクトからの著作者プロフィール・データと、ソーシャル・メディア・アカウント・オブジェクトからのソーシャル・メディア・プロフィール・データとの比較に基づいて生成されてもよい。いくつかの実施形態では、著作者プロフィール・データとソーシャル・メディア・プロフィール・データとの比較は、著作者プロフィール・データを使って著作者ベクトルを構築し、ソーシャル・メディア・プロフィール・データを使ってソーシャル・メディア・ベクトルを構築し、著作者ベクトルとソーシャル・メディア・ベクトルとの間の類似性を計算することを含んでいてもよい。いくつかの実施形態では、計算された類似性がプロフィール・スコアであってもよい。
【００９７】
いくつかの実施形態では、コンテンツ・スコアは、ソーシャル・メディア・アカウントでの投稿からのトピックと、著作者オブジェクトからの著作者に関連付けられたデジタル文書のそれぞれについてのトピックとの比較に基づいて生成されてもよい。
【００９８】
相互作用スコアは、ソーシャル・メディア・アカウントにおけるソーシャルつながりと、著作者オブジェクトからの著作者に関連付けられたデジタル文書のそれぞれについての共著者との評価に基づいて生成されてもよい。
【００９９】
たとえば、方法５００はさらに、ソーシャル・メディア・アカウントでの投稿からトピックを判別することを含んでいてもよい。いくつかの実施形態では、トピックの判別は、閾値単語数より短い投稿を除去し、投稿内の埋め込まれたリンクからコンテンツを取得し、該コンテンツをまとめ、まとめコンテンツのトピック分布を判別することを含んでいてもよい。
【０１００】
〈ソーシャル・メディア・アカウントと個人学術ウェブページの相互検証〉
一つまたは複数の実施形態において、本開示はソーシャル・メディア・アカウントの、個人学術ウェブページとの相互検証を含んでいてもよい。たとえば、複数の候補ソーシャル・メディア・アカウントのうちのあるソーシャル・メディア・アカウントが実際にある人物に属するかどうかを判定する際に、その人物の個人学術ウェブページとその人物のソーシャル・メディア・アカウントが、両者を相互検証しうる共通の情報または他の側面を含むことがある。それにより、両者がたしかにその人物に関連していると確証されうる。そのような相互検証の使用の例示的な実装が図６〜図１５においてさらに詳細に記述される。
【０１０１】
図６は、本開示の一つまたは複数の実施形態に基づく、情報の識別および抽出に関して使用されうる例示的なフロー６００の図を示している。いくつかの実施形態では、フロー６００は、ソーシャル・メディア・アカウントからの情報を識別し、抽出するよう構成されていてもよい。特に、フロー６００は、ソーシャル・メディア・アカウントおよび／または個人学術ウェブページがデジタル文書の著作者に関連付けられているかどうかを判定するよう構成されていてもよい。これらおよび他の実施形態において、フロー６００の一部は図１のシステム１００の動作の例であってもよい。
【０１０２】
フロー６００は、ブロック６１０、６１２、６２０、６２２、６３０および６３２を含んでいてもよく、これらはそれぞれ図２のブロック２１０、２１２、２２０、２２２、２３０および２３２と同様または同等であってもよい。図２を参照しての対応するブロックの全記述は図６のこれらのブロックにも等しく適用可能である。
【０１０３】
ブロック６４０を参照するに、ソーシャル・メディア・アカウント６３２からソーシャル・メディア・プロフィール・データが抽出されてもよい。ソーシャル・メディア・プロフィール・データは著作者データと同様であってもよい。たとえば、ソーシャル・メディア・プロフィール・データは、ソーシャル・メディア・アカウントを所有する、運営するまたはそれに関連付けられている人についての情報を含んでいてもよい。ソーシャル・メディア・アカウントを所有している、運営しているまたはそのアカウントに関連付けられている人は、ソーシャル・メディア・アカウント所有者と称されてもよい。ソーシャル・プロフィール・データは、ソーシャル・メディア・アカウント所有者についての名前、所属、位置、肩書き、専門分野、ソーシャル・メディア画像、個人ウェブページURLまたは関心領域の記述および他の情報を含んでいてもよい。いくつかの実施形態では、ソーシャル・プロフィール・データは、ソーシャル・メディア・アカウントを所有する人についてのバイオグラフィー、プロフィールまたは他の情報などといった、ソーシャル・メディア・アカウントへの投稿ではないソーシャル・メディア・アカウントからの単語をパースおよび解析することによって収集されてもよい。
【０１０４】
いくつかの実施形態では、ソーシャル・メディア・アカウント６３２につながっているいくつかのソーシャル・メディア・アカウントが判別されてもよい。代替的または追加的に、ソーシャル・メディア・アカウント６３２につながっているそれらのソーシャル・メディア・アカウントのソーシャル・メディア・アカウント所有者が同定されてもよい。いくつかの実施形態では、ソーシャル・メディア・アカウント６３２から情報を得ているいくつかのソーシャル・メディア・アカウントが判別されてもよい。代替的または追加的に、ソーシャル・メディア・アカウント６３２によってフォローされているソーシャル・メディア・アカウントのソーシャル・メディア・アカウント所有者が同定されてもよい。いくつかの実施形態では、第二のソーシャル・メディア・アカウントから情報を得る第一のソーシャル・メディア・アカウントは、第一のソーシャル・メディア・アカウントが第二のソーシャル・メディア・アカウントをフォローし、第二の第一のソーシャル・メディア・アカウントが第一のソーシャル・メディア・アカウントによってフォローされていると称されてもよい。
【０１０５】
いくつかの実施形態では、ソーシャル・メディア・アカウント６３２に言及されているまたはつながっているソーシャル・メディア・アカウントのうちの一つまたは複数についてのソーシャル・メディア・アカウント所有者の専門分野が判別されてもよい。これらまたは他の実施形態において、つながっているソーシャル・メディア・アカウントがアクセスされてもよい。つながっているソーシャル・メディア・アカウントの所有者の専門分野が判別されてもよい。いくつかの実施形態では、専門分野は、ソーシャル・メディア・アカウント所有者のプロフィールにおける記述に基づいて判別されてもよい。代替的または追加的に、専門分野は、つながっているソーシャル・メディア・アカウントの投稿のトピックに基づいて判別されてもよい。
【０１０６】
いくつかの実施形態では、ソーシャル・メディア・アカウント６３２での投稿のトピックも判別されてもよい。投稿のトピックを判別するためには、閾値単語数より短い投稿は除去されてもよい。閾値単語数はソーシャル・メディアの形に依存してもよい。たとえば、ソーシャル・メディアがマイクロブログであれば、閾値数は、ブログについての閾値数より小さくてもよい。
【０１０７】
ソーシャル・メディア・アカウント６３２での投稿に加えて、ソーシャル・メディア・アカウント６３２での投稿によってリンクされたコンテンツが、ソーシャル・メディア・アカウント６３２のトピック（複数または単数）を判別するために使われてもよい。これらおよび他の実施形態において、ソーシャル・メディア・アカウント６３２の投稿内のリンクがアクセスされて、コンテンツが収集されてもよい。具体的には、マイクロブログであるソーシャル・メディア・アカウント６３２の投稿内のリンクがアクセスされて、コンテンツが収集されてもよい。収集されたコンテンツおよび投稿はまとめられてもよい。まとめられたコンテンツのトピック分布を決定するためにトピック・モデル解析が適用されてもよい。トピック・モデルを使って、ソーシャル・メディア・アカウント６３２のトピック分布が決定されてもよい。いくつかの実施形態では、ソーシャル・メディア・アカウント６３２の投稿におけるリンクから収集されたコンテンツの著作者も収集されてもよい。ソーシャル・メディア・プロフィール・データ、ソーシャル・メディア相互作用データおよびトピックは、ソーシャル・メディア・アカウント・オブジェクト６４２として記憶されてもよい。
【０１０８】
ブロック６５０では、著作者の個人学術ウェブページとしての候補でありうる個人学術ウェブページ６５２を求めて検索が実行されてもよい。たとえば、著作者オブジェクト６２２内の各著作者の名前に基づいてウェブページの検索を実行するよう、一般的な検索エンジンが要求されてもよい。追加的または代替的に、著作者オブジェクト６２２における各著作者の名前および著作者オブジェクト６２２における著作者の所属に基づいてウェブページの検索を実行するよう一般的な検索エンジンが要求されてもよい。たとえば、デジタル文書６１２をパースする際、アンドルー・ウー（Andrew  Ng）の著作者名がスタンフォード大学（Stanford  University）への所属とともにみつかったとすると、「アンドルー・ウー」（Andrew  Ng）および「スタンフォード大学」（Stanford  University）の組み合わせた項目に対して検索が実行されてもよい。上記二つの検索の結果は、二つのリストを組み合わせ、重複があれば除去して、可能性のある個人学術ウェブページ６５２のリストを生成することによってマージされてもよい。いくつかの実施形態では、各検索からの上位10個の結果のような限られた数の上位の結果が候補として含められてもよく、次いでそれらのリストがマージされてもよい。
【０１０９】
いくつかの実施形態では、結果をマージした後、一つまたは複数の特定のソーシャル・メディアまたは他のプロフィール・ベースのページが同定されてもよい。たとえば、グーグル・スカラー（Google  Scholar）のページ、リンクトイン（LinkedIn）のページ、リサーチゲート（ResearchGate）のページおよび／またはその他のためのテンプレートに基づいて、ソーシャル・メディアまたは他のプロフィール・ベースのページが同定されてもよい。そのような同定されたページは潜在的候補のリストから除去されてもよい。追加的または代替的に、そのようなページは相互検証においてソーシャル・メディア・アカウントとして使われてもよく、あるいは個人学術ウェブページについての潜在的候補として使われてもよい。いくつかの実施形態では、ウェブページのマージされた検索結果は、どんな結果が個人学術ウェブページ６５２であるかを同定するために解析されてもよい。たとえば、特定のウェブページの内容が該ページを分類し、それが個人学術ウェブページ６５２であるか否かを判定するために、パースされ、解析されてもよい。そのような解析を記述する例示的方法９００は、図９ａおよび図９ｂを参照して記述される。
【０１１０】
ブロック６６０を参照するに、ブロック６５０において個人学術ウェブページ６５２として同定された候補サイトは、個人学術ウェブページ・オブジェクト６６２を生成するための情報を抽出するために使われてもよい。たとえば、個人学術ウェブページ６５２のさまざまな特徴または側面がパースされ、個人学術ウェブページ・オブジェクト６６２においてデータとして追加されてもよい。いくつかの実施形態では、個人学術ウェブページ・オブジェクト６６２におけるデータの一部は著作者オブジェクト６２２のものと同様または同等であってもよい。たとえば、個人学術ウェブページ・データは、ウェブページを所有している、運営しているまたはそれに関連付けられている人についての情報を含んでいてもよい。個人学術ウェブページ・データはさらに、個人学術ウェブページに関連付けられている人についての、名前、所属、位置、肩書き、専門分野、著作者の写真イメージ、刊行物、履歴書、担当クラスまたは行なったレクチャー、関心分野の記述、ソーシャル・メディア・アカウント、連絡先情報、URLおよび／または他の情報を含んでいてもよい。
【０１１１】
ブロック６７０では、著作者オブジェクト６２２からの著作者の名前を使う検索から帰結するソーシャル・メディア・アカウント６３２に関連付けられたソーシャル・メディア・アカウント・オブジェクト６４２が、一つまたは複数の相互検証技法を使って、個人学術ウェブページ６５２に関連付けられた個人学術ウェブページ・オブジェクト６６２の一つまたは複数と相互検証されてもよい。たとえば、ソーシャル・メディア・アカウント・オブジェクト６４２および所与のウェブページ・オブジェクト６６２はURL一致６７１（その例示的方法は図１０を参照して記載）、ソーシャル・メディア・アカウント一致６７２（その例示的方法は図１１を参照して記載）、写真一致６７３（その例示的方法は図１２を参照して記載）、キーワード一致６７４（その例示的方法は図１３を参照して記載）および／またはリンクされたソーシャル・メディアのキーワードの一致６７５（その例示的方法は図１４を参照して記載）を使って相互検証されてもよい。いくつかの実施形態では、これらの異なる相互検証技法は、相互検証が成立するまで逐次順、たとえば、ULR一致６７１、ソーシャル・メディア・アカウント一致６７２、写真一致６７３、キーワード一致６７４およびリンクされたソーシャル・メディアのキーワードの一致６７５で使われてもよい。これらおよび他の実施形態において、個人学術ウェブページ・オブジェクト６６２とソーシャル・メディア・アカウント・オブジェクト２４２が正しく所与の著作者オブジェクト２２２に関連していることを確認することにおいて、単一の相互検証技法が使われてもよく、あるいはすべての相互検証技法が使われてもよい。代替的または追加的に、上記の相互検証技法の二つ以上が並行して使われてもよい。
【０１１２】
ブロック６８０を参照するに、ブロック６７０の相互検証に基づいて、著作者オブジェクト６２２、所与のソーシャル・メディア・アカウント・オブジェクト６４２および所与の個人学術ウェブページ・オブジェクト６６２の間で一致が判別されてもよい。ブロック６８０の一致は、所与のソーシャル・メディア・アカウント・オブジェクト６４２および所与の個人学術ウェブページ・オブジェクト６６２が著作者オブジェクト６２２に正しく関連付けられていることを示しうる。たとえば、上記の相互検証技術の一つまたは複数がその著作者が前記ソーシャル・メディア・アカウントおよび前記個人学術ウェブページを所有しているのと同じ人物であることを確証すれば、一致が見出されうる。いくつかの実施形態では、一致があるかどうかは、一致の、以前の相互検証に基づいて決定されてもよい。たとえば、フロー６００の複数の逐次反復が異なる著作者について決定されてもよく、フロー６００の外部で一致が判定されてもよい。いくつかの実施形態では、上記の相互検証技法のいずれもその著作者に関連付けられたソーシャル・メディア・アカウントおよび個人学術ウェブページを同定しない場合には、たとえば図２のフロー２００に関して述べたように、ソーシャル・メディア・アカウントのみが著作者オブジェクトと比較されてもよい。
【０１１３】
本開示の範囲から外れることなくフロー６００に修正、追加または省略がなされてもよい。たとえば、いくつかの実施形態では、フロー６００は複数のソーシャル・メディア・アカウント６３２および／または複数の個人学術ウェブページ・オブジェクト６６２を含んでいてもよい。これらおよび他の実施形態において、それぞれのソーシャル・メディア・アカウント６３２についてソーシャル・メディア・アカウント・オブジェクト６４２が生成されてもよく、それぞれの個人学術ウェブページ６５２について個人学術ウェブページ・オブジェクト６６２が生成されてもよく、一致を判別するためにさまざまな組み合わせが個々に相互検証されてもよい。たとえば、単一のソーシャル・メディア・アカウント・オブジェクト６４２が、一致がみつかるまで、前記個人学術ウェブページ・オブジェクト６６２と相互検証されてもよく、次に、次のソーシャル・メディア・アカウント・オブジェクト６４２が前記個人学術ウェブページ・オブジェクト６６２と相互検証されてもよく、逆でもよい（たとえば、個人学術ウェブページ・オブジェクト６６２が諸ソーシャル・メディア・アカウント・オブジェクト６４２と相互検証される）。
【０１１４】
いくつかの実施形態では、異なるソーシャル・メディア・アカウント６３２のそれぞれについてのソーシャル・メディア・アカウント・オブジェクト６４２および／または異なる個人学術ウェブページ６５２のそれぞれについての個人学術ウェブページ・オブジェクト６６２は、相互検証より前に決定されてもよい。代替的または追加的に、単一のソーシャル・メディア・アカウント６３２のソーシャル・メディア・アカウント・オブジェクト６４２および／または単一の諸個人学術ウェブページ・オブジェクト６６２が生成され、次いで相互検証されることが、他のソーシャル・メディア・アカウント・オブジェクト６４２および／または個人学術ウェブページ・オブジェクト６６２が生成される前に行なわれてもよい。
【０１１５】
いくつかの実施形態では、デジタル文書６１２は複数の著作者を含んでいてもよい。これらおよび他の実施形態において、各著作者についての著作者プロフィール・データが収集され、異なる著作者オブジェクト６２２を生成するために使われてもよい。異なる著作者オブジェクト６２２のそれぞれについてソーシャル・メディアの検索が行なわれてもよい。要するに、フロー６００は、情報の識別および抽出のためのデータ・フローの単に一例であり、本開示はそれに限定されない。
【０１１６】
図７は、本稿に記載される少なくとも一つの実施形態に基づく情報の識別および抽出の例示的方法７００のフローチャートを示している。いくつかの実施形態では、方法７００に関連する動作の一つまたは複数は情報収集システム１１０によって実行されてもよい。代替的または追加的に、方法７００はいかなる好適なシステム、装置またはデバイスによって実行されてもよい。たとえば、図１５のシステム１５００のプロセッサ１５１０が、方法７００に関連する動作の一つまたは複数を実行してもよい。離散的なブロックで図示されているが、方法７００のブロックの一つまたは複数に関連する段階および動作は、所望される実装に依存して、追加的なブロックに分割されたり、より少数のブロックに組み合わされたり、あるいはなくされたりしてもよい。
【０１１７】
ブロック７１０では、著作者オブジェクトがデータベースにおいて生成されてもよい。たとえば、情報収集システム（図１の情報収集システム１１０など）が刊行物システム（図１の刊行物システム１２０など）から一つまたは複数の刊行物を得てもよい。刊行物は、該刊行物の著作者および該著作者についての著作者プロフィール・データを抽出するためにパースされ、解析されてもよい。これらおよび他の実施形態において、著作者プロフィール・データは、著作者の肩書き、著作者の所属、著作者の専門分野の記述および著作者の位置のうちの一つまたは複数を含んでいてもよい。いくつかの実施形態では、著作者オブジェクトの生成は、名前、著作者プロフィール・データ、著作者の何らかの画像および共著者をデジタル文書から抽出することを含んでいてもよい。追加的または代替的に、著作者オブジェクトは、刊行物に関連するトピックをも含んでいてもよい。たとえば、刊行物の一つまたは複数のキーワードが、それについてその著作者が知識ある人であるトピックに加えられてもよい。
【０１１８】
ブロック７２０では、所与の著作者について、その著作者に関連している可能性を含む個人学術ウェブページ候補が得られてもよい。たとえば、情報収集システムは、一般的な検索エンジンがウェブ・ホスティング・システム（たとえば図１のウェブ・ホスティング・システム１５０）にホストされているウェブページのうちでその著作者の名前および／またはその著作者の名前かつその著作者の所属に対する検索を実行することを要求してもよい。追加的または代替的に、その著作者の肩書き（たとえば学部長）、その著作者の専門分野の記述および／またはその他の項目といった、その著作者に関係した一つまたは複数の項目に基づく別の検索が使われてもよい。いくつの検索が実行されてもよい。いくつかの実施形態では、検索の数は5未満であってもよい。いくつかの実施形態では、それらの検索の結果がマージされて、グーグル・スカラーのページまたはリンクトインのページなど、一つまたは複数の型のウェブページがリストから除去されてもよい。残りの結果は、それらの結果のどれが個人学術ウェブページであるかを判定するためにパースされ、あるいは他の仕方で解析されてもよく、個人学術ウェブページである結果が個人学術ウェブページ候補として含められてもよい。これらおよび他の実施形態において、個人学術ウェブページ候補から、個人学術ウェブページ・オブジェクトを生成するために、データが抽出される。個人学術ウェブページを得る例示的方法が図８に示されており、結果のどれが個人学術ウェブページであるかを判別する例示的方法が図９ａおよび図９ｂに示されている。
【０１１９】
ブロック７３０では、所与の著作者について、その著作者に関連している可能性を含むソーシャル・メディア・アカウント候補が得られてもよい。たとえば、情報収集システムは、一つまたは複数のソーシャル・メディア・システム（たとえば図１のソーシャル・メディア・システム１３０）の間で検索が実行されることを要求してもよい。そのような検索は、著作者の名前に基づいて実行されてもよく、追加的または代替的に、他の仕方でその著作者に関係した一つまたは複数の項目を含めてもよい。さらに、そのような検索は、複数のソーシャル・メディア・システムにまたがる複数のソーシャル・メディア・プラットフォームについて実行されてもよい。返される結果は、ソーシャル・メディア・アカウント候補を含んでいてもよい。それらソーシャル・メディア・アカウント候補について、ソーシャル・メディア・アカウント・オブジェクトが生成されてもよい。これはたとえば、ソーシャル・メディア・アカウント候補のプロフィールをパースすることおよび／または他の仕方で情報のさまざまな成分をソーシャル・メディア・アカウント・データとして抽出することによる。
【０１２０】
ブロック７４０では、個人学術ウェブページ候補の一つおよびソーシャル・メディア・アカウント候補の一つが、所与の著作者に関連しているとして相互検証されてもよい。たとえば、図１０〜図１４に記載されている相互検証技法のいずれかまたは他のものを使って、情報収集システムは、所与の個人学術ウェブページおよびソーシャル・メディア・アカウントが所与の著作者に正しく関連していることを確認しうる。いくつかの実施形態では、一連の相互検証技法が使われてもよい。たとえば、第一の技法を使い、第一の技法がソーシャル・メディア・アカウント候補と個人学術ウェブページ候補との間の一致を判別しない場合に次の技法に進む。たとえば、情報収集システムは、まずURL照合技法を使い、次いでソーシャル・メディア・アカウント照合技法、次いで写真照合技法、次いでキーワード照合技法、次いでリンクされたソーシャル・メディアのキーワードの照合技法となる。いくつかの実施形態では、ブロック７４０は複数の相互検証技法を通じて進み、相互検証に関する最終判定をする前に、各相互検証技法についての結果を得てもよい。これらおよび他の実施形態において、ブロック７４０は、図１０〜図１４の相互検証技法のそれぞれを含みうる。
【０１２１】
いくつかの実施形態では、ブロック７４０は一つのソーシャル・メディア・アカウント候補で始まり、それを個人学術ウェブページ候補のそれぞれに対して相互検証することを、一致が見出されるまで行なってもよい。あるいはまた、ブロック７４０は、一つの個人学術ウェブページ候補で始まり、それをソーシャル・メディア・アカウント候補のそれぞれに対して相互検証することを、一致が見出されるまで行なってもよい。ブロック７４０の終わりには、ソーシャル・メディア・アカウントおよび個人学術ウェブページは所与の著作者に関連付けられうる。
【０１２２】
いくつかの実施形態では、所与の著作者は、二つ以上の個人学術ウェブページおよび／または二つ以上のソーシャル・メディア・アカウントをもつことがある。たとえば、大学では教員であり企業ではコンサルタントである著作者について、その著作者は大学がホストしている個人学術ウェブページ、企業がホストしている個人学術ウェブページおよび個人でホストしている個人学術ウェブページをもつことがありうる。追加的または代替的に、著作者はツイッター・アカウント、インスタグラム・アカウントおよびフェイスブック・アカウントを有していてもよい。これらおよび他の実施形態において、本開示は、二つ以上の個人学術ウェブページを、二つ以上のソーシャル・メディア・アカウントに対して相互検証してもよい。これらおよび他の実施形態において、本開示において記述されている前記一つまたは複数のプロセスは、ひとたび一つのソーシャル・メディア・アカウントが一つの個人学術ウェブページに対して相互検証されても終了しなくてもよく、すべてのソーシャル・メディア・アカウント候補および／またはすべての個人学術ウェブページ候補を通じて進行してもよい。これらおよび他の実施形態において、ある著作者に関連しているとして相互検証されたすべてのソーシャル・メディア・アカウントおよび個人学術ウェブページが関連付けられてもよい。追加的または代替的に、単一のソーシャル・メディア・アカウントおよび／または単一の個人学術ウェブページが著作者と関連していることがある。たとえば、フェイスブック・アカウントよりもツイッター・アカウントへの選好が与えられてもよい。別の例として、大学がホストしているウェブページは、個人でホストしているウェブページよりも選好が与えられてもよい。
【０１２３】
ブロック７５０では、ソーシャル・メディア・アカウントおよび個人学術ウェブページをさらなる著作者に関連付けるためにまだ解析がされていないさらなる著作者が残っているかどうかの判定がされてもよい。残っている著作者があるとの判定後、方法７００はブロック７２０に戻って次の著作者についての個人学術ウェブページ候補を取得してもよい。残っている著作者はないとの判定後、方法７００はブロック７６０に進んでもよい。
【０１２４】
ブロック７６０では、著作者に関連付けられたソーシャル・メディア・アカウントからの新たなソーシャル・メディア投稿が抽出されてもよい。たとえば、新たな投稿を抽出するために、ソーシャル・メディア・オブジェクトおよび／または著作者オブジェクトは、ソーシャル・メディア・アカウントについてのネットワーク・アドレスを含んでいてもよい。情報収集システムは、そのネットワーク・アドレスを使ってソーシャル・メディア・アカウントまでナビゲートして、最近の時間期間からの投稿を、あるいはソーシャル・メディア・アカウントから以前に抽出された投稿がある場合には最後の投稿抽出以降の投稿を、抽出してもよい。これらおよび他の実施形態において、新たな投稿から抽出された情報は組織化されてもよい。いくつかの実施形態では、該情報は、該情報が抽出されたソーシャル・メディア・アカウントに関連付けられた著作者の専門分野、たとえば彼らが知識があるトピックに基づいて組織化されてもよい。
【０１２５】
ブロック７７０では、組織化されたデータが、それらのソーシャル・メディア・アカウントに関連付けられた著作者の専門分野に基づいて、たとえばトピック別編成で、提供されてもよい。いくつかの実施形態では、該情報は、ウェブページを通じて提供されてもよい。追加的または代替的に、該情報は、収集され、著作者にリンクされているソーシャル・メディア・アカウントのようなソーシャル・メディア・アカウントの集合に、あるいは知識のあるソーシャル・メディア・アカウント所有者の別の集合に通信されてもよい。
【０１２６】
図８は、本稿に記載される少なくとも一つの実施形態に基づく、個人学術ウェブページを同定する例示的方法８００のフローチャートを示している。一人の著作者について説明するが、方法８００は任意の数の著作者について繰り返されてもよい。方法８００は、図７のブロック７２０の一つまたは複数の動作を実行する一つの実施形態を反映しうる。いくつかの実施形態では、方法８００に関連付けられた動作の一つまたは複数は情報収集システム１１０によって実行されてもよい。代替的または追加的に、方法８００はいかなる好適なシステム、装置またはデバイスによって実行されてもよい。たとえば、図１５のシステム１５００のプロセッサ１５１０が、方法８００に関連する動作の一つまたは複数を実行してもよい。離散的なブロックで図示されているが、方法８００のブロックの一つまたは複数に関連する段階および動作は、所望される実装に依存して、追加的なブロックに分割されたり、より少数のブロックに組み合わされたり、あるいはなくされたりしてもよい。
【０１２７】
ブロック８１０につながる破線矢印は、方法８００が図７の方法７００のブロック７１０から続いているなど、別の方法の続きでありうることを示している。
【０１２８】
ブロック８１０では、著作者の名前に基づいて、たとえばブロック７１０で生成された著作者オブジェクト内の著作者の名前に基づいて、可能性のある個人学術ウェブページに対する第一の検索が実行されてもよい。たとえば、情報収集システム（たとえば情報収集システム１１０）は、著作者の名前に基づいて一つまたは複数のウェブ・ホスティング・システム（たとえば図１のウェブ・ホスティング・システム１５０）によってホストされているウェブページの検索を実行するよう一般的な検索エンジンに要求してもよい。結果は第一のリストに入れられてもよい。第一のリストに入れられる結果の数は、数値または他の任意の基準に基づいて制限され、あるいは打ち切られてもよい。
【０１２９】
ブロック８２０では、著作者の名前および著作者の所属に基づいて、可能性のある個人学術ウェブページに対する第二の検索が実行されてもよい。たとえば、情報収集システムは、著作者の名前および著作者の所属に基づいて一つまたは複数のウェブ・ホスティング・システムによってホストされているウェブページの検索を実行するよう一般的な検索エンジンに要求してもよい。結果は第二のリストに入れられてもよい。第二のリストに入れられる結果の数は、数値または他の任意の基準に基づいて制限され、あるいは打ち切られてもよい。いくつかの実施形態では、第一のリストと第二のリストのサイズは同じサイズであってもよく、あるいは異なるサイズであってもよい。追加的または代替的に、他の検索項目が使われてもよく、および／または追加的な検索が実行されて第一および第二のリストのほかに追加的なリストを生成してもよい。たとえば、刊行物のタイトルおよび著作者名を含む、あるいは著作者オブジェクトの他の任意の著作者データを使う検索が実行されてもよい。
【０１３０】
ブロック８３０では、第一の検索および第二の検索からの結果がマージされてもよい。たとえば、結果は一つのおきの仕方（たとえば、第一のリストからの結果１、第二のリストからの結果１、第一のリストからの結果２、第二のリストからの結果２、第一のリストからの結果３および／またはその他）または他の任意の組み合わせ技法で組み合わされてもよい。いくつかの実施形態では、マージされたリストは複製されてもよい。
【０１３１】
ブロック８４０では、一つまたは複数のソーシャル・メディア・アカウントが、ソーシャル・メディア・アカウントのプロフィール・ページのテンプレートに基づいて、プロフィール・ページであるとして識別されてもよい。たとえば、前記結果は、リンクトインのページ、リサーチゲートのページまたはグーグル・スカラーのページのようなソーシャル・メディア・アカウントについての一つまたは複数のソーシャル・メディア・アカウント・プロフィールのための既知のテンプレートと比較されてもよい。前記結果の一つまたは複数が、一つまたは複数のウェブ要素の位置およびスタイルを含むフォーマットを判別するために解析され、テンプレート・ソーシャル・メディア・ページの既知のレイアウトおよび／またはフォーマットと比較されてもよい。ページをそのようなソーシャル・メディア・ページとして識別した後、ソーシャル・メディア・ページは、個人学術ウェブページ候補のリストに加えられ、検索結果のマージされたリストから除去されてもよい。いくつかの実施形態では、そのようなソーシャル・メディア・アカウント・ページは、学術的なまたはビジネス・ベースのソーシャル・メディア・アカウントに限定されてもよい。
【０１３２】
ブロック８５０では、結果の前記リストからの所与の結果がパースされて、該所与の結果が個人学術ウェブページであるか否かを識別してもよい。たとえば、所与の結果のさまざまなテキスト要素または視覚的要素が、それらのテキストおよび／または視覚的要素が個人学術ウェブページと整合するかどうかを判定するために、パースされ、解析されてもよい。所与の結果が個人学術ウェブページであることに基づいて、所与の結果は個人学術ウェブページ候補のリストに含められてもよい。結果が個人学術ウェブページであるか否かを識別するために該結果をパースするために利用されうる方法の一例が図９ａおよび図９ｂに関して記載される。結果が個人学術ウェブページであるか否かを識別するために該結果をパースするために利用されうる方法のもう一つの例が米国特許出願第13/732,036号（たとえば図６を含む）に関して記載されている。米国特許出願第13/732,036号の全体はここに参照によって組み込まれる。
【０１３３】
ブロック８６０では、何らかのさらなる結果がパースされるべく残っており該結果が個人学術ウェブページであるか否かについて判定がなされるべきかどうかについて判定がなされてもよい。さらなる結果があるとの判定後、方法８００はブロック８５０に戻ってもよく、次の結果がパースされ、該結果が個人学術ウェブページであるか否かが判定されてもよい。まだパースされていない残っている結果がないとの判定後、方法８００は、得られた結果的な個人学術ウェブページ候補を出力してもよい。
【０１３４】
方法８００の終わりの破線矢印は、それらの個人ウェブページ候補が、図７の方法７００のブロック７３０などの一つまたは複数のさらなるプロセスまたはブロックによって使われてもよいことを示しうる。
【０１３５】
いくつかの実施形態では、ブロック８４０でソーシャル・メディア・アカウントを識別するのではなく、方法８００は結果をパースすることに直接進んでもよい。
【０１３６】
図９ａおよび９ｂは、本開示の一つまたは複数の実施形態に基づく、情報の識別および抽出において使われうるもう一つの例示的方法９００のフローチャートを示している。たとえば、図９ａおよび９ｂは、一つまたは複数のウェブページをパースして、そのウェブページが個人学術ウェブページであるかどうかを判定する例示的方法９００のフローチャートを示している。一つのウェブページについて説明するが、方法９００は任意の数のウェブページについて繰り返されてもよい。方法９００は、図８のブロック８５０の一つまたは複数の動作を実行する一つの実施形態を反映しうる。いくつかの実施形態では、方法９００に関連付けられた動作の一つまたは複数は情報収集システム１１０によって実行されてもよい。代替的または追加的に、方法９００はいかなる好適なシステム、装置またはデバイスによって実行されてもよい。たとえば、図１５のシステム１５００のプロセッサ１５１０が、方法９００に関連する動作の一つまたは複数を実行してもよい。離散的なブロックで図示されているが、方法９００のブロックの一つまたは複数に関連する段階および動作は、所望される実装に依存して、追加的なブロックに分割されたり、より少数のブロックに組み合わされたり、あるいはなくされたりしてもよい。
【０１３７】
図９ａを参照するに、ブロック９０５につながる破線矢印は、方法９００が図８の方法８００のブロック８４０から続いているなど、別の方法の続きでありうることを示している。
【０１３８】
ブロック９０５では、ウェブページ結果が解析されてもよい。ウェブページ解析は、該結果のコンテンツに関連付けられたキーワード・スコアを与えてもよい。ブロック９０５は、ブロック９１０、９１５、９２０および９２５のうちの一つまたは複数を含め、ウェブページ結果を解析することに含まれてもよい一つまたは複数の動作を含んでいてもよい。
【０１３９】
ブロック９１０では、ウェブページが取ってこられてもよい。たとえば、情報収集システム（たとえば図１の情報収集システム１１０）が、ウェブ・ホスティング・システム（たとえば図１のウェブ・ホスティング・システム１５０のうちの一つ）にウェブページを要求するために、ネットワークを通じて通信してもよい。
【０１４０】
ブロック９１５では、ウェブページのコンピュータ可読コードが、そのウェブページに含まれる一つまたは複数の情報ブロックを識別するために解析されてもよい。たとえば、ウェブページを表示するためにコンピュータによって使われるコードが解析されて、情報の諸ブロックを含みうるフィールドの位置を判別してもよい。いくつかの実施形態では、ウェブページは、ハイパーテキスト・マークアップ言語（HTML）、拡張可能ハイパーテキスト・マークアップ言語（XHTML）、拡張可能マークアップ言語（XML）、カスケーディングスタイルシート（CSS）、ジャバスクリプトおよび／またはウェブページを記述するコンピュータ可読コードを提供するために使われる他の任意の言語もしくは技法を使って呈示されてもよい。いくつかの実施形態では、コードは、閾値数より多くの単語をもつテキスト・ブロックを識別するために解析されてもよい。もう一つの例として、「刊行物（publications）」、「関心（interests）」、「連絡先情報（contact  information）」、「概要（summary）」および／またはその他といったタイトルをもつテキスト・ブロックが検索されてもよい。
【０１４１】
ブロック９２０では、ブロック９１５で識別された情報ブロックからキーワードが抽出されてもよい。たとえば、情報ブロックの単語が情報収集システムによって識別された一つまたは複数のトピックと、あるいは一つまたはトピックに関連付けられたキーワードの他のリストと、比較されてもよい。もう一つの例として、ある種の型の単語が情報ブロック中の単語から除去されてもよく（たとえば「ある（a）」「その（the）」「関心がある（interested）」「楽しむ（enjoy）」「大学（university）」「学部（department）」および／またはその他）、残りの単語がソートされてもよい。追加的または代替的に、他の任意のキーワード抽出技法が使われてもよい。
【０１４２】
ブロック９２５では、キーワード・スコアが抽出されたキーワードに基づいて生成されてもよい。たとえば、キーワード・スコアは識別されたキーワードの数（8個のキーワードがみつかったことを反映するスコアなど）、全キーワードのうちの、識別されたあるトピックについてのキーワードの数（たとえばあるトピックについて12個中8個のキーワードがみつかったことを反映するスコアなど）、キーワードの頻度（情報ブロック中で使われる単語の四分の一があるトピックについてのキーワードであったことを反映するスコアなど）および／またはその他を表わしていてもよい。
【０１４３】
ブロック９３０では、前記結果の一つまたは複数のアンカー・テキストが解析されてもよい。アンカー・テキストは、ハイパーリンクに関連付けられた可視テキストを含んでいてもよい。たとえば、アンカー・テキストはハイライトされ、ボールド体にされ、下線を付されあるいはそのテキストがハイパーリンクに関連していることを示すために他の仕方でフォーマットされうる。アンカー・テキスト解析は、アンカー・テキストに基づくアンカー・テキスト・スコアを与えうる。ブロック９３０は、ブロック９３５、９４０および９４５のうちの一つまたは複数を含め、アンカー・テキストを解析することに含められうる一つまたは複数の動作を含んでいてもよい。
【０１４４】
ブロック９３５では、結果ウェブページ内で一つまたは複数のアンカー・テキストが識別されてもよい。たとえば、結果ウェブページは、前記結果におけるすべてのハイパーリンクを識別するようパースされてもよい。ハイパーリンクに関連する可視テキストは、アンカー・テキストとして識別されてもよい。
【０１４５】
ブロック９４０では、結果ウェブページのアンカー・テキストは、一つまたは複数のテキスト要素を求めて検索されてもよい。たとえば、アンカー・テキストは、著作者の名前を求めて検索されてもよい。もう一つの例として、アンカー・テキストは一つまたは複数のトピックおよび／または該一つまたは複数のトピックに関連するキーワードを求めて検索されてもよい。これらおよび他の実施形態において、アンカー・テキストは、該アンカー・テキストが何を同定しているかに基づいて範疇分けされてもよい。たとえば、アンカー・テキストが人の名前である場合、それは「名前」として範疇分けされてもよい。
【０１４６】
ブロック９４５では、アンカー・テキスト・スコアが生成されてもよい。いくつかの実施形態では、アンカー・テキスト・スコアは、著作者名に対応するアンカー・テキスト内の名前、アンカー・テキスト内のキーワード、アンカー・テキストが属する範疇および／またはその他に基づいていてもよい。たとえば、アンカー・テキスト・スコアは、著作者の名前をもつ一つのアンカー・テキスト、アンカー・テキスト内にキーワードをもつ二つのアンカー・テキストおよびトピックに関係した諸範疇内の二つの追加的キーワードがあることを反映してもよい。
【０１４７】
図９ｂを参照するに、ブロック９５０では、前記結果のURLが解析されてもよい。URLは該URLに基づくURLスコアを与えてもよい。ブロック９５０は、ブロック９５５、９６０および９６５を含め、URLを解析することに含まれうる一つまたは複数の動作を含んでいてもよい。
【０１４８】
ブロック９５５では、前記結果のURLが断片に分割されてもよい。たとえば、online.stanford.edu/instructors/andrew-ngを含むURLについては、このURLは「online」「stanford.edu」「instructors」および「andrew-ng」に分解されてもよい。これらおよび他の実施形態において、~、-、*および／またはその他のような特殊文字は断片から除去されてもよく、あるいは断片間の区切りとして使われてもよい。いくつかの実施形態では、URL断片はアンカー・テキストと同様の仕方で範疇分けされてもよい。たとえば、断片「andrew-ng」は名前範疇として範疇分けされてもよく、断片「stanford.edu」は所属またはエンティティとして範疇分けされてもよい。
【０１４９】
ブロック９６０では、名前および／またはキーワードを求めて断片が検索されてもよい。たとえば、著作者の名前の全部または一部を求めて断片が検索されてもよい。追加的または代替的に、トピックまたはあるトピックに関連するキーワードを求めて断片が検索されてもよい。たとえば、著作者は該著作者がそれについて発表した一つまたは複数のトピックをもつことがあり、そのトピックに関連するキーワードが断片の間で検索されてもよい。
【０１５０】
ブロック９６５では、URLスコアが生成されてもよい。いくつかの実施形態では、URLスコアは、著作者の名前に対応する断片内の名前、断片内のキーワード、断片が属する範疇および／またはその他に基づいていてもよい。たとえば、断片スコアは、著作者のラストネームをもつ一つの断片があることを反映してもよい。
【０１５１】
ブロック９７０では、キーワード・スコア、アンカー・テキスト・スコアおよび／またはURLスコアに基づいて、結果ウェブページが個人学術ウェブページとして、あるいは別の型のウェブページとして範疇分けされてもよい。いくつかの実施形態では、キーワード・スコア、アンカー・テキスト・スコアおよびURLスコアはそれぞれ0から1までの間の数値を含んでいてもよく、すべての潜在的にありうるスコアの和は1に等しい。さらに、異なるスコアは異なる重みをかけられてもよい。たとえば、URLスコアはアンカー・テキスト・スコアより大きな重みがあってもよい。それらのスコアがみな等しい重みをかけられる場合には、各スコアは0.3333の可能な値をもちうる。いくつかの実施形態では、ウェブページの範疇分けにおいて機械学習エンジンが利用されてもよい。たとえば、機械学習エンジンが個人学術ウェブページのさまざまな特徴および／または共通性を識別しうるよう、既知の個人学術ウェブページの一つまたは複数のウェブページが、機械学習エンジンのための肯定的なトレーニング・データとして提供されてもよい。もう一つの例として、個人学術ウェブページではないことがわかっている一つまたは複数のウェブページが、機械学習エンジンのための否定的なトレーニング・データとして提供されてもよい。これらおよび他の実施形態において、受領された肯定的および／または否定的なトレーニング・データに基づいて、機械学習エンジンが分類アルゴリズムを生成してもよい。
【０１５２】
いくつかの実施形態では、さまざまなスコアは、結果ウェブページの解析された側面が典型的な個人学術ウェブページにどのくらい類似しているかの表現でありうる。たとえば、たいていの学術ウェブページは、その人の研究プロジェクトおよび研究関心対象の記述、その人によって提供される科目およびレクチャーの記述、その人による刊行物の記述および／またはその他を含みうる。キーワード・スコア、アンカー・テキスト・スコアおよびURLスコアはまとめておよび／または個々に、結果ウェブページがそれらの型の特徴を含んでいることがどのくらい確からしいかを反映しうる。
【０１５３】
いくつかの実施形態では、スコアを使うのではなく、前記結果は、ブロック９２０で抽出されたキーワード、ブロック９３５で識別されたアンカー・テキストまたはブロック９５５の断片の一つまたは複数に基づいて範疇分けされてもよい。追加的または代替的に、範疇分けは、キーワード、アンカー・テキストまたは断片が分類された範疇に基づいていてもよい。
【０１５４】
いくつかの実施形態では、前記結果は、ソーシャル・メディア・ページ、個人学術ウェブページ、プロジェクト・ウェブサイト、ビジネス・エンティティ・ウェブサイト、学術部局ウェブサイトおよび／またはその他といった複数の範疇のうちの一つに範疇分けされてもよい。
【０１５５】
ブロック９７５では、前記結果がブロック９７０で個人学術ウェブページとして範疇分けされたかどうかについて判定がなされてもよい。前記結果が個人学術ウェブページとして範疇分けされている場合、方法９００はブロック９８０に進んでもよく、結果ウェブページは個人学術ウェブページ候補として追加される。前記結果が個人学術ウェブページとして範疇分けされてない場合、方法９００は方法９００の終わりの破線矢印に進んでもよい。
【０１５６】
方法９００の終わりの破線矢印は、方法９００において同定された個人ウェブページ候補が、図８の方法８００のブロック８６０などの一つまたは複数のさらなるプロセスまたはブロックによって使われてもよいことを示しうる。
【０１５７】
図１０は、本開示の一つまたは複数の実施形態に基づく、ソーシャル・メディア・アカウントおよび個人学術ウェブページ候補を相互検証することにおいて使われうる例示的方法１０００のフローチャートを示している。一つのソーシャル・メディア・アカウント候補に関して説明するが、方法１０００は任意の数のソーシャル・メディア・アカウント候補について繰り返されてもよい。方法１０００は、図７のブロック７４０の一つまたは複数の動作を実行する一つの実施形態を反映しうる。いくつかの実施形態では、方法１０００に関連付けられた動作の一つまたは複数は情報収集システム１１０によって実行されてもよい。代替的または追加的に、方法１０００はいかなる好適なシステム、装置またはデバイスによって実行されてもよい。たとえば、図１５のシステム１５００のプロセッサ１５１０が、方法１０００に関連する動作の一つまたは複数を実行してもよい。離散的なブロックで図示されているが、方法１０００のブロックの一つまたは複数に関連する段階および動作は、所望される実装に依存して、追加的なブロックに分割されたり、より少数のブロックに組み合わされたり、あるいはなくされたりしてもよい。
【０１５８】
ブロック１０１０につながる破線矢印は、方法１０００が図７の方法７００のブロック７３０から続いているなど、別の方法の続きでありうることを示している。追加的または代替的に、破線矢印は、図１１の方法１１００、図１２の方法１２００、図１３の方法１３００または図１４の方法１４００の一つまたは複数からの続きであってもよい。
【０１５９】
ブロック１０１０では、ソーシャル・メディア・アカウント候補のプロフィールが取ってこられてもよい。たとえば、情報収集システム（たとえば図１の情報収集システム１１０）はソーシャル・メディア・システム（たとえば図１のソーシャル・メディア・システムのうちの一つまたは複数）に問い合わせをして、ソーシャル・メディア・アカウント候補のプロフィールを取得してもよい。いくつかの実施形態では、プロフィールだけが取ってこられ、情報収集システムはソーシャル・メディア・アカウント全体を受け取る必要はない。
【０１６０】
ブロック１０２０では、プロフィール中のURLが識別されてもよい。たとえば、ソーシャル・メディア・アカウントのプロフィールは、該プロフィールが個人ウェブページのためのフィールドを含んでいるかどうかを判定するためにパースまたは解析されてもよい。いくつかの実施形態では、特定のソーシャル・メディア・アカウントはそのようなフィールドを含まなくてもよく、あるいはそのようなフィールドにエントリーを含まなくてもよい。そのようなフィールドが存在し、エントリーを含むとき、対応するエントリーはプロフィール中のURLとして識別されてもよい。いくつかの実施形態では、そのようなフィールドやそのようなフィールド中のエントリーがない場合には、方法１０００は終了し、方法１０００の終わりにおける破線矢印に進んで別の相互検証技法に進んでもよい。
【０１６１】
ブロック１０３０では、ソーシャル・メディア・アカウント候補のプロフィールのURLは、個人学術ウェブページ候補のURLと比較されてもよい。
【０１６２】
ブロック１０４０では、ソーシャル・メディア・アカウント候補のプロフィールのURLと個人学術ウェブページ候補のURLとの間の一致があるかどうかについて、ブロック１０３０の比較に基づいて判定がされてもよい。いくつかの実施形態では、判定は厳密な一致の問い合わせであってもよい。追加的または代替的に、問い合わせは、URL間の、少なくとも95%の一致または少なくとも90%の一致など、閾値を超える類似性を要求してもよい。一致があれば、方法１０００はブロック１０６０に進んでもよい。一致がなければ、方法１０００はブロック１０５０に進んでもよい。いくつかの実施形態では、URLのプロトコルおよび／またはサブドメインは、一致の目的のためには無視されてもよい。たとえば、そのような実施形態では、stanford.edu/instructors/andrew-ngとhttp://online.stanford.edu/instructors/andrew-ngというURLは一致と見出されてもよい。
【０１６３】
ブロック１０５０では、ソーシャル・メディア・アカウント候補のプロフィールのURLと比べるべきさらなる個人学術ウェブページ候補があるか否かについて判定がなされてもよい。比べるべき他の個人学術ウェブページ候補がない場合には、方法は方法１０００の終わりの破線矢印に進んでもよい。比べるべきさらなる個人学術ウェブページ候補がある場合には、方法１０００はブロック１０３０に戻ってもよい。
【０１６４】
ブロック１０６０では、ブロック１０４０で見出された一致に基づいて、個人学術ウェブページおよびソーシャル・メディア・アカウント候補が両方とも、前記著作者に関連していると確認されうる。たとえば、ソーシャル・メディア・アカウント・プロフィールのURLおよび個人学術ウェブページのURLを介した相互検証は、ソーシャル・メディア・アカウント候補および個人学術ウェブページ両方が前記著作者に正しく関連している確からしさを高めうる。いくつかの実施形態では、ブロック１０６０は方法１０００の終わりの破線矢印に進んでもよい。追加的または代替的に、方法１０００はブロック１０６０からブロック１０５０に進んでもよい。たとえば、方法１０００は、ソーシャル・メディア・アカウント候補のプロフィールにおける二つ以上のURLがある場合に、ブロック１０５０に戻ってもよい。
【０１６５】
方法１０００の終わりの破線矢印は、相互検証された個人ウェブページ候補およびソーシャル・メディア・アカウント候補が、図７の方法７００のブロック７５０などの一つまたは複数のプロセスまたはブロックによって使われてもよいことを示しうる。追加的または代替的に、破線矢印は、図１１の方法１１００、図１２の方法１２００、図１３の方法１３００または図１４の方法１４００の一つまたは複数に進んでもよい。
【０１６６】
図１１は、本開示の一つまたは複数の実施形態に基づく、ソーシャル・メディア・アカウントおよび個人学術ウェブページ候補を相互検証することにおいて使われうるもう一つの例示的方法１１００のフローチャートを示している。一つの個人学術ウェブページ候補に関して説明するが、方法１１００は任意の数の個人学術ウェブページ候補について繰り返されてもよい。方法１１００は、図７のブロック７４０の一つまたは複数の動作を実行する一つの実施形態を反映しうる。いくつかの実施形態では、方法１１００に関連付けられた動作の一つまたは複数は情報収集システム１１０によって実行されてもよい。代替的または追加的に、方法１１００はいかなる好適なシステム、装置またはデバイスによって実行されてもよい。たとえば、図１５のシステム１５００のプロセッサ１５１０が、方法１１００に関連する動作の一つまたは複数を実行してもよい。離散的なブロックで図示されているが、方法１１００のブロックの一つまたは複数に関連する段階および動作は、所望される実装に依存して、追加的なブロックに分割されたり、より少数のブロックに組み合わされたり、あるいはなくされたりしてもよい。
【０１６７】
ブロック１１１０につながる破線矢印は、方法１１００が図７の方法７００のブロック７３０から続いているなど、別の方法の続きでありうることを示している。追加的または代替的に、破線矢印は、図１０の方法１０００、図１２の方法１２００、図１３の方法１３００または図１４の方法１４００の一つまたは複数からの続きであってもよい。
【０１６８】
ブロック１１１０では、個人学術ウェブページ候補が取ってこられてもよい。たとえば、情報収集システム（たとえば図１の情報収集システム１１０）はウェブ・ホスティング・システム（たとえば図１のウェブ・ホスティング・システムの一つ）に問い合わせをして、個人学術ウェブページ候補を取得してもよい。
【０１６９】
ブロック１１２０では、個人学術ウェブページ候補に挙げられているソーシャル・メディア・アカウントを識別するために個人学術ウェブページ候補がパースされてもよい。たとえば、個人学術ウェブページ候補を表示するためにコンピュータによって使われるコードが、フィールドのタイトルまたはボディに一つまたは複数のソーシャル・メディア・プラットフォームを含むようなフィールドの位置を判別するために解析されてもよい。いくつかの実施形態では、そのようなフィールドやボディがなく、個人学術ウェブページ候補にソーシャル・メディア・アカウント識別子が見出されないような場合には、方法１１００は終了してもよく、方法１１００の終わりの破線矢印に進んで、別の相互検証技法に進んでもよい。
【０１７０】
ブロック１１３０では、識別されたソーシャル・メディア・アカウントが諸ソーシャル・メディア・アカウント候補と比べられてもよい。たとえば、比較は、個人学術ウェブページに挙げられているツイッターのハンドル、フェイスブック・アカウントの名前または個人学術ウェブページに表わされるソーシャル・メディア・アカウントの他の何らかの一意的な識別子を比べることを含んでいてもよい。
【０１７１】
ブロック１１４０では、ブロック１１２０において識別されたソーシャル・メディア・アカウントと諸ソーシャル・メディア・アカウント候補のうちのいずれかとの間に一致があるかどうかについて、ブロック１１３０での比較に基づいて判定がなされてもよい。いくつかの実施形態では、比較は厳密な一致の問い合わせであってもよい。追加的または代替的に、問い合わせは、少なくとも95%の一致または少なくとも90%の一致など、閾値を超える類似性を要求してもよい。一致があれば、方法１１００はブロック１１５０に進んでもよい。一致がなければ、方法１１００はブロック１１００の終わりの破線矢印に進んでもよい。
【０１７２】
ブロック１１５０では、ブロック１１４０で見出された一致に基づいて、個人学術ウェブページと、識別された個人学術ウェブページに一致するソーシャル・メディア・アカウント候補とが両方とも、前記著作者に関連していると確認されうる。たとえば、個人学術ウェブページおよび識別されたソーシャル・メディア・アカウントを介した相互検証は、ソーシャル・メディア・アカウント候補および個人学術ウェブページ両方が前記著作者に正しく関連している確からしさを高めうる。
【０１７３】
方法１１００の終わりの破線矢印は、相互検証された個人ウェブページ候補およびソーシャル・メディア・アカウント候補が、図７の方法７００のブロック７５０などの一つまたは複数のプロセスまたはブロックによって使われてもよいことを示しうる。追加的または代替的に、破線矢印は、図１０の方法１０００、図１２の方法１２００、図１３の方法１３００または図１４の方法１４００の一つまたは複数に進んでもよい。
【０１７４】
図１２は、本開示の一つまたは複数の実施形態に基づく、ソーシャル・メディア・アカウントおよび個人学術ウェブページ候補を相互検証することにおいて使われうるもう一つの例示的方法１２００のフローチャートを示している。一つの個人学術ウェブページ候補に関して説明するが、方法１２００は任意の数の個人学術ウェブページ候補について繰り返されてもよい。方法１２００は、図７のブロック７４０の一つまたは複数の動作を実行する一つの実施形態を反映しうる。いくつかの実施形態では、方法１２００に関連付けられた動作の一つまたは複数は情報収集システム１１０によって実行されてもよい。代替的または追加的に、方法１２００はいかなる好適なシステム、装置またはデバイスによって実行されてもよい。たとえば、図１５のシステム１５００のプロセッサ１５１０が、方法１２００に関連する動作の一つまたは複数を実行してもよい。離散的なブロックで図示されているが、方法１２００のブロックの一つまたは複数に関連する段階および動作は、所望される実装に依存して、追加的なブロックに分割されたり、より少数のブロックに組み合わされたり、あるいはなくされたりしてもよい。
【０１７５】
ブロック１２１０につながる破線矢印は、方法１２００が図７の方法７００のブロック７３０から続いているなど、別の方法の続きでありうることを示している。追加的または代替的に、破線矢印は、図１０の方法１０００、図１１の方法１１００、図１３の方法１３００または図１４の方法１４００の一つまたは複数からの続きであってもよい。
【０１７６】
ブロック１２１０では、個人学術ウェブページ候補が取ってこられてもよい。たとえば、情報収集システムがウェブ・ホスティング・システムに問い合わせをして、個人学術ウェブページ候補を取得してもよい。
【０１７７】
ブロック１２２０では、第一写真と称される、個人学術ウェブページ候補の一つまたは複数の写真を識別し、抽出するために個人学術ウェブページ候補がパースされてもよい。たとえば、個人学術ウェブページ候補を表示するためにコンピュータによって使われるコードが、個人学術ウェブページ内の画像の位置を判別するために解析されてもよい。いくつかの実施形態では、抽出された写真は、該写真が人の写真であるかどうかを判定するために画像認識を使って解析されてもよい。いくつかの実施形態では、個人学術ウェブページ候補に写真がない場合には、方法１２００は終了してもよく、方法１２００の終わりの破線矢印に進んで、別の相互検証技法に進んでもよい。
【０１７８】
ブロック１２３０では、ソーシャル・メディア・アカウント候補のプロフィールが取ってこられてもよい。たとえば、情報収集システムがソーシャル・メディア・システムに問い合わせをして、ソーシャル・メディア・アカウント候補のプロフィールを取得してもよい。いくつかの実施形態では、プロフィールだけが取ってこられ、情報収集システムはソーシャル・メディア・アカウント全体を受け取る必要はない。
【０１７９】
ブロック１２４０では、ソーシャル・メディア・アカウント候補のプロフィールは、第二写真と称される、ソーシャル・メディア・アカウント・プロフィール内の一つまたは複数の写真を識別し、抽出するためにパースされてもよい。たとえば、ソーシャル・メディア・アカウント・プロフィールはしばしば、ソーシャル・メディア・アカウントの視覚的な識別子として、ソーシャル・メディア・アカウントに関連付けられた写真または他の画像を含む。いくつかの実施形態では、ソーシャル・メディア・アカウント候補プロフィールに写真がない場合には、方法１２００は終了してもよく、方法１２００の終わりの破線矢印に進んで、別の相互検証技法に進んでもよい。
【０１８０】
ブロック１２５０では、第一写真と第二写真が比較されてもよい。特徴比較技法、点ごとの技法および／またはその他など、いかなる画像比較技法が使われてもよい。いくつかの実施形態では、第一写真および／または第二写真は第一写真および第二写真の配向、スケール、クロッピングおよび／または他の特徴を揃えるために前処理されてもよい。いくつかの実施形態では、ブロック１２５０の比較は人の画像についてのみ実行されてもよい。追加的または代替的に、ブロック１２５０の比較は、任意の写真について実行されてもよい。一部の研究者は自分の研究プロジェクトの写真または他の同様の写真を自分のソーシャル・メディア・プロフィールおよび自分の個人学術ウェブページにおいて投稿することがあるからである。複数の第一写真および／または第二写真がある場合、第一写真の任意のものまたは全部が、第二写真の任意のものまたは全部と比較されてもよい。
【０１８１】
いくつかの実施形態では、第一写真および／または第二写真は、顔認識アルゴリズムを使って解析されてもよい。たとえば、第一写真は個人学術ウェブページ候補の所有者の写真を含んでいることがあり、第二写真はソーシャル・メディア・アカウント候補の所有者の写真を含んでいることがある。いくつかの実施形態では、第一写真の顔認識解析からの結果が、第二写真の顔認識解析からの結果と比較されてもよい。比較は、それらの画像が同じ人物を含んでいる確からしさの指標を与えてもよい。
【０１８２】
ブロック１２６０では、第一写真と第二写真の間に一致があるかどうかについて判定がなされてもよい。いくつかの実施形態では、比較は厳密な一致の問い合わせであってもよい。追加的または代替的に、問い合わせは、第一写真と第二写真の間の少なくとも95%の一致または少なくとも90%の一致など、閾値を超える類似性を要求してもよい。一致があれば、方法１２００はブロック１２８０に進んでもよい。一致がなければ、方法１２００はブロック１２７０に進んでもよい。
【０１８３】
ブロック１２７０では、写真を抽出するために取ってこられるべきさらなるソーシャル・メディア・アカウント候補があるか否かについて判定がなされてもよい。写真を抽出するために取ってこられるべき他のソーシャル・メディア・アカウント候補がない場合には、方法は方法１２００の終わりの破線矢印に進んでもよい。写真を抽出するために取ってこられるべきさらなるソーシャル・メディア・アカウント候補がある場合には、方法１２００はブロック１２３０に戻ってもよい。
【０１８４】
ブロック１２８０では、ブロック１２６０で見出された一致に基づいて、個人学術ウェブページ候補とソーシャル・メディア・アカウント候補が両方とも、前記著作者に関連していると確認されうる。たとえば、個人学術ウェブページの第一写真およびソーシャル・メディア・アカウント・プロフィールの第二写真を介した相互検証は、ソーシャル・メディア・アカウント候補および個人学術ウェブページ候補両方が前記著作者に正しく関連している確からしさを高めうる。いくつかの実施形態では、ブロック１２８０は方法１２００の終わりの破線矢印に進んでもよい。追加的または代替的に、方法１２００はブロック１２８０からブロック１２７０に進んでもよい。たとえば、著作者が複数のソーシャル・メディア・アカウントをもっていることがありうるので、方法１２００はブロック１２７０に戻ってもよい。
【０１８５】
方法１２００の終わりの破線矢印は、相互検証された個人ウェブページ候補およびソーシャル・メディア・アカウント候補が、図７の方法７００のブロック７５０などの一つまたは複数のプロセスまたはブロックによって使われてもよいことを示しうる。追加的または代替的に、破線矢印は、図１０の方法１０００、図１１の方法１１００、図１３の方法１３００または図１４の方法１４００の一つまたは複数に進んでもよい。
【０１８６】
図１３は、本開示の一つまたは複数の実施形態に基づく、ソーシャル・メディア・アカウントおよび個人学術ウェブページ候補を相互検証することにおいて使われうるもう一つの例示的方法１３００のフローチャートを示している。一つの個人学術ウェブページ候補に関して説明するが、方法１３００は任意の数の個人学術ウェブページ候補について繰り返されてもよい。方法１３００は、図７のブロック７４０の一つまたは複数の動作を実行する一つの実施形態を反映しうる。いくつかの実施形態では、方法１３００に関連付けられた動作の一つまたは複数は情報収集システム１１０によって実行されてもよい。代替的または追加的に、方法１３００はいかなる好適なシステム、装置またはデバイスによって実行されてもよい。たとえば、図１５のシステム１５００のプロセッサ１５１０が、方法１３００に関連する動作の一つまたは複数を実行してもよい。離散的なブロックで図示されているが、方法１３００のブロックの一つまたは複数に関連する段階および動作は、所望される実装に依存して、追加的なブロックに分割されたり、より少数のブロックに組み合わされたり、あるいはなくされたりしてもよい。
【０１８７】
ブロック１３１０につながる破線矢印は、方法１３００が図７の方法７００のブロック７３０から続いているなど、別の方法の続きでありうることを示している。追加的または代替的に、破線矢印は、図１０の方法１０００、図１１の方法１１００、図１２の方法１２００または図１４の方法１４００の一つまたは複数からの続きであってもよい。
【０１８８】
ブロック１３１０では、個人学術ウェブページ候補が取ってこられてもよい。たとえば、情報収集システム（たとえば図１の情報収集システム１１０）がウェブ・ホスティング・システム（たとえば図１のウェブ・ホスティング・システムの一つ）に問い合わせをして、個人学術ウェブページ候補を取得してもよい。
【０１８９】
ブロック１３２０では、情報ブロックを識別するために個人学術ウェブページ候補がパースされてもよい。たとえば、個人学術ウェブページを表示するためにコンピュータによって使われるコードが解析されて、情報の諸ブロックを含みうるフィールドの位置を判別してもよい。いくつかの実施形態では、コードは、閾値数より多くの単語をもつテキスト・ブロックを識別するために解析されてもよい。もう一つの例として、「刊行物（publications）」、「関心（interests）」、「連絡先情報（contact  information）」、「概要（summary）」および／またはその他といったタイトルをもつテキスト・ブロックが検索されてもよい。
【０１９０】
ブロック１３３０では、ブロック１３２０で識別された情報ブロックからキーワードが抽出されてもよい。たとえば、情報ブロックの単語が情報収集システムによって識別された一つまたは複数のトピックと、あるいは一つまたはトピックに関連付けられたキーワードの他のリストと、比較されてもよい。いくつかの実施形態では、キーワードは、あるトピックについての学術刊行物から自動的に抽出されてもよい。追加的または代替的に、他のいかなるキーワード抽出技法が使われてもよい。いくつかの実施形態では、キーワードは、「研究物理学者（research  physicist）」または「ポスドクの志願者（post-doctoral  candidate）」といった職業用語を含んでいてもよい。
【０１９１】
ブロック１３４０では、ソーシャル・メディア・アカウント候補のプロフィールが取ってこられてもよい。たとえば、情報収集システムはソーシャル・メディア・システム（たとえば図１のソーシャル・メディア・システム）に問い合わせをして、ソーシャル・メディア・アカウント候補のプロフィールを取得してもよい。いくつかの実施形態では、プロフィールだけが取ってこられ、情報収集システムはソーシャル・メディア・アカウント全体を受け取る必要はない。
【０１９２】
ブロック１３５０では、抽出されたキーワードが、ソーシャル・メディア・アカウント候補プロフィール内のテキストと比較されてもよい。たとえば、ソーシャル・メディア・アカウント・プロフィール内の任意のテキストから、ブロック１３３０で抽出されたキーワードが検索されてもよい。いくつかの実施形態では、任意のオーバーラップがスコアを与えられてもよく、スコアは連続する一致する用語とともに上昇してもよく、あるいは同じ文における一致する用語の数の増大とともに上昇してもよい。
【０１９３】
ブロック１３６０では、個人学術ウェブページ候補から抽出されたキーワードがプロフィールからのテキストとの類似性閾値を超えるかどうかについて判定がなされてもよい。たとえば、オーバーラップに関連するスコアが、キーワードにおける高いレベルのオーバーラップを示す閾値を超えるかどうかについて判定がなされてもよい。いくつかの実施形態では、閾値は、どのキーワードがソーシャル・メディア・アカウント候補と個人学術ウェブページ候補両方に現われることが見出されるかに基づいて変わってもよい。たとえば、より一般的なキーワードについては、それほど一般的でないキーワードについてよりも閾値が高くてもよい。類似性閾値を超えているとの判定後、方法１３００はブロック１３８０に進んでもよい。類似性閾値を超えていないとの判定後、方法１３００はブロック１３７０に進んでもよい。
【０１９４】
ブロック１３７０では、前記キーワードと比較するために取ってこられるべきさらなるソーシャル・メディア・アカウント候補があるか否かについて判定がなされてもよい。取ってこられるべき他のソーシャル・メディア・アカウント候補がないとの判定後は、方法は方法１３００の終わりの破線矢印に進んでもよい。取ってこられるべきさらなるソーシャル・メディア・アカウント候補があるとの判定後には、方法１３００はブロック１３４０に戻ってもよい。
【０１９５】
ブロック１３８０では、ブロック１３６０での判定に基づいて、個人学術ウェブページ候補とソーシャル・メディア・アカウント候補が両方とも、前記著作者に関連していると確認されうる。たとえば、個人学術ウェブページのキーワードおよびソーシャル・メディア・アカウント・プロフィールのプロフィールのテキストを介した相互検証は、ソーシャル・メディア・アカウント候補および個人学術ウェブページ候補両方が前記著作者に正しく関連している確からしさを高めうる。いくつかの実施形態では、ブロック１３８０は方法１３００の終わりの破線矢印に進んでもよい。追加的または代替的に、方法１３００はブロック１３８０からブロック１３７０に進んでもよい。たとえば、著作者が複数のソーシャル・メディア・アカウントをもっていることがありうるので、方法１３００はブロック１３７０に戻ってもよい。
【０１９６】
方法１３００の終わりの破線矢印は、相互検証された個人ウェブページ候補およびソーシャル・メディア・アカウント候補が、図７の方法７００のブロック７５０などの一つまたは複数のプロセスまたはブロックによって使われてもよいことを示しうる。追加的または代替的に、破線矢印は、図１０の方法１０００、図１１の方法１１００、図１２の方法１２００または図１４の方法１４００の一つまたは複数に進んでもよい。
【０１９７】
図１４は、本開示の一つまたは複数の実施形態に基づく、ソーシャル・メディア・アカウントおよび個人学術ウェブページ候補を相互検証することにおいて使われうるもう一つの例示的方法１４００のフローチャートを示している。一つの個人学術ウェブページ候補に関して説明するが、方法１４００は任意の数の個人学術ウェブページ候補について繰り返されてもよい。方法１４００は、図７のブロック７４０の一つまたは複数の動作を実行する一つの実施形態を反映しうる。いくつかの実施形態では、方法１４００に関連付けられた動作の一つまたは複数は情報収集システム１１０によって実行されてもよい。代替的または追加的に、方法１４００はいかなる好適なシステム、装置またはデバイスによって実行されてもよい。たとえば、図１５のシステム１５００のプロセッサ１５１０が、方法１４００に関連する動作の一つまたは複数を実行してもよい。離散的なブロックで図示されているが、方法１４００のブロックの一つまたは複数に関連する段階および動作は、所望される実装に依存して、追加的なブロックに分割されたり、より少数のブロックに組み合わされたり、あるいはなくされたりしてもよい。
【０１９８】
ブロック１４１０につながる破線矢印は、方法１４００が図７の方法７００のブロック７３０から続いているなど、別の方法の続きでありうることを示している。追加的または代替的に、破線矢印は、図１０の方法１０００、図１１の方法１１００、図１２の方法１２００または図１３の方法１３００の一つまたは複数からの続きであってもよい。
【０１９９】
ブロック１４１０では、個人学術ウェブページ候補が取ってこられてもよい。ブロック１４１０は図１３のブロック１３１０と同様または同等であってもよい。
【０２００】
ブロック１４２０では、情報ブロックを識別するために個人学術ウェブページ候補がパースされてもよい。ブロック１４２０は図１３のブロック１３２０と同様または同等であってもよい。
【０２０１】
ブロック１４３０では、ブロック１４２０で識別された情報ブロックからキーワードが抽出されてもよい。ブロック１４３０は図１３のブロック１３３０と同様または同等であってもよい。
【０２０２】
ブロック１４４０では、あるソーシャル・メディア・アカウント候補にリンクされた諸ソーシャル・メディア・アカウントのプロフィールが取ってこられてもよい。たとえば、前記ソーシャル・メディア・アカウント候補から情報を得ている（たとえば前記ソーシャル・メディア・アカウント候補をフォローしている）ソーシャル・メディア・アカウントおよび／または前記ソーシャル・メディア・アカウント候補がそこから情報を得ている（たとえば、前記ソーシャル・メディア・アカウント候補がフォローしている）ソーシャル・メディア・アカウントを識別するために、情報処理システムはソーシャル・メディア・システムに問い合わせしてもよい。ソーシャル・メディア・システムはさらに、それらのフォローしているおよび／またはフォローされているソーシャル・メディア・アカウントのプロフィールを送るよう要求されてもよい。いくつかの実施形態では、要求されるプロフィールの数は数値的に打ち切られてもよく、たとえば50個のプロフィールまたは100個のプロフィールまたは200個のプロフィールおよび／またはその他で打ち切られてもよい。
【０２０３】
ブロック１４５０では、抽出されたキーワードがソーシャル・メディア・アカウント・プロフィールのテキストと比較されてもよい。いくつかの実施形態では、ブロック１４５０は図１３のブロック１３５０と同様または同等であってもよいが、比較が、前記ソーシャル・メディア・アカウント候補自身のプロフィールではなく、前記ソーシャル・メディア・アカウント候補にリンクされているソーシャル・メディア・アカウントのプロフィールについて実行されるという相違がある。
【０２０４】
ブロック１４６０では、個人学術ウェブページ候補から抽出されたキーワードがリンクされたソーシャル・メディア・アカウントのプロフィールのうち一つまたは複数のプロフィールのテキストとの類似性閾値を超えるかどうかについて判定がなされてもよい。いくつかの実施形態では、判定は各プロフィールについて、あるいはすべてのプロフィールのテキストを横断してなされてもよい。類似性閾値を超えているとの判定後、方法１４００はブロック１４８０に進んでもよい。類似性閾値を超えていないとの判定後、方法１４００はブロック１４７０に進んでもよい。いくつかの実施形態では、方法１４００がブロック１４７０ではなくブロック１４８０に進む前に、前記類似性閾値を超えるリンクされたソーシャル・メディア・アカウント・プロフィールの最小限の数および／または割合があってもよい。
【０２０５】
ブロック１４７０では、前記キーワードと比較するために取ってこられるべきリンクされたアカウントのプロフィールをもつさらなるソーシャル・メディア・アカウント候補があるか否かについて判定がなされてもよい。取ってこられるべき他のソーシャル・メディア・アカウント候補がない場合は、方法は方法１４００の終わりの破線矢印に進んでもよい。取ってこられるべきさらなるソーシャル・メディア・アカウント候補がある場合には、方法１４００はブロック１４４０に戻ってもよい。
【０２０６】
ブロック１４８０では、ブロック１４６０での判定に基づいて、個人学術ウェブページ候補とソーシャル・メディア・アカウント候補が両方とも、前記著作者に関連していると確認されうる。たとえば、個人学術ウェブページのキーワードおよびソーシャル・メディア・アカウント候補のリンクされたソーシャル・メディア・アカウントのプロフィールのテキストを介した相互検証は、ソーシャル・メディア・アカウント候補および個人学術ウェブページ両方が前記著作者に正しく関連している確からしさを高めうる。いくつかの実施形態では、ブロック１４８０は方法１４００の終わりの破線矢印に進んでもよい。追加的または代替的に、方法１４００はブロック１４８０からブロック１４７０に進んでもよい。たとえば、著作者は複数のソーシャル・メディア・アカウントをもつことがあるので、方法１４００はブロック１４７０に戻ってもよい。
【０２０７】
方法１４００の終わりの破線矢印は、相互検証された個人ウェブページ候補およびソーシャル・メディア・アカウント候補が、図７の方法７００のブロック７５０などの一つまたは複数のプロセスまたはブロックによって使われてもよいことを示しうる。追加的または代替的に、破線矢印は、図１０の方法１０００、図１１の方法１１００、図１２の方法１２００または図１３の方法１３００の一つまたは複数に進んでもよい。
【０２０８】
図１５は、本稿に記載される少なくとも一つの実施形態に基づく例示的システム１５００を示している。システム１５００は、情報を識別し、抽出するよう構成されたいかなる好適なシステム、装置またはデバイスを含んでいてもよい。システム１５００は、プロセッサ１５１０、記憶装置１５２０、データ記憶部１５３０および通信装置１５４０を含んでいてもよい。これらはみな通信上結合されていてもよい。データ記憶部１５３０は、著作者オブジェクトおよびソーシャル・メディア・アカウント・オブジェクトのようなさまざまな型のデータを含みうる。
【０２０９】
一般に、プロセッサ１５１０は、さまざまなコンピュータ・ハードウェアまたはソフトウェア・モジュールを含むいかなる好適な専用または汎用コンピュータ、コンピューティング・エンティティまたは処理装置を含んでいてもよく、いかなる適用可能なコンピュータ可読記憶媒体上に記憶された命令を実行するよう構成されていてもよい。たとえば、プロセッサ１５１０はマイクロプロセッサ、マイクロコントローラ、デジタル信号プロセッサ（DSP）、特定用途向け集積回路（ASIC）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（FPGA）またはプログラム命令をインタープリットおよび／または実行するおよび／またはデータを処理するよう構成された他の任意のデジタルもしくはアナログ回路を含んでいてもよい。
【０２１０】
図１５では単一のプロセッサとして示されているが、プロセッサ１５１０は、本開示に記載される任意の数の動作を個々にまたは集団的に実行するよう構成された任意の数のネットワーク位置もしくは物理的位置にまたがって分散された任意の数のプロセッサを含んでいてもよい。いくつかの実施形態では、プロセッサ１５１０は、プログラム命令をインタープリットおよび／または実行するおよび／またはメモリ１５２０、データ記憶部１５３０またはメモリ１５２０とデータ記憶部１５３０に記憶されたデータを処理することを行なってもよい。いくつかの実施形態では、プロセッサ１５１０はデータ記憶部１５３０からプログラム命令を取ってきて、該プログラム命令をメモリ１５２０にロードしてもよい。
【０２１１】
プログラム命令がメモリ１５２０にロードされた後、プロセッサ１５１０はプログラム命令、たとえばそれぞれ図２、図６、図３、図４、図５、図７、図８、図９、図１０、図１１、図１２、図１３および図１４のフロー２００および／またはフロー６００および／または方法３００、４００、５００、７００、８００、９００、１０００、１１００、１２００、１３００および／または１４００を実行してもよい。たとえば、プロセッサ１５１０はそれぞれ刊行物システムおよびソーシャル・メディア・システムからの情報を使って、著作者オブジェクトおよびソーシャル・メディア・アカウント・オブジェクトを生成してもよい。プロセッサ１５１０は、著作者オブジェクトおよびソーシャル・メディア・アカウント・オブジェクトからの情報を比較して、著作者オブジェクトからの著作者に関連付けられたソーシャル・メディア・アカウントを識別してもよい。
【０２１２】
メモリ１５２０およびデータ記憶部１５３０は、コンピュータ実行可能な命令またはデータ構造を担持するまたは記憶する一つまたは複数のコンピュータ可読記憶媒体を含んでいてもよい。そのようなコンピュータ可読記憶媒体は、プロセッサ１５１０のような汎用または特殊目的コンピュータによってアクセスされうるいかなる利用可能な媒体を含んでいてもよい。
【０２１３】
限定ではなく例として、そのようなコンピュータ可読記憶媒体は、ランダム・アクセス・メモリ（RAM）、読み出し専用メモリ（ROM）、電気的に消去可能なプログラム可能型読み出し専用メモリ（EEPROM）、コンパクトディスク読み出し専用メモリ（CD-ROM）または他の光ディスク記憶、磁気ディスク記憶または他の磁気記憶デバイス、フラッシュメモリ・デバイス（たとえば半導体メモリ・デバイス）またはコンピュータ実行可能な命令またはデータ構造の形で所望されるプログラム・コードを担持または記憶するために使用されうる、汎用または特殊目的コンピュータによってアクセスされうる他の任意の記憶媒体を含む、非一時的なコンピュータ可読記憶媒体を含んでいてもよい。上記のものの組み合わせも、コンピュータ可読記憶媒体の範囲内に含まれうる。コンピュータ実行可能な命令はたとえば、プロセッサ１５１０に、ある動作または動作群を実行させるよう構成された命令およびデータを含んでいてもよい。
【０２１４】
通信ユニット１５４０は、ネットワークを通じて情報を送信または受信するよう構成された任意のコンポーネント、装置、システムまたはそれらの組み合わせを含みうる。いくつかの実施形態では、通信ユニット１５４０は、他の位置、同じ位置にある他の装置、またはさらには同じシステム内の他のコンポーネントと通信してもよい。たとえば、通信ユニット１５４０は、モデム、ネットワーク・カード（無線または有線）、赤外線通信装置、光通信装置、無線通信装置（たとえばアンテナ）および／またはチップセット（たとえばブルートゥース装置、802.6装置（たとえば都市圏ネットワーク（MAN））、Wi-Fi装置、WiMAX装置、セルラー通信設備および／またはその他）などを含んでいてもよい。通信ユニット１５４０は、本開示に記載されるネットワークおよび／または他の任意の装置もしくはシステムとデータが交換されることを許容してもよい。たとえば、通信ユニット１５４０は、システム１５００が、図１の刊行物システム１２０、ソーシャル・メディア・システム１３０、装置１４０およびウェブ・ホスティング・システム１５０のような他のシステムと通信することを許容しうる。
【０２１５】
本開示の範囲から外れることなく、システム１５００に修正、追加または省略がなされてもよい。たとえば、データ記憶部１５３０は、複数の位置に位置しており、ネットワークを通じてプロセッサ１５１０によってアクセスされる、複数の異なる記憶媒体であってもよい。
【０２１６】
上記のように、本稿に記載される実施形態は、下記でより詳細に論じるような、さまざまなコンピュータ・ハードウェアまたはソフトウェア・モジュールを含む特殊目的または汎用のコンピュータ（たとえば図１５のプロセッサ１５１０）の使用を含んでいてもよい。さらに上記で示したように、本稿に記載される実施形態は、コンピュータ実行可能命令またはデータ構造を担持または記憶しているコンピュータ可読媒体（たとえば図１５のメモリ１５２０またはデータ記憶部１５３０）を使って実装されてもよい。
【０２１７】
本開示での用法では、用語「モジュール」または「コンポーネント」は、該モジュールまたはコンポーネントのアクションを実行するよう構成された特定のハードウェア実装および／またはコンピューティング・システムの汎用ハードウェア（たとえばコンピュータ可読媒体、処理装置および／またはその他）に記憶および／または実行さうれるソフトウェア・オブジェクトまたはソフトウェア・ルーチンを指しうる。いくつかの実施形態では、本稿に記載される種々のコンポーネント、モジュール、エンジンおよびサービスは、（たとえば別個のスレッドとして）コンピューティング・システム上で実行されるオブジェクトまたはプロセスとして実装されてもよい。本稿に記載されるシステムおよび方法のいくつかは、一般に、（汎用ハードウェアに記憶および／または実行される）ソフトウェアで実装されるものとして記述されるが、個別のハードウェア実装またはソフトウェアと個別のハードウェア実装の組み合わせも可能であり、考えられている。本開示において、「コンピューティング・エンティティ」は、本稿で先に定義したような任意のコンピューティング・システムまたはコンピューティング・システム上で走る任意のモジュールもしくはモジュールの組み合わせでありうる。
【０２１８】
本稿および特に付属の請求項（たとえば付属の請求項の本文）において使われる用語は一般に「オープン」な用語として意図されている（たとえば、用語「含む」は「含むがそれに限られない」と解釈されるべきであり、用語「もつ」は「少なくとも…をもつ」と解釈されるべきであり、用語「含む」は「含むがそれに限られない」と解釈されるべきであるなど）。
【０２１９】
さらに、導入される請求項の記載の特定の数が意図される場合、そのような意図は請求項において明示的に記載される。そのような記載のない場合には、そのような意図はない。たとえば、理解の助けとして、以下の付属の請求項は、請求項の記載を導入するために「少なくとも一つの」および「一つまたは複数の」という導入句の使用を含むことがありうる。しかしながら、たとえ同じ請求項が導入句「一つまたは複数の」または「少なくとも一つの」および「a」または「an」のような不定冠詞を含むときでも、そのような句の使用は、不定冠詞「a」または「an」による請求項の記載の導入が、そのように導入された請求項の記載を含む何らかの特定の請求項を、そのような記載を一つだけ含む実施形態に限定することを含意していると解釈されるべきではない（たとえば、「a」および／または「an」は、「少なくとも一つの」または「一つまたは複数の」を意味するものと解釈されるべきである）。同じことは、請求項の記載を導入する定冠詞の使用についても成り立つ。
【０２２０】
さらに、たとえ導入される請求項の記載の特定の数が明示的に記載されていたとしても、当業者は、そのような記載が、少なくともその記載された数を意味すると解釈されるべきであることを認識するであろう（たとえば、他の修飾語なしで単に「二つの記載」という記載は、少なくとも二つの記載または二つ以上の記載を意味する）。さらに、「Ａ、ＢおよびＣなどのうちの少なくとも一つ」または「Ａ、ＢおよびＣなどの一つまたは複数」に類似する慣用句が使われる事例においては、一般に、そのような構文はＡだけ、Ｂだけ、Ｃだけ、ＡおよびＢ両方、ＡおよびＣ両方、ＢおよびＣ両方またはＡ、ＢおよびＣ全部などを含むことが意図される。
【０２２１】
さらに、明細書であれ請求項であれ図面であれ、二つ以上の代替的な用語を呈示するあらゆる離接的な語句は、該用語の一つを含む、該用語のいずれかを含むまたは該用語の両方を含む可能性を考えているものと理解されるべきである。たとえば、「ＡまたはＢ」という句は、「Ａ」または「Ｂ」または「ＡおよびＢ」の可能性を含むと理解されるべきである。
【０２２２】
本稿に記載されるすべての例および条件付きの言辞は、本発明および発明者によって当技術分野の発展のために寄与される概念の理解において読者を助ける教育目的を意図されており、そのような特定的に挙げられる例および条件に限定することなく解釈されるものとする。本開示の実施形態について詳細に述べてきたが、本開示の精神および範囲から外れることなく、これにさまざまな変化、代替および変更をなすことができることは理解しておくべきである。
【０２２３】
以上の実施例を含む実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。
（付記１）
情報の識別および抽出のコンピュータ実装される方法であって：
それぞれトピックを含む複数のデジタル文書の各著作者についてデータベースにおいて著作者オブジェクトを生成する段階と；
生成された各著作者オブジェクトについて：
複数の個人学術ウェブページ候補を取得し；
その著作者オブジェクトにおける著作者の名前についてのソーシャル・メディアでの検索に基づいて複数のソーシャル・メディア・アカウント候補を取得し；
前記複数の個人学術ウェブページ候補の一つおよび前記複数のソーシャル・メディア・アカウント候補の一つを、その著作者に関連する個人学術ウェブページおよびソーシャル・メディア・アカウントとして相互検証する段階と；
各著作者オブジェクトの著作者に関連するソーシャル・メディア・アカウントからの新規投稿からデータを抽出する段階と；
該データを前記デジタル文書のトピックに基づく編成において提供する段階とを含む、
方法。
（付記２）
複数の個人学術ウェブページ候補を取得する処理が：
その著作者の名前に基づいて個人学術ウェブページについての第一の検索を実行し；
その著作者の名前およびその著作者の一つまたは複数の所属に基づいて個人学術ウェブページについての第二の検索を実行し；
前記第一の検索からの第一の数の結果および前記第二の検索からの第二の数の結果をマージして、マージされた結果の集合を生成し；
前記マージされた結果の集合からのソーシャル・メディア・ページを、前記複数の個人学術ウェブページ候補の一部として識別し；
ソーシャル・メディア・ページを識別した後、前記マージされた結果の集合の各結果をパースして、前記複数の個人学術ウェブページ候補の他の部分を識別することを含む、
付記１記載の方法。
（付記３）
前記マージされた結果の集合の各結果をパースして前記複数の個人学術ウェブページ候補を識別する処理が、各結果について：
その結果のウェブページを解析する段階であって：
前記ウェブページを取得し；
前記ウェブページのコードを解析して一つまたは複数の情報ブロックを識別し；
前記一つまたは複数の情報ブロックからキーワードを抽出し；
抽出されたキーワードに基づいてキーワード・スコアを生成することを含む、段階；
前記ウェブページのアンカー・テキストを解析する段階であって：
前記ウェブページ内のアンカー・テキストを識別し；
前記アンカー・テキストにおいて名前を検索し；
前記アンカー・テキストと前記著作者オブジェクトにマッチする前記アンカー・テキスト内の名前とに基づいて、アンカー・テキスト・スコアを生成することを含む、段階；
前記ウェブページの一様リソース位置指定子（URL）を解析する段階であって：
前記URLを断片に分割し；
それらの断片において名前およびキーワードを検索し；
それらの断片内の名前およびキーワードに基づいてURLスコアを生成することを含む、段階；
前記キーワード・スコア、前記アンカー・テキスト・スコアおよび前記URLスコアに基づいて、前記結果を範疇分けする段階；
前記結果が個人学術ウェブページとして範疇分けされることに基づいて、前記結果を前記複数の個人学術ウェブページ候補に加える段階を含む、
付記２記載の方法。
（付記４）
前記複数の個人学術ウェブページ候補の一つおよび前記複数のソーシャル・メディア・アカウント候補の一つを相互検証する処理が：
前記複数のソーシャル・メディア・アカウント候補の前記一つのソーシャル・メディア・アカウント候補のプロフィールを取得し；
前記プロフィール内のURLを識別し；
前記複数の個人学術ウェブページ候補の前記一つの個人学術ウェブページ候補のURLを前記プロフィール中のURLと比較し；
前記プロフィール中のURLと前記複数の個人学術ウェブページ候補の前記一つの個人学術ウェブページ候補のURLとの間の一致に基づいて、前記複数の個人学術ウェブページ候補の前記一つおよび前記複数のソーシャル・メディア・アカウント候補の前記一つが前記著作者に関連していると確認することを含む、
付記１記載の方法。
（付記５）
前記複数の個人学術ウェブページ候補の一つおよび前記複数のソーシャル・メディア・アカウント候補の一つを相互検証する処理が：
前記複数の個人学術ウェブページ候補の前記一つを取得し；
前記複数の個人学術ウェブページ候補の前記一つをパースしてソーシャル・メディア・アカウントを識別し；
識別されたソーシャル・メディア・アカウントを前記複数のソーシャル・メディア・アカウント候補の前記一つと比較し；
識別されたソーシャル・メディア・アカウントと前記複数のソーシャル・メディア・アカウント候補の前記一つのソーシャル・メディア・アカウント候補との間の一致に基づいて、前記複数の個人学術ウェブページ候補の前記一つおよび前記複数のソーシャル・メディア・アカウント候補の前記一つが前記著作者に関連していると確認することを含む、
付記１記載の方法。
（付記６）
前記複数の個人学術ウェブページ候補の一つおよび前記複数のソーシャル・メディア・アカウント候補の一つを相互検証する処理が：
前記複数の個人学術ウェブページ候補の前記一つを取得し；
前記複数の個人学術ウェブページ候補の前記一つをパースして、前記複数の個人学術ウェブページ候補の前記一つから第一写真を抽出し；
前記複数のソーシャル・メディア・アカウント候補の前記一つのソーシャル・メディア・アカウント候補のプロフィールを取得し；
前記プロフィールをパースして前記プロフィールから第二写真を抽出し；
前記第一写真を前記第二写真と比較し；
前記第一写真のうちの少なくとも一つおよび前記第二写真のうちの少なくとも一つが類似性閾値を超えることに基づいて、前記複数の個人学術ウェブページ候補の前記一つおよび前記複数のソーシャル・メディア・アカウント候補の前記一つが前記著作者に関連していると確認することを含む、
付記１記載の方法。
（付記７）
前記複数の個人学術ウェブページ候補の一つおよび前記複数のソーシャル・メディア・アカウント候補の一つを相互検証する処理が：
前記複数の個人学術ウェブページ候補の前記一つを取得し；
前記ウェブページのコードをパースして一つまたは複数の情報ブロックを識別し；
前記一つまたは複数の情報ブロックからキーワードを抽出し；
前記複数のソーシャル・メディア・アカウント候補の前記一つのソーシャル・メディア・アカウント候補のプロフィールを取得し；
前記の抽出されたキーワードを前記プロフィール中のテキストと比較し；
前記の抽出されたキーワードおよび前記プロフィール中の前記テキストが類似性閾値を超えることに基づいて、前記複数の個人学術ウェブページ候補の前記一つおよび前記複数のソーシャル・メディア・アカウント候補の前記一つが前記著作者に関連していると確認することを含む、
付記１記載の方法。
（付記８）
前記複数の個人学術ウェブページ候補の一つおよび前記複数のソーシャル・メディア・アカウント候補の一つを相互検証する処理が：
前記複数の個人学術ウェブページ候補の前記一つを取得し；
前記ウェブページのコードをパースして一つまたは複数の情報ブロックを識別し；
前記一つまたは複数の情報ブロックからキーワードを抽出し；
前記複数のソーシャル・メディア・アカウント候補の前記一つにリンクされている、一つまたは複数のリンクされたソーシャル・メディア・アカウント候補のプロフィールを取得し；
前記の抽出されたキーワードを前記一つまたは複数のリンクされたソーシャル・メディア・アカウントのプロフィール中のテキストと比較し；
前記の抽出されたキーワードおよび前記一つまたは複数のリンクされたソーシャル・メディア・アカウントのプロフィール中の前記テキストが類似性閾値を超えることに基づいて、前記複数の個人学術ウェブページ候補の前記一つおよび前記複数のソーシャル・メディア・アカウント候補の前記一つが前記著作者に関連していると確認することを含む、
付記１記載の方法。
（付記９）
前記複数の個人学術ウェブページ候補の一つおよび前記複数のソーシャル・メディア・アカウント候補の一つを相互検証する処理が、二つ以上の相互検証プロセスを利用することを含む、付記１記載の方法。
（付記１０）
一つまたは複数のプロセッサによって実行されたときに動作を実行するおよび／またはその実行を制御するよう構成されている命令を含んでいる非一時的なコンピュータ可読媒体であって、前記動作は：
それぞれトピックを含む複数のデジタル文書の各著作者についてデータベースにおいて著作者オブジェクトを生成する段階と；
生成された各著作者オブジェクトについて：
複数の個人学術ウェブページ候補を取得し；
その著作者オブジェクトにおける著作者の名前についてのソーシャル・メディアでの検索に基づいて複数のソーシャル・メディア・アカウント候補を取得し；
前記複数の個人学術ウェブページ候補の一つおよび前記複数のソーシャル・メディア・アカウント候補の一つを、その著作者に関連する個人学術ウェブページおよびソーシャル・メディア・アカウントとして相互検証する段階と；
各著作者オブジェクトの著作者に関連するソーシャル・メディア・アカウントからの新規投稿からデータを抽出する段階と；
該データを前記デジタル文書のトピックに基づく編成において提供する段階とを含む、
コンピュータ可読媒体。
（付記１１）
複数の個人学術ウェブページ候補を取得する処理が：
その著作者の名前に基づいて個人学術ウェブページについての第一の検索を実行し；
その著作者の名前およびその著作者の一つまたは複数の所属に基づいて個人学術ウェブページについての第二の検索を実行し；
前記第一の検索からの第一の数の結果および前記第二の検索からの第二の数の結果をマージして、マージされた結果の集合を生成し；
前記マージされた結果の集合からのソーシャル・メディア・ページを、前記複数の個人学術ウェブページ候補の一部として識別し；
ソーシャル・メディア・ページを識別した後、前記マージされた結果の集合の各結果をパースして、前記複数の個人学術ウェブページ候補の他の部分を識別することを含む、
付記１０記載のコンピュータ可読媒体。
（付記１２）
前記マージされた結果の集合の各結果をパースして前記複数の個人学術ウェブページ候補を識別する処理が、各結果について：
その結果のウェブページを解析する段階であって：
前記ウェブページを取得し；
前記ウェブページのコードを解析して一つまたは複数の情報ブロックを識別し；
前記一つまたは複数の情報ブロックからキーワードを抽出し；
抽出されたキーワードに基づいてキーワード・スコアを生成することを含む、段階；
前記ウェブページのアンカー・テキストを解析する段階であって：
前記ウェブページ内のアンカー・テキストを識別し；
前記アンカー・テキストにおいて名前を検索し；
前記アンカー・テキストと前記著作者オブジェクトにマッチする前記アンカー・テキスト内の名前とに基づいて、アンカー・テキスト・スコアを生成することを含む、段階；
前記ウェブページの一様リソース位置指定子（URL）を解析する段階であって：
前記URLを断片に分割し；
それらの断片において名前およびキーワードを検索し；
それらの断片内の名前およびキーワードに基づいてURLスコアを生成することを含む、段階；
前記キーワード・スコア、前記アンカー・テキスト・スコアおよび前記URLスコアに基づいて、前記結果を範疇分けする段階；
前記結果が個人学術ウェブページとして範疇分けされることに基づいて、前記結果を前記複数の個人学術ウェブページ候補に加える段階を含む、
付記１１記載のコンピュータ可読媒体。
（付記１３）
前記複数の個人学術ウェブページ候補の一つおよび前記複数のソーシャル・メディア・アカウント候補の一つを相互検証する処理が：
前記複数のソーシャル・メディア・アカウント候補の前記一つのソーシャル・メディア・アカウント候補のプロフィールを取得し；
前記プロフィール内のURLを識別し；
前記複数の個人学術ウェブページ候補の前記一つの個人学術ウェブページ候補のURLを前記プロフィール中のURLと比較し；
前記プロフィール中のURLと前記複数の個人学術ウェブページ候補の前記一つの個人学術ウェブページ候補のURLとの間の一致に基づいて、前記複数の個人学術ウェブページ候補の前記一つおよび前記複数のソーシャル・メディア・アカウント候補の前記一つが前記著作者に関連していると確認することを含む、
付記１０記載のコンピュータ可読媒体。
（付記１４）
前記複数の個人学術ウェブページ候補の一つおよび前記複数のソーシャル・メディア・アカウント候補の一つを相互検証する処理が：
前記複数の個人学術ウェブページ候補の前記一つを取得し；
前記複数の個人学術ウェブページ候補の前記一つをパースしてソーシャル・メディア・アカウントを識別し；
識別されたソーシャル・メディア・アカウントを前記複数のソーシャル・メディア・アカウント候補の前記一つと比較し；
識別されたソーシャル・メディア・アカウントと前記複数のソーシャル・メディア・アカウント候補の前記一つのソーシャル・メディア・アカウント候補との間の一致に基づいて、前記複数の個人学術ウェブページ候補の前記一つおよび前記複数のソーシャル・メディア・アカウント候補の前記一つが前記著作者に関連していると確認することを含む、
付記１０記載のコンピュータ可読媒体。
（付記１５）
前記複数の個人学術ウェブページ候補の一つおよび前記複数のソーシャル・メディア・アカウント候補の一つを相互検証する処理が：
前記複数の個人学術ウェブページ候補の前記一つを取得し；
前記複数の個人学術ウェブページ候補の前記一つをパースして、前記複数の個人学術ウェブページ候補の前記一つから第一写真を抽出し；
前記複数のソーシャル・メディア・アカウント候補の前記一つのソーシャル・メディア・アカウント候補のプロフィールを取得し；
前記プロフィールをパースして前記プロフィールから第二写真を抽出し；
前記第一写真を前記第二写真と比較し；
前記第一写真のうちの少なくとも一つおよび前記第二写真のうちの少なくとも一つが類似性閾値を超えることに基づいて、前記複数の個人学術ウェブページ候補の前記一つおよび前記複数のソーシャル・メディア・アカウント候補の前記一つが前記著作者に関連していると確認することを含む、
付記１０記載のコンピュータ可読媒体。
（付記１６）
前記複数の個人学術ウェブページ候補の一つおよび前記複数のソーシャル・メディア・アカウント候補の一つを相互検証する処理が：
前記複数の個人学術ウェブページ候補の前記一つを取得し；
前記ウェブページのコードをパースして一つまたは複数の情報ブロックを識別し；
前記一つまたは複数の情報ブロックからキーワードを抽出し；
前記複数のソーシャル・メディア・アカウント候補の前記一つのソーシャル・メディア・アカウント候補のプロフィールを取得し；
前記の抽出されたキーワードを前記プロフィール中のテキストと比較し；
前記の抽出されたキーワードおよび前記プロフィール中の前記テキストが類似性閾値を超えることに基づいて、前記複数の個人学術ウェブページ候補の前記一つおよび前記複数のソーシャル・メディア・アカウント候補の前記一つが前記著作者に関連していると確認することを含む、
付記１０記載のコンピュータ可読媒体。
（付記１７）
前記複数の個人学術ウェブページ候補の一つおよび前記複数のソーシャル・メディア・アカウント候補の一つを相互検証する処理が：
前記複数の個人学術ウェブページ候補の前記一つを取得し；
前記ウェブページのコードをパースして一つまたは複数の情報ブロックを識別し；
前記一つまたは複数の情報ブロックからキーワードを抽出し；
前記複数のソーシャル・メディア・アカウント候補の前記一つにリンクされている、一つまたは複数のリンクされたソーシャル・メディア・アカウント候補のプロフィールを取得し；
前記の抽出されたキーワードを前記一つまたは複数のリンクされたソーシャル・メディア・アカウントのプロフィール中のテキストと比較し；
前記の抽出されたキーワードおよび前記一つまたは複数のリンクされたソーシャル・メディア・アカウントのプロフィール中の前記テキストが類似性閾値を超えることに基づいて、前記複数の個人学術ウェブページ候補の前記一つおよび前記複数のソーシャル・メディア・アカウント候補の前記一つが前記著作者に関連していると確認することを含む、
付記１０記載のコンピュータ可読媒体。
（付記１８）
前記複数の個人学術ウェブページ候補の一つおよび前記複数のソーシャル・メディア・アカウント候補の一つを相互検証する処理が、二つ以上の相互検証プロセスを利用することを含む、付記１０記載のコンピュータ可読媒体。
（付記１９）
一つまたは複数のソーシャル・メディア・サーバー；
一つまたは複数の個人ウェブページ・サーバー；および
一つまたは複数のプロセッサと、前記一つまたは複数のプロセッサによって実行されたときに動作を実行するおよび／またはその実行を制御するよう構成されている命令を含んでいる非一時的なコンピュータ可読媒体とを含むコンピューティング装置を有するシステムであって、
前記動作は：
それぞれトピックを含む複数のデジタル文書の各著作者についてデータベースにおいて著作者オブジェクトを生成する段階と；
生成された各著作者オブジェクトについて：
複数の個人学術ウェブページ候補を前記一つまたは複数の個人ウェブページ・サーバーから取得し；
その著作者オブジェクトにおける著作者の名前についてのソーシャル・メディアでの検索に基づいて複数のソーシャル・メディア・アカウント候補を前記一つまたは複数のソーシャル・メディア・サーバーから取得し；
前記複数の個人学術ウェブページ候補の一つおよび前記複数のソーシャル・メディア・アカウント候補の一つを、その著作者に関連する個人学術ウェブページおよびソーシャル・メディア・アカウントとして相互検証する段階と；
各著作者オブジェクトの著作者に関連するソーシャル・メディア・アカウントからの新規投稿からデータを抽出する段階と；
該データを前記デジタル文書のトピックに基づく編成において提供する段階とを含む、
システム。
（付記２０）
前記複数の個人学術ウェブページ候補の一つおよび前記複数のソーシャル・メディア・アカウント候補の一つを相互検証する処理が、相互検証のための二つ以上のプロセスを利用することを含む、付記１９記載のシステム。
【符号の説明】
【０２２４】
１１０  情報収集システム
１１２  データ記憶部
１１４  著作者オブジェクト
１１６  ソーシャル・メディア・アカウント・オブジェクト
１１８  個人ウェブページ・オブジェクト
１４０  装置
１４２  ディスプレイ
１５０  ウェブ・ホスティング・システム
１２０  刊行物システム
１３０  ソーシャル・メディア・システム
２１０  デジタル文書を取得
２１２  デジタル文書
２２０  著作者プロフィール・データおよびトピックを抽出
２２２  著作者オブジェクト
２３０  ソーシャル・メディアを検索
２３２  ソーシャル・メディア・アカウント
２４０  ソーシャル・メディア・プロフィール・データおよびトピックを抽出
２４２  ソーシャル・メディア・アカウント・オブジェクト
２５０  ソーシャル・メディア・オブジェクトと著作者オブジェクトを比較してスコアを生成
２５２  名前スコア
２５４  プロフィール・スコア
２５６  コンテンツ・スコア
２５８  相互作用スコア
２６０  一致を判別
３０２  デジタル文書を取得
３０４  トピックを判別
３０６  諸著作者を判別
３０８  著作者を選択
３１０  著作者メタデータを取得
３１２  ソーシャル・メディアを選択
３１４  ソーシャル・メディアを検索
３１６  ソーシャル・メディア・アカウントを選択
３１８  ソーシャル・メディア・アカウント・メタデータを取得
３２０  スコアを生成
３２２  他のソーシャル・メディア・アカウント？
３２４  著作者がソーシャル・メディア・アカウントの所有者であるかどうかをスコアに基づいて判定
３２６  他のソーシャル・メディア？
３２８  他の著作者？
３３０  新規投稿を抽出
３３２  情報を組織化
３３４  組織化された情報を提供
４０２  複数のデジタル文書の各著作者について、データベースにおいて著作者オブジェクトを生成
４０４  あるソーシャル・メディアにおける諸ソーシャル・メディア・アカウントの指示を、そのソーシャル・メディアにおける著作者オブジェクト内の著作者の名前の検索に基づいて取得
４０６  著作者オブジェクトからの名前と、ソーシャル・メディア・アカウントに基づいて生成されたソーシャル・メディア・アカウント・オブジェクトからのソーシャル・メディア名前との比較に基づいて名前スコアを生成
４０８  著作者オブジェクトからの著作者プロフィール・データと、ソーシャル・メディア・アカウント・オブジェクトからのソーシャル・メディア・プロフィール・データとの比較に基づいてプロフィール・スコアを生成
４１０  ソーシャル・メディア・アカウントでの投稿からのトピックと、著作者オブジェクトからの著作者に関連付けられたデジタル文書のそれぞれについてのトピックとの比較に基づいてコンテンツ・スコアを生成
４１２  ソーシャル・メディア・アカウントにおけるソーシャルつながりと、著作者オブジェクトからの著作者に関連付けられたデジタル文書のそれぞれについての共著者との評価に基づいて相互作用スコアを生成
４１４  そのソーシャル・メディア・アカウントがその著作者オブジェクトの著作者に関連しているかどうかを、名前スコア、プロフィール・スコア、コンテンツ・スコアおよび相互作用スコアに基づいて判定
４１６  各著作者オブジェクトの著作者に関連したソーシャル・メディア・アカウントからの新規投稿からデータを抽出
４１８  該データをデジタル文書のトピックに基づく編成において提供
５０２  複数のデジタル文書の各著作者についてデータベースにおいて著作者オブジェクトを生成
５０４  あるソーシャル・メディアにおける諸ソーシャル・メディア・アカウントの指示を、前記ソーシャル・メディアにおける著作者オブジェクト内の著作者の名前の検索に基づいて取得
５０６  そのソーシャル・メディア・アカウントがその著作者オブジェクトの著作者に関連しているかどうかを、名前スコア、プロフィール・スコア、コンテンツ・スコアおよび相互作用スコアのうち二つ以上に基づいて判定
６１０  デジタル文書を取得
６１２  デジタル文書
６２０  著作者プロフィール・データおよびトピックを抽出
６２２  著作者オブジェクト
６３０  ソーシャル・メディアを検索
６３２  ソーシャル・メディア・アカウント
６４０  ソーシャル・メディア・プロフィールのデータおよび写真を抽出
６４２  ソーシャル・メディア・アカウント・オブジェクト
６５０  個人学術ウェブページを検索
６５２  個人学術ウェブページ
６６０  個人学術ウェブページのデータおよび写真を抽出
６６２  個人学術ウェブページ・オブジェクト
６７０  ソーシャル・メディア・オブジェクトと個人学術ウェブページを相互検証
６７１  URL一致
６７２  ソーシャル・メディア・アカウント一致
６７３  写真一致
６７４  キーワード一致
６７５  リンクされたソーシャル・メディア・キーワード一致
６８０  一致を判別
７１０  データベースにおいて著作者オブジェクトを生成
７２０  著作者について個人学術ウェブページ候補を取得
７３０  該著作者についてソーシャル・メディア・アカウント候補を取得
７４０  一つの個人学術ウェブページ候補と一つのソーシャル・メディア・アカウントを、その著作者に関連しているとして相互検証
７５０  さらなる著作者？
７６０  諸著作者の諸ソーシャル・メディア・アカウントからソーシャル・メディア投稿を抽出
７７０  前記データをトピックに基づく編成で提供
８１０  著作者の名前に基づいて個人学術ウェブページに対する第一の検索を実行
８２０  著作者の名前および著作者の所属に基づいて個人学術ウェブページに対する第二の検索を実行
８３０  第一の検索および第二の検索からの結果をマージ
８４０  テンプレートに基づいて個々のプロフィール・ページを識別
８５０  結果をパースして、結果を個人学術ウェブページとして識別
８６０  さらなる結果？
９０５  ウェブページ結果を解析
９１０  ウェブページを取得
９１５  ウェブページのコードを、情報ブロックを識別するために解析
９２０  情報ブロックからキーワードを抽出
９２５  抽出されたキーワードに基づいてキーワード・スコアを生成
９３０  前記結果のアンカー・テキストを解析
９３５  結果ウェブページ内でアンカー・テキストを識別
９４０  結果ウェブページ内のアンカー・テキストを検索
９４５  前記アンカー・テキストと前記著作者に一致する前記アンカー・テキスト内の名前とに基づいて、アンカー・テキスト・スコアを生成
９５０  前記結果のURLを解析
９５５  URLを断片に分割
９６０  名前またはキーワードを求めて断片を検索
９６５  断片内の名前およびキーワードに基づいてURLスコアを生成
９７０  キーワード・スコア、アンカー・テキスト・スコアおよびURLスコアに基づいて、前記結果を範疇分け
９７５  前記結果は個人学術ウェブページか？
９８０  結果を個人学術ウェブページ候補に追加
１０１０  ソーシャル・メディア・アカウント候補のプロフィールを取得
１０２０  プロフィール内のURLを識別
１０３０  個人学術ウェブページ候補のURLをプロフィール中のURLと比較
１０４０  一致あり？
１０５０  別の個人学術ウェブページ候補があるか？
１０６０  その個人学術ウェブページ候補およびそのソーシャル・メディア・アカウント候補が両方とも前記著作者に関連していると確認
１１１０  個人学術ウェブページ候補を取得
１１２０  個人学術ウェブページ候補をパースしてソーシャル・メディア・アカウントを識別
１１３０  識別されたソーシャル・メディア・アカウントを諸ソーシャル・メディア・アカウント候補と比較
１１４０  一致あり？
１１５０  その個人学術ウェブページ候補とそのソーシャル・メディア・アカウント候補が両方とも当該著作者に関連していると確認
１２１０  個人学術ウェブページ候補を取得
１２２０  個人学術ウェブページ候補をパースして第一写真を抽出
１２３０  ソーシャル・メディア・アカウント候補のプロフィールを取得
１２４０  プロフィールをパースして第二写真を抽出
１２５０  第一写真と第二写真を比較
１２６０  一致あり？
１２７０  さらなるソーシャル・メディア・アカウント候補があるか？
１２８０  個人学術ウェブページ候補とソーシャル・メディア・アカウント候補が両方とも当該著作者に関連していると確認
１３１０  個人学術ウェブページ候補を取得
１３２０  個人学術ウェブページ候補のコードをパースして情報ブロックを識別
１３３０  情報ブロックからキーワードを抽出
１３４０  ソーシャル・メディア・アカウント候補のプロフィールを取得
１３５０  抽出されたキーワードをプロフィール内のテキストと比較
１３６０  それらのワードが類似性閾値を超えるか？
１３７０  さらなるソーシャル・メディア・アカウント候補があるか？
１３８０  個人学術ウェブページ候補とソーシャル・メディア・アカウント候補が両方とも当該著作者に関連していると確認
１４１０  個人学術ウェブページ候補を取得
１４２０  個人学術ウェブページ候補のコードをパースして情報ブロックを識別
１４３０  情報ブロックからキーワードを抽出
１４４０  あるソーシャル・メディア・アカウント候補にリンクされた諸ソーシャル・メディア・アカウントのプロフィールを取得
１４５０  抽出されたキーワードを、リンクされたソーシャル・メディア・アカウントのプロフィール内のテキストと比較
１４６０  それらのワードが類似性閾値を超えるか？
１４７０  さらなるソーシャル・メディア・アカウント候補があるか？
１４８０  個人学術ウェブページ候補とソーシャル・メディア・アカウント候補が両方とも当該著作者に関連していると確認
１５００  システム
１５１０  プロセッサ
１５２０  メモリ
１５３０  データ記憶部
１５４０  通信ユニット
【図１】
2018124964.tif 000003
【図２】
2018124964.tif 000004
【図３ａ】
2018124964.tif 000005
【図３ｂ】
2018124964.tif 000006
【図４】
2018124964.tif 000007
【図５】
2018124964.tif 000008
【図６】
2018124964.tif 000009
【図７】
2018124964.tif 000010
【図８】
2018124964.tif 000011
【図９ａ】
2018124964.tif 000012
【図９ｂ】
2018124964.tif 000013
【図１０】
2018124964.tif 000014
【図１１】
2018124964.tif 000015
【図１２】
2018124964.tif 000016
【図１３】
2018124964.tif 000017
【図１４】
2018124964.tif 000018
【図１５】
2018124964.tif 000019
【外国語明細書】
2018124964000001.pdf