(57)【要約】      （修正有）【課題】金融イベント・データベースを生成するための装置、方法およびプログラムを提供する。【解決手段】金融イベント・データベースを生成する装置１０００は、複数の異質の源から金融イベントを抽出し、複数の洗練されたイベント・パターンを使って範疇分けし、マッチするイベントをイベント記憶ユニットに記憶するイベント提供器１と、イベント記憶ユニットからイベントを取り出し、イベントにおけるエンティティを確定的に識別し、複数の記憶されたイベントが同じ出来事に関係しているかどうかを判定する調停ユニット２００と、ユーザーからクエリーを受領し、該クエリーを複数イベント・パターン・クエリーにフォーマットし直すクエリー生成器３００と、イベントに意味的に注釈付けし、さらに、複数イベント・パターン・クエリーに集団的にマッチする複数のイベントを識別する意味的イベント・プロセッサ４００と、を有する。【選択図】図１
2018198046.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
金融イベント・データベースを生成するための装置であって：
複数の異質の源から金融イベントを抽出し、抽出されたイベントを複数の洗練されたイベント・パターンを使って範疇分けし、洗練されたイベント・パターンにマッチするイベントをイベント記憶ユニットに記憶するよう構成されたイベント提供器と：
前記イベント記憶ユニットから、洗練されたイベント・パターンにマッチする記憶されたイベントを取り出し、前記イベントにおけるエンティティを確定的に識別し、前記イベントについての生起時刻を識別し、複数の記憶されたイベントが同じ出来事に関係しているかどうかを判定するよう構成された調停ユニットであって、該調停ユニットが複数の記憶されているイベントが同じ出来事に関係していると判定する場合、該調停ユニットは、所与の出来事に関係する単一のイベントのみが保持されるよう、それらの記憶されているイベントを調停する、調停ユニットと；
ユーザーからクエリーを受領し、該クエリーを複数イベント・パターン・クエリーにフォーマットし直し、該複数イベント・パターン・クエリーを意味的イベント・プロセッサに渡すよう構成されているクエリー生成器と；
同じ出来事に関係する前記複数の記憶されているイベントから情報が失われないよう、前記調停ユニットによって保持されたイベントに意味的に注釈付けするよう構成されており、さらに、前記クエリー生成器から前記複数イベント・パターン・クエリーを受領し、前記複数イベント・パターン・クエリーに集団的にマッチする複数のイベントを識別し、それら複数のイベントを複数イベント・クエリー応答として複数イベント記憶ユニットに記憶するよう構成されている意味的イベント・プロセッサとを有する、
装置。
【請求項２】
株式市場データ・ウェブサイトから株式時系列イベントを抽出し、抽出された株式時系列イベントを前記調停ユニットに渡すよう構成されている株式イベント生成器をさらに有する、請求項１記載の装置。
【請求項３】
XBRL源からXBRLレポートを定期的に取得し、該XBRLレポートからXBRLイベントを抽出し、抽出されたXBRLイベントを前記調停ユニットに渡すよう構成されているXBRLレポート・イベント生成器をさらに有する、請求項１記載の装置。
【請求項４】
前記複数の異質の源が構造化されていない、請求項１記載の装置。
【請求項５】
前記複数の構造化されていない異質の源がブログ、ニュース・レポートおよびrssフィードを含む、請求項４記載の装置。
【請求項６】
調停ユニットは、複数の記憶されているイベントが同じ出来事に関係しているかどうかを判定するためにエンティティ・インデックスを利用する、請求項１記載の装置。
【請求項７】
前記イベント提供器は、前記複数の洗練されたイベント・パターンをサンプル・イベント・パターンから生成するために使われる機械知能を有し、前記サンプル・イベント・パターンは、生データから得られる、請求項１記載の装置。
【請求項８】
前記クエリー生成器は、受領されたクエリーをフォーマットし直すために、確立されたデータベースを利用する、請求項１記載の装置。
【請求項９】
金融イベント・データベースを生成するための方法であって：
複数の異質の源から金融イベントを抽出しする段階と；
抽出されたイベントを複数の洗練されたイベント・パターンを使って範疇分けする段階と；
洗練されたイベント・パターンにマッチするイベントをイベント記憶ユニットに記憶する段階と：
前記イベント記憶ユニットから、洗練されたイベント・パターンにマッチする記憶されたイベントを取り出す段階と；
前記イベントにおけるエンティティを確定的に識別する段階と；
前記イベントについての生起時刻を識別する段階と；
複数の記憶されたイベントが同じ出来事に関係しているかどうかを判定し、複数の記憶されているイベントが同じ出来事に関係していると判定される場合、所与の出来事に関係する単一のイベントのみが保持されるよう、それらの記憶されているイベントを調停する、段階と；
同じ出来事に関係する前記複数の記憶されているイベントから情報が失われないよう、前記の保持されたイベントに意味的に注釈付けする段階と；
ユーザーからクエリーを受領する段階と；
前記クエリーを複数イベント・パターン・クエリーにフォーマットし直す段階と；
前記複数イベント・パターン・クエリーに集団的にマッチする複数のイベントを識別する段階と；
それら複数のイベントを複数イベント・クエリー応答として複数イベント記憶ユニットに記憶する段階とを含む、
方法。
【請求項１０】
コンピュータ上で実行されたときに、金融イベント・データベースを生成するための方法を該コンピュータに実行させるコンピュータ・プログラムであって、前記方法は：
複数の異質の源から金融イベントを抽出しする段階と；
抽出されたイベントを複数の洗練されたイベント・パターンを使って範疇分けする段階と；
洗練されたイベント・パターンにマッチするイベントをイベント記憶ユニットに記憶する段階と：
前記イベント記憶ユニットから、洗練されたイベント・パターンにマッチする記憶されたイベントを取り出す段階と；
前記イベントにおけるエンティティを確定的に識別する段階と；
前記イベントについての生起時刻を識別する段階と；
複数の記憶されたイベントが同じ出来事に関係しているかどうかを判定し、複数の記憶されているイベントが同じ出来事に関係していると判定される場合、所与の出来事に関係する単一のイベントのみが保持されるよう、それらの記憶されているイベントを調停する、段階と；
同じ出来事に関係する前記複数の記憶されているイベントから情報が失われないよう、前記の保持されたイベントに意味的に注釈付けする段階と；
ユーザーからクエリーを受領する段階と；
前記クエリーを複数イベント・パターン・クエリーにフォーマットし直す段階と；
前記複数イベント・パターン・クエリーに集団的にマッチする複数のイベントを識別する段階と；
それら複数のイベントを複数イベント・クエリー応答として複数イベント記憶ユニットに記憶する段階とを含む、
コンピュータ・プログラム。
【請求項１１】
請求項１０記載のコンピュータ・プログラムを記憶している非一時的なコンピュータ可読媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、金融イベント・データベースを生成するための装置および方法に関する。コンピュータによって実行されたときに該コンピュータに該方法を実行させるコンピュータ・プログラムおよび該コンピュータ・プログラムを有する非一時的なコンピュータ可読媒体も開示される。
【背景技術】
【０００２】
近年、さまざまな技術分野において、生成され、解析のために利用可能なデータの量が急速に増大した。これは、特にインターネットの到来のためである。それによりさまざまな技術分野において生成される情報の量が著しく増し、同時に、情報の入手可能性も高まった。情報の入手可能性の向上は、諸技術分野における傾向およびプロセスを解析しようとする、あるいは将来の傾向について予測をしようとするときに有用でありうる。
【０００３】
利用可能な情報を取得し、解析するための技術、特に利用可能な情報から所与の目的のための有用な情報をフィルタ抽出するための技術が、利用可能な情報の量が増したペースに見合って成長しなかったため、問題が生じることがある。このため、利用可能な情報全体から有意な情報を有用な時間フレーム内に抽出することが可能でないという問題が生じうる。結果として、有用な情報の全部または大半を取得し、フィルタリングし、解析することが難しいことがありうる。
【０００４】
無関係な情報から有用な情報をフィルタリングする問題が特に深刻になる分野は、金融分野である。金融解析では、金融市場の諸側面をフルに解析するまたは将来の傾向について有用な予測をするためには、さまざまな企業、銀行、政府規制当局といった多数の異なるエンティティの行動ならびに他の要因を考慮に入れることが必要である。金融市場に影響しうる、生成される潜在的に有意な情報の量は膨大であることがあり、よって該情報をフィルタリングすることは困難なタスクであることがある。また、データは多数の異なる形で利用可能であることがある。たとえば、金融市場との関係でインターネットで広く使われている形のみを取っても、有用な情報は、ニュース・レポート、RSSフィード、ストック・トラッカー（stock  tracker）、ブログなどから得られてもよい。
【０００５】
利用可能な情報の膨大な量のため、またかかる情報の源の雑多な性質のため、提供される情報の流れについていって、かかる情報の流れから合理的な時間フレーム内に有用な情報を抽出することが、ユーザーにとって非常に困難であることがある。この結果として、ユーザーは、利用可能なデータ源の部分集合（たとえば単一のブログまたは単一のストック・トラッカー）をモニタリングすることを選ぶことがありうる。だが、この手法は、潜在的に重要な情報がモニタリングされず、よってその後の解析から省かれることにつながりうる。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
上記の理由により、継続的な人間による入力なしに、有意なイベントが検出され、自動的に抽出されて解析のために利用可能にされることを許容する機構を提供することが望ましい。さらに、特定のエンティティに関係したイベントが特に識別されて、さらなる解析のために記憶されうることが望ましい。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
諸実施形態は、金融イベント・データベースを生成するための装置および方法を提供する。本装置は：複数の異質の源から金融イベントを抽出し、抽出されたイベントを複数の洗練されたイベント・パターンを使って範疇分けし、洗練されたイベント・パターンにマッチするイベントをイベント記憶ユニットに記憶するよう構成されたイベント提供器と：前記イベント記憶ユニットから、洗練されたイベント・パターンにマッチする記憶されたイベントを取り出し、前記イベントにおけるエンティティを確定的に識別し、前記イベントについての生起時刻を識別し、複数の記憶されたイベントが同じ生起に関係しているかどうかを判定するよう構成された調停ユニットであって、該調停ユニットが複数の記憶されているイベントが同じ生起に関係していると判定する場合、該調停ユニットは、所与の生起に関係する単一のイベントのみが保持されるよう、それらの記憶されているイベントを調停する、調停ユニットと；ユーザーからクエリーを受領し、該クエリーを複数イベント・パターン・クエリーにフォーマットし直し、該複数イベント・パターン・クエリーを意味的イベント・プロセッサに渡すよう構成されているクエリー生成器と；同じ生起に関係する前記複数の記憶されているイベントからいかなる情報も失われないよう、前記調停ユニットによって保持されたイベントに意味的に注釈付けするよう構成されており、さらに、前記クエリー生成器から前記複数イベント・パターン・クエリーを受領し、前記複数イベント・パターン・クエリーに集団的にマッチする複数のイベントを識別し、それら複数のイベントを複数イベント・クエリー応答として複数イベント記憶ユニットに記憶するよう構成されている意味的イベント・プロセッサとを有する。このようにして、ユーザー要求に従って応答および報告を効果的に提供しうるイベント情報のデータベースが提供される。
【０００８】
本装置は、株式市場データ・ウェブサイトから株式時系列イベントを抽出し、抽出された株式時系列イベントを調停ユニットに渡すよう構成されている株式イベント生成器を有していてもよい。本装置は、追加的または代替的に、XBRL源からXBRLレポートを定期的に取得し、該XBRLレポートからXBRLイベントを抽出し、抽出されたXBRLイベントを調停ユニットに渡すよう構成されたXBRLレポート・イベント生成器を有していてもよい。幅広い範囲の源からデータを取得することによって、前記複数イベント記憶ユニットに記憶されるイベントの完備性および正確性が改善される。また、別個の株式イベント生成器および／またはXBRLレポート・イベント生成器の使用は、前記イベント提供器が、ブログおよびrssフィードのような、それほど構造化されていないデータ源に集中することを許容する。これについてはのちに論じる。
【０００９】
前記複数の異質な源は構造化されていなくてもよい。システムは、構造化されていない源からの情報の取得がシステムの動作を妨げないよう構成される。前記複数の構造化されていない異質な源はブログ、ニュース・レポートおよびrssフィードならびに他の源を含んでいてもよい。
【００１０】
調停ユニットは、複数の記憶されているイベントが同じ生起に関係しているかどうかを判定するために、エンティティ・インデックスを利用してもよい。このようにして、重複した情報の識別が単純化される。
【００１１】
イベント提供器は、前記複数の洗練されたイベント・パターンをサンプル・イベント・パターンから生成するために使われるマシン・インテリジェンス／機械知能／人工知能を有していてもよい。サンプル・イベント・パターンは、生データから得られる。ニューラル・ネットワークのような機械知能は、トレーニングのための機能により、イベント提供器において使うのに特に好適である。
【００１２】
クエリー生成器は、受領されたクエリーをフォーマットし直すために、確立されたデータベースを利用してもよい。これは潜在的には、イベント提供器からの情報を使うことを含む。これは、システムの、外部情報源への依拠を減らす助けになりうる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
本発明は、単に例として、次の図面を参照して記述される。
【図１】ある実施形態に基づく装置の概略図である。
【図１Ａ】ある実施形態に基づく方法のフローチャートである。
【図２】ある実施形態に基づくイベント提供器の概略図である。
【図３Ａ】ある実施形態に基づく、複数の洗練されたイベント・パターンの生成のための方法を示すフローチャートである。
【図３Ｂ】ある実施形態に基づく、洗練されたイベント・パターンにマッチするイベントの識別を示すフローチャートである。
【図４】ある実施形態に基づく、株式イベント生成器の概略図である。
【図５】ある実施形態に基づく、XBRLイベント生成器の概略図である。
【図６】ある実施形態に基づく、調停ユニットの概略図である。
【図７】ある実施形態に基づく、意味的なイベント・プロセッサの概略図である。
【図８】ある実施形態に基づく、クエリー生成器の概略図である。
【図９】ある実施形態に基づく、複数イベント・パターン・クエリー生成のための方法を示すフローチャートである。
【図１０】サンプル・イベント・パターンの図である。
【図１１】ある実施形態を具現するコンピューティング装置のブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
システムは、幅広い多様な異なる分野からのイベントを使って一つまたは複数の金融イベント・データベースを生成するよう構成されていてもよい。この文脈におけるイベント・インスタンスは、一つまたは複数のエンティティについて影響をもちうる状況の生起または変化である。たとえば、イベントは、企業、セクターまたは顧客挙動における何らかの種類の検出可能な変化に関係していてもよい。これの例は、企業による新しい製品のリリースまたは企業が別の企業と合併を完了することであってもよい。（顧客の消費を抑制するような）潜在的に問題となる経済状況または通貨市場における揺動の警告を発することといったイベントに、顧客固有のイベントが関係していてもよい。
【００１５】
特定のイベントへの応答を解析することによって、同様のパターンに続いて起こる将来の諸イベントを、より早い段階で同定すること、それによりこれらのイベントの早期の同定に基づいて将来の出来事を予測することが可能になることがある。これは、企業がストック要求または必要とされる準備金を予測することを許容し、明らかに、たとえば株式の取引の点で、恩恵がある。
【００１６】
イベント・パターンは、三元情報のためのテンプレートの形であり、それは、一般変数が特定の値で置き換えられるときに特定のイベントにマッピングされる。たとえば、ビジネスのコンテキストでは、イベント・パターンは〈未知企業X；sells；未知企業Y〉という形であってもよい。このイベント・パターンでは、二つの部分的に定義されたエンティティ、未知企業Xおよび未知企業Yがある。これらのエンティティは、「企業」という型であると指定されているが、特定の企業に限定されてはいない。これら二つの部分的に定義されたエンティティ、未知企業Xおよび未知企業Yは、それぞれ主語（subject）および目的語（object）と称されてもよい。イベント・パターンは演算子（または述語）、この場合には「sells」〔売る〕をも含んでいる。よって、イベントの一般形は<S;P;O>と略すことができる。すなわち、〈主語；述語；目的語〉である。この例示的なイベント・パターンにマッチする具体的なイベントは、同じ一般形であるが、上記で使った一般的なプレースホルダーの代わりに具体的なエンティティをもつ。たとえば、このイベント・パターンに一致する具体的なイベントは〈A社；sells；B社〉の形であってもよい。このイベントでは、主語および目的語（いずれもエンティティ）はそれぞれ「A社」および「B社」であり（いずれも「企業」（company）という型の定義されたエンティティ）、述語は「sells」〔売る〕である。
【００１７】
ある実施形態のある側面に基づく装置１０００の概略図が図１に示されている。ある実施形態のある側面に基づく方法のフローチャートが図１Ａに示されている。
【００１８】
装置１０００はまず、異質な複数の源３からのイベントを抽出し、記憶するよう構成される。初期のイベント抽出および記憶は、図２にその例を概略的に示すイベント提供器１によって実行される。イベント提供器１は、サンプル・イベント・パターンを受け取り、外部源３１からおよび／またはイベント用語辞書９１から用語情報を取得するよう構成されてもよい。用語情報が解析されて、用語情報内のエンティティおよび述語が識別されてもよい。識別されたエンティティおよび述語と、受領されたサンプル・イベント・パターンの解析とに基づいて、本装置は、複数の洗練されたイベント・パターンを生成するよう構成されてもよい。これらの洗練されたイベント・パターンは、所与のユーザーにとって（特に所与の関心領域との関係で）特に関心のある特定のエンティティに関係していてもよく、そのユーザーが特に関心をもっているイベント型に向けられるよう仕立てられてもよい。
【００１９】
図１Ａの段階Ｓ１００１に示されるように、初期に所望されるイベントが取得され、記憶される。所望されるイベントを取得することは、二つの別個のプロセスに分割されてもよい：上記で論じた、複数の洗練されたイベント・パターンの初期生成と、それらの洗練されたイベント・パターンを利用しての複数の異質な源３からの生情報のその後の解析により、洗練されたイベント・パターンにマッチするイベントが識別されうる工程とである。洗練されたイベント・パターンにマッチするこれらのイベントは、より詳細な解析のために、メモリ９または他の場所に記憶されてもよい。よって、イベント提供器１は、二つの主要コンポーネントに分割されてもよい：イベント学習器５と、イベント抽出器７とである。イベント学習器５は、図３Ａのフローチャートを参照してのちに論じるように、前記複数の洗練されたイベント・パターンを生成することを受け持つ。イベント抽出器７は、図３Ｂのフローチャートを参照してのちに論じるように、異質な源３からの、洗練されたイベント・パターンにマッチするイベントを識別することを受け持つ。イベント提供器１は、データ記憶のためのメモリ９をも有する。イベント用語データベース９１が使われる場合、これはイベント提供器１のメモリ９または他の場所に記憶されてもよい。
【００２０】
イベント学習器５は、入力器５１、情報取得器５３および比較器５５を有する。入力器５１は、図３Ａの段階Ｓ１０１に示されるように、サンプル・イベント・パターンを受け取るよう構成される。典型的には、サンプル・イベント・パターンは、インターネット上で利用可能なようなニュース・ウェブサイトのような公衆に利用可能な構造化されていないテキストから該パターンを選択する規則ベースのアルゴリズムを使って取得される。OpenIEおよびSyntaxNetのような確立されたツールがこのプロセスで使われてもよい。サンプル・イベント・パターンは典型的には上記で論じた形、すなわち主語；述語；目的語である。サンプル・イベント・パターンのいくつかの例を下記に示す。ここで、Sは主語型を示し、Pは述語型を示し、Oは目的語型を示す。
・｛S＝企業エンティティ，P＝acquire〔買収する〕，O＝企業エンティティ｝／（S≠O）
・｛S＝企業エンティティ，P＝buy〔買う〕，O＝企業エンティティ｝／（S≠O）
・｛S＝企業エンティティ，P＝designate_CEO〔CEOに指定する〕，O＝人物エンティティ｝
・｛S＝人物エンティティ，P＝is_named_CEO〔CEOに指名される〕，O＝企業エンティティ｝
。
【００２１】
初期のサンプリングは、エンティティ型の既存のデータベースからの入力を考慮に入れてもよい。それは、エンティティを型に関連付け、該関連付けに信頼スコアを与えてもよい。
【００２２】
イベント学習器はさらに、図３Ａの段階Ｓ１０２およびＳ１０３に示されるように、外部源から用語情報を取得し、該用語情報を使ってエンティティおよび述語を識別するよう構成された情報取得器５３を有する。関連するエンティティはオペレーション分野固有であると考えられ、分野内に多数のエンティティがある可能性があるので、既存のデータベースのような外部源３１を利用することは有用である。金融またはビジネス分野におけるエンティティの例は企業、特定の人物、特定の製品などであることができる。さまざまな異なるエンティティの型を含むことに加えて、外部源３１は、型の識別のための信頼スコアをも含んでいてもよい。これらの信頼スコアは、既存の結果の解析を通じて確立されてもよい。典型的には、より高い信頼スコアが、所与のエンティティが特定の型として正しく識別されたことの、より高い度合いの確実性を示す。たとえば、エンティティAが信頼スコア0.5で企業として識別され、エンティティBが信頼スコア0.9で企業として識別された状況を考えると、これはエンティティAが企業であったことよりもエンティティBが企業であったことの、より高い度合いの確実性があったことを示す。所与のエンティティが二つの異なる信頼スコアをもつ二つの異なる型として識別される場合（それら二つの型が両立しない場合）には、信頼スコアが高いほうの型がそのエンティティについての正しい型として選択される。
【００２３】
イベント提供器１は、述語の識別において使われうるイベント用語データベース９１を含んでいてもよい。あるいはまた、イベント提供器１とは別個の述語情報の源が使われてもよい。それは、イベント提供器１とは別個のイベント用語データベース９１であってもよい。図１に示した実施形態では、イベント用語データベース９１は、イベント提供器１とは別個のメモリ９に位置されてもよい。イベント用語データベース９１は、所与の分野についての関連用語の用語集として機能し、よってそこに含まれる情報は一般に分野固有である。関連述語を識別することに加えて、イベント用語データベース９１は述語の間の関係（たとえば等価または逆関係）を識別するために使われてもよい。
【００２４】
イベント用語データベース９１が使われる場合、これはイベント提供器１によって処理されるイベントに関係した述語を記憶するために使われる。イベント用語データベース９１は、サンプル・イベント・パターンの生成、複数の洗練されたイベント・パターンの生成および関連するイベントのその後の識別において有用でありうる。イベント用語データベース９１のスキーマは次の一般形を使ってもよい。
【００２５】
Root/Canonical  Term
Synonyms:［
｛label：ストリング，influence：数｝，｛label：ストリング，influence：数｝，……］
Inverses:［
｛label：ストリング，influence：数｝，｛label：ストリング，influence：数｝，……］
。
【００２６】
Root/Canonical  Term〔ルート／正準用語〕は、用語の集合を定義するための主要な命名要素である。このルート用語は、ラベル（label）／用語と、データベースのそのエントリー内でのその用語の有意性（影響［influence］）の値とをもつシノニム（synonym）のコレクションをもつ。所与のシノニムの有意性は、本質的には、ルート／正準用語内でのそのシノニムの重要度の指標であり、ルート／正準用語とそのシノニムとの間の意味の類似性に関係している。すなわち、有意性は、ルート／正準用語が所与のイベントの意味を変更することなく、どのくらい頻繁にそのシノニムで置換できるかの指標である。同じ構造は、逆（inverse）用語／属性のコレクションを記述するために使われてもよい。下記の例は、金融ドメインのための諸用語の定義内のエントリーを示す。ここで、ルート／正準用語は「Acquisition」〔買収〕である。
【００２７】
Acquisition
Synonyms:［
{label:  'buy'〔買う〕,  influence:  0.8},  {label:  'acquire'〔買収する〕,  influence:  0.96},  {label:  'purchase'〔購入する〕,  influence:  0.51},  {label:  'trade'〔トレードする〕,  influence:  0.56},  {label:  'gain'〔獲得する〕,  influence:  0.43},  {label:  'obtain'〔取得する〕,  influence:  0.72},  …]
Inverses:  [{label:  'sell'〔売る〕,  influence:  0.8},  {label:  'release'〔手放す〕,  influence:  0.32},  …]
。
【００２８】
イベント用語データベース９１が使われる場合、そこに含まれる述語情報が、所望されるイベントを得るためのプロセスのいくつかの段階で使われてもよい。それは、情報取得器５３による使用と再フォーマット器７３による使用を含む。
【００２９】
情報取得器５３によって得られる情報は、サンプル・イベント・パターンの選択において使うために入力器５１に渡されてもよい。これは、調査対象の技術分野への何らかの関連性があるイベントである（そしてその技術分野に存在するとして認識されるエンティティおよび／または述語を含む）サンプル・イベントが選択されることを許容しうる。
【００３０】
ひとたび得られたら、サンプル・イベント・パターンは直接、入力器５１に渡されてもよい。しかしながら、初期サンプリングにおいて、それほど関連性がないイベント・パターンもサンプル・イベント・パターン集合に含まれることがありうる。上記で論じたように、サンプル・イベント・パターン集合におけるそれほど関連性のないイベント・パターンの割合は、サンプル・イベント・パターンを選択するときに（可能性としてはイベント用語データベース９１から）情報取得器５３によって得られる情報を使って下げることができる。任意的に、システムがマッチを同定する精度を改善するために、サンプル・イベント・パターンは、当該分野における一または複数の専門家によってキュレーションされてもよい。それにより、最も関連性のある諸サンプル・イベント・パターンが同定され、次いで、システムの将来の処理において利用されることができる。典型的な専門家キュレーションは、どの分野であれイベント提供器１がイベントを抽出するために使われることになっていた分野における人間の専門家からの入力を必要とする。金融分野については、これは金融アナリストまたは銀行家であることができる。
【００３１】
入力器５１および情報取得器５３からの情報は、比較器５５に渡される。比較器５５は、サンプル・イベント・パターンにおける同定されたエンティティおよび述語を比較し、同定されたエンティティおよび述語ならびにサンプル・イベント・パターンを使って、複数の洗練されたイベント・パターンを生成するよう構成される。これは図３Ａの段階Ｓ１０４およびＳ１０５に示されている。生成された複数の洗練されたイベント・パターンは次いで、図３Ａの段階Ｓ１０６に示されるように、メモリ９に記憶される。比較器５５のさまざまな異なる構成が使われてもよいが、典型的には比較器５５において、複数の洗練されたイベント・パターンを生成するために、機械知能が利用される。これは、機械知能が、比較器５５に提供されうるサンプル・イベント・パターンを含む雑多な情報を解析して、この情報を使って洗練されたイベント・パターンを生成することに特に好適だからである。この役割において利用されうる機械知能の型の一例は、（畳み込みニューラル・ネットワークのような）ニューラル・ネットワークである。ただし、条件付き確率場（CRF:  conditional  random  field）法を利用する代替的な技法が使われてもよい。本質的には、比較器５５は、サンプル・イベント・パターン集合を洗練して複数の洗練されたイベント・パターンを生成するために、もしあれば機械知能を使って、トレーニング技法を適用してもよい。前記複数の洗練されたイベント・パターンは、まとめて、イベント・モデルと称されてもよい。
【００３２】
入力器５１および情報取得器５３によって実行されるプロセスの例として、例示的な生情報「Newspaper  Company  A  Buys  Website  B.  The  company  also  bought  Website  C,  a  sister  site.  Both  are  product  recommendation  websites  that  offer  guides  on  tech  gadgets  and  home  products」〔新聞社AがウェブサイトBを買収。同社は姉妹サイトのウェブサイトCも買った。いずれも、技術用品や家庭製品についての案内を提供する製品推薦ウェブサイトである。〕が入力器５１によって取得されてもよい。このテキストから、情報取得器５３は、（任意的にはイベント用語データベース９１および／または外部源３１を参照して）下記の六つの抽出された情報陳述に示されるようなエンティティおよび述語を識別できる。
1-{S=Newspaper  Company  A,  P=buy,  O=Website  B}
2-{S=Newspaper  Company  A,  P=buy,  O=Website  C}
3-{S=Website  B,  P=offer,  O=guides  on  tech  gadgets}
4-{S=Website  C,  P=offer,  O=guides  on  tech  gadgets}
5-{S=Website  B,  P=offer,  O=guides  on  home  products}
6-{S=Website  C,  P=offer,  O=guides  on  home  products}
〔１−｛S＝新聞社A，P＝買う，O＝ウェブサイトB｝
２−｛S＝新聞社A，P＝買う，O＝ウェブサイトC｝
３−｛S＝ウェブサイトB，P＝提供する，O＝技術用品についての案内｝
４−｛S＝ウェブサイトC，P＝提供する，O＝技術用品についての案内｝
５−｛S＝ウェブサイトB，P＝提供する，O＝家庭製品についての案内｝
３−｛S＝ウェブサイトC，P＝提供する，O＝家庭製品についての案内｝〕
次いで、同じ六つの陳述を参照して、エンティティの型および述語のルート用語が次のように識別されうる。
1-{S=CompanyType:0.94(confidence);  LocationType:0.61,  P=Root[Acquisition:0.8];  Root[Merge:0.68],  O=  CompanyType:0.91}
2-{S=CompanyType:0.94;  LocationType:0.61,  P=  Root[Acquisition:0.8];  Root[Merge:0.68],  O=  CompanyType:0.87}
3-{S=  CompanyType:0.91,  P=Root[CatalogOffer:0.87],  O=ProductType:0.75}
4-{S=  CompanyType:0.87,  P=Root[CatalogOffer:0.87],  O=ProductType:0.75}
5-{S=  CompanyType:0.91,  P=Root[CatalogOffer:0.87],  O=ProductType:0.71}
6-{S=  CompanyType:0.87,  P=Root[CatalogOffer:0.87],  O=ProductType:0.71}
〔１−{S=企業型:0.94(信頼度);  位置型:0.61,  P=Root[買収:0.8];  Root[合併:0.68],  O=企業型:0.91}
2-{S=企業型:0.94;  位置型:0.61,  P=Root[買収:0.8];  Root[合併:0.68],  O=企業型:0.87}
3-{S=企業型:0.91,  P=Root[カタログ提供:0.87],  O=製品型:0.75}
4-{S=企業型:0.87,  P=  Root[カタログ提供:0.87],  O=製品型:0.75}
5-{S=企業型:0.91,  P=  Root[カタログ提供:0.87],  O=製品型:0.71}
6-{S=企業型:0.87,  P=  Root[カタログ提供:0.87],  O=製品型:0.71}〕
次いで、結果として得られる情報が比較器５５に渡されてもよい。
【００３３】
比較器５５は典型的には、もし利用可能であればエンティティ型の信頼スコアと、イベント用語データベース９１からの述語の有意性値とを、イベントを識別するときに利用する。特定のイベント型を識別するために利用されうるアルゴリズムの例の一部は次のようなものである。ここで、イベント型の識別は、最小閾値より上の信頼レベルでの主語および目的語と、最小閾値より上の有意性レベルでの述語との識別に基づいて実行される。  
If(S==CompanyEntity.confidence  >  0.8)
If(O==CompanyEntity.confidence  >  0.8)
If(P==Dictionary.root[Acquisition]  >  0.75)
EventType  =  Acquisitions
〔If(S==企業エンティティ.信頼度  >  0.8)
If(O==企業エンティティ.信頼度  >  0.8)
If(P==辞書.root[買収]  >  0.75)
イベント型  =  買収〕
上記の例では、主語および目的語がいずれも0.8より高い信頼スコアをもって企業として識別されており、述語は0.75より高い有意性をもってルート（root）用語「Acquisition」〔買収〕から派生している（すなわち、「acquires」〔買収する〕「acquired」〔買収した／買収された〕などを含む）として識別されている。結果として、アルゴリズムは、イベント型を買収として識別する。
【００３４】
If(S==CompanyEntity.confidence  >  0.8)
If(O==ProductEntity.confidence  >  0.8)
If(P==Dictionary.root[Release]  >  0.85)
EventType  =  ProductRelease
〔If(S==企業エンティティ.信頼度  >  0.8)
If(O==製品エンティティ.信頼度  >  0.8)
If(P==辞書.root[リリース]  >  0.85)
イベント型  =  製品リリース〕
上記の例では、主語は0.8より高い信頼スコアをもって企業として識別されており、目的語は0.8より高い信頼スコアをもって製品として識別されており、述語は0.85より高い有意性をもってルート（root）用語「Release」〔リリース〕から派生しているとして識別されている。結果として、アルゴリズムは、イベント型を製品リリースとして識別する。
【００３５】
信頼スコアまたは有意性が利用可能でないときまたは信頼スコアまたは有意性を利用しないことが望まれるときは代替的な技法が利用されてもよいが、典型的には、信頼スコアおよび有意性を利用する技法が最も正確な結果を与える。
【００３６】
複数の洗練されたイベント・パターンの識別に続いて、比較器５５は任意的に、同じ事実の複数の記述、すなわち互いに等価なイベントを識別することによって、イベント・リストを最適化するよう構成されていてもよい。このことの例（企業A社およびB社を使う）は、イベント
<A  Ltd.;  buys;  B  Ltd.>
〔<A社；買う；B社>〕
がイベント
<B  Ltd.;  is  bought  by;  A  Ltd.>
〔<B社；によって買われる>；A社〕
と等価であるというものである。
同様に、二つのイベント
<A  Ltd.;  buys;  B  Ltd.>
〔<A社；買う；B社>〕
と
<A  Ltd.;  acquires;  B  Ltd.>
〔<A社；買収する>；B社〕
も等価として扱われてもよい。イベント用語データベース９１を利用して、二つの等価なイベント・パターンを単一の（調停された）パターンに組み合わせることによって、前記複数の洗練されたイベント・パターンを最適化することが可能である。上記の例では、これは
<A  Ltd.;  [acquire,  buy];  B  Ltd.>.
〔<A社;［買収する，買う］；B社>〕
というものであってもよい。
【００３７】
洗練されたイベント・パターンの生成（および任意的な調停）に続いて、前記複数の洗練されたイベント・パターン（すなわち、イベント・モデル）がメモリ９に記憶されてもよい。イベント・モデルの一部を下記の表１に示す。
【表１】
2018198046.tif 000003
【００３８】
表１は、イベントに関わる主語、述語および目的語を暫定的に識別することによって、種々の型のイベントがどのように識別されうるかを示している。種々の主語、述語および目的語が識別される信頼スコアに基づいて、イベントが決定され、全体的な組み合わされた信頼スコアを与えられることができる。表の行１を例に取ると、主語が型「企業」であり、述語が型「リリース」であり、目的語が型「製品」であることが識別されるとき、このイベントは、高い信頼度で「製品リリース」として識別されうる。洗練されたイベント・パターンがそう称されるのは、メモリ９にこれらのパターンを記憶する前に、比較器５５の機械知能側面を使って、システムをトレーニングして、所望されるイベント・パターンを識別して、それにより、保持されるイベント・パターン集合を洗練するからである。
【００３９】
ひとたび前記複数の洗練されたイベント・パターンがメモリ９に記憶されたら、図３Ｂのフローチャートによって示されるように、イベント抽出器７による関連イベントの識別が実行されてもよい。
【００４０】
イベント抽出器７は、選択器７１、再フォーマット器７３および解析器７５を有する。これらのコンポーネントを以下で順に論じる。選択器７１は、図３Ｂの段階Ｓ２０１に示されるように、複数の異質な源３から生情報を選択するよう構成される。典型的には、異質な源３は構造化されていないが、システムは構造化された情報を使っても機能しうる。システムは構造化された情報を使って機能しうるものの、構造化された情報の使用は、RSSフィード、ニュース記事、ブログなど（図１および図２に示される）のような、解析において使うために特に意図されていない未処理の（構造化されていない）源３から有用な情報を抽出するためのシステムのフル機能を最大限利用するものではない。構造化されていない情報とは、自動システムに入力されて自動システムによって理解されるよう特に構成されていない情報である。典型的には、構造化されていない情報は、その代わりに、人間の読者によって容易に理解されるような仕方で書かれたものである。構造化された情報が本システムに入力されるときは、これは、構造化されていない情報と同じように本システムによって解釈される。
【００４１】
これらの構造化されていない源から情報が抽出されることを許容するために、選択器７１は、既知のテキスト・トロール（text  trawling）技法を利用してもよい。該情報のための典型的な源は、ニュース・ウェブサイト、企業ウェブ・ページ、株式市場フィード、オンライン・ショッピング・サイトなどを含むことができる。しかしながら、単に情報を求めてトロールし、見つかったどんな情報でも収集するのではなく、選択器７１は、関心分野に特に関係している情報を識別するよう構成される。たとえば、ビジネス型イベントが解析される場合、選択器７１は、スポーツ結果に関係する情報を収集して保持することはしない。
【００４２】
ひとたび異質の（可能性としては構造化されていない）源３から生情報が選択されたら、この生情報は再フォーマット器７３に渡される。再フォーマット器７３は、図３Ｂの段階Ｓ２０２およびＳ２０３に示されるように、該情報を典型的な三元情報形式、すなわちエンティティおよび述語（あるいは主語、述語および目的語）を特定する形式にフォーマットし直す。下記の文は、ビジネス・コンテキストにおいて主語、述語および目的語が特定されている抽出された情報の例を与える。エンティティおよび述語を識別するために必要とされる情報は、イベント用語データベース９１および／または外部源３１から得られてもよい（情報取得器５３によって実行されるプロセスと同様）。
-  A  Ltd.  opens  a  new  division  in  Madrid〔A社がマドリードに新たな事業部を開く〕
主語＝A  Ltd.〔A社〕
述語＝Opens〔開く〕
目的語＝Division〔事業部〕
-  B  Ltd.  creates  a  new  AI  product〔B社が新たなAI製品を作り出す。〕
主語＝B  Ltd.〔B社〕
述語＝Creates〔作り出す〕
目的語＝AI  Product〔AI製品〕
。
【００４３】
ひとたび上記で論じたように生情報が解析されてエンティティおよび述語が識別されたら、この情報は再フォーマットされた情報と称される。再フォーマットされた情報は、本質的には、異質な源３において検出される三元関係のリストである。再フォーマットされた情報は、次いで、解析器７５に渡される。
【００４４】
解析器７５は、図３Ｂの段階Ｓ２０４に示されるように、メモリ９に記憶された複数の洗練されたイベント・パターンを参照して、再フォーマットされた情報を解析するよう構成される。特に、解析器７５は、再フォーマット器７３から受領された再フォーマットされた情報のいずれかが、前記複数の洗練されたイベント・パターンのいずれかに対してマッチされうるか否かを判定する。洗練されたイベント・パターンが再フォーマットされた情報の一部にマッチする場合、この再フォーマットされた情報は、図３Ｂの段階Ｓ２０５において示されるように、イベント・インスタンスとして記憶されてもよい。たとえば、メモリ９に記憶されている洗練されたイベント・パターンは、企業が新たな事業部を開くことに関係していてもよく、その場合、上記に挙げた第一の例（A  Ltd.  opens  a  new  division  in  Madrid）にリンクされた再フォーマットされた情報が記憶されてもよい。記憶は、洗練されたイベント・パターンを記憶するのに使われるのと同じメモリ９において行なわれても、あるいは別個のメモリにおいて行なわれてもよい。図１に示した実施形態では、メモリ９が使われる。再フォーマットされた情報が追加的情報（たとえばイベントの時刻、日付、位置など）を含む場合、この情報もイベント・インスタンスとの関連で記憶されてもよい。
【００４５】
複数のイベントの相互作用に基づいて予測をするために、これらのイベントのタイミングを知っておくことが有用であることがある。この例として、成功裏の製品発売に続いて企業の株価が上昇することを予測することが可能であることがある。よって、タイミング情報は、記憶されているイベント・インスタンスを使って実行される解析において有用であることがある。
【００４６】
上記で論じたイベント提供器１に加えて、装置はさらに、株式イベント生成器１００を有していてもよい。株式イベント生成器１００は、イベント提供器１によって実行されるタスクに関係したタスクを実行するが、これは、複数の異質な（構造化されていない）源からの前記情報を用いて機能するよう構成されているのでない特化したモジュールである。その代わり、株式イベント生成器１００は、時間を追った企業の株価における変動に特に関係したイベントを抽出するよう構成される。これらのイベントは、株式市場追跡データを提供する株式市場ウェブサイト１３１、たとえばFTSEウェブサイト、NASDAQウェブサイトなどから得られてもよい。これらのウェブサイトから得られたデータは、標準化されたフォーマットで提供される。よって、株式時系列イベントを入手して範疇分けするために、株式イベント生成器１００が、イベント提供器によって実行される複雑な処理を実行することは必要ではない。
【００４７】
株式イベント生成器１００では、関連する株式の価格を示す、タイムスタンプ付けされたデータポイントがまず、データ・クローラーによって（上記で論じたような）関連するウェブサイトから得られる。ひとたび得られたら、時系列におけるデータポイントは、イベント・インスタンス作成器によって、イベント・インスタンスに変換される。得られるインスタンスの細かい性質は、モデル内での使用の詳細に依存する。たとえば、株式イベント生成器が、高い頻度で（たとえば毎分）データを抽出し、それにより所与の株式の株価のあらゆる変動を記録するよう構成されることができることが可能である。あるいはまた、より多数の株式をより低レベルの粒度でモニタリングすることが望まれる場合には、株式イベント生成器１００は、所与の株式または複数の株式についての一日の最高価格、一日の最低価格、始値および終値などのようなデータを取得するよう構成されることができる。任意的に、株式イベント生成器１００は、複数の異なる株式市場から同じ株式または関係した諸株式に関係するイベント・インスタンスを取得するよう構成されることができる。所与の企業の経緯が、よりグローバルなスケールで追跡できるようにするためである。さらに、本ユニットは、イベント・インスタンスにメタデータを付加して、情報のプロビデンス、すなわち、どのウェブサイトから株式時系列イベントが得られたかを示すよう構成されてもよい。株式イベント生成器１００の図は本願の図４において示される。
【００４８】
株式イベント生成器１００と同様に、本装置は任意的には、XBRLレポート・イベント生成器１１０をも有していてもよい。XBRLレポート・イベント生成器１１０は、上記で論じたイベント提供器１と同様だが、限られた数のウェブサイトから得られる構造化された情報源を使って動作するようにも構成されている。特に、コンポーネント名から示唆されるように、XBRLレポート・イベント生成器はXBRLレポートを使って動作するよう構成される。
【００４９】
略語「XBRL」は、eXtensible  Business  Reporting  Language〔拡張可能なビジネス報告言語〕を表わし、ビジネス情報を交換するために使われる標準フォーマットである。この言語はXMLに基づいており、財務報告書のような金融情報を交換するために会計分野において一般的に使われている。この言語は典型的にはメタデータを大幅に利用し、タグまたは同様の技法を使って異なる概念の間の関係を示す。XBRLは標準化されたフォーマットでデータを提供するので、イベント提供器１によって使われる複雑な処理を実行する必要はない。その代わり、XBRLレポート・イベント生成器は、定期的に、XBRL源１３２からXBRLレポートを取得するよう構成される。所与の分野（単数または複数）における企業に関係したXBRLレポートを定期的に発行する多数のウェブサイトが利用可能である（たとえば、https://www.sec.gov/dera/data/financial-statement-data-sets.htmlにある米国政府の証券取引員会のウェブサイト［2017年5月22日時点］）。XBRLレポート・イベント生成器１１０は、前記レポートを得るために、可能性としてはウェブサイト・クローラーを使って、（ユーザーによって設定されてもよい）所与の周期性をもって、これらのウェブサイトをチェックするよう構成される。ひとたび得られたら、それらのレポートは、可能性としてはXBRLイベント作成器を使って、XBRLレポート・イベント生成器１１０によって解析され、それらのレポートから関連するイベント・インスタンスが抽出される。レポートは一般にガバナンスを受ける企業の状況の詳細な全体像を提供するので、単一のXBRLレポートから複数のイベント・インスタンスが抽出されることもめずらしくない。XBRLレポート・イベント生成器１１０の概略図が本願の図５に示されている。
【００５０】
株式イベント生成器１００およびXBRLレポート・イベント生成器１１０の一方または両方が本装置に含まれる場合、イベント提供器１は、これらの生成器によって使用されうる源から情報を得ることは特に避けるよう構成されてもよい。たとえば、XBRLレポート・イベント生成器１１０が本装置に含まれる場合、イベント提供器１は、XBRL源からは情報を取得しないよう構成されてもよい。
【００５１】
イベント提供器１によって、および任意的には株式イベント生成器１００およびXBRLレポート・イベント生成器１１０の一方または両方によって得られるイベント・インスタンスは、典型的には記憶される。図１に示した実施形態では、得られたイベント・インスタンスはメモリ９に記憶される。次いで、イベント・インスタンスは調停ユニット２００に渡される。調停ユニット２００の図が図６に示されている。
【００５２】
調停ユニット２００の主要な目的は、イベント提供器１によって、および任意的には株式イベント生成器１００およびXBRLレポート・イベント生成器１１０の一方または両方によっても提供されるイベント・インスタンスを調停して、複数のイベント・インスタンスが装置１０００によって処理される同じ出来事を記述することを避けるようにすることである。このことは、図１Ａの段階Ｓ１００２において示されている。すなわち、企業AおよびBのような二つの企業が合併するという出来事を与えられたとき、この出来事が複数の異なる源によってレポートされることがありうる。個々の企業ウェブ・ページ、金融ニュース・ウェブ・ページおよびブログがみなこの出来事について言及することがある。同様に、XBRLレポートは典型的にはそのような出来事についての言及を含むと期待される。よって、みな同じ出来事に関係している複数の異なるイベント・インスタンスが生成されうることが可能である。混乱を避けるために、調停器は、諸イベント・インスタンスの調整をして、所与の出来事に関係する単一のイベント・インスタンスのみが保持されるようにするよう構成される。
【００５３】
調停プロセスの第一段階は、調停ユニット２００が、イベント提供器１によって（そして任意的にはイベント生成器１００および１１０によって）渡されたイベント・インスタンスのすべてに関わるエンティティを確定的に識別することである。これはたとえば、エンティティ識別器を使うことによる。図６では、イベントは、イベント提供器１およびイベント生成器１００および１１０から直接伝送されるものとして示されているが、イベントは、メモリ（たとえばメモリ９）から調停ユニット２００によって取得されてもよい。識別プロセスにおいて、調停ユニット２００は、エンティティ・インデックスに依拠してもよい。エンティティ・インデックスは、（上記で論じたように）イベント提供器１のイベント抽出器が初期に依拠した外部源３１の一つであってもよい。これは、所与のイベントに関わるエンティティのそれぞれを確定的に識別するために使われてもよい。上記で論じたように、エンティティは、イベント・インスタンスに存在していてもよい企業、人々、製品などでありうる。前記エンティティ・インデックスにおいて識別可能でないイベント・エンティティがイベント・インスタンスに存在する場合、調停器がこのエンティティのための新たなエンティティ・レコードを作成することが可能である。任意的に、このレコードはその後、前記エンティティ・インデックスを用いて共有されてもよい。
【００５４】
ひとたび諸イベント・インスタンスにおける諸エンティティが同定されたら、調停器はイベント・インスタンスの到来時刻を検査する。同じエンティティを含む複数のイベント・インスタンスが所与の時間フレーム内に到来する場合、これは、それらのイベント・インスタンスが同じ現実世界の出来事に関係していることを示すことがありうる。受領されるイベントをモニタリングしてこれらのイベントのそれぞれがタイムスタンプ付けされうるようにするために、時間的イベント・レジストリーが調停器によって利用される。これは本願の図６に示されている。
【００５５】
先述したように、調停ユニット２００が同じ出来事に関係する複数のイベント・インスタンスを識別する場合、これらのイベント・インスタンスは、その出来事に関係する単一のイベント・インスタンスのみが保持されるよう、調停される。複数のイベント・インスタンスが同じ出来事に関係している場合であっても、これらのイベント・インスタンスのそれぞれが異なる情報を含みうることが可能である。二つの企業が合併する例に戻ると、この合併に関係する一つのイベント・インスタンスが合併した企業によって形成される新たなエンティティの名称を含むことがあり、同じ合併に関係するもう一つのイベント・インスタンスが合併の日付を含むことがある。調停プロセスでは、調停ユニット２００は（図６に示される実施形態におけるイベント調停器を使って）これら二つのイベント・インスタンスを調整して、この情報すべてを含む、すなわち合併した企業の名称と合併の日付の両方を含む（保持されるべき）単一のイベント・インスタンスを作成する。イベント・インスタンスに含まれうる他の情報を使って同様の調停が実行されてもよい。相反する情報が諸イベントに含まれる場合には、調停ユニット２００はすべての異なる変形を代替として保持してもよい。あるいはまた、種々の源に信頼性を割り当てることが可能である場合には、調停ユニット２００が正しい情報を識別して、この情報を保持されるイベント・インスタンスにおいて保持することが可能である。いま一度企業AとBの合併に戻ると、異なるイベント・インスタンスが、合併企業の名称がCであることまたは合併企業の名称がDであることを示すことがありうる。調停ユニット２００は、CおよびDの両方を、合併した企業の名称についての代替として保持するよう構成されてもよく、あるいは、Cが正しい名称であってDは正しくない名称である確率が高いと判定される場合には、Cの名称のみを保持するよう構成されてもよい。この判定は、イベント・インスタンスの出所〔プロブナンス〕に基づいてなされてもよい（かかる情報が利用可能である場合）。
【００５６】
ひとたび調停ユニット２００がイベント・インスタンスを調停して、所与の出来事に関係する単一のイベント・インスタンスのみが保持されるようにしたら、このイベント・インスタンスは、図１および図６に示されるように、意味的イベント・プロセッサ４００に渡されてもよい。
【００５７】
意味的イベント・プロセッサ４００は、図７に概略的に示されている。図７に示されるように、調停ユニット２００から調停されたイベントを受領することに加えて、意味的イベント・プロセッサ４００は、クエリー生成器３００から複数イベント・パターン・クエリーをも受領する。
【００５８】
クエリー生成器３００は、図１Ａの段階Ｓ１００３に示されるように、イベント・ストリームからのまたはイベントの記憶されているデータベースからのイベント情報の取得において使うための複数イベント・パターン・クエリーを生成するよう構成される。クエリー生成器３００は図８において概略的に示されている。
【００５９】
クエリー生成器３００は、ユーザー入力クエリーを受領するよう構成される。この受領されたクエリーに基づいて、クエリー生成器３００は、イベント・テンプレート・データベースから、入力クエリーに関連しうるイベント・クエリー・テンプレートを取得するよう構成される。次いで、もとの入力クエリーと、イベント・テンプレート・データベース１から取得されたイベント・クエリー・テンプレートとの組み合わせを利用して、クエリー生成器３００は、複数イベント・パターン・クエリー（のちに詳細に説明する）を定式化するよう構成される。この複数イベント・パターン・クエリーは次いで、前記データベースに、またはイベント・ストリームをモニタリングするシステムに、伝送されてもよく、それにより、もとの入力クエリーへの応答を提供するための関連するイベントが取得されてもよい。
【００６０】
図９は、ある実施形態の複数イベント・パターン・クエリー生成の方法のフローチャートを示している。複数イベント・パターン・クエリーの生成の第一段階は、段階Ｓ３１に示されるような、入力クエリーの初期の受領である。入力クエリーは入力器３０１によって受領される。入力器３０１の主要な機能は、ユーザーによる入力クエリーのシステムへの入力を容易にすることである。
【００６１】
典型的には、ユーザーは、自然言語を使って、すなわちクエリーが人間の応答者に出される問い合わせとして形成される場合と同じような一般的な用語および文法を使ってクエリーを定式化する。自然言語の形でのクエリーの例は、「how  many  Spanish  companies  have  had  a  successful  product  launch  in  the  last  month」〔先月成功裏の製品発売をしたスペイン企業は何社あるか〕である。この自然言語のクエリーは人間のユーザーにとっては容易に理解できるが、コンピュータにとっては、このクエリーは容易には理解されない。よって、信頼できる形でかつ効率的に、このクエリーに対する答えに関連しうるイベントがあるかどうかモニタリングすることは、コンピュータにとっては難しいであろう。自然言語クエリーは、コンピュータ・システムが一貫性をもってかつ正確に解釈するのは難しいことがあるので、入力器３０１は、装置３００の残りの部分によって正確に解釈されうる仕方でクエリーを入力することにおいてユーザーを支援するよう構成される。単にテキストボックスを表示してテキスト入力はキーボードを介して操作できるなど、さまざまなシステムがクエリーを入力するために使われてもよい。
【００６２】
任意的に、入力器３０１は、ユーザーが自然言語クエリーを入力器３０１に入力するのを容易にするよう特に構成されているグラフィカルユーザーインターフェース（GUI）３０２を有していてもよい。GUI  ３０２によって提供されうる機能の例として、このシステムが、クエリーに入力されるべき特定のエンティティ（たとえば「A社」、ここでA社は企業）またはエンティティのクラス（たとえば、「日本企業」）をユーザーが選択しうる複数のドロップダウンメニューを有することが可能である。GUI  ３０２は、さまざまな他の設定、マッチするイベントが検索されるべき関心対象時間窓を設定するオプションをも含んでいてもよい。GUI  ３０２を使って構成されうる厳密な設定は、入力クエリーが関係する技術分野に依存するであろう。よって、ユーザーが関心対象分野からの既知のエンティティを、クエリーに入力されるべく選択しうるよう、入力器３０１は、エンティティのデータベースにリンクされてもよい。GUI  ３０２が初期入力クエリーの入力において使われる場合、これは、複数イベント・パターン・クエリーのその後の生成（後述）をずっと簡単にしうる。あるいはまた、より技量のあるユーザーにとっては、ユーザーが、サブジェクト・クエリー言語（SQL:  Subject  Query  Language）ベースの言語のようなプログラミング言語を使ってクエリーを入力することが可能であってもよい。
【００６３】
入力器３０１はさらに、受領された入力クエリーの構造の初期検査を実行するよう構成されていてもよい。すなわち、入力器３０１は、受領された入力クエリーが理解されることができ、既知の文法構造に従っていることを保証するよう構成されてもよい。初期検査が構造に問題がある可能性があることを示唆する場合には、このことがユーザーに示されてもよく、ユーザーは入力クエリーを、入力器３０１によって理解されうる形に定式化し直してもよい。入力クエリーがSQLベースの言語で書かれた場合は、入力器３０１はクエリーのシンタックスを検査してもよい。任意的に、入力器３０１は、同じクエリーについての代替的な諸構造をユーザーに提案するよう構成されていてもよく、ユーザーにとってクエリーを理解されうる構造に定式化し直すことがより容易になる。ここでもまた、これはGUI  ３０２と対にされるときに特に効率的である。それらの代替的な構造は（選択メニューなどにおいて代替的なオプションを使うことによって）容易に指示できるからである。
【００６４】
入力器３０１は、追加的または代替的に、さらに、ユーザーによって入力された入力クエリーに意味的に注釈付けするよう構成されてもよい。すなわち、入力器３０１は、自動的にまたはユーザーからのさらなる入力により、入力クエリーに、求められている情報の型を説明するメタデータ・タグを付加するよう構成されてもよい。この例として、求められている情報の型をイベントのクラス型として示すメタデータ・タグが加えられることができる。ここでもまた、入力クエリーの意味的注釈付けは、（ひとたびクエリーが複数イベント・パターン・クエリー・フォーマットに再フォーマットされたとき）クエリーに応答した情報の取得／検索を改善しうる。
【００６５】
ひとたび入力クエリーが上記で論じたように入力器３０１によって受領されたら、任意的には追加的な意味的注釈付けが実行されており（これが使われる場合）、クエリーは取得器３０３に渡される。取得器３０３は、イベント提供器１によって提供されてもよいテンプレート・データベースに接続されている。テンプレート・データベースは複数のイベント・テンプレート型を有し、これらは、それらが関係するイベントの型の指示を用いて意味的に注釈付けされている。図１に示した実施形態では、テンプレート・データベースはイベント提供器１によって提供されている。
【００６６】
取得器３０３は、図９の段階Ｓ３２に示されるように、入力クエリーを解析するよう構成される。初期入力クエリーから得られた情報に基づいて、取得器３０３は、入力クエリーの全部または一部にマッチしうる潜在的なイベント型を判別するために、イベント・テンプレート・データベース１に問い合わせする。「how  many  Spanish  companies  have  had  a  successful  product  launch  in  the  last  month」〔先月成功裏の製品発売をしたスペイン企業は何社あるか〕という例示的なクエリーを与えられると、取得器３０３は、この例から、「product  launch」〔製品発売〕がクエリーにとって重要でありうることを識別してもよい。次いで、保持されるイベント・パターン集合からの情報が、図９の段階Ｓ３３において示されるように、取得器３３によって取得／検索されてもよい。上記の例について、取得器３０３は、イベント・テンプレート・データベース１から「product  launches」〔製品発売〕に関係するイベント・クエリー・テンプレートを取得してもよい。次いで、取得器３０３によって取得されたイベント・クエリー・テンプレートはパターン・クエリー定式化ユニット３０５に渡される。
【００６７】
入力クエリーの解析に続いて、取得器３０３は、クエリーが複数のイベント・クエリー型に関係しているように見えることを確立してもよい。この場合、取得器３０３はさらに、複数のイベント・クエリー・テンプレートを取得するよう構成されていてもよい。
【００６８】
パターン・クエリー定式化ユニット３０５は、イベント・クエリー・テンプレートを取得器３０３から受領し、初期入力クエリーをも（もし利用可能なら何らかの意味的注釈付けとともに）入力器３０１から受領する。次いで、パターン・クエリー定式化ユニット３０５は、図９の段階Ｓ３４に示されるように、受け取った情報を利用して、複数イベント・パターン・クエリーを定式化しようと試みる。
【００６９】
複数イベント・パターン・クエリー（multiple-event  pattern  query）は、複数の変数を含むイベント・テンプレート形式である。変数のうち、エンティティは典型的には型によって限定され（たとえば、製品であるとわかっているエンティティ、企業であるとわかっているエンティティなど）、エンティティに関わる任意の述語も同様に限定されうる（たとえば、企業の買収または合併に関係する）。上記で論じた、前月に製品販売を成功させたスペイン企業の例に戻ると、この初期入力クエリーに基づく複数イベント・パターン・クエリーは、成功裏の製品発売の定義を含んでいてもよい。たとえば、時間的に製品発売後に三日連続で企業の株価が上昇するような製品発売である。成功裏の製品リリースについてのサンプル・イベント・パターンは図１０に示されている。図１０に示されるように、「成功裏の製品発売」の複数イベント・パターン・クエリーは、三日連続の株価上昇についてのさらなるパターン・クエリーに基づく。今の例では、このパターン・クエリーはさらに（地理的に）限定されて、企業が特定の国、つまりスペインを起源とすることが知られていることを要求する。
【００７０】
三日連続の株価上昇というイベント・パターンを満たすためには、それぞれある企業（図３のa、bまたはc；っこで、a、bおよびcはさらに同じ企業であることが要求される）に関係している三つのStockEvents〔株式イベント〕が要求される。
【００７１】
図１０は、複数イベント・パターン・クエリーに含まれうるさらなるオプションを示している。ここで、クエリーを満たすことが要求されるイベントは時間的に順序付けられている。上記で手短かに論じたように、複数イベント・パターン・クエリーはデータベースに、またはイベント・ストリーム（すなわち、継続的に複数の異質の源から取得されていくイベント）に提出されてもよく、クエリーを満たすイベント（単数または複数）があればそれを取得してもよい。時間的要件は、変数要件を満たし、かつ時間的要件をも満たすイベントのみが複数イベント・パターン・クエリーを満たすと見なされうるという、追加的な負担を課す。今の例における時間的順序付けは、株式の終値（closing  price）についてのイベント（「close」）が、第一の「close」イベントよりも（時間的に）第二の「close」イベントについてのほうが高く、第二の「close」イベントよりも第三の「close」イベントについてのほうが高いことを要求する。
【００７２】
「成功裏の製品リリース」パターンはさらに、製品のリリースであるイベントが（時間的に）三日連続の株価上昇イベントより前に生起することを要求する。よって、まず三日連続の株価上昇、次に製品のリリースを含む一連のイベントは、「成功裏の製品リリース」パターンを満たさない。
【００７３】
上記の例は、複数イベント・パターン・クエリーを満たすイベントがはいらなければならない時間区間閾値の追加的要件をももつ。このインスタンスでは、三日連続の株価上昇パターン・クエリーを満たすためには、株価上昇イベントが連続する三つの日に生起することが必要である（「win:time(3  days)」によって示されるように）。よって、三つの株価上昇日が中立的な株価、下落する株価または単に株価の情報がない日によって中断されたとしたら、これはイベント基準を満たさない。
【００７４】
複数イベント・パターン・クエリーにおいて実装されうるさらなるオプションは、イベントについての出所情報が利用可能である場合の該出所情報の取得である。これは、上記で論じた時間的要件および地理的要件とは異なる。これは、時間的および地理的要件（たとえば、特定の国、たとえばスペインを起源とする企業への言及）がハード要件であるためである。イベントがこれらの要件を満たさなければ、そのイベントは当該パターン・クエリーの全部または一部を満たすと考えられることはできない。対照的に、出所要件は典型的にはハード要件ではなく、ソフト要件である。すなわち、出所情報が利用可能ではない場合、このことは、複数イベント・パターン・クエリーを満たすパターンが拒否されることにはつながらない。他のハード要件およびソフト要件が使われてもよい。
【００７５】
出所情報は、複数イベント・パターン・クエリーを満たすと見なされるイベントの起源を示すために使われる。この情報は、たとえば、ある種のイベント源が他のイベント源よりも信頼できることが知られている場合に、有用でありうる。この例として、典型的には、株式市場サイトから取得される情報は、個人ブログよりも信頼できると見なされる。この情報は、ひとたび複数イベント・パターン・クエリーを満たすイベントが取得されてから、ユーザーに提供されてもよい。それにより、ユーザーは、イベント源の信頼性を、取るべき将来のアクションを決定するときのその後の解析において考慮に入れることができる。
【００７６】
ひとたび複数イベント・パターン・クエリーがパターン・クエリー定式化ユニット３０５によって生成されたら、複数イベント・パターン・クエリーは、図９の段階Ｓ３５に示されるように、意味的イベント・プロセッサ４００への送信のために送信器３０７に送られてもよい。
【００７７】
意味的イベント・プロセッサ４００は、調停ユニット２００からイベント・インスタンスを受領し、クエリー生成器３００からの複数イベント・パターン・クエリーを利用してこれらのイベント・インスタンスを処理する。上記で詳述したように、これらの複数イベント・パターン・クエリーは、より大きな傾向を示しうる個々のイベント・インスタンスのグループ化を同定する。たとえば、企業P、Q、Rがみな、石油またはガス抽出のような同じ一般的な技術分野で営業している場合を考えると、複数イベント・パターン・クエリーがこれら三つの企業に関係しうることが可能である。複数イベント・パターン・クエリーは、同じ日における企業P、Q、Rの株価の上昇を示す諸イベント・インスタンスが、石油およびガス抽出の分野における株の価値の一般的な上昇を示すものでありうることを示すことができる。その場合、複数イベント・パターン・クエリーは、クエリーを満たすイベント・インスタンスがさまざまな基準を充足する、つまりそれらのイベント・インスタンスにおいて同定された企業のすべてが同じ技術分野（今の場合、石油およびガス抽出の技術分野）にあったこと、それらのイベント・インスタンスが株価の上昇を示したこと、およびそれらのイベント・インスタンスのタイムスタンプが同じ日に関係していたことを要求する。
【００７８】
意味的イベント・プロセッサ４００が、（図１Ａの段階Ｓ１００４に示されるように）集団として複数イベント・パターン・クエリーを満たす一連のイベント・インスタンスを識別する場合、この一連のイベント・インスタンスはリンクされてもよく、また、意味的に注釈付けされてもよい。図７に示される実施形態では、識別は、イベント識別器（event  identifier）によって実行され、意味的注釈付け器が、リンクおよび意味的注釈付けを受け持つ。意味的注釈付けの目的は、データ統合（integration）を容易にすることと、（クエリーを満たす）識別されたイベントが複数の異なる基準に基づいて取得されることを許容することの両方である。たとえば、イベントは、株式市場イベントに関係していること、石油およびガス産業に関係していること、株価変動に関係していることなどを示す情報をもってタグ付けされることができる。
【００７９】
ひとたび意味的イベント・プロセッサ４００が、複数イベント・パターン・クエリーを満たすイベント・インスタンスを同定したら、イベント・インスタンスは、上記で論じたように意味的に注釈付けされ、次いで、図１Ａの段階Ｓ１００５に示されるように、複数イベント記憶ユニット５００に記憶される。リンクされ、意味的に注釈付けされたイベントは、図７に示されるようなリンク・イベント送信器によって、複数イベント記憶ユニット５００に送信されてもよい。イベント・インスタンスは、イベント・インスタンスの関連する属性を示す意味的注釈付け器との関連で、記憶ユニット５００に記憶される。このようにして、過去の出来事のデータベースが生成され、その後、金融レポートが生成され、将来の出来事の予測がされることを許容するために、該データベースが問い合わせされうる。これは、該情報からよりリッチな情報が抽出されることを許容しうる。たとえばスペイン企業のすべての成功裏の製品リリースをリスト化するといった一般的なクエリーは、複数イベント記憶ユニット５００の問い合わせを通じて、好適なクエリー・エンジンを使って、答えられてもよい。図１に示される発明の実施形態の側面では、複数イベント記憶ユニット５００は装置１０００内に含まれているが、代替的な実施形態では、記憶ユニットは装置１０００からリモートに位置していてもよく、たとえばインターネットのようなネットワークを通じて装置１０００に接続されていてもよい。これは、（金融分野においてしばしば成り立つように）大量のデータが生成される場合には特に当てはまる。ここで、複数記憶ユニット５００はたとえばサーバー・ファーム内に位置していてもよい。その後、ユーザー・クエリーに応答して金融レポートを作成するために、イベント情報は記憶ユニット５００から随意に取り出されてもよい。
【００８０】
本発明では、複数の異質な源から特定のドメインに関係した関連する情報を抽出するための自動化されたシステムが提供される。システムは、代替的な技法（たとえば人間のオペレーターによる処理）によって解析できるよりもはるかに広い範囲の源および型の情報が処理されうることを許容する。よって、システムは、有用な情報のデータベースが構築され、このデータベースの情報に基づいて将来の出来事の有用な予測がなされることを許容する。
【００８１】
本発明の応用は、主として、大量のデータが高いレートで生成される分野、たとえば金融またはビジネス分野に関するが、本発明は、異質な（可能性としては構造化されていない）源からのデータを解析することが必要な他の分野にも適用されうる。
【００８２】
図１１は、一例を具現し、金融レポートを生成する方法の実施形態を実装するために使用されうる、パーソナル・コンピュータのようなコンピューティング装置のブロック図である。本コンピューティング装置は、プロセッサ９９３およびメモリ９９４を有する。任意的に、本コンピューティング装置は、他のコンピューティング装置との通信のためまたはリモート・データベースとのコンピューティングのためのネットワーク・インターフェース９９７をも含む。
【００８３】
例は、そのようなコンピューティング装置のネットワークから構成されてもよい。それにより、装置１０００のコンポーネントは複数のコンピューティング装置にまたがって分散される。任意的に、本コンピューティング装置は、キーボードおよびマウスまたはタッチスクリーン・インターフェース９９６のような一つまたは複数の入力機構と、一つまたは複数のモニタ９９５のようなディスプレイ・ユニットをも含む。これらのコンポーネントは、バス９９２を介して互いに接続可能である。
【００８４】
メモリ９９４はコンピュータ可読媒体を含んでいてもよい。この用語は、単一の媒体または複数の媒体（たとえば中央集中式のまたは分散式のデータベースおよび／または関連するキャッシュおよびサーバー）であって、コンピュータ実行可能命令を担持するまたはデータ構造が記憶されているよう構成されたものを指しうる。メモリ９９４は、イベント用語データベース９１および／またはイベント・インスタンスの記憶のために使われうるのと同じメモリ９であっても、あるいは別個のメモリであってもよい。コンピュータ実行可能命令はたとえば、汎用コンピュータ、特殊目的コンピュータまたは特殊目的処理装置（たとえば一つまたは複数のプロセッサ）によってアクセス可能であり、それに一つまたは複数の機能または動作を実行させる命令およびデータを含んでいてもよい。よって、用語「コンピュータ可読記憶媒体」は、機械による実行のための一組の命令を記憶、エンコードまたは担持することができ、機械に本開示の方法の任意の一つまたは複数を実行させるいかなる媒体をも含みうる。よって、用語「コンピュータ可読記憶媒体」は、半導体メモリ、光学式メディアおよび磁気メディアを含むがそれに限られないものと解釈されうる。限定ではなく例として、そのようなコンピュータ可読媒体は、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）を含む非一時的なコンピュータ可読記憶媒体を含みうる。特に、コンピュータ可読媒体は、コンピュータ上で実行されたときに、該コンピュータに、上記で論じたような、金融イベント・データベースを生成する方法を実行させるコンピュータ・プログラムを有していてもよい。
【００８５】
プロセッサ９９３はコンピューティング装置を制御し、処理動作を実行する、たとえば本稿および請求項において記述されているイベント提供器１、調停ユニット２００、クエリー生成器３００および意味的イベント・プロセッサ４００のさまざまな異なる機能を実装するために前記メモリに記憶されているコードを実行するよう構成される。メモリ９９４は、プロセッサ９９３によって読まれ、書き込まれるデータを記憶する。本稿で称されるところでは、プロセッサは、マイクロプロセッサ、中央処理ユニットなどのような一つまたは複数の汎用処理装置を含んでいてもよい。プロセッサは、複雑命令セット・コンピューティング（CISC）マイクロプロセッサ、縮小命令セット・コンピューティング（RISC）マイクロプロセッサ、超長命令語（VLIW:  very  long  instruction  word）マイクロプロセッサまたは他の命令セットを実装するプロセッサまたは命令セットの組み合わせを実装する諸プロセッサを含みうる。プロセッサは、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）、デジタル信号プロセッサ（DSP）、ネットワーク・プロセッサなどといった一つまたは複数の特殊目的処理装置をも含みうる。一つまたは複数の実施形態では、プロセッサは、本稿で論じられる動作および段階を実行するための命令を実行するよう構成されている。
【００８６】
ディスプレイ・ユニット９９５は、コンピューティング装置によって記憶されているデータの表現を表示してもよく、カーソルおよびダイアログ・ボックスならびにスクリーンを表示し、ユーザーとコンピューティング装置に記憶されているプログラムおよびデータとの間の対話を可能にしてもよい。ディスプレイ・ユニットはタッチスクリーン・インターフェースを有していてもよい。入力機構９９６はユーザーがデータおよび命令をコンピューティング装置に、特にクエリー生成器３００に入力できるようにしうる。
【００８７】
ネットワーク・インターフェース（ネットワークI/F）９９７はインターネットのようなネットワークに接続されてもよく、該ネットワークを介して他のそのようなコンピューティング装置に接続可能である。ネットワークI/F  ９９７はネットワークを介した他の装置との間のデータ入出力を制御しうる。ネットワーク・インターフェースは、サンプル・イベント・パターンを受け取ること、用語情報を取得すること、生成された洗練されたイベント・パターンを送ること、生情報を選択すること、イベントを記憶すること、複数イベント・パターン・クエリーを満たすイベントを送信することなどにおいて使用されてもよい。
【００８８】
マイクロフォン、スピーカー、プリンター、電源ユニット、ファン、ケース、スキャナ、トラックボールなどといった他の周辺装置がコンピューティング装置に含まれていてもよい。
【００８９】
図１のイベント提供器１は、メモリ９９４に記憶されている処理命令（プログラム）を実行し、データをネットワークI/F  ９９７またはバス９９２を介して交換するプロセッサ９９３（または複数のプロセッサ）であってもよい。特に、プロセッサ９９３は、上記で論じたような洗練されたイベント・パターンにマッチするイベントを提供するための処理命令を実行してもよい。さらに、プロセッサ９９３は、洗練されたイベント・パターンにマッチするイベントを装置１内の他のコンポーネント、たとえば調停ユニット２００に送るため、あるいは洗練されたイベント・パターンにマッチするイベントをメモリ９のようなメモリに記憶するための処理命令を実行してもよい。
【００９０】
図１の調停ユニット２００は、メモリ９９４に記憶されている処理命令（プログラム）を実行し、データをネットワークI/F  ９９７またはバス９９２を介して交換するプロセッサ９９３（または複数のプロセッサ）であってもよい。特に、プロセッサ９９３は、上記で論じたように、記憶されているイベントを調停するための処理命令を実行してもよい。さらに、プロセッサ９９３は、調停されたイベントを装置１内の他のコンポーネント、たとえば意味的イベント・プロセッサ４００に送るため、あるいは調停されたイベントをメモリ９のようなメモリに記憶するための処理命令を実行してもよい。
【００９１】
図１のクエリー生成器３００は、メモリ９９４に記憶されている処理命令（プログラム）を実行し、データをネットワークI/F  ９９７またはバス９９２を介して交換するプロセッサ９９３（または複数のプロセッサ）であってもよい。特に、プロセッサ９９３は、上記で論じたように複数イベント・パターン・クエリーを生成するための処理命令を実行してもよい。さらに、プロセッサ９９３は、複数イベント・パターン・クエリーを装置１内の他のコンポーネント、たとえば意味的イベント・プロセッサ４００に送るため、あるいは複数イベント・パターン・クエリーをメモリ９のようなメモリに記憶するための処理命令を実行してもよい。
【００９２】
図１の意味的イベント・プロセッサ４００は、メモリ９９４に記憶されている処理命令（プログラム）を実行し、データをネットワークI/F  ９９７またはバス９９２を介して交換するプロセッサ９９３（または複数のプロセッサ）であってもよい。特に、プロセッサ９９３は、上記で論じたような複数イベント・パターン・クエリーにマッチするイベントを識別するための処理命令を実行してもよい。さらに、プロセッサ９９３は、複数イベント・パターン・クエリーにマッチするイベントを装置１内の他のコンポーネント、たとえば複数イベント記憶ユニット５００に送るための処理命令を実行してもよい。
【００９３】
例示的方法は、図１１に示されるような一つまたは複数のコンピューティング装置で実行されてもよい。そのようなコンピューティング装置は図１１に示されるすべてのコンポーネントを有する必要はなく、それらのコンポーネントの部分集合から構成されていてもよい。方法は、上記で論じたように、一つまたは複数のデータ記憶サーバーとネットワークを介して通信する単一のコンピューティング装置によって実行されてもよい。本発明の範囲は、特許請求の範囲によって定義される。
【００９４】
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）
金融イベント・データベースを生成するための装置であって：
複数の異質の源から金融イベントを抽出し、抽出されたイベントを複数の洗練されたイベント・パターンを使って範疇分けし、洗練されたイベント・パターンにマッチするイベントをイベント記憶ユニットに記憶するよう構成されたイベント提供器と：
前記イベント記憶ユニットから、洗練されたイベント・パターンにマッチする記憶されたイベントを取り出し、前記イベントにおけるエンティティを確定的に識別し、前記イベントについての生起時刻を識別し、複数の記憶されたイベントが同じ出来事に関係しているかどうかを判定するよう構成された調停ユニットであって、該調停ユニットが複数の記憶されているイベントが同じ出来事に関係していると判定する場合、該調停ユニットは、所与の出来事に関係する単一のイベントのみが保持されるよう、それらの記憶されているイベントを調停する、調停ユニットと；
ユーザーからクエリーを受領し、該クエリーを複数イベント・パターン・クエリーにフォーマットし直し、該複数イベント・パターン・クエリーを意味的イベント・プロセッサに渡すよう構成されているクエリー生成器と；
同じ出来事に関係する前記複数の記憶されているイベントから情報が失われないよう、前記調停ユニットによって保持されたイベントに意味的に注釈付けするよう構成されており、さらに、前記クエリー生成器から前記複数イベント・パターン・クエリーを受領し、前記複数イベント・パターン・クエリーに集団的にマッチする複数のイベントを識別し、それら複数のイベントを複数イベント・クエリー応答として複数イベント記憶ユニットに記憶するよう構成されている意味的イベント・プロセッサとを有する、
装置。
（付記２）
株式市場データ・ウェブサイトから株式時系列イベントを抽出し、抽出された株式時系列イベントを前記調停ユニットに渡すよう構成されている株式イベント生成器をさらに有する、付記１記載の装置。
（付記３）
XBRL源からXBRLレポートを定期的に取得し、該XBRLレポートからXBRLイベントを抽出し、抽出されたXBRLイベントを前記調停ユニットに渡すよう構成されているXBRLレポート・イベント生成器をさらに有する、付記１記載の装置。
（付記４）
前記複数の異質の源が構造化されていない、付記１記載の装置。
（付記５）
前記複数の構造化されていない異質の源がブログ、ニュース・レポートおよびrssフィードを含む、付記４記載の装置。
（付記６）
調停ユニットは、複数の記憶されているイベントが同じ出来事に関係しているかどうかを判定するためにエンティティ・インデックスを利用する、付記１記載の装置。
（付記７）
前記イベント提供器は、前記複数の洗練されたイベント・パターンをサンプル・イベント・パターンから生成するために使われる機械知能を有し、前記サンプル・イベント・パターンは、生データから得られる、付記１記載の装置。
（付記８）
前記クエリー生成器は、受領されたクエリーをフォーマットし直すために、確立されたデータベースを利用する、付記１記載の装置。
（付記９）
金融イベント・データベースを生成するための方法であって：
複数の異質の源から金融イベントを抽出しする段階と；
抽出されたイベントを複数の洗練されたイベント・パターンを使って範疇分けする段階と；
洗練されたイベント・パターンにマッチするイベントをイベント記憶ユニットに記憶する段階と：
前記イベント記憶ユニットから、洗練されたイベント・パターンにマッチする記憶されたイベントを取り出す段階と；
前記イベントにおけるエンティティを確定的に識別する段階と；
前記イベントについての生起時刻を識別する段階と；
複数の記憶されたイベントが同じ出来事に関係しているかどうかを判定し、複数の記憶されているイベントが同じ出来事に関係していると判定される場合、所与の出来事に関係する単一のイベントのみが保持されるよう、それらの記憶されているイベントを調停する、段階と；
同じ出来事に関係する前記複数の記憶されているイベントから情報が失われないよう、前記の保持されたイベントに意味的に注釈付けする段階と；
ユーザーからクエリーを受領する段階と；
前記クエリーを複数イベント・パターン・クエリーにフォーマットし直す段階と；
前記複数イベント・パターン・クエリーに集団的にマッチする複数のイベントを識別する段階と；
それら複数のイベントを複数イベント・クエリー応答として複数イベント記憶ユニットに記憶する段階とを含む、
方法。
（付記１０）
コンピュータ上で実行されたときに、金融イベント・データベースを生成するための方法を該コンピュータに実行させるコンピュータ・プログラムであって、前記方法は：
複数の異質の源から金融イベントを抽出しする段階と；
抽出されたイベントを複数の洗練されたイベント・パターンを使って範疇分けする段階と；
洗練されたイベント・パターンにマッチするイベントをイベント記憶ユニットに記憶する段階と：
前記イベント記憶ユニットから、洗練されたイベント・パターンにマッチする記憶されたイベントを取り出す段階と；
前記イベントにおけるエンティティを確定的に識別する段階と；
前記イベントについての生起時刻を識別する段階と；
複数の記憶されたイベントが同じ出来事に関係しているかどうかを判定し、複数の記憶されているイベントが同じ出来事に関係していると判定される場合、所与の出来事に関係する単一のイベントのみが保持されるよう、それらの記憶されているイベントを調停する、段階と；
同じ出来事に関係する前記複数の記憶されているイベントから情報が失われないよう、前記の保持されたイベントに意味的に注釈付けする段階と；
ユーザーからクエリーを受領する段階と；
前記クエリーを複数イベント・パターン・クエリーにフォーマットし直す段階と；
前記複数イベント・パターン・クエリーに集団的にマッチする複数のイベントを識別する段階と；
それら複数のイベントを複数イベント・クエリー応答として複数イベント記憶ユニットに記憶する段階とを含む、
コンピュータ・プログラム。
（付記１１）
付記１０記載のコンピュータ・プログラムを記憶している非一時的なコンピュータ可読媒体。
【符号の説明】
【００９５】
１  イベント提供器
７  イベント抽出器
９  メモリ
３１  外部源
５１  入力器
５３  情報検索器
５５  比較器
７１  選択器
７３  再フォーマット器
７５  解析器
９１  イベント用語データベース
１００  株式イベント生成器
１１０  XBRLレポート・イベント生成器
１３１  株式市場ウェブサイト
１３２  XBRL源
２００  調停ユニット
３００  クエリー生成器
３０１  入力器
３０２  GUI
３０３  取得器
３０５  パターン・クエリー定式化ユニット３０５
３０７  送信器
４００  意味的イベント・プロセッサ
５００  複数イベント記憶ユニット
１０００  装置
S31  入力クエリーを受領
S32  受領されたクエリーを解析
S33  イベント・クエリー・テンプレートを取得
S34  複数イベント・パターン・クエリーを定式化
S35  複数イベント・パターン・クエリーを送信
S101  サンプル・イベント・パターンを抽出
S102  用語情報を取得
S103  用語情報からエンティティおよび述語を識別
S104  識別されたエンティティおよび述語をサンプル・イベント・パターンに対して比較
S105  複数の洗練されたイベント・パターンを生成
S106  生成された洗練されたイベント・パターンを記憶
S201  生情報を選択
S202  生情報においてエンティティおよび述語を識別
S203  再フォーマットされた情報を生成
S204  再フォーマットされた情報を解析
S205  洗練されたイベント・パターンにマッチする再フォーマットされた情報におけるイベントを記憶
S1001  イベントを抽出し、記憶
S1002  諸イベントを調停
S1003  複数イベント・パターン・クエリーを生成
S1004  集団として複数イベント・パターン・クエリーにマッチするイベントを識別
S1005  マッチするイベントを記憶
【図１】
2018198046.tif 000004
【図１Ａ】
2018198046.tif 000005
【図２】
2018198046.tif 000006
【図３Ａ】
2018198046.tif 000007
【図３Ｂ】
2018198046.tif 000008
【図４】
2018198046.tif 000009
【図５】
2018198046.tif 000010
【図６】
2018198046.tif 000011
【図７】
2018198046.tif 000012
【図８】
2018198046.tif 000013
【図９】
2018198046.tif 000014
【図１０】
2018198046.tif 000015
【図１１】
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