(57)【要約】      （修正有）【課題】複数の異質な源からイベントを抽出し、記憶するための装置、方法およびプログラムを提供する。【解決手段】イベントを抽出し記憶する装置１は、イベント学習器５、イベント抽出器７、及びメモリ９を含む。イベント学習器５は、サンプル・イベント・パターンを受領する入力器５１と、用語情報を取得しエンティティ及び述語を識別する情報検索器５３と、識別されたエンティティ及び述語をサンプル・イベント・パターンと比較して複数の洗練されたイベント・パターンを生成し、メモリ９に送る比較器５５と、を有する。イベント抽出器７は、複数の源から生情報を選択する選択器７１と、生情報におけるエンティティ及び述語を識別し再フォーマットされた情報を生成する再フォーマット器７３と、メモリ９に記憶されている複数の洗練されたイベント・パターンを使って再フォーマットされた情報を解析し、マッチするイベントを記憶する解析器７５と、を有する。【選択図】図１
2018198045.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の異質な源からイベントを抽出し、記憶するための装置であって、当該装置は：イベント学習器と、イベント抽出器と、メモリとを有しており、
前記イベント学習器は：
サンプル・イベント・パターンを受領するよう構成された入力器と；
用語情報を取得し、前記用語情報から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と；
識別されたエンティティおよび述語を前記サンプル・イベント・パターンに対して比較して、前記識別されたエンティティおよび述語ならびに前記サンプル・イベント・パターンを使って、複数の洗練されたイベント・パターンを生成し、生成された前記複数の洗練されたイベント・パターンを記憶のために前記メモリに送るよう構成された比較器とを有しており、
前記イベント抽出器は：
前記複数の異質な源から生情報を選択するよう構成された選択器と；
前記生情報におけるエンティティおよび述語を識別し、前記エンティティおよび述語を示す再フォーマットされた情報を生成するよう構成された再フォーマット器と；
前記メモリに記憶されている前記複数の洗練されたイベント・パターンを使って、前記の再フォーマットされた情報を解析し、ある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るときにはそのイベントを記憶するよう構成された解析器とを有する、
装置。
【請求項２】
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３】
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２記載の装置。
【請求項４】
当該装置がイベント用語データベースを有する、請求項１記載の装置。
【請求項５】
前記複数の洗練されたイベント・パターンがイベント・モデルを含む、請求項１記載の装置。
【請求項６】
前記サンプル・イベント・パターンは自動的に選択され、専門家のキュレーション後に装置に入力される、請求項１記載の装置。
【請求項７】
前記比較器は、前記複数の洗練されたイベント・テンプレートを生成するために使われる機械知能を有する、請求項１記載の装置。
【請求項８】
前記機械知能はニューラル・ネットワークに基づく、請求項７記載の装置。
【請求項９】
前記情報取得器は、それぞれの識別されたエンティティについての信頼スコアと、それぞれの述語についての有意性とを取得するよう構成されており、前記比較器は、前記複数の洗練されたイベント・パターンを生成するときに前記取得された信頼スコアおよび有意性を利用するよう構成されている、請求項１記載の装置。
【請求項１０】
複数の異質な源からイベントを抽出し、記憶するための方法であって、当該方法は：
サンプル・イベント・パターンを受領する段階と；
用語情報を取得する段階と；
前記用語情報からエンティティおよび述語を識別する段階と；
識別されたエンティティおよび述語を前記サンプル・イベント・パターンに対して比較する段階と；
前記識別されたエンティティおよび述語と前記サンプル・イベント・パターンとの間の前記比較に基づいて、複数の洗練されたイベント・パターンを生成する段階と；
生成された前記複数の洗練されたイベント・パターンをメモリに記憶する段階と；
前記複数の異質な源から生情報を選択する段階と；
前記生情報におけるエンティティおよび述語を識別する段階と；
前記生情報から、前記エンティティおよび述語を示す再フォーマットされた情報を生成する段階と；
前記メモリに記憶されている前記複数の洗練されたイベント・パターンを使って、前記の再フォーマットされた情報を解析し、前記の再フォーマットされた情報におけるイベントを識別する段階であって、ある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るときにはそのイベントが記憶される、段階とを含む、
方法。
【請求項１１】
コンピュータ上で実行されたときに、イベントを抽出して記憶する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：
サンプル・イベント・パターンを受領する段階と；
用語情報を取得する段階と；
前記用語情報からエンティティおよび述語を識別する段階と；
識別されたエンティティおよび述語を前記サンプル・イベント・パターンに対して比較する段階と；
前記識別されたエンティティおよび述語と前記サンプル・イベント・パターンとの間の前記比較に基づいて、複数の洗練されたイベント・パターンを生成する段階と；
生成された前記複数の洗練されたイベント・パターンをメモリに記憶する段階と；
前記複数の異質な源から生情報を選択する段階と；
前記生情報におけるエンティティおよび述語を識別する段階と；
前記生情報から、前記エンティティおよび述語を示す再フォーマットされた情報を生成する段階と；
前記メモリに記憶されている前記複数の洗練されたイベント・パターンを使って、前記の再フォーマットされた情報を解析し、前記の再フォーマットされた情報におけるイベントを識別する段階であって、ある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るときにはそのイベントが記憶される、段階とを含む、
コンピュータ・プログラム。
【請求項１２】
請求項１１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、複数の異質な源からイベントを抽出し、記憶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いくつかの分野は、金融、医療、輸送および物流などを含む。しかしながら、大量のデータが生成されるいかなる技術分野でも等価な問題が生じることがある。
【０００５】
特に金融解析の関連では、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生成されることがある。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。
【０００６】
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】
【０００７】
上記の理由により、継続的な人間による入力なしに、情報の蓄積所から有意なイベントが検出され、自動的に抽出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】
【０００８】
諸実施形態は、複数の異質な源からイベントを抽出し、記憶するための装置および方法を含む。本装置は：イベント学習器と、イベント抽出器と、メモリとを有しており、前記イベント学習器は：サンプル・イベント・パターンを受領するよう構成された入力器と；用語情報を取得し、前記用語情報から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と；識別されたエンティティおよび述語を前記サンプル・イベント・パターンに対して比較して、前記識別されたエンティティおよび述語ならびに前記サンプル・イベント・パターンを使って、複数の洗練されたイベント・パターンを生成し、生成された前記複数の洗練されたイベント・パターンを記憶のために前記メモリに送るよう構成された比較器とを有しており、前記イベント抽出器は：前記複数の異質な源から生情報を選択するよう構成された選択器と；前記生情報におけるエンティティおよび述語を識別し、前記エンティティおよび述語を示す再フォーマットされた情報を生成するよう構成された再フォーマット器と；前記メモリに記憶されている前記複数の洗練されたイベント・パターンを使って、前記の再フォーマットされた情報を解析し、ある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るときにはそのイベントを記憶するよう構成された解析器とを有する。本装置は、イベントが抽出され、記憶されうる効率および速度を改善しうる。
【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】
本装置は、述語の前記識別のために関連する情報を記憶し、関連する用語の用語集として機能するイベント用語データベースを有していてもよい。内部的なイベント用語データベースの使用は、外部源から情報を検索することに関係してシステムの効率を改善しうる。
【００１１】
前記複数の洗練されたイベント・パターンは、イベント・モデルを含んでいてもよく、イベント・モデルは、保存されてもよく、可能性としては、要求されるならばエクスポートされてもよい。
【００１２】
前記サンプル・イベント・パターンは自動的に選択されてもよく、専門家のキュレーションに従って装置に入力されてもよい。専門家のキュレーションの使用は、システムの正確さを改善する。
【００１３】
前記比較器は、前記複数の洗練されたイベント・テンプレートを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。機械知能、特にニューラル・ネットワークは、トレーニングのための機能により、本システムにおいて使うのに特に好適でありうる。
【００１４】
前記情報取得器は、それぞれの識別されたエンティティについての信頼スコア（confidence  score）と、それぞれの述語についての有意性（significance）を取得するよう構成されていてもよく、前記比較器は、前記複数の洗練されたイベント・パターンを生成するときに前記取得された信頼スコアおよび有意性を利用するよう構成されていてもよい。信頼スコアおよび有意性の使用は、前記複数の洗練されたイベント・パターンを生成するための特に正確な手段を提供する。
【００１５】
複数の異質な源からイベントを抽出し、記憶するための方法は、非一時的なコンピュータ可読媒体に記憶されていてもよいコンピュータ・プログラムを使って抽出されてもよい。これは、好適な設備で本発明を実装するための効率的な手段を提供しうる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
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２Ａ】ある実施形態に基づく、複数の洗練されたイベント・パターンの初期生成を示すフローチャートである。
【図２Ｂ】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３】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】
【００１７】
本システムによって解析され、検出されるイベントの性質は、異なる応用分野の間で変わる。典型的には、イベントは、所与の技術分野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、医療研究の技術分野では、イベントは、新薬のリリースに関係することがあり、あるいは特定の薬が望まれない副作用を引き起こすことが見出されたという発表に関係することがある。金融およびビジネス関係の分野では、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。
【００１８】
所与の分野における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その技術分野における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。
【００１９】
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。
【００２０】
異質な複数の源３からのイベントを抽出し、記憶するための装置１が提供される。装置１の実施形態の例が図１に概略的に示されている。図１では、三つの異質な源３が示されているが、これは単に例解目的のためであって、装置１は任意の数の源からイベントを抽出して記憶するよう構成されうる。装置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データベース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。
【００２１】
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、さらなるシステムによる、あるいは直接、ユーザーによる、より詳細な解析のために記憶されてもよい。よって、装置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２Ａ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２Ｂ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。装置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、これは装置１のメモリ９または他の場所に記憶されてもよい。
【００２２】
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２Ａ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｝
。
【００２３】
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。
【００２４】
イベント学習器はさらに、図２Ａ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。
【００２５】
装置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、装置１とは別個の述語情報の源が使われてもよい。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。
【００２６】
イベント用語データベース９１が使われる場合、これは装置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。
【００２７】
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｝，……］
。
【００２８】
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。
【００２９】
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},  …]
。
【００３０】
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。
【００３１】
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。
【００３２】
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、どの分野であれ装置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。医療分野については、これは医師または薬開発者であることができる。
【００３３】
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２Ａ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２Ａ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。
【００３４】
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。
【００３５】
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。
【００３６】
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。
【００３７】
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。
【００３８】
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。
【００３９】
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】
2018198045.tif 000003
【００４０】
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。
【００４１】
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２Ｂ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。
【００４２】
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２Ｂ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。
【００４３】
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。
【００４４】
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２Ｂ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〕
。
【００４５】
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。
【００４６】
解析器７５は、図２Ｂ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２Ｂ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。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。
【００４７】
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。
【００４８】
本発明では、複数の異質な源から特定の技術分野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。さらに、洗練されたイベント・パターンが得られるプロセスの結果として、システムは関連するイベントを従来技術のシステムより容易にかつより正確に抽出するばかりでなく、使用とともに正確さにおいても向上しうる。これは、システムの動作が、イベント・パターンを処理している間に比較器５５がトレーニング技法を適用してイベント・パターンをさらに洗練し、それにより、得られた結果の正確さをさらに高めることを許容しうるからである。
【００４９】
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または医療分野に関するが、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。
【００５０】
図３は、一例を具現し、複数の異質な源３からイベントを抽出し、記憶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。
【００５１】
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１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。
【００５２】
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、イベントを抽出して記憶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。
【００５３】
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入力器５１、情報取得器５３、比較器５５、選択器７１、再フォーマット器７３および解析器７５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。
【００５４】
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入力できるようにしうる。
【００５５】
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において使用されてもよい。
【００５６】
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。
【００５７】
図１の入力器５１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サンプル・イベント・パターンを受領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、サンプル・イベント・パターンを装置１内の他のコンポーネント、たとえば比較器５５に送るための処理命令を実行してもよい。
【００５８】
図１の情報取得器５３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、用語情報を取得し、用語情報からエンティティおよび述語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、取得された用語情報を接続されている記憶ユニットに記憶するおよび／またはネットワークI/F  ９９７またはバス９９２を介して装置１内の他のコンポーネント、たとえば比較器５５に送信するための処理命令を実行してもよい。
【００５９】
図１の比較器５５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、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し、識別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ための処理命令を実行してもよい。プロセッサ９９３はまた、生成された複数の洗練されたイベント・パターンを記憶のために、メモリ９９４、メモリ９または他のメモリでありうるメモリに送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、ネットワークI/F  ９９７またはバス９９２を介して、洗練されたイベント・パターンを装置１内または他の場所の他のコンポーネントに送信するための処理命令を実行してもよい。
【００６０】
図１の選択器７１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、複数の異質な源３から生情報を選択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、受領された生情報を接続されている記憶ユニットに記憶するおよび／またはネットワークI/F  ９９７またはバス９９２を介して、該生情報を装置１内の他のコンポーネント、たとえば再フォーマット器７３に送信するための処理命令を実行してもよい。
【００６１】
図１の再フォーマット器７３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、生情報におけるエンティティおよび述語を識別し、該エンティティおよび述語を示す再フォーマットされた情報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、識別されたエンティティおよび述語を接続されている記憶ユニットに記憶するおよび／またはネットワークI/F  ９９７またはバス９９２を介して解析結果を装置１内の他のコンポーネント、たとえば解析器７５に送信するための処理命令を実行してもよい。
【００６２】
図１の解析器７５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、前記メモリに記憶されている前記複数の洗練されたイベント・パターンを使って、再フォーマットされた情報を解析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が識別されるときに、そのイベントを接続されている記憶ユニットのメモリに記憶するおよび／またはネットワークI/F  ９９７またはバス９９２を介してそのイベントを装置１内または他の場所の他のコンポーネントに送信するための処理命令を実行してもよい。
【００６３】
例示的方法は、図３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３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。
【００６４】
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）
複数の異質な源からイベントを抽出し、記憶するための装置であって、当該装置は：イベント学習器と、イベント抽出器と、メモリとを有しており、
前記イベント学習器は：
サンプル・イベント・パターンを受領するよう構成された入力器と；
用語情報を取得し、前記用語情報から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と；
識別されたエンティティおよび述語を前記サンプル・イベント・パターンに対して比較して、前記識別されたエンティティおよび述語ならびに前記サンプル・イベント・パターンを使って、複数の洗練されたイベント・パターンを生成し、生成された前記複数の洗練されたイベント・パターンを記憶のために前記メモリに送るよう構成された比較器とを有しており、
前記イベント抽出器は：
前記複数の異質な源から生情報を選択するよう構成された選択器と；
前記生情報におけるエンティティおよび述語を識別し、前記エンティティおよび述語を示す再フォーマットされた情報を生成するよう構成された再フォーマット器と；
前記メモリに記憶されている前記複数の洗練されたイベント・パターンを使って、前記の再フォーマットされた情報を解析し、ある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るときにはそのイベントを記憶するよう構成された解析器とを有する、
装置。
（付記２）
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３）
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２記載の装置。
（付記４）
当該装置がイベント用語データベースを有する、付記１記載の装置。
（付記５）
前記複数の洗練されたイベント・パターンがイベント・モデルを含む、付記１記載の装置。
（付記６）
前記サンプル・イベント・パターンは自動的に選択され、専門家のキュレーション後に装置に入力される、付記１記載の装置。
（付記７）
前記比較器は、前記複数の洗練されたイベント・テンプレートを生成するために使われる機械知能を有する、付記１記載の装置。
（付記８）
前記機械知能はニューラル・ネットワークに基づく、付記７記載の装置。
（付記９）
前記情報取得器は、それぞれの識別されたエンティティについての信頼スコアと、それぞれの述語についての有意性とを取得するよう構成されており、前記比較器は、前記複数の洗練されたイベント・パターンを生成するときに前記取得された信頼スコアおよび有意性を利用するよう構成されている、付記１記載の装置。
（付記１０）
複数の異質な源からイベントを抽出し、記憶するための方法であって、当該方法は：
サンプル・イベント・パターンを受領する段階と；
用語情報を取得する段階と；
前記用語情報からエンティティおよび述語を識別する段階と；
識別されたエンティティおよび述語を前記サンプル・イベント・パターンに対して比較する段階と；
前記識別されたエンティティおよび述語と前記サンプル・イベント・パターンとの間の前記比較に基づいて、複数の洗練されたイベント・パターンを生成する段階と；
生成された前記複数の洗練されたイベント・パターンをメモリに記憶する段階と；
前記複数の異質な源から生情報を選択する段階と；
前記生情報におけるエンティティおよび述語を識別する段階と；
前記生情報から、前記エンティティおよび述語を示す再フォーマットされた情報を生成する段階と；
前記メモリに記憶されている前記複数の洗練されたイベント・パターンを使って、前記の再フォーマットされた情報を解析し、前記の再フォーマットされた情報におけるイベントを識別する段階であって、ある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るときにはそのイベントが記憶される、段階とを含む、
方法。
（付記１１）
コンピュータ上で実行されたときに、イベントを抽出して記憶する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：
サンプル・イベント・パターンを受領する段階と；
用語情報を取得する段階と；
前記用語情報からエンティティおよび述語を識別する段階と；
識別されたエンティティおよび述語を前記サンプル・イベント・パターンに対して比較する段階と；
前記識別されたエンティティおよび述語と前記サンプル・イベント・パターンとの間の前記比較に基づいて、複数の洗練されたイベント・パターンを生成する段階と；
生成された前記複数の洗練されたイベント・パターンをメモリに記憶する段階と；
前記複数の異質な源から生情報を選択する段階と；
前記生情報におけるエンティティおよび述語を識別する段階と；
前記生情報から、前記エンティティおよび述語を示す再フォーマットされた情報を生成する段階と；
前記メモリに記憶されている前記複数の洗練されたイベント・パターンを使って、前記の再フォーマットされた情報を解析し、前記の再フォーマットされた情報におけるイベントを識別する段階であって、ある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るときにはそのイベントが記憶される、段階とを含む、
コンピュータ・プログラム。
（付記１２）
付記１１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】
【００６５】
１  装置
５  イベント学習器
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
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
【図１】
2018198045.tif 000004
【図２Ａ】
2018198045.tif 000005
【図２Ｂ】
2018198045.tif 000006
【図３】
2018198045.tif 000007