(57)【要約】内容フィルタリング動作から生じる不確定性を解決する方法を提供する。複数のフィルタ（２０２、２７０、２７２、２７４）によって生成された結果が、受け取られ、これによって、結果（２５０、２５２、２５４、２５６）は、フィルタリングされたデータの分類および分類の不確定性の識別を含む。その後、複数のフィルタの間の関係を確立し（２６０）、関係を適用する（２０６）。関係の適用（２０６）は、不確定性の識別を解決することを可能にする。内容フィルタリング動作から生じる不確定性を解決するシステムも説明する。
2007537497.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
データを受け取り、
前記データを複数のフィルタを介して処理し、前記複数のフィルタのそれぞれが、前記フィルタリングされたデータの分類および前記分類が不確定であるとの識別内容を含む結果を生成可能であり、
前記複数のフィルタのそれぞれからの前記結果の処理を行い、この結果の処理は、前記複数のフィルタの間の関係を生成するように構成され、
前記生成された関係を、前記複数のフィルタのうちで前記分類が不確定であるとの識別内容を含む前記結果を生成したフィルタのいずれに対しても適用し、前記生成された関係の前記適用は、前記分類が不確定であるとの識別内容の解決に用いられる、
内容フィルタリング動作から生じる不確定性を解決する方法。
【請求項２】
前記複数のフィルタの間の関係の生成では、
前記複数のフィルタとインターフェースする時に行われるユーザアクションのシーケンスが記録され、
ユーザアクションの前記シーケンスから前記複数のフィルタの間のパターンが認識され、前記パターンは、前記複数のフィルタの間の関係の自動的確立を可能にするものである、
請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記複数のフィルタの間の関係の生成では、
前記複数のフィルタの間の前記関係を手動で確立することを可能にすることが含まれる、
請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記データが、電子メールメッセージ、プログラムファイル、写真ファイル、サウンドファイル、ムービーファイル、ウェブページ、およびワードプロセッシングテキストのうちの１つまたは複数によって定義される、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記複数のフィルタのそれぞれが、スパムフィルタ、写真フィルタ、音楽フィルタ、個人電子メールフィルタ、顔認識フィルタ、音声フィルタ、スペリングフィルタ、およびウェブページフィルタのうちの１つによって定義される、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記生成された関係が、前記結果の間の関係ルールである、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
複数のフィルタによって生成された結果を受け取るプログラム命令であって、前記結果が、フィルタリングされたデータの分類および前記分類が不確定であるとの識別内容を含む、プログラム命令と、
前記複数のフィルタの間の関係を確立するプログラム命令と、
前記関係を適用するプログラム命令であって、前記関係の適用により、前記分離が不確定であることの解決を可能にする、プログラム命令と
を含む、内容フィルタリング動作から生じる不確定性を解決するプログラム命令を有するコンピュータ可読媒体。
【請求項８】
前記分類の前記解決された不確定性を、前記複数のフィルタのうちで前記分類の不確定性の識別を含む前記結果を生成したすべてのフィルタに適用するプログラム命令
をさらに含む、請求項７に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項９】
前記複数のフィルタの間の関係を確立する前記プログラム命令が、
前記複数のフィルタとインターフェースする時に行われるユーザアクションのシーケンスを記録するプログラム命令と、
ユーザアクションの前記シーケンスから前記複数のフィルタの間のパターンを認識するプログラム命令であって、前記パターンが、前記複数のフィルタの間の関係を自動的に確立することを可能にする、プログラム命令と
を含む、請求項７に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項１０】
前記複数のフィルタの間の関係を確立する前記プログラム命令が、
前記複数のフィルタの間の前記関係を手動で確立することを可能にするプログラム命令
を含む、請求項７に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項１１】
前記複数のフィルタのそれぞれが、ある判定基準についてデータを検査し、それに従って前記データを分類するプログラムコードである、請求項７に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項１２】
前記複数のフィルタのそれぞれが、スパムフィルタ、写真フィルタ、音楽フィルタ、個人電子メールフィルタ、顔認識フィルタ、音声フィルタ、スペリングフィルタ、およびウェブページフィルタのうちの１つによって定義される、請求項１１に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項１３】
前記データが、電子メールメッセージ、プログラムファイル、写真ファイル、サウンドファイル、ムービーファイル、ウェブページ、およびワードプロセッシングテキストのうちの１つまたは複数によって定義される、請求項１１に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項１４】
前記関係が、前記複数のフィルタによって生成される前記結果の間の関係ルールである、請求項７に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項１５】
関係処理エンジンを記憶するメモリと、
前記メモリに記憶された前記関係処理エンジンを実行する中央処理装置と、を含み、前記関係処理エンジンは、
複数のフィルタによって生成された結果を受け取る論理であって、前記結果が、フィルタリングされたデータの分類および前記分類が不確定であるとの識別内容を含む論理と、
前記複数のフィルタの間の関係を確立する論理と、
前記関係を適用する論理であって、前記関係の適用により、前記分類が不確定であるとの前記識別内容を解決することを可能にする論理と
を含む、内容フィルタリング動作から生じる不確定性を解決するシステム。
【請求項１６】
複数のフィルタによって生成された結果を受け取る論理であって、前記結果が、フィルタリングされたデータの分類および前記分類が不確定であるとの識別内容を含む論理と、
前記複数のフィルタの間の関係を確立する論理と、
前記関係を適用する論理であって、前記関係の適用が、前記分類が不確定であるとの識別内容の解決を可能にする論理と
を含む回路
をさらに含む、請求項１５に記載のシステム。
【請求項１７】
前記複数のフィルタの間の関係を確立する前記論理が、
前記複数のフィルタとインターフェースする時に行われるユーザアクションのシーケンスを記録する論理と、
ユーザアクションの前記シーケンスから前記複数のフィルタの間のパターンを認識する論理であって、前記パターンが、前記複数のフィルタの間の関係を自動的に確立することを可能にする論理と
を含む、請求項１５に記載のシステム。
【請求項１８】
前記複数のフィルタの間の関係を確立する前記論理が、
前記複数のフィルタの間の前記関係を手動で確立することを可能にする論理
を含む、請求項１５に記載のシステム。
【請求項１９】
前記フィルタリングされたデータが、電子メールメッセージ、プログラムファイル、写真ファイル、サウンドファイル、ムービーファイル、ウェブページ、およびワードプロセッシングテキストのうちの１つまたは複数によって定義される、請求項１５に記載のシステム。
【請求項２０】
前記複数のフィルタのそれぞれが、ある判定基準についてデータを検査し、それに従って前記データを分類するプログラムコードである、請求項１５に記載のシステム。
【請求項２１】
前記複数のフィルタのそれぞれが、スパムフィルタ、写真フィルタ、音楽フィルタ、個人電子メールフィルタ、およびウェブページフィルタのうちの１つによって定義される、請求項２０に記載のシステム。
【請求項２２】
前記関係が、前記複数のフィルタによって生成される前記結果の間の関係ルールである、請求項１５に記載のシステム。
【請求項２３】
データを処理する複数のフィルタリング手段であって、前記複数のフィルタリング手段のそれぞれが、前記フィルタリングされたデータの分類および前記分類が不確定であるとの識別内容を含む結果を生成することができるフィルタリング手段と、
関係処理手段と
を含み、前記関係処理手段が、
前記複数のフィルタリング手段のそれぞれからの前記結果を処理し、前記結果の前記処理は、前記複数のフィルタリング手段の間の関係を生成するように構成されるものであり、
前記生成された関係を、前記複数のフィルタリング手段のうちで前記分類が不確定であるとの識別内容を含む前記結果を生成したすべてのフィルタリング手段に適用し、前記生成された関係の前記適用は、不確定性の前記識別を解決するのに使用されるものである、
内容フィルタリング動作から生じる不確定性を解決するシステム。
【請求項２４】
前記複数のフィルタリング手段の間の関係の生成は、
前記複数のフィルタとインターフェースする時に行われるユーザアクションのシーケンスを記録すること、および、
ユーザアクションの前記シーケンスから前記複数のフィルタリング手段の間のパターンを認識し、前記パターンが、前記複数のフィルタリング手段の間の関係を自動的に確立することを可能にすること
を含む、請求項２３に記載のシステム。
【請求項２５】
前記複数のフィルタリング手段の間の関係を生成することが、
前記複数のフィルタリング手段の間の前記関係を手動で確立することを可能にすること
を含む、請求項２３に記載のシステム。
【請求項２６】
前記データが、電子メールメッセージ、プログラムファイル、写真ファイル、サウンドファイル、ムービーファイル、ウェブページ、およびワードプロセッシングテキストのうちの１つまたは複数によって定義される、請求項２３に記載のシステム。
【請求項２７】
前記複数のフィルタリング手段のそれぞれが、スパムフィルタ、写真フィルタ、音楽フィルタ、個人電子メールフィルタ、顔認識フィルタ、音声フィルタ、スペリングフィルタ、およびウェブページフィルタのうちの１つによって定義される、請求項２３に記載のシステム。
【請求項２８】
前記生成された関係が、前記結果の間の関係ルールである、請求項２３に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、コンピュータフィルタに関し、より詳細には、フィルタリング動作で分類不能な情報を解決する方法およびシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
インターネット、電子メール、および洗練されたコンピュータプログラムの開発によって、ユーザが使用できる大量の情報が生成された。フィルタは、ユーザが大量の情報を効率的に処理し、編成するのを助ける。本質的に、フィルタは、ある判定基準について情報を検査し、それに従って情報を分類するプログラムコードである。たとえば、写真フィルタは、写真の中の顔を検出し、分類する（たとえば、分類に、楽しい表情、悲しい表情などが含まれる）のに使用されるプログラムである。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
フィルタに関する問題は、フィルタがある種の情報を分類できないことであり、これは、フィルタがその特定の状況を考慮するようにプログラムされていないことによる。たとえば、上述の写真フィルタは、楽しい表情および悲しい表情だけを認識し、分類するようにトレーニングされている。いらいらした表情の写真がこの写真フィルタに与えられた場合に、この写真フィルタは、楽しい表情および悲しい表情だけを認識するようにトレーニングされているので、このいらいらした表情を分類することができない。
【０００４】
その結果、フィルタリング動作から生じる情報の分類の不確定性を解決する方法およびシステムを提供する必要がある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明は、概して、内容フィルタリング動作から生じる不確定性を解決する方法およびシステムを提供することによって、これらの課題を解決する。本発明を、処理、装置、システム、コンピュータ可読媒体、またはデバイスを含む多数の形で実装できることを理解されたい。本発明の複数の発明的実施形態を、下記で説明する。
【０００６】
本発明の第１の形態によれば、内容フィルタリング動作から生じる不確定性を解決する方法が提供される。この方法では、まず、データが受け取られ、複数のフィルタを介して処理される。複数のフィルタのそれぞれは、結果を生成することができ、この結果は、フィルタリングされたデータの分類および分類の不確定性の識別を含む。その後、複数のフィルタのそれぞれからの結果が処理され、結果のこの処理は、複数のフィルタの間の関係を生成するように構成される。その後、生成された関係が、複数のフィルタのうちで、分類の不確定性の識別を含む結果を生成したすべてのフィルタに適用される。生成された関係の適用は、不確定性の識別を解決するのに使用される。
【０００７】
本発明の第２の形態によれば、内容フィルタリング動作から生じる不確定性を解決するプログラム命令を有するコンピュータ可読媒体が提供される。このコンピュータ可読媒体は、複数のフィルタによって生成された結果を受け取るプログラム命令を提供する。この結果は、フィルタリングされたデータの分類および分類の不確定性の識別を含む。その後、このコンピュータ可読媒体は、複数のフィルタの間の関係を確立するプログラム命令と、その関係を適用するプログラム命令を提供する。関係の適用は、不確定性の識別を解決することを可能にする。
【０００８】
本発明の第３の形態によれば、内容フィルタリング動作から生じる不確定性を解決するシステムが提供される。このシステムは、関係処理エンジンを記憶するメモリと、メモリに記憶された関係処理エンジンを実行する中央処理装置とを含む。関係処理エンジンは、複数のフィルタによって生成された結果を受け取る論理であって、結果が、フィルタリングされたデータの分類および分類の不確定性の識別を含む論理と、複数のフィルタの間の関係を確立する論理と、関係を適用する論理であって、関係の適用が、不確定性の識別を解決することを可能にする論理とを含む。
【０００９】
本発明の第４の形態によれば、内容フィルタリング動作から生じる不確定性を解決するシステムが提供される。このシステムには、データを処理し、これによって、複数のフィルタリング手段のそれぞれが結果を生成することができる、複数のフィルタリング手段が含まれる。結果は、フィルタリングされたデータの分類および分類の不確定性の識別を含む。このシステムには、さらに、複数のフィルタリング手段のそれぞれからの結果を処理する関係処理手段が含まれる。さらに、関係処理手段は、複数のフィルタリング手段のうちで、分類の不確定性の識別を含む結果を生成したすべてのフィルタリング手段に、生成された関係を適用する。結果の処理は、複数のフィルタリング手段の間の関係を生成するように構成され、生成された結果の適用は、不確定性の識別を解決するのに使用される。
【００１０】
本発明の他の形態および利点は、本発明の原理を例によって示す添付図面と併せ読めば、次の詳細な説明から明白になる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
本発明は、添付図面と共に次の詳細な説明によって容易に理解され、類似する符号は、類似する構造要素を指す。
【００１２】
内容フィルタリング動作から生じる不確定性を解決する方法およびシステムに関する発明を開示する。次の説明では、本発明の完全な理解を提供するために、多数の具体的な詳細を示す。しかし、当業者は、本発明をこれらの具体的な詳細の一部またはすべて用いずに実践できることを理解するであろう。他の場合には、本発明を不必要に不明瞭にしないようにするために、周知の処理動作は詳細に説明しない。
【００１３】
フィルタでは、ある種のデータを分類することができず、一方、本明細書に記載の実施形態は、データの分類における不確定性を解決する方法およびシステムを提供する。下記で詳細に説明するように、分類の不確定性は、フィルタの間の関係を使用することによって解決される。一実施形態で、コンピュータが、フィルタの間の関係を自動的に生成する。もう１つの実施形態では、ユーザが、フィルタの間の関係をコンピュータに手動で指定する。
【００１４】
図１は、本発明の一実施形態によるフィルタの単純化されたブロック図である。当業者に周知のように、フィルタ１０２は、ある判定基準についてデータ１０４を検査し、それに従ってデータを分類するプログラムコードである。たとえば、スパム電子メールフィルタは、求められていない電子メールを検出し、その求められていない電子メールがユーザの電子メール受信トレイに来ないようにするのに使用されるプログラムである。他のタイプのフィルタリングプログラムと同様に、スパム電子メールフィルタは、スパム電子メールフィルタがその判断に基づくある判定基準を探す。たとえば、スパム電子メールフィルタの単純なバージョンは、電子メールメッセージの件名行で特定の単語を監視し、特定の単語を有する電子メールをユーザの電子メール受信トレイから除外するようにプログラムされる。ベイズフィルタおよび他のヒューリスティックフィルタなどのより高度なスパム電子メールフィルタは、疑わしい単語パターンまたは単語頻度を介してスパム電子メールを識別することを試みる。他の例示的なフィルタには、スパム、個人的メールを識別するか件名によってメールを分類する電子メールフィルタ、写真の顔または特定の物体（たとえば、自動車、家など）を見つけ、識別するフィルタ、音楽を聴き、曲のタイトル、グループなどを識別するフィルタ、ブログ、ニュースページ、天気予報ページ、金融ページ、雑誌ページなどのウェブページのタイプを識別するフィルタ、オーディオ録音で話している個人を識別するフィルタ、テキスト文書の綴りの誤りを識別するフィルタ、およびテキスト文書の主題／話題を識別するフィルタが含まれる。
【００１５】
図１からわかるように、フィルタ１０２は、データ１０４およびフィルタルール１０６の両方を処理して、結果１１２を生成する。言い換えると、フィルタ１０２は、ある判定基準についてデータ１０４を検査し、これに従ってデータを分類する。データ１０４は、数値またはコンピュータによる処理に適する形で表された他の情報である。例示的なデータ１０４には、電子メールメッセージ、プログラムファイル、写真ファイル、サウンドファイル、ムービーファイル、ウェブページ、ワードプロセッシングテキストなどが含まれる。さらに、データ１０４を、適当なソースから受け取ることができる。例示的なソースには、ネットワーク（たとえば、インターネット、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、広域ネットワーク（ＷＡＮ）など）、プログラム（たとえば、ビデオゲーム、ワークプロセッサ、ドローイングプログラムなど）、データベースなどが含まれる。
【００１６】
上述の判定基準は、フィルタルール１０６に基づく。フィルタルール１０６は、データ１０４を処理するように諸手順に指定し、どのデータが許容または拒絶されるかを指定する命令である。たとえば、上述のスパム電子メールフィルタのフィルタルールは、電子メールメッセージの件名行の特定の単語を検査し、その件名行に特定の単語を含む電子メールを除外することを指定する。
【００１７】
データ１０４およびフィルタルール１０６の処理の結果として、フィルタ１０２は、結果１１２を生成する。結果１１２は、分類可能データ１０８および分類不確定データ１１０を含む。分類可能データ１０８は、フィルタルール１０６によって具体的に考慮されているデータである。たとえば、上述のスパム電子メールフィルタの例示的フィルタルールは、件名行に特定の単語「ｄｅａｒ（親愛な）」を有する電子メールを含めることを指定する。そのような電子メールは、非スパムとして分類される。しかし、件名行に特定の単語「purchase（購入）」を有する電子メールは、スパムとして分類され、除外される。件名行に特定の単語「dear」および「purchase」を有する電子メールは、フィルタルール１０６によって具体的に考慮されているので、件名行にこの特定の単語「dear」および「purchase」を有するすべての電子メールは、分類可能データ１０８である。
【００１８】
その一方で、分類不確定データ１１０は、フィルタルール１０６によって具体的に考慮されていないデータである。言い換えると、分類不確定データ１１０は、分類可能でないデータである。たとえば、上述の例示的なフィルタルールは、件名行の特定の単語「dear」および「purchase」を考慮する。件名行に特定の単語「dear」および「purchase」を有しない電子メールメッセージは、フィルタ１０２によってスパムまたは非スパムとして分類することができない。したがって、件名行に特定の単語「dear」および「purchase」を有しない電子メールメッセージは、分類不確定データ１１０である。
【００１９】
図２は、本発明の一実施形態による、内容フィルタリング動作から生じる不確定性を解決するシステムの単純化されたブロック図である。図２に示されているように、このシステムには、スパム電子メールフィルタ２０２、写真フィルタ２７０、音楽フィルタ２７２、個人電子メールフィルタ２７４、および関係処理エンジン２６０が含まれる。フィルタ２０２、２７０、２７２、および２７４は、データ１０４およびフィルタルール２１０、２８０、２８２、および２８４の両方を処理して、結果２５０、２５２、２５４、および２５６を生成する。
【００２０】
具体的に言うと、結果２５０、２５２、２５４、および２５６が、関係処理エンジン２６０に供給される（２０５）。一実施形態で、結果２５０、２５２、２５４、および２５６は、結果を検索可能にすることができるように、データベースに記憶される。その後、関係処理エンジン２６０に含まれる関係プロセッサ２２０が、フィルタ２０２、２７０、２７２、および２７４からの結果２５０、２５２、２５４、および２５６を処理して、フィルタの間の関係を生成する。図２には、４つのフィルタ２０２、２７０、２７２、および２７４が示されているが、関係プロセッサ２２０は、任意の個数のフィルタを処理することができる。下記でより詳細に説明するように、生成される関係は、結果２５０、２５２、２５４、および２５６の間の関係ルール２２２である。一実施形態では、関係ルール２２２が、ユーザによって手動で確立される。もう１つの実施形態では、関係ルール２２２が、関係処理エンジン２６０によって自動的に判定される。たとえば、関係処理エンジン２６０は、フィルタ２０２、２７０、２７２、および２７４とインターフェースする時に行われたユーザアクションのシーケンスを記録する。例示的なユーザアクションには、ある種の電子メールの削除、ある種の写真の一貫性のある拒絶、ある種のメッセージのあるカテゴリへの移動、ある種の電子メールの一貫性のある分類などが含まれる。そのようなユーザアクションは、関係パターンを形成する場合があり、関係プロセッサ２２０は、フィルタ２０２、２７０、２７２、および２７４の間のこれらの関係パターンを自動的に認識して、フィルタの間の関係を自動的に確立することを可能にする。
【００２１】
フィルタ２０２、２７０、２７２、および２７４の間の関係を確立した後で、関係プロセッサ２２０は、その関係を関係ルール１１１として定式化し、記憶する。次に、関係プロセッサ２２０は、関係を適用することによって、分類不確定データの識別を自動的に解決する。その後、関係処理エンジン２５０が、分類の解決された識別を、フィルタ２０２、２７０、２７２、および２７４のうちで分類不確定データを含む結果２５０、２５２、２５４、および２５６を生成したすべてのフィルタに適用する。
【００２２】
図３は、本発明の一実施形態による、内容フィルタリング動作から生じる不確定性を解決する方法動作の高水準の概要の流れ図である。動作３００で開始して、異なる形でデータを分類するように設計することができる複数のフィルタが、データを受け取り、動作３１２で、そのデータを処理して結果を生成する。結果は、フィルタリングされたデータの分類および不確かな分類を有するフィルタリングされたデータの識別を含む。
【００２３】
その後、動作３１４で、関係処理エンジンが、フィルタのそれぞれによって生成された結果を処理して、動作３１６でフィルタの間の関係を生成する。次に、生成された関係を、分類の不確定性の識別を含む結果を生成したすべてのフィルタに適用する。生成された関係の適用は、不確定性の識別を解決するのに使用される。
【００２４】
図４は、本発明の一実施形態による、内容フィルタリング動作から生じる不確定性を解決する詳細な方法動作の流れ図である。動作４１０で開始して、フィルタは、データおよびフィルタルールの両方を処理して、結果を生成する。結果は、分類可能データおよび分類不確定データを含む。次いで、動作４１２で、分類不確定データが、結果から読み取られる。動作４１４で、まず、フィルタの間の既存の関係を検査する。フィルタの間に関連する既存の関係がある場合には、関係ルールを、動作４１６で読み取り、動作４１８で不確定性の識別を解決するために適用する。
【００２５】
その一方で、フィルタの間の関係が存在しない場合には、次いで動作４２４で、関係を自動的に確立する。上述のように、一実施形態で、ユーザアクションを分析することによって、関係を自動的に生成することができる。その後、動作４２６で、自動的に生成された関係を確認するようにユーザに求める。自動的に生成された関係が正しいことをユーザが確認した場合に、動作４１８で関係ルールを適用して、不確定性の識別を解決する。しかし、自動的に生成された関係が正しくないとユーザが指定した場合には、動作４２８で、関係を手動で確立する選択肢をユーザに与える。ユーザが関係を手動で確立した後で、その関係が、関係ルールに定式化される。次にその関係ルールを動作４１８で適用して、不確定性の識別を解決する。
【００２６】
動作４１８で関係ルールを適用して不確定性の識別を解決した後で、動作４２２で、分類の解決されたアイデンティティをフィルタに適用する。次に、動作４２０で検査を行って、分類不確定データが残っているかどうかを判定する。不確かな分類を有する追加データがある場合には、動作４１２から始めて、上述の動作を再び繰り返す。そうでない場合には、この方法動作は終了する。
【００２７】
図５は、本発明の一実施形態による、ユーザが手動で関係を確立することを可能にする例示的なグラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）の単純化された図である。一実施形態で、関係を自動的に確立した後で、自動的に生成された関係を確認するようにユーザに要求することができる。図５に示されているように、ユーザは、ウェブアドレス「www.wired.com」のウェブページ８０２をブラウズする。ウェブページ８０２は、さまざまなフィルタを介して処理され、関係処理エンジンが、その結果を処理し、フィルタの間の関係を生成し、生成された関係を適用して、ウェブページのカテゴリの識別を解決する。
【００２８】
この例では、関係処理エンジンは、ウェブページ８０２が、ニュースカテゴリ、コンピュータカテゴリ、およびテクノロジカテゴリに属すると自動的に判定し、その結果、このウェブページのカテゴリをリストしたポップアップメニュー領域８０４を表示する。ウェブブラウザ８０２の自動的に判定されたカテゴリを表示するほかに、ポップアップメニュー領域８０４は、ユーザがフィルタの間の関係を手動で確立することも可能にする。ここでは、たとえば、ユーザが、各カテゴリに対応するボックス８０６のそれぞれにチェックマークを付けるかはずすことによって、関係を手動で確立することができる。ユーザは、単に、対応するカテゴリの横のボックス８０６にチェックマークを付けて、ウェブページ８０２が参照されたカテゴリに属することを示すことができる。その代わりに、ユーザが、カテゴリのチェックマークを外して、ウェブページ８０２が参照されたカテゴリに属さないことを示すことができる。この形で、ポップアップメニュー領域８０４は、ユーザが、自動的に確立された関係が正しいことを確認し、正しくない場合に関係を手動で確立することを可能にする。
【００２９】
任意の個数の適当なレイアウトを、上記で示した領域レイアウトに関して設計することができる。というのは、図５が、使用可能なすべての可能なレイアウト選択肢を表してはいないからである。領域の表示可能な外見は、適当な幾何形状（たとえば、長方形、正方形、円、三角形など）、英数字文字（たとえば、Ａ、ｖ、ｔ、Ｑ、１、９、１０など）、記号（たとえば、
【数１】
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など）、シェーディング、パターン（たとえば、塗り潰し、斜線、ストライプ、ドットなど）、および色によって定義することができる。さらに、たとえば、図５のポップアップメニュー領域８０４を、省略するか、動的に割り当てることができる。領域を、固定するかカスタマイズ可能とすることができることも理解されたい。さらに、コンピューティングデバイスは、レイアウトの固定された組を有するか、定義されたプロトコルまたは言語を使用してレイアウトを定義することができ、あるいは、レイアウトを定義する外部構造をコンピューティングデバイスに報告することができる。
【００３０】
図６Ａは、本発明の一実施形態による、結果の例示的な処理および関係の作成の単純化されたブロック図である。図６Ａに示されているように、この例示的なシステムには、スパム電子メールフィルタ２０２、個人電子メールフィルタ２７４、関係処理エンジン２６０、およびモニタ５０２が含まれる。スパム電子メールフィルタ２０２および個人電子メールフィルタ２７４は、電子メールＡ  ５０６、フィルタルール２１０および２８４を処理して、結果２５０および２５６を生成する。この例では、電子メールＡ  ５０６が、個人電子メールであり、その結果、個人電子メールフィルタ２７４は、電子メールＡ  ５０６を個人電子メールとして正しく分類する。しかし、スパム電子メールフィルタ２０２は、電子メールＡ  ５０６の分類は確定できない。なぜなら、個人電子メールが、スパム電子メールフィルタのフィルタルール２１０によって考慮されていないからである。したがって、スパム電子メールフィルタ２０２は、電子メールＡ  ５０６を分類することができず、このスパム電子メールフィルタによってつくられた結果２５０は、電子メールＡを分類不確定なものとして識別する。
【００３１】
次に、関係処理エンジン２６０が、結果２５０および２５６を処理して、スパム電子メールフィルタ２０２と個人電子メールフィルタ２７４の間の１つまたは複数の関係を確立する。一実施形態では、ユーザが、手動でこれらの関係を確立する。この場合に、モニタ５０２に示されているように、関係処理エンジン２６０は、ユーザに、個人電子メールがスパム電子メールと等しいかどうかを尋ねる。ユーザは、個人電子メールがスパム電子メールと等しくないことを手動で指定する。したがって、関係プロセッサ２２０は、このユーザの入力と結果２５０および２５６を処理して、個人電子メールがスパム電子メールと等しくないという関係ルール５０４を生成する。
【００３２】
図６Ｂは、本発明の一実施形態による、図６Ａでの結果の例示的な処理および生成された関係の適用の流れ図である。動作６０２で開始して、上記で図６Ａに関して述べたスパム電子メールフィルタおよび個人電子メールフィルタの両方が、電子メールＢを受け取り、動作６０４で、電子メールＢを処理して結果を生成する。この場合に、スパム電子メールフィルタは、電子メールＢの分類に関して不確定であり、したがって、関係処理エンジンが、さらに、スパム電子メールフィルタおよび個人電子メールフィルタからの結果を処理して、電子メールＢの分類を解決する。
【００３３】
関係処理エンジンは、動作６０６で、スパム電子メールフィルタと個人電子メールフィルタの間の既存の関係（図６Ａで述べたように前に確立されている）が存在すると判定し、この既存の関係を取り出す。前に確立された関係ルールによれば、個人電子メールは、スパム電子メールではない。その結果、動作６０８で検査を行って、電子メールＢが個人電子メールとして分類されているかどうかを判定する。この特定の関係ルールは、非個人電子メールを考慮していない。したがって、電子メールＢが、個人電子メールとして分類されない場合に、関係処理エンジンは、動作６１４で、本発明の一実施形態に従って、電子メールＢの分類を解決するためにスパム電子メールフィルタと個人電子メールフィルタの間の追加の関係を手動で確立するようにユーザに促す。もう１つの実施形態では、関係処理エンジンが、この関係を自動的に生成することができる。追加の関係が確立されない場合には、スパム電子メールフィルタに関する電子メールＢの分類は、解決されないままになる。
【００３４】
その一方で、電子メールＢが、個人電子メールとして分類された場合には、動作６１０で、関係ルールを電子メールＢに適用する。ここで、動作６１２で、電子メールＢが、非スパムメールとして分類される。というのは、上述のように、前に確立された関係ルールが、個人電子メールがスパム電子メールでないことを指定するからである。次に、動作６１６で、電子メールＢの解決された分類をスパムフィルタに適用する。
【００３５】
上述の発明は、フィルタをトレーニングし、フィルタリング動作で分類可能でない情報を解決する方法およびシステムを提供する。分類の不確定性は、フィルタの間の追加の関係を調べることによって解決される。さらに、フィルタの間の関係を使用した結果は、フィルタが互いに相互作用することを可能にする。たとえば、システムは、家族からのメールを識別する電子メールフィルタと、写真の家族の顔を認識する顔認識フィルタを含む。これらのフィルタの間の関係は、写真に写っている家族と家族の電子メールのグループ化を可能にする。たとえば、さまざまな集まりで撮られた家族の写真を、コンピュータにスキャンする。これらの写真の一部は、当然、家族のほとんどまたは全員を含むグループ写真であり、コンピュータは、顔の同一の組を必ず含むいくつかの写真があることを認識する。次に、コンピュータは、これらの写真をユーザに示し、ユーザがこれらの写真を新しいカテゴリに含めたいかどうかを尋ねる。ユーザは、同意し、新しいカテゴリに「whole family（家族全員）」という名前を付ける。次に、コンピュータは、フィルタの助けを得て他の内容（たとえば、電子メール、ビデオ、オーディオなど）を調べ、これらの内容のうちで家族を含むものを、新しい「whole family」カテゴリに自動的に追加する。さらに、フィルタをトレーニングし、関係を確立した後で、分類されたカテゴリをインターネット検索エンジンに送信して、関連する内容を見つけることができる。
【００３６】
上記の実施形態を念頭において、本発明が、コンピュータシステムに記憶されたデータを用いるさまざまなコンピュータ実施される動作に使用できることを理解されたい。これらの動作は、物理的量の物理的操作を必要とする動作である。通常、必要ではないが、これらの量は、記憶、転送、組み合せ、比較、および他の操作をうけることができる、電気信号または磁気信号の形をとる。さらに、実行される操作は、しばしば、生成する、識別する、判定する、または計算するなどの言葉で表して言及される。
【００３７】
本発明の一部を形成する、本明細書に記載の動作のすべてが、有用な機械動作である。本発明は、これらの動作を実行するデバイスまたは装置にも関する。これらの装置は、必要な目的のために特に構成することができ、あるいは、コンピュータに記憶されたコンピュータプログラムによって選択的にアクティブ化されるか構成される汎用コンピュータとすることができる。具体的に言うと、さまざまな汎用の機械を、本明細書の教示に従って記述されたコンピュータプログラムと共に使用することができ、あるいは、必要な動作を実行するためにより特殊化された装置を構成することがより便利である場合がある。
【００３８】
本発明を、コンピュータ可読媒体上のコンピュータ可読コードとして実施することもできる。コンピュータ可読媒体は、後でコンピュータシステムによって読み取ることができるデータを記憶できるすべてのデータ記憶デバイスである。コンピュータ可読媒体は、コンピュータコードがその中で実施される電磁搬送波も含む。コンピュータ可読媒体の例には、ハードドライブ、ネットワークアタッチドストレージ(network attached storage：NAS)、読取専用メモリ、ランダムアクセスメモリ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷ、磁気テープ、ならびに他の光学的および非光学的データ記憶デバイスが含まれる。コンピュータ可読媒体を、ネットワーク結合されたコンピュータシステムを介して配布することもでき、その結果、コンピュータ可読コードが、分散した形で記憶され、実行される。
【００３９】
上述の発明は、ハンドヘルドデバイス、マイクロプロセッサシステム、マイクロプロセッサベースのまたはプログラマブルなコンシューマエレクトロニクス、ミニコンピュータ、メインフレームコンピュータなどを含む他のコンピュータシステム構成と共に実践することができる。前述の発明を、理解を明瞭にするために詳細に説明したが、添付の特許請求の範囲内で、ある変更および修正を実践できることは明白である。したがって、本実施形態は、例示であって制限的でないものと解釈されなければならず、本発明は、本明細書に示された詳細に制限されるのではなく、添付の特許請求の範囲および均等物の中で変更することができる。請求項では、要素および／またはステップは、請求項で明示的に述べられない限り、動作の特定の順序を暗示しない。
【図面の簡単な説明】
【００４０】
【図１】本発明の一実施形態によるフィルタを示す単純化されたブロック図である。
【図２】本発明の一実施形態による、内容フィルタリング動作から生じる不確定性を解決するシステムを示す単純化されたブロック図である。
【図３】本発明の一実施形態による、内容フィルタリング動作から生じる不確定性を解決する方法動作の高水準の概要を示す流れ図である。
【図４】本発明の一実施形態による、内容フィルタリング動作から生じる不確定性を解決する詳細な方法動作を示す流れ図である。
【図５】本発明の一実施形態による、ユーザが手動で関係を確立することを可能にする例示的なグラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）を示す単純化された図である。
【図６Ａ】本発明の一実施形態による、結果の例示的な処理および関係の作成を示す単純化されたブロック図である。
【図６Ｂ】本発明の一実施形態による、図６Ａでの結果の例示的な処理および生成された関係の適用を示す流れ図である。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６Ａ】
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【図６Ｂ】
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【手続補正書】
【提出日】平成17年4月4日(2005.4.4)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２１】
フィルタ２０２、２７０、２７２、および２７４の間の関係を確立した後で、関係プロセッサ２２０は、その関係を関係ルール２２２として定式化し、記憶する。次に、関係プロセッサ２２０は、関係を適用することによって、分類不確定データの識別を自動的に解決する。その後、関係処理エンジン２６０が、分類の解決された識別を、フィルタ２０２、２７０、２７２、および２７４のうちで分類不確定データを含む結果２５０、２５２、２５４、および２５６を生成したすべてのフィルタに適用する。
【国際調査報告】
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