(57)【要約】  本発明は、データベースを生成又は拡大するため、多数の文書群の電子文書に存在する一覧又はリスト間の重複を利用するものである。【特許請求の範囲】
【請求項１】
共通のオントロジー属性を有する情報アイテム群を拡大することを可能にする方法であって、
前記情報アイテム群の複数のアイテムを有する第１一覧に関する電子文書群をクエリすることを可能にするステップと、
前記クエリの結果に表される前記文書群の各文書において、前記第１一覧を有する各第２一覧の各候補アイテムを特定するステップと、
前記各候補アイテムの中に、前記情報アイテム群のアイテムと共通する属性を有する特定アイテムが存在するか判定するステップと、
前記特定アイテムが共通の属性を有すると判定され、前記情報アイテム群にまだ存在しない場合、前記情報アイテム群に追加するため前記特定アイテムを提供するステップと、
を有することを特徴とする方法。
【請求項２】
請求項１記載の方法であって、
前記判定するステップは、前記各候補アイテムを有するクエリ結果の文書を評価することを特徴とする方法。
【請求項３】
請求項１記載の方法であって、さらに、
前記第１一覧とは異なる前記情報アイテム群の複数のアイテムの第３一覧について前記文書群をクエリするステップを有することを特徴とする方法。
【請求項４】
請求項３記載の方法であって、
前記第３一覧は、前記第１一覧の順列を有することを特徴とする方法。
【請求項５】
請求項３記載の方法であって、
前記第３一覧は、少なくとも１つのアイテムだけ前記第１一覧とは異なることを特徴とする方法。
【請求項６】
請求項３記載の方法であって、
前記第３一覧は、前記特定アイテムを有することを特徴とする方法。
【請求項７】
請求項１記載の方法であって、
前記クエリすることを可能にするステップは、前記文書群を特定言語による文書に限定することを特徴とする方法。
【請求項８】
共通のオントロジー属性を有する情報アイテム群を拡大する方法であって、
前記情報アイテム群の複数のアイテムの第１一覧について電子文書群に対してクエリするステップと、
前記クエリの結果に表される前記文書群の各文書において、前記第１一覧を有する各第２一覧の各候補アイテムを特定するステップと、
前記各候補アイテムの中に、前記情報アイテム群のアイテムと共通する属性を有する特定アイテムが存在するか判定するステップと、
前記特定アイテムが共通の属性を有すると判定され、前記情報アイテム群にまだ存在しない場合、前記情報アイテム群に前記特定アイテムを追加するステップと、
を有することを特徴とする方法。
【請求項９】
請求項８記載の方法であって、
前記判定するステップは、前記各候補アイテムを有するクエリ結果の文書を評価することを特徴とする方法。
【請求項１０】
請求項８記載の方法であって、さらに、
前記第１一覧とは異なる前記情報アイテム群の複数のアイテムの第３一覧について前記文書群をクエリするステップを有することを特徴とする方法。
【請求項１１】
請求項１０記載の方法であって、
前記第３一覧は、前記第１一覧の順列を有することを特徴とする方法。
【請求項１２】
請求項１０記載の方法であって、
前記第３一覧は、少なくとも１つのアイテムだけ前記第１一覧とは異なることを特徴とする方法。
【請求項１３】
請求項１０記載の方法であって、
前記第３一覧は、前記特定アイテムを有することを特徴とする方法。
【請求項１４】
請求項８記載の方法であって、
前記文書群は、特定言語による文書に限定されることを特徴とする方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報アイテム群を拡大することを可能にする方法、情報アイテム群を拡大する方法及び上記方法を実行するソフトウェアに関する。
【背景技術】
【０００２】
コンピュータ環境において使用されるような「オントロジー（ｏｎｔｏｌｏｇｙ）」という用語は、典型的には、用語名、用語意味及び用語間の相互関係の仕様を表す。また、「ドメイン概念化」と呼ばれるオントロジーは、分類とにているが、用語間のより豊富な意味的関係と共に、用語と関係との特定方法に関する厳密な規則を利用するかもしれない。例えば、Ｄｅｂｏｒａｈ  Ｌ．ＭｃＧｕｉｎｎｅｓｓによる「Ｏｎｔｏｌｏｇｉｅｓ  Ｃｏｍｅ  ｏｆ  Ａｇｅ」を参照されたい。また、Ｄｉｅｔｅｒ  Ｆｅｎｓｅｌ、Ｊｉｍ  Ｈｅｎｄｌｅｒ、Ｈｅｎｒｙ  ＬｉｅｂｅｒｍａｎとＷｏｌｆｇａｎｇ  Ｗａｈｌｓｔｅｒの編集による「Ｓｐｉｎｎｉｎｇ  ｔｈｅ  Ｓｅｍａｔｉｃ  Ｗｅｂ：Ｂｒｉｎｇｉｎｇ  ｔｈｅ  Ｗｏｒｌｄ  Ｗｉｄｅ  Ｗｅｂ  ｔｏ  Ｉｔｓ  Ｆｕｌｌ  Ｐｏｔｅｎｔｉａｌ」（ＭＩＴ  Ｐｒｅｓｓ，２００２）を参照されたい。
【０００３】
オントロジーを構成することは、典型的には、時間のかかる作業である。Ｙａｈｏｏでは、例えば、少数の専門家がウェブページを人手により分類している。ＤＭＯＺのオープンディレクトリプロジェクト（ＯＤＰ）は、１つの分類に３６０，０００以上のクラスを有する大規模でシンプルなオントロジーを生成するため、３５，０００人以上のボランティアの編集者の共同作業を利用している。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明者は、一例として、インターネットや光ディスク、メモリカードなどのキャリア上で利用可能な電子コンテンツ情報に添付されるメタデータを検討する。メタデータは、音声／映像コンテンツをサーチ又はブラウズするのに利用可能な付加情報である。例えば、楽曲に関するメタデータは、楽曲タイトル、アーチスト名、ジャンル表示などを有することが可能である。特定領域（ポップ音楽、映画など）のオントロジーが与えられると、メタデータベースを関連するデータにより充填することはしばしば困難である。データを人手により追加することによりデータベースを充填することは、コストと時間を要する。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
従って、本発明者は、ワールドワイドウェブのウェブページ上で利用可能な情報を利用することにより、データベースを自動充填することを提案する。このアイデアは、与えられた集合の複数のアイテムがリストされる一覧のため、ウェブページをサーチすることによって、与えられたタイプの少数のアイテム群を自動的に拡大するというものである。高い確率により、このような一覧における他のワード（又はワードの組み合わせ）はまた、同じタイプのアイテムを参照することになる。従って、本発明は、データベースの構築又は拡大を行うため、大きな集合の電子コンテンツに存在する一覧又はリスト間の重複を利用するものである。
【０００６】
より詳細には、本発明の実施例は、共通のオントロジー属性を有する情報アイテム群を拡大することを可能にする方法に関する。本方法は、情報アイテム群の複数のアイテムの第１一覧について電子文書群をクエリすることを可能にするステップを有する。当該クエリは、例えば、グーグルなどの何れかの便利なサーチエンジンによるワールドワイドウェブなどに対して、あるいは、フルテキストサーチなどを受けることができる他の何れかの電子文書群に対して実行される。当該クエリのクエリ結果に表される各文書において、各候補アイテムが、第１一覧を有する各第２一覧において特定される。その後、各候補アイテムの中に、情報アイテム群のアイテムと共通する属性を有する特定アイテムが存在するか判定される。特定アイテムが共通の属性を有すると判定され、それがまだ情報アイテム群に構成されていない場合、当該特定アイテムは情報アイテム群に追加するため与えられる。この共通性が存在するか否かの判定は、例えば、第１一覧及び／又は情報アイテム群の異なるアイテムの他の一覧と共に候補アイテムが同時に出現する回数を決定する。例えば、当該判定は、同一の候補アイテムを有するクエリ結果の文書を評価することからなる。本発明の方法は、２以上のさらなる繰り返しを受ける。そのとき、上記文書群はさらに、
情報アイテム群の複数のアイテムの第３一覧についてクエリされる。この第３一覧は第１一覧とは異なる。例えば、第３一覧は第１一覧の順列を有し、又は、第３及び第１一覧は、互いに少なくとも１つのアイテムだけ異なっている。例えば、第３一覧は以前の一覧において検出された特定アイテムを有するなどである。
【０００７】
上記可能にする方法は、例えば、既存のサーチエンジンへの拡張として、インターネット上の情報サービスのプロバイダのサーバにより実行される。
【０００８】
本発明の他の実施例は、共通のオントロジー属性を有する情報アイテム群を拡大する方法に関する。本方法は、前記情報アイテム群の複数のアイテムの第１一覧について電子文書群に対してクエリするステップと、前記クエリの結果に表される前記文書群の各文書において、前記第１一覧を有する各第２一覧の各候補アイテムを特定するステップと、前記各候補アイテムの中に、前記情報アイテム群のアイテムと共通する属性を有する特定アイテムが存在するか判定するステップと、前記特定アイテムが共通の属性を有すると判定され、前記情報アイテム群にまだ存在しない場合、前記情報アイテム群に前記特定アイテムを追加するステップとを有する。本発明の当該実施例は、ソフトウェアを用いてデータベース又はオントロジーを自動生成することにより、データベースプロバイダ又はデータベースにより実現される。
【０００９】
従って、本発明は、データベースを生成又は拡大するため、多数の文書群の電子文書に存在する一覧又はリスト間の重複を利用するものである。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
本発明は、複数の与えられたアイテムが同時出現する一覧のためウェブをサーチすることにより、与えられたタイプのアイテム群を同一タイプの追加的アイテムにより拡大することに関する。本発明は、ウェブページに検出される具体的アイテムの一覧又はリストにおいて、同一タイプのより多くのアイテムが存在するという仮定に基づいている。同時出現するアイテムが与えられた複数のアイテムを有する一覧と共に存在する回数をカウントすることによって、適切なタイプを有するアイテムをフィルタリングすることができる。さらに、与えられたアイテムを有する異なる一覧に対するヒットの相対頻度をカウントすることによって、新たに検出された可能性の低いアイテムがフィルタリングされる。その後、次の繰り返しは、次の一覧を用いて、前の繰り返しにおいて検出された１以上の新たなアイテムからクエリを開始するようにしてもよい。サーチプログラムに開始する少数のアイテムのみを与えることによって、何回かの繰り返しにより検出される多数のアイテムによりデータベースを構築することができる。
【００１１】
アイテムは、例えば、単一のワード又は名前などから構成され、あるいは、特定の順序による複数のワードから構成される複合エンティティである。サーチプログラムは、用いられるスペリングにより特定言語のみにより文書を検索するようにしてもよい。最初のアイテムを他の言語に変換することは、最初の言語を用いて当初は受け付けられていない、あるいは検出されなかった追加的アイテムを検出するかもしれない。他の検索の微調整は、特定のシーケンスに入力される初期アイテムの順序付け又は構成を用いてクエリを実行することに関する。例えば、拡大される集合の予め知られている情報アイテムは、それらのカバーされるコンセプトの量又はサイズの昇順又は降順に、又はアルファベット順などにより構成される。
【００１２】
図１は、本発明の方法のフロー図である。ステップ１０２は、新しい類似の情報アイテムを追加することによりユーザが拡大しようとする集合の１以上の既知の情報アイテムから当該処理を開始する。例えば、ユーザは作曲家やその楽曲に関するデータベースを構築することを所望していると仮定する。このとき、関連する情報アイテムは、これら作曲家の名前及び彼らの作品の名前又は他の識別子となる。ユーザが初期アイテムとして、ベートーベン、バッハ、モーツァルトの３人の作曲家の名字を選択していると仮定する。ステップ１０４、において、ユーザは、この第１の一覧をテキスト文字列「バッハ、モーツァルト、ベートーベン」として準備する。ステップ１０６において、この第１の一覧が、ワールドワイドウェブなどの電子文書群に対するクエリを実行するサーチエンジンに入力される。ステップ１０８において、追加的なクエリが、例えば、オプションとして第１の一覧の異なる順列を用いて実行される。異なる順列は、異なるクエリ結果をもたらす。ステップ１１０において、クエリ結果が解析される。例えば、第１の一覧又は他の順列を含む第２の一覧に同時に出現する特定の新たな候補アイテムを含む電子文書の文書数を保持する。その後、第２の一覧は、２つの新しい候補アイテムの間に、又は１つの候補アイテムを右側又は左側に置くことによって、第１の一覧（又はその順列）を有する。「序曲」や「選好する」などを第２の一覧が含む検出された文書の文書数は、「ショパン」や「ハイドン」など第２の一覧が含む検出された文書の文書数より少ない可能性が高い。可能性の低い候補のさらなるフィルタリングは、検出された２以上の新たな候補を含む各サブセット（さらなる一覧）に対するクエリ結果の文書の中のヒットの相対頻度を決定するのに利用されてもよい。あるいは、又はさらに、追加的なフィルタリングは、サーチされるオントロジータイプの指定と共に候補アイテムごとの追加的クエリを実行するのに利用する。上述の例では、「作曲家ハイドン」、「ハイドン、作曲家」及び／又は「ハイドンの楽曲」などについてのクエリが実行されてもよい。ステップ１１２において、可能性の低い候補アイテムが排除され、ステップ１１４において、残りの新たな候補が、それらがまだ集合の要素でない場合、当該集合に追加される。ステップ１１６において、本処理は終了するためステップ１１８に移行するか、あるいは、本処理が継続されるか決定される。処理が継続される場合、次の繰り返しのためステップ１０４に戻り、新たな複数のアイテムが現在の集合から選択される。
【００１３】
最初ではない繰り返しでは、ステップ１１０の解析はまた、例えば、これまで実行された繰り返しにおいて蓄積されたスコアを解析することにより、以前の繰り返しのものと現在の結果を相関させるようにしてもよい。さらに、どの電子文書が２回以上の繰り返しにおいて出現するか追跡するようにしてもよい。このとき、これら特定の文書はすでにサーチされたアイテムのより大きなリストを有するかもしれない。例えば、同一の文書が、例えば、これまで行われたすべての繰り返しの半分以上のクエリ結果に出現している場合、例えば、この特定の文書に含まれる第２の一覧の受け付けられた候補アイテムの近傍が第１の一覧に存在しないか繰り返しテストすることにより、より広範な範囲での当該文書のスキャニングが、これまで抽出されたその他の文書において高い頻度を有することを考慮してもよい。その場合、この近傍はまた許容される候補となる可能性がある。その後、当該処理は、近傍の近傍などを評価することにより継続することが可能である。
【００１４】
さらに、ステップ１１８における本処理の終了前に、拡大された集合をさらに精製するため、任意的なステップ（図示せず）を実行可能である。例えば、特定アイテムを含む文書の文書数と、他の何れかのアイテムを含む文書の文書数との間に大きな相違が存在する場合、当該アイテムをアノマリとみなし、集合から削除するようにしてもよい。統計解析、ユーザ介入又は編集者介入が、このステップに必要とされてもよい。
【００１５】
図２は、データネットワーク２０６を介しサーバ２０４に接続されるクライアント２０２を有するクライアント・サーバシステム２００を参照して本発明のさらなる特徴を示す。サーバ２０４は、図１のフロー図を参照して示される方法を実現するアプリケーションソフトウェア２０８を有する。クライアント２０２のユーザは、特定のアイテムのリストを有することを所望し、サーバ２０４と接触する。ユーザは、参照番号２１０を有する「フォード、リンカーン、ピアース」の初期の一覧をサーバ２０４に提供する。フロー図１００により概略された本方法に従って、サーバは自動検索の結果が実際的に分離したトピックの２つの文書群に連結されているようであるということがわかるかもしれない。より綿密な観察により、１つの文書群が「米国大統領」に関するものであることがわかる。米国大統領の完全なリストは、ジェラルド・フォード、アブラハム・リンカーン及びフランクリン・ピアース（及びジョン・アダムス、ジョン・クインシー・アダムス、前者のアダムスの息子）の名字を含む。他の集合は「アメリカのクラシック又はビンテージ自動車」に関するものであり、それの完全なリストは、「フォード」、「リンカーン」、「ピアース・アロー」（及び「フランクリン」や「アダムス」）を有する。具体的には、「リンカーン」のモデルは「フォード」により所有され、厳密に言うと、「リンカーン」は、厳格主義者の観点からは「フォード」の下位又は部分集合となるべきである。この分岐（「大統領」と「自動車」）は、様々な手法により解明することができる。例えば、サーバ２０４は、追加的アイテム（「ジープ」）やクエリのトピックの特徴（「自動車」）などのユーザからの追加的情報入力を要求するようにしてもよい。あるいは、サーバ２０４は、コンテクスト、ユーザプロファイル又はやりとりの履歴を考慮するようにしてもよい。例えば、参照することによりここに含まれ、以下で簡単に説明される米国特許第６，２５６，６３３号（代理人整理番号ＰＨＡ２３，４２２）を参照されたい。さらなる他の解決手段として、サーバ２０４は、トピックに従って文書在庫を整理したさらなるサーバの（実又は仮想）ネットワークへのゲートウェイを構成する。ユーザは、クエリの開始前にカテゴリ選択をするよう求められる。これに関して、例えば、参照することによりここに含まれ、以下で簡単に説明される米国特許第６，３４９，３０７号（代理人整理番号ＰＨＡ２３，６０６）を参照されたい。この曖昧さが解消され、ユーザがアメリカのクラシック自動車のリストに興味を持ったと仮定する。サーバ２０４は、１以上の繰り返しを用いてソフトウェアアプリケーション２０８を実行し、自動車タイプのリスト２１２を返す。リスト２１２は、オプションとして、リスト２１２の各アイテムごとのさらなる文書へのポインタを有するようにしてもよい。例えば、エントリ「ドーブル」に係るポインタは、関連するブール演算子を示す大文字の入力「ドーブルＡＮＤ（自動車ＯＲ車）に対する従来のサーチエンジンのクエリ結果を表す。
【００１６】
リストが完全なものとして受け付けられ、処理１００が終了すると、当該結果は１次元情報アイテムアレイを有するデータベースとなり、おそらく上述のようなポインタを用いてメタ情報を伴う。データベースは、２次元以上のアレイにより表現されるように拡張することができる。例えば、図２の例のユーザは、「モデルＡ、モデルＴ、サンダーバード」の文字列と、好ましくは「ＡＮＤフォード」を入力する。処理１００は、当初の３つに加えて、モデルＫ、フォーダ、チューダ、Ｆ１ピックアップ、ムスタングなどを含むフォードブランドのモデルのリストを最終的に返す。もとのリスト（上記ブランド）の各アイテムに対して、ユーザは、さらなる次元（ここでは、フォードにより製造されたモデル）に属するものとして予め知られているいくつかのアイテムを入力することにより、さらなる次元のリストへの拡張を初期化する。
【００１７】
図３は、図１及び２で触れられた特徴の一部を示す。上述のように、ユーザは、入力として「リンカーン、フォード、ピアース」の一覧２１０を与え、アメリカのクラシックカーに関するデータベースを構築しようとしている。システム２００は、入力２１０を受け取り、クエリ結果として、「スチュードベーカ、リンカーン、フォード、ピアース・アロー、デューゼンバーグ」の一覧を有する文書を抽出する。「デューゼンバーグ」という用語は、候補としては特定されない。なぜなら、それは検出されたリストの「ピアース」に直接従うものではないからである。その後、システム２００は、一覧２１０の各種順列に関するクエリを実行する。「フォード、リンカーン、ピアース」の順列３０４は、「パッカード、リンカーン、フォード、ピアース、クライスラ」のリストを有する文書を生成し、これにより、「パッカード」と「クライスラ」という追加的な候補３０６をもたらす。「ピアース、リンカーン、フォード」の順列３０８は、「プリマス」、「スチュードベーカ」、「ワシントン」及び「ルーズベルト」の追加的候補３１０が抽出される文書を返す。「スチュードベーカ」の用語は、候補としてすでに特定されている。「ルーズベルト」と「ワシントン」の用語は、ここでは適切な候補であり、さらなる繰り返しにおいて、「リンカーン」、「フォード」及び「ピアース」と共に、米国大統領の名前を表すさらなる適当な候補を導くであろう。従って、累積的検索結果における文書は、自動車に関するクラスタ、米国大統領に関するクラスタ、存在する場合には、重要でない重複を有するクラスタを最終的に構成するかもしれない。従って、大統領の文書クラスタから生じた用語は、自動車文書クラスタからの用語と相互に関連させられる必要がある。その後、両方のクラスに現れない用語がデータベースに追加される新たな用語のリストから削除される。あるいは、クラスタの文書が「自動車」の文字列に対してスキャンされ、この文字列を含まないものは、「自動車」を有しない文書から生じた候補用語と共に破棄される。さらなる繰り返しにおいて、システム２００は、ステップ１０４に戻ると、「パッカード、ピアース、プリマス」として入力３１２を選択するようにしてもよい。すべての用語は、同一の文字から始まり、ランダムな順序ではなくアルファベット順に与えられるということに留意されたい。このことは、そのようなリストはアルファベット順に配列されている可能性が高いため、より多くの自動車タイプの多かれ少なかれ完全なリストを有する文書を検出する可能性が高まる。入力３１２は、「オールズモバイル、パッカード、ピアース、プリマス、ポンティアック」の一覧から生じる可能性が高い「ポンティアック」と「オールズモバイル」の候補３１４を導く。クエリへの入力のアルファベット順のアイテムについて、システム２００は、好ましくは、各自のアルファベット順の正確な位置に追加された新たな各候補（「オールズモバイル」及び「ポンティアック」）と切り捨てされた前の一覧３１２から構成されるさらなる一覧３１６と３１８に関して文書をクエリする。結果３１４をもたらす同一の文書が適切な新たな候補３２０と３２２、ここでは「ナッシュ」と「レオ」を生成する場合、システム２００は、切り捨て及び追加ステップを繰り返し用いてさらなる繰り返しを同一の文書に行うようにしてもよい。
【００１８】
本発明の方法の興味深い利用は、他の言語の特定の単語の翻訳を検出することに関するものである。例えば、それぞれ北イタリアの同一都市をそれぞれイタリア語、フランス語／英語、ドイツ語及びオランダ語で表現した、「Ｍｉｌａｎｏ」、「Ｍｉｌａｎ」、「Ｍａｉｌａｎｄ」、「Ｍｉｌａａｎ」という単語などの異なる言語による都市名を考える。オランダの首都の名前「Ａｍｓｔｅｒｄａｍ」のスペルは、他のほとんどの言語に翻訳されても変わらない。このことは、本発明の方法において取得されるような都市の名前の一覧におけるアイテムが、解析された文書が記述された言語に依存するということを意味する。従って、言語に依存しない名前の第１の一覧から、特定の言語の文書に制限されるクエリを開始することができる。例えば、「Ａｍｓｔｅｒｄａｍ、Ｒｏｔｔｅｒｄａｍ、Ｕｔｒｅｃｈｔ」の一覧に適用され、英語の文書に限定される本発明の方法は、おそらく、「Ｅｉｎｄｈｏｖｅｎ」と「Ｔｈｅ  Ｈａｇｕｅ」の候補アイテムをもたらすであろう。フランス語の文書に限定した同様のクエリは、おそらく、「Ｅｉｎｄｈｏｖｅｎ」と「Ｌａ  Ｈａｙｅ」の結果を有し、ドイツ語に限定されたものは、「Ｅｉｎｄｈｏｖｅｎ」、「’ｓ  Ｇｒａｖｅｎｈａｇｅ」及び「Ｄｅｎ  Ｈａａｇ」をもたらすであろう。異なる言語によるクエリの最終的な結果を解析することにより、「Ｔｈｅ  Ｈａｇｕｅ」、「Ｌａ  Ｈａｙｅ」、「Ｄｅｎ  Ｈａａｇ」及び「’ｓ  Ｇｒａｖｅｎｈａｇｅ」のすべてはオランダ西部の同一都市を表し、「Ｄｅｎ  Ｂｏｓｃｈ」、「ｓ  Ｈｅｒｔｏｇｅｎｂｏｓｃｈ」及び「Ｂｏｉｓ−ｌｅ−Ｄｕｃ」は、オランダ南部の同一都市の異なる名前であり、最初の２つはオランダ語、最後の１つはフランス語であるという洞察を導く。最終的な一覧はまた、同一言語による同一のエンティティの「Ｈｏｌｌａｎｄ」、「Ｔｈｅ  Ｎｅｔｈｅｒｌａｎｄｓ」及び「Ｔｈｅ  Ｌｏｗ  Ｃｏｕｎｔｒｉｅｓ」などの他の表現を導くことに留意されたい。
【００１９】
以下が、参照することによりここに含まれる。
・Ｄｏｒｅｅｎ  Ｃｈｅｎｇに付与された米国特許第６，３４９，３０７号（代理人整理番号ＰＨＡ２３，６０６）「ＣＯＯＰＥＲＡＴＩＶＥ  ＴＯＰＩＣＡＬ  ＳＥＲＶＥＲＳ  ＷＩＴＨ  ＡＵＴＯＭＡＴＩＣ  ＰＲＥＦＩＬＴＥＲＩＮＧ  ＡＮＤ  ＲＯＵＴＩＮＧ」
当該特許は、トピックコンテンツに基づく高速かつ効率的検索及び抽出のため、文書を効率的に構成する情報構成抽出システムに関する。この情報構成抽出システムは、所定のトピックの与えられた集合に関連する文書のみの構成及び抽出のため最適化されている。文書が与えられたトピックの集合に含まれるトピックを有しない場合、当該文書は与えられたサービスから排除される。同様に、文書が与えられたサービスから具体的に禁止されたトピックを有する場合、それは排除される。このパラダイムにより、プロバイダは与えられる検察及び抽出サービスの範囲を意図的に限定するが、そうすることにより、予想されるユーザ要求を対象としたより効率的かつ効果的なサービスを提供する。情報構成抽出システムはまた、ユーザに固有の語彙の使用と共に、検索基準を拡大する所定又はユーザにより規定された視点の利用を含む文脈に依存した検察及び抽出技術をサポートする。好適な実施例では、トピックの選択された集合は、複数の重複する階層に構成され、分散ソフトウェアアーキテクチャが、トピックベースの情報構成、ルーティング及び抽出サービスをサポートするのに利用される。文書は１以上のトピックに関連するものであってもよく、情報サービスにより維持されるトピック階層を介し各トピックと関連付けされる。
・Ｃｈａｎｄｒａ  Ｄｈａｒａｐに付与された米国特許第６，２５６，６３３号（代理人整理番号ＰＨＡ２３，４２２）「ＣＯＮＴＥＸＴ−ＢＡＳＥＤ  ＡＮＤ  ＵＳＥＲ−ＰＲＯＦＩＬＥ  ＤＲＩＶＥＮ  ＩＮＦＯＲＭＡＴＩＯＮ  ＲＥＴＲＩＥＶＡＬ」
当該特許は、カスタマイズされた方法によりユーザが電子データベースを介しナビゲートすることを可能にすることに関する。コンテクストは、予め少なくとも部分的に構成されたユーザのプロファイルに基づき生成される。候補データが、当該コンテクストの制御の下、データベースから選択され、ユーザは候補とやりとりすることが可能とされる。プロファイルは、予めユーザにより与えられたトピック情報とユーザからデータベースへの以前のアクセス履歴とに基づく。当該特許発明は、以前のクエリの結果に関してユーザのアクセス履歴により与えられるようなユーザの興味に主として着目することにより、広範な情報をブラウズする効果を向上させる。次のクエリに対してこれらの結果を考慮することは、この特定のユーザが現在興味を有する可能性のあるものに関して、現在のクエリオブジェクトを解釈することを可能にするコンテクストを生成する。現在のクエリのコンテクストは、ユーザのプロファイルを更新するのに利用される。プロファイル自体は、文書ベースとも呼ばれる情報プロバイダのトピックスペースからの関連する情報のユーザのサーチスペースへのマッピング推奨として用いられる。このプロファイルは、文書ベースとのユーザのやりとりに応答して、動的に更新される。従って、ユーザの検索中、動的部分がプロバイダの情報スペース内にとられたパスを反映する。好ましくは、プロファイルはまた、ユーザの長期の興味を反映する静的部分を有する。「静的」という用語は、動的部分より実質的に遅いタイムスケールを示すのに用いられる。静的部分は、例えば、ユーザが文書ベースとやりとりした最初に、ユーザの関心分野に関するトピック情報をユーザに提供させることにより決定される。このような入力は、次第に手動により変更することができる。あるいは、又はさらに、経時的な統計的に関連のあるいくつかの結果の統計解析が、実質的に一定のテーマを検出することを可能にする。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】図１は、本発明の方法のフロー図である。
【図２】図２は、本発明のシステムのブロック図である。
【図３】図３は、図１の方法の各処理ステップの図である。
【図１】
2007505386.tif 000002
【図２】
2007505386.tif 000003
【図３】
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【国際調査報告】
2007505386.tif 000005
2007505386.tif 000006
2007505386.tif 000007