(57)【要約】【課題】航空関連データの複数のストリームなどのアセット関連データストリームを関連付けし、タグ付けする。【解決手段】システムおよび方法は、アセット関連データストリーム内の１つまたは複数のデータエンティティを識別する４０４ために、自然言語処理エンジンに入力テキストとしてアセット関連データのうちの１つまたは複数の部分を提供する４０２。キーワードタグ付けおよび／またはデータエンティティ関係の形で情報をデータエンティティに貼り付けるために、１つまたは複数の処理規則を生成する４０８。１つまたは複数の処理規則は、アセット関連データの後続の部分を評価し、解析されたデータおよび生成されたタグ／関係をユーザに表示するための統計モデルの一部として格納する４１０。【選択図】図１２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
１つまたは複数の航空機に関連するアセット関連データの複数のストリームの相互関係のための、コンピュータにより実施される方法（４００）であって、
１つまたは複数のプロセッサ（２０６，２２６）によって、複数のアセット関連データストリームからのデータのうちの１つまたは複数の部分を、入力テキストとして自然言語処理エンジンに提供するステップ（４０２）と、
前記１つまたは複数のプロセッサ（２０６，２２６）によって、前記自然言語処理エンジンを用いて前記アセット関連データストリーム内の１つまたは複数のデータエンティティを識別するステップ（４０４）と、
前記１つまたは複数のプロセッサ（２０６，２２６）によって、前記アセット関連データストリーム内で識別された前記データエンティティに情報を貼り付けるための１つまたは複数の処理規則を生成するステップ（４０８）と、
前記１つまたは複数のプロセッサ（２０６，２２６）によって、１つまたは複数の保守イベントの効率のために、前記データに関連するアセット関連データの後続の部分を評価するための統計モデルの一部として前記１つまたは複数の処理規則を格納するステップ（４１０）と、を含む、コンピュータにより実施される方法。
【請求項２】
請求項１に記載のコンピュータにより実施される方法であって、前記１つまたは複数のプロセッサ（２０６，２２６）によって、前記複数のアセット関連データストリームからのデータのうちの１つまたは複数の部分にタグ付けするためのユーザ命令を受け取るステップ（４１２）と、
前記１つまたは複数のプロセッサ（２０６，２２６）によって、ユーザ命令にしたがってタグ付けされたデータのうちの前記１つまたは複数の部分を、前記統計モデルに入力として提供するステップ（４１４）と、をさらに含む、コンピュータにより実施される方法。
【請求項３】
請求項２に記載のコンピュータにより実施される方法であって、前記複数のアセット関連データストリームからのデータのうちの１つまたは複数の部分にタグ付けするための前記ユーザ命令は、前記アセット関連データストリーム内の識別された１つまたは複数のデータエンティティに１つまたは複数のキーワードを関連付けるための、あるいは、前記アセット関連データストリーム内の識別された２つ以上のデータエンティティ間の関係を識別するための、命令を含む、コンピュータにより実施される方法。
【請求項４】
請求項２に記載のコンピュータにより実施される方法であって、前記１つまたは複数のプロセッサ（２０６，２２６）によって、ユーザ命令にしたがってタグ付けされたデータのうちの前記１つまたは複数の部分から１つまたは複数の追加の処理規則を生成するステップ（４１６）をさらに含む、コンピュータにより実施される方法。
【請求項５】
請求項１に記載のコンピュータにより実施される方法であって、前記統計モデルは、機械学習プロセスを用いてアセット関連データの後続の部分を処理するためのトレーニング分類子として処理規則を識別する、コンピュータにより実施される方法。
【請求項６】
請求項１に記載のコンピュータにより実施される方法であって、前記１つまたは複数の処理規則は、アセット関連データストリーム内の識別された１つまたは複数のデータエンティティに１つまたは複数のキーワードを関連付けるためのタグ付け規則を含む、コンピュータにより実施される方法。
【請求項７】
請求項１に記載のコンピュータにより実施される方法であって、前記１つまたは複数の処理規則は、前記アセット関連データストリーム内の識別された２つ以上のデータエンテ
ィティ間の関係を識別するための関係規則を含む、コンピュータにより実施される方法。
【請求項８】
請求項１に記載のコンピュータにより実施される方法であって、前記アセット関連データは、航空機の障害および警告データ、飛行後報告データ、または航空機の保守報告データのうちの１つまたは複数を含む航空機関連データを含む、コンピュータにより実施される方法。
【請求項９】
請求項１に記載のコンピュータにより実施される方法であって、前記１つまたは複数のプロセッサ（２０６，２２６）によって、前記アセット関連データストリーム内の識別された前記１つまたは複数のデータエンティティ間の１つまたは複数の関係を識別するステップをさらに含み、１つまたは複数の関係を識別するステップは、少なくとも部分的に前記自然言語処理エンジン（４０６）を用いて実施される、コンピュータにより実施される方法。
【請求項１０】
アセット関連データの複数のストリームを処理するための、コンピュータにより実施される方法（４２０）であって、
１つまたは複数のプロセッサ（２０６，２２６）によって、複数のアセット関連データストリームからのデータのうちの１つまたは複数の部分を受け取るステップ（４２２）と、
前記１つまたは複数のプロセッサ（２０６，２２６）によって、１つまたは複数のデータエンティティと、前記データエンティティに情報を貼り付けるための１つまたは複数の処理規則と、を含む統計モデルにアクセスするステップ（４２４）と、
前記１つまたは複数のプロセッサ（２０６，２２６）によって、前記統計モデルを用いて前記複数のアセット関連データストリームからのデータのうちの前記１つまたは複数の部分内の１つまたは複数のデータエンティティを識別するステップ（４２６）と、
前記１つまたは複数のプロセッサ（２０６，２２６）によって、前記統計モデルを用いて前記複数のアセット関連データストリーム内の識別された前記１つまたは複数のデータエンティティに１つまたは複数のキーワードを自動的にタグ付けするステップ（４２８）と、
前記１つまたは複数のプロセッサ（２０６，２２６）を用いて、前記１つまたは複数の識別されたデータエンティティと、前記１つまたは複数の識別されたデータエンティティにタグ付けされた前記１つまたは複数のキーワードとを、ユーザに表示するために提供するステップ（４３２）と、を含む、コンピュータにより実施される方法。
【請求項１１】
請求項１０に記載のコンピュータにより実施される方法であって、
前記１つまたは複数のプロセッサ（２０６，２２６）を用いて、前記統計モデルを用いて前記１つまたは複数の識別されたデータエンティティ間の１つまたは複数の関係を識別するステップ（４３０）と、
前記１つまたは複数のプロセッサ（２０６，２２６）を用いて、前記１つまたは複数の識別された関係をユーザに表示するために提供するステップ（４３２）と、をさらに含む、コンピュータにより実施される方法。
【請求項１２】
請求項１０に記載のコンピュータにより実施される方法であって、前記アセット関連データは、航空機の障害および警告データ、飛行後報告データ、または航空機の保守報告データのうちの１つまたは複数を含む航空機関連データを含む、コンピュータにより実施される方法。
【請求項１３】
請求項１０に記載のコンピュータにより実施される方法であって、前記統計モデルは、タグ付けされたアセット関連データのデータセットからのデータエンティティおよび処理規則を識別するために、機械学習プロセスを用いてトレーニングされる、コンピュータに
より実施される方法。
【請求項１４】
請求項１０に記載のコンピュータにより実施される方法であって、前記１つまたは複数の識別されたデータエンティティと、前記１つまたは複数の識別されたデータエンティティにタグ付けされた前記１つまたは複数のキーワードと、に少なくとも部分的に基づいて保守作業を行うステップをさらに含む、コンピュータにより実施される方法。
【請求項１５】
コンピューティングシステム（２００）であって、
１つまたは複数のプロセッサ（２０６，２２６）と、
１つまたは複数のメモリ装置（２０８，２２８）と、を含み、前記１つまたは複数のメモリ装置（２０８，２２８）は、前記１つまたは複数のプロセッサ（２０６，２２６）によって実行された場合に、前記１つまたは複数のプロセッサ（２０６，２２６）に対して動作を実行させるコンピュータ可読命令（２１０，２３４）を格納し、前記動作は、請求項１乃至１４のいずれか１項に記載の方法において実施されるステップを含む、コンピューティングシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本主題は、一般的には、複数のデータストリームの相互関係に関し、より具体的には、航空関連データシステムおよび他のアセット関連アプリケーション内のデータのタグ付けおよび相関に関する。
【背景技術】
【０００２】
大量のデータは、搬送フリートおよび個々のアセットを追跡する性能に関して、一般的に入手可能である。たとえば、航空機産業は、様々な特定のソースから航空機の運用データを収集する。データは、クイック・アクセス・レコーダ（ＱＡＲ）を介して航空機から収集することができ、クイック・アクセス・レコーダは、いくつかの航空機のセンサおよび航空電子工学システムから受け取った生の飛行データパラメータの機上記録を提供することができる。データは、航空会社の保守、修理、およびオーバーホール（ＭＲＯ）システムからの保守記録から収集することができる。データはまた、パイロットの報告または航空機状態モニタリングシステム（ＡＣＭＳ）の通信から収集することもできる。さらに、航空機空地データ通信システム（ＡＣＡＲＳ）のメッセージは、航空機の移動イベント、飛行計画、気象情報、機器の健全性、接続便の状況などを含む関連するデータを含むことができる。
【０００３】
航空機運行データの予測解析は、個々の航空機またはフリート全体の保守および予知診断に有用な情報を提供することができる。多くの既存のシステムは、これらの膨大な量のデータについて主として人間による解釈に依存しているが、それは扱いにくく、面倒で、時間がかかる。さらに、複数のデータストリームを消費する企業レベルの解析システムは、アセットについてのすべての利用可能なデータの合成ビューを必要とする場合がある。このような合成ビューから推定される知識は、アセットのフリートについての正確な状況認識画像を構築するために必要となり得る。これらの公知のオプションは、取るべき保守作業およびそれらの作業の緊急度についてインテリジェントな決定を行う際に、限られた精度および有効性をもたらすことができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】米国特許第８，２６６，０６６号明細書
【特許文献２】米国特許出願公開第２０１４／０２７７９２１号明細書
【特許文献３】特表２０１２−５２８７６０号公報
【発明の概要】
【０００５】
本開示の実施形態の態様および利点は、以下の説明において部分的に記載され、あるいはその説明から学習することができ、あるいは実施形態の実施を通して学習することができる。
【０００６】
本開示の１つの例示的な態様は、アセット関連データの複数のストリームの相互関係のためのコンピュータにより実施される方法を対象とする。本方法は、１つまたは複数のプロセッサによって、複数のアセット関連データストリームからのデータのうちの１つまたは複数の部分を、入力テキストとして自然言語処理エンジンに提供するステップを含むことができる。本方法は、１つまたは複数のプロセッサによって、自然言語処理エンジンを用いてアセット関連データストリーム内の１つまたは複数のデータエンティティを識別するステップをさらに含むことができる。本方法は、１つまたは複数のプロセッサによって、アセット関連データストリーム内で識別されたデータエンティティに情報を貼り付けるための１つまたは複数の処理規則を生成するステップをさらに含むことができる。本方法は、１つまたは複数のプロセッサによって、１つまたは複数の保守イベントの効率のために、アセット関連データの後続の部分を評価するための統計モデルの一部として１つまたは複数の処理規則を格納するステップをさらに含むことができる。
【０００７】
本開示の別の例示的な態様は、アセット関連データの複数のストリームの相互関係のためのシステムを対象とする。システムは、１つまたは複数のプロセッサと、１つまたは複数のメモリ装置と、を含むことができる。１つまたは複数のメモリ装置は、１つまたは複数のプロセッサにより実行された場合に、１つまたは複数のプロセッサに動作を実行させるコンピュータ可読命令を格納することができる。本動作は、複数のアセット関連データストリームからのデータのうちの１つまたは複数の部分を、入力テキストとして自然言語処理エンジンに提供するステップを含むことができる。本動作は、自然言語処理エンジンを用いてアセット関連データストリーム内の１つまたは複数のデータエンティティを識別するステップをさらに含むことができる。本動作は、アセット関連データストリーム内で識別されたデータエンティティに情報を貼り付けるための１つまたは複数の処理規則を生成するステップをさらに含むことができる。本動作は、１つまたは複数の保守イベントの効率のために、アセット関連データの後続の部分を評価するための統計モデルの一部として１つまたは複数の処理規則を格納するステップをさらに含むことができる。
【０００８】
本開示のこれらの例示的な態様に対して、変形および変更を行うことができる。
【０００９】
様々な実施形態のこれらの、ならびに他の特徴、態様および利点は、以下の説明および添付の図面を参照すれば、よりよく理解されよう。添付の図面は、本明細書に組み込まれ、本明細書の一部を構成しており、本開示の実施形態を例示し、説明と併せて、関連する原理を説明するのに役立つ。
【００１０】
当業者に向けられた実施形態の詳細な説明は、本明細書に記載されており、それは以下の添付の図面を参照している。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本開示の例示的な実施形態による例示的なデータタグ付けおよび相関システムの概要を示す図である。
【図２】本開示の例示的な実施形態によるデータタグ付けおよび相関システムならびに方法におけるデータフローの例示的な概略図である。
【図３】本開示の例示的な態様によるデータタグ付けおよび相関機能を実現するためのシステム構成要素の例示的な概要を示す図である。
【図４】本開示の例示的な実施形態によるデータタグ付けおよび相関システムならびに方法で用いるためのタグ付け機能を示す図である。
【図５】本開示の例示的な実施形態によるデータタグ付けおよび相関システムならびに方法で用いるための関係タグ付け機能を示す図である。
【図６】本開示の例示的な実施形態による、表示用に集約された保守データの視覚化を提供する例示的なグラフィカル・ユーザ・インターフェースを示す図である。
【図７】本開示の例示的な実施形態による、図６のグラフィカル・ユーザ・インターフェースの詳細な部分を示す例示的なグラフィカル・ユーザ・インターフェースを示す図であり、特にある期間にわたって追跡された運用イベントおよび保守イベントを示している。
【図８】本開示の例示的な実施形態による、表示用のタグ警報機能を提供する例示的なグラフィカル・ユーザ・インターフェースを示す図である。
【図９】本開示の例示的な実施形態による、表示用の障害および警告機能を提供する例示的なグラフィカル・ユーザ・インターフェースを示す図である。
【図１０】本開示の例示的な実施形態による、特徴付けパネル機能を提供する例示的なグラフィカル・ユーザ・インターフェースを示す図である。
【図１１】本開示の例示的な実施形態による、新たなタグタイプ作成のための機能を提供する例示的なグラフィカル・ユーザ・インターフェースを示す図である。
【図１２】本開示の例示的な実施形態による、複数のデータストリームの相互関係を提供する例示的な方法のフローチャートを示す図である。
【図１３】本開示の例示的な実施形態による、アセット関連データの複数のストリームを処理する例示的な方法のフローチャートを示す図である。
【図１４】本発明の例示的な実施形態による、複数の航空機用に集約された保守データを可視化するための例示的な方法のフローチャートを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
ここで本発明の実施形態を詳細に参照するが、それの１つまたは複数の実施例を図面に示す。各実施例は本発明の説明のために提供するものであって、本発明を限定するものではない。実際、本発明の範囲または趣旨を逸脱せずに、様々な修正および変更が本発明において可能であることは、当業者にとって明らかであろう。たとえば、一実施形態の一部として図示または記載する特徴は、別の実施形態と共に用いて、さらに別の実施形態を得ることができる。したがって、本発明は、添付の請求の範囲およびそれらの等価物の範囲に入るこのような修正および変更を包括することが意図されている。
【００１３】
本開示の例示的な態様は、航空機などのアセットのフリートのための複合解析に関連する複数のデータストリームの相互関係のためのシステムおよび方法を対象とする。いくつかの例示的な実施形態は、複数のデータストリームを自動的に解析するために、機械学習の形の定量的入力と、ユーザ命令の形の定性的入力と、を結合することができる閉ループシステムを構築するための機能を提供することができる。これらの機能は、データタグ付けおよび相関フレームワークの一部として働くことができる。このようにして、本開示の例示的な態様は、データエンティティを識別し、システム内のデータエンティティ間の識別された関係を相関させるために、フリーテキスト入力から意味を抽出する規則エンジン能力および自然言語処理を活用する、堅牢で拡張可能なデータ解析パイプラインを提供する技術的効果を有することができる。
【００１４】
アセットまたはアセットのフリートについての事実および情報を自動生成することは、アセットのフリートの運用および信頼性に関するインテリジェントな決定を行うことを支援するための意味のある出力を提供するという技術的効果を有することができる。いくつかの例では、開示する技術にしたがって開発された処理規則は、飛行後報告（ＰＦＲ）データ内の障害および警告のタグ付けを実施するという技術的効果を有することができる。いくつかの実施例では、保守、修理および運用（ＭＲＯ）データは、意味のある出力情報を提供するために、処理し、相関させることができる。識別され、生成されたデータセット、規則、タグ付けされたデータおよび／または得られた解析は、インタラクティブなユ
ーザインターフェースまたは他の表示オプションを介してユーザに表示することができる。
【００１５】
１つの例示的な実施では、複数のデータストリームの相互関係のための方法は、自然言語処理アルゴリズムおよび／またはビジネス規則処理アルゴリズムを含む処理パイプラインに、アセット関連データの複数のデータストリームを適用することを含むことができる。いくつかの実施例では、アセット関連データは、航空機の障害および警告データ、飛行後報告データ、ならびに／または航空機の保守報告データを含むがこれらに限らない航空関連データに対応することができる。
【００１６】
自然言語処理アルゴリズムは、アセット関連データの１つまたは複数の部分を入力として受け取り、データストリームに含まれるフリー入力テキストから１つまたは複数のデータエンティティを識別することができる。いくつかの実施例では、自然言語処理アルゴリズムはまた、識別されたデータエンティティ間の１つまたは複数の関係を識別することができる。識別されたデータエンティティに情報を貼り付けるために、１つまたは複数の処理規則を生成することができる。いくつかの実施例では、処理規則は、１つまたは複数のキーワードをアセット関連データストリーム内の識別された１つまたは複数のデータエンティティに関連付けるためのタグ付け規則を含むことができる。いくつかの実施例では、処理規則は、アセット関連データストリーム内の識別された２つ以上のデータエンティティ間の関係を識別するための関係規則を含むことができる。生成された処理規則は、アセット関連データの後続の部分を評価するための統計モデルの一部として格納することができる。
【００１７】
統計モデルは、少なくとも部分的には、アセット関連データおよび対応する処理規則のデータセットを受け取る機械学習プロセスにより開発することができる。これらのデータセットは、アセット関連データの後続の部分を処理するための分類子をトレーニングするのを助けるために使用される。いくつかの実施例では、統計モデルへの入力として提供されるデータセットは、アセット関連データ（たとえば、識別されたデータエンティティ）およびアセット関連データの識別された部分をタグ付けもしくは相関させるための付随するユーザ命令を含む。データとタグ付け規則または関係規則との間のこれらの相関された関連付けは、後続のデータを解析するための統計モデルをさらに発展させるための追加の処理規則を生成するために用いることができる。機械学習およびユーザ入力の両方を組み合わせる実施例では、柔軟で堅牢なシステムが、アセット関連データからの知識の手動抽出および自動抽出の両方を容易にすることができる。
【００１８】
ここで図面を参照すると、図１は、データタグ付けおよび相関システム１００の例示的な概要を示す。１つまたは複数のデータストリームは、データタグ付けおよび相関システム１００へのデジタル入力として電子的形式で提供することができる。図１の実施例では、複数のデータストリームは、集合的な航空機サービスネットワーク（ＡＳＮ）データベース１０２から入手可能である。データベース１０２は、いくつかのデータストリームを含み、これらは、障害および警告データ１０４、飛行後報告（ＰＦＲ）データ１０６、保守、修理および運用（ＭＲＯ）データ１０８、ならびにタグ付けデータ１１０を含むが、これらに限定されるものではない。
【００１９】
ＡＳＮデータベース１０２内で利用可能なデータは、１つまたは複数の特定の航空会社によって、一般航空追跡システムによって、関連データを追跡するために航空会社または他の組織によって許可された第三者のデータ収集および解析エンティティによって、あるいは他のエンティティによって、維持される様々な特定のソースから収集することができる。たとえば、障害および警告データ１０４は、クイック・アクセス・レコーダ（ＱＡＲ）を介して航空機から収集することができ、クイック・アクセス・レコーダは、いくつか
の航空機のセンサおよび航空電子工学システムから受け取った生の飛行データパラメータの機上記録を提供することができる。飛行後報告（ＰＦＲ）データ１０６は、航空機システムから、および／または、特定の航空機の飛行についてカスタマイズした情報を追跡するための適切なパイロットデータ入力によって提供される情報から、自動的に収集された電子的データ形式を含むことができる。ＭＲＯデータ１０８は、航空会社の保守、修理、およびオーバーホール（ＭＲＯ）システムからの保守記録から収集することができる。タグ付けデータ１１０は、識別されたデータエンティティについてキーワードをラベル付けし、関係を定義するための様々な処理アルゴリズムによって使用され得る異なる所定のタグ付けオプションを含むことができる。タグ付けデータ１１０はまた、相関項目のデータセットを含むことができ、そのデータセットは、様々な処理アルゴリズムを定義する統計モデルの機械学習のためのトレーニング入力として使用することができる、データエンティティおよび付随するキーワードタグもしくは関係タグを含む。ＡＳＮデータベース１０２内に提供されたデータストリームは、パイロットの報告、航空機状態モニタリングシステム（ＡＣＭＳ）、および／または、航空機移動イベント、飛行計画、気象情報、機器の健全性、接続便の状況などの関連データを含む、航空機空地データ通信システム（ＡＣＡＲＳ）のメッセージを含むが、これらに限定されない、さらなるソースから来てもよい。
【００２０】
さらに図１を参照すると、ＡＳＮデータベース１０２からのデータは、システムクエリに応答して、データ抽出およびウィンドウ処理アルゴリズム１１２に提供することができる。データ抽出およびウィンドウ処理アルゴリズム１１２は、ＡＳＮデータベース１０２から提供された各データストリーム内からデータオブジェクトを抽出するように構成された処理命令を含むことができる。データウィンドウ処理は、様々なデータストリームまたは抽出されたデータオブジェクト内の利用可能なデータの日付およびタイムスタンプとの比較のために１つまたは複数の時間範囲を定義することによって実施することができる。データオブジェクトの識別は、データストリームもしくはデータベースのタイプ、ならびに／または、データ抽出およびウィンドウ処理アルゴリズム１１２により解析されているデータ記憶構成のタイプに基づいて調整することができる。収集のリスト、クエリテンプレートのリスト、ならびに／またはキーおよびデータタイプのペアのマッピングは、式またはクエリを見つけるために適用することができ、データオブジェクト識別を容易にするためにデータ抽出およびウィンドウ処理アルゴリズム１１２内に格納することができる。データベース１０２内のデータストリームからのデータの選択部分を識別することによって、データ抽出およびウィンドウ処理アルゴリズム１１２は、最終的にデータタグ付けおよび相関システム１００に中継することができる意味のあるデータのサブセットを抽出することができる。
【００２１】
データ抽出およびウィンドウ処理アルゴリズム１１２を介してデータストリームから抽出されたウィンドウ化されたデータ１１４を、自然言語処理エンジンまたはアルゴリズム１１６に提供することができる。自然言語処理エンジンまたはアルゴリズム１１６は、一般に、アセット関連データストリームからの自然言語入力またはフリーテキスト入力の解釈を含むことができる。自然言語処理エンジン１１６は、無害化操作１１８、名称エンティティ認識操作１２０、同一指示分解操作１２２、および関係抽出操作１２４を含む、１つまたは複数の特定の操作項目を含むことができる。
【００２２】
無害化操作１１８は、スペル補正を行い、ＡＳＮデータベース１０２からアセット関連データストリームの一部として提供されたフリーテキストフィールド内の無関係な文字を除去または置換するように構成される。カスタマイズ可能な無害化処理規則は、フリーテキストをトークン化して、望ましくない結果を取り除くための確率モデルを更新するために、例示的なデータセットを使用することができる。
【００２３】
名称エンティティ認識操作１２０は、様々なアセット関連データストリーム内のテキス
トからの１つまたは複数のデータエンティティを識別する処理を含むことができる。ＡＳＮデータベース１０２からのデータストリームの場合には、可能性のある識別のための例示的なデータエンティティは、航空機システムおよびサブシステム、部品番号および名称、航空機テール番号、航空略語、タスク番号、アクション、問題、ならびに／またはこれらのエンティティなどの間の関係を含むことができるが、これらに限定されるものではない。カスタマイズ可能な辞書は、システムの母国語（たとえば、英語）に共通の用語を使用するエンティティの識別を助けるために、名称エンティティ認識操作１２０によるアクセスのために格納することができる。付加的な辞書は、母国語に共通でなくてもよい既知のエンティティのデータエントリを格納することによって、ドメイン特有のエンティティを扱うことを助けるようにカスタマイズすることができる。辞書はまた、同一指示分解操作１２２内の同一指示データを分解するのに用いられる関連する類義語を格納することができる。
【００２４】
同一指示分解操作１２２は、特定のデータエンティティが、代名詞、略語などを含む入力テキスト内の他の言及により同一指示される場合に識別することができる。場合によっては、複数の代名詞は、入力テキスト内の複数のデータエンティティを同一指示するものとして識別することができる。
【００２５】
関係抽出操作１２４は、名称エンティティ認識操作１２０により識別された異なるデータエンティティ、および／または同一指示分解操作１２２により識別されたデータエンティティの同一指示言及の間の関係を識別することができる。関係抽出操作１２４による関係の識別は、少なくとも部分的には、品詞タグ付けおよび／またはフレーズグループ化によって促進され得る。品詞タグ付けは、定義およびコンテキストに基づいて入力テキストをラベル付けすることができ、一方、フレーズグループ化は、トークンおよび品詞タグをフレーズなどの関連グループ内に収集する。
【００２６】
自然言語処理アルゴリズム１１６は、新しく出現する自然言語処理規則エンジンの前進する可能性および能力に適応するように容易に更新することができる柔軟なシステムを有利に提供することができる。自然言語処理アルゴリズム１１６が機械学習プロセスを介して達成されると、さらなる利点が部分的に実現され得る。このような処理は、結果の精度を維持し、向上させるために、定期的にまたは段階的にトレーニングすることができる。このトレーニングは、アルゴリズムの消費可能なデータセットに変換しフォーマットすることができるユーザフィードバックおよびアクションにより達成することができる。
【００２７】
処理されたデータ１２６は、自然言語処理エンジン１１６からの出力として受け取られ、ビジネス規則処理アルゴリズム１２８への入力として提供され得る。ビジネス規則処理エンジン１２８は、関係規則アプリケーション１３０およびタグ付け規則アプリケーション１３２を含むことができる。一般的に、ビジネス規則処理エンジン１２８内に提供された処理規則は、新たなデータがシステムに利用可能となるにつれて徐々に更新される統計モデルの一部として継続的に進化することができる。このように、ビジネス規則処理エンジン１２８は、最大拡張性を容易にし、かつ、特定の顧客および／またはアセットデータに固有の規則をサポートするように構成可能とすることができる。ビジネス規則処理エンジン１２８はまた、様々なデータエンティティおよびそれらのエンティティ間の関係を定義する特定のライブラリまたは辞書にリンクされたアクセスが提供され得るが、それらは自然言語処理エンジン１１６に利用可能な辞書と同様なものである。
【００２８】
関係規則アプリケーション１３０は、識別された１のデータエンティティと別のデータエンティティとの間の関係を定義するように構成されたコンピュータ実行動作のアルゴリズムに対応している。関係を定義することができるデータエンティティは、自然言語処理アルゴリズム１１６内の識別されたデータエンティティに対応することができる。たとえ
ば、関係規則アプリケーション１３０は、飛行後報告（ＰＦＲ）データからの障害または他の関連するエントリに警報を自動的に関連付けるためのフレームワークを提供することができる。他の実施例では、構成可能な処理規則は、警報をＭＲＯデータエントリに自動的に相関させるためのフレームワークを提供することができる。関係タグ付け規則のさらなる実施例を図５に示す。
【００２９】
タグ付け規則アプリケーション１３２は、１つまたは複数のタグまたはキーワードをエンティティに適用するように構成されたコンピュータ実行動作のアルゴリズムに対応している。エンティティに関連付けるように利用可能なタグまたはキーワードのタイプは、予め定めておくか、またはカスタマイズすることができる。航空データ内の利用可能なタグのいくつかの例は、飛行後報告データからの障害および警告のデータタグ付けを実施するように機能することができる。このような実施例における事前定義されたタグは、限定はしないが、「検出不能」、「未検出」、「範囲外」などのインジケータを含むことができる。別の実施例は、保守の欠陥に対して「ミス」としてタグ付けすることを含む。タグ付け規則のさらなる実施例を図４に示す。
【００３０】
追加のユーザ定義タグ付け基準を用いることもできる。一般的なタグもまた、劣ったデータ品質のトラブルシューティングおよび通知を容易にするために、利用可能とすることができる。たとえば、「手動による注意を要求する」タグは、データ中の問題を検出するように設計されたビジネス規則の、処理中のエラーまたは完遂のいずれかを示すために使用することができる。別の実施例では、「解読不可能」タグは、基礎となるデータが解読不可能であって、処理することができないことを示すために使用することができる。「解読不可能」タグの適用例は、認識可能なデータエンティティが存在しないフリーテキストについてであろう。
【００３１】
いくつかの実施例では、データタグ付けおよび相関システム１００は、自然言語処理アルゴリズム１１６および／またはビジネス規則処理アルゴリズム１２８で識別された処理規則を用いてシステム１００を更新するように機能する後処理アルゴリズム１３４を含むことができる。たとえば、タグ付け規則および／または関係規則を含む処理規則がビジネス規則処理アルゴリズム１２８内で開発されると、これらの動作規則は、処理規則が永続的な基礎により後続のデータ処理のために利用可能となるように、ＡＳＮデータベース１０２内のワーキングメモリに追加することができる。ビジネス規則処理アルゴリズム１２８の結果１３６は、さらに、凝縮結果操作１３８で凝縮され、あるいは処理結果操作１４０で処理されて、ＡＳＮデータベース１０２内に格納するための適切な形式を得ることができる。いくつかの実施例では、処理規則は、アセット関連データの後続の部分を評価するための統計モデルの一部としてＡＳＮデータベース１０２内に格納される。
【００３２】
ここで図２を参照すると、データタグ付けおよび相関システム１００内のデータフローのさらなる態様が模式的に示されている。図２は、受け取られ、ＡＳＮデータベース１０２内に格納され、そして最終的にデータタグ付けおよび相関システム１００内で処理されるデータの例示的なソースを示す。図２はまた、単一の凝集アプローチに統合することができる２つの別々の方法によりデータをタグ付けし、関連付けるための機能を提供するシステムを示す。１つの方法は、プログラムにより関係を抽出し、データエンティティをラベリングするための機械学習トレーニングループによって実施される規則ベースのエンジン１４８を含むことができる。もう１つの方法は、様々なタグおよび関係を含むデータエンティティについての手動観察を取り込むためのユーザインターフェース１５６を含むことができる。
【００３３】
クライアントシステム１５０は、航空会社などの特定のクライアントの運用上のアセットに特有なデータを集めて収集するためのコンピューティングデバイスおよび関連する記
憶データベースに対応することができる。クライアントシステム１５０からのデータは、安全なファイル転送プロトコル（ＳＦＴＰ）プロセスを介してＡＳＮデコーダ１５２に中継することができる。ＡＳＮデコーダ１５２は、解析されたアセットの特定のタイプおよび特定のクライアントシステム１５０に応じて、構造度が変化するより大きなテキストフィールドを復号化するように構成することができる。たとえば、ＡＳＮデータベース解析では、ＡＳＮデコーダ１５２は、障害、警告および保守メッセージを含むが、これらに限らないフィールドを復号化するように構成することができる。
【００３４】
ユーザ１５４は、様々な航空機の保守の問題を解決するのを助ける航空機保守組織内の一人または複数の技術者、技能者、管理者、または他の専門家に対応することができる。このようなユーザ１５４に対して、ＡＳＮユーザインターフェースおよびマークアップウィジェット１５６を通してデータタグ付けおよび相関システム１００へのアクセスを提供することができる。ユーザインターフェース１５６を介して、ユーザは、所定のシステムタグおよび／またはユーザ定義のタグを用いて、システムにおいて識別された様々なデータエンティティをタグ付けし、関連付けることができる。具体的には、ユーザ１５４は、ユーザインターフェース１５６を介してマークアップおよび／または補正を入力することができ、それによって、ＡＳＮデータベース１０２に格納するための新たなデータエンティティ、補正されたデータエンティティ、新しいタグまたは補正されたタグの識別が得られる。ユーザインターフェース１５６を介して教育情報を提供するこの能力は、機械学習を駆動し、規則ベースのエンジン１４８内のアルゴリズムのための処理規則を導出するために用いることができるデータセットの導出をサポートすることができる。ユーザインターフェース１５６に提供されたユーザ命令により実施することができる例示的なアクションは、識別された警報に「値なし」とタグ付けし、識別された障害に「範囲外」または「未検出」とタグ付けし、ならびに／または関連する障害、警告および／もしくはＭＲＯデータに警報を関連付けることを含む。
【００３５】
規則ベースのエンジン１４８は、より具体的には、アセット関連データの後続の部分を処理するためのトレーニング分類子として処理規則を識別する機械学習トレーニングループによって定式化された統計モデルを含むことができる。図２に示すように、ＡＳＮデータベース１０２からの既存のタグは、トレーニングデータセット抽出器１５８を介して既存のタグにリンクされるものとして識別された対応する文字列と組み合わせることができる。正確なトレーニングを容易にするのを助けるために、トレーニングデータセット抽出器１５８は、手動で生成されたタグ、あるいは、正しいまたは正確であるとマークされたエンティティに付けられたタグのいずれかを、トレーニングデータとして選択することができる。識別された文字列および付随するタグを含むマークアップされたテキストは、自然言語処理（ＮＬＰ）モデル１６０の一部として提供することができる。ＮＬＰモデル１６０は、自然言語処理アルゴリズム１１６内で使用するための処理規則を定義するのを助ける。更新されたＮＬＰモデル１６０は、規則実行エンジン１６２に対して利用可能とすることができ、規則実行エンジン１６２は、更新されたＮＬＰモデル１６０をビジネス規則処理アルゴリズム１２８に組み込むことができ、あるいは、自然言語処理アルゴリズム１１６の既存の使用を更新して、より高い精度および一貫性を提供することができる。
【００３６】
図３は、航空関連データシステムおよび他のアセット関連アプリケーション内のデータのタグ付けおよび相関のための方法およびシステムを実現するために用いることができるコンピューティングシステム２００を示す。システム２００は、サーバ２０２および１つもしくは複数のクライアント２２２を含むクライアント・サーバ・アーキテクチャを使用して実現することができる。サーバ２０２は、たとえば、データのタグ付けおよび相関アプリケーションをホストするウェブサーバに対応することができる。クライアント２２２は、たとえば、図２のクライアントシステム１５０、あるいは図２に示すユーザ１５４により操作されるコンピューティングデバイスおよびホストするユーザインターフェース１
５６などの、クライアント・システム・データを提供するウェブサーバに対応することができる。
【００３７】
各サーバ２０２およびクライアント２２２は、サーバ側コンピューティングデバイス２０４およびクライアント側コンピューティングデバイス２２４で示すような、少なくとも１つのコンピューティングデバイスを含むことができる。図３では、１つのサーバ側コンピューティングデバイス２０４および１つのクライアント側コンピューティングデバイス２２４だけを示しているが、データタグ付けおよび相関の開示する方法およびシステムを実現するために、任意選択的に、複数のコンピューティングデバイスを順次または並列構成での動作のために１つまたは複数の位置に設けることができる。他の実施例では、システム２００は、単一のコンピューティングデバイスなどの、他の適切なアーキテクチャを使用して実現することができる。システム２００内のコンピューティングデバイス２０４、２２４の各々は、任意の適切なタイプのコンピューティングデバイス、たとえば、汎用コンピュータ、専用コンピュータ、ラップトップ、デスクトップ、モバイルデバイス、スマートフォン、タブレット、ウェアラブル・コンピューティング・デバイス、１つまたは複数のプロセッサを有するディスプレイ、あるいはその他の適切なコンピューティングデバイスなどであってもよい。
【００３８】
コンピューティングデバイス２０４および／または２２４は、１つまたは複数のプロセッサ２０６、２２６、ならびに１つまたは複数のメモリ装置２０８、２２８をそれぞれ含むことができる。１つまたは複数のプロセッサ２０６、２２６は、任意の適切な処理装置、たとえばマイクロプロセッサ、マイクロコントローラ、集積回路、論理デバイス、１つまたは複数の中央処理装置（ＣＰＵ）、画像を効率的にレンダリングし、または他の特殊な計算を行う専用のグラフィックス処理ユニット（ＧＰＵ）、ならびに／あるいは他の処理装置などを含むことができる。１つまたは複数のメモリ装置２０８、２２８は、非一時的コンピュータ可読媒体、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ハードドライブ、フラッシュドライブ、または他のメモリ装置を含むが、これらに限定されない、１つまたは複数のコンピュータ可読媒体を含むことができる。いくつかの実施例では、メモリ装置２０８、２２８は、複数の場所にわたって分割された協調データベースに対応することができる。
【００３９】
１つまたは複数のメモリ装置２０８、２２８は、１つまたは複数のプロセッサ２０６、２２６によって実行することができる命令を含む、１つまたは複数のプロセッサ２０６、２２６によりアクセス可能な情報を格納する。たとえば、サーバメモリ装置２０８は、本明細書に開示す種々の機能を実行するための処理規則、動作およびアルゴリズム２１２を実施するための命令２１０を格納することができる。いくつかの実施例では、処理規則およびアルゴリズム２１２は、図１に示す自然言語処理アルゴリズム１１６、ビジネス規則処理アルゴリズム１２８、および後処理アルゴリズム１３４を含むことができるが、これらに限定されるものではない。他の実施例では、処理規則およびアルゴリズム２１２は、図１２〜図１４のフローチャートに記載した機能を実現する。クライアントメモリ装置２２８は、ユーザが特定のアセット関連データのクエリ、データタグ付け情報などを含む情報をサーバ２０２に要求することを可能にするブラウザまたはアプリケーションを実現するための命令を格納することができる。１つまたは複数のメモリ装置２０８、２２８は、１つまたは複数のプロセッサ２０６、２２６によって、読み出し、操作し、作成し、または格納することができるデータ２１４、２３２を含むことができる。サーバ２０２に格納されたデータ２１４は、たとえば、アセット関連データストリームおよび他のソースからの情報を格納するためのＡＳＮデータベース１０２または他のデータベースを含むことができる。
【００４０】
コンピューティングデバイス２０４、２２４は、ネットワーク２４０を介して相互に通信することができる。このような場合には、サーバ２０２および１つもしくは複数のクラ
イアント２２２は、ネットワーク２４０を介して相互に通信するために用いられるネットワークインターフェースを含むことができる。ネットワークインターフェースは、１つまたは複数のネットワークとインターフェースするための任意の適切な構成要素、たとえば、送信器、受信器、ポート、コントローラ、アンテナ、または他の適切な構成要素を含むことができる。ネットワーク２４０は、任意のタイプの通信ネットワーク、たとえば、ローカルエリアネットワーク（たとえば、イントラネット）、ワイドエリアネットワーク（たとえばインターネット）、セルラネットワーク、またはこれらの何らかの組み合わせであってもよい。ネットワーク２４０はまた、サーバ側コンピューティングデバイス２０４とクライアント側コンピューティングデバイス２２４との間の直接接続を含むことができる。一般に、サーバ側コンピューティングデバイス２０４とクライアント側コンピューティングデバイス２２４との間の通信は、任意のタイプの有線および／または無線接続を用いるネットワークインターフェースを介して行うことができ、様々な通信プロトコル（たとえばＴＣＰ／ＩＰ、ＨＴＴＰ、ＳＭＴＰ、ＦＴＰ）、符号化もしくはフォーマット（たとえば、ＨＴＭＬ、ＸＭＬ）および／または保護方式（たとえばＶＰＮ、セキュアＨＴＴＰ、ＳＳＬ）を用いることができる。
【００４１】
クライアント２２２は、ユーザとの間で情報を提供し受け取るための様々な入力／出力デバイスを含むことができる。たとえば、入力デバイス２３６は、タッチスクリーン、タッチパッド、データ入力キー、および／または音声認識に適したマイクロフォンなどのデバイスを含むことができる。入力デバイス２３６は、開示するデータタグ付けおよび相関システムのエンティティ、タグまたは他の構成要素に、マークアップしたテキストおよびユーザ定義データを提供するために、ユーザが用いることができる。出力デバイス２３８は、データタグ付けおよび相関出力、ユーザインターフェースなどを指示するためのスピーカまたはディスプレイなどの音声または視覚出力を含むことができる。
【００４２】
本明細書で説明する技術は、サーバ、データベース、ソフトウェアアプリケーション、および他のコンピュータベースのシステム、ならびに行われるアクションおよびそのようなシステムとの間で送信される情報を参照する。当業者であれば、コンピュータベースのシステムの固有の柔軟性は、構成要素間のタスクおよび機能の多様な可能性のある構成、組み合わせ、および分割を可能にすることを認識するであろう。たとえば、本明細書で説明したサーバプロセスは、単一のサーバまたは組み合わせて動作する複数のサーバを使用して実施することができる。データベースおよびアプリケーションは、単一のシステム上で実現することもでき、あるいは複数のシステムにわたって分散させることもできる。分散された構成要素は、順次的にまたは並行して動作することができる。
【００４３】
本明細書に記載のコンピュータ実行可能アルゴリズムは、ハードウェア、特定用途向け回路、ファームウェア、および／または汎用プロセッサを制御するソフトウェアで実現することができることが理解されよう。一実施形態では、アルゴリズムは、記憶装置に格納され、１つまたは複数のメモリ装置にロードされ、１つまたは複数のプロセッサによって実行されるプログラムコードファイルであり、あるいは、ＲＡＭ、フラッシュドライブ、ハードディスク、または光学的もしくは磁気的媒体などの有形のコンピュータ可読記憶媒体に格納されたコンピュータプログラム製品、たとえばコンピュータ実行可能命令から提供することができる。ソフトウェアを使用する場合には、アルゴリズムを実行するために、任意の適切なプログラミング言語またはプラットフォームを使用することができる。
【００４４】
図４は、データタグ付けおよび相関を実施するための処理アルゴリズムで使用するためのタグ付け機能の一例を示す。一般に、タグは、１つまたは複数の識別されたデータエンティティに関連付けることができる１つまたは複数のキーワードとして見ることができる。いくつかの実施例では、タグは、それに加えてまたはその代わりに、タグ付けされたキーワードおよび／または基礎となるデータエンティティに関連する大きさを示す値を含む
ことができる。図４の実施例では、「警報１」は、システム内のデータエンティティ３００として識別される。アルゴリズム１２８内の処理規則は、「遅い検出」として「警報１」を識別する第１のタグ３０２、および／または「ミス」として「警報１」を識別する第２のタグ３０４を用いて、「警報１」データエンティティ３００をタグ付けするように構成することができる。
【００４５】
タグは、ビジネス規則処理アルゴリズム１２８のアルゴリズム的フレームワークに出力および入力の両方として機能することができる。いくつかの実施例では、ビジネス規則処理アルゴリズム１２８は、様々なデータエンティティに対する出力としてタグを生成するために、予め構成された規則を適用する。いくつかの実施例では、ユーザは、ユーザインターフェース１５６を使用して、識別されたデータエンティティに関連する入力としてタグを割り当てることができる。後者の実施例では、ユーザが入力したタグおよび関連するデータエンティティは、統計モデルを用いる処理アルゴリズムをトレーニングするのに用いられるデータセットにパッケージ化することができる。
【００４６】
図５は、データタグ付けおよび相関を実施するための処理アルゴリズムで使用するための関係タグ付け機能の一例を示す。関係タグは、２つ以上のエンティティ間の関係を示すタグの別の形式である。一般に、関係タグは、いくつかのエンティティにわたって関係に基づくノードグラフを構築するために利用することができる。航空機サービスネットワーク（ＡＳＮ）データのコンテキストでは、関係タグは、システム内のエンティティ間のユーザ定義可能な関係を作成するのに利用することができ、それは既存のデータ相関構成により定義されなくてもよい関係を含んでいる。図５の実施例では、「警報２」として識別されたデータエンティティ３０６は、第１のキーワードタグ３０８「成功」、ならびに第２のキーワードタグ３１０「検出」に関連付けることができる。データエンティティ３０６「警報２」が「検出」とタグ付けされたので、関係タグ３１２はまた、データエンティティ「警報２」を「障害」として相関させるように確立される。
【００４７】
ここで図６〜図１１を参照すると、様々なユーザインターフェースが、開示されたアセット関連データ処理および視覚化の一部として利用可能であり得る。本明細書で提供されるユーザインターフェースは、非限定的な実施例として提示されている。本明細書に示す例示的なユーザインターフェース内に提供された実質的な特徴およびデータの形式およびスタイルの変形は、開示する技術の範囲内であることを理解されたい。
【００４８】
図６は、本開示の例示的な実施形態による、表示用に集約された保守データの視覚化を提供する例示的なグラフィカル・ユーザ・インターフェースを示す。ユーザインターフェース３２０を介して利用可能な集約された保守データは、航空機の集約されたデータのコンテキストの中で与えられているが、他のアセットまたはアセットのフリートについても、同様のデータおよびインターフェースを実現することができることを理解されたい。いくつかの例では、ユーザインターフェース３２０を介して利用可能な集約された保守データは、図１および図２を参照して説明したように、ＡＳＮデータベース１０２を介して提供されるデータストリームから得ることができる。
【００４９】
図６のユーザインターフェース３２０は、集約された保守データのそれぞれの部分を対象とする複数のインターフェース部分、たとえば、「フィルタ」インターフェース部分３２１、第１の「障害および警告」インターフェース部分３２２、「保守履歴」部分３２３、第２の「障害および警告」インターフェース部分３２４、および「警報キュー」インターフェース部分３２５を含む。ユーザインターフェース３２０の種々のインターフェース部分内の利用可能なデータは、特定の航空機（たとえば、航空機モデルおよび／またはテール番号により）に対して、特定の日付および／または時刻（たとえば、保守イベントが開始され、終了した日付、特定の障害および警告の発生した日時、警報作成の日付、更新
および／またはステータス）に対して、ならびに／あるいはデータのタイプ（たとえば、障害、警告、保守イベントまたは警報のタイプ）の特定のインスタンスに対して、定義することができる。
【００５０】
図６のユーザインターフェース３２０内に提供された視覚化は、複数のデータソースからの集約されたデータの単一のビューを提供することができる。適時にイベントを示し、かつより詳細な情報へのナビゲーションを提供する能力は、システムユーザのために簡素化され単純なものとすることができる。航空機信頼性プログラムに共通のデータタイプに既に慣れているユーザのために、本開示の例示的な態様によるシステムおよび方法は、最小限のユーザトレーニングしか必要とせず、かつ、航空機保守組織内の多くの異なる役割に価値を提供する非常に直観的な視覚化を与えることができる。図示していないが、ユーザインターフェース３２０またはその選択された部分はまた、開示するデータタグ付けおよび相関機能を参照して図示し説明したようにキーワードタグおよび関係タグを含むことができる。
【００５１】
図７は、図６のグラフィカル・ユーザ・インターフェースの詳細部分を含む例示的なグラフィカル・ユーザ・インターフェース３３０を示し、特に図６の第１の「障害および警告」インターフェース部分３２２に対応している。一般に、ユーザインターフェース３３０は、複数の航空機についてある期間にわたって追跡した運用イベントおよび保守イベントを示す。ユーザインターフェース３３０は、特定の航空機に対応する第１のインターフェース部分３３２と、第１のインターフェース部分３３２の各行の識別された航空機についての特定の運用イベントおよび保守イベントに対応する第２のインターフェース部分３３４と、を含む。第２のインターフェース部分３３４は、ある期間にわたる運用イベントおよび／または保守イベントを含む識別されたイベントを表示し、一定の時間間隔の線形タイムライン３３６に沿って図７に示されている。線形タイムライン３３６内の間隔は、１時間ごとに定義されているが、複数の時間または単一時間の一部、または日を含む他の時間間隔も、タイムラインベースの方法で使用することができることを理解されたい。
【００５２】
一般に、図７に示す期間に沿って追跡されたイベントのフォーマットは、限定はしないが、ガントチャートなどの時間追跡チャートで実施することができる。ユーザインターフェース３３０内に設けられたチャートは、ある期間にわたって追跡された航空機飛行または他の運用イベントと共に、インラインで保守イベントを表示する。飛行データの観点からは、この視覚化方法は、元の取り込まれた頻度で個別に記録された航空機パラメータのすべてにナビゲートする能力をユーザに提供することができる。
【００５３】
図７のユーザインターフェース３３０内の識別された運用イベントは、特に航空機ごとの別個の航空機の飛行に対応している。各航空機の飛行は、バー３３８として図７に示し、そのタイムスパンは、飛行開始時刻と飛行終了時刻との間で定義される。図示するように、複数の別個の飛行は、特定の日、複数の日、またはその一部において各航空機について追跡することができる。識別された保守イベントはまた、同じ線形タイムライン３３６に沿って追跡される。第１のアイコンタイプ３４０は、識別された航空機保守警報に対応する保守イベントを表すために、タイムライン３３６に沿って示すことができる。第２のアイコンタイプ３４２は、識別された航空機障害に対応する保守イベントを表すために、タイムライン３３６に沿って示すことができる。第３のアイコンタイプ３４４は、識別された航空機警告に対応する保守イベントを表すために、タイムライン３３６に沿って示すことができる。第４のアイコンタイプ３４６は、識別された保守タスクまたはアクションに対応する保守イベントを表すために、タイムライン３３６に沿って示すことができる。図７において保守イベントを表すために使用されるアイコン３４０〜３４６および必要に応じて運用イベントを表すために使用されるバーは、ユーザ選択可能なインターフェース要素またはアイコンとして構成することができる。これらの要素／アイコンがユーザによって選択されると、選択されたインターフェース要素に対応する運用イベントまたは保守イベントに関連するさらなる情報は、図６に示すように、表示するために提供することができる。
【００５４】
図８は、ユーザに表示するためにタグ警報機能を提供する例示的なグラフィカル・ユーザ・インターフェースを示す。たとえば、警報情報がシステムユーザにアクセス可能である場合には、その警報に対するタグ情報を表示するために提供することができる。図８の特定の実施例では、情報パネル３６０は、予測警報の特定のタイプ（たとえば、３６０−００４−００の予測ＩＤ）を識別する一般情報３６２、予測警報のより詳細な説明３６４（たとえば、「左側と右側からの抽気の温度データのずれは、飛行前または最長巡航期間中にＯＯＲである」）、および特定の警報に関連する任意のタグ３６６（たとえば、「遅い検出」タグ３６８）を含んでいる。
【００５５】
図９は、ユーザに表示するために障害および警告機能を提供する例示的なグラフィカル・ユーザ・インターフェースを示す。たとえば、ユーザインターフェース３７０は、特定の障害／警告３７２、各障害／警告３７２が発生した対応する日付３７４、および各障害／警告３７２の次のトグルオプション３７６の詳細なリストを含む。トグルオプション３７６は、選択／非選択が可能なアイコン、またはチェックあり／チェックなしとすることができるボックスなどのユーザ選択可能なインターフェース要素に対応する。トグルオプション３７６のユーザ選択または非選択は、ユーザが、ユーザインターフェース３７０内の特徴付けのために詳細ページを現在見ている現在の警報に関連するまたは関連しないものとして障害／警告３７２を手動でマークすることを可能にする。同様のトグルオプション機能は、タグ保守欠陥および関連するアクションに提供することができる。
【００５６】
図１０は、タグエディタの一部として提供されるタグ・エディタ・ユーザ・インターフェース３８０の一部としてユーザに表示するために特徴付けパネル機能を提供する例示的なグラフィカル・ユーザ・インターフェースを示す。一般に、タグ・エディタ・ユーザ・インターフェース３８０は、ユーザが特定のデータエンティティのタグまたは関係のいずれかを追加または編集することを可能にすることができる。たとえば、図１０のユーザインターフェース３８０は、「抽気温度ずれＯＯＲ」の警報３８１に対応する特定のデータエンティティのタグエディタを示す。図１０に示すようなタグ・エディタ・インターフェースはまた、障害および警告パネル、保守パネル、およびシステム内の他のデータエンティティについての情報パネル内の行からアクセスするように構成することができる。既存のタグは、「タグ」インターフェース表示部分３８２、たとえば「遅い検出」タグ３８３で表示するために提供することができる。既存の関係規則は、「関係」インターフェース表示部分３８４、たとえば「検出した障害」関係３８５で表示するために提供することができる。インターフェースリンク３８６の「新規タグを追加する」を選択することにより、新規タグを追加することができる。インターフェースリンク３８７の「新規関係を追加する」を選択することにより、新規関係を追加することができる。既存のタグおよび関係は、特徴付けパネル３８８を用いて編集または削除を行うことができ、特徴付けパネル３８８は、ボタン、コンテキストクリック（たとえば、右クリック）などを含む種々のユーザ選択方法によってアクセスすることができる再使用可能なポップアップインターフェース構成要素に対応する。特徴付けパネル３８８は、特定のタグまたは関係を編集するための「編集」インターフェースリンクおよび特定のタグまたは関係を削除するための「削除」インターフェースリンクを含むことができる。
【００５７】
図１１は、新しいタグタイプを作成するための機能を提供する例示的なグラフィカル・ユーザ・インターフェース３９０を示し、それは図１０の「新規タグを追加する」インターフェースリンク３８６を選択するとアクセスすることができるようなものである。新規タグタイプ作成インターフェース３９０は、新規タグの名称のテキスト入力を提供するた
めの「名称」フィールド３９１、新規タグタイプとの親階層関係において定義されるようにデータエンティティを特定するための「親エンティティ」フィールド３９２、新規タグタイプとの子階層関係において定義されるようにデータエンティティを特定するための「子エンティティ」フィールド３９３、親から子への関係を相関させるための表示基準を定義するための「親から子への表示」フィールド３９４、および子から親への関係を相関させるための表示基準を定義するための「子から親への表示」フィールド３９５を含むことができる。
【００５８】
図１２〜図１４は、本明細書に開示する様々な方法の機能および態様を実施するための各フローチャートを示す。より具体的に図１２を参照して、複数のデータストリームを相互に関係付ける方法（４００）は、自然言語処理アルゴリズムへの入力テキストとして、複数のアセット関連データストリームからのデータの１つまたは複数の部分を提供するステップ（４０２）を含む。いくつかの実施例では、ステップ（４０２）で提供されるアセット関連データストリームは、ＡＳＮデータベース１０２または他のデータベースソースから得ることができ、自然言語処理アルゴリズムは、図１の自然言語処理アルゴリズム１１６に対応することができる。１つまたは複数のデータエンティティは、ステップ（４０４）において、ステップ（４０２）で提供されたアセット関連データストリーム内で識別することができる。ステップ（４０４）におけるデータエンティティ識別は、名称エンティティ認識操作１２０などを介して、自然言語処理アルゴリズム１１６によっていくつかの実施例で実施することができる。ステップ（４０４）で識別されたデータエンティティ間の１つまたは複数の関係は、ステップ（４０６）で識別することができる。ステップ（４０６）における関係の識別は、同一指示分解操作１２２および／または関係抽出操作１２４などを介して、自然言語処理アルゴリズム１１６によっていくつかの実施例で実施することができる。
【００５９】
さらに図１２を参照すると、１つまたは複数の処理規則は、アセット関連データストリーム内のステップ（４０４）で識別されたデータエンティティに情報を貼り付けるために、ステップ（４０８）で生成することができる。ステップ（４０８）で生成された処理規則は、１つまたは複数のキーワードを、ステップ（４０４）においてアセット関連データストリーム内で識別された１つまたは複数のデータエンティティに関連付けるためのタグ付け規則を含むことができる。ステップ（４０８）で生成された処理規則は、それに加えてまたはそれに代えて、ステップ（４０４）においてアセット関連データストリーム内で識別された２つ以上のデータエンティティ間の関係を識別するための関係規則を含むことができる。いくつかの実施例では、ステップ（４０８）で生成されたタグ付け規則および／または関係規則は、図１の関係規則アプリケーション１３０およびタグ付け規則アプリケーション１３２内におけるように、ビジネス規則処理アルゴリズム１２８の一部として実施することができる。タグ付け規則および／または関係規則は、図２に示す機械学習トレーニングループを実施する規則ベースのエンジン１４８の一部としてステップ（４０８）で生成することができる。ステップ（４０８）で生成された１つまたは複数の処理規則は、次にアセット関連データの後続の部分を評価するための統計モデルの一部としてステップ（４１０）で格納することができる。ステップ（４１０）で格納される統計モデルは、図１のデータタグ付けおよび相関システム１００あるいはＡＳＮデータベース１０２、あるいは図３に示す処理規則およびアルゴリズム２１２の一部として格納することができる。
【００６０】
さらに図１２を参照すると、機能（４１２〜４１６）は、一般的に、ユーザ入力を含めることに関連する開示するデータタグ付けおよび相関システムならびに方法の態様に関する。ユーザ命令は、複数のアセット関連データストリームからのデータの１つまたは複数の部分をタグ付けするために、ステップ（４１２）で受け取ることができる。ユーザ命令は、図２に示すユーザインターフェース１５６、または本明細書に開示する他のユーザ入力機能のいずれかから受け取ることができる。ステップ（４１２）で受け取ったユーザ命令にしたがってタグ付けされたデータのうちの１つまたは複数の部分は、ステップ（４１４）において統計モデルに入力として提供することができる。図２は、どのようにしてユーザタグ付きデータを、規則ベースのエンジン１４８内の統計モデルを更新するために使用される、符号１５８で抽出したマークアップされたトレーニングデータセットの一部とすることができるかを視覚的に示す。１つまたは複数の追加のまたは更新された処理規則は、ユーザ命令にしたがってステップ（４１２）でタグ付けされたデータの１つまたは複数の部分からステップ（４１６）で生成することができる。これらの追加または更新された処理規則は、ステップ（４１６）で統計モデルの一部として格納することができる。追加または更新された処理規則は、図１のデータタグ付けおよび相関システム１００あるいはＡＳＮデータベース１０２、あるいは図３に示す処理規則およびアルゴリズム２１２の一部としてステップ（４１６）で格納することができる。
【００６１】
図１２の方法（４００）は、後続のデータストリームを処理するために用いることができるこのようなモデルのための処理規則の生成を含む、統計モデルのトレーニングに焦点を当てているが、図１３は、統計モデルが既にトレーニングされた後続のデータ処理に関するものである。したがって、方法（４２０）は、複数のアセット関連データストリームからのデータのうちの１つまたは複数の部分を受け取るステップ（４２２）を含む。いくつかの実施例では、ステップ（４２２）で受け取るデータは、ＡＳＮデータベース１０２または他のデータベースソースから得ることができる。次に、ステップ（４２４）で、１つまたは複数のデータエンティティと、データエンティティに情報を貼り付けるための１つまたは複数の処理規則と、を定義する統計モデルにアクセスする。ステップ（４２４）でアクセスされる統計モデルは、図１のデータタグ付けおよび相関システム１００の一部、その選択された部分、ならびに／またはシステム１００によってアクセスされるライブラリおよびデータセットであってもよく、特に、限定はしないが、自然言語処理アルゴリズム１１６およびビジネス規則処理アルゴリズム１２８を含んでいる。１つまたは複数のデータエンティティ（たとえば、航空機システムおよびサブシステム、部品番号および名称、航空機テール番号、航空略語、タスク番号、アクション、問題、障害、警報、警告など）は、データ内でステップ（４２６）において識別することができる。ステップ（４２６）におけるデータエンティティの識別は、自然言語処理アルゴリズム１１６内で行うことができる。１つまたは複数のキーワードは、ステップ（４２６）で識別された１つまたは複数のデータエンティティにステップ（４２８）でタグ付けすることができる。いくつかの実施例では、ステップ（４２８）におけるキーワードのタグ付けは、タグ付け規則アプリケーション１３２の一部である。識別されたデータエンティティ間の１つまたは複数の関係は、関係規則アプリケーション１３０の一部として実施することができるように、ステップ（４３０）で識別され、定義することができる。１つもしくは複数の識別されたデータエンティティ、１つもしくは複数のタグ付けされたキーワード、および／または１つもしくは複数の識別された関係は、ステップ（４３２）でユーザに表示するために提供され、かつ／あるいは生成された出力に基づいて保守作業を実行するために使用することができる。これらの項目は、ユーザインターフェース１５６で、または図６〜図１１に示す例示的なユーザインターフェースのいずれかで、表示するために提供することができる。いくつかの実施例では、方法（４２０）は、１つもしくは複数の識別されたデータエンティティおよび１つもしくは複数の識別されたデータエンティティにタグ付けされた１つもしくは複数のキーワードを含む出力を生成し、その出力に少なくとも部分的に基づいて保守作業を行うために、ステップ（４２４）でアクセスされる１つまたは複数の処理規則を用いてステップ（４２２）で受け取ったデータの１つまたは複数の部分における評価を行う効果を有することができる。
【００６２】
ここで図１４を参照すると、方法（４４０）は、航空機などの複数のアセットについての集約された保守データの例示的な視覚化を示す。方法（４４０）は、航空機および航空
機関連データの特定のコンテキストで説明されているが、同様の方法が他のアセットまたはアセットのフリートで使用することができることを理解されたい。１つまたは複数の航空機は、複数の航空機からステップ（４４２）で識別することができる。たとえば、図６および図７に示すように、航空機の選択されたセットは、集約されたデータを決定および表示するためにテール番号によって識別することができる。複数の航空機関連のデータストリームからのデータのうちの１つまたは複数の部分は、ステップ（４４４）でアクセスすることができる。ステップ（４４４）でアクセスされるデータは、ＡＳＮデータベース１０２、または他のデータロケーションから得ることができる。航空機関連のデータストリームは、１つまたは複数の保守イベントの後続の識別を容易にするために、選択された航空機ごとに少なくとも１つの保守データストリームを含むことができる。
【００６３】
さらに図１４を参照すると、１つもしくは複数の運用イベント（たとえば、航空機の飛行）および１つもしくは複数の保守イベント（たとえば、保守の欠陥／作業、航空機の障害／警告、航空機の警報など）は、航空機関連のデータストリームからステップ（４４６）で識別することができる。いくつかの実施例では、運用イベントおよび／または保守イベントの識別は、航空機関連データを解析するように構成された、予め構成されたデータ処理アルゴリズムによって実施することができる。いくつかの実施例では、運用イベントおよび／または保守イベントの識別は、データ特性の特定の識別に基づいて保守イベントおよび運用イベントを識別するために、機械学習プロセスによってトレーニングされた統計モデルにデータを提供することによって生じることができる。これらの実施例では、識別された運用イベントおよび／または保守イベントは、統計モデルからの出力として識別することができる。
【００６４】
ステップ（４４６）で識別された運用イベントおよび保守イベントのうちの１つまたは複数は、ステップ（４４８）で表示するために提供することができる。イベントは、ガントチャートなどのチャート形式において、選択された航空機ごとにある期間にわたって追跡することができる。このようなチャートの一例は、図６の第１の「障害および警報」インターフェース部分３２２、または図７のより具体的なユーザインターフェース３３０に示してある。図７の実施例では、運用イベントは、線形タイムラインに沿ったバーとして示しているが、保守イベントは、同じ線形タイムラインに沿ったユーザ選択可能なアイコンとして示している。いくつかのより具体的な実施例では、ステップ（４４８）で表示するために提供された運用イベントまたは保守イベントのうちの１つの選択を示すユーザ命令を、ステップ（４５０）で受け取ることができる。ステップ（４５０）におけるこのような命令の受け取りは、次に、選択されたインターフェース要素に対応する運用イベントまたは保守イベントに関連するさらなる情報の表示の後続の提供をステップ（４５２）で始動させることができる。いくつかの実施例では、航空機の保守作業は、ステップ（４４６）で識別された１つもしくは複数の運用イベントおよび保守イベントに少なくとも部分的に基づいて行うことができる。
【００６５】
様々な実施形態の具体的な特徴がいくつかの図面には示されており、他の図面には示されていないが、これは単に便宜上のものである。本開示の原理によれば、図面の任意の特徴は、他の任意の図面の任意の特徴と組み合わせて参照および／または請求することができる。
【００６６】
本明細書は、本発明を開示するために実施例を用いており、最良の形態を含んでいる。また、いかなる当業者も本発明を実施することができるように実施例を用いており、任意のデバイスまたはシステムを製作し使用し、任意の組み込まれた方法を実行することを含んでいる。本発明の特許可能な範囲は、特許請求の範囲によって定義され、当業者が想到する他の実施例を含むことができる。このような他の実施例は、特許請求の範囲の文言との差がない構造要素を含む場合、または特許請求の範囲の文言との実質的な差がない等価
の構造要素を含む場合、特許請求の範囲内にある。
【符号の説明】
【００６７】
１００  データタグ付けおよび相関システム
１０２  航空機サービスネットワーク（ＡＳＮ）データベース
１０４  障害および警告データ
１０６  飛行後報告（ＰＦＲ）データ
１０８  保守、修理および運用（ＭＲＯ）データ
１１０  タグ付けデータ
１１２  データ抽出およびウィンドウ処理アルゴリズム
１１４  ウィンドウ化されたデータ
１１６  自然言語処理アルゴリズム
１１８  無害化操作
１２０  名称エンティティ認識操作
１２２  同一指示分解操作
１２４  関係抽出操作
１２６  処理されたデータ
１２８  ビジネス規則処理アルゴリズム
１３０  関係規則アプリケーション
１３２  タグ付け規則アプリケーション
１３４  後処理アルゴリズム
１３６  結果
１３８  凝縮結果操作
１４０  処理結果操作
１５０  クライアントシステム
１５２  ＡＳＮデコーダ
１５４  ユーザ
１５６  ＡＳＮ  ＵＩおよびマークアップウィジェット
１５８  トレーニングデータセット抽出器
１６０  自然言語処理（ＮＬＰ）モデル
１６２  規則実行エンジン
２００  コンピューティングシステム
２０２  サーバ
２０４  サーバ側コンピューティングデバイス
２０６  プロセッサ
２０８  メモリ装置
２１０  命令
２１２  処理規則およびアルゴリズム
２１４  データ
２２２  クライアント
２２４  クライアント側コンピューティングデバイス
２２６  プロセッサ
２２８  メモリ装置
２３２  データ
２３４  命令
２３６  入力デバイス
２３８  出力デバイス
２４０  ネットワーク
３００  警報１データエンティティ
３０２  第１のタグ
３０４  第２のタグ
３０６  警報２データエンティティ
３０８  第１のキーワードタグ
３１０  第２のキーワードタグ
３１２  関係タグ
３２０  ユーザインターフェース
３２１  フィルタインターフェース部分
３２２  第１の障害および警告インターフェース部分
３２３  保守履歴インターフェース部分
３２４  第２の障害および警告インターフェース部分
３２５  警報キューインターフェース部分
３３０  ユーザインターフェース
３３２  第１のインターフェース部分
３３４  第２のインターフェース部分
３３６  線形タイムライン
３３８  バー
３４０  第１のアイコンタイプ
３４２  第２のアイコンタイプ
３４４  第３のアイコンタイプ
３６０  情報パネル
３６２  一般警報情報
３６４  詳細な警報の説明
３６６  警報タグ
３６８  遅い検出タグ
３７０  ユーザインターフェース
３７２  障害／警告
３７４  障害／警告の日付
３７６  トグルオプション
３８０  ユーザインターフェース
３８１  警報
３８２  タグインターフェース表示部分
３８３  遅い検出タグ
３８４  関係インターフェース表示部分
３８５  検出した障害関係
３８６  新規タグを追加するインターフェースリンク
３８７  新規関係を追加するインターフェースリンク
３８８  特徴付けパネル
３９０  グラフィカル・ユーザ・インターフェース
３９１  名称フィールド
３９２  親エンティティフィールド
３９３  子エンティティフィールド
３９４  親から子への表示フィールド
３９５  子から親への表示フィールド
４００  方法
４０２  方法ステップ
４０４  方法ステップ
４０６  方法ステップ
４０８  方法ステップ
４１０  方法ステップ
４１２  方法ステップ
４１４  方法ステップ
４１６  方法ステップ
４２０  方法
４２２  方法ステップ
４２４  方法ステップ
４２６  方法ステップ
４２８  方法ステップ
４３０  方法ステップ
４３２  方法ステップ
４４０  方法
４４２  方法ステップ
４４４  方法ステップ
４４６  方法ステップ
４４８  方法ステップ
４５０  方法ステップ
４５２  方法ステップ
【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６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【手続補正書】
【提出日】令和1年6月17日(2019.6.17)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
１つまたは複数の航空機に関連するアセット関連データの複数のストリームの相互関係のための、コンピュータにより実施される方法（４００）であって、
１つまたは複数のプロセッサ（２０６，２２６）によって、パイロットによる飛行後報告を含む複数のアセット関連データストリームからのデータのうちの１つまたは複数の部分を、入力テキストとして自然言語処理エンジンに提供するステップ（４０２）と、
前記１つまたは複数のプロセッサ（２０６，２２６）によって、前記自然言語処理エンジンを用いて前記アセット関連データストリーム内の１つまたは複数のデータエンティティを識別するステップ（４０４）と、
前記１つまたは複数のプロセッサ（２０６，２２６）によって、前記アセット関連データストリーム内で識別された前記データエンティティに情報を貼り付けるための１つまたは複数の処理規則を生成するステップ（４０８）と、
前記１つまたは複数のプロセッサ（２０６，２２６）によって、１つまたは複数の保守イベントの効率のために、前記データに関連するアセット関連データの後続の部分を評価するための統計モデルの一部として前記１つまたは複数の処理規則を格納するステップ（４１０）と、を含む、コンピュータにより実施される方法。
【請求項２】
請求項１に記載のコンピュータにより実施される方法であって、前記１つまたは複数のプロセッサ（２０６，２２６）によって、前記複数のアセット関連データストリームからのデータのうちの１つまたは複数の部分にタグ付けするためのユーザ命令を受け取るステップ（４１２）と、
前記１つまたは複数のプロセッサ（２０６，２２６）によって、ユーザ命令にしたがってタグ付けされたデータのうちの前記１つまたは複数の部分を、前記統計モデルに入力として提供するステップ（４１４）と、をさらに含む、コンピュータにより実施される方法。
【請求項３】
請求項２に記載のコンピュータにより実施される方法であって、前記複数のアセット関連データストリームからのデータのうちの１つまたは複数の部分にタグ付けするための前記ユーザ命令は、前記アセット関連データストリーム内の識別された１つまたは複数のデータエンティティに１つまたは複数のキーワードを関連付けるための、あるいは、前記アセット関連データストリーム内の識別された２つ以上のデータエンティティ間の関係を識別するための、命令を含む、コンピュータにより実施される方法。
【請求項４】
請求項２に記載のコンピュータにより実施される方法であって、前記１つまたは複数のプロセッサ（２０６，２２６）によって、ユーザ命令にしたがってタグ付けされたデータのうちの前記１つまたは複数の部分から１つまたは複数の追加の処理規則を生成するステップ（４１６）をさらに含む、コンピュータにより実施される方法。
【請求項５】
請求項１乃至４のいずれか１項に記載のコンピュータにより実施される方法であって、前記統計モデルは、機械学習プロセスを用いてアセット関連データの後続の部分を処理するためのトレーニング分類子として処理規則を識別する、コンピュータにより実施される方法。
【請求項６】
請求項１乃至５のいずれか１項に記載のコンピュータにより実施される方法であって、前記１つまたは複数の処理規則は、アセット関連データストリーム内の識別された１つまたは複数のデータエンティティに１つまたは複数のキーワードを関連付けるためのタグ付け規則を含む、コンピュータにより実施される方法。
【請求項７】
請求項１乃至６のいずれか１項に記載のコンピュータにより実施される方法であって、前記１つまたは複数の処理規則は、前記アセット関連データストリーム内の識別された２つ以上のデータエンティティ間の関係を識別するための関係規則を含む、コンピュータにより実施される方法。
【請求項８】
請求項１乃至７のいずれか１項に記載のコンピュータにより実施される方法であって、前記アセット関連データは、航空機の障害および警告データ、飛行後報告データ、または航空機の保守報告データのうちの１つまたは複数を含む航空機関連データを含む、コンピュータにより実施される方法。
【請求項９】
請求項１乃至８のいずれか１項に記載のコンピュータにより実施される方法であって、前記１つまたは複数のプロセッサ（２０６，２２６）によって、前記アセット関連データストリーム内の識別された前記１つまたは複数のデータエンティティ間の１つまたは複数の関係を識別するステップをさらに含み、１つまたは複数の関係を識別するステップは、少なくとも部分的に前記自然言語処理エンジン（４０６）を用いて実施される、コンピュータにより実施される方法。
【請求項１０】
アセット関連データの複数のストリームを処理するための、コンピュータにより実施される方法（４２０）であって、
１つまたは複数のプロセッサ（２０６，２２６）によって、パイロットによる飛行後報告を含む複数のアセット関連データストリームからのデータのうちの１つまたは複数の部分を受け取り、自然言語処理エンジンに提供するステップ（４２２）と、
前記１つまたは複数のプロセッサ（２０６，２２６）によって、前記自然言語処理エンジンを用いて識別された１つまたは複数のデータエンティティと、前記データエンティティに情報を貼り付けるための１つまたは複数の処理規則と、を含む統計モデルにアクセスするステップ（４２４）と、
前記１つまたは複数のプロセッサ（２０６，２２６）によって、前記統計モデルを用いて前記複数のアセット関連データストリームからのデータのうちの前記１つまたは複数の部分内の１つまたは複数のデータエンティティを識別するステップ（４２６）と、
前記１つまたは複数のプロセッサ（２０６，２２６）によって、前記統計モデルを用いて前記複数のアセット関連データストリーム内の識別された前記１つまたは複数のデータエンティティに１つまたは複数のキーワードを自動的にタグ付けするステップ（４２８）と、
前記１つまたは複数のプロセッサ（２０６，２２６）を用いて、前記１つまたは複数の識別されたデータエンティティと、前記１つまたは複数の識別されたデータエンティティにタグ付けされた前記１つまたは複数のキーワードとを、ユーザに表示するために提供するステップ（４３２）と、を含む、コンピュータにより実施される方法。
【請求項１１】
請求項１０に記載のコンピュータにより実施される方法であって、
前記１つまたは複数のプロセッサ（２０６，２２６）を用いて、前記統計モデルを用いて前記１つまたは複数の識別されたデータエンティティ間の１つまたは複数の関係を識別するステップ（４３０）と、
前記１つまたは複数のプロセッサ（２０６，２２６）を用いて、前記１つまたは複数の識別された関係をユーザに表示するために提供するステップ（４３２）と、をさらに含む、コンピュータにより実施される方法。
【請求項１２】
請求項１０または１１に記載のコンピュータにより実施される方法であって、前記アセット関連データは、航空機の障害および警告データ、飛行後報告データ、または航空機の保守報告データのうちの１つまたは複数を含む航空機関連データを含む、コンピュータにより実施される方法。
【請求項１３】
請求項１０乃至１２のいずれか１項に記載のコンピュータにより実施される方法であって、前記統計モデルは、タグ付けされたアセット関連データのデータセットからのデータエンティティおよび処理規則を識別するために、機械学習プロセスを用いてトレーニングされる、コンピュータにより実施される方法。
【請求項１４】
請求項１０乃至１３のいずれか１項に記載のコンピュータにより実施される方法であって、前記１つまたは複数の識別されたデータエンティティと、前記１つまたは複数の識別されたデータエンティティにタグ付けされた前記１つまたは複数のキーワードと、に少なくとも部分的に基づいて保守作業を行うステップをさらに含む、コンピュータにより実施される方法。
【請求項１５】
コンピューティングシステム（２００）であって、
１つまたは複数のプロセッサ（２０６，２２６）と、
１つまたは複数のメモリ装置（２０８，２２８）と、を含み、前記１つまたは複数のメモリ装置（２０８，２２８）は、前記１つまたは複数のプロセッサ（２０６，２２６）によって実行された場合に、前記１つまたは複数のプロセッサ（２０６，２２６）に対して動作を実行させるコンピュータ可読命令（２１０，２３４）を格納し、前記動作は、請求項１乃至１４のいずれか１項に記載の方法において実施されるステップを含む、コンピューティングシステム。