(57)【要約】      （修正有）【課題】自然言語処理の効果をハードウェア機能の低いローエンド製品に提供できる検索方法及びそれを用いた電子機器を提供する。【解決手段】検索方法は、電子機器でネットワークを通じて検索するために応用されるものであり、入力文字列を受け取るステップと、入力文字列が電子機器に保存されているデフォルト規則に対応しているかどうかを判断するステップと、対応している場合、デフォルト規則に基づいて入力文字列を少なくとも第１キーワード文字列及び第２キーワード文字列に解析するステップと、第１キーワード文字列に関連付けられるデフォルト条件に従い、ネットワークを通じて第２キーワード文字列のネットワーク検索を起動させるステップと、を含む。電子機器は、デフォルト規則を保存又は読み取るための規則モジュールと、ネットワークを通じて検索する検索システムと、を含み。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
電子機器でネットワークを通じて検索するために応用される検索方法であって、
入力文字列を受け取るステップと、
前記入力文字列が電子機器に保存されているデフォルト規則に対応しているかどうかを判断するステップと、
対応している場合、前記デフォルト規則に基づいて前記入力文字列を少なくとも第１キーワード文字列及び第２キーワード文字列に解析するステップと、
第１キーワード文字列に関連付けられるデフォルト条件に従い、ネットワークを通じて第２キーワード文字列のネットワーク検索を起動させるステップと、
を含むことを特徴とする、検索方法。
【請求項２】
前記入力文字列は、音声又は文字であることを特徴とする、請求項１に記載の検索方法。
【請求項３】
前記入力文字列が字句であり、前記デフォルト規則が少なくとも１つの動詞キーワードを含み、前記入力文字列と前記デフォルト規則を判断する前記ステップは、
前記少なくとも１つの動詞キーワードに基づいて、前記字句を前置詞句、前記第１キーワード文字列及び後置詞句として解析することをさらに含むこと、
を特徴とする、請求項１に記載の検索方法。
【請求項４】
前記第１キーワード文字列と前記前置詞句、前記後置詞句の前後順序を判断し、またその判断に基づいて動詞順序結果を生成することをさらに含むことを特徴とする、請求項３に記載の検索方法。
【請求項５】
前記デフォルト規則が前記第１キーワード文字列、前記前置詞句及び前記後置詞句の順序と関連付ける言語設定を有し、前記判断ステップは、
前記動詞順序結果及び前記デフォルト規則内の言語設定に基づいて、前記第２キーワード文字列を前記前置詞句或いは前記後置詞句に設定することをさらに含むこと、
を特徴とする、請求項４に記載の検索方法。
【請求項６】
前記デフォルト条件は、使用するメディアプラットフォーム及び検索エンジンを含むことを特徴とする、請求項５に記載の検索方法。
【請求項７】
デフォルト規則を保存又は読み取るための規則モジュールと、
入力文字列を受け取るための情報入力レシーバーと、前記情報入力レシーバーとカップリングし、前記入力文字列が前記デフォルト規則に対応するかどうかを判断し、前記デフォルト規則に基づいて前記入力文字列を解析すると共にデフォルト条件に基づきネットワークを通じて少なくとも１つの文字列のネットワーク検索を起動させるための情報プロセッサと、を含むネットワークを通じて検索する検索システムと、
を含むことを特徴とする、電子機器。
【請求項８】
前記デフォルト規則は、少なくとも１つの動詞キーワードを含み、前記情報プロセッサが前記入力文字列に前記動詞キーワードがあると判断すると、前記入力文字列が前記デフォルト規則に対応することを特徴とする、請求項７に記載の電子機器。
【請求項９】
前記情報プロセッサは、前記入力文字列及び前記動詞キーワードに基づいて動詞順序結果を生成することを特徴とする、請求項８に記載の電子機器。
【請求項１０】
前記デフォルト規則は、言語設定を有し、前記情報プロセッサが前記動詞順序結果及び前記言語設定に基づいて前記ネットワークを通じて検索する前記文字列を取得することを特徴とする、請求項９に記載の電子機器。
【請求項１１】
前記情報プロセッサは、前記動詞キーワードに対応する前記デフォルト条件に基づいて、ネットワークを通じて前記入力文字列のネットワーク検索を起動することを特徴とする、請求項８に記載の電子機器。
【請求項１２】
前記デフォルト条件は、使用するメディアプラットフォーム及び検索エンジンを含むことを特徴とする、請求項８に記載の電子機器。
【請求項１３】
前記情報入力レシーバーは、音声或いは文字を受け取って前記入力文字列に変換することを特徴とする、請求項８に記載の電子機器。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、検索方法及び該方法を用いた電子機器に関し、特に、字句内の意味を自動的に理解すると共にネットワークを通じて対応相対検索動作できる検索方法及びそれを用いた電子機器に関する。
【背景技術】
【０００２】
科学技術として、人工知能技術の使用に益々多く用いられ、各種製品のメーカも如何にして自然言語処理技術をハードウェア機能の低いローエンド製品に加えるかを考慮し始め、その研究開発方向性も如何にしてハードウェア機能の低いローエンド製品に対し自然言語処理技術を提供できるかという方向に徐々に向かっている。
【０００３】
人工知能分野において、各々コンピュータビジョン（Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｖｉｓｉｏｎ）及び自然言語処理（Ｎａｔｕｒａｌ  Ｌａｎｇｕａｇｅ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ）という少なくとも２大研究分野がある。自然言語処理において、関係する従来の方法には命令型及び機器学習の２つがある。
【０００４】
ユーザーの意図解析は、容易でなく、小規模のソフトウェア或いはアプリが命令型の手段を使用する。ユーザーは、サポートするソフトウェア或いは機器に命令を正しく話（或いは出力）すことで、ソフトウェア或いは機器の機能を実行させることができる。ソフトウェア或いは機器は、ユーザーから話しかけられた字句がサポートしている命令のうちのいずれか１つにマッチしたかどうかを判断するだけで、マッチすることで対応の機能を実行する。ただし、ソフトウェア或いは機器は、マッチした命令のみを識別してから、機能を実行させることができ、ユーザーが自然に話す（入力する）方法でコマンドを発することができない。自然に話す（入力する）方式とは、ユーザーが非常に多くの”連体詞”の字句を使用することをいい、例えば「できるの」、「あるの」、「あの」、「この」等である。”連体詞”が字句にあると、ソフトウェア或いは機器が本来サポートしている命令にマッチしないため、命令型の発話（入力）方式になると自然言語処理を実現できない。また、ユーザーの字句に情報が含まれており、例えば：「（テレビ）３５チャンネルを見たい」、「クーラーを１５度に調整して」、「ｘｘｘの歌が聞きたい」がある。命令型の入力は、ユーザーの字句内から情報を捕捉することができず、またユーザーの全ての情報をサポートしている命令としてリストアップすることは不可能なことである。
【０００５】
機械学習面において、現在最もホットな話題は、深層学習（Ｄｅｅｐ−Ｌｅａｒｎｉｎｇ）に関する技術である。そのプログラムは、人間の神経細胞をシミュレーションし、ニューラルネットワークを構築することで、学習の機能をシミュレーションする。ニューラルネットワークにより自然言語処理後のモデルを学習し、人間が自然に話す方式で出されたデマンド或いは質問を効果的に理解して、対応する機能を実行できる。
【０００６】
ニューラルネットワーク学習後のモデルは、ユーザーの語意を理解できるが、ニューラルネットワークモデルの訓練コストが非常に高い。１つのニューラルネットワークにチャットボット（Ｃｈａｔｂｏｔ）の機能を持たせるまで訓練する場合、まず全ての使用する単語（１万以上の単語がある）を収集し、単語ベクトル（Ｗｏｒｄ  Ｖｅｃｔｏｒ）として訓練する必要がある。更に再帰型ニューラルネットワーク（ｒｅｃｕｒｒｅｎｔ  ｎｅｕｒａｌ  ｎｅｔｗｏｒｋ）ユニット或いは類似変形のユニット（例：長短期記憶（Ｌｏｎｇ  Ｓｈｏｒｔ−Ｔｅｒｍ  Ｍｅｍｏｒｙ、ＬＳＴＭ）、ＧＲＵユニット（Ｇａｔｅｄ  Ｒｅｃｕｒｒｅｎｔ  Ｕｎｉｔｓ、ＧＲＵｓ））を介して多層ネットワーク（大脳の記憶力をシミュレーションできる）に集結させ、１つの使用可能なチャットボット（ＣｈａｔＢｏｔ）の訓練は数日から１週間の期間を費やすかもしれない。かつ使用する中央処理装置（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ、ＣＰＵ）或いは演算を支援するグラフィックス プロセッシング ユニット（Ｇｒａｐｈｉｃｓ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ、ＧＰＵ）が、高規格の場合においてのみ、達成できる。これは、エンドユーザー（Ｅｎｄ−ｕｓｅｒ）の手にある機器の性能にとって、ニューラルネットワークの訓練実現には非常に大きな困難度がある。よって、一般的に、ニューラルネットワークの自然言語処理は、通常クラウド上のサービスに使用され、ビッグデータを擁する会社（例：Ｇｏｏｇｌｅ、Ａｍａｚｏｎ、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ）等だけがこのよう規模維持を有する能力があり、従って人工知能技術を使用した装置を提供する能力がある。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
本発明の一目的は、自然言語処理の効果をハードウェア機能の低いローエンド製品に提供できる検索方法を提供することである。
【０００８】
本発明の他の目的は、エンドユーザーが電子機器にローカルの自然言語処理機能を実現できる電子機器を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明の検索方法は、電子機器でネットワークを通じて検索するために応用されるものであり、入力文字列を受け取るステップと、入力文字列が電子機器に保存されているデフォルト規則に対応しているかどうかを判断するステップと、対応している場合、デフォルト規則に基づいて入力文字列を少なくとも第１キーワード文字列及び第２キーワード文字列に解析するステップと、第１キーワード文字列に関連付けられるデフォルト条件に従い、ネットワークを通じて第２キーワード文字列のネットワーク検索を起動させるステップと、を含む。
【００１０】
本発明の電子機器は、デフォルト規則を保存又は読み取るための規則モジュールと、ネットワークを通じて検索する検索システムと、を含み、検索システムが入力文字列を受け取るための情報入力レシーバーと、情報入力レシーバーとカップリングし、入力文字列がデフォルト規則に対応するかどうかを判断し、デフォルト規則に基づいて前記入力文字列を解析すると共にデフォルト条件に基づきネットワークを通じて少なくとも１つの文字列のネットワーク検索を起動させるための情報プロセッサと、を含む。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明の一実施例に係る検索システムを示す模式図である。
【図２】本発明の検索方法のフローチャートである。
【図３】異なる入力字句の処理の実施例を示す図である。
【図４】異なる入力字句の処理の実施例を示す図である。
【図５】異なる入力字句の処理の実施例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
本発明は、上記状況について１つの軽量型の自然言語解析システムを設計し、エンドユーザーの電子機器においてローカルの自然言語解析を実行させることができ、例えばスマートスピーカー（Ｓｍａｒｔ−Ｓｐｅａｋｅｒ）、チャットボット（Ｃｈａｔｂｏｔ）等の自然言語処理を必要とするアプリケーションプログラムのために比較的簡単なソリューションを提供できる。電子機器は、スマートスピーカー、タブレットコンピュータ、ノートパソコン、デスクトップコンピュータ、スマートフォン、携帯情報端末、電子書籍、デジタル写真立て、デジタルオーディオプレーヤー、電子辞書、グローバル・ポジショニング・システム等が挙げられる。
【００１３】
図１は、本発明の一実施例を示す模式図である。図１に示すように、本発明の電子機器８００は、デフォルト規則を保存するための規則モジュール３００と、ネットワークを通じて検索するための検索システム１００とを含む。検索システム１００は、入力文字列を受け取るための情報入力レシーバー２００と、情報入力レシーバー２００とカップリングする情報プロセッサ１５０とを含む。本実施例において、情報入力レシーバー２００は、ユーザーの入力文字列ＳＩを受け取ると共に対応の入力信号を生成する。例えば、情報入力レシーバー２００は、音声センサー（例えばデジタルマイク）の場合、情報入力レシーバー２００がユーザーの音声を感知すると共に対応の入力信号を生成できる。しかしながら、情報入力レシーバー２００は、音声メッセージを感知或いは受け取るだけではない。具体的に、その他の異なる実施例において、情報入力レシーバー２００も文字メッセージを感知或いは受け取ることができ、例えば情報入力レシーバー２００は、文字で入力された文字列を受け取るキーボード又は画像認識装置とすることができる。更に、ユーザーの入力文字列ＳＩは、音声或いは文字を含み、情報入力レシーバー２００が対応するレシーバーとすることができる。
【００１４】
本実施例において、情報入力レシーバー２００及び情報プロセッサ１５０が同一の物理的な装置内に形成されることができ、例えば１つのスマートスピーカー内に形成され、スマートスピーカーが電子機器８００であり、情報入力レシーバー２００が内蔵マイクであるが、これに限定されない。その他の異なる実施例において、情報入力レシーバー２００及び情報プロセッサ１５０は、各々異なる物理的な装置内に位置することができ、かつ互いに信号が接続する。例えば、情報入力レシーバー２００は、電子機器８００とするスマートフォンに接続する外付けマイクとすることができ、ユーザーの音声指示又はコマンドを受信できる。この場合において、情報入力レシーバー２００は、情報プロセッサ１５０と信号接続又は電気的な接続をし、かつ情報プロセッサ１５０が前記信号又は電気的な接続を通じて情報入力レシーバー２００から入力文字列ＳＩに対応して生成した情報信号を受信できる。
【００１５】
本実施例において、情報プロセッサ１５０は、コンピュータプロセッサ或いはマイクロプロセッサとすることができる。その他の異なる実施例において、情報プロセッサ１５０も集積回路或いは組込み電路とすることができる。例えば電子機器８００は、スマートフォンの態様で実施する場合、情報プロセッサ１５０が前記スマートフォン内の集積回路又はマイクロプロセッサとすることができ、例えばクアルコム社製或いはARMホールディングス社製マイクロプロセッサである。
【００１６】
規則モジュール３００は、１つ以上のデフォルト設定又はコンフィギュレーション設定のデフォルト規則を保存或いは読み取ることができる。これらデフォルト設定又はコンフィギュレーション設定は、検索システム１００が如何にして受信した入力信号を処理するか、及び入力信号に対しどのようなアクションを取るかを定義するために用いられる。一実施例において、規則モジュール３００は、電子機器８００内の１つのデータ記憶装置とすることができ、例えばデータベース或いはメモリであり、デフォルト規則を保存すために用いられる。しかしながら、その他の異なる実施例において、規則モジュール３００が電子機器８００内の１つのデータ読取装置とすることができ、１つのクラウドストレージスペース或いはその他の関連のリモートストレージデバイスに保存されているデフォルト規則を読み取るために用いられる。
【００１７】
本実施例において、情報プロセッサ１５０は、検索システム１００が指定され、ネットワーク検索を通じて少なくとも１つの検索対象となる装置を起動及び／或いは駆動するために用いられる。例えば検索システム１００は、ネットワーク上のＹｏｕｔｕｂｅサービスプラットフォームに対しあるキーワード文字列を検索するよう指定する場合、情報プロセッサ１５０がＹｏｕｔｕｂｅに関連付けられるコンピュータ或いはサービスコンポーネントを起動してコマンド出力Ａを進めて前記キーワード文字列のネットワーク検索を完了させる。
【００１８】
図２は、電子機器８００に使用できる検索方法の一実施例のフローチャートである。図２に示すように、本発明の検索方法は、ステップＳ１００乃至Ｓ１３０を含み、以下の通り更に詳細に説明する。
【００１９】
ステップＳ１００は、入力文字列を受け取ることを含む。具体的に、本実施例において、検索システム１００の情報入力レシーバー２００が入力文字列ＳＩを受け取ることができる。例えば情報入力レシーバー２００が音又は音声センサの場合、情報入力レシーバー２００が受け取った入力文字列ＳＩは、検出したユーザーの音声入力文字列とすることができるが、これに限定されない。その他の異なる実施例において、入力文字列ＳＩが文字入力の文字列とすることができ、例えばユーザーの発話文字列である。例えば、検索システム１００がチャットボット（Ｃｈａｔｂｏｔ）内に応用されている場合、ユーザーはチャットボットに対し文字列のコマンド、例えば「ロックバンドメイデイの曲名であるテンダーネスを再生してちょうだい」等の文字列コマンドを発することができる。
【００２０】
ステップＳ１１０は、前記入力文字列は規則モジュール３００が保存或いは読み取ることができるデフォルト規則に対応しているかを判断することを含む。デフォルト規則の大まかな構造は、次のようになる。
＜ＲＥＧＸ  ｎａｍｅ＝”ｇｒａｍｍｅｒ”ｅｘｐｒ＝”ｓｐｅｃｉｆｉｅｄ  ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ”＞
＜ｃａｌｌ  ｎａｍｅ＝”ｇｒａｍｍｅｒ＿ｎｅｘｔ＿ｌｅｖｅｌｌ”＞！ａｒｇ２＄＜／ｃａｌｌ＞
＜ｃａｌｌ  ｎａｍｅ＝”ｇｒａｍｍｅｒ＿ｎｅｘｔ＿ｌｅｖｅｌ２”＞！ａｒｇ３＄＜／ｃａｌｌ＞
＜ｃａｌｌ  ｎａｍｅ＝”ＴｅｘｔＴｏＶｏｉｃｅ”＞ｍａｃｈｉｎｅ−ｓｐｅａｋｉｎｇ＜／ｃａｌｌ＞
＜／ＲＥＧＸ＞
【００２１】
上記規則構造において、
【００２２】
「ｎａｍｅ  ＝  “ｇｒａｍｍｅｒ”」は、構文名を指定し、この名前である  “ｇｒａｍｍｅｒ”がこの“＜ＲＥＧＸ＞…  ＜／ＲＥＧＸ＞”カッコ内の一組の規則の名をいう。
【００２３】
「ｅｘｐｒ  ＝  “ｓｐｅｃｉｆｉｅｄ  ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ”」は、本発明の自然言語処理エンジンがどのような特徴でユーザー発話内のキーワード文字列を探すのかを指定する。
【００２４】
「＜ｃａｌｌ  ｎａｍｅ＝  “ｇｒａｍｍｅｒ＿ｎｅｘｔ＿ｌｅｖｅｌ１”＞！ａｒｇ２＄＜／ｃａｌｌ＞」内の！ａｒｇ２＄は、本発明の自然言語処理エンジンが指定された上記特徴（ｅｘｐｒ＝“…）に従い入力文字列ＳＩの字句の文字列を分割した後、特徴文字列の前の文字列（すなわち、前置詞句）であることを指す。次の層の「“ｇｒａｍｍｅｒ＿ｎｅｘｔ＿ｌｅｖｅｌ１”」は、分割後の前置詞文字列を継続して分析できる。
【００２５】
「＜ｃａｌｌ  ｎａｍｅ＝  “ｇｒａｍｍｅｒ＿ｎｅｘｔ＿ｌｅｖｅｌ２”＞！ａｒｇ３＄＜／ｃａｌｌ＞」内の！ａｒｇ３＄は、本発明の自然言語処理エンジンが指定された上記特徴（ｅｘｐｒ＝“…）に従い入力文字列ＳＩの字句文字列を分割した後、特徴文字列後の後ろの文字列（すなわち、後置詞句）であることを指す。
【００２６】
「＜ｃａｌｌ  ｎａｍｅ＝“ＴｅｘｔＴｏＶｏｉｃｅ”＞ｍａｃｈｉｎｅ−ｓｐｅａｋｉｎｇ＜／ｃａｌｌ＞」：本発明の自然言語処理エンジンは、 “ＴｅｘｔＴｏＶｏｉｃｅ”という構文名を見た時、後ろの文字列“ｍａｃｈｉｎｅ−ｓｐｅａｋｉｎｇ”をシステムのＴｅｘｔ−Ｔｏ−Ｓｐｅｅｃｈ  （ＴＴＳ）の合成音声機能でユーザーに応答する。
【００２７】
本実施例において、検索システム１００がステップＳ１１０を実行した時、情報プロセッサ１５０は、情報入力レシーバー２００から入力文字列ＳＩに関連付けられる情報信号を受信することができる。本実施例において、情報入力レシーバー２００は、入力文字列ＳＩを対応する字句文字列に変換すると共に情報信号を情報プロセッサ１５０に伝送する。この場合、情報プロセッサ１５０が、この字句文字列を規則モジュール３００が保存又は読み取った一組以上のデフォルト規則と比較して判断し、かつ字句文字列内に某組のデフォルト規則内で指定された特徴（ｅｘｐｒ＝“…）を含み、或いは任意の一組のデフォルト規則の特徴にマッチングしなかった時、情報プロセッサ１５０がマッチング結果に基づいて該判断結果が生成される。
【００２８】
例えば、規則モジュール３００内のデフォルト規則が、次の通りとする。
＜ＲＥＧＸ  ｎａｍｅ＝“ｐｌａｙ＿ｓｏｎｇ＿ｂｙ＿ｓｅａｒｃｈｉｎｇ＿Ｙｏｕｔｕｂｅ＿Ｅｎｇｌｉｓｈ”  ｅｘｐｒ＝“（ｓｏｍｅ）？  Ｓｏｎｇ（ｓ）？  ｏｆ”＞
＜ｃａｌｌ  ｎａｍｅ＝“ｓｅａｒｃｈ＿Ｙｏｕｔｕｅ＿ｂｙ＿Ｋｅｙｗｏｒｄ”＞！ａｒｇ３＄＜／ｃａｌｌ＞
＜／ＲＥＧＸ＞
【００２９】
図３の実施例を例にすると、仮に入力文字列ＳＩの字句文字列は、「ｇｉｖｅ  ｍｅ  ｓｏｍｅ  ｓｏｎｇ  ｏｆ  ｂｏｎｊｏｖｉ  ｔｈａｎｋ  ｙｏｕ」の場合、上記ステップＳ１１０によれば、情報プロセッサ１５０が先にこの字句文字列を上記デフォルト規則と比較して判断し、かつ判断過程において、この字句文字列内に規則内で指定された「ｓｏｍｅ  ｓｏｎｇ  ｏｆ」の特徴があることを発見し、すなわち、字句文字列がデフォルト規則に対応する。
【００３０】
ステップＳ１２０は、デフォルト規則に基づき該入力文字列の少なくとも第１キーワード文字列及び第２キーワード文字列を解析することを含む。具体的に、比較結果において入力文字列ＳＩの字句文字列が一組の規則に対応することを示している時、情報プロセッサ１５０は該組の規則で指定した条件により字句文字列を解析する。上記図３の実施例を例にすると、情報プロセッサ１５０は、字句文字列を解析し、字句文字列内の特徴キーワード文字列が第１キーワード文字列（すなわち、第１キーワード文字列が「ｓｏｍｅ  ｓｏｎｇ  ｏｆ」）であると定義する。次に、情報プロセッサ１５０が字句文字列内の第１キーワード文字列の前にある文字列を前置詞句（「ｇｉｖｅ  ｍｅ」）として解析し、並びに字句文字列の第１キーワード文字列の後にある文字列を後置詞句（「ｂｏｎｊｏｖｉ  ｔｈａｎｋ  ｙｏｕ」）として開設する。この実施例において、上記マッチングした該組規則は、！ａｒｇ３＄のタグを使用したため、後置詞句の「ｂｏｎｊｏｖｉ  ｔｈａｎｋ  ｙｏｕ」が第２キーワード文字列として設定される。
【００３１】
一実施例において、ステップＳ１２０を実行した後、情報プロセッサ１５０は、第２キーワード文字列に対し１つのフィルタリングステップを実行できる。例えば、図３の実施例で言うと、情報プロセッサ１５０は、あらかじめ設定されるフィルタ条件に基づき、第２キーワード文字列内の冗語を除去できる。例えば、「ｔｈａｎｋ  ｙｏｕ」、「ｏｋ」、「ａｌｌ  ｒｉｇｈｔ」が冗語と定義され、情報プロセッサ１５０は第２キーワード文字列内の「ｔｈａｎｋ  ｙｏｕ」を除去できる。言い換えると、第２キーワード文字列は最終的に「ｂｏｎｊｏｖｉ」と設定される。
【００３２】
ステップＳ１３０は、第１キーワード文字列に関連付けられるデフォルト条件により、ネットワークを通じて第２キーワード文字列のネットワーク検索を起動させることを含む。デフォルト条件は、使用するメディアプラットフォーム及び検索エンジンを含む。具体的に、同様に上記図３の実施例を例にすると、検索システム１００の情報プロセッサ１５０は、デフォルト条件によりネットワークを通じて第２キーワード文字列のネットワーク検索タスクを起動する。本実施例において、情報プロセッサ１５０は、１個以上の異なるコンピュータ或いはプログラムのコンポーネントを含むことができ、各種異なるメディアプラットフォーム、検索エンジン、音楽／画像プラットフォームとコミュニケーションを図る。本実施例において、第１キーワード文字列「ｓｏｍｅ  ｓｏｎｇ  ｏｆ」は、呼び出しプログラムコード“ｓｅａｒｃｈ＿Ｙｏｕｔｕｂｅ＿ｂｙ＿Ｋｅｙｗｏｒｄ”と関連付ける。情報プロセッサ１５０が第２キーワード文字列を得た後、デフォルト規則内の上記呼び出しプログラムコードの名前に従い、情報プロセッサ１５０は、第２キーワード文字列文字列？「ｂｏｎｊｏｖｉ」をそれらプログラムコンポーネントのうちのいずれかのＹｏｕｔｕｂｅに関連付けられるプログラムコンポーネントに伝送して、第２キーワード文字列「ｂｏｎｊｏｖｉ」を検索する。言い換えると、前記Ｙｏｕｔｕｂｅに関連付けられるプログラムコンポーネントは、情報プロセッサ１５０を起動し、かつ情報プロセッサ１５０が駆動されることで、Ｙｏｕｔｕｂｅプラットフォームにリンクし、また「ｂｏｎｊｏｖｉ」の第２キーワード文字列に基づいてＹｏｕｔｕｂｅプラットフォームで検索する。一実施例において、検索しない場合、モバイルデバイスは１つのコマンドの送信を介して情報入力レシーバーに入力文字列を再度受け取らせ、すなわち、ステップＳ１００に戻る。
【００３３】
一実施例において、デフォルト規則は、少なくとも１つの動詞キーワードを含み、情報プロセッサ１５０がこの少なくとも１つの動詞キーワードに基づいて、字句を前置詞句、第１キーワード文字列及び後置詞句として解析する。情報プロセッサ１５０は、入力文字列に動詞キーワードがあると判断すると、入力文字列がデフォルト規則に対応する。図３に示す実施例において、動詞キーワードが「ｇｉｖｅ」であり、情報プロセッサ１５０は字句文字列を前置詞句が「ｍｅ」、第１キーワード文字列が「ｓｏｍｅ  ｓｏｎｇ  ｏｆ」及び後置詞句が「ｂｏｎｊｏｖｉ  ｔｈａｎｋ  ｙｏｕ」として解析する。一実施例において、本発明の検索方法は、更に第１キーワード文字列と前置詞句、後置詞句の前後順序を判断し、またその判断に基づいて動詞順序結果を生成することを含む。更に情報プロセッサ１５０は、入力文字列及び動詞キーワードに基づき、動詞順序結果を生成する。
【００３４】
一実施例において、デフォルト規則は、言語設定を有する。言語設定は、更に第１キーワード文字列、前置詞句及び後置詞句の順序に関連付けられる。判断ステップは、動詞順序結果及び言語設定に基づき、第２キーワード文字列を前置詞句或いは後置詞句に設定することを更に含む。情報プロセッサ１５０は、動詞順序結果及び言語設定に基づきネットワークを通じて検索する文字列を取得する。具体的に、図４は他の実施例を示す模式図であり、図３の実施例に比べると、本実施例において、検索システム１００がマッチングしたデフォルト規則では中国語で検索することを指定し、すなわち、中国語設定を有する。例えばユーザーの字句が
2019185737.tif 000003
である場合、情報プロセッサ１５０は規則モジュール３００内でマッチングした一組のデフォルト規則は、おおよそ次の通りである。
＜ＲＥＧＸ  ｎａｍｅ＝“ｐｌａｙ＿ｓｏｎｇ＿ｂｙ＿ｓｅａｒｃｈｉｎｇ＿Ｙｏｕｔｕｂｅ＿Ｃｈｉｎｅｓｅ”  ｅｘｐｒ＝“(點播|播放|想(要)?聽|来)((一)(首|手|點))？”＞
＜ｃａｌｌ  ｎａｍｅ＝“ｓｅａｒｃｈ＿Ｙｏｕｔｕｅ＿ｂｙ＿Ｋｅｙｗｏｒｄ”＞！ａｒｇ３＄＜／ｃａｌｌ＞
＜／ＲＥＧＸ＞
【００３５】
この場合において、「Ｙｏｕｔｕｂｅ＿Ｃｈｉｎｅｓｅ」に基づき、この組のデフォルト規則の言語を「中国語」と設定し、かつその関連する字句特徴も中国語の文字列とする。本実施例において、デフォルト規則内で指定される特徴（ｅｘｐｒ＝  “…）は、「點播」、「播放」、「想」、「想要」、「聽」及び「来」に関わる先頭文字列に「一」字及び「首」、「手」或いは「点」の末尾文字列を加える。例えば、「點播一首」は、先頭文字列の「點播」に「一」字及び末尾文字列の「首」を加える。第１キーワード文字列の「點播一首」に基づき、情報プロセッサ１５０は、字句
2019185737.tif 000004
内の第１キーワード文字列の「點播一首」と後置詞句の「五月天的温柔」との組み合わせ（すなわち、前置詞句なし）と判断し、かつデフォルト規則が！ａｒｇ３＄のタグを使用したため、情報プロセッサ１５０は、後置詞句の「五月天的温柔」を第２キーワード文字列と設定する。更に例えば
2019185737.tif 000005
等の連体詞を除去し、情報プロセッサ１５０がネットワークを通じて後続の第２キーワード文字列のネットワーク検索を起動する。情報プロセッサ１５０は、動詞キーワードに対応するデフォルト条件に基づき、ネットワークを通じて文字列のネットワーク検索を起動させる。デフォルト条件には、使用するメディアプラットフォーム及び検索エンジンを含む。
【００３６】
図５は、他の実施例を示す模式図である。図５に示すように、本発明の検索システム１００は、日本語の字句にも応用できる。具体的に、例えばデフォルト規則は、次の通りの場合、
＜ＲＥＧＸ  ｎａｍｅ＝“ｐｌａｙ＿ｓｏｎｇ＿ｂｙ＿ｓｅａｒｃｈｉｎｇ＿Ｙｏｕｔｕｂｅ＿Ｊａｐａｎｅｓｅ”  ｅｘｐｒ＝“の（歌｜曲）（を）？”＞
＜ｃａｌｌ  ｎａｍｅ＝“ｓｅａｒｃｈ＿Ｙｏｕｔｕｅ＿ｂｙ＿Ｋｅｙｗｏｒｄ”＞！ａｒｇ２＄＜／ｃａｌｌ＞
＜／ＲＥＧＸ＞
【００３７】
情報プロセッサ１５０は、デフォルト規則内の言語設定が「日本語」であることを検出し、かつ使用する！ａｒｇ２＄が第１キーワード文字列の「の歌｜曲を」の前置詞句である「安室奈美恵」を第２キーワード文字列と設定することを指定する。この場合において、情報プロセッサ１５０は、ネットワークを通じて「安室奈美恵」の第２キーワード文字列の後続ネットワーク検索を起動させる。
【００３８】
本発明の検索システム及び方法を介して、本発明はユーザーの使用習慣の変更或いは流行の専門語の変更に迎合でき、かつ多言語サポート及び速やかにカスタマイズさせることができ、各種異なる電子製品に応用させることもできる。かつ本発明のデフォルト規則のメカニズム及び構造は、現時点のプログラム言語（例如Ｃ、Ｃ＋＋、Ｃ＃、Ｊａｖａ（登録商標）等）よりハイエンドな記述言語であり、自然言語処理（Ｎａｔｕｒａｌ  Ｌａｎｇｕａｇｅ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ）の設計がソフトウェアエンジニアでなくとも、仕事に上手く当たることができる。特に、一般営業員は通常各種言語の専門家（英語、日本語、韓国語等）であり、営業員がソフトウェアエンジニアではない場合、プログラム言語で自然言語処理を設計できない。構文がよりハイエンドかつ簡潔な本願発明の自然言語処理のデフォルト規則構造設計を通じて、営業部署も自然言語処理の業務に取り組むことができる。
【００３９】
具体的実施形態の以上で述べたのは、全面的に本明細書に記載される実施形態の一般性質を開示し、現在掌握している知識を運用した後、本発明の実施形態は本発明の精神と領域を脱しない範囲内で修正でき、よって修正時全面的に本発明の実施形態の均等・形式的な意味及び範囲を全面的に理解する。本明細書で用いる用語或いは専門用語は、記述のみに使用し、本発明を限定するものではないことに理解すべきである。よって、具体的実施形態を記述すると同時に、本明細書に記載される実施形態は実施時本発明の精神と領域を脱しない範囲内で修正できることを当業者が理解する。
【符号の説明】
【００４０】
１００    検索システム
１５０    情報プロセッサ
２００    情報入力レシーバー
３００    規則モジュール
８００    電子機器
ＳＩ    入力文字列
Ａ    コマンド出力
Ｓ１００〜Ｓ１３０    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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