(57)【要約】ユーザ通信の解析が記述される。一態様においては、複数のオンラインソーシャルインタラクションが識別される。複数のトピックが、そのオンラインソーシャルインタラクションから抽出される。抽出されたトピックに基づいて、システムは、特定のオンラインソーシャルインタラクションに関連する意図を判別する。【選択図】図１
2013517563.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータに実施される方法であって、
複数のオンラインソーシャルインタラクションを識別するステップと、
前記複数のオンラインソーシャルインタラクションから複数のトピックを抽出するステップと、
前記複数のオンラインソーシャルインタラクションから抽出された前記複数のトピックに基づいて、特定のオンラインソーシャルインタラクションに関連する意図を判別するステップと、
を含む、
ことを特徴とする方法。
【請求項２】
前記特定のオンラインソーシャルインタラクションを通信するユーザについて、関連する製品もしくはサービスを識別するステップをさらに含む、
ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記ユーザに対して応答を通信するステップをさらに含み、前記応答は、前記関連する製品もしくはサービスを参照する、
ことを特徴とする請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記複数のトピックのうちの各々に関連する属性を識別するステップをさらに含む、
ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記識別された属性を、共通のトピックを有するオンラインソーシャルインタラクションに関連付けるステップをさらに含む、
ことを特徴とする請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記複数のオンラインソーシャルインタラクションから複数のトピックを抽出するステップは、前記複数のオンラインソーシャルインタラクションを複数のメッセージコンポーネントへと分割するステップを含む、
ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記複数のトピックに関連する少なくとも一つの属性を識別するステップをさらに含む、
ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記複数のオンラインソーシャルインタラクションおよびウェブで利用可能な他のコンテンツに基づいて、前記複数のトピックをランク付けするステップをさらに含む、
ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項９】
コンピュータに実施される方法であって、
複数のオンライン通信を識別するステップと、
特定のオンライン通信に関連する意図を判別するステップと、
前記特定のオンライン通信に関連する前記意図に基づいて、前記特定のオンライン通信を生成するユーザへと応答を生成するステップと、
を含む、
ことを特徴とする方法。
【請求項１０】
応答を生成ステップは、前記特定のオンライン通信に関連する前記意図に基づいて、前記ユーザに対して関連する製品もしくはサービスを識別するステップを含む、
ことを特徴とする請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記複数のオンラインソーシャルインタラクションに関連するトピックに関する他のウェブベースコンテンツを識別するステップをさらに含む、
ことを特徴とする請求項９に記載の方法。
【請求項１２】
前記複数のオンライン通信は、製品もしくはサービスのオンラインレビューを含む、
ことを特徴とする請求項９に記載の方法。
【請求項１３】
コンピュータに実施される方法であって、
ユーザによって開始されたオンラインソーシャルインタラクションメッセージを受信するステップと、
前記オンラインソーシャルインタラクションメッセージを、複数のメッセージコンポーネントへと分割するステップと、
前記複数のメッセージコンポーネントを複数のトピッククラスタと比較するステップと、
前記トピッククラスタに基づいて、前記オンラインソーシャルインタラクションメッセージに関連する意図を判別するステップと、
前記オンラインソーシャルインタラクションメッセージの前記意図に基づいて、前記ユーザに対して応答を生成するステップと、
を含む、
ことを特徴とする方法。
【請求項１４】
前記意図は、製品もしくはサービスを購入する用意を含む、
ことを特徴とする請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
前記意図は、特定の製品もしくはサービスに関連する情報を得ることに関する興味を含む、
ことを特徴とする請求項１３に記載の方法。
【請求項１６】
前記意図は、特定の製品もしくはサービスに関連するユーザの意見を含む、
ことを特徴とする請求項１３に記載の方法。
【請求項１７】
前記意図は、前記ユーザによる購入行為を含む、
ことを特徴とする請求項１３に記載の方法。
【請求項１８】
前記トピッククラスタは、製品カテゴリを含む、
ことを特徴とする請求項１３に記載の方法。
【請求項１９】
前記トピッククラスタは、特定の製品情報を含む、
ことを特徴とする請求項１３に記載の方法。
【請求項２０】
前記オンラインソーシャルインタラクションメッセージに関連する意図を判別するステップは、過去のオンラインソーシャルインタラクションメッセージに関連するトピッククラスタを解析するステップを含む、
ことを特徴とする請求項１３に記載の方法。
【請求項２１】
前記オンラインソーシャルインタラクションメッセージに関連する意図を判別するステップは、前記ユーザに関連するプロファイルを解析するステップを含む、
ことを特徴とする請求項１３に記載の方法。
【請求項２２】
前記オンラインソーシャルインタラクションメッセージに関連する意図を判別するステップは、過去のユーザソーシャルインタラクションメッセージを解析するステップを含む、
ことを特徴とする請求項１３に記載の方法。
【請求項２３】
前記オンラインソーシャルインタラクションメッセージを分割するステップは、将来のユーザの購入決定に関連するメッセージコンポーネントを識別するステップを含む、
ことを特徴とする請求項１３に記載の方法。
【請求項２４】
前記オンラインソーシャルインタラクションメッセージを分割するステップは、ユーザの意見に関連するメッセージコンポーネントを識別するステップを含む、
ことを特徴とする請求項１３に記載の方法。
【請求項２５】
前記オンラインソーシャルインタラクションメッセージを分割するステップは、ユーザによる以前の購入に関連するメッセージコンポーネントを識別するステップを含む、
ことを特徴とする請求項１３に記載の方法。
【請求項２６】
前記ユーザに対して応答を生成するステップは、前記ユーザに特定の製品もしくはサービスに関連する情報を通信するステップを含む、
ことを特徴とする請求項１３に記載の方法。
【請求項２７】
前記ユーザに対して応答を生成するステップは、前記ユーザに製品レビューを通信するステップを含む、
ことを特徴とする請求項１３に記載の方法。
【請求項２８】
コンピュータに実施される方法であって、
ユーザによって生成されたオンライン通信を識別するステップと、
前記オンライン通信から少なくとも一つのトピックを抽出するステップと、
前記オンライン通信から抽出された前記少なくとも一つのトピックに基づいて、前記ユーザが興味のありそうな少なくとも一つの製品もしくは製品特徴を識別するステップと、
を含む、
ことを特徴とする方法。
【請求項２９】
前記ユーザに応答を通信するステップをさらに含み、前記応答は、前記識別された製品もしくは製品特徴を含む、
ことを特徴とする請求項２８に記載の方法。
【請求項３０】
前記オンライン通信に関連する意図を判別するステップをさらに含む、
ことを特徴とする請求項２８に記載の方法。
【請求項３１】
前記オンライン通信におけるコンテンツに関連する興味を判別するステップをさらに含む、
ことを特徴とする請求項２８に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
［関連する出願］
本出願は、２０１０年１月１５日に申請された米国仮特許出願番号第６１／２９５，６４５号の優先権を主張し、その開示は本明細書に参照することによって組み込まれる。
【背景技術】
【０００２】
ソーシャルメディアサイト、ブログ、マイクロブログなどのオンラインシステムおよびサービスを介したユーザ間の通信は急速に増加している。これらの通信システムおよびサービスは、ユーザが様々なタイプの情報を共有し交換することを可能にする。それらの情報は、あるタイプの製品に対する意見もしくは推奨を求めることなど、特定の製品もしくはサービスに関する情報に対する疑問もしくは要求を含みうる。それらの情報は、製品もしくはサービスに関するユーザの経験もしくはユーザの評価をも含みうる。ある状況においては、ユーザはオンラインシステムもしくはサービスを介して通信された応答に基づいて最終的な購入を決定する。また別の状況においては、ユーザは購入することに興味はなく、単にコメントしたり意見を伝えたりするだけである。
【０００３】
オンラインシステムおよびサービスのユーザをサポートするため、特定のユーザ通信に関連づけられた意図を判別する解析システムおよび方法を提供することが望ましい。
【図面の簡単な説明】
【０００４】
類似する参照番号は、図面を通して、類似のコンポーネントおよび／もしくは特徴に対して使用される。
【図１】本明細書で議論されるシステムおよび方法を実装することが可能な例示的環境を示すブロック図である。
【図２】トピック抽出器の種々のコンポーネントを示すブロック図である。
【図３】例示的なインデックスジェネレータの動作を示すブロック図である。
【図４】意図アナライザの種々のコンポーネントを示すブロック図である。
【図５】応答ジェネレータの種々のコンポーネントを示すブロック図である。
【図６】データを収集する手順の一実施形態を示すフロー図である。
【図７】意図解析を実行する手順の一実施形態を示すフロー図である。
【図８】語句を分類する手順の一実施形態を示すフロー図である。
【図９】応答を生成する手順の一実施形態を示すフロー図である。
【図１０】トピッククラスタの一例を示す。
【図１１】例示的なコンピューティングデバイスを示すブロック図である。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００５】
本明細書で記述されるシステムおよび方法は、種々のオンライン通信に基づいて、オンラインユーザ通信に関連する意図を識別（もしくは意図を予測）する。ある特定の一実施形態においては、これら記述されるシステムおよび方法は、複数のオンラインソーシャルインタラクションを識別し、それらのオンラインソーシャルインタラクションから一つ以上のトピックを抽出する。抽出されたトピックに基づいて、本システムおよび方法は、ある特定のオンラインソーシャルインタラクションに関連する意図を判別する。この意図を利用して、この特定のオンラインソーシャルインタラクションを生成したユーザに対して応答が生成される。この応答は、ユーザが興味のありそうな製品もしくはサービスに関する情報を含む可能性がある。
【０００６】
本明細書で議論される特定の実施例は、ソーシャルメディアウェブサイト／サービス、マイクロブログサイト／サービス、ブログ投稿および他の通信システムを介したユーザ通信および／もしくはユーザインタラクションに関連する。これらの実施例は“ソーシャルメディアインタラクション”および“ソーシャルメディア通信”に言及しているが、これらの実施例は例示する目的のために提供される。本明細書で記述されるシステムおよび方法は、あらゆるタイプの通信プラットフォームもしくは通信環境を使用する、あらゆる目的のための如何なるタイプのインタラクションもしくは通信に対しても適用することができる。
【０００７】
さらには、本明細書で記述されるある実施例は、特定のユーザインタラクションもしくはユーザ通信に基づいた、ユーザに対する応答の生成を議論する。他の実施形態においては、応答は、ユーザに対して即座に生成されないことがある。応答は、ある将来の時刻に生成される可能性があり、ある状況においては、特定のユーザインタラクションもしくはユーザ通信に対して応答が生成されない。さらには、特定の応答は、ある将来の時刻におけるユーザに対する通信もしくは提供のために格納されてもよい。
【０００８】
図１は、本明細書で議論されるシステムおよび方法を実装することが可能な例示的な環境１００を示すブロック図である。インターネットなどのデータ通信ネットワーク１０２は、種々のインターネットベースのデバイス、ウェブサービスなどの間でデータを通信する。データ通信ネットワーク１０２は、種々の通信プロトコルおよび任意の通信媒体を利用してデータを通信する二つ以上のネットワークの組み合わせであってもよい。
【０００９】
図１の実施形態は、ユーザコンピューティングデバイス１０４、ソーシャルメディアサービス１０６および１０８、一つ以上の検索ターム（および関連するウェブブラウザアプリケーション／システム）１１０、一つ以上の製品カタログ１１１、製品情報ソース１１２、製品レビューソース１１４、およびデータソース１１６を含む。さらには、環境１００は、応答ジェネレータ１１８、意図アナライザ１２０、トピック抽出器１２２およびデータベース１２４を含む。データ通信ネットワークもしくはデータバス１２６は、応答ジェネレータ１１８、意図アナライザ１２０、トピック抽出器１２２およびデータベース１２４に結合され、これらの４つのコンポーネントの間でデータを通信する。応答ジェネレータ１１８、意図アナライザ１２０、トピック抽出器１２２およびデータベース１２４は、図１においては、個別のコンポーネントもしくは個別のデバイスとして図示されているが、ある特定の実現例においては、これらのコンポーネントのうちの任意の二つ以上を、単一のデバイスもしくはシステムへと組み合わせることもできる。
【００１０】
ユーザコンピューティングデバイス１０４は、ネットワーク１２０を介して通信することが可能な任意のコンピューティングデバイスである。ユーザコンピューティングデバイス１０４の例は、デスクトップもしくはラップトップコンピュータ、ハンドヘルドコンピュータ、携帯電話、スマートフォン、携帯情報端末（ＰＤＡ、ポータブルゲームデバイス、セットトップボックスなどを含む。ソーシャルメディアサービス１０６および１０８は、複数のユーザ間のソーシャルインタラクションおよび／もしくは通信を提供するか、またはサポートするあらゆるサービスを含む。例示的なソーシャルメディアサービスは、Facebook、Twitter（ならびに他のマイクロブログウェブサイトおよびサービス）、MySpace、メッセージシステム、オンラインディスカッションフォーラムなどを含む。検索ターム１１０は、ネットワーク１０２を介してコンテンツを検索するために、検索エンジン、ウェブブラウザアプリケーション、もしくは他のシステムへとユーザによって入力される種々の検索クエリ（例えば語句）を含む。
【００１１】
製品カタログ１１１は、様々な製品および／もしくはサービスに関連する情報を含む。ある特定の実現例においては、各製品カタログは、特定の産業もしくは特定のカテゴリの製品／サービスに関連する。製品カタログ１１１は、任意のエンティティもしくはサービスによって生成することができる。特定の一実施形態においては、本明細書で記述されるシステムおよび方法は、様々なデータソース、ウェブサイト、ソーシャルメディアサイトなどからデータを収集し、本明細書で議論される他の手順で後に使用される標準フォーマットへとデータを“規格化”もしくは配列する。これらの製品カタログ１１１は、製品カテゴリ、製品名、製造業者名、モデル番号、特徴、仕様、製品レビュー、製品評価、ユーザのコメント、価格、価格カテゴリ、保証などの情報を含む。本明細書で議論されるように、製品カタログ１１１に含まれる情報は、ユーザ通信もしくはソーシャルメディアインタラクションに関連する意図を判別し、ユーザに対する適切な応答を生成するのに有用である。製品カタログ１１１は、図１においては、個別のコンポーネントもしくはシステムとして図示されているが、別の実施形態においては、製品カタログ１１１は、以下で議論されるデータベース１２４、応答ジェネレータ１１８、意図アナライザ１２０もしくはトピック抽出器１２２などの別のシステムもしくはコンポーネントに組み込まれる。製品カタログは、場所、イベントもしくは人およびサービスなど任意の興味エンティティに対する一般的言及に関する情報を捕捉する構造データソースの一実施形態を表す。
【００１２】
製品情報ソース１１２は、ネットワーク１０２を介してアクセス可能な、製品情報の任意のウェブサイトもしくは他のソースである。製品情報ソース１１２は、製造業者のウェブサイト、雑誌のウェブサイト、ニュース関連ウェブサイトなどを含む。製品レビューソース１１４は、特定製品のレビュー、特定産業のレビューおよび特定製品カテゴリのレビューを提供するEpinionsならびに他のウェブサイトなどの、製品（もしくはサービス）レビューのウェブサイトおよび他のソースを含む。データソース１１６は、一つ以上の製品、サービス、製造業者、評価、レビュー、調査などに関連するあらゆるタイプの情報を提供する、他の任意のデータソースである。図１は、具体的なサービスおよびデータソースを表示しているが、特定の環境１００は、如何なる数のソーシャルメディアサービス１０４および１０６、検索ターム１１０（および検索ターム生成アプリケーション／サービス）、製品情報ソース１１２、製品レビューソース１１４およびデータソース１１６を含んでもよい。さらに、環境１００の特定の実現例は、ネットワーク１０２を介してこれらのサービスおよびデータソースにアクセスする如何なる数のユーザコンピューティングデバイス１０４を含んでもよい。
【００１３】
トピック抽出器１２２は、複数ソースからの種々の通信を解析し、これらの通信内のキートピックを識別する。例示的な通信は、ソーシャルメディアサイト上のユーザ投稿、ユーザによってなされたマイクロブログ入力（例えばTwitterを介して送信された“ツイート”）、ウェブサイトに投稿された製品レビューなどを含む。トピック抽出器１２２は、種々のウェブサイトおよび他のデータソースを能動的に“クローリング”して、ユーザ通信に関連するユーザの意図および／もしくは応答を判別する上で有用なコンテンツを識別することもできる。意図アナライザ１２０は、種々のユーザ通信に関連する意図を判別し、応答ジェネレータ１１８は、類似する通信に関連する意図および他のデータに基づいて、特定の通信に対して応答を生成する。ユーザの意図は、例えば、製品もしくはサービスを購入する意図、製品もしくはサービスに関する情報を獲得する意図、製品もしくはサービスの他のユーザからのコメントを求める意図などを含みうる。データベース１２４は、種々の通信情報、トピック情報、トピッククラスタデータ、意図情報、応答データ、ならびに、応答ジェネレータ１１８、意図アナライザ１２０およびトピック抽出器１２２によって生成された、および／もしくは使用された他の情報を格納する。応答ジェネレータ１１８、意図アナライザ１２０およびトピック抽出器１２２に関するさらなる情報を本明細書中で提供する。
【００１４】
図２は、トピック抽出器１２２の種々のコンポーネントを示すブロック図である。トピック抽出器１２２は、通信モジュール２０２、プロセッサ２０４およびメモリ２０６を含む。通信モジュール２０２は、トピック抽出器１２２が、図１に示されたサービスおよび情報ソースなどの他のデバイスおよびサービスと通信することを可能にする。プロセッサ２０４は、種々の命令を実行して、トピック抽出器１２２によって提供された機能を実施する。メモリ２０６は、これらの命令、ならびに、プロセッサ２０４およびトピック抽出器１２２に含まれる他のモジュールによって使用される他のデータを格納する。
【００１５】
トピック抽出器１２２は、言葉タグ付けモジュール２０８をも含み、言葉タグ付けモジュール２０８は、通信において使用された語の言葉のうち、その通信および適切な応答生成に関連するユーザの意図を判別するのに使用される部分を識別する。エンティティタグ付けモジュール２１０は、通信もしくはインタラクションにおける種々のエンティティを識別し、タグ付け（または抽出）する。以下の実施例においては、“Canon Powershot SD1000もしくはNikon  Coolpix  S230とでどちらのカメラを購入するかを決定する”ことが対話（conversation）に含まれる。エンティティタグ付けモジュール２１０は、以下をタグ付けもしくは抽出する。
抽出されるエンティティ：
―（抽出される）直接の製品タイプ：カメラ
―製品ライン：Powershot，Coolpix
―ブランド：Canon，Nikon
―モデル番号：SD1000，S230
推測されるエンティティ：
―製品タイプ：デジタルカメラ（本実施例においては、両モデルともにデジタルカメラである）
―属性：ポイントアンドシュート（両エンティティはこの属性を共有する）
―価格：２００−４００
【００１６】
本実施例においては、エンティティ抽出プロセスは、“買い物”など、特定のドメインの初期コンテキストを有する。この初期コンテキストは、例えば、複数の製品に関連する情報を含むカタログを解析することによって判別される。カタログは、複数の産業に関連する情報を含んでもよいし、または、デジタルカメラ、全てのカメラ、ビデオキャプチャー装置などの特定のタイプの製品もしくは産業に対して特有なものであってもよい。いったん初期コンテキストが判別されると、エンティティに対する参照が、カタログもしくは他の情報ソースから生成される。参照は、特定のエンティティに対する参照（リファレンス）を表す単一の語もしくは句である。このような句がエンティティタグ付けモジュール１１２によって認識されると、その語が通信においてどのように使用されているかに応じて、“製品タイプ”、“ブランド”、“モデル番号”などの属性と関連付けられる。
【００１７】
カタログ／属性タグ付けモジュール２１２は、オンライン製品カタログ、本明細書で議論されるように作成された他の製品カタログおよび類似の情報ソースにおける種々の情報および属性を識別（し、タグ付け）する。この情報は、通信に関連するユーザの意図を判別し、適切な応答を生成する際にも使用される。特定の一実施形態においては、“属性”という語は、製品もしくはサービスに関連する特徴、仕様もしくは他の情報に関連し、“トピック”という語は、ソーシャルメディア通信およびインタラクションならびに他のユーザインタラクションもしくは通信に関連する語もしくは句に関連する。
【００１８】
トピック抽出器１２２は、語幹処理モジュール２１４をさらに含み、語幹処理モジュール２１４は、ユーザ通信における特定の語句を解析して、このユーザ通信に含まれるトピックおよび他の情報を識別する。トピック相関モジュール２１６およびトピッククラスタリングモジュール２１８は、種々のトピックを組織化してトピック間の関係を識別する。例えば、トピック相関モジュール２１６は、同一もしくは類似の意味を有する可能性のある複数のトピックもしくは句（例えば、“欲しい（want）”と“検討する（considering）”）を互いに関係づける。トピッククラスタリングモジュール２１８は、関連するトピックを識別し、それらのトピックを同一クラスタ化して、本明細書で記述される意図解析をサポートする。インデックスジェネレータ２２０は、種々のトピックおよびトピッククラスタに関連するインデックスを生成する。トピック抽出器１２２の動作ならびにトピック抽出器に含まれるコンポーネントおよびモジュールに関するさらなる詳細が本明細書で議論される。
【００１９】
図３は、例示的なインデックスジェネレータ２２０の動作を示すブロック図である。この手順は“タグクラウド（tag cloud）”を生成し、タグクラウドとは、製品カタログ、ソーシャルメディアコンテンツおよび他のデータソースなどの様々なソースからの特定の語の最大の共起性を表す。例えば、“Nikon  D90”というタームが選択された場合、本プロセスは以下の情報を得る。
１．カタログから
―１２．３メガピクセルＤＸフォーマットＣＭＯＳイメージングセンサ
―５．８×ＡＦ−Ｓ  ＤＸ  Ｎｉｋｋｏｒ  １８−１０５ｍｍｆ／３．５−５．６Ｇ  ＥＤ  ＶＲレンズが含まれる
―Ｄ−ムービーモード；２４ｆｐｓＨＤ音声付動画
―３インチ  スーパーデンシティ（ＳＤ）９２０，０００ドットカラーＬＣＤモニタ
―ＳＤ／ＳＤＨＣメモリカード（これは含まれていない）へと画像をキャプチャーする
２．対話およびソーシャルメディアから
―ビデオの音声の質は低くＡＦはない
―フォーカス、フレーム／秒、およびカードアクセスが速い
―特に自動ＩＳＯ設定に結合されたときの新しい広範囲のＩＳＯ設定が好ましい
―簡単に傷つけてしまいそうで心配である
【００２０】
特定の実現例においては、カタログから得られるタイプの情報など、さらなるタイプの情報をソーシャルメディア対話から抽出することができる。複数ソース（例えば、ソーシャルメディア対話およびカタログ）からデータを抽出することによって、本明細書で記述されるシステムおよび方法は、共通のエンティティを称するために使用される様々なタームを識別することが可能である。例えば、Nikon  Coolpix  D30は、Nikon  D30と称すること、もしくは単にD30と称することもできる。
【００２１】
上述された実施例に基づいて、本プロセスは、カタログから“５．８×”、“２４ｆｐｓ動画”、“１２．３メガピクセル”などの語を抽出することができ、ソーシャルメディア通信から“音声の質が低い”、“ISO設定が良い”、“簡単に傷がつく”などを抽出する。ユーザが“速く写真を撮影することができる高解像度を有するカメラがほしい”という通信を送信するとき、本プロセスは、上記のように得られた情報に基づいて、さらに知能的な検索を実施することができる。本プロセスは、通信から重要なエンティティを抽出し、カタログ、ソーシャルメディア、もしくは他のデータソースなどの種々のデータソースから、これらのエンティティと共起する通信中の句を識別する。その結果は、その後、例えば過去の履歴に基づいて“混合される”。混合割合（例えば、カタログ情報とソーシャルメディア情報の混合の割合）は、過去のクリックスルーレートに基づいて、どの情報（本実施例においては、カタログもしくはソーシャルメディア）が以前のユーザが最も有用であるとしたかに基づくものである。例えば、類似する通信を送信したユーザが、ソーシャルメディアの結果に基づく応答を最も価値のあるものとした場合には、“混合”は、ソーシャルメディア情報を用いることで、より大きな重みが付けられる。
【００２２】
図３を参照すると、インデックスジェネレータ２２０は、検索クエリ３０２、トピックタグ付け手段３０４、キーワードおよびトピックルックアップ３０６に基づいて取得された一つ以上の文書に関連する情報を受信する。インデックスジェネレータ２２０は、一つ以上の販売者データフィード３１０からの製品情報とともに、トピックスペース情報および関連するメタデータ３０８をも受信する。特定の一実施形態においては、インデックスジェネレータ２２０は、製品のトピック重複３１２に基づいて関連情報を生成し、過去の使用データ（例えば過去のクリックスルー率）およびソーシャルインタラクションデータ３１４に基づいて最適化された関連情報を生成する。さらには、インデックスジェネレータ２２０は、ソーシャルメディアデータおよびウェブベースメディア３１６のトピック重複に基づいて関連情報を生成する。インデックスジェネレータ２２０は、トピックの包括性、新しさ、作者の証明３１８に基づいて、最適化された関連情報をも生成する。
【００２３】
図４は、意図アナライザ１２０の種々のコンポーネントを示すブロック図である。意図アナライザ１２０は、通信モジュール４０２、プロセッサ４０４およびメモリ４０６を含む。通信モジュール４０２は、意図アナライザ１２０が図１に示されたサービスおよび情報ソースなどの他のデバイスおよびサービスと通信することを可能にする。プロセッサ４０４は、意図アナライザ１２０によって提供される機能を実施するために種々の命令を実行する。メモリ４０６は、これらの情報、ならびにプロセッサ４０４および意図アナライザ１２０に含まれる他のモジュールによって使用される他のデータを格納する。
【００２４】
意図アナライザ１２０は、解析モジュール４０８をも含み、解析モジュール４０８は、例えば、本明細書で議論されるトピックおよびトピッククラスタ情報を利用することにより、ユーザ通信に含まれる種々の語および情報を解析する。データ管理モジュール４１０は、意図アナライザ１２０によって使用され、データベース１２４に格納されたデータを組織化して管理する。マッチングおよびランク付けモジュール４１２は、ユーザ通信に含まれる語および他の情報とマッチするトピック、トピッククラスタおよび他の情報を識別する。マッチングおよびランク付けモジュール４１２は、意図解析プロセスの一部として、それらのトピック、トピッククラスタおよび他の情報をランク付けもする。アクティビティ追跡モジュール４１４は、クリックスルーレート（ＣＴＲ）、製品に関する最終的な変換（例えば、ユーザが推奨された製品を実際に購入する）、他の類似する情報を追跡する。ＣＴＲは、特定のオプション（例えば、ユーザに対して表示された製品もしくはサービス提供）へのクリックの数を、印象（例えば、オプションの表示）の正規化数で除算したものである。“変換”とは、特定の製品もしくはサービスを購入する人数である。“変換率”とは、製品もしくはサービスを購入した人数を、その製品もしくはサービスの宣伝をクリックした人数によって除算したものである。
【００２５】
典型的な目的の１つは、変換を特定の閾値より高くに維持しながらＣＴＲを最大化することである。他の実施形態においては、本明細書で記述されるシステムおよび方法は、変換を最大限に増加するよう試みる。印象の計数は、その表示位置に基づいて正規化される。例えば、１０番目の位置（低い位置）における印象は、対数目盛に基づいて、より低いクリック数を得ることが予測される。ユーザのアクティビティを追跡すると、典型的なユーザは、特定のセッションの間、幾つかの要求（例えば通信）をする。ユーザの各要求は、タグクラウド、製品、取引、インタラクションなどのモジュールに対するものである。ユーザの各要求は、追跡されモニタリングされて、それによってユーザのセッションを再生成することが可能になる。本システムは、ユーザの各セッションに関連するページビューを見つけることができる。クリックデータ（そのセッションの間、どのオプションもしくはどの情報をユーザがクリックしたか）から、本システムは、特定のセッションの間に生み出された収益を判別することができる。本システムは、複数のセッションに渡ってユーザによって繰り返し行われた閲覧を追跡して、特定のユーザの生涯価値を計算する。意図アナライザ１２０の動作ならびに意図アナライザに含まれるコンポーネントおよびモジュールに関するさらなる詳細が本明細書で議論される。
【００２６】
図５は、応答ジェネレータ１１８の種々のコンポーネントを示すブロック図である。応答ジェネレータ１１８は、通信モジュール５０２、プロセッサ５０４、メモリ５０６を含む。通信モジュール５０２は、応答ジェネレータ１１８が図１に示されたサービスおよび情報ソースなどの他のデバイスおよびサービスと通信することを可能にする。プロセッサ５０４は、応答ジェネレータ１１８によって提供される機能を実施するために種々の命令を実行する。メモリ５０６は、これらの命令、ならびにプロセッサ５０４および応答ジェネレータ１１８に含まれる他のモジュールによって使用される他のデータを格納する。
【００２７】
メッセージクリエイタ５０８は、ユーザ通信および／もしくはユーザインタラクションに対して応答するメッセージを生成する。メッセージクリエイタ５０８はメッセージテンプレート５１０を利用して、種々のタイプのメッセージを生成する。追跡／解析モジュール５１２は、応答ジェネレータ１１８によって生成された応答を追跡して、各応答がどの程度適切に実施されたか（例えば、応答はユーザ通信もしくはインタラクションにとって適切であったかどうか、ならびに、応答はユーザに影響を与えたかどうか）を判別する。ランディングページオプティマイザ５１４は、類似する通信に応答して、ユーザのアクティビティに基づいてユーザが導かれるランディングページをアップデートする。例えば、ユーザに対して提示される種々のオプションは、以前のＣＴＲおよび類似の情報に基づいて、配列し直してもよいし、優先順位をつけ直してもよい。応答オプティマイザ５１６は、類似する通信に対する以前の応答の成功率（例えば、応答中のリンクをクリックすることによってユーザが行動を起こす率）の知識（knowledge）に基づいて、選択され、ユーザに対して通信される応答（例えば、選択されたメッセージテンプレート）を最適化する。
【００２８】
動作においては、応答ジェネレータ１１８は、過去のＮ時間などの特定の期間に、ソーシャルメディアインタラクションおよび類似の通信（例えば、Twitterにおける“ツイート”、ブログ投稿およびソーシャルメディア投稿）を取得する。応答ジェネレータ１１８は、意図スコア、スパムスコアなどを判別する。メッセージテンプレート５１０は、例えば、「｛＄ユーザ名｝貴方は、｛＄製造業者｝のこれら｛＄製品ライン｝を試した方がよい（{$UserName} you may want to try these {$ProductLines} from {$Manufacturer}」などの、応答中に一つ以上のキーワードを挿入する性能を含む。実行時においては、＄ユーザ名、＄製品ライン、および＄製造業者の欄には適切な値が置かれる。ユーザに提供された応答メッセージは追跡されて、それらのメッセージに対してユーザがどのように応答するか（例えば、ユーザが様々なバージョン（例えば様々な言語）の応答メッセージにどのように応答するか）がわかる。
【００２９】
図６は、データを収集するための手順６００の一実施形態を示すフロー図である。最初に、本手順は、ブログ投稿、マイクロブログ投稿、ソーシャルメディア通信などの種々のオンラインソーシャルメディアインタラクションおよびオンラインソーシャルメディア通信をモニタリングする（ブロック６０２）。このモニタリングは、本明細書で議論される解析手順には関連しない種々のコメントおよび命令をフィルタリング除去することを含む。本手順は、特定の製品、サービスもしくは購入決定に関連するインタラクションおよび通信を識別する（ブロック６０４）。例えば、ユーザは、新しいデジタルカメラを購入するときに求めるはずの、特定のタイプのデジタルカメラもしくは特定の特徴についての情報を求める通信を生成する可能性がある。引き続き手順６００では、インタラクションおよび通信の解析に使用するために、識別されたインタラクションおよび通信をデータベースに格納し（ブロック６０６）、特定のインタラクションもしくは通信を生成したユーザに対して適切な応答を生成する。
【００３０】
図６の手順は、種々のソースから製品情報、製品レビューおよび製品コメントのモニタリングも行う（ブロック６０８）。この情報は、ブログ投稿におけるユーザコメント、マイクロブログ通信などから得られる。本手順は、その後、モニタリングされた製品、サービスもしくは購入決定に関連する製品情報、製品レビューおよび製品コメントを識別する（ブロック６１０）。例えば、ある特定の手順で、デジタルカメラをモニタリングすることがある。この例では、その手順において、デジタルカメラの購入者もしくはユーザに関連する特定の製品情報、製品レビューおよび製品コメントが識別される。識別された製品情報、製品レビューおよび製品コメントは、将来の解析および利用のためにデータベースに格納される（ブロック６１２）。一実施形態においては、本手順は、特定の製品もしくはサービスに関連する情報についてインターネットベースのコンテンツサイトを能動的に“クローリング”し、複数のソースから収集された他の情報とともに、データベースにその情報を格納する。
【００３１】
図７は、意図解析を実施するための手順７００の一実施形態を示すフロー図である。最初に、本手順はデータベース（例えば、図１のデータベース１２４）もしくは他のソースからソーシャルメディアインタラクションおよびソーシャルメディア通信を受信する（ブロック７０２）。別の実施形態においては、ソーシャルメディアインタラクションおよびソーシャルメディア通信はバッファから受信されるか、または、インターネットもしくは他のデータ通信ネットワークを介して、インタラクションおよび通信をモニタリングすることによって実質的にリアルタイムで受信される。本手順は、ソーシャルメディアインタラクションおよびソーシャルメディア通信から望まれていない情報をフィルタリング除去する（ブロック７０４）。この望まれていない情報は、モニタリングされた製品もしくはサービスに関連しない通信を含む可能性がある。望まれていない情報は、ユーザの意図に関連しない語（例えば、“ａ”，“ｔｈｅ”および“ｏｆ”）をも含む可能性がある。
【００３２】
手順７００は、ソーシャルメディアインタラクションおよびソーシャルメディア通信を複数のメッセージコンポーネントへと分割すること（ブロック７０６）によって継続する。この分割は、ソーシャルメディアインタラクションおよびソーシャルメディア通信における重要な語を識別することを含む。例えば、“デジタルカメラ”、“Ｎｉｋｏｎ”および“Ｃａｎｏｎ”などの語は、デジタルカメラに関連するユーザの意図を解析するうえで、重要なメッセージコンポーネントである可能性がある。これらメッセージコンポーネントは、その後、トピッククラスタを生成するために、複数のソーシャルメディアインタラクションおよびソーシャルメディア通信からの他のメッセージコンポーネントと互いに関係づけられる（ブロック７０８）。メッセージコンポーネントは、製品情報ソース、製品レビューソースなどの他の情報ソースからの情報と関係づけられてもよい。互いに関係づけられたメッセージコンポーネントは、特定のトピック（例えば、製品、サービスもしくは製品カテゴリ）に関連する一つ以上のトピッククラスタへと形成される。
【００３３】
種々のトピッククラスタは、その後、区分され分類される（ブロック７１０）。本手順は、各トピッククラスタに含まれる製品もしくはサービスを識別してもよい。各通信もしくはインタラクションは、辞書における単語の出現に基づく最大エントロピー分類手段を使用する、または製品カタログにおける語を単純に計数するなどの、一つ以上の方法で分類される。出現回数もしくは語のカウント数に基づいて、各通信もしくはインタラクションは、一つ以上のカテゴリスコアを割り当てられる。最大エントロピー分類手段は、考えられる様々な結果の確率を予測するために使用されるモデルである。手順７００は、その後、トピッククラスタに基づく特定のソーシャルメディアインタラクションに関連する意図を判別し（ブロック７１２）、かつ、対応する製品もしくはサービスを判別する。判別された意図に基づいて、特定のソーシャルメディアインタラクションのイニシエータに対して応答が生成され、通信される（ブロック７１４）。
【００３４】
データをトピッククラスタへと配列することによって、類似の意味を有する異なる複数のタームを同一グループ化して、ソーシャルメディアインタラクションおよびソーシャルメディア通信から、ユーザの意図をより適切に理解することができる。例えば、二人が特定の製品の“製品レビュー”を探しているとする。そのうちの一人は、製品レビューとして“レビュー”というタームを使用し、もう一人は、製品レビューの代わりに“購入者ガイド”というタームを使用するかもしれない。これらのタームの双方は、共通のユーザ意図を有するものとして同一グループ化されるべきである。このような多くのインタラクションおよび通信を解析することによって、本システムは、相互に関係づけられてインデックスを付したタームおよびトピックのデータベースを構築することができる。
【００３５】
特定の一実施形態においては、特定のソーシャルメディアインタラクションもしくはソーシャルメディア通信に基づいてユーザ意図を判別するとき、そのインタラクションもしくは通信は、幾つかのカテゴリのうちの一つへと割り当てられる。例示的なカテゴリは、“購入意図”、“意見”、“過去の購入者”および“情報を求める人”を含む。
【００３６】
別の実施形態においては、図７の手順は、ユーザが製品もしくはサービスを購入する見込みを示唆する。この見込みは、例えば、１）購入の準備ができている；２）ユーザに対する最も重要な属性；３）ユーザは何を購入しそうなのか？にカテゴリ分けされる。このカテゴリ分けを、本明細書で議論されたトピック（もしくはトピッククラスタ）と組み合わせて使用して、ユーザのソーシャルメディアインタラクションもしくはソーシャルメディア通信に対する応答を生成する。
【００３７】
ある実施形態においては、本明細書で記述されるシステムおよび方法は、あるユーザもしくはコンテンツソースを“エキスパート”として識別する。“エキスパート”とは、そのトピックに関して知識が豊富である可能性のある任意のユーザ（もしくはコンテンツソース）である。例えば、特定のトピック／製品に関して、他のユーザにとって有用な製品レビューを定期的に投稿するユーザは、その特定のトピック／製品の“エキスパート”であると考えられる。その特定のトピック／製品に関連するそのユーザの将来の通信、レビューなどは、高い重みが与えられる。
【００３８】
本明細書で議論される意図解析手順は、種々のマシン学習アルゴリズム、マシン学習プロセスおよび分類アルゴリズムを利用して、一つ以上のユーザ通信および／もしくはユーザインタラクションに関連するユーザの意図を判別する。これらのアルゴリズムおよび手順は、トピック、句および他のデータ間の種々の統計的相関を識別する。特定の実現例においては、本アルゴリズムおよび手順は、通信の長さをある語数もしくはある文字数へと制限するマイクロブログサービスを介して送信される短通信（short communication）のように、比較的短く、“完全な”文法を含み得ないユーザ通信およびユーザインタラクションに対して特に適合される。このように、本アルゴリズムおよび手順は、短通信、文断片および必ずしも文を完成させていない、または必ずしも適切に文を形成していない他の通信での使用向けに最適化される。これらのアルゴリズムおよび手順は、ユーザ通信および種々のソースからの他のデータを解析する。解析されたデータは、ユーザの意図、ユーザの興味などを判別する上で使用するために格納されて、カテゴリ分けされる。ユーザの意図、テンプレートメッセージに対するユーザの応答などに関してデータが経時的に収集されるにつれ、本アルゴリズムおよび手順は、アップデートされたデータに基づいて、その推奨および解析を適応させる。特定の一実施形態においては、現在の傾向、現在のタームおよび現在のトピックに対してより高い優先順位を与えるために、最新のデータは、古いデータよりも高い重みが与えられる。一実施形態においては、種々の文法構成要素を同一グループ化して、一以上のユーザ、製品カテゴリなどの中での意図および他の特性を判別する。
【００３９】
特定の一実施形態においては、本システムおよび方法は、メッセージもしくは他の通信の言葉タグ付けを実施する。本実施形態においては、言葉タグ付けにより、通信内の名詞、動詞、修飾語句が識別される。新しい特徴が、名詞−修飾語句−動詞−名詞の形式で生成される。例えば、“I am looking to buy a new camera（私は新しいカメラを購入しようとしている）”という通信は、“I-buy-camera（私は−購入する−カメラ）”と作成する。また、“I don’t need a camera（私はカメラを必要としていない）”という通信は、“I-don’t-need-camera（私は−しない−必要である−カメラ）”と作成する。特定の通信が複数の文を含む場合には、上記の手順が実施されて、各文に対して新しい特徴を生成する。
【００４０】
特定の実現例においては、様々なマシン学習技術もしくは手順が意図を判別するために利用される。この実現例においては、意図の判別は、垂直市場もしくは産業毎に「調整」され、それによって、各垂直市場／産業に対して個別のマシン学習モデルおよびデータを生成する。この状況においては、意図を判別するとき、以下のステップが実施される。１．ユーザ通信（例えば“文書”）がどの垂直／カテゴリに属するか判別する；２．そのカテゴリに対応するエンティティを抽出する；３．そのエンティティを汎用プレースホルダーに置き換える；４．価値のないメッセージをフィルタリング除去する；５．その垂直／カテゴリに対して第一レベルの意図判別モデルを適用して、意図があるかないかについてのバイナリ判別を行う；６．さらなるモデルを適用して、その特定のユーザ通信に対する意図のレベルを判別する。本システムおよび方法は、エンティティ抽出と準監視下学習との組み合わせを利用して、意図を判別する。
【００４１】
準監視下学習部分は、モデル生成に役立つように以下のデータを提供する。１．意図有／意図無のカテゴリ毎のラベル付けされたデータ；２．カタログ用のタームの辞書。そのラベル付けされたデータから、様々な分類技術を利用してモデルが生成される。最大エントロピーが、特定のカテゴリに対して適切に作用し、ＳＶＭ（サポートベクターマシン）が、別のカテゴリにとってより良好に作用する。ＳＶＭは情報を分類するために利用される、関連する準監視下学習手順もしくは方法の組である。特徴選択が次のステップであり、そのステップでは、ユーザが最も頻繁に使用される特徴のうちの幾つかに対してレビューをし、アルゴリズムを管理するのを助ける。モデルはその後、種々のユーザ通信、ユーザインタラクションおよび他の文書に対する精度および呼び戻しについてテストされる。
【００４２】
これらのモデルは、はい（Ｙｅｓ）かいいえ（Ｎｏ）のバイナリ分類を試みる。アクセサリなどの幾つかのカテゴリにおいては、本システムおよび方法は複数の分類手段を利用して、多数決方式の識別を試みる。モデルがその文書を‘はい（ＹＥＳ）’（意図を有する）として分類する場合には、本手順は、最大エントロピーなどのマルチクラス分類手段の利用を試みて、意図レベルを判別する。これは“意図スコア”と呼ばれる有用なスコアである。本システムおよび方法は、意図レベルを判別するためにエンティティスコアをも利用する。
【００４３】
エンティティ抽出は、例えば以下のように利用される。タームの辞書および受信されたユーザ通信／文書から、本システムおよび方法は、ユーザが話題にしているエンティティを判別する。そのエンティティは、製品、製品カテゴリ、ブランド、イベント、個人などである可能性がある。続いて、本システムおよび方法は、通信／文書においてユーザによって使用されている、製品ラインモデル番号、ブランドおよび他のデータを識別する。この情報は、ユーザ通信／文書についてタグ付けされる。言葉の種々の部分にタグ付けすることによって、本システムおよび方法は、エンティティに対して、動詞、副詞および形容詞を判別することができる。
【００４４】
ユーザ通信／文書が意図に関してスコア化されると、エンティティをタグ付けすることが、意図レベルを識別する上で役立つ。典型的には、ユーザは製品タイプから製品のことを考え始めて、その後、ブランド、続いてモデル番号へと範囲を狭めていく。したがって、ユーザがモデル番号について言及し、かつ意図を有する場合には、そのユーザは、特定のモデル番号に彼らの通信の焦点を合わせ、その製品に興味を示しているため、高い意図を有すると考えられる。
【００４５】
本システムおよび方法は、その後、ユーザフィードバック基づいて、意図判別および／もしくは意図スコア付けアルゴリズムを調整し、類似するユーザフィードバックを有するクラスタスコア化されたユーザ通信／文書を調整する。このことは、ＫＮＮ（ｋ近傍法）などのクラスタ化アルゴリズムを利用してなされる。ＫＮＮとは、最も近い訓練例に基づいて対象物を分類するプロセスである。本システムおよび方法は、その後、サイトおよび実際の変換（例えば、ユーザによる製品の購入）についてのエンゲージメントメトリクスからのユーザフィードバックを考慮する。目的関数が、意図を有するユーザ通信／文書に対する変換を最大化するために利用される。この関数に基づいて、スコア化機能の重みはさらに調整される。
【００４６】
特定の実施形態においては、本システムおよび方法は、ユーザ通信／文書から（本明細書で記述する）エンティティおよび意図を識別する。この識別に基づいて、ユーザ通信／文書はクラスタ化され、新しいユーザ通信／文書はスコア化される。新しいユーザ通信／文書は、その後、クラスタに割り当てられ、クラスタ割り当てに基づいて、関連する通信／文書が識別および表示される。
【００４７】
複数のソースからデータを収集するとき、選択されるアルゴリズムはそのソースに依存する。例えば、意図のための分類アルゴリズムは、討論フォーラムのためのアルゴリズムとマイクロブログ投稿のためのアルゴリズムでは異なるであろう。
【００４８】
スコアは複数のソース中で正規化される。長いユーザ通信／文書のためには、本システムおよび方法は、スレッド、日付、ユーザ名、メッセージ識別子などのより多くのメタデータを識別する。スコアが正規化された後、データレポジトリはソースには影響されない。
【００４９】
特定の実現例においては、複数の応答テンプレートが、ユーザ通信／文書にマッチする必要がある。各ユーザ通信／文書は意図、レベルおよびエンティティに対してマーク付けされる。本システムおよび方法は、最も有効でありそうなテンプレートを判別するために過去のデータを考慮する。これらのシステムおよび方法は、過度の露出にも注意深くする必要がある。これは、“バナーバーンアウト”とも類似し、有用性が最終的に衰えるので、システムが最も有効なバナー広告を毎回再実行できないことである。意図レベル、カテゴリ、日時、ユーザのプロファイル、ユーザ通信／文書の新しさなどの最適化のために考慮するべき複数の側面が存在する。目的関数により、選択された応答テンプレートに対するクリックイン（ユーザの選択）の確率が最大化される。
【００５０】
ソーシャルメディア通信（もしくは他の通信）に基づいて、特定の製品もしくはサービスを購入するユーザの意図を判別しようと試みるとき、二つの異なるタイプの情報が有用である。第一に、ソーシャルメディア通信において識別される製品もしくはサービスは、製品もしくはサービスを購入する意図を判別する上で有用である。第二のタイプの情報は、ユーザの意図レベルに関連する（例えば、ユーザが情報を収集しているかどうか、または、特定の製品もしくはサービスを購入する準備ができているかどうか）。特定の実施形態においては、これらの２タイプの情報を組み合わせて、ソーシャルメディア通信を解析し、製品を購入する意図を判別する。
【００５１】
例えば、“私は半ズボンの買い物に出かける（I am going shopping for shorts）”という通信は、“洋服”もしくは“衣服／半ズボン”などの特定の製品カテゴリを識別する。この通信は、高いレベルの購入意図をも識別する。しかしながら、第二の通信“これは本当に短い（This stuff is really short）”は、一般的な語（すなわち“短い（short）”）を使用しているが、“短い（short）”が製品を言及していないため、第二の通信は、製品カテゴリを有していない。さらには、第二の通信は、製品を購入する意図を欠くものである。
【００５２】
図８は、語句を分類するための手順８００の一実施形態を示すフロー図である。本手順は、特定の通信が製品を購入する意図を識別するかどうかを判別する上で有用である。手順８００は、種々のソーシャルメディア通信、カタログ、製品リスト、オンライン対話および任意の他のデータソースに含まれる語および／もしくは句を分類する上で有用である。
【００５３】
最初に、手順８００は、一つ以上のソースから製品参照に関連するデータを受信する（ブロック８０２）。本手順は、その後、それらの製品参照に含まれる語および句を識別する（ブロック８０４）。特定の実現例においては、これらの語句は、複数のn-gramを生成することによって識別される。n-gramとは、ｎよりも小さいか、またはｎと等しい語長を有する句である。これらのn-gramは、各ウインドウがｎよりも小さいかまたはｎと等しいサイズを有する重なりウインドウを利用し、製品カタログもしくは製品レビューなどの、ソース中の製品タイトルまたは製品記述にこのウインドウを適用することによって生成することができる。語句は、タイトルにおけるブランド参照を検索し、通常特定の製品番号もしくはモデル番号を識別する数字とアルファベット文字の両方を有する語を識別することによっても識別される。さらには、語句は、“４２インチＴＶ”など、数字の近くに位置する単語を識別することによって検索される。本実施例においては、“４２インチ”は製品の特徴であり、“ＴＶ”は製品カテゴリである。これら種々の語句を様々な配列で組み合わせて、ユーザによって製品が称される可能性がある種々の方法を得ることができる。
【００５４】
手順８００は、製品参照に含まれる語句に関連する分類手段を生成すること（ブロック８０６）によって継続する。これらの分類手段は、特定の語もしくは句をフィルタリングする際においても有用である。例えば、本手順は、上記のように識別された語句を利用して、特定の製品カテゴリに関連する分類手段を生成してもよい。この分類手段は、信頼度の高い少数のカテゴリへと分類されない語句（例えば、良い識別子ではない句）を除去する上で有用である。
【００５５】
本手順は、その後、ソーシャルメディア通信から製品参照を抽出する（ブロック８０８）。本手順のうちのこの部分は、ソーシャルメディア通信において、どのように製品が実際に称されているかを判別する。ソーシャルメディア通信で使用される語句は、カタログ、製品レビューなどで使用される語句とは異なる可能性がある。特定の実現例においては、類似する語もしくは句に基づいて、ソーシャルメディア通信からメッセージが抽出される。例えば、抽出されるメッセージは、カテゴリとの高い相互情報を有する可能性がある。相互情報は、特定のカテゴリ内の句とn-gramがどの程度頻繁に共起するか、ならびに、そのn-gramが他のカテゴリにおけるn-gramとはどの程度頻繁に共起しないかを示す。ソーシャルメディア通信において、新しい句が識別されると、古い句はフィルタ処理によって除去される。このプロセスは、関連する全ての句がソーシャルメディア通信から抽出されるまで繰り返される。
【００５６】
手順８００は、“カテゴリ”、“ブランド”もしくは“ブランドの製品ライン”など、適切なレベルに語句を割り当てること（ブロック８１０）によって継続する。例えば、少数の製品に共通する句は、特定の製品ラインに関連する可能性がある。特定のブランドの多数の製品もしくは全製品に言及する他の句は、“ブランド”レベルへと再度割り当てられてもよい。特定のカテゴリに対して包括的な句は、“カテゴリ”レベルへと割り当てられる。特定の一実施形態においては、ある句が３つ以上の製品に属する場合には、“製品ライン”レベルへと割り当てられる。
【００５７】
本手順は、製品を購入するというユーザの意図を示す句を識別すること（ブロック８１２）によって継続する。特定の通信に含まれる製品ラインなどの製品情報は、製品を購入する意図を判別する上で有用である。例えば、特定の通信が“私は、新しいCanon  D6が欲しい（I want a new Canon D6）”と述べることがあり、そのことは、Canonカメラの特定のモデル（D6）について言及している。手順８００は、その後、識別された句における製品参照をトークンに置き換える（ブロック８１４）。上述された実施例においては、“Canon  D6”は、トークン“＜REF＞”（もしくは＜製品-REF＞）に置き換えられる。したがって、句は、“私は新しい＜REF＞が欲しい（I want a new <REF>）”となる。本実施例においては、意図解析手順は、“私は新しい＜REF＞が欲しい（I want a new <REF>）”という句を、まだ入手することができない将来の製品を含む、あらゆる数の製品とともに使用することができる。この共通の言語構成要素は、本明細書で記述されるシステムおよび方法によって管理、分類される句の数を減少させる。さらには、この共通の言語構成要素は、必要のないデータを除去する上で役立ち、本システムおよび方法が、製品参照の代わりに言語構成要素を見ることによって、意図に焦点を当てることを可能にする。
【００５８】
新しいユーザ通信が“私は新しい＜REF＞が欲しい（I want a new <REF>）”を含むとき、本システムは、ユーザが製品＜REF＞を購入する強い意図を有していることを知る。別の実施形態においては、“＜PROD＞”もしくは“＜BRAND＞”などの複数のタイプのトークンを使用して、ユーザが様々なタイプの製品について議論するうえでのバリエーションをもたらす。このことによって、異なるレベルの意図を有する“私はCanon  D6を購入したい（I like to buy the Canon D6）”と“私はCanonを購入したい（I like to buy Canon）” （前者は後者よりも結果として購入に至る見込みがかなり大きい）などの特定の句における曖昧さを回避する。本実施形態におけるそれらの句は、各々“私は＜PROD＞を購入したい（I like to buy <PROD>）”ならびに“私は＜BRAND＞を購入したい（I like to buy <BRAND>）”となる。
【００５９】
特定の一実施形態においては、ユーザが製品を購入する用意がある見込みを示す購入意図スコアが計算される。例えば、購入意図スコアは、範囲を０から１とすることができ、この範囲において、スコアが高いほど、ユーザは通信において識別された製品を購入する可能性が高い。ユーザが購入プロセスの異なる段階を経るにつれて、スコアは変化する可能性がある。例えば、ユーザが基本的な調査を実施しているとき、スコアは低い可能性がある。しかし、ユーザが特定の製品もしくは製品モデル番号についての疑問を尋ね始めると、そのユーザが買い物をする時点に近付いているためにスコアは増加する。
【００６０】
図９は、応答を生成するための手順９００の一実施形態を示すフロー図である。特定のソーシャルメディアインタラクションに関連する意図を判別（ブロック９０２）した後、本手順は、ユーザが製品もしくはサービスを購入する用意があるかどうかを判別する（ブロック９０４）。もし購入する用意があれば、本手順は、トピックデータに基づいて、製品／サービスを推奨する応答を生成する（ブロック９０６）。ユーザが購入する用意がない場合には、手順９００は、ユーザが製品もしくはサービスに関する情報を求めているかどうかを判別すること（ブロック９０８）によって継続する。もし求めていれば、本手順は、トピックデータに基づいて、ユーザに対して価値のありそうな情報を提供する応答を生成する（ブロック９１０）。例えば、提供される情報は、以前の類似するユーザに対して有用であった、その以前の類似するユーザに対する応答に基づいたものである可能性がある。ユーザが情報を求めていない場合には、本手順は、ユーザが特定の製品もしくはサービスについての意見を提供するかどうかを判別すること（ブロック９１２）によって継続する。もし提供していれば、本手順は、ユーザの意見を格納し、トピックデータおよびトピッククラスタを必要に応じてアップデートする（ブロック９１４）。本手順は、その後、次のソーシャルメディアインタラクションもしくはソーシャルメディア通信を待つ（ブロック９１６）。
【００６１】
特定の応答が関連する特定の通信に応じて、その特定の応答を、一般的なものまたは具体的なものにすることができる。例えば、特定の通信が特定のモデル番号のデジタルカメラに関連する場合には、応答は、ユーザに対して価値のありそうな、そのカメラモデルに関する具体的な情報を提供してもよい。例えば、特有の応答は、“ABCモデル123カメラを検討している人は、XYZモデル789カメラにも興味があることが分かっている”というものを含みうる。特定の通信が、ABCデジタルカメラ全般に関連する場合には、生成される応答は、ABCカメラに関する一般的な情報、ならびに、類似するユーザは、どの特徴もしくはどのモデルに最も興味があったかについて提供する可能性がある。例えば、一般的な応答は、“人々は、ABCカメラはコンパクトで、多くの特徴があるが、バッテリーの寿命が短いと感じていることが分かっている”というものを含みうる。
【００６２】
特定の実施形態においては、意図解析および応答生成手順は、トピック、トピッククラスタおよび提案する応答を継続してアップデートしている。アップデートは、ユーザが様々なターム／トピックを伴うインタラクションおよび通信を行う際に生じる。また、データは、ユーザに対して生成され通信された応答を、そのユーザがいかに扱うかに基づいてアップデートされる。ユーザが特定の応答を一貫して無視する場合には、その応答に関連する重みづけは減少する。（例えば、リンクをクリックするか、もしくは複数の応答のリストから特定の応答を選択することによって）ユーザが特定の応答を一貫して受け入れる場合には、その応答に関連する重みは増加する。さらには、より新しい情報（例えば、新しい製品レビューもしくは顧客の意見）は、古い情報よりも高い重みが与えられる。
【００６３】
ユーザに対して応答を生成するとき、典型的には、その応答は、ユーザのソーシャルメディアインタラクションもしくはソーシャルメディア通信に基づいて、ユーザに対して適合される。他の人々による複数のソーシャルメディアインタラクションおよびソーシャルメディア通信に基づいて、トピック／トピッククラスタを見ることによって、特定のユーザ通信に最も近いトピック／トピッククラスタに基づいて応答を生成する。例示的な応答は、“貴方のような人は通常NikonかCanonのカメラを購入している。これらのカメラを（リンク）にて検討してください。”ならびに“貴方のような人は、ズーム機能を有し、バッテリー寿命の長いカメラを好む傾向がある。”というものを含む。
【００６４】
特定の一実施形態においては、本明細書で記述される方法およびシステムは、ユーザの通信に含まれるトピックもしくは句に基づく、ユーザの（必ずしも意図ではなく）興味の判別に基づいて、ユーザに対して応答を生成する。ユーザの通信が“私はD100用の新しい望遠レンズが必要である”というものを含む場合には、本システムおよび方法は、そのユーザがデジタルカメラレンズに興味があると判別する。この判別は、“望遠レンズ”および“D100”などの、通信におけるタームに基づくものである。製品カタログおよび本明細書で議論される他のデータソースに含まれる情報とともに、これらのタームを解析することによって、本システムおよび方法は、“望遠レンズ”がカメラに関連し、“D100”がNikonによって製造されたデジタルカメラの特定のモデルであることを判別することができる。この知識は、Nikon  D100カメラと使用するのに適切な望遠レンズを識別するために使用される。そのような望遠レンズのうちの１つまたは複数に関する情報が、その後、ユーザに対して通信される。したがって、デジタルカメラもしくはカメラレンズに関連する一般的な応答を単に生成するのではなく、応答は、ユーザの興味（D100用の望遠レンズ）に適合される。このタイプの対象を定められた応答は、ユーザに対して有用である見込みがあり、ユーザはその情報に対してより敏感に反応しやすい（例えば、推奨された望遠レンズのうちの一つを購入するか、または、レンズに関するさらなる情報を得るためウェブサイトを訪れる）。
【００６５】
ユーザに対して応答を生成するとき、本明細書で記述されるシステムおよび方法は、ユーザに対して通信される応答を生成するために適切なメッセージテンプレート（もしくは応答テンプレート）を選択する。このメッセージテンプレートは、どのテンプレートがユーザへの最良の応答（例えば、ユーザに対して最大の価値を提供するか、または、ユーザに購入決定をさせる、または他の行動をとらせる）を生成しやすいかに基づいて選択される。このテンプレート選択は、他のユーザが類似する状況（例：ユーザが自身の通信において同様のトピックまたは句を生成した状況）において特定のテンプレートにどのように応答したかの知識に基づくものである。テンプレートに対するユーザの応答は、異なるタイプの製品等について、種々の状況におけるテンプレートの効果に優先順位を付けるか、ランク付けするなどの目的でモニタリングされる。
【００６６】
図１０は、幾つかのトピッククラスタ１０００を示す一実施例を示す。図１０の実施例においては、４つのトピッククラスタ（カメラ、デジタルカメラ、欲しい（want）、および誕生日）が示される。これらのトピッククラスタは、他の情報ソースとともに、一つ以上のソーシャルメディアインタラクションおよびソーシャルメディア通信を解析することに応じて生成される。特定の一実施例においては、ユーザは“私は、私の誕生日に、新しいデジタルカメラが欲しい”という文を通信する。本実施例においては、文中の単語は、ユーザの意図を判別し、ユーザに対する適切な応答を生成するために利用される。
【００６７】
図１０の実施例においては、トピッククラスタ“カメラ”は、「レビュー（review）」、「信頼できる（reliable）」、「購入ガイド（buying guide）」といったトピックを含む。同様に、トピッククラスタ“デジタルカメラ”は、「Nikon」、「Canon」、「SD1000」および「D90」といったトピックを含む。これらのトピックは、全て製品カテゴリ“デジタルカメラ”に関連するものである。トピッククラスタ“＜製品＞が欲しい（Want a <Product＞”は、「検討している(considering)」、「取引（deals）」、「必要である（need）」、および「買い物をしている（shopping）」といったトピックを含む。これらのトピックは、同一の考えを表現するために、異なるユーザによって使用された異なる単語を表す。例えば、異なるユーザは、同一のことを意味する（か、または類似するユーザ意図を示す）ために、“検討している（considering）”および“買い物をしている（shopping）”と述べるであろう。トピッククラスタ“誕生日”は、「風船」および「ケーキ」といったトピックを含む。これらのトピッククラスタは、高い重みづけで新しいトピックを加え、より古く、あまり利用されないコメントに関連する重みづけを低減させることによって定期的にアップデートされる。
【００６８】
図１１は、例示的なコンピューティングデバイス１１００を示すブロック図である。コンピューティングデバイス１１００は、本明細書で議論されたような種々の手順を実施するために使用される可能性がある。コンピューティングデバイス１１００は、サーバ、クライアントもしくは他のあらゆるコンピューティングエンティティとして機能することができる。コンピューティングデバイス１１００は、デスクトップコンピュータ、ノートブックコンピュータ、サーバコンピュータ、ハンドヘルドコンピュータなど、広範囲のコンピューティングデバイスのうちのいずれかである可能性がある。
【００６９】
コンピューティングデバイス１１００は、一つ以上のプロセッサ１１０２、一つ以上のメモリデバイス１１０４、一つ以上のインターフェイス１１０６、一つ以上のマスストレージデバイス１１０８および一つ以上の入力／出力（Ｉ／Ｏ）デバイス１１１０を含み、それら全てはバス１１１２へと結合される。プロセッサ１１０２は、メモリデバイス１１０４および／もしくはマスストレージデバイス１１０８に格納される命令を実行する、一つ以上のプロセッサもしくはコントローラを含む。プロセッサ１１０２はキャッシュメモリなどの種々のタイプのコンピュータで読み出し可能なメディアをも含んでもよい。
【００７０】
メモリデバイス１１０４は、揮発性メモリ（例えば、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ））および／もしくは不揮発性メモリ（例えば、リードオンリーメモリ（ＲＯＭ））などのコンピュータで読み出し可能な種々のメディアを含む。メモリデバイス１１０４は、フラッシュメモリなどの再書き込み可能なＲＯＭをも含んでもよい。
【００７１】
マスストレージデバイス１１０８は、磁気テープ、磁気ディスク、光学ディスク、ソリッドステートメモリ（例えば、フラッシュメモリ）などの、コンピュータで読み出し可能な種々のメディアを含む。マスストレージデバイス１１０８に種々のドライブも含まれる可能性があり、コンピュータで読み出し可能な種々のメディアからの読み出しおよび／もしくはこうしたメディアに対しての書き込みを可能にする。マスストレージデバイス１１０８は、取外し式メディアおよび／もしくは取外し式でないメディアを含む。
【００７２】
Ｉ／Ｏデバイス１１１０は、データおよび／もしくは他の情報を、コンピューティングデバイス１１００へと入力するか、またはコンピューティングデバイス１１００から取得することを可能にする種々のデバイスを含む。例示的なＩ／Ｏデバイス１１１０は、カーソル制御デバイス、キーボード、キーパッド、マイク、モニタもしくは他の表示デバイス、スピーカ、プリンタ、ネットワークインターフェイスカード、モデム、レンズ、ＣＣＤもしくは他の画像捕捉デバイスなどを含む。
【００７３】
インターフェイス１１０６は、コンピューティングデバイス１１００が他のシステム、デバイスもしくはコンピューティング環境と対話することを可能にする種々のインターフェイスを含む。例示的なインターフェイス１１０６は、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）、ワイヤレスネットワークおよびインターネットに対するインターフェイスなど、任意数の様々なネットワークインターフェイスを含む。
【００７４】
バス１１１２は、プロセッサ１１０２、メモリデバイス１１０４、インターフェイス１１０６、マスストレージデバイス１１０８、およびＩ／Ｏデバイス１１１０がお互いに通信すること、かつ、それらが他のデバイスもしくはバス１１１２に結合されたコンポーネントと通信することを可能にする。バス１１１２は、システムバス、ＰＣＩバス、ＩＥＥＥ１３９４バス、ＵＳＢバスなど、数タイプのバス構造のうちの一つ以上を表す。
【００７５】
例示の目的のために、プログラムおよび他の実行可能なプログラムコンポーネントは、本明細書では、個別のブロックとして示されているが、このようなプログラムおよびコンポーネントは、様々な時刻において、コンピューティングデバイス１１００の異なるストレージコンポーネント内に存在する可能性があり、プロセッサ１１０２によって実行されることが理解される。または、本明細書で記述されるシステムおよび手順は、ハードウェア、ハードウェアの組み合わせ、ソフトウェア、および／もしくはファームウェアに実装することができる。例えば、一つ以上の特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）を、本明細書で記述されるシステムおよび手順のうちの一つ以上を実行するようにプログラムすることができる。
【００７６】
上記の記述は、構造的な特徴および／もしくは方法論的な行為に対して具体的な言語表現を使用してきたが、添付の請求項において定義される本発明は、記述された具体的な特徴もしくは行為には限定されないことを理解されたい。むしろ、これら具体的な特徴および行為は、本発明を実施する例示的な形式として開示される。
【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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【手続補正書】
【提出日】平成24年9月13日(2012.9.13)
【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】
コンピュータに実施される方法であって、
複数のオンラインソーシャルインタラクションを識別するステップと、
前記複数のオンラインソーシャルインタラクションから複数のトピックを抽出するステップと、
前記複数のオンラインソーシャルインタラクションから抽出された前記複数のトピックに基づいて、特定のオンラインソーシャルインタラクションに関連する意図を判別するステップと、
を含む、
ことを特徴とする方法。
【請求項２】
前記特定のオンラインソーシャルインタラクションを通信するユーザについて、関連する製品もしくはサービスを識別するステップをさらに含む、
ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記ユーザに対して応答を通信するステップをさらに含み、前記応答は、前記関連する製品もしくはサービスを参照する、
ことを特徴とする請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記複数のトピックのうちの各々に関連する属性を識別するステップをさらに含む、
ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記識別された属性を、共通のトピックを有するオンラインソーシャルインタラクションに関連付けるステップをさらに含む、
ことを特徴とする請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記複数のオンラインソーシャルインタラクションから複数のトピックを抽出するステップは、前記複数のオンラインソーシャルインタラクションを複数のメッセージコンポーネントへと分割するステップを含む、
ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記複数のトピックに関連する少なくとも一つの属性を識別するステップをさらに含む、
ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記複数のオンラインソーシャルインタラクションおよびウェブで利用可能な他のコンテンツに基づいて、前記複数のトピックをランク付けするステップをさらに含む、
ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項９】
コンピュータに実施される方法であって、
ユーザによって開始されたオンラインソーシャルインタラクションメッセージを受信するステップと、
前記オンラインソーシャルインタラクションメッセージを、複数のメッセージコンポーネントへと分割するステップと、
前記複数のメッセージコンポーネントを複数のトピッククラスタと比較するステップと、
前記トピッククラスタに基づいて、前記オンラインソーシャルインタラクションメッセージに関連する意図を判別するステップと、
前記オンラインソーシャルインタラクションメッセージの前記意図に基づいて、前記ユーザに対して応答を生成するステップと、
を含む、
ことを特徴とする方法。
【請求項１０】
前記意図は、製品もしくはサービスを購入する用意を含む、
ことを特徴とする請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記意図は、特定の製品もしくはサービスに関連する情報を得ることに関する興味を含む、
ことを特徴とする請求項９に記載の方法。
【請求項１２】
前記意図は、特定の製品もしくはサービスに関連するユーザの意見を含む、
ことを特徴とする請求項９に記載の方法。
【請求項１３】
前記意図は、前記ユーザによる購入行為を含む、
ことを特徴とする請求項９に記載の方法。
【請求項１４】
前記トピッククラスタは、製品カテゴリを含む、
ことを特徴とする請求項９に記載の方法。
【請求項１５】
前記トピッククラスタは、特定の製品情報を含む、
ことを特徴とする請求項９に記載の方法。
【請求項１６】
前記オンラインソーシャルインタラクションメッセージに関連する意図を判別するステップは、過去のオンラインソーシャルインタラクションメッセージに関連するトピッククラスタを解析するステップを含む、
ことを特徴とする請求項９に記載の方法。
【請求項１７】
前記オンラインソーシャルインタラクションメッセージに関連する意図を判別するステップは、前記ユーザに関連するプロファイルを解析するステップを含む、
ことを特徴とする請求項９に記載の方法。
【請求項１８】
前記オンラインソーシャルインタラクションメッセージに関連する意図を判別するステップは、過去のユーザソーシャルインタラクションメッセージを解析するステップを含む、
ことを特徴とする請求項９に記載の方法。
【請求項１９】
前記オンラインソーシャルインタラクションメッセージを分割するステップは、将来のユーザの購入決定に関連するメッセージコンポーネントを識別するステップを含む、
ことを特徴とする請求項９に記載の方法。
【請求項２０】
前記オンラインソーシャルインタラクションメッセージを分割するステップは、ユーザの意見に関連するメッセージコンポーネントを識別するステップを含む、
ことを特徴とする請求項１３に記載の方法。
【請求項２１】
前記オンラインソーシャルインタラクションメッセージを分割するステップは、ユーザによる以前の購入に関連するメッセージコンポーネントを識別するステップを含む、
ことを特徴とする請求項９に記載の方法。
【請求項２２】
前記ユーザに対して応答を生成するステップは、前記ユーザに特定の製品もしくはサービスに関連する情報を通信するステップを含む、
ことを特徴とする請求項９に記載の方法。
【請求項２３】
前記ユーザに対して応答を生成するステップは、前記ユーザに製品レビューを通信するステップを含む、
ことを特徴とする請求項９に記載の方法。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１２】
製品情報ソース１１２は、ネットワーク１０２を介してアクセス可能な、製品情報の任意のウェブサイトもしくは他のソースである。製品情報ソース１１２は、製造業者のウェブサイト、雑誌のウェブサイト、ニュース関連ウェブサイトなどを含む。製品レビューソース１１４は、特定製品のレビュー、特定産業のレビューおよび特定製品カテゴリのレビューを提供するEpinionsならびに他のウェブサイトなどの、製品（もしくはサービス）レビューのウェブサイトおよび他のソースを含む。データソース１１６は、一つ以上の製品、サービス、製造業者、評価、レビュー、調査などに関連するあらゆるタイプの情報を提供する、他の任意のデータソースである。図１は、具体的なサービスおよびデータソースを表示しているが、特定の環境１００は、如何なる数のソーシャルメディアサービス１０６および１０８、検索ターム１１０（および検索ターム生成アプリケーション／サービス）、製品情報ソース１１２、製品レビューソース１１４およびデータソース１１６を含んでもよい。さらに、環境１００の特定の実現例は、ネットワーク１０２を介してこれらのサービスおよびデータソースにアクセスする如何なる数のユーザコンピューティングデバイス１０４を含んでもよい。
【国際調査報告】
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