(57)【要約】  データ処理方法は、サーチ・タームを受け取る工程と、データストレージにアクセスする工程であって、データストレージが少なくとも１つのサーチ可能要素を有する工程と、サーチ要素の成分を選択する工程であって、各成分がサーチ・タームを有する工程と、成分のリストを作成する工程であって、上記リストが成分の生起の示標を有する工程とを備える。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
データ処理方法であって、サーチ・タームを受け取る工程と、データストレージにアクセスする工程であって、前記データストレージが少なくとも１つのサーチ可能要素を有する工程と、サーチ要素の成分を選択する工程であって、各成分が前記サーチ・タームを有する工程と、前記成分のリストを作成する工程であって、前記リストが前記成分の生起の示標を有する工程とを備えるデータ処理方法。
【請求項２】
請求項１記載のデータ処理方法であって、各成分の生起の示標が整数であるデータ処理方法。
【請求項３】
請求項１又は２に記載のデータ処理方法であって、前記サーチ・タームが単一の単語であるデータ処理方法。
【請求項４】
請求項１又は２に記載のデータ処理方法であって、選択された成分が有する単語が３個以下であるデータ処理方法。
【請求項５】
請求項１乃至４の何れかに記載のデータ処理方法であって、前記選択する工程は、前記成分を有するサーチ可能要素の、前記サーチ・タームでない、前記成分の部分を有するサーチ可能要素との比が所定の閾値を超える成分を選択する工程を備えるデータ処理方法。
【請求項６】
請求項１乃至５の何れかに記載のデータ処理方法であって、最も適切な成分を前記リストから選ぶ工程を更に備えるデータ処理方法。
【請求項７】
請求項６記載のデータ処理方法であって、前記選ぶ工程は、意味がないとみなされる成分を前記成分のリストから除去する工程を備えるデータ処理方法。
【請求項８】
データ処理システムであって、サーチ・タームを受け取るためのユーザ・インタフェース装置と、データストレージにアクセスするよう構成されたプロセッサであって、前記データストレージが少なくとも１つのサーチ可能要素を有しており、前記プロセッサは、サーチ要素の成分を選択するよう更に構成されており、各成分が前記サーチ・タームを有しており、前記プロセッサは、前記成分のリストを作成するよう更に構成されており、前記リストが前記成分の生起の示標を有しているデータ処理システム。
【請求項９】
請求項８記載のデータ処理システムであって、ネットワーク・インタフェースを更に備えており、前記プロセッサは、前記データストレージを、ネットワーク・インタフェースを介してアクセスするよう構成されるデータ処理システム。
【請求項１０】
請求項８又は９に記載のデータ処理システムであって、各成分の生起の示標が整数であるデータ処理システム。
【請求項１１】
請求項８、９又は１０に記載のデータ処理システムであって、前記サーチ・タームが単一の単語であるデータ処理システム。
【請求項１２】
請求項８乃至１１の何れか一項に記載のデータ処理システムであって、選択された成分が有する単語が３個以下であるデータ処理システム。
【請求項１３】
請求項８乃至１２の何れか一項に記載のデータ処理システムであって、前記プロセッサは、前記成分を選択する場合に、前記成分を有するサーチ可能要素の、前記サーチ・タームでない、前記成分の部分を有するサーチ可能要素との比が所定の閾値を超える成分を選択するよう構成されるデータ処理システム。
【請求項１４】
請求項８乃至１３の何れか一項に記載のデータ処理システムであって、前記プロセッサは、最も適切な成分を前記リストから選ぶ機能を行うよう更に構成されるデータ処理システム。
【請求項１５】
請求項１４記載のデータ処理システムであって、前記選ぶ機能は、意味がないとみなされる成分を前記成分のリストから除去する機能を備えるデータ処理システム。
【請求項１６】
データ処理システムを制御するための、コンピュータ読み取り可能媒体上のコンピュータ・プログラムであって、サーチ・タームを受け取るための命令と、データストレージにアクセスするための命令であって、前記データストレージが少なくとも１つのサーチ可能要素を有する命令と、サーチ要素の成分を選択するための命令であって、各成分が前記サーチ・タームを有する命令と、前記成分のリストを作成するための命令であって、前記リストが前記成分の生起の示標を有する命令とを備えるコンピュータ・プログラム。
【請求項１７】
請求項１６記載のコンピュータ・プログラムであって、各成分の生起の示標が整数であるコンピュータ・プログラム。
【請求項１８】
請求項１６又は１７に記載のコンピュータ・プログラムであって、前記サーチ・タームが単一の単語であるコンピュータ・プログラム。
【請求項１９】
請求項１６、１７又は１８に記載のコンピュータ・プログラムであって、選択された成分が有する単語が３個以下であるコンピュータ・プログラム。
【請求項２０】
請求項１６乃至１９の何れかに記載のコンピュータ・プログラムであって、前記選択するための命令は、前記成分を有するサーチ可能要素の、前記サーチ・タームでない、前記成分の部分を有するサーチ可能要素との比が所定の閾値を超える成分を選択するための命令を備えるコンピュータ・プログラム。
【請求項２１】
請求項１６乃至２０の何れか一項に記載のコンピュータ・プログラムであって、命令が、最も適切な成分を前記リストから選ぶための命令を更に備えるコンピュータ・プログラム。
【請求項２２】
請求項２１記載のコンピュータ・プログラムであって、前記選ぶための命令は、意味がないとみなされる成分を前記成分のリストから除去するための命令を備えるコンピュータ・プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、データ処理システム及びデータ処理方法に関し、データ処理方法を行うためのコンピュータ実行可能命令を有するコンピュータ読み取り可能媒体を備えるコンピュータ・プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
コンピュータ技術の進展に伴って、膨大な量の情報へのアクセスを可能にする電子データベース及び電子システム（インターネットなど）を作成することが可能になってきている。しかし、このことによって、利用可能なデータの量によって、ユーザが、最も適切な情報を簡単にアクセスすることが可能でないという問題が生じている。ユーザを支援するために、いくつかの取り組みが（主に２つの分野（第１に、情報のカテゴリ化であり、第２に、システムに対するユーザのインタフェースの構造である）において）考え出されている。
【０００３】
例えば、米国特許第６３６３３７７号明細書には、サーチ・データ・プロセッサが開示されている。サーチ・データ・プロセッサは、情報管理システム用のサーチ・エンジンとともに用いる対象のツールであり、サーチ・クエリ及びサーチ結果を精緻化し、フィルタリングし、編成する手法を有する。ツール内のクエリ・チューナによって、より弱く、又はより強くなるよう個々のサーチ・タームを選択的に修正し、それぞれ別々の修正クエリを有する複数のサーチを同時に要求することによってサーチ・エンジンから妥当な数の一致ドキュメントを探索するためにクエリを自動的にユーザが再構成することが可能になる。ツールは、動的フィルタも用いる。動的フィルタは、動的なレコード・トークン組を用いて、レコード・トークン組に対応するレコードを選択的に、備えるようにするか、又は除外するよう、任意のサーチ・クエリの結果を制限する。ツールは、サーチから戻される同様なアイテムをクラスタ化することによって、サーチ・クエリに応答して戻された多数の一致ドキュメントをユーザが理解し、視覚化することを支援する結果編成器も有する。クエリ・チューナ、動的フィルタ及び結果編成器は、個々に、又は併せて用いることが可能である。サーチ情報の管理のシステムは集約しても分散させてもよく、インターネットなどのグローバル情報ネットワークに及び得る。
【０００４】
本特許出願のシステムは、既存のサーチ・エンジンの再現率又は適合率を向上させることを企図している。サーチされたデータベース又は情報の管理のシステム内の情報をより好適にカテゴリ化するやり方を何ら提供するものでなく、記憶された情報に関する有用なメタデータを獲得する方法を提供するものでない。
【０００５】
米国特許出願公開第２００３／００３３２８８号明細書には、自動補完及び自動訂正を備えたドキュメント主体システムが開示されている。情報空間がドキュメントを用いて作成される。ドキュメント及びその情報空間からのエンティティを用いてエンティティ・データベースを作成する。自動補完システムは、ドキュメントからのフラグメントを取り巻くコンテクスト情報を用いてクエリを構成する。クエリを用いて、フラグメントを補完する、エンティティのデータベース内のエンティティ組を識別する。自動補完システムは、ドキュメント内の識別されたエラーからのコンテクスト情報を用いてクエリを構成する。クエリを用いて、エラーを訂正する、エンティティのデータベース内のエンティティ組を識別する。
【０００６】
しかし、本特許出願記載のシステムは、システムのドキュメント毎にエンティティのデータベースを作成することを必要としている。これは、いくつかのやり方において極めて非効率的である（追加情報の記憶容量、及び、ドキュメント毎にエンティティ・データベースを作成するための時間及び処理能力を必要とする）。本特許出願に記載した自動補完システムは、品詞（名詞、形容詞等）及びドキュメント分類を用いた言語依存性システムに基づいている。自動補完は更に、そのドキュメントに対して、エンティティのでーたべース内で探索されるターム（非常に限定的なターム組である）に制限される。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
本発明の目的は、公知技術を改良することである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の第１の局面によれば、サーチ・タームを受け取る工程と、データストレージにアクセスする工程であって、データストレージが少なくとも１つのサ―チ可能要素を有する工程と、サーチ要素の成分を選択する工程であって、各成分がサーチ・タームを有している工程と、成分のリストを作成する工程であって、リストが、成分の生起の示標を有する工程とを備えるデータ処理方法を提供する。
【０００９】
本発明の第２の局面によれば、サーチ・タームを受け取るユーザ・インタフェース装置と、データストレージにアクセスし、サーチ要素の成分を選択し、成分のリストを作成するよう構成されたプロセッサであって、データストレージが少なくとも１つのサ―チ可能要素を有しており、各成分がサーチ・タームを有しており、リストが、成分の生起の示標を有するプロセッサとを備えるデータ処理システムを提供する。
【００１０】
本発明の第３の局面によれば、データ処理システムを制御するためにコンピュータ読み取り媒体上にコンピュータ・プログラムを提供する。コンピュータ・プログラムは、サーチ・タームを受け取る命令と、データストレージにアクセスする命令であって、データストレージが少なくとも１つのサ―チ可能要素を有する命令と、サーチ要素の成分を選択する命令であって、各成分がサーチ・タームを有している命令と、成分のリストを作成する命令であって、リストが、成分の生起の示標を有する命令とを備える。
【００１１】
本発明によって、サーチ・タームを供給すると、拡張タームの、意味のあるリストを、この所望の目的を達成するために既知のデータ記憶システムにアクセスことができる一方で戻すデータ処理方法及びデータ処理システムを提供することが考えられる。
【００１２】
データ処理方法は、意味があり、最も適切なものについての示標とともに、その単一の単語の、可能性がある補完のリストを、非常に大量の無関係な情報を供給することなく戻すので、このことは、サーチ・タームが単一の単語（名字など）である状況において特に有用である。この拡張タームの、短いリストを用いて元のタームを補完し、それによって、サーチ・タームのメタデータの自動生成を実現する。
【００１３】
効果的には、各成分の生起の示標は、整数である。これは、選択された成分が適切である可能性を評価する工程の最も単純な実施例を提供する。各成分（当然、元のサーチ・タームを有する）の生起のカウントが保持され、これを用いて、検出された成分を評価する。
【００１４】
好ましくは、サ―チ・タームは単一の単語であり、選択された成分が有する最大単語数は３個である。これは、処理負荷を減らし、意味ある可能性が最も高い結果をもたらす（通常生起する短いフレーズは、更なるクエリを構成するか、又はデータベースを編集するのに有用であると分かるタイプのデータである可能性が最も高いため）。
【００１５】
効果的には、選択する工程は、成分を有するサーチ可能要素の、サーチ・タームでない成分の一部分を有するサーチ可能要素に対する比が所定の閾値を超える成分を選択する工程を備える。この比によって、自明であり、かつ意味のない成分を排除する一方で、関心がある可能性が高い成分のみを選択する効果的な方法がもたらされる。
【００１６】
理想的には、データ処理方法は、最も適切な成分をリストから選ぶ工程を更に備える。前述の選ぶ工程は、自動的であり得るか、又は、処理方法の結果をフィルタリングする際にユーザによって実行することが可能である。方法は、サーチ結果を有する、通常最も一般に生起する５個の成分を選択することが可能であるか、又はより複雑な処理を、成分のリストを供給するよう企図することが可能である。選ぶ工程は、意味のないとみなされる成分を成分リストから除外する工程を備え得る。成分が意味あるものとみなされるか否かは、いくつかの要素（成分を探索するためにサーチされた要素のコンテンツとの相互参照をはじめとする）、又は要素の組み合わせに基づき得る。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
本発明の実施例を次に、例としてのみによって添付図面を参照して説明する。
【実施例】
【００１８】
図１は、データ処理方法のフロー図を示す。方法は、サーチ・タームを受け取る工程（１０）と、データストレージにアクセスする工程（１２）であって、データストレージが少なくとも１つのサーチ可能要素を有する工程と、サーチ要素の成分を選択する工程（１４）であって、各成分がサーチ・タームを有する工程と、成分のリストを作成する工程（１６）であって、上記リストが成分の生起の示標を有する工程とを備える。方法は、最も適切な成分をリストから選択する工程（１８）を更に備える。
【００１９】
方法は、図２に示すように、インターネット２２に接続されたデスクトップＰＣ２０上などのコンピュータ上で実現される。方法は、サーチ・タームとして規定された名前を補完するために、又は、サーチ・タームについてのメタデータを収集するやり方として用いることが可能である。図２に示す実施例では、ユーザは、標準的なコンピュータ・キーボードであるユーザ・インタフェース装置１９を介して、「ＢＡＣＨ」をサーチ・ターム２４として入力している。上記方法の本質は、通常生起する、ターム「ＢＡＣＨ」のサフィックス及びプレフィックスを探索してターム「ＢＡＣＨ」についての更に適切な情報を獲得することである。獲得されるこの更なる情報は、データベースをポピュレートするために、又は更なるサーチ・クエリの作成を支援するために用いることができる。
【００２０】
図２の例では、サーチ・ターム２４は単一の単語であるが、上記方法においてより大容量のサーチ・タームを用いることが可能でない理由は存在するものでない。ユーザは、選択する何れかのタームを入力することが可能である。サーチ・ターム（２４）の形式に対する制限は存在するものでない。この例では、サーチ・ターム「ＢＡＣＨ」を用いている。所望の狙いは、この名字の最も論理的な１つ又は複数の補完を探索することである。
【００２１】
ＰＣ２０のプロセッサ２１は、１つ又は複数のデータストレージ２６にインターネット２２を介してアクセスよう構成される。前述のストレージ２６は通常、商業組織若しくは教育機関によって、又は個人によって総合ウェブサイトとして維持されるウェブサイトである。サーチ・エンジン（グーグル（ｗｗｗ．ｇｏｏｇｌｅ．ｃｏｍ）やヤフー（ｗｗｗ．ｙａｈｏｏ．ｃｏｍ）など）を用いて、特定のサーチ・タームを有する、インターネット２２を介して入手可能なウェブ・ページ及びドキュメントを探索することが可能である。多くの場合、単一の単語によって、サーチ・タームを有する何万ものウェブ・ページが戻される。
【００２２】
ＰＣ２０はインターネット２２を介して、サーチ・ターム２４を有する要素２８を有するデータストレージ２６に接続する。要素２８は、ウェブ・ページを介して入手可能なウェブ・ページ及びファイルである。
【００２３】
ＰＣ２０のプロセッサ２１は、サーチ・ターム２４（「ＢＡＣＨ」）を有する、探索される各サーチ可能要素２８の解析を行う。この解析は、サーチ・ターム２４の各インスタンスをサーチ可能要素２８において用いるコンキストにおいてみるものとする。これは、サーチ・ターム２４を有する要素２８の特定の成分３０を識別する。サーチ・ターム２４のプレフィックス及びサフィックス全てが検査され、特定の閾値（場合によっては１０回）を上回る数、生起するものは、監視に価する成分３０とみなされる。
【００２４】
直接冠詞及び間接冠詞（「ｔｈｅ」及び「ａ」）などの特定の自明かつ標準的な言語用法が、検査に価する成分とみなされる対象から排除される。「ＢＡＣＨ」のようなサーチ・タームの場合、語「ｂｙ」がプレフィックスとして極めて頻繁に戻されるが、これは、データ処理方法によって排除されるタイプの語である。通常、選択された成分２８が有する単語は３つ以下であるが、この変数は、ユーザによって任意に調節することが可能である。
【００２５】
名前の一部がサーチ・タームとして与えられると、データ処理方法を用いて部分的な名前を補完しようとする。部分的な名前をｊによって表すものとする。システムが、ｊが備えられている２つ以上の単語を有する小さな系列を求めてウェブ・ページを探し、前述の系列のうち、最も一般的であり、最も意味のあるものを探す（後述の通り）というのが基本的な概念である。
【００２６】
この概念は、上記例を参照して最もうまく説明される。システムは、部分的な名前「ＢＡＣＨ」が与えられると、「ＢＡＣＨ」を有する２つの単語の系列を有するウェブ・ページを探し始めることが可能である。このことによって、系列「ＳＥＢＡＳＴＩＡＮ  ＢＡＣＨ」に対して高いヒット率がもたらされ、「ＢＹ  ＢＡＣＨ」などの他の組み合わせに対して比較的高いヒット率がもたらされる。単一の単語「ＳＥＢＡＳＴＩＡＮ」及び「ＢＹ」の相対的な頻度を比較検討することによって、システムは、「ＳＥＢＡＳＴＩＡＮ  ＢＡＣＨ」がより多い情報を担持しているという結論に達する。
【００２７】
ｉ、ｊ及びｋがウェブ・ページ内で生起し得る別個の単語を表す場合、単語ｉ毎に、ｐ（ｉ）は、任意のウェブ・ページが単語ｉを有している確率を表す。よって、ｐ（ｉ）は、単語ｉを備えるウェブ・ページの数を合計ウェブ・ページ数によって除算した比によって表される。同様に、単語ｉ及びｊの系列ｉｊの場合、ｐ（ｉｊ）は、任意のウェブ・ページがこの系列を有する確率を表す。部分的な名前であり得る単語ｊ（「ＢＡＣＨ」など）を前提とすれば、システムは、分数
ｐ（ｉ，ｊ）／ｐ（ｉ）
が比較的大きな単語ｉを探索するよう構成される。
【００２８】
考えられる一解決策は、ｐ（ｉ，ｊ）／ｐ（ｉ）が最大値である単語ｉを探索しようとすることである。又は、第２に考えられるのは、以下のように、この確率が比較的大きな単語ｉの比較的短いリストを探索しようとすることである。前述の通り、システムは、単語ｊを有するウェブ・ページを求めてサーチする。このことは、例えばグーグルを用い、それが戻す最初のｎページを選択することによって実現することが可能である。選択されたページを次いで、単語ｊの生起全てについて走査し、これを用いて、単語ｊの生起それぞれの直前の語を判定する（サーチ・ターム「ＢＡＣＨ」）。このようにして、ｊの直前に生起する単語ｉ全ての配列を、これが生起した回数とともに編集することが可能である。
【００２９】
最も頻繁に生起した単語ｉについて、システムは次いで、ウェブ・ブラウザを介して、グーグルにおいてその系列をクエリすることによってｉｊを備えたウェブ・ページの合計数を求めることが可能である。特定の重要な単語が欠落していない確率を増やすために、システムは、単語ｊを有しているが、既に探索された単語系列ｉｊのうちの何れの１つも有していないページのみを考慮に入れることによってサーチを再実行する。これは、更に探索された単語ｉが全て、低いｐ（ｉ，ｊ）／ｐ（ｉ）値を有する状態になるまで数回繰り返し得る。あるいは、サーチは和
【数１】
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（和は、今まで探索された単語ｉ全てにわたる）がｐ（ｊ）に近い場合に停止することが可能である。
【００３０】
グーグルを用いて、ｊを有するページを選択することによって、分数
ｐ（ｉ，ｊ）／ｐ（ｊ）
も比較的大きな系列ｉｊが探索される可能性が高い。
【００３１】
ｐ（ｉｊ）が大きいほど、選択されたページにおいてｉｊが生起する確率が大きい。よって、一般に、特定の単語ｊの意味あるプレフィックスを探索するという課題は、加重和
α．（ｐ（ｉ，ｊ）／ｐ（ｉ））＋（１−α）．（ｐ（ｉ，ｊ）／ｐ（ｊ））
が大きく、α∈［０，１］を適宜選ぶことが可能であり、
ｐ（ｉ，ｊ）／ｐ（ｉ）≧Ｌ１であり、ｐ（ｉ，ｊ）／ｐ（ｊ）≧Ｌ２である
ような、１つ又は複数の単語を備える、プレフィックスｉを探索するという課題である。
【００３２】
下限Ｌ１及びＬ２を用いてより意味がない組み合わせを除去する。例えば、「Ｔｅｂａｓｔｉａｎ  ＢＡＣＨ」を、ちょうど一ウェブ・ページ上で探索することが可能である（グーグルによる）。この組み合わせが偶然にも探索された場合、ｐ（ｉ，ｊ）／ｐ（ｉ）に対して比較的高い得点を有する。「Ｔｅｂａｓｔｉａｎ」は８回しか生起しないからである。しかし、ｐ（ｉ，ｊ）／ｐ（ｊ）に対して比較的低い得点を有する。よって、第２の下限はこの組み合わせを除去する。明らかに、下限は、ｐ（ｉ，ｊ）に対する絶対閾値によって置き換えることも可能である。
【００３３】
システムは、意味あるプレフィックスを探すのと同様に、意味あるサフィックスｋを探すことも可能である。
【００３４】
サーチ・ターム「ＢＡＣＨ」の場合、オンライン・サーチ・ツールであるグーグルを介したサーチ可能マテリアルの実際のスキャンによって、各成分の生起の示標（示標は整数である）を伴って、サーチ・ターム２４「ＢＡＣＨ」に対する以下の成分が明らかになった。
【００３５】
【表１】
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この場合における生起は、成分を有する要素の数であるが、代替的な方策は、全ての要素内の各成分の実際のインスタンスをカウントすることになる。図２では、リスト３２は、方法がＰＣ２０によって実行されるにつれ、ポピュレートされる。リスト３２は、方法がＰＣ２０によって実行されるとともに更新される、各成分の生起３４を伴った、成分３４の詳細を有する。このリスト３２は、ＰＣ２０の表示装置３４上に表示される。
【００３６】
データ処理方法は、意味がないとみなされる成分３０を成分３０のリスト３２から選択的に除去することによってリスト３２を精緻化する更なる工程を有することもあり得る。これは、成分３０が、単一のオブジェクトではなく多くの別々のオブジェクトに実際に関連しているものとして検出される場合に生じ得る。これによって、特定の成分の過大評価がもたらされ得る。サーチ・ターム「ＢＡＣＨ」の例では、多数の成分「ＪＯＨＮ  ＢＡＣＨ」が検出されるが、これは明らかに、いくつかの別々の人々に関係し、よって、廃棄されるものとする。この廃棄は、リスト３２がユーザに提示される前又はリスト３２がユーザに提示された後に行うことができる。ユーザには場合によっては、意味がないとみなされる成分３０を廃棄するオプションが与えられる。
【００３７】
意味のある成分３０が判定されると、成分３０間の相互関係を解析する更なる工程を、ユーザが望む場合、実行することが可能である。例えば、最も一般的なプレフィックス及び最も一般的なサフィックスを元のサーチ・ターム２４と組み合わせて新たなサーチ・タームを作成することが可能である。新たなサーチ・タームを単純なヒット率測定において処理して、図３に示すような近傍ツリーを作成することが可能である。
【００３８】
この図は、元のサーチ・ターム２４「ＢＡＣＨ」のツリーを示す。ツリー内のノードは単語に対応し、（中央に描いた）ルート・ノードは、サーチを起動させるのに用いた元のターム２４に対応する。対応する確率は、図に示していないが、この情報は、ツリーの作成中にＰＣ２０によって獲得され、所望の場合、ユーザに提示することが可能である。
【００３９】
意味ある系列「ｉｊｋ」を探索するために、システムは、
ｐ（ｉ，ｊｋ）／ｐ（ｉ，ｊ）及びｐ（ｉ，ｊ，ｋ）／ｐ（ｊ，ｋ）
が比較的大きな系列「ｉｊ」及び「ｊｋ」を組み合わせることを検討する。一般に、以下のように目的が構成される。特定の単語「ｊ」の場合、以下の加重和が大きな単語系列「ｉｊｋ」を探索することが目的である。この和では、ｉ及びｋは、０以上の単語を備え得る（α∈［０，１］）。
【００４０】
α．（ｐ（ｉ，ｊ，ｋ）／ｐ（ｉ，ｊ））＋（１−α）．（ｐ（ｉ，ｊ，ｋ）／ｐ（ｊ，ｋ））
ｐ（ｉ，ｊ，ｋ）／ｐ（ｉ，ｊ）≧Ｌ１であり、かつｐ（ｉ，ｊ，ｋ）／ｐ（ｊ，ｋ）≧Ｌ２である
ことも必要である。下限Ｌ１及びＬ２を用いてより意味がない組み合わせを除去する。例えば、「Ｅｄｗａｒｔ  ＢＡＣＨ  Ｃｅｎｔｒｅ」（明らかなキー入力誤り）を、ちょうど一ウェブ・ページ上で探索することが可能である（オンライン・サーチ・ツールであるグーグルによる）。この組み合わせが偶然にも探索された場合、比較的高いｐ（ｉｊ）／ｐ（ｉ）得点を有することになる。「Ｅｄｗａｒｔ」は、グーグルによってサーチされたページにわたってわずかな回数しか生起しないからである。よって、下限の選択を用いて、前述の結果などの結果（データ処理方法に適切でない）を除外することが可能である。
【００４１】
上記方法に対する改変が考えられる（例えば、より低い頻度で用いられるミドル・ネームを探索するため（比較的一般的な系列内に更なる単語を挿入することによって得ることが可能な系列を検査することによって達成することが可能である））。このようにして、例えば、「Ｒｅｍｂｒａｎｄｔ  Ｈａｒｍｅｎｓｚｏｏｎ  ｖａｎ  Ｒｉｊｎ」がレンブラントのフルネームであり、「Ａｎｔｏｎｉｏ  Ｖｉｖａｌｄｉ」を「Ａｎｔｏｎｉｏ  Ｌｕｃｉｏ  Ｖｉｖａｌｄｉ」に延ばすことが可能であることを確かめることが可能である。
【００４２】
施すことが可能な別の反復としてあるのは、サーチ・タームが個人の名前の何れかの部分である場合、システムは、形式「ｎ１―ｎ２」のサフィックスを求めてサーチして、対応する個人の誕生年及び死亡年を探索することが可能であることである。ここで、ｎ１及びｎ２
は、０以上２００４（現在）以下の整数であり、ｎ１＜ｎ２であり、ここで、ｎ２‐ｎ１は１２０以下である。あるいは、対「ｎ１―ｎ２」から始めて、特定の期間中に生きていた個人の名前を求めることが可能である。同様に、これを用いて、歴史的に重要な興味深い期間を求めることが可能である。
【００４３】
個々の単語の最も可能性の高い近傍を探索することに加えて、データ処理システム及びデ―タ処理方法は、同じタイプの複数の単語について頻繁に生起する近傍を探索することも可能である。例えば、同じタイプのいくつかのアイテム（例えば、作曲家名のリスト）が存在している場合、システムは、前述の単語それぞれの前後に頻繁に生起する単語系列を探すことが可能である。
【００４４】
このようにして、「ｃｏｍｐｏｓｅｄ  ｂｙ」が頻繁に生起するプレフィックスであることが、作曲家の例の場合に判明することがあり得る。加えて、システムは、前述の頻繁に生起する系列が、多くの場合、関連したタイプのアイテム（例えば、著述家や画家の場合にも共起するか否かを検査することが可能である。このようにして、「ｃｏｍｐｏｓｅｄ  ｂｙ」が作曲家の場合に一般的であるが、「ｗｒｉｔｔｅｎ  ｂｙ」が著者との組み合わせで用いられ、より少ない程度で、作曲家の組み合わせにも用いられることを確かめることも可能である。
【００４５】
このことは（半）自動的に判定することが可能である。一般的なプレフィックス及びサフィックスが、特定のタイプについて判定される場合、そのタイプの更なるアイテムを求めてサーチする際に用いることが可能である。例えば、「ｃｏｍｐｏｓｅｄ  ｂｙ」が作曲家名に対する一般的なプレフィックスであることが判明した場合、考えられる候補単語をこのフレーズを用いて検証することが可能である。候補作曲家に対する特定のプレフィックス又はサフィックスを有するウェブ・ページに対して「ｃｏｍｐｏｓｅｄ  ｂｙ」が比較的頻繁に探索された場合、このことによって、これが実際に作曲家名である確率が上がる。  
【図面の簡単な説明】
【００４６】
【図１】データ処理方法のフロー図である。
【図２】データ処理システムの概略図である。
【図３】サーチ・タームのサンプル近傍である。
【図１】
2008518345.tif 000005
【図２】
2008518345.tif 000006
【図３】
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【国際調査報告】
2008518345.tif 000008
2008518345.tif 000009
2008518345.tif 000010