(57)【要約】  自然言語テキストの一義的モデルを作ることを可能にする自然言語の定式化のための方法が開示されている。自然言語で名前が付けられる実体についての基本概念を決定すると共に、各基本概念に対して、固有の番号又は名前と記述が添付され、更に、使用される各自然言語について、基本概念を指定できる語のリストが添付される。一義的モデルは基本概念のみを使用する。この方法では、機械が一義的モデルを解釈する共に、知識やデータをベースにインプットするか、又は一義的モデルを用いて他の自然言語でテキストを生成する。また、プログラム言語等の人工言語でテキストを生成することもできる。【特許請求の範囲】
【請求項１】
テキストの機械モデルを作ることによって自然言語で書かれたテキストを機械によって解釈し生成できるようにする自然言語の定式化であって、唯一通りにしか解釈できない、自然言語で書かれたテキストの一義的モデルを作ることを特徴とするものであって、
人類が使用する概念の予め決定されたベースであって、実体又は行為を一意的に指し示す全ての基本概念を含み、それらは唯一のラベル（数字又は語）であると共に自然言語で書かれた記述を有し、本方法を使用して処理される各自然言語に対して、添付された語のリストを有し、このリストの名前が特定の自然言語のものである概念のベースを使用し、
コンピュータが、自然言語で書かれたテキストを分析すると共に、概念のベース、特に、或る基本概念を特定の自然言語で指定する語のリストを使用して、使用されている基本概念を見つけると共に、文法的及び言語的分析を行って、自然言語で書かれたテキストの第１の一義的モデルを作り、
コンピュータが、第１の一義的モデルを使用して、同じ自然言語で書かれたテキストを再び生成し、
コンピュータが、第１の一義的モデルから生成された自然言語で書かれたテキストを原テキストと比較し、相違する部分に印を付け、
オペレータが、コンピュータプログラムを使用し、これにより、コンピュータが選択した基本概念をオペレータが見て変更することができ、例えば、話法のどの部分か、複文における或る動作の時制、隣接する二文の動作の時制、代名詞が具体的に何を指しているのか、話法のどの部分にどの様に関係しているか等、コンピュータが発見するのが困難なテキストの関係と特徴をオペレータが決定でき、
コンピュータが、オペレータの見解と第１の一義的モデルとを使用して第２の一義的モデルを生成し、
コンピュータが、第２の一義的モデルを使用して、同じ自然言語で書かれたテキストを再び生成し、
コンピュータが、第２の一義的モデルから生成された自然言語で書かれたテキストを原テキストと比較し、相違する部分に印を付け、
オペレータは修正を行い、解釈、生成、及び修正の工程を、コンピュータから最近生成された一義的モデルが、自然言語で書かれたテキストの意味を十分良好に表しているとしてオペレータが受け入れるまで繰り返す工程を含む、自然言語の定式化。
【請求項２】
自然言語で書かれたテキストから生成された一義的モデルを、リンクにより、或いは自然言語で書かれたテキストのファイルと、その一義的モデルを含むファイルとを一つのアーカイブパッケージに一緒に入れることによって、同テキストに添付する工程をさらに特徴とする、請求項１に記載の自然言語の定式化。
【請求項３】
自然言語で書かれたテキストの一義的モデルを、検索、事実及び関係の抽出、テキストの法的意味を決定する等の機械処理に使用する工程を更に特徴とする、請求項１に記載の自然言語の定式化。
【請求項４】
原テキストの人による一以上の言語への翻訳を比較し、使用されている基本概念、話法の部分、それらの関係、性、数、動作の時制及び他の動作との時制関係を正確に且つ自動的に決定する工程を更に特徴とする、請求項１に記載の自然言語の定式化。
【請求項５】
自然言語テキストの一義的モデルから人工言語のテキストを生成する工程を更に特徴とする、請求項１に記載の自然言語の定式化。
【請求項６】
請求項１に記載の方法の実行に必要な、人間が使用する基本概念を決定するための方法であって、
自然言語の各語に対して、コンピュータが、コンピュータ類義語辞書からその類義語を見つけると共に抽出し、
語と類義語とからなる各対に対して、コンピュータが、その語に対して辞書内で与えられている記述と、その類義語に対して辞書内で与えられている記述とを比較し、
特定のテキストについて、単一で同一の語又は語−類義語を所定の割合で含む類似する各二文が一つの基本概念を記述するものと推定し、
コンピュータは、推定した基本概念のリストとその判定を行った記述を出力し、
前の工程で発見された類似のテキストをベース内の基本概念の記述と比較して、各推定した基本概念が既に登録されているか否かについてデータベースをチェックし、語又は語−類義語の割合が所定の割合である場合は、その基本概念は既に登録されていると考え、コンピュータは基本概念の発見された記述を出力すると共に、検索の原因となった類似する他の二つの記述を出力し、
オペレータは、語が一致する方法で出力されたテキストが意味的に一致しているか否かをチェックし、そのような一致を見出した場合には、オペレータは、基本概念は既に登録されていると判断し、特定の自然言語で基本概念を指定する語−類義語の内の一方又は両方を登録に加え、
特定の基本概念がデータベースに見つからなかった場合には、二つの類似のテキストから一つを選んで加えるか、オペレータが記述を特定する工程を更に特徴とする方法。
【請求項７】
人間が使用する基本概念として使用される、請求項１に記載の方法での条件を満たすために必要な基本概念の作られたベースに新しい自然言語を追加する方法であって、
新しい言語に対して請求項６に記載の方法を使用して基本概念の第２のベースを作成し、
第２言語から第１言語を調べる辞書（ベース内に既にある）から、新しいベースからの基本概念の各名前の翻訳となり得るものを見つけ、
第１言語の各翻訳語について、その語を指定できる基本概念を抽出し、
記述に使われている各語の代替語と第１言語によるその全ての翻訳との組み合わせを生成して、第２言語で書かれた基本概念の記述の擬似翻訳を行い、
第２言語で書かれた基本概念の記述の擬似翻訳を、第１のベースから抽出した基本概念の記述と、同一の語又は語−類義語の割合について比較し、
最も一致するものを発見して印を付け、
この様にして発見された一致を、類似の語によって発見された類似の記述が意味的に一致しているか否かを判定するオペレータが承認し、
一致の承認の後、第２のベース内おいて基本概念を消去し、第２言語からの基本概念の名前のリストに、それが第２言語であるという印を付け、第１のベースからの基本概念に加え、
全ての一致の処理の後、第２のベースに残っている基本概念を、新しい基本概念として第１のベースに登録するか、或いは、オペレータが第１のベースにおいてそれらの一致を発見する工程をさらに特徴とする方法。
【請求項８】
テキストを編集する能力を有する、請求項１に記載の方法を実施する特別なソフトウエアであって、請求項６又は請求項６と７に従って予め準備された基本概念のセットが書き込まれるデータベースへの接続を開くことができ、
予め準備された、特定の自然言語についての基本概念を使用して、自然言語で書かれたテキストの一義的モデルを生成し、
一義的モデルから自然言語で書かれたテキストを生成し、
一義的モデルから生成を行う自然言語を設定でき、
原テキストと生成されたテキスト中の関連する文に印を付け、
原テキストと生成されたテキスト中の関連する文が相違する箇所に印を付け、
原テキスト、又は一義的モデルに従って生成されたテキストにおいて語が指定された時に、自然言語における或る語についてコンピュータが選択した基本概念の記述を提示し、
自然言語で書かれたテキストからの語にコンピュータが添付した基本概念を、オペレータが、直接又は類義語を示すことによって変更できるようにし、
話法の部分及び話法のある部分と他の部部分との関係をオペレータが示せるようにし、
複文における動作間又は隣接する二文における動作間の時制関係をオペレータが示せるようにし、
特定の代名詞が指しているものをオペレータが示せるようにし、
テキストの主題領域、テキストが皮肉、いやみ又は言葉の遊びであるか等、テキストの外的特徴をオペレータが示せるようにする能力を有しているソフトウエア。
【請求項９】
テキストに使用されている基本概念の記述を使用すると共に、より上のレベルで基本概念を決定するために使用される基本概念の記述を帰納的に使用して、ランダムな複雑さのレベルで記述を生成し、基本概念をその記述で置き換える能力を有することを更に特徴とする、請求項８に記載の特別なソフトウエア。
【請求項１０】
自然言語で書かれたテキストを検索又は処理する代わりに、一義的モデルを検索又は処理する能力に加え、検索又は処理の結果を、自然言語又は人工言語で書かれたテキストを生成することで表すか、自然言語で書かれたテキストにおける一致として表す能力を有することを更に特徴とする、請求項８に記載の特別なソフトウエア。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は自然言語を用いた、機械への知識インプットに関する。本発明は自然言語の機械翻訳機として使用できる。
【背景技術】
【０００２】
最も一般的な方式は、自然言語で書かれている定義された語のセットを機械が解釈する方式である（人工言語は全てこのタイプである）。語の文法的意味を定義することが試みられている。或るテキストに対して主題分野(subject field)を与え、その様にして語の好ましい意味を定義できるようにし、例えば機械翻訳等においてより良い結果が得られるようにしたものも開発されている。或る語の意味をテキスト内の他の様々な語から定義したり、他の様々な語と比較した或る語の使用統計から語の意味を定義したりすることが試みられている。同一のセットからのデジタル値を、所与の自然言語の語と別の自然言語の語に設定し、同じ一個の割当て値を有する両方の言語からの語が類似の意味を持つようにすることが試みられている。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
機械に自然言語を一義的に解釈させるという問題は解決されておらず、これは自然言語を使用して知識やデータを機械にインプットする場合に障害となる。文書の公式翻訳のために機械を使うことはできない。何故ならこれは翻訳についての信頼できる方法ではないからである。読む人が違っても一義的に解釈される自然言語のテキストを創出することはできない。しかし、これは教科書や特許出願明細書を書く場合には非常に重要である。コンピュータは自然言語を用いてプログラムできない。何故なら自然言語の一文は、形式面から多くの意味を持つ可能性があり、文法的に正しい文章であっても種々に解釈され得るからである。自然言語で書かれた知識を機械が直接解釈する定式化された方法がないため、既存の人間の知識を最適に使用できない。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
自然言語の解釈には、解釈された知識に対し、その機械モデルを構築することが常に伴う。自然言語で書かれたテキストは、話法の文法的部分、文の意味及び文中の語の意味を定義することができるよう、種々の手段で解釈される。問題は、後向きの関係(backward relation)がないこと、及び形成されたモデルに対して人が影響を及ぼすことができないことである。これは、モデルと自然言語で書かれたテキストとを比較するためのベースがないためである。そのためそのようなモデルは、唯一通りにしか解釈できない構造となっている。本提案の技術的本質は、一義的モデルを作るための方法である。この方法で作られたモデルは、特定の唯一通りの解釈だけが可能である。
【０００５】
本方法は次の５工程から成る。
第１工程では、人類が使用する概念のベースを定義するために多数の言語を研究する。自然言語における語は基本概念（basic notion）ではないことを考慮しなければならない。基本概念は、或る実体又は行為を指し示すもの（denotation）である。通常、幾つかの異なる基本概念が、自然言語における単一で同一の語によって表されるため、語は種々の意味を持つ。従来技術での提案では、「sluntze = 1」  （「sluntze」は、英語では「sun」を意味する）とし、「sun = 1」は、機械翻訳を行うのには寄与できるが、意味のある一義的翻訳を行うのには寄与できない。この種のシステムでは、翻訳の結果が、「User rights = prava na narkomana」（「prava na narkomana」は、英語では「the rights of drug addicted」を意味する）であっても、実際には、与えられた文脈では「user rights」が  「the rights of the customer」を意味することがある。この種の数値化(numerated)された語が創出するのは意味が曖昧な中間言語に過ぎない。本提案では、語でなく実体を数値化する。本方法における実体は固有の名前を有する。名前は数字であってもよいが、広く使用されている自然言語から選択した語とすることもできる。なお、自然言語における特定の語は、実体を指し示すのに唯一通りの仕方でしか使用できないことに注意しなければならない。その方法では、「sluntze」（「sluntze」は、英語では「sun」を意味する）は、「star」の意味だけを有するものとし、「sluntze」という語の他の全ての意味に対しては別の語を選択しなければならない。この種の意味に対しての名前付けは、自然言語に何ら影響を与えないことを理解しなければならない。本方法において実体は、その記述によって特徴付けられる。実体の記述は、自然言語で書かれた辞書で行われているのと同様な方法で自然言語で行われる。各実体は、自然言語の語のリストを有しており、この語を用いて名前を付けることができる。これは、類義語辞書に似ているが、語に対してのものではなく実体に対してのものである点が相違する。
【０００６】
固有のラベル、つまり名前又は番号と、記述と、自然言語での実体を表す語のリストと、を有する実体についての構造は、更に基本概念(basic notion)と呼ばれる。
【０００７】
本方法の第２工程は、自然言語で書かれたテキストのモデルを基本概念のみを用いて作ることである。本方法のこの工程では、テキスト中の語の文法的及び意味論的意味を定義でき、且つモデルを構築できる、適用可能な全ての背景技術の方法を使用する。モデルの構築の際に、語の種々の意味の使用についての世界的な統計、或いは本方法を使う各ユーザにおけるローカルな統計を使用することができる。語の意味が既に特定されている類似のテキストも使用できる。或るテキストの或る言語から別の言語への人による翻訳も、自然言語で書かれたテキストで使用されている基本概念を定義するために使用できる。何故なら、翻訳で使用された語は、調査されており、且つその意味を考えて、原テキストにおける語と比較されているからである。
【０００８】
本方法の第３は、後向きの関係(backward relation)である。この工程では、第２工程で構築されたモデルが、原テキストと同じ自然言語でテキストを生成するための基礎として使用される。オペレータは、テキストの理解という観点において、生成されたモデルがオペレータの期待に合うように、生成されたモデルをコンピュータプログラムを使用して変更できる。これは、モデルを直接的に変更することにより行うことができる。何故なら、例えば、実体間の関係を表す樹形図によって、表された実体に対して直接手を加えることができる。この様な作業には、本格的な訓練が必要とされる。モデルの変更を行う別の方法は、どの実体を変更すべきかをコンピュータに対して説明することである。原テキストを生成されたテキストと比較し、原テキストと生成テキストが相違する箇所に印を付けることができる。印の付けられた各語について、類義語辞書から類義語のリストが出力され、その際、不適切な意味を有するものとして排除された類義語をフィルタリングすることができる。オペレータは類義語のリストから選択し、このプロセスがリアルタイムで繰り返され、その結果、テキストが新たに生成され、場合によっては新たな修正が行われる。しかし、類義語の選択だけでは、或る実体を定義するのに十分でない場合がある。従って、或るテキスト内の二つの基本概念間の関係の解釈を変更するための何らかの手段を考えることができる。その場合、印付けと識別のための視覚的手段を用いて関係を作ることができる。例えば、文中の主語を特定したり、意味を特定したり、説明を特定したりできる。テキスト中の時制の関係を示すための手段を創出することもできる。解釈と生成を容易に取扱えるようにするために、テキストの外的特性を変更するための手段を創出することもできる。例えば、正しい解釈が言葉遊びや風刺等、標準的なものとは異なる場合を指摘できる。そのような場合、外的特性に従って、標準的な解釈と修正された解釈の両方の解釈をしなければならず、それらは一義的モデルの一部となる。中程度の教育レベルの人が考えていることをコンピュータに示すことができるようにする、この様な多くの手段を作ることができる。その目的は、テキストの意味を最も正確に表す一義的モデルを達成することである。
【０００９】
本方法の第４工程では、自然言語で書かれたテキストから生成された一義的モデルを、その自然言語で書かれたテキストを含むファイルに添付する。これにより、自然言語で書かれたテキストの一義的解釈を行い、これは特許出願や機械翻訳において有用である。教科書のテキストを、一義的モデルを添付する本方法を使用して創製した場合、コンピュータプログラムは、ランダムなレベルの複雑さで記述を生成できる。何故なら該プログラムは、テキストで使用されている実体の定義を使用し、より上のレベルで実体を定義するときに使用される実体の定義を帰納的（recursive）に使用するからである。
【００１０】
本発明の第５工程は、自然言語で書かれたテキストの一義的モデルから得た定式化された知識のベースを使用して、機械学習のため、及び、機械によって概念や理論を創出させるために、自然言語で書かれたテキストの一義的モデルを使用することである。
【発明の効果】
【００１１】
本発明は、機械翻訳、知識の検索に適用でき、知識の検索においては、現在の技術水準の様にテキストに含まれる語のベースで検索が行われるのではなく、検索されたテキストに類似する複数の一義的モデルによるものである。テキストに対する一義的モデル群の分析によって検索を行うことも可能で、これにより、調査者は、ブルガリアの法律に従って財産を外国人に譲渡することに関しての情報を検索したいなどの質問に答えることができる。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
本方法の第１工程の実現例
コンピュータプログラムを使用して、言語の基本概念を決定し、調べた自然言語における各語の類義語のリストを調べる。その言語における各語に対して辞書で与えられている定義を、同様に辞書で与えられているその類義語の定義と比較する。定義の比較は、類似するテキストの単純な比較及び検索によって行う。比較を行う目的は、或る一語の種々の意味を、各意味の類義語に従って定義することである。各語の定義とその類義語の定義（辞書で与えられている）との比較を使用する本方法では、両方の定義から関連する類似のテキスト群が定義される。これらは、本方法では「実体」と呼ぶそれぞれ異なる意味を形成する。通常、ある実体の定義は、両方の類義語の定義における類似のテキストによって形成される。その様な実体が見つかった場合、新しい実体の記述を登録済みの実体の記述と比較して、類似の実体が既に登録されていないかどうかを判定するためにデータベースをチェックする。新しい実体がデータベースにまだ登録されていない場合には、新しい実体を登録する。
【００１３】
実体のベースをその記述によって自動的に形成した後、実体に対して名前を付けると共に、それらの記述を特定するよう、専門家に付託する。実体に対して語のリストが与えられるが、このリストの語は、語を含むテキスト、及びテキストの外的特性（例えば、テキストが科学的なものであるか否か、テキストが言葉の遊びであるか否か等）に左右される条件で実体を定義できる。全ての実体のベースが既に利用可能である場合には、自然言語での記述の一義的モデルを使用して各実体の記述を行うことができる。これは、自動的に形成された自然言語での記述を使用して実体の記述の一義的モデルを創出する言語学者が、言語の基本概念を使用して行うことができる。或る一つの自然言語における基本概念を見出した後、次の自然言語では、形成された基本概念のベースを使用する。言語学者であれば、或る言語において、登録された実体にどの様に名前を付けるかを定義し、最終的にベースに追加すべき実体のセットを定義することは容易である。実体をそのベースに追加した場合、自然言語間の一致を手掛ける言語学者にその旨を告げなければならない。これにより、言語学者は、担当している新しい実体に適切な名前を与えることができる。新しい実体の名前は説明的なものとすることができる。
【００１４】
第２、第３等の更なる自然言語の調査は自動化することができる。その場合、最初に調べた言語と同じ手続きが行われる。登録された実体から新しいベースを作る。新しいベースからの実体の名前は第２言語からの語である。第２言語から第１言語を調べる辞書から、第２のベースの実体の各名前の使用可能な翻訳を見つける。各翻訳（第１のベースからの第１言語の語）について、この語によって名前を付けることができる実体を取り出す。第２言語での実体の記述の擬似翻訳を行い、その記述に使われている各語の代替語と第１言語によるその全ての翻訳との組み合わせを生成する。第２言語からの実体の記述の擬似翻訳を、第１のベースから取り出された実体の記述と比較する。最も一致するものを見つけ印を付ける。このようにして見つけられた各一致は言語学者によって承認されなければならない。一致が承認された後、その実体を第２のベースから消去する。第２言語でのこの実体についての名前のリストには、第２言語であることが記載され、それが第１のベースの実体に追加される。全ての一致について処理を行った後、第２のベースに未だ残っている実体は、新しい実体として第１のベースに登録されるか、或いは、人間が第１のベースにおいてそれらの一致を見出す。
【００１５】
公式文書では、一義的モデルから生成される、自然言語のテキストを一貫性のあるものとしなければならない。これは、唯一の生成を達成するために、自然言語で書かれた同じ意味を持つ複数のテキストを生成させ、一義的モデルが持つ同じ知識を表すことが言語的観点からは可能であるにもかかわらず、生成されたテキストを単純化することによって達成することができる。一意的な生成を達成するために必要な、テキストの非常に多くの特性を一義的モデルに加えることは、言語学者の仕事である。
【００１６】
この様なアプローチは、或る言語から別の言語への公式文書、特に特許出願のための文書の翻訳については特に重要である。
【００１７】
他方、文学の翻訳では、一義的モデルから自然言語のテキストを複数生成させ、特定の言語で書かれた文学の統計データを使用して、具体的な文体構造にとって最も良いものを選択するのがよい。
【００１８】
本方法の第２工程の実現例
テキストは、樹形図のリストとして提供することができ、各樹形図は、テキストの一文である。個々の樹形図間で関係を持たせることが可能である。樹形図の各要素は、テキストから自動的に抽出されるか、或いはオペレータが手動で追加した追加の特徴を有する対象物(object)である。これらの特徴の一部は、樹形図の各要素と樹形図の他の要素との間の関係である。テキスト中の或る一文を表す樹形図の要素の幾つか（例えば代名詞）は、他の樹形図の要素と関係を持つことができる。リスト中の樹形図の順序は重要である。この順序は、原テキスト中の文の順序、及び最終的には、一義的モデルから生成されたテキスト中の文の順序を表す。
【００１９】
本方法の第３工程の実現例
自動的に形成されたテキストの一義的モデルの変更を容易に行えるように手助けする追加の能力を備えたテキストエディタの上部構造が創出される。例えば、画面を３個の領域に分割する。第１の領域は、原テキストの全体に対してのものである（通常のテキストエディタ）。第２の領域は、一義的モデルが作られている場合の後向きの関係のためのものである。そこには、テキストを処理した文としての、機械が生成したテキストが表示される。機械が生成したテキストの或る語の上にマウスのポインタを置くと、その語によって指定された基本概念の記述がヒントとして示される。原テキストにおいて同じ文章に適切に印が付けられる。第３の領域は、第２の領域に適用可能な一義的モデルを変更するためのツールバーである。ツールには、解釈された実体を、考慮中の語によって指定された他の実体の類義語である、その語の類義語を与えることによって変更するツールが含まれる。類義語によって指定された基本概念の記述をヒントとして提供することもできる。言葉の遊び、しゃれ、詩又は科学的テキスト等のテキストの特徴を選択する手段が含まれる。使用された代名詞の代わりとしてその具体的な意味（例えば、「彼」や「彼女」が実際には誰であるのか、又は「それ」が何であるのか）を定義することも含まれる。具体的な意味は、全テキストの範囲内で定義できるが、これは、テキスト中の以前の文に対して限定的代名詞が持つ関係を設定するからである。テキストには必要な特徴と関係が全て与えられており、このようなテキストを最初から最後まで連続的に調べることで一義的モデルが作られる。文が処理され、少なくとも原テキストと同じ意味のテキストが機械によって生成される。この処理は、変更と生成のセットから構成される。
【００２０】
本方法の第４工程の実現例
或るテキストについて生成された一義的モデルを原ファイルに添付する。この様な添付は多くの方法で行うことができる。テキストの一義的モデルへのリンクを原ファイルに追加することができる。原テキストのファイルと一義的モデルのファイルを一つのアーカイブパッケージに書き込むことができる。自然言語で書かれた一般的なテキストの場合は、一義的モデルを複数形成できることを留意しなければならない。これは、ある自然言語で書かれたテキストの複数の解釈は、自分の理解を使用する人間（オペレータ）によって篩いにかけられ、人間が自然言語でのテキストを曖昧でない機械モデルに翻訳するからである。従って、自然言語で書かれたテキストを多くの一義的モデルに結びつけることが予見できる。特許出願に関するものである場合、当然、保護の対象は、出願されたときの、出願のテキストの一の一義的モデルだけである。
【００２１】
本方法の第５工程の実現例
自然言語で書かれたテキストの一義的モデルを形式的な処理に付することができる。種々の種類の機械処理に適した一義的モデルの種々のタイプの表現を作ることができる。一義的モデルは、それらが形式の解釈の対象とすることができるため、新しい種類のコンピュータソフトウエアとして定義できる。この様にして、機械学習が実現できる。何故なら、自然言語で書かれたテキストの一義的モデルから事実と関係を引き出すからである。人工知能で研究されている全てのメカニズムを一義的に且つ形式的に適用できる。この様にして、伝統的なソフトウエアをエキスパートシステムで置き換えることができる。エキスパートシステムは、通常のユーザと自然言語で対話し、一義的モデルを容易に追加でき、ユーザのニーズに従って適用するソフトウエアを生成するサービスを提供する。
【産業上の利用可能性】
【００２２】
開示した方法は、特別なコンピュータソフトウエアで実行される。専門家は、人類が使用する基本概念によってデータベースを作成すると共にサポートするためにコンピュータプログラムを使用できる。他の全てのユーザは、自然言語テキストの一義的モデルを作ると共に使用する別のコンピュータソフトウエアを使用できる。後者のコンピュータソフトウエアは、基本概念によってデータベースに接続できなければならない。
【００２３】
本方法は、或る自然言語から他の自然言語、又は人工言語（例えば、プログラム言語）への機械翻訳において使用できる。本方法は、自然言語の検索や処理に使用できる。
【００２４】
特に、本方法の適用は、特許システムの分野において重要である。その理由は、保護の対象の曖昧でない定義及び、自動化された検索や調査の可能性だけでなく、人類の最新で価値のある知識を機械によって処理できる可能性があることであり、これが、人類のための新しい知識を自動的に生成する理由となり得る。
【国際調査報告】
2011503730.tif 000002