(57)【要約】【課題】多言語文書の検索に関する方策を提供する。【解決手段】構造構成要素が多言語文書から抽出される。抽出された構成要素に基づいて、文書は、異なるそれぞれの自然言語で記述されたそれぞれの文書セットを含む分類にグループ化される。クエリの自然言語が検出される。クエリによって示される内容を有するとともに、文書の自然言語が検出された自然言語と一致することに基づいて、文書の１つが選択される。選択された文書の構造構成要素が抽出される。選択された文書の抽出された構造構成要素に基づいて、分類のうち１つが選択された文書を含むものとして識別される。分類の他の文書は、選択された文書の内容と一致する内容を有するものとして識別され提示される。他の文書の自然言語はそれぞれ、選択された文書の自然言語とは異なる。【選択図】図１
2021504784.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の自然言語で記述された文書を検索するコンピュータ実装方法であって、
前記複数の自然言語で記述された前記文書の構造の構成要素をコンピュータが抽出するステップと、
前記文書の前記構造の前記抽出された構成要素に基づいて、各セットの文書が一致する内容を有する、それぞれ異なる自然言語で記述されたそれぞれの相互に排他的な文書セットを含む分類へと前記コンピュータが前記文書を分類するステップと、
クエリにおける自然言語を前記コンピュータが検出するステップと、
前記クエリおよび前記検出された自然言語に基づいて、また検索エンジンの利用に基づいて、内容が前記クエリによって示され、自然言語が前記検出された自然言語と一致する複数の前記文書に含まれる１つの文書を前記コンピュータが選択するステップと、
前記選択された文書の構造における第１の構成要素を前記コンピュータが抽出するステップと、
前記抽出された第１の構成要素に基づいて、前記選択された文書を含むものとして、複数の前記分類に含まれる１つの分類を前記コンピュータが識別するステップと、
前記識別された分類中の１つまたは複数の他の文書を前記コンピュータが識別するステップと、
前記選択された文書の内容と一致する内容を有するものとして、前記選択された文書の前記自然言語とは異なる１つまたは複数のそれぞれの自然言語で記述された、前記１つまたは複数の他の文書を前記コンピュータが提示するステップと、を含む、方法。
【請求項２】
前記構成要素を抽出する前記ステップ、前記文書を分類する前記ステップ、前記自然言語を検出する前記ステップ、前記文書を選択する前記ステップ、前記第１の構成要素を抽出する前記ステップ、前記１つまたは複数の他の文書を識別する前記ステップ、および前記１つまたは複数の他の文書を提示する前記ステップが、前記文書、前記１つまたは複数の他の文書、あるいは前記クエリを翻訳せずに実施される、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記構成要素を抽出する前記ステップが、
前記文書に含まれる第１の文書の前記構造を、前記文書の意味論的意味を示すことなく、前記文書の単語および前記文書の前記構造の他のインジケータを含む、前記第１の構成要素の第１のストリームとしてモデル化するステップと、
前記ストリームの前記単語を、単語を示す第１のタグと置き換えるステップと、
置き換える前記ステップに続いて、長・短期記憶（ＬＳＴＭ）ネットワークを利用することによって前記ストリームを数値ベクトルとして符号化するステップとを含み、
前記文書を分類する前記ステップが、前記文書および前記１つまたは複数の他の文書を含む分類を決定することを含み、前記分類が、前記数値ベクトルと、前記１つまたは複数の他の文書をモデル化する１つまたは複数の他のストリームの符号化によって得られる１つまたは複数の他の数値ベクトルとの間の距離を、最小限に抑えることによって決定される、請求項１または２に記載の方法。
【請求項４】
前記分類を識別する前記ステップが、
前記ＬＳＴＭネットワークを利用することによって、別のストリームを符号化する別の数値ベクトルを決定するステップであって、前記別のストリームが前記選択された文書の前記構造をモデル化する、前記ステップと、
前記数値ベクトルと前記別の数値ベクトルとの間の第１の距離を決定するステップと、
前記第１の距離が閾値距離未満であると決定するステップと、
前記第１の距離が前記閾値距離未満であることに基づいて、前記分類内の前記１つまたは複数の他の文書が前記選択された文書の前記内容と一致する内容を有すると決定するステップと、を含む、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記クエリの言語、ユーザ言語、および需要を含む複数の因子を、前記クエリの結果候補に対するベクトルとして、前記コンピュータが抽出するステップと、
前記抽出された複数の因子に基づいて、前記コンピュータが前記結果候補をランク付けするステップと、を更に含み、
前記１つまたは複数の他の文書を識別する前記ステップが、部分的に、前記ランク付けされた結果候補に基づく、請求項１ないし４のいずれかに記載の方法。
【請求項６】
前記文書の他のクエリの結果に関するユーザ・フィードバックを前記コンピュータが収集するステップと、
前記収集されたユーザ・フィードバックに基づいて、前記ランク付けされた結果候補のランク付けを前記コンピュータが調節するステップと、を更に含む、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記構成要素を抽出する前記ステップが、前記文書中の単語、ラベル、イメージ、および行のインジケータを抽出することを含む、請求項１ないし６のいずれかに記載の方法。
【請求項８】
前記コンピュータにおけるコンピュータ可読プログラム・コードの作成、統合、ホスト、維持、および展開のうち少なくとも１つに対する、少なくとも１つの支援サービスを提供するステップを更に含み、前記プログラム・コードが、前記コンピュータのプロセッサによって実行されて、前記構成要素を抽出する前記ステップ、前記文書を分類する前記ステップ、前記自然言語を検出する前記ステップ、前記文書を選択する前記ステップ、前記第１の構成要素を抽出する前記ステップ、前記分類を識別する前記ステップ、前記１つまたは複数の他の文書を識別する前記ステップ、および前記１つまたは複数の他の文書を提示する前記ステップを実現する、請求項１ないし７のいずれかに記載の方法。
【請求項９】
複数の自然言語で記述された文書を検索するコンピュータ・プログラム製品であって、
処理回路によって読取り可能であり、請求項１ないし８のいずれかに記載の方法を実施するために前記処理回路によって実行される命令を格納する、コンピュータ可読記憶媒体を備える、コンピュータ・プログラム製品。
【請求項１０】
コンピュータ可読媒体に格納されるとともにデジタル・コンピュータの内部メモリにロード可能である、コンピュータ・プログラムであって、ソフトウェア・コード部分を含み、請求項１ないし８のいずれかに記載の方法を実施するためにコンピュータ上で稼働する、コンピュータ・プログラム。
【請求項１１】
コンピュータ・システムであって、
中央処理装置（ＣＰＵ）と、
前記ＣＰＵに結合されたメモリと、
前記ＣＰＵに結合されるとともに、複数の自然言語で記述された文書を検索する方法を実現するのに、前記メモリを介して前記ＣＰＵによって実行される命令を収容した、コンピュータ可読記憶デバイスとを備え、前記方法が、
前記複数の自然言語で記述された前記文書の構造の構成要素を前記コンピュータ・システムが抽出するステップと、
前記文書の前記構造の前記抽出された構成要素に基づいて、各セットの文書が一致する内容を有する、それぞれ異なる自然言語で記述されたそれぞれの相互に排他的な文書セットを含む分類へと前記コンピュータ・システムが前記文書を分類するステップと、
クエリにおける自然言語を前記コンピュータ・システムが検出するステップと、
前記クエリおよび前記検出された自然言語に基づいて、また検索エンジンの利用に基づいて、内容が前記クエリによって示され、自然言語が前記検出された自然言語と一致する複数の前記文書に含まれる１つの文書を前記コンピュータ・システムが選択するステップと、
前記選択された文書の構造における第１の構成要素を前記コンピュータ・システムが抽出するステップと、
前記抽出された第１の構成要素に基づいて、前記選択された文書を含むものとして、複数の前記分類に含まれる１つの分類を前記コンピュータ・システムが識別するステップと、
前記識別された分類中の１つまたは複数の他の文書を前記コンピュータ・システムが識別するステップと、
前記選択された文書の内容と一致する内容を有するものとして、前記選択された文書の前記自然言語とは異なる１つまたは複数のそれぞれの自然言語で記述された、前記１つまたは複数の他の文書を前記コンピュータ・システムが提示するステップと、を含む、コンピュータ・システム。
【請求項１２】
前記構成要素を抽出する前記ステップ、前記文書を分類する前記ステップ、前記自然言語を検出する前記ステップ、前記文書を選択する前記ステップ、前記第１の構成要素を抽出する前記ステップ、前記１つまたは複数の他の文書を識別する前記ステップ、および前記１つまたは複数の他の文書を提示する前記ステップが、前記文書、前記１つまたは複数の他の文書、あるいは前記クエリを翻訳せずに実施される、請求項１１に記載のコンピュータ・システム。
【請求項１３】
前記構成要素を抽出する前記ステップが、
前記文書に含まれる第１の文書の前記構造を、前記文書の意味論的意味を示すことなく、前記文書の単語および前記文書の前記構造の他のインジケータを含む、前記第１の構成要素の第１のストリームとしてモデル化するステップと、
前記ストリームの前記単語を、単語を示す第１のタグと置き換えるステップと、
置き換える前記ステップに続いて、長・短期記憶（ＬＳＴＭ）ネットワークを利用することによって前記ストリームを数値ベクトルとして符号化するステップと、を含み、
前記文書を分類する前記ステップが、前記文書および前記１つまたは複数の他の文書を含む分類を決定することを含み、前記分類が、前記数値ベクトルと、前記１つまたは複数の他の文書をモデル化する１つまたは複数の他のストリームの符号化によって得られる１つまたは複数の他の数値ベクトルとの間の距離を、最小限に抑えることによって決定される、請求項１１または１２に記載のコンピュータ・システム。
【請求項１４】
前記分類を識別する前記ステップが、
前記ＬＳＴＭネットワークを利用することによって、別のストリームを符号化する別の数値ベクトルを決定するステップであって、前記別のストリームが前記選択された文書の前記構造をモデル化する、前記ステップと、
前記数値ベクトルと前記別の数値ベクトルとの間の第１の距離を決定するステップと、
前記第１の距離が閾値距離未満であると決定するステップと、
前記第１の距離が前記閾値距離未満であることに基づいて、前記分類内の前記１つまたは複数の他の文書が前記選択された文書の前記内容と一致する内容を有すると決定するステップと、を含む、請求項１３に記載のコンピュータ・システム。
【請求項１５】
前記方法が、前記クエリの言語、ユーザ言語、および需要を含む複数の因子を、前記クエリの結果候補に対するベクトルとして、前記コンピュータ・システムが抽出するステップと、
前記抽出された複数の因子に基づいて、前記コンピュータ・システムが前記結果候補をランク付けするステップと、を更に含み、
前記１つまたは複数の他の文書を識別する前記ステップが、部分的に、前記ランク付けされた結果候補に基づく、請求項１１ないし１４のいずれかに記載のコンピュータ・システム。
【請求項１６】
前記方法が、前記文書の他のクエリの結果に関するユーザ・フィードバックを前記コンピュータ・システムが収集するステップと、
前記収集されたユーザ・フィードバックに基づいて、前記ランク付けされた結果候補のランク付けを前記コンピュータ・システムが調節するステップと、を更に含む、請求項１５に記載のコンピュータ・システム。
【請求項１７】
前記構成要素を抽出する前記ステップが、前記文書中の単語、ラベル、イメージ、および行のインジケータを抽出することを含む、請求項１１ないし１６のいずれかに記載のコンピュータ・システム。
【請求項１８】
前記方法が、前記コンピュータにおけるコンピュータ可読プログラム・コードの作成、統合、ホスト、維持、および展開のうち少なくとも１つに対する、少なくとも１つの支援サービスを提供するステップを更に含み、前記プログラム・コードが、前記コンピュータのプロセッサによって実行されて、前記構成要素を抽出する前記ステップ、前記文書を分類する前記ステップ、前記自然言語を検出する前記ステップ、前記文書を選択する前記ステップ、前記第１の構成要素を抽出する前記ステップ、前記分類を識別する前記ステップ、前記１つまたは複数の他の文書を識別する前記ステップ、および前記１つまたは複数の他の文書を提示する前記ステップを実現する、請求項１１ないし１７のいずれかに記載のコンピュータ・システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報取得、より詳細には多言語文書の取得に関する。
【背景技術】
【０００２】
国際ビジネスおよび企業のグローバル化には、企業が多くの自然言語および方言でコミュニケーションすることが必要である。イベントまたはオブジェクトの多くの例に関して、異なる観点から見た、また異なる自然言語の、相当量の相互に関連する報告、評価、または説明が存在する。ある企業の単一の内部文書が、それぞれ同じ内容であるが、異なる自然言語で記述される、複数のバージョンで生成されることがある。ユーザは、文書の多言語バージョンを見つけ出すために、そのユーザが堪能である自然言語で記述された検索クエリを利用してもよい。既知の情報取得システムは、文書の多言語バージョンを単一の自然言語に翻訳し、次にその単一の自然言語を使用して、多言語バージョンに検索をかける。文書の翻訳は、特に文書が特定の産業の領域における専門用語を含む場合、不正確なことが多い。翻訳精度を改善するため、ユーザは、文書の意味を理解するのに労力を費やさなければならず、また特定の産業の領域に特有の専門用語をどのように翻訳するかを含めて、文書をある言語から異なる言語にどのように翻訳するかを分かっていなければならない。
【０００３】
他の既知の情報取得システムは、複数の検索エンジンが文書の多言語バージョンを検索することを必要とし、その場合、単一の検索クエリが複数の自然言語に翻訳され、各検索エンジンは、それらの自然言語のうち対応する言語のテキストを検索する。検索クエリの翻訳には、上述したのと同じ不正確さと困難さがある。
【０００４】
更に他の既知の情報取得システムは、第１の自然言語で記述された第１の文書におけるイメージを識別し、次に第１の文書のイメージと類似したイメージを含む、他の自然言語で記述された文書を検索することに基づいて、多言語検索を実施する。しかしながら、同じ文章内容を有する文書の異なる言語バージョンは、常に類似のイメージを含むとは限らず、したがって不正確な検索結果が生成されることがある。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
したがって、文書または検索クエリの翻訳を必要とせず、また多言語専用の検索エンジンを必要とすることなく、多言語文書を効率的に検索する技術が必要とされている。したがって、当該分野において、上述の課題に対処することが必要とされている。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
第１の態様から見て、本発明は、複数の自然言語で記述された文書を検索するコンピュータ実装方法を提供し、方法は、複数の自然言語で記述された文書の構造の構成要素をコンピュータが抽出するステップと、文書の構造の抽出された構成要素に基づいて、各セットの文書が一致する内容を有する、それぞれ異なる自然言語で記述されたそれぞれの相互に排他的な文書セットを含む分類へとコンピュータが文書を分類するステップと、クエリにおける自然言語をコンピュータが検出するステップと、クエリおよび検出された自然言語に基づいて、また検索エンジンの利用に基づいて、内容がクエリによって示され、自然言語が検出された自然言語と一致する複数の文書に含まれる１つの文書をコンピュータが選択するステップと、選択された文書の構造における第１の構成要素をコンピュータが抽出するステップと、抽出された第１の構成要素に基づいて、選択された文書を含むものとして、複数の分類に含まれる１つの分類をコンピュータが識別するステップと、識別された分類中の１つまたは複数の他の文書をコンピュータが識別するステップと、選択された文書の内容と一致する内容を有するものとして、選択された文書の自然言語とは異なる１つまたは複数のそれぞれの自然言語で記述された、１つまたは複数の他の文書をコンピュータが提示するステップと、を含む。
【０００７】
更なる態様から見て、本発明は、中央処理装置（ＣＰＵ）と、ＣＰＵに結合されたメモリと、ＣＰＵに結合されるとともに、複数の自然言語で記述された文書を検索する方法を実現するのに、メモリを介してＣＰＵによって実行される命令を収容した、コンピュータ可読記憶デバイスとを備える、コンピュータ・システムを提供し、方法は、複数の自然言語で記述された文書の構造の構成要素をコンピュータ・システムが抽出するステップと、文書の構造の抽出された構成要素に基づいて、各セットの文書が一致する内容を有する、それぞれ異なる自然言語で記述されたそれぞれの相互に排他的な文書セットを含む分類へとコンピュータ・システムが文書を分類するステップと、クエリにおける自然言語をコンピュータ・システムが検出するステップと、クエリおよび検出された自然言語に基づいて、また検索エンジンの利用に基づいて、内容がクエリによって示され、自然言語が検出された自然言語と一致する複数の文書に含まれる１つの文書をコンピュータ・システムが選択するステップと、選択された文書の構造における第１の構成要素をコンピュータ・システムが抽出するステップと、抽出された第１の構成要素に基づいて、選択された文書を含むものとして、複数の分類に含まれる１つの分類をコンピュータ・システムが識別するステップと、識別された分類中の１つまたは複数の他の文書をコンピュータ・システムが識別するステップと、選択された文書の内容と一致する内容を有するものとして、選択された文書の自然言語とは異なる１つまたは複数のそれぞれの自然言語で記述された、１つまたは複数の他の文書をコンピュータ・システムが提示するステップと、を含む。
【０００８】
更なる態様から見て、本発明は、処理回路によって読取り可能なコンピュータ可読記憶媒体を含み、本発明のステップを実施する方法を実施するために処理回路によって実行される命令を格納する、複数の自然言語で記述された文書を検索するためのコンピュータ・プログラム製品を提供する。
【０００９】
更なる態様から見て、本発明は、ソフトウェア・コード部分を含み、コンピュータ上で稼働させると本発明によるステップを実施する、コンピュータ可読媒体に格納されるとともにデジタル・コンピュータの内部メモリにロード可能な、コンピュータ・プログラムを提供する。
【００１０】
一実施形態では、本発明は、複数の自然言語で記述された文書を検索する方法を提供する。方法は、複数の自然言語で記述された文書の構造の構成要素をコンピュータが抽出するステップを含む。方法は、文書の構造の抽出された構成要素に基づいて、それぞれ異なる自然言語で記述されたそれぞれの相互に排他的な文書セットを含む分類へとコンピュータが文書を分類するステップを含む。各セットの文書は一致する内容を有する。方法は更に、クエリにおける自然言語をコンピュータが検出するステップを含む。方法は更に、クエリおよび検出された自然言語に基づいて、また検索エンジンの利用に基づいて、内容がクエリによって示され、自然言語が検出された自然言語と一致する複数の文書に含まれる１つの文書をコンピュータが選択するステップを含む。方法は更に、選択された文書の構造における第１の構成要素をコンピュータが抽出するステップを含む。方法は更に、抽出された第１の構成要素に基づいて、選択された文書を含むものとして、複数の分類に含まれる１つの分類をコンピュータが識別するステップを含む。方法は更に、識別された分類中の１つまたは複数の他の文書をコンピュータが識別するステップを含む。方法は更に、選択された文書の内容と一致する内容を有するものとして、１つまたは複数の他の文書をコンピュータが提示するステップを含む。１つまたは複数の他の文書は、選択された文書の自然言語とは異なる１つまたは複数のそれぞれの自然言語で記述される。
【００１１】
上述の実施形態は、効率的であり、翻訳または多言語専用の検索エンジンを必要としない、文書の多言語検索を提供する。上述の実施形態は、有利には、堪能な言語が１つしかないユーザが、検索クエリ、文書、または文書のいずれかの部分をユーザが翻訳する必要なく、またユーザが文書の意味論的意味を理解するかまたは文書で使用されている領域特有の専門用語を理解する必要なく、文書の多言語バージョンを取得する検索クエリを構成することを可能にする。
【００１２】
上述の利点は、以下に概要を示す、コンピュータ・システムおよびコンピュータ・プログラム製品の実施形態にも当てはまる。
【００１３】
本発明の任意の一態様では、上述の方法のステップは、文書、１つもしくは複数の他の文書、またはクエリを翻訳することなく実施される。本発明の上述の態様は、有利には、文書の多言語バージョンの内容のうちいずれかの部分の意味を理解するという困難で間違いやすい作業に労力を払う必要なく、ユーザが文書の多言語バージョンを取得する検索クエリを構成し、また検索の際に、言語専用の検索エンジンが検索クエリまたは言語および内容が検索クエリと一致する文書を翻訳する必要なく、多言語文書の検索を提供する。
【００１４】
本発明の別の任意の態様では、構成要素を抽出するステップは、文書に含まれる第１の文書の構造を第１の構成要素の第１のストリームとしてモデル化するステップを含む。ストリームは、文書の単語および文書の構造の他のインジケータを含むが、文書の意味論的意味を示唆するものは含まない。構成要素を抽出するステップは更に、ストリーム内の単語を、単語を示す第１のタグと置き換えるステップを含む。構成要素を抽出するステップは更に、置き換えるステップに続いて、構成要素のシーケンスを学習する長・短期記憶（ＬＳＴＭ）ネットワークを利用することによって、ストリームを数値ベクトルとして符号化するステップを含む。文書を分類するステップは、文書および１つまたは複数の他の文書を含む分類を決定するステップを含む。分類は、数値ベクトルと、１つまたは複数の他の文書をモデル化する１つまたは複数の他のストリームを符号化することによって得られる、１つまたは複数の他の数値ベクトルとの間の距離を、最小限に抑えることによって決定される。本発明の上述の態様は、有利には、文書の内容の意味論的意味に対する翻訳または知識を必要とせずに、同じまたは類似の内容を有する多言語文書を決定する、言語に依存しない技術を提供する。同じまたは類似の多言語文書の決定は、有利には、非常に長いベクトルの比較を使用するのではなく、文書の構造を表す高密度で符号化されたベクトルの効率的な比較を利用する。
【００１５】
別の実施形態では、本発明は、複数の自然言語で記述された文書を検索するコンピュータ・プログラム製品を提供する。コンピュータ・プログラム製品は、コンピュータ可読記憶媒体を含む。プログラム命令がコンピュータ可読記憶媒体に格納される。コンピュータ可読記憶媒体はそれ自体が一過性の信号ではない。プログラム命令は、コンピュータ・システムの中央処理装置（ＣＰＵ）によって実行されて、コンピュータ・システムに方法を実施させる。方法は、複数の自然言語で記述された文書の構造の構成要素をコンピュータ・システムが抽出するステップを含む。方法は更に、文書の構造の抽出された構成要素に基づいて、それぞれ異なる自然言語で記述されたそれぞれの相互に排他的な文書セットを含む分類へとコンピュータ・システムが文書を分類するステップを含む。各セットの文書は一致する内容を有する。方法は更に、クエリにおける自然言語をコンピュータ・システムが検出するステップを含む。方法は更に、クエリおよび検出された自然言語に基づいて、また検索エンジンの利用に基づいて、内容がクエリによって示され、自然言語が検出された自然言語と一致する複数の文書に含まれる１つの文書をコンピュータ・システムが選択するステップを含む。方法は更に、選択された文書の構造における第１の構成要素をコンピュータ・システムが抽出するステップを含む。方法は更に、抽出された第１の構成要素に基づいて、選択された文書を含むものとして、複数の分類に含まれる１つの分類をコンピュータ・システムが識別するステップを含む。方法は更に、識別された分類中の１つまたは複数の他の文書をコンピュータ・システムが識別するステップを含む。方法は更に、選択された文書の内容と一致する内容を有するものとして、１つまたは複数の他の文書をコンピュータ・システムが提示するステップを含む。１つまたは複数の他の文書は、選択された文書の自然言語とは異なる１つまたは複数のそれぞれの自然言語で記述される。
【００１６】
別の実施形態では、本発明は、中央処理装置（ＣＰＵ）と、ＣＰＵに結合されたメモリと、ＣＰＵに結合されたコンピュータ可読記憶デバイスとを含む、コンピュータ・システムを提供する。記憶デバイスは、メモリを介してＣＰＵによって実行されて、複数の自然言語で記述された文書を検索する方法を実現する、命令を含む。方法は、複数の自然言語で記述された文書の構造の構成要素をコンピュータ・システムが抽出するステップを含む。方法は更に、文書の構造の抽出された構成要素に基づいて、それぞれ異なる自然言語で記述されたそれぞれの相互に排他的な文書セットを含む分類へとコンピュータ・システムが文書を分類するステップを含む。各セットの文書は一致する内容を有する。方法は更に、クエリにおける自然言語をコンピュータ・システムが検出するステップを含む。方法は更に、クエリおよび検出された自然言語に基づいて、また検索エンジンの利用に基づいて、内容がクエリによって示され、自然言語が検出された自然言語と一致する複数の文書に含まれる１つの文書をコンピュータ・システムが選択するステップを含む。方法は更に、選択された文書の構造における第１の構成要素をコンピュータ・システムが抽出するステップを含む。方法は更に、抽出された第１の構成要素に基づいて、選択された文書を含むものとして、複数の分類に含まれる１つの分類をコンピュータ・システムが識別するステップを含む。方法は更に、識別された分類中の１つまたは複数の他の文書をコンピュータ・システムが識別するステップを含む。方法は更に、選択された文書の内容と一致する内容を有するものとして、１つまたは複数の他の文書をコンピュータ・システムが提示するステップを含む。１つまたは複数の他の文書は、選択された文書の自然言語とは異なる１つまたは複数のそれぞれの自然言語で記述される。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明の実施形態による、複数の自然言語で記述された文書を検索するシステムを示すブロック図である。
【図２】本発明の実施形態による、図１のシステムで実現される、複数の自然言語で記述された文書を検索するプロセスを示すフローチャートである。
【図３】本発明の実施形態による、図２のプロセス内において、文書の構造の特徴を抽出し、抽出された特徴に基づいて文書を分類する一実施例を示す図である。
【図４】本発明の実施形態による、図２のプロセス内において、文書の構造の特徴を抽出し符号化する一実施例を示す図である。
【図５】本発明の実施形態による、図２のプロセス内において、文書の構造の特徴を抽出し符号化する一実施例を示す図である。
【図６】本発明の実施形態による、図２のプロセス内において、文書の構造の特徴を抽出し符号化する一実施例を示す図である。
【図７】本発明の実施形態による、図２のプロセス内において、文書の構造の特徴を抽出し符号化する一実施例を示す図である。
【図８】本発明の実施形態による、図１のシステムに含まれるとともに図２のプロセスを実現する、コンピュータを示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
概要
本発明の実施形態は、翻訳を行わない多言語文書の効率的な検索を提供する。多言語文書とは、その内容がそれぞれ異なる自然言語で記述されている文書である。文書の少なくともいくつかは一致する内容を有するが、異なる自然言語で記述されている（即ち、文書の少なくともいくつかは、同じ文書の多言語バージョンである）。例えば、ある企業の同じ人事ポリシー・マニュアルが、第１の言語で記述された第１の文書、第２の言語で記述された第２の文書、および第３の言語で記述された第３の文書として存在し、第１、第２、および第３の文書が一致する内容を有するということがある。本明細書に記載する多言語文書の検索は、第１の文書の構造の構成要素（即ち、特徴）が第２の文書の構造の構成要素と一致する場合、第１および第２の文書の内容（即ち、テキスト）が異なる自然言語で記述されていたとしても、第１の文書の第１の内容が第２の文書の第２の内容と一致することに基づく。文書の構造の構成要素としては、単語、イメージ、行頭のインジケータ、ならびに例えば、スペース、タブ、ハイパー・テキスト・マークアップ言語（ＨＴＭＬ）タグ、タイトル、サブタイトル、表などを示すラベルが挙げられる。文書の構造の他の構成要素としては、イメージの位置、セクションの長さ、センテンスの数、パラグラフの数、センテンスの開始位置、およびパラグラフの開始位置を挙げることができる。一実施形態では、検索される上述の文書は、文書全体および文書の部分に構造的意味を提供するマークアップ・コーディングが埋め込まれた電子構造化文書である。本明細書で使用するとき、文書のバージョンとは、互いに異なるそれぞれの言語で記述された内容を有するが、その内容が各バージョンで同じ意味を記述している文書の例である。
【００１９】
本明細書で使用するとき、自然言語は、意識的な計画または熟考を伴わずに使用し反復することによって人間の間で自然に発展してきたものであって、コンピュータ・プログラミング言語および論理を学習するために意識的に考案された言語を含む人工言語および形式言語とは異なる、言語として定義される。本明細書で使用するとき、「言語」という用語は、人工言語または形式言語あるいはその両方を参照することによって用語が修正されない限り、自然言語を意味する。
【００２０】
１つの文書と、同じ内容を有するが異なる言語で書かれている他の文書とにわたって検索を行う既知の方策は、他の文書を１つの文書の言語に翻訳すること、ならびに、次に１つの文書および翻訳された文書にわたって検索を行うことを利用する。例えば、既知の方策は、英語の人事ポリシー文書を選択し、元々中国語および韓国語で書かれている他の人事ポリシー文書を英語に翻訳し、続いて、元々英語であるクエリ、またはクエリが元々別の言語である場合は英語に翻訳したクエリを使用して、文書を検索してもよい。既知の方策で使用される翻訳は、労力を要し、不正確な翻訳であることがあり、それによって検索結果が不正確または不完全になることがある。異なる言語で書かれた上述の文書にわたって検索を行う他の既知の方策は、各言語に対して異なる検索エンジンを利用することを伴うが、それでも検索クエリを異なる言語に翻訳する際に翻訳が不正確になり、やはり検索結果が不正確または不完全になることがある。更に、ユーザは、検索結果の文書が実際に同じ内容を有するかを検証するために、異なる言語で記述された検索結果の内容の意味を翻訳または理解することが必要なことがあるが、ユーザは、（ｉ）翻訳を実施するか、（ｉｉ）異なる言語の文書の意味を理解するか、または（ｉｉｉ）文書中の専門用語の意味を理解するような、異なる言語の習熟度を有さないことがある。多言語文書にわたる検索を行う更に他の既知の方策は、１つの言語による第１の文書を検索し、第１の文書に含まれるイメージを判別し、第１の文書のイメージと類似したイメージを含む他の言語の文書を見つけることによって、イメージ類似性の認識を利用する。イメージ類似性の認識による方策は、異なる言語バージョンの文書が必ずしも類似のイメージを含むとは限らないため、不正確な検索結果となることがある。本発明の実施形態は、文書の多言語バージョンが通常は、文書構造の同じ特徴を有し、イメージ、表、タイトル、サブタイトル、およびパラグラフ数などの同じラベルを有するとの仮定に基づいて、文書構造の抽出された特徴を使用することによって、多言語文書を検索する既知の方策における上述の欠点を克服する。文書構造の抽出された特徴を使用することによって、本発明の実施形態は、翻訳を使用することなく、またユーザが、文書の多言語バージョンの異なる言語における内容の意味または専門用語の意味を理解するような複数言語の習熟度を有する必要なく、文書の多言語バージョンを検索して取得し、それによって、有利には、（ｉ）文書の内容を異なる言語に翻訳する付加的労力、（ｉｉ）ユーザが複数言語に習熟している必要性、および（ｉｉｉ）ユーザが複数言語で業界固有の専門用語に習熟している必要性が回避される。
【００２１】
例えば、本明細書に開示するように、抽出された文書構造の特徴を使用して多言語文書の検索を利用するユーザは、企業の製品情報マニュアルから成る文書を取得し、取得された文書は、異なる言語であるが、同じ内容（即ち、同じ意味を記述する内容）から成っている。この例では、ユーザは英語が堪能なので、検索クエリを英語で書き、英語の製品情報マニュアルを取得するが、第１および第２の顧客がそれぞれ中国語および韓国語が堪能なので、ユーザはまた、同じ製品情報マニュアルを、中国語で書かれた第１の取得文書および韓国語で書かれた第２の取得文書として、それぞれ第１および第２の顧客に配布する。この例では、ユーザが英語を中国語または韓国語に翻訳する必要なく、またユーザが、第１および第２の文書の内容の意味を理解するように、または第１および第２の文書の業界固有の専門用語の意味を理解するように、中国語および韓国語に十分習熟している必要なく、異なる言語での文書の配布が完了する。
【００２２】
多言語文書を検索するシステム
図１は、本発明の実施形態による、複数の自然言語で記述された文書を検索するシステム１００のブロック図である。システム１００は、構造抽出ツール１０６、分類子エンジン１０８、言語検出ツール１１０と、検索エンジン１１２、抽出子／収集子構成要素１１３、およびランク付けエンジン１１４といったソフトウェア・ベースの構成要素を含む、ソフトウェア・ベースの多言語検索システム１０４を実行する、コンピュータ１０２を含む。
【００２３】
構造抽出ツール１０６は、文書１１６−１、…、文書１１６−Ｎを受信する（Ｎは１よりも大きい整数）。構造抽出ツール１０６は、各文書１１６−１、…、１１６−Ｎの構造の特徴を抽出する。
【００２４】
分類子エンジン１０８は、文書１１６−１、…、１１６−Ｎを、一致する抽出された特徴を有する文書が同じ分類に含まれるように、分類子エンジン１０８によって生成される相互に排他的な分類に分類する。一致する抽出された文書構造の特徴を有することは、文書が同じまたは類似の内容を有することを示す。分類の少なくとも１つは、同じ内容を有するが異なる言語で記述されている文書を含む。
【００２５】
言語検出ツール１１０は、キーワードに基づいて、文書１１６−１、…、文書１１６−Ｎに含まれる文書を検索する検索クエリである、クエリ１１８を受信する。言語検出ツール１１０は、クエリ１１８が記述されている言語を検出する。言語検出ツール１１０は、クエリ１１８を、クエリ１１８の検出言語で書かれた文書にわたって検索する検索エンジンである、検索エンジン１１２に送信する。検索エンジン１１２は、クエリ１１８の検出言語で書かれた１つまたは複数の文書を含む、検索結果を生成する。抽出子／収集子構成要素１１３は、検索結果における各文書の構造の特徴を抽出し、上述の検索結果における各文書を含む、分類子エンジン１０８によって生成された分類を識別する。抽出子／収集子構成要素１１３は、識別された分類に含まれる多言語文書を取得する。
【００２６】
ランク付けエンジン１１４は、検索結果の文書および取得された多言語文書をランク付けし、クエリ１１８に応答して、ランク付けされた文書をランク付け検索結果１２０として提示する。
【００２７】
一実施形態では、ランク付けエンジン１１４は、現在のクエリ言語、ユーザ言語、および検索結果における文書の需要を含む、複数の因子に関するデータを抽出する、ソフトウェア・ベースのアジャスタ１２２を含む。アジャスタ１２２は、複数の因子に関する抽出データに基づいて文書をランク付けすることによって、ランク付け検索結果１２０を生成する。アジャスタ１２２はまた、検索エンジン１１２が生成した検索結果に関するユーザ・フィードバックを収集し、収集したユーザ・フィードバックにしたがってランク付け検索結果１２０を調節する。代替実施形態では、ランク付けエンジン１１４は、上述の複数の因子のうち１つまたは複数にしたがって文書をランク付けするが、アジャスタ１２２は含まない。
【００２８】
図１に示される構成要素の機能性については、以下に提示する図２、図３、図４〜７、および図８の考察において、更に詳細に記載する。
【００２９】
多言語文書を検索するプロセス
図２は、本発明の実施形態による、図１のシステムで実現される、複数の自然言語で記述された文書を検索するプロセスのフローチャートである。図２のプロセスはステップ２００で開始する。ステップ２０２の前に、多言語検索システム１０４（図１を参照）は、文書１１６−１、…、１１６−Ｎ（図１を参照）を受信する。ステップ２０２で、構造抽出ツール１０６（図１を参照）は、文書１１６−１、…、１１６−Ｎ（図１を参照）の構造の構成要素（即ち、特徴）を抽出する。
【００３０】
ステップ２０４で、ステップ２０２で抽出した構成要素に基づいて、分類子エンジン１０８（図１を参照）は、一致する抽出された特徴を有する文書が同じ分類にグループ化されるように、文書１１６−１、…、１１６−Ｎ（図１を参照）の分類を生成する。同じ分類を有する文書は、一致する内容を有する文書であることを示す。分類の少なくとも１つは、一致する内容を有するが異なる言語で記述されている文書を含む。
【００３１】
分類がステップ２０４で生成されるのに続いて、またステップ２０６の前に、多言語検索システム１０４（図１を参照）は、文書１１６−１、…、１１６−Ｎ（図１を参照）にわたって検索を行う検索クエリである、クエリ１１８（図１を参照）を受信する。ステップ２０６で、言語検出ツール１１０（図１を参照）は、クエリ１１８（図１を参照）で使用された言語を検出する。
【００３２】
ステップ２０８で、クエリ１１８（図１を参照）とステップ２０６で検出された言語とに基づいて、検索エンジン１１２（図１を参照）は、選択された文書の内容がクエリ１１８（図１を参照）によって示され、選択された文書の記述言語がステップ２０６で検出された言語と一致するように、文書１１６−１、…、１１６−Ｎ（図１を参照）に含まれる文書を選択する。
【００３３】
ステップ２１０で、抽出子／収集子構成要素１１３（図１を参照）は、ステップ２０８で選択された文書の構造における第１の構成要素を抽出する。
【００３４】
ステップ２１２で、ステップ２１０で抽出された第１の構成要素に基づいて、抽出子／収集子構成要素１１３（図１を参照）は、その構造の構成要素がステップ２１０で抽出された第１の構成要素と一致する文書を含む、ステップ２０４で生成された複数の分類に含まれる１つの分類を識別する。
【００３５】
ステップ２１４で、抽出子／収集子構成要素１１３（図１を参照）は、ステップ２１２で識別された分類の文書を取得し、取得される文書は、（１）ステップ２０８で選択された文書と、（２）（ｉ）内容がステップ２０８で選択された文書の内容と一致し、（ｉｉ）ステップ２０６で検出された言語とは異なる言語でそれぞれ記述されている、他の文書とを含む。
【００３６】
ステップ２１６で、ランク付けエンジン１１４（図１を参照）は、ステップ２１４で取得された文書をランク付けし、ランク付けされた文書を、一致する内容を有するが異なる言語で記述されている文書として提示する。一実施形態では、取得される文書のランク付けは、クエリ１１８（図１を参照）の現在の言語、クエリ１１８（図１を参照）を提供したユーザの言語、および取得された各文書の需要を含む、複数の因子のベクトルに基づく。一実施形態では、アジャスタ１２２は、検索エンジン１１２（図１を参照）によって提供される検索結果に関するユーザ・フィードバックを収集し、収集されたユーザ・フィードバックに基づいて、取得された文書のランク付けを調節する。
【００３７】
一実施形態では、ステップ２０２およびステップ２１０での所与の文書の構造における構成要素の抽出は、（１）文書の構造を、文書のテキストにおける単語を含み、更に文書の構造における他のインジケータを含み、文書の意味論的意味を示すものは含まない、構成要素のストリームとしてモデル化すること、（２）ストリーム中の単語を、単語を示すタグと置き換えること（例えば、「ｔｒａｖｅｌ」、「ｒｅｉｍｂｕｒｓｅｍｅｎｔ」、および「ｐｏｌｉｃｙ」という単語を、「ｗｏｒｄ」、「ｗｏｒｄ」、および「ｗｏｒｄ」と置き換える）、ならびに（３）単語の置換えに続いて、ディープ・ニューラル・ネットワーク・アーキテクチャの長・短期記憶（ＬＳＴＭ）ネットワーク４３４を利用することによって、ストリームを数値ベクトルとして符号化することを含む。
【００３８】
一実施形態では、ステップ２０４における分類の生成は、所与の文書をモデル化する構造ストリームを符号化する数値ベクトルと、１つまたは複数の他の文書をモデル化する１つまたは複数の他の構造ストリームを符号化する１つまたは複数の他の数値ベクトルそれぞれとの間の距離が最小限に抑えられる（即ち、距離が既定の閾値距離よりも短い）と決定することによって、所与の文書および１つまたは複数の他の文書を含む分類を決定することを含む。ステップ２１２における分類の識別は、（１）ＬＳＴＭネットワークを利用することによって、別の文書をモデル化する構造ストリームを符号化する別の数値ベクトルを決定すること、（２）他の数値ベクトルと、分類に含まれる第１の文書をモデル化する構造ストリームを符号化する数値ベクトルとの間の距離を決定すること、（３）距離が所定の閾値距離よりも短いと決定すること、ならびに（４）距離が閾値距離よりも短いことに基づいて、分類に含まれる１つまたは複数の文書が他の文書の内容と一致する内容を有すると決定することを含む。
【実施例】
【００３９】
図３は、本発明の実施形態による、図２のプロセス内において、文書の構造の特徴を抽出し、抽出された特徴に基づいて文書を分類する一実施例３００である。実施例３００は、文書３０２、文書３０４、および文書３０６を受信し、（１）文書３０２の構造の構成要素３０８、（２）文書３０４の構造の構成要素３１０、および（３）文書３０６の構造の構成要素３１２を抽出する、構造抽出ツール１０６（図１を参照）を含む。上述の構成要素の抽出はステップ２０２（図２を参照）に含まれる。分類子エンジン１０８は、構成要素３０８、３１０、および３１２を受信し、構成要素３１０が構成要素３１２と一致することを決定し、更に構成要素３０８が構成要素３１０または構成要素３１２とは一致しないことを決定する。構成要素３０８が構成要素３１０または構成要素３１２と一致しないことに基づいて、分類子エンジン１０８は、文書３０２のみを含む分類３１４を生成する。構成要素３１０が構成要素３１２と一致することに基づいて、分類子エンジン１０８は、文書３０４および文書３０６を含む分類３１６を生成する。分類３１４および分類３１６の生成はステップ２０４（図２を参照）に含まれる。
【００４０】
図４〜７は、本発明の実施形態による、図２のプロセス内において、文書の構造の特徴を抽出し符号化する一実施例を示す。図４は、文書構造の特徴を抽出し符号化する実施例の第１の部分４００を示している。第１の例示の部分４００はポリシー文書４０２を含む。ステップ２０２（図２を参照）で、構造抽出ツール１０６（図１を参照）は、ポリシー文書４０２の構造の構成要素（即ち、特徴）を抽出し、ポリシー文書４０２から抽出された上述の構成要素から成る構造ストリーム４０４を作成する。構造ストリーム４０４は、ポリシー文書４０２のテキスト内容の単語、新しい行の行頭のインジケータ、下線のインジケータ、表のインジケータ、および一覧のラベルを含む。
【００４１】
図５は、文書構造の特徴を抽出し符号化する実施例の第２の部分４１０を示している。第２の例示の部分４１０は構造ストリーム４０４を示す。多言語検索システム１０４（図１を参照）は、構造ストリーム４０４に含まれる全ての単語を「ｗｏｒｄ」というタグと置き換えることによって、単純化された構造ストリーム４１２を生成する。
【００４２】
図６は、文書構造の特徴を抽出し符号化する上述の実施例の第３の部分４３０を示している。ポリシー文書４０２は、英語で書かれたポリシーＸＹＺ文書と呼ばれる文書である。ポリシー文書４３２もポリシーＸＹＺ文書であるが、中国語で書かれている。ポリシー文書４０２は、単純化された構造ストリーム４１２（図５を参照）に符号化され、ポリシー文書４３２は、類似の単純化された構造ストリーム（図６には図示なし）に符号化される。多言語検索システム１０４（図１を参照）は更に、新しい入力と自身に対する以前の出力からのフィードバックとを連続して受け入れて、ストリーム全体の意味がある部分を記憶する、ディープ・ニューラル・ネットワーク・アーキテクチャの長・短期記憶（ＬＳＴＭ）ネットワーク４３４を用いることによって、上述の単純化された構造ストリームを符号化する。ＬＳＴＭネットワーク４３４を利用することは、単純化された構造ストリーム４１２（図５を参照）を第１の符号化された構造ベクトル４３６に変換し、ポリシー文書４３２を符号化する単純化された構造ストリームを、第２の符号化された構造ベクトル４３８に変換する。第１の符号化された構造ベクトル４３６および第２の符号化された構造ベクトル４３８は、固定長の数値ベクトルである。分類子エンジン１０８（図１を参照）は、シグモイド関数４４０を第１および第２の符号化された構造ベクトル４３６および４３８に適用し、シグモイド関数４４０が最小化されるか否かを決定する。シグモイド関数４４０が最小化される場合、分類子エンジン１０８は、ポリシー文書４０２および４３２が同じまたは類似の内容を有すると決定し、文書を同じ分類にグループ化する。
【００４３】
図７は、文書構造の特徴を抽出し符号化する上述の実施例の第４の部分４５０を示している。分類子エンジン１０８（図１を参照）が、同じまたは類似の内容を有する文書の分類を決定するのに文書にわたる訓練モードでＬＳＴＭネットワーク４３４（図６を参照）を使用した後、多言語検索システム１０４（図１を参照）の文書ストリーム符号化器４５２は、ポリシー文書４０２を単純化された構造ストリーム４５４に符号化する。その後、多言語検索システム１０４の文書構造符号化器４５６（即ち、文書構造ＬＳＴＭ符号化器）は、単純化された構造ストリーム４５４を符号化された構造ベクトル４５８に変換する。ステップ２１２で、多言語検索システム１０４（図１を参照）は、識別された分類内の文書が文書構造符号化器４５６によって、符号化された構造ベクトル４５８と一致する符号化された構造ベクトルとして符号化されると決定することによって、ポリシー文書４０２と一致する文書を含むものとして分類を識別する。
【００４４】
固定長の数値ベクトルである符号化された構造ベクトルを生成することによって、多言語検索システム１０４（図１を参照）は、有利には、単純化された構造ストリームを表す比較的長いベクトルよりも比較的短いベクトルで文書を表し、同じ構造を有する文書に基づいて同じまたは類似の内容を有する文書を決定するのに、比較的長いベクトルを比較することの困難を回避する。例えば、単純化された構造ストリームは３０００を超える可変長を有することがあるが、文書構造符号化器４５６によって生成される、対応する符号化された構造ベクトルは、わずかに１００要素の固定長を有することがある。
【００４５】
コンピュータ・システム
図８は、本発明の実施形態による、図１のシステムに含まれるとともに図２のプロセスを実現する、コンピュータ１０２のブロック図である。コンピュータ１０２は、一般に、中央処理装置（ＣＰＵ）５０２と、メモリ５０４と、入出力（Ｉ／Ｏ）インターフェース５０６と、バス５０８とを含む、コンピュータ・システムである。更に、コンピュータ１０２は、入出力デバイス５１０とコンピュータ・データ記憶部５１２とに結合される。ＣＰＵ  ５０２は、メモリ５０４を介してＣＰＵ  ５０２によって実行される、多言語検索システム１０４（図１を参照）に対するプログラム・コード５１４に含まれる命令を実行して、多言語文書を検索する方法を実施することを含む、コンピュータ１０２の計算および制御機能を実施する。ＣＰＵ  ５０２は、単一の処理装置を含んでもよく、１つまたは複数の位置（例えば、クライアントおよびサーバ上）にある１つまたは複数の処理装置に分散されてもよい。
【００４６】
メモリ５０４は、後述する既知のコンピュータ可読記憶媒体を含む。一実施形態では、メモリ５０４のキャッシュ・メモリ要素は、プログラム・コードの命令が実行されている間にバルク記憶装置からコードを取得さなければならない回数を低減するために、少なくとも一部のプログラム・コード（例えば、プログラム・コード５１４）の一時記憶を提供する。更に、ＣＰＵ  ５０２と同様に、メモリ５０４は、１つもしくは複数のタイプのデータ記憶装置を含む、単一の物理的位置に常駐してもよく、または様々な形態の複数の物理的システムに分散されてもよい。更に、メモリ５０４は、例えば、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）またはワイド・エリア・ネットワーク（ＷＡＮ）に分散されるデータを含んでもよい。
【００４７】
入出力インターフェース５０６は、外部ソースとの間で情報を交換する任意のシステムを含む。入出力デバイス５１０は、ディスプレイ、キーボードなど、任意の既知のタイプの外部デバイスを含む。バス５０８は、コンピュータ１０２の各構成要素の間に通信リンクを提供し、電気、光、無線などを含む、任意のタイプの通信リンクを含んでもよい。
【００４８】
入出力インターフェース５０６はまた、コンピュータ１０２が、情報（例えば、データ、もしくはプログラム・コード５１４などのプログラム命令）を、コンピュータ・データ記憶部５１２または別のコンピュータ・データ記憶部（図示なし）に格納し、そこから情報を取得することを可能にする。コンピュータ・データ記憶部５１２は、後述する既知のコンピュータ可読記憶媒体を含む。一実施形態では、コンピュータ・データ記憶部５１２は、磁気ディスク・ドライブ（即ち、ハード・ディスク・ドライブ）または光学ディスク・ドライブ（例えば、ＣＤ−ＲＯＭディスクを受け入れるＣＤ−ＲＯＭドライブ）など、不揮発性データ記憶デバイスである。
【００４９】
メモリ５０４または記憶部５１２あるいはその両方は、多言語文書を検索するのに、メモリ５０４を介してＣＰＵ  ５０２によって実行される命令を含む、コンピュータ・プログラム・コード５１４を格納してもよい。図８は、プログラム・コードを含むものとしてメモリ５０４を示しているが、本発明は、メモリ５０４が全てのコード５１４を同時に含むのではなく、一度にコード５１４の一部分のみを含む、実施形態を想到する。
【００５０】
更に、メモリ５０４は、オペレーティング・システム（図示なし）を含んでもよく、図８には示されない他のシステムを含んでもよい。
【００５１】
コンピュータ１０２に結合される、記憶部５１２または１つもしくは複数の他のコンピュータ・データ記憶部（図示なし）あるいはその両方は、文書１１６−１、…、１１６−Ｎ（図１を参照）、ならびに単純化された構造化ストリーム、および文書１１６−１、…、１１６−Ｎ（図１を参照）の構造を表す符号かされた構造ベクトルを含んでもよい。
【００５２】
当業者には理解されるように、第１の実施形態では、本発明は方法であってもよく、第２の実施形態では、本発明はシステムであってもよく、第３の実施形態では、本発明はコンピュータ・プログラム製品であってもよい。
【００５３】
本発明の実施形態の構成要素はいずれも、多言語文書の検索に関するコンピューティング・インフラストラクチャの展開または統合を提案するサービス提供者によって、展開、管理、運用などを行うことができる。したがって、本発明の一実施形態は、コンピュータ・インフラストラクチャを支援するプロセスを開示し、プロセスは、１つまたは複数のプロセッサ（例えば、ＣＰＵ  ５０２）を含むコンピュータ・システム（例えば、コンピュータ１０２）における、コンピュータ可読コード（例えば、プログラム・コード５１４）の統合、ホスト、維持、および展開のうち少なくとも１つに対する少なくとも１つの支援サービスを提供することを含み、プロセッサは、コードに含まれる命令を実施して、コンピュータ・システムに多言語文書の検索を行わせる。別の実施形態は、コンピュータ・インフラストラクチャを支援するプロセスを開示し、プロセスは、コンピュータ可読プログラム・コードを、プロセッサを含むコンピュータ・システムに統合することを含む。統合ステップは、プロセッサを使用することによって、プログラム・コードをコンピュータ・システムのコンピュータ可読記憶デバイスに格納することを含む。プログラム・コードは、プロセッサによって実行されると、多言語文書を検索する方法を実現する。
【００５４】
多言語文書を検索するプログラム・コード５１４は、コンピュータ可読記憶媒体（例えば、コンピュータ・データ記憶部５１２）をロードすることにより、クライアント、サーバ、およびプロキシ・コンピュータ（図示なし）に直接手動でロードすることによって展開されてもよいことが理解されるが、プログラム・コード５１４はまた、プログラム・コード５１４を中央サーバまたは中央サーバ群に送信することによって、自動的または半自動的にコンピュータ１０２に展開されてもよい。プログラム・コード５１４は次いで、プログラム・コード５１４を実行するクライアント・コンピュータ（例えば、コンピュータ１０２）にダウンロードされる。あるいは、プログラム・コード５１４は、電子メールを介してクライアント・コンピュータに直接送信される。プログラム・コード５１４は次いで、プログラム・コード５１４を分離してディレクトリに入れるプログラムを実行する電子メールのボタンによって、分離されてクライアント・コンピュータ上のディレクトリとなるか、またはクライアント・コンピュータ上のディレクトリにロードされる。別の代替例は、プログラム・コード５１４をクライアント・コンピュータのハード・ドライブ上のディレクトリに直接送信するものである。プロキシ・サーバがある場合、プロセスは、プロキシ・サーバ・コードを選択し、どのコンピュータにプロキシ・サーバのコードを配置するかを決定し、プロキシ・サーバ・コードを伝送し、次にプロキシ・サーバ・コードをプロキシ・コンピュータにインストールする。プログラム・コード５１４は、プロキシ・サーバに伝送され、次にプロキシ・サーバに格納される。
【００５５】
本発明の別の実施形態は、サブスクリプション、広告、または料金、あるいはその組み合わせの基準で、プロセス・ステップを実施する方法を提供する。つまり、ソリューション・インテグレータなどのサービス提供者は、多言語文書を検索するプロセスの作成、維持、支援などを提供することができる。この場合、サービス提供者は、１つまたは複数の顧客のプロセス・ステップを実施するコンピュータ・インフラストラクチャの作成、維持、支援などを行うことができる。それと引き換えに、サービス提供者は、サブスクリプションもしくは料金またはその両方の契約に基づいて顧客から支払いを受けることができ、またはサービス提供者は、１つもしくは複数の第三者に対する広告コンテンツの販売によって支払いを受けることができ、あるいはその両方が可能である。
【００５６】
本発明は、任意の可能な技術的に詳細な統合レベルの、システム、方法、またはコンピュータ・プログラム製品、あるいはその組み合わせであってもよい。コンピュータ・プログラム製品は、プロセッサ（例えば、ＣＰＵ  ５０２）に本発明の態様を実施させるコンピュータ可読プログラム命令５１４を有する、コンピュータ可読記憶媒体（即ち、メモリ５０４およびコンピュータ・データ記憶部５１２）を含んでもよい。
【００５７】
コンピュータ可読記憶媒体は、命令実行デバイス（例えば、コンピュータ１０２）によって使用される命令（例えば、プログラム・コード５１４）を保持し格納することができる、有形デバイスであることができる。コンピュータ可読記憶媒体は、例えば、電子記憶デバイス、磁気記憶デバイス、光学記憶デバイス、電磁記憶デバイス、半導体記憶デバイス、またはそれらの任意の適切な組み合わせであってもよいが、それらに限定されない。コンピュータ可読記憶媒体のより具体的な例の非排他的リストとしては、携帯型コンピュータ・ディスケット、ハード・ディスク、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）、読出し専用メモリ（ＲＯＭ）、消去可能プログラマブル読出し専用メモリ（ＥＰＲＯＭもしくはフラッシュ・メモリ）、静的ランダム・アクセス・メモリ（ＳＲＡＭ）、携帯型コンパクト・ディスク読出し専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）、メモリ・スティック、フロッピー（Ｒ）・ディスク、パンチ・カードもしくは命令が記録された溝の隆起構造などの機械的に符号化されたデバイス、およびそれらの任意の適切な組み合わせが挙げられる。コンピュータ可読記憶媒体は、本明細書で使用するとき、電波もしくは他の自由に伝播する電磁波、導波路もしくは他の伝達媒体を通って伝播する電磁波（例えば、光ファイバー・ケーブルを通る光パルス）、またはワイヤを通って伝送される電気信号など、一過性信号自体としては解釈されない。
【００５８】
本明細書に記載するコンピュータ可読プログラム命令（例えば、プログラム・コード５１４）は、コンピュータ可読記憶媒体からそれぞれのコンピューティング／処理デバイス（例えば、コンピュータ１０２）に、またはネットワーク（図示なし）、例えばインターネット、ローカル・エリア・ネットワーク、広域ネットワーク、またはワイヤレス・ネットワーク、あるいはそれらの組み合わせを介して、外部コンピュータまたは外部記憶デバイス（例えば、コンピュータ・データ記憶部５１２）にダウンロードすることができる。ネットワークは、銅の伝送ケーブル、光伝送ファイバー、ワイヤレス送信、ルーター、ファイアウォール、スイッチ、ゲートウェイ・コンピュータ、またはエッジ・サーバ、あるいはそれらの組み合わせを含んでもよい。各コンピューティング／処理デバイスのネットワーク・アダプタ・カード（図示なし）またはネットワーク・インターフェース（図示なし）は、コンピュータ可読プログラム命令をネットワークから受信し、コンピュータ可読プログラム命令を転送して、それぞれのコンピューティング／処理デバイス内のコンピュータ可読記憶媒体に記憶する。
【００５９】
本発明の動作を実施するコンピュータ可読プログラム命令（例えば、プログラム・コード５１４）は、アセンブラ命令、命令セット・アーキテクチャ（ＩＳＡ）命令、マシン命令、マシン依存命令、マイクロコード、ファームウェア命令、状態設定データ、集積回路のコンフィギュレーション・データ、あるいはＳｍａｌｌｔａｌｋ（Ｒ）、Ｃ＋＋などのオブジェクト指向型プログラミング言語、および「Ｃ」プログラミング言語または類似のプログラミング言語などの手続き型プログラミング言語を含む、１つもしくは複数のプログラミング言語の任意の組み合わせで書かれる、ソースコードまたはオブジェクトコードであってもよい。コンピュータ可読プログラム命令は、完全にユーザのコンピュータ上で、部分的にユーザのコンピュータ上で、独立型ソフトウェア・パッケージとして、部分的にユーザのコンピュータ上および部分的にリモート・コンピュータ上で、または完全にリモート・コンピュータもしくはサーバ上で実行してもよい。後者のシナリオでは、リモート・コンピュータは、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）もしくは広域ネットワーク（ＷＡＮ）を含む任意のタイプのネットワークを通して、ユーザのコンピュータに接続されてもよく、または（例えば、インターネット・サービス・プロバイダを使用してインターネットを通して）外部のコンピュータに対して接続が作られてもよい。いくつかの実施形態では、例えば、プログラマブル論理回路構成、フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（ＦＰＧＡ）、またはプログラマブル論理アレイ（ＰＬＡ）などを含む、電子回路構成は、本発明の態様を実施するために、コンピュータ可読プログラム命令の状態情報を利用して電子回路構成を個人化することによって、コンピュータ可読プログラム命令を実行してもよい。
【００６０】
本発明の態様は、本発明の実施形態による方法、装置（システム）、およびコンピュータ・プログラム製品のフローチャート図（例えば、図２）、またはブロック図（例えば、図１および図８）、あるいはその両方を参照して本明細書に記載される。フローチャート図もしくはブロック図またはその両方の各ブロック、ならびにフローチャート図もしくはブロック図またはその両方におけるブロックの組み合わせは、コンピュータ可読プログラム命令（例えば、プログラム・コード５１４）によって実現できることが理解されるであろう。
【００６１】
これらのコンピュータ可読プログラム命令は、コンピュータまたは他のプログラマブル・データ処理装置のプロセッサを介して実行する命令が、フローチャートまたはブロック図あるいはその両方の１つもしくは複数のブロックで指定される機能／動作を実現する手段を作成するように、汎用コンピュータ、専用コンピュータ、または他のプログラマブル・データ処理装置（例えば、コンピュータ１０２）のプロセッサ（例えば、ＣＰＵ  ５０２）がマシンを作成するために提供されてもよい。これらのコンピュータ可読プログラム命令はまた、命令が格納されたコンピュータ可読記憶媒体が、フローチャートまたはブロック図あるいはその両方の１つもしくは複数のブロックで指定される機能／動作の態様を実現する、命令を含む製品を含むように、コンピュータ、プログラマブル・データ処理装置、または他のデバイスあるいはそれらの組み合わせが、特定の方式で機能するように命令することができる、コンピュータ可読記憶媒体（例えば、コンピュータ・データ記憶部５１２）に格納されてもよい。
【００６２】
コンピュータ可読プログラム命令（例えば、プログラム・コード５１４）はまた、コンピュータ、他のプログラマブル装置、または他のデバイス上で実行する命令が、フローチャートまたはブロック図あるいはその両方の１つもしくは複数のブロックで指定される機能／動作を実現するように、コンピュータ（例えば、コンピュータ１０２）、他のプログラマブル・データ処理装置、または他のデバイスにロードされて、一連の動作ステップをコンピュータ上で実施させ、他のプログラマブル装置または他のデバイスにコンピュータ実装プロセスを生成させてもよい。
【００６３】
図面中のフローチャートおよびブロック図は、本発明の様々な実施形態によるシステム、方法、およびコンピュータ・プログラム製品の可能な実現例のアーキテクチャ、機能性、および動作を示している。この点で、フローチャートまたはブロック図の各ブロックは、指定された論理的機能を実現する１つもしくは複数の実行可能命令を含む、モジュール、セグメント、または命令の部分を表してもよい。いくつかの代替実現例では、ブロックに示される機能は図面に示される以外の順序で行われてもよい。例えば、関与する機能性に応じて、連続して示される２つのブロックが、実際には実質的に同時に実行されてもよく、またはブロックは、場合によっては逆の順序で実行されてもよい。また、ブロック図またはフローチャート図あるいはその両方の各ブロック、ならびにブロック図またはフローチャート図あるいはその両方のブロックの組み合わせは、指定された機能もしくは動作を実施するか、または専用ハードウェアおよびコンピュータ命令の組み合わせを実施する、専用ハードウェア・ベースのシステムによって実現できることが注目されるであろう。
【００６４】
例示の目的で本発明の実施形態について本明細書に記載してきたが、多くの修正および変更が当業者には明白となるであろう。したがって、添付の特許請求の範囲は、かかる修正および変更全てを、本発明の範囲内にあるものとして網羅するものとする。
【符号の説明】
【００６５】
１００  システム
１０２  コンピュータ
１０４  多言語検索システム
１０６  構造抽出ツール
１０８  分類子エンジン
１１０  言語検出ツール
１１２  検索エンジン
１１３  抽出子／収集子構成要素
１１４  ランク付けエンジン
１１６ー１〜１１６ーＮ  文書１〜Ｎ
１１８  クエリ
１２０  ランク付け検索結果
１２２  アジャスタ
【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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【国際調査報告】
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