(57)【要約】  本願は、第１のテキストと第２のテキストとの間の関連性を算出する方法を提供する。この方法は、第１のテキスト及び第２のテキストをベクトルにそれぞれマッピングすることと、ベクトルに基づいて第１のテキストと第２のテキストとの間の類似部分及び相違部分を判断することと、類似部分及び相違部分の両方を用いて第１のテキストと第２のテキストとの間の関連性を算出することとを含む。
2021510858.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１のテキストと第２のテキストとの間の関連性を算出する方法であって、
前記第１のテキスト及び前記第２のテキストをベクトルにそれぞれマッピングすることと、
前記ベクトルに基づいて前記第１のテキストと前記第２のテキストとの間の類似部分及び相違部分を判断することと、
前記類似部分及び前記相違部分の両方を用いて前記第１のテキストと前記第２のテキストとの間の関連性を算出することとを含む、方法。
【請求項２】
前記類似部分及び前記相違部分を判断することは、
前記第１のテキストの類似部分及び相違部分を判断することと、
前記第２のテキストの類似部分及び相違部分を判断することとを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記第１のテキスト及び前記第２のテキストをベクトルにそれぞれマッピングした後、前記ベクトルに対して次元削減を行って、低次元密ベクトルを用いて前記第１のテキスト及び前記第２のテキストを表すことをさらに含む、請求項１に記載の方法。 
【請求項４】
次元削減は、Ｗｏｒｄ２Ｖｅｃ、Ｓｅｎｔｅｎｃｅ２Ｖｅｃ及びＤｏｃ２Ｖｅｃからなる群より選択される１つ以上の方法を用いて行われる、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記類似部分及び相違部分を判断することは、前記第１のテキスト及び前記第２のテキストに基づいてセマンティックコンテンツ分析を行うことを含む、請求項１から４のいずれか１項に記載の方法。 
【請求項６】
前記セマンティックコンテンツ分析は、前記第１のテキストと前記第２のテキストとの間でセマンティックマッチング処理を行って前記第１のテキストと前記第２のテキストとの間のセマンティックオーバーレイを取得することを含む、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記セマンティックマッチング処理を行うことは、前記第２のテキストの単語のベクトルを用いて前記第１のテキストにおける単語のベクトルを再構成することと、
前記再構成の結果に基づいてセマンティックオーバーレイを算出することとを含む、請求項６に記載の方法。 
【請求項８】
前記類似部分及び相違部分を判断することは、前記第１のテキスト及び前記第２のテキストに対してセマンティック分解を行うことを含む、請求項１から７のいずれか１項に記載の方法。 
【請求項９】
前記セマンティックオーバーレイは、式（１）に基づいて算出され、
【数１】
2021510858.tif 000034
ここで、Ｓｉは前記第１のテキストのｄ×１列ベクトルであり、Ｔｊは前記第２のテキストのｄ×１列ベクトルであり、αｉ，ｊはセマンティックオーバーレイを算出するためのパラメータであり、λ＞０であり、λは正の実数である、請求項７に記載の方法。
【請求項１０】
前記第１のテキストの前記類似部分は、
【数２】
2021510858.tif 000035
に基づいて算出され、
ここで、Ｓｉ’は前記第１のテキストの前記類似部分を表し、Ａｉ，ｊはαｉ，ｊの行列であり、
Ｓｉ−Ｓｉ’は前記第１のテキストの前記相違部分を表す、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記セマンティックオーバーレイは、式（２）に基づいて算出され、
【数３】
2021510858.tif 000036
ここで、Ｔｉは前記第２のテキストのｄ×１列ベクトルであり、Ｓｊは前記第１のテキストのｄ×１列ベクトルであり、βｉ，ｊはセマンティックオーバーレイを算出するためのパラメータであり、λ＞０であり、λは正の実数である、請求項７に記載の方法。
【請求項１２】
前記第２のテキストの前記類似部分は、
【数４】
2021510858.tif 000037
に基づいて算出され、
ここで、Ｔｊ’は前記第２のテキストの前記類似部分を表し、Ａｉ，ｊはβｉ，ｊの行列であり、
Ｔｊ−Ｔｊ’は、前記第２のテキストの前記相違部分を表す、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記第１のテキストと前記第２のテキストとの間の前記類似部分及び前記相違部分を入力として用いて、リカレントニューラルネットワークを用いて前記第１のテキストと前記第２のテキストとの間の関連性を算出する、請求項１から１２のいずれか１項に記載の方法。 
【請求項１４】
前記入力は、
前記第１のテキストの類似部分及び相違部分と、
前記第２のテキストの類似部分及び相違部分とを含む、請求項１３に記載の方法。 
【請求項１５】
（Ｓｓ，Ｔｓ，Ｌ）で表されるサンプルデータを用いて前記リカレントニューラルネットワークをトレーニングすることをさらに含み、ここで、Ｓｓは第１のサンプルテキストを表し、Ｔｓは第２のサンプルテキストを表し、Ｌはサンプルの関連性を表す、請求項１３に記載の方法。
【請求項１６】
前記リカレントニューラルネットワークをトレーニングすることは、
第１の範囲にある第１の関連性に第１の粒度値を、第２の範囲にある第２の関連性に第２の粒度値を割り当てることをさらに含む、請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
第１のテキストと第２のテキストとの間の関連性を算出する装置であって、
メモリと、
１つ以上のプロセッサとを備え、
前記メモリと、前記１つ以上のプロセッサとは互いに接続され、
前記メモリは、
前記第１のテキスト及び前記第２のテキストをベクトルにそれぞれマッピングし、
前記ベクトルに基づいて前記第１のテキストと前記第２のテキストとの間の類似部分及び相違部分を判断し、
前記類似部分及び前記相違部分の両方を用いて前記第１のテキストと前記第２のテキストとの間の関連性を算出するように、前記１つ以上のプロセッサを制御するためのコンピュータ実行可能命令を記憶する、装置。 
【請求項１８】
前記メモリは、
前記第１のテキストの類似部分及び相違部分を判断し、
前記第２のテキストの類似部分及び相違部分を判断するように、前記１つ以上のプロセッサを制御するためのコンピュータ実行可能命令を記憶する、請求項１７に記載の装置。
【請求項１９】
前記メモリは、前記第１のテキスト及び前記第２のテキストをベクトルにそれぞれマッピングした後に、前記ベクトルに対して次元削減を行って低次元密ベクトルを用いて前記第１のテキスト及び前記第２のテキストを表すように、前記１つ以上のプロセッサを制御するためのコンピュータ実行可能命令をさらに記憶する、請求項１７に記載の装置。 
【請求項２０】
次元削減は、Ｗｏｒｄ２Ｖｅｃ、Ｓｅｎｔｅｎｃｅ２Ｖｅｃ及びＤｏｃ２Ｖｅｃからなる群から選択される１つ以上の方法を用いて行われる、請求項１９に記載の装置。 
【請求項２１】
前記メモリは、前記第１のテキスト及び前記第２のテキストに基づいてセマンティックコンテンツ分析を行って前記類似部分及び前記相違部分を判断するように、前記１つ以上のプロセッサを制御するためのコンピュータ実行可能命令をさらに記憶する、請求項１７から２０のいずれか１項に記載の装置。 
【請求項２２】
前記メモリは、前記第１のテキストと前記第２のテキストとの間でセマンティックマッチング処理を行って前記第１のテキストと前記第２のテキストとの間のセマンティックオーバーレイを取得するように、前記１つ以上のプロセッサを制御するためのコンピュータ実行可能命令をさらに記憶する、請求項２１に記載の装置。 
【請求項２３】
前記メモリは、前記第２のテキストの単語のベクトルを用いて前記第１のテキストにおける単語のベクトルを再構成し、再構成の結果に基づいてセマンティックオーバーレイを算出するように、前記１つ以上のプロセッサを制御するためのコンピュータ実行可能命令をさらに記憶する、請求項２２に記載の装置。
【請求項２４】
前記メモリは、前記第１のテキスト及び前記第２のテキストに対してセマンティック分解を行って前記類似部分及び前記相違部分を判断するように、前記１つ以上のプロセッサを制御するためのコンピュータ実行可能命令をさらに記憶する、請求項１７から２３のいずれか１項に記載の装置。
【請求項２５】
前記セマンティックオーバーレイは、式（１）に基づいて算出され、
【数５】
2021510858.tif 000038
ここで、Ｓｉは前記第１のテキストのｄ×１列ベクトルであり、Ｔｊは前記第２のテキストのｄ×１列ベクトルであり、αｉ，ｊはセマンティックオーバーレイを算出するためのパラメータであり、λ＞０であり、λは正の実数である、請求項２３に記載の装置。
【請求項２６】
前記第１のテキストの前記類似部分は、
【数６】
2021510858.tif 000039
に基づいて算出され、
ここで、Ｓｉ’は前記第１のテキストの前記類似部分を表し、Ａｉ，ｊはαｉ，ｊの行列であり、
Ｓｉ−Ｓｉ’は前記第１のテキストの相違部分を表す、請求項２４に記載の装置。
【請求項２７】
前記セマンティックオーバーレイは、式（２）に基づいて算出され、
【数７】
2021510858.tif 000040
ここで、Ｔｉは前記第２のテキストのｄ×１列ベクトルであり、Ｓｊは前記第１のテキストのｄ×１列ベクトルであり、βｉ，ｊはセマンティックオーバーレイを算出するためのパラメータであり、λ＞０であり、λは正の実数である、請求項２３に記載の装置。
【請求項２８】
前記第２のテキストの前記類似部分は、
【数８】
2021510858.tif 000041
に基づいて算出され、
ここで、Ｔｊ’は前記第２のテキストの前記類似部分を表し、Ａｉ，ｊはβｉ，ｊの行列であり、
Ｔｊ−Ｔｊ’は、前記第２のテキストの前記相違部分を表す、請求項２７に記載の装置。
【請求項２９】
前記第１のテキストと前記第２のテキストとの間の前記類似部分及び前記相違部分を入力として用いて、前記第１のテキストと前記第２のテキストとの間の関連性を算出するリカレントニューラルネットワークをさらに備える、請求項１７から２８のいずれか１項に記載の装置。
【請求項３０】
前記入力は、
前記第１のテキストの類似部分及び相違部分と、
前記第２のテキストの類似部分及び相違部分とを含む、請求項２９に記載の装置。
【請求項３１】
前記メモリは、（Ｓｓ，Ｔｓ，Ｌ）で表されるサンプルデータを用いて前記リカレントニューラルネットワークをトレーニングするように、前記１つ以上のプロセッサを制御するためのコンピュータ実行可能命令をさらに記憶し、Ｓｓは第１のサンプルテキストを表し、Ｔｓは第２のサンプルテキストを表し、Ｌはサンプルの関連性を表す、請求項２９に記載の装置。 
【請求項３２】
前記メモリは、第１の範囲にある第１の関連性に第１の粒度値を、第２の範囲にある第２の関連性に第２の粒度値を割り当てるように、前記１つ以上のプロセッサを制御するためのコンピュータ実行可能命令をさらに記憶する、請求項３１に記載の装置。
【請求項３３】
請求項１７から３２のいずれか１項に記載の関連性を算出する装置を備える、データクエリ装置。 
【請求項３４】
請求項１から１６のいずれか１項に記載の方法により第１のテキストと複数の潜在的なターゲットテキストから選択される第２のテキストとの間の関連性を算出することと、
前記複数の潜在的なターゲットテキストと前記第１のテキストとの間の関連性の算出に基づいて、前記複数の潜在的なターゲットテキストをランク付けすることと、
前記複数の潜在的なターゲットテキストのランク付けの結果に基づいて、前記複数の潜在的なターゲットテキストからターゲットテキストを選択することとを含む、データクエリ方法。
【請求項３５】
コンピュータ可読命令を記憶する非一時的なコンピュータ可読記録媒体であって、
前記コンピュータ可読命令は、プロセッサによって実行可能であり、前記プロセッサに、
第１のテキスト及び第２のテキストをベクトルにそれぞれマッピングさせ、
前記ベクトルに基づいて前記第１のテキストと前記第２のテキストとの間の類似部分及び相違部分を判断させ、
前記類似部分及び前記相違部分の両方を用いて第１のテキストと第２のテキストとの間の関連性を算出させる、非一時的なコンピュータ可読記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
〔関連出願の相互参照〕
本願は、２０１８年１月２２日に提出された中国特許出願２０１８１００６０９４２．７号の優先権を主張し、そのすべての内容を参照によりここに援用する。
【０００２】
本発明は、データ処理技術に関し、特に、関連性を算出する方法、関連性を算出する装置、データクエリ装置及び非一時的なコンピュータ可読記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００３】
インターネットやビッグデータ技術が発展するに伴い、膨大な情報量が得られるようになっている。ユーザがキーワード入力に基づいて有用な情報を検索しやすいように、様々な検索エンジンが開発されている。例えば、医療従事者は、サーチクエリに基づいて様々な医療文献、書籍、インターネットのウェブサイトを検索することができる。患者は、健康情報ウェブサイトで健康関連情報をさがすことができる。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００４】
１つの方面において、本発明は、第１のテキストと第２のテキストとの間の関連性を算出する方法であって、前記第１のテキスト及び前記第２のテキストをベクトルにそれぞれマッピングすることと、前記ベクトルに基づいて前記第１のテキストと前記第２のテキストとの間の類似部分及び相違部分を判断することと、前記類似部分及び前記相違部分の両方を用いて前記第１のテキストと前記第２のテキストとの間の関連性を算出することとを含む、方法を提供する。
【０００５】
或いは、前記類似部分及び前記相違部分を判断することは、前記第１のテキストの類似部分及び相違部分を判断することと、前記第２のテキストの類似部分及び相違部分を判断することとを含んでもよい。
【０００６】
或いは、前記第１のテキスト及び前記第２のテキストをベクトルにそれぞれマッピングした後、前記ベクトルに対して次元削減を行って、低次元密ベクトルを用いて前記第１のテキスト及び前記第２のテキストを表すことをさらに含んでもよい。
【０００７】
或いは、次元削減は、Ｗｏｒｄ２Ｖｅｃ、Ｓｅｎｔｅｎｃｅ２Ｖｅｃ及びＤｏｃ２Ｖｅｃからなる群より選択される１つ以上の方法を用いて行われてもよい。
【０００８】
或いは、前記類似部分及び相違部分を判断することは、前記第１のテキスト及び前記第２のテキストに基づいてセマンティックコンテンツ分析を行うことを含んでもよい。
【０００９】
或いは、前記セマンティックコンテンツ分析は、前記第１のテキストと前記第２のテキストとの間でセマンティックマッチング処理を行って前記第１のテキストと前記第２のテキストとの間のセマンティックオーバーレイを取得することを含んでもよい。
【００１０】
或いは、前記セマンティックマッチング処理を行うことは、前記第２のテキストの単語のベクトルを用いて前記第１のテキストにおける単語のベクトルを再構成することと、前記再構成の結果に基づいてセマンティックオーバーレイを算出することとを含んでもよい。
【００１１】
或いは、前記類似部分及び相違部分を判断することは、前記第１のテキスト及び前記第２のテキストに対してセマンティック分解を行うことを含んでもよい。
【００１２】
或いは、前記セマンティックオーバーレイは、式（１）に基づいて算出されてもよい。
【数１】
2021510858.tif 000003
【００１３】
ここで、Ｓｉは前記第１のテキストのｄ×１列ベクトルであり、Ｔｊは前記第２のテキストのｄ×１列ベクトルであり、αｉ，ｊはセマンティックオーバーレイを算出するためのパラメータであり、λ＞０であり、λは正の実数である。
【００１４】
或いは、第１のテキストの類似部分は、
【数２】
2021510858.tif 000004
に基づいて算出され、ここで、Ｓｉ’は前記第１のテキストの前記類似部分を表し、Ａｉ，ｊはαｉ，ｊの行列であり、Ｓｉ−Ｓｉ’は前記第１のテキストの前記相違部分を表してもよい。
【００１５】
或いは、前記セマンティックオーバーレイは、式（２）に基づいて算出されてもよい。
【数３】
2021510858.tif 000005
【００１６】
ここで、Ｔｉは前記第２のテキストのｄ×１列ベクトルであり、Ｓｊは前記第１のテキストのｄ×１列ベクトルであり、βｉ，ｊはセマンティックオーバーレイを算出するためのパラメータであり、λ＞０であり、λは正の実数である。
【００１７】
或いは、前記第２のテキストの前記類似部分は、
【数４】
2021510858.tif 000006
に基づいて算出され、ここで、Ｔｊ’は前記第２のテキストの前記類似部分を表し、Ａｉ，ｊはβｉ，ｊの行列であり、Ｔｊ−Ｔｊ’は前記第２のテキストの前記相違部分を表してもよい。
【００１８】
或いは、前記第１のテキストと前記第２のテキストとの間の前記類似部分及び前記相違部分を入力として用いて、リカレントニューラルネットワークを用いて前記第１のテキストと前記第２のテキストとの間の関連性を算出してもよい。
【００１９】
或いは、前記入力は、前記第１のテキストの類似部分及び相違部分と、前記第２のテキストの類似部分及び相違部分とを含んでもよい。
【００２０】
或いは、この方法は、（Ｓｓ，Ｔｓ，Ｌ）で表されるサンプルデータを用いて前記リカレントニューラルネットワークをトレーニングすることをさらに含み、ここで、Ｓｓは第１のサンプルテキストを表し、Ｔｓは第２のサンプルテキストを表し、Ｌはサンプルの関連性を表してもよい。
【００２１】
或いは、前記リカレントニューラルネットワークをトレーニングすることは、第１の範囲にある第１の関連性に第１の粒度値を、第２の範囲にある第２の関連性に第２の粒度値を割り当てることをさらに含んでもよい。
【００２２】
別の方面において、本発明は、第１のテキストと第２のテキストとの間の関連性を算出する装置であって、メモリと、１つ以上のプロセッサとを備え、前記メモリと、前記１つ以上のプロセッサとは互いに接続され、前記メモリは、前記第１のテキスト及び前記第２のテキストをベクトルにそれぞれマッピングし、前記ベクトルに基づいて前記第１のテキストと前記第２のテキストとの間の類似部分及び相違部分を判断し、前記類似部分及び前記相違部分の両方を用いて前記第１のテキストと前記第２のテキストとの間の関連性を算出するように、前記１つ以上のプロセッサを制御するためのコンピュータ実行可能命令を記憶する、装置を提供する。
【００２３】
或いは、前記メモリは、前記第１のテキストの類似部分及び相違部分を判断し、前記第２のテキストの類似部分及び相違部分を判断するように、前記１つ以上のプロセッサを制御するためのコンピュータ実行可能命令を記憶してもよい。
【００２４】
或いは、前記メモリは、前記第１のテキスト及び前記第２のテキストをベクトルにそれぞれマッピングした後に、前記ベクトルに対して次元削減を行って低次元密ベクトルを用いて前記第１のテキスト及び前記第２のテキストを表すように、前記１つ以上のプロセッサを制御するためのコンピュータ実行可能命令をさらに記憶してもよい。
【００２５】
或いは、次元削減は、Ｗｏｒｄ２Ｖｅｃ、Ｓｅｎｔｅｎｃｅ２Ｖｅｃ及びＤｏｃ２Ｖｅｃからなる群から選択される１つ以上の方法を用いて行われてもよい。
【００２６】
或いは、前記メモリは、前記第１のテキスト及び前記第２のテキストに基づいてセマンティックコンテンツ分析を行って前記類似部分及び前記相違部分を判断するように、前記１つ以上のプロセッサを制御するためのコンピュータ実行可能命令をさらに記憶してもよい。
【００２７】
或いは、前記メモリは、前記第１のテキストと前記第２のテキストとの間でセマンティックマッチング処理を行って前記第１のテキストと前記第２のテキストとの間のセマンティックオーバーレイを取得するように、前記１つ以上のプロセッサを制御するためのコンピュータ実行可能命令をさらに記憶してもよい。
【００２８】
或いは、前記メモリは、前記第２のテキストの単語のベクトルを用いて前記第１のテキストにおける単語のベクトルを再構成し、再構成の結果に基づいてセマンティックオーバーレイを算出するように、前記１つ以上のプロセッサを制御するためのコンピュータ実行可能命令をさらに記憶してもよい。
【００２９】
或いは、前記メモリは、前記第１のテキスト及び前記第２のテキストに対してセマンティック分解を行って前記類似部分及び前記相違部分を判断するように、前記１つ以上のプロセッサを制御するためのコンピュータ実行可能命令をさらに記憶してもよい。
【００３０】
或いは、前記セマンティックオーバーレイは、式（１）に基づいて算出されてもよい。
【数５】
2021510858.tif 000007
ここで、Ｓｉは前記第１のテキストのｄ×１列ベクトルであり、Ｔｊは前記第２のテキストのｄ×１列ベクトルであり、αｉ，ｊはセマンティックオーバーレイを算出するためのパラメータであり、λ＞０であり、λは正の実数である。
【００３１】
或いは、前記第１のテキストの前記類似部分は、
【数６】
2021510858.tif 000008
に基づいて算出され、ここで、Ｓｉ’は第１のテキストの類似部分を表し、Ａｉ，ｊはαｉ，ｊの行列であり、Ｓｉ−Ｓｉ’は前記第１のテキストの前記相違部分を表してもよい。
【００３２】
或いは、前記セマンティックオーバーレイは、式（２）に基づいて算出されてもよい。
【数７】
2021510858.tif 000009
【００３３】
ここで、Ｔｉは前記第２のテキストのｄ×１列ベクトルであり、Ｓｊは前記第１のテキストのｄ×１列ベクトルであり、βｉ，ｊはセマンティックオーバーレイを算出するためのパラメータであり、λ＞０であり、λは正の実数である。
【００３４】
或いは、前記第２のテキストの前記類似部分は、
【数８】
2021510858.tif 000010
に基づいて算出され、ここで、Ｔｊ’は前記第２のテキストの前記類似部分を表し、Ａｉ，ｊはβｉ，ｊの行列であり、Ｔｊ−Ｔｊ’は前記第２のテキストの前記相違部分を表してもよい。
【００３５】
或いは、前記装置は、前記第１のテキストと前記第２のテキストとの間の前記類似部分及び前記相違部分を入力として用いて、前記第１のテキストと前記第２のテキストとの間の関連性を算出するリカレントニューラルネットワークをさらに備えてもよい。
【００３６】
或いは、前記入力は、前記第１のテキストの類似部分及び相違部分と、前記第２のテキストの類似部分及び相違部分とを含んでもよい。
【００３７】
或いは、前記メモリは、（Ｓｓ，Ｔｓ，Ｌ）で表されるサンプルデータを用いて前記リカレントニューラルネットワークをトレーニングするように、前記１つ以上のプロセッサを制御するためのコンピュータ実行可能命令をさらに記憶し、Ｓｓは第１のサンプルテキストを表し、Ｔｓは第２のサンプルテキストを表し、Ｌはサンプルの関連性を表してもよい。
【００３８】
或いは、前記メモリは、第１の範囲にある第１の関連性に第１の粒度値を、第２の範囲にある第２の関連性に第２の粒度値を割り当てるように、前記１つ以上のプロセッサを制御するためのコンピュータ実行可能命令をさらに記憶してもよい。
【００３９】
別の方面において、本発明は、本明細書に記載の関連性を算出する装置を備える、データクエリ装置を提供する。
【００４０】
別の方面において、本発明は、本明細書に記載の関連性を算出する方法により、第１のテキストと複数の潜在的なターゲットテキストから選択される第２のテキストとの間の関連性を算出することと、前記複数の潜在的なターゲットテキストと前記第１のテキストとの間の関連性の算出に基づいて、前記複数の潜在的なターゲットテキストをランク付けすることと、前記複数の潜在的なターゲットテキストのランク付けの結果に基づいて、前記複数の潜在的なターゲットテキストからターゲットテキストを選択することとを含む、データクエリ方法を提供する。
【００４１】
別の方面において、本発明は、コンピュータ可読命令を記憶する非一時的なコンピュータ可読記録媒体であって、前記コンピュータ可読命令は、プロセッサによって実行可能であり、前記プロセッサに、第１のテキスト及び第２のテキストをベクトルにそれぞれマッピングさせ、前記ベクトルに基づいて前記第１のテキストと前記第２のテキストとの間の類似部分及び相違部分を判断させ、前記類似部分及び前記相違部分の両方を用いて第１のテキストと第２のテキストとの間の関連性を算出させる、非一時的なコンピュータ可読記録媒体を提供する。
【００４２】
以下の図面は開示する様々な実施形態による例示を目的とした例にすぎず、本発明の範囲を限定するものではない。
【図面の簡単な説明】
【００４３】
【図１】本開示のいくつかの実施形態における関連性を算出する方法を示すフローチャートである。
【図２】本開示のいくつかの実施形態における関連性を算出する装置の構造を示す模式図である。
【図３】本開示のいくつかの実施形態における関連性を算出する装置の構造を示す模式図である。
【図４】本開示のいくつかの実施形態におけるデータクエリ装置の構造を示す模式図である。
【図５】本開示のいくつかの実施形態における電子装置を示す模式図である。
【発明を実施するための形態】
【００４４】
以下では、実施形態を参照しつつ、本開示について具体的に説明する。なお、いくつかの実施形態に関する以下の説明は例示及び説明としてのものにすぎない。それは、網羅的であること、又は開示された正確な形態に限定されることを意図するものではない。
【００４５】
関連性を算出する従来の方法では、通常、テキスト間の類似度が考慮されるが、テキスト間の相違については考慮されない。本開示は、テキスト間の相違も、関連性算出処理における正確な情報マッチングを容易にする重要なセマンティック情報を提供することを初めて見出した。テキスト間の相違も考慮することで、関連性を算出する際により優れた正確な結果が得られ、ユーザのクエリに応答するにあたってより有用な情報がレンダリングされる。
【００４６】
そこで、本開示は、特に、関連技術における制限及び欠点に起因する１つ以上の課題を実質的に解消する、関連性を算出する方法、関連性を算出する装置、データクエリ装置及び電子装置を提供する。１つの方面において、本開示は関連性を算出する方法を提供する。いくつかの実施形態において、この方法は、第１のテキスト及び第２のテキストをベクトルにそれぞれマッピングすることと、ベクトルに基づいて第１のテキストと第２のテキストとの間の類似部分及び相違部分を判断することと、類似部分及び相違部分の両方を用いて第１のテキストと第２のテキストとの間の関連性を算出することとを含む。１つの実施例において、この方法は、第１のテキストをベクトルの第１のセットにマッピングすることと、第２のテキストをベクトルの第２のセットにマッピングすることとを含む。或いは、類似部分及び相違部分を判断するステップは、第１のテキストの類似部分及び相違部分を判断することと、第２のテキストの類似部分及び相違部分を判断することとを含んでもよい。
【００４７】
本明細書において「類似部分」という用語は、類似尺度がしきい値以上であるテキストの部分を指し、「相違部分」という用語は、類似尺度がしきい値未満であるテキストの部分を指す。或いは、第１のテキストの類似部分とは、第２のテキストにおいて同一の出現があるか、又は第１のテキストと第２のテキストとの間でセマンティックオーバーレイがある第１のテキストの部分（例えば、単語、文、文書）を指し、第２のテキストの類似部分とは、第１のテキストにおいて同一の出現があるか、又は第１のテキストと第２のテキストとの間でセマンティックオーバーレイがある第２のテキストの部分（例えば、単語、文、文書）を指してもよい。或いは、第１のテキストの相違部分とは、第２のテキストにおいて同一の出現がなく、第１のテキストと第２のテキストとの間でセマンティックオーバーレイのない第１のテキストの部分（例えば、単語、文、文書）を指し、第２のテキストの相違部分とは、第１のテキストにおいて同一の出現がなく、第１のテキストと第２のテキストとの間でセマンティックオーバーレイのない第２のテキストの部分（例えば、単語、文、文書）を指してもよい。
【００４８】
本明細書において「関連性」という用語は、２つのテキスト間の関連性の程度、例えば、テキストが別のテキスト（例えば、クエリテキスト）に対して如何に適切であるか、関連されているか、又は適用可能であるかの尺度を指す。或いは、関連性の値は、粒度により表してもよく、連続関係（例えば、０、０．５又は１の関係）がなくてもよい。或いは、関連性は、関連性アルゴリズムにより算出してもよい。或いは、関連性アルゴリズムは、サンプルデータを用いてトレーニングされて、関連性スコアを算出してもよい。或いは、関連性は、複数の基準に基づいて、例えば、テキストの類似部分及び相違部分の両方を考慮して判断してもよい。
【００４９】
１つの実施例において、ユーザは「風邪の紹介」というクエリを入力する。データベースでは、３つの結果が見つかる。テキスト１：この記事は、副鼻腔炎について紹介するものである。テキスト２：この記事は、通常の風邪ではなく、インフルエンザについて紹介するものである。テキスト３：この記事は、肺炎ではなく、インフルエンザについて紹介するものである。１つの実施例において、テキスト間の類似度を表すのに関数ｓｉｍ（．，．）が用いられる。ユーザが入力したクエリテキストとデータベースで見つかった３つのテキストとの間の類似度が算出されると、ｓｉｍ（“クエリテキスト”，“テキスト２”）＞  ｓｉｍ（“クエリテキスト”，“テキスト１”）とｓｉｍ（“クエリテキスト”，“テキスト３”）＞ｓｉｍ（“クエリテキスト”，“テキスト１”）ということが比較的簡単に判断される。しかし、ｓｉｍ（“クエリテキスト”，“テキスト２”）とｓｉｍ（“クエリテキスト”，“テキスト３”）とを比較するのは相対的により難しい。しかし、テキスト間の相違も考慮すれば、ｓｉｍ（“クエリテキスト”，“テキスト２”）とｓｉｍ（“クエリテキスト”，“テキスト３”）との比較を行うことができる。例えば、テキスト２は、通常の風邪と共通しない、例えば、インフルエンザ独特の特徴といったインフルエンザと通常の風邪の違いを一層強調する。一方で、テキスト３はインフルエンザと肺炎の違いを強調する。インフルエンザと肺炎に共通する特徴は少ないため、テキスト３は風邪の共通の特徴に関する情報をより多く含む場合がある。したがって、テキスト２と比較して、テキスト３はクエリテキストにより関連しているということになる。
【００５０】
別の実施例において、ユーザは（例えば、種ｉ及び種ｉｉ等の複数の種のある）属Ａに関する情報を求めるクエリを入力する。データベースでは、３つの結果が見つかる。テキスト１は、密接に関連する属Ｂ又は密接に関連する属Ｂの種に関する情報を含む。テキスト２は、種ｉと種ｉｉとの間の違いに関する情報を含む。テキスト３は、種ｉと関連する属Ｃとの間の違いに関する情報を含む。１つの実施例において、テキスト間の類似度を表すのに関数ｓｉｍ（．，．）が用いられる。ユーザが入力したクエリテキストとデータベースで見つかった３つのテキストとの間の類似度が算出されると、ｓｉｍ（“クエリテキスト”，“テキスト２”）＞ｓｉｍ（“クエリテキスト”，“テキスト１”）とｓｉｍ（“クエリテキスト”，“テキスト３”）＞ｓｉｍ（“クエリテキスト”，“テキスト１”）ということが比較的簡単に判断される。しかし、ｓｉｍ（“クエリテキスト”，“テキスト２”）とｓｉｍ（“クエリテキスト”，“テキスト３”）とを比較するのは相対的により難しい。しかし、テキスト間の相違も考慮すれば、ｓｉｍ（“クエリテキスト”，“テキスト２”）とｓｉｍ（“クエリテキスト”，“テキスト３”）との比較を行うことができる。例えば、テキスト２は、種ｉｉと共通しない、例えば、種ｉ独特の特徴といった種ｉと種ｉｉの違いを一層強調する。一方で、テキスト３は種ｉと関連する属Ｃの違いを強調する。種ｉと関連する属Ｃに共通する特徴は少ないため、テキスト３は属Ａの共通の特徴に関する情報をより多く含む場合がある。したがって、テキスト２と比較して、テキスト３はクエリテキストにより関連しているということになる。
【００５１】
さらに別の実施例において、ユーザは（例えば、癌性神経疼痛や癌性骨疼痛等の様々な種類のある）「癌性疼痛」に関する情報を求めるクエリを入力する。データベースでは、３つの結果が見つかる。テキスト１は、偏頭痛に関する情報を含む。テキスト２は、癌性神経疼痛と癌性骨疼痛の違いに関する情報を含む。テキスト３は、癌性骨疼痛と関節炎疼痛の見分け方に関する情報を含む。１つの実施例において、テキスト間の類似度を表すのに関数ｓｉｍ（．，．）が用いられる。ユーザが入力したクエリテキストとデータベースで見つかった３つのテキストとの間の類似度が算出されると、ｓｉｍ（“クエリテキスト”，“テキスト２”）＞ｓｉｍ（“クエリテキスト”，“テキスト１”）とｓｉｍ（“クエリテキスト”，“テキスト３”）＞ｓｉｍ（“クエリテキスト”，“テキスト１”）ということが比較的簡単に判断される。しかし、ｓｉｍ（“クエリテキスト”，“テキスト２”）とｓｉｍ（“クエリテキスト”，“テキスト３”）とを比較するのは相対的により難しい。しかし、テキスト間の相違も考慮すれば、ｓｉｍ（“クエリテキスト”，“テキスト２”）とｓｉｍ（“クエリテキスト”，“テキスト３”）との比較を行うことができる。例えば、テキスト２は、一般に癌性骨疼痛と共通しない、例えば、癌性神経疼痛独特の特徴といった癌性神経疼痛と癌性骨疼痛の違いを強調する。一方で、テキスト３は癌性骨疼痛と関節炎疼痛の違いを強調する。癌性骨疼痛及び関節炎疼痛は、２つの全く異なる病的状態によって引き起こされるため、テキスト３は、癌性疼痛に共通する特徴についての情報をより多く含む場合がある。したがって、テキスト２と比較して、テキスト３はクエリテキストにより関連しているということになる。
【００５２】
図１は、本開示のいくつかの実施形態における関連性を算出する方法を示すフローチャートである。図１を参照すると、いくつかの実施形態において、関連性を算出する方法は、少なくとも第１のテキストＳを取得し、第２のテキストＴを取得するステップと、第１のテキストＳ及び第２のテキストＴをベクトルにそれぞれマッピングするステップと、第１のテキストＳと第２のテキストＴとの間の類似部分及び相違部分を判断するステップと、類似部分及び相違部分を用いて第１のテキストＳと第２のテキストＴとの間の関連性を算出するステップとを含む。或いは、類似部分及び相違部分を判断するステップは、第１のテキストの類似部分及び相違部分を判断することと、第２のテキストの類似部分及び相違部分を判断することとを含んでもよい。
【００５３】
いくつかの実施形態において、第１のテキストＳ又は第２のテキストＴは、複数の単語を含む文である。或いは、第１のテキストＳ又は第２のテキストＴは、複数の文を含む段落であってもよい。或いは、第１のテキストＳ又は第２のテキストＴは、複数の段落を含む文書であってもよい。或いは、第１のテキストＳ又は第２のテキストＴは、膨大な数の文書を含んでもよい。
【００５４】
いくつかの実施形態において、第１のテキストＳ及び第２のテキストＴは、単一のデータソースから取得される。いくつかの実施形態において、第１のテキストＳ及び第２のテキストＴは、複数のデータソースから取得される。或いは、第１のテキストＳ及び第２のテキストＴのソースには、ローカルデバイス（例えば、携帯電話、パッド及びコンピュータ）に記憶された、又はローカルデバイスにより出力されたテキストが含まれてもよい。或いは、第１のテキスト及び第２のテキストのソースには、インターネットにより送信されたテキストを含んでもよい。
【００５５】
いくつかの実施形態において、第１のテキストＳ及び第２のテキストＴは、それぞれ別々のベクトルにマッピングされる。例えば、第１のテキストＳは、Ｓ１，Ｓ２，…，Ｓｎにマッピングされる。第２のテキストＴは、Ｔ１，Ｔ２，…，Ｔｍにマッピングされる。したがって、Ｓ１〜Ｓｎは第１のテキストＳを構成する単語の配列である。例えば、Ｓ１〜Ｓｎは第１のテキストＳに対応するベクトルである。１つの実施例において、Ｓ＝“風邪の症状”、Ｓ１＝“症状”、Ｓ２＝“の”、Ｓ３＝“風邪”である。同様に、Ｔ１〜Ｔｎは第２のテキストＴを構成する単語の配列であり、Ｔ１〜Ｔｎは第２のテキストＴに対応するベクトルである。１つの実施例において、Ｔ＝“インフルエンザの症状”、Ｔ１＝“症状”、Ｔ２＝“の”、Ｔ３＝“インフルエンザ”である。
【００５６】
様々な適切な方法によりテキストをベクトル化してよい。テキストをベクトル化する適切な方法の例として、ベクトル空間モデル（ＶＳＭ）及び単語の分散表現が挙げられる。潜在セマンティック解析（ＬＳＡ）、確率的潜在セマンティック解析（ＰＬＳＡ）及び潜在的ディリクレ配分（ＬＤＡ）を含む、様々な適切な算出モデルを用いて単語の分散表現によってテキストをベクトルにマッピングしてもよい。
【００５７】
いくつかの実施形態において、この方法は、第１のテキストＳ又は第２のテキストＴをベクトルにマッピングした後、ベクトルに対して次元削減を行って、低次元密ベクトルを用いてテキストを表すことをさらに含む。或いは、次元削減は、主成分分析（ＰＣＡ）により行ってもよい。多変量データセットが高次元データ空間（１つの変数あたり１つの軸）内の座標のセットとして可視化される場合、ＰＣＡは、最も有益な視点から見たときのこの対象物の投影であるより低次元の画像をユーザに提供することができる。これは、変換されたデータの次元が低下するように、初めのいくつかの主成分のみを用いて行われる。したがって、ＰＣＡは多重分散を線形に変換させていくつかの主分散を取得できる。或いは、Ｗｏｒｄ２Ｖｅｃ、Ｓｅｎｔｅｎｃｅ２Ｖｅｃ及びＤｏｃ２Ｖｅｃ等の方法により次元削減を行ってもよい。
【００５８】
いくつかの実施形態において、次元削減は単語埋め込み処理により行われる。単語埋め込み処理は、Ｗｏｒｄ２Ｖｅｃ等の方法により行ってよい。１つの実施例において、次元削減の後、第１のテキストＳのベクトルＳ１〜Ｓｎ及び第２のテキストＴのベクトルＴ１〜Ｔｍはそれぞれ２つのセットの低次元ベクトルにマッピングされる。次元数がｄである場合、テキストの各単語は、ｄ×１列ベクトルに対応する。第１のテキストＳは、ｄ×ｎ行列（つまり、行列Ｐ）に対応し、第２のテキストＴは、ｄ×ｍ行列（つまり、行列Ｑ）に対応する。
【００５９】
いくつかの実施形態において、第１のテキストと第２のテキストとの間の類似部分及び相違部分が判断される。或いは、類似部分及び相違部分は、Ｓｉｍｈａｓｈ、Ｓｈｉｎｇｌｉｎｇ及びＭｉｎｈａｓｈ等のテキスト符号化方式により判断されてもよい。１つの実施例において、Ｓｉｍｈａｓｈは、第１のテキストと第２のテキストをバイナリ符号化するのに使用され、第１のテキストと第２のテキストとの間のハミング距離は、ＸＯＲ演算を実行する（つまり、それら２つのテキストのＳｉｍｈａｓｈの結果に対してＸＯＲ演算を実行する）ことによって判断される。ＸＯＲ演算の結果において、結果「１」の数が３を超える場合、２つのテキストは異なる（例えば、相違部分）であると判断され、結果「１」の数が３以下である場合、２つのテキストは類似する（例えば、類似部分である）と判断される。
【００６０】
いくつかの実施形態において、第１のテキストＳと第２のテキストＴとの間の類似部分及び相違部分を判断するステップは、第１のテキストＳと第２のテキストＴに基づいてセマンティックコンテンツ分析を行うことを含む。或いは、セマンティックコンテンツ分析は、第１のテキストと第２のテキストとの間でセマンティックマッチング処理を行って、第１のテキストＳと第２のテキストＴとの間のセマンティックオーバーレイを取得することを含んでもよい。
【００６１】
いくつかの実施形態において、第１のテキストＳと第２のテキストＴとの間の類似部分を算出するために、Ｓ（Ｔ）における各単語が、Ｔ（Ｓ）における単語により意味的にオーバーレイ可能か否かを知る必要がある。例えば、クエリテキストにおける「風邪」という単語は、テキスト３における「インフルエンザ」という単語を意味的にオーバーレイできるが、テキスト１における「副鼻腔炎」という用語をオーバーレイすることはほぼできない。このため、ｓｉｍ（“クエリテキスト”、“テキスト３”）＞ｓｉｍ（“クエリテキスト”、“テキスト１”）である。
【００６２】
いくつかの実施形態において、第１のテキストＳと第２のテキストＴとの間のセマンティックオーバーレイを判断するステップは、第１のテキストＳにおける単語（例えば、単語Ｓｉ）のベクトルを第２のテキストＴの単語のベクトルを用いて再構成することと、再構成の結果に基づいてセマンティックオーバーレイを算出することとを含む。或いは、式（１）を用いて、第２のテキストＴに対する第１のテキストＳの単語のセマンティックオーバーレイを算出してもよい。
【００６３】
【数９】
2021510858.tif 000011
【００６４】
ここで、Ｓｉ及びＴｊは各々ｄ×１列ベクトルであり、Ｓｉ及びＴｊは各々単語埋め込み処理で得られた単語のベクトルであり、αｉ，ｊはパラメータであり、λ＞０であり、λは正の実数である。或いは、Ｓｉは第１のテキストのｄ×１列ベクトルであり、Ｔｊは第２のテキストのｄ×１列ベクトルであり、αｉ，ｊはセマンティックオーバーレイを算出するためのパラメータであり、λ＞０であり、λは正の実数であってもよい。
【００６５】
例えば、パラメータαｉ，ｊは、以下の方法により解くことができる。
【００６６】
まず、
【数１０】
2021510858.tif 000012
を満たす凸関数ｆｉを設定する。ｆｉの最小値を得るために、
【数１１】
2021510858.tif 000013
という条件を満たさなければならない。
【００６７】
こうして、以下が導かれる。
【数１２】
2021510858.tif 000014
【００６８】
ここで、上付きのＴは、元の行列の転置を表す。上記の式は、ｉ＝１、２、・・・、ｎのとき、及びｊ＝１、２…ｍのときに、等しく適用可能であるため、合わせてｎ×ｍ個の方程式を生成して、ｎ×ｍ個のパラメータの値を解くことができる。
【００６９】
ｎ×ｍ個のパラメータの値を解くプロセスを説明するために、
【数１３】
2021510858.tif 000015
は、行列形式でより良く表すことができる。まず、ｎ×ｍ行列Ｒが提供され、ｉ番目の行及びｊ番目の列の要素Ｒｉ，ｊは、Ｒｉ，ｊ＝ＳｉＴＴｊである。行列Ｒは、Ｒ＝ＰＴＱとして表すことができ、ここで、Ｐ及びＱは、単語の埋め込み後に構成された行列に対応する。次に、ｍ×ｍ行列Ｕが提供され、ｋ番目の行及びｊ番目の列の要素Ｕｋ，ｊは、Ｕｋ，ｊ＝ＴｋＴＴｊである。行列Ｕは、Ｕ＝ＱＴＱとして表すことができ、ここで、Ｑは、単語の埋め込み後に構成された行列に対応する。第３に、ｎ×ｍ行列Ａが提供され、ｉ番目の行及びｊ番目の列の要素は、αｉ，ｊである。第４に、行列Ｒ、Ｕ及びＡを用いて、
【数１４】
2021510858.tif 000016
を
【数１５】
2021510858.tif 000017
として表すことができ、ここで、Ｉは、ｍ×ｍの単位行列である。
【００７０】
式（２）を解くプロセスにおいて、行列（Ｕ＋λＩ）は非特異行列でなければならず、即ち、行列（Ｕ＋λＩ）の逆行列が存在する。Ｕｋ，ｊ＝ＴｋＴＴｊであるため、Ｕは、ｍ×ｍの実対称行列である。行列Ｕに類似する対角行列∧があり、即ち、Ｖ−１ＵＶ＝∧である。こうして、
【数１６】
2021510858.tif 000018
が導かれる。λが行列Ｕの負の固有値に等しくない限り、行列（Ｕ＋λＩ）の固有値（即ち、∧＋λＩの対角線に沿ったの要素）はゼロとはならず、行列（Ｕ＋λＩ）は非特異行列である。行列Ｕの固有値は、実数フィールドにおける任意の実数であることができる。行列Ｕの分布関数をＦ（ｘ）とすると、ｘの値は連続するため、任意の設定された実数ａについて、ａの確率値Ｆ（ａ）＝０である。したがって、先験的な知識なしに、λの値が行列Ｕの負の固有値と等しいと事前に判断される確率は実質的にゼロであり、即ち、行列（Ｕ＋λＩ）の逆行列が存在する。
【００７１】
同様に、同じ方法により、第１のテキストＳに対する第２のテキストＴの単語のセマンティックオーバーレイも取得することができる。或いは、式（３）を用いて第１のテキストＳに対する第２のテキストＴの単語のセマンティックオーバーレイを算出してもよい。
【００７２】
【数１７】
2021510858.tif 000019
ここで、Ｔｉ及びＳｊは各々ｄ×１列ベクトルであり、Ｔｉ及びＳｊは各々単語埋め込み処理で得られた単語のベクトルであり、βｉ，ｊはパラメータであり、λ＞０であり、λは正の実数である。或いは、Ｔｉは第１のテキストのｄ×１列ベクトルであり、Ｓｊは第２のテキストのｄ×１列ベクトルであり、βｉ，ｊはセマンティックオーバーレイを算出するためのパラメータであり、λ＞０であり、λは正の実数であってもよい。
【００７３】
様々な代替方法を用いて上式（１）及び式（３）を解くことができる。適切な方法の例として、数値的方法及び代数的方法が挙げられる。
【００７４】
いくつかの実施形態において、セマンティック分解を用いて第１のテキストＳと第２のテキストＴとの間の類似部分及び相違部分（例えば、第１のテキストＳを第２のテキストＴと比較する場合は、第１のテキストＳの類似部分及び相違部分、第２のテキストＴを第１のテキストＳと比較する場合は、第２のテキストＴの類似部分及び相違部分）を取得することができる。
【００７５】
いくつかの実施形態において、行列Ａ（式（２）を参照）は、第１のテキストＳにおける各単語が第２のテキストＴでどのように表されるか又はオーバーレイされるかに基づいており、ここで、行列Ａのｉ番目の行は、単語ＳｉがテキストＴでどのように表されるか又はオーバーレイされるかを示す。
【数１８】
2021510858.tif 000020
とすると、Ｓｉ’は第１のテキストＳの類似部分、例えば、第２のテキストＴでオーバーレイ可能な第１のテキストＳの単語Ｓｉの一部を表す。そして、Ｓｉ−Ｓｉ’は、第１のテキストＳの相違部分を表す。第１のテキストＳは、類似部分（ｄ×ｎ行列により表され、図１の類似部分Ｓ′＋を参照）と相違部分（ｄ×ｎ行列により表され、図２の相違部分Ｓ′−を参照）の２つの部分により表される。したがって、テキストは、ｄ×ｎ行列ではなく、ｄ×２ｎ行列により表すことができる。この方法を採用することで、第１のテキストＳと第２のテキストＴを比較したとき、第１のテキストＳの類似部分及び相違部分を算出することができる。
【００７６】
同様に、第２のテキストＴと第１のテキストＳとの間の類似部分及び相違部分を算出することは、式
【数１９】
2021510858.tif 000021
を採用することを含み、ここで、Ａｉ，ｊはβｉ，ｊの行列であり、Ｔｊ’は第２のテキストＴの類似部分を表し、Ｔｊ-Ｔｊ’は第２のテキストＴの相違部分を表す。第２のテキストＴは、類似部分（ｄ×ｍ行列により表され、図１の類似部分Ｔ′＋を参照）と相違部分（ｄ×ｍ行列により表され、図２の相違部分Ｔ′−を参照）の２つの部分を含む。この方法を採用することで、第１のテキストＳと第２のテキストＴを比較したとき、第２のテキストＴの類似度と相違度も算出することができる。
【００７７】
いくつかの実施形態において、第１のテキストＳ及び第２のテキストＴ各々の類似部分及び相違部分の判断に基づいて、第１のテキストＳ及び第２のテキストＴとの間の関連性を算出することができる。或いは、関連性を算出することは、テキスト符号化方式によりJaccard類似度を判断することを含んでもよい。或いは、テキストセマンティック算出により関連性を算出してもよい。或いは、機械学習により関連性を算出してもよい。
【００７８】
いくつかの実施形態において、第１のテキストと第２のテキストとの間の関連性は、リカレントニューラルネットワーク（ＲＮＮ）を用いて算出することができる。或いは、ＲＮＮを用いることは、ＲＮＮをトレーニングするのにサンプルデータを用いることを含んでもよい。１つの実施例において、サンプルデータは（Ｓｓ，Ｔｓ，Ｌ）として表され、ここで、ＳｓとＴｓはサンプルテキストを表し（例えば、Ｓｓは第１のサンプルテキストを表し、Ｔｓは第２のサンプルテキストを表す）、Ｌは関連性を表す。或いは、Ｓｓ及びＴｓは、元々入力されていた第１のテキストＳ及び第２のテキストＴであってもよい。或いは、Ｓｓ及びＴｓは、第１のテキストＳ及び第２のテキストＴと異なるサンプルテキストであってもよい。或いは、関連性の粒度を割当ててもよい。１つの実施例において、粒度は２、Ｌ∈｛０，１｝であり、ここで、０は無関係であることを表し、１は関係のあることを表す。別の実施例において、粒度は３、Ｌ∈｛０，０．５，１｝であり、ここで、０は無関係であることを表し、０．５はいくらか関係のあることを表し、１は大いに関係のあることを表す。
【００７９】
或いは、サンプルデータでＲＮＮをトレーニングするために、ＲＮＮにサンプルデータが入力されてもよい。そして、第１のテキストＳの類似部分と、第２のテキストＴの類似部分と、第１のテキストＳの相違部分と、第２のテキストＴの相違部分に基づく複合的関連性が算出される。１つの実施例において、粒度が２に設定されると、第１の範囲における複合的関連性は粒度１を有するように定義され、第１の範囲と異なる第２の範囲における複合的関連性は粒度０を有するように定義される。別の実施例において、粒度が３に設定されると、第１の範囲における複合的関連性は粒度１を有するように定義され、第２の範囲における複合的関連性は粒度０．５を有するように定義され、第３の範囲における複合的関連性は粒度０を有するように定義され、第１の範囲、第２の範囲及び第３の範囲は互いに異なる。ＲＮＮは、一旦サンプルデータを用いてトレーニングされば、非サンプルデータにおける関連性を算出するのに用いることができる。第１のテキストＳを表すｄ×２ｎ行列と第２のテキストＴを表すｄ×２ｍ行列をトレーニングされたＲＮＮに入力する（例えば、第１のテキストＳ及び第２のテキストＴの類似部分及び相違部分を入力する）ことで、入力情報に基づいて関連性を算出するのにＲＮＮを用いることができる。
【００８０】
本願の関連性を算出する方法では、２つのテキスト間の類似部分及び相違部分両方の影響を考慮する。それ故、本願の方法は、より細かい粒度分類で関連性算出を可能にすることで、テキストマッチングの精度を向上させ、高精度の検索又はクエリ結果をレンダリングする。
【００８１】
別の方面において、本開示は関連性を算出する装置をさらに提供する。図２及び図３は、本開示のいくつかの実施形態における関連性を算出する装置の構造を示す模式図である。図２を参照すると、関連性を算出する装置は、第１のテキスト及び第２のテキストを取得するように構成されたデータ取得部２００と、第の１テキスト及び第の２テキストそれぞれをベクトルにマッピングするように構成されたマッピングエンジン部２１０と、ベクトルに基づいて第１のテキストと第２のテキストとの間の類似部分及び相違部分を判断し、類似部分及び相違部分に基づいて第１のテキストと第２のテキストとの間の関連性を算出するように構成された関連性算出部２２０とを備えている。或いは、関連性算出部２２０は、第１のテキストの類似部分及び相違部分を判断し、第２のテキストの類似部分及び相違部分を判断するように構成されてもよい。
【００８２】
いくつかの実施形態において、図３を参照すると、マッピングエンジン部２１０は、第１のテキスト及び第２のテキストにそれぞれ対応するベクトルの次元を削減するように構成された次元削減処理部２１１を備えている。
【００８３】
いくつかの実施形態において、図３を参照すると、関連性算出部２２０は、第１のテキストと第２のテキストとの間のセマンティックマッチングを行うように構成されたセマンティックマッチング処理部２２１と、第１のテキストと第２のテキストとの間の類似部分及び相違部分を判断するように構成されたセマンティック分解処理部２２２と、類似部分及び相違部分に基づいて第１のテキストと第２のテキストとの間の関連性を算出するように構成された算出部２２３とを備えている。或いは、セマンティック分解処理部２２２は、第１のテキストの類似部分及び相違部分を判断し、第２のテキストの類似部分及び相違部分を判断するように構成されてもよい。
【００８４】
或いは、セマンティックマッチング処理部２２１は、第２のテキストのベクトルを用いて第１のテキストのベクトルを再構成することによって、例えば、第２のテキストの単語のベクトルを用いて第１のテキストにおける単語のベクトルを再構成することによって、第１のテキストと第２のテキストとの間のセマンティックオーバーレイを判断するように構成されてもよい。
【００８５】
いくつかの実施形態において、セマンティックマッチング処理部２２１は、
【数２０】
2021510858.tif 000022
を用いて第２のテキストＴに対する第１のテキストＳの単語のセマンティックオーバーレイを算出するように構成され、ここで、Ｓｉは第１のテキストの列ベクトル（例えば、ｄ×１列ベクトル）であり、Ｔｊは第２のテキストの列ベクトル（例えば、ｄ×１列ベクトル）であり、αｉ，ｊはセマンティックオーバーレイを算出するためのパラメータであり、λ＞０であり、λは正の実数である。或いは、Ｓｉは第１のテキストのｄ×１列ベクトルであり、Ｔｊは第２のテキストのｄ×１列ベクトルであり、αｉ，ｊはセマンティックオーバーレイを算出するためのパラメータであり、λ＞０であり、λは正の実数であってもよい。
【００８６】
いくつかの実施形態において、セマンティックマッチング処理部２２１は、
【数２１】
2021510858.tif 000023
を用いて第１のテキストＳに対する第２のテキストＴの単語のセマンティックオーバーレイを算出するように構成され、ここで、Ｔｉは第２のテキストの列ベクトル（例えば、ｄ×１列ベクトル）であり、Ｓｊは第１のテキストの列ベクトル（例えば、ｄ×１列ベクトル）であり、βｉ，ｊはセマンティックオーバーレイを算出するためのパラメータであり、λ＞０であり、λは正の実数である。或いは、Ｔｉは第１のテキストのｄ×１列ベクトルであり、Ｓｊは第２のテキストのｄ×１列ベクトルであり、βｉ，ｊはセマンティックオーバーレイを算出するためのパラメータであり、λ＞０であり、λは正の実数であってもよい。
【００８７】
或いは、セマンティック分解処理部２２２は、
【数２２】
2021510858.tif 000024
に基づいて第１のテキストの類似部分及び相違部分を取得するように構成され、ここで、Ａｉ，ｊはαｉ，ｊの行列であり、Ｓｉ’は第１のテキストの類似部分を表し、Ｓｉ−Ｓｉ’は第２のテキストの相違部分を表してもよい。
【００８８】
或いは、セマンティック分解処理部２２２は、
【数２３】
2021510858.tif 000025
に基づいて第２のテキストの類似部分及び相違部分を取得するように構成され、ここで、Ａｉ，ｊはβｉ，ｊの行列であり、Ｔｊ’は第１のテキストの類似部分を表し、Ｔｊ−Ｔｊ’は第２のテキストの相違部分を表してもよい。
【００８９】
いくつかの実施形態において、関連性を算出する装置はメモリと、１つ以上のプロセッサとを備えている。メモリと、１つ以上のプロセッサとは互いに接続されている。メモリは、第１のテキスト及び第２のテキストをベクトルにそれぞれマッピングし、ベクトルに基づいて第１のテキストと第２のテキストとの間の類似部分及び相違部分を判断し、類似部分及び相違部分の両方を用いて第１のテキストと第２のテキストとの間の関連性を算出するように、１つ以上のプロセッサを制御するためのコンピュータ実行可能命令を記憶する。或いは、メモリは、第１のテキスト及び第２のテキストをベクトルにそれぞれマッピングした後に、ベクトルに対して次元削減を行って低次元密ベクトルを用いてテキストを表すように、１つ以上のプロセッサを制御するためのコンピュータ実行可能命令をさらに記憶してもよい。或いは、次元削減は、Ｗｏｒｄ２Ｖｅｃ、Ｓｅｎｔｅｎｃｅ２Ｖｅｃ及びＤｏｃ２Ｖｅｃからなる群より選択される１つ以上の方法を用いて行われてもよい。或いは、メモリは、第１のテキストの類似部分及び相違部分を判断し、第２のテキストの類似部分及び相違部分を判断するように、１つ以上のプロセッサを制御するためのコンピュータ実行可能命令を記憶してもよい。
【００９０】
いくつかの実施形態において、メモリは、第１のテキスト及び第２のテキストに基づいてセマンティックコンテンツ分析を行って類似部分及び相違部分を判断するように、１つ以上のプロセッサを制御するためのコンピュータ実行可能命令をさらに記憶する。或いは、メモリは、第１のテキストと第２のテキストとの間でセマンティックマッチング処理を行って、第１のテキストと第２のテキストとの間のセマンティックオーバーレイを取得するように、１つ以上のプロセッサを制御するためのコンピュータ実行可能命令をさらに記憶してもよい。或いは、メモリは、第２のテキストの単語のベクトルを用いて第１のテキストＳにおける単語のベクトルを再構成し、再構成の結果に基づいてセマンティックオーバーレイを算出するように、１つ以上のプロセッサを制御するためのコンピュータ実行可能命令をさらに記憶してもよい。或いは、第２のテキストＴに対する第１のテキストＳの単語のセマンティックオーバーレイは、式（１）に基づいて算出してもよい。
【００９１】
【数２４】
2021510858.tif 000026
ここで、Ｓｉは第１のテキストのｄ×１列ベクトルであり、Ｔｊは第２のテキストのｄ×１列ベクトルであり、αｉ，ｊはセマンティックオーバーレイを算出するためのパラメータであり、λ＞０であり、λは正の実数であってもよい。或いは、Ｓｉは第１のテキストのｄ×１列ベクトルであり、Ｔｊは第２のテキストのｄ×１列ベクトルであり、αｉ，ｊはセマンティックオーバーレイを算出するためのパラメータであり、λ＞０であり、λは正の実数であってもよい。
【００９２】
或いは、第１のテキストＳに対する第２のテキストＴの単語のセマンティックオーバーレイは、式（３）に基づいて算出してもよい。
【数２５】
2021510858.tif 000027
【００９３】
ここで、Ｔｉは第２のテキストの列ベクトル（例えば、ｄ×１列ベクトル）であり、Ｓｊは第１のテキストの列ベクトル（例えば、ｄ×１列ベクトル）であり、βｉ，ｊはセマンティックオーバーレイを算出するためのパラメータであり、λ＞０であり、λは正の実数である。或いは、Ｔｉは第１のテキストのｄ×１列ベクトルであり、Ｓｊは第２のテキストのｄ×１列ベクトルであり、βｉ，ｊはセマンティックオーバーレイを算出するためのパラメータであり、λ＞０であり、λは正の実数であってもよい。
【００９４】
或いは、第１のテキストの類似部分は、
【数２６】
2021510858.tif 000028
に基づいて算出され、Ｓｉ’は第１のテキストの類似部分を表し、Ａｉ，ｊはαｉ，ｊの行列であってもよい。或いは、Ｓｉ−Ｓｉ’は第１のテキストの相違部分を表してもよい。
【００９５】
或いは、第２のテキストの類似部分は、
【数２７】
2021510858.tif 000029
に基づいて算出され、Ｔｊ’は第２のテキストの類似部分を表し、Ａｉ，ｊはβｉ，ｊの行列であってもよい。或いは、Ｔｊ−Ｔｊ’は、第２のテキストの相違部分を表してもよい。
【００９６】
いくつかの実施形態において、メモリは、第１のテキスト及び第２のテキストに対してセマンティック分解を行って類似部分及び相違部分を判断するように、１つ以上のプロセッサを制御するためのコンピュータ実行可能命令をさらに記憶する。
【００９７】
いくつかの実施形態において、この装置は、第１のテキストと第２のテキストとの間の類似部分及び相違部分を入力として用いて、第１のテキストと第２のテキストとの間の関連性を算出するリカレントニューラルネットワークをさらに備えている。或いは、このメモリは、（Ｓｓ，Ｔｓ，Ｌ）で表されるサンプルデータを用いてリカレントニューラルネットワークをトレーニングするように、１つ以上のプロセッサを制御するためのコンピュータ実行可能命令をさらに記憶し、ここで、Ｓｓは第１のサンプルテキストを表し、Ｔｓは第２のサンプルテキストを表し、Ｌはサンプルの関連性を表してもよい。或いは、Ｓｓ及びＴｓは、元々入力されていた第１のテキストＳ及び第２のテキストＴであってもよい。Ｓｓ及びＴｓは、第１のテキストＳ及び第２のテキストＴと異なるサンプルテキストであってもよい。或いは、メモリは、第１の範囲にある第１の関連性に第１の粒度値を、第２の範囲にある第２の関連性に第２の粒度値を割り当てるように、１つ以上のプロセッサを制御するためのコンピュータ実行可能命令をさらに記憶してもよい。
【００９８】
別の方面において、本開示はコンピュータ可読命令を記憶する非一時的なコンピュータ可読記録媒体をさらに提供する。いくつかの実施形態において、コンピュータ可読命令はプロセッサによって実行可能であり、本明細書に述べる方法の１つ以上のステップをプロセッサに実行させる。いくつかの実施形態において、コンピュータ可読命令はプロセッサによって実行可能であり、プロセッサに、第１のテキスト及び第２のテキストをベクトルにそれぞれマッピングさせ、ベクトルに基づいて第１のテキストと第２のテキストとの間の類似部分及び相違部分を判断させ、類似部分及び相違部分の両方を用いて第１のテキストと第２のテキストとの間の関連性を算出させる。或いは、コンピュータ可読命令はプロセッサによって実行可能であり、プロセッサに、第１のテキスト及び第２のテキストをベクトルにそれぞれマッピングした後に、さらにベクトルに対して次元削減を行って、低次元密ベクトルを用いてテキストを表すようにさせてもよい。或いは、次元削減は、Ｗｏｒｄ２Ｖｅｃ、Ｓｅｎｔｅｎｃｅ２Ｖｅｃ及びＤｏｃ２Ｖｅｃからなる群より選択される１つ以上の方法を用いて行われてもよい。或いは、コンピュータ可読命令はプロセッサによって実行可能であり、プロセッサに、第１のテキストの類似部分及び相違部分を判断させ、第２のテキストの類似部分及び相違部分を判断させてもよい。
【００９９】
いくつかの実施形態において、コンピュータ可読命令はプロセッサによって実行可能であり、プロセッサに、第１のテキスト及び第２のテキストに基づいてセマンティックコンテンツ分析を行って類似部分及び相違部分を判断させる。或いは、コンピュータ可読命令はプロセッサによって実行可能であり、プロセッサに、第１のテキストと第２のテキストとの間でセマンティックマッチング処理を行わせて、第１のテキストと第２のテキストとの間のセマンティックオーバーレイを取得させてもよい。或いは、コンピュータ可読命令はプロセッサによって実行可能であり、プロセッサに、第２のテキストの単語のベクトルを用いて第１のテキストＳにおける単語のベクトルを再構成させ、再構成の結果に基づいてセマンティックオーバーレイを算出させてもよい。或いは、第２のテキストＴに対する第１のテキストＳの単語のセマンティックオーバーレイは、式（１）に基づいて算出してもよい。
【０１００】
【数２８】
2021510858.tif 000030
【０１０１】
ここで、Ｓｉは第１のテキストのｄ×１列ベクトルであり、Ｔｊは第２のテキストのｄ×１列ベクトルであり、αｉ，ｊはセマンティックオーバーレイを算出するためのパラメータであり、λ＞０であり、λは正の実数であってもよい。或いは、Ｓｉは第１のテキストのｄ×１列ベクトルであり、Ｔｊは第２のテキストのｄ×１列ベクトルであり、αｉ，ｊはセマンティックオーバーレイを算出するためのパラメータであり、λ＞０であり、λは正の実数であってもよい。
【０１０２】
或いは、第１のテキストＳに対する第２のテキストＴの単語のセマンティックオーバーレイは、式（３）に基づいて算出してもよい。
【０１０３】
【数２９】
2021510858.tif 000031
ここで、Ｔｉは第２のテキストの列ベクトル（例えば、ｄ×１列ベクトル）であり、Ｓｊは第１のテキストの列ベクトル（例えば、ｄ×１列ベクトル）であり、βｉ，ｊはセマンティックオーバーレイを算出するためのパラメータであり、λ＞０であり、λは正の実数である。或いは、Ｔｉは第１のテキストのｄ×１列ベクトルであり、Ｓｊは第２のテキストのｄ×１列ベクトルであり、βｉ，ｊはセマンティックオーバーレイを算出するためのパラメータであり、λ＞０であり、λは正の実数であってもよい。
【０１０４】
或いは、第１のテキストの類似部分は、
【数３０】
2021510858.tif 000032
に基づいて算出され、Ｓｉ’は第１のテキストの類似部分を表し、Ａｉ，ｊはαｉ，ｊの行列であってもよい。或いは、Ｓｉ−Ｓｉ’は第１のテキストの相違部分を表してもよい。
【０１０５】
或いは、第２のテキストの類似部分は、
【数３１】
2021510858.tif 000033
に基づいて算出され、Ｔｊ’は第２のテキストの類似部分を表し、Ａｉ，ｊはβｉ，ｊの行列であってもよい。或いは、Ｔｊ−Ｔｊ’は、第２のテキストの相違部分を表してもよい。
【０１０６】
いくつかの実施形態において、コンピュータ可読命令はプロセッサによって実行可能であり、プロセッサに、第１のテキスト及び第２のテキストに対してセマンティック分解を行わせて類似部分及び相違部分を判断させる。
【０１０７】
別の方面において、本開示はデータクエリ装置をさらに提供する。いくつかの実施形態において、データクエリ装置は、本明細書に記載の関連性を算出する装置を備えている。図４は、本開示のいくつかの実施形態におけるデータクエリ装置の構造を示す模式図である。図４を参照すると、いくつかの実施形態において、データクエリ装置は、ヒューマンコンピュータインタラクション・インターフェース４０１を備えている。或いは、ヒューマンコンピュータインタラクション・インターフェース４０１は、患者の質問を受け、対応する回答を表示することのできる医療質問に回答するプラットフォームであってもよい。或いは、ヒューマンコンピュータインタラクション・インターフェース４０１は、ユーザが探しているコンテンツを受け取り、対応する文献を表示することのできる医学文献検索システムであってもよい。
【０１０８】
いくつかの実施形態において、データクエリ装置は、コンテンツマッチング処理部４０２と、データベース４０３とをさらに備えている。或いは、コンテンツマッチング処理部４０２は、本明細書に記載の関連性算出部２２０を備えてもよい。
【０１０９】
いくつかの実施形態において、ユーザがヒューマンコンピュータインタラクション・インターフェース４０１に検索したいコンテンツを入力すると、コンテンツマッチング処理部４０２はデータベース４０３から潜在的なターゲットコンテンツを収集する。或いは、コンテンツマッチング処理部４０２は、潜在的なターゲットコンテンツとユーザが入力したコンテンツとの間の関連性を算出するのに、本明細書に記載の関連性を算出する方法を用いてもよい。或いは、コンテンツマッチング処理部４０２は、関連性のランクに基づいて、潜在的なターゲットコンテンツからユーザがさがしているコンテンツを選択してもよい。
【０１１０】
別の方面において、本開示はデータクエリ方法をさらに提供する。いくつかの実施形態において、データクエリ方法は、本明細書に記載の関連性算出方法にしたがって第１のテキストと第２のテキストとの間の関連性を算出することを含む。第２のテキストは、複数の潜在的なターゲットテキストから選択されるテキストである。或いは、データクエリ方法は、複数の潜在的なターゲットテキストと第１のテキストとの間の関連性の算出に基づいて複数の潜在的なターゲットテキストをランク付けすることと、複数の潜在的なターゲットテキストのランク付けの結果に基づいて、複数の潜在的なターゲットテキストからターゲットテキストを選択することとをさらに含んでもよい。或いは、この方法は、データクエリの結果としてターゲットテキストをユーザに出力することをさらに含んでもよい。
【０１１１】
別の方面において、本開示は、電子装置５００をさらに提供する。図５は、本開示のいくつかの実施形態における電子装置を示す模式図である。或いは、電子装置５００は、プロセッサ５０２を備えてもよい。或いは、プロセッサ５０２は、本明細書に記載の関連性算出の少なくとも１つのステップを実施するコンピュータ命令を実行するように構成されてもよい。
【０１１２】
或いは、電子装置５００は、少なくとも１つのプロセッサ５０２に接続されたメモリ５０１を少なくとも備えてもよい。或いは、メモリ５０１は、コンピュータ命令を記憶するように構成されてもよい。
【０１１３】
いくつかの実施形態において、電子装置５００はローカルエンド装置であり、これは、電子装置５００がユーザエンドで関連性を算出できることを意味する。いくつかの実施形態において、電子装置５００は、ローカル及びリモートインタラクション装置であり、即ち、電子装置５００は、ユーザエンド装置（つまり、ローカルエンド）において少なくとも第１のテキスト及び第２のテキストを取得し、リモートインターネットプロセッサ（つまり、リモートエンド）は第１のテキスト及び第２のテキストを受け取って類似度算出を行う。
【０１１４】
いくつかの実施形態において、電子装置５００は、複数のユーザエンド装置と、ユーザエンド装置に接続されている複数のリモートインターネットプロセッサとを備えてもよい。或いは、複数のユーザエンド装置は、少なくとも第１のテキスト及び第２のテキストを含む情報をリモートインターネットプロセッサにアップロードしてもよい。或いは、アップロードされた情報は、ユーザが入力させた又は記憶させたクエリテキストであってもよい。或いは、リモートインターネットプロセッサは、各ユーザエンド装置によってアップロードされた情報を収集してもよい。或いは、リモートインターネットプロセッサは、続いて関連性算出を行ってもよい。
【０１１５】
いくつかの実施形態において、メモリ５０１は、任意のタイプの揮発性記憶デバイス或いは不揮発性記憶デバイス、又は揮発性記憶デバイスと不揮発性記憶デバイスの両方の組合せによって構成することができる。揮発性記憶デバイス又は不揮発性記憶デバイスのタイプには、スタティックランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）、電気的消去可能プログラマブル読み取り専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、消去可能プログラマブル読み取り専用メモリ（ＥＰＲＯＭ）、プログラマブル読み取り専用メモリ（ＰＲＯＭ）、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、磁気メモリ、フラッシュメモリ、ディスク又はＣＤが含まれる。
【０１１６】
いくつかの実施形態において、プロセッサ５０２は、中央処理装置（ＣＰＵ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、マイクロコントローラユニット（ＭＣＵ）、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、グラフィックス処理ユニット（ＧＰＵ）等のデータ処理能力及び／又はプログラム実行能力を有する論理演算装置である。或いは、１つ以上のプロセッサは、並列プロセッサと同時に関連性算出を実行するように構成されてもよい。或いは、１つ以上のプロセッサは、関連性算出の一部を実行するように構成されてもよい。或いは、他のプロセッサは、関連性算出の残りの部分を実行するように構成されてもよい。
【０１１７】
いくつかの実施形態において、コンピュータ命令は、プロセッサに対応する命令のセットにより定義される少なくとも１つのプロセッサの動作を含んでもよい。或いは、コンピュータ命令は、少なくとも１つのコンピュータプログラムにより論理的に包含され、表すことができてもよい。
【０１１８】
いくつかの実施形態において、電子装置５００は、ユーザインターフェース、キーボード等の入力装置に接続することができる。或いは、電子装置５００は、スピーカ等の出力装置に接続することができる。或いは、電子装置は、ユーザと電子装置５００との間のインタラクションを実行する表示デバイス等の装置に接続することができる。
【０１１９】
いくつかの実施形態において、電子装置５００は、無線ネットワーク、有線ネットワーク、及び／又は無線及び有線ネットワークの任意の組合せを含むネットワークを介して、様々な入力装置、出力装置又は他のインタラクション装置に接続することができる。或いは、ネットワークには、ローカルエリアネットワーク、インターネット、電気通信回路ネットワーク、インターネット及び/又は電気通信ネットワークに基づくモノのインターネット、並びに上記ネットワークの任意の組み合わせが含まれる。或いは、有線ネットワークは、ツイストペア、同軸ケーブル及びファイバを含む、異なる材料を用いて通信してもよい。或いは、無線ネットワークも、３Ｇ／４Ｇ／５Ｇ移動通信ネットワーク、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、Ｚｉｇｂｅｅ及びＷｉ-Ｆｉを含む、異なる材料を用いて通信してもよい。
【０１２０】
本開示は、コンピュータ命令を記憶するように構成されたコンピュータ可読記録媒体をさらに提供する。コンピュータ命令が実行されると、関連性算出の少なくとも１つのステップが実施される。
【０１２１】
本発明の実施形態に関する以上の記述は、例示及び説明を目的とする。以上の説明は、網羅的であること、又は開示された正確な形態或いは例示的な実施形態に本発明を限定することを意図していない。それ故、上記記載は限定ではなく例示を目的としていると見なすべきであり、多くの変更や変形は当業者にとって明らかであろう。これらの実施形態は、本発明の原理及びその最良の態様の実際の適用を説明するために選択及び記載されたものであり、それによって、本発明が特定の用途又は想定される実施形態の様々な実施形態及び様々な変形例に適用可能であることを当業者に理解させることを目的としている。本発明の範囲は、本開示に付した請求項及びその均等物により定義することが意図され、別途示唆しない限り、すべての用語は合理的な範囲内で最も広く解釈される。したがって、「本発明」、「本開示」又はこれに類する用語は請求項を必ずしも特定の実施形態に限定せず、本発明の例示的実施形態に対する参照は本発明への限定を示唆するものではなく、かかる限定を推論すべきではない。本発明は添付する請求項の精神と範囲によってのみ限定される。さらに、これらの請求項では後に名詞又は要素を伴って「第１の」、「第２の」等の表現を用いる場合がある。特定の数量が示されない限り、このような用語は専用語であると理解すべきであり、修飾された要素の数量が上記専用語により限定されると解釈してはならない。記載した効果や利点はいずれも本発明のすべての実施形態にあてはまるとは限らない。当業者であれば、以下の請求項により定義される本発明の範囲から逸脱せずに、記載した実施形態を変形できることが理解されよう。さらに、本開示の要素及び構成要素は、以下の請求項に明記されているか否かを問わず、いずれも公衆に捧げる意図はない。
【符号の説明】
【０１２２】
２００  データ取得部
２１０  マッピングエンジン部
２１１  次元削減処理部
２２０  関連性算出部
２２１  セマンティックマッチング処理部
２２２  セマンティック分解処理部
２２３  算出部
４０１  ヒューマンコンピュータインタラクション・インターフェース
４０２  コンテンツマッチング処理部
４０３  データベース
５００  電子装置
５０１  メモリ
５０２  プロセッサ
【図１】
2021510858.tif 000042
【図２】
2021510858.tif 000043
【図３】
2021510858.tif 000044
【図４】
2021510858.tif 000045
【図５】
2021510858.tif 000046
【国際調査報告】
2021510858.tif 000047
2021510858.tif 000048