(57)【要約】  コンピュータが、リソースを発見するための検索クエリをユーザから受信する。コンピュータは、形態素解析を用いて、検索クエリから１つ又は複数の語を抽出する。コンピュータは、辞書を用いて、１つ又は複数の語の少なくとも１つの第１の語に少なくとも１つの第１のカテゴリを割り当てる。１つ又は複数の語内で、辞書にない未知の語を特定したことに応答して、コンピュータは、ネット上で未知の語を検索する。ネット上で未知の語が発見された場合、コンピュータは、未知の語が発見されたネット上のページの記述を取得し、形態素解析を用いて、記述から１つ又は複数の第２の語を抽出し、辞書を用いて、記述から抽出された１つ又は複数の第２の語に少なくとも１つの第２のカテゴリを割り当て、１つ又は複数の第２の語の中で、所定のカテゴリが割り当てられた特定の語を発見し、１つ又は複数の第２の語の中から、発見された特定の語と高い相関を有する相関語を抽出し、１つ又は複数の第１の語から、所定のカテゴリと同じである少なくとも１つの第１のカテゴリが割り当てられた検索語を発見することと、相関語及び検索語を用いて、リポジトリから、リソースデータ又はワークサイトデータを発見し、発見されたリソースデータをリストにする。
2021524086.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータによって、リソースを発見するための検索クエリをユーザから受信することと、
前記コンピュータによって、形態素解析を用いて、前記検索クエリから１つ又は複数の語を抽出することと、
前記コンピュータによって、辞書を用いて、前記１つ又は複数の語の少なくとも１つの第１の語に少なくとも１つの第１のカテゴリを割り当てることであって、前記辞書は、複数の語のうちの別個の語と、前記別個の語に関連付けられた複数のカテゴリのうちの特定のカテゴリとの１つ又は複数の対を含む、割り当てることと、
前記１つ又は複数の語内で、前記辞書にない未知の語を特定したことに応答して、
前記コンピュータによって、ネット上で前記未知の語を検索することと、
前記ネット上で前記未知の語を発見したことに応答して、
前記コンピュータによって、前記未知の語が発見された前記ネット上のページの記述を取得することと、
前記コンピュータによって、形態素解析を用いて、前記記述から１つ又は複数の第２の語を抽出することと、
前記コンピュータによって、前記辞書を用いて、前記記述から抽出された前記１つ又は複数の第２の語に前記複数のカテゴリのうちの少なくとも１つの第２のカテゴリを割り当てることと、
前記１つ又は複数の第２の語の中で、所定のカテゴリが割り当てられた特定の語を発見し、前記１つ又は複数の第２の語の中から、前記発見された特定の語と高い相関を有する相関語を抽出し、前記辞書において、前記１つ又は複数の第１の語の中から、前記所定のカテゴリと同じである前記少なくとも１つの第１のカテゴリが割り当てられた検索語を発見することと、
前記コンピュータによって、前記相関語及び前記検索語を用いて、リポジトリからリソースデータを発見することと、
前記コンピュータによって、前記リソースについて発見された前記リソースデータをリストにすることと
を含む、方法。
【請求項２】
前記方法は、
前記１つ又は複数の語において前記未知の語を特定したことに応答して、前記リポジトリ上で前記未知の語を検索することであって、前記リポジトリは、前記ネット上で前記未知の語を検索する前に、別個のリソースデータと、前記リソースデータに関連付けられた別個のスキル情報との対を含んでおり、前記ネット上で前記未知の語を検索することは、前記リポジトリにおいて前記未知の語が発見されなかった場合に実行される、検索すること
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記方法は、
前記リポジトリにおいて前記未知の語を特定したことに応答して、
前記リポジトリから、前記未知の語を用いて、人的リソースデータ、マシンリソースデータ及びワークサイトデータのうちの１つ又は複数を含む前記リソースデータを発見することと、
前記人的リソースデータ、前記マシンリソースデータ及び前記ワークサイトデータのうちの１つ又は複数を含む前記発見されたリソースデータをリストにすることと
をさらに含む、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記方法は、
前記リポジトリ内に前記未知の語がある場合、前記コンピュータによって、前記未知の語を前記辞書内に追加することを提案すること
をさらに含む、請求項４に記載の方法。
【請求項５】
前記スキル情報は、経歴情報及び仕様情報の１つ又は複数を含む、請求項２に記載の方法。
【請求項６】
前記コンピュータによって、辞書を用いて、前記１つ又は複数の語の少なくとも１つの第１の語に少なくとも１つの第１のカテゴリを割り当てることは、
前記少なくとも１つの第１の語の同義語を発見することと、
前記検索クエリから抽出された前記少なくとも１つの第１の語の代わりに、前記複数のカテゴリのうちの別個のカテゴリを前記同義語に割り当てることと
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記所定のカテゴリは、人的リソース及びマシンリソースの１つ又は複数のスキルを表すカテゴリである、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記所定のカテゴリは、人的リソース及びマシンリソースの１つ又は複数のためのワークサイトに必要とされるスキルを表すカテゴリである、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記リポジトリは、人的リソースリポジトリ、マシンリソースリポジトリ及びワークサイトリポジトリのうちの１つ又は複数である、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記コンピュータによって、ネット上で前記未知の語を検索することは、
前記コンピュータによって、インターネット及びイントラネットの少なくとも１つの、辞書を含む前記ネット上で前記未知の語を検索すること
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
前記ページは、前記未知の語をヘッダとして含み、前記記述は、前記ヘッダについての注釈を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
前記コンピュータによって、前記リソースについて発見された前記リソースデータをリストにすることは、
前記コンピュータによって、優先順位に従って、発見された人的リソースデータ、マシンリソースデータ、及びワークサイトデータの１つ又は複数を含む前記リソースデータをリストにすること
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
前記辞書がキーワード辞書及びシステム辞書を含むことに応答して、前記コンピュータによって、前記キーワード辞書の次に前記システム辞書の順で前記辞書を用いて、前記１つ又は複数の第２の語に前記１つ又は複数の特定のカテゴリを割り当てること
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１４】
前記辞書内の前記複数のカテゴリは、人的リソース及びマシンリソースの１つ又は複数を含む前記リソースのスキルを表す第１のカテゴリ、前記人的リソース又は前記マシンリソースの１つ又は複数のためのワークサイトで求められるスキルを表す第２のカテゴリ、語が検索クエリ内の質問に関連することを表すカテゴリ、又は品詞を表すカテゴリを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１５】
前記キーワード辞書内の語は、人的リソース及びマシンリソースの１つ又は複数のスキルと、前記人的リソース及び前記マシンリソースの１つ又は複数のためのワークサイトで求められるスキルとを表すキーワードを含む、請求項１３に記載の方法。
【請求項１６】
前記コンピュータによって、前記１つ又は複数の語の少なくとも１つの第１の語に少なくとも１つの第１のカテゴリを割り当てることは、
前記未知の語に、未知の語を表す追加のカテゴリを割り当てること
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１７】
前記方法の請求項のいずれかに記載の前記方法の全てのステップを実行するように適合された手段を含むシステム。
【請求項１８】
コンピュータプログラムであって、前記コンピュータプログラムがコンピュータシステム上で実行されたときに、前記方法の請求項のいずれかに記載の前記方法の全てのステップを実行するための命令を含む、コンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の１つ又は複数の実施形態は、一般に、データ処理に関し、具体的には、１つ又は複数の未知の語を含むクエリに応答して、リソースを発見することに関する。
【背景技術】
【０００２】
チャットボットは、トークボット、チャッターボット、ボット、インスタントメッセージング（ＩＭ）ボット、対話エージェント又は人工会話エンティティとしても知られており、聴覚メソッド又はテキストメソッドを介して会話を行うことができる仮想アシスタントのようなものである。
【０００３】
チャットボットは、顧客サービスなどの様々な顧客に対応するタスクに関して、チャットボットが組織をどのように支援できるかに関して多くの注目を集めてきた。
【発明の概要】
【０００４】
本発明の一実施形態において、方法は、コンピュータによって、リソースを発見するための検索クエリをユーザから受信することに向けられる。方法は、コンピュータによって、形態素解析を用いて、検索クエリから１つ又は複数の語を抽出することに向けられる。方法は、コンピュータによって、辞書を用いて、１つ又は複数の語のうちの少なくとも１つの第１の語に、少なくとも１つの第１のカテゴリを割り当てることに向けられ、辞書は、複数の語のうちの別個の語と、別個の語に関連付けられた複数のカテゴリのうちの特定のカテゴリとの１つ又は複数の対を含む。方法は、１つ又は複数の語内で、辞書にない未知の語を特定したことに応答して、コンピュータによって、ネット上で未知の語を検索することに向けられる。方法は、ネット上で未知の語を発見したことに応答して、コンピュータによって、未知の語が発見されたネット上のページの記述（description）を取得することと、コンピュータによって、形態素解析を用いて、記述から１つ又は複数の第２の語を抽出することと、コンピュータによって、辞書を用いて、記述から抽出された１つ又は複数の第２の語に、少なくとも１つの第２のカテゴリを割り当てることと、１つ又は複数の第２の語の中で、所定のカテゴリが割り当てられた特定の語を発見することと、１つ又は複数の第２の語の中から、発見された特定の語と高い相関を有する相関語を抽出することと、辞書において、１つ又は複数の第１の語の中から、所定のカテゴリと同じである少なくとも１つの第１のカテゴリが割り当てられた検索語を発見することと、相関語及び検索語を用いて、リポジトリからリソースデータを発見することと、リソースについて発見されたリソースデータをリストにすることと、に向けられる。
【０００５】
本発明の別の実施形態において、コンピュータシステムが提供される。コンピュータシステムは、１つ又は複数のプロセッサと、プロセッサ上で実行されたとき、リソースを発見するための１又は複数の動作を実行するプログラムを格納するメモリとを含むことができる。１又は複数の動作は、リソースを発見するための検索クエリをユーザから受信することを含む。１又は複数の動作は、形態素解析を用いて、検索クエリから１つ又は複数の語を抽出することを含む。１又は複数の動作は、辞書を用いて、１つ又は複数の語のうちの少なくとも１つの第１の語に、少なくとも１つの第１のカテゴリを割り当てることを含み、辞書は、複数の語のうちの別個の語と、別個の語に関連付けられた複数のカテゴリのうちの特定のカテゴリとの１つ又は複数の対を含む。１又は複数の動作は、１つ又は複数の語内で、辞書にない未知の語を特定したことに応答して、ネット上で未知の語を検索することを含む。１又は複数の動作は、ネット上で未知の語を発見したことに応答して、未知の語が発見されたネット上のページの記述を取得することと、形態素解析を用いて、記述から１つ又は複数の第２の語を抽出することと、辞書を用いて、記述から抽出された１つ又は複数のうちの第２の語に、複数のカテゴリのうちの少なくとも１つの第２のカテゴリを割り当てることと、１つ又は複数の第２の語の中から、所定のカテゴリが割り当てられた特定の語を発見し、１つ又は複数の第２の語から、発見された特定の語と高い相関を有する相関語を抽出し、辞書において、１つ又は複数の第１の語から、所定のカテゴリと同じである少なくとも１つの第１のカテゴリが割り当てられた検索語を発見することと、相関語及び検索語を用いて、リポジトリから、リソースデータを発見することと、リソースについて発見されたリソースデータをリストにすることと、を含む。
【０００６】
本発明の別の実施形態において、コンピュータプログラム製品が提供される。コンピュータプログラム製品は、そこに具現化されたプログラム命令を有するコンピュータ可読ストレージ媒体を含むことができる。プログラム命令は、コンピュータに、リソースを発見するための検索クエリをユーザから受信することに向けられた方法を実行させるために、コンピュータによって実行可能である。プログラム命令は、コンピュータに、形態素解析を用いて、検索クエリから１つ又は複数の語を抽出することに向けられる方法を実行させるために、コンピュータによって実行可能である。プログラム命令は、コンピュータに、辞書を用いて、１つ又は複数の語のうちの少なくとも１つの第１の語に、少なくとも１つの第１のカテゴリを割り当てることに向けられる方法を実行させるために、コンピュータによって実行可能であり、辞書は、複数の語のうちの別個の語と、別個の語に関連付けられた複数のカテゴリのうちの特定のカテゴリとの１つ又は複数の対を含む。プログラム命令は、コンピュータに、１つ又は複数の語内で、辞書にない未知の語を特定したことに応答して、ネット上で未知の語を検索させることに向けられる方法を実行させるために、コンピュータによって実行可能である。プログラム命令は、ネット上で未知の語を発見したことに応答して、コンピュータに、未知の語が発見されたネット上のページの記述を取得し、形態素解析を用いて、記述から１つ又は複数の第２の語を抽出し、辞書を用いて、記述から抽出された１つ又は複数の第２の語に、複数のカテゴリのうちの少なくとも１つの第２のカテゴリを割り当て、１つ又は複数の第２の語の中で、所定のカテゴリが割り当てられた特定の語を発見し、１つ又は複数の第２の語の中から、発見された特定の語と高い相関を有する相関語を抽出し、辞書において、１つ又は複数の第１の語の中から、所定のカテゴリと同じである少なくとも１つの第１のカテゴリが割り当てられた検索語を発見し、相関語及び検索語を用いて、リポジトリから、リソースデータを発見し、リソースについて発見されたリソースデータをリストにすることに向けられる方法を実行させるために、コンピュータによって実行可能である。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
本開示は、以下の図を参照して、１つ又は複数の実施形態の詳細を提供する。図は、必ずしも縮尺通りに描かれていない。図は、概略的な表現に過ぎず、本発明の１つ又は複数の実施形態の特定のパラメータを表現することを意図するものではない。図は、本発明の典型的な実施形態のみを示すことを意図している。図において、同様の番号は同様の要素を表す。本発明の１つ又は複数の実施形態の特性と考えられる新規な特徴は、添付の特許請求の範囲に記載される。しかしながら、本発明の１つ又は複数の実施形態自体は、添付図面と併せて読むときに、例示的な実施形態の以下の詳細な説明を参照することによって最もよく理解されるであろう。
【０００８】
【図１】本発明の１つの実施形態に従って用いられるコンピュータシステムの一例を示すブロック図である。
【図２Ａ】本発明の１つの実施形態による、人的リソース（human resource）を発見するコンピュータ実施方法の一例を示すブロック図である。
【図２Ｂ】本発明の１つの実施形態による、人的リソースを発見するコンピュータ実施方法の一例を示すブロック図である。
【図２Ｃ】本発明の１つの実施形態による、人的リソースを発見するコンピュータ実施方法の一例を示すブロック図である。
【図３Ａ】本発明の１つの実施形態による、マシンリソースを発見するコンピュータ実施方法の一例を示すブロック図である。
【図３Ｂ】本発明の１つの実施形態による、マシンリソースを発見するコンピュータ実施方法の一例を示すブロック図である。
【図３Ｃ】本発明の１つの実施形態による、マシンリソースを発見するコンピュータ実施方法の一例を示すブロック図である。
【図３Ｄ】本発明の１つの実施形態による、マシンリソースを発見するコンピュータ実施方法の一例を示すブロック図である。
【図４Ａ】本発明の１つの実施形態による、人的リソース又はマシンリソースを発見する一例のプロセス及びコンピュータプログラムを示す高レベルの論理フローチャートである。
【図４Ｂ】本発明の１つの実施形態による、人的リソース又はマシンリソースを発見する一例のプロセス及びコンピュータプログラムを示す高レベルの論理フローチャートである。
【図５Ａ】本発明の別の実施形態による、人的リソース又はマシンリソースを発見する一例のプロセス及びコンピュータプログラムを示す高レベルの論理フローチャートである。
【図５Ｂ】本発明の別の実施形態による、人的リソース又はマシンリソースを発見する一例のプロセス及びコンピュータプログラムを示す高レベルの論理フローチャートである。
【図５Ｃ】本発明の別の実施形態による、人的リソース又はマシンリソースを発見する一例のプロセス及びコンピュータプログラムを示す高レベルの論理フローチャートである。
【図６Ａ】本発明の１つの実施形態による、人的リソース又はマシンリソースのためのワークサイト（worksite）を発見する一例のプロセス及びコンピュータプログラムを示す高レベルの論理フローチャートである。
【図６Ｂ】本発明の１つの実施形態による、人的リソース又はマシンリソースのためのワークサイトを発見する一例のプロセス及びコンピュータプログラムを示す高レベルの論理フローチャートである。
【図７Ａ】本発明の別の実施形態による、人的リソース又はマシンリソースのためのワークサイトを発見する一例のプロセス及びコンピュータプログラムを示す高レベルの論理フローチャートである。
【図７Ｂ】本発明の別の実施形態による、人的リソース又はマシンリソースのためのワークサイトを発見する一例のプロセス及びコンピュータプログラムを示す高レベルの論理フローチャートである。
【図７Ｃ】本発明の別の実施形態による、人的リソース又はマシンリソースのためのワークサイトを発見する一例のプロセス及びコンピュータプログラムを示す高レベルの論理フローチャートである。
【図８Ａ】本発明の１つの実施形態に従って用いられる辞書の例を示す表である。
【図８Ｂ】本発明の１つの実施形態に従って用いられるマイニング結果の例を示す表である。
【図９Ａ】本発明の１つの実施形態による、図４Ａ及び図４Ｂ、並びに図６Ａ及び図６Ｂのプロセスに関連するコンピュータシステムハードウェアの一例を示す全体的な機能ブロック図である。
【図９Ｂ】本発明の１つの実施形態による、図５Ａ〜図５Ｃ、並びに図７Ａ〜図７Ｃのプロセスに関連するコンピュータシステムハードウェアの一例を示す全体的な機能ブロック図である。
【図１０】本発明の１つの実施形態に従って用いられるテストマイニングにおける相関値の例を示す。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
本発明の種々の実施形態の説明は、例示を目的として提示されたが、網羅的であること又は開示された実施形態に限定されることを意図したものではない。説明される実施形態の範囲及び趣旨から逸脱することなく、当業者には、多くの修正及び変形が明らかであろう。本明細書で使用される用語は、実施形態の原理、実際の適用、又は市場で見出された技術に優る技術的改良を最もよく説明するため、又は当業者が本明細書に開示される実施形態を理解することを可能にするために、選択された。
【００１０】
当業者には理解されるように、本発明の実施形態は、コンピュータ実施方法、コンピュータシステム、又はコンピュータプログラム製品として具体化することができる。従って、本発明の実施形態は、完全にハードウェアベースの実施形態、例えばファームウェア、常駐ソフトウェア、広告マイクロコードなどを含む完全にソフトウェアベースの実施形態、又はソフトウェアベースの態様とハードウェアベースの態様とを組み合わせた実施形態の形を取ることができ、本明細書では、これらをまとめて「回路」、「モジュール」、又は「システム」と呼ぶことができる。
【００１１】
本明細書で使用される場合、「１つ（ａ／ｏｎｅ）」という表現は、「少なくとも１つ」と理解すべきである。「１つを含む／含んでいる（ｃｏｍｐｒｉｓｅ／ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ  ａ／ｏｎｅ）」という表現は、「少なくとも１つを含む／含んでいる（ｃｏｍｐｒｉｓｅ／ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ  ａｔ  ｌｅａｓｔ  ｏｎｅ）」と理解すべきである。「含む／含んでいる（ｃｏｍｐｒｉｓｅ／ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」という表現は、「少なくとも含む／含んでいる（ｃｏｍｐｒｉｓｅ／ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ  ａｔ  ｌｅａｓｔ）」と理解すべきである。表現「／」は、「及び／又は（ａｎｄ／ｏｒ）」と理解すべきである。
【００１２】
本明細書で使用される用語をより明確に定義するために、用語の例示的な定義を以下に提供するが、これは、本発明が属する技術又は技術分野の当業者に周知のものとして広く解釈されるべきである。
【００１３】
本明細書で使用される場合、「リソース」という用語は、これらに限定されるものではないが、１又は複数の人的リソース、１つ又は複数のマシンリソース、１つ又は複数の人的リソースのための１つ又は複数のワークサイト、及び１つ又は複数のマシンリソースのための１つ又は複数のワークサイトのうちの１つ又は複数を指すことができる。
【００１４】
本明細書で使用される場合、「人的リソース」という用語は、組織、事業部門、又は経済のメンバー、参加者、又は作業員を構成する任意の人を指すことができる。人的リソースは、「人材（talent）」、「労働者」、「人員」、又は単に「人」と呼ばれることもある。人的リソースは、例えば、これらに限定されるものではないが、人材派遣会社に所属する人、社内又は同じ企業グループに所属する人、又はフリーランスとすることができる。
【００１５】
本明細書で使用される場合、「マシンリソース」という用語は、組織、企業部門、又は経済のメンバー、参加者、又は作業員を構成する任意のマシンを指すことができる。マシンリソースは、例えば、これらに限定されるものではないが、歩行もしくは車輪の上を転がることによって独立して移動することができ、例えば、これに限定されるものではないが、物体を把持し移動するなどの複雑な動作を実行することができるという点で生物に似ている、産業用ロボット、会話ロボット、介護ロボット、ドローン又はマシンなどの任意のロボット、又は、例えばこれに限定されるものではないが、産業用組立ラインにおけるような、複雑であり、多くの場合反復的なタスクを自動的に実行するデバイスを含むことができる。
【００１６】
マシンリソースが人型（humanoid）ロボットである場合、人型ロボットのスキル又は作業履歴は、人的リソースのスキル又は作業履歴と類似する場合があり、この人型ロボットと関連付けることができる。従って、人的リソースについて説明された前述の定義を人型ロボットに適用することもできる。言い換えれば、人型ロボットを人的リソースとみなすこともできる。
【００１７】
本明細書で使用される場合、「人的リソースのためのワークサイト」という用語は、人的リソースがその雇用者のために働く場所、雇用の場所を指すことができる。そのような場所は、ホームオフィスからオフィスビル又は工場に至るまでのオフィスのような任意のオフィスとすることができる。「人的リソースのためのワークサイト」は、「人的リソースのための仕事場（workplace）」と呼ぶこともできる。
【００１８】
明細書で使用される場合、「マシンリソースのためのワークサイト」という用語は、マシンリソースがその雇用者のために機能する場所、雇用の場所を指すことができる。そのような場所は、ホームオフィスからオフィスビル又は工場に至るまでのオフィスのような任意のオフィスとすることができる。「マシンリソースのためのワークサイト」は、「マシンリソースのための作業場（workplace）」と呼ぶこともできる。
【００１９】
マシンリソースを人型ロボットとすることができる場合、人型ロボットのスキル又は作業履歴は、人的リソースのスキル又は作業履歴に類似する場合があり、この人型ロボットと関連付けることができる。従って、人型リソースのためのワークサイトについて説明された定義を、人型ロボットのためのワークサイトに適用することもできる。言い換えれば、人型ロボットのためのワークサイトは、人型リソースのためのワークサイトとみなすこともできる。
【００２０】
本明細書で使用される場合、「雇用エージェンシ」は、リソースを提供するか、又はリソースへの接続を提供する、１又は複数のタイプの組織、エンティティ、企業、又は個人を指すことができる。
【００２１】
本明細書で使用される場合、「未知の語」という用語は、キーワード辞書などのシステムの辞書に登録されていない語を指すことができる。
【００２２】
本明細書で使用される場合、「語」という用語は、フレーズ又は文などの、単独の又は連続的な音声又は書面の１つ又は複数の異なる意味のある要素を指すことができる。
【００２３】
本明細書で使用される場合、「リポジトリ」という用語は、リソースデータと、リソースデータに関連付けられたスキル情報との対を格納するための任意のストレージを指すことができる。例えば、リソースデータと、リソースデータに関連付けられたスキル情報との対は、これらに限定されるものではないが、人的リソースデータもしくはマシンリソースデータと、人的リソースデータもしくはマシンリソースデータに関連付けられたスキル情報との対、又はワークサイトデータと、ワークサイトデータに関連付けられた仕事内容（job description）との対を含むことができる。リポジトリは、例えば、人的リソースデータベース、マシンリソースデータベース、ワークサイトデータベース、又はそれらの組み合わせとすることができる。人的リソースデータベースは、人的リソースデータと、人的リソースデータに関連付けられた、例えば経歴情報などのスキル情報との対を有することができる。マシンリソースデータベースは、マシンリソースデータと、マシンリソースデータに関連付けられた、例えば経歴情報、仕様情報、又はそれらの組み合わせなどのスキル情報との対を有することができる。ワークサイトデータベースは、ワークサイトデータと、ワークサイトデータに関連付けられた仕事内容との対を有することができる。
【００２４】
ここで図１を参照すると、図１は、本発明の１つの実施形態に従って使用されるコンピュータシステムを示すブロック図の一例である。
【００２５】
コンピュータシステム１０１は、例えば、これらに限定されるものではないが、デスクトップコンピュータ、ラップトップコンピュータ、ノートブックコンピュータ、又はサーバコンピュータとすることができる。サーバコンピュータは、例えば、これらに限定されるものではないが、ワークステーション、ラックマウント型サーバ、ブレード型サーバ、メインフレームサーバ、又はクラウドサーバとすることができ、例えば、１つ又は複数の仮想マシンを作成して実行するためのハイパーバイザを実行することができる。コンピュータシステム１０１は、１つ又は複数の中央処理ユニット（ＣＰＵ）１０２と、バス１０４に接続されたメインメモリ１０３とを含むことができる。ＣＰＵ１０２は、３２ビットのアーキテクチャ又は６４ビットのアーキテクチャに基づくことが好ましい場合がある。ＣＰＵ１０２は、例えば、これらに限定されるものではないが、インターナショナルビジネスマシーンズコーポレーションのＩＢＭ（登録商標）Ｐｏｗｅｒ（登録商標）シリーズ、Ｉｎｔｅｌ  ＣｏｒｐｏｒａｔｉｏｎのＣｏｒｅ  ｉ（商標）シリーズ、Ｃｏｒｅ  ２（商標）シリーズ、Ａｔｏｍ（商標）シリーズ、Ｘｅｏｎ（商標）シリーズ、Ｐｅｎｔｉｕｍ（登録商標）シリーズ、もしくはＣｅｌｅｒｏｎ（登録商標）シリーズ、又はＡｄｖａｎｃｅｄ  Ｍｉｃｒｏ  Ｄｅｖｉｃｅｓ，Ｉｎｃ．のＰｈｅｎｏｍ（商標）シリーズ、Ａｔｈｌｏｎ（商標）シリーズ、Ｔｕｒｉｏｎ（商標）シリーズ、もしくはＳｅｍｐｒｏｎ（商標）とすることができる。（「Ｐｏｗｅｒ」は、インターナショナルビジネスマシーンズコーポレーションの登録商標であり、「Ｃｏｒｅ  ｉ」、「Ｃｏｒｅ  ２」、「Ａｔｏｍ」及び「Ｘｅｏｎ」は、Ｉｎｔｅｌ  Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎの商標であり、「Ｐｅｎｔｉｕｍ」及び「Ｃｅｌｅｒｏｎ」はＩｎｔｅｌ  Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎの登録商標であり、「Ｐｈｅｎｏｍ」、「Ａｔｈｌｏｎ」、「Ｔｕｒｉｏｎ」及び「Ｓｅｍｐｒｏｎ」は、Ａｄｖａｎｃｅｄ  Ｍｉｃｒｏ  Ｄｅｖｉｃｅｓ，Ｉｎｃ．の商標である。）
【００２６】
液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）などのディスプレイ１０６は、ディスプレイコントローラ１０５を介して、バス１０４に接続することができる。ディスプレイ１０６は、コンピュータシステム１０１の管理のために、適切なグラフィックインターフェースを用いて、通信回線を介してネットワークに接続されたコンピュータ上の情報、及びコンピュータ上で実行されているソフトウェアの情報を表示するために使用することができる。ディスプレイは、タッチ画面、又は非タッチ画面を有することができる。ディスプレイは、例えば、これらに限定されるものではないが、ＬＣＤ、プラズマディスプレイパネル（ＰＤＰ）、有機エレクトロルミネッセンス（ＯＥＬ）、又は投影型ディスプレイとすることができる。ハードディスク又はソリッドステートドライブ（ＳＳＤ）などのディスク１０８と、コンパクトディスク（ＣＤ）ドライブ、デジタルビデオディスク（ＤＶＤ）ドライブ、ブルーレイディスク（ＢＤ）ドライブなどのドライブ１０９は、シリアルＡＴアタッチメント（ＳＡＴＡ）又は統合型ドライブエレクトロニクス（ＩＤＥ）コントローラ１０７を介して、バス１０４に接続することができる。さらに、キーボード１１１及びマウス１１２は、キーボード・マウスコントローラ１１０又はユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）（図示せず）を介して、バス１０４に接続することができる。
【００２７】
オペレーティングシステム、Ｗｉｎｄｏｗｓ（登録商標）、ＵＮＩＸ（登録商標）、Ｍａｃ  ＯＳ（登録商標）、Ｌｉｎｕｘ（登録商標）、又はＪａｖａ（登録商標）の処理環境を提供するプログラム、Ｊａｖａ（登録商標）アプリケーション、Ｊａｖａ（登録商標）仮想マシン（ＶＭ）、及びＪ２ＥＥ（登録商標）などのＪａｖａ（登録商標）ジャストインタイム（ＪＩＴ）コンパイラ、他のプログラム、並びに任意のデータは、メインメモリにロード可能なようにディスク１０８内に格納することができる。（「Ｗｉｎｄｏｗｓ」は、米国、他の国又はその両方におけるＭｉｃｒｏｓｏｆｔ  Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎの登録商標であり、「ＵＮＩＸ」は、米国、他の国又はその両方におけるＯｐｅｎ  Ｇｒｏｕｐの登録商標であり、「Ｍａｃ  ＯＳ」は、米国、他の国又はその両方におけるＡｐｐｌｅ  Ｉｎｃ．の登録商標であり、「Ｌｉｎｕｘ」は、米国、他の国又はその両方におけるＬｉｎｕｓ  Ｔｏｒｖａｌｄｓの登録商標であり、「Ｊａｖａ」及び「Ｊ２ＥＥ」は、米国、他の国又はその両方におけるＯｒａｃｌｅ  Ａｍｅｒｉｃａ，Ｉｎｃ．の登録商標である）。
【００２８】
ドライブ１０９は、ＣＤ−読み出し専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）、ＤＶＤ−読み出し専用メモリ（ＤＶＤ−ＲＯＭ）又はＢＤから読み出し可能な、本発明の１つの実施形態のコンピュータプログラムのような、プログラムをディスク１０８にインストールし、又はＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、又はＢＤから読み出し可能な任意のデータをメインメモリ１０３又はディスク１０８にロードするために使用することができる。
【００２９】
通信インターフェース１１４は、例えば、これに限定されるものではないが、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）プロトコルに基づくことができる。通信インターフェース１１４は、コンピュータシステム１０１を通信回線１１５に物理的に接続する通信コントローラ１１３を介してバス１０４に接続し、ネットワークインターフェース層を、コンピュータシステム１０１のオペレーティングシステムの通信機能のＴＣＰ／ＩＰ通信プロトコルに提供することができる。この場合、通信回線１１５は、有線ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）環境、又は例えば、これらに限定されるものではないが、ＩＥＥＥ（登録商標）８０２．１１ａ／ｂ／ｇ／ｎなどの無線ＬＡＮ接続規格に基づいた無線ＬＡＮ環境とすることができる（「ＩＥＥＥ」は、米国、他の国、又はその両方における米国電気電子学会（Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ  ｏｆ  Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌ  ａｎｄ  Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ  Ｅｎｇｉｎｅｅｒｓ，  Ｉｎｃ．）の登録商標である）。
【００３０】
以下、図２Ａ〜図２Ｃ、図３Ａ及び図３Ｂ、図４Ａ及び図４Ｂ、図５Ａ〜図５Ｃ、図６Ａ及び図６Ｂ、図７Ａ〜図７Ｃ、図８Ａ及び図８Ｂ、図９Ａ及び図９Ｂ、並びに図１０を参照して、本発明の種々の実施形態を説明する。
【００３１】
本発明の１つの実施形態は、以下の認識に基づいている。人的リソースをディスパッチするために雇用エージェンシにより使用されるチャットボットは、検索クエリが未知の語を含む場合に、チャットボットが、“検索クエリの意味を理解できません”、又は“人的リソースは発見されません”のように検索クエリに回答したり、クエリの語を構文解析するためにチャットボットによって使用されている辞書がそうした未知の語を有していないため、チャットボットが、未知の語以外の検索クエリ内の語を用いて検索クエリに回答したりするといった問題がある。このため、検索クエリに応答して、ユーザに対して、人的リソースがディスプレイ上に提示されない場合がある。この問題を回避するために、本発明の１つ又は複数の実施形態の利点は、チャットボットが、辞書を使用するだけでなく、ネット上を検索することによって、又は、限定されるものではないが、人的リソースデータ、マシンリソースデータ、人的リソースのためのワークサイトデータ、マシンリソースのためのワークサイトデータを含む１つ又は複数のタイプのリソースデータを格納するためのリポジトリ上を検索することによって、未知の語を発見できることである。
【００３２】
図２Ａ〜図２Ｃ及び図３Ａ〜図３Ｄはそれぞれ、「人的リソース」及び「マシンリソース」を発見するためのコンピュータ実施方法の例を示すブロック図を示す。
【００３３】
ここで図２Ａ〜図２Ｃを参照すると、図２Ａ〜図２Ｃは、本発明の１つの実施形態に従って、「人的リソース」を発見するためのコンピュータ実施方法の例を示すブロック図を示す。
【００３４】
ここで図２Ａを参照すると、図２Ａは、本発明の１つの実施形態による、ユーザとコンピュータシステムとの間の会話を表示するディスプレイ２０１を示す。ユーザは、コンピュータシステムを用いて人的リソースを発見したいと思う人とすることができる。コンピュータシステムは、図１に説明されるコンピュータシステム１０１に相当するものとすることができる。
【００３５】
ディスプレイ２０１は、ディスプレイケーブルを介してコンピュータシステム１０１に接続すること、又はディスプレイ２０１が接続される別個のコンピュータに接続することができる。別個のコンピュータは、これらに限定されるものではないが、インターネット又はイントラネットなどのネットワークを介して、コンピュータシステム１０１に接続することができる。
【００３６】
最初に、コンピュータシステムは、ディスプレイ２０１上に、人的リソースを発見するための検索クエリの入力を促すメッセージを表示することができる。例えば、吹き出し２１１内に表示されるような、検索クエリの入力を促すメッセージは、次の通りである：”我々は、技術分野における人的リソースをあなたに提示します。あなたはどのタイプの人的リソースを検索していますか？”。
【００３７】
吹き出し２１１のメッセージの表示に応答して、ユーザは、これらに限定されるものではないが、キーボード、マウス、タッチペンもしくはユーザの指、又は音声入力方法を含む１つ又は複数のタイプの入力インターフェースを用いて、人的リソースを発見するための検索クエリを入力することができる。検索クエリは、自然言語形式での入力とすることができる。例えば、吹き出し２１２に表示されるように、ユーザから自然言語形式で入力された検索クエリは、次の通りである。：”プロジェクション（Ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ）ＴＴＴＹＹＹのソフト開発に関連する事例の能力をもつ人的リソース”。
【００３８】
吹き出し２１２に示されるユーザからの検索クエリの入力に応答して、コンピュータシステムは、ユーザから検索クエリを受信する。
【００３９】
受信した検索クエリの一例が、ブロック２２１に次のように示される。：”プロジェクションＴＴＴＹＹＹのソフト開発に関連する案件の能力を有する人的リソース”。
【００４０】
コンピュータシステムは、形態素解析を用いて、ブロック２２１に示される検索クエリから語を抽出する。一例において、形態素解析を用いることによって、コンピュータシステムは、受信した検索クエリにおいて語を切り出し、構文解析を行うことができる。当業者には、検索クエリから語を抽出するために、形態素解析のための任意の既知のコンピュータ実施方法を使用できることが明らかであろう。当業者には、１つ又は複数の異なるタイプの解析を実施して、１つ又は複数の異なるタイプで検索クエリから語を抽出できることが明らかであろう。
【００４１】
ブロック２２２は、検索クエリからの語の抽出の一例を示す。ブロック２２２は、抽出された語が次の通りであることを示す。：”人的リソース”、”能力”、”事例”、”関連する”、”ソフト開発”、及び“プロジェクションＴＴＴＹＹＹ”。
【００４２】
検索クエリから語を抽出した後、コンピュータシステムは、辞書２６１を用いて、その語にカテゴリを割り当てる。一例において、ブロック２２３においてカテゴリが割り当てられた１つ又は複数の抽出された語は、「第１の語」と呼ぶことができる。一例において、辞書２６１内のカテゴリは、これらに限定されるものではないが、人的リソースのスキルを表すカテゴリ、ある語が検索クエリ内の質問に関連することを表すカテゴリ、又は品詞を表すカテゴリを含むことができる。
【００４３】
一例として、コンピュータシステムは、以下に説明するように、辞書２６１をキーワード辞書として使用することができる。
【００４４】
キーワード辞書は、語と、この語に関連付けられたカテゴリとの対を含むことができる。キーワード辞書に含まれる語は、検索クエリで使用される一般的な語又は特定の語のような、人的リソースの発見に関連する語とすることができる。キーワード辞書内のカテゴリは、検索クエリから抽出された語において、スキル語（skill word）又は照会語（inquiry word）に割り当てることができるカテゴリとすることができる。
【００４５】
キーワード辞書の１つの実施形態が図８Ａに示される。キーワード辞書８０１は、語と、この語に関連付けられたカテゴリとの対を含む。キーワード辞書８０１に示されるカテゴリは、“スキル”及び“照会”である。カテゴリ“スキル”は、このカテゴリに割り当てられた語が、人的リソースもしくはマシンリソースのためのスキル、人的リソースもしくはマシンリソースを発見するために必要なスキル、又は人的リソースもしくはマシンリソースを発見するためのワークサイトを発見するために必要なスキルに関連することを示す。カテゴリ“照会”は、このカテゴリに割り当てられた語が照会語（inquiry word）に関連するが、スキル語（skill word）には関連しないことを示す。
【００４６】
キーワード辞書は、キーワード辞書内の語の同義語を有することができる。同義語は、元の語と同じ又はほぼ同じ意味を有する付加的な語とすることができる。
【００４７】
同義語の１つの例がキーワード辞書８０１に示される。キーワード辞書８０１は、“ソフト開発”の同義語が、語“ソフトウェア開発”であることを示す。
【００４８】
検索クエリからのブロック２２２における抽出された語の中の特定の語が、キーワード辞書８０１などの辞書２６１において同義語としてリストにされる場合、コンピュータシステムは、検索クエリからのこの特定の抽出された語の同義語を発見することができ、その発見した同義語は、辞書２６１に一般的にリストにされているか又は検索クエリからの抽出された語と比較して一般的に使用されているので、検索クエリからのこの特定の抽出語を発見した同義語に置き換えることができる。そうした置き換えの別の実施形態において、形態素解析のために適用された抽出辞書が同義語を有する場合、コンピュータシステムは、形態素解析で用いられる抽出辞書（図示せず）を用いて、検索クエリからのこの特定の抽出語を、形態素解析の過程で発見した同義語に置き換えることができる。
【００４９】
ブロック２２２における抽出された語の中のある語が辞書２６１に発見されなかった場合、コンピュータシステムは、カテゴリ“未知の語”をこの語に割り当てることができる。或いは、コンピュータシステムが、いずれのカテゴリもこの語に割り当てない場合がある。この代替的な実施形態においては、いずれのカテゴリもこの語に割り当てられない。
【００５０】
一例において、ブロック２２３は、次に示されるように、ブロック２２２における抽出された語へのカテゴリの割り当てを示す。：“人的リソース”−“照会”、“能力”−“照会”、“事例”−“照会”、“関連する”−“照会”、“ソフトウェア開発”−“スキル”、及び“プロジェクションＴＴＴＴＹＹＹ”−“未知の語”。ブロック２２３における例では、辞書２６１は語“プロジェクションＴＴＴＴＹＹＹ”を含まないので、カテゴリ“未知の語”が、語“プロジェクションＴＴＴＴＹＹＹ”に割り当てられた。
【００５１】
コンピュータシステムは、抽出された語の中に未知の語があるかどうかを調べる。カテゴリ“未知の語”が割り当てられた語が発見された場合、コンピュータシステムは、この語を未知の語２２４として選択する。或いは、コンピュータシステムが、いずれのカテゴリも割り当てられなかった語を発見した場合、コンピュータシステムは、この語を未知の語２２４として選択する。
【００５２】
ここで図２Ｂを参照すると、一例において、コンピュータシステムは、ネット２８１上で未知の語２２６を検索することができる。ネット２８１は、インターネット又はイントラネットなどのネットワークとすることができる。コンピュータシステムは、インターネット辞書又はイントラネット辞書のようなネット上の辞書を使用することができる。
【００５３】
ネット２８１上で未知の語２２６が発見された場合、コンピュータシステムは、図２Ｂに示される発見されたページ２８２に見られるように、未知の語が発見されたネット上のページの記述を取得することができる。ページ２８２は、ヘッダと、記述とを有することができる。ヘッダは、タイトルを含むことができる。記述は、ヘッダについての注釈とすることができる。ページ２８２は、タイトル及びタイトルに関する記述を有する辞書と同様に、記述のタイトルとしてのヘッダと、タイトルに関する記述とを示す。ページ２８２は、タイトル“プロジェクションＴＴＴＹＹＹ”及び記述“東京に本社があるＺＺＺにより販売されているゲーム機”を有することができる。
【００５４】
コンピュータシステムは、前述の形態素解析を用いて、ページ２８２内の記述から語を抽出することができる。
【００５５】
ブロック２２８は、ページ２８２内の記述からの語の抽出の一例を示す。ブロック２２８は、抽出された語が、次の通りであることを示す。：“ゲーム機”、“により販売されている”、“ＺＺＺ”、“本社”、“ある”及び“東京”。
【００５６】
記述から語を抽出した後、記述から抽出された語を「第２の語」と呼ぶことができるものとすると、コンピュータシステムは、辞書２６２を用いて、第２の語にカテゴリを割り当てる。
【００５７】
辞書２６２のために、コンピュータシステムは、以下に説明されるような前述のキーワード辞書、システム辞書、又はその組み合わせなどの辞書２６１を使用することができる。
【００５８】
キーワード辞書の前の説明はここでも適用可能である。
【００５９】
システム辞書は、語と、この語に関連付けられたカテゴリとの対を含むことができる。システム辞書内の語は、例えば、言語辞書にリストにできるあらゆる語とすることができる。システム辞書内のカテゴリは、例えば、記述から抽出された語の中の名詞、固有名詞、又は動詞に割り当てることができるカテゴリとすることができる。
【００６０】
システム辞書の一例が図８Ａに示される。システム辞書８０２は、語と、この語に関連付けられたカテゴリとの対を含むことができる。システム辞書８０２に示されるカテゴリは、例えば、“名詞”、“固有名詞”及び“動詞”などである。
【００６１】
システム辞書は、システム内の語についての同義語を有することができる。同義語は、元の語と同じ又はほぼ同じ意味をもつ付加的な語とすることができる。
【００６２】
同義語の一例が、キーワード辞書８０１に示される。システム辞書８０２は、“ソフト開発”の同義語が、語“ソフトウェア開発”であり、“技術の質問（tech question）”の同義語が、語“技術的質問（technical question）”であることを示す。
【００６３】
ブロック２２８の記述から抽出された語が、キーワード辞書８０２などの辞書２６２に同義語としてリストにされる場合、コンピュータシステムは、ブロック２２８の記述から抽出された語を、同義語に対応する語に置き換えることができる。これは、置き換えられた語が、辞書２６２内に一般的にリストにされているため、又は同義語と比べて一般的に使用されているためである。
【００６４】
カテゴリの割り当ての１つの実施形態は、次のようにブロック２２９に示される。：“ゲーム機”−“スキル”、“ＺＺＺ”−“固有名詞”、“本社”−“名詞”、“東京”−“固有名詞”。
【００６５】
ここで図２Ｃを参照すると、コンピュータシステムは、ブロック２２９における第２の語の中から、所定のカテゴリが割り当てられた語を発見する。所定のカテゴリは、リソースを発見する目的に応じて決定することができる。所定のカテゴリは、人的リソースのスキルを表すカテゴリとすることができる。
【００６６】
所定のカテゴリが“スキル”であると仮定する。この場合、ブロック２２９における第２の語の中から、語“ゲーム機”が選択される。
【００６７】
その後、コンピュータシステムは、発見した語と高い相関を有する、「相関語（correlation word）」と呼ぶことができる語を抽出する。その相関は、相関値として示すことができる。相関値は、集合内の他の文書と比較して現在のクエリによって選択された文書セットとファセット値との関係の強さの度合いを示す尺度とすることができる。
【００６８】
相関値は、例えば図１０に示されるように計算することができる。
【００６９】
ここで図１０を参照すると、図１０は、相関値を計算する方法の一例を示す。
【００７０】
例えば、参照番号１００１で示されるように、相関値＝実測値／期待値である。
【数１】
2021524086.tif 000003
ここで、実測値は、Ａ及びＢの両方を含む文書の確率であり、
【数２】
2021524086.tif 000004
のように表され、
期待値は、Ａを含む文書の確率とＢを含む文書の確率とを掛け合わせることにより得られる値であり、
【数３】
2021524086.tif 000005
のように表される。
【００７１】
ここで再び図２Ｃを参照すると、語“ゲーム機”の相関語は、ブロック２９１に見られる相関値に従って、“ゲームプログラミング”である。従って、コンピュータシステムは、ブロック２３１において、語“ゲームプログラミング”を相関語とみなす。相関語として、複数の語を選択することができる。
【００７２】
コンピュータシステムは、第１の語の中から、前述の所定のカテゴリと同じカテゴリが割り当てられた語を発見することができ、その語は、表２３１において「検索語」と呼ぶことができる。検索語として、複数の語を選択することができる。
【００７３】
図２Ｃに示される一例では、所定のカテゴリは“スキル”である。この例では、語“ソフトウェア開発”が、ブロック２２３における第１の語の中から選択される。
【００７４】
その後、コンピュータシステムは、ブロック２３１において、相関語“ゲームプログラミング”と検索語“ソフトウェア開発”とを用いて、人的リソースデータベース（ＤＢ）２７１などのリポジトリから、人的リソースデータを発見する。コンピュータシステムは、相関語のみ、検索語のみ、又は相関語と検索語の両方を用いて、人的リソースデータを発見することができ、次に、後述されるマイニング方法を用いて、各々の発見された人的リソースデータに優先順位を与えることができる。
【００７５】
人的リソースデータベース２７１は、人的リソースのＩＤ（ＩＤ）、人的リソースの状態（状態（Status））、人的リソースの経験レベル（経験）、人的リソースの利用可能な又は好ましい作業場所（場所）、人的リソースの経歴情報（経歴）の対を有することができる。状態は、次のように表すことができる。：１．派遣中、２．派遣待ち、３．退職済み。経験レベルは、次のように表すことができる。：２０、３０、４０、５０及び６０。場所は、これらに限定されるものではないが、州（state）名、県（prefecture）名、郡（county）名のような１つ又は複数の場所識別子によって表すことができる。経歴情報は、例えば、これらに限定されるものではないが、職歴、雇用記録、証明書、学歴、専攻分野、又は資格などを含むことができる。付加的な又は代替的な例において、ＩＤ、状態、経験、場所、及び経歴は、付加的な又は代替的なタイプの情報を含み、付加的な又は代替的なタイプの表現によって表すことができる。
【００７６】
その結果、コンピュータシステムは、推奨値又はマイニング分析値などの値の有無にかかわらず、人的リソースデータ２７１から、参照番号２７２で示されるエントリの中からの１つ又は複数の人的リソースデータエントリを取得する。
【００７７】
コンピュータシステムがマシンリソースデータを取得する場合、コンピュータシステムは、経験レベルに関連する相関を用いるマイニング方法をさらに使用することができる。
【００７８】
図８Ｂを参照して、経験レベルに関連する相関の１つの実施形態が説明される。
【００７９】
ここで図８Ｂを参照すると、表８１１は、各々の経験レベルの数字が合計される事例の総数を示す。一例において、表８１２は、経歴分野が“ゲーム機（スキル）”と“ソフトウェア開発（スキル）”の両方を含むことを示している。一例においては、表８１２における経験レベルに関連した相関は、次のように計算される。：仮定数値と、全体の比率に基づいて計算された実際の数値との比率。例において、表８１２における経験レベルに関連した前述の相関は、次の通りである。：５０／１００×（１０００／４０００）＝２．０。
【００８０】
コンピュータシステムは、高いスコアを有する語に対して、より高い優先順位を与えることができる。従って、複数の語が得られた場合には、優先順位に従って、語の順番をソートすることができる。
【００８１】
取得された人的リソースデータの１つの実施形態が、次のようにボックス２３２に示される。：“接頭辞ＸＸＸ”（  ％）；“接頭辞ＹＹＹ”（  ％）；．．．。
【００８２】
その後、コンピュータシステム又はディスプレイは、吹き出し２１３に見られるように、発見した人的リソースデータをユーザに提示する。一例において、吹き出し２１３は、次のように示される。：
“以下の人が推奨される：
接頭辞ＸＸＸ（  ％）
接頭辞ＹＹＹ（  ％）
．．．”
【００８３】
コンピュータシステムは、優先順位に従って、発見した人的リソースデータをリストにすることができる。その後、コンピュータシステムは、リストにされた人的リソースデータをユーザに提示することができる。或いは、ディスプレイは、リストにされた人的リソースデータをユーザに表示する。
【００８４】
ユーザが、提示された人的リソースについての更なる詳細を知りたい場合、ユーザは、ディスプレイ２０３上の人的リソースデータに提示される文字をクリックすることができる。
【００８５】
クリックに応答して、コンピュータシステムは、人的リソースデータベース２７１から提示された人的リソースデータの詳細情報を取得し、ディスプレイ２０３上に情報を表示することができる。
【００８６】
図２Ａ〜図２Ｃに説明されるブロック図によれば、本発明の１つ又は複数の実施形態の利点は、コンピュータシステムが、未知の語の代わりに前述の相関語を提示できることであり、従って、１つ又は複数の未知の語さえも含む自然言語入力に応答して、適切な人的リソースを提示できることである。
【００８７】
ここで図３Ａ〜図３Ｄを参照すると、図３Ａ〜図３Ｄは、本発明の１つの実施形態による、マシンリソースを発見するコンピュータ実施方法を示すブロック図を示す。
【００８８】
ここで図３Ａを参照すると、図３Ａは、本発明の１つの実施形態による、ユーザとコンピュータシステムとの間の会話を管理するディスプレイ３０１を示す。ユーザは、コンピュータシステムを用いてマシンリソースを発見したい人とすることができる。コンピュータシステムは、図１に説明されるコンピュータシステム１０１に相当するものとすることができる。
【００８９】
ディスプレイ３０１は、ディスプレイケーブルを介してコンピュータシステム１０１に接続すること、又はディスプレイ３０１が接続される別個のコンピュータに接続することができる。別個のコンピュータは、インターネット又はイントラネットなどのネットワークを介してコンピュータシステム１０１に接続することができる。
【００９０】
最初に、コンピュータシステムは、ディスプレイ３０１上に、マシンリソースを発見するための検索クエリの入力を促すメッセージを表示することができる。検索クエリは、自然言語形式の入力とすることができる。例えば、マシンリソースを発見するための検索クエリの入力を促すメッセージは、次のように吹き出し３１１内に表示される。：“我々は、技術分野におけるマシンリソースをあなたに提示します。あなたは、どのタイプのマシンリソースを探していますか？”。
【００９１】
吹き出し３１１のメッセージの表示に応答して、ユーザは、キーボード、マウス、タッチペンもしくはユーザの指、又は音声入力方法を用いて、マシンリソースを発見するための検索クエリを入力することができる。一例において、ユーザからの検索クエリは、次のように吹き出し３１２に表示される。：“プロジェクションＴＴＴＹＹＹに関連する技術的質問に答える能力をもつマシンリソース。”
【００９２】
ユーザからの検索クエリの入力に応答して、コンピュータシステムは、ユーザから検索クエリを受信する。
【００９３】
受信した検索クエリの一例が、ブロック３２１に次のように示される。：“プロジェクションＴＴＴＹＹＹに関連する技術的質問に答える能力をもつマシンリソース”。
【００９４】
コンピュータシステムは、形態素解析を用いてブロック３２１における検索クエリから語を抽出する。一例において、形態素解析を用いることによって、コンピュータシステムは、受信した検索クエリにおいて語を切り出し、構文解析を行うことができる。当業者には、検索クエリから語を抽出するために、形態素解析のための任意の既知のコンピュータ実施方法を使用できることが明らかであろう。当業者には、１つ又は複数の異なるタイプの解析を実施して、１つ又は複数の異なるタイプで検索クエリから語を抽出できることが明らかであろう。
【００９５】
一例において、ブロック３２１における検索クエリからの語の抽出が、ブロック３２２に示される。ブロック３２２は、抽出された語が次の通りであることを示す。：“マシンリソース”、“能力”、“答える”、“技術的質問”、“プロジェクションＴＴＴＹＹＹ”。
【００９６】
検索クエリから語を抽出した後、コンピュータシステムは、辞書３６１を用いて、その語にカテゴリを割り当てる。一例において、ブロック３２３においてカテゴリが割り当てられた１つ又は複数の抽出された語は、１つ又は複数の第１の語とすることができる。
【００９７】
コンピュータシステムは、以下に説明するように、辞書３６１をキーワード辞書として使用することができる。キーワード辞書は、語と、この語に関連付けられたカテゴリとの対を含むことができる。キーワード辞書に含まれる語は、マシンリソースの発見に関連する語、例えば、検索クエリで使用される一般的な語又は特定の語とすることができる。キーワード辞書内のカテゴリは、検索クエリから抽出された語において、スキル語又は照会語に割り当てることができるカテゴリとすることができる。キーワード辞書の前述の実施形態は、辞書３６１にも適用可能である。
【００９８】
ブロック３２２における抽出された語の中の語が辞書３６１に発見されなかった場合、コンピュータシステムは、カテゴリ「未知の語」をこの語に割り当てることができる。或いは、コンピュータシステムが、いずれのカテゴリもこの語に割り当てない場合がある。この代替的な実施形態においては、いずれのカテゴリもこの語に割り当てられない。
【００９９】
一例において、ブロック３２３は、次に示されるように、ブロック３２３における抽出された語へのカテゴリの割り当てを示す。：“マシンリソース”−“照会”、“能力”−“照会”、“答える”−“照会”、“技術的質問”−“スキル”、及び“プロジェクションＴＴＴＹＹＹ”−“未知の語”。ブロック３２３における例では、辞書３６１には語“プロジェクションＴＴＴＹＹＹ”がないため、カテゴリ“未知の語”が、語“プロジェクションＴＴＴＹＹＹ”に割り当てられた。
【０１００】
コンピュータシステムは、抽出された語の中に未知の語があるかどうかを調べる。カテゴリ”未知の語”が割り当てられた語が発見された場合、コンピュータシステムは、この語を未知の語３２４として選択する。或いは、コンピュータシステムが、いずれのカテゴリも割り当てられなかった語を発見した場合、コンピュータシステムは、この語を未知の語３２４として選択する。
【０１０１】
ここで図３Ｂを参照すると、一例において、コンピュータシステムは、マシンリソースデータベース３７１のようなリポジトリ上で未知の語３２５を検索することができる。一例では、マシンリソースデータベース３７１は、マシンリソースデータと、マシンリソースデータに関連付けられたスキル情報との対を有することができる。
【０１０２】
マシンリソースデータベース３７１上で未知の語３２５が発見されなかった場合、コンピュータシステムは、次に、ネット３８１上で未知の語３２６を検索する。ネット３８１は、インターネット又はイントラネットなどのネットワークとすることができる。ネット３８１は、インターネット辞書又はイントラネット辞書などのネットワーク上の辞書とすることができる。
【０１０３】
マシンリソースデータベース３７１上で未知の語３２５が発見された場合に実行されるプロセスは、以下に図３Ｄを参照して別個に説明する。
【０１０４】
ネット３８１上で未知の語３２６が発見された場合、コンピュータシステムは、図３Ｂに示される発見されたページ３８２に見られるように、未知の語が発見されたネット上のページの記述を取得する。ページ３８２は、ヘッダと、記述とを有することができる。ヘッダは、タイトルを含むことができる。記述は、ヘッダについての注釈とすることができる。ページ３８２は、記述のタイトルとしてのヘッダと、タイトルに関連する記述とを示す。ページ３８２は、タイトル“プロジェクションＴＴＴＹＹＹ”及び記述“東京に本社があるＺＺＺにより販売されているゲーム機”を有することができる。
【０１０５】
コンピュータシステムは、前述の形態素解析を用いて、ページ３８２内の記述から語を抽出することができる。
【０１０６】
ブロック３２８は、ページ３８２内の記述から語を抽出する一例を示す。ブロック３２８は、抽出された語が次の通りであることを示す：“ゲーム機”、“により販売されている”、“ＺＺＺ”、“本社”、“ある”及び“東京”。
【０１０７】
記述から語を抽出した後、記述からの１つ又は複数の抽出された語が１つ又は複数の第２の語を表すことができる場合、コンピュータシステムは、辞書３６２を用いて、第２の語にカテゴリを割り当てることができる。
【０１０８】
辞書３６２のために、コンピュータシステムは、以下に説明されるような前述のキーワード辞書、前述のシステム辞書、又はその組み合わせなどの辞書３６１を使用することができる。辞書が前述のキーワード辞書及び前述のシステム辞書を含む場合、辞書を用いた語へのカテゴリの割り当ては、キーワード辞書、そしてシステム辞書の順に行われる。
【０１０９】
キーワード辞書及びシステム辞書の前述の説明は、ここでも適用可能である。
【０１１０】
ここで図３Ｃを参照すると、カテゴリの割り当ての一例が、図３Ｃのブロック３２９において、次のように示される。：“ゲーム機”−“スキル”、“ＺＺＺ”−“固有名詞”、“本社”−“名詞”、“東京”−“固有名詞”である。
【０１１１】
コンピュータシステムは、ブロック３２９における第２の語の中から、所定のカテゴリが割り当てられた語を発見する。所定のカテゴリは、リソースを発見する目的に応じて決定することができる。所定のカテゴリは、マシンリソースのスキルを表すカテゴリとすることができる。
【０１１２】
一例において、図３Ｃに示すように、所定のカテゴリは“スキル”である。図３Ｃの例においては、ブロック３２９における第２の語の中から、語“ゲーム機”が選択される。
【０１１３】
その後、コンピュータシステムは、発見した語と高い相関を有する相関語を表すことができる語を抽出する。相関の説明は、ここでも適用可能である。
【０１１４】
ここで図３Ｃを再び参照すると、語“ゲーム機”の相関語は、テーブル３９１に見られる相関値に従うと“ゲームプログラミング”である。従って、コンピュータシステムは、ブロック３３１において、語“ゲームプログラミング”を相関語とみなす。相関語として複数の語が存在する場合には、複数の語を相関語として選択することができる。
【０１１５】
コンピュータシステムは、第１の語の中から、ブロック３３１において「検索語」と呼ばれる、前述の所定のカテゴリと同じカテゴリが割り当てられた語を発見することができる。検索語として複数の語が存在する場合には、複数の語を検索語として選択することができる。
【０１１６】
図３Ｃに示される一例において、所定のカテゴリは“スキル”である。この場合、語“ソフトウェア開発”が、ブロック３２３における第１の語の中から選択される。
【０１１７】
その後、コンピュータシステムは、ブロック３３１において、相関語“ゲームプログラミング”及び検索語“ソフトウェア開発”を用いて、マシンリソースデータベース（ＤＢ）３７１などのリポジトリから、マシンリソースデータを発見する。コンピュータシステムは、相関語のみ、検索語のみ、及び相関語と検索語の両方を用いて、人的リソースデータを発見することができ、次に、後述するマイニング方法を用いて、各々の発見した人的リソースデータに優先順位を与えることができる。
【０１１８】
マシンリソースデータベース３７１は、マシンリソースのＩＤ（ＩＤ）と、マシンリソースの状態（状態）と、マシンリソースの仕様情報（仕様）との対を有することができる。状態は、次のように表すことができる。：１．派遣中、２．派遣待ち、３．修理中又は廃棄済み。仕様情報は、例えば、これらに限定されるものではないが、職歴、実績、又は販売もしくはレンタル料金などを含むことができる。
【０１１９】
その結果、コンピュータシステムは、推奨値又はマイニング分析値などの値の有無にかかわらず、マシンリソースデータベース３７１から、参照番号３７２で示されるエントリの中からの１つ又は複数のマシンリソースデータエントリを取得する。
【０１２０】
一例において、経歴分野において、“ゲーム機（スキル）”及び“ソフトウェア開発（スキル）”の両方を含むことができる。
【０１２１】
コンピュータシステムがマシンリソースデータを取得すると、コンピュータシステムは、経験レベルに関連する相関を用いるマイニング方法をさらに使用することができる。
【０１２２】
図２Ａ〜図２Ｃの例における経験レベルに関連する相関の前述の例は、図３Ａ〜図３Ｄの例においても本明細書で適用可能である。
【０１２３】
ここで図３Ｃを再び参照すると、取得されたマシンリソースデータの１つの実施形態が、次のようにブロック３３２に示される。：“＃００４”（  ％）；“＃００２”（  ％）”；．．．。
【０１２４】
その後、コンピュータシステム又はディスプレイは、吹き出し３１３に見られるように、発見したマシンリソースデータをユーザに提示する。一例において、吹き出し３１３は、次のように示される。
“次のボットが推奨される：
ＩＤ  ＃００Ｃ（  ％）
ＩＤ  ＃００Ｂ（  ％）
．．．”。
【０１２５】
コンピュータシステムは、優先順位に従って、発見したマシンリソースデータをリストにすることができる。コンピュータシステムは、リストにされた人的リソースデータをユーザに提示することができる。或いは、ディスプレイは、リストにされた人的リソースデータをユーザに表示することができる。
【０１２６】
ユーザが、提示されたマシンリソースについての更なる詳細を知りたい場合、ユーザは、ディスプレイ３０３上の提示されたマシンリソースデータの文字をクリックするこができる。
【０１２７】
クリックに応答して、コンピュータシステムは、マシンリソースデータベース３７１から提示されたマシンリソースデータの詳細情報を取得し、ディスプレイ３０３上に情報を表示することができる。
【０１２８】
ここで図３Ｄを参照すると、一例において、マシンリソースデータベース３７１の代わりに、マシンリソースデータベース３９１が使用され、マシンリソースデータベース３９１は、項目“仕様”内に語“プロジェクションＴＴＴＹＹＹ”を有する。
【０１２９】
マシンリソースデータベース３９１上で未知の語が発見された場合、コンピュータシステムは、マシンリソースデータベース３９１から、未知の語、又は未知の語と前述の検索語とを用いて、マシンリソースデータを発見する。
【０１３０】
その結果、コンピュータシステムは、推奨値又はマイニング分析値などの値の有無にかかわらず、マシンリソースデータベース３９１内の参照番号３７３で示されるエントリの中から、１つ又は複数のマシンリソースデータエントリを取得する。
【０１３１】
取得されたマシンリソースデータの一例が、ブロック３４１において次のように示される。：“＃００Ｃ”（  ％）；“＃００Ｂ”（  ％）；．．．。
【０１３２】
その後、コンピュータシステム又はディスプレイは、吹き出し３１４に見られるように、発見したマシンリソースデータをユーザに提示する。吹き出し３１４の一例は以下の通りである。
“次のボットが推奨される：
ＩＤ  ＃００Ｃ（  ％）
ＩＤ  ＃００Ｂ（  ％）
．．．”
【０１３３】
コンピュータシステムは、未知の語がリポジトリ内にはあるが現時点で辞書３６１内にはない場合には、未知の語を辞書３６１に追加することを提案することができる。
【０１３４】
図３Ａ〜図３Ｃを参照して説明されるブロック図における例によれば、本発明の１つ又は複数の実施形態の利点は、未知の語がマシンリソースデータベース３７１のようなリポジトリ上で発見されず、ネット上で発見された場合、コンピュータシステムは、未知の語の代わりに前述の相関語を使用することができ、従って、未知の語さえも含む自然言語入力に応答して、適切なマシンリソースを提示できることである。
【０１３５】
図３Ａ、図３Ｂ及び図３Ｄに説明されるブロック図によれば、本発明の１つ又は複数の実施形態の利点は、未知の語がリポジトリ上で発見された場合、コンピュータシステムは、未知の語さえも含む自然言語入力に応答して、この未知の語を用いて更なる適切なマシンリソースを提示できることである。
【０１３６】
図２Ａ〜図２Ｃ及び図３Ａ〜図３Ｄに説明される例の実施形態を組み合わせて、人的リソースデータと、人的リソースデータに関連付けられたスキル情報との対を含むリポジトリから、人的リソースデータ又はマシンリソースデータのいずれかを発見することができる。
【０１３７】
図４Ａ及び図４Ｂ及び図６Ａ及び図６Ｂは、人的リソース又はマシンリソースを発見するためのプロセス及びコンピュータプログラムの例をそれぞれ示す異なる高レベル論理フローチャートを示す。図５Ａ〜図５Ｃ及び図７Ａ〜図７Ｃは、人的リソース又はマシンリソースのためのワークサイトを発見するためのプロセス及びコンピュータプログラムの例を示す異なる高レベル論理フローチャートを示す。
【０１３８】
図４Ａ及び図４Ｂ、図５Ａ〜図５Ｃ、図６Ａ及び図６Ｂ、並びに図７Ａ〜図７Ｃを参照して説明されるこれらのフローチャートにおいて、ステップの対象は、図１に説明されるコンピュータシステム１０１のようなコンピュータシステムとすることができる。
【０１３９】
ここで図４Ａ及び図４Ｂを参照すると、図４Ａ及び図４Ｂは、本発明の１つの実施形態による、人的リソース又はマシンリソースを発見するプロセスを示すフローチャートである。
【０１４０】
ステップ４０１において、コンピュータシステムは、上述のプロセスを開始する。
【０１４１】
ステップ４０２において、コンピュータシステムは、ディスプレイ上に、ユーザからの検索クエリの入力を促すメッセージを表示する。検索クエリは、人的リソース又はマシンリソースを発見するためのものとすることができる。
【０１４２】
ステップ４０３において、コンピュータシステムは、人的リソース又はマシンリソースを発見するための検索クエリをユーザから受信する。
【０１４３】
ステップ４０４において、コンピュータシステムは、形態素解析を用いて検索クエリから語を抽出する。
【０１４４】
ステップ４０５において、コンピュータシステムは、前述のキーワード辞書などの辞書４６１を用いて、語にカテゴリを割り当てる。カテゴリが割り当てられた１つ又は複数の語は、１つ又は複数の第１の語を表すものとすることができる。
【０１４５】
ステップ４０６において、コンピュータシステムは、抽出された語の中に未知の語があるかどうかを調べる。ステップ４０６において、抽出された語の中に未知の語がある場合、コンピュータシステムは、ステップ４１１に進む。一方、抽出された語の中に未知の語がない場合、コンピュータシステムは、ステップ４０７に進む。
【０１４６】
ステップ４０７において、コンピュータシステムは、所定のカテゴリが割り当てられた第１の語を用いて、人的リソースデータベース又はマシンリソースデータベースなどのリポジトリ４７１から人的リソースデータ又はマシンリソースデータを発見する。複数の第１の語がある場合には、人的リソースデータ又はマシンリソースデータを発見するために、複数の第１の語が用いられる。
【０１４７】
ステップ４１１において、コンピュータシステムは、インターネット又はイントラネットなどのネット上で未知の語を検索する。
【０１４８】
ステップ４１２において、コンピュータシステムは、ネット上で未知の語が見つかるかどうかを調べる。ネットは、インターネット又はイントラネットなどのネットワークとすることができる。コンピュータシステムは、インターネット辞書又はイントラネット辞書などのネット上の辞書を使用することができる。ステップ４１２において、ネット上で未知の語が発見された場合、コンピュータシステムは、ステップ４１３に進む。一方、ネット上で未知の語が発見されなかった場合、コンピュータシステムは、前述のステップ４０７に進む。
【０１４９】
ステップ４１３において、コンピュータシステムは、未知の語が発見されたネット上のページの記述を取得する。そのページは、ヘッダと、記述とを有することができる。ヘッダは、タイトルを含むことができる。記述は、ヘッダについての注釈とすることができる。
【０１５０】
ステップ４１４において、コンピュータシステムは、形態素解析を用いて、記述から語を抽出する。ステップ４１４において用いられる形態素解析は、ステップ４０４において用いられるものと同じ形態素解析であっても、それとは異なる形態素解析であってもよい。
【０１５１】
ステップ４１５において、コンピュータシステムは、辞書４６２を用いて、記述から抽出された語にカテゴリを割り当てる。カテゴリが割り当てられた１つ又は複数の語は、１つ又は複数の第２の語を表すものとすることができる。ステップ４１５において使用される辞書は、前述のキーワード辞書、又は前述のキーワード辞書及びシステム辞書とすることができる。
【０１５２】
ステップ４１６において、コンピュータシステムは、第２の語の中で所定のカテゴリが割り当てられた語を発見し、発見された語と高い相関を有する、相関語を表すことができる語を抽出する。所定のカテゴリは、人的リソース又はマシンリソースのスキルを表すカテゴリである。さらに、コンピュータシステムは、１つ又は複数の第１の語の中で、前述の所定のカテゴリと同じカテゴリが割り当てられた、検索語を表すことができる語を発見する。
【０１５３】
ステップ４１７において、コンピュータシステムは、相関語及び検索語を用いて、リポジトリ４７１から、人的リソースデータ又はマシンリソースデータを発見する。リポジトリ４７１は、前述の人的リソースデータベース又は前述のマシンリソースデータベースとすることができる。
【０１５４】
ステップ４１８において、コンピュータシステムは、発見された人的リソースデータ又はマシンリソースデータをディスプレイ上でユーザに提示できるようにするために、発見された人的リソースデータ又はマシンリソースデータをリストにする。その後、コンピュータシステムは、リストに化された人的リソースデータ又はマシンリソースデータをユーザに提示する。或いは、ディスプレイは、リストにされた人的リソースデータ又はマシンリソースデータをユーザに表示する。
【０１５５】
ステップ４１９において、コンピュータシステムは、上述のプロセスを終了する。
【０１５６】
図４Ａ及び図４Ｂに説明されるフローチャート図によれば、コンピュータシステムは、未知の語の代わりに前述の相関語を使用するので、未知の語さえも含む自然言語入力に対して、適切な人的リソース又はマシンリソースを提示することができる。
【０１５７】
ここで図５Ａ〜図５Ｃを参照すると、図５Ａ〜図５Ｃは、本発明の一実施形態による、人的リソース又はマシンリソースを発見するプロセスを示すフローチャートである。
【０１５８】
ステップ５０１において、コンピュータシステムは、上述のプロセスを開始する。
【０１５９】
ステップ５０２〜５０７は、それぞれ、ステップ４０２〜４０７に対応することができる。従って、ここでは、ステップ５０２〜５０７の詳細な説明は省略する。
【０１６０】
ステップ５０８において、コンピュータシステムは、前述の人的リソースデータベース又はマシンリソースデータベースのようなリポジトリ５７１上で未知の語を検索する。
【０１６１】
ステップ５０９において、コンピュータシステムは、リポジトリ５７１上で未知の語が発見されたかどうかを調べる。リポジトリ５７１上で未知の語が発見された場合、コンピュータシステムは、ステップ５１０に進む。一方、リポジトリ５７１上で未知の語が発見されなかった場合、コンピュータシステムは、ステップ５１１に進む。
【０１６２】
上述のステップ５０９の後、ステップ５１０において、コンピュータシステムは、リポジトリ上で発見された未知の語、又はこの未知の語と所定のカテゴリが割り当てられた１つ又は複数の第１の語とを用いて、リポジトリ５７１から人的リソースデータ又はマシンリソースデータを発見する。
【０１６３】
ステップ５１１及び５１２は、それぞれ、ステップ４１１及び４１２に対応することができる。従って、ここでは、ステップ５１１及び５１２の詳細な説明は省略する。
【０１６４】
ステップ５１２の後、ステップ５１０において、コンピュータシステムは、所定のカテゴリが割り当てられた１つ又は複数の第１の語を用いて、リポジトリ５７１から人的リソースデータ又はマシンリソースデータを発見する。
【０１６５】
ステップ５１３〜５１８は、それぞれ、ステップ４１３〜４１８に対応することができる。従って、ここでは、ステップ５１３〜５１８の詳細な説明は省略する。
【０１６６】
ステップ５１９において、コンピュータシステムは、上述のプロセスを終了する。
【０１６７】
任意のステップ５２０において、コンピュータシステムは、ステップ５０９におけるようにリポジトリ内に未知の語がある場合、未知の語を辞書に追加することを提案することができる。従って、このステップ５２０の後、辞書は、前述の未知の語を、辞書に登録されている既知の語として有する。
【０１６８】
図５Ａ〜図５Ｃに説明されるフローチャート図によれば、コンピュータシステムは、未知の語の代わりに前述の相関語を使用するので、未知の語さえも含む自然言語入力に応答して、適切な人的リソース又はマシンリソースを提示することができる。
【０１６９】
ここで図６Ａ及び６Ｂを参照すると、図６Ａ及び図６Ｂは、本発明の１つの実施形態による、人的リソース又はマシンリソースのためのワークサイトを発見するプロセスの一例を示すフローチャートである。
【０１７０】
ステップ６０１において、コンピュータシステムは、上述のプロセスを開始する。
【０１７１】
ステップ６０２において、コンピュータシステムは、ユーザからの検索クエリの入力を促すメッセージをディスプレイ上に表示する。検索クエリは、人的リソース又はマシンリソースのためのワークサイトを発見するためのものとすることができる。
【０１７２】
ステップ６０３において、コンピュータシステムは、人的リソース又はマシンリソースのためのワークサイトを発見するための検索クエリをユーザから受信する。
【０１７３】
ステップ６０４において、コンピュータシステムは、形態素解析を用いて検索クエリから語を抽出する。
【０１７４】
ステップ６０５において、コンピュータシステムは、前述のキーワード辞書などの辞書６６１を用いて、語にカテゴリを割り当てる。カテゴリが割り当てられた１つ又は複数の語は、１つ又は複数の第１の語を表すものとすることができる。
【０１７５】
ステップ６０６において、コンピュータシステムは、抽出された語の中に未知の語があるかどうかを調べる。抽出された語の中に未知の語がある場合、コンピュータシステムはステップ６１１に進む。一方、抽出された語の中に未知の語がない場合、コンピュータシステムは、ステップ６０７に進む。
【０１７６】
ステップ６０７において、コンピュータシステムは、ワークサイトデータベースなどのリポジトリ６７１から、所定のカテゴリが割り当てられた第１の語を用いてワークサイトデータを発見する。複数の第１の語がある場合には、ワークサイトデータを発見するために、複数の第１の語が用いられる。
【０１７７】
ステップ６１１において、コンピュータシステムは、インターネット又はイントラネットなどのネット上で未知の語を検索する。
【０１７８】
ステップ６１２において、コンピュータシステムは、ネット上に未知の語があるかどうかを調べる。ネットは、インターネット又はイントラネットなどのネットワークとすることができる。コンピュータシステムは、インターネット辞書又はイントラネット辞書などのネット上の辞書を使用することができる。ネット上で未知の語が発見された場合、コンピュータシステムは、ステップ６１３に進む。一方、ネット上で未知の語が発見されなかった場合、コンピュータシステムは、前述のステップ６０７に進む。
【０１７９】
ステップ６１３において、コンピュータシステムは、未知の語が発見されたネット上のページの記述を取得する。そのページは、ヘッダと、記述とを有することができる。ヘッダは、タイトルを含むことができる。記述は、ヘッダについての注釈とすることができる。
【０１８０】
ステップ６１４において、コンピュータシステムは、形態素解析を用いて記述から語を抽出する。ステップ６１４において用いられる形態素解析は、ステップ６０４において用いられるものと同じ形態素解析であっても、それとは異なる形態素解析であってもよい。
【０１８１】
ステップ６１５において、コンピュータシステムは、辞書６６２を用いて、記述から抽出された語にカテゴリを割り当てる。カテゴリが割り当てられた１つ又は複数の語は、１つ又は複数の第２の語を表すものとすることができる。ステップ６１５において使用する辞書は、前述のキーワード辞書、又は前述のキーワード辞書及びシステム辞書とすることができる。
【０１８２】
ステップ６１６において、コンピュータシステムは、第２の語の中で、所定のカテゴリが割り当てられた語を発見し、発見された語と高い相関を有する語を抽出し、この語は、相関語を表すことができる。所定のカテゴリは、人的リソース又はマシンリソースのためのワークサイトで求められるスキルを表すカテゴリである。さらに、コンピュータシステムは、第１の語の中で、前述の所定のカテゴリと同じカテゴリが割り当てられた語を発見し、この語は、検索語を表すことができる。
【０１８３】
ステップ６１７において、コンピュータシステムは、相関語及び検索語を用いて、リポジトリ６７１からワークサイトデータを発見する。リポジトリ６７１は、前述のワークスサイトデータベースとすることができる。
【０１８４】
ステップ６１８において、コンピュータシステムは、発見された人的リソースデータ又はマシンリソースデータをディスプレイ上でユーザに提示できるようにするために、発見された人的リソースデータ又はマシンリソースデータをリストにする。その後、コンピュータシステムは、リストにされた人的リソースデータをユーザに提示する。或いは、ディスプレイは、リストにされた人的リソースデータをユーザに表示する。
【０１８５】
ステップ６１９において、コンピュータシステムは、上述のプロセスを終了する。
【０１８６】
図６Ａ及び図６Ｂに説明されるフローチャート図によれば、コンピュータシステムは、未知の語の代わりに前述の相関語を使用するので、未知の語さえも含む自然言語入力に対して、適切なワークサイトを提示することができる。
【０１８７】
ここで図７Ａ〜図７Ｃを参照すると、図７Ａ〜図７Ｃは、本発明の別の実施形態による、人的リソース又はマシンリソースのためのワークサイトを発見するプロセスの一例を示すフローチャートである。
【０１８８】
ステップ７０１において、コンピュータシステムは、上述のプロセスを開始する。
【０１８９】
ステップ７０２〜７０７は、それぞれ、ステップ６０２〜６０７に対応することができる。従って、ここでは、ステップ７０２〜７０７の詳細な説明は省略する。
【０１９０】
ステップ７０８において、コンピュータシステムは、前述のワークスサイトデータベースなどのリポジトリ７７１上で未知の語を検索する。
【０１９１】
ステップ７０９において、コンピュータシステムは、リポジトリ７７１上で未知の語が発見されたかどうかを調べる。リポジトリ７７１上で未知の語が発見された場合、コンピュータシステムは、ステップ７１０に進む。一方、リポジトリ７７１上で未知の語が発見されなかった場合、コンピュータシステムは、ステップ７１１に進む。
【０１９２】
上述のステップ７０９の後、ステップ７１０において、コンピュータシステムは、リポジトリ上で発見された未知の語、又はこの未知の語と所定のカテゴリが割り当てられた１つ又は複数の第１の語とを用いて、リポジトリ７７１からワークサイトデータを発見する。
【０１９３】
ステップ７１１及び７１２は、それぞれ、ステップ６１１及び６１２に対応することができる。従って、ここでは、ステップ７１１及び７１２の詳細な説明は省略する。
【０１９４】
ステップ７１２の後、ステップ７１０において、コンピュータシステムは、所定のカテゴリが割り当てられた１つ又は複数の第１の語を用いて、リポジトリ７７１から人的リソースデータ又はマシンリソースデータを発見する。
【０１９５】
ステップ７１３〜７１８は、それぞれ、ステップ６１３〜６１８に対応することができる。従って、ここでは、ステップ７１３〜７１８の詳細な説明は省略する。
【０１９６】
ステップ７１９において、コンピュータシステムは、上述のプロセスを終了する。
【０１９７】
任意のステップ７２０において、コンピュータシステムは、ステップ７０９におけるようにリポジトリ内に未知の語がある場合、未知の語を辞書内に追加することを提案することができる。従って、このステップ７２０の後、前述の未知の語を、辞書に登録されている既知の語として有する。
【０１９８】
図７Ａ〜図７Ｃに説明されるフローチャート図によれば、コンピュータシステムは、未知語の代わりに前述の相関語を使用するので、未知の語さえ含む自然言語入力に対して、適切なワークサイトを提示することができる。
【０１９９】
図９Ａ及び９Ｂは、本発明の実施形態による異なる全体的な機能ブロック図の一例を示す。
【０２００】
ここで図９Ａを参照すると、図９Ａは、本発明の１つの実施形態による、図４Ａ及び図４Ｂ、並びに図６Ａ及び図６Ｂのプロセスに関連するコンピュータシステムのハードウェアの一例を示す全体的な機能ブロック図である。
【０２０１】
一例において、コンピュータシステム９０１は、図１に説明されるコンピュータシステム１０１に対応することができる。一例において、ディスプレイ９０２は、図２Ａに説明されるディスプレイ２０１又は図３Ａに説明されるディスプレイ３０１に対応することができる。
【０２０２】
コンピュータシステム９０１は、会話アプリケーションセクション９１１と、形態素解析セクション９１２と、ネット検索セクション９１４と、語発見セクション９１５と、リソース又はワークサイト発見セクション９１６とを含むことができる。
【０２０３】
会話アプリケーションセクション９１１は、これらに限定されるものではないが、人的リソース、マシンリソース、人的リソースのためのワークサイト、又はマシンリソースのためのワークサイトなどのリソースを発見するための検索クエリをユーザから受信することができる。
【０２０４】
会話アプリケーションセクション９１１は、図４Ａに説明されるステップ４０３、及び図６Ａに説明されるステップ６０３を実行することができる。
【０２０５】
形態素解析セクション９１２は、形態素解析を用いて検索クエリから語を抽出し、辞書を用いて、語にカテゴリを割り当てることができ、カテゴリが割り当てられた１つ又は複数の語は、１つ又は複数の第１の語を表すことができる。形態素解析セクション９１２は、形態素解析を用いて記述から語をさらに抽出し、辞書を用いて、記述から抽出された語にカテゴリを割り当て、記述から抽出された１つ又は複数の語及び割り当てられたカテゴリは、１つ又は複数の第２の語を表すことができる。
【０２０６】
形態解析セクション９１２は、それぞれ、図４Ａ及び図４Ｂに説明される４０４〜４０６及びステップ４１４〜４１５、並びに図６Ａ及び図６Ｂに説明されるステップ６０４〜６０６及びステップ６１４〜６１５を実行することができる。
【０２０７】
検索セクション９１４は、ネット上で未知の語を検索することができる。ネット検索セクション９１４は、ネット上で未知の語が発見された場合、その未知の語が発見されたネット上のページの記述を取得する。
【０２０８】
ネット検索セクション９１４は、それぞれ、図４Ａ及び図４Ｂに説明されるステップ４１１〜４１２及びステップ４１３、並びに図６Ａ及び図６Ｂに説明されるステップ６１１〜６１２及びステップ６１３を実行することができる。
【０２０９】
語発見セクション９１５は、第２の語の中で、所定のカテゴリが割り当てられた語を発見し、発見された語と相関の高い語を抽出することができ、抽出された語は関連語を表すことができ、また、第１の語の中で、前述の所定のカテゴリと同じカテゴリが割り当てられた語を発見することができ、この語は検索語と呼ばれる。
【０２１０】
語発見セクション９１５は、図４Ａに説明されるステップ４１６と、図６Ａに説明されるステップ６１６とを実行することができる。
【０２１１】
リソース又はワークサイト発見セクション９１６は、相関語及び検索語を用いて、リポジトリから、人的リソースデータ、マシンリソースデータ、又はワークサイトデータを発見することができる。
【０２１２】
リソース又はワークサイト発見セクション９１６は、それぞれ、図４Ａ及び図４Ｂを参照して説明したステップ４０７及びステップ４１７、並びに図６Ａ及び図６Ｂに説明されるステップ６０７及びステップ６１７を実行することができる。
【０２１３】
ディスプレイ９０２は、表示セクション９２１を含むことができる。
【０２１４】
表示セクション９２１は、発見された人的リソースデータもしくはマシンリソースデータ、又はワークサイトデータをリストにして、リストにした発見された人的リソースデータ、マシンリソースデータ、又はワークサイトデータをディスプレイ上に表示することができる。
【０２１５】
表示セクション９２１は、それぞれ、図４Ａ及び図４Ｂに説明されるステップ４０２及びステップ４１８、並びに図６Ａ及び図６Ｂに説明されるステップ６０２及びステップ６１８を実行することができる。
【０２１６】
ここで図９Ｂを参照すると、図９Ｂは、本発明の１つの実施形態による、図５Ａ〜図５Ｃ及び図７Ａ〜図７Ｃのプロセスに関連するコンピュータシステムのハードウェアの一例を示す全体的な機能ブロック図である。
【０２１７】
コンピュータシステム９３１は、図１に説明されるコンピュータシステム１０１に対応することができる。ディスプレイ９３２は、図２Ａに説明されるディスプレイ２０１又は図３Ａに説明されるディスプレイ３０１に対応することができる。
【０２１８】
コンピュータシステム９３１は、会話アプリケーションセクション９４１と、形態素解析セクション９４２と、リポジトリ検索セクション９４３と、ネット検索セクション９４４と、語発見セクション９４５と、リソース又はワークサイト発見セクション９４６とを含むことができる。
【０２１９】
会話アプリケーションセクション９４１は、これらに限定されるものではないが、人的リソース、マシンリソース、人的リソースのためのワークサイト、マシンリソースのためのワークスサイトなどのリソースを発見するための検索クエリをユーザから受信することができる。
【０２２０】
会話アプリケーションセクション９４１は、図５Ａに説明されるステップ５０３、及び図７Ａに説明されるステップ７０３を実行することができる。
【０２２１】
形態素解析セクション９４２は、形態素解析を用いて検索クエリから語を抽出し、辞書を用いて、語にカテゴリを割り当てることができ、カテゴリが割り当てられた１つ又は複数の語は、１つ又は複数の第１の語を表すことができる。形態素解析セクション９４２は、形態素解析を用いて記述から語をさらに抽出し、辞書を用いて、記述から抽出された語にカテゴリを割り当てることができ、記述から抽出され、カテゴリが割り当てられた１つ又は複数の語は、１つ又は複数の第２の語を表すことができる。
【０２２２】
形態解析セクション９４２は、それぞれ、図５Ａ及び図５Ｂに説明されるステップ５０４〜５０６及びステップ５１４〜５１５、並びに図７Ａ及び図７Ｂに説明されるステップ７０４〜７０６及びステップ７１４〜７１５を実行することができる。
【０２２３】
リポジトリ検索セクション９４３は、リポジトリ上で未知の語を検索することができ、抽出された語の中に未知の語がある場合には、ネット上で未知の語を検索する前に、リポジトリが、人的リソース又はマシンリソースデータと、人的リソースデータ又はマシンリソースデータに関連付けられたスキル情報との対、又はワークサイトデータと、ワークサイトデータに関連付けられた職務内容（job description）との対を有している。
【０２２４】
リポジトリ検索セクション９４３は、それぞれ、図５Ａ及び図５Ｂに説明されるステップ５０８及びステップ５０９、並びに図７Ａ及び図７Ｂに説明されるステップ７０８及びステップ７０９を実行することができる。
【０２２５】
ネット検索セクション９４４は、ネット上で未知の語を検索することができる。ネット検索セクション９４４は、ネット上で未知の語が発見された場合、その未知の語が発見されたネット上のページの記述を取得することができる。
【０２２６】
ネット検索セクション９４４は、図５Ｂに説明されるステップ５１１〜５１３、及び図７Ｂに説明されるステップ７１１〜７１３を実行することができる。
【０２２７】
語発見セクション９４５は、第２の語の中で、所定のカテゴリが割り当てられた語を発見し、発見された語と相関の高い語を抽出することができ、抽出された語は相関語を表すことができ、また、第１の語の中で、前述の所定のカテゴリと同じカテゴリが割り当てられた語を発見することができ、その語は検索語を表すことができる。
【０２２８】
語発見検索セクション９４５は、図５Ｃに説明されるステップ５１６と、図７Ｃに説明されるステップ７１６とを実行することができる。
【０２２９】
リソース又はワークサイト発見セクション９４６は、相関語及び検索語を用いて、リポジトリから、人的リソースデータ又はマシンリソースデータ、又はワークサイトデータを発見することができる。
【０２３０】
リソース又はワークサイト発見セクション９４６は、それぞれ、図５Ａ、図５Ｂ及び図５Ｃに説明されるステップ５０７、ステップ５１０及びステップ５１７、並びに図７Ａ、図７Ｂ及び図７Ｃに説明されるステップ７０７、ステップ７１０及びステップ７１７を実行することができる。
【０２３１】
一例において、ディスプレイ９３２は、表示セクション９５１を含むことができる。
【０２３２】
表示セクション９５１は、発見された人的リソースデータもしくはマシンリソースデータ、又はワークサイトデータをリストにして、リストにした発見された人的リソースデータ又はマシンリソースデータ、又はワークサイトデータをディスプレイ上に表示することができる。
【０２３３】
表示セクション９５１は、それぞれ、図５Ａ及び図５Ｃに説明されたステップ５０２及びステップ５１８、図７Ａ及び図７Ｃに説明されるステップ７０２及びステップ７１８を実行することができる。
【０２３４】
本発明は、コンピュータ実施方法、システム、もしくはコンピュータプログラム製品又はそれらの組み合わせを、いずれかの可能な技術的詳細レベルで統合したものとすることができる。コンピュータプログラム製品は、プロセッサに本発明の態様を実行させるためのコンピュータ可読プログラム命令を有するコンピュータ可読ストレージ媒体（単数又は複数）を含むことができる。
【０２３５】
コンピュータ可読ストレージ媒体は、命令実行デバイスにより使用される命令を保持及び格納できる有形デバイスとすることができる。コンピュータ可読ストレージ媒体は、例えば、これらに限定されるものではないが、電子記憶装置、磁気記憶装置、光学記憶装置、電磁気記憶装置、半導体記憶装置、又は上記のいずれかの適切な組み合わせとすることができる。コンピュータ可読ストレージ媒体のより具体的な例の非網羅的なリストとして、以下のもの、すなわち、ポータブル・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）、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、消去可能プログラム可能読み出し専用メモリ（ＥＰＲＯＭ又はフラッシュ・メモリ）、スタティック・ランダム・アクセス・メモリ（ＳＲＡＭ）、ポータブル・コンパクト・ディスク読み出し専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）、メモリ・スティック、パンチカード若しくは命令がそこに記録された溝内の隆起構造のような機械的にエンコードされたデバイス、及び上記のいずれかの適切な組み合わせが挙げられる。本明細書で使用される場合、コンピュータ可読ストレージ媒体は、電波、又は他の自由に伝搬する電磁波、導波管若しくは他の伝送媒体を通じて伝搬する電磁波（例えば、光ファイバ・ケーブルを通る光パルス）、又はワイヤを通って送られる電気信号などの、一時的信号自体として解釈されない。
【０２３６】
本明細書で説明されるコンピュータ可読プログラム命令は、コンピュータ可読ストレージ媒体からそれぞれのコンピューティング／処理デバイスに、又は、例えばインターネット、ローカルエリアネットワーク、広域ネットワークもしくは無線ネットワーク又はその組み合わせなどのネットワークを介して外部コンピュータ又は外部ストレージ・デバイスにダウンロードすることができる。ネットワークは、銅伝送ケーブル、光伝送ファイバ、無線伝送、ルータ、ファイアウォール、スイッチ、ゲートウェイ・コンピュータもしくはエッジサーバ又はその組み合わせを含むことができる。各コンピューティング／処理デバイスにおけるネットワーク・アダプタ・カード又はネットワークインターフェースは、ネットワークからコンピュータ可読プログラム命令を受信し、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ストレージ媒体に格納する。
【０２３７】
本発明の動作を実行するためのコンピュータ可読プログラム命令は、アセンブラ命令、命令セットアーキテクチャ（ＩＳＡ）命令、機械命令、機械依存命令、マイクロコード、ファームウェア命令、状態設定データ、集積回路のための構成データ、又は、Ｓｍａｌｌｔａｌｋ、Ｃ＋＋などのオブジェクト指向プログラミング言語、及び、「Ｃ」プログラミング言語若しくは類似のプログラミング言語などの従来の手続き型プログラミング言語を含む１つ又は複数のプログラミング言語の任意の組み合わせで記述されるソース・コード又はオブジェクト・コードとすることができる。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実行される場合もあり、一部がユーザのコンピュータ上で、独立型ソフトウェア・パッケージとして実行される場合もあり、一部がユーザのコンピュータ上で実行され、一部が遠隔コンピュータ上で実行される場合もあり、又は完全に遠隔コンピュータ若しくはサーバ上で実行される場合もある。最後のシナリオにおいて、遠隔コンピュータは、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）若しくは広域ネットワーク（ＷＡＮ）を含むいずれかのタイプのネットワークを通じてユーザのコンピュータに接続される場合もあり、又は外部コンピュータへの接続がなされる場合もある（例えば、インターネットサービスプロバイダを用いたインターネットを通じて）。幾つかの実施形態において、例えば、プログラム可能論理回路、フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（ＦＰＧＡ）、又はプログラム可能論理アレイ（ＰＬＡ）を含む電子回路は、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、電子回路を個別化することができる。
【０２３８】
本発明の態様は、本発明の実施形態によるコンピュータ実施方法、装置（システム）及びコンピュータプログラム製品のフローチャート図もしくはブロック図又はその両方を参照して説明される。フローチャート図もしくはブロック図又はその両方の各ブロック、並びにフローチャート図もしくはブロック図又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によって実装できることが理解されるであろう。
【０２３９】
これらのコンピュータ可読プログラム命令を、汎用コンピュータ、専用コンピュータ、又は他のプログラム可能データ処理装置のプロセッサに与えて機械を製造し、それにより、コンピュータ又は他のプログラム可能データ処理装置のプロセッサによって実行される命令が、フローチャートもしくはブロック図又はその両方の１つ又は複数のブロック内で指定された機能／動作を実施するための手段を作り出すようにすることができる。これらのコンピュータプログラム命令を、コンピュータ、他のプログラム可能データ処理装置、もしくは他のデバイス又はその組み合わせを特定の方式で機能させるように指示することができるコンピュータ可読媒体内に格納し、それにより、そのコンピュータ可読媒体内に格納された命令が、フローチャートもしくはブロック図又はその両方の１つ又は複数のブロックにおいて指定された機能／動作の態様を実施する命令を含む製品を含むようにすることもできる。
【０２４０】
コンピュータプログラム命令を、コンピュータ、他のプログラム可能データ処理装置、又は他のデバイス上にロードして、一連の動作ステップをコンピュータ、他のプログラム可能データ処理装置、又は他のデバイス上で行わせてコンピュータ実施のプロセスを生産し、それにより、コンピュータ又は他のプログラム可能装置上で実行される命令が、フローチャートもしくはブロック図又はその両方の１つ又は複数のブロックにおいて指定された機能／動作を実行するためのプロセスを提供するようにすることもできる。
【０２４１】
図面内のフローチャート及びブロック図は、本発明の様々な実施形態による、システム、コンピュータ実施方法、及びコンピュータプログラム製品の可能な実装の、アーキテクチャ、機能及び動作を示す。この点に関して、フローチャート内の各ブロックは、指定された論理機能を実装するための１つ又は複数の実行可能命令を含む、モジュール、セグメント、又はコードの一部を表すことができる。幾つかの代替的な実装において、ブロック内に示される機能は、図に示される順序とは異なる順序で生じることがある。例えば、連続して示される２つのブロックは、関与する機能に応じて、実際には実質的に同時に実行されることもあり、又はこれらのブロックはときとして逆順で実行されることもある。ブロック図もしくはフローチャート図又はその両方の各ブロック、及びブロック図もしくはフローチャート図又はその両方におけるブロックの組み合わせは、指定された機能又は動作を実行する、又は専用のハードウェアとコンピュータ命令との組み合わせを実行する、専用ハードウェアベースのシステムによって実装できることにも留意されたい。
【図１】
2021524086.tif 000006
【図２Ａ】
2021524086.tif 000007
【図２Ｂ】
2021524086.tif 000008
【図２Ｃ】
2021524086.tif 000009
【図３Ａ】
2021524086.tif 000010
【図３Ｂ】
2021524086.tif 000011
【図３Ｃ】
2021524086.tif 000012
【図３Ｄ】
2021524086.tif 000013
【図４Ａ】
2021524086.tif 000014
【図４Ｂ】
2021524086.tif 000015
【図５Ａ】
2021524086.tif 000016
【図５Ｂ】
2021524086.tif 000017
【図５Ｃ】
2021524086.tif 000018
【図６Ａ】
2021524086.tif 000019
【図６Ｂ】
2021524086.tif 000020
【図７Ａ】
2021524086.tif 000021
【図７Ｂ】
2021524086.tif 000022
【図７Ｃ】
2021524086.tif 000023
【図８Ａ】
2021524086.tif 000024
【図８Ｂ】
2021524086.tif 000025
【図９Ａ】
2021524086.tif 000026
【図９Ｂ】
2021524086.tif 000027
【図１０】
2021524086.tif 000028
【手続補正書】
【提出日】令和2年11月25日(2020.11.25)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１１７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１１７】
その後、コンピュータシステムは、ブロック３３１において、相関語“ゲームプログラミング”及び検索語“ソフトウェア開発”を用いて、マシンリソースデータベース（ＤＢ）３７１などのリポジトリから、マシンリソースデータを発見する。コンピュータシステムは、相関語のみ、検索語のみ、及び相関語と検索語の両方を用いて、マシンリソースデータを発見することができ、次に、後述するマイニング方法を用いて、各々の発見したマシンリソースデータに優先順位を与えることができる。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１２５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１２５】
コンピュータシステムは、優先順位に従って、発見したマシンリソースデータをリストにすることができる。コンピュータシステムは、リストにされたマシンリソースデータをユーザに提示することができる。或いは、ディスプレイは、リストにされたマシンリソースデータをユーザに表示することができる。
【手続補正３】
【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】
コンピュータによって、リソースを発見するための検索クエリをユーザから受信することと、
前記コンピュータによって、形態素解析を用いて、前記検索クエリから１つ又は複数の語を抽出することと、
前記コンピュータによって、辞書を用いて、前記１つ又は複数の語の少なくとも１つの第１の語に少なくとも１つの第１のカテゴリを割り当てることであって、前記辞書は、複数の語のうちの別個の語と、前記別個の語に関連付けられた複数のカテゴリのうちの特定のカテゴリとの１つ又は複数の対を含む、割り当てることと、
前記１つ又は複数の語内で、前記辞書にない未知の語を特定したことに応答して、
前記コンピュータによって、ネット上で前記未知の語を検索することと、
前記ネット上で前記未知の語を発見したことに応答して、
前記コンピュータによって、前記未知の語が発見された前記ネット上のページの記述を取得することと、
前記コンピュータによって、形態素解析を用いて、前記記述から１つ又は複数の第２の語を抽出することと、
前記コンピュータによって、前記辞書を用いて、前記記述から抽出された前記１つ又は複数の第２の語に前記複数のカテゴリのうちの少なくとも１つの第２のカテゴリを割り当てることと、
前記１つ又は複数の第２の語の中で、所定のカテゴリが割り当てられた特定の語を発見し、前記１つ又は複数の第２の語の中から、前記発見された特定の語と高い相関を有する相関語を抽出し、前記辞書において、前記１つ又は複数の第１の語の中から、前記所定のカテゴリと同じである前記少なくとも１つの第１のカテゴリが割り当てられた検索語を発見することと、
前記コンピュータによって、前記相関語及び前記検索語を用いて、リポジトリからリソースデータを発見することと、
前記コンピュータによって、前記リソースについて発見された前記リソースデータをリストにすることと
を含む、方法。
【請求項２】
前記方法は、
前記１つ又は複数の語において前記未知の語を特定したことに応答して、前記リポジトリ上で前記未知の語を検索することであって、前記リポジトリは、前記ネット上で前記未知の語を検索する前に、別個のリソースデータと、前記リソースデータに関連付けられた別個のスキル情報との対を含んでおり、前記ネット上で前記未知の語を検索することは、前記リポジトリにおいて前記未知の語が発見されなかった場合に実行される、検索すること
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記方法は、
前記リポジトリにおいて前記未知の語を特定したことに応答して、
前記リポジトリから、前記未知の語を用いて、人的リソースデータ、マシンリソースデータ及びワークサイトデータのうちの１つ又は複数を含む前記リソースデータを発見することと、
前記人的リソースデータ、前記マシンリソースデータ及び前記ワークサイトデータのうちの１つ又は複数を含む前記発見されたリソースデータをリストにすることと
をさらに含む、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記方法は、
前記リポジトリ内に前記未知の語がある場合、前記コンピュータによって、前記未知の語を前記辞書内に追加することを提案すること
をさらに含む、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記スキル情報は、経歴情報及び仕様情報の１つ又は複数を含む、請求項２に記載の方法。
【請求項６】
前記コンピュータによって、辞書を用いて、前記１つ又は複数の語の少なくとも１つの第１の語に少なくとも１つの第１のカテゴリを割り当てることは、
前記少なくとも１つの第１の語の同義語を発見することと、
前記検索クエリから抽出された前記少なくとも１つの第１の語の代わりに、前記複数のカテゴリのうちの別個のカテゴリを前記同義語に割り当てることと
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記所定のカテゴリは、人的リソース及びマシンリソースの１つ又は複数のスキルを表すカテゴリである、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記所定のカテゴリは、人的リソース及びマシンリソースの１つ又は複数のためのワークサイトに必要とされるスキルを表すカテゴリである、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記リポジトリは、人的リソースリポジトリ、マシンリソースリポジトリ及びワークサイトリポジトリのうちの１つ又は複数である、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記コンピュータによって、ネット上で前記未知の語を検索することは、
前記コンピュータによって、インターネット及びイントラネットの少なくとも１つの、辞書を含む前記ネット上で、前記未知の語を検索すること
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
前記ページは、前記未知の語をヘッダとして含み、前記記述は、前記ヘッダについての注釈を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
前記コンピュータによって、前記リソースについて発見された前記リソースデータをリストにすることは、
前記コンピュータによって、優先順位に従って、発見された人的リソースデータ、マシンリソースデータ、及びワークサイトデータの１つ又は複数を含む前記リソースデータをリストにすること
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
前記辞書がキーワード辞書及びシステム辞書を含むことに応答して、前記コンピュータによって、前記キーワード辞書の次に前記システム辞書の順で前記辞書を用いて、前記１つ又は複数の第２の語に前記少なくとも１つの第２のカテゴリを割り当てること
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１４】
前記辞書内の前記複数のカテゴリは、人的リソース及びマシンリソースの１つ又は複数を含む前記リソースのスキルを表す第１のカテゴリ、前記人的リソース又は前記マシンリソースの１つ又は複数のためのワークサイトで求められるスキルを表す第２のカテゴリ、語が検索クエリ内の質問に関連することを表すカテゴリ、又は品詞を表すカテゴリを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１５】
前記キーワード辞書内の語は、人的リソース及びマシンリソースの１つ又は複数のスキルと、前記人的リソース及び前記マシンリソースの１つ又は複数のためのワークサイトで求められるスキルとを表すキーワードを含む、請求項１３に記載の方法。
【請求項１６】
前記コンピュータによって、前記１つ又は複数の語の少なくとも１つの第１の語に少なくとも１つの第１のカテゴリを割り当てることは、
前記未知の語に、未知の語を表す追加のカテゴリを割り当てること
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１７】
前記方法の請求項のいずれかに記載の前記方法の全てのステップを実行するように適合された手段を含むシステム。
【請求項１８】
コンピュータプログラムであって、前記コンピュータプログラムがコンピュータシステム上で実行されたときに、前記方法の請求項のいずれかに記載の前記方法の全てのステップを実行するための命令を含む、コンピュータプログラム。
【請求項１９】
請求項１８に記載のコンピュータプログラムを格納したコンピュータ可読ストレージ媒体。
【国際調査報告】
2021524086.tif 000029
2021524086.tif 000030