(57)【要約】      （修正有）【課題】検索エンジンに適用されたリクエストを分析し、処理する方法を提供する。【解決手段】ａ）開始ワードを判定して、前記ワードを含むリクエストを提示する工程と、ｂ）前記開始ワードに対応する最初の結果を受信する工程と、ｃ）追加ワードを生成して、開始ワードと追加ワードとを含むリクエストを提示する工程と、ｄ）工程ｃ）で示される結果に対応する、最初の結果よりも少ない結果を受信する工程と、ｅ）各回異なる追加ワードを用いて、工程ｃ）およびｄ）をＮ−１回繰り返し、それによってＮ個の各々の結果を得る工程と、ｆ）これらのＮ個の結果を分類する工程とを含む。工程ｆ）の後で、Ｎ個の生成された追加ワード群に割り当てられるものと、開始ワードを考慮する中で割り当てられる相対的なものとの、両方とも広域的な所属インデックスを割り当てるために、Ｎ個の結果の関数であるルールを使用する別の工程ｇ）を提供する。【選択図】図１
2008171395.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
検索エンジンに適用されたリクエストを分析し、処理する方法であって、
前記検索エンジンと、
語彙ワードを作成するための手段と、
各々がワード、またはフレーズにまとめられた複数の関連したワードを含むリクエストを前記検索エンジンに提示するための手段と、
前記リクエストの各々に応答して、前記検索エンジンによって示されるウェブ・ページのセットの中の前記ワードまたは前記フレーズの件数を表す数値的結果を受信するための手段とを含むコンピュータ・システムによって実施され、
ａ）開始ワードを判定して、前記開始ワードを含むリクエストを提示する工程と、
ｂ）前記開始ワードを含む前記リクエストに対応する最初の結果を受信する工程と、
ｃ）追加ワードを生成して、セパレータによって分離される前記開始ワードと前記生成された追加ワードとを含むフレーズを含むリクエストを提示する工程と、
ｄ）前記最初の結果よりも少ない、工程ｃ）で示される前記リクエストに対応する結果を受信する工程と、
ｅ）各回異なる追加ワードを使用して、工程ｃ）およびｄ）をＮ−１回繰り返し、それによって連続の中で生成されるＮ個の追加ワードに対応するＮ個の各々の結果を示す工程と、
ｆ）このようにして得られたＮ個の結果を分類する工程との連続工程の列を含むことを特徴とする方法。
【請求項２】
工程ｆ）の後で、
ｇ）前記Ｎ個の結果の関数である規則を適用する中で、所属インデックスを割り当てる工程であって、
前記所属インデックスが、Ｎ個の生成された追加ワード群に割り当てられる全体的インデックスであり、
また前記所属インデックスが、開始ワードを考慮する中で割り当てられる相対的インデックスである工程をさらに含む請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記所属インデックスが、前記追加ワードについての結果の平均（ＡＶ）の関数であるインデックスである請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記所属インデックスが、最も多くの結果を示す前記追加ワードに対応する結果の値（ＭＡＸ）によって重み付けされるインデックスである請求項２に記載の方法。
【請求項５】
前記所属インデックスが、前記開始ワードに対応する結果の値（ＳＷ）によって重み付けされるインデックスである請求項２に記載の方法。
【請求項６】
前記所属インデックスが、前記Ｎ個の追加ワードによって重み付けされるインデックスである請求項２に記載の方法。
【請求項７】
前記所属インデックスが、前記追加ワードの結果の平均（ＡＶ）によって割られる、最も多くの結果を示す前記追加ワードに対応する結果（ＭＡＸ）の商（ＭＡＸ／ＡＶ）の関数であるインデックスである、合わせて理解される請求項３および４に記載の方法。
【請求項８】
前記所属インデックスが、前記開始ワードに対応する結果の値（ＳＷ）と、前記追加ワードについての結果の平均（ＡＶ）との間の差（ＳＷ−ＡＶ）の関数であるインデックスである、合わせて理解される請求項３および５に記載の方法。
【請求項９】
前記所属インデックスが、前記開始ワードに対応する結果の値（ＳＷ）と、前記最も多くの結果を示す前記追加ワードに対応する結果の値（ＭＡＸ）との間の差（ＳＷ−ＭＡＸ）の関数であるインデックスである、合わせて理解される請求項４および５に記載の方法。
【請求項１０】
前記所属インデックスが、以下の式、
[１／（ＳＷ−ＭＡＸ）]＊[１／（ＳＷ−ＡＶ）]＊Ｎ
ＳＷは前記開始ワードについての結果である；
ＭＡＸは最良追加ワードで得られた結果である；
ＡＶはリスト中のワードのすべてについての結果の平均である；
Ｎはリスト中のワードの数である
の関数であるインデックスである、合わせて理解される請求項３乃至６のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１１】
工程ｇ）の後で、
ｈ）前記所属インデックスを所与の閾値と比較し、前記閾値が交差されているのか、いないのかを反映する値のブーリアン・フラグを作成する工程をさらに含む請求項２に記載の方法。
【請求項１２】
前記コンピュータ・システムが、
ユーザに対してデータを示し、前記ユーザが前記システムにデータを与えることを可能にするために適した少なくとも１つの端末であって、前記検索エンジンにリクエストを提示するための前記手段と、応答して数値的結果を受信するための前記手段とを含む少なくとも１つの端末（１０、２０）と、
前記端末または前記端末の各々、および前記検索エンジンに結合された中央サイト（４０）とをさらに含む請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
前記開始ワードを判定する工程ａ）が、ユーザが所定のワードのセットからワードを選択する工程である請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
前記開始ワードを判定する工程ａ）が、前記中央サイトのセットが所定のワードのセットからワードを選択する工程である請求項１２に記載の方法。
【請求項１５】
前記システムが複数のユーザによって実施され、工程ｃ）で生成される前記追加ワードが、各々が少なくとも１つのそれぞれの追加ワードを提供する前記ユーザによって前記システムに提供されるワードである請求項１２に記載の方法。
【請求項１６】
前記開始ワードと前記追加ワードとが前記システムによって生成され、前記方法が、工程ｆ）の後で、
ｉ）前記中央サイトが任意の順序で、前記ユーザにＮ個の追加ワードを提示する工程と、
ｊ）前記ユーザが、Ｍ≦Ｎとして、提示された前記Ｎ個の追加ワードから選択されたＭ個のワードの推定分類を確立し、前記推定分類を前記中央サイトに伝える工程と、
ｋ）前記ユーザによって伝えられた前記推定分類と、工程ｆ）で判定された実際の分類との間の近接性の関数として、適切性スコアを割り当てる工程とをさらに含む請求項１２に記載の方法。
【請求項１７】
前記端末が携帯電話（２０）であり、前記中央サイト（４０）が遠距離通信手段（３０、５２、５４）によって複数の前記端末に接続された遠隔サイトである請求項１２に記載の方法。
【請求項１８】
前記端末がパーソナル・コンピュータ（１０）であり、前記中央サイト（４０）が遠距離通信手段（１４、１６、５０）によって複数の前記端末サイトに接続された遠隔サイトである請求項１２に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、検索エンジンに適用されたリクエストを分析し、処理する方法に関する。
【０００２】
より正確には、本発明は、（コンピュータ資源に関して）より効率的で、より費用のかからない方法で探している情報を抽出するために、検索エンジンの処理能力を向上させることを求める。
【背景技術】
【０００３】
インターネットの使用に関連したアプリケーションの近年の発展は、あらゆる種類のインターネット・サイトを参照するために利用可能な数十億のページのコンテントを示すためのＧｏｏｇｌｅ（Ｇｏｏｇｌｅ社の商標）やＥｘａｌｅａｄ（Ｅｘａｌｅａｄ社の商標）などの検索エンジンの能力のために、情報を検索する場合にそうした検索エンジンを使用することを一般的なものとした。
【０００４】
これらの検索エンジン（以下で「エンジン」と呼ばれる）は、それらにワード、または複数のワードである「フレーズ」（ＡＮＤ、ＯＲなどの特定の演算子がない場合、そのワードは論理ＡＮＤによって関連付けられているとみなされる）を含むリクエストを送信することによって使用される。
【０００５】
エンジンは何分の１秒か以内にリクエストに応答し、対応する関係のあるインターネット・サイトのリストとともに、エンジンによって示されるページのセットの中で、そのワード（またはフレーズのうちのワード）を含むページの件数（「ヒット」）を表す（「結果」とラベルを付けられた）数値を与える。
【０００６】
エンジンによって返信で示される件数（以下で「結果」と呼ばれる）は、リクエストを構成するために選択されたワードに非常に大きく依存する。あるワードについては、この数は数万か、または数十万もしくは数百万にさえ達する場合があり、その一方で別のワードについては、この数は非常に少ない数（数十、または数個の単位）である。ユーザが非常に一般的な用語を提示する場合、結果は極めて多数のものとなり、反対にユーザが非常に明確な用語を提示する場合、結果はもっと少なくなる。
【０００７】
第１世代の検索エンジンは、リクエスト内で与えられたワードに対し正確に文字通りに合致する基準に基づいて示されたページを分析することによって操作される。
【０００８】
このためにユーザは逐次近似（ｓｕｃｃｅｓｓｉｖｅ  ａｐｐｒｏｘｉｍａｔｉｏｎ）によって作業を続けることになり、それによって完全に実験的なものであり、試みられた変更によって実際に検索エンジンが検索のトピックを集めることになるという何の確信もない方法で、リクエストの中で変更される検索エンジンに提示される用語、追加または除去される特定の用語などによって、リクエストの数は増加する。さらにユーザには、コンピュータ検索エンジンのために、それら自体の検索プロセスの中でワードの識別力を評価することは難しく、したがって不安定で制御が不完全な結果につながっている。
【０００９】
このことはまた、関係のある応答が除外される危険性に加えて、技術的な観点からリクエストの数が無意味に増加し、それに対応してネットワークのトラフィックが増加し、またエンジンについて、満足のいくような方法で、かつ合理的な時間でリクエストのストリームを処理するために必要とされるリソースが大幅に増加する結果となる。
【００１０】
インターネットの存在がますます増加していること、および一般大衆が検索エンジンを使用すること、また最高の処理能力を有するとみなされるより少ない数のエンジンにリクエストが集中することも、来るべき年のうちに、それらの検索エンジンのためにコンピュータ・リソースの大幅な増加が必要になるということを予想させる。
【００１１】
それらのコンピュータ・リソースは、リクエストを正確に処理するための計算能力と、キューを管理するための計算能力との両方に関連しており、このことは、増加する付随的トラフィックを関数として増加する複雑性と記憶スペース要件とを示している。
【００１２】
現在の発展は、検索の可能性を増加させ、より迅速にリクエストのトピックに集中することができるようにするために、ワードとの正確な合致にも、またワードの変形（単数形／複数形、変化形、異なるスペリング等）にも基づいていないが、関連しているワード、すなわち最初のワードと同じセマンテック・フィールドに属するワードに基づく検索に向かう傾向にある。
【００１３】
そうしたアルゴリズムの１つは、Ｇｏｏｇｌｅ  Ｓｅｔｓ（Ｇｏｏｇｌｅ社の商標）の名の下に提案されており、これは、ユーザによって与えられるワードと同じ意味場に属すると仮定されて与えられるリストとともに、ユーザによって与えられるわずか２つか３つのワードに基づいて、例えば１５個のワードのリストなどのワード（一般名詞または固有名詞）を生成するために役立つ予測ソフトウェアである。例えば、ユーザは２つか３つの米国の州名を入力し、生成プログラム・ジェネレータはその国のすべての州のリストを作成する。同じ方法で、このソフトウェアは、そこに与えられる２つか３つの例から始まって、米国の大統領の名前、会社の名前などを生成することができる。このソフトウェアは、製薬会社のリスト（Ｊｏｈｎｓｏｎ  Ｐｆｉｚｅｒ）を示さなければならないものと、米国大統領の名前（Ｊｏｈｎｓｏｎ  Ｗａｓｈｉｎｇｔｏｎ）を示すことになるものとの間で、完全に区別を行うことができる。
【００１４】
ＷＯ−Ａ−２００４／０３１９１６（Ｇｏｏｇｌｅ社）では、アルゴリズムに対する入力パラメータを構成している１つまたは複数のワードに概念的に関連したワードの一群を選択するために、その種類のアルゴリズムが説明されている。この一群は、最初のワードが抽出される文書を意味的な観点から特徴付けるために、複雑な確率モデルから選択される。
【００１５】
しかしながら、そのアルゴリズムは本質的にワード、または関連ワードの一群の生成プログラムであり、外部ソースから来る与えられたワードの最初のワードに関して、単なる意味の近接性を評価しようとすることはない。
【特許文献１】ＷＯ−Ａ−２００４／０３１９１６
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１６】
したがって、所与のワード（以下で「追加ワード」と呼ばれる）、またはひとまとめにして考えられるワード群の意味の適切性を、検索の一般的な意味場を表す別の所与のワード（以下で「開始ワード」と呼ばれる）に関して評価することができるツールが求められている。
【課題を解決するための手段】
【００１７】
本発明は、オペレータによって、もしくはワード生成プログラムによって自動的に作成される、またはそれ以外にユーザによって選択され、提示されるワード（開始ワードおよび／または追加ワード）とともに使用されることが可能な、そうしたツールを提案する。これらのワードは、本発明の方法により実装されるアルゴリズムに対する入力パラメータを構成し、このアルゴリズムはワードを作成することはないが、意味的な観点からワードの相対的な適切性を評価することを試みる。
【００１８】
本発明の別の目的は、実験に基づかない方法で、検索エンジンに適用される質問リクエストが処理されるプロセスを改良することを可能にする方法を提供することであり、特には以下のような結果を与える。
・処理時間を減少させ、それに応じてユーザへの最終的な応答を速めること。
・リクエスト全体の数を減少させ、それによってキューの管理および関連した記憶リソースが最適化されることを可能にすること。
・トラフィック全体を減少させ、それによってトラフィックをより流動的なものにすること。
【００１９】
さらに、検索エンジンおよびネットワークのオペレーションに直接関連した具体的で量的な改良とともに、本発明の方法は、新たな閲覧の発見的手法をユーザに与えることが可能であることから、ユーザは検索の品質における改良から付随的に利益を受けることになり、達成する結果において実験的で不確実な現在の方法に取って代わる。
【００２０】
これらの改良技術は、特には予備部品の管理または記録文書などのアプリケーションで文書作成データベースを使用する人々のために役立つ可能性があり、具体的には、本発明の特定の特徴によって、これらの改良技術は、最も使用される参照先へのアクセスを最適化することによって役立てられる可能性がある。
【００２１】
本発明の方法は付随的に、例えば意味的な距離から見て最も適切な追加ワードを探すために、所与の開始ワードと直面しているユーザを助けることなど、教育または娯楽目的で使用されることも可能である。この方法は、各々の提示された追加ワードについて、開始ワードに関してその適切性を数量化したものをユーザに返信するために使用されることが可能である。この方法はまた複数のユーザの間で、例えば適切なワードを探すそれらの各々の能力を比較するために、実施されることも可能である。
【００２２】
より正確には、本発明の方法は、請求項１の予め特徴を記述している部分に対応する一般的な種類のコンピュータ・システムによって実施され、請求項１の特徴を記述している部分の中で開始される特定の工程を含む方法である。従属請求項は、本発明の特定の有利な実施態様に関連している。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２３】
本発明の様々な実施態様は、本発明の方法の実施に適したコンピュータ・システムのブロック図である唯一の添付図面を参照して、以下でより詳細に説明される。
【００２４】
図１で、参照符号１０は、（交換方式か、またはＡＤＳＬ方式の）有線電話ネットワーク、ケーブルＴＶネットワーク、または実際に複数の局に共通のサーバを経由するインターネット接続であってもよい遠距離通信ネットワーク１６にインタフェース１４を介して接続されたマイクロコンピュータ１２を各々が含むコンピュータ端末を示す。
【００２５】
このシステムはまた、移動電話交換型のインタフェース３０へワイヤレス・リンクによって接続された、いくつかの携帯電話端末２０を有する。電話端末２０には、ＳＭＳ、ＷＡＰ、ＧＰＲＳ、ＵＭＴＳなどの様々なよく知られている技術を使用して、電話端末２０が特定のデジタル形態で、特定のテキストで、インタフェース３０とデータを交換することを可能にする機能が与えられている。ユーザはインタフェース３０に送信されるデータを入力し、電話機の画面に表示されるメッセージをインタフェース３０から受信する。
【００２６】
このシステムはまた、典型的にはインターネット・サイトである中央コンピュータ・サイト４０も含む。機能上、サイト４０は、使用される種類の端末の機能としてメッセージをフォーマット化することができる２つのサブユニット４６および４８を有するフォーマット化ユニット４４に関連した、検索エンジンを形成する（または遠隔に検索エンジンに結合された）ユニット４２を含む。より正確には、サブユニット４６は、例えばブラウザによって表示可能なウェブ・ページの形態で、メッセージがマイクロプロセッサ１２によって受信され、表示されることができるようにメッセージをフォーマット化し、次いでメッセージを、接続５０を介してネットワーク１６に送信する。それに対して、サブユニット４８は、例えば接続５２を介してインタフェース３０に送信されるＷＡＰページの形態で、移動電話上に表示するために適合されるフォーマット化を実行する。インタフェース３０はまた、ネットワークに接続された電話端末２０から受信されるデータがユニット４２に転送されることを可能にする接続５４を介して、ユニット４２に接続される。ユニット４６および４８によってフォーマット化されるメッセージのコンテント、すなわち、それぞれコンピュータ端末１０および電話端末２０と交換されるメッセージのコンテントは同一のものであり、唯一の変化は、情報が１つまたはその他の種類の端末によって表示されることになる配置の中にあるということを認識されたい。
【００２７】
本発明は上述のシステム以外のコンピュータ・システムによって実施されることが可能であり、これは特徴を限定しないということを表していることを認識されたい。
【００２８】
特に、本発明の方法は専用のデバイスによって実施されることが可能であるか、または以下で説明される方法の工程を実行するために役立つ特定の機能を含むソフトウェア・モジュールもしくはマクロ命令によるブラウザまたは表計算ソフトなどの既存のアプリケーションに組み込まれることが可能である。Ｑｕｉｃｋｅｙｓ（ＣＥ  Ｓｏｆｔｗａｒｅ社によって申請された商標）などのマクロ言語によって操作されるＥｘｃｅｌ（Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ社の商標）などの表計算ソフトの方式およびマクロ命令は、以下で説明される計算および分類を実行することに特に適しており、また結果を示し、ユーザが様々なパラメータおよびデータを入力することを可能にすることにも適している。
【００２９】
以下に、コンピュータ・システムが本発明を実施する方法の説明が続く。
【００３０】
説明をわかり易く明快なものにするために、以下の説明は、分析される用語が、例えば中央サイトへの送信のためにコンピュータ・キーボードまたは移動電話を介してワードを入力し、また後で自分自身の目的のために利用する処理の結果を中央サイトから受信する人（ユーザ）によって選択されるワードであることを仮定する。しかしながら本発明は、上述の国際公開Ａ／２００４／０３１９１６号で示されるように、確率モデルを適用することにより概念的に結び付けられるワードの一群を自動的に届けることができるワード生成アルゴリズムによって用語が作成される構成に、同じように適用可能である。
【００３１】
同様に、本発明は、本発明の方法によって届けられる結果が、様々なワードのグループの相対的な適切性を比較するため、検索の集中を改良するため、その他のために、例えば共通の意味場に属するワードのグループについての検索を最適化するための自動処理の中で再利用される場合に適用可能である。
【００３２】
換言すると、本発明の方法は全体的または部分的に、必ずしも物理的な人間ではない「ユーザ」とともに実施されることが可能であり、すなわち本方法はアップストリーム（パラメータ入力）とダウンストリーム（結果の使用）で等しく適切に、データのすべてまたは一部についての自動処理を実行する別個のデバイスと結び付けられることが可能である。
【００３３】
一般に、本発明の開始点は、検索エンジンが所与のワードを含むすべてのページへのリンクを提供するだけではなく、それ自体が非常に価値のあるさらなる情報、すなわちそのワードが現れるページの数も提供するということに注目することにある。この情報は一般に、エンジンによって返信される「結果」という見出しの下に現れる。
【００３４】
例えば｛コンデンサ｝は１，１４０，０００件の結果を示す（慣例によって、この説明文の中で使用される中括弧は、エンジンに提示される用語または一連の用語を特定する）。この結果は、｛マルチプレクサ｝についての結果（１８８，０００）よりも多いが、｛レジスタ｝についての結果（２，０２０，０００）よりも少ない。
【００３５】
エンジンのより高度な機能は、単一のワードだけではなく、単一の要求の中で「フレーズ」に結合される２、３またはそれ以上のワードの件数についての検索をも含む。例えば｛レジスタ  インダクタ｝は１０４，０００件を示す。ここから、｛レジスタ｝を含む２，０２０，０００のページのうち、約２０ページに１つだけがワード｛インダクタ｝も含んでいるということが推論されることが可能である。
【００３６】
本発明の方法が特に活用するのは、このエンジンの属性である。
【００３７】
本質的に、本発明の方法の基本的な概念は、第１のワード（「開始ワード」）を選択した後で、より多くの結果を生じる別のワード（「追加ワード」）を見つけ出すことにある。
【００３８】
したがって、開始ワード｛輸送｝は約４８，０００，０００件を示す。その後、｛輸送｝と組み合わせてより多くの可能な件数を生じることになる、追加ワードを見つけ出すのはユーザ次第である。
【００３９】
例えば、エンジンは｛輸送  ビーチ｝というフレーズについて、約２，３００件しか見つけ出さないので、｛ビーチ｝というのは良くない選択である。一方で｛飛行機｝、｛地下鉄｝および、とりわけ｛電車｝はずっと多くの数の結果を与える。
【００４０】
【表１】
2008171395.tif 000003
【００４１】
その結果が｛地下鉄｝および｛自動車｝よりも数が多い「最良」ワードは、｛電車｝であることがわかる。
【００４２】
しかしながら、｛輸送｝の語彙場としてユーザに対して現れるものをもう少し深く見てみると、｛電車｝よりも良い何らかのワードを見つけることができる。
【００４３】
【表２】
2008171395.tif 000004
【００４４】
すなわち｛バス｝は、｛電車｝よりも多くの数の結果を示す。したがって、少なくともこれらの６つの試みについては、「最良」ワードは最終的にワード｛バス｝である。
【００４５】
上の例の中で、例えば｛“鉄道線路”｝などの用語の組合せの形態をとる複合語は、単一の用語によって構成される追加ワードであるとみなされることが可能である（この場合、中括弧内の引用符はエンジンに問合せを行うために使用されるシンタックスに対応しており、すなわちエンジンは引用符の間にある分離できない一続きのワードの件数を検索することになる）。
【００４６】
有利にも、本方法は選択された追加ワードを含むフレーズの結果を届ける前に、単独で考慮される追加ワードの結果を確認すること、および追加ワードがそれ自体で開始ワードの結果よりも多くの数の結果を表す場合、追加ワードを拒否することを提供する。このことは、（しばしば）多くの数の結果を示す冠詞または副詞などの比較的意味のない用語を追加ワードとして選択することによって、本方法が一方向に偏ることを回避することに役立つ。
【００４７】
本発明の実行は、特に、純粋に具体例として示されている、以下の簡略化されたメタ言語のフロー・チャートによって表現されることが可能である（ＳＷは開始ワードを表し、ＡＷは追加ワードを表す）。
【数１】
2008171395.tif 000005
【００４８】
結果は、｛（開始ワード）（追加ワード）｝の組合せの件数か、または単独の開始ワードについての結果で割ったその結果の割合の形態のいずれかとして、示されてもよい。
【００４９】
したがって、以下の例では、電子工学の中の主要な構成要素に関連した要求に対応している（上述の割合には、より読み易くするために１００を掛けている）。
【００５０】
【表３】
2008171395.tif 000006
【００５１】
１％よりも少ない割合（０．１よりも少ない結果）については、追加ワードは関係のない「対象外」とみなされ、開始ワードの意味場に属すものとみなされない。
【００５２】
この特性は、特に、例えば開始ワードと同じ意味場に属する可能性が極めて小さいということを確実に、また自動的に確立することが求められる特定のワードを分離するために、相対的な意味的距離が最も大きいワードを異なる形で見つけようとする場合に使用されることが可能である。換言すれば、そのような状況下で、本方法はもはやワードの「意味」に基づくことはなく、反対に「非意味」に基づく。
【００５３】
さらに別の変形例で、本方法を分離された用語（例えば｛工学｝）によって構成される開始ワードを用いて始める代わりに、開始ワードがワードの組合せ（例えば｛工学  メモリ｝）であることが可能である。
【００５４】
したがって、分離された開始ワードによって始められる本方法の第１の実施の後で、検索エンジンに提示された｛開始ワード、追加ワード｝の組合せのうちの１つを使用し、新たな開始ワードとして、この特定のワードの組合せを用いてアルゴリズムを再度実行することが可能である。
【００５５】
試みの数を考慮するために、試みの数が増加するとともに増加する量によって減らされる結果を用いて、任意で重み付けが適用されてもよい。反対に、「最良」ワードが最初の試みで見つけ出される場合、ボーナスが適用されることが可能である。
【００５６】
特定の実施態様で、所与の開始ワード（例えば｛輸送｝）について、中央サイトは複数のワード（例えば｛バス｝、｛電車｝および｛地下鉄｝）を選択して、結果を示すことなく、任意の順序でこれらのワードをユーザに示し、これらのワードの中で最も多くの結果か、または変形例の中では上から２番目か、もしくは実際には上から３番目に多くの結果を示すとユーザが思うワードを選択するようにユーザに求め、すなわちそうした状況下では、本方法は結果が減少する順序によって、ワードを分類するようになる。また、提案される１０か２０のワードの中で、３つ、４つまたは５つのワードを選択または分類するようにユーザに求めることも可能である。
【００５７】
応答は、選択および／または分類の適切性が増加するとともに増加するボーナスによって重み付けされてもよく、またその逆も同じである。
【００５８】
別の態様で、本発明は、単独で考慮されるワードの連続ではなく、まとめて考慮されるワードのセットを分析することに適用されることも可能である。ワードのグループの適切性全体を直感的に評価することは難しく、ましてそれらの量を定めることはなおさら難しいものであり、また意味の近いワードのグループを意味の離れたワードのグループから区別することは難しい（この場合の「意味」は開始ワードによって定義される）。
【００５９】
次に、本概念は、所与の開始ワードに関して、すなわち意味的に言って、どれが最も豊富なものであるのかを判定するために、ｎ個のワード（例えばｎ＝１０ワード）の２つ（またはそれ以上）のリストの相対的な全体の適切性を推定するというものである。
【００６０】
これを行うために、各リストについて「所属インデックス」が計算され、このインデックスは開始ワードに関するリストの適切性を表す。
【００６１】
その後、所属インデックスは様々なリストを互いに比較することを可能にし、またそれ自体が識別のために必要とされる厳正性の関数としてパラメータ化が可能であってもよい所与の閾値と、そのインデックスを比較することによって所与のリストを削除または所持することも可能にする。
【００６２】
以下は、以下の表１に関して示される、実施される本技術の例である。
【００６３】
【表４】
2008171395.tif 000007
【００６４】
この例の中で、開始ワードは電子である。この開始ワードから、検索エンジンは９，２００，０００件の結果を示す。
【００６５】
第１工程は、追加ワードの２つのリスト、例えば各１０ワードの２つのリストを確立することにある。
【００６６】
表１の例の中で、第１リストはメモリ、リレー、レジスタ、・・・、マルチプレクサ、ツェナーのワードを含む。同様に、第２リストはコンパレータ、ゲート、レジスタ、・・・、変圧器、コンデンサのワードを含む。
【００６７】
次の工程は、結果が減少する順序によって、各リストの中の様々な追加ワードを分類することにある。表１の２つのリストは、結果が開始ワードについての結果（１００％）に関するパーセンテージ（１８．６７％、１３．０２％）として表されて、示される。
【００６８】
次の工程は、１０個のワードの平均（または、より多くの数のワードが試された場合、上位１０個の最良ワードの平均）、すなわち第１リストについての７．３２９％と第２リストについての１０．５５９％を計算することにある。
【００６９】
この平均は、第２リスト（平均７．３２９）に対する第１リスト（平均１０．５５９）の適切性を評価するために、所属インデックスとして使用されることが可能である。
【００７０】
しかしながら、実際にはその基準はリストの相対的な適切性の評価を必ずしも最適化するわけではないということが、経験によって示されている。
【００７１】
本発明は、重み付けを適用することによって、さらに識別を改善することを提案する。
【００７２】
この重み付けは、特に、リスト中の様々なワードについての最上位の結果の結果関数、すなわち「最良」追加ワードについての結果の関数であることが可能である。
【００７３】
このために、所属インデックスは、リスト中の最良追加ワード（ＭＡＸ）を同リスト中のすべてのワードの平均（ＡＶ）で割って得られる結果の商として定義されてもよい。
【００７４】
表１の２つのリストの例の中で、第１リストについて、所属リストは１８．６７５４÷７．３２９＝２．５５と計算され、一方で第２リストについては、所属リストは１９．００１１÷１０．５５９＝１．８０と計算される。
【００７５】
このようにして計算されたインデックスは１よりも大きい数であり、インデックスの値を減少させるためにリストの適切性はより高くなり（１に近いこと）、またその逆も同じである。インデックスが逆数で、すなわちＡＶ／ＭＡＸで計算されることになっていた場合、そのときその値は０から１の範囲内にあり、１に近い高い値によって高い適切性が表されることになる。
【００７６】
いずれにしても１に近い値は、すべてが最大スコアに近い高いスコアを示すワードを表す、高い適切性を示す。
【００７７】
有利にも、所属インデックスは探している選択性の関数で設定される所与の閾値と比較され、１に近い閾値は適切性基準のための厳しい必要条件に対応しており、一方でより大きな閾値は、より多くの数のリストが適切であるとみなされることを可能にする。
【００７８】
したがって表１の例によって、閾値が２．５に設定される場合、第１リストは十分に適切なものではないとみなされ（その所属インデックスは２．５５である）、一方で第２リストは明らかにより適切である（所属インデックスは１．８０）ということがわかる。
【００７９】
最も有利なものとして、閾値は、例えば線形ポテンショメータの矢印またはカーソルを含むグラフィック・インタフェースを介して、ユーザによって設定されることが可能である。
【００８０】
適切性基準が満たされているのか、または満たされていないのかということ、すなわち閾値に関する各リストについての所属インデックスの位置は、例えば色を変えること、または（表１に示されているように）ボックス中に「適切」というワードを表示することなど、ブーリアン・フラグの形態で即座に認識可能な方法で同じインタフェース上に表示されることが可能である。
【００８１】
表１の例を使用すると、第１リストの所属インデックス（２．５５）が閾値（２．５）に対して大きすぎることから、第１リストは適切ではないとみなされるので、閾値を２．５に設定することによって、第２リストのためだけに「適切」というメッセージが表示される。
【００８２】
ユーザが、例えば２．５から２．６に上げることによって閾値を変更する場合、「適切」というメッセージは第１リストのためにも表示されることになる。反対に、ユーザが例えば２．５から１．７に閾値を下げると、「適切」というメッセージは両方のリストから消えることになる。
【００８３】
達成される結果が即座にわかり、閾値がどのように設定されるかによって異なることから、そうした相互作用的な表示はユーザに直接応答する可能性を与え、したがって本発明の方法が特に効果的な方法で実装されることを可能にする。
【００８４】
より複雑な変形例で、所属インデックスの重み付けはまた、開始ワードについての結果と、それに対応するリスト中の様々なワードの平均との間の相違を考慮に入れることも可能である。
【００８５】
そうした重み付けは特に、（絶対的に）少ない最初の結果を示す開始ワードのために、（相対値で）最初の結果に近い結果を示す追加ワードを見つけることは簡単であるということを考慮に入れるために役立ち、追加ワードの基準からの逸脱が小さいことから、比較的良好なインデックスにつながる。反対に、数の多い最初の結果を示す開始ワードのために、最初の結果に近い結果を示す追加ワードを見つけることは難しく、したがって比較的並の程度のインデックスにつながる。最初の開始ワードについての結果と２番目の追加ワードについての結果の平均との間の相違は、このように問題が増すこと反映しており、示されるべき重み付けされるインデックス値は、より有意義なものである。
【００８６】
また、最初から固定されているパラメータとしてではなく、変数として、リスト中のワードの数が考慮されることも可能である。そのような状況下で、所属インデックスは、リスト中のワードが増加するために、よりよく現れるように重み付けされ、あまり適切ではない用語を見つけ出す可能性が増加し、このことが平均を下げることになるので、長いものよりも、短い適切なリストを見つけ出し易い。この増大した困難は、インデックスがリスト中の追加のワードの数によって重み付けされる場合に考慮される。
【００８７】
例として、この種類のインデックスは以下の公式から計算されることが可能である。
インデックス＝［（ＭＡＸ／ＡＶ）]＊Ｎ
・ＭＡＸは、最良の追加ワードから得られた結果である。
・ＡＶは、リスト中のすべてのワードについて得られた結果の平均である。
・Ｎは、リスト中のワードの数である。
一般に、上述の様々な重み付けを実施する方法が数多く存在する。
【００８８】
非限定的な例として、以下の一般化された公式から所属インデックスを計算することができる。
【００８９】
インデックス＝[１／（ＳＷ−ＭＡＸ）]＊[１／（ＳＷ−ＡＶ）]＊Ｎ
・ＳＷは開始ワードについての結果である。
・ＭＡＸは最良追加ワードによって得られた結果である。
・ＡＶはリスト中のすべてのワードについての結果の平均である。
・Ｎはリスト中のワードの数である。
【００９０】
このインデックスの中で、
・要素[１／（ＳＷ−ＭＡＸ）]は、見つけ出される様々な追加ワードの品質を表しており、「最良」追加ワードが多くの結果を示す場合に適切なリストを確立することの困難さを反映する。
・要素[１／（ＳＷ−ＡＶ）]は、様々な追加ワードの結果の一貫性を表しており、これらのワードの平均の周辺の低い分散度を反映する。
・リストの長さに対応している要素Ｎは、追加ワードを生成するためのプロセスのより多くの、またはより少ない冗長性を反映する。
【００９１】
この重み付けされたインデックスによって、複数のワードのリストをお互いに関して、最も意味のあるものから最も意味のないものまで、すなわち意味的に言って最も豊富なものから最も乏しいものまで、分類することが可能になる。
【００９２】
当然のことながら、実際の経験の結果の機能としてインデックスの適切性を最適化するために、例えば平均値の代わりに中間値から開始して、ある用語を完全な力または断片的な力に高めることにより非線形性を導入すること、閾値または上限を適用することなどによる、インデックスを計算するための非常に多くの様々な方法が想定されることが可能である。
【図面の簡単な説明】
【００９３】
【図１】本発明による実施形態のシステムを示す図である。
【図１】
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【外国語明細書】
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