(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
プロセッサにより、非一時的記憶媒体に少なくとも一時的に格納される電子文書セットについて、元のトピック表現を識別するステップと、
前記プロセッサにより、前記元のトピック表現に対して有益性分析を実行するステップと、
前記プロセッサにより、前記元のトピック表現に対してトピック一貫性分析を実行するステップと、
前記プロセッサにより、第２のトピック表現を考慮して、前記元のトピック表現に対してトピック冗長性分析を実行するステップと、
前記プロセッサにより、前記有益性分析、前記一貫性分析、及び前記冗長性分析に基づき、精緻化トピック表現を生成するステップと、
を有する方法。
【請求項２】
前記電子文書セットについて前記元のトピック表現を識別するステップは、
前記電子文書セットをクロールするステップと、
前記電子文書セットから複数の知識点を抽出するステップと、
前記電子文書セットからの前記知識点に対してトピックモデル分析を実行するステップと、
前記トピックモデル分析に基づき、前記電子文書セットについて前記元のトピック表現を選択するステップと、
を有する、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
各々の抽出される知識点は、前記電子文書セットの中で少なくとも１つ存在する単語又は語句を含む、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記元のトピック表現に対して前記有益性分析を実行するステップは、
前記元のトピック表現の中の知識点セットを識別するステップと、
前記知識点セットの中の各々の知識点の有益性特徴を計算するステップと、
前記知識点セットの中の各々の知識点の前記有益性特徴に基づき、前記元のトピック表現の加重有益性値を計算するステップと、
前記加重有益性値が第１の閾より低いと決定することに応答して、前記元のトピック表現を除去するステップと、
前記加重有益性値が第１の閾より高いと決定することに応答して、前記元のトピック表現を保持するステップと、
を有する、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記元のトピック表現に対して前記トピック一貫性分析を実行するステップは、
前記元のトピック表現の中の知識点セットを識別するステップと、
前記知識点セットの各々の知識点の意味ベクトル表現を識別するステップと、
前記元のトピック表現の重心を計算するステップと、
前記元のトピック表現の前記重心までの平均意味的距離を計算するステップと、
前記元のトピック表現の前記重心までの前記平均意味的距離が第２の閾より大きいと決定することに応答して、前記元のトピック表現を除去するステップと、
前記元のトピック表現の前記重心までの前記平均意味的距離が前記第２の閾より小さいと決定することに応答して、前記元のトピック表現を保持するステップと、
を有する、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
第２のトピック表現を考慮して、前記元のトピック表現に対してトピック冗長性分析を実行するステップは、
前記元のトピック表現の中の第１の知識点セットと、前記第２のトピック表現の中の第２の知識点セットと、を識別するステップと、
前記第１の知識点セット及び第２の知識点セットの各々の知識点の意味ベクトル表現を識別するステップと、
前記元のトピック表現の第１の重心及び前記第２のトピック表現の第２の重心を計算するステップと、
前記第１の重心と前記第２の重心との間の平均意味的距離を計算するステップと、
前記第１の重心と前記第２の重心との間の前記平均意味的距離が第３の閾より小さいと決定することに応答して、前記元のトピック表現と前記第２のトピック表現とを融合するステップと、
前記第１の重心と前記第２の重心との間の前記平均意味的距離が第３の閾より大きいと決定することに応答して、前記元のトピック表現及び前記第２のトピック表現を保持するステップと、
を有する、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記元のトピック表現と前記第２のトピック表現を融合するステップは、（ａ）前記元のトピック表現又は前記第２のトピック表現を結果として生じる融合トピック表現に割り当てるステップ、又は（ｂ）第３のトピック表現を生成するステップ、を有する、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
工程を実行する又は実行を制御するためにプロセッサにより実行可能な符号化されたプログラミングコードを有する非一時的コンピュータ可読媒体であって、前記工程は、
前記プロセッサにより、非一時的記憶媒体に少なくとも一時的に格納される電子文書セットについて、元のトピック表現を識別するステップと、
前記プロセッサにより、前記元のトピック表現に対して有益性分析を実行するステップと、
前記プロセッサにより、前記元のトピック表現に対してトピック一貫性分析を実行するステップと、
前記プロセッサにより、第２のトピック表現を考慮して、前記元のトピック表現に対してトピック冗長性分析を実行するステップと、
前記プロセッサにより、前記有益性分析、前記一貫性分析、及び前記冗長性分析に基づき、精緻化トピック表現を生成するステップと、
を有する、非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項９】
前記電子文書セットについて前記元のトピック表現を識別するステップは、
前記電子文書セットをクロールするステップと、
前記電子文書セットから複数の知識点を抽出するステップと、
前記電子文書セットからの前記知識点に対してトピックモデル分析を実行するステップと、
前記トピックモデル分析に基づき、前記電子文書セットについて前記元のトピック表現を選択するステップと、
を有する、請求項８に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項１０】
各々の抽出される知識点は、前記電子文書セットの中で少なくとも１つ存在する単語又は語句を含む、請求項９に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項１１】
前記元のトピック表現に対して前記有益性分析を実行するステップは、
前記元のトピック表現の中の知識点セットを識別するステップと、
前記知識点セットの中の各々の知識点の有益性特徴を計算するステップと、
前記知識点セットの中の各々の知識点の前記有益性特徴に基づき、前記元のトピック表現の加重有益性値を計算するステップと、
前記加重有益性値が第１の閾より低いと決定することに応答して、前記元のトピック表現を除去するステップと、
前記加重有益性値が前記第１の閾より高いと決定することに応答して、前記元のトピック表現を保持するステップと、
を有する、請求項８に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項１２】
前記元のトピック表現に対して前記トピック一貫性分析を実行するステップは、
前記元のトピック表現の中の知識点セットを識別するステップと、
前記知識点セットの各々の知識点の意味ベクトル表現を識別するステップと、
前記元のトピック表現の重心を計算するステップと、
前記元のトピック表現の前記重心までの平均意味的距離を計算するステップと、
前記元のトピック表現の前記重心までの前記平均意味的距離が第２の閾より大きいと決定することに応答して、前記元のトピック表現を除去するステップと、
前記元のトピック表現の前記重心までの前記平均意味的距離が前記第２の閾より小さいと決定することに応答して、前記元のトピック表現を保持するステップと、
を有する、請求項８に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項１３】
第２のトピック表現を考慮して、前記元のトピック表現に対してトピック冗長性分析を実行するステップは、
前記元のトピック表現の中の第１の知識点セットと、前記第２のトピック表現の中の第２の知識点セットと、を識別するステップと、
前記第１の知識点セット及び第２の知識点セットの各々の知識点の意味ベクトル表現を識別するステップと、
前記元のトピック表現の第１の重心及び前記第２のトピック表現の第２の重心を計算するステップと、
前記第１の重心と前記第２の重心との間の平均意味的距離を計算するステップと、
前記第１の重心と前記第２の重心との間の前記平均意味的距離が第３の閾より小さいと決定することに応答して、前記元のトピック表現と前記第２のトピック表現とを融合するステップと、
前記第１の重心と前記第２の重心との間の前記平均意味的距離が前記第３の閾より大きいと決定することに応答して、前記元のトピック表現及び前記第２のトピック表現を保持するステップと、
を有する、請求項８に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項１４】
前記元のトピック表現と前記第２のトピック表現を融合するステップは、（ａ）前記元のトピック表現又は前記第２のトピック表現を結果として生じる融合トピック表現に割り当てるステップ、又は（ｂ）第３のトピック表現を生成するステップ、を有する、請求項１３に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項１５】
メモリと、
前記メモリに動作可能に結合される処理装置であって、前記処理装置は工程を実行するよう構成される、処理装置と、
を有し、前記工程は、
非一時的記憶媒体に少なくとも一時的に格納される電子文書セットについて、元のトピック表現を識別するステップと、
プロセッサにより、前記元のトピック表現に対して有益性分析を実行するステップと、
前記元のトピック表現に対してトピック一貫性分析を実行するステップと、
第２のトピック表現を考慮して、前記元のトピック表現に対してトピック冗長性分析を実行するステップと、
前記有益性分析、前記一貫性分析、及び前記冗長性分析に基づき、精緻化トピック表現を生成するステップと、
を有する、システム。
【請求項１６】
前記電子文書セットについて前記元のトピック表現を識別するとき、前記処理装置は、
前記電子文書セットをクロールし、
前記電子文書セットから複数の知識点を抽出し、
前記電子文書セットからの前記知識点に対してトピックモデル分析を実行し、
前記トピックモデル分析に基づき、前記電子文書セットについて前記元のトピック表現を選択する、
よう構成される、請求項１５に記載のシステム。
【請求項１７】
前記元のトピック表現に対して前記有益性分析を実行するとき、前記処理装置は、
前記元のトピック表現の中の知識点セットを識別し、
前記知識点セットの中の各々の知識点の有益性特徴を計算し、
前記知識点セットの中の各々の知識点の前記有益性特徴に基づき、前記元のトピック表現の加重有益性値を計算し、
前記加重有益性値が第１の閾より低いと決定することに応答して、前記元のトピック表現を除去し、
前記加重有益性値が前記第１の閾より高いと決定することに応答して、前記元のトピック表現を保持する、
よう構成される、請求項１５に記載のシステム。
【請求項１８】
前記元のトピック表現に対して前記トピック一貫性分析を実行するとき、前記処理装置は、
前記元のトピック表現の中の知識点セットを識別し、
前記知識点セットの各々の知識点の意味ベクトル表現を識別し、
前記元のトピック表現の重心を計算し、
前記元のトピック表現の前記重心までの平均意味的距離を計算し、
前記元のトピック表現の前記重心までの前記平均意味的距離が第２の閾より大きいと決定することに応答して、前記元のトピック表現を除去し、
前記元のトピック表現の前記重心までの前記平均意味的距離が前記第２の閾より小さいと決定することに応答して、前記元のトピック表現を保持する、
よう構成される、請求項１５に記載のシステム。
【請求項１９】
第２のトピック表現を考慮して、前記元のトピック表現に対してトピック冗長性分析を実行するとき、前記処理装置は、
前記元のトピック表現の中の第１の知識点セットと、前記第２のトピック表現の中の第２の知識点セットと、を識別し、
前記第１の知識点セット及び第２の知識点セットの各々の知識点の意味ベクトル表現を識別し、
前記元のトピック表現の第１の重心及び前記第２のトピック表現の第２の重心を計算し、
前記第１の重心と前記第２の重心との間の平均意味的距離を計算し、
前記第１の重心と前記第２の重心との間の前記平均意味的距離が第３の閾より小さいと決定することに応答して、前記元のトピック表現と前記第２のトピック表現とを融合し、
前記第１の重心と前記第２の重心との間の前記平均意味的距離が前記第３の閾より大きいと決定することに応答して、前記元のトピック表現及び前記第２のトピック表現を保持する、
よう構成される、請求項１５に記載のシステム。
【請求項２０】
前記元のトピック表現と前記第２のトピック表現を融合するとき、前記処理装置は、（ａ）前記元のトピック表現又は前記第２のトピック表現を結果として生じる融合トピック表現に割り当て、又は（ｂ）第３のトピック表現を生成する、よう構成される、請求項１５に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本願明細書で議論される実施形態は、トピック表現の精緻化に関する。
【背景技術】
【０００２】
トピックモデルは、文書のコーパスに含まれている「トピック」を発見するための、ある種の統計モデルである。トピックモデルは、テキスト文書のセットから潜在的トピックを自動的に発見できる教師なしテキストマイニング方法を含んでも良く、ユーザが文書のコーパスを探索できる体系的方法を提供できる。
【０００３】
本願明細書で請求される主題は、上述のような欠点を解決する実施形態や上述のような環境でのみ機能する実施形態に限定されない。むしろ、この背景技術は、単に、本願明細書に記載される複数の実施形態が実施される技術分野の一例を説明するために提供される。さらに、特に示されない限り、背景技術の章に記載される構成要素は、本願の請求項に対する従来技術ではなく、この章に含まれることにより従来技術と見なされるものではない。
【発明の概要】
【０００４】
一実施形態の一態様によると、トピック表現を精緻化する方法は、非一時的記憶媒体に少なくとも一時的に格納される電子文書セットの元のトピック表現を識別するステップを有しても良い。方法は、プロセッサにより、元のトピック表現に対して有益性分析を実行するステップを有しても良い。方法は、元のトピック表現に対してトピック一貫性分析を実行するステップを更に有しても良い。方法は、第２のトピック表現の観点で、元のトピック表現に対してトピック冗長性分析を実行するステップを有しても良い。方法は、有益性分析、一貫性分析、及び冗長性分析に基づき、精緻化トピック表現を生成するステップも有しても良い。
【０００５】
実施形態の目的及び利点が理解され、少なくとも特に特許請求の範囲で指摘された要素、特徴及び組合せを用いて達成されるだろう。
【０００６】
上述の全体的説明及び以下の詳細な説明の両方は、例示及び説明のためであり、本発明の範囲を限定しないことが理解される。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
例示的な実施形態は、添付の図面を用いて、更なる特異性及び詳細事項と共に記載され説明される。
【図１】幾つかの実施形態が実装され得る例示的な動作環境のブロック図である。
【図２】図１の動作環境において実装され得る電子文書のセットのトピック表現の精緻化の方法の例示的なフロー図を示す。
【図３】トピック有益性分析を実行する方法の例示的なフロー図を示す。
【図４】トピック一貫性分析を実行する方法の例示的なフロー図を示す。
【図５】トピック冗長性分析を実行する方法の例示的なフロー図を示す。
【図６】機械に本願明細書に議論される方法のうちの任意の１又は複数を実行させる命令のセットが実行され得るコンピューティング装置の例示的な形式の機械の図式表現を示す。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
ワールドワイドウェブ（ＷＷＷ、Ｗｅｂ、ウェブ）は、情報及び知識の海として説明できる。ウェブ及びコンピュータ技術における他の進展を通じて、人々は、従来にも増して情報への多くのアクセスを有し得る。しかしながら、利用可能な情報の多くは、ウェブの至るところに散乱し、良好に記述され又は構造化されていない場合がある。これは、結果として、それらの使用、検索、体系化、及び管理において有意な問題を生じ得る。したがって、利用可能な膨大な量の情報を通じて特定し及びソートすることは、個人にとって容易ではない場合がある。この膨大な量の情報を体系化する幾つかの試みは、文書のコーパスの中のトピックを自動的に発見するためにトピックモデルを使用することを含む。しかしながら、このようなトピックモデルは、役に立たないトピック、矛盾したトピック、及び／又は冗長なトピックを出力することがある。これは、オンライン学習を含む様々な目的でトピックを使用し得るユーザにとって役に立たない場合がある。
【０００９】
本開示に記載の幾つかの実施形態は、電子文書のセットについて１又は複数のトピック表現を精緻化するアプローチを提供するために使用され得る。幾つかの実施形態では、電子文書のセットのトピック表現を生成する方法は、非一時的記憶媒体に少なくとも一時的に格納される電子文書のセットの元のトピック表現を識別するステップを含んでも良い。方法は、プロセッサにより、元のトピック表現に対して有益性分析を実行するステップを有しても良い。方法は、元のトピック表現に対してトピック一貫性分析を実行するステップを更に有しても良い。方法は、第２のトピック表現を考慮して、元のトピック表現に対してトピック冗長性分析を実行するステップを有しても良い。方法は、有益性分析、一貫性分析、及び冗長性分析に基づき、元のトピック表現を置換するために、精緻化トピック表現を生成するステップを更に有しても良い。ユーザ装置は、幾つかのトピックモデルの中の役に立たないトピック、矛盾したトピック、及び／又は冗長なトピックをより分ける相当量のコンピュータリソース（例えば、帯域幅）を消費することがある。本願明細書に記載の幾つかの実施形態は、より少ない役に立たないトピック、矛盾したトピック、及び／又は冗長なトピックしか伴わない、より良好なトピック表現を生成でき、このようなトピック表現を使用するユーザがより少ないコンピュータリソースしか消費せず、それにより、トピックにアクセスするためにユーザにより作動されるコンピュータシステムの性能を向上する。
【００１０】
用語「電子文書」は、本願明細書で使用されるとき、科学雑誌、会議、新聞、書籍、ブログ、講義ノート、トランスクリプト、ウェブページ、又は雑誌のような、任意の出版された記事又は電子出版を含み得る。電子文書は、査読されても良く、ネットワーク、例えばインターネットを介して入手可能であっても良い。電子文書は、科学文献データベースの中で利用可能であっても良い。電子文書の一部又は全部は、「電子文書セット」として参照され得るグループに体系化されても良い。
【００１１】
本願を通じて、用語「知識点」は、電子文書の中に記載される「概念」を表すために用いられる。知識点は、電子文書の中のキー用語又は語句に対応しても良い。例えば、電子文書は、機械学習に関連しても良い。知識点は、「ニューラルネットワーク」、「統計的推定」、「クラスタリング」、及び「構造予測」のような、機械学習課程の中で議論される技術用語に対応し及び／又は含んでも良い。
【００１２】
図１は、本願明細書に記載の少なくとも１つの実施形態に従い配置される、幾つかの実施形態が実施され得る例示的な動作環境１００のブロック図を示す。動作環境１００は、ネットワーク１０２、文書サーバ１０４、トピック表現生成システム１０５、トピック表現精緻化システム１０６、ユーザ装置１０８、及びデータ記憶装置１５０を含んでも良い。
【００１３】
通常、ネットワーク１０２は、トピック表現生成システム１０５、トピック表現精緻化システム１０６、及び／又はユーザ装置１０８が文書サーバ１０４にある電子文書１１０にアクセスできる及び／又は互いに通信できるようにする１又は複数の広域ネットワーク（ＷＡＮ）及び／又はローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）を有する。幾つかの実施形態では、ネットワーク１０２は、複数のＷＡＮ及び／又はＬＡＮの間の論理的及び物理的接続により形成されるグローバルインターネットワークを含むインターネットを有する。代替又は追加で、ネットワーク１０２は、１又は複数のセルラＲＦネットワーク及び／又は８０２．ｘｘネットワーク、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）アクセスポイント、無線アクセスポイント、ＩＰベースのネットワーク等のような１又は複数の有線及び／又は無線ネットワークを有しても良いが、これらに限定されない。ネットワーク１０２は、ある種類のネットワークを別の種類のネットワークと接続させるサーバを有しても良い。
【００１４】
例示的な動作環境１００は、それぞれが１又は複数の電子文書１１０をホスティングし及び／又は格納できる任意の数の文書サーバ１０４を有しても良い。文書サーバ１０４は、（ラック搭載サーバ、ルータコンピュータ、サーバコンピュータ、パーソナルコンピュータ、メインフレームコンピュータ、ラップトップコンピュータ、ウェブサーバ、プロキシサーバ、デスクトップコンピュータ、等のような）１又は複数のコンピューティング装置、データストア（例えば、ハードディスク、メモリ、データベース）、ネットワーク、ソフトウェアコンポーネント、及び／又はハードウェアコンポーネントを有しても良い。
【００１５】
電子文書１１０は、ウェブページ、ウェブブログ（「ブログ」）、書籍、電子書籍、記事、ソーシャルメディア、オープンコースウェア（ＯＣＷ）教材、ＭＯＯＣ（massive  open  online  courses）教材、教授及び講師を含む個人により教育機関で教えられる課程のための講義ページ、講義ノート及び／又はそのような課程に関連する記録（例えば、ビデオ及び／又はオーディオ記録）、等、又はそれらの任意の組合せのような多様なオンラインリソースのうちの任意のものを有しても良い。電子文書１１０は、例えば、講義ノート、概要、ビデオ、ビデオトランスクリプト、例題／解、講義スライド、及び他の材料を有しても良い。個々の電子文書１１０は、１又は複数の著者を有しても良い。電子文書１１０は、インターネットに通信可能に結合される１又は複数の対応するウェブサーバ（例えば、文書サーバ１０４）によりホスティングされるウェブサイトでアクセス可能であっても良い。
【００１６】
ユーザ装置１０８は、デスクトップコンピュータ、ラップトップコンピュータ、タブレットコンピュータ、携帯電話機、スマートフォン、パーソナルデジタルアシスタント（ＰＤＡ）、又は他の適切なコンピューティング装置を含んでも良いがこれらに限定されないコンピューティング装置を有しても良い。ユーザは、特定のトピックラベルを満たす又は適合する電子文書１１０を見付けるために、ユーザ装置を用いても良い。別個に示されないが、ユーザ装置１０８は、標準的に、トピックラベル生成システム１０５及びトピックラベル精緻化システム１０６とネットワーク１０２を介して通信する。
【００１７】
トピック表現生成システム１０５及びトピック表現精緻化システム１０６は、プロセッサと、メモリと、ネットワーク通信能力とを有するハードウェアサーバ（又は複数のサーバ）を有しても良い。図示の実施形態では、トピック表現生成システム１０５及びトピック表現精緻化システム１０６は、両方とも、情報及びデータをネットワーク１０２を介してユーザ装置１０８及び／又は文書サーバ１０４へ送信し及びそれらから受信するために、ネットワーク１０２に結合されても良い。少なくとも１つの実施形態では、トピック表現生成システム１０５及びトピック表現精緻化システム１０６は、同じハードウェアサーバに存在しても良い。少なくとも１つの実施形態では、トピック表現生成システム１０５及びトピック表現精緻化システム１０６は、同じアプリケーション又はプログラムの部分であっても良い。トピック表現生成システム１０５及びトピック表現精緻化システム１０６は、本願明細書に記載の機能を提供するためにプロセッサにより実行可能な命令のセットを有しても良い。幾つかの例では、トピック表現生成システム１０５及びトピック表現精緻化システム１０６は、メモリに格納され又は少なくとも一時的にロードされても良く、プロセッサによりアクセス可能であり及び実行可能であっても良い。トピック表現生成システム１０５及びトピック表現精緻化システム１０６は、バス（図１に図示しない）を介してプロセッサ及び他のコンポーネントと協働し及び通信するよう適応されても良い。代替又は追加で、トピック表現生成システム１０５及びトピック表現精緻化システム１０６のうちの１又は複数は、ハードウェアで実装されても良い。
【００１８】
少なくとも１つの実装では、データ記憶装置１５０は、メモリ（例えば、ランダムアクセスメモリ）、キャッシュ、ドライブ（例えば、ハードドライブ）、フラッシュドライブ、データベースシステム、又はデータをソート可能な別の種類のコンポーネント若しくは装置を有しても良い。データ記憶装置１５０は、複数のコンピューティング装置（例えば、複数のサーバコンピュータ）に及び得る複数の記憶装置コンポーネント（例えば、複数のドライブ又は複数のデータベース）も有しても良い。
【００１９】
トピック表現生成システム１０５は、電子文書１１０から知識点を抽出するよう構成されても良い。抽出された知識点に基づき、トピック表現生成システム１０５は、トピックモデル分析に基づき電子文書１１０の中に含まれるトピックを自動的に発見し、さらに、各々の発見したトピックについて少なくとも１つの説明トピックラベルを生成しても良い。少なくとも１つの実施形態では、トピック表現生成システム１０５は、参照により全体が本願明細書に組み込まれる米国特許出願番号第１４／８８０，０８７号、名称「GENERATING  DESCRIPTIVE  TOPIC  LABELS」、２０１５年１０月９日出願に詳述される技術、又は参照により全体が本願明細書に組み込まれる米国特許出願番号第１４／７９６，９７８号、名称「PROCESSING  SEARCH  QUERIES  FOR  OPEN  EDUCATION  RESOURCES」、２０１５年７月１０日出願に記載される技術のような、説明トピックラベルを生成する技術を使用し又は改良しても良い。
【００２０】
しかしながら、トピックモデル分析により生成され又は発見されるトピックの幾つかは、あまり有益性のない、あまり一貫していない、又は他のトピックに対して冗長な可能性がある場合がある。このようなトピック表現は、文書を体系化するためにそれらの能力を向上するよう精緻化され得る。
【００２１】
概して、トピック表現精緻化システム１０６は、トピック表現の自動精緻化を可能にする。精緻化トピック表現は、電子文書１１０を用いてトピックモデル分析の間にトピック表現生成システム１０５により最初に発見されたトピックと比べて、有益な、一貫した、簡潔なトピックを提供できる。
【００２２】
トピック表現精緻化システム１０６は、個人による最小限の動作も伴わず又はそれを伴い、トピック表現を精緻化できる。例えば、電子文書１１０を読む、評価する、及び関連付けるような手動操作は、トピック表現精緻化システム１０６により実行される動作に含まれても良い。
【００２３】
トピック表現を精緻化するとき、トピック表現精緻化システム１０６は、トピックの中の知識点に基づき、各々のトピックについてトピック有益性分析を実行しても良い。トピック有益性分析の部分として、トピック表現精緻化システム１０６は、トピック表現の中の各々の知識点の有益な特徴を測定しても良い。トピック表現精緻化システム１０６は、トピック表現の中の各々の知識点の有益性特徴に基づき、トピックの有益性値を生成しても良い。トピックの有益性値が閾より高い場合、トピック表現精緻化システム１０６は、更なる分析のために該トピックを保持しても良い。トピックの有益性値が閾より低い場合、トピック表現精緻化システム１０６は、該トピックをフィルタ除去し又は廃棄しても良い。
【００２４】
最小有益性値閾より高い個々の有益性値を有するトピックについて、トピック精緻化システム１０６は、それらのトピックに対してトピック矛盾分析も実行しても良い。トピック矛盾分析の部分として、トピック表現精緻化システム１０６は、各々のトピックの中の知識点の意味ベクトル表現を生成しても良い。トピック表現精緻化システム１０６は、トピックの重心を計算し、トピックの中の知識点と重心との間の平均距離を計算しても良い。少なくとも１つの実施形態では、処理ロジックは、知識点と重心との間の平均意味的距離を計算しても良い。重心の距離（又は知識点と重心との間の平均意味的距離）が最大重心距離閾より低い場合、トピック表現精緻化システム１０６は、更なる分析のために該トピックを保持しても良い。重心の距離（又は知識点と重心との間の平均意味的距離）が最小重心距離閾より高い場合、トピック表現精緻化システム１０６は、該トピックをフィルタ除去し又は廃棄しても良い。少なくとも１つの実施形態では、最大重心距離、及び最小重心距離は、同じ値である。
【００２５】
最小重心距離閾より高い、知識点と重心との間の平均意味的距離を有するトピックについて、トピック表現精緻化システム１０６は、少なくとも２つのトピックの間の冗長性分析を実行しても良い。冗長性分析の部分として、トピック表現精緻化システム１０６は、各々のトピック表現の中の知識点の意味ベクトル表現を生成しても良い。この意味ベクトル表現は、トピック矛盾分析の部分として生成されたものと同じ又は異なる意味ベクトル表現であっても良い。トピック表現精緻化システム１０６は、トピックの重心を計算しても良い。この重心は、トピック矛盾分析の部分として生成されたものと同じ又は異なる重心であっても良い。トピック表現精緻化システム１０６は、少なくとも２つのトピックの中の知識点と少なくとも２つのトピック表現の重心との間の距離を計算しても良い。
【００２６】
２つのトピックの重心の間の距離が第２の最小重心距離閾より高い場合、トピック表現精緻化システム１０６は、これら２つのトピックを保持しても良い。２つのトピックの重心の間の距離が第２の最大重心距離閾より低い場合、トピック表現精緻化システム１０６は、これら２つのトピックを融合（merge）しても良い。少なくとも１つの実施形態では、トピック表現精緻化システム１０６は、記載した技術を用いて、融合したトピック任意の他のトピックを扱っても良く、融合したトピックの精緻化を実行しても良い。少なくとも１つの実施形態では、第２の最大重心距離、及び第２の最小重心距離は、同じ値である。融合の後、トピック表現の中の頻度情報は、融合され更新されても良い。
【００２７】
本開示の範囲から逸脱することなく例示的な動作環境１００に対し変更、追加又は省略が行われても良い。具体的には、環境１００の実施形態は、１つのネットワーク１０２、１つのユーザ装置１０８、１つのトピック表現生成システム１０５、１つのトピック表現精緻化システム１０６、及び１つのデータ記憶装置１５０を含むとして図１に示される。しかしながら、本開示は、１又は複数のネットワーク１０２、１又は複数のユーザ装置１０８、１又は複数のトピック表現生成システム１０５、１又は複数のトピック表現精緻化システム１０６、及び１又は複数のデータ記憶装置１５０、又はそれらの任意の組合せを含む環境１００に適用される。
【００２８】
さらに、本願明細書に記載の実施形態の中の種々のコンポーネントの分割は、分割が全ての実施形態において生じることを意味しない。さらに、本開示の利益により、記載のコンポーネントが単一のコンポーネントに統合され又は複数のコンポーネントに分割されても良いことが理解される。
【００２９】
図２〜５は、電子文書セットのトピック表現の精緻化に関連する様々な方法のフロー図である。方法は、ハードウェア（回路、専用ロジック、等）、（汎用コンピュータシステム又は専用機械で動作するような）ソフトウェア、又は両者の組合せを含み得る処理ロジックにより実行されても良い。この処理ロジックは、トピック表現精緻化システム１０６又は別のコンピュータシステム若しくは装置に含まれても良い。説明の簡単のために、本願明細書に記載の方法は、一連の動作として示され説明される。しかしながら、本開示に従う動作は、種々の順序で及び／又は同時に、及び本願明細書に提示され説明されない他の動作と共に、生じても良い。さらに、示された全ての動作が開示の主題に従って方法を実施するために必要ではない。さらに、当業者は、代替として方法が状態図による相互に関連のある一連の状態又はイベントとして表されても良いことを理解し認識するだろう。さらに、本願明細書に開示される方法は、コンピューティング装置に該方法をトランスポートし転送することを助けるために、非一時的コンピュータ可読媒体のような製品に格納できる。用語「製品」は、本願明細書で使用されるとき、任意のコンピュータ可読装置又は記憶媒体からアクセスかのうなコンピュータプログラムを包含することを意図する。図２〜５と関連して図示され記載された方法は、例えば、図１のトピック表現精緻化システム１０６のようなシステムにより実行されても良い。しかしながら、別のシステム又はシステムの組合せが、当該方法を実行するために使用されても良い。別個のブロックとして示したが、所望の実装に依存して、種々のブロックは、更なるブロックに分割され、少ないブロックに結合され、又は除去されても良い。
【００３０】
図２は、本開示に記載される少なくとも１つの実施形態に従い配置される、図１の動作環境において実装され得る電子文書のセットのトピック表現の精緻化の方法２００の例示的なフロー図を示す。
【００３１】
方法２００は、ブロック２０５で開始しても良い。ブロック２０５で、処理ロジックは、非一時的コンピュータ可読媒体に少なくとも一時的に格納される電子文書セットをクロール（crawl）しても良い。幾つかの実施形態では、処理ロジックは、電子文書セットを自動的にクロールしても良い。幾つかの実施形態では、処理ロジックは、電子文書セットの中で発見されるトピックのトピック表現を生成するための要求を受信することに応答して、電子文書セットをクロールしても良い。処理ロジックは、図１の文書サーバ１０４のような文書サーバをクロールしても良い。電子文書は、単一の文書サーバに格納されても良く、又は複数の文書サーバの間に分散されても良い。文書サーバをクロールする間、処理ロジックは、電子文書のコンテンツを識別し、スキャンし、抽出し、及びコピーしても良い。例えば、処理ロジックは、ウェブクローラ、ウェブスパイダ、アント、自動インデクサ、ウェブスカッタ、又は別の適切なボットにより実行される動作を実行しても良い。処理ロジックは、処理ロジックが電子文書に含まれる情報及びデータを訪ね及び／又は通信するページ又はそれに含まれる何らかのデータをコピーしても良い。処理ロジックは、電子文書自体を含むクロールした情報を、図１のデータ記憶装置１５０のようなデータ記憶装置に格納しても良い。
【００３２】
ブロック２１０で、処理ロジックは、電子文書セットから知識点を抽出しても良い。処理ロジックは、電子文書セットから所定数のトピックを発見しても良い。電子文書セットから知識点を抽出するとき、処理ロジックは、電子文書の中のセグメント化された用語シーケンスを受信しても良い。処理ロジックは、セグメント化された用語シーケンスの繰り返される語句インスタンスを発見しても良い。語句インスタンスは、所定の最大長により制限されても良い。処理ロジックは、セグメント化された用語シーケンスのから知識点を生成しても良い。処理ロジックは、セットの中の各々の電子文書について知識点を識別しても良い。処理ロジックは、語句（つまり、１つより多くの単語）を知識点として識別しても良く、各々の識別した知識点を単一ユニット（「単語」、ワード）として扱っても良い。処理ロジックは、単に厳格な言語分析、又はユーザによる手動入力及び／又は選択に頼ることなく、細かい粒度の知識点を自動的に抽出するために、統計分析を実行しても良い。処理ロジックは、参照により内容が本願明細書に組み込まれる米国特許出願番号第１４／７９６，８３８号、名称「EXTRACTION  OF  KNOWLEDGE  POINTS  AND  RELATIONS  FROM  LEARNING  MATERIALS」、２０１５年７月１０日出願、に記載の技術のうちの任意のものも使用しても良い。
【００３３】
ブロック２１５で、処理ロジックは、電子文書セットに対してトピックモデル分析を実行しても良い。処理ロジックは、電子文書セットの中の各々の電子文書をトピックにより体系化しても良い。処理ロジックは、ブロック２１０で知識点抽出から抽出した語句を基本ユニットとして扱っても良い。処理ロジックは、電子文書セットからトピック表現を抽出しても良い。ここで、各々のトピックの表現は、電子文書セットの中の全ての語彙に渡る確率分布の観点で決定されても良く、語彙は、全ての単一の単語及び知識点語句を表しても良い。
【００３４】
ブロック２２０で、処理ロジックは、参照により全体が組み込まれる米国特許出願番号第１４／８８０，０８７号、名称「GENERATING  DESCRIPTIVE  TOPIC  LABELS」、２０１５年１０月９日出願、に記載のトピック表現を生成する技術を用いて又はそれを変更することにより、少なくとも１つの元のトピック表現を生成しても良い。
【００３５】
ブロック２２５で、処理ロジックは、図３と関連して更に記載されるような、トピック有益性分析を実行しても良い。ブロック２３０で、処理ロジックは、図４と関連して更に記載されるような、トピック一貫性分析を実行しても良い。ブロック２３５で、処理ロジックは、図５と関連して更に記載されるような、トピック冗長性分析を実行しても良い。ブロック２４０で、処理ロジックは、トピック有益性分析、トピック一貫性分析、及びトピック冗長性分析に基づき、精緻化トピック表現を生成しても良い。精緻化トピック表現は、元のトピック表現と比べて、電子文書セットのコンテンツの少なくとも一部のより良好な表現であり得る。処理ロジックは、グラフィカルユーザインタフェース（ＧＵＩ）を介するような、ディスプレイで精緻化トピック表現を提供しても良い。
【００３６】
少なくとも１つの実施形態では、処理ロジックは、トピック表現生成システム及びトピック表現精緻化システムを結合するシステム（例えば、図１のトピック表現生成システム１０５及びトピック表現精緻化システム１０６を含み得る結合システム）に関連する工程（例えば、ブロック２０５、２１０、２１５、２２０、２２５、２３０、２３５、及び／又は２４０）を実行しても良い。少なくとも１つの実施形態では、処理ロジックは、トピック表現生成システム（例えば、図１のトピック表現生成システム１０５）から元のトピック表現を受信する独立型のトピック表現精緻化システム（例えば、図１のトピック表現精緻化システム１０６）に関連する工程（例えば、ブロック２２５、２３０、２３５、及び／又は２４０）を抽出しても良い。
【００３７】
本願明細書に開示した上述の及び他の処理及び方法について、処理の中で実行される機能は、異なる順序で実施されても良い。さらに、概略のステップ及び動作は、単に例として提供され、幾つかのステップ及び動作は、開示の実施形態の本質から逸脱することなく、任意であり、より少ないステップ及び動作に組み合わされ、又は追加ステップ及び動作に拡張されても良い。
【００３８】
図３は、トピック有益性分析を実行する方法３００の例示的なフロー図を示す。ブロック３０５で、処理ロジックは、現在のトピックの中の上位知識点を識別しても良い。少なくとも１つの実施形態では、知識点は、図２のブロック２１０で決定されても良い。現在のトピックの中の知識点の各々は、関連する定量化できる特徴を有しても良い。少なくとも１つの実施形態では、処理ロジックは、特徴閾値より高い定量化可能特徴を有する全ての知識点を識別しても良い。少なくとも１つの実施形態では、処理ロジックは、知識点の頻度分布、及び／又は知識点の定量化可能特徴に基づき、知識点の上位部分又は割合を識別しても良い。
【００３９】
ブロック３１０で、処理ロジックは、ブロック３０５で識別されたような、現在のトピックの中の各々の知識点の役に立つ特徴を測定し又は計算しても良い。役に立つ特徴は、知識点がどれくらい良く、他のものより、多くの意味内容を伝達するか、より専門的か、予言的か、及び有益か、を示しても良い。少なくとも１つの実施形態では、処理ロジックは、特徴の組合せについて最適パラメータを選択するために、機械学習技術を使用しても良い。例えば、処理ロジックは、肯定的（有益）及び否定的（無益）な知識点の例に基づき、ロジスティック回帰を使用しても良い。少なくとも１つの実施形態では、有益な特徴を測定するために、潜在的意味解析（latent  semantic  analysis：ＬＳＡ）が使用されても良い。潜在的意味解析（ＬＳＡ）は、標準的に、電子文書セット及び語句に関連する概念セットを生成することにより、電子文書セットとその中の語句との間の関係を分析するための自然言語処理の中の技術として参照される。有益な特徴を測定するために使用され得る他の技術は、特に、逆文書頻度（inverse  document  frequency：ＩＤＦ）、残差ＩＤＦ（residualIDF：ＲＩＤＦ）、分散（ｗ）、バースト性（ｗ）、利得（ｗ）を有しても良い。
【００４０】
ブロック３１５で、処理ロジックは、現在のトピックの加重有益性値を計算しても良い。処理ロジックは、発生位置又は頻度に基づき、（ブロック３０５で識別されたような）現在のトピックの中の各々の知識点に異なる重みを割り当てても良い。例えば、他の知識点より高い頻度で生じる知識点は、他の知識点より高い重みを割り当てられても良い。処理ロジックは、現在のトピック表現の平均加重有益性値を計算するために、知識点に割り当てられる重みを集約しても良い。
【００４１】
ブロック３２０で、処理ロジックは、加重有益性値が最小加重有益性閾値より高いか否かを決定しても良い。加重有益性値が加重有益性閾値より高いとき（ブロック３２０で「ＹＥＳ」）、ブロック３２５で、処理ロジックは、現在のトピックを除去し、廃棄し、又はフィルタ除去しても良い。加重有益性値が加重有益性閾値より低いとき（ブロック３２０で「ＮＯ」）、ブロック３３０で、処理ロジックは、現在のトピックを保持しても良い。
【００４２】
図４は、トピック一貫性分析を実行する方法４００の例示的なフロー図を示す。ブロック４０５で、処理ロジックは、図３のブロック３０５と関連して更に記載されるように、現在のトピックの中の上位知識点を識別しても良い。
【００４３】
ブロック４１０で、処理ロジックは、現在のトピックの各々の知識点の意味ベクトル表現を識別しても良い。意味ベクトル表現は、ドメイン固有であっても良い。例えば、意味ベクトル表現は、Ｗｉｋｉｐｅｄｉａ（商標）に基づく明示的意味分析（explicit  semantic  analysis）又は語の埋め込み（word  embedding）であっても良い。意味ベクトル表現は、単一の単語の代わりに、知識点又は語句に基づいても良い。
【００４４】
ブロック４１５で、処理ロジックは、現在のトピックの重心を計算しても良い。現在のトピックの重心を計算するために、処理ロジックは、現在のトピックの中の知識点のうちの一部又は全部（又は上位の選択された知識点）に基づき、平均意味ベクトルを計算しても良い。
【００４５】
ブロック４２０で、処理ロジックは、現在のトピックの重心までの平均意味的距離を計算しても良い。少なくとも１つの実施形態では、処理ロジックは、現在のトピックの中の全ての知識点（又は上位の選択された知識点）の重心までの平均距離を計算しても良い。平均意味的距離が大きいほど、知識点（及びトピック）がより矛盾していることを示し得る。
【００４６】
ブロック４２５で、処理ロジックは、現在のトピックについて重心までの平均意味的距離が第２の最小重心距離閾値より大きいか否かを決定しても良い。第２の最小重心距離閾値は、静的値、又は（例えば、システム管理者、機械学習により）更新され得る動的値であっても良い。現在のトピックの重心までの平均意味的距離が第２の最大重心距離閾値より大きいとき（ブロック４２５で「ＹＥＳ」）、ブロック４３０で、処理ロジックは、現在のトピックを除去し、廃棄し、又はフィルタ除去しても良い。現在のトピックの重心までの平均意味的距離が第２の最小重心距離閾値より小さいとき（ブロック４２５で「ＮＯ」）、ブロック４３５で、処理ロジックは、現在のトピックを保持しても良い。
【００４７】
図５は、トピック冗長性分析を実行する方法５００の例示的なフロー図を示す。ブロック５０５で、処理ロジックは、図３のブロック３０５と関連する記載と同様の方法で、少なくとも２つのトピックの中の上位知識点を識別しても良い。
【００４８】
ブロック５１０で、処理ロジックは、図４のブロック４１０と関連する記載と同様の方法で、少なくとも２つのトピックの中の各々の知識点の意味ベクトル表現を識別しても良い。
【００４９】
ブロック５１５で、処理ロジックは、図４のブロック４１５と関連する記載と同様の方法で、少なくとも２つのトピックの中の重心を計算しても良い。
【００５０】
ブロック５２０で、処理ロジックは、少なくとも２つのトピックについて重心の間の平均意味的距離を計算しても良い。少なくとも１つの実施形態では、処理ロジックは、各々の可能なトピックペアについて、ブロック５２０を繰り返しても良い。少なくとも１つの実施形態では、処理ロジックは、一度に２つのトピックに関して、２つの重心の間の平均意味的距離を計算しても良い。２つのトピックの２つの重心の間の距離が大きいほど、少ない類似性（例えば、重なり合い又は冗長性が少ない）を示しても良い。
【００５１】
ブロック５２５で、処理ロジックは、少なくとも２つのトピックについて重心の間の平均意味的距離が第３の最小重心距離閾値より大きいか否かを決定しても良い。第３の最小重心距離閾値は、静的値、又は（例えば、システム管理者、機械学習により）更新され得る動的値であっても良い。少なくとも２つのトピックの重心の間の平均意味的距離が第３の最小重心距離閾値より小さいとき（ブロック５２５で「ＮＯ」）、ブロック５３０で、処理ロジックは、少なくとも２つのトピックを融合しても良い。少なくとも２つのトピックの重心の間の平均意味的距離が第３の最小重心距離閾値より大きいとき（ブロック５２５で「ＹＥＳ」）、ブロック５３５で、処理ロジックは、少なくとも２つのトピックを保持しても良い。少なくとも１つの実施形態では、元のトピックと第２のトピックを融合するステップは、（ａ）元のトピック又は第２のトピックを結果として生じる融合トピックに割り当てるステップ、又は（ｂ）第３のトピックを生成するステップ、を有する。
【００５２】
図６は、機械に本願明細書に議論される方法のうちの任意の１又は複数を実行させる命令のセットが実行され得るコンピューティング装置６００の例示的な形式の機械の図式表現を示す。コンピューティング装置６００は、携帯電話機、スマートフォン、ノートブックコンピュータ、ラック搭載サーバ、ルータコンピュータ、サーバコンピュータ、パーソナルコンピュータ、メインフレームコンピュータ、ラップトップコンピュータ、タブレットコンピュータ、デスクトップコンピュータ、等を含んでも良く、これらの内部で、本願明細書で議論される方法の任意の１又は複数を機械に実行させる命令セットが実行されても良い。代替の実施形態では、機械は、ＬＡＮ、イントラネット、エクストラネット、又はインターネットの中の他の機械に接続（例えば、ネットワーク接続）されても良い。機械は、クライアント−サーバネットワーク環境の中のサーバマシンという資格で動作しても良い。機械は、パーソナルコンピュータ（PC）、セットトップボックス（STB）、サーバ、ネットワークルータ、スイッチ若しくはブリッジ、又は該機械により行われるべき動作を指定する命令のセットを（シーケンシャルに等）実行可能な任意の機械を含み得る。さらに、単一の機械のみを図示するが、用語「機械」は、個々に又は共同して、本願明細書で議論した方法のうちの任意の１又は複数を実行するために命令のセット（又は複数のセット）を実行する機械の任意の集合も含むと考えられる。
【００５３】
例示的なコンピューティング装置６００は、処理装置（例えば、プロセッサ）６０２、主記憶６０４（例えば、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、フラッシュメモリ、同期ＤＲＡＭ（ＳＤＲＡＭ））のような動的ランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ）、静的メモリ６０６（例えば、フラッシュメモリ、静的ランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ））、及びデータ記憶装置６１６を含み、これらはバス６０８を介して互いに通信する。
【００５４】
処理装置６０２は、マイクロプロセッサ、中央処理ユニット、等のような１又は複数の汎用処理装置を表す。より具体的には、処理装置６０２は、ＣＩＳＣ（complex  instruction  set  computing）マイクロプロセッサ、ＲＩＳＣ（reduced  instruction  set  computing）マイクロプロセッサ、ＶＬＩＷ（very  long  instruction  word）マイクロプロセッサ、又は他の命令セットを実施するプロセッサ、若しくは命令セットの組合せを実施するプロセッサを含み得る。処理装置６０２は、ＡＳＩＣ（application  specific  integrated  circuit）、ＦＰＧＡ（field  programmable  gate  array）、ＤＳＰ（digital  signal  processor）、ネットワークプロセッサ、等のような１又は複数の特定目的処理装置も含み得る。処理装置６０２は、本願明細書で議論する工程又はステップを実行する命令６２６を実行するよう構成される。
【００５５】
コンピューティング装置６００は、ネットワーク６１８と通信できるネットワークインタフェース装置６２２を更に有しても良い。コンピューティング装置６００は、ディスプレイ装置６１０（例えば、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）又は陰極線管（ＣＲＴ））、英数字入力装置６１２（例えば、キーボード）、カーソル制御装置６１４（例えば、マウス）、及び信号生成装置６２０（例えば、スピーカ）も有しても良い。一実施形態では、ディスプレイ装置６１０、英数字入力装置６１２、及びカーソル制御装置６１４は、単一のコンポーネント又は装置（例えば、ＬＣＤタッチスクリーン）に結合されても良い。
【００５６】
データ記憶装置６１６は、コンピュータ可読記憶媒体６２４を有しても良い。コンピュータ可読記憶媒体６２４には、本願明細書に記載の方法又は機能のうちの任意の１又は複数を実施する１又は複数の命令セット６２６（例えば、システム１０６）が格納される。命令６２６は、コンピュータ装置６００による実行中に、主記憶６０４内に及び／又は処理装置６０２内に完全に又は少なくとも部分的に存在し得る。主記憶６０４及び処理装置６０２も、コンピュータ可読媒体を構成する。命令は、さらに、ネットワークインタフェース装置６２２によりネットワーク６１８を介して送信又は受信されても良い。
【００５７】
コンピュータ可読記憶媒体６２６は例示的な実施形態で単一媒体であるとして図示されたが、用語「コンピュータ可読記憶媒体」は、１又は複数の命令セットを格納する単一の媒体又は複数の媒体（例えば、中央又は分散型データベース、及び／又は関連キャッシュ及びサーバ）を含み得る。用語「コンピュータ可読記憶媒体」は、機械による実行のために命令セットを格納しエンコードし又は持ち運ぶことが可能であり、機械に本開示の方法のうち任意の１又は複数を実行させる任意の媒体も含み得る。用語「コンピュータ可読記憶媒体」は、固体メモリ、光学媒体及び磁気媒体を含むと考えられるが、これらに限定されない。
【００５８】
本開示で及び特に添付の特許請求の範囲（例えば、添付の特許請求の範囲の本体）で使用される用語は、概して、広義の（open）用語と考えられる（例えば、用語「含む（including）」は「含むが、限定されない」と解釈されても良く、用語「有する（having）」は「少なくとも有する」と解釈されても良く、用語「含む（includes）」は「含むが、限定されない」と解釈されても良い）。
【００５９】
さらに、特定数の導入された請求項の引用が意図される場合、このような意図は、請求項の中に明示的に示され、このような引用が存在しない場合はこのような意図が存在しない。例えば、理解の助けとして、以下の添付の特許請求の範囲は、請求項の引用を導入するために、「少なくとも１つの」及び「１又は複数の」をいう前置語句の使用を含み得る。しかしながら、このような語句の使用は、同じ請求項が前置語句「１又は複数」又は「少なくとも１つの」及び「ａ又はａｎ」のような不定冠詞を含むときでも、不定冠詞「ａ、ａｎ」による請求項引用の導入がこのような導入された請求項引用を含む任意の特定の請求項をこのような引用を１つだけ含む実施形態に限定することを示すと考えられてはならない（例えば、「ａ」及び／又は「ａｎ」は「少なくとも１つの」又は「１又は複数の」を意味すると解釈されるべきである）。同様のことは、請求項引用を導入するために使用される定冠詞の使用についても該当する。
【００６０】
さらに、特定数の導入された請求項引用が明示的に引用される場合、当業者は、このような引用が少なくとも引用された番号を意味することと解釈され得ることを認識するだろう（例えば、「２つの引用」はそのままで、他の変更が無ければ、少なくとも２つの引用、又は２以上の引用を意味する）。さらに、「Ａ、Ｂ、Ｃ、等のうちの少なくとも１つ」又は「Ａ、Ｂ、Ｃ、等のうちの１又は複数」に類似する慣例が用いられる例では、通常、このような構成は、Ａのみ、Ｂのみ、Ｃのみ、Ａ及びＢを一緒に、Ａ及びＣを一緒に、Ｂ及びＣを一緒に、又はＡ、Ｂ、Ｃを一緒に、等を含むと意図される。
【００６１】
さらに、２以上の代替用語を表す任意の離接語又は語句は、説明、請求項、又は図面の中であるかに係わらず、用語のうちの１つ、用語のうちのいずれか、又は両方の用語を含む可能性を包含すると理解され得る。例えば、語句「Ａ又はＢ」は、「Ａ」又は「Ｂ」又は「Ａ及びＢ」の可能性を含むと理解され得る。
【００６２】
本願明細書に記載した実施形態は、コンピュータにより実行可能な命令又はデータ構造を伝える又は格納しているコンピュータ可読媒体を用いて実施され得る。このようなコンピュータ可読媒体は、汎用又は特定目的コンピュータによりアクセスできる利用可能な媒体であり得る。例として且つ限定ではなく、このようなコンピュータ可読媒体は、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）、ＲＯＭ（Read−Only  Memory）、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically  Erasable  Programmable  Read−Only  Memory）、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact  Disc  Read−Only  Memory）又は他の光ディスク記憶装置、磁気ディスク記憶装置又は他の磁気記憶装置、フラッシュメモリ装置（例えば、固体メモリ素子）を含む非一時的コンピュータ可読記憶媒体、又はコンピュータにより実行可能な命令若しくはデータ構造の形式で所望のプログラムコード手段を伝える若しくは格納するために用いられ汎用若しくは特定目的コンピュータによりアクセス可能な他の媒体を有し得る。上述の組合せも、コンピュータ可読媒体の範囲に包含され得る。
【００６３】
コンピュータにより実行可能な命令は、例えば、汎用コンピュータ、特定目的コンピュータ（例えば、１又は複数のプロセッサ）又は特定目的処理装置に特定の機能又は機能グループを実行させる命令及びデータを有しても良い。本発明の主題は構造的特徴及び／又は方法論的動作に特有の言葉で記載されたが、本発明の主題は、特許請求の範囲に定められる上述の特定の特徴又は動作に限定されないことが理解されるべきである。むしろ、上述の特定の特徴及び動作は、特許請求の範囲の実施の例示的形態として開示されたものである。
【００６４】
本願明細書で用いられるように、用語「モジュール」又は「コンポーネント」は、モジュール若しくはコンポーネントの動作を実行するよう構成される特定ハードウェア実装、及び／又はコンピューティングシステムの汎用ハードウェア（例えばコンピュータ可読媒体、処理装置、等）に格納され及び／又はそれらにより実行され得るソフトウェアオブジェクト若しくはソフトウェアルーチンを表しても良い。幾つかの実施形態では、本願明細書に記載されたのと異なるコンポーネント、モジュール、エンジン及びサービスは、（例えば、別個のスレッドとして）コンピューティングシステムで実行されるオブジェクト又は処理として実施されても良い。本願明細書に記載のシステム及び方法の幾つかは概して（汎用ハードウェアに格納される及び／又はそれにより実行される）ソフトウェアで実装されるように記載されたが、専用ハードウェアの実装又はソフトウェアと専用ハードウェアの組み合わせの実装も可能であり考えられる。この説明では、「コンピュータエンティティ」は、本願明細書で先に定められたようにコンピューティングシステム、又はコンピューティングシステムで実行されるモジュール若しくはモジュールの組合せであっても良い。
【００６５】
本願明細書に記載された全ての例及び条件文は、教育上の目的で、読者が本発明の原理及び発明者により考案された概念を理解するのを助け、技術を促進させるためであり、これらの特に記載された例及び条件に限定されないものと考えられるべきである。本開示の実施形態が詳細に記載されたが、種々の変更、置換及び修正が本開示の精神及び範囲から逸脱することなく行われうることが理解され得る。
【００６６】
以上の実施形態に関し、以下の付記を更に開示する。
（付記１）  プロセッサにより、非一時的記憶媒体に少なくとも一時的に格納される電子文書セットについて、元のトピック表現を識別するステップと、
前記プロセッサにより、前記元のトピック表現に対して有益性分析を実行するステップと、
前記プロセッサにより、前記元のトピック表現に対してトピック一貫性分析を実行するステップと、
前記プロセッサにより、第２のトピック表現を考慮して、前記元のトピック表現に対してトピック冗長性分析を実行するステップと、
前記プロセッサにより、前記有益性分析、前記一貫性分析、及び前記冗長性分析に基づき、精緻化トピック表現を生成するステップと、
を有する方法。
（付記２）  前記電子文書セットについて前記元のトピック表現を識別するステップは、
前記電子文書セットをクロールするステップと、
前記電子文書セットから複数の知識点を抽出するステップと、
前記電子文書セットからの前記知識点に対してトピックモデル分析を実行するステップと、
前記トピックモデル分析に基づき、前記電子文書セットについて前記元のトピック表現を選択するステップと、
を有する、付記１に記載の方法。
（付記３）  各々の抽出される知識点は、前記電子文書セットの中で少なくとも１つ存在する単語又は語句を含む、付記２に記載の方法。
（付記４）  前記元のトピック表現に対して前記有益性分析を実行するステップは、
前記元のトピック表現の中の知識点セットを識別するステップと、
前記知識点セットの中の各々の知識点の有益性特徴を計算するステップと、
前記知識点セットの中の各々の知識点の前記有益性特徴に基づき、前記元のトピック表現の加重有益性値を計算するステップと、
前記加重有益性値が第１の閾より低いと決定することに応答して、前記元のトピック表現を除去するステップと、
前記加重有益性値が第１の閾より高いと決定することに応答して、前記元のトピック表現を保持するステップと、
を有する、付記１に記載の方法。
（付記５）  前記元のトピック表現に対して前記トピック一貫性分析を実行するステップは、
前記元のトピック表現の中の知識点セットを識別するステップと、
前記知識点セットの各々の知識点の意味ベクトル表現を識別するステップと、
前記元のトピック表現の重心を計算するステップと、
前記元のトピック表現の前記重心までの平均意味的距離を計算するステップと、
前記元のトピック表現の前記重心までの前記平均意味的距離が第２の閾より大きいと決定することに応答して、前記元のトピック表現を除去するステップと、
前記元のトピック表現の前記重心までの前記平均意味的距離が前記第２の閾より小さいと決定することに応答して、前記元のトピック表現を保持するステップと、
を有する、付記１に記載の方法。
（付記６）  第２のトピック表現を考慮して、前記元のトピック表現に対してトピック冗長性分析を実行するステップは、
前記元のトピック表現の中の第１の知識点セットと、前記第２のトピック表現の中の第２の知識点セットと、を識別するステップと、
前記第１の知識点セット及び第２の知識点セットの各々の知識点の意味ベクトル表現を識別するステップと、
前記元のトピック表現の第１の重心及び前記第２のトピック表現の第２の重心を計算するステップと、
前記第１の重心と前記第２の重心との間の平均意味的距離を計算するステップと、
前記第１の重心と前記第２の重心との間の前記平均意味的距離が第３の閾より小さいと決定することに応答して、前記元のトピック表現と前記第２のトピック表現とを融合するステップと、
前記第１の重心と前記第２の重心との間の前記平均意味的距離が第３の閾より大きいと決定することに応答して、前記元のトピック表現及び前記第２のトピック表現を保持するステップと、
を有する、付記１に記載の方法。
（付記７）  前記元のトピック表現と前記第２のトピック表現を融合するステップは、（ａ）前記元のトピック表現又は前記第２のトピック表現を結果として生じる融合トピック表現に割り当てるステップ、又は（ｂ）第３のトピック表現を生成するステップ、を有する、付記６に記載の方法。
（付記８）  工程を実行する又は実行を制御するためにプロセッサにより実行可能な符号化されたプログラミングコードを有する非一時的コンピュータ可読媒体であって、前記工程は、
前記プロセッサにより、非一時的記憶媒体に少なくとも一時的に格納される電子文書セットについて、元のトピック表現を識別するステップと、
前記プロセッサにより、前記元のトピック表現に対して有益性分析を実行するステップと、
前記プロセッサにより、前記元のトピック表現に対してトピック一貫性分析を実行するステップと、
前記プロセッサにより、第２のトピック表現を考慮して、前記元のトピック表現に対してトピック冗長性分析を実行するステップと、
前記プロセッサにより、前記有益性分析、前記一貫性分析、及び前記冗長性分析に基づき、精緻化トピック表現を生成するステップと、
を有する、非一時的コンピュータ可読媒体。
（付記９）  前記電子文書セットについて前記元のトピック表現を識別するステップは、
前記電子文書セットをクロールするステップと、
前記電子文書セットから複数の知識点を抽出するステップと、
前記電子文書セットからの前記知識点に対してトピックモデル分析を実行するステップと、
前記トピックモデル分析に基づき、前記電子文書セットについて前記元のトピック表現を選択するステップと、
を有する、付記８に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
（付記１０）  各々の抽出される知識点は、前記電子文書セットの中で少なくとも１つ存在する単語又は語句を含む、付記９に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
（付記１１）  前記元のトピック表現に対して前記有益性分析を実行するステップは、
前記元のトピック表現の中の知識点セットを識別するステップと、
前記知識点セットの中の各々の知識点の有益性特徴を計算するステップと、
前記知識点セットの中の各々の知識点の前記有益性特徴に基づき、前記元のトピック表現の加重有益性値を計算するステップと、
前記加重有益性値が第１の閾より低いと決定することに応答して、前記元のトピック表現を除去するステップと、
前記加重有益性値が前記第１の閾より高いと決定することに応答して、前記元のトピック表現を保持するステップと、
を有する、付記８に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
（付記１２）  前記元のトピック表現に対して前記トピック一貫性分析を実行するステップは、
前記元のトピック表現の中の知識点セットを識別するステップと、
前記知識点セットの各々の知識点の意味ベクトル表現を識別するステップと、
前記元のトピック表現の重心を計算するステップと、
前記元のトピック表現の前記重心までの平均意味的距離を計算するステップと、
前記元のトピック表現の前記重心までの前記平均意味的距離が第２の閾より大きいと決定することに応答して、前記元のトピック表現を除去するステップと、
前記元のトピック表現の前記重心までの前記平均意味的距離が前記第２の閾より小さいと決定することに応答して、前記元のトピック表現を保持するステップと、
を有する、付記８に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
（付記１３）  第２のトピック表現を考慮して、前記元のトピック表現に対してトピック冗長性分析を実行するステップは、
前記元のトピック表現の中の第１の知識点セットと、前記第２のトピック表現の中の第２の知識点セットと、を識別するステップと、
前記第１の知識点セット及び第２の知識点セットの各々の知識点の意味ベクトル表現を識別するステップと、
前記元のトピック表現の第１の重心及び前記第２のトピック表現の第２の重心を計算するステップと、
前記第１の重心と前記第２の重心との間の平均意味的距離を計算するステップと、
前記第１の重心と前記第２の重心との間の前記平均意味的距離が第３の閾より小さいと決定することに応答して、前記元のトピック表現と前記第２のトピック表現とを融合するステップと、
前記第１の重心と前記第２の重心との間の前記平均意味的距離が前記第３の閾より大きいと決定することに応答して、前記元のトピック表現及び前記第２のトピック表現を保持するステップと、
を有する、付記８に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
（付記１４）  前記元のトピック表現と前記第２のトピック表現を融合するステップは、（ａ）前記元のトピック表現又は前記第２のトピック表現を結果として生じる融合トピック表現に割り当てるステップ、又は（ｂ）第３のトピック表現を生成するステップ、を有する、付記１３に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
（付記１５）  メモリと、
前記メモリに動作可能に結合される処理装置であって、前記処理装置は工程を実行するよう構成される、処理装置と、
を有し、前記工程は、
非一時的記憶媒体に少なくとも一時的に格納される電子文書セットについて、元のトピック表現を識別するステップと、
プロセッサにより、前記元のトピック表現に対して有益性分析を実行するステップと、
前記元のトピック表現に対してトピック一貫性分析を実行するステップと、
第２のトピック表現を考慮して、前記元のトピック表現に対してトピック冗長性分析を実行するステップと、
前記有益性分析、前記一貫性分析、及び前記冗長性分析に基づき、精緻化トピック表現を生成するステップと、
を有する、システム。
（付記１６）  前記電子文書セットについて前記元のトピック表現を識別するとき、前記処理装置は、
前記電子文書セットをクロールし、
前記電子文書セットから複数の知識点を抽出し、
前記電子文書セットからの前記知識点に対してトピックモデル分析を実行し、
前記トピックモデル分析に基づき、前記電子文書セットについて前記元のトピック表現を選択する、
よう構成される、付記１５に記載のシステム。
（付記１７）  前記元のトピック表現に対して前記有益性分析を実行するとき、前記処理装置は、
前記元のトピック表現の中の知識点セットを識別し、
前記知識点セットの中の各々の知識点の有益性特徴を計算し、
前記知識点セットの中の各々の知識点の前記有益性特徴に基づき、前記元のトピック表現の加重有益性値を計算し、
前記加重有益性値が第１の閾より低いと決定することに応答して、前記元のトピック表現を除去し、
前記加重有益性値が前記第１の閾より高いと決定することに応答して、前記元のトピック表現を保持する、
よう構成される、付記１５に記載のシステム。
（付記１８）  前記元のトピック表現に対して前記トピック一貫性分析を実行するとき、前記処理装置は、
前記元のトピック表現の中の知識点セットを識別し、
前記知識点セットの各々の知識点の意味ベクトル表現を識別し、
前記元のトピック表現の重心を計算し、
前記元のトピック表現の前記重心までの平均意味的距離を計算し、
前記元のトピック表現の前記重心までの前記平均意味的距離が第２の閾より大きいと決定することに応答して、前記元のトピック表現を除去し、
前記元のトピック表現の前記重心までの前記平均意味的距離が前記第２の閾より小さいと決定することに応答して、前記元のトピック表現を保持する、
よう構成される、付記１５に記載のシステム。
（付記１９）  第２のトピック表現を考慮して、前記元のトピック表現に対してトピック冗長性分析を実行するとき、前記処理装置は、
前記元のトピック表現の中の第１の知識点セットと、前記第２のトピック表現の中の第２の知識点セットと、を識別し、
前記第１の知識点セット及び第２の知識点セットの各々の知識点の意味ベクトル表現を識別し、
前記元のトピック表現の第１の重心及び前記第２のトピック表現の第２の重心を計算し、
前記第１の重心と前記第２の重心との間の平均意味的距離を計算し、
前記第１の重心と前記第２の重心との間の前記平均意味的距離が第３の閾より小さいと決定することに応答して、前記元のトピック表現と前記第２のトピック表現とを融合し、
前記第１の重心と前記第２の重心との間の前記平均意味的距離が前記第３の閾より大きいと決定することに応答して、前記元のトピック表現及び前記第２のトピック表現を保持する、
よう構成される、付記１５に記載のシステム。
（付記２０）  前記元のトピック表現と前記第２のトピック表現を融合するとき、前記処理装置は、（ａ）前記元のトピック表現又は前記第２のトピック表現を結果として生じる融合トピック表現に割り当て、又は（ｂ）第３のトピック表現を生成する、よう構成される、付記１５に記載のシステム。
【符号の説明】
【００６７】
１００  動作環境
１０２  ネットワーク
１０４  文書サーバ
１０５  トピック表現生成システム
１０６  トピック表現精緻化システム
１０８  ユーザ装置
１５０  データ記憶装置
６０２  プロセッサ
６０４  主記憶
６０６  静的メモリ
６０８  バス
６１０  ディスプレイ装置
６１２  英数字入力装置
６１４  カーソル制御装置
６１６  データ記憶装置
６１８  ネットワーク
６２０  信号生成装置
６２２  ネットワークインタフェース装置
６２４  コンピュータ可読媒体
６２６  命令
【図１】
0006699509.tif 000002
【図２】
0006699509.tif 000003
【図３】
0006699509.tif 000004
【図４】
0006699509.tif 000005
【図５】
0006699509.tif 000006
【図６】
0006699509.tif 000007