【手続補正書】
【提出日】平成23年11月14日(2011.11.14)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【発明の詳細な説明】
【発明の名称】自然言語テキストの一義的モデルを作成する方法
【技術分野】
【０００１】
本発明は自然言語を用いて機械へ知識をインプットすること、つまり自然言語の機械翻訳に関する。
【背景技術】
【０００２】
最も一般的な方式は、自然言語の所定多数の単語を機械が解釈する方式である（人工言語は全てこのタイプである）。単語の文法的意味を定義する試みがなされている。或るテキストについて意味的範囲を入力して、単語の好ましい意味を定義できるようにし、機械翻訳等においてより良い結果が得られるようにしたものも開発されている。また、或る単語の意味を、所定テキスト内で一緒に用いられている他の様々な単語から定義したり、その単語の使用頻度の統計から単語の意味を定義したりする試みもなされている。さらには、所与の自然言語の単語にデジタル的に印を付し、それと同多数の別の自然言語の単語にもデジタル的に印を付すことにより、同じ意味を有する両言語の単語が等価となるようにする試みもなされている。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
機械に自然言語を一義的に解釈させるという課題は解決されておらず、これは自然言語を使用して知識やデータを機械にインプットする場合に障害となる。文書の公式翻訳のために機械を使うことはできない。何故ならこれは信頼できる翻訳の方法ではないからである。違う人が読んでも一義的に解釈される自然言語テキストを創出することはできない。しかし、これは教科書や特許出願明細書を書く場合には非常に重要である。コンピュータは自然言語を用いてプログラムすることができない。これは、自然言語で書かれた文章は形式面から多くの意味を持つ可能性があり、文法的に正しい文章であっても種々に解釈され得るからである。よって、自然言語で書かれた知識を機械が処理する正式な道具がないため、これまで蓄積されてきた人間の知識を最適に利用することができない。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
自然言語の解釈には、解釈した知識の機械モデルを構築することが常に伴う。自然言語テキストは、話法の文法的部分、文の意味、及び文中の単語の意味を定義することができるように、種々の手段で解釈される。問題は、フィードバックがなく、形成されたモデルを変更することができないことである。これは、モデルと自然言語テキストとを比較するためのベースがないためである。つまりこのモデルもまた、唯一通りの解釈ができない構造となっている。本提案の技術的本質は、一義的モデルを作るための方法である。この方法で作られたモデルは、特定の唯一通りにしか解釈できない。
【０００５】
本発明における基本概念とは、全ての人が、使う言語に関係なく、同じように唯一つ理解する実体若しくは行為を意味する。基本概念は、自然言語によるその描写によって定義される。自然言語による描写は、検索には使用されず、基本概念のタグが機械において基本概念をアドレスする役割を果たすことにより、人からのフィードバックとして使用される。様々な言語における所定の概念を示す、添付された単語及びテキストのリストは、自然言語テキストを処理して自然言語テキストを作成する際に、概念を検索するのに使用することができる。基本概念を定義したら、ある単語の、辞書に表わされているような類義語の描写同士を比較する。これは「ユーザの」定義であるにもかかわらず、あるテキストにおいて概念を検索するのに使用することはできない。描写同士を比較し、同じ一つの基本概念を描写している可能性のある類似するテキスト同士を定義し、類似する単語を含むテキスト同士が意味論的にも類似しているかどうかを判断することは、人によって行われる。
【０００６】
本方法は次の５工程から成る。
第１工程では、人類が使用する基本概念の集合を定義するために、多数の自然言語を研究する。ここで、自然言語の単語は「基本」概念（basic notion）ではないことを考慮しなければならない。「基本」概念とは、或る意味内容（実体）又は行為を指し示すもの（denotation）である。通常、幾つかの異なる基本概念が、自然言語の同一の単語によって表されるため、単語は種々の意味を持つことになる。従来技術での提案で、「sluntze = 1」(「sluntze」は、英語では「sun」を意味する）及び「sun = 1」と表わすことは、機械翻訳には役立つが、意味のある一義的翻訳を行う助けにはならない。この種のシステムでは、「user rights」という単語が、与えられた文脈ではそれ以上でもそれ以下でもない意味であっても「User rights = prava na narkomana」（ブルガリア語の「prava na narkomana」は、英語では「the rights of drug addicted」を意味する）といった類の翻訳をしてしまう。このように単語を数値化(numerated)することは、意味が曖昧な中間言語に過ぎない。本提案では、単語にではなくその意味を数値化する。本方法では、このような意味に固有の名前を付与する。名前は数字であってもよいが、広く使用されている自然言語から選択した単語とすることもできる。但しここで注意しなければならないのは、自然言語のある一つの単語は、ある一つの意味内容を指し示すのに一度しか使用できないことである。つまり、「sluntze」（「sluntze」は、英語では「sun」を意味する）は、「star」という意味だけを有するものとし、「sluntze」という単語の他の全ての意味に対しては別の単語を選択しなければならない。このように単語の実体的意味に対して名前を付けることは、自然言語に何ら影響を与えるものではないことを理解しなければならない。本方法において実体は、その描写によって特徴付けられ、実体の描写は、自然言語の辞書で行われているのと同様な方法で、自然言語で行われる。各実体には、その実体を表すことができる自然言語の単語のリストが添付される。これは、類義語辞書に似ているが、単語に対してのものではなく意味内容（実体）に対してのものである点が相違する。
【０００７】
固有のラベル、つまり名前や番号と、描写と、自然言語でその意味内容を表す単語、複合語、又はテキストのリストとを有する意味内容（実体）を表す構造を、更に基本概念(basic notion)と呼ぶ。
【０００８】
本方法の第２工程は、自然言語テキストのモデルを基本概念のみを用いて構築することである。本方法のこの工程では、単語の文法的及び意味論的意味を定義しモデルを構築するために、適用可能な全ての背景技術の方法を使用する。このモデルを構築する際には、単語の色々な意味での用法についての世界的な統計、或いは本方法を使う各ユーザのローカルな統計を使用することができる。単語の意味が既に特定されている類似のテキストも使用できる。或るテキストを或る言語から別の言語へ人が翻訳したものも、自然言語テキストで使用されている基本概念を定義するために使用できる。何故なら、翻訳で使用された単語は、既に検討されており、且つその意味を考えて、原テキストにおける単語と比較されているからである。
【０００９】
本方法の第３工程は、逆向きの関連付け(backward relation)、つまりフィードバックである。この工程では、第２工程で構築されたモデルを、原テキストと同じ自然言語でテキストを生成するための基礎として使用する。オペレータは、自らのテキストの理解に合うように、生成されたモデルをコンピュータプログラムを使用して変更することができる。これは、実体間の関連性を示す樹系図等によって表わされている意味(実体)に直接手を加えることにより、モデルを直接的に変更することにより行うことができる。この様な作業には、本格的な訓練が必要とされる。モデルの変更を行う別の方法として、どの意味を変更すべきかをコンピュータに対して説明することも挙げられる。原テキストを生成テキストと比較し、相違する箇所に印を付けることができる。印の付けられた各単語について、類義語辞書から類義語のリストが出力され、その際、不適切な意味を有するものとして排除された類義語をフィルターにかけることができる。オペレータは類義語のリストから選択を行い、このプロセスがリアルタイムで繰り返される。つまり、テキストが新たに生成され、場合によっては新たな修正が行われる。しかし、類義語の選択だけでは、意味を定義するのに十分でない場合がある。従って、或るテキスト内の二つの基本概念間の関連性の解釈を変更するために、何らかの手段を考えることができる。その場合、印を付けたり下線を引いたり等の視覚的手段を用いて、関連性を定義することができる。この手段により、例えば、文中の主語を特定したり、述語を特定したり、属性を特定したりすることができる。また、テキスト中の時制関係を示すための手段を創出することもできる。さらに、解釈と生成を容易にコントロールするために、テキストの表面的特徴を表すこともできる。例えば、正しい解釈が、言葉遊びや風刺等、標準的なものとは異なる場合が挙げられる。この場合、標準的な解釈と、表面的特徴に従って修正された解釈の両方の解釈をする必要があり、これらを一義的モデルの一部とする。中程度の教育レベルの人が、自分が考えていることをコンピュータに示すことができるようにするために、この様な様々な手段を創出することができる。その目的は、テキストの意味を最も正確に表すことができる一義的モデルを得ることである。
【００１０】
本方法の第４工程では、自然言語テキストから生成された一義的モデルを、その自然言語テキストを含むファイルに添付する。これにより、自然言語テキストの解釈を一義的とすることができ、特許出願や機械翻訳に特に役立つ。教科書のテキストを、一義的モデルを添付する本方法を使用して作成すると、コンピュータプログラムは、テキストで使用されている意味の定義を使用したり、より上位の実体を定義するのに使用する実体の定義を帰納的（recursive）に使用することにより、任意レベルの複雑さで説明を生成できる。
【００１１】
本発明の第５工程は、自然言語テキストの一義的モデルを使用して、自然言語テキストの一義的モデルから得た定式化された知識に基づいて、機械学習、及び機械によって概念や理論を創出することである。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
本方法の第１工程の実現例
コンピュータプログラムを使用して、言語の基本概念を定義し、調べた自然言語の各単語について、類義語のリストを慎重に調べる。その言語の各単語に対して辞書で与えられている描写を、同じ辞書で与えられているその類義語の描写と比較する。描写の比較は、類似するテキストを単純に比較及び検索することによって行う。比較を行う目的は、或る単語の種々の意味を、各意味の類義語に合わせて定義することである。辞書で与えられている各単語の描写とその類義語の描写とを比較することにより、両方の描写から関連する類似のテキスト群を定義することができ、これらが意味（実体）を形成する。基本的には、ある実体の描写は、この二つの類義語の描写における類似のテキストによって形成される。その様な実体が見つかった場合、データベースをチェックして、新しく見つかった実体の描写を登録済みの実体の描写と比較して、その実体が既に登録されていないかどうかを調べる。この新しい実体がデータベースにまだ登録されていない場合には、これを登録する。
【００１３】
実体及びその描写のデータベースを自動形成した後、実体に対して名前を付けると共に、その描写を特定するよう、専門家に付託する。実体に対してそれを定義する単語のリストを添付するが、このリストの単語は、単語を含むテキスト、及びテキストの表面的特徴（例えば、テキストが科学的なものであるか、言葉遊びであるか等）によって決まる所定の条件下で、その実体を表すことができる。ある言語において全ての実体のデータベースが利用可能である場合には、その自然言語での描写の一義的モデルを使用して各実体を描写することができる。これは、言語学者によって行われる。言語学者は、自然言語による自動形成された描写に基づいて、その言語の基本概念を用いて一義的モデルを創出する。或る自然言語による基本概念を見出したら、次の自然言語では、形成されたこの基本概念のデータベースを使用する。言語学者であれば、登録された実体並びにデータベースに追加すべき多数の実体を、各言語でどの様に表現するかを定義することは容易である。実体をデータベースに追加したら、自然言語間の一致を手掛ける言語学者にその旨を告げなければならない。これにより、言語学者は、担当している言語で、その新しい実体を適切に表示することができる。新しい実体の表示は説明的なものであってもよい。
【００１４】
第２、第３等の更なる自然言語の調査は自動化することができる。その場合、最初に調べた言語と同じ手続きを行なう。実体を登録して新しいデータベースを作る。ある実体が第２のデータベースから得る表示は、その第２言語の単語である。第２言語から第１言語を調べる辞書で、第２のデータベース内の実体の各表示の使用可能な訳語を見つける。第１のデータベースからの第１の言語の各訳語について、この訳語によって表示することができる実体を取り除く。第２言語での実体の描写における各単語の代替語と、第１言語によるその全ての訳語との組み合わせを生成することにより、その実体の描写の第２言語からの擬似翻訳を行う。第２言語による実体の描写の擬似翻訳を、第１のデータベースから取除かれた実体の描写と比較する。最も一致するものを見つけ印を付ける。このようにして見つけられた各一致は言語学者によって承認されなければならない。第２のデータベースにおける実体が承認されたら、その実体を第２のデータベースから消去する。第２言語でのこの実体の表示のリストには、第２言語であるという印を付し、それを第１のデータベースの各実体に追加する。全ての一致について処理を行った後、第２のデータベースに未だ残っている実体は、新しい実体として第１のデータベースに登録するか、人間が第１のデータベースにおいてそれと一致するものを見出す。
【００１５】
公式文書では、一義的モデルから生成される自然言語のテキストが一つでなければならない。これは、自然言語で生成されたテキストを単純化してでも達成することができる。つまり言語学的観点からは、一義的モデルが持つのと同じ意味で、同じ知識を伝える自然言語テキストは、いくつも生成することができるが、これを単純化するということである。このようなテキストの多くの特徴を、一意的な生成を達成するために必要なだけ、一義的モデルに加えることは、言語学者の仕事である。
【００１６】
この様なアプローチは、或る言語から別の言語への公式文書、特に特許出願のための文書の翻訳については特に重要である。
【００１７】
他方、文学の翻訳では、一義的モデルから自然言語テキストをいくつも生成し、その特定の言語で書かれた文学の統計データを使用して、具体的な文体構造にとって最も良いものを選択するのがよい。
【００１８】
本方法の第２工程の実現例
テキストは、樹形図のリストとして提供することができ、各樹形図は、テキストの一文を表す。個々の樹形図間に関連性を持たせることもできる。樹形図の各要素は、テキストから自動的に抽出されるか、或いはオペレータが手動で追加した追加の特徴を有する対象物(object)である。これらの特徴の一部は、樹形図の各要素と樹形図の他の要素との間の関連性である。テキスト中の或る一文を表す樹形図の要素の幾つか（例えば代名詞）は、他の樹形図の要素と関連性を持っていてもよい。リスト中の樹形図の順序は重要である。この順序は、原テキスト中の文の順序、及び最終的には、一義的モデルから生成されたテキスト中の文の順序を表す。
【００１９】
本方法の第３工程の実現例
自動形成されたテキストの一義的モデルの変更を容易に行えるように補助する追加の機能を備えたテキストエディタの上位構造が創出される。例えば、画面を３つの領域に分割する。第１の領域は、原テキストの全体を表示する（通常のテキストエディタ）。第２の領域は、一義的モデルを生成している際のフィードバックを表示する。そこには、機械が生成した処理済みの文のテキストが表示される。機械が生成したテキストの或る単語の上にマウスのカーソルを置くと、その単語によって示される基本的な意味（実体）の描写がヒントとして示される。原テキストでも同じ文章に適切に印が付けられる。第３の領域は、第２の領域に適用可能な、一義的モデルを変更するためのツールバーである。ツールには、考慮中の単語の類義語を、その単語によって指定される他の実体の類義語と共に表示することによって、解釈された実体を変更するツールが含まれる。また、その類義語によって指定される基本概念の描写をヒントとして表示することもできる。言葉遊び、しゃれ、詩又は科学的テキスト等のテキストの特徴を選択する手段も含まれる。使用された代名詞の代わりとしてその具体的な意味（例えば、「彼」や「彼女」が実際には誰であるのか、又は「それ」が何であるのか）を表示することも含まれる。具体的な意味は、テキスト中のある代名詞とそれよりも前の文との関連性を表示することにより、全テキストの枠組みの内で示すことができる。一義的モデルを生成するために必要な全ての特徴と関連性を導入することにより、テキストを最初から最後まで連続的に調べる。考慮中の文は、少なくとも原テキストと同じ意味を持つテキストが機械によって生成されなくなるまで処理される。この処理は、多くの変更と生成から構成される。
【００２０】
本方法の第４工程の実現例
或るテキストについて生成された一義的モデルを、原ファイルに添付する。この様な添付は様々な方法で行うことができる。テキストの一義的モデルへのリンクを原ファイルに追加してもよい。原テキストのファイルと一義的モデルのファイルを一つのアーカイブパッケージに書き込むこともできる。ここで留意しなければならないのは、基本的に、自然言語で書かれたテキストには、一義的モデルをいくつも生成することができるということである。これは、ある自然言語テキストの複数の解釈は、テキストを自然言語から一義的機械モデルに翻訳する処理中に、自分の理解を用いる人間（オペレータ）によって篩いにかけられるからである。従って、ある自然言語テキストを多くの一義的モデルに結びつけることが可能である。特許出願の場合、保護の対象は、出願されたときの、出願のテキストの一つの一義的モデルであるのは言うまでもない。
【００２１】
本方法の第５工程の実現例
自然言語テキストの一義的モデルは、形式的な処理に付することができる。種々の種類の機械処理に適した種々のタイプの一義的モデルの表示を作ることができる。一義的モデルは、形式の解釈の対象とすることができるため、新しい種類のコンピュータソフトウエアとして定義できる。自然言語テキストの一義的モデルから事実と関係を抽出することにより、機械学習を行なうことができる。人工知能で研究されている全てのメカニズムを一義的に且つ形式的に適用できる。この様にして、伝統的なソフトウエアをエキスパートシステムで置き換えることができる。エキスパートシステムは、通常のユーザと自然言語で対話し、一義的モデルを容易に追加でき、ユーザのニーズに従って適用するソフトウエアを生成するサービスを提供する。
【産業上の利用可能性】
【００２２】
開示した方法は、特別なコンピュータソフトウエアで実行される。専門家は、人類が使用する基本概念によってデータベースを作成すると共にサポートするために、コンピュータプログラムを使用できる。他の全てのユーザは、自然言語テキストの一義的モデルを作ると共に使用する、別のコンピュータソフトウエアを使用できる。後者のコンピュータソフトウエアは、基本概念のデータベースに接続できなければならない。
【００２３】
本発明は、機械翻訳、知識の検索に利用でき、知識の検索においては、現在の技術水準の様にテキストに含まれる単語のベースで検索を行なうのではなく、検索するテキストの一義的モデルのような一義的モデルを検索するものである。テキストの一義的モデル群の分析によって検索を行うことも可能である。これにより、調査者は、ブルガリアの法律に従って財産を外国人に譲渡することに関しての情報を検索したい、などの質問に答えることができる。
【００２４】
特に、本発明は、特許システムの分野において重要である。その理由は、特許の保護対象を正確に定義し、自動的に検索や調査を行うことができる可能性があるだけでなく、人類が有する最先端の価値ある知識を機械処理することができ、それにより人類のための新たな知識を自動的に創生することができる。
【手続補正２】
【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】
自然言語で書かれたテキストの一義的モデルを生成する方法であって、そのテキスト中の単語並びにその単語間の意味論的及び文法的関連性を含むデータ構造を構築し、構築したデータ構造をコンピュータで読み取り可能なメモリに保存することを含む方法において、
（ａ）単語及び／又はテキストを、実体若しくは行為の固有の標識である基本概念で置き換えることにより、自然言語テキストの一義的モデルを生成し、
（ｂ）前記一義的モデルにおいて別の基本概念を選択するにあたって、ユーザのフィードバックを適用し、該一義的モデルを使って自然言語の新たなテキストを作成し、
（ｃ）作成したテキストを原テキストと比較して、相違点に印を付し、一義的モデルと自然言語テキストとが意味的に一致しているかどうかをチェックし、
(ｄ)生成したテキストの一義的モデルを、前記自然言語テキストを含むファイルに連結する、
ことを特徴とする、自然言語で書かれたテキストの一義的モデルを生成する方法。  
【請求項２】
自然言語テキストの一義的モデルにおける、単語と置き換える基本概念が、
（ａ）固有のラベルとしての数字若しくは単語であり、本方法で処理される全ての自然言語について、その自然言語での描写、並びに基本概念を表す該自然言語の単語若しくはテキストのリストが添付されており、
（ｂ）その基本概念を自然言語で表わす単語若しくはテキストの前記リストを用いて検索可能である
ことを特徴とする、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
自然言語テキストの一義的モデルにおける各基本概念に、意味的及び文法的特徴のリスト、テキストの種類（科学、散文、若しくは詩）、並びに風刺や言葉遊びの場合には別の基本概念へのポインタを追加することを特徴とする、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記フィードバックの適用が、
（ａ）自動的に選択された基本概念と同じ言語で表示される別の基本概念のうち一つを表示することにより、一義的モデルを編集すること、及び／又は
（ｂ）自動的に選択された基本概念と同じ言語で表示される類義語を表示することにより、一義的モデルを編集すること、及び／又は
（ｃ）テキスト中の掛かり具合を表示することにより、一義的モデルを編集すること
を含むことを特徴とする、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
リンク、若しくは自然言語テキストのファイルとデータ構造のファイルとを含むアーカイブパッケージにより、自然言語テキストと一義的モデルとの関連付けを行うことを特徴とする、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
原テキストの言語とは異なる言語でテキストを作成することをさらに含むことを特徴とする、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
一義的モデルから人工言語のテキストを作成することをさらに含み、該人工言語は、プログラミングに使用する言語、様々なシステムにおいてデータ処理のために使用する情報言語、若しくは科学分野において科学的事実及び理論を記号として登録することを目的とした形式言語であることを特徴とする、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
自然言語による基本概念の描写が、一義的モデルによる表示を含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項９】
基本概念の集合を自然言語で定義する方法であって、自然言語の各単語の類義語を辞書で調べ、コンピュータで読み取り可能なメモリに保存することを含む方法において、
（ａ）単語−類義語対の各々について、コンピュータで読み取り可能なメモリに保存した単語及び類義語の辞書で与えられている定義を比較すること、
（ｂ）類似する単語若しくは単語−類義語対を、全体に対して所定の割合を越えて含んでいる類似するテキストの各対を、関連性のある基本概念として取出すこと、
（ｃ）各関連性のある基本概念についてデータベースをチェックし、先の工程で見つけた類似するテキスト対を、データベース中の基本概念の描写と比較して、既に登録してあるかを調べ、類似する単語若しくは単語−類義語対が所定割合を越えて存在する場合には、その基本概念を、この基本概念について見つけた描写並びにチェックの理由となった類似する他の二つの描写と共に、すでに登録されているものとして取出し、
（ｄ）類似していることを理由として取出したテキストが、意味的に互いに一致しているかどうかをチェックするために、ユーザからのフィードバックを適用し、一致している場合には、その一つ若しくは二つの単語−類義語対を、登録されている基本概念の表示に追加し、
（ｅ）先の工程で行ったチェックで、類似する二つのテキストのうち一方を選択すべき若しくは新たな描写を入力すべきであるとして一致しなかった場合には、新たな基本概念をデータベースに追加する、
ことを含む、基本概念の集合を自然言語で定義する方法。
【請求項１０】
既に形成されている基本概念の集合に別の言語を追加するための、請求項９に記載の方法であって、
（ａ）この自然言語について基本概念の新たな集合を定義し、自動的に定義できない場合には入力し、
（ｂ）先の工程で定義した各基本概念について、その各表示について使用可能な全ての訳語を、コンピュータで読み取り可能なメモリに保存してあるこの言語から既に形成されている基本概念の集合中に既に存在している言語への辞書を使って見つけ、
（ｃ）既に形成されている基本概念の集合から、工程（ｂ）の訳語に一致する表示が添付されている基本概念を見つけ、
（ｄ）コンピュータで読み取り可能なメモリに保存されている辞書を用いて、描写における各単語の代替語と、既に形成されている基本概念の集合中に存在している言語によるその全ての訳語との組み合わせを生成することにより、基本概念の描写を、工程（ｂ）処理した言語から擬似翻訳し、
（ｅ）類似する単語若しくは単語−類義語対の割合について、工程（ｄ）で行った基本概念の描写のこの言語からの擬似翻訳を、工程（ｄ）で見つけた既に形成されている基本概念の集合中の基本概念の描写と比較し、
（ｆ）類似の割合に従って、類似するテキストを降順で配置し、
（ｇ）このようにして見つけた各相互関係について、類似する単語の類似する描写が意味的に類似しているかどうかを判断するために、ユーザからのフィードバックを適用し、
（ｈ）先の工程で描写同士が意味的に類似していることが分かった場合には、新たな集合から基本概念を削除し、既に形成されている概念の集合中に存在する各基本概念に、新たな集合から削除した基本概念の描写及びこの言語での表示を追加し、追加した表示のリストにこの言語で書かれているという印を付し、
（ｉ）先の工程を適用した後に、新たな集合中に残っている全ての基本概念について、新たな基本概念として、既に形成されている集合に登録する、若しくは既に形成されている集合に相互関係があるかどうかを見つけるためにユーザからのフィードバックを適用し、
（ｊ）先の工程を適用した後に、ユーザからのフィードバックによって表示を受け取らなかった既に形成されている集合から、全ての基本概念のこの言語における適切な表示を見つけることを含む、請求項９記載の方法。
【請求項１１】
自然言語の処理においてフィードバックを確立する方法であって、代替の単語及び／又はテキストを自動的に提示することを含む方法において、
単語の意味、話法の部分、並びに意味的及び文法的関連性を決定するためにフィードバックを適用することが、
（ａ）単語の色々な意味での用法についての世界的な統計、及び／又は本方法を使う各ユーザのローカルな統計を使用すること、及び／又は
（ｂ）単語の意味が既に定義されている類似するテキストを使用すること、及び／又は
（ｃ）一つ以上の言語へ人が翻訳した、原テキストの翻訳を使用すること
を含む、自然言語の処理においてフィードバックを確立する方法。
【請求項１２】
請求項１〜１１のいずれか１項に記載した方法によって生成した、自然言語テキストの一義的モデルの、当該自然言語テキストの機械処理への使用。
【請求項１３】
前記機械処理が、ある自然言語から別の自然言語への機械翻訳であり、該機械翻訳が、第一の自然言語のテキストの一義的モデルを生成し、該一義的モデルから第二の自然言語のテキストを作成することにより行うものである、請求項１２に記載の使用。
【請求項１４】
前記機械処理が、テキストに使用されている基本概念の描写によって、並びに既に使用されている描写の一義的モデルに用いた基本概念の帰納的描写によって、予め設定された複雑さのレベルでテキストを作成し、次いで各基本概念をその描写で置き換えることである、請求項１２に記載の使用。
【請求項１５】
前記機械処理が、人工言語によるテキストの作成である、請求項１２に記載の使用。
【請求項１６】
前記機械処理が、自然言語テキストの一義的モデルの検索であって、見つけた一義的モデルから自然言語若しくは人工言語のテキストを作成するための検索、若しくは
テキスト中に見つけた一義的モデルに印を付すための検索である、請求項１２に記載の使用。
【請求項１７】
自然言語のテキストの一義的モデルを処理し、その結果を知識ベースに入力し、その知識ベースからデータ、事実、及び関連性を抽出する、請求項１２に記載の使用。
【請求項１８】
コンピュータで読み取り可能なメモリを含む接続されたコンピュータデバイスのシステムによって、前記機械処理を実行し、該メモリは、ユーザがあるコンピュータデバイスで機械処理を行っている間に別のコンピュータデバイスを操作できるようにし、及び／又は機械処理で得たデータを、機械処理を行っているデバイスとは異なるデバイスに保存する、請求項１２〜１７のいずれか１項に記載の使用。
【請求項１９】
請求項１〜１１のいずれか１項に記載の方法を実行するためのソフトウエアであって、テキストを編集する機能を有し、且つ
先に用意された基本概念の集合が書き込まれるデータベースへの一の接続を開くことができ、
ある自然言語について先に用意された基本概念を用いて、自然言語テキストの一義的モデルを生成し、
一義的モデルから自然言語テキストを作成し、
一義的モデルからどの自然言語でテキストを作成するかを設定することができ、
原テキスト及び作成したテキスト中の関連性のある文に印を付し、
原テキストと作成したテキストとにおける関連性のある文同士の相違点に印を付し、
原テキスト若しくは一義的モデルによって作成されたテキスト中である単語がポイントされた時に、その単語についてコンピュータが選択した基本概念の描写を自然言語で表示し、
自然言語テキストの単語にコンピュータが添付した基本概念を、オペレータが直接変更する、若しくは類義語を表示することによって変更することができるようにし、
オペレータが話法の部分、及び話法の一つの部分と別の部分との関連性を表示できるようにし、
オペレータが、複文中の行為同士、若しくは隣接する二つの文における行為同士の時制関係を表示することができるようにし、
オペレータが、特定の代名詞が何を指しているのかを表示することができるようにし、若しくは
オペレータが、テキストが皮肉、風刺、若しくは言葉遊びの場合に、テキストの主語部分がどれか等、テキストの表面的特徴を表示できるようにする
機能を有することを特徴とするソフトウエア。
【請求項２０】
テキストで使用されている基本概念の描写を用いて、任意レベルの複雑さで説明を生成する機能、並びに上位レベルの基本概念を決定するのに使用した基本概念の描写を帰納的に使用し、基本概念をその描写で置き換える機能を特徴とする、請求項１９に記載のソフトウエア。
【請求項２１】
自然言語テキストを検索若しくは処理する代わりに、一義的モデルを検索若しくは処理する機能を有し、さらに、自然言語若しくは人工言語のテキストを作成することによって、検索若しくは処理の結果を表示する、若しくは自然言語テキストに一致するものとして結果を表示する機能を有することを特徴とする、請求項１９に記載のソフトウエア。