(57)【要約】  特定のエンティティに関連する複数の用語からの、１つ以上の検索用語に基づいて選択される電子文書を受信するステップと、それぞれの受信された電子文書のための１つ以上の特徴ベクトルを決定するステップであって、それぞれの特徴ベクトルは、関連付けられた電子文書に基づいて決定される、ステップと、受信された電子文書を、決定された特徴ベクトル間の類似性に基づいて、第１の文書のクラスタセットにクラスタ化するステップと、第１の文書のクラスタセットの中のそれぞれの文書のクラスタのための順位を、特定のエンティティに関連する複数の用語からの１つ以上の順位付け用語に基づいて決定するステップであって、１つ以上の順位付け用語は、１つ以上の検索用語の中にはない、特定のエンティティのための複数の用語からの少なくとも１つの用語を含む、ステップとを含む、特定のエンティティについての情報を特定するためのシステム、装置、製造品、および方法が提示される。
2010539589.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
特定のエンティティについての情報を特定するための方法であって、
前記特定のエンティティに関連する複数の用語からの、１つ以上の検索用語に基づいて選択される電子文書を受信するステップと、
受信された各電子文書のための１つ以上の特徴ベクトルを決定するステップであって、各特徴ベクトルは、関連付けられた電子文書に基づいて決定される、ステップと、
前記受信された電子文書を、前記決定された特徴ベクトル間の類似性に基づいて、第１の文書のクラスタセットにクラスタ化するステップと、
前記特定のエンティティに関連する前記複数の用語からの、１つ以上の順位付け用語に基づいて、前記第１の文書のクラスタセットの中の、文書の各クラスタのための順位を決定するステップであって、前記１つ以上の順位付け用語は、前記１つ以上の検索用語の中にはない、前記特定のエンティティのための前記複数の用語からの、少なくとも１つの用語を含む、ステップと、を備える、方法。
【請求項２】
前記１つ以上の特徴ベクトルは、用語頻度−逆文書頻度ベクトル、固有名詞ベクトル、メタデータベクトル、および個人情報ベクトルから選択される群からの１つ以上の特徴ベクトルを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記順位付けされたクラスタを、前記特定のエンティティに提示するステップをさらに備える、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記順位付けされたクラスタを再検討するステップと、
前記クラスタの前記順位を修正するステップと、
前記クラスタの前記修正された順位を前記特定のエンティティに提示するステップと、
をさらに備える、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記クラスタの前記順位を修正するステップは、前記結果から１つ以上のクラスタを削除するか、または統合するステップを備える、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
１つ以上の受信された電子文書の、前記決定された特徴ベクトルの中の１つ以上の特徴に基づいて、第２の１つ以上の検索用語セットを決定するステップと、
前記第２の１つ以上の検索用語セットに基づいて選択される、第２の電子文書セットを受信するステップと、
前記第２の電子文書セットの中の、各電子文書のための第２の１つ以上の特徴ベクトルセットを決定するステップであって、各特徴ベクトルは、関連付けられた電子文書に基づいて決定される、ステップと、
前記第２の受信された電子文書セットを、前記第２の１つ以上の特徴ベクトルセット間の類似性に基づいて、第２の文書のクラスタセットにクラスタ化するステップと、
前記特定のエンティティに関連する、前記複数の用語からの前記１つ以上の順位付け用語に基づいて、前記第１の文書のクラスタセットおよび前記第２のクラスタ化文書セットにおける文書の各クラスタの順位を決定するステップであって、前記１つ以上の順位付け用語は、前記第２の１つ以上の検索用語セットの中にはない、前記特定のエンティティのための前記複数の用語からの、少なくとも１つの用語を含む、ステップと、をさらに備える、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記第２の１つ以上の検索用語セットは、前記特定のエンティティに関連する前記複数の用語の中に、対応する用語を有さない、前記１つ以上の特徴ベクトルの中の、これらの特徴の発生頻度に基づいて決定される、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
クエリを電子情報モジュールに提出するステップであって、前記クエリは、前記１つ以上の検索用語に基づいて決定される、ステップをさらに備え、
前記電子文書を受信するステップは、前記電子情報モジュールからの前記クエリへの応答を受信するステップを備える、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
１組の電子文書を受信するステップであって、前記１組の電子文書は、前記特定のエンティティに関連する前記複数の用語からの第１の１つ以上の検索用語セットに基づいて選択される、ステップと、
前記１組の電子文書が、閾値数を上回る電子文書を含む場合、前記受信するステップで使用される前記１つ以上の検索用語を、前記特定のエンティティに関連する、前記複数の用語からの第２の１つ以上の検索用語セットと統合される、前記第１の１つ以上の検索用語セットとして決定するステップであって、前記第２の１つ以上の検索用語セットの中の検索用語と、前記第１の１つ以上の検索用語セットの中の検索用語とが重複しない、ステップと、をさらに備え、
前記１組の電子文書が、閾値数以下の電子文書を含む場合、前記電子文書を受信する前記ステップは、前記１組の電子文書を受信するステップを備える、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
１組の電子文書を受信するステップであって、前記１組の電子文書は、前記特定のエンティティに関連する前記複数の用語からの、第１の１つ以上の検索用語セットに基づいて選択される、ステップと、
前記第１の電子文書セットの中の、ダイレクトページのカウントを決定するステップと、
前記１組の電子文書が、閾値のカウントを上回るダイレクトページを含む場合、前記受信するステップで使用される前記１つ以上の検索用語を、前記特定のエンティティに関連する前記複数の用語からの、第２の１つ以上の検索用語セットと統合される、前記第１の１つ以上の検索用語セットとして決定するステップであって、前記第２の１つ以上の検索用語セットの中の特徴と、前記第１の１つ以上の検索用語セットの中の特徴とが重複しない、ステップと、をさらに備え、
前記１組の電子文書が、前記閾値のカウント以下のダイレクトページを含む場合、前記電子文書を受信する前記ステップは、前記１組の電子文書を受信するステップを備える、請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
前記受信された電子文書をクラスタ化するステップは、
（ａ）文書の初期クラスタを作成するステップと、
（ｂ）文書の各クラスタのために、各クラスタの中の前記文書の前記特徴ベクトルの、他の各クラスタのものとの類似性を決定するステップと、
（ｃ）すべての前記クラスタ間のもっとも高い類似率を決定するステップと、
（ｄ）前記もっとも高い類似率が少なくとも閾値である場合、前記２つのクラスタを、前記もっとも高いと決定された類似率で統合するステップと、
を備える、請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
前記受信された電子文書をクラスタ化するステップは、前記クラスタ間の前記もっとも高い類似率が前記閾値の値を下回るまで、ステップ（ｂ）、（ｃ）、および（ｄ）を繰り返すステップさらに備える、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
文書の前記特徴ベクトルの前記類似性は、前記特徴ベクトルの正規化されたドット積に基づいて算出される、請求項１１に記載の方法。
【請求項１４】
文書の各クラスタのための前記順位を決定するステップは、前記１つ以上の順位付け用語とより高い類似率を有する文書を含む、これらの文書のクラスタに、より高い順位を割り当てるステップを備える、請求項１に記載の方法。
【請求項１５】
特定のエンティティについての情報を特定するためのシステムであって、
前記特定のエンティティに関連する複数の用語からの１つ以上の検索用語に基づいて選択される電子文書を受信するように構成される、捕獲モジュールと、
受信された各電子文書に関連付けられた１つ以上の特徴ベクトルを決定するように構成される、特徴抽出モジュールであって、各特徴ベクトルは、前記関連付けられた電子文書に基づいて決定される、特徴抽出モジュールと、
前記受信された電子文書を、前記決定された特徴ベクトル間の類似性に基づいて、第１の文書のクラスタセットにクラスタ化するように構成される、クラスタ化モジュールと、
前記特定のエンティティに関連する前記複数の用語からの、１つ以上の順位付け用語に基づいて、前記第１の文書のクラスタセットの中の、文書の各クラスタのための順位を決定するように構成される、順位付けモジュールであって、前記１つ以上の順位付け用語は、前記１つ以上の検索用語の中にはない、前記特定のエンティティのための前記複数の用語からの少なくとも１つの用語を含む、順位付けモジュールとを備える、システム。
【請求項１６】
前記特徴抽出モジュールは、用語頻度−逆文書頻度ベクトル、固有名詞ベクトル、メタデータベクトル、および個人情報ベクトルから選択される群からの、前記１つ以上の特徴ベクトルを決定するようにさらに構成される、請求項１５に記載のシステム。
【請求項１７】
前記順位付けされたクラスタを、前記特定のエンティティに提示するように構成される表示モジュールをさらに備える、請求項１５に記載のシステム。
【請求項１８】
前記捕獲モジュールは、第２の１つ以上の検索用語セットに基づいて選択される第２の電子文書セットを受信するようにさらに構成され、前記第２の検索用語セットは、１つ以上の受信された電子文書の前記決定された特徴ベクトルの中の１つ以上の特徴に基づいて決定され、
前記特徴抽出モジュールは、前記第２の電子文書セットの中の、各電子文書のための第２の１つ以上の特徴ベクトルセットを決定するようにさらに構成され、各特徴ベクトルは、関連付けられた電子文書に基づいて決定され、
前記クラスタ化モジュールは、前記第２の受信された電子文書セットを、前記第２の１つ以上の特徴ベクトルセット間の類似性に基づいて、第２の文書のクラスタセットにクラスタ化するようにさらに構成され、
前記順位付けモジュールは、前記特定のエンティティに関連する前記複数の用語からの、前記１つ以上の順位付け用語に基づいて、前記第１の文書のクラスタセットおよび前記第２のクラスタ化文書セットの中の、文書の各クラスタのための順位を決定するように構成され、前記１つ以上の順位付け用語は、前記第２の１つ以上の検索用語セットの中にはない、前記特定のエンティティのための前記複数の用語からの少なくとも１つの用語を含む、請求項１５に記載のシステム。
【請求項１９】
前記捕獲モジュールは、前記特定のエンティティに関連する前記複数の用語の中に対応する用語を有さない、前記１つ以上の特徴ベクトルの中の、これらの特徴の発生頻度に基づいて、前記第２の１つ以上の検索用語セットを決定するようにさらに構成される、請求項２０に記載のシステム。
【請求項２０】
前記捕獲モジュールは、
電子情報モジュールへのクエリであって、前記１つ以上の検索用語に基づいて決定されるクエリを提出し、
前記電子情報モジュールからの前記クエリに対する応答を介して、前記電子文書を受信するようにさらに構成される、請求項１５に記載のシステム。
【請求項２１】
前記捕獲モジュールは、
前記特定のエンティティに関連する前記複数の用語からの、第１の１つ以上の検索用語セットに基づいて、１組の電子文書を選択し、
前記１組の電子文書が閾値数を上回る電子文書を含むかどうかを決定するように構成される、請求項１５に記載のシステム。
【請求項２２】
前記捕獲モジュールは、前記第１の電子文書セットが、前記閾値数を上回る電子文書を含む場合、前記１組の電子文書を選択するために使用される前記１つ以上の検索用語を、前記特定のエンティティに関連する、前記複数の用語からの第２の１つ以上の検索用語セットと統合される、前記第１の１つ以上の検索用語セットとして決定することにより、前記選択を絞り込むようにさらに構成され、前記第２の１つ以上の検索用語セットの中の検索用語と、前記第１の１つ以上の検索用語セットの中の検索用語とが重複しない、請求項２１に記載のシステム。
【請求項２３】
前記捕獲モジュールは、前記１組の電子文書が、前記閾値数以下の電子文書を含む場合、前記１組の電子文書を受信するようにさらに構成される、請求項２１に記載のシステム。
【請求項２４】
前記捕獲モジュールは、
前記特定のエンティティに関連する複数の用語からの、第１の１つ以上の検索用語セットに基づいて、１組の電子文書を選択し、
前記１組の電子文書の中のダイレクトページのカウントを決定するように構成される、請求項１５に記載のシステム。
【請求項２５】
前記捕獲モジュールは、前記１組の電子文書の中のダイレクトページの前記カウントが、閾値のカウントを上回るダイレクトページを含む場合、前記１組の電子文書を選択するために使用される前記１つ以上の検索用語を、前記特定のエンティティに関連する、前記複数の用語からの第２の１つ以上の検索用語セットと統合される、前記第１の１つ以上の検索用語セットとして決定することにより、前記選択を絞り込むようにさらに構成され、前記第２の１つ以上の検索用語セットの中の特徴と、前記第１の１つ以上の検索用語セットの中の特徴とが重複しない、請求項２４に記載のシステム。
【請求項２６】
前記捕獲モジュールは、前記１組の電子文書が、前記閾値以下のカウントのダイレクトページを含む場合、前記１組の電子文書を受信するようにさらに構成される、請求項２４に記載のシステム。
【請求項２７】
前記クラスタ化モジュールは、
（ａ）文書の初期クラスタを作成し、
（ｂ）文書の各クラスタのために、各クラスタの中の前記文書の前記特徴ベクトルの、他の各クラスタのものとの類似性を決定し、
（ｃ）すべての前記クラスタ間のもっとも高い類似率を決定し、
（ｄ）前記もっとも高い類似率が少なくとも閾値である場合、前記２つのクラスタを、前記もっとも高いと決定された類似率で統合するようにさらに構成される、請求項１５に記載のシステム。
【請求項２８】
前記クラスタ化モジュールは、前記クラスタ間の前記もっとも高い類似率が前記閾値の値を下回るまで、ステップ（ｂ）、（ｃ）、および（ｄ）を繰り返すようにさらに構成される、請求項２７に記載のシステム。
【請求項２９】
前記特徴抽出モジュールは、前記特徴ベクトルの正規化されたドット積に基づいて、文書の前記特徴ベクトルの前記類似性を算出するようにさらに構成される、請求項２７に記載のシステム。
【請求項３０】
前記順位付けモジュールは、前記１つ以上の順位付け用語とより高い類似率を有する文書を含む、これらの文書のクラスタに、より高い順位を割り当てることにより、文書の各クラスタのための順位を決定するように構成される、請求項１５に記載のシステム。
【請求項３１】
実行されると、特定のエンティティについての情報を特定するための方法をコンピュータに実施させる命令を含む、コンピュータ可読媒体であって、前記方法は、
前記特定のエンティティに関連する複数の用語からの、１つ以上の検索用語に基づいて選択される、電子文書を受信するステップと、
受信された各電子文書のための１つ以上の特徴ベクトルを決定するステップであって、各特徴ベクトルは、関連付けられた電子文書に基づいて決定される、ステップと、
前記受信された電子文書を、前記決定された特徴ベクトル間の類似性に基づいて、第１の文書のクラスタセットにクラスタ化するステップと、
前記特定のエンティティに関連する前記複数の用語からの、１つ以上の順位付け用語に基づいて、前記第１の文書のクラスタセットの中の、文書の各クラスタのための順位を決定するステップであって、前記１つ以上の順位付け用語は、前記１つ以上の検索用語の中にはない、前記特定のエンティティのための前記複数の用語からの少なくとも１つの用語を含む、ステップと、を備える、コンピュータ可読媒体。
【請求項３２】
前記１つ以上の特徴ベクトルは、用語頻度−逆文書頻度ベクトル、固有名詞ベクトル、メタデータベクトル、および個人情報ベクトルから選択される群からの１つ以上の特徴ベクトルを含む、請求項３１に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項３３】
前記順位付けされたクラスタを、前記特定のエンティティに提示するステップをさらに備える、請求項３１に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項３４】
前記順位付けされたクラスタを再検討するステップと、
前記クラスタの前記順位を修正するステップと、
前記クラスタの前記修正された順位を、前記特定のエンティティに提示するステップと、をさらに備える、請求項３１に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項３５】
前記クラスタの前記順位付けを修正するステップは、前記結果から１つ以上のクラスタを統合するステップか、または削除するステップを備える、請求項３４に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項３６】
１つ以上の受信された電子文書の、前記決定された特徴ベクトルの中の１つ以上の特徴に基づいて、第２の１つ以上の検索用語セットを決定するステップと、
前記第２の１つ以上の検索用語セットに基づいて選択される、第２の電子文書セットを受信するステップと、
前記第２の電子文書セットの中の、各電子文書のための第２の１つ以上の特徴ベクトルセットを決定するステップであって、各特徴ベクトルは、関連付けられた電子文書に基づいて決定される、ステップと、
前記第２の受信された電子文書セットを、前記第２の１つ以上の特徴ベクトルセット間の類似性に基づいて、第２の文書のクラスタセットにクラスタ化するステップと、
前記特定のエンティティに関連する前記複数の用語からの、前記１つ以上の順位付け用語に基づいて、前記第１の文書のクラスタセットおよび前記第２のクラスタ化文書セットの中の、文書の各クラスタのための順位を決定するステップであって、前記１つ以上の順位付け用語は、前記第２の１つ以上の検索用語セットの中にはない、前記特定のエンティティのための前記複数の用語からの少なくとも１つの用語を含む、ステップとをさらに備える、請求項３１に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項３７】
前記第２の１つ以上の検索用語セットは、前記特定のエンティティに関連する前記複数の用語の中に、対応する用語を有さない、前記１つ以上の特徴ベクトルの中の、これらの特徴の発生頻度に基づいて決定される、請求項３６に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項３８】
クエリを電子情報モジュールに提出するステップであって、前記クエリは、前記１つ以上の検索用語に基づいて決定される、ステップをさらに備え、
前記電子文書を受信するステップは、前記電子情報モジュールからの前記クエリへの応答を受信するステップを備える、請求項３１に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項３９】
１組の電子文書を受信するステップであって、前記１組の電子文書は、前記特定のエンティティに関連する前記複数の用語からの第１の１つ以上の検索用語セットに基づいて選択される、ステップと、
前記１組の電子文書が、閾値数を上回る電子文書を含む場合、前記受信するステップで使用される前記１つ以上の検索用語を、前記特定のエンティティに関連する、前記複数の用語からの第２の１つ以上の検索用語セットと統合される前記第１の１つ以上の検索用語セットとして決定するステップであって、前記第２の１つ以上の検索用語セットの中の検索用語と、前記第１の１つ以上の検索用語セットの中の検索用語とが重複しない、ステップと、をさらに備え、
前記１組の電子文書が、閾値数以下の電子文書を含む場合、前記電子文書を受信するステップは、前記１組の電子文書を受信するステップを備える、請求項３１に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項４０】
１組の電子文書を受信するステップであって、前記１組の電子文書は、前記特定のエンティティに関連する、前記複数の用語からの第１の１つ以上の検索用語セットに基づいて選択される、ステップと、
前記１組の電子文書の中のダイレクトページのカウントを決定するステップと、
前記１組の電子文書が、閾値のカウントを上回るダイレクトページを含む場合、前記受信するステップで使用される前記１つ以上の検索用語を、前記特定のエンティティに関連する前記複数の用語からの、第２の１つ以上の検索用語セットと統合される、前記第１の１つ以上の検索用語セットとして決定するステップであって、前記第２の１つ以上の検索用語セットの中の特徴と、前記第１の１つ以上の検索用語セットの中の特徴とが重複しない、ステップと、とをさらに備え、
前記１組の電子文書が、前記閾値のカウント以下のダイレクトページを含む場合、前記電子文書を受信するステップは、前記１組の電子文書を受信するステップを備える、請求項３１に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項４１】
前記受信された電子文書をクラスタ化するステップは、
（ａ）文書の初期クラスタを作成するステップと、
（ｂ）文書の各クラスタのために、各クラスタの中の前記文書の前記特徴ベクトルの、他の各クラスタのものとの類似性を決定するステップと、
（ｃ）すべての前記クラスタ間のもっとも高い類似率を決定するステップと、
（ｄ）前記もっとも高い類似率が少なくとも閾値の値である場合、前記２つのクラスタを、前記もっとも高いと決定された類似率で統合するステップと、を備える、請求項３１に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項４２】
前記受信された電子文書をクラスタ化するステップは、前記クラスタ間の前記もっとも高い類似率が前記閾値の値を下回るまで、ステップ（ｂ）、（ｃ）、および（ｄ）を繰り返すステップをさらに備える、請求項４１に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項４３】
文書の前記特徴ベクトルの前記類似性は、前記特徴ベクトルの正規化されたドット積に基づいて算出される、請求項４１に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項４４】
文書の各クラスタのための前記順位を決定するステップは、前記１つ以上の順位付け用語とより高い類似率を有する文書を含む、これらの文書のクラスタに、より高い順位を割り当てるステップを備える、請求項３１に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項４５】
特定のエンティティについての情報を特定する装置であって、
前記特定のエンティティに関連する複数の用語からの、１つ以上の検索用語に基づいて選択される電子文書を受信するための手段と、
受信された各電子文書のための１つ以上の特徴ベクトルを決定するための手段であって、各特徴ベクトルは、関連付けられた電子文書に基づいて決定される、手段と、
前記受信された電子文書を、前記決定された特徴ベクトル間の類似性に基づいて、第１の文書のクラスタセットにクラスタ化するための手段と、
前記特定のエンティティに関連する、前記複数の用語からの、１つ以上の順位付け用語に基づいて、前記第１の文書のクラスタセットの中の、文書の各クラスタのための順位を決定するための手段であって、前記１つ以上の順位付け用語は、前記１つ以上の検索用語の中にはない、前記特定のエンティティのための前記複数の用語からの少なくとも１つの用語を含む、手段と、を備える、装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
関連出願
本願は、２００７年９月１２日に出願された、米国特許仮出願第６０／９７１，８５８号、名称「Ｉｄｅｎｔｉｆｙｉｎｇ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ｒｅｌａｔｅｄ  ｔｏ  ａ  Ｐａｒｔｉｃｕｌａｒ  Ｅｎｔｉｔｙ  ｆｒｏｍ  Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ  Ｓｏｕｒｃｅｓ」に対する優先権の利益を主張し、本出願は、参照することによってその全体が本願に組み込まれる。
【０００２】
本願で主張される本発明は、電子的情報源を検索するための方法、システム、製造品、および装置に関し、より具体的には、特定のエンティティに関連する情報を電子的情報源から特定するための方法、システム、製造品、および装置に関する。
【背景技術】
【０００３】
１９９０年代の前半以来、ワールドワイドウェブおよびインターネットを使用する人の数は、著しい速さで増加している。さらに多くのユーザが、ウェブサイトに登録したり、コメントや情報を電子的に掲載したり、または他者についての情報（オンライン新聞等）を掲載する会社と単に情報をやり取りしたりすることにより、インターネット上で利用可能なサービスを利用するようになるにつれて、ユーザについてのさらに多くの情報が利用可能になる。また、相当な量の情報が、公的および私的に利用可能なＬｅｘｉｓＮｅｘｉｓ（登録商標）等のデータベースにおいて利用可能である。人物やエンティティの名称および他の識別情報を使用してこれらのデータベースのうちの１つを検索する際、同一の名称を持つ他の人やエンティティが存在するために、多くの「偽陽性」が生じる場合がある。偽陽性とは、クエリ用語を満たすが、意図する人物やエンティティと関連しない検索結果である。また、偽陽性が多量にあることによって、所望される検索結果が埋没したり不明瞭になったりする場合がある。
【０００４】
偽陽性の数を低減するために、その特定の人物または他のエンティティの、既知のまたは手に入れた経歴的な、地理的な、および個人的な用語から、追加的な検索用語を追加してもよい。これは、受信する偽陽性の数を低減することになるが、多くの該当文書も除外されうる。したがって、どの検索結果が、意図する個人やエンティティと最も関連する可能性が高いかを決定する一方で、より少ない用語で行われる検索の幅を可能にするシステムが必要である。
【発明の概要】
【０００５】
特定のエンティティに関連する複数の用語からの、１つ以上の検索用語に基づいて選択される、電子文書を受信するステップと、受信された各電子文書のための、１つ以上の特徴ベクトルを決定するステップであって、各特徴ベクトルは、関連付けられた電子文書に基づいて決定されるステップと、受信された電子文書を、決定された特徴ベクトル間の類似性に基づいて、第１の文書のクラスタセットにクラスタ化するステップと、特定のエンティティに関連する複数の用語からの、１つ以上の順位付け用語に基づいて、第１の文書のクラスタセットの中の、文書の各クラスタのための順位を決定するステップとを含み、１つ以上の順位付け用語は、１つ以上の検索用語の中にはない、特定のエンティティのための複数の用語からの少なくとも１つの用語を含む、特定のエンティティについての情報を特定するためのシステム、装置、製造品および方法が開示される。
【０００６】
いくつかの実施形態では、１つ以上の特徴ベクトルは、用語頻度−逆文書頻度ベクトル、固有名詞ベクトル、メタデータベクトル、および個人情報ベクトルから選択される群からの１つ以上の特徴ベクトルを含む。順位付けされたクラスタは、特定のエンティティに提示されてもよい。
【０００７】
いくつかの実施形態では、本システム、装置、製造品、および方法はまた、順位付けされたクラスタを再検討するステップ、クラスタの順位を修正するステップ、およびクラスタの修正された順位を特定のエンティティに提示するステップを含む。クラスタの順位を修正するステップは、１つ以上のクラスタを結果から削除するステップを含んでもよい。
【０００８】
いくつかの実施形態では、本システム、装置、製造品、および方法はまた、１つ以上の受信された電子文書の、決定された特徴ベクトルの中の１つ以上の特徴に基づいて、第２の１つ以上の検索用語セットを決定するステップと、第２の１つ以上の検索用語セットに基づいて選択される、第２の電子文書セットを受信するステップと、第２の電子文書セットの中の各電子文書のための第２の１つ以上の特徴ベクトルセットを決定するステップであって、各特徴ベクトルは、関連付けられた電子文書に基づいて決定される、ステップと、第２の受信された電子文書セットを、第２の１つ以上の特徴ベクトルセット間の類似性に基づいて、第２の文書のクラスタセットにクラスタ化するステップと、特定のエンティティに関連する複数の用語からの１つ以上の順位付け用語に基づいて、第１の文書のクラスタセットおよび第２のクラスタ化文書セットの中の、各文書のクラスタのための順位を決定するステップと、を含み、１つ以上の順位付け用語は、第２の１つ以上の検索用語セットの中にはない、特定のエンティティのための複数の用語からの少なくとも１つの用語を含む。第２の１つ以上の検索用語セットは、特定のエンティティに関連する複数の用語の中に対応する用語を有していない１つ以上の特徴ベクトルの中の、それらの特徴の発生頻度に基づいて決定されてもよい。
【０００９】
いくつかの実施形態では、本システム、装置、製造品、および方法はまた、クエリを電子情報モジュールに提出するステップであって、クエリは、１つ以上の検索用語に基づいて決定され、電子文書を受信するステップは、電子情報モジュールからのクエリへの応答を受信するステップを含む。
【００１０】
いくつかの実施形態では、本システム、装置、製造品、および方法はまた、１組の電子文書を受信するステップであって、１組の電子文書は、特定のエンティティに関連する複数の用語からの第１の１つ以上の検索用語セットに基づいて選択される、ステップと、１組の電子文書が、閾値数を上回る電子文書を含む場合、受信するステップで使用される１つ以上の検索用語を、特定のエンティティに関連する、複数の用語からの第２の１つ以上の検索用語セットと統合される、第１の１つ以上の検索用語セットとして決定するステップであって、第２の１つ以上の検索用語セットの中の検索用語と、第１の１つ以上の検索用語セットの中の検索用語とが重複しない、ステップとを含み、１組の電子文書が、閾値数以下の電子文書を含む場合、電子文書を受信するステップは、１組の電子文書を受信するステップを含む。
【００１１】
いくつかの実施形態では、本システム、装置、製造品、および方法はまた、１組の電子文書を受信するステップであって、１組の電子文書は、特定のエンティティに関連する複数の用語からの、第１の１つ以上の検索用語セットに基づいて選択される、ステップと、１組の電子文書の中のダイレクトページのカウントを決定するステップと、１組の電子文書が、閾値以上のカウントのダイレクトページを含む場合、受信するステップで使用される１つ以上の検索用語を、特定のエンティティに関連する複数の用語からの、第２の１つ以上の検索用語セットと統合される、第１の１つ以上の検索用語セットとして決定するステップであって、第２の１つ以上の検索用語セットの中の特徴と、前記第１の１つ以上の検索用語セットの中の特徴とが重複しない、ステップとを含み、一組の電子文書が、閾値のカウント以下のダイレクトページを含む場合、電子文書を受信するステップは、一組の電子文書を受信するステップを含む。
【００１２】
いくつかの実施形態では、受信された電子文書をクラスタ化するステップは、（ａ）文書の初期クラスタを作成するステップ、（ｂ）文書の各クラスタのために、各クラスタの中の文書の特徴ベクトルの、他の各クラスタのものとの類似性を決定するステップと、（ｃ）すべてのクラスタ間のもっとも高い類似率を決定するステップと、および（ｄ）もっとも高い類似率が少なくとも閾値である場合、２つのクラスタを、もっとも高いと決定された類似率で統合するステップとを含む。受信された電子文書をクラスタ化するステップは、クラスタ間のもっとも高い類似率が閾値の値を下回るまで、ステップ（ｂ）、（ｃ）、および（ｄ）を繰り返すステップをさらに含んでもよい。
【００１３】
いくつかの実施形態では、文書の特徴ベクトル類似性は、特徴ベクトルの正規化されたドット積に基づいて算出され、および／または、文書の各クラスタのための順位を決定するステップは、１つ以上の順位付け用語により高い類似率を有する文書を含む、これらの文書のクラスタに、より高い順位を割り当てるステップを含む。
【００１４】
本願明細書に組み込まれ、その一部を構成する添付の図面は、例示的実施形態を図示し、解説とともに、主張される発明の原理を説明する役割を果たす。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】特定のエンティティに関連する情報を特定するための例示的システムを表す構成図である。
【図２】特定のエンティティに関連する情報を特定するための方法を表すフローチャートである。
【図３】クエリの方法を表すフローチャートである。
【図４】クエリを選択する方法を表すフローチャートである。
【図５】特徴ベクトルのグループ化を示す例示的実施形態を提供する構成図である。
【図６】特徴ベクトル抽出を示す例示的実施形態を提供する構成図である。
【図７】電子文書クラスタの作成を表すフローチャートである。
【図８】特定のエンティティに関連する情報を特定するための別の方法を表すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
主張される本発明の例示的実施形態に対する詳細な参照が行われ、その実施例は、添付の図面に図示される。すべての図面において、可能である限り、同一のまたは類似の部分を指すために、同一の参照番号が使用される。
【００１７】
図１は、特定のエンティティに関連する情報を特定するための例示的システムを表す構成図である。例示的システムでは、捕獲モジュール１１０は、特徴抽出モジュール１２０、順位付けモジュール１４０、および２つ以上の電子情報モジュール１５１および１５２に結合される。捕獲モジュール１１０は、電子情報モジュール１５１および１５２から、特定のエンティティに関連する電子情報を受信する。電子情報モジュール１５１および１５２は、Ｌｅｘｉｓ  Ｎｅｘｉｓ（登録商標）等の個人情報データベース、または例えば、Ｇｏｏｇｌｅ（登録商標）やＹａｈｏｏ（登録商標）検索エンジン等を介して取得される、インターネット等の、公的に利用可能な情報の供給源を含んでもよい。電子情報モジュール１５１および１５２はまた、個人のウェブサイト、企業ウェブサイト、検索データベース内に記録されるキャッシュした情報、または「ブログ」またはソーシャルネットワーキングのウェブサイトや報道機関のウェブサイト等のウェブサイトを含んでもよい。いくつかの実施形態では、電子情報モジュール１５１および１５２はまた、電子的情報源文書を収集しインデックスを付けてもよい。これらの実施形態では、電子情報モジュール１５１および１５２は呼び出されるか、またはメタ検索エンジンを含んでもよい。受信された電子情報は、人物、組織、または他のエンティティに関連していてもよい。捕獲モジュール１１０で受信された電子情報は、ウェブページ、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔワード文書、プレーンテキストファイル、エンコードされた文書、構造化データ、または任意の他の適切な形式の電子情報を含んでもよい。いくつかの実施形態では、捕獲モジュール１１０は、電子情報モジュール１５１および１５２に関連付けられた１つ以上のクエリ処理エンジン（図示せず）にクエリを送信することにより、電子情報を取得してもよい。いくつかの実施形態では、電子情報モジュール１５１および／または１５２は、１つ以上のクエリ処理エンジンまたはメタ検索エンジンを含んでもよく、捕獲モジュール１１０は、処理をするために、電子情報モジュール１５１および／または１５２にクエリを送信してもよい。かかるクエリは、特定のエンティティについての情報を特定することに基づいて構成されてもよい。いくつかの実施形態では、捕獲モジュール１１０は、クエリまたは他のデバイスまたはモジュールから送信される命令に基づいて、電子情報モジュール１５１および１５２から電子情報を受信してもよい。
【００１８】
捕獲モジュール１１０に結合されることに加えて、特徴抽出モジュール１２０は、クラスタ化モジュール１３０に結合されてもよい。特徴抽出モジュール１２０は、捕獲モジュール１１０から捕獲された電子情報を受信してもよい。いくつかの実施形態では、捕獲された情報は、電子文書そのもの、文書のＵＲＬ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  Ｒｅｓｏｕｒｃｅ  Ｌｏｃａｔｏｒ）、電子文書からのメタデータ、および電子情報において、または電子文書について受信される任意の他の情報を含んでもよい。特徴抽出モジュール１２０は、受信した情報に基づいて、１つ以上の特徴ベクトルを作成してもよい。特徴ベクトルの作成および使用は、以下でさらに述べる。
【００１９】
クラスタ化モジュール１３０は、特徴抽出モジュール１２０および順位付けモジュール１４０に結合されてもよい。クラスタ化モジュール１３０は、特徴ベクトル、電子文書、メタデータ、および／または特徴抽出モジュール１２０からの他の情報を受信してもよい。クラスタ化モジュール１３０は、１つ以上の文書に関連する情報をそれぞれ含む、複数のクラスタを作成してもよい。いくつかの実施形態では、クラスタ化モジュール１３０は、最初に１つのクラスタを各電子文書に作成してもよい。クラスタ化モジュール１３０は次に、類似のクラスタを統合してもよく、それにより、クラスタの数を低減する。クラスタ化モジュール１３０は、もはや十分に類似したクラスタがなくなると、クラスタ化を停止してもよい。クラスタ化が停止したときに、１つ以上のクラスタが残っていてもよい。クラスタ化の種々の実施形態が、以下でより詳細に議論される。
【００２０】
図１では、順位付けモジュール１４０は、クラスタ化モジュール１３０、表示モジュール１５０、および捕獲モジュール１１０に結合される。順位付けモジュール１４０は、クラスタ化モジュール１３０から電子情報のクラスタを受信してもよい。順位付けモジュール１４０は、文書のクラスタまたは電子情報のクラスタを順位付けする。順位付けモジュール１４０は、各クラスタの中の文書および他の電子情報を、特定の個人やエンティティについて既知の情報と比較することによって、順位付けを実施してもよい。いくつかの実施形態では、特徴抽出モジュール１２０は、順位付けモジュール１４０と結合されてもよい。順位付けについては、以下でより詳細に議論される。
【００２１】
表示モジュール１５０は、順位付けモジュール１４０に結合されてもよい。表示モジュール１５０は、Ａｐａｃｈｅ  Ｔｏｍｃａｔ（登録商標）、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ社のＩｎｔｅｒｎｅｔ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ｓｅｒｖｉｃｅｓ（登録商標）、またはＳｕｎ社のＪａｖａ  Ｓｙｓｔｅｍ  Ｗｅｂ  Ｓｅｒｖｅｒ（登録商標）等のインターネットウェブサーバを含んでもよい。表示モジュール１５０はまた、個人またはエンティティが、順位付けモジュール１４０からの結果を閲覧することができるように設計された、専用のプログラムを含んでもよい。いくつかの実施形態では、表示モジュール１５０は、順位付けモジュール１４０からの順位付けおよびクラスタ情報を受信し、この情報またはクラスタ化および順位付け情報に基づいて作成された情報を表示する。以下に記載されるように、この情報は、この情報が付随するエンティティ、この情報を修正、訂正、または変更しうる人間のオペレータ、または人工知能システムまたはエージェント（ＡＩのエージェント）を含む、この情報と相互交信可能な任意の他のシステムまたはエージェントに表示されてもよい。
【００２２】
図２は、特定のエンティティに関連する情報を特定するための方法を表すフローチャートである。ステップでは２１０、電子文書または他の電子情報が受信される。いくつかの実施形態では、電子文書は、図１に示すように、捕獲モジュール１１０で、電子情報モジュール１５１および１５２から受信されてもよい。電子文書および他の電子情報は、電子情報モジュール１５１および／または１５２に関連付けられたか、その中に含まれるクエリ処理エンジンに送信されるクエリに基づいて受信されてもよい。
【００２３】
ステップ２１０は、クエリを行う方法を表すフローチャートである図３に示されるステップを含んでもよい。ステップ３１０で、クエリは、情報がそのために捜索される特定のエンティティに関連する検索用語に基づいて作成される。検索用語は、例えば、名、姓、出生地、居住市、出身校、現在および過去の職業、協会会員、肩書、趣味、および任意の他の適切な経歴的な、地理的な、または他の情報を含んでもよい。ステップ３１０で決定されたクエリは、検索用語の任意の適切なサブセットを含んでもよい。例えば、クエリは、エンティティの名称（例えば、人物の名および姓、または会社の正式名称）、および／またはエンティティについての、１つ以上の他の経歴的な、地理的な、または他の用語を含んでもよい。
【００２４】
いくつかの実施形態では、ステップ３１０でクエリにおいて使用される検索用語は、まず、ユーザの名前または他の検索用語を、公的に利用可能なデータベースまたは検索エンジン、私的検索エンジン、または任意の他の適切な電子情報モジュール１５１または１５２の中で検索し、一式の結果の中で、もっとも頻繁に現れる語句または用語を探し、これらの語句および用語をユーザに提示することによって決定されてもよい。ユーザは次に、ステップ３１０で、どの得られた語句および用語をクエリの構成において使用するかを選択してもよい。
【００２５】
ステップ３２０で、クエリは、図１のように、電子情報モジュール１５１または１５２に、またはそこに接続されるクエリ処理エンジンに提出される。クエリは、Ｈｙｐｅｒｔｅｘｔ  Ｔｒａｎｓｆｅｒ  Ｐｒｏｔｏｃｏｌ（ＨＴＴＰ）ＰＯＳＴまたはＧＥＴ機構、ハイパーテキストマークアップ言語（ＨＴＭＬ）、拡張マークアップ言語（ＸＭＬ）、構造化照会言語（ＳＱＬ）、プレーンテキスト、Ｇｏｏｇｌｅ  Ｂａｓｅ、Ｂｏｏｌｅａｎ演算子を用いて、または任意の適切なフォーマットにおいて、任意の適切なクエリまたは自然言語インターフェースを使用して構成された用語として、提出されてもよい。クエリは、インターネット、イントラネットを介して、または電子情報モジュール１５１および／または１５２に関連付けられるか、またはその中に含まれるクエリ処理エンジンへの任意の他の適切な結合を介して提出されてもよい。
【００２６】
ステップ３２０でクエリが提出された後、クエリに対する結果は、ステップ３３０に示すように受信される。いくつかの実施形態では、これらのクエリ結果は、捕獲モジュール１１０または任意の適切なモジュールまたはデバイスによって受信されてもよい。上述のとおり、種々の実施形態において、クエリ結果は、検索結果の一覧として受信されてもよく、この一覧は、プレーンテキスト、ＨＴＭＬ、ＸＭＬ、または任意の他の適切なフォーマットでフォーマットされる。この一覧は、ウェブページ、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔワード文書、ビデオ、ポータブルドキュメントフォーマット（ＰＤＦ）文書、プレーンテキストファイル、エンコードされた文書、構造化データ、または任意の他の適切な形式の電子情報またはその一部分等の電子文書を参照してもよい。クエリ結果はまた、ウェブページ、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔワード文書、ビデオ、ＰＤＦ文書、プレーンテキストファイル、エンコードされた文書、構造化データ、または任意の他の適切な形式の電子情報またはその一部分を直接含んでもよい。クエリ結果は、インターネット、イントラネットを介して、または任意の他の適切な結合を介して受信されてもよい。
【００２７】
ここで図２に戻って、ステップ２１０はまた、クエリを選択する方法を表すフローチャートである図４に図示されるステップを含んでもよい。ステップ４１０で、１組のクエリ結果が受信された後、ステップ４２０で、クエリ結果の中にある閾値以上の電子文書が存在するか判定するために、チェックが行われる。いくつかの実施形態では、ステップ４２０のチェックは、ある閾値以上の総文書があるかを判定するために行われてもよい。総文書のために設定される閾値は、実施形態によって異なるが、数百から数千の文書の範囲であってもよい。
【００２８】
いくつかの実施形態では、ステップ４２０のチェックは、ある閾値の割合以上の「ダイレクトページ」があるか判定するために行われてもよい。ダイレクトページは、特定の個人またはエンティティに向けられたものと思われる電子文書であってもよい。いくつかの実施形態は、文書のコンテンツを再検討することによって、どの電子文書がダイレクトページであるかを判定してもよい。例えば、電子文書が、個人のまたはエンティティの名称の複数のインスタンスを含む場合、および／または電子文書が該当する肩書き、住所、または電子メールを含む場合、これはダイレクトページとしてフラグを立てられてもよい。ダイレクトページの数のための閾値の割合は、任意の適切な数であってもよく、５パーセントから５０パーセントの間であってもよい。
【００２９】
いくつかの実施形態では、ステップ４２０で、検索を絞り込むか決定するために、総ページまたはダイレクトページの数以外の測定基準が使用されてもよい。例えば、ステップ４２０で、特定の性質を有する文書の数が、適切な閾値と比較されることができる。いくつかの実施形態では、その性質とは、例えば、個人またはエンティティの名称が出現する回数、その人物の名称にタグ付けされた画像が出現する回数、特定のＵＲＬが出現する回数、または任意の他の適切な性質であってもよい。
【００３０】
ステップ４２０で測定した際に、閾値数以上の該当する電子文書が存在する場合、ステップ４３０で、検索に使用されるクエリをさらに制限的にする。例えば、元のクエリが、個人またはエンティティの名称のみを使用した場合、クエリは、出生市、現在の雇用主、母校、または任意の他の適切な用語等の、他の経歴的な情報を追加することによって制限されうる。どの用語を追加するかは、人間のエージェントによって手動で決定されてもよく、または同定の性質の一覧から追加的な検索用語を無作為に選択することによって、または同定の性質の一覧から所定の順番で追加的な用語を選択することによって、自動で実施されてもよく、または、いくつかの実施形態では、人工知能を用いた学習を使用して実施されてもよい。ステップ４１０で別の電子文書セットを受信するために、より制限的なクエリが使用されてもよい。
【００３１】
ステップ４２０で測定された際に、ある閾値を下回る文書がクエリに基づいて受信された場合、ステップ４４０で、クエリ結果は、図２、３、４、５、６、７、および８に示すステップにおいて適切に使用されてもよい。
【００３２】
ここで図２の説明に戻って、ステップ２１０は、２つ以上のクエリから結果を収集するステップを含んでもよい。例えば、ステップ２１０は、第１の可能な検索用語のサブセット（例えば、個人のフルネームおよび肩書き）、第２の検索用語セット（例えば、個人のフルネームおよび母校）、および第３の検索用語セット（例えば、個人の姓、母校、および現在の雇用主）に関するデータを収集するステップを含んでもよい。追加的なクエリは、同定の性質および他のクエリ用語に基づいて手得してもよい。いくつかの実施形態では、追加的なクエリは、ステップ２４０でクラスタから抽出される追加的なクエリ用語（後述される）に基づいて手得してもよい。１つ以上のクエリに関連付けられた電子文書は、別々に、または統合して使用されてもよい。
【００３３】
ステップ２２０で、受信される電子文書の特徴が判定される。電子文書の特徴は、特徴抽出モジュール１２０または任意の他の適切なモジュール、デバイス、または装置によって判定されてもよい。電子文書の特徴は、特徴ベクトルまたは他の適切なカテゴリ化によって体系化されてもよい。図５は、ウェブページ５１０からの特徴ベクトルのグループ化またはカテゴリ化を示す。単語フィルタ５２０は、ウェブページ５３０の本文から単語を抽出するために使用されることができる。単語フィルタ５２０は、ウェブページ５３０の本体に含まれる単語一覧５４０を決定する。次に、グルーパ５５０が、１組の特徴ベクトル５６０を生成するように、他の基準の類似性に基づいて、単語一覧５４０をグループ化する。いくつかの実施形態では、用語頻度−逆文書頻度（ＴＦＩＤＦ）ベクトルが各文書のために決定されてもよい。ＴＦＩＤＦベクトルは、各電子文書の中の各用語の発生数を決定し、一式の結果の中のすべての文書の中で同一の用語が発生する回数の合計により、文書を中心とした発生数を分割することによって形成されてもよい。いくつかの実施形態では、各特徴ベクトルは、ＴＦＩＤＦ測定基準（ＳａｌｔｏｎとＭｃＧｉｌｌによる、１９８３）に基づいて文書から抽出される一連の頻度または重み付けを含む。
【００３４】
いくつかの実施形態では、ステップ２２０は、図６に示すように、固有名詞のカウントに基づいて、特徴ベクトルを生成するステップを含んでもよい。得られるベクトルを、固有名詞ベクトル６４０と称してもよい。固有名詞ベクトル６４０は、少なくとも２つの文書６１０および６２０から固有名詞を抽出し、次に各文書６１０および６２０のために抽出された固有名詞のカウントに基づいて、ベクトル値を決定するように、固有名詞フィルタ６３０を使用して決定される。いくつかの実施形態では、ベクトル値は、文書の中の固有名詞のカウントか、または固有名詞が一式の結果の中のすべての文書の中に出現したカウントの回数に対する、カウントの割合であってもよい。いくつかの実施形態では、文書の中のどのトークンまたは単語が固有名詞であるか判定するために、ｈｔｔｐ：／／ｂａｌｉｅ．ｓｏｕｒｃｅｆｏｒｇｅ．ｎｅｔから入手可能な、多言語テキスト情報抽出のためのシステムであるＢａｓｅｌｉｎｅ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ（Ｂａｌｉｅ）等のソフトウェアエクストラクタを使用してもよい。いくつかの実施形態では、どのトークンが固有名詞であるかを検出または予測する追加的な方法が使用されてもよい。例えば、文章の先頭ではない場所の、動詞でない、大文字で始まる単語が、固有名詞としてフラグを立てられてもよい。単語が動詞であるかを決定するステップは、Ｂａｌｉｅ、参照テーブル、または他の適切な方法を使用して達成されてもよい。いくつかの実施形態では、Ｂａｌｉｅ等のシステムは、固有名詞である可能性のあるトークンのより包括的な一覧を生成するように、固有名詞を検出する他の方法と統合して使用されてもよい。
【００３５】
いくつかの実施形態では、ステップ２２０でメタデータ特徴ベクトルが作成されてもよい。メタデータ特徴ベクトルは、文書の中のメタデータの発生のカウント、または一式の結果の中のすべての文書の中に発生したメタデータの総数に対する、文書の中のメタデータの発生の割合を含んでもよい。いくつかの実施形態では、メタデータ特徴ベクトルを作成するために使用されるメタデータは、文書のＵＲＬまたは文書の中のリンク、文書のＵＲＬの最上位ドメインまたは文書の中のリンク、文書のＵＲＬのディレクトリ構造または文書の中のリンク、ＨＴＭＬ、ＸＭＬ、または他のマークアップ言語タグ、文書の題名、セクションまたはサブセクションの題名、文書の執筆者または発行者情報、文書の作成日、または任意の他の適切な情報を含んでもよい。
【００３６】
いくつかの実施形態では、ステップ２２０は、経歴的な、地理的な、または他の個人的な情報の特徴ベクトルを含む、個人情報ベクトルを生成するステップを含んでもよい。特徴ベクトルは、文書の中の用語の単純なカウントとして、または一式の結果全体の中のすべての文書の中の同一の用語のカウントに対する、文書の中の用語のカウントの割合として、構築されてもよい。経歴的な、地理的な、または個人的な情報は、電子メールアドレス、電話番号、実のアドレス、個人の肩書き、または他の個人またはエンティティに向けた情報を含んでもよい。
【００３７】
いくつかの実施形態では、ステップ２２０は、他の特徴ベクトルを決定するステップを含んでもよい。これらの特徴ベクトルは、前述のものの組み合わせ、またはステップ２１０で受信された電子文書の他の特徴に基づいて決定されてもよい。前述のものを含む特徴ベクトルは、任意の数の手法で構成されてもよい。例えば、特徴ベクトルは、単純なカウントとして、一式の結果全体の中のこれらの用語の総発生数に対する、文書の中の用語のカウントの割合として、その文書の中の用語の総数に対する、文書の中の特定の用語のカウントの割合として、または任意の他のカウント、割合、または他の計算値として構築されてもよい。
【００３８】
ステップ２３０で、ステップ２１０で受信された電子文書は、ステップ２２０で決定された特徴に基づいてクラスタ化される。図７は、電子文書クラスタの作成を表すフローチャートである。いくつかの実施形態では、図７に表されるプロセスは、ステップ２３０で電子文書のクラスタを作成するために使用されてもよい。いくつかの実施形態では、クラスタ化は、用語に適用されてもよく、用語クラスタが作成され、次にステップ２１０で使用されてもよい。いくつかの実施形態では、クラスタ化は、興味または他の類似性に基づいた動的カテゴリ化を可能にするために、ユーザ間キーワードに適用されてもよい。
【００３９】
ステップ７１０で、文書の初期クラスタが作成される。いくつかの実施形態では、各クラスタの中に１つの電子文書が、または各クラスタの中に複数の類似する文書が存在してもよい。いくつかの実施形態では、複数の文書は、類似性測定基準に基づいて、各クラスタの中に置かれてもよい。類似性測定基準は、以下で説明される。
【００４０】
ステップ７２０で、クラスタの類似性が判定される。いくつかの実施形態では、各クラスタの他の各クラスタに対する類似性が判定されてもよい。また、もっとも高い類似性を持つ２つのクラスタが判定されてもよい。いくつかの実施形態では、クラスタの類似性は、第１のクラスタの中の各文書のための１つ以上の特徴を、第２のクラスタの中の各文書のための同一の特徴と比較することによって判定されてもよい。２つの文書の特徴を比較するステップは、２つの文書のための１つ以上の特徴ベクトルを比較するステップを含んでもよい。例えば、戻って図６を参照して、２つの文書６１０および６２０の類似性は、固有名詞ベクトル６４０に基づいて、部分的に判定されてもよい。２つの文書の固有名詞ベクトルの正規化されたドット積は、ステップ６３０で計算されてもよく、共有される固有名詞の数量が多いほど、および、共有される固有名詞がより頻繁に出現するほど、ドット積は高く、類似率は高くなる。例えば、文書６１０および６２０のメタデータ特徴が比較される場合、２つの文書６１０および６２０は、該当メタデータを共有し（例えば、文書の中のＵＲＬの中の最上位ドメイン、および文書に含まれるＵＲＬの中のディレクトリ構造）、２つのメタデータ特徴ベクトルのドット積が高いほど、類似率は高くなる。
【００４１】
２つのクラスタの全体的な類似性は、第２のクラスタの中の各文書のための特徴ベクトルと比較して、第１のクラスタの中の各文書のための特徴ベクトルのペアワイズ類似性に基づいてもよい。例えば、２つのクラスタが、その中に２つの文書を有する場合、２つのクラスタの類似性は、第２のクラスタの中の２つの文書のそれぞれと対をなす、第１のクラスタの中のそれぞれの２つの文書の平均類似性に基づいて算出されてもよい。
【００４２】
いくつかの実施形態では、２つの文書の類似性は、２つの文書のための特徴ベクトルのドット積として算出されてもよい。いくつかの実施形態では、特徴ベクトルのためのドット積は、類似率をゼロから１の範囲にするように正規化されてもよい。ドット積または正規化されたドット積は、各文書のための類似した種類の特徴ベクトルのために求められてもよい。例えば、ドット積または正規化されたドット積は、２つの文書のための固有名詞特徴ベクトル上で実施されてもよい。ドット積または正規化されたドット積は、各一対の文書のための各種類の特徴ベクトルのために実施されてもよく、これらは、２つの文書のための全体的な類似率を算出するように組み合わされてもよい。いくつかの実施形態では、特徴ベクトルの比較のそれぞれは、等しく重み付けされても、異なって重み付けされてもよい。例えば、固有名詞または個人情報特徴ベクトルは、用語頻度またはメタデータ特徴ベクトルよりも重く重み付けされても、その逆でもよい。
【００４３】
いくつかの実施形態では、図７のステップ７３０を参照して、対のクラスタ間で測定されたもっとも高い類似率が、閾値と比較される。いくつかの実施形態では、類似性測定基準は、ゼロと１の間の値に正規化され、閾値は、０．０３〜０．０５の間であってもよい。他の実施形態では、類似性測定基準の他の量子化が使用されてもよく、他の閾値が適用されてもよい。クラスタ間で測定されたもっとも高い類似率が閾値以上であれば、２つのもっとも類似するクラスタを、ステップ７４０で統合してもよい。他の実施形態では、最上位Ｎのもっとも類似するクラスタを、ステップ７４０で統合してもよい。いくつかの実施形態では、２つのクラスタを統合するステップは、一方のクラスタからのすべての電子文書を、他方のクラスタに関連付けるステップ、または２つのクラスタからすべての文書を含む新規のクラスタを作成するステップ、およびクラスタのスペースから２つのクラスタを削除するステップを含んでもよい。いくつかの実施形態では、改善的なクラスタ化が使用されてもよく、文書は、この文書が別のクラスタに吸収されない限り、最初に置かれたクラスタから削除されない。
【００４４】
２個の（またはＮ個の）もっとも類似するクラスタが、ステップ７４０で一体化された後、各一対のクラスタの類似性は、上述のとおり、ステップ７２０で決定される。クラスタの類似性の判定において、二重計算を避けるために、ある計算データを保管しておいてもよい。いくつかの実施形態では、一対の文書の類似性は、片方の文書が変更されない限り、変化しない。どちらの文書も変更されない場合、一対の文書のために産生された類似率を、２つのクラスタの類似性を判定する際に再利用してもよい。いくつかの実施形態では、２つのクラスタの中に含まれる文書が変更されていない場合、２つのクラスタの類似率は変化しない。一対のクラスタの中の文書が変更されていない場合、一対のクラスタのために前もって計算された類似率は、再利用されてもよい。
【００４５】
ここでステップ７３０に戻って、２つのクラスタのもっとも高い類似率がある閾値を越えない場合、ステップ７５０で、クラスタの一体化は中断される。他の実施形態では、ある閾値より少ないクラスタが残存する場合、閾値数のクラスタの統合があった場合、またはクラスタのうちの１つ以上がある閾値のサイズより大きい場合、クラスタ化は中止されてもよい。
【００４６】
ここで図２に戻って、ステップ２３０でクラスタが決定された後、ステップ２４０で、文書の各クラスタのための順位が決定される。いくつかの実施形態では、各クラスタの順位は、クラスタの中の文書のそれぞれを順位付け用語と比較することによって測定されてもよい。順位付け用語は、エンティティまたは個人に関連することが既知である、経歴的な、地理的な、および／または個人的な用語を含んでもよい。例えば、文書のクラスタの順位は、クラスタの中の文書と、ベクトルとして体系化された経歴的な、地理的な、および／または個人的な用語との間で計算される類似率に基づいてもよい。類似率は、ドット積または正規化されたドット積、または任意の他の適切な計算を使用して計算されてもよい。類似性の計算の実施形態は上述される。いくつかの実施形態では、クラスタが経歴的な情報に類似するほど、クラスタは上位に順位付けされる。
【００４７】
図８は、特定のエンティティに関連する情報を特定するための別の方法を表すフローチャートである。図８のステップ２１０、２２０、２３０、および２４０は、図２に関連して上述されている。いくつかの実施形態では、ステップ２１０、２２０、２３０、および２４０が上述の様式で実施された後、ステップ２４０は追加的に、決定されたクラスタから新規の用語を決定するステップを含んでもよい。これらの追加的なクエリ用語は、追加的な電子文書に対してクエリを行うように、ステップ２１０で使用されてもよい。これらの追加的な電子文書は、図２〜７に示されるフローチャートに関連して上述されるように、およびここで図８に関連して記載されるように処理されてもよい。いくつかの実施形態では、人間のエージェントが順位付けされたクラスタから追加的な用語を選択してもよい。いくつかの実施形態では、追加的な用語は、１つ以上の上位に順位付けされたクラスタから、１つ以上のもっとも頻繁に出現する用語を選択することによって、自動的に生成されてもよい。いくつかの実施形態では、用語は、人工知能を用いた学習を使用して、ＡＩのエージェントによって選択されてもよく、これには、事前のおよび／または現在の選択からの組込み情報履歴を含んでもよい。
【００４８】
いくつかの実施形態では、クラスタが順位付けされた後、順位付けは、人間のエージェントまたはＡＩのエージェントによって、ステップ８５０で再検討されてもよいし、またはエンティティまたは個人（ステップ８６０で）に直接提示されてもよい。ステップ８５０の順位付けの再検討は、文書またはクラスタの結果からの削除を招きうる。これらの文書またはクラスタは、余分、非該当、または任意の他の適切な理由により、ステップ８５０で除外されてもよい。人間のエージェントまたはＡＩのエージェントはまた、クラスタの順位を変更し、文書を一方のクラスタから他のクラスタへ移動し、および／またはクラスタを統合してもよい。図示されないいくつかの実施形態では、文書またはクラスタを除外した後、残存する文書は、ステップ２１０、２２０、２３０、２４０、８５０、および／または８６０で再処理されてもよい。
【００４９】
文書およびクラスタがステップ８５０で再検討された後、ステップ８６０で、エンティティまたは個人に提示されてもよい。文書およびクラスタは、ステップ８５０の一部として、人間のエージェントまたはＡＩのエージェントがまず再検討することなく、ステップ８６０で、エンティティまたは個人に提示されてもよい。いくつかの実施形態では、文書およびクラスタは、専用のインターフェースまたはウェブブラウザを介して、電子的にエンティティまたは個人に表示されてもよい。ステップ８５０で、文書またはクラスタ全体が除外された場合、それらの除外された文書およびクラスタは次に、ステップ８６０では、エンティティまたは個人に表示されなくてもよい。
【００５０】
いくつかの実施形態では、ステップ２４０の順位付けはまた、ベイズ識別器の使用、またはクラスタまたはクラスタの中の文書の順位付けを生成するための任意の他の適切な手段を含んでもよい。ベイズ識別器が使用される場合、これは人間のエージェントの入力、ＡＩのエージェントの入力、またはユーザの入力を使用して構築されてもよい。いくつかの実施形態では、これを行うために、ユーザまたはエージェントは、検索結果またはクラスタを、「該当」または「非該当」として示してもよい。検索結果が「該当」または「非該当」としてフラグを立てられるたびに、データの適切なコーパスにその検索結果からのトークンが追加される（「該当を示す結果コーパス」または「非該当を示す結果コーパス」）。データがユーザのために収集される前に、例えば、ユーザから収集された用語（出身地、職業、性別等）を用いて、ベイジアンネットワークがシードされてもよい。いったん検索結果が該当を示す、または非該当を示すとして分類されると、検索結果の中のトークン（例えば、単語または語句）が、対応するコーパスに追加される。いくつかの実施形態では、検索結果の一部分のみが、対応するコーパスに追加されてもよい。例えば、「ａ」「ｔｈｅ」および「ａｎｄ」等の一般的な単語またはトークンは、コーパスに追加されなくてもよい。
【００５１】
ベイズ識別器を保持する一環として、各コーパスの中の各トークンの発生数に基づいて、トークンのハッシュ表が生成されてもよい。加えて、そのトークンを含む検索結果が、該当を示すか、または非該当を示すという条件付き確率を示すために、一方または両方のコーパスの中の各トークンに「ｃｏｎｄｉｔｉｏｎａｌＰｒｏｂ」のハッシュ表が作成されてもよい。検索結果が該当または非該当であるという条件付き確率は、該当を示す、または非該当を示すコーパスの中のトークンの発生数に基づく任意の適切な計算に基づいて決定されてもよい。例えば、トークンがユーザに非該当であるという条件付き確率は、
ｐｒｏｂ＝ｍａｘ（ＭＩＮ＿ＲＥＬＥＶＡＮＴ＿ＰＲＯＢ，ｍｉｎ（ＭＡＸ＿ＩＲＲＥＬＥＶＡＮＴ＿ＰＲＯＢ，ｉｒｒｅｌｅｖａｔＰｒｏｂ／ｔｏｔａｌ））
という数式によって定義され、
式中、
ＭＩＮ＿ＲＥＬＥＶＡＮＴ＿ＰＲＯＢ＝０．０１（条件付き確率の下の閾値）、
ＭＡＸ＿ＩＲＲＥＬＥＶＡＮＴ＿ＰＲＯＢ＝０．９９（条件付き確率の上の閾値）、
Ｌｅｔ  ｒ＝ＲＥＬＥＶＡＮＴ＿ＢＩＡＳ＊（トークンが「該当を示す」コーパスに出現した回数）、
Ｌｅｔ  ｉ＝ＩＲＲＥＬＥＶＡＮＴ＿ＢＩＡＳ＊（トークンが「非該当を示す」コーパスに出現した回数）、
ＲＥＬＥＶＡＮＴ＿ＢＩＡＳ＝２．０、
ＩＲＲＥＬＥＶＡＮＴ＿ＢＩＡＳ＝１．０（いくつかの実施形態では、「該当を示す」用語は、偽陽性に向けて偏らせ、偽陰性から離して偏らせるために、「非該当を示す」用語よりも高く偏らせるべきであり、該当の偏りが非該当の偏りよりも高い場合があるのはこのためである）、
ｎｒｅｌ＝該当を示すコーパスの中のエントリの総数、
ｎｉｒｒｅｌ＝非該当を示すコーパスの中のエントリの総数、
ＲＥＬＥＶＡＮＴ  Ｐｒｏｂ＝ｍｉｎ（１．０、ｒ／ｎｒｅｌ）、
ＩＲＲＥＬＥＶＡＮＴ  Ｐｒｏｂ＝ｍｉｎ（１．０、ｉ／ｎｉｒｒｅｌ）、および、
ｔｏｔａｌ＝ＲＥＬＥＶＡＮＴ  Ｐｒｏｂ＋ＩＲＲＥＬＥＶＡＮＴ  Ｐｒｏｂ
という数式によって定義されうる。
【００５２】
いくつかの実施形態では、該当を示すおよび非該当を示すコーパスがシードされ、特定のトークンに非該当のデフォルトの条件付き確率が与えられた場合、上述のとおりに計算される条件付き確率は、デフォルト値で平均化されてもよい。例えば、ユーザがハーバード大学のカレッジに在校したことを明らかにした場合、「ハーバード大学」というトークンは、該当を示すシードとして示されてもよく、ハーバード大学のトークンのために保存される条件付き確率は、０．０１（非該当の可能性はわずか１％）となりうる。その場合、上述のとおりに計算される条件付き確率は、デフォルト値０．０１で平均化される。
【００５３】
いくつかの実施形態では、コーパスまたは統合された２つのコーパスのどちらかに、特定のトークンのためにある閾値未満のエントリが存在する場合、トークンが非該当であることを示す条件付き確率は、計算されなくてもよい。ユーザ、人間のエージェント、またはＡＩのエージェントによって検索結果の該当性が示されるたびに、トークンが非該当であることを示す条件付き確率は、新規に示される検索結果に基づいて更新されてもよい。
【００５４】
上述のフローチャートに示されるステップは、捕獲モジュール１１０、特徴抽出モジュール１２０、クラスタ化モジュール１３０、順位付けモジュール１４０、表示モジュール１５０、電子情報モジュール１５１または１５２、またはその任意の組み合わせによって、任意の他の適切なモジュール、デバイス、装置、またはシステムによって実施されてもよい。さらに、ステップのうちのいくつかは、１つのモジュール、デバイス、装置、またはシステムによって実施されてもよく、他のステップは、１つ以上の他のモジュール、デバイス、装置、またはシステムによって実施されてもよい。加えて、いくつかの実施形態では、図２、３、４、５、６、７、および８のステップは、異なる順番で実施されてもよく、図に示されるステップよりも少なく、または多く実施されてもよい。
【００５５】
結合は、電子接続、同軸ケーブル、銅線、およびネットワークを構成する線を含む光ファイバを含んでもよいがこれに限定されない。結合はまた、レーザや電波および赤外線データ通信中に生成されるもの等の、音波または光波の形式をとってもよい。結合はまた、制御情報またはデータを、１つ以上のネットワークを経由して他のデータデバイスに伝達することによって達成されてもよい。１つ以上のモジュール１１０、１２０、１３０、１４０、１５０、１５１、または１５２を接続するネットワークは、インターネット、イントラネット、ローカルエリアネットワーク、広域エリアネットワーク、キャンパスエリアネットワーク、都市規模ネットワーク、エクストラネット、私的エクストラネット、任意の２つ以上の結合された電子デバイス、またはこれらのまたは他の適切なネットワークの任意の組み合わせを含んでもよい。
【００５６】
上述の論理または機能モジュールのそれぞれは、複数のモジュールを備えてもよい。モジュールは、個別に実装されてもよく、またはそれらの機能は他のモジュールの機能と組み合わされてもよい。さらに、モジュールのそれぞれは、個別の構成要素上に実装されてもよく、または、モジュールは、構成要素の組み合わせとして実装されてもよい。例えば、捕獲モジュール１１０、特徴抽出モジュール１２０、クラスタ化モジュール１３０、順位付けモジュール１４０、表示モジュール１５０、および／または電子情報モジュール１５１または１５２はそれぞれ、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ：Ｆｉｅｌｄ−Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ：Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ−Ｓｐｅｃｉｆｉｃ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）、コンプレックスプログラマブル論理デバイス（ＣＰＬＤ：Ｃｏｍｐｌｅｘ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｌｏｇｉｃ  Ｄｅｖｉｃｅ）、プリント基板（ＰＣＢ）、プログラマブル論理コンポーネントとプログラマブル相互接続の組み合わせ、単一の中央演算処理装置（ＣＰＵ）チップ、マザーボード上に一体化されたＣＰＵチップ、汎用コンピュータ、またはモジュール１１０、１２０、１３０、１４０、１５０、１５１、および／または１５２のタスクを実施することができるデバイスまたはモジュールの任意の他の組み合わせによって実装されてもよい。モジュール１１０、１２０、１３０、１４０、１５０、１５１、および／または１５２に関連付けられた記憶装置は、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、プログラマブル読み出し専用メモリ（ＰＲＯＭ）、フィールドプログラマブル読み出し専用メモリ（ＦＰＲＯＭ）、または情報を記憶するための他の動的記憶デバイス、およびモジュール１１０、１２０、１３０、１４０、１５０、１５１、および／または１５２によって使用される命令を含んでもよい。モジュールに関連付けられたストレージはまた、データベース、ディレクトリ構造の中の１つ以上のコンピュータファイル、または任意の他の適切なデータ記憶機構を含んでもよい。
【００５７】
主張される発明の他の実施形態は、明細書および本願に開示される本発明の実践を考慮することにより、当業者には明白となろう。明細書および実施例は、例示的なものとしてのみ考慮されることを意図しており、本発明の真の範囲および精神は、以下の請求項によって示される。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【国際調査報告】
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