(57)【要約】  自動マッチング機構が、コンテンツ・ユニットを他のコンテンツ・ユニットにマッピングする方法を含む。この方法は、ホスト・ディスプレイ（２００）が、ゲスト・コンテンツ要求を送るステップを含む。この方法はまた、ゲスト・コンテンツについてカテゴリ・コンテンツ索引（１０７）に問い合わせし、要求に対応する索引付けされ、カテゴリ化されたコンテンツを提供し、索引付けされ、カテゴリ化されたコンテンツが新しいコンテンツ又は更新されたコンテンツのどちらでもないとの判断に応答して、表示のために索引付けされ、カテゴリ化されたコンテンツを提供し、ホスト・ディスプレイ上にカテゴリ化されたコンテンツを表示するステップを含むことができる。自動マッチング機構は、ホスト・ディスプレイのためにマッチングしたゲスト・コンテンツを生成する方法を含むことができる。この方法は、マッチングしたコンテンツをプレビューするためにゲスト要求を送り、マッチングしたゲスト・コンテンツについてカテゴリ・コンテンツ索引に問い合わせし、意味論的コンテンツ索引（１０５）からカテゴリに関連した意味論的コンテンツ情報を収集し、ゲスト要求にマッチングするカテゴリ化されたマッチングするコンテンツを報告するステップを含む。【選択図】図１
2010506308.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンテンツ・ユニットを他のコンテンツ・ユニットにマッピングする方法であって、
ホスト・ディスプレイ（２００）がゲスト・コンテンツ要求を送り、
前記ゲスト・コンテンツについてのカテゴリ・コンテンツ索引（１０７）に問い合わせし、
前記要求に対応する索引付けされ、カテゴリ化されたコンテンツを提供し、
前記索引付けされ、カテゴリ化されたコンテンツが新しいコンテンツ及び更新されたコンテンツのどちらでもないとの判断に応答して、表示のための該索引付けされ、カテゴリ化されたコンテンツを提供し、
前記カテゴリ化されたコンテンツを表示する、
ステップを含むことを特徴とする方法。
【請求項２】
前記索引付けされ、カテゴリ化されたコンテンツが新しいコンテンツ及び更新されたコンテンツのどちらかであるとの判断に応答して、該索引付けされ、カテゴリ化されたコンテンツを意味論的コンテンツ索引（１０５）に付加するステップ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３】
前記コンテンツの意味論的コンテンツ索引からカテゴリに関連した意味論的コンテンツ情報を収集し、
前記収集されたカテゴリに関連した意味論的コンテンツ情報を再カテゴリ化する、
ステップをさらに含むことを特徴とする、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記再カテゴリ化されたカテゴリに関連した意味論的コンテンツ情報を前記カテゴリのコンテンツ索引に付加するステップをさらに含むことを特徴とする、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記カテゴリに関連した意味論的コンテンツ情報を収集するステップは、検索用語及び前記検索用語を含むクエリ要求を提供し、該検索用語を用いてデータ・ストアを検索し、前記クエリ要求に対応する文書の組を選択するステップを含み、前記文書の組は、該検索用語に関連した意味論的句を有する文書を含むことを特徴とする、請求項３に記載の方法。
【請求項６】
前記文書の組は、ユニフォーム・リソース・ロケータ（ＵＲＬ）、別の文書、及び１つ又はそれ以上の段落、文、及び句を含む文書の一部の１つ又はそれ以上を含む文書へのポインタのリストを含むことを特徴とする、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
コンテンツ・ユニットを他のコンテンツ・ユニットにマッピングするように構成されたシステム（６００）であって、前記システムは、
命令を実行するように構成されたプロセッサ（６０４）と、
前記プロセッサに結合され、
ゲスト・コンテンツ要求を送り、
前記ゲスト・コンテンツについてのカテゴリ・コンテンツ索引（１０７）に問い合わせし、
前記要求に対応する索引付けされ、カテゴリ化されたコンテンツを提供し、
前記索引付けされ、カテゴリ化されたコンテンツが新しいコンテンツ及び更新されたコンテンツのどちらでもないとの判断に応答して、表示のために該索引付けされ、カテゴリ化されたコンテンツを提供し、
ホスト・ディスプレイ（２００）内に前記カテゴリ化されたコンテンツを表示する、ように、前記プロセッサによって実行可能なプログラム命令を格納するように構成されたメモリ（６０８）と、
を備えることを特徴とするシステム。
【請求項８】
前記プログラム命令は、前記索引付けされ、カテゴリ化されたコンテンツが新しいコンテンツ及び更新されたコンテンツのどちらかであるとの判断に応答して、該索引付けされ、カテゴリ化されたコンテンツを意味論的コンテンツ索引（１０５）に付加するように、前記プロセッサによってさらに実行可能であることを特徴とする、請求項７に記載のシステム。
【請求項９】
前記プログラム命令は、
前記意味論的コンテンツ索引からカテゴリに関連した意味論的コンテンツ情報を収集し、
前記収集されたカテゴリに関連した意味論的コンテンツ情報を再カテゴリ化する、
ように、前記プロセッサによってさらに実行可能であることを特徴とする、請求項８に記載のシステム。
【請求項１０】
前記プログラム命令は、前記再カテゴリ化されたカテゴリに関連した意味論的コンテンツ情報を前記カテゴリ・コンテンツ索引に付加するように、前記プロセッサによってさらに実行可能であることを特徴とする、請求項９に記載のシステム。
【請求項１１】
前記プログラム命令は、
検索用語及び前記検索用語を含むクエリ要求を提供し、
前記検索用語を用いてデータ・ストアを検索し、前記クエリ要求に対応する文書の組を選択するように、前記プロセッサによってさらに実行可能であり、
前記文書の組は、前記検索用語に関連した意味論的句を有する文書を含むことを特徴とする、請求項９に記載のシステム。
【請求項１２】
前記データ・ストアはワールド・ワイド・ウェブであり、前記文書の組は、ユニフォーム・リソース・ロケータ（ＵＲＬ）、別の文書、及び１つ又はそれ以上の段落、文、及び句を含む文書の一部のうちの１つ又はそれ以上を含む文書へのポインタのリストを含むことを特徴とする、請求項１１に記載のシステム。
【請求項１３】
ホスト・ディスプレイ（２００）上で用いるためにマッチングするゲスト・コンテンツを生成する方法であって、
マッチングしたコンテンツをプレビューするためにゲスト要求を送り、
前記マッチングしたゲスト・コンテンツについてカテゴリ・コンテンツ索引（１０７）に問い合わせし、
前記要求に対応する前記要求された索引付けされ、カテゴリ化されたゲスト・コンテンツを提供し、
前記索引付けされ、カテゴリ化されたコンテンツを意味論的コンテンツ索引（１０７）に付加し、
意味論的コンテンツ索引からカテゴリに関連した意味論的コンテンツ情報を収集し、
前記収集されたカテゴリに関連した意味論的コンテンツ情報を再カテゴリ化し、
前記再カテゴリ化されたカテゴリに関連した意味論的コンテンツ情報を前記カテゴリ・コンテンツ索引に付加し、
前記ゲスト要求にマッチングするカテゴリ化されたマッチングするコンテンツを報告する、
ステップを含むことを特徴とする方法。
【請求項１４】
前記カテゴリ・コンテンツ索引内に格納する前に、前記再カテゴリ化され、かつ、収集されたカテゴリに関連した意味論的コンテンツ情報を一時的情報としてタグ付けするステップをさらに含むことを特徴とする、請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
ユーザが後のマッチングしたコンテンツのプレビュー要求をサブミットし、前のマッチングしたコンテンツのプレビュー要求についての入札価格をサブミットしないことに応答して、前記カテゴリ・コンテンツ索引から一時的な情報としてタグ付けされた、前記再カテゴリ化され、かつ、収集されたカテゴリに関連した意味論的コンテンツ情報を除去するステップをさらに含むことを特徴とする、請求項１３に記載の方法。
【請求項１６】
前記マッチングしたコンテンツ・プレビュー要求の結果に基づいて、１つ又はそれ以上のホスト・ディスプレイ上に前記カテゴリ化されたマッチングするコンテンツを表示するためのスペースを購入するために入札価格をサブミットするステップをさらに含むことを特徴とする、請求項１３に記載の方法。
【請求項１７】
前記入札価格のサブミットに応答して、前記カテゴリ・コンテンツ索引内に格納された前記再カテゴリ化され、かつ、収集されたカテゴリに関連した意味論的コンテンツ情報から前記一時的なタグを除去するステップをさらに含むことを特徴とする、請求項１６に記載の方法。
【請求項１８】
ホスト・ディスプレイ（２００）上で用いるためにマッチングするゲスト・コンテンツを生成するためのシステム（６００）であって、前記システムは、
命令を実行するように構成されたプロセッサ（６０４）と、
前記プロセッサに結合され、
マッチングしたコンテンツをプレビューするためにゲスト・コンテンツを送り、
前記マッチングしたゲスト・コンテンツについてカテゴリ・コンテンツ索引（１０７）に問い合わせし、
前記要求に対応する前記要求された索引付けされ、カテゴリ化されたゲスト・コンテンツを提供し、
前記索引付けされ、カテゴリ化されたゲスト・コンテンツを意味論的コンテンツ索引に付加し、
意味論的コンテンツ索引（１０５）からカテゴリに関連した意味論的コンテンツ情報を収集し、
前記収集されたカテゴリに関連した意味論的コンテンツ情報を再カテゴリ化し、
前記再カテゴリ化されたカテゴリに関連した意味論的コンテンツ情報を前記カテゴリ・コンテンツ索引に付加し、
前記ゲスト要求にマッチングするカテゴリ化されたマッチングするコンテンツを報告する、
ように、前記プロセッサによって実行可能なプログラム命令を格納するように構成されたメモリ（６０８）と、
を備えることを特徴とするシステム。
【請求項１９】
前記プログラム命令は、前記カテゴリ・コンテンツ索引内に格納する前に、前記再カテゴリ化され、かつ、収集されたカテゴリに関連した意味論的コンテンツ情報を一時的情報としてタグ付けするように、前記プロセッサによりさらに実行可能であることを特徴とする、請求項１８に記載のシステム。
【請求項２０】
前記プログラム命令は、ユーザが後のマッチングしたコンテンツ・プレビュー要求をサブミットし、前のマッチングしたコンテンツ・プレビュー要求についての入札価格をサブミットしないことに応答して、前記カテゴリ・コンテンツ索引から一時的な情報としてタグ付けされた、前記再カテゴリ化され、かつ、収集されたカテゴリに関連した意味論的コンテンツ情報を除去するように、前記プロセッサによってさらに実行可能であることを特徴とする、請求項１８に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、インターネット検索に関し、より具体的には、検索結果のコンテンツのマッチングに関する。
本出願は、２００６年１０月３日に出願された米国特許仮出願第６０／８４８，６５３号の優先権を主張するものであり、その全体を引用によりここに組み入れる。
【背景技術】
【０００２】
ワールド・ワイド・ウェブ（Ｗｏｒｌｄ  Ｗｉｄｅ  Ｗｅｂ）を広告し、相互参照するために、インターネット上の類似したコンテンツを迅速にマッチングするために、広告主及び発行者は、手動又は自動化されたキーワード相互参照によって相互参照の構築を試みてきた。手作業で構築された相互参照ではウェブの急速な拡大に追いつくことができないため、自動化されたキーワード相互参照が脚光を浴びている。一般的な相互参照キーワードの存在に加えて、検索エンジンからウェブサイトまでの訪問者トラフィックを促進する必要性が、ウェブサイトの所有者に、これらの語の意味がサイト内に実際に表示されてもされなくても、それらのキーワードを含ませるように促してきた。これらの偽の語により、キーワード相互参照は、一般的なキーワードを含むあらゆるサイトについて主な誤検出（ｆａｌｓｅ  ｐｏｓｉｔｉｖｅ）の結果をもたらす。
【０００３】
上述の欠点を克服するための１つの手法において、自動相互参照の製作者は、ウェブのハイパーリンクを分析することによってウェブサイトの真の意味を推論しようと試みてきた。ハイパーリンク相互参照の人気は、ウェブサイトの所有者に、広告又は相互参照目的のために、これらの余分なハイパーリンクが何らかの関係又は価値をもつサイトに接続しても又はしなくても、それらのサイトと他の一般的なサイトの両方へのハイパーリンクを含ませるように促した。これらの偽のリンクにより、ハイパーリンク相互参照が、この方法でハイパーリンクされてきたあらゆる一般的なサイトについて主として誤検出の結果をもたらす。
【０００４】
これらの欠陥を克服するために、自動相互参照の製作者は、ウェブサイトの真の意味を推論しようとして、意味論的技術を利用してきた。これらの意味論的技術は、タクソノミ（ｔａｘｏｎｏｍｙ）内に含まれる意味論的用語（ｓｅｍａｎｔｉｃ  ｔｅｒｍ）に関してサイト・コンテンツを構文解析し、次に、類似した意味論的用語を有するサイトにマッチングすることを必要とする。しかしながら、これらの技術の主要な制約は、タクソノミの有効範囲であり、手動で構築されたものは、ワールド・ワイド・ウェブ上の語及び／又は句の語彙と比べて、一般に、何桁も小さいものである。
【０００５】
この手法のさらに他の制約は、いずれか１つの文書内に含まれる非常に多くの意味論的用語から生じる。これらの用語の一部は、他のものと比べて文書の本質的な意味がより顕著である。しかしながら、タクソノミ内のこれらの用語の位置では、実際の文書内のどの用語が文書の意味を最も良く表すかを判断することができない。その結果、簡単なタクソノミに基づいてウェブサイト及び／又は文書をマッチングする、Ｌｕ（特許文献１）のような従来の教示は、ウェブサイト及び／又は文書を一貫して正確にマッチングすることができない。
【０００６】
ウェブサイト及び／又は文書のより一貫した正確なマッチングを達成するために、自動相互参照の製作者が試みた１つの手法は、ウェブサイトの真の意味を推論するために統計学的技術を利用することである。例えば、どのサイトが他のサイトからクリックされる傾向にあったかを判断するために、ハイパーリンクにわたってサイトからサイトに一連のクリックを追跡しようと試みられた。しかしながら、これらの統計学的技術は、（１）めったに訪問されないが、それにも関わらず意味のあるサイトへのクリックの少数のサンプルの組を分析できないこと、（２）頻繁に訪問されるサイトのまれな意味を分析できないこと、の２つの主要な欠点を有する。これらの欠点は、この手法を用いてサイトからサイトにマッチングするとき、多数の誤検出及び検出漏れ（ｆａｌｓｅ  ｎｅｇａｔｉｖｅ）をもたらしてきた。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】米国特許第７，１０７，２６４  Ｂ２号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
従って、多数の誤検出マッチング及び／又は検出漏れマッチングを防ぐ目的を達成するために、従来の技術よりも正確な結果をもたらす技術を用いて、文書又は他のコンテンツ・ユニットに正確にマッチングする方法に対する必要性が存在する。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
カテゴリ化を用いるホスト・コンテンツとゲスト・コンテンツの自動マッチングのための機構の種々の実施形態が開示される。大まかに言えば、特定のカテゴリ化技術を用いる、ウェブサイト又は段落のような文書及び／又は他のコンテンツ・ユニットの正確なマッチングのための機構が考えられる。より具体的には、特に下記に述べられる正確なカテゴリ化技術を用いることによって、コンテンツ・ユニットの顕著な意味を他のコンテンツ・ユニットにより正確にマッピングすることができ、これにより、コンテンツ・ユニットを効率的にマッチングし、マッチングされたコンテンツ・ユニットと類似した意味を共有する他のコンテンツ・ユニットの表示を作成することができる。カテゴリ化マッチングは、より正確なマッチングに加えて、結果として生じるマッチングをカテゴリ化することができる。さらに下記に述べられる方法を用いて、カテゴリ化は、実際のコンテンツによって導入された意味論に基づいて作成され、よって、新しい意味論的用語がコンテンツ・ユニット内の最も顕著な用語である場合でさえ、カテゴリ化が正確なものであることを可能にする。
【００１０】
正確なカテゴリ化マッチングを可能にすることによって、自動マッチング機構はさらに、広告主に、一般的なキーワードに関して広告主を競わせて入札に過負荷をかけることによって価格が競り上げられ、そのことが不満足な製品の差別化をもたらす、曖昧な使い古されたキーワードではなく、安価で顕著な特定のカテゴリ化を用いて入札することを可能にする。
【００１１】
自動マッチング機構は、さらに、より顕著な特定のカテゴリ句を含ませるようにインターネット広告コピーを編集することを可能にし、改善されたコピーが、他のウェブサイトへの流布を介して、改善された広告有効範囲を生成するかどうかを速やかに評価する機会を与えることができる。広告主がキーワードで価格を競り上げるのではなく、新しい特定のカテゴリ句を作ることで広告有効範囲を改善できるようにすることによって、自動マッチング機構は、キーワード広告のインフレを低減させ、より広いグループの広告主にウェブ広告の有用性を広げることができる。自動マッチング機構は、他の場合には、キーワードによる広告コピーを調整するために必然的に雇われる検索エンジン最適化の専門家の費用なしに、小さい会社が、会社の広告コピーから自動的に構文解析された句に入札を行なうことによって、ニッチ製品及びサービスを広告するのを効果的に可能にする。さらに、本発明の方法及びシステムは、キーワードの組を購入するのに必然的に雇われる検索エンジン最適化の専門家の費用を効果的に排除することができる。
【００１２】
一実施形態において、自動マッチング機構は、コンテンツ・ユニットを他のコンテンツ・ユニットにマッピングする方法を含む。この方法は、ホスト・ディスプレイが、ゲスト・コンテンツ要求を送ることを含む。この方法はまた、例えば、ホスト・ユーザ・サーバが、例えば、ゲスト・コンテンツについてのカテゴリ・コンテンツ索引に問い合わせし、要求に対応する索引付けされ、カテゴリ化されたコンテンツを提供することを含むこともできる。この方法はまた、索引付けされ、カテゴリ化されたコンテンツが新しいコンテンツ又は更新されたコンテンツのどちらでもないとの判断に応答して、表示のために索引付けされ、カテゴリ化されたコンテンツを提供することも含む。さらに、この方法は、ホスト・ディスプレイ上にカテゴリ化されたコンテンツを表示することを含む。
【００１３】
１つの特定の実施において、方法は、索引付けされ、カテゴリ化されたコンテンツが、新しいコンテンツ又は更新されたコンテンツのどちらかであるとの判断に応答して、索引付けされ、カテゴリ化されたコンテンツを意味論的コンテンツ索引に付加することを含む。さらに、この方法は、コンテンツの意味論的コンテンツ索引からカテゴリに関連した意味論的コンテンツ情報を収集し、収集されたカテゴリに関連した意味論的コンテンツ情報を再カテゴリ化することを含むことができる。
【００１４】
別の特定の実施において、この方法は、検索用語及び検索用語を含むクエリ要求を提供し、検索用語を用いてデータ・ストアを検索し、クエリ要求に対応する文書の組を選択することを含むことができる。文書の組は、検索用語に関連した意味論的句を有する文書を含むことができる。
【００１５】
別の実施形態において、自動マッチング機構は、ホスト・ディスプレイ上で用いるためにマッチングするゲスト・コンテンツを生成する方法を含む。この方法は、マッチングしたコンテンツをプレビューするためにゲスト要求を送り、マッチングしたゲスト・コンテンツについてカテゴリ・コンテンツ索引を問い合わせすることを含む。この方法はまた、要求に対応する要求された索引付けされ、カテゴリ化されたゲスト・コンテンツを提供し、索引付けされ、カテゴリ化されたゲスト・コンテンツを意味論的コンテンツ索引に付加することを含むこともできる。この方法は、さらに、意味論的コンテンツ索引からカテゴリに関連した意味論的コンテンツ情報を収集し、収集されたカテゴリに関連した意味論的コンテンツの情報を再カテゴリ化することを含むことができる。さらに、この方法は、再カテゴリ化されたカテゴリに関連した意味論的コンテンツ情報をカテゴリ・コンテンツ索引に付加し、ゲスト要求にマッチングするカテゴリ化されたマッチングするコンテンツを報告することを含むことができる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】コンテンツ・ユニットを他のコンテンツ・ユニットに自動的にマッチングするための機構の一実施形態を示す図である。
【図２】図１に示されるようなホスト・ディスプレイのコンテンツ・ユニットの例示的な実施形態を示す図である。
【図３】図１に示されるようなゲスト・ディスプレイの例示的な実施形態を示す図である。
【図４】新しい又は更新されたホスト・コンテンツに意味的に索引付けし、意味的に索引付けされた新しい又は更新されたホスト・コンテンツを、カテゴリにより表示される意味的に関連したコンテンツと併合する方法の一実施形態を示すフロー図である。
【図５】ゲスト・コンテンツの所有者又は作成者によって、ゲスト・コンテンツの部分をホスト・コンテンツ・ユニットに流布し、かつ、その流布の代価を支払うために競争入札する方法の一実施形態を示すフロー図である。
【図６】自動マッチングのための機構を実装できるコンピュータ・システムの一実施形態のブロック図である。
【図７】自動マッチングのための機構を実装できる通信システムの一実施形態のブロック図である。
【図８】データを自動的にカテゴリ化する方法の一実施形態を示すフロー図である。
【図９】文書を意味論的用語及び意味論的グループに構文解析する方法の一実施形態を示すフロー図である。
【図１０】意味論的シードの最適な組を見つけるために意味論的用語をランク付けする方法の一実施形態を示すフロー図である。
【図１１】意味論的シードの中核の最適な組の周りに意味論的用語を蓄積する方法の一実施形態を示すフロー図である。
【図１２】文を主語、動詞、及び目的語句に構文解析する方法の一実施形態を示すフロー図である。
【図１３】主語、動詞、及び目的語句内に埋め込まれた照応を解決する方法の一実施形態を示すフロー図である。
【図１４】句トークン・リスト内に埋め込まれた意味論的用語を分析し、意味論的用語の索引及び意味論的用語がコロケートされた場所の索引を出力する方法の一実施形態を示すフロー図である。
【図１５】検索結果を４つのカテゴリに要約するための、ウェブページの自動カテゴリ化を用いるウェブ・ポータルのウェブ検索ユーザ・インターフェースの実施形態を示す図である。
【図１６】図１５のウェブ・ポータル・ウェブ検索ユーザ・インターフェースの実施形態の検索結果を示す図である。
【図１７】図１５のウェブ・ポータル・ウェブ検索ユーザ・インターフェースの実施形態の付加的な検索結果を示す図である。
【図１８】意味論的ネットワーク辞書の語彙を自動的に増強するために、図８の自動カテゴライザの実施形態を用いる方法の一実施形態を示すフロー図である。
【図１９】図１１に示される自動増強装置を用いて、新しい語彙が検索エンジン・ポータルに必要とされる直前に新しい語彙を付加する方法の一実施形態を示すフロー図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
本発明は種々の変更及び代替的な形態が可能であるが、その特定の実施形態が、図面に一例として示され、ここで詳細に説明されるであろう。しかしながら、図面及びその詳細な説明は、本発明を開示される特定の形態に制限するように意図されるものではなく、逆に、本発明は、添付の特許請求の範囲によって定められるような本発明の精神及び範囲内に含まれる全ての変更、同等物、及び代替物をカバーすることを理解すべきである。「できる（ｍａｙ）」という語は、本出願全体を通して、義務的な意味（すなわち、しなければならない（ｍｕｓｔ））ではなく、許容の意味（すなわち、可能性がある、可能である）で用いられることが留意される。
【００１８】
ここで図１を参照すると、コンテンツ・ユニットを他のコンテンツ・ユニットに自動的にマッチングするための機構の一実施形態を示す図が示される。ワールド・ワイド・ウェブ及び／又は他の大規模情報ストレージ・システムにおける大量のコンテンツのために、このコンテンツに効率的にアクセスする１つの手法は、情報処理アーキテクチャの中心で索引を使用することである。しかしながら、例えば、コンテンツ・アドレッサブル・メモリのような他の手法を用いて、こうしたコンテンツにアクセスできることが留意される。
【００１９】
示される実施形態においては、自動マッチング機構１００が、少なくとも２つの大規模な索引を使用する。２つの大規模な索引の１つは、例えば、コンテンツのコンテンツ・ユニット（例えば、文書又はウェブサイト）との関連での実際の文のような、意味論的用語と各用語の実際の使用について説明する、意味論的コンテンツ・サイト間（Ｓｅｍａｎｔｉｃ  Ｃｏｎｔｅｎｔ−ｔｏ−Ｓｉｔｅ、ＳＣＳ）索引１０５とすることができる。ＳＣＳ索引１０５は、コンテンツ・ユニットのマッチングが行なわれるときに意味論的意味をカテゴリ化する、中心リポジトリによって用いることができる。２つの大規模な索引の第２のものは、例えば、コンテンツ・ユニットにマッチングした前のカテゴリ化の結果を迅速に取り出すように構成された中央索引を含む、ホスト・ゲスト間カテゴリ・コンテンツ（ＨＴＧＣ）索引１０７とすることができる。種々の実施形態において、これらの索引は、優れた応答時間及び拡張性をもたらすことができる。これらの索引は、例えば、ハッシュ・テーブルより良好な全体応答時間をもたらすことができる、基数木（ｒａｄｉｘ  ｔｒｅｅ）又はＴＲＩＥ木構造上に構築することができる。特に、例えば、１００，０００要素より多い索引の組についてである。一実施形態においては、拡張性を達成するために、多数のサーバにわたって索引（例えば、１０５及び１０７）を分散させることができ、そこで、各々のサーバは、索引全体の切頭型の部分木部分をサポートすることができ、各部分木は、他の分散されたサーバ上の他の部分木を指し示すことができる。索引の走査（ｔｒａｖｅｒｓａｌ）は、終端の木の葉に達するまで、サーバからリーフワード・サーバに渡されるパケットを介して計算することができる。
【００２０】
さらに、一実施形態において用いられる２つの中央索引（例えば、１０５及び１０７）は、索引の余分な望ましくない走査も排除する。例えば、（「Ｌｕ」の）特許文献１に説明されるように、Ｌｕは、ホスト・コンテンツから不要な要素を取り除いて索引付けされたホスト・コンテンツ・データベースにするための「ディスティラ（ｄｉｓｔｉｌｌｅｒ）」の使用と、索引付けされたゲスト・コンテンツ・データベースに問い合わせるための後のクエリ構成とを教示する。Ｌｕは、２つの走査を接続するための中間クエリ構成に加えて、ホスト・コンテンツ索引及びゲスト・コンテンツ索引の両方の走査を要求する。入れ子状の複合ブール条件を含む複雑なクエリはデータベース・システムによって不適切に最適化されることが多いので、Ｌｕの教示は、２つの索引を走査することによりプロセッサ・パワーを浪費するだけではなく、不必要なクエリ構成、ポスティング、及び最適化によってプロセッサ・パワーを浪費する。これは、図１のＳＣＳ索引１０５の単一の走査とは対照的である。さらに、エラーなく複雑な文書から不要な要素を取り除いて単一のキーワード・クエリにすることは実際的でないので、クエリを使用するＬｕの教示は、マッチングの際に誤検出及び検出漏れの結果をもたらすこともある。入れ子型ブール・クエリは不十分な意味論的意味表示であるので、エラーなく複雑な文書から不要な要素を取り除いて複雑なネスト型ブール・クエリにすることも実際的ではない。さらに、データベースは、データベース・テーブルを手動設計し、正規化するために、データベース構築者の介入なしで、意味論的意味を正確に捕捉することはできない。従って、データベース設計に基づいたクエリは、ワールド・ワイド・ウェブ及び他の大規模データ・リポジトリのコンテンツの大部分である新しく形成された自然言語の意味論的意味を正確に取り出すことができない。
【００２１】
従って、一実施形態において、自動マッチング機構１００は、ゲスト・ホスト間候補カテゴリ化最適化マッチャー（Ｇｕｅｓｔ  ｔｏ  Ｈｏｓｔ  Ｃａｎｄｉｄａｔｅ  Ｃａｔｅｇｏｒｉｚａｔｉｏｎ  Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ  Ｍａｔｃｈｅｒ、ＧＨＣＣＯＭ）１０６への入力として、ＳＣＳ索引１０５における意味論的用語の組を直接用いることによって、クエリ、データベース、及び関連した性能、並びに意味論的制限を完全に回避することができる。意味論的用語の組は、コンテンツ内の各用語の実際の使用と共に、従来の統計的カテゴライザ、又は以下により詳細に説明されるカテゴライザのようなより正確なカテゴライザによって、カテゴリ化のための優れた基礎を提供することができる。Ｌｕは、新しいカテゴリの意味論的用語を自動的に処理できる最適化カテゴライザの代わりに、簡単なタクソノミの使用を教示するので、コンテンツにマッチングするＬｕの「エバリュエータ（ｅｖａｌｕａｔｏｒ）」の有効範囲は、通常、一般的なワールド・ワイド・ウェブのコンテンツにマッチングさせるには不十分である。Ｌｕは、非常に制限された環境において（例えば、Ｌｕのタクソノミが、手動でマッピングするために、辞書編集者には十分に小さい制限されたトピックにおける全ての必要な意味論的用語をカバーするとき）、適切なマッチングを行なう。図１の残りのブロックが、さらに下記に説明されることに留意される。
【００２２】
ここで図２を参照すると、他のカテゴリ的にマッチングするコンテンツ・ユニットからのコンテンツを含む、ウェブサイト又は文書のページのような、ホスト・ディスプレイのコンテンツ・ユニットの一実施形態が示される。下に大略を有する見出し「Ｐｒｏｐｏｓｅｄ  Ｓｕｂｗａｙ  Ｔｕｎｎｅｌ  Ｒｅｖｉｓｉｔｅｄ（地下鉄トンネル改訂案）」が、ホスト・ディスプレイ２００の左上側にある。関連タイプによってカテゴリ化された関連したスポンサ付き広告が、右にある。ホスト・ディスプレイ２００の下半分には、関連タイプによってカテゴリ化された関連したコンテンツ・ユニットが示される。関連したコンテンツへのリンクなどのヘッダをカテゴリに提供することによって、ホスト・ディスプレイ２００は、（＜ｗｗｗ．ａｒｌｏｗｂｕｒｇｅｒｓ＞）のようなゲスト・コンテンツが、図２のホスト・コンテンツに関連付けられる理由を簡潔に説明する。従って、カテゴリ化により、ホスト・コンテンツの読者が、現在ほとんど興味のない過去の関連したゲスト・コンテンツをスキップすることが可能になる。さらに、カテゴリ化はまた、ユーザがゲスト・コンテンツをクリックすべき理由を説明するのに必要なスペースを圧縮し、よって、ホスト・ディスプレイ上に貴重な表示スペースが保存する。従って、カテゴリ化の上述の利益を認識するために、図１のＧＨＣＣＯＭ１０６のカテゴライザ機能を実行するための、下記により詳細に説明されるカテゴライザのようなカテゴライザを使用することは有用であり得る。
【００２３】
図３を参照すると、ゲスト・ディスプレイの例示的な実施形態を示す図が示される。ゲスト・ディスプレイ３００は、他のコンテンツの所有者又は作成者が、ホスト・ディスプレイのコンテンツ・ユニット内にこうした他のコンテンツの部分を自動的にカテゴリ表示するのを可能にする。ゲスト・ディスプレイ３００の上部にあるＵＲＬ入力ボックス３０５内に、＜ｗｗｗ．ｂｏｒｅ−ｍａｋｅｒ．ｃｏｍ＞のようなユニフォーム・リソース・ロケータ（Ｕｎｉｆｏｒｍ  Ｒｅｓｏｕｒｃｅ  Ｌｏｃａｔｏｒ、ＵＲＬ）を入力し、プレビュー・マッチ・ボタン３４０を押すことによって、ゲスト・コンテンツの所有者又は作成者は、ゲスト・ユーザ要求を開始することができる。図１乃至図３をまとめて参照すると、図１のゲスト・ユーザ・インターフェース・サーバ１０８は、提供されたＵＲＬで、ゲスト・サイト・コンテンツ１０９にアクセスすることができる。「サイト全体をスパイダする（Ｓｐｉｄｅｒ  Ｗｈｏｌｅ  Ｓｉｔｅ）」のチェック・ボックス３１０をチェックすることによって、ゲスト・ユーザ・コンテンツは、同じサイトからリンクされたコンテンツＵＲＬのゲスト・ユーザ・コンテンツにもアクセスすることになる。ゲスト・ディスプレイ３００のスクロール可能な区域３１５内に示されるように、意味論的カテゴリ化インデクサ１０３が、例えばＳＣＳ索引１０５内の文のような意味及びその関連したコンテンツを構文解析し、格納した後、同じ又は同義の入力の下の、全ての更新され、関連した入力がＧＨＣＣＯＭ１０６に渡され、関係カテゴリ及びマッチングするホスト・コンテンツ・ユニットを生成する。スクロールバー３２０が、右側の細長い矩形として示される。スクロール可能な区域３１５のコンテンツは、まだそのディスプレイの長さを超えていないので、スクロールバー３２０は、休止状態を表す空白のまま示される。このスクロール可能な区域３１５は、自動マッチング機構１００によって自動的に生成されるマッチング関係のスナップショットを提供する。スクロール可能な区域３１５はまた、フィードバックを提供し、ゲスト・コンテンツの所有者又は作成者がコンテンツを迅速に修正する機会も与える。例えば、作成者は、専門用語及びキャッチフレーズに手を加え、その後再びプレビュー・マッチ・ボタン３４０を押すことができるので、カテゴリ用語に対してより高く入札することなく、より良好な有効範囲及びランク付けを達成することができる。この特徴は、広告主が、広告のためにより多くのお金を支払うことを競うだけではなく、それらの商品をより良く説明することを競うことを可能にする。従って、それらの商品をより良く説明することを競うことを可能にすることは、販売者を購入者にマッピングする社会への総費用を低減させることができ、広告のためにより多くのお金を支払うことを競うことは、高い広告の価格設定を支払うことができない直接ニッチ販売者の経済的価値を脅かしながら、広告の価格設定を上昇させる働きをするにすぎない。
【００２４】
一実施形態において、達成されるランク付け簡単な概要のために、ゲスト・ディスプレイ３００は、種々のランク付けカテゴリにおけるマッチング数のヒストグラム３５０を提供する。数十のマッチングより多くを必要とする計算のために、このようなヒストグラムを調べることは、スクロール可能な区域におけるマッチングの詳細のリストをスクロールするよりも容易である。
【００２５】
ゲスト・コンテンツの所有者又は作成者がマッチング結果に満足した合、所有者又は作成者は、入札額を入札ボックス３２５に入力し、ゲスト・ディスプレイ３００の下部にある入札サブミット・ボタン（Ｓｕｂｍｉｔ  Ｙｏｕｒ  Ｂｉｄ  ｂｕｔｔｏｎ）３３０を押す。殆どの場合、サブミット・ボタンを押した後、所有者又は作成者は、入札ボックス３２５内に入力された入札価格に対して財政的に責任を負う。その債務は、ホスト・コンテンツの閲覧者が、ゲスト・コンテンツのリンクをクリックしたときにトリガされるクリックごとのドルの通貨単位であると考えられる。しかしながら、債務はまた、他の方法の中でも、ゲスト・コンテンツ・リンクのディスプレイごとの通貨単位、ゲスト・コンテンツ・リンクへのクリックスルーで取引されたビジネスの百分率に基づいた通貨単位で貨幣化することもできる。幾つかの実施形態においては、通貨単位は、ボランティア活動を利用してワールド・ワイド・ウェブの相互参照を助けるための、Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｓｅｍａｎｔｉｃ  Ｗｅｂの努力のような共通の利害に対する作業を促進するためのシステムにおいて、関係者間で流通される非貨幣的な推奨の単位（例えば、投票のような金銭的価値ではないもの）を介した非商業的な評価方法とすることさえ可能である。
【００２６】
図４においては、新しい又は更新されたホスト・コンテンツを意味論的に索引付けし、意味論的に索引付けされた新しい又は更新されたホスト・コンテンツを、カテゴリ表示された意味論的に関連したコンテンツと併合する方法の一実施形態を示すフロー図が示される。図１乃至図４をまとめて参照すると、図４のブロック４０５において、ホスト・ディスプレイ２００が、ゲスト・コンテンツ要求をホスト・ユーザ・インターフェース・サーバ１０１に送る。ホスト・ユーザ・インターフェース・サーバ１０１は、ディスプレイ・コンテンツを取り出す（ブロック４１０）。ホスト・ユーザ・インターフェース・サーバ１０１は、ホスト・ゲスト間カテゴリ・コンテンツ索引１０７に質問することによって、ディスプレイ・コンテンツを取り出す（ブロック４１５）。しかしながら、一時的なものとタグ付けすることができるいずれの情報もスキップすることができる。ホスト・ユーザ・インターフェース・サーバ１０１は、ホスト・ゲスト間カテゴリ・コンテンツ索引１０７から、索引付けされた最良のカテゴリ化候補コンテンツを受け取る。ホスト・ユーザ・インターフェース・サーバ１０１は、取り出されたディスプレイ・コンテンツが新しいものか又は更新されたものかを判断する。ホスト・ディスプレイ・コンテンツが新しいものでも又は変更されたものでもない場合（ブロック４２０）、ホスト・ユーザ・インターフェース・サーバ１０１は、ホストについての索引付けされた最良のカテゴリ化候補コンテンツを戻す（ブロック４２５）。次に、ホスト・ディスプレイ２００は、ホストについての索引付けされた最良のカテゴリ化候補コンテンツを表示する（ブロック４３０）。
【００２７】
特許文献１に説明されるようなＬｕの教示とは異なり、図１乃至図４の実施形態においては、ホスト又は関連したゲスト・コンテンツのいずれかが意味のあるように変更されない限り、前に索引付けされた関連したコンテンツは再計算されない。このことは、図１のホスト・ユーザ・インターフェース・サーバ１０１からのプロセッサ要求を大きく低減させる。また、上述したＬｕの教示とは対照的に、図１乃至図４の実施形態は、クエリを作成せず、コンテンツに索引付けするためのデータベースも必要としないので、ワールド・ワイド・ウェブ又は他の大規模な情報コンテンツ・リポジトリのような、境界のない意味領域にわたって自然言語の意味をデータベースの意味に翻訳する落とし穴を回避する。
【００２８】
しかしながら、ホスト・ディスプレイ・コンテンツが新しい又は変更された場合（ブロック４２０）、意味論的カテゴリ化インデクサ１０３は、ホスト・ディスプレイ・コンテンツを転送することによって、意味論的コンテンツ・サイト間索引１０５を更新する（ブロック４３５）。ＧＨＣＣＯＭ１０６は、意味論的コンテンツ・サイト間索引の結果を受け取る（ブロック４４０）。次に、ＧＨＣＣＯＭ１０６は、意味論的コンテンツ・サイト間索引からカテゴリに関連した意味論的コンテンツ・サイト情報を収集し、結果を再カテゴリ化する。ＧＨＣＣＯＭ１０６は、ホスト・ゲスト間カテゴリ・コンテンツ索引１０７を更新する（ブロック４４５）。
【００２９】
さらに、Ｌｕの教示とは対照的に、図１乃至図４の実施形態は、ホスト・コンテンツ領域に制限されたタクソノミを回避する。ホスト・コンテンツ領域に制限されたタクソノミの魅力は、キーワードの同義語をタクソノミに格納することによって、キーワード・マッチングの制限を迅速に修正することである。しかしながら、この手法は、キーワードが曖昧であるとき、多くの誤検出をもたらす。ローン及び抵当権（ｍｏｒｔｇａｇｅ）などの一般的なキーワードは、下記にさらに説明されるようなカテゴリ化技術を用いて真の意味論的意味の曖昧性を解消しない限り、いずれの文書についても大部分が曖昧である。従って、正確な曖昧性の解消及びその後のコンテンツ・マッチングを実行する前に、ホスト及びゲスト・コンテンツの全領域を考慮する必要があるので、ホスト・コンテンツ領域に制限されるタクソノミを用いるＬｕの方法は、図１乃至図４の実施形態と比較した場合、時期尚早であり、エラーを起こしやすい。例えば、金融商品としての「抵当権（ｍｏｒｔｇａｇｅ）」の意味は、「将来を抵当に入れる（ｔｏ  ｍｏｒｔｇａｔｅ  ｏｎｅ’ｓ  ｆｕｔｕｒｅ）」におけるような比喩的表現としての「抵当（ｍｏｒｔｇａｇｅ）」とは異なる。マッチングするゲスト・コンテンツが両方の意味を含むべきである場合、ホスト・コンテンツにより、両方の意味を含むことができる。ゲスト・コンテンツは、ゲスト・コンテンツを分析することによって計算可能であるが、ホスト・コンテンツを分析することによって計算することはできない、「先見性のない（ｓｈｏｒｔｓｉｇｈｔｅｄ）」のような「将来を抵当に入れる」に対する同義語を含むことができる。従って、意味論的マッチングの基礎として最良の記述的カテゴリ記述子を計算するために、ゲスト・コンテンツ及びホスト・コンテンツの完全な意味の映像が収集され、最適化されるまで、意味論的曖昧性の解消の最適化を遅らせる必要がある。Ｌｕに開示されるように、専門化されたタクソノミを用い、ホスト・コンテンツのみを記述することによって、多数の意味の意味論的コンテンツ・マッチングを適切に処理することはできない。
【００３０】
対照的に、以下に説明されるようなカテゴリ化技術を用いて、図１のＧＨＣＣＯＭ１０６は、ホスト・コンテンツ及び一般的な辞書コンテンツと意味的に統合された例示的な実際のゲスト・コンテンツを用いて意味の曖昧性を解消するための能力を提供することができ、そのことは、ホスト・コンテンツのタクソノミだけに比べてずっと大きい意味論的有効範囲及び完全性を有する。このことは、特に多数の意味の曖昧性を解消する必要がある場合、意味論的コンテンツ・マッチングのためにはるかに正確な基礎をもたらし得る。
【００３１】
図５においては、ゲスト・コンテンツの所有者又は作成者によって、ゲスト・コンテンツの部分をホスト・コンテンツ・ユニットに流布し、並びに、その流布の代価を支払うために競争入札する方法の一実施形態を示すフロー図が示される。図１乃至図５をまとめて参照すると、ホスト・ゲスト間カテゴリ・コンテンツ索引内の提案された入札入力と支払われた入札入力を区別するプレビュー・タグを用いることによって、図４及び図５の両方における処理のために、単一の統合された索引を使用することができる。単一の統合された索引は、索引がとるスペースの量を減少させる。
【００３２】
図５のブロック５０５で開始し、ゲスト・ディスプレイ３００は、プレビュー・マッチ要求を送る。例えば、上述のように、ユーザは、ゲスト・ディスプレイ３００上でＵＲＬを入力し、プレビュー・マッチ・ボタン３４０を押すことができる。ゲスト・ユーザ・インターフェース・サーバ１０８は、ゲストの入札情報をゲスト入札索引１１３に格納する（ブロック５１０）。一実施形態において、ゲスト・ユーザ・インターフェース・サーバ１０８は、ゲスト入札インデクサ１１２によって索引付けされ、次にゲスト入札索引１１３に格納されるゲスト入札情報１１１をアップロードすることができる。ゲスト・ユーザ・インターフェース・サーバ１０８は、ゲスト・コンテンツを意味論的コンテンツ・サイト間索引１０５に格納する（ブロック５１５）。一実施形態において、ゲスト・ユーザ・インターフェース・サーバ１０８は、意味論的カテゴリ化インデクサ１１０によって索引付けされ、次に意味論的コンテンツ・サイト間索引１０５に格納される、ゲスト・サイト・コンテンツ１０９をアップロードすることができる。ＧＨＣＣＯＭ１０６は、更新された意味論的コンテンツ・サイト間索引の結果を受け取る（ブロック５２０）。ＧＨＣＣＯＭ１０６は、意味論的コンテンツ・サイト間索引１０５から、カテゴリに関連した意味論的コンテンツのサイト情報を収集し、受け取った結果を再カテゴリ化する。ＧＨＣＣＯＭ１０６はまた、ホスト・ゲスト間カテゴリ・コンテンツ索引を、プレビュー機能により用いるためにタグ付けされた一時的情報に更新する（ブロック５２５）。上述したように、一実施形態において、自動マッチング機構１００は、ＧＨＣＣＯＭ１０６内の下記に説明される機能を用いて、最適なカテゴリの組を生成することができる。例えば、カテゴリの各々は、ウェブサイトのようなコンテンツ・ソースの組と、文のような例示的なコンテンツの組とを含むことができる。ホスト・コンテンツ・ソース又は例示的なホスト・コンテンツを含むカテゴリからのみコンテンツを選択するとき、ＧＨＣＣＯＭ１０６は、各ホストについてのカテゴリ化されたゲスト候補コンテンツを迅速に生成することができる。
【００３３】
ゲスト・ユーザ・インターフェース・サーバ１０８は、全てのホスト・ディスプレイのサイトにわたるカテゴリ化されたマッチングを報告する（ブロック５３０）。ユーザが入札サブミット・ボタン３３０を押す場合（ブロック５３５）、一時的なタグは、ホスト・ゲスト間カテゴリ・コンテンツ索引内のプレビュー・マッチ機能によって用いるためにタグ付けされた情報から除去される（ブロック５４５）。
【００３４】
しかしながら、ユーザが入札サブミット・ボタン３３０を押さない場合（ブロック５３５）、ホスト・ゲスト間カテゴリ・コンテンツ索引内のプレビュー・マッチ機能により用いるためにタグ付けされた情報を消去し、さもなければ、ホスト・ゲスト間カテゴリ・コンテンツ索引１０７から廃棄することができる（ブロック５４０）。
【００３５】
他の実施形態において、統計的グループ分け又はタクソノミの規則ベースの走査のような他の方法を用いて、各ホストについてのカテゴリ化されたゲスト候補コンテンツを生成できることが留意される。しかしながら、下記に述べられるように、これらの他の方法は、さほど最適化することはできない。例えば、他の方法は、制限されたタクソノミの有効範囲の固有の欠点、統計的なストップワード・リスト内の望ましくない又は欠けている用語、或いは名詞句、動詞句、及び目的語句レベルではなく文書レベルでの構文解析による曖昧性に悩まされることがある。
【００３６】
一実施形態においては、各ホストについてのカテゴリ化されたゲスト候補コンテンツを分類するために、下記に述べられるものと類似した方法を用いることができる。例えば、下記に述べられるように、意味論的名詞句、動詞句、及び目的語句レベルの属性によりシード用語をランク付けすることによって、最良の候補用語が選択されると同時に、ランク付けの類似した方法は、どのカテゴリ化されたゲスト候補コンテンツの要素が、各ホスト・コンテンツにとって最良であるかを部分的に判断することができる。
【００３７】
代替的に、統計的グループ分け又はタクソノミの規則ベースの走査のような他の方法を用いて、どのカテゴリ化されたゲスト候補コンテンツの要素が各ホスト・コンテンツにとって最良であるかを部分的に判断することができる。しかしながら、このような方法は、制限されたタクソノミの有効範囲の固有の欠点、統計的なストップワード・リスト内の望ましくない又は欠けている用語、或いは名詞句、動詞句、及び目的語句レベルではなく文書又は文のレベルでの構文解析による解決されていない照応の曖昧性に悩まされる。
【００３８】
特に、Ｌｕにおいて説明される方法は、ホストのタクソノミに部分的に基づいた検索パラメータを用い、下記に述べられるカテゴライザのようなカテゴライザが容易に検出できる新しい用語（ｔｅｒｍｉｎｏｌｏｇｙ）に関連した正確な検索パラメータを定める困難さに固有の曖昧性に悩まされる。正確な意味論的マッチングを計算することができる前に、意味論的名詞句、動詞句、及び目的語句レベルでこうしたコンテンツ自体を分析しなければならないので、検索パラメータは、一般に、ホスト・コンテンツ又はゲスト・コンテンツのいずれかの意味を正確に定めることはできない。例えば、大部分の人は、本の後ろにある索引を比較するのではなく、実際に本を読み、それらの節を比較することによって、それらの意味により本をマッチングすることを好むと同時に、自動マッチング機構１００は、実際のコンテンツを深く構文解析し、コンテンツ・マッチングのための基礎として文の文法のレベルで収集された実際のコンテンツを比較することによって、意味を人間の理解に近づける方法を開示する。
【００３９】
対照的に、Ｌｕは、検索パラメータと、コンテンツの表面をざっと読むだけの検索クエリとを生成する「ディスティラ」を使用し、従って、未解決の意味の重大な曖昧性を残し、その後、コンテンツの表面レベルのマッチングに固有の頻繁な誤検出及び検出漏れのマッチングを生成する方法を開示する。さらに、Ｌｕによって教示されるようなホストタクソノミの制限された有効範囲は、ワールド・ワイド・ウェブのような大規模のデータ・リポジトリの完全な意味論的意味をカバーすることはできない。
【００４０】
単に分析のためにＵＲＬをサブミットし、ホスト・コンテンツにマッチングさせる代わりに、代替的な実施形態において、ゲスト・ユーザは、言語の曖昧性の解消をサポートするユーザ・インターフェースによってサポートされるとき、ゲスト・ユーザ・サーバのゲスト・ディスプレイ内のマッチングするカテゴリについてチャットできることが留意される。マッチングするカテゴリについてチャットすることにより、ゲスト・ユーザが、マッチング及び入札のためにどのカテゴリ又はサブカテゴリが好ましいかを指定することが可能になり、よって、広告コピーの編集又は入札価格の変更なしに、広告をより正確にターゲットにするための代替物を提供する。
【００４１】
図６を参照すると、例示的なコンピュータ・システム６００のような実施形態が示される。コンピュータ・システム６００は、プロセッサ６０４のような１つ又はそれ以上のプロセッサを含む。プロセッサ６０４は、通信インフラストラクチャ６０６（例えば、通信バス、クロス・バー、又は他のネットワーク）に結合される。コンピュータ・システム６００はまた、ディスプレイ・ユニット６３０上で表示するために、通信インフラストラクチャ６０６から（又は、図示されていないフレーム・バッファから）グラフィックス、テキスト、及び他のデータを送るように構成することができるディスプレイ・インターフェース６０２も含む。コンピュータ・システム６００はまた、例えば、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）のようなメイン・メモリ６０８、及び二次メモリ６１０も含む。二次メモリ６１０は、例えば、ハードディスク・ドライブ６１２、及び／又は、フロッピー（登録商標）ディスク・ドライブ、磁気テープ・ドライブ、光ディスク・ドライブなどを示す取り外し可能なストレージ・ドライブ６１４を含むことができる。取り外し可能なストレージ・ドライブ６１４は、取り外し可能なストレージ・ユニット６１８からの読み取り及び／又はそこへの書き込みを行なう。種々の実施形態において、取り外し可能なストレージ・ユニット６１８は、フロッピー（登録商標）ディスク、磁気テープ、光ディスクなどのその他同種類のものを示すことができる。理解されるように、取り外し可能なストレージ・ユニット６１８は、コンピュータ実行可能ソフトウェア及び／又はデータを格納することができるコンピュータ使用可能記憶媒体を含む。
【００４２】
代替的な実施形態において、二次メモリ６１０は、コンピュータ・プログラム又は他の命令をコンピュータ・システム６００内にロードするのを可能にするための他の類似したデバイスを含むことができる。このようなデバイスは、例えば、取り外し可能なストレージ・ユニット６２２及びインターフェース６２０を含むことができる。このような例は、プログラム・カートリッジ及びカートリッジ・インターフェース（ビデオゲーム装置に見られるような）、取り外し可能なメモリ・チップ（電気的消去可能プログラマブル読み出し専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、又はプログラマブル読み出し専用メモリ（ＰＲＯＭ））及び関連したソケット、並びにソフトウェア及びデータを取り外し可能なストレージ・ユニット６２２からコンピュータ・システム６００に転送することを可能にする他の取り外し可能なストレージ・ユニット６２２及びインターフェース６２０を含むことができる。
【００４３】
コンピュータ・システム６００はまた、コンピュータ・システム６００と外部装置との間でソフトウェア及びデータの転送を可能にする、通信インターフェース６２４を含むこともできる。通信インターフェース６２４の例は、モデム、ネットワーク・インターフェース（イーサネット（登録商標）・カードのような）、通信ポート、Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｍｅｍｏｒｙ  Ｃａｒｄ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ（ＰＣＭＣＩＡ）のスロット及びカード等を含むことができる。通信インターフェース６２４を介して転送されるソフトウェア及びデータは、通信インターフェース６２４によって受信可能な電気信号、電磁信号、光信号、又は他の信号とすることができる信号６２８の形態である。これらの信号６２８は、通信経路（例えば、チャネル）６２６を介して通信インターフェース６２４に与えられる。この経路６２６は、信号６２８を伝達し、ワイヤ又はケーブル、光ファイバ、電話線、セルラー・リンク、無線周波数（ＲＦ）リンク、及び／又は他の通信チャネルを用いて実装することができる。本文書において、「コンピュータ・プログラム媒体」及び「コンピュータ使用可能媒体」という用語は、一般に、取り外し可能なストレージ・ドライブ６８０、ハードディスク・ドライブ６７０内にインストールされたハードディスク、及び信号６２８のような媒体を指すのに用いられる。これらのコンピュータ・プログラム製品は、ソフトウェアをコンピュータ・システム６００に提供する。
【００４４】
コンピュータ・プログラム（コンピュータ制御論理とも呼ばれる）は、メイン・メモリ６０８及び／又は二次メモリ６１０内に格納される。コンピュータ・プログラムはまた、通信インターフェース６２４を介して受け取ることもできる。このようなコンピュータ・プログラムは、実行時、コンピュータ・システム６００が、本明細書に説明されるような本発明の特徴を実行するのを可能にする。特に、コンピュータ・プログラムは、実行時、プロセッサ６１０が、種々の実施形態に説明される特徴を実行するのを可能にする。従って、このようなコンピュータ・プログラムは、コンピュータ・システム６００のコントローラに相当する。
【００４５】
ソフトウェアを用いて本発明を実施する実施形態において、取り外し可能なストレージ・ドライブ６１４、ハードドライブ６１２、又は通信インターフェース６２０を用いて、ソフトウェアをコンピュータ・プログラム製品内に格納し、コンピュータ・システム６００内にロードすることができる。制御論理（ソフトウェア）は、プロセッサ６０４によって実行されるとき、プロセッサ６０４に、本明細書に説明されるような本発明の機能を実行させる。別の実施形態において、本発明は、例えば、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）のようなハードウェア・コンポーネントを用いて、主としてハードウェア内に実装される。本明細書に説明される機能を実行するためのハードウェア状態機械の実装は、当業者には明らかであろう。さらに別の実施形態において、本発明は、ハードウェア及びソフトウェア両方の組み合わせを用いて実施される。
【００４６】
図７を参照すると、通信システムの一実施形態のブロック図が示される。通信システム７００は、１又はそれ以上のアクセサ（ａｃｃｅｓｓｏｒ）７４０、７４５（ここでは交換可能に１又はそれ以上の「ユーザ」とも呼ばれる）、並びに７２５及び７３５のような１又はそれ以上の端末を含む。一実施形態において、本発明に従って使用するためのデータは、例えば、端末７２５及び７３５を介して、アクセサ７４０及び７４５により入力及び／又はアクセスされる。種々の実施形態において、端末７２５及び７３５は、パーソナル・コンピュータ（ＰＣ）、ミニコンピュータ、メインフレーム・コンピュータ、マイクロコンピュータ、電話装置のようないずれかのタイプのコンピュータ端末、或いは携帯情報端末（「ＰＤＡ」）又は手持ち式無線装置のような無線装置を表すことができる。これらの端末は、ＰＣ、ミニコンピュータ、メインフレーム・コンピュータ、マイクロコンピュータ、或いは、データのためのプロセッサ及びリポジトリ及び／又はデータのためのプロセッサ及び／又はリポジトリへの接続を有する他の装置を表すことができるサーバ７１０に結合することができる。端末７２５、７３５は、例えば、インターネット又はイントラネットのようなネットワーク７０５、並びに接続７１５、７２０及び７３０を介して、サーバ７１０と通信することができる。接続７１５、７２０及び７３０は、例えば、有線、無線、又は光ファイバ・リンクのような、いずれのタイプのリンクを含むこともできる。
【００４７】
従って、図７に示されるシステムのようなネットワーク化環境において実施される実施形態は、ホスト・ユーザ・インターフェース・サーバ１０１及びゲスト・ユーザ・インターフェース・サーバ１０８が、ローカル・エリア・ネットワーク及びインターネットのようなネットワークにわたって索引及びユーザ・インターフェース・ディスプレイの両方を分散するために、分散コンピューティング及びストレージ・リソースを利用することを可能にする。
【００４８】
しかしながら、自動マッチング機構１００が、ネットワーク化された環境で用いられるように示されるが、他の実施形態において、自動マッチング機構１００は、信号端末上のような独立型の環境で動作できることが考えられる。
【００４９】
具体的な実装の詳細
自動マッチング機構１００の様々な機能ブロックの様々な実装の詳細が、上記に述べられた。例えば、図１乃至図７の説明と併せて、種々の実施形態が、図１のＧＨＣＣＯＭ１０６内に実装することができるカテゴライザ及びカテゴライザ機能に言及した。従って、次の実施形態は、上述した自動マッチング機構１００の様々な機能ブロックに組み込むことができる機能を説明する。
【００５０】
図８を参照すると、データを自動的にカテゴリ化する方法の一実施形態を示すフロー図が示される。示される実施形態において、アプリケーションのユーザのような人から、クエリ要求が出される。例えば、ワールド・ワイド・ウェブへの検索ポータルのユーザは、ユーザ入力を介して、クエリ要求として用いられる検索用語をサブミットすることができる（ブロック８０５）。代替的に、大規模医療データベースのユーザは、その意味を用いる医療処置をクエリ要求と命名することができる。次に、クエリ要求は、意味索引又はキーワード索引への入力として働き（ブロック８１０）、クエリ要求に対応する文書の組を取り出す。
【００５１】
意味索引が用いられる場合、クエリ要求の意味論的意味は、意味的に関連した句を有するワールド・ワイド・ウェブ又は他の大規模データ・ストアから、文書を選択する。キーワード索引が用いられる場合、クエリ要求の文字どおりの語は、同じ文字どおりの語を有するワールド・ワイド・ウェブ又は他の大規模データ・ストアから、文書を選択する。当然のことながら、上述のように、意味索引は、キーワード索引に比べてかなり正確である。
【００５２】
示される実施形態において、意味索引又はキーワード索引の出力は、ＵＲＬのような文書へのポインタのリスト、又は文書自体、或いは全てが文書へのポインタによってタグ付けされた段落、文、又は句のような文書の一部の特定部分とすることができる、文書の組である。次に、文書の組は、意味論的パーサ（Ｓｅｍａｎｔｉｃ  Ｐａｒｓｅｒ）に入力され（ブロック８１５）、意味論的パーサは、文書の組を生成する意味索引がまだそれを行なっていない場合、文書の組内のデータを、意味のある意味的単位に区分する。意味のある意味的単位は、文、主語句、動詞句、及び目的語句を含む。
【００５３】
図９に示されるように、文パーサ８１５が示される。最初に、文書の組を文パーサ・ブロック９０５に通すことにより、「？」、「．」、「！」のような文尾の句読点及び二重改行を探すことによって、文書の組をまず個々の文に要約することができる。文パーサ９０５は、文書へのポインタによってタグ付けされた個々の文を出力し、文書−文リストを生成することができる。
【００５４】
図１２に示されるように、次に、意味論的ネットワーク辞書、同義語辞書、及び品詞辞書を用いて、文をより小さい意味的単位に構文解析することができる。個々の文の各々について、候補用語トークナイザ（Ｃａｎｄｉｄａｔｅ  Ｔｅｒｍ  Ｔｏｋｅｎｉｚｅｒ）が、可能な１つ、２つ、及び３つの単語のトークンを探すことによって、各文内の可能なトークンを計算する（ブロック１２０５）。例えば、「ｔｉｍｅ  ｆｌｉｅｓ  ｌｉｋｅ  ａｎ  ａｒｒｏｗ（時間は速く過ぎ去る）」という文は、「ｔｉｍｅ」、「ｆｌｉｅｓ」、「ｌｉｋｅ」、「ａｎ」、「ａｒｒｏｗ」、「ｔｉｍｅ  ｆｌｉｅｓ」、「ｆｌｉｅｓ  ｌｉｋｅ」、「ｌｉｋｅ  ａｎ」、「ａｎ  ａｒｒｏｗ」、「ｔｉｍｅ  ｆｌｉｅｓ  ｌｉｋｅ」、「ｆｌｉｅｓ  ｌｉｋｅ  ａｎ」、「ｌｉｋｅ  ａｎ  ａｒｒｏｗ」の候補トークンに変換することができる。候補用語トークナイザは、オリジナルの文及びオリジナルの文書によりタグ付けされた候補トークンを含む文書・文・候補トークン・リストを生成する。文ごとに、次に、動詞句ロケータが、可能な候補動詞句を見つけるために、品詞辞書内の候補トークンを調べる（ブロック１２１０）。動詞句ロケータは、オリジナルの文及びオリジナルの文書によりタグ付けされた候補動詞句を含む文書・文・候補・動詞句・候補トークン・リストを生成する。このリストは、各文について競合する各候補動詞句のコンパクト性を計算するために、同義語辞書及び意味論的ネットワーク辞書内の候補トークンを調べる、候補コンパクト性計算機（Ｃａｎｄｉｄａｔｅ  Ｃｏｍｐａｃｔｎｅｓｓ  Ｃａｌｃｕｌａｔｏｒ）によって調査される（ブロック１２１５）。各々の候補コンパクト性は、同じ文内の動詞句候補から他の句までの意味論的距離、又は互いに対する動詞句のトークンのコロケーション距離、或いは同じ文内のプロキシ同義語に対するコロケーション又は意味論的距離の組み合わせとすることができる。候補コンパクト性計算機は、各候補動詞句が、コンパクト性の番号によってタグ付けされ、オリジナルの文及びオリジナルの文書によってタグ付けされた文書・文・コンパクト性・候補・動詞句・候補トークン・リストを生成する。
【００５５】
次に、文書・文・コンパクト性・候補・動詞句・候補トークン・リストは、各文について最も意味的にコンパクトな競合する候補動詞句を選ぶ候補コンパクト性ランカー（Ｃａｎｄｉｄａｔｅ  Ｃｏｍｐａｃｔｎｅｓｓ  Ｒａｎｋｅｒ）によって精査される（ブロック１２２０）。次に、候補コンパクト性ランカーは、各文について動詞句に先行する及び動詞句に続く、名詞及び形容詞から主語句及び目的語句を生成し、従って、オリジナルの文及びオリジナルの文書によってタグ付けされた句トークンの文書・文・ＳＶＯ・句・トークン・リストを生成する。
【００５６】
再び図９を参照すると、文書−文−ＳＶＯ−句−トークン−リストは、照応解決パーサ（Ａｎａｐｈｏｒａ  Ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ  Ｐａｒｓｅｒ）９１５に入力される。１つの文の主要な意味は、照応を通して後の文に接続されることが多いので、意味のクラスタをカテゴリ化する前に、照応をリンクすることが非常に重要である。例えば、「Ａｂｒａｈａｍ  Ｌｉｎｃｏｌｎ  ｗａｓ  Ｐｒｅｓｉｄｅｎｔ  ｄｕｒｉｎｇ  ｔｈｅ  Ｃｉｖｉｌ  Ｗａｒ．Ｈｅ  ｗｒｏｔｅ  ｔｈｅ  Ｅｍａｎｃｉｐａｔｉｏｎ  Ｐｒｏｃｌａｍａｔｉｏｎ（エイブラハム・リンカーンは、南北戦争時の大統領であった。彼は奴隷解放宣言を書いた。）」は、「Ａｂｒａｈａｍ  Ｌｉｎｃｏｌｎ  ｗｒｏｔｅ  ｔｈｅ  Ｅｍａｎｃｉｐａｔｉｏｎ  Ｐｒｏｃｌａｍａｔｉｏｎ（エイブラハム・リンカーンは奴隷解放宣言を書いた）」を含意する。照応語「Ｈｅ（彼）」と「Ａｂｒａｈａｍ  Ｌｉｎｃｏｌｎ（エイブラハム・リンカーン）」をリンクすることにより、この含意が解決される。図６において、照応トークン検出器（Ａｎａｐｈｏｒａ  Ｔｏｋｅｎ  Ｄｅｔｅｃｔｏｒ）は、品詞辞書を用いて、ｈｅ（彼）、ｓｈｅ（彼女）、ｉｔ（それ）、ｔｈｅｍ（それら）、ｗｅ（我々）、ｔｈｅｙ（彼ら）といった照応トークンを調べる。照応トークン検出器は、オリジナルの文書、文、主語、動詞、又は目的語句によってタグ付けされた照応トークンの文書・文・ＳＶＯ・句・照応・トークン・リストを生成する。次に、照応リンカー（Ａｎａｐｈｏｒａ  Ｌｉｎｋｅｒ）が、これらの解決されていない照応を最も近い主語、動詞、又は目的語句にリンクする。解決されていない照応のリンクは、同じ文内の照応トークンから他の句までの意味論的距離、又は同じ文内の照応トークンから他の句までのコロケーション距離、或いは先行する文及び後続の文内の句までのコロケーション又は意味論的距離の組み合わせによって計算することができる。
【００５７】
照応リンカーは、照応によりリンクされた文・句・トークン、オリジナルの文及びオリジナルの文書によってタグ付けされた句トークンの文書・リンクした・文・ＳＶＯ・句・トークン・リストを生成する。
【００５８】
文書−リンクされた−文−ＳＶＯ−句−トークン−リストは、トピック用語インデクサ（Ｔｏｐｉｃ  Ｔｅｒｍ  Ｉｎｄｅｘｅｒ）９２０に入力される。トピック用語インデクサは、文書−リンクされた−文−ＳＶＯ−句・トークン・リスト内の各々の句トークンを通してループし、意味論的用語索引（Ｓｅｍａｎｔｉｃ  Ｔｅｒｍ  Ｉｎｄｅｘ）内の句トークンのスペルを記録する。トピック用語インデクサはまた、意味論的用語−グループ索引（Ｓｅｍａｎｔｉｃ  Ｔｅｒｍ−Ｇｒｏｕｐｓ  Ｉｎｄｅｘ）内の照応によりリンクされた文・句・トークン、オリジナルの文及びオリジナルの文書を指し示すように、句トークンのスペルも記録する。意味論的用語−グループ索引及び意味論的用語索引は、両方ともトピック用語インデクサ（Ｔｏｐｉｃ  Ｔｅｒｍ  Ｉｎｄｅｘｅｒ）からの出力として渡される。メモリを保護するために、意味論的用語−グループ索引は、意味論的用語索引の代わりに働くことでき、トピック用語インデクサの出力として渡された場合、１つだけが索引付けを行なう。
【００５９】
再び図８を参照すると、意味論的用語索引、意味論的用語−グループ索引、及びユーザからのいずれかの命令用語が、シード・ランカー（Ｓｅｅｄ  Ｒａｎｋｅｒ）８２０への入力として渡される。命令用語は、ユーザ入力からのあらゆる用語、又はシード・ランク付けプロセスに対して特別な意味を有する自動データ・カテゴライザ（Ａｕｔｏｍａｔｉｃ  Ｄａｔａ  Ｃａｔｅｇｏｒｉｚｅｒ）を呼び出す自動プロセスを含む。特別な意味とは、シード・ランク付けから排除される用語、又は意味論的シードとしてシード・ランク付けプロセスに含ませなければならない用語を含む。例えば、ユーザは、カテゴリが形成される意味論的シード用語において、「ｒｅｎｔａｌ」を除外し、「ｈｙｂｒｉｄ」を含ませることを示すことができる。
【００６０】
図１０において、シード・ランカーのフロー図は、最適に間隔をあけたシード用語（Ｏｐｔｉｍａｌｌｙ  Ｓｐａｃｅｄ  Ｓｅｍａｎｔｉｃ  Ｓｅｅｄ  Ｔｅｒｍ）を生成するために、命令用語、意味論的用語索引、及び意味論的用語−グループ索引の入力がどのように計算されるかを示す。命令インタープリタ（Ｄｉｒｅｃｔｉｖｅ  Ｉｎｔｅｒｐｒｅｔｅｒ）は、「Ｎｏｔ  ｒｅｎｔａｌ  ｂｕｔ  ｈｙｂｒｉｄ（レンタルではないがハイブリッドの）」といった命令用語を取得し、「Ｎｏｔ」及び「ｂｕｔ」のマーカーを構文解析し、「ｒｅｎｔａｌ」のブロックされた用語リスト、及び「ｈｙｂｒｉｄ」の要求用語リストを生成する。この構文解析は、キーワード・ベースで、同義語ベースで、又は意味論的距離法によって行なうことができる。キーワード・ベースで行なわれる場合、構文解析は非常に迅速であるが、同義語ベースほど正確ではない。同義語ベースで行なわれる場合、構文解析はより迅速であるが、意味論的距離ベースで行なわれる構文解析ほど正確ではない。
【００６１】
ブロックされた用語リスト、意味論的用語索引、及び正確な組み合わせサイズが、用語コンバイナ・ブロッカ（Ｔｅｒｍｓ  Ｃｏｍｂｉｎｅｒ  ａｎｄ  Ｂｌｏｃｋｅｒ）１０１０に入力される。正確な組み合わせサイズは、候補組み合わせにおけるシード用語の数を制御する。例えば、意味論的用語索引がＮ個の用語を含んでいた場合、可能な２つの用語の組み合わせの数は、Ｎ×Ｎ−１となる。可能な３つの用語の組み合わせの数は、Ｎ×（Ｎ−１）×（Ｎ−２）である。従って、本発明の単一のプロセッサの実装は、正確な組み合わせサイズを、２又は３のような小さい数に制限する。並列処理の実装又は非常に迅速な単一プロセッサは、より大きい正確な組み合わせサイズについて全ての組み合わせを計算することができる。
【００６２】
用語コンバイナ・ブロッカ１０１０は、ブロックされた用語リスト内のいずれのブロックされた用語も、許容可能な意味論的用語の組み合わせ内に含まれないようにする。用語コンバイナ・ブロッカ１０１０はまた、いずれのブロックされた用語も、許容可能な意味論的用語の組み合わせの組み合わせ内で他の用語と関係しないようにする。用語コンバイナ・ブロッカ１０１０は、出力として許容可能な意味論的用語の組み合わせを生成する。
【００６３】
許容可能な意味論的用語の組み合わせと共に、必要とされる用語リスト及び意味論的用語−グループ索引が、候補の正確なシード組み合わせランカー（Ｃａｎｄｉｄａｔｅ  Ｅｘａｃｔ  Ｓｅｅｄ  Ｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎ  Ｒａｎｋｅｒ）１０１５に入力される。ここで、各々の許容可能な意味論的用語の組み合わせを分析し、その用語の組み合わせのバランスのとれた望ましさ（Ｂａｌａｎｃｅｄ  Ｄｅｓｉｒａｂｉｌｉｔｙ）を計算する。バランスのとれた望ましさは、望ましくない組み合わせの用語の全体的な近似性に対して、望ましい組み合わせの用語の全体的な普及（ｏｖｅｒａｌｌ  ｐｒｅｖａｌｅｎｃｅ）を考慮に入れる。
【００６４】
全体的な普及は、通常、意味論的用語−グループ索引の句内の組み合わせの用語とコロケートされた、ピア用語（ｐｅｅｒ−ｔｅｒｍ）と呼ばれる多数の別個の用語をカウントすることによって計算される。僅かにより正確な全体的な普及の測定はまた、普及の数の別個のピア用語とコロケートされた他の別個の用語の数も含む。しかしながら、この改善は、同義語を意味論的にマッピングし、それらをピア用語内に含ませるといった、同じ種類の類似した改善であるので、計算コストが高くなる傾向がある。文書の組内で組み合わせの用語が発生する回数全体といった、全体的な普及の他の計算的に迅速な手段を使用することができるが、これらの他の手段は、意味的にあまり正確ではない傾向がある。
【００６５】
組み合わせの用語の近似性全体は、通常、組み合わせのシード用語の２つ又はそれ以上とコロケートされた用語である、非推奨の用語（Ｄｅｐｒｅｃａｔｅｄ  Ｔｅｒｍ）と呼ばれる別個の用語の数をカウントすることによって計算される。これらの非推奨用語は、シード用語の意味が実際は衝突することを示す。非推奨用語は、組み合わせの普及を計算するために用いることはできず、組み合わせに関する全体的な普及の上記の計算においてピア用語の組から除外される。
【００６６】
用語の組み合わせのバランスのとれた望ましさは、その全体的な近似性によって分割された全体的な普及である。必要に応じて、この式を調整して、何らかの非線形の方法で普及又は近似のいずれかを支持することができる。例えば、データベース・テーブルのような文書の組は、各文の中に並外れて少数の別個の用語を有することができるので、小さい値の普及は、近似性とバランスをとるために増加することを必要とする。こうした場合、式は、全体的な普及×全体的な普及／全体的な近似性とすることができる。
【００６７】
シード用語のバランスのとれた望ましさを計算する例の場合、ガソリン／ハイブリッド（ｇａｓ／ｈｙｂｒｉｄ）及び「ハイブリッド電気（ｈｙｂｒｉｄ  ｅｌｅｃｔｒｉｃ）」の意味論的用語は、多くの場合、「ハイブリッド車（ｈｙｂｒｉｄ  ｃａｒ）」のキーワード索引又は意味索引によって生成される文書の文の中にコロケートされる。従って、２の正確な組み合わせサイズは、ガソリン／ハイブリッド及び「ハイブリッド電気」の許容可能な意味論的用語組み合わせ（Ａｌｌｏｗａｂｌｅ  Ｓｅｍａｎｔｉｃ  Ｔｅｒｍ  Ｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎ）を生成できるが、候補の正確なシード組み合わせランカーは、全体的な普及が僅かに少ないものの、「ハイブリッド技術」及び「主流のハイブリッド車」のような構成要素用語間の衝突がずっと少ない、許容可能な意味論的用語組み合わせを優先して、それを拒絶する。シード意味論的用語間で共有されるコロケートされた用語は、非推奨用語リストとして出力される。非推奨用語ではないが、個々のシード意味論的用語とコロケートされた、コロケート用語は、シードごとの記述子用語リスト（Ｓｅｅｄ−ｂｙ−Ｓｅｅｄ  Ｄｅｓｃｒｉｐｔｏｒ  Ｔｅｒｍｓ  Ｌｉｓｔ）として出力される。最高にランク付けされた許容可能な意味論的用語組み合わせ内のシード意味論的用語は、最適に間隔をあけた意味論的シード組み合わせとして出力される。入力された許可可能な意味論的用語組み合わせからの全ての他の意味論的用語は、許可可能な意味論的用語リストとして出力される。
【００６８】
所望の数の最適に間隔をあけたシード用語と等しい正確な組み合わせサイズを用いて計算するために十分な計算リソースが利用可能である本発明の変形において、上記の出力はシード・ランカーからの最終出力であり、図１０の候補近似シード・ランカー（Ｃａｎｄｉｄａｔｅ  Ａｐｐｒｏｘｉｍａｔｅ  ｓｅｅｄ  ｒａｎｋｅｒ）１０２０における全ての計算をスキップし、非推奨用語リスト、許容可能な意味論的用語リスト、シードごとの記述子用語リスト、及び最適に間隔をあけた意味論的シード組み合わせを、直接、候補の正確なシード組み合わせランカー１０１５からの出力として渡すだけである。
【００６９】
しかしながら、本発明の大部分の実施は、２又は３より大きい正確な組み合わせサイズを用いて候補の正確なシード組み合わせランカー１０２０を計算するのに十分な計算リソースを有していない。その結果として、候補近似シード・ランカー１０２０は、４又は５又はそれより多いシード用語のより大きいシード組み合わせを生成する必要がある。図１０に示されるように、付加的なシードを探すための良好なアンカ・ポイントを定め、さらに幾つかの最適なシードを獲得するために、最適な組の２又は３のシード用語の傾向を利用して、候補近似シード・ランカー１０２０は、最適に間隔をあけた意味論的シード組み合わせ、許容可能な意味論的用語、シードごとの記述子用語、及び非推奨用語の入力を取得する。
【００７０】
候補近似シード・ランカー１０２０は、用語ごとに許容可能な意味論的用語リストをチェックし、最適に間隔をあけた意味論的シード組み合わせへの付加が、候補用語とコロケートされた新しい別個の用語に対応する付加的なピア用語を含む新しい全体的な普及と、既存の最適に間隔をあけた意味論的シード組み合わせと候補用語との間のコロケーション用語の衝突を含む新しい全体の接近性とに関して、最大のバランスのとれた望ましさを有する候補用語を探す。最良の新しい候補用語を選択し、それを最適に間隔をあけた意味論的シードの組み合わせに付加した後、候補近似シード・ランカー１０２０は、最良の候補用語のピア用語を有する新しい増強されたシードごとの記述子用語リスト、既存の最適に間隔をあけた意味論的シード組み合わせと最良の候補用語との間に用語の衝突がある新しい増強された非推奨用語リスト、及び新しい非推奨用語リスト又はシードごとの記述子用語リストのいずれの用語も欠けている新しいより小さい許容可能な意味論的用語を格納する。
【００７１】
システムは、ターゲット・シード・カウント（Ｔａｇｅｔ  Ｓｅｅｄ  Ｃｏｕｎｔ）に達するまで、シード用語を蓄積する候補近似シード・ランカー１０２０を通してループする。ターゲット・シード・カウントが達成されると、次に、現在の非推奨用語リスト、許容可能な意味論的用語リスト、シードごとの記述子用語リスト、及び最適に間隔をあけた意味論的シード組み合わせが、図１０のシード・ランカーの最終的な出力となる。
【００７２】
図８は、意味論的用語−グループ索引と共に、図１０のシード・ランカー（Ｓｅｅｄ  Ｒａｎｋｅｒ）１０００の出力が、カテゴリ・アキュムレータ（Ｃａｔｅｇｏｒｙ  Ａｃｃｕｍｕｌａｔｏｒ）８２５への入力として渡されることを示す。図１１は、図８のカテゴリ・アキュムレータ８２５のようなカテゴリ・アキュムレータ１１００に典型的な計算の詳細なフロー図を示す。カテゴリ・アキュムレータ１１００の目的は、最適に間隔をあけた意味論的シード組み合わせの各シードについて存在する記述子用語のリストを深めることである。シードごとの記述子用語は、図１０のシード・ランカーによって最適に間隔をあけた意味論的シード組み合わせの各シードのリスト内に出力されるが、許容可能な意味論的用語リストは、一般に、特定のシードに関係する意味論的用語を含む。
【００７３】
これらの関係する意味論的用語を適切なシードのシードごとの記述子用語リストに付加するために、カテゴリ・アキュムレータ１１００が、用語の普及順序で許容可能な意味論的用語を順序付け、そこで、用語の普及は、通常、意味論的用語−グループ索引の句内の許容可能な用語とコロケートされた、ピア用語と呼ばれる別個の用語の数をカウントすることによって計算される。僅かにより正確な全体的な普及の測定はまた、普及の数の別個のピア用語とコロケートされた他の別個の用語の数も含む。しかしながら、この改善は、同義語を意味論的にマッピングし、それらをピア用語内に含ませるといった、同じ種類の類似した改善であるので、計算コストが高くなる傾向がある。文書の組内で組み合わせ用語が発生する回数全体といった、用語の普及の他の計算的に迅速な手段を使用することができるが、これらの他の手段は、意味的にあまり正確ではない傾向がある。
【００７４】
次に、カテゴリ・アキュムレータ１１００は、許容可能な意味論的用語の順序付けられたリストを走査し、一度に１つの候補の許容可能な用語（ｃａｎｄｉｄａｔｅ  Ａｌｌｏｗａｂｌｅ  Ｔｅｒｍ）と共に働く。候補の許容可能な用語が１つだけのシードのシード記述子用語を有する意味論的用語−グループの句内にコロケートする場合、候補の許容可能な用語は、シードのシードごとの記述子用語リストに移動される。しかしながら、候補の許容可能な用語が１つより多いシードのシードごとの記述子用語リストを有する意味論的用語−グループの句内にコロケートする場合、候補の許容可能な用語は、非推奨用語リストに移動される。候補の許容可能な用語が、シードのないシード記述子用語を有する意味論的用語−グループの句内にコロケートする場合、候補の許容可能な用語は、孤立した用語（ｏｒｐｈａｎ  ｔｅｒｍ）であり、許容可能な用語リストから簡単に削除される。
【００７５】
カテゴリ・アキュムレータ１１００は、順序付けられた許容可能な意味論的用語を通してループし続け、全ての許容可能な意味論的用語が使い果たされ、許容可能な意味論的用語リストが空になるまで、それらを削除し、又はそれらを非推奨用語リスト又はシードごとの記述子リストの１つに移動させる。シードごとの記述子用語に寄与しなかったいずれの意味論的用語−グループも、許容可能な意味論的用語リストから削除された許容可能な意味論的用語からなるそれぞれの他の記述子用語を有する別個の「他の．．．」カテゴリに属するものとしてカテゴリ化することができる。
【００７６】
最終的な出力として、カテゴリ・アキュムレータ１１００は、最適に間隔をあけた意味論的シード組み合わせの各シード用語を、対応するシードごとの記述子用語リスト、及び、文書、文、主語句、動詞句、又は目的語句のような文書の組の意味論的用語−グループ索引からの使用位置の対応するリストでひとまとめにする。この出力パッケージは、カテゴリ・アキュムレータ１１００の出力であるカテゴリ記述子（Ｃａｔｅｇｏｒｙ  Ｄｅｓｃｒｉｐｔｏｒ）とまとめて呼ばれる。
【００７７】
本発明の幾つかの変形は、シードごとの記述子用語リストを蓄積された順序で保持する。他のものは、上記に定められたような普及の順序によって、又は命令用語に対する意味的距離によって、或いはユーザ・インターフェースの必要性のために自動カテゴライザを呼び出すアプリケーションのユーザが所望するようにアルファベット順で、シードごとの記述子用語リストを分類する。
【００７８】
図８において、カテゴリ記述子は、ユーザ・インターフェース装置８３０に入力される。ユーザ・インターフェース装置８３０は、ウェブ検索アプリケーション、チャット・ウェブ検索アプリケーション、又は携帯電話のチャット・ウェブ検索アプリケーションのようなアプリケーションを使用する人に、意味のあるカテゴリとしてカテゴリ記述子を表示するか又は言葉で伝える。図１５は、左上にユーザ入力のためのボックス、右上にユーザ入力の処理を開始するための検索ボタン、そしてそれらの下にユーザ入力を処理した結果を有するウェブ検索アプリケーションの一例を示す。ユーザ入力のためのボックスは、ユーザ入力として「車」を示す。「車」による検索結果は、「レンタカー」、「新車」、「中古車」のシード用語として表示された３つのカテゴリとして示される。これら３つのシード用語のシードごとの記述子用語リストに寄与しなかった文書及びそれらの意味論的用語−グループは、「他の．．．」カテゴリの下に要約される。
【００７９】
図１６は、「レンタカー」の三角形のアイコンがクリックされて、「毎日」及び「毎月」のサブカテゴリが現われるように開いた、図１５のユーザ・インターフェース装置を示す。類似の表示されたサブカテゴリは、カテゴリのシードごとの記述子用語リスト内の高度に普及した用語から、或いは、「レンタカー」カテゴリについてのカテゴリ記述子により指し示された文書の組のサブセットの上に自動データ・カテゴライザ（Ａｕｔｏｍａｔｉｃ  Ｄａｔａ  Ｃａｔｅｇｏｒｉｚｅｒ）を完全に戻すことによって、選択することができる。
【００８０】
図１７は、「中古車」の三角形のアイコンがクリックされて、個々のウェブサイトのＵＲＬ及びこれらのウェブサイトＵＲＬについての最良のＵＲＬ記述子を示すように開いた、図１５のユーザ・インターフェース装置を示す。「中古車」のようなカテゴリが、「中古車」カテゴリについてのカテゴリ記述子により指し示された幾つかのウェブサイトしか有していない場合、ユーザは、一般に、それらを一度に見たいと思うであろうし、或いは、電話ユーザ・インターフェース装置の場合には、音声合成装置で音読するときに、ユーザはそれらを一度に聞きたいと思うであろう。最良のＵＲＬ記述子は、「中古車」カテゴリについてのカテゴリ記述子により指し示された最も普及した用語から選択することができる。２つ又はそれ以上の普及した用語が最も普及したものと密接に結合している場合には、それらを互いに連結することができ、「ディーラー保証」のような複合語として表示するか、又は音声合成装置により音読することができる。
【００８１】
図１８は、意味論的ネットワーク辞書を自動的に増強する方法の高レベルのフロー図を示す。従来の意味論的ネットワーク辞書の重大な欠点の１つは、一般に、手作りの辞書がもたらした不十分な意味論的有効範囲である。アプリケーション・ユーザとの会話を通して意味論的ネットワークの会話を増強する自動的な方法が存在する。しかしながら、これらのアプリケーションの品質は、意味論的ネットワーク辞書の前から存在する意味論的有効範囲に大きく依存している。
【００８２】
ユーザが基礎ブロックの基本的な意味論的用語について長々と会話し、本質的に会話を通して用語集を定める必要があるブートストラップ段階にユーザをさらすのではなく、エンドユーザ・アプリケーションは、それについてインテリジェントに会話するためにジャスト・イン・タイムに語彙を獲得することができる。ユーザの会話の入力を行ない、それを意味索引又はキーワード索引に対するクエリ要求として扱うことによって、そのクエリの結果得られた文書の組は、図８の自動データ・カテゴライザを通して実行される。全てが会話によりユーザに応答する前に、その実行からのカテゴリ記述子を用いて、ユーザの会話入力と関連した意味論的に正確な語彙の自動構成を指向することができる。従って、ユーザへの応答は、ユーザの会話入力を受け取る前には意味論的ネットワーク辞書内に存在しなかった語彙を利用する。従って、インテリジェントな応答のためにジャスト・イン・タイムに生成された語彙が、基礎ブロックの基本の意味論的用語の長々とした会話の代わりをすることができる。例えば、ユーザ会話の入力がハイブリッド車に言及し、意味論的ネットワーク辞書がガソリン−電気又は「ハイブリッド電気」という用語に対する語彙を有していなかった場合、「ハイブリッド車」についてユーザと引き続き会話する前に、これらの用語を迅速かつ自動的に意味論的ネットワーク辞書に付加することができる。
【００８３】
図１８は、「ハイブリッド車」のようなクエリ要求又は用語の入力を辞書に付加し、図８の方法を通して送り、対応するカテゴリ記述子に戻す。カテゴリ記述子の各シード用語を用いて、「ハイブリッド車」についての多義の意味を定めることができる。例えば、シード用語は、辞書編集者が、必ずしも「トヨタ・ハイブリッド」、「ホンダ・ハイブリッド」、及び「燃料電池ハイブリッド」のような意味として定めるものでない場合でさえ、各シード用語が、「ハイブリッド車」の個々の多義ノードにより引き継がれるように、同じスペルの意味論的ネットワーク・ノードを生成することができる。図１８の多義ノード生成装置（Ｐｏｌｙｓｅｍｏｕｓ  Ｎｏｄｅ  Ｇｅｎｅｒａｔｏｒ）は、これらのノードを作成する。次に、単に「ハイブリッド車」の個々の多義ノードの継承用語としてリンクされた各記述子用語を有する意味索引又はキーワード索引に再問い合わせすることによって、辞書編集者が理解するように、「ハイブリッド車」の個々の多義ノードの各々の意味をさらに定めることができる。従って、例えば、「トヨタ・ハイブリッド」は、図８の方法への入力として使用され、「ハイブリッド・システム」、「ハイブリッド・レクサス」及び「ハイブリッド・プリウス」のような、「トヨタ・ハイブリッド」を記述するカテゴリ記述子のシード用語を生成する。図１８の継承ノード生成装置（Ｉｎｈｅｒｉｔａｎｃｅ  Ｎｏｄｅｓ  Ｇｅｎｅｒａｔｏｒ）は、まだ意味論的ネットワーク辞書内にない場合でも、これらのスペルのノードを生成し、「トヨタ・ハイブリッドを記述するために作成された「ハイブリッド車」のような対応する個々の多義ノードによってそれらが継承されるようにそれらをリンクする。
【００８４】
自動生成する意味論的ネットワーク語彙の１つの利点は、安い人件費及びノードの意味が最新であることである。多数のノードを作成することができるが、同じスペル又はモルフォロジー（ｍｏｒｐｈｏｌｏｇｙ）を通して関連した同じスペルのノードがまだ存在しない（車に関連した複数の車のような）ことを確認するためにチェックした後でさえ、両方のノードが本質的に同じ意味論的意味を有するときに、種々の方法を用いて１つのノードを別のノードと置き換えることによって、意味論的ネットワークを後で簡単化することができる。
【００８５】
図１９は、会話型ユーザ・インターフェースに導入された図１８の方法を示す。意味論的ネットワーク辞書を自動的に増強するために、アプリケーション・ユーザからくる入力クエリ要求は、図１８の方法への入力として使用される。図１８の方法によって生成された意味論的ネットワーク・ノードは、検索エンジン・ウェブ・ポータル又は検索エンジン・チャットボットによって使用される会話型又は意味論的検索方法に基づいている意味論的ネットワーク辞書に加わる。検索エンジン・ウェブ・ポータル又は検索エンジン・チャットボットは、ユーザが実際に要求しているものを意味論的観点からより良く理解するために、意味論的ネットワーク辞書においてユーザ要求を調べる。このように、ウェブ・ポータルは、検索要求において偶発的に綴られたキーワードに対応する無関係なデータを取り出すことを回避することができる。例えば、キーワード・エンジンに渡された「賞賛の言葉（ｔｏｋｅｎ  ｐｒａｉｓｅ）」に対するユーザ要求は、「この記念碑は称賛の言葉が忘れられた後も長く残存するであろう（Ｔｈｉｓ  ｍｅｍｏｒｉａｌ  ｗｉｌｌ  ｌａｓｔ  ｌｏｎｇ  ｐａｓｔ  ｔｈｅ  ｔｉｍｅ  ｔｈａｔ  ｔｏｋｅｎ  ｐｒａｉｓｅ  ｗｉｌｌ  ｂｅ  ｌｏｎｇ  ｆｏｒｇｏｔｔｅｎ．）」といった所望の文を戻すことができる。しかしながら、「称賛の言葉」の意味に関連した語彙を見逃すキーワード・エンジン又は意味論的エンジンは、子供の行動の助言「称賛の言葉をトークンの提示と組み合わせなさい（Ｐａｉｒ  ｖｅｒｂａｌ  ｐｒａｉｓｅ  ｗｉｔｈ  ｔｈｅ  ｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ  ｏｆ  ａ  ｔｏｋｅｎ．）」、及び、「称賛：まさしく広告されたように迅速に出荷され、販売されたトークン及びコイン．．．四つ星の格付け（Ｐｒａｉｓｅ：ｔｏｋｅｎｓ  ａｎｄ  ｃｏｉｎｓ  ｓｈｉｐｐｅｄ  ｐｒｏｍｐｔｌｙ  ａｎｄ  ｓｏｌｄ  ｅｘａｃｔｌｙ  ａｓ  ａｄｖｅｒｔｉｓｅｄ．．．ｆｏｕｒ  ｓｔａｒ  ｒａｔｉｎｇ）」といったトークン小売商の顧客レビューのような、無関係の文を戻す。図１９に開示されるようなジャスト・イン・タイム式語彙の増強によって、「称賛の言葉」及び他の高度な意味論的用語の意味を、ジャスト・イン・タイム式意味論的辞書に付加し、他の方法を用いる検索結果の組から無関係なデータを除去することができる。さらに、図１９に開示されるようなジャスト・イン・タイム式語彙の増強は、意味論的同義語と意味的に関連するスペルをより正確に関連付けることによって、後の自動カテゴリ化をより正確にすることを可能にし、意味の普及を計算するときに、意味のコロケーションを正確に検出できるようになる。意味論的同義語及び意味的に関連するスペルをより正確に関連付けることは、コロケートされたスペルだけでなく、コロケートされた同義語及びコロケートされた密接に関連した意味に基づいて記述子用語及び非推奨用語を検出することによって、図１０におけるシードごとの記述子用語及び非推奨用語をより正確に検出することも可能にする。
【００８６】
上述した実施形態は、ハードウェア、ソフトウェア、又はそれらの組み合わせを用いて実施することができ、上述したような１つ又はそれ以上のコンピュータ・システム又は他の処理システムにおいて実施することができることが留意される。
【００８７】
上記の実施形態がかなり詳細に説明されたが、上記の開示が完全に理解されると、当業者には、多数の変形及び修正が明らかになるであろう。以下の特許請求の範囲は、全てのこのような変形及び修正を含むように解釈されることが意図される。
【図１】
2010506308.tif 000003
【図２】
2010506308.tif 000004
【図３】
2010506308.tif 000005
【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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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【国際調査報告】
2010506308.tif 000022
2010506308.tif 000023
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