(57)【要約】  本発明の実施形態は、タグをドキュメントに自動的に追加する方法および装置を提供する。本方法は、以下を含む。つまり、複数のタグワードの候補を決定することと、複数のテキストを含むコーパスを決定することと、よく使用されるワードをコーパスから特徴的なワードとして選択することと、特徴的なワードが発生する場合は、各特徴的なワードおよびタグワードの候補に対して、タグワードの候補が同時に発生する同時発生確率を決定することと、特徴的なワードをドキュメントから抽出し、抽出された各特徴的なワードに対して、この特徴的なワードの重み付き値を算出することと、コーパスにおいて、タグワードの候補に対して、タグワードの候補が、ドキュメントで発生するすべての特徴的なワードと同時に発生する重み付き確率を数えることと、重み付き同時発生確率が高いタグワードの候補をドキュメントに追加すべきタグワードとして選択することとを含む。本発明の実施形態によって、タグをドキュメントに追加するためのインテリジェント化を実現することができ、タグはドキュメントで発生するキーワードに限定されない。【選択図】図１
2015506515.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
タグをドキュメントに自動的に追加する方法であって、
前記ドキュメントに対応する複数のタグワードの候補を決定することと、
複数のテキストを含むコーパスを決定し、よく使用されるワードを特徴的なワードとしてコーパスから選択し、各前記特徴的なワードおよび各前記タグワードの候補に対して、前記タグワードの候補が前記特徴的なワードと同時に発生する確率を決定することと、
特徴的なワードを前記ドキュメントから抽出し、前記抽出された各特徴的なワードに対して重み付けを算出することと、
前記コーパスにおいて、各前記タグワードの候補が、前記ドキュメントから抽出されたすべての前記特徴的なワードと同時に発生する重み付き確率を算出し、重み付き同時発生確率が高い前記タグワードの候補をドキュメントに追加すべきタグワードとして選択することと、を含む、
方法。
【請求項２】
請求項１に記載の方法であって、前記同時発生確率はＰ（Ｘ｜Ｙ）と表され、式中、Ｘは前記タグワードの候補のうちの１つを表し、Ｙは前記コーパスで発生する前記特徴的なワードのうちの１つを表し、
Ｐ（Ｘ｜Ｙ）は、前記コーパスに含まれる同一のテキスト内のＸとＹの同時発生回数を、前記コーパス内のＹの発生回数で割った結果として決定される、
方法。
【請求項３】
請求項１に記載の方法であって、前記同時発生確率はＰ（Ｘ｜Ｙ）と表され、式中、Ｘは前記タグワードの候補のうちの１つを表し、Ｙは前記コーパスで発生する前記特徴的なワードのうちの１つを表し、
Ｐ（Ｘ｜Ｙ）は次式で決定され、
【数１】
2015506515.tif 000009
式中、Ｈ（Ｘ，Ｙ）はＸとＹのエントロピの組み合わせを表し、Ｉ（Ｘ，Ｙ）はＸとＹの相互情報量を表す、
方法。
【請求項４】
請求項１に記載の方法であって、前記同時発生確率はＰ（Ｘ｜Ｙ）と表され、式中、Ｘは前記タグワードの候補のうちの１つを表し、Ｙは前記コーパスで発生する前記特徴的なワードのうちの１つを表し、
Ｐ（Ｘ｜Ｙ）は語彙データベースを使用して決定される、
方法。
【請求項５】
請求項１に記載の方法であって、前記ドキュメントから抽出された前記特徴的なワードＹの前記重み付けはＷYと表され、ＷYは、Ｙが前記ドキュメント内で発生する回数と、Ｙが発生する前記コーパス内の前記テキストの数の積に等しい、
方法。
【請求項６】
請求項１に記載の方法であって、前記重み付き同時発生確率は次式で表され、
【数２】
2015506515.tif 000010
式中、Ｙiは前記ドキュメントから抽出された前記特徴的なワードのうちの１つを表し、ＷYiはＹiに対する前記重み付けを表し、ｎは前記ドキュメントから抽出された前記特徴的なワードの数を表す、
方法。
【請求項７】
請求項１に記載の方法であって、前記コーパスにおいて、各前記タグワードの候補と、前記ドキュメントから抽出されたすべての前記特徴的なワードとが同時に発生する前記重み付き確率を算出する方法であって、
前記コーパスにおいて、前記ドキュメントから抽出された２以上の特徴的なワードと同時に発生する各前記タグワードの候補に対して、前記重み付き確率を算出すること、を含む、
方法。
【請求項８】
タグをドキュメントに自動的に追加する装置であって、
前記ドキュメントに対応する複数のタグワードの候補を決定するように構成される、タグワードの候補決定モジュールと、
同時発生確率決定モジュールであって、複数のテキストを含むコーパスを決定し、よく使用されるワードを特徴的なワードとして前記コーパスから選択し、各前記特徴的なワードおよび各前記タグワードの候補に対して、前記タグワードの候補が前記特徴的なワードと同時に発生する確率を決定するように構成されるモジュールと、
重み付け算出モジュールであって、特徴的なワードを前記ドキュメントから抽出し、前記抽出された各特徴的なワードに対して重み付けを算出するように構成されるモジュールと、
重み付き同時発生確率算出モジュールであって、前記コーパスにおいて、各前記タグワードの候補と、前記ドキュメントから抽出されたすべての前記特徴的なワードとが同時に発生する重み付き確率を算出するように構成されるモジュールと、
タグワード追加モジュールであって、前記重み付き同時発生確率が高い前記タグワードの候補を、前記ドキュメントに追加すべきタグワードとして選択するように構成されるモジュールと、を備える、
装置。
【請求項９】
請求項８に記載の装置であって、前記同時発生確率はＰ（Ｘ｜Ｙ）と表され、式中、Ｘは前記タグワードの候補のうちの１つを表し、Ｙは前記コーパスで発生する前記特徴的なワードのうちの１つを表し、
前記同時発生確率決定モジュールは、前記コーパスに含まれる同一のテキスト内のＸとＹの前記同時発生回数を、前記コーパス内のＹの前記発生回数で割った結果としてＰ（Ｘ｜Ｙ）を算出するように構成される、
装置。
【請求項１０】
請求項８に記載の装置であって、前記同時発生確率はＰ（Ｘ｜Ｙ）と表され、式中、Ｘは前記タグワードの候補のうちの１つを表し、Ｙは前記コーパスで発生する前記特徴的なワードのうちの１つを表し、
前記同時発生確率決定モジュールはＰ（Ｘ｜Ｙ）を次式から算出するように構成され、
【数３】
2015506515.tif 000011
式中、Ｈ（Ｘ，Ｙ）はＸとＹのエントロピの組み合わせを表し、Ｉ（Ｘ，Ｙ）はＸとＹの相互情報量を表す、
装置。
【請求項１１】
請求項８に記載の装置であって、前記同時発生確率はＰ（Ｘ｜Ｙ）と表され、式中、Ｘは前記タグワードの候補のうちの１つを表し、Ｙは前記コーパスで発生する前記特徴的なワードのうちの１つを表し、
前記同時発生確率決定モジュールは、語彙データベースを使用してＰ（Ｘ｜Ｙ）を算出するように構成される、
装置。
【請求項１２】
請求項８に記載の装置であって、前記ドキュメントから抽出された前記特徴的なワードＹの前記重み付けはＷYと表され、前記重み付け算出モジュールは、Ｙが前記ドキュメント内で発生する回数と、Ｙが発生する前記コーパス内の前記テキストの数の積と等しくなるようにＷYを算出するように構成される、
装置。
【請求項１３】
請求項８から１１のいずれか一項に記載の装置であって、前記重み付き同時発生確率は次式で表され、
【数４】
2015506515.tif 000012
式中、Ｙiは前記ドキュメントから抽出された前記特徴的なワードのうちの１つを表し、ＷYiはＹiに対する前記重み付けを表し、ｎは前記ドキュメントから抽出された前記特徴的なワードの数を表す、
装置。
【請求項１４】
請求項８から１１のいずれか一項に記載の装置であって、前記重み付き同時発生確率算出モジュールは、前記コーパスにおいて、前記ドキュメントから抽出された２以上の特徴的なワードと同時に発生する各前記タグワードの候補に対して、前記重み付き確率を算出するように構成される、
装置。
【請求項１５】
請求項１から７のいずれか一項に記載の方法を実施するためのコンピュータプログラムを記憶するコンピュータ記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本出願は、２０１２年１月５日に中華人民共和国国家知識産権局に出願した「タグをドキュメントに自動的に追加するための方法および装置」という名称の中国特許出願第２０１２１０００１６１１.９号の優先権を主張し、その全体は参照により本明細書に援用される。
【０００２】
本開示は、インターネットドキュメントの技術に関する。具体的には、タグをドキュメントに自動的に追加する方法および装置に関する。
【背景技術】
【０００３】
タグは、インターネットのコンテンツを整理するために使用され、ドキュメントとの関連性が高いキーワードである。ドキュメントのコンテンツはタグによって簡潔に記述されて、分類され、検索と共有が容易になる。
【０００４】
現在では主に、タグをドキュメントに追加するための３つの様式がある。１）手動タグの様式では、特定のタグはドキュメントに手動で設定される。２）キーワードタグの様式では、重要なキーワードは、ドキュメントのコンテンツを分析することによってドキュメントから自動的に抽出され、タグと認識される。３）社会化タグの様式では、タグはユーザ自身によってユーザのドキュメントに追加される。この３様式すべてに問題があり、たとえば、１）手動タグの様式では、タグは大量のドキュメントには自動的に追加されない。２）キーワードタグの様式では、すべてのキーワードがタグとして適切とは限らないが、ドキュメントで発生するキーワードのみがタグとして選択されうる。３）社会化タグの様式では、ユーザ自身がタグをドキュメントに追加しなければならず、その結果として、様々なユーザの一貫性のない基準によって不規則なタグが生じる。
【発明の概要】
【０００５】
本開示の一実施形態によれば、タグをドキュメントに自動的に追加する方法および装置が提供される。この方法および装置によって、タグはドキュメントのキーワードに限定されず、ドキュメントにインテリジェントに追加されてもよい。
【０００６】
本開示の一実施形態の解決法は以下のように実行される。
【０００７】
タグをドキュメントに自動的に追加する方法は、
【０００８】
ドキュメントに対応する複数のタグワードの候補を決定することと、
【０００９】
複数のテキストを含むコーパスを決定し、よく使用されるワードを特徴的なワードとしてコーパスから選択し、各特徴的なワードおよび各タグワードの候補に対して、タグワードの候補が特徴的なワードと同時に発生する確率を決定することと、
【００１０】
特徴的なワードをドキュメントから抽出し、抽出された各特徴的なワードに対して重み付けを算出することと、
【００１１】
コーパスにおいて、各タグワードの候補がドキュメントから抽出されたすべての特徴的なワードと同時に発生する重み付き確率を算出し、重み付き同時発生確率が高いタグワードの候補をドキュメントに追加すべきタグワードとして選択することとを含む。
【００１２】
タグをドキュメントに自動的に追加する装置は、
【００１３】
ドキュメントに対応する複数のタグワードの候補を決定するように構成されるタグワードの候補決定モジュールと、
【００１４】
同時発生確率決定モジュールであって、複数のテキストを含むコーパスを決定し、よく使用されるワードを特徴的なワードとしてコーパスから選択し、各特徴的なワードおよび各タグワードの候補に対して、タグワードの候補が特徴的なワードと同時に発生する確率を決定するように構成されるモジュールと、
【００１５】
特徴的なワードをドキュメントから抽出し、抽出された各特徴的なワードに対して重み付けを算出するように構成される重み付け算出モジュールと、
【００１６】
コーパスにおいて、各タグワードの候補と、ドキュメントから抽出されたすべての特徴的なワードとが同時に発生する重み付き確率を算出するように構成される重み付き同時発生確率算出モジュールと、
【００１７】
重み付き同時発生確率が高いタグワードの候補をドキュメントに追加するタグワードとして選択するように構成されるタグワード追加モジュールとを含む。
【００１８】
本開示の実施形態による、タグをドキュメントに自動的に追加するための方法および装置において、タグはドキュメントのキーワードに限定されず、ドキュメントにインテリジェントに追加されてもよい。つまり、特徴的なワードがコーパスにおいてタグワードの候補と同時に発生する確率を算出し、同時発生確率を特徴的なワードからタグワードの候補への票に変換し、最も多い票を獲得したタグワードの候補をドキュメントに追加すべきタグワードとすることによって、タグはドキュメントにインテリジェントに追加されてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】図１は、本開示の実施形態による、タグをドキュメントに自動的に追加する方法のフローチャートである。
【００２０】
【図２】図２は、本開示の実施形態による、タグをドキュメントに自動的に追加する装置の構造の概略図である。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
本開示の一実施形態によれば、タグをドキュメントに自動的に追加する方法が提供される。図１は本方法のフローチャートであり、以下のステップを含む。
【００２２】
ステップ１０１では、ドキュメントに対応する複数のタグワードの候補が決定される。
【００２３】
本ステップでは、ドキュメントに対応する複数のタグワードの候補が以下の３つの様式で決定されてもよいが、これらに限定されない。
【００２４】
１）手動タグの様式において、特定のタグはドキュメントに手動で設定される。
【００２５】
２）キーワードタグの様式において、重要なキーワードは、ドキュメントのコンテンツを分析することによってドキュメントから自動的に抽出され、タグと認識される。
【００２６】
３）社会化タグの様式において、タグはユーザ自身によってユーザのドキュメントに追加される。
【００２７】
タグワードの候補が手動タグの様式または社会化タグの様式によって決定される場合、タグワードの候補はドキュメントに発生するワードに限定されない。
【００２８】
ステップ１０２では、複数のテキストを含むコーパスが決定される。
【００２９】
たとえば、１００万のテキストがインターネットから取得されると、取得した１００万のテキストは集合的にコーパスと呼ばれる。
【００３０】
ステップ１０３では、よく使用されるワードが特徴的なワードとしてコーパスから選択される。各特徴的なワードおよび各タグワードの候補に対して、タグワードの候補が特徴的なワードとコーパスにおいて同時に発生する確率が決定される。
【００３１】
ステップ１０４では、特徴的なワードがドキュメントから抽出され、各特徴的なワードの重み付けが算出される。
【００３２】
ステップ１０５では、各タグワードの候補に対して、タグワードの候補と、ドキュメントに発生するすべての特徴的なワードとが、コーパスにおいて同時に発生する重み付き確率が算出され、重み付き同時発生確率が高いタグワードの候補は、ドキュメントに追加すべきタグワードとして選択される。
【００３３】
ステップ１０３では、同時発生確率はＰ（Ｘ｜Ｙ）と表される。式中、Ｘはタグワードの候補のうちの１つを表し、Ｙはコーパスで発生する特徴的なワードのうちの１つを表す。Ｐ（Ｘ｜Ｙ）は以下の様々な方法で決定されてもよい。
【００３４】
第１の方法では、Ｐ（Ｘ｜Ｙ）は、コーパスに含まれる同一のテキスト内のＸとＹの同時発生回数を、コーパス内のＹの発生回数で割った結果に等しい。
【００３５】
第２の方法では次式を用いる。
【数１】
2015506515.tif 000003
式中、Ｈ（Ｘ，Ｙ）はＸとＹのエントロピの組み合わせを表し、Ｉ（Ｘ，Ｙ）はＸとＹの相互情報量を表し、Ｈ（Ｘ）はＸの情報エントロピを表し、Ｈ（Ｙ）はＹの情報エントロピを表す。
【００３６】
第３の方法では、Ｐ（Ｘ｜Ｙ）はワードネットなどの語彙データベースを使用して決定される。
【００３７】
ステップ１０４では、抽出された各特徴的なワードに対して、特徴的なワードがドキュメント内で発生する回数および特徴的なワードが発生するコーパス内のテキストの数に基づいて、特徴的なワードの重み付けが算出されてもよい。
【００３８】
ドキュメント内で抽出された特徴的なワードＹの重み付けはＷＹと表される。ＷＹは、Ｙがドキュメント内で発生する回数と、Ｙが発生するコーパス内のテキストの数の積と等しくなるように、算出されてもよい。
【００３９】
ステップ１０５では、重み付き同時発生確率は次のように表される。
【数２】
2015506515.tif 000004
式中、Ｙｉはドキュメントから抽出された特徴的なワードのうちの１つを表し、ＷＹｉはＹｉに対する重み付けを表し、ｎはドキュメントから抽出された特徴的なワードの数を表す。
【００４０】
ステップ１０５では、重み付き同時発生確率Ｐｘは、すべてのタグワードの候補に対してではなく、ドキュメントから抽出された２以上の特徴的なワードと同時に発生するタグワードの候補に対してのみ、算出されてもよい。
【００４１】
具体的な実施形態を以下詳細に紹介する。
【００４２】
第１の実施形態
【００４３】
ステップ１では、タグワードセットが準備される。
【００４４】
ドキュメントに対応する複数のタグワードの候補が取得され、所望するタグワードセットを構成する。たとえば、タグワードセットは、映画に関連してドキュメントにタグを追加する必要がある場合には、映画の種類および有名人などのタグワードを含んでいてもよい。
【００４５】
ステップ２では、コーパスが準備される。
【００４６】
複数の関連するテキストはインターネットからコーパスとして収集され、ワード間の同時発生関係の統計に使用されてもよい。
【００４７】
ステップ３では、特徴的なワードがコーパスから抽出される。
【００４８】
ワード分割はコーパス内のテキスト上で実施される。その後、各ワードの出現頻度（ＴＦ）を数える。高頻度のワード、使用されないワードおよび低頻度のワードは除去され、残りのよく使用されるワードが特徴的なワードとして選択される。
【００４９】
ステップ４では、各特徴的なワードが各タグワードの候補と同時に発生する確率Ｐ（Ｘ｜Ｙ）を算出する。
【００５０】
Ｐ（Ｘ｜Ｙ）は、コーパスに含まれる同一のテキスト内のＸとＹの発生回数を、コーパス内のＹの発生回数で割った結果に等しい。
【００５１】
式中、Ｘはタグワードの候補のうちの１つを表し、Ｙは特徴的なワードのうちの１つを表す。
【００５２】
ステップ５では、タグワードは自動的にドキュメントに追加される。その具体的なステップは以下の通りである。
【００５３】
ステップＩでは、ドキュメント上でワード分割を実施する。
【００５４】
ステップＩＩでは、ドキュメントで発生するすべての特徴的なワードを、ワード分割の結果に従って抽出し、各抽出された特徴的なワードＹに対する重み付けＷＹを、ＷＹ＝ＴＦ×ＩＤＦとして算出する。式中、ＴＦはドキュメント内でＹが発生する回数を表し、ＩＤＦはＹが発生するコーパス内のテキストの数を表す。
【００５５】
ステップＩＩＩでは、ステップ４で算出した同時発生確率に基づいて、少なくとも１つの特徴的なワードと同時に発生する（つまり、同時発生確率が０ではない）タグワードの候補を抽出する。
【００５６】
ステップＩＶでは、抽出された各タグワードの候補に対して、抽出されたタグワードの候補が、ドキュメントから抽出されたすべての特徴的なワードと同時に発生する重み付き確率を以下の数式で算出する。
【数３】
2015506515.tif 000005
式中、Ｙｉはドキュメントから抽出された特徴的なワードのうちの１つを表し、ＷＹｉはＹｉに対する重み付けを表し、ｎはドキュメントから抽出された特徴的なワードの数を表す。
【００５７】
ステップＶでは、抽出されたすべてのタグワードの候補をＰｘ値の降順にランク付けし、高いＰｘを有する１または複数のタグワードの候補をドキュメントに追加するタグワードとして選択する。
【００５８】
本ステップでは、最初に、ステップＩＩＩにおいて少数のタグワードの候補が抽出され、次に、重み付き同時発生確率がこれらの抽出された各タグワードの候補に対して算出される。これによって、計算が速くなり、システムリソースが節約される。本開示の別の実施形態によれば、重み付き同時発生確率をすべてのタグワードの候補に対して算出してもよい。どの特徴的なワードとも同時発生関係を持たないタグワードの候補に対しては、算出した重み付き同時発生確率はＰｘ＝０となり、このタグワードの候補をステップＶのタグワードの候補列の最後にランク付けする。
【００５９】
本開示の別の実施形態では、特徴的なワードとタグワードの候補の同時発生確率Ｐ（Ｘ｜Ｙ）を別の方法で算出してもよい。たとえば、Ｐ（Ｘ｜Ｙ）は次式で算出されてもよい。
【数４】
2015506515.tif 000006
式中、Ｈ（Ｘ，Ｙ）はＸとＹのエントロピの組み合わせを表し、Ｉ（Ｘ，Ｙ）はＸとＹの相互情報量を表し、Ｈ（Ｘ）はＸの情報エントロピを表し、Ｈ（Ｙ）はＹの情報エントロピを表す。代替的に、特徴的なワードとタグワードの候補との関係は、ワードネットなどの語彙データベースを使用して決定されてもよい。
【００６０】
本開示の一実施形態によれば、タグをドキュメントに自動的に追加する装置がさらに提供される。図２は装置の構造の概略図であり、装置は以下を含む。
【００６１】
ドキュメントに対応する複数のタグワードの候補を決定するように構成されるタグワードの候補決定モジュール２０１と、
【００６２】
同時発生確率決定モジュール２０２であって、複数のテキストを含むコーパスを決定し、よく使用されるワードを特徴的なワードとしてコーパスから選択し、各特徴的なワードおよび各タグワードの候補について、タグワードの候補と、コーパスにおいて特徴的なワードとが同時に発生する確率を決定するように構成される、同時発生確率決定モジュール２０２と、
【００６３】
特徴的なワードをドキュメントから抽出し、各特徴的なワードの重み付けを算出するように構成される、重み付け算出モジュール２０３と、
【００６４】
コーパスにおいて、各タグワードの候補が、ドキュメントに発生するすべての特徴的なワードと同時に発生する重み付き確率を算出するように構成される、重み付き同時発生確率算出モジュール２０４と、
【００６５】
高い重み付き同時発生確率を持つタグワードの候補を、ドキュメントに追加すべきタグワードとして選択するように構成される、タグワード追加モジュール２０５。
【００６６】
前述の装置において、同時発生確率はＰ（Ｘ｜Ｙ）と表されてもよい。式中、Ｘはタグワードの候補のうちの１つを表し、Ｙはコーパスで発生する特徴的なワードのうちの１つを表す。同時発生確率決定モジュール２０２はＰ（Ｘ｜Ｙ）を以下のように算出してもよい。
【００６７】
Ｐ（Ｘ｜Ｙ）は、コーパスに含まれる同一のテキスト内のＸとＹの同時発生回数を、コーパス内のＹの発生回数で割った結果に等しい。
【００６８】
代替的に、次式を用いる。
【数５】
2015506515.tif 000007
式中、Ｈ（Ｘ，Ｙ）はＸとＹのエントロピの組み合わせを表し、Ｉ（Ｘ，Ｙ）はＸとＹの相互情報量を表す。
【００６９】
代替的に、Ｐ（Ｘ｜Ｙ）は語彙データベースを使用して決定される。
【００７０】
前述の装置において、ドキュメントから抽出された特徴的なワードＹの重み付けはＷＹと表される。ＷＹは、重み付け算出モジュール２０３によって、Ｙがドキュメント内で発生する回数と、Ｙが発生するコーパス内のテキストの数の積と等しくなるように算出されてもよい。
【００７１】
前述の装置において、重み付き同時発生確率は次のように表されてもよい。
【数６】
2015506515.tif 000008
式中、Ｙｉはドキュメントから抽出された特徴的なワードのうちの１つを表し、ＷＹｉはＹｉに対する重み付けを表し、ｎはドキュメントから抽出された特徴的なワードの数を表す。
【００７２】
前述の装置において、重み付き同時発生確率算出モジュール２０４は、ドキュメントから抽出された２以上の特徴的なワードと同時に発生するタグワードの候補に対してのみ、重み付き同時発生確率を算出してもよい。
【００７３】
結論として、本開示の実施形態による、タグをドキュメントに自動的に追加するための方法および装置において、タグはドキュメントに発生するキーワードに限定されず、以下のようにドキュメントにインテリジェントに追加されてもよい。つまり、特徴的なワードがコーパスにおいてタグワードの候補と同時に発生する確率を算出し、同時発生確率を特徴的なワードからタグワードの候補への票に変換し、最も多い票を獲得したタグワードの候補をドキュメントに追加すべきタグワードとすることによって、タグはドキュメントにインテリジェントに追加されてもよい。タグワードとドキュメントとの間の関連性は、本開示の実施形態による同時発生確率の統計に基づいて強化される。
【００７４】
本開示の一実施形態によれば、指示を記憶するための機械可読記憶媒体がさらに提供される。この指示によって、本明細書に記載するように、機械はタグをドキュメントに自動的に追加する方法を実行することができる。記憶媒体を含むシステムまたは装置が提供されてもよい。記憶媒体には、前述の実施形態のいずれかの機能を実施するソフトウェアプログラムコードが記憶され、システムまたは装置内のコンピュータ（またはＣＰＵもしくはＭＰＵ）は記憶媒体に記憶されたプログラムコードを読み取り、実行してもよい。
【００７５】
この場合、記憶媒体から読み取られるプログラムコードは、前述の実施形態のいずれか１つの機能を実施してもよい。したがって、プログラムコードおよびプログラムコードを記憶する記憶媒体は本開示の一部を構成する。
【００７６】
プログラムコードを提供するための記憶媒体としては以下が挙げられる。ソフトディスク、ハードディスク、光磁気ディスク、光ディスク（ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＡＭ、ＤＶＤ−ＲＷおよびＤＶＤ＋ＲＷなど）、磁気テープ、不揮発性メモリおよびＲＯＭ。任意選択的に、プログラムコードはサーバコンピュータから通信ネットワークを介してダウンロードされてもよい。
【００７７】
さらに、前述の実施形態のいずれか１つの機能は、少数のまたはすべての実際の操作によって実施されてもよいことが理解されよう。この実際の操作は、コンピュータによって読み取られるプログラムコードを実行することによって実施されるだけではなく、プログラムコードに基づいてコンピュータ上で操作される操作システムに命令することによっても実施される。
【００７８】
さらに、前述の実施形態のいずれか１つの機能は次のように実施されてもよいことを理解されたい。記憶媒体から読み取られたプログラムコードをコンピュータに挿入された拡張ボードに設置されたメモリに書き込むことによって、または、プログラムコードをコンピュータに接続する拡張ユニットに設置されたメモリに書き込み、その後プログラムコードに基づいて、拡張ボードまたは拡張ユニットに取り付けたＣＰＵなどに命令することによって、少数のまたはすべての実際の操作を実施してもよい。
【００７９】
前述の本開示の好ましい実施形態は、本開示の範囲を限定することを意図するものではない。本開示の精神および原則内で行われる任意の変更、同等物、改良は、本開示の範囲内である。
【図１】
2015506515.tif 000013
【図２】
2015506515.tif 000014
【国際調査報告】
2015506515.tif 000015
2015506515.tif 000016
2015506515.tif 000017
2015506515.tif 000018
2015506515.tif 000019
2015506515.tif 000020