(57)【要約】【課題】情報ドメインに対する自然言語処理モデルを生成するための方法およびシステムを提供する。【解決手段】本方法は、情報ドメインの情報源モデルから自然言語語彙の骨格を導出するステップと、概念および関係を定義する構文規則のセットを適用するステップと、情報ドメインに対する自然言語処理モデルを提供するため、情報ドメインからの参考文書に基づいて自然言語語彙の骨格を拡張するステップと、を含み、骨格を拡張するステップは、概念および関係を表す用語をクラスタ化し、評点するステップを含む。【選択図】図１
2015505082.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
情報ドメインに対する自然言語処理モデルを生成する方法であって、前記方法は、
前記情報ドメインの情報源モデル（１１１）から自然言語語彙の骨格を導出するステップ（１０１）と、
概念および関係を定義する構文規則のセットを適用するステップ（１０２）と、
前記情報ドメインに対する前記自然言語処理モデルを提供するため、前記情報ドメインからの参考文書に基づいて前記自然言語語彙の前記骨格を拡張するステップ（１０３）と、
を含み、
前記骨格を拡張するステップは、概念および関係を表す用語をクラスタ化し、評点するステップを含む、
方法。
【請求項２】
前記自然言語語彙の前記骨格を導出するステップ（１０１）が、前記情報ドメイン中の優先使用語を用いる、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記構文規則のセットを適用するステップ（１０２）が、対象範囲に対して、主語、述語、目的語の形をとって順序を変えるステップを含む、請求項１または２に記載の方法。
【請求項４】
前記骨格を拡張するステップ（１０３）が、
概念または関係として前記優先使用語を選択するステップ（２０１）と、
前記情報ドメインからの前記参考文書中の前記優先使用語に対するキーワード検索を実行するステップ（２０２）と、
前記優先使用語に対する潜在的用語の順序付き集合を提供するステップ（２０６）と、
を含む、請求項１〜３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項５】
ローカルなｎグラムを定めるステップ（２０３）と、
前記ｎグラムの一つ以上のメトリクスを測定するステップ（２０４）と、
前記ｎグラムを評点するステップ（２０５）と、
を含む、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記自然言語語彙の前記骨格を拡張するステップ（１０３）が、
前記情報ドメインからの前記参考文書に基づいてさらなる構文規則を導出するステップと、
前記構文規則と、前記概念および関係を表すクラスタ化された用語とを交差(intersecting)させるステップと、
を含む、請求項１〜５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項７】
動詞の言語クラスからの動詞構造を用いて、前記クラスタ化された用語に適用する前記交差を駆動するステップ、
を含む、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記骨格を拡張するステップ（１０３）が、開始概念または関係から開始され、外に向け反復しながら、前記情報源モデル中の隣接する概念または関係のリンクを通って移動し、
評点を増やすことによって概念および関係の前記拡張された用語群を改善する、
請求項１〜７のいずれか一項に記載の方法。
【請求項９】
評点閾値を用いて、概念または関係を表す最良の用語群の発散（divergence）を判断するステップ、
を含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記骨格を拡張するステップ（１０３）が、結果に基づいて反復の方策を動的に変更する、請求項１〜９のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１１】
前記自然言語語彙の前記骨格を導出するステップ（１０１）が、複数の情報源モデル（１１１）に基づいている、請求項１〜１０のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１２】
前記自然言語語彙の前記骨格を導出するステップ（１０１）が、前記骨格の初期データを投入するためにオープン・データを利用し、前記情報源モデルのオントロジ・クラスは前記オープン・データのクラスと整合する、請求項１〜１１のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１３】
コンピュータ可読媒体に格納され、デジタル・コンピュータの内部メモリにロードすることが可能なコンピュータ・プログラムであって、前記プログラムがコンピュータ上で実行されたとき、請求項１〜１２のいずれかに記載の前記方法を遂行するためのソフトウェア・コード部分を含む、前記コンピュータ・プログラム。
【請求項１４】
情報ドメインに対する自然言語処理モデルを生成するためのシステムであって、前記システムは、
プロセッサと、
前記情報ドメイン（３２０）の情報源モデル（３２１）から自然言語語彙の骨格を導出するための骨格コンポーネント（３１１）と、
概念および関係を定義する構文規則のセットを適用するための構文規則コンポーネント（３１２）と、
前記情報ドメイン（３２０）に対する前記自然言語処理モデル（３１４）を提供するため、前記情報ドメインからの参考文書（３２２）に基づいて前記自然言語語彙の前記骨格を拡張するための拡張コンポーネント（３１３）であって、前記骨格を拡張するステップが概念および関係を表す用語をクラスタ化し、評点するステップを含む、前記拡張コンポーネントと、
を含む、システム。
【請求項１５】
構文規則のセットを適用するための前記構文規則コンポーネント（３１２）が、対象範囲に対して、主語、述語、目的語の形をとって順序を変えるステップを含む、請求項１４に記載のシステム。
【請求項１６】
前記骨格を拡張するための前記拡張コンポーネント（３１３）がコンポーネント群を含み、前記コンポーネント群は、
概念または関係として優先使用語を選択し、
前記情報ドメインからの前記参考文書中の前記優先使用語に対するキーワード検索を実行し、
前記優先使用語に対する潜在的用語の順序付き集合を提供する、
ための概念／関係クラスタ化コンポーネント（３１４）を含む、請求項１４または１５に記載のシステム。
【請求項１７】
前記概念／関係クラスタ化コンポーネント（３１４）は、
ローカルなｎグラムを定め、
前記ｎグラムの一つ以上のメトリクスを測定し、
前記ｎグラムを評点する、
ためのものである、請求項１６に記載のシステム。
【請求項１８】
前記自然言語語彙の前記骨格を拡張するための前記拡張コンポーネント（３１３）が、
前記情報ドメインからの前記参考文書に基づいてさらなる構文規則を導出するための構文規則生成コンポーネント（３１５）と、
前記構文規則と、概念および関係を表す前記クラスタ化された用語とを交差させるための交差コンポーネント（３１６）と、
を含む、請求項１４〜１７のいずれかに記載のシステム。
【請求項１９】
前記骨格を拡張するための前記拡張コンポーネント（３１３）が、開始概念または関係から開始され、外に向け反復しながら、前記情報源モデル中の隣接する概念または関係のリンクを通って移動し、前記評点を増やすことによって概念および関係の拡張された用語群を改善する、請求項１４〜１８のいずれかに記載のシステム。
【請求項２０】
前記骨格を拡張するための前記拡張コンポーネント（３１３）が、結果に基づいて反復の方策を動的に変更する、請求項１４〜１７のいずれかに記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、自然言語処理モデルを生成する分野に関する。具体的には、本発明は、情報ドメインに対する自然言語処理モデルの生成に関する。
【背景技術】
【０００２】
現代のビジネス分析および処理は、ビジネスを通るおよびその周辺を流れる情報に大きく依存している。コアとなるビジネス処理情報には、ｅメール、報告文書、プレゼンテーション、およびインスタント・メッセージなどの情報源からのトランザクション・データおよびテキスト・データの両方が含まれる。これらの情報は、ビジネスを「通って」流れる情報であると言うことができ、認証されたコミュニティ内部からまたは内部で生じるものである。
【０００３】
これら情報のテキスト・コンポーネントの相対的な重要性は、何年にもわたって着実に増大してきており、今や非常に重要なコンポーネントとして認識されている。これら情報のテキスト・コンポーネントは、この体系化されていないコンテントを理解するための自然言語処理（ＮＬＰ：ｎａｔｕｒａｌ  ｌａｎｇｕａｇｅ  ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ）モデルを生成するのが困難なため、今の時点ではほとんど活用されていない。
【０００４】
さらに、Ｗｅｂ２．０およびソーシャル・メディアの出現は、２〜３例をあげると、製品に対する新しいマーケットの識別、ブランド感情の理解、および影響者（influencers）を見付けるなど、広範囲のアプリケーションからビジネスの「周囲」に流れる、大きな価値があり得るテキスト情報の第二の氾濫をもたらしている。
【０００５】
先進的なＮＬＰモデルがビジネスに与え得る影響は、これが、現在、情報技術業界における最速で増大している要求事項の一つとなっているほどである。しかしながら、自然言語の複雑性に起因して、かかるモデルの生成は簡単にはいかない。
【０００６】
自然言語処理（ＮＬＰ）モデルとは、テキスト分析エンジンへのインプットの要約されたセットを表す用語であり、該エンジンが、概念（「人」の一意名、「場所」の一意名などのような固有表現）およびそれら概念の間の関係（例えば、「に住む」）を抽出できるようにする。これらの「事実」を用い、そのテキストを、プログラムを使って自動処理にかけることが可能である。この場合の事実の例を「ジョン・マクグラスはダブリンのメイン通り１２３に住む」または「マイケルはメイン通り３２１を自分の自宅の住所として提示した」とでもできよう。
【０００７】
かかるモデルは、処理対象インプットの「ドメイン」に大きく依存する。「人」を識別するようなことでさえ、どんな場合にも当てはまるモデルはなく、テキストの色々な情報源にはうまくいくものもいかないもの（正確性または的確性／再現性で定義）もあろう。例えば、医療記録で述べられる「人」は、学術的引用で述べられる「人」とは大きく異なるであろう。さらに、医療記録の場合には、理解のために「人」の下位分類が非常に重要で、これにより、ＮＬＰシステムが、例えば、患者と、外科医、かかりつけ医師等との間の違いなど、どの特定の人物指示に対しても正確な意味論的サブクラスを割り当てることになろう。
【０００８】
ドメイン固有のＮＬＰモデルは、開発および維持するコストが高い。かかるＮＬＰモデルを開発するために２つの既知のアプローチがある、すなわち、１）マニュアルによるワード・リストおよび文脈規則の一からの生成、および２）機械学習ベースのアプローチ、これには、入力として、所与の範囲のテキストに対する意味論的クラスの割り当てを示す特徴を「学習」するための機械学習アルゴリズムの実行に用いる注釈された（ａｎｎｏｔａｔｅｄ）コーパスが必要となる。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
既知の方法の双方とも非常に時間がかかり、前者は明示的で、マニュアルで調整可能である利点を有し、後者はブラックボックスであるが、注釈タスクのためドメイン自体の知識だけが必要である点で参入障壁が低いのに対し、前者では、根底の適合技法についてもいくらかの知識が必要となる。
【００１０】
したがって、当該技術分野では前述の問題に対処することが求められている。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明の第一態様によって、情報ドメインに対する自然言語処理モデルを生成する方法が提供され、該方法は、情報ドメインの情報源モデルから自然言語語彙の骨格を導出するステップと、概念および関係を定義する構文規則のセットを適用するステップと、を含む。
【００１２】
第一態様から見ると、本発明は、情報ドメインに対する自然言語処理モデルを生成する方法を提供し、該方法は、情報ドメインの情報源モデルから自然言語語彙の骨格を導出するステップと、概念および関係を定義する構文規則のセットを適用するステップと、情報ドメインに対する自然言語処理モデルを提供するため、情報ドメインからの参考文書に基づいて前記自然言語語彙の骨格を拡張するステップと、を含み、該骨格を拡張するステップは、概念および関係を表す用語をクラスタ化し、評点するステップを含む。
【００１３】
望ましくは、本発明は、自然言語語彙の骨格を導出するステップが、情報ドメインにおける優先使用語を用いる、方法を提供する。
【００１４】
望ましくは、本発明は、構文規則のセットを適用するステップが、対象範囲に対して主語、述語、目的語の形をとって順序を変えるステップを含む、方法を提供する。
【００１５】
望ましくは、本発明は、骨格を拡張するステップが、概念または関係として優先使用語を選択するステップと、情報ドメインからの参考文書中の優先使用語に対するキーワード検索を実行するステップと、優先使用語に対する潜在的用語の順序付き集合を提供するステップと、を含む、方法を提供する。
【００１６】
望ましくは、本発明は、ローカルなｎグラムを定めるステップと、該ｎグラムの一つ以上のメトリクスを測定するステップと、上記ｎグラムを評点するステップと、を含む方法を提供する。
【００１７】
望ましくは、本発明は、自然言語語彙の骨格を拡張するステップが、情報ドメインからの参考文書に基づいてさらなる構文規則を導出するステップと、構文規則と、概念および関係を表すクラスタ化された用語とを交差させる（ｉｎｔｅｒｓｅｃｔｉｎｇ）ステップと、を含む、方法を提供する。
【００１８】
望ましくは、本発明は、動詞の言語クラスからの動詞構造を用いて、クラスタ化された用語に適用する交差（ｉｎｔｅｒｓｅｃｔｉｏｎ）を駆動するステップを含む方法を提供する。
【００１９】
望ましくは、本発明は、骨格を拡張するステップが、開始概念または関係から開始され、外に向け反復しながら、情報源モデル中の隣接する概念または関係のリンクを通って移動し、評点を増やすことによって概念および関係の拡張された用語群を改善する、方法を提供する。
【００２０】
望ましくは、本発明は、評点閾値を用いて、概念または関係を表す最良の用語群の発散(divergence)を判断するステップを含む方法を提供する。
【００２１】
望ましくは、本発明は、骨格を拡張するステップが、結果に基づいて反復の方策を動的に変更する、方法を提供する。
【００２２】
望ましくは、本発明は、自然言語語彙の骨格を導出するステップが複数の情報源モデルに基づいている、方法を提供する。
【００２３】
望ましくは、本発明は、自然言語語彙の骨格を導出するステップが、骨格の初期データを投入するためにオープン・データを利用し、情報源モデルのオントロジ・クラスはオープン・データのクラスと整合する、方法を提供する。
【００２４】
別の態様から見ると、本発明は、コンピュータ可読媒体に格納され、デジタル・コンピュータの内部メモリにロード可能なコンピュータ・プログラムであって、前記プログラムがコンピュータ上で実行されたとき、前述の方法を遂行するためのソフトウェア・コード部分を含む、該コンピュータ・プログラムを提供する。
【００２５】
別の態様から見ると、本発明は、情報ドメインに対する自然言語処理モデルを生成するためのシステムを提供し、該システムは、プロセッサと、情報ドメインの情報源モデルから自然言語語彙の骨格を導出するための骨格コンポーネントと、概念および関係を定義する構文規則のセットを適用するための構文規則コンポーネントと、情報ドメインに対する自然言語処理モデルを提供するため、情報ドメインからの参考文書に基づいて自然言語語彙の骨格を拡張するための拡張コンポーネントであって、骨格を拡張するステップが概念および関係を表す用語をクラスタ化し、評点するステップを含む、該拡張コンポーネントと、を含む。
【００２６】
望ましくは、本発明は、構文規則のセットを適用するための構文規則コンポーネントが、対象範囲に対して主語、述語、目的語の形をとって順序を変えるステップを含む、システムを提供する。
【００２７】
望ましくは、本発明は、骨格を拡張するための拡張コンポーネントがコンポーネント群を含み、該コンポーネント群は、概念または関係として優先使用語を選択し、情報ドメインからの参考文書中の優先使用語に対するキーワード検索を実行し、優先使用語に対する潜在的用語の順序付き集合を提供する、ための概念／関係クラスタ化コンポーネントを含む、システムを提供する。
【００２８】
望ましくは、本発明は、概念／関係クラスタ化コンポーネントが、ローカルなｎグラムを定め、該ｎグラムの一つ以上のメトリクスを測定し、上記ｎグラムを評点するためのものである、システムを提供する。
【００２９】
望ましくは、本発明は、自然言語語彙の骨格を拡張するための拡張コンポーネントが、情報ドメインからの参考文書に基づいてさらなる構文規則を導出するための構文規則生成コンポーネントと、構文規則と、概念および関係を表すクラスタ化された用語とを交差させるための交差コンポーネントと、を含む、システムを提供する。
【００３０】
望ましくは、本発明は、骨格を拡張するための拡張コンポーネントが、開始概念または関係から開始され、外に向け反復しながら、情報源モデル中の隣接する概念または関係のリンクを通って移動し、評点を増やすことによって概念および関係の拡張された用語群を改善する、システムを提供する。
【００３１】
望ましくは、本発明は、骨格を拡張するための拡張コンポーネントが、結果に基づいて反復方策を動的に変更する、システムを提供する。
【００３２】
ここで、本発明の好適な実施形態を、単に例示として、添付の図面を参照しながら以下に説明する。
【図面の簡単な説明】
【００３３】
【図１】本発明の好適な実施形態による、ある方法の実施形態の流れ図である。
【図２】本発明の好適な実施形態による、図１の方法のさらなる詳細の流れ図である。
【図３】本発明の好適な実施形態による、あるシステムの実施形態のブロック図である。
【図４】本発明の好適な実施形態による、コンピュータ・システムのブロック図である。
【図５】本発明の好適な実施形態の態様による、情報源モデルのツリー図である。
【図６】本発明の好適な実施形態の態様による、情報源モデルの関係図である。
【発明を実施するための形態】
【００３４】
当然ながら、図面の簡潔化および明瞭化のため、図中示されたエレメントは必ずしも一定の縮尺では描かれていない。例えば、明瞭化のため、一部のエレメントの寸法が、他のエレメントに比較して過拡大されていることがある。さらに、適切と考えられる場合、対応するまたは類似の機能を表すため、図面の間で参照番号が繰り返して使われることがある。
【００３５】
以下の詳細な説明では、本発明の徹底的な理解を提供するため、数々の具体的詳細が述べられる。しかしながら、当業者は、これらの具体的詳細がなくても本発明が実践可能であることをよく理解していよう。他の例においては、本発明を不明瞭にしないように、周知の方法、手順、およびコンポーネントは説明されていない。
【００３６】
意図された情報ドメインを対象とする自然言語処理モデルを生成し、成熟させるための方法およびシステムを説明する。本方法は、ドメインまたは業界モデルの多くの事例中の実体、本質的にはビジネス・ドメイン自体のオントロジを利用する。
【００３７】
ドメインまたは業界モデル（例えば、入手可能でＩＢＭ（ＩＢＭ社の登録商標）のＩｎｄｕｓｔｒｙ  Ｍｏｄｅｌｓグループが積極的に開発しているものなど、ＩＢＭはＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｂｕｓｉｎｅｓｓ  Ｍａｃｈｉｎｅｓ  Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎの商標である）または他の形態のオントロジからの、ドメイン固有の自然言語処理モデルを生成し、成熟させるための、コスト効果的なソリューションを提供する。この開始モデルまたはオンコロジを、情報源モデルと称する。これは、自然言語処理モデルの迅速な生成、展開、およびメンテナンスを可能にする。次いで、自然言語処理モデルを用いて、当該ドメインに対するソリューション内のフリー・テキストのドキュメンテーションを分析してもよい。
【００３８】
前述の方法およびシステムは、ドメイン・モデルの構造と情報とを利用して、初期ＮＬＰモデルを生成し、キーワードおよび動詞のクラスタ化と評点技法とを介して、該初期ＮＬＰモデル（本質的に、初期モデル中のノードは、望ましい最良事例の優先使用語として単一の用語を使ってラベル付けすることが可能である）中のノードの疎なラベル付けの増強を可能にする。
【００３９】
モデル自体中のエンティティ間の相互作用によって、その中で包含／言及される概念のテキスト表現を収集することが可能である。いくつかの既知の簡単な経験的技法を使って、辞書および規則を調整したり補外推定したりすることができる。しかしながら、モデルの周囲の性質、すなわち、アウトリンク（関係または述部）と、目標ノードの型および同じくそれらの仕様の収集とを用いなければ、モデル中に多大のノイズが生ずることになろう。
【００４０】
図１を参照すると、流れ図１００は、前述の方法のある実施形態を示している。
【００４１】
ある情報ドメインを対象とした自然言語語彙の骨格が情報源モデル１１１から導出される１０１。情報源モデル１１１は、業界またはドメイン・モデル、あるいは特定の情報ドメイン中の他の形態のオントロジ（例えば、このオントロジをデータベース・スキーマとすることができる）など、任意の形態のオントロジとすることが可能である。これらの情報源モデルは、その性質から、意図された情報ドメイン（銀行、保険、医療業など）を対象とする自然言語語彙の骨格を導出するため必要なデータを備えている。本方法は、例えば、Ｌｉｎｋｅｄ  Ｏｐｅｎ  Ｄａｔａ、ＷｏｒｄＮｅｔなど、外部の公開された利用可能なモデルおよびデータを含め、一つ以上の情報源モデルを用いることができる。
【００４２】
骨格の自然言語語彙は、ビジネス用語集からの同義語を随意的に含む、情報源の概念モデルから直接構築することが可能である。あるいは、該骨格は、Ｌｉｎｋｅｄ  Ｏｐｅｎ  Ｄａｔａ（Ｗ３Ｃ  Ｓｅｍａｔｉｃ  Ｗｅｂ  Ｅｄｕｃａｔｉｏｎ  ａｎｄ  Ｏｕｔｒｅａｃｈのプロジェクト）から構築することもでき、これにおいては、情報源モデル中のオントロジのクラスは、Ｌｉｎｋｅｄ  Ｏｐｅｎ  Ｄａｔａクラウド中に表されたクラスに対し整合させることが可能である。これは、初期の骨格がインスタンス・データを有しない（型の表現だけを有する）場合に適用ができ、この場合、骨格に初回にデータ投入するためにＬｉｎｋｅｄ  Ｏｐｅｎ  Ｄａｔａを利用することが可能である。
【００４３】
これから、概念ラベルおよびアクション動詞の疎な辞書が得られ、該ラベルおよび動詞は、シードとなる構文規則の単純なセットに組み合わされ、適用されて１０２、主語−述語−目的語の形を取り、対象範囲に対してまたは言語規則によって順序を変える。例えば、一部の言語では、「Ｊｏｈｎ  ｓａｗ  Ｍａｒｙ（ジョンはメアリに会った）」（主語−述語−目的語）の順序が、「ｓａｗ  Ｊｏｈｎ  Ｍａｒｙ」としてより自然に表現される構文が支配的であるかもしれない。
【００４４】
しかしながら、初期の骨格を導出するのに使われる情報源モデルは、わずかな数の優先使用語またはラベルのセット（通常、一組）を介して、関与する概念および関係を目的的に表現するので、得られた語彙（群）は拡張または「密にする」必要がある。以下の説明では、概念と関係とは分けて言及するが、但し、関係は概念の特別な型と見なすこともできる。
【００４５】
かかる骨格が整ったならば、キーワードのクラスタ化または他の標準的技法を介し、同義語、動詞、および語句によってそれを拡張または密にする（１０３）必要がある。この密にするステップ１０３は、情報ドメインから取り込まれた参考文書１１３（例えば、ｅメール、指針、ガイドライン、文書、報告書など）のセットに基づいて行われる。密にするステップ１０３は、骨格中の優先使用語からの概念および関係のラベル用語の導出と、シードの構文規則のセットからの構文規則の生成とを含む。
【００４６】
この密にされた骨格は、当該ビジネス中の全ての非構造化情報を処理し、ドメイン文書中の概念の全ての言及を、それらがテキスト分析のため使えるように意味的に分類するのに使われるＮＬＰモデル、の基礎を形成する（１０４）。
【００４７】
一切の中規模から大規模な組織を通して、同じビジネス・ドメイン中で作用している多くのアプリケーションがある（例えば、多重決済エンジン、顧客オンボーディング・アプリケーション）。ある組織が、増え続ける製品およびサービスの量を有し、その組織内のデータ量が指数関数的割合で増加していることがあり得る。こういった問題に取り組むため、経営効率および商品化時間を改善するため共通のアーキテクチャおよび共通のビジネス言語が必要である。
【００４８】
以下のいずれかを行う際に、前述の問題に対処するため共通のビジネス言語が必要である：業務処理の枠を越える、アプリケーションの合理化、プロジェクト要件の収集、ビジネスのＩＴ化、法規則へのコンプライアンスなど。業務の枠を越えて多様な同義語があり、これらを合理化するのは極めて困難で、新規の法規則要求事項を解釈し適合する必要がある際には、この問題はさらに深刻となる。
【００４９】
業界モデルは、この共通の構造化されたビジネス言語の必要性にこたえる特定の情報源を含み、従って、ドメイン固有のＮＬＰモデルのコスト効果的な生成の機会を提供する。
【００５０】
各業界モデルの提供には、対象ドメインの知識（例えば、銀行、保険、ヘルスケア・ ・ ・）のモデル化のいくつかのレベルを含めることができる。具体的には、これらには以下を含めることが可能である。
ａ）・  同義語、頭字語、慣用句などを含め、当該業界ドメインの用語のフリー・テキスト定義のためのビジネス用語集、
ｂ）・高レベルの概念／構文定義およびそれらの固有の関係構造に対する概念モデル。
【００５１】
図２を参照すると、流れ図２００は、前述の方法のさらなる処理の詳細を備えた実施形態を示している。
【００５２】
初期の優先使用語が、開始概念または関係の用語として選択される（２０１）。骨格の自然言語語彙を使ってテキスト中の節を最初に識別することができ、これにより、さらなる用語および構文が生み出されることになり、密にするプロセスが可能になる。優先使用語は、骨格の自然言語語彙からのキーワード一致とすればよい。
【００５３】
優先使用語は、ビジネス・ドメインから取り込んだ参考文書のセット（例えば、ｅメール、公式指針、ガイドライン、報告書など）中のキーワード検索に用いる（２０２）ことができる。このキーワード検索は、文書中の節の良好な再現性の達成を狙いとした、大文字、小文字の区別のないキーワード検索とすることが可能で、これにより、包括的な語彙および構文の収集が可能になる。パフォーマンス用語に価値がある場合は、上記に代えて、大文字、小文字の区別のあるキーワード検索を用いることができる。例えば、かなりのオーバーラップがあり得て、大文字、小文字の区別のない検索が過剰なノイズを発生させる可能性があるような一部のドメインまたは文書では、大文字、小文字の区別のあるキーワード検索を用いればよい。
【００５４】
ローカルなｎグラムもしくは成句またはその両方、すなわち、優先使用語に近接するワードの数が「ｎ」である、全てのオーバーラップしたワードのセットの取り込み（２０３）が可能である。概念の場合には、優先使用語を包含する名詞句を取り込むことができる。同様に、関係に対して関連する動詞句を取り入れることが可能である。
【００５５】
ｎグラム・メトリックを決める（２０４）ことができる。最も単純な実施形態において、ｎグラムの頻度がカウントされ、テキスト近接度評点を使ってｎグラムが評点され（２０５）、これは、当然頻度を含み得るが、この特定のメトリックに限定されるものではない。
【００５６】
潜在的用語のランク付けに影響を及ぼすことができそうな多くの可能な手法がある。これらには、トピック分解、潜在意味解析など既知の技法を含めることができ、また、同義語のアプリケーション、およびドメインの特定性が維持される限りにおいて、ＷｏｒｄＮｅｔなどの一般的情報源を含めることも可能である。（なお、ＷｏｒｄＮｅｔの使用は、望ましくない過剰な一般化の側面が入り込む可能性があるが、結果への助力となり得、またはユーザが調整したシナリオでは有用となり得よう。）
【００５７】
可能なメトリクスの例には、以下が含まれるが、これらに限らない。
優先使用語に対するトークンの数（置き換え）：
文書コーパスに対するｔｆ／ｉｄｆ型の正規化に頻度計算を適用することが可能である；良好な結果は期待されないが、特定の場合においていくらかの改善を提供することができる；用語包含には、同一指示の解明（例えば、「・・ ・が利子を振り込まなければ、彼らは彼らの口座を閉じることになる」などといった、重要な顧客が取っている処置を記述する文の文脈における「彼ら」＝ＩＢＭ（ＩＢＭ社の登録商標））を考慮に入れる必要もあり得る。
【００５８】
定義を表す可能性の高いパターンを識別するであろう専用ＮＬＰモデルのアプリケーション。規則の例題として「ＩＢＭ  ａｒｅ  ａｎ  ｉｍｐｏｒｔａｎｔ  ｃｕｓｔｏｍｅｒ（ＩＢＭは重要な顧客である）」を挙げると、これは、未知の（すなわち、通常の言語語彙にはない）、または全てが大文字（「ＩＢＭ」）、または先頭大文字、またはキャメルケースのトークンの後に、動詞「ｔｏ  ｂｅ」（「ａｒｅ（である）」）の何らかの変化語形が続き、その後に、随意的な限定詞（「ａｎ」）と形容詞（「ｉｍｐｏｒｔａｎｔ（重要な）」）とが続き、その後に、概念に対する優先使用語（「ｃｕｓｔｏｍｅｒ（顧客）」）の言及がある、一般的なパターンを含むといえるであろう。
【００５９】
未知のあるいは語彙外の用語（ここで語彙外の用語とは、主として、対象の言語（例えば英語）の一部でないものをいう）に対する傾向。
【００６０】
例えば、「ｉｆ」、「ａ」、「ｔｈｅｎ」などの「いわゆる「ストップワード」の排除。ストップワードのリストは、別途に、おそらくは各ノードに対し、だが多分概念対関係に対して規定することが必要であろう。
【００６１】
動詞関係に対しても同様である。動詞関係は、概念の特別な種類として考えることができ、しかしてオントロジまたはモデルのノードおよびリンク構造に関連して表現することが可能である。
【００６２】
概念に対する表現中に包含されるものに加えて、動詞関係の概念は、適用される言語動詞分析の追加オプションを有し得る。動詞は、相異なる結合枠組みを持つグループ群に分類することが可能である。例えば、動詞が取るアーギュメントの種類およびそれらがどのように配列されるか、どのアーギュメントが随意なのか、動詞の「方向」（例えば、「Ｐａｕｌ  ｋｉｃｋｅｄ  ｔｈｅ  ｄｏｇ（ポールはその犬を蹴った）」において、ｋｉｃｋｅｄ（蹴った）は主語と目的語を取り、この場合は、Ｐａｕｌ（ポール）からｔｈｅ  ｄｏｇ（その犬）の方向、すなわちＰａｕｌが主語でｔｈｅ  ｄｏｇは目的語であり、従って概念｛主語：＝（人、インスタンス＝Ｐａｕｌ）｝が、動詞関係「ｋｉｃｋｅｄ」を介して概念｛目的語：＝（動物、インスタンス＝ｔｈｅ  ｄｏｇ）｝にリンクされている）。
【００６３】
オントロジ／ドメイン・モデルに基づくｎグラム交差に基づいた前述の用語は、かかる詳細な動詞の知識の必要性を大きく軽減させるが、かかる知識が存在する、または言語学的に深度のある構文解析ツールなどの処理機能を介して、知識が利用可能な場合、前述のアプローチはそれを活用するとことができる。多くの場合、かかるアプローチは、ドメイン固有の言語が多用されたテキストではうまく機能しない。したがって、前述のモデル・ベースの交差アプローチを概念ベースのｎグラムに組み合わせ、概念がそのより一般的な形を取ることが可能なようにすれば（すなわち、動詞関係の概念も含めれば）、全体的な結果に好影響を得ることができ、かかるドメイン固有のケースではエラーが生じがちな深度のある構文解析ツールなどの複雑なベース言語学処理機能の必要性を排除することができる。
【００６４】
情報源モデル中の概念ノードまたは関係に対して、潜在的用語の順序付けられたセットの生成（２０６）が可能であるが、これもまだ相当にノイズが多いであろう。
【００６５】
本方法は、開始概念または関係に対してこれを行ってから、次の概念または関係ノードへの反復（２０７）が可能である。一つの実施形態において、この反復は、モデル中の複数の関係のリンクから転出し、それらの各々に対して繰り返し、各概念および関係および隣接する概念に対する用語のセットを得ることができる。あるいは、このプロセスは、例えば、もっと単純な名詞句の相対的簡潔さなどの理由から、関係ノードの前に隣接の概念ノードにジャンプすることが可能である。
【００６６】
本方法は、情報源モデル中の開始概念ノードまたは関係ノードから外方に反復する（２０７）ので、現在ノードとの交差に基づいて評点を増大させる（加法式または他の重み付け関数）ことによって、今までのノードの用語のセットを改善することができる。
【００６７】
反復２０７のために、イベント駆動型変化またはアプローチの切り替えを含め、概念または関係の任意の組み合わせを用いることができる。諸方策間の発見的学習駆動による調整を含め、別の方策を用いることも可能である。
【００６８】
例えば、可能性のある同義語に対して頻度の変化率をモニタすることができ、アルゴリズムを実行して、どのアプローチを次に用いるかに反映することが可能で、これをメトリクスのモニタリングに応じて動的に変えることができる。十分な速さで結果が見付からない場合、別の方策を用いることが可能である。見付かった用語が多すぎて相互参照が必要な場合、別の方策の適用がより迅速なノイズの排除を手助けするかもしれない。
【００６９】
主語−述語−目的語の文脈が使われ、したがって、このモデルは、関係（述語）を介して他の概念ノード（目的語）にリンクされた概念ノード（主語）を有する。この形は、概念または関係を表す最良の複数の用語の迅速な発散をもたらし、評点閾値を使って、その種の語彙を構築することができる。
【００７０】
この語彙は、当該ビジネスにおいて体系化されていない全情報を処理するために用いられるＮＬＰモデルのベースを形成し、任意の企業文書における概念のすべての言及を意味的に分類し、しかして、前述したテキスト分析の現存の標準的ツール（benefits)のいずれに対してもこれらを用いることが可能である。
【００７１】
概念および関係のインスタンスに対する多くの明示的なラベルを識別した後、注釈を行うことができ、標準的な機械学習技法を適用して、例えば、大文字表記、スピーチの部分、数字、例として、日付／時間、ＵＲＬ、ｅメール等の正規表現に見出される分類されたトークンなど、テキストの任意の露呈された特徴に基づいて構文規則を導出することができる。
【００７２】
注釈とは、先行のテキスト中のいくつかの用語（概念を表す、単一ワードまたは複数ワードの語句）を識別した後、テキスト内容を、それら用語、およびテキスト内でマーク・アップされたそれらの出現頻度をスキャンできるプロセスをいう。得られたマーク・アップ済みテキストは、標準的機械学習プロセスへのインプットとして使うことができ、該プロセスは、かかる用語の出現を識別する重要な文脈上の特徴を収集するようなモデルを自動的に生成することができよう。次いで、これは、そのテキスト自体の中でＮＬＰモデルとして使われるが、ほとんどの場合、さらなる潜在的用語を生成する手段としてよりうまく用いられよう。
【００７３】
次いで、注釈されたテキストは、標準的機械学習の場合は、自動的モデルの生成を可能にし、もしくは、注釈されたインスタンス周辺の特徴分布の統計的ビューをドメインの専門家に提示し、適切な構文規則もしくは重要なテキスト特徴またはその両方が識別され、以降に適用できるようにする。
【００７４】
機械学習は、完全に自動化するかもしくはユーザ調整方式にすることが可能である。ユーザ調整方式の場合、機械学習は、ある種類のインスタンスに先行する所与特徴パターンの顕著性などの統計的観察をドメインの専門家に提示することだけが可能である。
【００７５】
例えば、「Ｍｒ．」および「Ｄｒ．」のようなパターンは人の一意名に先行する。
【００７６】
これは、さまざまな機械学習技法である程度自動化されている場合も、もしくは、統計的に関連する特徴パターンを発見し、それらをドメインの専門家ユーザに提示する、機械学習を用いたユーザ調整方式ハイブリッド学習の場合も、構文規則の導出を提供する。
【００７７】
導出された構文規則と、モデルの任意の２つ以上のエレメント（概念または関係）の間に懸架された文脈から導出されたｎグラム・セットとの交差を使って、参考文書に基づいた骨格を拡張することができる。これにより、広い対象範囲を有する正確なＮＬＰモデルの効率的な生成が可能になる。
【００７８】
また、動詞の言語分類による動詞構造の使用を使って、ｎグラム・セットに適用が可能な交差論理を駆動することもできる。
【００７９】
初期のシード構文規則を導出することができ（図１のステップ１０２）、これを追加の構文規則を生成するプロセスのシードとして使うことができる。追加の構文規則は、参考文書１１３から生成することが可能である。これは、モデルの概念の定義から優先使用語を密にすることと類似している。これらの注釈された概念の例を備えた文書の収集を所与として、かかる概念を示す構文を推測することが可能である。
【００８０】
導出された構文規則と、モデルの任意の２つ以上のエレメント（概念または関係）の間に懸架された文脈から導出されたｎグラム・セットとの交差は良好な結果を生み出し、広い対象範囲を有する正確なＮＬＰモデルの効率的な生成が可能になる。
【００８１】
好適な実施形態には、「フィードバック・ループ」の形で上記のプロセスが含まれよう、すなわち、該プロセスは、それ自体のアウトプットを使って反復的に適用することが可能である（例えば、前述の例で「ＩＢＭ（ＩＢＭ社の登録商標）」が使われているが、ここでは、優先使用語「顧客」を可変対象として取り上げれば、「クライアント」の発見に至りそうである）。
【００８２】
別の実施形態において、このプロセスは、もっと単純な名詞句の相対的簡潔さの理由から、関係のノードの前に隣接の概念ノードにジャンプすることが可能である。
【００８３】
さらに、モデル関係群から導出して、主語−述語−目的語の構造の任意の組み合わせを用いることもできる。
【００８４】
構文規則の生成は、新規用語の生成と類似と見なすことができ、唯一の違いは、より抽象的な特徴が考えられるという事実である。すなわち、用語の導出手順は、テキスト中の実際のワードおよびワードのシーケンスだけを見ているが、構文規則の導出は、機械学習について述べた上記の段落で言及した特徴のような、テキスト中のより抽象的な特徴を見ることになろう。
【００８５】
主たる部分において、構文規則導出は、反復を含め図２のシーケンスの完了の後で行われる。また一方、シードの構文規則を評点の助力として使うことは、そのプロセスが分岐して構文規則を生成し、追加して生成されたセットを初期のシードのセット共に適用することを示している。
【００８６】
このプロセス全体を通して、すなわち、初期の実行における、およびその後の導出された規則の学習および妥当性確認を使った次ステップにおける、用語の評点作業において、交差が行われている。
【００８７】
図３を参照すると、ブロック図３００は、記載のシステムのある実施形態を示している。
【００８８】
ＮＬＰモデル生成システム３１０が提供され、これはドメイン３２０に対するＮＬＰモデルを生成し維持することができる。ドメイン３２０は、例えば、ビジネス・ドメイン、医療ドメイン、アカデミック・ドメインなどであり得る。ドメイン３２０は、ドメイン３２０に対する優先使用語を用いる業界モデルまたは他のオントロジなど、情報源モデル３２１を有し得る。また、ドメイン３２０は、例えば、ｅメール、指針、ガイドライン、文書、報告書などの参考文書３２２を含み得る。
【００８９】
ＮＬＰモデル生成システム３１０には、ドメインの情報源モデル３２１から自然言語語彙の骨格を導出するための骨格コンポーネント３１１を含めることができる。また、ＮＬＰモデル生成システム３１０には、シード構文規則の簡単なセットを使って、概念ラベルとアクション動詞とを組み合わせるための構文規則コンポーネント３１２を含めることが可能である。
【００９０】
また、ＮＬＰモデル生成システム３１０には、ドメイン３２０の参考文書３２２から、キーワードのクラスタ化および他の技法を介し、同義語、動詞、および語句を使って骨格モデルを密にするまたは拡張するための拡張コンポーネント３１３を含めることができる。拡張コンポーネント３１３には、概念／関係のラベル用語を拡張するための概念／関係クラスタ化コンポーネント３１４と、構文規則を生成するための構文規則生成コンポーネント３１５とを含めることが可能である。拡張コンポーネント３１３には、クラスタ化された概念／関係と、生成された構文規則を交差させてＮＬＰモデル３３０を生成するための交差コンポーネント３１６をさらに含めることが可能である。
【００９１】
得られるＮＬＰモデル３３０は、ドメイン３２０に対して生成することができる。ＮＬＰモデル３３０を使って、ドメイン中で用いられる文書および言語を分析し、言語分析を提供することが可能である。ＮＬＰモデル３３０は、ドメイン中の全テキストを自動的に「読み取り」、それをモデル中のそれがフィットする箇所にマップして、分析のためテキストに対する構造を提供する。
【００９２】
図４を参照すると、本発明の態様を実施するための例示的システムは、システム・バス４０３を介してメモリ・エレメントに直接または間接的に連結されている少なくとも一つのプロセッサ４０１を含む、プログラム・コードを格納もしくは実行またはその両方を行うのに適したデータ処理システム４００を含む。このメモリ・エレメントは、プログラム・コードの実際の実行の過程で用いられるローカル・メモリと、大容量ストレージと、実行の過程で大容量ストレージからコードを読み出さなければならない回数を低減するために、少なくとも一部のプログラム・コードの一時的ストレージを提供するキャッシュ・メモリとを含み得る。
【００９３】
該メモリ・エレメントには、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ：ｒｅａｄ  ｏｎｌｙ  ｍｅｍｏｒｙ）４０４およびランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ：ｒａｎｄｏｍ  ａｃｃｅｓｓ  ｍｅｍｏｒｙ）４０５の形でシステム・メモリ４０２を含めることができる。基本入力／出力システム（ＢＩＯＳ：ｂａｓｉｃ  ｉｎｐｕｔ／ｏｕｔｐｕｔ  ｓｙｓｔｅｍ）４０６は、ＲＯＭ４０４中に格納することが可能である。システム・ソフトウェア４０７は、オペレーティング・システム・ソフトウェア４０８を含めＲＡＭ４０５中に格納することができる。ソフトウェア・アプリケーション４１０も、ＲＡＭ４０５に格納することが可能である。
【００９４】
また、システム４００には、磁気ハード・ディスク・ドライブなどの主ストレージ手段４１１と、磁気ディスク・ドライブおよび光ディスク・ドライブなどの補助ストレージ手段４１２とを含めることができる。これらのドライブおよびその関連コンピュータ可読媒体は、システム４００のための、コンピュータ実行可能命令、データ構造体、プログラム・モジュール、および他のデータの不揮発性ストレージを提供する。ソフトウェア・アプリケーションは、主および補助ストレージ手段４１１、４１２、並びにシステム・メモリ４０２に格納することができる。
【００９５】
コンピュータ・システム４００は、ネットワーク・アダプタ４１６を介し、一つ以上の遠隔コンピュータへの論理接続を用い、ネットワーク化環境で動作することが可能である。
【００９６】
入力／出力デバイス４１３は、直接にもしくは介在するＩ／Ｏコントローラを通してシステムに連結させることができる。ユーザは、キーボード、ポインティング・デバイス、または他の入力デバイス（例えば、マイクロフォン、ジョイ・スティック、ゲーム・パッド、パラボラ・アンテナ、スキャナまたは類似デバイス）などの入力デバイスを介して、システム４００中に命令および情報を入力することができる。出力デバイスは、スピーカ、プリンタなどを含み得る。また、ディスプレイ・デバイス４１４は、ビデオ・アダプタ４１５などのインターフェースを介してシステム・バス４０３に接続される。
【００９７】
情報源モデルとして、金融サービス・データ・モデル（ＦＳＤＭ：Ｆｉｎａｎｃｉａｌ  Ｓｅｒｖｉｃｅｓ  Ｄａｔａ  Ｍｏｄｅｌ）を使って事例を示す。ＦＳＤＭは、金融機関それ自体およびそのビジネス環境の見方を構成する、多くの概念の意味を正確に定義するため使われる企業規模の語彙を含む、分類モデルである。これは、特定のビジネス概念に関する全ての解釈および観点を、分類階層内のエレメントの用語で表現することを可能にする。
【００９８】
図５を参照すると、ツリー図５００は、ＦＳＤＭ中の用語「関係者（Ｉｎｖｏｌｖｅｄ  Ｐａｒｔｙ）」５０１に対する分類階層を示している。各矩形は目的語を表し、丸みを帯びたブロックは属性を表す。これらの属性は、「ｈａｓ＿ａ（を有する）」と呼ばれる関係の特別な型である、すなわち、「Ｉｎｖｏｌｖｅｄ  Ｐａｒｔｙ  ｈａｓ＿ａ  ＩＰ  ｔｙｐｅ  Ｉｎｄｉｖｉｄｕａｌ（関係者はＩＰタイプの個人を有する）」であり、これは「Ａ  ｉｓ  ａｎ  ｉｎｄｉｖｉｄｕａｌ（Ａは個人である）」ことを意味する。したがって、これらの属性は分類の一種である。ツリー図５００中の情報は、親ノードにおいて直接に、あるいは特別なケースにおいては兄弟ノードにわたって使うことが可能である。全体のツリーを使って、対象の概念に対する情報を収集することができる。
【００９９】
ツリー図５００は、子属性ノード「法的地位」５０２、「役割」５０３、および「タイプ」５０４を持つ「関係者」に対する、ルート・ノード５０１を有する。「法的地位」ノード５０２、および「役割」ノード５０３のさらなる子ノードが、分岐５０５、５０６として一般的に示されている。
【０１００】
「タイプ」ノード５０４は、「組織」５０７、「組織単位」５０８および「個人」５０９に対して示された子ノードを有する。「組織」ノード５０９は、「結婚歴」５１０、および「健康状態」５１１に対して示された子属性ノードを有する。「結婚歴」ノード５１０は、「既婚」５１２、および「独身」５１３、および「離婚」５１４の子ノードを有する。「健康状態」ノード５１１は、「身体障害なし」５１５、「身体障害者」５１６、および「不明」５１７の子ノードを有する。
【０１０１】
ノードとして表されたこれらの概念は図６に示された関係を介して相互に関連付けることができる。図６は、関係によって概念をリンクしている概略図６００である。これは、さまざまなビジネス・シナリオを説明する能力を与える。
【０１０２】
図６において、目的語、例えば関係者６０１、場所６０２、イベント６０３、および取り決め６０４は、矢印６１１、６１２、６１３、６１４、６１５として示された関係によってリンクすることができる。これらが表す矢印および関係は、一方向でもまたは双方向でもあり得る
【０１０３】
明示された関係６０２〜６２７（小文字の名称が入ったダッシュ線ボックス）は、「Ｕ」記号で示された関係６１１〜６１５の構成部分とすることができる。
【０１０４】
明示された概念６３０〜６３５（大文字の名称が入ったダッシュ線ボックス）は、目的語６０１〜６０４の構成部分とすることができる。
【０１０５】
例えば、この図は、関係者６０１から始まって、個人６３１または組織６３０が関係者６０１であり得、それらが、取引６３３または通信６３４などのイベント６０３との間で持ち得る関係が「開始する」６２６であることを示している。言い換えれば、関係者が通信を開始した（例えば、Ｊｏｈｎ  Ｓｍｉｔｈがｅメールを送信した）ということである。
【０１０６】
使用ケースのシナリオの例を以下に記す。ＮＬＰおよびテキスト分析の一般にあり得る用途は、非常に多く広範囲に及び、以下はそのいくつかの例である。
【０１０７】
事例１
保険業者が、ｅメールを、データ・リポジトリに維持されている関係アーチファクト（すなわち、顧客、保険契約、クレームなど）に自動的に関連付けたいと望む。ＮＬＰモデルを用い、ｅメールのようなフリー・テキスト情報源を、包含されているテキストを処理して、対象を、名前、証券番号、クレームＩＤのような関連情報ビットにフラグ付けし、次いでそれらを既存の記録にマップすることによって、データ・インプットとして変換することができる。
【０１０８】
事例２
あるモデラが、ある銀行業務モデルがＩＳＯ２００２２／Ｓｅｐａ要求事項に対応しているか妥当性確認をする必要がある。ＳＰＥＡは、２００７年から２０１０年の間にＥＵを通して導入されている汎欧州の新規決済システムである。金融機関または決済処理業者に対し、ＳＥＰＡ登録をし、ＳＥＰＡに適合するよう規定した固有の要求事項がある。ＮＬＰモデルで、法規制文書を処理し、必要なモデル要求事項（概念、関係、・・ ・）を識別し、および所与の銀行業務モデルがそれらの要求事項に必要な対応を備えているかどうかの妥当性確認することが可能であろう。
【０１０９】
事例３
ＩＢＭ（ＩＢＭ社の登録商標）のコンサルタントが、Ｘ社の既存のインフラストラクチャを所与のヘルスケア・モデルにアップグレードするコストをもっと容易に見積もることを望んでいる。Ｘ社は、「業界モデル」により提供されたヘルスケア・モデルに基づいて自社のデータ・インフラストラクチャを改革するために、ＩＢＭ（ＩＢＭ社の登録商標）を雇った。コンサルタントには、Ｘ社のシステムの既存の能力を分析し、アップグレードに関わる作業を見積もることが課せられる。ＮＬＰモデルは、Ｘ社からの構造報告書、アーキテクチャ文書などを分析し、既存のアーキテクチャに欠けている概念を識別する上で大いに役立つことができよう。
【０１１０】
自然言語処理モデルを生成するシステムは、サービスとしてネットワークを介して顧客に提供することができる。
【０１１１】
本発明は、全体がハードウェアの実施形態、全体がソフトウェアの実施形態、またはソフトウェアおよびハードウェア態様の両方を包含する実施形態の形を取ることができる。ある好適な実施形態において、本発明は、ソフトウェア中に実装され、これには、以下に限らないが、ファームウエア、常駐ソフトウェア、マイクロコードなどが含まれる。
【０１１２】
本発明は、コンピュータまたは任意の命令実行システムによってまたはこれと組み合わせて用いられるプログラム・コードを備えた、コンピュータ可用またはコンピュータ可読媒体からアクセス可能なコンピュータ・プログラム製品の形を取ることも可能である。本説明の目的の上で、コンピュータ可用またはコンピュータ可読媒体は、命令実行システム、装置、またはデバイスによって、またはこれと組み合わせて用いるためのプログラムを包含、格納、通信、伝播、または転送できる任意の装置であってよい。
【０１１３】
この媒体は、電子的、磁気的、光学的、電磁気的、赤外的、または半導体のシステム（または装置またはデバイス）あるいは伝播媒体とすることができる。コンピュータ可読媒体の例には、半導体または固体メモリ、磁気テープ、リムーバブル・コンピュータ・ディスケット、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、剛体磁気ディスク、および光ディスクが含まれる。光ディスクの現時点での例には、コンパクト・ディスク読み取り専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ：ｃｏｍｐａｃｔ  ｄｉｓｋ  ｒｅａｄ  ｏｎｌｙ  ｍｅｍｏｒｙ）、コンパクト・ディスク読み取り／書き込み（ＣＤ−Ｒ／Ｗ：ｃｏｍｐａｃｔ  ｄｉｓｋ  ｒｅａｄ／ｗｒｉｔｅ）、およびＤＶＤが含まれる。
【０１１４】
本発明の範囲から逸脱することなく、前述の事項に改良および修改を加えることが可能である。
【図１】
2015505082.tif 000003
【図２】
2015505082.tif 000004
【図３】
2015505082.tif 000005
【図４】
2015505082.tif 000006
【図５】
2015505082.tif 000007
【図６】
2015505082.tif 000008
【国際調査報告】
2015505082.tif 000009
2015505082.tif 000010