(57)【要約】【課題】短いメモから意味の通った文法的な文章を生成する。【解決手段】システムは、短いメモ１２の入力を受け、意味文法１８を用いて意味構造２０を生成し、第１の認識文法２２を用いてその意味構造２０から複数の局所的テキスト文書認識結果２４を生成し、短いメモ１２を複数の局所的テキスト文書認識結果２４とマッチング処理し、最終的な意味構造を求め、第２の認識文法３８を用いて、その最終的な意味構造から包括的テキスト文書認識結果２６を生成する。【選択図】図１
2005174325.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力データを処理する方法であって、
入力データである短いメモを受け取るステップと、
意味文法を用いて意味構造を生成するステップと、
第１の認識文法を用いて前記意味構造から複数の局所的テキスト文書認識結果を生成するステップと、
前記短いメモを前記複数の局所的テキスト文書認識結果とマッチング処理し、最終的な意味構造を求めるステップと、
第２の認識文法を用いて、前記最終的な意味構造から包括的テキスト文書認識結果を生成するステップと、
を含む方法。
【請求項２】
入力データを処理するためのシステムであって、
入力データである短いメモを受け取る入力装置と、
意味文法を用いて意味構造を生成する意味文法生成部と、
第１の認識文法を用いて前記意味構造から複数の局所的テキスト文書認識結果を生成する局所的テキスト文書認識結果生成部と、
前記短いメモを前記複数の局所的テキスト文書認識結果とマッチング処理し、最終的な意味構造を求める第１処理部と、
第２の認識文法を用いて、前記最終的な意味構造から包括的テキスト文書認識結果を生成する第２処理部と、
を含むシステム。
【請求項３】
コンピュータに入力データの受け取りを指示するプログラムコードと、
前記コンピュータに前記入力データに基づく包括的テキスト文書認識結果の生成を指示するプログラムコードと、
前記コンピュータに前記包括的テキスト文書認識結果の出力を指示するプログラムコードと、
を有するコンピュータ読取可能な記録媒体。
【請求項４】
コンピュータに、局所的テキスト文書認識結果と短いメモとのファジーマッチング処理を実行させ、短いメモの各々に対して少なくとも１つの局所的テキスト文書認識結果を関連づけさせるプログラムコードと、
コンピュータに、オペレータにより選択された、短いメモの各々に関連する少なくとも１つの局所的テキスト文書認識結果から包括的テキスト文書認識結果を生成させるプログラムコードと、
を有するコンピュータ読取可能な記録媒体。
【請求項５】
短いメモ群を包括的テキスト文書認識結果に変換するためのシステムであって、
短いメモ群を入力する手段と、
それら短いメモ群に基づき包括的テキスト文書認識結果を生成する手段と、
前記包括的テキスト文書認識結果を出力する手段と、
を備えるシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は意味的速記に関し、短いメモを意味的に筋の通った文法的なテキスト文への自動変換に関する。
【背景技術】
【０００２】
学生、専門家、世論調査員、コールセンターやカスタマセンターの従業員などは、口頭で話された情報を完全で整った文章に書き下す時間がないことが多い。それよりも、そのような人は、会話や講義その他の口頭によるやりとりの進行にしたがって、数語のキーワードや短いメモをさっと書き留めることが普通である。速記法は、口頭のコミュニケーションの間に速記を取り、あとでその速記メモを完全なテキスト文書や口頭コミュニケーションを記録へと変換するための技術及びプロセスである。
【０００３】
多くの場合、速記録を完全な形のテキスト文書に変換するプロセスの高速化は望ましいことであり、それにより口頭コミュニケーションは素早く記録され公表される。例えば、特許文献１には、生のプレゼンテーション（発表）のトランスクリプト（筆記録）を作成する、リアルタイム・インターネット・トランスクリプト・プレゼンテーションシステムが開示されている。しかし、口頭コミュニケーションを筆記録に変換しても、適格な文章にならないことが多い。さらに、このようなリアルタイムのトランスクリプション・システムは生の情報を生成することしかできない。これらリアルタイム・トランスクリプション・システムは、情報を、素早く効果的に聴衆やコミュニティに対し情報を伝えるために、濃縮された意味的に筋の通った文法的なテキスト文書、すなわち適格な文章に要約することはしていない。
【０００４】
さらに、第１の例においてメモを生成できるのは、「意味的省略(semantic abbreviation) 」とでも呼ばれるようなものを用いた、複雑な概念的な解釈に関連する約束事に依っている。コミュニティがより緊密であればあるほど、また繰り返されるような種類の情報を伝達する必要が増えるほど、そのようなコード化が効率的なものとなる。
【０００５】
従来のリアルタイム・トランスクリプション・システムは、生の情報を受け取り、その生の情報をテキスト文書に変換するので、繰り返されるタイプの情報の伝達を効率よく行うことができない。従来のリアルタイム・トランスクリプション・システムは、繰り返される情報を認識せず、約束事をん認識していない。したがって、速記メモを完全な文法的なテキスト文書に変換できるようにして、各人が、口頭で伝達された情報を簡潔で、形の整った文章の形に要約した要約書として受け取れるようにすることができれば好ましい。
【０００６】
別の技術は、統制文書オーサリング(Controlled Document Authoring)である。典型的には、これらのシステムのユーザは、ユーザの言語での文書のテキストが展開されていくにつれて、その中に現れるアクティブ・フィールドのなかで、あり得る意味の選択肢を選ぶ。これら選択により、反復的に、その文書の末尾に達するまでに、その文書の内容が改善される。そして、このシステムは、その文書を複数の言語に翻訳する。この種の統制文書オーサリングシステムの１つが、多言語文書オーサリング(ＭＤＡ:Multilingual Document Authoring)システムであり、これは非特許文献１，２及び３で議論されており、これらは参考のために本明細書に組み込む。
【０００７】
これらＭＤＡシステムは、形式的機構（一種の単一化文法(unification grammar)）に依拠して、形の整った意味的表現とそれをテキスト文書として実現したものを、いくつかの言語乃至文体で記述する。これらに示されるのは、薬学分野のリーフレットや実験レポート、新聞の項目別小広告など、文書内容の比較的完全なモデル化が可能な論述の領域に限られている。このような構成は、形の整った意味的表現とそれに伴う包括的テキスト認識結果（テキスト認識結果とは、意味的表現をテキスト文書として表したもの）を決定論的に生成する列挙（数え上げ：enumeration）機構として用いられる。しかし、これらＭＤＡシステムでは、包括的テキスト文書認識結果は、列挙プロセスの中で、あり得る複数の異なるパス（経路）に関連するメニュー選択により、ユーザに質問に答えてもらうことにより生成されている。これは、明細書中に取り上げた文献中に示されている。
【０００８】
しかし、これらＭＤＡシステムは、文法的な文を完成させるために、ユーザがディスプレイ画面上でアクティブなフィールドを選択する必要がある。アクティブフィールドを含んだ文や句はある特定の順序で現れる。これらアクティブフィールドは、固定数の選択肢を有し、これら選択肢は前回の選択に依存している。会話や講義その他の口頭でのやりとりの中で、話し手、例えば顧客サービス担当者と話している顧客は、多言語文書オーサリングシステムのグラフィカル・ユーザインタフェース（ＧＵＩ）に現れる順序と同じ順序で発言するとは限らない。ユーザは、適切なアクティブフィールドを選ぶことができないかも知れないし、アクティブフィールド群にあるパラメータが限定されすぎている場合もあり得る。
【０００９】
【特許文献１】米国特許出願公開２００２／００８９４７０Ａ１号明細書
【非特許文献１】Caroline Brun, Marc Dymetman 及びVeronika Lux著、"Document Structure and Multilingual Text Authoring",  Proceedings of First International Conference on Natural Language Generation (INLG'2000), Mitzpe Ramon, イスラエル, 2000
【非特許文献２】Aurelien Max著、"Reversing Controlled Document Authoring to Normalize Documents", Proceedings of the EACL'03 Student Research Workshop, Budapest, ハンガリー, 2003
【非特許文献３】Aurelien Max and Marc Dymetman著、"Document Content Analysis through Inverted Generation," AAAI 2002 Spring Symposium on Using (and Acquiring) Linguistic (and World) Knowledge for Information Access, Stanford University, 米国, 2002
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
本発明は、上記従来技術の問題の少なくとも一つを解決しようとするものである。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明では、入力されたデータを意味的に筋の通った文法的なテキスト文書に変換するためのシステムと方法を提供する。
【００１２】
また、入力データを解析し、入力データを他のデータと関連づけるためのシステムと方法を提供する。
【００１３】
また、入力データを格納されたデータと関連づけるためのシステム及び方法を提供する。
【００１４】
また、入力データと他のデータ、例えば格納されたデータ、との関連づけに基づき、包括的テキスト文書認識結果を生成するためのシステム及び方法を提供する。「他のデータ」は、局所的テキスト文書認識結果を含む。
【００１５】
また、短いメモを包括的テキスト表現に変換するためのコンピュータ読み取り可能なプログラムコードを有するコンピュータ利用可能な媒体を含んだコンピュータプログラム製品を提供する。
【００１６】
短いメモ又はキーワードは、意味的に筋の通った文法的なテキスト文書に変換することができる。短いメモやキーワードは聴衆やコミュニティにとって意味深いものかも知れないし、意味的な省略を含んでいる場合もあり、この省略は意味的に筋の通った文法的なテキスト文書を形成するのに使うことができる。短いメモか、意味的に筋の通ったテキスト文書を、或いはその両方を、ディスプレイ装置や印刷装置、音響装置その他の出力装置から出力してもよい。
【００１７】
包括的テキスト文書認識結果は、複数の局所的テキスト文書認識結果と短いメモ群とのファジー・マッチングを実行して、短いメモの各々に関連する少なくとも１つの局所的テキスト文書認識結果を求めることにより生成してもよい。
【００１８】
短いメモは、それに関連づけられた少なくとも１つの局所的テキスト文書認識結果とともに出力してもよい。
【００１９】
短いメモの各々に関連づけられた局所的テキスト文書認識結果のうちの１つが選択され、その選択された短いメモに基づく包括的テキスト文書認識結果が生成されるようにしてもよい。
【００２０】
包括的テキスト文書認識結果は、選択され関連づけられたテキスト文書認識結果の各々に対する意味的表現に基づき生成してもよい。
【００２１】
各局所的テキスト文書認識結果の妥当性を検査し(validation)、関連する意味的表現を検索し、それら意味的表現に基づき包括的テキスト文書認識結果を生成することにより、選択され関連づけられたテキスト文書認識結果の各々に対して意味的表現を求めるようにしてもよい。
【００２２】
ファジー・マッチングを、複数の局所的テキスト文書認識結果と短いメモ群との間で実行して、短いメモの各々に対して少なくとも１つの局所的テキスト文書認識結果を関連づけ、短いメモの各々に関連づけられた各局所的テキスト文書認識結果に対してランク付けをするようにしてもよい。各局所的テキスト文書認識結果に対し割り当てられたランクを、その局所的テキスト文書認識結果と対応づけて出力するようにしてもよい。
【００２３】
ファジー・マッチングを、複数の局所的テキスト文書認識結果と短いメモ群との間で実行して、短いメモの各々に対して少なくとも１つの局所的テキスト文書認識結果を関連づけ、短いメモの各々に対し記述子を求め、各局所的テキスト文書認識結果に対して記述子を与え、短いメモに対応する記述子と、局所的テキスト文書認識結果に対応する記述子との間のファジー類似度を求め、ファジー類似度に基づき記述子のランク付けをすることで、記述子に関連づけられた局所的テキスト文書認識結果を出力するようにしてもよい。
【００２４】
また１つの例では入力データを処理して包括的テキスト文書認識結果を求めるためのシステム及び方法を提供する。
【００２５】
また１つの例では意味文法(semantic grammar)を用いて意味構造を生成するためのシステム及び方法を提供する。
【００２６】
また１つの例では第１の認識文法を用いて、意味構造から複数の局所的テキスト文書認識結果を生成するためのシステム及び方法を提供する。
【００２７】
また１つの例では受け取った短いメモの入力データを複数の局所的テキスト文書認識結果の例とマッチング処理することで最終的な意味構造を画定するためのシステム及び方法を提供する。
【００２８】
また１つの例では第２の認識文法を用いて、最終的な意味構造から包括的テキスト文書認識結果を生成するためのシステム及び方法を提供する。
【００２９】
以上に説明した特徴や利点あるいはその他の特徴や利点は、以下に示す詳細な説明に記述されているか、またはその説明から明らかである。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３０】
以下、図面を参照して、本発明を実施するための最良の形態（以下「実施形態」と呼ぶ）について説明する。
【００３１】
図１は、意味的速記処理を実行する意味的速記システム１０の一例を示す。この意味的速記システム１０は、システムを操作するための様々な方法に従ってシステムを操作するための命令群を実行するように構成されたいかなる計算機上でも動作する。図１の例のシステムを動作させる方法（処理）は非決定的(non-deterministic)である。この代わりに、上述の文献に開示された適格なサーチ技術を用いて最適化してもよい。更に詳細には、図１は意味的速記システム１０の概念的な構成を示しており、このシステムにおいてユーザはシステム１０に短いメモ１２を入力として与える。ユーザは、ユーザ入力１４をシステム１０に与えることもできる。個々の短いメモは、それぞれ１つ以上のキーワードを含んでいる。出力として、意味的速記システム１０は、言語的には形の整っていない短いメモ１２に関係する、形の整ったパラグラフ（段落）を表す包括的テキスト文書認識結果１６を提供する。例えば、次に示す表１の最も左側の欄は短いメモ１２の例を示し、表２の最も右側の欄は包括的テキスト文書認識結果１６の例を示している。
【表１】
2005174325.tif 000003
【表２】
2005174325.tif 000004
【００３２】
短いメモ１２から包括的テキスト文書認識結果１６を生成するために、システム１０は意味文法１８を利用する。意味文法１８は、形の整った意味構造２０の集合を生成するために用いることができる。形の整った意味構造２０は、例えば木（ツリー）の形で表現することができる。表１の最も右側の欄は、意味構造２０についての考え得る多くの表現の中の一例を示したものである。局所的認識文法２２は、意味構造２０から局所的テキスト文書認識結果２４を作成するのに用いることができ、包括的認識文法２６は、包括的テキスト文書認識結果１６を作成するのに用いることができる。局所的テキスト文書認識結果の例は、表１の中央の欄に示される。より一般的には、意味文法１８は、意味構造を列挙する（数え上げる）ための意味文法オブジェクト群から構成されており、局所的認識文法２２及び包括的認識文法２６は、意味入力を局所的なテキスト（例えば文の断片）又は包括的なテキスト（例えばパラグラフ）へと、それぞれ変形するための認識文法オブジェクト群から構成されている。
【００３３】
図２は、表１及び２に示されるデータがシステム１０により使用される概略の順序を示している。まずＡにおいて、（図１の意味構造２０からの）意味的表現群は、局所的テキスト文書認識結果（図１の符号２４）を作成するのに用いられる。Ｂにおいて、そのテキスト文書認識結果は、短いメモ（図１の符号１２）とマッチング処理される。Ｃにおいて、マッチ（適合）した局所的テキスト文書認識結果は逆に意味的表現を指し示し、意味的表現はＤで包括的テキスト認識結果を作成するために用いられる。
【００３４】
処理では、短いメモ１２の形での入力を受け取ると、システム１０は、まず処理２８で、意味文法１８に対し命令を発し、処理３０にて次の（すなわちカレントの）意味構造２０を生成する。いったんカレントの意味構造２０が生成されると、局所認識文法２２は、カレントの意味構造２０を用いて局所的テキスト文書認識結果２４を生成するように命令される。処理３２では局所的テキスト文書認識結果２４と短いメモ１２の近似度が最大化される。一例では、近似度の最大化は、処理３０にて異なる複数の意味構造２０（それぞれ対応する局所的テキスト文書認識結果２４を持つ）を生成し、最良マッチング結果群３４を識別して記録することにより達成される。最良マッチング結果群３４は、短いメモ１２に最も密接にマッチング（適合）する局所的テキスト文書認識結果２４及びそれに対応する意味構造２０の集合である。すなわち、局所的テキスト文書認識結果２４が短いメモ１２に対して所定レベルの類似度を持っていると処理３２において判別されると、局所的テキスト文書認識結果２４は、最良マッチング結果３４として、それに対応する意味構造２０への参照情報とともに記録される。
【００３５】
局所的テキスト文書認識結果２４と短いメモ１２との間に十分なレベルのマッチングが発生すると、処理３６にて、ユーザから、１つ乃至複数の短いメモ１２に対して同程度に近似した（すなわちマッチング度合いが近い）複数の異なる局所的テキスト文書認識結果の中からの選択のための入力が要求されることもある。複数の未決定のマッチング結果が筋の通っていない(non-coherent)意味構造に依存する処理１４におけるユーザの選択のために提供される場合に、一つの例では、システム１０は、処理３６で矛盾する局所的テキスト文書認識結果が選択されたときにユーザが利用可能なものの中から筋が通っていない意味構造を取り除く。最終的な意味構造（これはユーザが処理１４で暗黙に全部の最良マッチング結果を選択すると決定される）が決定されると、処理３８でその最終的な意味構造に包括的認識文法２６を適用することにより包括的テキスト文書認識結果１６が生成される。
【００３６】
図３は、コミュニティの中で意味を持つ（例えば分野固有の）メモ群を、そのコミュニティの中で用いられる省略の約束事について関知しないもっと広い範囲の受け手と意思伝達するときに用いることができる意味的に筋の通った文法的なテキスト文書、すなわち包括的テキスト文書認識結果へと変換するための方法の一例を示すフローチャートである。短いメモを包括的テキスト文書認識結果へと変換する方法はステップＳ１１０から始まる。このステップＳ１１０では、ユーザ又はオペレータが短いメモなどの入力データをコンピュータに入力する。このコンピュータは、ディスプレイ画面上のグラフィカル・ユーザインタフェースにそれら短いメモ群を表示してもよい。制御はステップＳ１２０に進み、短いメモと局所的テキスト文書認識結果のリストとのファジーマッチング処理が実行され、局所的テキスト文書認識結果が短いメモに関連づけられる。次にステップＳ１３０及びＳ１４０で、短いメモは、関連づけされた局所的テキスト文書認識結果とともに表示され、これによりユーザは、ユーザ入力を必要とするほど十分に近いマッチング結果があれば、それを検討したり変更を加えたりすることができる。また、ユーザの入力が要求されなかった場合、制御はステップＳ１５０に進む。好適には、最高ランクの局所的テキスト文書認識結果となる見込みのあるものが強調表示されユーザ又はオペレータに供される。
【００３７】
もしユーザ入力が要求された場合は、制御はステップＳ１４５に進み、このステップでユーザ又はオペレータは局所的テキスト文書認識結果を選択する。選択された局所的テキスト文書認識結果は、Ｓ１５０にてそれら局所的テキスト文書認識結果に関連づけられた意味的表現へと変換される。これら意味的表現は、既存の文書オーサリングシステムにより提供することができる。次にステップＳ１６０で、それら意味的表現に対し関連づけられた包括的テキスト文書認識結果は、既存の文書オーサリングシステムにより生成され得る。次にステップＳ１７０で、包括的テキスト文書認識結果（意味的に筋の通った文法的なテキスト文書）を出力して処理は終了する。
【００３８】
図４は、例えば上述の図３のステップＳ１２０において用いられるような、短いメモと局所的テキスト文書認識結果とのファジーマッチング処理による、局所的テキスト文書認識結果と短いメモとの関連づけの処理の詳細を示したフローチャートである。ファジーマッチング処理はステップ１２１から始まり、続くステップＳ１２２では各局所的テキスト文書認識結果に対する記述子すなわち意味記号(semantic experssion)が求められる。制御はステップＳ１２３に進み、ここでは短いメモのそれぞれに対し記述子又は意味記号が求められる。ＭＤＡシステムやその他の統制文書オーサリングシステムがこれら記述子また意味記号を求める。
【００３９】
制御はステップＳ１２４に進み、ファジー類似度が求められる。これは例えば、個々の短いメモの記述子又は意味記号と各局所的テキスト文書認識結果の記述子又は意味記号とを比較することにより求められる。この類似度は、短いメモと局所的認識結果との意味的距離を計算することにより求められる。これは、すでに公知の或いはこれから開発される技術、例えば文献"Foundations of Statistical Natural Language Processing," Christopher D. Manning and Hinrich Schutze, Chapter 15, MIT Press 1999（この文献は参照文献として本明細書に全体的に組み込む）に示されるような技術、を用いて実行することができる。
【００４０】
例えば、記述子は、個々の局所的テキスト文書認識結果、及び個々の短いメモに対して求められる。短いメモの各々に対する記述子と、潜在的な局所的テキスト文書認識結果（すなわち局所的テキスト文書認識結果となり得る可能性のあるもの）群の記述子とを比較することにより、短いメモと潜在的な局所的テキスト文書認識結果との意味的な距離が計算される。この計算結果は、短いメモと、所定のしきい値より高い類似度を持つすべての潜在的な局所的テキスト文書認識結果とがマッチするかを判定するために用いられる。ＭＤＡ文法又はその他の統制文書オーサリングシステムの文法に関し、可能性のあるすべての局所的テキスト文書認識結果の空間をサーチすることにならないようにするために、既に公知の或いはこれから開発される適格なサーチ技術、例えば文献"Essentials of Artificial Intelligence," Matt Ginsberg, Chapter 4, Morgan Kaufmann, 1993（参照のために全体的に本明細書に組み込む）に示されるようなもの、を用いることができ、これにより、１つの短いメモに対してしきい値を超える類似度を持つのは、少数の潜在的な局所的テキスト文書認識結果だけになる。また、個々の短いメモに関連する潜在的な局所的テキスト文書認識結果の数を処理可能な程度まで絞り込むのに、他の短いメモを利用することもできる。
【００４１】
ステップＳ１２４において短いメモそれぞれに対して局所的テキスト文書認識結果を見つけるのに加え、ステップＳ１２５において潜在的な局所的テキスト文書認識結果の各々に対し類似度に基づいてランク付けをしてもよい。個々の短いメモに関連づけられた潜在的な局所的テキスト文書認識結果は、最高（最も可能性の高い潜在的な局所的テキスト文書認識結果）から最低（最も見込みのない潜在的な局所的テキスト文書認識結果）までの何段階かにランク分けされる。ステップＳ１３０で処理が終わる。
【００４２】
図５は、例えば上述の図３のステップＳ１６０において用いられるような、選ばれた局所的テキスト文書認識結果の各々と関連づけられる意味的表現を判定する処理の詳細を示したフローチャートである。処理はステップＳ１６１から始まり、続くステップＳ１６２において、例えばメモリから意味的表現群が提供される。制御はＳ１６３に進み、各局所的テキスト認識結果に関連する意味的表現が検索される。次に、ステップＳ１６４では、局所的テキスト文書認識結果に基づいて完全な意味的表現が生成される。これら意味的表現は既存のＭＤＡシステムにより求めることができ、これにより局所的テキスト文書認識結果に基づく完全な意味的表現が、例えば表１や表２に示したように、生成される。この代わりに、意味的表現は他の統制文書オーサリングシステムにより求めたり、追加したりすることができる。ステップＳ１６５で処理を終えステップＳ１７０に戻る。
【００４３】
図６は、グラフィカル・ユーザインタフェース（ＧＵＩ）１００の一例を示している。このＧＵＩ１００は、ツールバー１０５、データ入力を促す要請文１１０、ユーザ又はオペレータにより入力される短いメモなどの入力データを表示するウインドウ１２０、を備えている。これら短いメモはキーワードと呼ぶこともでき、これらは聴衆やコミュニティには意味あるものとして理解される。コミュニティで使われる短いメモやキーワードの数には制限が無く、短いメモやキーワードの入力の順序も限定されていない。例えば、職業紹介業等の分野では、コールセンターを持ったインターネット職業紹介業者があり、コールセンターでは紹介業者の職員が、雇い主側からの電話を受け、サーチ可能なインターネット・ウェブサイト上に勤め口を掲示する。コールセンタの職員は、例えば短いメモ又はキーワードを入力し、その入力結果は図６に示したようにグラフィカル・ユーザインタフェース１００に表示される。短いメモ又はキーワードは様々な入力装置を用いて入力することができ、ディスプレイ装置などの出力装置に出力される。
【００４４】
短いメモまたキーワードのうちのあるものは、業界では共通である。例えば職業紹介業では、雇用主の名前、職位、勤務地（the location of the position）、雇用期間、勤務上の義務、必要又は推奨学歴、経験年数、必要なコンピュータソフト使用技能、あると望ましいコンピュータソフト使用技能、必要な語学力、あると望ましい語学力、などである。それら短いメモが入力される順番は固定されていないし、重要でもない。更にオペレータは短いメモをいくつでも入力することができる。なぜなら、マッチング処理は、指定されたフィールドや入力の順序に基づき実行するのではなく、いま現に入力された入力データに基づき実行されるからである。
【００４５】
グラフィカル・ユーザインタフェース１００には、短いメモの例として、"GlobalModest"１２１、 "admin assistant"１２２、 "Laval"１２３、 "CDD 1 year immediate"１２４、 "appointments, telephone, simple letters, filing, misc."１２５、"bac +2"１２６、"2 years experience"１２７、"Word Outlook"１２８、"French, English"１２９、及び"Italian plus"１３０が示されている。
【００４６】
ユーザが短いメモを入力すると、それら短いメモは局所的テキスト文書認識結果と関連づけられる。図７はグラフィカル・ユーザインタフェース２００の例を示す。このＧＵＩ２００は、ツールバー２０５と、オペレータに局所的テキスト文書認識結果の確認を促す要請文２１０とを含んでおり、更にそのしたに短いメモの欄２３０と局所的テキスト文書認識結果の欄２５０とを備えた２欄構成の表２２０を有している。図７に示されるように、短いメモ２３１〜２４８は局所的テキスト文書認識結果２５１〜２６８にそれぞれ対応している。個々の短いメモは、それが表している可能性がある局所的意味構造の範囲について文書オーサリングシステムにより生成されたあり得る局所的テキスト文書認識結果の中からの１個以上の局所的テキスト文書認識結果に関連づけられる。例えば短いメモ"admin assistant"２３１は、ブロック２５１内の１つの局所的テキスト文書認識結果と何連づけられる。この局所的テキスト文書認識結果は"The job offer is for administrative assistant"２５１ａとなっている。例えば"Laval"２３３のように、対応する局所的テキスト文書認識結果を複数持つ短いメモもある。ブロック２５３に示すように、２つの局所的テキスト文書認識結果"The job location is Laval, Quebec"２５３ａ、及び"The job location is Laval, France"２５３ｂが、短いメモ"Laval"２３３に関連づけられる。各局所的テキスト文書認識結果には、いくつかの要素、例えばメモのテキストと局所的認識結果のテキストとの間の類似度や、所与の会社に言及している頻度、都市のデータベースと人口統計、及びその他の同様の情報など、に基づき求められたランクが付与される。例えば、局所的テキスト文書認識結果"The job location is Laval, Quebec"２５３ａには、局所的テキスト文書認識結果"The job location is Laval, France"２５３ｂよりも高いランクが付与される。したがって、図２に示したような順序になり、"The job location is Laval, Quebec"２５３ａがハイライト表示などで強調される。ただし、グラフィカル・ユーザインタフェース２００は、ユーザに対し、適切な局所的テキスト文書認識結果を選択する機能を提供している。もし"The job location is Laval, Quebec"２５３ａ及び"The job location is Laval, France"２５３ｂのどちらも正しくなければ、ユーザ又はオペレータは"other"（その他）２５３ｃを選択し、正しい局所的テキスト文書認識結果を入力する。
【００４７】
図８には、ユーザ又はオペレータがすべての選択を完了したときの例が示されており、例えば適切な選択結果がハイライト表示で示されている。各局所的テキスト文書認識結果は、表１（その表の横行）に示したような、オーサリングシステムに関係する局所的意味的表現に関連づけて構成される。これら局所的意味的表現は、ひとまとまりとなって、包括的意味的表現（表１の最後の縦欄）を形成する。
【００４８】
局所的テキスト文書認識結果群を表１に示したように包括的意味的表現へと変換した後、文書オーサリングシステムを呼び出し、その意味的表現から包括的テキスト文書認識結果を生成させる。その結果は表２に示される。
【００４９】
図９は、ツールバー４０５、ウインドウ４２０を示す見出し４１０を示したグラフィカル・ユーザインタフェース４００を示している。ウインドウ４２０には、上述の包括的認識文法を適用すること求められた、ユーザ又はオペレータから入力された短いメモに対応する包括的テキスト文書表現４３０が表示される。
【００５０】
図１０は、複数の短いメモ又はキーワードを意味的に筋の通った文法的なテキスト文書、すなわち包括的テキスト文書認識結果へと変換するためのコンピュータシステム５００の一例を示す。図１０に示すように、コンピュータシステム５００は、Ｉ／Ｏ（入出力）インタフェース５１０、コントローラ５２０、メモリ５３０、メモ／認識結果マッチング処理回路、ルーチン又はアプリケーション５４０、ＧＵＩ生成回路、ルーチン又はアプリケーション５５０、メモ／認識結果リンク付け回路、ルーチン又はアプリケーション５６０、テキスト生成認識回路、ルーチン又はアプリケーション５７０を備え、それらは１又は複数の通信リンク５８０を介して相互に接続されている。通信リンク５８０は例えばデータバスやその他のネットワークなどである。同様に、メモリ５３０は、一時的又は無期限にデータやプログラムなどを格納するものであればいかなる構造の装置でもよい。
【００５１】
メモリ５３０はメモ部分５３１、局所的テキスト文書認識結果部分５３２、テキスト文書認識結果部分５３３、及びマッチング認識結果部分５３４を含んでいる。ユーザ又はオペレータは、短いメモ等の入力データの入力や、各種の選択指示を、ユーザ入力装置５０２を用いて入力できる。入力装置５０２はＩ／Ｏインタフェース５１０を介してシステム５００と通信する。入力装置５０２は、コンピュータシステム５００に対して電気的信号を与えることができるいかなる種類の装置であってもよい。コンピュータシステム５００は、１個又は複数の出力装置５０４に対して信号を出力できる。コンピュータシステム５００は、例えば、データ供給源６００にアクセスすることができ、データ出力先６１０に対しデータを送ることができる。概略的には、データ出力先６１０は、生成された処理結果データを出力する機能を備えたいかなる装置でもよい。
【００５２】
短いメモが入力装置５０２から入力されると、それらメモはメモリ５３０のメモ部分５３１に格納される。コントローラ５２０は、処理のために、メモ部分５３１に格納された短いメモ群にアクセスすることができる。ＧＵＩ生成回路、ルーチン又はアプリケーション５５０は、コントローラ５２０により起動されるか又は実行され、それら短いメモを出力装置５０４に表示し、ユーザがそれら短いメモを編集できるようにする。その他の様々な回路、ルーチン、アプリケーション、例えば音声発生や音声認識のための回路やルーチン、アプリケーションなど、をシステム５００において用いることができる。
【００５３】
メモ／認識結果マッチング処理回路，ルーチン又はアプリケーション５４０は、コントローラ５２０により起動又は実行され、例えばメモ部分５３１に格納された短いメモと、例えば局所的テキスト文書認識結果部分５３２に格納された複数の局所的テキスト文書認識結果又は意味的記号（semantic expressions）とのマッチング処理を行う。マッチング認識結果部分５３４は、個々の短いメモに関連する局所的テキスト文書認識結果と、各局所的テキスト文書認識結果に対応するランクとを一時的に記憶する。ＧＵＩ生成回路、ルーチン又はアプリケーション５５０は、短いメモ群や、個々の短いメモに対応する局所的テキスト文書認識結果、包括的テキスト文書認識結果を、ユーザやオペレータのために出力装置５０４に表示するように、コントローラ５２に対し指示する。
【００５４】
メモ／認識結果リンク付け回路、ルーチン又はアプリケーション５６０は、コントローラ５２０に指令を発し、ユーザ入力装置５０２及びＩ／Ｏインタフェース５１０を介してオペレータから入力された、選択された局所的テキスト文書認識結果を処理させる。テキスト認識回路、ルーチン又はアプリケーション５７０は、選択された局所的テキスト文書認識結果を処理して包括的テキスト文書認識結果を求め、これをテキスト認識結果部分５３３に格納したり出力装置５０４に表示したり、又はその両方をするように、コントローラ５２０に指示する。
【００５５】
短いメモのような入力データを意味的に筋の通った文法的なテキスト文書すなわち包括的テキスト文書認識結果に変換するためのシステム及び方法は、プログラムにより動作する汎用コンピュータ又は図２〜５のフローチャートに示された処理を実装可能なその他のあらゆる装置に対し実装できる。
【００５６】
本実施形態のシステム及び方法は上述のような意味的表現を用いるものに限定されるものではない。上記のＭＤＡシステムにおいて用いられた意味的表現の代わりに、或いはそれに付け加えて、他の種類の意味的表現を用いることもできる。
【００５７】
局所的テキスト文書認識結果群は記憶装置やメモリ装置に格納することができ、様々な意味的表現に合わせて整列させることができる。したがって、短いメモやその他の入力データは、可能な意味構造や意味的表現と関連づけることができ、それにより包括的テキスト文書認識結果を生成できる。意味的表現も記憶装置やメモリ装置に格納することができる。
【００５８】
入力データを受け取ると、ファジーマッチング処理は、潜在的な局所的テキスト文書認識結果ステートメントを識別し、その潜在的な局所的テキスト文書認識結果をその入力データに関連づける。局所的テキスト文書認識結果は意味構造に関連づけられる。ファジーマッチング処理は、上述の各文献に示されたような様々な技術を用いて実行することができる。ただし、ファジーマッチング処理はそのようなものに限定されない。例えばファジーマッチング処理において、入力データの類義語、入力データのテキスト文字列、及び入力データの中の特定の語や省略の情報提供能力(informativeness)や記述力(descriptiveness)を計算に入れることも可能である。１つの短いメモに複数の局所的テキスト文書認識結果が対応づけられた場合、それら局所的テキスト文書認識結果に対しランク付けをしてもよい。
【００５９】
オペレータ又はユーザが自分の意図にかなった局所的テキスト文書認識結果を選択できるような構成とすることができる。例えば、ユーザは、入力装置を用いて、短いメモに関連づけられた局所的テキスト文書認識結果の表示リストやメニューのなかから１つの局所的テキスト文書認識結果を選ぶことができる。そのようなリストやメニューは、ユーザが選択肢にない局所的テキスト文書認識結果をキーボード等から入力するための選択肢を含む。
【００６０】
包括的テキスト文書認識結果は、選択された局所的テキスト文書認識結果の意味的記述に基づき、選択された局所的テキスト文書認識結果から生成される。
【図面の簡単な説明】
【００６１】
【図１】意味的速記処理を実行する意味的速記システムの一実施形態を示す図である。
【図２】短いメモから包括的テキスト文書認識結果までの全体的なデータの流れの順序を示す機能ブロック図である。
【図３】メモを意味的に筋の通った文法的なテキスト文書に変換する方法の一例の流れを示すフローチャートである。
【図４】局所的テキスト文書認識結果を短いメモと関連づけるステップの詳細を示すフローチャートである。
【図５】局所的テキスト文書認識結果に対する意味的表現を用いて包括的テキスト認識結果を生成するステップの詳細を示すフローチャートである。
【図６】ユーザから入力される短いメモを示すグラフィカル・ユーザインタフェースの一例を示す図である。
【図７】短いメモの各々に関連する一個以上の局所的テキスト文書認識結果を表示したグラフィカル・ユーザインタフェースの一例を示す図である。
【図８】短いメモの各々に関連する、選択された局所的テキスト文書認識結果を表示したグラフィカル・ユーザインタフェースの一例を示す図である。
【図９】短いメモと局所的テキスト文書認識結果とから生成される包括的テキスト文書認識結果すなわち意味的に筋の通った文法的なテキスト文書の例を表示したグラフィカル・ユーザインタフェースの一例を示す図である。
【図１０】メモ変換システムの一例を示す機能ブロック図である。
【符号の説明】
【００６２】
１０  意味的速記システム、１２  短いメモ（例えばキーワード）、１６  包括的テキスト文書認識結果（例えばパラグラフ）、１８  意味文法、２０  （カレントの）意味構造、２２  局所的認識文法、２４  局所的テキスト文書認識結果、２６  包括的認識文法、３４  最良マッチング結果群。
【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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【図９】
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【図１０】
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