(57)【要約】【課題】  受け取ったデータ（電子メール、音声、グラフィックスなど）の意図を判定し、その意図に基づいてデータに応答するシステムおよび方法を提供する。【解決手段】  このシステムおよび方法は、浅い言語分析および深い言語分析（意味や構文など）に基づく様々な特徴の組み合わせを用いて非常に高い正確さをもたらす。このシステムおよび方法は、受け取ったデータを分析し、それの特徴を識別して、意図を含み得るデータを探し出す。このデータは、その意図に関連する特徴を抽出することによりさらに洗練される。それらの特徴を利用して分類器により意図が判定される。その意図が応答を正当化する場合、そのデータがさらに吟味され、再定式化されて、その意図を示す記述が生成される。この再定式化は、特徴を論理形式で表現すること、その形式を変換すること、および視覚的に、かつ／または聴覚的にユーザに提示され得る意図の記述を生成することを含む。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
データ処理を円滑に行わせるシステムであって、
データを受け取るコンポーネントと、
前記データの意図を判定し、前記意図に基づいて前記データの少なくとも１つのサブセットを再定式化し、前記再定式化したデータをユーザに自動的に提示するデータマネージャと
を含むことを特徴とするシステム。
【請求項２】
前記データマネージャは、さらに、前記データを分析し、前記データを、関連する特性を持つ１つまたは複数のセットにグループ化し、前記データのセットの少なくとも１つから特徴を抽出してデータサブセットを形成することを特徴とする請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記データマネージャは、メタデータ、特性、内容、文脈、キーワード、履歴、ヒューリスティックス、推論、規則、区切り、時刻、曜日、関連する処理コスト、関連する処理利益、前記データのソースの少なくとも１つを利用して前記データの分析を円滑に行わせることを特徴とする請求項２に記載のシステム。
【請求項４】
前記特徴は、構文構造、構文特性、言語構造、言語特性の１つに少なくとも一部は基づいて抽出されることを特徴とする請求項２に記載のシステム。
【請求項５】
前記言語特徴は、文中に出現する単語、前記文中に出現する単語バイグラム、および前記文中に出現する単語トライグラムの１つまたは複数を含むことを特徴とする請求項４に記載のシステム。
【請求項６】
前記データから抽出された１つまたは複数の特徴から前記データの前記意図を判定する分類器をさらに含むことを特徴とする請求項１に記載のシステム。
【請求項７】
前記分類器は、手動および自動で生成されたデータセットの少なくとも１つによって学習された機械学習分類器であることを特徴とする請求項６に記載のシステム。
【請求項８】
前記分類器は、サポートベクトルマシンおよび知識工学によるコンポーネントの１つであることを特徴とする請求項６に記載のシステム。
【請求項９】
前記データの前記再定式化は、前記データの論理形式を生成すること、および前記意図に基づいて前記論理形式からアクション記述を生成することを含むことを特徴とする請求項１に記載のシステム。
【請求項１０】
前記論理形式は、少なくとも１つの標準化された直示的要素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１１】
前記意図に基づいて、質問に自動的に応答すること、要求された情報を返すこと、装置を活動化すること、会議の予定を立てること、プロジェクトを作り直すこと、ユーザに聴覚的に通知すること、前記ユーザに視覚的に通知すること、前記ユーザの予定にアイテムを挿入すること、前記ユーザに連絡をとること、前記ユーザの予定事項リストに前記アイテムを加えることの少なくとも１つを含むアクションを実行することをさらに含むことを特徴とする請求項１に記載のシステム。
【請求項１２】
前記再定式化されたデータは、ユーザのタスクリストに自動的に挿入されるユーザタスクを表すことを特徴とする請求項１に記載のシステム。
【請求項１３】
前記データは、電子メール、文書、音声ファイル、または画像であることを特徴とする請求項１に記載のシステム。
【請求項１４】
前記意図は、確率、信頼水準、パーセント、２値の１つとして表されることを特徴とする請求項１に記載のシステム。
【請求項１５】
前記意図と、デフォルト値、ユーザ定義の閾値および知能生成による閾値の１つとの比較に基づいて、再定式化し、前記ユーザに前記再定式化を提示すべきかどうか判定する閾値コンポーネントをさらに含むことを特徴とする請求項１に記載のシステム。
【請求項１６】
メッセージに自動的に応答するシステムであって、
受け取ったメッセージを吟味して前記メッセージの１つまたは複数の異種の部分を区別する分析器と、
前記各部分をそれぞれのビンに区分するパーサと、
前記ビンの少なくとも１つから文を取り出す抽出器と、
前記文から前記メッセージの意図を判定する分類器と、
前記文を、前記意図を示すデータのセットに変換し、前記データのセットをユーザに提示する再定式化器と
を含むことを特徴とするシステム。
【請求項１７】
前記メッセージは、電子メール、文書、音声または画像であることを特徴とする請求項１６に記載のシステム。
【請求項１８】
特徴を獲得するのに利用される前記ビンは、前記受け取ったメッセージのメッセージ本文を含むことを特徴とする請求項１６に記載のシステム。
【請求項１９】
前記分類器は、前記メッセージがタスクを含む確率を生成することを特徴とする請求項１６に記載のシステム。
【請求項２０】
前記再定式化器は、前記識別された文の論理表現を生成することを特徴とする請求項１６に記載のシステム。
【請求項２１】
前記論理表現は、タスク記述を生成するのに利用されることを特徴とする請求項２０に記載のシステム。
【請求項２２】
前記タスク記述は、ユーザのタスクリストに自動的に加えられることを特徴とする請求項２１に記載のシステム。
【請求項２３】
前記意図を示す前記データのセットは、単語、語句、断片または文であることを特徴とする請求項１６に記載のシステム。
【請求項２４】
前記意図を示す前記データのセットは、特徴間の意味関係および構文関係を含むことを特徴とする請求項１６に記載のシステム。
【請求項２５】
前記分類器は、注釈付きのデータのセットを用いて学習されることを特徴とする請求項１６に記載のシステム。
【請求項２６】
前記再定式化器は、直示的要素を非直示的要素で置換することを特徴とする請求項１６に記載のシステム。
【請求項２７】
データ処理を円滑に行わせるコンピュータで実施される方法であって、
データを受け入れること、
前記データを分析して関連する意図を判定すること、
前記データの少なくとも一部を再定式化して前記意図の記述を生成すること、および
前記記述をユーザに提示すること
を含むことを特徴とする方法。
【請求項２８】
前記分析を機械学習分類器に提供して、前記データに応答すべきかどうかを示す確率を生成することをさらに含むことを特徴とする請求項２７に記載の方法。
【請求項２９】
前記分類器は、手動および自動で生成されたデータのセットの少なくとも１つによって学習されることを特徴とする請求項２８に記載の方法。
【請求項３０】
前記分類器は、サポートベクトルマシンおよび抽出された特徴を考察する命令セットの１つであることを特徴とする請求項２８に記載の方法。
【請求項３１】
前記再定式化は、前記データの論理形式を生成し、それを変換して前記記述を生成することを含むことを特徴とする請求項２７に記載の方法。
【請求項３２】
構文構造、構文特性、言語構造、言語特性の１つに少なくとも一部は基づいて前記データから特徴を抽出することをさらに含むことを特徴とする請求項２７に記載の方法。
【請求項３３】
メッセージ処理を円滑に行わせるコンピュータで実施される方法であって、
メッセージを類似関係の部分のグループに区分すること、
前記グループの少なくとも１つから顕著な特徴を抽出すること、
前記抽出した特徴から意図を計算すること、
前記意図に基づいて前記特徴から論理表現を生成すること、および
前記表現を変換して、ユーザに提供するための、前記データに応答することに関連するアクションの記述を生成すること
を含むことを特徴とする方法。
【請求項３４】
前記グループを、ヘッダ、メッセージ本文および前記メッセージの挨拶に関連付けられるものとして特徴の識別をすることをさらに含むことを特徴とする請求項３３に記載の方法。
【請求項３５】
前記表現は、前記メッセージのテキスト中の構成要素間の意味関係および構文関係を含むことを特徴とする請求項３３に記載の方法。
【請求項３６】
各文を再定式化して、前記意図を示す単語、文、語句、および段落を生成することを特徴とする請求項３３に記載の方法。
【請求項３７】
意図に基づいてメッセージ管理を円滑に行わせる２つ以上のコンピュータコンポーネント間で送信されるデータパケットであって、
メッセージの１つまたは複数の特徴を識別すること、前記識別された特徴を利用して前記メッセージの意図を判定すること、前記意図を含む文を再定式化して前記意図の記述を提供すること、および前記記述をユーザに提示すること
を含むことを特徴とするデータパケット。
【請求項３８】
関連する意図に基づいてデータ処理を円滑に行わせるコンピュータ実行可能コンポーネントを格納するコンピュータ可読媒体であって、
データを受け取るコンポーネントと、
前記データの意図を判定するコンポーネントと、
前記意図に基づいて前記データの少なくとも一部を再定式化するコンポーネントと、
ユーザインターフェイスで前記再定式化されたデータをユーザに提供するコンポーネントと
を含むことを特徴とするコンピュータ可読媒体。
【請求項３９】
受け取ったデータの意図を判定する手段と、
前記データを再定式化して前記意図の表現を生成する手段と、
前記表現をユーザに提示する手段と
を含むことを特徴とするデータ処理システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、一般に、コンピュータシステムに関し、より詳細には、１つまたは複数のデータセットを受け取り、そのデータを分析して対応する意図を判定し、その意図に基づいてアクションを実行するシステムおよび方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
コンピュータおよび情報システムならびに無線通信やインターネット通信などの関連するネットワーク技術の成長と共に、ユーザおよび／またはシステムによって伝達され、転送され、その後処理される情報の量は増大する一方である。一例をあげると、電子メールプログラムは、そのような情報を生成し、受け取るためのコンピュータユーザの間で一般的なアプリケーションになっている。インターネットの到来と共に、例えば、電子メールの交換は、多くの人々がコンピュータを入手する理由に影響を与える重要な要因になっている。多くの企業環境内で、電子メールは、同僚が情報を交換するためのほぼ事実上の標準になっている。しかしながら、電子メールなどの情報転送システムの人気が高まるにつれて、複数のソースからのますます増大する情報量を管理し、処理することに関連して問題が出現し始めている。
【０００３】
これらの問題の中でも特に、現在、多くのユーザは、そこから仕分かつ／または応答すべき電子メールおよび／またはその他の情報の殺到という問題に直面しており、そのために、情報を送り、受け取り、処理できる能力が、ほとんど、生産性の妨げになっている。例えば、一部のユーザは、１日に１００件を上回る電子メールメッセージを受信すると報告している。そのような多数の電子メールなどの電子情報のために、貴重な時間を十分に費やしてその重要度について個人的に判定せずに、何が重要で、何が重要でないかに従って情報を管理することが、困難になっている。これらの判定の一例をあげると、ユーザが、メッセージに直ちに応答すべきか、そのままにしておいて後で読むか、それとも単に不要なものとして削除するか（ジャンクメールなど）判定する必要があることが想定される。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
情報管理問題を解決するための試みがなされている。例えば、ユーザが受け取るジャンクまたは販促用電子メール（スパムなど）の量を削減しようとする試みがなされている。また、一部の電子メールプログラムは、そのプログラム内で電子メールがどのように管理されるか規定する規則の生成を可能にする。例えば、１つの規則は、「あるアドレスからのすべての電子メール」を特別なフォルダに入れるように規定する。そのような試みは、一般に、電子メールなどの情報転送／受信システムの背後にある基本的な問題を対象とするものではない。すなわち、従来のシステムは、しばしば、どのメッセージを検討し、さらに処理すべきか決定するために、ユーザに、そのユーザの受信メッセージの、全部ではないにしろ、そのいくつかの少なくとも一部を、手動で精読させ、チェックさせることがある。前述のように、これは、より生産性の高い活動から時間を奪うものである。したがって、大量の情報が受け取られる場合、電子情報の効率のよい処理を促進すると同時に、それに伴う手動介入のコストを軽減するシステムおよび方法が求められている。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
以下に、本発明のいくつかの態様の基本的理解を提供するために、本発明の簡単な要約を提示する。この要約は、本発明の網羅的概要ではない。これは、本発明の重要な、または決定的な要素を識別するためのものでも、本発明の範囲を正確に叙述するためのものでもない。その唯一の目的は、後段で提示するより詳細な説明への前置きとして簡単な形で本発明のいくつかの概念を提示することである。
【０００６】
本発明は、受け取ったデータ（電子メール、音声、グラフィックスなど）にそのデータの意図に基づいて応答するシステムおよび方法に関するものである。一般に、このシステムおよび方法は、受け取ったデータを分析し、それの特徴を識別し、意図に関連するデータを抽出し、かつ／または意図に関連しないデータがあればそれを廃棄し、この抽出されたデータセットから意図を判定する。その意図が応答を正当化するものであると判定された場合、そのデータはさらに吟味され、その意図を示す記述を生成するように再定式化される。そのような記述は、様々な方式で、例えば、視覚的に、かつ／または聴覚的にユーザに提示され得る。本明細書で説明する新規なシステムおよび方法は、浅い言語分析（機能語頻度、品詞トライグラムなど）および深い言語分析（文脈自由文法生成頻度および意味グラフから導出された特徴など）に基づく様々な特徴の組み合わせを用いて、短いランダムテキストサンプルを特定のソースに帰する際の正確さを向上させる。
【０００７】
本発明の一態様では、意図を判定し、それに基づいてアクションおよび／または通知を生成するシステムが提供される。このシステムは、様々な技法を用いてデータの関連した意図を判定することのできるデータマネージャを含む。一例では、このデータマネージャは、メタデータ、特性、内容、文脈、キーワード、履歴、ヒューリスティックス、推論、規則、区切り、そのデータのソースや、そのデータが送信され、かつ／または受信された時刻および／または曜日や、そのデータを処理するコスト／利益などといった外部情報などの情報を利用して、データを類似の特性を有する１つまたは複数のデータセットにグループ化する。データマネージャは、意図に関連するデータを抽出し、かつ／または意図に関連しないデータを廃棄する。意図を示すデータは、そのデータに応答すべきかどうか判定するために分析され得る。応答を提供すべきであると判定されると、それぞれのデータがさらに洗練され、再定式化され、それを用いて、例えば、自動的にアクションを実行する、および／またはユーザに通知するといった適当な応答が生成され得る。データマネージャは、受け取ったデータの最初の分析を行う分析器、データを様々なグループに分けるパーサ、データを意図に関連するデータセットにまとめる抽出器、まとめられたデータセットから意図を生成する分類器、その意図が応答を正当化するものであるかどうか判定する判断コンポーネント（閾値器）、および、関連するアクションを実行し、かつ／またはユーザに通知するアクションエンジンなど様々なコンポーネントを含み得る。
【０００８】
以下の説明および添付の図面では、本発明のいくつかの例示的態様について詳細に説明する。しかしながら、これらの態様は、本発明の原理が用いられ得る様々な方法のほんの数例を示すものにすぎず、本発明は、そうしたすべての態様およびその均等物を含むものである。本発明の他の利点および新規な特徴は、本発明の以下の詳細な説明を図面と併せて考察すれば明らかになるであろう。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
本発明は、データの意図を判定するシステムおよび方法に関するものである。そのような意図は、データを分析し、それの特徴を識別し、特徴を識別されたデータから特徴を抽出し、その特徴に基づき、データを分類してその意図を確認し、推論し、かつ／または予測することによって判定され得る。次いで、その意図が識別されたデータは、ユーザに提供され得る表現に変換することができる。
【００１０】
本出願で使用する場合、「コンポーネント」、「システム」、「エンジン」などの用語は、実行中のハードウェア、ハードウェアとソフトウェアの組み合わせ、またはソフトウェアであるコンピュータ関連のエンティティを指すためのものである。例えば、コンポーネントは、それだけに限らないが、プロセッサ上で実行中のプロセス、プロセッサ、オブジェクト、実行可能ファイル、実行スレッド、プログラム、および／またはコンピュータとすることができる。例をあげると、サーバ上で実行中のアプリケーションとそのサーバの両方をコンポーネントとすることができる。１つのプロセスおよび／または実行スレッド内に１つまたは複数のコンポーネントが存在することができ、１つのコンポーネントは、１台のコンピュータ上に集中すること、２台以上のコンピュータ間に分散されることもある。
【００１１】
また、「推論」という用語は、一般に、イベントおよび／またはデータを介して捕捉された１組の観測から、システム、環境、および／またはユーザの状態を推理または推論するプロセスを指す。推論を用いて、特定の文脈またはアクションを識別することができ、あるいは、例えば、状態の確率分布を生成することもできる。推論は確率論的、すなわち、データおよびイベントの考察に基づく対象の状態の確率分布の計算とすることができる。推論は、１組のイベントおよび／またはデータから上位レベルのイベントを構成するために用いられる技法を指すこともできる。そのような推論は、それらのイベントが時間的に接近した相関関係にあろうとなかろうと、またそれらのイベントおよびデータが１つのイベントおよびデータソースからのものであろうと複数のイベントおよびデータソースからのものであろうと、１組の観測されたイベントおよび／または記憶されたイベントデータからの新しいイベントまたはアクションの構築をもたらす。
【００１２】
本発明を、図面を参照して説明する。図面中、類似の参照符号は類似の要素を指すのに使用する。以下の記述では、説明に際して、本発明の十分な理解が得られるように多くの具体的詳細が示される。しかしながら、本発明がこれらの具体的詳細なしでも実施され得ることは明白であると考えられる。他の例では、本発明の記述を容易にするために、公知の構造および装置をブロック図の形で示す。
【００１３】
図１に、意図を判定し、それに基づいてアクションおよび／または通知を生成するシステム１００を示す。システム１００は、データマネージャ１１０およびインターフェイスコンポーネント１２０を含む。データマネージャ１１０は、インターフェイスコンポーネント１２０を介してデータを受け取ると、様々な技法を用いてそのデータの関連した意図を判定することができる。一例では、データマネージャ１１０は、メタデータ、特性、内容、文脈、キーワード、履歴、ヒューリスティックス、推論、規則、区切りなど、データに関連付けられた情報を利用してそのデータを、それぞれが類似の特性を持つ１つまたは複数のデータセットにグループ化する。そのようなデータセットは、さらに、判断の分解能および粒度を増大させるために処理され得る。データマネージャ１１０は、結果として生じたセットから情報を抽出し、抽出された情報を利用して意図を解読する。
【００１４】
データマネージャ１１０は、その意図を分析してデータに応答すべきかどうか判定することができる。応答を提供すべきであると判定されると、それぞれのデータセットがさらに洗練され、それを用いて適当な応答が生成され得る。適当な応答には、例えば、自動的にアクションを実行する、および／またはユーザに通知するなどが含まれる。自動応答には、質問に答える、要求された情報を提供する、装置を活動化する、会議の予定を立てる、プロジェクトを作り直すなどが含まれ、ユーザへの通知には、ユーザの予定にアイテムを挿入する、ユーザに予定事項リストを提供する、ユーザに連絡をとる（ページャ、セル電話、ハンドヘルド機器など）などが含まれ得る。また、ユーザ通知は、メッセージングサービスに渡し、かつ／またはユーザによる照会および／またはその後の閲覧のためにメモリに記憶することもできる。
【００１５】
インターフェイスコンポーネント１２０を利用すると、データマネージャ１１０は、実質的に、データを送出するどんなエンティティにも結合され得る。例えば、インターフェイスコンポーネント１２０は、データマネージャ１１０を、電子メールシステム、ワードプロセッサ、音声取り込みアプリケーション、電話システム、ビデオ録画／再生機などに結合することができる。したがって、データは、例えば、電子メール、文書、音声、画像などの形とすることができ、様々にフォーマット（例えば、構造化や非構造化）することもできる。また、データを、インターフェイスコンポーネント１２０に送り、かつ／またはインターフェイスコンポーネント１２０を介してデータマネージャ１１０がそれを取り出すことも可能である。そのようなデータは、インターフェイスコンポーネント１２０に直接渡すことも、（例えば、ローカルまたはリモートで）記憶し、その後、インターフェイスコンポーネント１２０に提供することも可能である。別の例では、インターフェイスコンポーネント１２０は、ソースからデータを取り出し、かつ／またはそのソースに、データを受け取ることができることを示す信号を送ることができる。さらに、そのような伝達は、例えば、有線および／または無線ネットワークおよび／または通信チャネルを介して行われ得る。
【００１６】
図２に本発明の一態様によるデータマネージャ１１０を示す。図示のように、データマネージャ１１０は、意図判定コンポーネント２１０、記憶コンポーネント２２０、意思決定コンポーネント２３０およびアクションエンジン２４０を含み得る。意図判定コンポーネント２１０は、電子メール、メッセージ、文書、音声、グラフィックスなどのデータを受け取ることができる。そのようなデータは、例えば１つまたは複数のデータバースト、データストリーム、および複数のデータパケットとして提供され、例えばエンベロープ内で暗号化され、符号化され、圧縮され、かつ／または変調され得る。また、そのようなデータは、記憶コンポーネント２２０に保存され得る。保存されたデータは、統計および／または学習セットを生成し、一時記憶を提供し、かつ／またはコピーを維持してデータのエラー検出およびエラー回復を容易にするために利用され得る。
【００１７】
意図判定コンポーネント２１０は、様々な技法を用いてデータの関連した意図を判定することができる。例えば、意図判定コンポーネント２１０は、メタデータ、データ内での場所、内容、文脈、キーワード、履歴、ヒューリスティックス、推論、規則、区切りなどに基づいてデータの特徴を識別することができる。また、そのデータのソース、そのデータが送信され、かつ／または受信された時刻および／または曜日、そのデータを処理するコスト／利益といった外部情報を利用してデータの特徴の識別を容易にすることもできる。意図判定コンポーネント２１０は、特徴を識別されたデータを吟味してそのデータの意図を判定することができる。そのような意図は、何かを行おうとする意図（例えば、何らかのアクションを実行するなど）とすることも、何も行わない意図（例えば、取るに足りない情報に関連するデータなど）とすることもできることを理解すべきである。
【００１８】
意図を判定すると、データまたはその一部、その分析および／または意図は、記憶コンポーネント２２０に保存され、かつ／または意思決定コンポーネント２３０に提供され得る。意図は、実質的には、任意の知られている形式で表され得る。例えば、意図は、２進標識、グレースケール値、パーセント、信頼水準、および／または確率などとして提供され得る。意思決定コンポーネント２３０は、意図が応答を正当化するものであるかどうか判定することができる。例えば、意思決定コンポーネント２３０は、閾値を利用して意図と比較することができる。この閾値は、ユーザ定義とすること、デフォルト設定とすること、および／または過去のユーザ応答に基づいて自動的に設定することができる。また、閾値は、様々なユーザおよび／または状況に適合するようにリアルタイムで（動的に）手動および／または自動調整することもできる。さらに、閾値は、推論、予測、確率などに基づいて設定することもできる。
【００１９】
意図を評価した後で、それ以上のアクションが求められていないと判定された場合、そのデータは廃棄され、またはその宛先に転送され得る。応答が求められていると判定された場合、そのデータ、意図および／または任意の関連する情報がアクションエンジン２４０に渡され得る。渡された情報は、さらに分析されて言語表現に変換され、それを利用して記述が生成され得る。そのような記述を利用して自動的に応答し、かつ／または視覚的かつ／または聴覚的通知によってユーザに通知することができる。
【００２０】
図３に、本発明の一態様によるデータマネージャ１１０を示す。データマネージャ１１０は、意図判定コンポーネント２１０、記憶コンポーネント２２０、意思決定コンポーネント２３０およびアクションエンジン２４０を備える。この例では、意図判定コンポーネント２１０は以下のコンポーネント、すなわち、分析器３１０、パーサ３２０、抽出器３３０、および分類器３４０を含む。データマネージャ１１０に送られた電子メール、メッセージ、文書、音声、グラフィックスなどのデータは、分析器３１０および／または記憶コンポーネント２２０によって受け取られ得る。そのようなデータは、前述のように、様々な技法および形式によって提供され得る。分析器３１０は、データを吟味し、それの特徴を識別することができる（例えば、構文解析してそれぞれのビンに入れるなど）。そのような特徴の識別には、ヘッダ、本文、挨拶などの区別が含まれ得る。分析器３１０は、メタデータ、そのデータ内でのデータの一部の場所、内容、文脈、キーワード、履歴、ヒューリスティックス、推論、規則、区切り、そのデータのソースや、そのデータが送信され、かつ／または受信された時刻および／または曜日や、そのデータを処理するコスト／利益といった外部情報などに基づいてデータの特徴を識別することができる。
【００２１】
パーサ３２０は、特徴を識別されたデータを吟味し、そのデータを、文字列、単語、文、段落といった論理構造に分けることができる。分析器３１０と同様に、パーサ３２０は、メタデータ、データ内でのそのデータセットの場所、内容、文脈、キーワード、履歴、ヒューリスティックス、推論、規則、区切り、および／または判断分解能を増大させ、または判断粒度を洗練させるための他の基準などの情報を利用することができる。それぞれの構造について、抽出器３３０は特徴を抽出することができる。
【００２２】
それらの特徴が分類器３４０に渡され、そこで意図を判定することができる。そのような意図は、何かを行おうとする意図（例えば、何らかのアクションを実行するなど）とすることも、何も行わない意図（例えば、取るに足りない情報に関連するデータなど）とすることもでき、２進標識（例えば、「Ｙｅｓ」または「Ｎｏ」、「１」または「０」など）、スライディングスケール、パーセント、信頼水準、および／または確率などとして提供され得る。分類器は、サポートベクトルマシン、ベイズ法、知識工学による分類器など任意の分類器とし得ることを理解すべきである。分類器に学習させる学習時間中に、手動および／または自動で学習セットを生成し、利用することができる。また、実行時に分類器を動的に更新することもできる。本発明の一態様では、学習セットは、少なくとも、データ特性および言語構造に関連する情報を含む。
【００２３】
前述のように、意図を決定コンポーネント２３０に提供し、そこでその意図を閾値と比較することができる。非２進表示では、応答するかそれとも応答しないかといった決定を下すために閾値を定義し、利用することができる。非２進決定では、適当なカットオフポイントを決定するために様々な状況が考慮され得る。例えば、あるユーザは、アクションを実行すべきである可能性がわずかでもあるときには、慎重すぎるほうがよいと判断し、システムに応答させるが、別のユーザは、応答するコストがデータを廃棄するコストを上回ると判断することが考えられる。
【００２４】
意図を評価した後で、それ以上のアクションが求められていないと判定された場合、データは廃棄され、またはその宛先に転送され得る。応答が求められていると判定された場合、そのデータ、意図および／または任意の関連する情報がアクションエンジン２４０に渡され、そこでそのデータが再定式化される。例えば、データは、さらに分析されて論理表現に変換され、それを利用して記述が生成され得る。そのような再定式化されたデータは、単語、語句、断片文などの形とすることができ、それを利用して自動的に応答し、かつ／または視覚的かつ／または聴覚的通知によってユーザに通知することもできる。
【００２５】
図４〜５に、それぞれ、本発明による流れ図および方法を示す。説明を簡単にするために、この流れ図および方法を一連の動作として図示し、説明するが、本発明によれば、いくつかの動作は、本明細書で図示し、説明するものとは異なる順序で、かつ／またはその他の動作と同時に行われ得るものであり、本発明はこれらの動作順序に限定されるものではないことを理解し、評価すべきである。さらに、本発明による流れ図および方法を実施するのにすべての例示の動作が必要であるとは限らない。本発明は、１つまたは複数のコンポーネントによって実行される、プログラムモジュールなどのコンピュータ実行可能命令の一般的状況で説明され得る。一般に、プログラムモジュールには、個々のタスクを実行し、または個々の抽象データ型を実施するルーチン、プログラム、オブジェクト、データ構造などが含まれる。通常、プログラムモジュールの機能は、様々な実施形態において所望されるように組み合わせ、または分散させることができる。
【００２６】
図４に、本発明の一態様による例示的流れ図４００を示す。参照符号４１０で、データが存在するかどうか判定される。存在しない場合、システムは待機し続ける。システムは、定期的にデータの有無を問い合わせ、かつ／またはデータが渡され得るときに通知を受け取ることができることを理解すべきである。データがあると判定された場合、４２０で、そのデータから１つまたは複数の特徴セットが獲得される。また、特徴は、メタデータ、内容、文脈、キーワード、履歴、ヒューリスティックス、推論、規則、区切り、そのデータのソースや、そのデータが送信され、かつ／または受信された時刻および／または曜日や、そのデータを処理するコスト／利益といった外部情報などに基づいて抽出することもできる。
【００２７】
参照符号４３０で、それらの特徴は、意図を判定するための機械学習分類器に渡され得る。そのような意図は、何かを行おうとする意図（例えば、何らかのアクションを実行するなど）とすることも、何も行わない意図（例えば、取るに足りない情報に関連するデータなど）とすることもできる。４４０で、その意図がそれ以上のアクションを必要としないと判定された場合、システムは、４１０のアイドル状態または待機状態に戻る。しかしながら、４４０で、さらなるアクションが必要であると判定された場合、４５０で、データが再定式化される。そのような再定式化には、データのさらなる洗練化およびユーザへの通知に有用なデータの生成が含まれ得る。参照符号４６０で、そのようなデータが、例えば、グラフィカルユーザインターフェイスおよび／または音声情報でユーザに提示され得る。
【００２８】
図５に、本発明の一態様による例示的方法５００を示す。参照符号５０５で、電子メール、メッセージ、文書、音声、グラフィックスなどのデータが獲得される。５１０で、データが吟味され、特徴を識別される。そのような特徴の識別には、メタデータ、そのデータ内でのデータの一部の場所、内容、文脈、キーワード、履歴、ヒューリスティックス、推論、規則、区切り、そのデータのソースや、そのデータが送信され、かつ／または受信された時刻および／または曜日や、そのデータを処理するコスト／利益といった外部情報などに基づいて、ヘッダ、本文、挨拶などを区別することが含まれ得る。５１５で、特徴を識別されたデータは、各言語構造（例えば、文字列、単語、文、段落など）に構文解析され、より高い分解能を達成するためにさらに正確に叙述され得る。そのような洗練化は、メタデータ、そのデータ内でのそのデータセットの場所、内容、文脈、キーワード、履歴、ヒューリスティックス、推論、規則、区切り、および／または判断分解能を増大させ、または判断粒度を洗練させるための他の基準などによって助長され得る。
【００２９】
５２０で、それぞれの構造から特徴が抽出され得る。これらの特徴を利用して、意図を判定する分類器に学習させることができる。適当な分類器には、例えば、サポートベクトルマシン、ベイズの分類器、知識工学による分類器などが含まれる。参照符号５２５で、分類器が意図を判定する。５３０で、何かを行おうとする意図があるか、それとも単に無用な意図しかないかが判定され得る。そのような判定は、事前定義された閾値との比較に基づくものとすることができる。５３０で、それ以上のアクションが求められていないと判定された場合、そのデータは廃棄され、またはその宛先に転送され得る。５３０で、応答が求められていると判定された場合、５３５で、そのデータ、意図および／または任意の関連する情報を利用して論理形式が生成され得る。５４０で、その論理形式に基づいて記述が生成され得る。５４５で、記述が、ユーザインターフェイスを介してユーザに提示され得る。
【００３０】
図６に、本発明の一態様によるデータマネージャ６００を示す。データマネージャ６００は、内容および外部データ／証拠を含むアイテム（データなど）を受け取るデータ受け入れコンポーネント６１０を含む。抽出コンポーネント６２０は、受け取ったアイテムを、例えば、一部は外部データ／証拠に基づいて解析する。抽出コンポーネント６２０は、そのアイテムの意図に収束することの一部として、データマネージャ６００がそのアイテムを再定式化するのを助長することと関連して、そのアイテムに関連付けられた異質の特徴を除去する。データストア６３０は、本発明による意図の判定、推論、および／または予測、ならびにアクションの実行、アクションのスケジューリング、アクションの不実行などを円滑に行わせるために、受け入れコンポーネント６１０および／または抽出コンポーネント６２０からの情報、ならびに規則、表、索引、アルゴリズム、履歴データ、スキーマなどを記憶することができる。データマネージャ６００は、例えば、あるアイテムに関連した不活動に伴う否定的結果を軽減するための予防対策を円滑に行わせることができる。
【００３１】
より詳細には、データマネージャ６００は、あるアイテムに関連付けられた内容を構文解析し（その内容は、テキスト、音声、グラフィックスなどとし得る）、様々な技法（言語プロセッサ、画像認識、音声認識など）を用いてその内容の異質の特徴を識別し、そのアイテムの意図に収束する再定式化プロセスの一部として、それらを除去し、かつ／またはそれらを無視する。例えば、データマネージャ６００は、タスクに対応するアイテムの一部を識別または推論し、異質の特徴を除外する。再定式化プロセスの一部として、例えば、代名詞は、名詞などの明示的参照に書き直され、暗黙的日付（「明日」、「次週」）は、明示的日付（「２００５年２月２０日」）に書き直され得る。データマネージャ６００は、言語学および／または言語の意味論を、論理再構築を実行することの一部として理解する。データマネージャ６００は、言語学および／または内容の意味論を理解することに関連して、分類器などの機械学習システムを含み得る。
【００３２】
したがって、データマネージャ６００は、アイテムの意図を判定し、推論し、かつ／または予測するために、特徴抽出を内容の言語理解と結合する豊富な分析システムを提供する。データマネージャ６００の１つの具体的な例示的実装形態によれば、意図に収束する再定式化、すなわち論理構築に関連してそのアイテムを構文解析する、実際の自然言語プロセッサが用いられ得る。この再定式化を用いて、意図を別の言語ならびに意図を伝達するための別の形式（図形を用いたメッセージによるものなど）に再変換することもできる。さらに、データマネージャ６００は、判定された意図に基づいたアクション（優先順位付け、日程の決定、自動化アクションなど）を実行することができる。
【００３３】
データマネージャ６００は、再定式化と関連して、外部証拠（送信者、時刻、添付ファイル、同報受信者、緊急度など）を使用することができる。さらに、データマネージャ６００は、Ｎグラム方式の分析ならびに関連する特徴の関連方式の分析を用いて、アイテムの内容を、例えば、単文にまで洗練化し、その単文（例えば、ポップアップ吹き出しなど）によってそのような意図を伝達することもできる。より詳細には、意図が判定されると、その意図は、非常に簡潔化された方式（例えば、一覧表、見出し、アイコン、図形を用いた意図伝達すなわち絵、色など）で伝達され得る。
【００３４】
データマネージャ６００は、本発明に関連してアイテムに関するデータの文脈を選択的に判定することを可能にする文脈コンポーネント６４０をさらに含む。マッピングコンポーネント６５０は、例えば、意図をタスクまたはアクションへマッピングすることを円滑に行わせる。マッピングコンポーネント６５０は、データの前置フィルタとして働くことにより、本発明による分類を円滑に行わせることもできる。通知コンポーネント６６０は、データマネージャ６００による意図分析およびそれに基づく推奨事項に関する通知を、個人、コンピュータまたはシステムに提供することができる。データマネージャ６００は、意図分析に関連して複数のエンティティ６７０（個人、グループ、装置、コンピュータ、システムなど）とやりとりすることができ、それらのエンティティとの間でデータが送受信され得ることを理解すべきである。
【００３５】
図７に、データマネージャ６００を、本発明による様々な機能に影響を及ぼすコンポーネントと共に示す。人工知能（ＡＩ）コンポーネント７１０は、本発明による様々な自動化機能の実施を可能にする。ＡＩコンポーネント７１０は、判定、推論、診断、予知診断、および予測に関連して分類器を用いることができる。本発明の様々な態様による分類は、確率論的、かつ／または統計に基づく分析（分析の有効性とコストを加味するなど）を用いて、ユーザが自動的に実行されることを望むアクションを予知し、または推論し得ることを理解すべきである。分類器は、入力属性ベクトル、ｘ＝（ｘ１，ｘ２，ｘ３，・・・，ｘｎ）を、その入力があるクラスに属する信頼度にマップさせる関数、すなわちｆ（ｘ）＝ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅ（ｃｌａｓｓ）とすることができる。例えば、サポートベクトルマシン（ＳＶＭ）分類器を用いることができる。ＳＶＭは、一般に、多次元特徴空間において肯定的事例を否定的事例から分離する超平面を見出すことにより動作する。例えば、ナイーブベイズ法、ベイジアンのネットワーク、決定木、異なる独立パターンを提供する確率論的分類モデルなどを含む、他の有向および無向モデルの分類手法も用いることができる。本明細書で使用する分類は、優先度のモデルを策定するのに利用される統計的回帰も含む。また、データマネージャ６００は、本発明の様々な通信の態様に関連したＷｅｂサーバ７２０、電子メールサーバ７３０、および無線送受信機７４０、ならびにメモリ７５０、電源７６０およびプロセッサ７７０も含む。
【００３６】
図８に、本発明による方法８００を示す。説明を簡単にするために、この方法を一連の動作として図示し、説明するが、本発明によれば、いくつかの動作は、本明細書で図示し、説明するものとは異なる順序で、かつ／またはその他の動作と同時に行われ得るものであり、本発明はこれらの動作順序によって限定されるものではないことを理解し、評価すべきである。さらに、本発明による方法を実施するのにすべての例示の動作が必要であるとは限らない。本発明は、１つまたは複数のコンポーネントによって実行される、プログラムモジュールなどのコンピュータ実行可能命令の一般的状況で説明され得る。一般に、プログラムモジュールには、個々のタスクを実行し、または個々の抽象データ型を実施するルーチン、プログラム、オブジェクト、データ構造などが含まれる。通常、プログラムモジュールの機能は、様々な実施形態において所望されるように組み合わせ、または分散させることができる。
【００３７】
図８に進むと、８１０でデータが受け取られる。８２０で、そのデータの関連する特徴が識別され、構文解析される。参照符号８３０で、構文解析された内容が分析され、意図に収束させるためにその内容の再定式化が実行される。そのような再定式化には、例えば、言語分析や、特徴分析などが含まれ得る。８４０で、その再定式化に基づき、実行すべき最適アクションが判定される。例えば、データを、特定のフォルダに移動することができ、あるいは、そのアイテムがタスクに対応する場合、実行すべきタスクならびに取るべき必要なアクション（会議の日程を決める、電子メールを送信する、誰かに通知する、文書を送る、会議を取り消すなど）を判定し、推論し、かつ／または予測するためにさらなる再定式化を実行することができる。参照符号８５０で、適当なアクションが実行される。
【００３８】
図９〜１１に、本明細書に記述する本発明を円滑に行わせる例示的ユーザインターフェイスを示す。以上で詳細に説明したように、データを受け取ると、意図が判定され、対応するアクションが実行され得る。例をあげると、電子メールメッセージを受信した後、その電子メール内の各部分を区別するためにその電子メールの表面的な分析が行われ得る。例えば、その電子メールを、ヘッダ、メッセージ本文、および転送部分などとして叙述することができる。識別されたメッセージ本文は文単位に分離され得る。それぞれの文ごとに、機械学習分類器によって特徴が抽出され、それが処理されて、文が「タスク」である確率の推定値が得られる。その文が「タスク」であった場合、その文が分析されて論理形式が生成され得る。この論理形式が変換され、それを利用して「タスク」記述が生成され、それがユーザインターフェイスを介してユーザに提示され得る。そのような提示は、それをそのユーザのタスクリストに自動的に加えることによって行われ得る。図９に、そのような電子メールシステムのための例示的ユーザインターフェイス９００を示す。図１０に、１０１０で（本明細書で説明するように）識別されている様々な電子メールを示す。また、図１０の１０２０に、電子メール内の強調表示されたデータを示し、１０３０に、抽出され、再定式化されたデータ（文字列など）を示す。図１１に、ユーザによって、かつ／または自動的に選択された再定式化データが取り込まれたタスクリストを示す。
【００３９】
図１２に、本発明の様々な学習時および実行時の態様を示す一例を提示する。１２００と１２１０で、それぞれ、電子メール文と新しい電子メール文が受け取られる。１２２０で、手動および／または自動の技法によって受け取った電子メールから注釈付きのデータセットが生成される。１２３０で、その学習セットが機械学習アルゴリズムに提供され、それを利用して機械学習分類器が構築される。１２４０で、機械学習分類器は、そのアルゴリズムを用いて、受け取ったデータがタスクを含む確率（Ｐ（Ｔａｓｋ）など）を出す。１２４０で、その確率が事前定義された閾値を上回った場合、１２７０で、その電子メールが再定式化され、そのユーザのタスクリストに自動的に加えられる。
【００４０】
以下の各段落に、本発明の諸態様による、例示的な学習時および実行時の技法を示す。
【００４１】
特徴抽出の例
学習時にも実行時にも、電子メールメッセージは同様に処理され得る。例えば、本明細書で説明するシステムは、電子メールのヘッダ、転送部分、およびメッセージ本文を識別することができる。一例では、ヘッダは、「Ｔｏ（宛先）」、「ＣＣ」、「Ｆｒｏｍ（送信者）」、および「Ｓｕｂｊｅｃｔ（件名）」などのキーワードをサーチすることにより識別され得る。転送部分は、行頭の「＞」記号の存在などの表現をサーチすることにより、または、通常、「Ｏｒｉｇｉｎａｌ  Ｍｅｓｓａｇｅ（元のメッセージ）」などのテキストに続く部分を識別することにより識別され得る。メッセージ本文は、例えば、ヘッダまたは転送部分ではないものとして定義される、メッセージの新しい内容をサーチすることにより識別され得る。
【００４２】
そのような情報を識別すると、顕著な特徴を得ることができる。例えば、アドレスの数、メッセージ全体のサイズ、メッセージの優先度、メッセージに添付ファイルがあったかどうかといった情報を得ることができる。また、メッセージ本文は、任意の知られている文区切り文字を使用して各文に分割され得る。本文中の文ごとに、特徴ベクトルを構築することができ、その特徴ベクトルは、抽出されたメッセージレベルの特徴およびその文の識別された顕著な特徴を含み得る。そのような情報は、その文が送信者の名前または送信者の名前の省略形のように見えるか、それとも、その文中に出現する単語、その文中に出現する単語バイグラム、その文からの単語トライグラム、構文構造および特性、論理形式構造および特性を含む言語分析からもたらされる特徴といった言語特徴のようにみえるかどうかを示し得る。用いるべき特徴セットは、以下で詳細に説明するように未解決の研究問題であることを理解すべきである。さらに、適当な機械学習分類器、例えば、サポートベクトルマシン（ＳＶＭ）や知識工学によるコンポーネント（抽出された特徴を考察し、次いで、タスク対非タスクを予測した手書きのコードなど）といったものが使用され得ることを理解すべきである。
【００４３】
学習データおよびモデル学習の例
機械学習分類器の学習データを作成するために、人間の注釈者は、学習セット中の各メッセージのメッセージ本文中の各文を検討することができる。そのような文について、注釈者は、その文をタスクに分類すべきか否か決定することができる。注釈者の判断を目標値または目標クラスと呼ぶことができる。特徴は、文ごとに自動的に抽出され、それをその目標値と組み合わせることができる。機械学習分類器は、自動的に抽出された特徴に関して、タスクを非タスクから区別するように学習されることができる。
【００４４】
実行時アプリケーションの例
実行時に、本明細書で説明するシステムは、本明細書で説明する方式で所与の電子メールメッセージを処理することができる。メッセージ本文中の文ごとに、その関連特徴ベクトルを機械学習分類器に提示することができ、そこで、文がタスクである確率（例えば、Ｐ（Ｔａｓｋ））の推定値が算出される。文がタスクとみなされた場合（例えば、Ｐ（Ｔａｓｋ）が閾値を上回る）、その文が分析されて論理形式が生成され得る。その論理形式が再定式化され、それを利用してその論理形式からのタスク記述が生成され得る。生成されたタスク記述は、例えば、それをユーザインターフェイスのユーザのタスクリストに自動的に加えることにより、ユーザに提示され得る。
【００４５】
タスクの再定式化の例
本明細書で説明するシステムは、抽出されたタスクの規則に基づく後処理を実行して、それらをタスクのような命令として再定式化することができる。例えば、「Ｏｈ，ｂｙ  ｔｈｅ  ｗａｙ，ｃｏｕｌｄ  ｙｏｕ  ｊｕｓｔ  ｓｅｎｄ  ｍｅ  ａ  ｆｅｗ  ｓｅｎｔｅｎｃｅｓ  ｂｙ  ＥＯＤ  Ｆｒｉｄａｙ？（ああ、ところで、金曜日の夕方までに私に２、３の文を送っていただけませんか。）」は「Ｊｕｓｔ  ｓｅｎｄ  Ｒｉｃｈ  ａ  ｆｅｗ  ｓｅｎｔｅｎｃｅｓ  ｂｙ  ＥＯＤ  Ｆｅｂ．２０．（２月２０日の夕方までにＲｉｃｈに２、３の文を送れ。）」に再定式化され得る。そのような再定式化は様々な動作を伴い得る。例えば、一動作は、抽出された文の論理形式を生成することを含み得る。別の動作は、その文のタスクを含む部分を識別することを含み得る。別の動作は、（基本的に任意の順序で）識別された部分に着目し、その論理形式から異質のものを除去すること、その指示内容が話者または時間により変動するその文のいくつかの要素を標準化すること、および、適切な場合は、その断片を命令文としてラベル付けすることを含み得る。別の動作は、結果として生じた構造を文具現化コンポーネントに渡すことを含み、そこでその構造から文を生成することができる。以下の各項で、前述の各動作をより詳細に論じる。
【００４６】
簡単に前述したように、一動作は、抽出された文の論理形式を生成することを含むことができる。これは、その文の様々な部分間の意味関係および深い構文関係を示す表現を生成することを含み得る。この表現は、その各ノードが、分析されている文の各部分を表し、その各エッジがそれらの部分間の関係を表すグラフとすることができる。また、それらのノード自体に、例えば、それが質問であるか、それともコマンドであるかといった、その解釈と関連がある追加情報の注釈を付けることもできる。
【００４７】
タスクを含む文は、タスク以外の内容を含むことができる。したがって、タスクに対応する論理形式の部分を識別するときには、ヒューリスティックスが利用され得る。これは、文全体またはその文の任意の一部分を含むことができる。利用されるヒューリスティックスは、その文が命令であるかどうか、文の主語が「ｙｏｕ（あなた）」であるかどうか、「Ｐｌｅａｓｅ（どうぞ）」などの叙法性単語または法動詞が使用されているかどうかといった、タスクに関連する特徴の探索を容易にすることができる。識別された論理形式に対してさらなる処理を行うことができ、残りの部分は無視することができる。
【００４８】
タスク定式化に不必要とみなされる単語、段落および／または文節は、論理形式から除去され得る。そのような情報には、「Ｐｌｅａｓｅ」などの叙法的単語、および／または「ｍｕｓｔ」、「ｃｏｕｌｄ」など様々な助動詞、ならびにいくつかの従属節および副詞的修飾語が含まれ得る。例えば、「Ｏｈ，ｂｙ  ｔｈｅ  ｗａｙ，ｃｏｕｌｄ  ｙｏｕ  ｊｕｓｔ  ｓｅｎｄ  ｍｅ  ａ  ｆｅｗ  ｓｅｎｔｅｎｃｅｓ  ｂｙ  ＥＯＤ  Ｆｒｉｄａｙ？（ああ、ところで、金曜日の夕方までに私に２、３の文を送っていただけませんか。）」という文では、「ｏｈ，  ｂｙ  ｔｈｅ  ｗａｙ（ああ、ところで）」という語句および助動詞「ｃｏｕｌｄ（していただけませんか）」は、この論理形式から除去され得る。また、いくつかの直示的要素（すなわち、その指示内容が、誰が話しているか、または誰に対して話されているか、あるいはいつまたはどこで文が発話され、または書かれるかに応じて変化する単語または語句）も標準化され得る。例えば、それらは、一定の指示内容を持つ非直示的要素で置換することができる。例えば、話者によって異なる内容を指示する一人称代名詞は、電子メールの送信者の名前で、またはその送信者を明白に指示する三人称代名詞で置換することができる。同様に、それが話されている週によって異なる日付を指示し得る、「金曜日」などの直示的時間表現は、具体的日付（「２月２０日」など）で置換され得る。さらに、その論理形式が、それが命令文（コマンドなど）として定式化され得ることを示すいくつかの特徴を持つ場合、それに命令であると注釈を付けることもできる。
【００４９】
文は、結果として生じる論理形式、または構造を文具現化コンポーネントに渡すことによって生成され得る。そのようなコンポーネントは、文法チェッカでの書き直し提案の根拠となる公知の技術を利用することができる。
【００５０】
カスタマイズの例
ユーザは、例えば、どんなに些細なものであれ、すべての予測されたタスクを見ようとするか、それとも最高の信頼度で予測されたタスクだけを見ようとするか指定するために、タスクの精度と再現の間のトレードオフを（例えば、スライダを調整することによって）定義することができる。他のカスタマイズには、ユーザのタスクリストにタスクを自動的に加える、電子メールが１つまたは複数のタスクを含み、それをフィルタにかけてタスクを含むメッセージだけが見えるようにし得ることを（例えば、特別なアイコンを表示したり、メッセージをカラー表示したりすることによって）視覚的に指示する、最初のｎバイトを表示するのではなく、メッセージのプレビューに、そのメッセージ中に存在するタスクを表示する、タスクに対応するメッセージの部分を強調表示する、ユーザがメッセージを開くと、そのメッセージから抽出されたタスクリストを表示し、ユーザがメッセージをチェックしてそれらをそのユーザのタスクリストに加え、またはそれらを共用のタスクセット（例えば、ＳｈａｒｅＰｏｉｎｔチームサイト上、またはそのタスクを誰か他の人に割り当てるなど）に移動できるようにするようにシステムを構成することが含まれ得る。
【００５１】
本発明の様々な態様を実施する他の状況を提供するために、図１３〜１４および以下の説明は、本発明の様々な態様が実施され得る適当な計算処理環境の簡単な、一般的記述を提供しようとするものである。以上では、本発明を、ローカルコンピュータおよび／またはリモートコンピュータ上で走るコンピュータプログラムのコンピュータ実行可能命令の一般的状況で説明してきたが、本発明が、他のプログラムモジュールと組み合わせて実施することもできることを当分野の技術者は理解するであろう。一般に、プログラムモジュールには、個々のタスクを実行し、かつ／または個々の抽象データ型を実施するルーチン、プログラム、コンポーネント、データ構造などが含まれる。
【００５２】
さらに、本発明の方法が、そのそれぞれが１つまたは複数の関連する装置と動作可能なようにやりとりし得る、シングルプロセッサまたはマルチプロセッサコンピュータシステム、ミニコンピュータ、メインフレームコンピュータ、ならびにパーソナルコンピュータ、ハンドヘルド計算処理装置、マイクロプロセッサベースの、かつ／またはプログラム可能な家庭用電化製品などを含む他のコンピュータシステム構成を用いて実施され得ることも、当分野の技術者は理解するであろう。本発明の例示の諸態様は、いくつかのタスクが、通信ネットワークを介してリンクされたリモート処理装置によって実行される分散計算処理環境でも実施され得る。しかしながら、本発明の、全部ではないが、いくつかの態様は、独立型コンピュータ上でも実施され得る。分散計算処理環境では、プログラムモジュールは、ローカルおよび／またはリモートの記憶装置に位置することができる。
【００５３】
図１３は、本発明がそれと対話することのできる計算処理環境１３００の例を示す概略構成図である。システム１３００は、１つまたは複数のクライアント１３１０を含む。クライアント１３１０は、ハードウェアおよび／またはソフトウェア（スレッド、プロセス、計算処理装置など）とすることができる。システム１３００は、１つまたは複数のサーバ１３２０も含む。サーバ１３２０もまた、ハードウェアおよび／またはソフトウェア（スレッド、プロセス、計算処理装置など）とすることができる。サーバ１３２０は、例えば、本発明を用いた変換を実行するためのスレッドを収納することができる。
【００５４】
クライアント１３１０とサーバ１３２０の間の１つの可能な通信は、２つ以上のコンピュータプロセス間で送信されるように適合されたデータパケットの形とすることができる。システム１３００は、クライアント１３１０とサーバ１３２０の間の通信を円滑に行わせるために用いられ得る通信フレームワーク１３４０を含む。クライアント１３１０は、そのクライアント１３１０にとってローカルの情報を記憶するのに用いられ得る１つまたは複数のクライアントデータストア１３５０に動作可能なように接続される。同様に、音声発話者１３２０は、そのサーバ１３２０にとってローカルの情報を記憶するのに用いられ得る１つまたは複数のサーバデータストア１３３０に動作可能なように接続される。
【００５５】
図１４を参照すると、本発明の様々な態様を実施するための例示的環境１４００はコンピュータ１４１２を含む。コンピュータ１４１２は、処理装置１４１４、システムメモリ１４１６、およびシステムバス１４１８を含む。システムバス１４１８は、それだけに限らないが、システムメモリ１４１６を含むシステムコンポーネントを処理装置１４１４に結合する。処理装置１４１４は、様々な利用可能なプロセッサのいずれでもよい。処理装置１４１４として、デュアルマイクロプロセッサなどのマイクロプロセッサアーキテクチャを用いることもできる。
【００５６】
システムバス１４１８は、それだけに限らないが、産業標準アーキテクチャ（ＩＳＡ）、マイクロチャネルアーキテクチャ（ＭＳＡ）、拡張ＩＳＡ（ＥＩＳＡ）、インテリジェントドライブエレクトロニクス（ＩＤＥ）、ＶＥＳＡローカルバス（ＶＬＢ）、周辺装置相互接続（ＰＣＩ）、カードバス、ユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）、アクセラレーテッドグラフィックスポート（ＡＧＰ）、パーソナルコンピュータメモリカード国際協会バス（ＰＣＭＣＩＡ）、ファイアワイヤ（ＩＥＥＥ１３９４）、および小型コンピュータシステムインターフェイス（ＳＣＳＩ）を含めて、様々な利用可能なバスアーキテクチャのいずれかを使用したメモリバスまたはメモリコントローラ、周辺バスまたは外部バス、および／またはローカルバスを含むいくつかの種類のバス構造のいずれでもよい。
【００５７】
システムメモリ１４１６は、揮発性メモリ１４２０および不揮発性メモリ１４２２を含む。起動時などにコンピュータ１４１２内の要素間で情報を転送するための基本ルーチンを含む基本入出力システム（ＢＩＯＳ）は、不揮発性メモリ１４２２に記憶される。例をあげると、それだけに限らないが、不揮発性メモリ１４２２には、読取り専用メモリ（ＲＯＭ）、プログラム可能ＲＯＭ（ＰＲＯＭ）、電気的プログラム可能ＲＯＭ（ＥＰＲＯＭ）、電気的消去可能プログラム可能ＲＯＭ（ＥＥＰＲＯＭ）、フラッシュメモリが含まれ得る。揮発性メモリ１４２０には、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）が含まれ、これは外部キャッシュメモリとして働く。例をあげると、それだけに限らないが、ＲＡＭは、同期ＲＡＭ（ＳＲＡＭ）、動的ＲＡＭ（ＤＲＡＭ）、同期ＤＲＡＭ（ＳＤＲＡＭ）、２倍速ＳＤＲＡＭ（ＤＤＲ  ＳＤＲＡＭ）、拡張ＳＤＲＡＭ（ＥＳＤＲＡＭ）、Ｓｙｎｃｈｌｉｎｋ  ＤＲＡＭ（ＳＬＤＲＡＭ）、ダイレクトラムバスＲＡＭ（ＤＲＲＡＭ）など、多くの形で利用することができる。
【００５８】
コンピュータ１４１２は、取り外し可能／取り外し不能、揮発性／不揮発性コンピュータ記憶媒体も含む。図１４に、例として、ディスク記憶装置１４２４を示す。ディスク記憶装置１４２４には、それだけに限らないが、磁気ディスクドライブ、フロッピー（登録商標）ディスクドライブ、テープドライブ、Ｊａｚドライブ、Ｚｉｐドライブ、ＬＳ−１００ドライブ、フラッシュメモリカード、メモリスティックなどの装置が含まれる。また、ディスク記憶装置１４２４には、それだけに限らないが、コンパクトディスクＲＯＭ装置（ＣＤ−ＲＯＭ）、書込み可能なＣＤドライブ（ＣＤ−Ｒドライブ）、書き換え可能なＣＤドライブ（ＣＤ−ＲＷドライブ）、ディジタル多用途ディスクＲＯＭドライブ（ＤＶＤ−ＲＯＭ）などの光ディスクドライブを含む他の記憶媒体と別個の、またはそれらと組み合わせた記憶媒体が含まれ得る。ディスク記憶装置１４２４のシステムバス１４１８への接続を容易にするために、通常、インターフェイス１４２６といった取り外し可能または取り外し不能インターフェイスが使用される。
【００５９】
図１４が、ユーザと適当な動作環境１４００に示す基本的なコンピュータリソースとの間の媒介として働くソフトウェアを説明するものであることを理解すべきである。そのようなソフトウェアには、オペレーティングシステム１４２８が含まれる。オペレーティングシステム１４２８は、ディスク記憶装置１４２４上に記憶させることができ、コンピュータシステム１４１２のリソースを制御し、割り振るように働く。システムアプリケーション１４３０は、システムメモリ１４１６またはディスク記憶装置１４２４上に記憶されたプログラムモジュール１４３２およびプログラムデータ１４３４を介して、オペレーティングシステム１４２８によるリソース管理を利用する。本発明が、様々なオペレーティングシステムまたはオペレーティングシステムの組み合わせを用いて実施され得ることを理解すべきである。
【００６０】
ユーザは、（１つまたは複数の）入力装置１４３６を介してコンピュータ１４１２にコマンドまたは情報を入力する。入力装置１４３６には、それだけに限らないが、マウスなどのポインティング装置、トラックボール、スタイラス、タッチパッド、キーボード、マイクロホン、ジョイスティック、ゲームパッド、衛星パラボラアンテナ、スキャナ、テレビチューナカード、ディジタルカメラ、ディジタルビデオカメラ、Ｗｅｂカメラなどが含まれる。上記その他の入力装置は、（１つまたは複数の）インターフェイスポート１４３８によってシステムバス１４１８を介して処理装置１４１４に接続される。インターフェイスポート１４３８には、例えば、シリアルポート、パラレルポート、ゲームポート、ユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）などが含まれる。（１つまたは複数の）出力装置１４４０は、入力装置１４３６と同じ種類のポートのいくつかを使用する。したがって、例えば、ＵＳＢポートを使用してコンピュータ１４１２への入力を提供すると共に、コンピュータ１４１２から出力装置１４４０への情報を出力することができる。出力アダプタ１４４２は、出力装置の１４４０の中でも特に、モニタやスピーカやプリンタのような、特殊なアダプタを必要とするいくつかの出力装置１４４０があることを示すためのものである。出力アダプタ１４４２には、例をあげると、それだけに限らないが、出力装置１４４０とシステムバス１４１８の間の接続手段を提供するビデオおよびサウンドカードなどが含まれる。（１つまたは複数の）リモートコンピュータ１４４４など、他の装置および／または装置のシステムは、入力機能と出力機能の両方を提供することに留意すべきである。
【００６１】
コンピュータ１４１２は、リモートコンピュータ１４４４など、１つまたは複数のリモートコンピュータへの論理接続を使用してネットワークで接続された環境で動作し得る。リモートコンピュータ１４４４は、パーソナルコンピュータ、サーバ、ルータ、ネットワークＰＣ、ワークステーション、マイクロプロセッサベースの器具、ピアデバイスなど一般のネットワークノードなどすることができ、通常、コンピュータ１４１２に関連して説明した要素の多くまたは全部を含む。簡潔にするために、リモートコンピュータ１４４４には記憶装置１４４６だけを示してある。リモートコンピュータ１４４４は、ネットワークインターフェイス１４４８を介してコンピュータ１４１２に論理的に接続され、次いで、通信接続１４５０を介して物理的に接続される。ネットワークインターフェイス１４４８は、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）や広域ネットワーク（ＷＡＮ）などの通信ネットワークを包含する。ＬＡＮ技術には、光ファイバ分散データインターフェイス（ＦＤＤＩ）、銅線配線インターフェイス（ＣＤＤＩ）、イーサネット（登録商標）、トークンリングなどが含まれる。ＷＡＮ技術には、それだけに限らないが、ポイントツーポイントリンク、統合サービスディジタルネットワーク（ＩＳＤＮ）やその変形形態などの回路交換網、パケット交換網、ディジタル加入者線（ＤＳＬ）が含まれる。
【００６２】
（１つまたは複数の）通信接続１４５０とは、ネットワークインターフェイス１４４８をバス１４１８に接続するのに用いられるハードウェア／ソフトウェアを指す。明確な図示のために、通信接続１４５０をコンピュータ１４１２内部に示してあるが、これはコンピュータ１４１２の外部にあってもよい。ネットワークインターフェイス１４４８への接続に必要なハードウェア／ソフトウェアには、例あげるにすぎないが、通常の電話程度のモデム、ケーブルモデムおよびＤＳＬモデム、ＩＳＤＮアダプタ、イーサネット（登録商標）カードを含むモデムなどの内部および外部技術が含まれる。
【００６３】
以上で説明した内容には、本発明の例が含まれる。当然ながら、本発明を説明するために、考えられるあらゆる構成要素および方法の組み合わせを記述することは不可能であるが、本発明の多くのさらなる組み合わせおよび変形が可能であることを当分野の技術者は理解することができる。したがって、本発明は、添付の特許請求の範囲の精神および範囲内に含まれる、そのようなすべての変更、改変、および変形を包含するものである。
【００６４】
特に、前述の構成要素、装置、回路、システムなどによって実行される様々な機能に関連して、そのような構成要素を記述するのに使用される（「手段」への言及を含む）用語は、他に特に指示しない限り、開示の構造と構造的に等価でないとしても、記述したコンポーネントの指定された機能を実行し（機能的均等物）、本明細書で示した本発明の例示的態様における機能を実行する任意の構成要素に対応するものである。これに関しては、本発明が、システムと共に、本発明の様々な方法の動作および／またはイベントを実行するためのコンピュータ実行可能命令を含むコンピュータ可読媒体を含むことも理解されるであろう。
【００６５】
また、本発明の特定の特徴がいくつかの実装形態の１つだけに関連して開示されているが、そのような特徴は、任意の所与のまたは特定の用途のために望まれ、有利となり得るその他の実装形態の１つまたは複数の他の特徴と組み合わせることもできる。さらに、「ｉｎｃｌｕｄｅｓ」、「ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ」、およびその変形が、発明を実施するための最良の形態または特許請求の範囲で使用される場合に限り、これらの用語は「ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ」という用語と同様の意味で包括的であることが意図されている。
【図面の簡単な説明】
【００６６】
【図１】データを受け取り、そのデータの意図を判定し、対応するアクションおよび／または通知を生成する例示的システムを示す図である。
【図２】意図を判定し、対応するアクションおよび／または通知を生成する例示的データマネージャを示す図である。
【図３】意図の判定を容易にし、対応するアクションおよび／または通知を生成するデータマネージャに関連付けられた複数の例示的エンティティを示す図である。
【図４】データの意図を判定し、ユーザにその意図の記述を自動的に提示する例示的流れ図である。
【図５】データの意図を判定し、ユーザに受け取ったデータの意図の記述を自動的に提示する例示的方法を示す図である。
【図６】データに関連した不活動に伴う否定的結果を軽減する予防対策を円滑に行わせるために複数のエンティティとやりとりする例示的データマネージャを示す図である。
【図７】知能を用いて意図の判定を円滑に行わせる例示的データマネージャを示す図である。
【図８】データの意図に基づいてデータに自動的に応答する例示的方法を示す図である。
【図９】本発明の一態様に従って用いられ得る例示的グラフィカルユーザインターフェイスを示す図である。
【図１０】本発明の一態様による、識別された電子メール、電子メール内で選択されたテキストおよび意図に関連するデータを示す例示的グラフィカルユーザインターフェイスを示す図である。
【図１１】本発明の一態様による、タスクリストに加えるタスクを選択するための例示的グラフィカルユーザインターフェイスを示す図である。
【図１２】例示的意図分析システムを示す図である。
【図１３】本発明の新規な態様が用いられ得る例示的ネットワーク環境を示す図である。
【図１４】本発明の新規な態様が用いられ得る例示的動作環境を示す図である。
【符号の説明】
【００６７】
１１０  データマネージャ
１２０  インターフェイスコンポーネント
２１０  意図判定コンポーネント
２２０  記憶コンポーネント
２３０  決定コンポーネント
２４０  アクションエンジン
３１０  分析器
３２０  パーサ
３３０  抽出器
３４０  分類器
４２０  分析コンポーネント
６００  データマネージャ
６１０  データ受け入れコンポーネント
６２０  特徴抽出コンポーネント
６３０  データストア
６４０  文脈コンポーネント
６５０  マッピングコンポーネント
６６０  通知コンポーネント
６７０  エンティティ
７１０  ＡＩコンポーネント
７２０  Ｗｅｂサーバ
７３０  電子メールサーバ
７４０  送受信機
７５０  メモリ
７６０  電源
７７０  プロセッサ
【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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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【外国語明細書】
2005316953000001.pdf