【手続補正書】
【提出日】平成31年1月28日(2019.1.28)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
方法であって、
１つまたは複数のコンピューティングデバイスが第１のコンテンツアイテムを受信するステップと、
前記１つまたは複数のコンピューティングデバイスが前記第１のコンテンツアイテムの第１の埋め込みを決定するステップであって、ここで、
前記第１の埋め込みは埋め込み空間の第１のポイントに対応し、
前記埋め込み空間は、第２のコンテンツアイテムの複数の第２の埋め込みに対応する複数の第２のポイントを含み、
前記第１および第２の埋め込みはディープラーニングモデルを用いて決定され、
前記第１および第２のポイントは埋め込み空間内の１つまたは複数のクラスタに配置され、
前記クラスタの各々はコンテンツアイテムのクラスに関連付けられており、
前記第１および第２のコンテンツアイテムの１つまたは複数の属性に基づいて、前記第１および第２のポイントがクラスタ内にさらに配置される、前記決定するステップと、
前記１つまたは複数のコンピューティングデバイスが、前記第１のコンテンツアイテムに類似する１つまたは複数の第２のコンテンツアイテムを、
前記第１のポイントの位置、
前記１つまたは複数の第２のコンテンツアイテムに対応する１つまたは複数の第２のポイントが配置されている１つまたは複数の特定のクラスタ、
前記特定のクラスタ内の前記１つまたは複数の第２のコンテンツアイテムに対応する前記１つまたは複数の第２のポイントの位置に基づいて識別するステップと
を含む方法。
【請求項２】
前記ディープラーニングモデルは、前記１つまたは複数のクラスタ内に配置されたポイント間の重なりを低減する損失関数を用いて訓練される、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記第１および第２のコンテンツアイテムの前記１つまたは複数の属性は、前記ディープラーニングモデルの潜在入力変数である、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記ディープラーニングモデルは、ニューラルネットワークである、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記第１のコンテンツアイテムおよび前記第２のコンテンツアイテムは、それぞれビジュアルコンテンツであり、前記第１および第２のコンテンツアイテムの前記１つまたは複数の属性は、色、姿勢、照明条件、シーンの幾何学的形状、材質、テクスチャ、サイズ、および粒度のうちの１つまたは複数を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記第１のコンテンツアイテムは、ユーザのクライアントシステムで受信された検索クエリである、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
１つまたは複数の識別された第２のコンテンツアイテムをユーザに表示するために前記クライアントシステムに送信するステップをさらに含む、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記第１のコンテンツアイテムのコンテンツのタイプは、テキストコンテンツ、画像コンテンツ、オーディオコンテンツ、およびビデオコンテンツの１つまたは複数を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記第１のコンテンツアイテムのコンテンツのタイプを決定するステップをさらに含み、前記１つまたは複数の第２のコンテンツアイテムを識別するステップが、前記第１のコンテンツアイテムのコンテンツのタイプにさらに基づく、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
ソフトウェアを具体化する１つまたは複数のコンピュータ可読の非一時的記憶媒体であって、前記ソフトウェアは、実行時に、
第１のコンテンツアイテムを受信し、
前記第１のコンテンツアイテムの第１の埋め込みを決定し、
ここで、前記第１の埋め込みは埋め込み空間の第１のポイントに対応し、
前記埋め込み空間は、第２のコンテンツアイテムの複数の第２の埋め込みに対応する複数の第２のポイントを含み、
前記第１および第２の埋め込みはディープラーニングモデルを用いて決定され、
前記第１および第２のポイントは埋め込み空間内の１つまたは複数のクラスタに配置され、
前記クラスタの各々はコンテンツアイテムのクラスに関連付けられており、
前記第１および第２のコンテンツアイテムの１つまたは複数の属性に基づいて、前記第１および第２のポイントがクラスタ内にさらに配置され、
前記第１のコンテンツアイテムに類似する１つまたは複数の第２のコンテンツアイテムを、
前記第１のポイントの位置、
前記１つまたは複数の第２のコンテンツアイテムに対応する１つまたは複数の第２のポイントが配置されている１つまたは複数の特定のクラスタ、
前記特定のクラスタ内の前記１つまたは複数の第２のコンテンツアイテムに対応する前記１つまたは複数の第２のポイントの位置に基づいて識別するように動作可能である、１つまたは複数のコンピュータ可読の非一時的記憶媒体。
【請求項１１】
前記ディープラーニングモデルは、前記１つまたは複数のクラスタ内に配置されたポイント間の重なりを低減する損失関数を使用して訓練される、請求項１０に記載の媒体。
【請求項１２】
前記第１および第２のコンテンツアイテムの前記１つまたは複数の属性は、前記ディープラーニングモデルの潜在入力変数である、請求項１０に記載の媒体。
【請求項１３】
前記第１のコンテンツアイテムおよび前記第２のコンテンツアイテムは、それぞれビジュアルコンテンツであり、前記第１および第２のコンテンツアイテムの前記１つまたは複数の属性は、色、姿勢、照明条件、シーンの幾何学的形状、材質、テクスチャ、サイズ、および粒度のうちの１つまたは複数を含む、請求項１０に記載の媒体。
【請求項１４】
前記第１のコンテンツアイテムは、ユーザのクライアントシステムで受信された検索クエリである、請求項１０に記載の媒体。
【請求項１５】
１つまたは複数のプロセッサと、前記プロセッサに結合され、前記プロセッサによって実行可能な命令を含むメモリとを備えるシステムであって、前記プロセッサは、前記命令の実行時に、
第１のコンテンツアイテムを受信し、
前記第１のコンテンツアイテムの第１の埋め込みを決定し、
ここで、前記第１の埋め込みは埋め込み空間の第１のポイントに対応し、
前記埋め込み空間は、第２のコンテンツアイテムの複数の第２の埋め込みに対応する複数の第２のポイントを含み、
前記第１および第２の埋め込みはディープラーニングモデルを用いて決定され、
前記第１および第２のポイントは埋め込み空間内の１つまたは複数のクラスタに配置され、
前記クラスタの各々はコンテンツアイテムのクラスに関連付けられており、
前記第１および第２のコンテンツアイテムの１つまたは複数の属性に基づいて、前記第１および第２のポイントがクラスタ内にさらに配置され、
前記第１のコンテンツアイテムに類似する１つまたは複数の第２のコンテンツアイテムを、
前記第１のポイントの位置、
前記１つまたは複数の第２のコンテンツアイテムに対応する１つまたは複数の第２のポイントが配置されている１つまたは複数の特定のクラスタ、
前記特定のクラスタ内の前記１つまたは複数の第２のコンテンツアイテムに対応する前記１つまたは複数の第２のポイントの位置に基づいて識別するように動作可能である、システム。
【請求項１６】
前記ディープラーニングモデルは、前記１つまたは複数のクラスタ内に配置されたポイント間の重なりを低減する損失関数を使用して訓練される、請求項１５に記載のシステム。
【請求項１７】
前記第１および第２のコンテンツアイテムの前記１つまたは複数の属性は、前記ディープラーニングモデルの潜在入力変数である、請求項１５に記載のシステム。
【請求項１８】
前記第１のコンテンツアイテムおよび前記第２のコンテンツアイテムは、それぞれビジュアルコンテンツであり、前記第１および第２のコンテンツアイテムの前記１つまたは複数の属性は、色、姿勢、照明条件、シーンの幾何学的形状、材質、テクスチャ、サイズ、および粒度のうちの１つまたは複数を含む、請求項１５に記載のシステム。
【請求項１９】
前記第１のコンテンツアイテムは、ユーザのクライアントシステムで受信された検索クエリである、請求項１５に記載のシステム。