【手続補正書】
【提出日】平成20年10月31日(2008.10.31)
【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】
電子データストリームを所定のクラスに属するものとしてラベリングするためのコンピュータ方法であって、
ニュートラルネットワーク（ＮＮ）プロセッサ、サポートベクトルマシンプロセッサ及びナイーブベイズプロセッサを含むグループの中から選択された複数の学習マシンを用いて電子データストリームを識別するステップと、
前記学習マシンからの出力を比較して、前記電子データストリームに関連付けるラベルを決定する比較するステップと
を含むコンピュータ方法。
【請求項２】
前記電子データストリームがあいまいなクラスを含むと判断された場合に、
類似の電子データストリームのクラス又はクラスタ内に前記電子データストリームを配置するＫ−ＮＮプロセッサを用いるステップを含む請求項１に記載のコンピュータ方法。
【請求項３】
孤立値のクラスが管理機能によって識別される請求項１に記載のコンピュータ方法。
【請求項４】
前記電子データストリームは文書の少なくとも一部であり、前記文書は、電子メール、画像及びサウンドファイルを含むグループの中から選択される請求項１から３のいずれかに記載のコンピュータ方法。
【請求項５】
前記学習マシンの使用にハッシュ技術を組み合わせて、前記電子データストリームの分類処理を行なう請求項１から４のいずれかに記載のコンピュータ方法。
【請求項６】
前記ハッシュ技術は、均一フィルタ技術及びスタック可能ハッシュ技術を含むグループの中から選択される請求項５に記載のコンピュータ方法。
【請求項７】
前記方法は、識別された属性を有する文書を検出するために用いられ、
（ａ）２進符号化メッセージを数値に変換するステップと、
（ｂ）数学関数に対して提供される前記数値に基づいてハッシグベクトルを計算するステップと、
（ｃ）ハッシングベクトルと記憶されているベクトルとの差を比較するステップと
をさらに含む請求項５に記載のコンピュータ方法。
【請求項８】
前記差を示すヘッダを前記メッセージに付加することをさらに含む、請求項７に記載のコンピュータ方法。
【請求項９】
文書がスパムメッセージであることをラベリングする目的で、識別された属性を有する文書を検出するための装置であって、
（ａ）２進符号化メッセージを一組の数値に変換する手段と、
（ｂ）数学関数に対して提供される前記数値に基づいたハッシングベクトルを計算する手段と、
（ｃ）前記ハッシングベクトルの値と記憶されているベクトル又は該記憶されているベクトルを表すダイジェストとの差を比較する手段と、
（ｄ）前記比較に基づいてスパムメッセージにヘッダを付加する手段と
を備える装置。
【請求項１０】
複数の文書を比較するためのコンピュータ方法であって、
（ａ）符号化された要素を有する第１の文書をランダムアクセスメモリ内に受信するステップと、
（ｂ）前記符号化された要素を２つの境界の間の数値に変換するステップと、
（ｃ）前記ランダムアクセスメモリからデータレジスタにシリアルに、前記文書からの少なくとも２つの隣接するデータ要素をロードするステップと、
（ｄ）少なくとも２つの関連する隣接データ要素に対応するベクトル及び均一フィルタを計算するステップと、
（ｅ）記憶するための手段から１つの前記データレジスタにシリアルに、前記文書からの次の隣接するデータ要素をロードするステップと、
（ｆ）少なくとも２つの関連する隣接データ要素に対応するベクトル及び均一フィルタを計算するステップと、
（ｇ）前記第１の文書からの要素が、対応するベクトルを有するまで前記ステップ（ｅ）から（ｆ）を繰り返すステップと、
（ｈ）各関連するベクトル要素を合計するステップであって、それによって、関連するハッシングベクトル要素を形成する、合計するステップと、
（ｉ）前記ハッシングベクトルをハッシングベクトルのアーカイブと比較するステップであって、それによって、類似性を判断する、比較するステップと
を含むコンピュータ方法。
【請求項１１】
確率変数及びランダムマトリクスの関数を備える均一フィルタセットであって、第１の電子信号及び乱数関数発生器から該均一フィルタへの入力が、前記第１の電子信号の入力との関連性を有する出力を生成する均一フィルタセット。
【請求項１２】
前記セットの各フィルタは、このような関数の初期化に使用される関係する種が異なる請求項１１に記載の均一フィルタセット。
【請求項１３】
前記セットの各フィルタは、同じしきい値を利用して、同じクラス内の信号間の統計的同一性の尺度を求める請求項１２に記載の均一フィルタセット。
【請求項１４】
請求項１１から１３のいずれかに記載された均一フィルタセットを利用して、識別された属性を有する文書が、規定された統計クラス内の電子メールであるか否かをテストすることにより、前記文書の存在を検出するステップを含むコンピュータ方法。
【請求項１５】
（ａ）前記均一フィルタを利用するステップであって、それによって、電子メール１つ又は複数のクラスを表す特徴ベクトルを形成する、均一フィルタを利用するステップと、
（ｂ）前記特徴ベクトルを特徴ベクトルサンプルと比較するステップであって、それによって、該サンプルが受信された電子メールと類似しているか否かを判断する、比較するステップと
をさらに含む請求項１４に記載のコンピュータ方法。
【請求項１６】
（ａ）乱数を生成するステップと、
（ｂ）前記乱数を一組のフィルタに入力するステップと、
（ｃ）前記フィルタの１つ又は複数に１つ又は複数のデータを入力するステップと、
（ｄ）前記乱数及び前記データの関数を計算するステップと、
（ｅ）結果を合計するステップと
を含む電子データストリームの分類に用いられるフィルタを生成するコンピュータ方法。
【請求項１７】
前記乱数を生成するステップは、前記乱数のマトリクスを生成するステップを含み、前記マトリクスは、別個のマトリクスを含み、各マトリクスは、２５６×２５６の要素及び範囲０から２５５のエントリーを有し、それらのエントリーはタイムスタンプから任意選択的に生成され、
前記マトリクスは、擬似乱数発生器から任意選択的に形成される請求項１６に記載のコンピュータ方法。
【請求項１８】
値の一様分布を有する前記乱数の列は、均一フィルタを形成するのに利用される請求項１６または１７に記載のコンピュータ方法。
【請求項１９】
通信媒体により受信された、識別された属性を有する文書を検出するためのコンピュータ方法であって、区別する点を半径のボールの中心として選択することによって、特徴ベクトルの空間を分割するステップを含むコンピュータ方法。
【請求項２０】
時間が最も古い特徴ベクトルは、クラスタの中心としての適格性を失い、最も新しい特徴ベクトルによって取り替えられる請求項１９に記載のコンピュータ方法。
【請求項２１】
電子信号のパターンを検出するためのプロセスであって、
（ａ）前記パターンを、間隔を有する期間に分割するステップと、
（ｂ）前記分割された期間の少なくとも１つを、１つ又は複数の、ハッシュを生成するための手段に入力するステップと、
（ｃ）間隔を有する期間を有するランダム信号を前記１つ又は複数のフィルタに入力するステップと、
（ｄ）前記フィルタを利用して各パターン信号を変換することにより期間別に各ランダム信号の関数によって、特徴信号を計算するステップと、
（ｅ）各特徴信号時間期間ｎを、前記パターンの第１の選択された１つ又は複数の統計値と比較することにより、ハッシュパターンを作成するステップと、
（ｆ）各特徴信号期間を、前記パターンの第２の選択された１つ又は複数の統計値と比較することにより、マスクパターンを作成するステップと、及び
（ｇ）前記ハッシュパターンと前記マスクパターンとを組み合わせるとともに、その結果を、検出される前記パターンに基づいて１つ又は複数のパターンと比較するステップと
を含み、一致が存在する場合に、前記パターンが検出されるプロセス。
【請求項２２】
前記電子信号は、ビデオメッセージ信号、オーディオメッセージ、及び制御メッセージのうちの少なくとも１つを含む合成信号、アナログ信号、デジタル信号、テキストメッセージ信号、音声メッセージ信号、及び画像を含むグループの中から選択される請求項２１に記載のプロセス。
【請求項２３】
一致したことを示すヘッダを前記電子信号に追加することをさらに含む請求項２１に記載のプロセス。
【請求項２４】
前記電子信号は、２バイトから成る数値に変換された２進符号化メッセージである請求項２１に記載のプロセス。
【請求項２５】
電子メールのクラスタの送信を検出するためのコンピュータ方法であって、
（ａ）１つ又は複数の電子メールメッセージを受信するステップと、
（ｂ）前記１つ又は複数の電子メールメッセージの少なくとも１つの部分に基づいてハッシュ値を生成するステップと、
（ｃ）前記１つ又は複数の電子メールメッセージの少なくとも１つの部分に基づいて、関連するビットマスク値を生成するステップと、
（ｄ）前記生成されるハッシュ値及び前記関連するビットマスク値が、前記クラスタの１つ又は複数の前の電子メールメッセージに関係する、対応するハッシュ値及び関連するビットマスク値と一致するか否かを判断するステップと
を含むコンピュータ方法。
【請求項２６】
前記生成されるハッシュ値及び前記関連するビットマスク値が、前記クラスの前の電子メールメッセージに関係する、対応するハッシュ値及び関連するビットマスク値と一致するか否かの判断の結果に基づいて、前記複数の電子メールメッセージのセイリエンススコア（salience score：特徴スコア）を生成するステップをさらに含む請求項２５に記載のコンピュータ方法。
【請求項２７】
一組のクラスタとして記憶される文書の蓄積を作成するためのコンピュータ方法であって、スタック可能ハッシュを利用するステップであって、それによって、前記一組のクラスタに文書を追加するか否かを判断する、スタック可能ハッシュを利用するステップを含むコンピュータ方法。
【請求項２８】
エージング関数によって前記蓄積された文書を調整するステップを含む請求項２７に記載のコンピュータ方法。
【請求項２９】
文書クラスタを識別するマスクをさらに含む請求項２７または２８に記載のコンピュータ方法。
【請求項３０】
デルタストレージ方法を使用するコンピュータ方法であって、
（ｉ）クラスタを作成するステップと、
（ｉｉ）クラスタをソートするステップと、
（ｉｉｉ）クラスタに対してラベリングするステップと、
（ｉｖ）各クラスタの最も短い電子メールを代表として識別するステップと、
（ｖ）クラスタの他のすべてのメンバーについてバイナリ差分関数（binary differential function）を計算するステップと、
（ｖｉ）前記クラスタ内の圧縮された電子メールをタグ付けするステップと
を含むコンピュータ方法。