【手続補正書】
【提出日】平成19年9月7日(2007.9.7)
【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】
検索コンポーネントを訓練するための訓練データを更新するためにユーザがクエリとタスクのバルクマッピングを実施するのを支援するための注釈付けシステムであって、
以前に検索エンジンにサブミットされた複数のクエリを含むクエリログと、
複数の可能なタスクを含むタスクリストと、
訓練データを含む訓練データストアと、
前記訓練データに応じて、複数のクエリエントリのための最良推測クエリ−タスクマッピングを提案する機械学習コンポーネントと、
表示される複数のクエリエントリのそれぞれを、それに対応する、表示されるタスクリストの提案される最良推測タスク、および関連付けられた最良推測確率と関連付けるようにして、前記クエリログ中の前記複数のクエリエントリを同時に表示するグラフィカルユーザインターフェース生成コンポーネントとを備え、
前記グラフィカルユーザインターフェース生成コンポーネントが、第１タイプの入力をユーザから受け取って、前記同時に表示された複数のクエリエントリの特定のクエリエントリを、それに対応する提案される最良推測タスクにマッピングする場合、前記機械学習コンポーネントは、前記特定のクエリエントリを前記提案される最良推測タスクにマッピングすることにより前記訓練データを更新して更新された訓練データを提供し、少なくとも１つの検索コンポーネントを訓練するために、前記訓練データストアに前記更新された訓練データを記憶することを特徴とする注釈付けシステム。
【請求項２】
前記機械学習コンポーネントは、前記クエリログに対応する複数のクエリエントリのそれぞれにつき、前記訓練データに応じて、潜在的なクエリ−タスクマッピングのための最良推測タスクを提案するように構成されたことを特徴とする請求項１に記載の注釈付けシステム。
【請求項３】
前記グラフィカルユーザインターフェース生成コンポーネントはさらに、前記ユーザが潜在的なマッピングのために前記特定のクエリエントリに対する次の最良推測タスクのリストを見たいときに、前記ユーザから第２タイプの入力を受け取るように構成されたことを特徴とする請求項１に記載の注釈付けシステム。
【請求項４】
前記クエリログに対応する前記複数のクエリエントリのそれぞれはクエリバンドルであり、各クエリバンドルは、前記クエリログ中の共にバンドルされた複数のクエリを表すことを特徴とする請求項１に記載の注釈付けシステム。
【請求項５】
前記第１タイプの入力が前記グラフィカルユーザインターフェースを介して受け取られると、前記機械学習コンポーネントは、前記クエリバンドルで表される前記複数のクエリのそれぞれを前記提案される最良推測タスクにマッピングすることによって、前記訓練データを更新することを特徴とする請求項４に記載の注釈付けシステム。
【請求項６】
各クエリバンドルに対する前記提案される最良推測は、前記クエリバンドルで表される前記複数のクエリのそれぞれに対する最良推測の加重平均であることを特徴とする請求項４に記載の注釈付けシステム。
【請求項７】
前記グラフィカルユーザインターフェース生成コンポーネントはさらに、前記ユーザが特定のクエリバンドルで表されるクエリのリストを見たいときに、前記ユーザから第２タイプの入力を受け取るように構成され、前記第２タイプの入力を受け取るのに応答して、前記クエリバンドルで表されるクエリのリストを表示するように構成されたことを特徴とする請求項４に記載の注釈付けシステム。
【請求項８】
前記グラフィカルユーザインターフェース生成コンポーネントはさらに、前記タスクリストを表示するように構成されたことを特徴とする請求項１に記載の注釈付けシステム。
【請求項９】
前記グラフィカルユーザインターフェース生成コンポーネントはさらに、前記ユーザが前記特定のクエリエントリを、前記表示されたタスクリストからのタスクであって前記提案される最良推測タスクとは異なるタスクにマッピングしたいときに、前記ユーザから第２タイプの入力を受け取るように構成され、前記第２タイプの入力が前記グラフィカルユーザインターフェースを介して受け取られると、前記機械学習コンポーネントは、前記特定のクエリエントリを前記表示されたタスクリストからの前記タスクにマッピングすることによって、前記訓練データを更新するように構成されたことを特徴とする請求項８に記載の注釈付けシステム。
【請求項１０】
前記特定のクエリエントリをタスクにマッピングすることによって前記訓練データを更新すると、前記機械学習コンポーネントは、前記更新した訓練データに応じて、前記複数のクエリエントリのうちの残りの各クエリエントリに対する前記最良推測タスクを自動的に更新するように構成されたことを特徴とする請求項１に記載の注釈付けシステム。
【請求項１１】
前記機械学習コンポーネントはナイーブベイズ分類器であることを特徴とする請求項１０に記載の注釈付けシステム。
【請求項１２】
前記機械学習コンポーネントは、前記タスクリスト中の前記複数の可能なタスクのそれぞれにつき、前記訓練データに応じて、クエリ−タスクマッピングのための公算の高いクエリのリストを前記クエリログから提案するように構成されたことを特徴とする請求項１に記載の注釈付けシステム。
【請求項１３】
検索コンポーネントを訓練するための更新された訓練データを得るためにユーザがクエリとタスクのバルクマッピングを実施するのを支援する方法であって、
以前に検索エンジンにサブミットされた複数のクエリを含むクエリログを得るステップと、
複数の可能なタスクを含むタスクリストを得るステップと、
前記クエリログに対応する複数のクエリエントリのそれぞれにつき、潜在的なクエリ−タスクマッピングのための最良推測タスクを決定するステップであって、前記最良推測タスクは、機械学習コンポーネントを使用して前記訓練データに応じて決定するステップと、
表示される複数のクエリエントリのそれぞれを、それに対応する、表示されるタスクリストの提案される最良推測タスク、および関連付けられた最良推測確率と関連付けるようにして、前記クエリログ中の前記複数のクエリエントリを同時に表示するステップと、
前記ユーザが、前記同時に表示された複数のクエリエントリの特定のクエリエントリをそれに対応する提案される最良推測タスクにマッピングしたいときに、前記ユーザから第１タイプの入力を受け取るステップと、
前記第１タイプの入力を受け取ると、前記機械学習コンポーネントを使用して、前記特定のクエリエントリを前記提案される最良推測タスクにマッピングすることによって前記訓練データを更新するステップと
を含むことを特徴とする方法。
【請求項１４】
前記ユーザが潜在的なマッピングのために前記特定のクエリエントリに対する次の最良推測タスクのリストを見たいときに、前記ユーザから第２タイプの入力を受け取るステップと、
前記機械学習コンポーネントを使用して前記訓練データに応じて決定された、前記特定のクエリエントリに対する次の最良推測タスクのリストを表示するステップと
をさらに含むことを特徴とする請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
前記クエリログに対応する前記複数のクエリエントリのそれぞれはクエリバンドルであり、各クエリバンドルは、前記クエリログ中の共にバンドルされた複数のクエリを表すことを特徴とする請求項１３に記載の方法。
【請求項１６】
前記第１タイプの入力を受け取ると、
前記機械学習コンポーネントを使用して、前記クエリバンドルで表される前記複数のクエリのそれぞれを前記提案される最良推測タスクにマッピングすることによって前記訓練データを更新するステップをさらに含むことを特徴とする請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
前記ユーザが特定のクエリバンドルで表されるクエリのリストを見たいときに、前記ユーザから第２タイプの入力を受け取るステップと、
前記第２タイプの入力を受け取るのに応答して、前記クエリバンドルで表されるクエリのリストを表示するステップと
をさらに含むことを特徴とする請求項１５に記載の方法。
【請求項１８】
前記タスクリストを表示するステップをさらに含むことを特徴とする請求項１３に記載の方法。
【請求項１９】
前記ユーザが前記特定のクエリエントリを、前記表示されたタスクリストからのタスクであって前記提案される最良推測タスクとは異なるタスクにマッピングしたいときに、前記ユーザから第２タイプの入力を受け取るステップと、
前記第２タイプの入力を受け取ると、前記機械学習コンポーネントを使用して、前記特定のクエリエントリを前記表示されたタスクリストからの前記タスクにマッピングすることによって前記訓練データを更新するステップと
をさらに含むことを特徴とする請求項１８に記載の方法。
【請求項２０】
前記特定のクエリエントリをタスクにマッピングすることによって前記訓練データを更新すると、前記機械学習コンポーネントを使用して、前記更新した訓練データに応じて、前記複数のクエリエントリのうちの残りの各クエリエントリに対する前記最良推測タスクを自動的に更新するステップをさらに含むことを特徴とする請求項１３に記載の方法。
【請求項２１】
前記機械学習コンポーネントはナイーブベイズ分類器であることを特徴とする請求項２０に記載の方法。
【請求項２２】
前記クエリログに対応する前記複数のクエリエントリのそれぞれにつき最良推測タスクを決定するステップはさらに、前記タスクリスト中の各タスクにつき、前記機械学習コンポーネントを使用して、前記訓練データに応じて、クエリ−タスクマッピングのための公算の高いクエリのリストを前記クエリログから決定するステップを含むことを特徴とする請求項１３に記載の方法。
【請求項２３】
コンピュータに、請求項１３に記載の方法を実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ可読媒体。