(57)【要約】関連付けされた概念からなるナレッジベース（図１）の取得、再構築および生成を自動化すると共に、こうしたナレッジベースを概念検索、音声認識、データ圧縮および人工知能システムに基づいて、人間の言語に対する機械翻訳、非構造化テキストその他のデータの検索および取り出しを含む多くの用途で使用するための方法および装置を提供する。
2006505076.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
関連付けされた概念からなるナレッジベースを取得するための方法であって、
同じ概念を２つの異なる言語で表している１対のドキュメントであって、前記１対のドキュメントの第１のドキュメントは第１の言語で表現されており前記１対のドキュメントの第２のドキュメントは第２の言語で表現されている１対のドキュメントを提供するステップと、
前記第１の言語で表現されており１つの単語または単語列から構成されている分析対象のクエリを受け取るステップと、
前記１対のドキュメントの前記第１のドキュメントを分析し、前記１対のドキュメントの前記第１のドキュメント内における前記クエリのすべての出現を特定するステップと、
選択したレンジが前記１対のドキュメントの前記第１のドキュメント内における前記クエリの出現に対応するように前記１対のドキュメントの前記第２のドキュメント内において複数の単語レンジを選択するステップと、
前記選択したレンジ内に単語および単語列が包含される頻度を計算するステップと、
前記計算ステップからすべてのユニークな単語および単語列の出現に基づいて前記頻度を表集計するステップと、
前記ユニークな単語および単語列が前記選択したレンジのうちの複数のレンジ内に出現した場合に、前記表集計された頻度を用いてすべてのユニークな単語および単語列の出現からなるリストを戻すステップと、
を含む方法。
【請求項２】
前記計算ステップは、その単語または単語列が前記選択したレンジのうちの複数のレンジ内に出現するこれより長い単語列の部分集合である場合に、該単語または単語列の出現を除外する請求項１に記載の方法。
【請求項３】
関連付けされた概念からなるナレッジベースを取得するための方法であって、
同じ概念を２つの異なる言語で表現している複数のドキュメント対であって、前記複数のドキュメント対のうちの１組のドキュメントは第１の言語で表現されており前記複数のドキュメント対のうちの第２のドキュメントは第２の言語で表現されている複数のドキュメント対を提供するステップと、
前記第１の言語で表現されており１つの単語または単語列から構成されている分析対象のクエリを受け取るステップと、
前記複数の対のうちの前記第１の組を分析し、前記第１の組内における前記クエリのすべての出現を特定するステップと、
選択したレンジが前記第１の組内における前記クエリの出現に対応するように前記複数の対のうちの前記第２の組において複数の単語レンジを選択するステップと、
前記選択したレンジ内に単語および単語列が包含される頻度を計算するステップと、
前記計算ステップからすべてのユニークな単語および単語列の出現に基づいて前記頻度を表集計するステップと、
前記ユニークな単語および単語列が前記選択したレンジのうちの複数のレンジ内に出現した場合に、前記表集計された頻度を用いてすべてのユニークな単語および単語列の出現からなるリストを戻すステップと、
を含む方法。
【請求項４】
前記計算ステップは、その単語または単語列が前記選択したレンジのうちの複数のレンジ内に出現するこれより長い単語列の部分集合である場合に、該単語または単語列の出現を除外する請求項３に記載の方法。
【請求項５】
プロセッサと、前記プロセッサに結合させたメモリと、前記メモリ内に格納されたプログラムと、を含むコンピュータデバイスであって、前記コンピュータは前記プログラムを執行すると共に、
同じ概念を２つの異なる言語で表している１対のドキュメントであって、前記１対のドキュメントの第１のドキュメントは第１の言語で表現されており前記１対のドキュメントの第２のドキュメントは第２の言語で表現されている１対のドキュメントを提供するステップと、
前記第１の言語で表現されており１つの単語または単語列から構成されている分析対象のクエリを受け取るステップと、
前記１対のドキュメントの前記第１のドキュメントを分析し、前記１対のドキュメントの前記第１のドキュメント内における前記クエリのすべての出現を特定するステップと、
選択したレンジが前記１対のドキュメントの前記第１のドキュメント内における前記クエリの出現に対応するように前記１対のドキュメントの前記第２のドキュメント内において複数の単語レンジを選択するステップと、
前記選択したレンジ内に単語および単語列が包含される頻度を計算するステップと、
前記計算ステップからすべてのユニークな単語および単語列の出現に基づいて前記頻度を表集計するステップと、
前記ユニークな単語および単語列が前記選択したレンジのうちの複数のレンジ内に出現した場合に、前記表集計している頻度を用いてすべてのユニークな単語および単語列の出現からなるリストを戻すステップと、
を実行するように構成されているコンピュータデバイス。
【請求項６】
前記計算ステップは、その単語または単語列が前記選択したレンジのうちの複数のレンジ内に出現するこれより長い単語列の部分集合である場合に、該単語または単語列の出現を除外する請求項５に記載のコンピュータデバイス。
【請求項７】
プロセッサと、前記プロセッサに結合させたメモリと、前記メモリ内に格納されたプログラムと、を含むコンピュータデバイスであって、前記コンピュータは前記プログラムを執行すると共に、
同じ概念を２つの異なる言語で表現している複数のドキュメント対であって、前記複数のドキュメント対のうちの１組のドキュメントは第１の言語で表現されており前記複数のドキュメント対のうちの第２のドキュメントは第２の言語で表現されている複数のドキュメント対を提供するステップと、
前記第１の言語で表現されており１つの単語または単語列から構成されている分析対象のクエリを受け取るステップと、
前記複数の対のうちの前記第１の組を分析し、前記第１の組内における前記クエリのすべての出現を特定するステップと、
選択したレンジが前記第１の組内における前記クエリの出現に対応するように前記複数の対のうちの前記第２の組において複数の単語レンジを選択するステップと、
その頻度がすべてのユニークな単語および単語列の出現に基づくような、前記選択したレンジ内に単語および単語列が包含される頻度を計算するステップと、
前記計算ステップからすべてのユニークな単語および単語列の出現に基づいて前記頻度を表集計するステップと、
前記ユニークな単語および単語列が前記選択したレンジのうちの複数のレンジ内に出現した場合に、前記表集計された頻度を用いてすべてのユニークな単語および単語列の出現からなるリストを戻すステップと、
を実行するように構成されているコンピュータデバイス。
【請求項８】
前記計算ステップは、その単語または単語列が前記選択したレンジのうちの複数のレンジ内に出現するこれより長い単語列の部分集合である場合に、該単語または単語列の出現を除外する請求項７に記載のコンピュータデバイス。
【請求項９】
同じ概念を２つの異なる言語で表している１対のドキュメントであって、前記１対のドキュメントの第１のドキュメントは第１の言語で表現されており前記１対のドキュメントの第２のドキュメントは第２の言語で表現されている１対のドキュメントを提供するステップと、
前記第１の言語で表現されており１つの単語または単語列から構成されている分析対象のクエリを受け取るステップと、
前記１対のドキュメントの前記第１のドキュメントを分析し、前記１対のドキュメントの前記第１のドキュメント内における前記クエリのすべての出現を特定するステップと、
選択したレンジが前記１対のドキュメントの前記第１のドキュメント内における前記クエリの出現に対応するように前記１対のドキュメントの前記第２のドキュメント内において複数の単語レンジを選択するステップと、
前記選択したレンジ内に単語および単語列が包含される頻度を計算するステップと、
前記計算ステップからすべてのユニークな単語および単語列の出現に基づいて前記頻度を表集計するステップと、
前記ユニークな単語および単語列が前記選択したレンジのうちの複数のレンジ内に出現した場合に、前記表集計された頻度を用いてすべてのユニークな単語および単語列の出現からなるリストを戻すステップと、
を実行するためのコンピュータプロセッサによって執行可能なプログラムをその上に格納しているコンピュータ読み取り可能記憶媒体。
【請求項１０】
前記計算ステップは、その単語または単語列が前記選択したレンジのうちの複数のレンジ内に出現するこれより長い単語列の部分集合である場合に、該単語または単語列の出現を除外する請求項９に記載のコンピュータ媒体。
【請求項１１】
同じ概念を２つの異なる言語で表現している複数のドキュメント対であって、前記複数のドキュメント対のうちの１組のドキュメントは第１の言語で表現されており前記複数のドキュメント対のうちの第２のドキュメントは第２の言語で表現されている複数のドキュメント対を提供するステップと、
前記第１の言語で表現されており１つの単語または単語列から構成されている分析対象のクエリを受け取るステップと、
前記複数の対のうちの前記第１の組を分析し、前記第１の組内における前記クエリのすべての出現を特定するステップと、
選択したレンジが前記第１の組内における前記クエリの出現に対応するように前記複数の対のうちの前記第２の組において複数の単語レンジを選択するステップと、
前記選択したレンジ内に単語および単語列が包含される頻度を計算するステップと、
前記計算ステップからすべてのユニークな単語および単語列の出現に基づいて前記頻度を表集計するステップと、
前記ユニークな単語および単語列が前記選択したレンジのうちの複数のレンジ内に出現した場合に、前記表集計された頻度を用いてすべてのユニークな単語および単語列の出現からなるリストを戻すステップと、
を実行するためのコンピュータプロセッサによって執行可能なプログラムをその上に格納しているコンピュータ読み取り可能記憶媒体。
【請求項１２】
前記計算ステップは、その単語または単語列が前記選択したレンジのうちの複数のレンジ内に出現するこれより長い単語列の部分集合である場合に、該単語または単語列の出現を除外する請求項１１に記載のコンピュータ媒体。
【請求項１３】
情報の効率のよい転送のために関連付けをトークン設定するための方法であって、
関連付けを生成するステップと、
前記関連付けと等しいような１つのトークンを指定することによって前記関連付けをトークン設定するステップと、を含んでおり、
前記関連付け生成のステップは、
同じ概念を２つの異なる言語で表している１対のドキュメントであって、前記１対のドキュメントの第１のドキュメントは第１の言語で表現されており前記１対のドキュメントの第２のドキュメントは第２の言語で表現されている１対のドキュメントを提供するステップと、
前記第１の言語で表現されており１つの単語または単語列から構成されている分析対象のクエリを受け取るステップと、
前記１対のドキュメントの前記第１のドキュメントを分析し、前記１対のドキュメントの前記第１のドキュメント内における前記クエリのすべての出現を特定するステップと、
選択したレンジが前記１対のドキュメントの前記第１のドキュメント内における前記クエリの出現に対応するように前記１対のドキュメントの前記第２のドキュメント内において複数の単語レンジを選択するステップと、
その単語または単語列が前記選択したレンジのうちの複数のレンジ内に出現するこれより長い単語列の部分集合である場合に該単語または単語列の出現を除外しながら、前記選択したレンジ内に該単語および単語列が包含される頻度を計算するステップと、
前記計算ステップからすべてのユニークな単語および単語列の出現に基づいて前記頻度を表集計するステップと、
前記ユニークな単語および単語列が前記選択したレンジのうちの複数のレンジ内に出現した場合に、前記表集計された頻度を用いてすべてのユニークな単語および単語列の出現からなるリストを戻すステップと、
を含んでいるトークン設定方法。
【請求項１４】
前記トークンを１つの箇所から第２の箇所または複数の第２の箇所まで送出するステップと、
前記第２の箇所または複数の第２の箇所において前記指定されたトークンを分析し前記関連付けを特定するステップと、
前記関連付けをユーザに提供するステップと、
をさらに含む請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
情報の効率のよい転送のために関連付けをトークン設定するための方法であって、
関連付けを生成するステップと、
前記関連付けと等しいような１つのトークンを指定することによって前記関連付けをトークン設定するステップと、を含んでおり、
前記関連付け生成のステップは、
同じ概念を２つの異なる言語で表現している複数のドキュメント対であって、前記複数のドキュメント対のうちの１組のドキュメントは第１の言語で表現されており前記複数のドキュメント対のうちの第２のドキュメントは第２の言語で表現されている複数のドキュメント対を提供するステップと、
前記第１の言語で表現されており１つの単語または単語列から構成されている分析対象のクエリを受け取るステップと、
前記複数の対のうちの前記第１の組を分析し、前記第１の組内における前記クエリのすべての出現を特定するステップと、
選択したレンジが前記第１の組内における前記クエリの出現に対応するように前記複数の対のうちの前記第２の組において複数の単語レンジを選択するステップと、
その単語または単語列が前記選択したレンジのうちの複数のレンジ内に出現するこれより長い単語列の部分集合である場合に該単語または単語列の出現を除外しながら、前記選択したレンジ内に単語および単語列が包含される頻度を計算するステップと、
前記計算ステップからすべてのユニークな単語および単語列の出現に基づいて前記頻度を表集計するステップと、
前記ユニークな単語および単語列が前記選択したレンジのうちの複数のレンジ内に出現した場合に、前記表集計された頻度を用いてすべてのユニークな単語および単語列の出現からなるリストを戻すステップと、
を含んでいるトークン設定方法。
【請求項１６】
前記トークンを１つの箇所から第２の箇所または複数の第２の箇所まで送出するステップと、
前記第２の箇所または複数の第２の箇所において前記指定されたトークンを分析し前記関連付けを特定するステップと、
前記関連付けをユーザに提供するステップと、
をさらに含む請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
ソース言語、ターゲット言語、および第３の言語に関わる関連付けされた概念からなるナレッジベースを生成するための方法であって、
ソース言語で表現されており１つの単語または単語列から構成されている分析対象のクエリを受け取るステップと、
前記クエリを前記第３の言語で表現された結果になるように翻訳するステップと、
前記結果を前記ターゲット言語で表現された第２の結果になるように翻訳するステップと、
前記クエリを前記ターゲット言語による前記第２の結果と関連付けするステップと、
を含む方法。
【請求項１８】
ソース言語、ターゲット言語、および複数の第３の言語に関わる関連付けされた概念からなるナレッジベースを生成するための方法であって、
ａ．ソース言語で表現されており１つの単語または単語列から構成されている分析対象のクエリを受け取るステップと、
ｂ．前記クエリを前記複数の第３の言語のうちの１つにより表現された結果になるように翻訳するステップと、
ｃ．前記結果を前記ターゲット言語で表現された第２の結果になるように翻訳するステップと、
ｄ．前記複数の第３の言語のそれぞれに関してステップｂ．およびｃ．を反復するステップと、
ｅ．前記第２の結果のそれぞれを戻すステップと、
ｆ．前記複数の言語のうちの２つ以上の言語によって生成された第２の結果のすべてに関して、前記第２の結果のうちの１つまたは複数の結果と前記クエリとを関連付けするステップと、
を含む方法。
【請求項１９】
既存の１つまたは複数の翻訳スキームを利用して前記クエリを前記ターゲット言語による第３の結果にするように翻訳するステップと、前記第３の結果を戻すと共に前記戻された第３の結果を前記ターゲット言語による前記戻された第２の結果に追加するステップと、２回以上生成されたすべての第２または第３の結果について前記クエリの前記第２および第３の結果のうちの１つまたは複数の結果を関連付けするステップと、
を含む請求項１７または１５に記載の方法。
【請求項２０】
プロセッサと、前記プロセッサに結合させたメモリと、前記メモリ内に格納されたプログラムと、を含むコンピュータデバイスであって、前記コンピュータは前記プログラムを執行すると共に、
ソース言語で表現されており１つの単語または単語列から構成されている分析対象のクエリを受け取るステップと、
前記クエリを前記第３の言語で表現された結果になるように翻訳するステップと、
前記結果を前記ターゲット言語で表現された第２の結果になるように翻訳するステップと、
前記クエリを前記ターゲット言語による前記第２の結果と関連付けするステップと、
を実行するように構成されているコンピュータデバイス。
【請求項２１】
プロセッサと、前記プロセッサに結合させたメモリと、前記メモリ内に格納されたプログラムと、を含むコンピュータデバイスであって、前記コンピュータは前記プログラムを執行すると共に、
ａ．ソース言語で表現されており１つの単語または単語列から構成されている分析対象のクエリを受け取るステップと、
ｂ．前記クエリを前記複数の第３の言語のうちの１つにより表現された結果になるように翻訳するステップと、
ｃ．前記結果を前記ターゲット言語で表現された第２の結果になるように翻訳するステップと、
ｄ．前記複数の第３の言語のそれぞれに関してステップｂ．およびｃ．を反復するステップと、
ｅ．前記ターゲット言語による前記第２の結果のそれぞれを戻すステップと、
ｆ．前記複数の言語のうちの２つ以上の言語によって生成された第２の結果のすべてに関して、前記第２の結果のうちの１つまたは複数の結果と前記クエリとを関連付けするステップと、
を実行するように構成されているコンピュータデバイス。
【請求項２２】
既存の１つまたは複数の翻訳スキームを利用して前記クエリを前記ターゲット言語による第３の結果にするように翻訳するステップと、前記第３の結果を戻すと共に前記戻された第３の結果を前記ターゲット言語による前記戻された第２の結果に追加するステップと、２回以上生成されたすべての第２または第３の結果について前記クエリの前記第２および第３の結果のうちの１つまたは複数の結果に前記クエリを関連付けするステップと、
を実行するようにさらに構成された請求項２０または２１に記載のコンピュータデバイス。
【請求項２３】
ソース言語で表現されており１つの単語または単語列から構成されている分析対象のクエリを受け取るステップと、
前記クエリを前記第３の言語で表現された結果になるように翻訳するステップと、
前記結果を前記ターゲット言語で表現された第２の結果になるように翻訳するステップと、
前記クエリを前記ターゲット言語による前記第２の結果と関連付けするステップと、
を実行するためのコンピュータプロセッサによって執行可能なプログラムをその上に格納しているコンピュータ読み取り可能記憶媒体。
【請求項２４】
ａ．ソース言語で表現されており１つの単語または単語列から構成されている分析対象のクエリを受け取るステップと、
ｂ．前記クエリを前記複数の第３の言語のうちの１つにより表現された結果になるように翻訳するステップと、
ｃ．前記結果を前記ターゲット言語で表現された第２の結果になるように翻訳するステップと、
ｄ．前記複数の第３の言語のそれぞれに関してステップｂ．およびｃ．を反復するステップと、
ｅ．前記第２の結果のそれぞれを戻すステップと、
ｆ．前記複数の言語のうちの２つ以上の言語によって生成された第２の結果のすべてに関して、前記第２の結果のうちの１つまたは複数の結果と前記クエリとを関連付けするステップと、
を実行するためのコンピュータプロセッサによって執行可能なプログラムをその上に格納しているコンピュータ読み取り可能記憶媒体。
【請求項２５】
既存の１つまたは複数の翻訳スキームを利用して前記クエリを前記ターゲット言語による第３の結果にするように翻訳するステップと、前記第３の結果を戻すと共に前記戻された第３の結果を前記ターゲット言語による前記戻された第２の結果に追加するステップと、２回以上生成されたすべての第２または第３の結果について前記クエリの前記第２および第３の結果のうちの１つまたは複数の結果に前記クエリを関連付けするステップと、
をさらに実行する請求項２３または２４に記載のコンピュータ媒体。
【請求項２６】
情報の効率のよい転送のために関連付けをトークン設定するための方法であって、
ソース言語、ターゲット言語、および第３の言語に関わる関連付けを生成するステップであって、
ソース言語で表現されており１つの単語または単語列から構成されている分析対象のクエリを受け取るステップと、
前記クエリを前記第３の言語で表現された結果になるように翻訳するステップと、
前記結果を前記ターゲット言語で表現された第２の結果になるように翻訳するステップと、
前記クエリを前記ターゲット言語による前記第２の結果と関連付けするステップと、
を使用する関連付け生成ステップと、
前記関連付けと等しいような１つのトークンを指定することによって前記関連付けをトークン設定するステップと、
を含む方法。
【請求項２７】
前記トークンを１つの箇所から第２の箇所または複数の第２の箇所まで送出するステップと、
前記第２の箇所または複数の第２の箇所において前記指定されたトークンを分析し前記関連付けを特定するステップと、
前記関連付けをユーザに提供するステップと、
をさらに含む請求項２６に記載の方法。
【請求項２８】
情報の効率のよい転送のために関連付けをトークン設定するための方法であって、
ソース言語、ターゲット言語、および複数の第３の言語に関わる関連付けを生成するステップであって、
ａ．ソース言語で表現されており１つの単語または単語列から構成されている分析対象のクエリを受け取るステップと、
ｂ．前記クエリを前記複数の第３の言語のうちの１つにより表現された結果になるように翻訳するステップと、
ｃ．前記結果を前記ターゲット言語で表現された第２の結果になるように翻訳するステップと、
ｄ．前記複数の第３の言語のそれぞれに関してステップｂ．およびｃ．を反復するステップと、
ｅ．前記第２の結果のそれぞれを戻すステップと、
ｆ．前記複数の言語のうちの２つ以上の言語によって生成された第２の結果のすべてに関して、前記第２の結果のうちの１つまたは複数の結果と前記クエリとを関連付けするステップと、
を使用する関連付け生成ステップと、
前記関連付けと等しいような１つのトークンを指定することによって前記関連付けをトークン設定するステップと、
を含む方法。
【請求項２９】
前記トークンを１つの箇所から第２の箇所または複数の第２の箇所まで送出するステップと、
前記第２の箇所または複数の第２の箇所において前記指定されたトークンを分析し前記関連付けを特定するステップと、
前記関連付けをユーザに提供するステップと、
をさらに含む請求項２８に記載の方法。
【請求項３０】
関連付けされた概念からなるナレッジベースを生成するための方法であって、
第１の言語で表現された単語の第２の言語で表現された単語および／または単語列への翻訳を提供するステップと、
前記第２の言語で表現されたドキュメントからなるコーパスを提供するステップと、
前記第１の言語で表現されており１つの単語列から構成されている分析対象のクエリを受け取るステップと、
前記クエリに関して前記提供された翻訳を利用して、前記単語列クエリを構成する各単語の前記第２の言語へのすべての翻訳を特定するステップと、
前記第２の言語で表現された単語列に関して前記ドキュメントのコーパスを分析するステップであって、ユーザ定義の最大数の単語を有する単語列のみを特定しており、前記特定のステップにおいて第１の言語で表現されたユーザ定義の最小数の単語から取得された翻訳を有する単語列のみを特定しており、第１の言語で表現された前記単語のそれぞれに対して１つの翻訳のみをカウントしている、分析ステップと、
前記ドキュメントのコーパスに対する前記分析から前記第２の言語で表現された前記単語列からなるリストを単語列結果として戻すステップと、
を含む方法。
【請求項３１】
前記第２の言語で表現された前記単語列は少なくとも第１の部分と第２の部分とを有していると共に、前記リストは前記第１の言語による前記クエリの前記第２の言語による表現への関連付けを表しており、さらに
戻された単語列結果の前記リストに関して、前記戻された単語列結果の任意の２つが重複した前記第１および第２の部分を有するような出現を検査するステップと、
前記２つの重複する戻された単語列のすべてを、前記重複した単語をマージした前記第１の単語列と前記第２の単語列との結合体である第３の単語列にするように結合させるステップと、
前記第３の単語列のすべてを前記単語列結果の前記リストに追加するステップと、
を含む請求項３０に記載の方法。
【請求項３２】
第１の言語で表現された単語は第１の言語によるイディオムやコロケーションなどのある種の単語列を含んでいる請求項３０に記載の方法。
【請求項３３】
ユーザ定義の基準に基づいて単語列結果からなる前記リストをランク付けするステップ、
をさらに含む請求項３０、３１および３２に記載の方法。
【請求項３４】
プロセッサと、前記プロセッサに結合させたメモリと、前記メモリ内に格納されたプログラムと、を含むコンピュータデバイスであって、前記コンピュータは前記プログラムを執行すると共に、
第１の言語で表現された単語の第２の言語で表現された単語および／または単語列への翻訳を提供するステップと、
前記第２の言語で表現されたドキュメントからなるコーパスを提供するステップと、
前記第１の言語で表現されており１つの単語列から構成されている分析対象のクエリを受け取るステップと、
前記クエリに関して前記提供された翻訳を利用して、前記単語列クエリを構成する各単語の前記第２の言語へのすべての翻訳を特定するステップと、
前記第２の言語で表現された単語列に関して前記ドキュメントのコーパスを分析するステップであって、ユーザ定義の最大数の単語を有する単語列のみを特定しており、前記特定のステップにおいて第１の言語で表現されたユーザ定義の最小数の単語から取得された翻訳を有する単語列のみを特定しており、第１の言語で表現された前記単語のそれぞれに対して１つの翻訳のみをカウントしている、分析ステップと、
前記ドキュメントのコーパスに対する前記分析から前記第２の言語で表現された前記単語列からなるリストを単語列結果として戻すステップと、
を実行するように構成されているコンピュータデバイス。
【請求項３５】
前記第２の言語で表現された前記単語列は少なくとも第１の部分と第２の部分とを有していると共に、前記リストは前記第１の言語による前記クエリの前記第２の言語による表現への関連付けを表しており、さらに
戻された単語列結果の前記リストに関して、前記戻された単語列結果の任意の２つが重複した前記第１および第２の部分を有するような出現を検査するステップと、
前記２つの重複する戻された単語列のすべてを、前記重複した単語をマージした前記第１の単語列と前記第２の単語列との結合体である第３の単語列にするように結合させるステップと、
前記第３の単語列のすべてを前記単語列結果の前記リストに追加するステップと、
を執行するように構成されている請求項３４に記載の方法。
【請求項３６】
第１の言語で表現された単語は第１の言語によるイディオムやコロケーションなどの単語列を含んでいる請求項３４に記載のコンピュータデバイス。
【請求項３７】
ユーザ定義の基準に基づいて単語列結果からなる前記リストをランク付けするステップを実行するように構成されている請求項３４に記載のコンピュータデバイス。
【請求項３８】
第１の言語で表現された単語の第２の言語で表現された単語および／または単語列への翻訳を提供するステップと、
前記第２の言語で表現されたドキュメントからなるコーパスを提供するステップと、
前記第１の言語で表現されており１つの単語列から構成されている分析対象のクエリを受け取るステップと、
前記クエリに関して前記提供された翻訳を利用して、前記単語列クエリを構成する各単語の前記第２の言語へのすべての翻訳を特定するステップと、
前記第２の言語で表現された単語列に関して前記ドキュメントのコーパスを分析するステップであって、ユーザ定義の最大数の単語を有する単語列のみを特定しており、前記特定のステップにおいて第１の言語で表現されたユーザ定義の最小数の単語から取得された翻訳を有する単語列のみを特定しており、第１の言語で表現された前記単語のそれぞれに対して１つの翻訳のみをカウントしている、分析ステップと、
前記ドキュメントのコーパスに対する前記分析から前記第２の言語で表現された前記単語列からなるリストを単語列結果として戻すステップと、
を実行するためのコンピュータプロセッサによって執行可能なプログラムをその上に格納しているコンピュータ読み取り可能記憶媒体。
【請求項３９】
前記第２の言語で表現された前記単語列は少なくとも第１の部分と第２の部分とを有していると共に、前記リストは前記第１の言語による前記クエリの前記第２の言語による表現への関連付けを表しており、さらに
戻された単語列結果の前記リストに関して、前記戻された単語列結果の任意の２つが重複した前記第１および第２の部分を有するような出現を検査するステップと、
前記２つの重複する戻された単語列のすべてを、前記重複した単語をマージした前記第１の単語列と前記第２の単語列との結合体である第３の単語列にするように結合させるステップと、
前記第３の単語列のすべてを前記単語列結果の前記リストに追加するステップと、
を含む請求項３８に記載のコンピュータ媒体。
【請求項４０】
第１の言語で表現された単語は第１の言語によるイディオムやコロケーションなどの単語列を含んでいる請求項３８に記載のコンピュータ媒体。
【請求項４１】
ユーザ定義の基準に基づいて単語列結果からなる前記リストをランク付けするステップをさらに実行している請求項３８に記載のコンピュータ媒体。
【請求項４２】
情報の効率のよい転送のために関連付けをトークン設定するための方法であって、
関連付けを生成するステップと、
前記関連付けと等しいような１つのトークンを指定することによって前記関連付けをトークン設定するステップと、を含んでおり、
前記関連付け生成のステップは、
第１の言語で表現された単語の第２の言語で表現された単語および／または単語列への翻訳を提供するステップと、
前記第２の言語で表現されたドキュメントからなるコーパスを提供するステップと、
前記第１の言語で表現されており１つの単語列から構成されている分析対象のクエリを受け取るステップと、
前記クエリに関して前記提供された翻訳を利用して、前記単語列クエリを構成する各単語の前記第２の言語へのすべての翻訳を特定するステップと、
前記第２の言語で表現された単語列に関して前記ドキュメントのコーパスを分析するステップであって、ユーザ定義の最大数の単語を有する単語列のみを特定しており、前記特定のステップにおいて第１の言語で表現されたユーザ定義の最小数の単語から取得された翻訳を有する単語列のみを特定しており、第１の言語で表現された前記単語のそれぞれに対して１つの翻訳のみをカウントしている、分析ステップと、
前記ドキュメントのコーパスに対する前記分析から結果として前記第２の言語で表現された前記単語列からなるリストを戻すステップと、
を含んでいるトークン設定方法。
【請求項４３】
前記トークンを１つの箇所から第２の箇所または複数の第２の箇所まで送出するステップと、
前記第２の箇所または複数の第２の箇所において前記指定されたトークンを分析し前記関連付けを特定するステップと、
前記関連付けをユーザに提供するステップと、
をさらに含む請求項４２に記載の方法。
【請求項４４】
第１の言語で表現された単語は第１の言語によるイディオムやコロケーションなどの単語列を含んでいる請求項４２に記載の方法。
【請求項４５】
前記第１の言語で表現されたドキュメントからなるコーパスを提供するステップと、
前記第１の言語で表現されたドキュメントの前記コーパス内において前記クエリのユーザ定義の数の出現を特定するステップと、
前記クエリの前記出現のそれぞれの左側および右側にあるユーザ定義の数の単語および／または単語列を分析すると共に、前記クエリの左側にある前記ユーザ定義の数の単語および／または単語列と、前記クエリと、前記クエリの右側にある前記ユーザ定義の数の単語および／または単語列とからなる単語列を特定するステップと、
前記分析ステップの結果からなる戻された単語列のリストを生成するステップと、
戻された単語列のそれぞれを個々に分析すると共に、前記戻された単語列のそれぞれからなる各単語の前記提供された翻訳を利用する前記第２の言語への翻訳をすべて特定するステップと、
前記第２の言語で表現された単語列に関して前記ドキュメントのコーパスを分析するステップであって、ユーザ定義の最大数の単語を有する単語列のみを特定しており、前記生成のステップによって決定された第１の言語による前記第１の単語列で表現されたユーザ定義の最小数の単語から取得された翻訳を有する単語列のみを特定しており、該コーパスに対する分析は前記第１の言語で表現された前記単語のそれぞれに対して１つの翻訳のみをカウントしている、分析ステップと、
前記ドキュメントのコーパスに対する前記分析から結果として前記第２の言語で表現された前記第２の単語列からなるリストを戻すステップと、
単語列の前記リストおよび第２の単語列の前記リストを分析し、単語列の前記リスト上の各単語列が第２の単語列の前記リスト上の単語列の単語列部分集合として出現する回数を特定するステップと、
単語列の前記リストおよび第２の単語列の前記リストに対する前記分析ステップに基づいて１つのリストを戻すステップと、
をさらに含む請求項３０に記載の方法。
【請求項４６】
単語列の前記リストおよび第２の単語列の前記リストを分析する前記ステップは、その単語列が同じく戻されたリスト上にあるより長い単語列の部分集合である場合に単語列の各出現を除外することによって、前記出現の回数を修正するステップを含んでいる請求項４５に記載の方法。
【請求項４７】
第１の言語で表現された単語は第１の言語によるイディオムやコロケーションなどの単語列を含んでいる請求項４５に記載の方法。
【請求項４８】
ユーザ定義の基準に基づいて単語列結果からなる前記リストをランク付けするステップ、
をさらに含む請求項４５または４６に記載の方法。
【請求項４９】
前記第１の言語で表現されたドキュメントからなるコーパスを提供するステップと、
前記第１の言語で表現されたドキュメントの前記コーパス内において前記クエリのユーザ定義の数の出現を特定するステップと、
前記クエリの前記出現のそれぞれの左側および右側にあるユーザ定義の数の単語および／または単語列を分析すると共に、前記クエリの左側にある前記ユーザ定義の数の単語および／または単語列と、前記クエリと、前記クエリの右側にある前記ユーザ定義の数の単語および／または単語列とからなる単語列を特定するステップと、
前記分析ステップの結果からなる戻された単語列のリストを生成するステップと、
戻された単語列のそれぞれを個々に分析すると共に、前記戻された単語列のそれぞれからなる各単語の前記提供された翻訳を利用する前記第２の言語への翻訳をすべて特定するステップと、
前記第２の言語で表現された単語列に関して前記ドキュメントのコーパスを分析するステップであって、ユーザ定義の最大数の単語を有する単語列のみを特定しており、前記生成のステップによって決定された第１の言語による前記第１の単語列で表現されたユーザ定義の最小数の単語から取得された翻訳を有する単語列のみを特定しており、該コーパスに対する分析は前記第１の言語で表現された前記単語のそれぞれに対して１つの翻訳のみをカウントしている、分析ステップと、
前記ドキュメントのコーパスに対する前記分析から結果として前記第２の言語で表現された前記第２の単語列からなるリストを戻すステップと、
単語列の前記リストおよび第２の単語列の前記リストを分析し、単語列の前記リスト上の各単語列が第２の単語列の前記リスト上の単語列の単語列部分集合として出現する回数を特定するステップと、
単語列の前記リストおよび第２の単語列の前記リストに対する前記分析ステップに基づいて１つのリストを戻すステップと、
を実行するようにさらに構成されている請求項３４に記載のコンピュータデバイス。
【請求項５０】
単語列の前記リストおよび第２の単語列の前記リストを分析する前記ステップは、その単語列が同じく戻されたリスト上にあるより長い単語列の部分集合である場合に単語列の各出現を除外することによって、前記出現の回数を修正するステップを含んでいる請求項４９に記載のコンピュータデバイス。
【請求項５１】
第１の言語で表現された単語は第１の言語によるイディオムやコロケーションなどの単語列を含んでいる請求項４９に記載のコンピュータデバイス。
【請求項５２】
ユーザ定義の基準に基づいて単語列結果からなる前記リストをランク付けするステップを実行するように構成されている請求項４９または５０に記載のコンピュータデバイス。
【請求項５３】
前記第１の言語で表現されたドキュメントからなるコーパスを提供するステップと、
前記第１の言語で表現されたドキュメントの前記コーパス内において前記クエリのユーザ定義の数の出現を特定するステップと、
前記クエリの前記出現のそれぞれの左側および右側にあるユーザ定義の数の単語および／または単語列を分析すると共に、前記クエリの左側にある前記ユーザ定義の数の単語および／または単語列と、前記クエリと、前記クエリの右側にある前記ユーザ定義の数の単語および／または単語列とからなる単語列を特定するステップと、
前記分析ステップの結果からなる戻された単語列のリストを生成するステップと、
戻された単語列のそれぞれを個々に分析すると共に、前記戻された単語列のそれぞれからなる各単語の前記提供された翻訳を利用する前記第２の言語への翻訳をすべて特定するステップと、
前記第２の言語で表現された単語列に関して前記ドキュメントのコーパスを分析するステップであって、ユーザ定義の最大数の単語を有する単語列のみを特定しており、前記生成のステップによって決定された第１の言語によって各単語列内で表現されたユーザ定義の最小数の単語から取得された翻訳を有する単語列のみを特定しており、該コーパスに対する分析は前記第１の言語で表現された前記単語のそれぞれに対して１つの翻訳のみをカウントしている、分析ステップと、
前記ドキュメントのコーパスに対する前記分析から結果として前記第２の言語で表現された前記第２の単語列からなるリストを戻すステップと、
単語列の前記リストおよび第２の単語列の前記リストを分析し、単語列の前記リスト上の各単語列が第２の単語列の前記リスト上の単語列の単語列部分集合として出現する回数を特定するステップと、
単語列の前記リストおよび第２の単語列の前記リストに対する前記分析ステップに基づいて１つのリストを戻すステップと、
を実行するようにさらに構成されている請求項３８に記載のコンピュータ読み取り可能記憶媒体。
【請求項５４】
単語列の前記リストおよび第２の単語列の前記リストを分析する前記ステップは、その単語列が同じく戻されたリスト上にあるより長い単語列の部分集合である場合に単語列の各出現を除外することによって、前記出現の回数を修正するステップを含んでいる請求項５３に記載のコンピュータ媒体。
【請求項５５】
第１の言語で表現された単語は第１の言語によるイディオムやコロケーションなどの単語列を含んでいる請求項５３に記載のコンピュータ媒体。
【請求項５６】
ユーザ定義の基準に基づいて単語列結果からなる前記リストをランク付けするステップをさらに実行している請求項５３に記載のコンピュータ媒体。
【請求項５７】
情報の効率のよい転送のために関連付けをトークン設定するための方法であって、
関連付けを生成するステップと、
前記関連付けと等しいような１つのトークンを指定することによって前記関連付けをトークン設定するステップと、を含んでおり、
前記関連付け生成のステップは、
第１の言語で表現された単語の第２の言語で表現された単語および／または単語列への翻訳を提供するステップと、
前記第２の言語で表現されたドキュメントからなるコーパスを提供するステップと、
前記第１の言語で表現されており１つの単語列から構成されている分析対象のクエリを受け取るステップと、
前記クエリに関して前記提供された翻訳を利用して、前記単語列クエリを構成する各単語の前記第２の言語へのすべての翻訳を特定するステップと、
前記第２の言語で表現された単語列に関して前記ドキュメントのコーパスを分析するステップであって、ユーザ定義の最大数の単語を有する単語列のみを特定しており、前記特定のステップにおいて第１の言語で表現されたユーザ定義の最小数の単語から取得された翻訳を有する単語列のみを特定しており、第１の言語で表現された前記単語のそれぞれに対して１つの翻訳のみをカウントしている、分析ステップと、
前記ドキュメントのコーパスに対する前記分析から結果として前記第２の言語で表現された前記単語列からなるリストを戻すステップと、
前記第１の言語で表現されたドキュメントからなるコーパスを提供するステップと、
前記第１の言語で表現されたドキュメントの前記コーパス内において前記クエリのユーザ定義の数の出現を特定するステップと、
前記クエリの前記出現のそれぞれの左側および右側にあるユーザ定義の数の単語および／または単語列を分析すると共に、前記クエリの左側にある前記ユーザ定義の数の単語および／または単語列と、前記クエリと、前記クエリの右側にある前記ユーザ定義の数の単語および／または単語列とからなる単語列を特定するステップと、
前記分析ステップの結果からなる戻された単語列のリストを生成するステップと、
戻された単語列のそれぞれを個々に分析すると共に、前記戻された単語列のそれぞれからなる各単語の前記提供された翻訳を利用する前記第２の言語への翻訳をすべて特定するステップと、
前記第２の言語で表現された単語列に関して前記ドキュメントのコーパスを分析するステップであって、ユーザ定義の最大数の単語を有する単語列のみを特定しており、前記生成のステップによって決定された第１の言語による前記第１の単語列で表現されたユーザ定義の最小数の単語から取得された翻訳を有する単語列のみを特定しており、該コーパスに対する分析は前記第１の言語で表現された前記単語のそれぞれに対して１つの翻訳のみをカウントしている、分析ステップと、
前記ドキュメントのコーパスに対する前記分析から結果として前記第２の言語で表現された前記第２の単語列からなるリストを戻すステップと、
単語列の前記リストおよび第２の単語列の前記リストを分析し、単語列の前記リスト上の各単語列が第２の単語列の前記リスト上の単語列の単語列部分集合として出現する回数を特定するステップと、
単語列の前記リストおよび第２の単語列の前記リストに対する前記分析ステップに基づいて１つのリストを戻すステップと、
を含んでいるトークン設定方法。
【請求項５８】
前記トークンを１つの箇所から第２の箇所または複数の第２の箇所まで送出するステップと、
前記第２の箇所または複数の第２の箇所において前記指定されたトークンを分析し前記関連付けを特定するステップと、
前記関連付けをユーザに提供するステップと、
をさらに含む請求項５７に記載の方法。
【請求項５９】
第１の言語で表現された単語は第１の言語によるイディオムやコロケーションなどの単語列を含んでいる請求項５７に記載の方法。
【請求項６０】
関連付けされた概念からなるナレッジベースを取得するための方法であって、
ソース言語で表現された単語列のターゲット言語で表現された単語列への翻訳を提供するステップと、
前記ソース言語で表現されたコンテンツに関して、その第１のセグメントとその第２のセグメントが重複部分を有するような２つのセグメントを受け取るステップと、
前記単語列の翻訳を用いてコンテンツの前記第１のセグメントを翻訳し、前記ターゲット言語で表現された第３のセグメントを戻すステップと、
前記単語列の翻訳を用いてコンテンツの前記第２のセグメントを翻訳し、前記ターゲット言語で表現された第４のセグメントを戻すステップと、
前記第３のセグメントおよび前記第４のセグメントを分析し、前記第３のセグメントと前記第４のセグメントが重複する部分を有するか否かを判定するステップと、
前記第３のセグメントと前記第４のセグメントとが重複部分を有する場合に、前記第３のセグメントと前記第４のセグメントの前記重複部分を前記第１のセグメントと前記第２のセグメントの前記重複部分と関連付けするステップと、
前記第３のセグメントと前記第４のセグメントとが重複部分を有する場合に、前記第３のセグメントと前記第４のセグメントとの前記重複部分をマージした単一のターゲット言語単語列とした結合体を、前記第１のセグメントと前記第２のセグメントとの前記重複部分をマージした単一のソース単語列とした結合体と関連付けするステップと、
を含む方法。
【請求項６１】
プロセッサと、前記プロセッサに結合させたメモリと、前記メモリ内に格納されたプログラムと、を含むコンピュータデバイスであって、前記コンピュータは前記プログラムを執行すると共に、
ソース言語で表現された単語列のターゲット言語で表現された単語列への翻訳を提供するステップと、
前記ソース言語で表現されたコンテンツに関して、その第１のセグメントとその第２のセグメントが重複部分を有するような２つのセグメントを受け取るステップと、
前記単語列の翻訳を用いてコンテンツの前記第１のセグメントを翻訳し、前記ターゲット言語で表現された第３のセグメントを戻すステップと、
前記単語列の翻訳を用いてコンテンツの前記第２のセグメントを翻訳し、前記ターゲット言語で表現された第４のセグメントを戻すステップと、
前記第３のセグメントおよび前記第４のセグメントを分析し、前記第３のセグメントと前記第４のセグメントが重複する部分を有するか否かを判定するステップと、
前記第３のセグメントと前記第４のセグメントとが重複部分を有する場合に、前記第３のセグメントと前記第４のセグメントの前記重複部分を前記第１のセグメントと前記第２のセグメントの前記重複部分と関連付けするステップと、
前記第３のセグメントと前記第４のセグメントとが重複部分を有する場合に、前記第３のセグメントと前記第４のセグメントとの前記重複部分をマージした単一のターゲット言語単語列とした結合体を、前記第１のセグメントと前記第２のセグメントとの前記重複部分をマージした単一のソース単語列とした結合体と関連付けするステップと、
を実行するように構成されているコンピュータデバイス。
【請求項６２】
ソース言語で表現された単語列のターゲット言語で表現された単語列への翻訳を提供するステップと、
前記ソース言語で表現されたコンテンツに関して、その第１のセグメントとその第２のセグメントが重複部分を有するような２つのセグメントを受け取るステップと、
前記単語列の翻訳を用いてコンテンツの前記第１のセグメントを翻訳し、前記ターゲット言語で表現された第３のセグメントを戻すステップと、
前記単語列の翻訳を用いてコンテンツの前記第２のセグメントを翻訳し、前記ターゲット言語で表現された第４のセグメントを戻すステップと、
前記第３のセグメントおよび前記第４のセグメントを分析し、前記第３のセグメントと前記第４のセグメントが重複する部分を有するか否かを判定するステップと、
前記第３のセグメントと前記第４のセグメントとが重複部分を有する場合に、前記第３のセグメントと前記第４のセグメントの前記重複部分を前記第１のセグメントと前記第２のセグメントの前記重複部分と関連付けするステップと、
前記第３のセグメントと前記第４のセグメントとが重複部分を有する場合に、前記第３のセグメントと前記第４のセグメントとの前記重複部分をマージした単一のターゲット言語単語列とした結合体を、前記第１のセグメントと前記第２のセグメントとの前記重複部分をマージした単一のソース単語列とした結合体と関連付けするステップと、
を実行するためのコンピュータプロセッサによって執行可能なプログラムをその上に格納しているコンピュータ読み取り可能記憶媒体。
【請求項６３】
情報の効率のよい転送のために関連付けをトークン設定するための方法であって、
関連付けを生成するステップと、
前記関連付けと等しいような１つのトークンを指定することによって前記関連付けをトークン設定するステップと、を含んでおり、
前記関連付け生成のステップは、
ソース言語で表現された単語列のターゲット言語で表現された単語列への翻訳を提供するステップと、
前記ソース言語で表現されたコンテンツに関して、その第１のセグメントとその第２のセグメントが重複部分を有するような２つのセグメントを受け取るステップと、
前記単語列の翻訳を用いてコンテンツの前記第１のセグメントを翻訳し、前記ターゲット言語で表現された第３のセグメントを戻すステップと、
前記単語列の翻訳を用いてコンテンツの前記第２のセグメントを翻訳し、前記ターゲット言語で表現された第４のセグメントを戻すステップと、
前記第３のセグメントおよび前記第４のセグメントを分析し、前記第３のセグメントと前記第４のセグメントが重複する部分を有するか否かを判定するステップと、
前記第３のセグメントと前記第４のセグメントとが重複部分を有する場合に、前記第３のセグメントと前記第４のセグメントの前記重複部分を前記第１のセグメントと前記第２のセグメントの前記重複部分と関連付けするステップと、
前記第３のセグメントと前記第４のセグメントとが重複部分を有する場合に、前記第３のセグメントと前記第４のセグメントとの前記重複部分をマージした単一のターゲット言語単語列とした結合体を、前記第１のセグメントと前記第２のセグメントとの前記重複部分をマージした単一のソース単語列とした結合体と関連付けするステップと、
を含んでいるトークン設定方法。
【請求項６４】
前記トークンを１つの箇所から第２の箇所または複数の第２の箇所まで送出するステップと、
前記第２の箇所または複数の第２の箇所において前記指定されたトークンを分析し前記関連付けを特定するステップと、
前記関連付けをユーザに提供するステップと、
をさらに含む請求項６３に記載の方法。
【請求項６５】
コンテンツを変換しナレッジベースを再構築するための方法であって、
ａ．第１の言語で表現されたコンテンツを受け取るステップと、
ｂ．前記第１の言語で表現されたコンテンツを複数のセグメントに構文解析するステップと、
ｃ．その第１のセグメントがその第２のセグメントと前記コンテンツの重複部分を有するように第１のセグメントおよび第２のセグメントを選択するステップと、
ｄ．第２の言語で表現された前記コンテンツに関する、前記第１と第２のセグメントのうちの一方に対応した第１のターゲットセグメントにアクセスするステップと、
ｅ．第２の言語で表現された前記コンテンツに関する、前記第１と第２のセグメントのうちのもう一方に対応し前記第１のターゲットセグメントと重複部分を有する第２のターゲットセグメントにアクセスするステップと、
ｆ．重複部分をマージして前記第１のターゲットセグメントと第２のターゲットセグメントを結合することに基づいて第２の言語で表現された前記コンテンツを決定するステップと、
ｇ．前記第２の言語で表現された前記コンテンツを提供するステップと、
ｈ．前記第２のセグメントを前記第１のセグメントに指定し、前記第２のセグメントと重複部分を備えた次のセグメントを前記第２のセグメントに指定して前記複数のセグメントのすべてに関してステップｃ．からｇ．までを反復するステップと、
ｉ．前記コンテンツのすべてが前記第２の言語に変換されるまで前記複数のセグメントのすべての次のセグメントに関してステップｈ．を反復するステップと、
を含む方法。
【請求項６６】
ナレッジベースを再構築することによってドキュメントのコンテンツを変換するための方法であって、第１の言語と第２の言語によるコンテンツ間のセグメント関連付けからなるデータベースを利用するステップであって、該変換が、前記第１の言語によるドキュメントのコンテンツの重複しているセグメントを構文解析すると共に、そのそれぞれの翻訳内において前記第２の言語によるコンテンツの重複しているセグメントを有するか検査すること、並びに前記検査した第１の言語コンテンツおよび前記検査した第２の言語コンテンツからの重複しているセグメントをマージすること、を含むようにしたデータベース利用ステップと、重複しているセグメントをマージした後に前記第１の言語コンテンツと前記第２の言語コンテンツとでコンテンツを関連付けするステップとを含む方法。
【請求項６７】
ドキュメントを変換しナレッジベースを再構築するための方法であって、
ａ．第１の言語データによるセグメントを第２の言語によるデータセグメントと関連付けさせて備えるコンテンツを提供するステップと、
ｂ．第１の言語による翻訳しようとするドキュメントから、前記ドキュメントのうちの第１の単語で開始されておりデータベース内に存在しているデータセグメントを選択するステップと、
ｃ．前記データベースから、前記第１の言語による位置特定された第１のセグメントと関連付けされた前記第２の言語によるセグメントを取り出すステップと、
ｄ．前記第１の言語による直前の区切られたセグメントと重複する１つまたは複数の部分を有するように前記第１の言語による少なくとも第２の区切られたセグメントを選択するステップと、
ｅ．前記データベースから、前記第１の言語による前記選択された第２のセグメントと関連付けされた前記第２の言語による第２のセグメントを取り出すステップと、
ｆ．前記第１の言語による前記２つのデータセグメントを戻すと共に、前記重複部分を前記第１の言語による単一のデータセグメントとしてマージさせるステップと、
ｇ．前記第２の言語による前記２つのデータセグメントが重複部分を有する場合に、前記重複部分をマージさせて前記第２の言語による単一のデータセグメントを戻すステップと、
ｈ．前記第１の言語による前記単一のデータセグメントを前記第２の言語による前記単一のデータセグメントと関連付けし、これにより前記第１の言語から前記第２の言語への前記単一のデータセグメントの変換を戻すステップと、
を含む方法。
【請求項６８】
第１の言語による前記直前のデータセグメントと重複している前記第１の言語ドキュメント内の次のデータセグメントを前記第１の言語による第２の区切られたセグメントとして指定しながら、ステップｄ．からｈ．までを反復するステップをさらに含む請求項６７に記載の方法。
【請求項６９】
前記第１の言語ドキュメントのうちの直前のデータセグメントと重複している前記第１の言語による次のデータセグメントのすべてに関して、前記ドキュメント全体が変換されるまでステップｄ．からｈ．までを反復するステップをさらに含む請求項６８に記載の方法。
【請求項７０】
前記セグメントは１つまたは複数の単語からなる形式で生じさせている請求項６７に記載の方法。
【請求項７１】
前記セグメントは複数の単語からなる形式で生じさせている請求項６７に記載の方法。
【請求項７２】
ドキュメントを変換する方法であって、
ａ．第１の言語データによるセグメントを第２の言語によるデータセグメントと関連付けさせて備えるコンテンツを提供するステップと、
ｂ．第１の言語による翻訳しようとするドキュメントから、前記ドキュメントのうちの第１の単語で開始されておりデータベース内に存在しているデータセグメントを選択するステップと、
ｃ．前記データベースから、前記第１の言語による位置特定された第１のセグメントと関連付けされた前記第２の言語によるセグメントを取り出すステップと、
ｄ．前記第１の言語による直前の区切られたセグメントと重複する１つまたは複数の部分を有するように前記第１の言語による少なくとも第２の区切られたセグメントを選択するステップと、
ｅ．前記データベースから、前記第１の言語による前記選択された第２のセグメントと関連付けされている、前記第２の言語による前記セグメントと重複した部分を有する前記第２の言語による第２のセグメントを取り出すステップと、
ｆ．前記重複部分をマージさせながら前記第２の言語による前記２つのセグメントを結合し、重複部分をマージさせた前記第１の言語による前記２つのセグメントに対する翻訳を形成させるステップと、
を含む方法。
【請求項７３】
次のセグメントを第２の区切られたセグメントとして指定しながら、前記ドキュメントが完全に第２の言語に変換されるまでステップｄ．からｆ．までを反復するステップをさらに含む請求項７２に記載の方法。
【請求項７４】
プロセッサと、前記プロセッサに結合させたメモリと、前記メモリ内に格納されたプログラムと、を含むコンピュータデバイスであって、前記コンピュータは前記プログラムを執行すると共に、
ａ．第１の言語で表現されたコンテンツを受け取るステップと、
ｂ．前記第１の言語で表現されたコンテンツを複数のセグメントに構文解析するステップと、
ｃ．その第１のセグメントがその第２のセグメントと前記コンテンツの重複部分を有するように第１のセグメントおよび第２のセグメントを選択するステップと、
ｄ．第２の言語で表現された前記コンテンツに関する、前記第１と第２のセグメントのうちの一方に対応した第１のターゲットセグメントにアクセスするステップと、
ｅ．第２の言語で表現された前記コンテンツに関する、前記第１と第２のセグメントのうちのもう一方に対応し前記第１のターゲットセグメントと重複部分を有する第２のターゲットセグメントにアクセスするステップと、
ｆ．重複部分をマージして前記第１のターゲットセグメントと第２のターゲットセグメントを結合することに基づいて第２の言語で表現された前記コンテンツを決定するステップと、
ｇ．前記第２の言語で表現された前記コンテンツを提供するステップと、
ｈ．前記第２のセグメントを前記第１のセグメントに指定し、前記第２のセグメントと重複部分を備えた次のセグメントを前記第２のセグメントに指定して前記複数のセグメントのすべてに関してステップｃ．からｇ．までを反復するステップと、
ｉ．前記コンテンツのすべてが第２の言語に変換されるまで前記複数のセグメントのすべての次のセグメントに関してステップｈ．を反復するステップと、
を実行するように構成されているコンピュータデバイス。
【請求項７５】
プロセッサと、前記プロセッサに結合させたメモリと、前記メモリ内に格納されたプログラムと、を含むコンピュータデバイスであって、前記コンピュータは前記プログラムを執行すると共に、
ａ．第１の言語データによるセグメントを第２の言語によるデータセグメントと関連付けさせて備えるコンテンツを提供するステップと、
ｂ．第１の言語による翻訳しようとするドキュメントから、前記ドキュメントのうちの第１の単語で開始されておりデータベース内に存在しているデータセグメントを選択するステップと、
ｃ．前記データベースから、前記第１の言語による位置特定された第１のセグメントと関連付けされた前記第２の言語によるセグメントを取り出すステップと、
ｄ．前記第１の言語による直前の区切られたセグメントと重複する１つまたは複数の部分を有するように前記第１の言語による少なくとも第２の区切られたセグメントを選択するステップと、
ｅ．前記データベースから、前記第１の言語による前記選択された第２のセグメントと関連付けされた前記第２の言語によるセグメントを取り出すステップと、
ｆ．前記第１の言語による前記２つのデータセグメントを戻すと共に、前記重複部分を前記第１の言語による単一のデータセグメントとしてマージさせるステップと、
ｇ．前記第２の言語による前記２つのデータセグメントが重複部分を有する場合に、前記重複部分を結合させた前記第２の言語による単一のデータセグメントを戻すステップと、
ｈ．前記第１の言語による前記単一のデータセグメントを前記第２の言語による前記単一のデータセグメントと関連付けし、これにより前記第１の言語から前記第２の言語への前記単一のデータセグメントの変換を戻すステップと、
を実行するように構成されているコンピュータデバイス。
【請求項７６】
第１の言語による前記直前のデータセグメントと重複している前記第１の言語ドキュメント内の次のデータセグメントを前記第１の言語による第２の区切られたセグメントとして指定しながら、ステップｄ．からｈ．までを反復するようにさらに構成されている請求項７５に記載のコンピュータデバイス。
【請求項７７】
前記第１の言語ドキュメントのうち前記第１の言語による前記直前のデータセグメントと重複している前記第１の言語による次のデータセグメントのすべてに関して、前記ドキュメント全体の前記コンテンツが変換されるまでステップｄ．からｈ．までを反復するステップをさらに含む請求項７６に記載のコンピュータデバイス。
【請求項７８】
前記セグメントは１つまたは複数の単語からなる形式で生じさせている請求項７５に記載のコンピュータデバイス。
【請求項７９】
前記セグメントは複数の単語からなる形式で生じさせている請求項７５に記載のコンピュータデバイス。
【請求項８０】
プロセッサと、前記プロセッサに結合させたメモリと、前記メモリ内に格納されたプログラムと、を含むコンピュータデバイスであって、前記コンピュータは前記プログラムを執行すると共に、
ａ．第１の言語データによるセグメントを第２の言語によるデータセグメントと関連付けさせて備えるコンテンツを提供するステップと、
ｂ．第１の言語による翻訳しようとするドキュメントから、前記ドキュメントのうちの第１の単語で開始されておりデータベース内に存在しているデータセグメントを選択するステップと、
ｃ．前記データベースから、前記第１の言語による位置特定された第１のセグメントと関連付けされた前記第２の言語によるセグメントを取り出すステップと、
ｄ．前記第１の言語による直前の区切られたセグメントと重複する１つまたは複数の部分を有するように前記第１の言語による少なくとも第２の区切られたセグメントを選択するステップと、
ｅ．前記データベースから、前記第１の言語による前記選択された第２のセグメントと関連付けされている、前記第２の言語による前記セグメントと重複した部分を有する前記第２の言語による第２のセグメントを取り出すステップと、
ｆ．前記重複部分をマージさせながら前記第２の言語による前記２つのセグメントを結合し、重複部分をマージさせた前記第１の言語による前記２つのセグメントに対する翻訳を形成させるステップと、
を実行するように構成されているコンピュータデバイス。
【請求項８１】
次のセグメントを第２の区切られたセグメントとして指定しながら、前記ドキュメントが完全に第２の言語に変換されるまでステップｄ．からｆ．までを反復するようにさらに構成されている請求項８０に記載のコンピュータデバイス。
【請求項８２】
ａ．第１の言語で表現されたコンテンツを受け取るステップと、
ｂ．前記第１の言語で表現されたコンテンツを複数のセグメントに構文解析するステップと、
ｃ．その第１のセグメントがその第２のセグメントと前記コンテンツの重複部分を有するように第１のセグメントおよび第２のセグメントを選択するステップと、
ｄ．第２の言語で表現された前記コンテンツに関する、前記第１と第２のセグメントのうちの一方に対応した第１のターゲットセグメントにアクセスするステップと、
ｅ．第２の言語で表現された前記コンテンツに関する、前記第１と第２のセグメントのうちのもう一方に対応し前記第１のターゲットセグメントと重複部分を有する第２のターゲットセグメントにアクセスするステップと、
ｆ．重複部分をマージして前記第１のターゲットセグメントと第２のターゲットセグメントを結合することに基づいて第２の言語で表現された前記コンテンツを決定するステップと、
ｇ．前記第２の言語で表現された前記コンテンツを提供するステップと、
ｈ．前記第２のセグメントを前記第１のセグメントに指定し、前記第２のセグメントと重複部分を備えた次のセグメントを前記第２のセグメントに指定して前記複数のセグメントのすべてに関してステップｃ．からｇ．までを反復するステップと、
ｉ．前記複数のセグメントのすべての次のセグメントに関してステップｈ．を反復するステップと、
を実行するためのコンピュータプロセッサによって執行可能なプログラムをその上に格納しているコンピュータ読み取り可能記憶媒体。
【請求項８３】
ａ．第１の言語データによるセグメントを第２の言語によるデータセグメントと関連付けさせて備えるコンテンツを提供するステップと、
ｂ．第１の言語による翻訳しようとするドキュメントから、前記ドキュメントのうちの第１の単語で開始されておりデータベース内に存在しているデータセグメントを選択するステップと、
ｃ．前記データベースから、前記第１の言語による位置特定された第１のセグメントと関連付けされた前記第２の言語によるセグメントを取り出すステップと、
ｄ．前記第１の言語による直前の区切られたセグメントと重複する１つまたは複数の部分を有するように前記第１の言語による少なくとも第２の区切られたセグメントを選択するステップと、
ｅ．前記データベースから、前記第１の言語による前記選択された第２のセグメントと関連付けされた前記第２の言語による第２のセグメントを取り出すステップと、
ｆ．前記第１の言語による前記２つのデータセグメントを戻すと共に、前記重複部分を前記第１の言語による単一のデータセグメントとしてマージさせるステップと、
ｇ．前記第２の言語による前記２つのデータセグメントが重複部分を有する場合に、前記重複部分を結合させた前記第２の言語による単一のデータセグメントを戻すステップと、
ｈ．前記第１の言語による前記単一のデータセグメントを前記第２の言語による前記単一のデータセグメントと関連付けし、これにより前記第１の言語から前記第２の言語への前記単一のデータセグメントの変換を戻すステップと、
を実行するためのコンピュータプロセッサによって執行可能なプログラムをその上に格納しているコンピュータ読み取り可能記憶媒体。
【請求項８４】
第１の言語による前記直前のデータセグメントと重複している前記第１の言語ドキュメント内の次のデータセグメントを前記第１の言語による第２の区切られたセグメントとして指定しながら、ステップｄ．からｈ．までを反復するように構成されている請求項８３に記載のコンピュータ媒体。
【請求項８５】
前記第１の言語ドキュメントのうち前記第１の言語による前記直前のデータセグメントと重複している前記第１の言語による次のデータセグメントのすべてに関して、前記ドキュメント全体の前記コンテンツが変換されるまでステップｄ．からｈ．までを反復するステップをさらに含む請求項８４に記載のコンピュータ媒体。
【請求項８６】
前記セグメントは１つまたは複数の単語からなる形式で生じさせている請求項８４に記載のコンピュータ媒体。
【請求項８７】
前記セグメントは複数の単語からなる形式で生じさせている請求項８３に記載のコンピュータ媒体。
【請求項８８】
ａ．第１の言語データによるセグメントを第２の言語によるデータセグメントと関連付けさせて備えるコンテンツを提供するステップと、
ｂ．第１の言語による翻訳しようとするドキュメントから、前記ドキュメントのうちの第１の単語で開始されておりデータベース内に存在しているデータセグメントを選択するステップと、
ｃ．前記データベースから、前記第１の言語による位置特定された第１のセグメントと関連付けされた前記第２の言語によるセグメントを取り出すステップと、
ｄ．前記第１の言語による直前の区切られたセグメントと重複する１つまたは複数の部分を有するように前記第１の言語による少なくとも第２の区切られたセグメントを選択するステップと、
ｅ．前記データベースから、前記第１の言語による前記選択された第２のセグメントと関連付けされている、前記第２の言語による前記セグメントと重複した部分を有する前記第２の言語による第２のセグメントを取り出すステップと、
ｆ．前記重複部分をマージさせながら前記第２の言語による前記２つのセグメントを結合し、重複部分をマージさせた前記第１の言語による前記２つのセグメントに対する翻訳を形成させるステップと、
を実行するためのコンピュータプロセッサによって執行可能なプログラムをその上に格納しているコンピュータ読み取り可能記憶媒体。
【請求項８９】
前記重複部分を備えた次のセグメントを前記第１の言語による第２の区切られたセグメントとして指定しながら、前記ドキュメントが完全に第２の言語に変換されるまでステップｄ．からｆ．までを反復するようにさらに構成されている請求項８８に記載のコンピュータ媒体。
【請求項９０】
コンテンツを変換しナレッジベースを再構築するためのコンピュータシステムであって、
ａ．第１の言語で表現されたコンテンツを受け取り、前記コンテンツを少なくとも第１のセグメントと第２のセグメントとに構文解析するコンピューティングデバイスであって、前記第１のセグメントは第１の部分を有しており、前記第２のセグメントは第２の部分を有しており、前記第１の部分および前記第２の部分は前記コンテンツの重複部分を有しているコンピューティングデバイス、を備えており、
ｂ．前記コンピューティングデバイスは前記コンテンツのうちのそれぞれ第２の言語で表現された第３および第４のセグメントにアクセスしており、前記第３のセグメントは前記第１および第２のセグメントのうちの一方に対応しており、前記第４のセグメントは前記第１および第２のセグメントのうちのもう一方に対応すると共に前記第３のセグメントと重複した部分を有しており、
ｃ．前記コンピューティングデバイスは重複部分を有する前記第３および第４のセグメントに基づいて前記第２の言語で表現された前記コンテンツを決定すると共に前記第２の言語で前記コンテンツを提供している、
コンピュータシステム。
【請求項９１】
前記第３および第４のセグメントを保存するデータベースシステムをさらに備えており、前記コンピューティングデバイスは前記データベースシステムから前記第３および第４のセグメントにアクセスしている請求項９０に記載のコンピュータシステム。
【請求項９２】
コンテンツの前記第２のセグメントを第１の言語によるコンテンツの前記第１のセグメントに指定し、第１の言語による指定された第１のセグメントと重複した部分を有する第１の言語によるコンテンツの次のセグメントを第１の言語によるコンテンツの前記第２のセグメントに指定して、前記コンテンツ全体が変換されるまでコンテンツの次のセグメントに関してステップａ．からｃ．までを反復している請求項９０に記載のコンピュータシステム。
【請求項９３】
単一の言語による頻度関連付けデータベースを生成する方法であって、
少なくとも１つのドキュメントを含んだドキュメントの集積体を提供するステップと、
分析対象の単語または単語列クエリをユーザから受け取るステップと、
前記クエリの出現に関して前記ドキュメントの集積体を検索するステップと、
前記クエリのユーザ定義の量の単語の内部に出現する単語および単語列からなるリストを生成させるステップと、
前記クエリのユーザ定義の量の単語の内部に出現する再出現のすべての単語および単語列の出現頻度からなるリストを表集計するステップと、
を含む方法。
【請求項９４】
前記クエリのユーザ定義の量の単語の内部に出現する前記単語および単語列の接近度のリストを生成するステップをさらに含む請求項９３に記載の方法。
【請求項９５】
単語の前記リスト上で２つ以上の単語または単語列、あるいはこの両者を関連付けするステップをさらに含む請求項９３に記載の方法。
【請求項９６】
前記単語および単語列の前記リスト、出現頻度の前記リスト、並びに前記単語および単語列の前記接近度の前記リストのうちの１つまたは複数のリストがユーザに戻される請求項９３または９４に記載の方法。
【請求項９７】
プロセッサと、前記プロセッサに結合させたメモリと、前記メモリ内に格納されたプログラムと、を含むコンピュータデバイスであって、前記コンピュータは前記プログラムを執行すると共に、
少なくとも１つのドキュメントを含んだドキュメントの集積体を提供するステップと、
分析対象の単語または単語列クエリをユーザから受け取るステップと、
前記クエリの出現に関して前記ドキュメントの集積体を検索するステップと、
前記クエリのユーザ定義の量の単語の内部に出現する単語および単語列からなるリストを生成させるステップと、
前記クエリのユーザ定義の量の単語の内部に出現する再出現のすべての単語および単語列の出現頻度からなるリストを表集計するステップと、
を実行するように構成されているコンピュータデバイス。
【請求項９８】
前記クエリのユーザ定義の量の単語の内部に出現する前記単語および単語列の接近度のリストを生成するようにさらに構成されている請求項９７に記載のコンピュータデバイス。
【請求項９９】
単語の前記リスト上で２つ以上の単語または単語列、あるいはこの両者を関連付けするステップをさらに含む請求項９７に記載のコンピュータデバイス。
【請求項１００】
前記単語および単語列の前記リスト、出現頻度の前記リスト、並びに前記単語および単語列の前記接近度の前記リストのうちの１つまたは複数のリストがユーザに戻される請求項９７または９８に記載のコンピュータデバイス。
【請求項１０１】
少なくとも１つのドキュメントを含んだドキュメントの集積体を提供するステップと、
分析対象の単語または単語列クエリをユーザから受け取るステップと、
前記クエリの出現に関して前記ドキュメントの集積体を検索するステップと、
前記クエリのユーザ定義の量の単語の内部に出現する単語および単語列からなるリストを生成させるステップと、
前記クエリのユーザ定義の量の単語の内部に出現する再出現のすべての単語および単語列の出現頻度からなるリストを表集計するステップと、
を実行するためのコンピュータプロセッサによって執行可能なプログラムをその上に格納しているコンピュータ読み取り可能記憶媒体。
【請求項１０２】
前記クエリのユーザ定義の量の単語の内部に出現する前記単語および単語列の接近度のリストを生成するステップをさらに実行している請求項１０１に記載のコンピュータ媒体。
【請求項１０３】
単語の前記リスト上で２つ以上の単語または単語列、あるいはこの両者を関連付けするステップをさらに含む請求項１０１に記載のコンピュータ媒体。
【請求項１０４】
前記単語および単語列の前記リスト、出現頻度の前記リスト、並びに前記単語および単語列の前記接近度の前記リストのうちの１つまたは複数のリストがユーザに戻される請求項１０１または１０２に記載のコンピュータ媒体。
【請求項１０５】
分析対象の第２の単語または単語列クエリをユーザから受け取るステップと、
前記第２のクエリの出現に関して前記ドキュメントの集積体を検索するステップと、
前記第２のクエリのユーザ定義の量の単語の内部に出現する単語および単語列からなる第２のリストを生成させるステップと、
前記第２のクエリのユーザ定義の量の単語の内部に出現する再出現のすべての単語および単語列の出現頻度からなる第２のリストを生成するステップと、
前記クエリのユーザ定義の数の単語および前記第２のクエリのユーザ定義の数の単語の内部において単語および単語列の前記リストと単語および単語列の前記第２のリストの両方のリスト上に出現する単語および単語列からなる第３のリストを生成するステップと、
前記第３のリスト上の単語および単語列を前記第１のクエリおよび前記第２のクエリと関連付けするステップと、
をさらに含む請求項９３に記載の方法。
【請求項１０６】
単語および単語列の前記第３のリストはユーザ定義の基準によって修正されている請求項１０５に記載の方法。
【請求項１０７】
前記単語および単語列の前記第３のリストはユーザ定義のパラメータに基づいてランク付けされている請求項１０５に記載の方法。
【請求項１０８】
分析対象の第２の単語または単語列クエリをユーザから受け取るステップと、
前記第２のクエリの出現に関して前記ドキュメントの集積体を検索するステップと、
前記第２のクエリのユーザ定義の量の単語の内部に出現する単語および単語列からなる第２のリストを生成させるステップと、
前記第２のクエリのユーザ定義の量の単語の内部に出現する再出現のすべての単語および単語列の出現頻度からなる第２のリストを生成するステップと、
前記クエリのユーザ定義の数の単語および前記第２のクエリのユーザ定義の数の単語の内部において単語および単語列の前記リストと単語および単語列の前記第２のリストの両方のリスト上に出現する単語および単語列からなる第３のリストを生成するステップと、
前記第３のリスト上の単語および単語列を前記第１のクエリおよび前記第２のクエリと関連付けするステップと、
を実行するようにさらに構成されている請求項９７に記載のコンピュータデバイス。
【請求項１０９】
単語および単語列の前記第３のリストはユーザ定義の基準によって修正されている請求項１０８に記載のコンピュータデバイス。
【請求項１１０】
単語および単語列の前記第３のリストはユーザ定義のパラメータに基づいてランク付けされている請求項１０８に記載のコンピュータデバイス。
【請求項１１１】
分析対象の第２の単語または単語列クエリをユーザから受け取るステップと、
前記第２のクエリの出現に関して前記ドキュメントの集積体を検索するステップと、
前記第２のクエリのユーザ定義の量の単語の内部に出現する単語および単語列からなる第２のリストを生成させるステップと、
前記第２のクエリのユーザ定義の量の単語の内部に出現する再出現のすべての単語および単語列の出現頻度からなる第２のリストを生成するステップと、
前記クエリのユーザ定義の数の単語および前記第２のクエリのユーザ定義の数の単語の内部において単語および単語列の前記リストと単語および単語列の前記第２のリストの両方のリスト上に出現する単語および単語列からなる第３のリストを生成するステップと、
前記第３のリスト上の単語および単語列を前記第１のクエリおよび前記第２のクエリと関連付けするステップと、
をさらに含む請求項１０１に記載のコンピュータ媒体。
【請求項１１２】
単語および単語列の前記第３のリストはユーザ定義の基準によって修正されている請求項１１１に記載のコンピュータ媒体。
【請求項１１３】
単語および単語列の前記第３のリストはユーザ定義のパラメータに基づいてランク付けされている請求項１１１に記載のコンピュータ媒体。
【請求項１１４】
ある言語による単語を関連付けするための方法であって、
少なくとも１つのドキュメントを含んだドキュメントの集積体を提供するステップと、
第１の単語または単語列と、第２の単語または単語列と、を選択するステップと、
上限および下限を有する前記第２の単語または単語列の定義された接近度レンジ内において前記第１の単語または単語列の出現を有するすべてのドキュメントを位置特定するステップと、
前記位置特定されたドキュメント内において、前記第１の単語または単語列並びに前記第２の単語または単語列と関連させて定義された１つのレンジを定義するステップと、
再出現する単語および単語列に関して前記レンジを検索するステップと、
前記レンジ内のおける再出現する単語および単語列の出現頻度に基づいて、前記第１の単語または単語列並びに前記第２の単語または単語列とを再出現する単語および単語列と関連付けするステップと、
を含む方法。
【請求項１１５】
第１の単語または単語列と第２の単語または単語列とに対する前記関連付けのステップは、単語または単語列の出現頻度がより高いことによって強化されている請求項１１４に記載の方法。
【請求項１１６】
第１の単語または単語列と第２の単語または単語列とに対する前記関連付けのステップは、単語または単語列の出現頻度がより低いことによって強化されている請求項１１４に記載の方法。
【請求項１１７】
前記定義された接近度レンジの前記上限および前記下限は等しい請求項１１４に記載の方法。
【請求項１１８】
プロセッサと、前記プロセッサに結合させたメモリと、前記メモリ内に格納されたプログラムと、を含むコンピュータデバイスであって、前記コンピュータは前記プログラムを執行すると共に、
少なくとも１つのドキュメントを含んだドキュメントの集積体を提供するステップと、
第１の単語または単語列と、第２の単語または単語列と、を選択するステップと、
上限および下限を有する前記第２の単語または単語列の定義された接近度レンジ内において前記第１の単語または単語列の出現を有するすべてのドキュメントを位置特定するステップと、
前記位置特定されたドキュメント内において、前記第１の単語または単語列並びに前記第２の単語または単語列と関連させて定義された１つのレンジを定義するステップと、
再出現する単語および単語列に関して前記レンジを検索するステップと、
前記レンジ内のおける再出現する単語および単語列の出現頻度に基づいて、前記第１の単語または単語列並びに前記第２の単語または単語列とを再出現する単語および単語列と関連付けするステップと、
を実行するように構成されているコンピュータデバイス。
【請求項１１９】
第１の単語または単語列と第２の単語または単語列とに対する前記関連付けのステップは、単語または単語列の出現頻度がより高いことによって強化されている請求項１１８に記載のコンピュータデバイス。
【請求項１２０】
第１の単語または単語列と第２の単語または単語列とに対する前記関連付けのステップは、単語または単語列の出現頻度がより低いことによって強化されている請求項１１８に記載のコンピュータデバイス。
【請求項１２１】
前記定義された接近度レンジの前記上限および前記下限は等しい請求項１１８に記載のコンピュータデバイス。
【請求項１２２】
少なくとも１つのドキュメントを含んだドキュメントの集積体を提供するステップと、
第１の単語または単語列と、第２の単語または単語列と、を選択するステップと、
上限および下限を有する前記第２の単語または単語列の定義された接近度レンジ内において前記第１の単語または単語列の出現を有するすべてのドキュメントを位置特定するステップと、
前記位置特定されたドキュメント内において、前記第１の単語または単語列並びに前記第２の単語または単語列と関連させて定義された１つのレンジを定義するステップと、
再出現する単語および単語列に関して前記レンジを検索するステップと、
前記レンジ内のおける再出現する単語および単語列の出現頻度に基づいて、前記第１の単語または単語列並びに前記第２の単語または単語列とを再出現する単語および単語列と関連付けするステップと、
を実行するためのコンピュータプロセッサによって執行可能なプログラムをその上に格納しているコンピュータ読み取り可能記憶媒体。
【請求項１２３】
第１の単語または単語列と第２の単語または単語列とに対する前記関連付けのステップは、単語または単語列の出現頻度がより高いことによって強化されている請求項１２２に記載のコンピュータ媒体。
【請求項１２４】
第１の単語または単語列と第２の単語または単語列とに対する前記関連付けのステップは、単語または単語列の出現頻度がより低いことによって強化されている請求項１２２に記載のコンピュータ媒体。
【請求項１２５】
前記定義された接近度レンジの前記上限および前記下限は等しい請求項１２２に記載のコンピュータ媒体。
【請求項１２６】
前記第１の単語または単語列と前記第２の単語または単語列のいずれかを前記第１の単語または単語列に指定するステップと、
前記関連付けステップからの１つの結果である第３の単語または単語列を選択し、この結果を前記第２の単語または単語列に指定するステップと、
前記選択ステップ、位置特定ステップ、定義ステップ、検索ステップ、および関連付けステップを反復するステップと、
をさらに含む請求項１１４に記載の方法。
【請求項１２７】
前記第１の単語または単語列と前記第２の単語または単語列のいずれかを前記第１の単語または単語列に指定するステップと、
前記関連付けステップからの１つの結果である第３の単語または単語列を選択し、この結果を前記第２の単語または単語列に指定するステップと、
前記選択ステップ、位置特定ステップ、定義ステップ、検索ステップ、および関連付けステップを反復するステップと、
を実行するようにさらに構成された請求項１１８に記載のコンピュータデバイス。
【請求項１２８】
前記第１の単語または単語列と前記第２の単語または単語列のいずれかを前記第１の単語または単語列に指定するステップと、
前記関連付けステップからの１つの結果である第３の単語または単語列を選択し、この結果を前記第２の単語または単語列に指定するステップと、
前記選択ステップ、位置特定ステップ、定義ステップ、検索ステップ、および関連付けステップを反復するステップと、
を実行するようにさらに構成された請求項１２２に記載のコンピュータ媒体。
【請求項１２９】
前記第１の単語または単語列クエリと前記第２の単語または単語列クエリのいずれかを前記第１の単語または単語列クエリに指定するステップと、
単語および単語列に対する前記関連付けステップからの１つの結果である第３の単語または単語列を選択し、この結果を前記第２の単語または単語列クエリに指定するステップと、
前記検索ステップ、単語および単語列の第２のリストに対する生成ステップ、出現頻度の第２のリストに対する生成ステップ、単語および単語列の第３のリストに対する生成ステップ、および関連付けステップを反復するステップと、
をさらに含む請求項１０５に記載の方法。
【請求項１３０】
前記第１の単語または単語列クエリと前記第２の単語または単語列クエリのいずれかを前記第１の単語または単語列クエリに指定するステップと、
単語および単語列に対する前記関連付けステップからの１つの結果である第３の単語または単語列を選択し、この結果を前記第２の単語または単語列クエリに指定するステップと、
前記検索ステップ、単語および単語列の第２のリストに対する生成ステップ、出現頻度の第２のリストに対する生成ステップ、単語および単語列の第３のリストに対する生成ステップ、および関連付けステップを反復するステップと、
をさらに含む請求項１０８に記載のコンピュータデバイス。
【請求項１３１】
前記第１の単語または単語列クエリと前記第２の単語または単語列クエリのいずれかを前記第１の単語または単語列クエリに指定するステップと、
単語および単語列に対する前記関連付けステップからの１つの結果である第３の単語または単語列を選択し、この結果を前記第２の単語または単語列クエリに指定するステップと、
前記検索ステップ、単語および単語列の第２のリストに対する生成ステップ、出現頻度の第２のリストに対する生成ステップ、単語および単語列の第３のリストに対する生成ステップ、および関連付けステップを反復するステップと、
をさらに含む請求項１１１に記載のコンピュータ媒体。
【請求項１３２】
単一の言語による単語および単語列を関連付けするための方法であって、
ａ．少なくとも１つのドキュメントを含んだドキュメントの集積体を提供するステップと、
ｂ．分析対象の単語または単語列クエリをユーザから受け取るステップと、
ｃ．前記分析対象のクエリに関して前記ドキュメントの集積体を検索し、前記分析対象のクエリを包含するドキュメントを戻すステップと、
ｄ．前記戻されたドキュメント内でその頻度に基づいて前記分析対象のクエリの左側にユーザ定義の量の単語または単語列あるいはこれら両者を決定すると共に、前記戻されたドキュメント内で前記分析対象のクエリの左側の前記単語または単語列あるいはこれら両者からなるレフトシグネチャ・リストを生成するステップと、
ｅ．前記レフトシグネチャ・リスト上の各単語および単語列に関して前記ドキュメントの集積体を検索するステップと、
ｆ．前記レフトシグネチャ・リストを構成する前記単語または単語列あるいはこれら両者の右側にユーザ定義の量の単語または単語列あるいはこれら両者を決定すると共に、ドキュメントの集積体内でその頻度に基づいて前記レフトシグネチャ・リスト上の前記単語または単語列あるいはこれら両者の右側にある前記単語または単語列あるいはこれら両者からなるレフトアンカー・リストを生成するステップと、
ｇ．前記戻されたドキュメント内において前記分析対象のクエリの右側にユーザ定義の数の単語または単語列あるいはこれら両者を決定すると共に、前記戻されたドキュメント内でその頻度に基づいて前記分析対象のクエリの右側の前記単語または単語列あるいはこれら両者からなるライトシグネチャ・リストを生成するステップと、
ｈ．前記ライトシグネチャ・リスト上の各単語および単語列に関して前記ドキュメントの集積体を検索するステップと、
ｉ．前記ライトシグネチャ・リストを構成する前記単語または単語列あるいはこれら両者の左側にユーザ定義の数の単語または単語列あるいはこれら両者を決定すると共に、その頻度に基づいて前記ライトシグネチャ・リスト上の前記単語または単語列あるいはこれら両者の左側にある前記単語または単語列あるいはこれら両者からなるライトアンカー・リストを生成するステップと、
ｊ．各単語または単語列が前記レフトアンカー・リスト上に出現する頻度と、前記単語または単語列が前記ライトアンカー・リスト上に出現する頻度と、に基づいて前記結果をランク付けするステップと、
を含む方法。
【請求項１３３】
前記結果をランク付けするステップは、各単語または単語列が前記レフトアンカー・リスト上に出現する総頻度に前記単語または単語列が前記ライトアンカー・リスト上に出現する総頻度を乗算するステップを含む請求項１３２に記載の方法。
【請求項１３４】
前記結果をランク付けする前記ステップは、少なくとも１つのレフトアンカー・リスト上および少なくとも１つのライトアンカー・リスト上に出現する各単語または単語列について、各単語または単語列が前記レフトアンカー・リスト上に出現する総頻度を、前記単語または単語列が前記ライトアンカー・リスト上に出現する総頻度に加算するステップを含む請求項１３２に記載の方法。
【請求項１３５】
前記結果をランク付けする前記ステップは、前記単語または単語列が出現するレフトアンカー・リストの総数とライトアンカー・リストの総数に基づいている請求項１３３に記載の方法。
【請求項１３６】
前記結果をランク付けする前記ステップは、ユーザ定義のパラメータに基づいている請求項１３３に記載の方法。
【請求項１３７】
結果をランク付けする前記ステップは、前記結果を新たなクエリに指定すること、ステップａ．からｊ．までを反復し前記新たなクエリに関する結果を決定し戻すこと、並びに前記新たなクエリの前記結果の前記リスト上での前記クエリの前記ランク付けに基づいて前記クエリの前記結果の前記ランク付けを修正することによって修正されている請求項１３３に記載の方法。
【請求項１３８】
前記結果を新たなクエリに指定すること、ステップａ．からｊ．までを反復し前記新たなクエリに関する結果を決定し戻すこと、並びに前記新たなクエリの前記結果の前記リスト上での前記クエリの前記ランク付けに基づいて前記クエリの前記結果を修正することによって結果が修正されている請求項１３３に記載の方法。
【請求項１３９】
前記結果のそれぞれを新たなクエリに指定すること、ステップａ．からｊ．までを反復し前記新たなクエリのそれぞれに関する前記結果を決定し戻すこと、並びに前記新たなクエリに関して前記クエリと前記結果が一緒に出現するリストの数に基づいて前記クエリの前記結果を修正することによって結果が修正されている請求項１３３に記載の方法。
【請求項１４０】
結果をランク付けする前記ステップは、前記結果の前記それぞれを新たなクエリに指定すること、ステップａ．からｊ．までを反復し前記新たなクエリのそれぞれに関する前記結果を決定し戻すこと、並びに前記新たなクエリに関して前記クエリと前記結果が一緒に出現するリストの数に基づいて前記クエリの前記結果の前記ランク付けを修正することによって修正されている請求項１３３に記載の方法。
【請求項１４１】
結果をランク付けする前記ステップは、前記結果のそれぞれを新たなクエリに指定すること、ステップａ．からｊ．までを反復し前記新たなクエリのそれぞれに関する前記結果を決定し戻すこと、並びに前記新たなクエリの前記リスト上での前記クエリおよび前記結果の前記ランク付けに基づいて前記クエリの前記結果に関する前記ランク付けを修正することによって修正されている請求項１３３に記載の方法。
【請求項１４２】
前記結果のそれぞれを新たなクエリに指定すること、ステップａ．からｊ．までを反復し前記新たなクエリのそれぞれに関する前記結果を決定し戻すこと、並びに前記新たなクエリの前記リスト上での前記クエリおよび前記結果の前記ランク付けに基づいて前記クエリの前記結果を修正することによって結果が修正されている請求項１３３に記載の方法。
【請求項１４３】
結果をランク付けする前記ステップは、前記結果を新たなクエリに指定すること、ステップａ．からｉ．までを反復すること、並びに前記新たなクエリに関する前記レフトシグネチャ・リスト上の単語および単語列および／または前記ライトシグネチャ・リスト上の単語および単語列が前記クエリの前記レフトシグネチャ・リストおよび／または前記ライトシグネチャ・リスト上に出現しないことに基づいて前記クエリの前記結果の前記ランク付けを修正することによって修正されている請求項１３３に記載の方法。
【請求項１４４】
前記結果を新たなクエリに指定すること、ステップａ．からｉ．までを反復すること、並びに前記新たなクエリに関する前記レフトシグネチャ・リスト上の単語および単語列および／または前記ライトシグネチャ・リスト上の単語および単語列が前記クエリの前記レフトシグネチャ・リストおよび／または前記ライトシグネチャ・リスト上に出現しないことに基づいて前記クエリの前記結果を修正することによって結果が修正されている請求項１３３に記載の方法。
【請求項１４５】
結果をランク付けする前記ステップは、前記結果を新たなクエリに指定すること、ステップａ．からｉ．までを反復すること、並びに前記クエリに関する前記レフトシグネチャ・リスト上の単語および単語列および／または前記ライトシグネチャ・リスト上の単語および単語列が前記新たなクエリの前記レフトシグネチャ・リストおよび／または前記ライトシグネチャ・リスト上に出現しないことに基づいて前記クエリの前記結果の前記ランク付けを修正することによって修正されている請求項１３３に記載の方法。
【請求項１４６】
前記結果を新たなクエリに指定すること、ステップａ．からｉ．までを反復すること、並びに前記クエリに関する前記レフトシグネチャ・リスト上の単語および単語列および／または前記ライトシグネチャ・リスト上の単語および単語列が前記新たなクエリの前記レフトシグネチャ・リストおよび／または前記ライトシグネチャ・リスト上に出現しないことに基づいて前記クエリの前記結果を修正することによって結果が修正されている請求項１３３に記載の方法。
【請求項１４７】
前記結果を新たなクエリに指定すること、ステップａ．からｉ．までを反復すること、並びに前記クエリに関する前記レフトシグネチャ・リスト上の前記単語および単語列が前記新たなクエリに関する前記ライトシグネチャ・リスト上に出現することに基づいて前記クエリの前記結果を修正することによって結果が修正されている請求項１３３に記載の方法。
【請求項１４８】
結果をランク付けする前記ステップは、前記結果を新たなクエリに指定すること、ステップａ．からｉ．までを反復すること、並びに前記クエリに関する前記レフトシグネチャ・リスト上の前記単語および単語列が前記新たなクエリに関する前記ライトシグネチャ・リスト上に出現することに基づいて前記クエリの前記結果の前記ランク付けを修正することによって修正されている請求項１３３に記載の方法。
【請求項１４９】
前記結果を新たなクエリに指定すること、ステップａ．からｉ．までを反復すること、並びに前記クエリに関する前記ライトシグネチャ・リスト上の前記単語および単語列が前記新たなクエリに関する前記レフトシグネチャ・リスト上に出現することに基づいて前記クエリの前記結果を修正することによって結果が修正されている請求項１３３に記載の方法。
【請求項１５０】
結果をランク付けする前記ステップは、前記結果を新たなクエリに指定すること、ステップａ．からｉ．までを反復すること、並びに前記クエリに関する前記ライトシグネチャ・リスト上の前記単語および単語列が前記新たなクエリに関する前記レフトシグネチャ・リスト上に出現することに基づいて前記クエリの前記結果の前記ランク付けを修正することによって修正されている請求項１３３に記載の方法。
【請求項１５１】
ｋ．前記戻されたドキュメント内でその頻度に基づいて前記分析対象のクエリの左側にユーザ定義の量の単語または単語列あるいはこれら両者を決定すると共に、前記クエリと前記クエリの左側の前記単語または単語列あるいはこれら両者とからなる第２の単語列のリストを生成するステップと、
ｌ．第２の単語列の前記リスト上の各単語列に関して、第２の単語列の前記リスト上の各単語列を新たなクエリに指定してステップｃ．からｈ．までを反復することによって単語および単語列関連付けのリストを生成するステップと、
ｍ．前記戻されたドキュメント内でその頻度に基づいて前記分析対象のクエリの右側にユーザ定義の量の単語または単語列あるいはこれら両者を決定すると共に、前記クエリと前記クエリの右側にある前記単語または単語列あるいはこれら両者とからなる第３の単語列の第２のリストを生成するステップと、
ｎ．第３の単語列の前記第２のリスト上の各単語列に関して、第３の単語列の前記第２のリスト上の各単語列を新たなクエリに指定しステップｃ．からｊ．までを反復することによって単語および単語列関連付けの第２のリストを生成するステップと、
ｏ．関連付けの前記リスト上において、関連付けの前記第２のリスト単語列と重複した部分を有する単語列を決定するステップと、
ｐ．前記重複する単語列の前記重複部分内にある前記単語または単語列を、前記クエリに対する同義語または近同義語と特定するステップと、
を追加的に含む請求項１３３に記載の方法。
【請求項１５２】
プロセッサと、前記プロセッサに結合させたメモリと、前記メモリ内に格納されたプログラムと、を含むコンピュータデバイスであって、前記コンピュータは前記プログラムを執行すると共に、
ａ．少なくとも１つのドキュメントを含んだドキュメントの集積体を提供するステップと、
ｂ．分析対象の単語または単語列クエリをユーザから受け取るステップと、
ｃ．前記分析対象のクエリに関して前記ドキュメントの集積体を検索し、前記分析対象のクエリを包含するドキュメントを戻すステップと、
ｄ．前記戻されたドキュメント内でその頻度に基づいて前記分析対象のクエリの左側にユーザ定義の量の単語または単語列あるいはこれら両者を決定すると共に、前記戻されたドキュメント内で前記分析対象のクエリの左側の前記単語または単語列あるいはこれら両者からなるレフトシグネチャ・リストを生成するステップと、
ｅ．前記レフトシグネチャ・リスト上の各単語および単語列に関して前記ドキュメントの集積体を検索するステップと、
ｆ．前記レフトシグネチャ・リストを構成する前記単語または単語列あるいはこれら両者の右側にユーザ定義の量の単語または単語列あるいはこれら両者を決定すると共に、ドキュメントの集積体内でその頻度に基づいて前記レフトシグネチャ・リスト上の前記単語または単語列あるいはこれら両者の右側にある前記単語または単語列あるいはこれら両者からなるレフトアンカー・リストを生成するステップと、
ｇ．前記戻されたドキュメント内において前記分析対象のクエリの右側にユーザ定義の数の単語または単語列あるいはこれら両者を決定すると共に、前記戻されたドキュメント内でその頻度に基づいて前記分析対象のクエリの右側の前記単語または単語列あるいはこれら両者からなるライトシグネチャ・リストを生成するステップと、
ｈ．前記ライトシグネチャ・リスト上の単語または単語列あるいはこれら両者に関して前記ドキュメントの集積体を検索するステップと、
ｉ．前記ライトシグネチャ・リストを構成する前記単語または単語列あるいはこれら両者の左側にユーザ定義の数の単語または単語列あるいはこれら両者を決定すると共に、前記ライトシグネチャ・リスト上の前記単語または単語列あるいはこれら両者の左側にある前記単語または単語列あるいはこれら両者からなるライトアンカー・リストをその頻度に基づいて生成するステップと、
ｊ．各単語または単語列が前記レフトアンカー・リスト上に出現する頻度と、前記単語または単語列が前記ライトアンカー・リスト上に出現する頻度と、に基づいて結果をランク付けするステップと、
を実行するように構成されているコンピュータデバイス。
【請求項１５３】
結果をランク付けする前記ステップは、各単語または単語列が前記レフトアンカー・リスト上に出現する総頻度に前記単語または単語列が前記ライトアンカー・リスト上に出現する総頻度を乗算するステップを含む請求項１５２に記載のコンピュータデバイス。
【請求項１５４】
結果をランク付けする前記ステップは、１つまたは複数のレフトアンカー・リスト上および１つまたは複数のライトアンカー・リスト上に出現する各単語または単語列について、各単語または単語列が前記レフトアンカー・リスト上に出現する総頻度を、前記単語または単語列が前記ライトアンカー・リスト上に出現する総頻度に加算するステップを含む請求項１５２に記載のコンピュータデバイス。
【請求項１５５】
結果をランク付けする前記ステップは、前記単語または単語列が出現するレフトアンカー・リストの総数とライトアンカー・リストの総数に基づいている請求項１５２に記載のコンピュータデバイス。
【請求項１５６】
結果をランク付けする前記ステップは、ユーザ定義のパラメータに基づいている請求項１５２に記載のコンピュータデバイス。
【請求項１５７】
結果をランク付けする前記ステップは、前記結果を新たなクエリに指定すること、ステップａ．からｊ．までを反復し前記新たなクエリに関する結果を決定し戻すこと、並びに前記新たなクエリの前記結果に対する前記クエリの前記ランク付けに基づいて前記クエリの前記結果の前記ランク付けを修正することによって修正されている請求項１５２に記載のコンピュータデバイス。
【請求項１５８】
前記結果を新たなクエリに指定すること、ステップａ．からｊ．までを反復し前記新たなクエリに関する結果を決定し戻すこと、並びに前記新たなクエリの前記結果に対する前記クエリの前記ランク付けに基づいて前記クエリの前記結果を修正することによって結果が修正されている請求項１５２に記載のコンピュータデバイス。
【請求項１５９】
結果をランク付けする前記ステップは、前記結果のそれぞれを新たなクエリに指定すること、ステップａ．からｊ．までを反復し前記新たなクエリのそれぞれに関する結果を決定し戻すこと、並びに前記新たなクエリに関して前記クエリと前記結果が一緒に出現するリストの数に基づいて前記クエリの前記結果の前記ランク付けを修正することによって修正されている請求項１５２に記載のコンピュータデバイス。
【請求項１６０】
前記結果のそれぞれを新たなクエリに指定すること、ステップａ．からｊ．までを反復し前記新たなクエリのそれぞれに関する前記結果を決定し戻すこと、並びに前記新たなクエリに関して前記クエリと前記結果が一緒に出現するリストの数に基づいて前記クエリの前記結果を修正することによって結果が修正されている請求項１５２に記載のコンピュータデバイス。
【請求項１６１】
結果をランク付けする前記ステップは、前記結果のそれぞれを新たなクエリに指定すること、ステップａ．からｊ．までを反復し前記新たなクエリのそれぞれに関する前記結果を決定し戻すこと、並びに前記クエリの前記ランク付けおよびそれ以外の新たなクエリのリスト上の前記戻り値に基づいて前記クエリの前記結果の前記ランク付けを修正することによって修正されている請求項１５２に記載のコンピュータデバイス。
【請求項１６２】
前記結果のそれぞれを新たなクエリに指定すること、ステップａ．からｉ．までを反復し前記新たなクエリのそれぞれに関する前記結果を決定し戻すこと、並びに前記クエリの前記ランク付けおよびそれ以外の新たなクエリのリスト上の前記戻り値に基づいて前記クエリの前記結果を修正することによって結果が修正されている請求項１５２に記載のコンピュータデバイス。
【請求項１６３】
結果をランク付けする前記ステップは、前記結果を新たなクエリに指定すること、ステップａ．からｉ．までを反復すること、並びに前記新たなクエリに関する前記レフトシグネチャ・リスト上の単語および単語列および／または前記ライトシグネチャ・リスト上の単語および単語列が前記クエリの前記レフトシグネチャ・リストおよび／または前記ライトシグネチャ・リスト上に出現しないことに基づいて前記クエリの前記結果の前記ランク付けを修正することによって修正されている請求項１５２に記載のコンピュータデバイス。
【請求項１６４】
前記結果を新たなクエリに指定すること、ステップａ．からｇ．までを反復すること、並びに前記新たなクエリに関する前記レフトシグネチャ・リスト上の単語および単語列および／または前記ライトシグネチャ・リスト上の単語および単語列が前記クエリの前記レフトシグネチャ・リストおよび／または前記ライトシグネチャ・リスト上に出現しないことに基づいて前記クエリの前記結果を修正することによって結果が修正されている請求項１５２に記載のコンピュータデバイス。
【請求項１６５】
結果をランク付けする前記ステップは、前記結果を新たなクエリに指定すること、ステップａ．からｉ．までを反復すること、並びに前記クエリに関する前記レフトシグネチャ・リスト上の単語および単語列および／または前記ライトシグネチャ・リスト上の単語および単語列が前記新たなクエリの前記レフトシグネチャ・リストおよび／または前記ライトシグネチャ・リスト上に出現しないことに基づいて前記クエリの前記結果の前記ランク付けを修正することによって修正されている請求項１５２に記載のコンピュータデバイス。
【請求項１６６】
前記結果を新たなクエリに指定すること、ステップａ．からｉ．までを反復すること、並びに前記クエリに関する前記レフトシグネチャ・リスト上の単語および単語列および／または前記ライトシグネチャ・リスト上の単語および単語列が前記新たなクエリの前記レフトシグネチャ・リストおよび／または前記ライトシグネチャ・リスト上に出現しないことに基づいて前記クエリの前記結果を修正することによって結果が修正されている請求項１５２に記載のコンピュータデバイス。
【請求項１６７】
結果をランク付けする前記ステップは、前記結果を新たなクエリに指定すること、ステップａ．からｉ．までを反復すること、並びに前記クエリに関する前記レフトシグネチャ・リスト上の前記単語および単語列が前記新たなクエリに関する前記ライトシグネチャ・リスト上に出現することに基づいて前記クエリの前記結果の前記ランク付けを修正することによって修正されている請求項１５２に記載のコンピュータデバイス。
【請求項１６８】
前記結果を新たなクエリに指定すること、ステップａ．からｉ．までを反復すること、並びに前記クエリに関する前記レフトシグネチャ・リスト上の前記単語および単語列が前記新たなクエリに関する前記ライトシグネチャ・リスト上に出現することに基づいて前記クエリの前記結果を修正することによって結果が修正されている請求項１５２に記載のコンピュータデバイス。
【請求項１６９】
結果をランク付けする前記ステップは、前記結果を新たなクエリに指定すること、ステップａ．からｉ．までを反復すること、並びに前記クエリに関する前記ライトシグネチャ・リスト上の前記単語および単語列が前記新たなクエリに関する前記レフトシグネチャ・リスト上に出現することに基づいて前記クエリの前記結果の前記ランク付けを修正することによって修正されている請求項１５２に記載のコンピュータデバイス。
【請求項１７０】
前記結果を新たなクエリに指定すること、ステップａ．からｉ．までを反復すること、並びに前記クエリに関する前記ライトシグネチャ・リスト上の前記単語および単語列が前記新たなクエリに関する前記レフトシグネチャ・リスト上に出現することに基づいて前記クエリの前記結果を修正することによって結果が修正されている請求項１５２に記載のコンピュータデバイス。
【請求項１７１】
ｋ．前記戻されたドキュメント内でその頻度に基づいて前記分析対象のクエリの左側にユーザ定義の量の単語または単語列あるいはこれら両者を決定すると共に、前記クエリと前記クエリの左側の前記単語または単語列あるいはこれら両者とからなる第２の単語列のリストを生成するステップと、
ｌ．第２の単語列の前記リスト上の各単語列に関して、第２の単語列の前記リスト上の各単語列を新たなクエリに指定すること、ステップｃ．からｈ．までを反復することによって単語および単語列関連付けのリストを生成するステップと、
ｍ．前記戻されたドキュメント内でその頻度に基づいて前記分析対象のクエリの右側にユーザ定義の量の単語または単語列あるいはこれら両者を決定すると共に、前記クエリと前記クエリの右側にある前記単語または単語列あるいはこれら両者とからなる第３の単語列の第２のリストを生成するステップと、
ｎ．前記第３の単語列の前記第２のリスト上の各単語列に関して、第３の単語列の前記第２のリスト上の各単語列を新たなクエリに指定しステップｄ．からｈ．までを反復することによって単語および単語列関連付けの第２のリストを生成するステップと、
ｏ．関連付けの前記リスト上において、関連付けの前記第２のリスト単語列と重複した部分を有する単語列を決定するステップと、
ｐ．前記重複する単語列の前記重複部分内にある前記単語または単語列を、前記クエリに対する同義語または近同義語と特定するステップと、
をさらに含む請求項１５２に記載のコンピュータデバイス。
【請求項１７２】
ａ．少なくとも１つのドキュメントを含んだドキュメントの集積体を提供するステップと、
ｂ．分析対象の単語または単語列クエリをユーザから受け取るステップと、
ｃ．前記分析対象のクエリに関して前記ドキュメントの集積体を検索し、前記分析対象のクエリを包含するドキュメントを戻すステップと、
ｄ．前記戻されたドキュメント内でその頻度に基づいて前記分析対象のクエリの左側にユーザ定義の量の単語または単語列あるいはこれら両者を決定すると共に、前記戻されたドキュメント内で前記分析対象のクエリの左側の前記単語または単語列あるいはこれら両者からなるレフトシグネチャ・リストを生成するステップと、
ｅ．前記レフトシグネチャ・リスト上の単語および単語列あるいはこれら両者に関して前記ドキュメントの集積体を検索するステップと、
ｆ．前記レフトシグネチャ・リストを構成する前記単語または単語列あるいはこれら両者の右側にユーザ定義の量の単語または単語列あるいはこれら両者を決定すると共に、ドキュメントの集積体内でその頻度に基づいて前記レフトシグネチャ・リスト上の前記単語または単語列あるいはこれら両者の右側にある前記単語または単語列あるいはこれら両者からなるレフトアンカー・リストを生成するステップと、
ｇ．前記戻されたドキュメント内において前記分析対象のクエリの右側にユーザ定義の数の単語または単語列あるいはこれら両者を決定すると共に、前記戻されたドキュメント内でその頻度に基づいて前記分析対象のクエリの右側の前記単語または単語列あるいはこれら両者からなるライトシグネチャ・リストを生成するステップと、
ｈ．前記ライトシグネチャ・リスト上の単語または単語列あるいはこれら両者に関して前記ドキュメントの集積体を検索するステップと、
ｉ．前記ライトシグネチャ・リストを構成する前記単語または単語列あるいはこれら両者の左側にユーザ定義の数の単語または単語列あるいはこれら両者を決定すると共に、その頻度に基づいて前記ライトシグネチャ・リスト上の前記単語または単語列あるいはこれら両者の左側にある前記単語または単語列あるいはこれら両者からなるライトアンカー・リストを生成するステップと、
ｊ．各単語または単語列が前記レフトアンカー・リスト内に出現する頻度と、前記単語または単語列が前記ライトアンカー・リスト上に出現する頻度と、に基づいて結果をランク付けするステップと、
を実行するためのコンピュータプロセッサによって執行可能なプログラムをその上に格納しているコンピュータ読み取り可能記憶媒体。
【請求項１７３】
結果をランク付けする前記ステップは、各単語または単語列が前記レフトアンカー・リスト上に出現する総頻度に前記単語または単語列が前記ライトアンカー・リスト上に出現する総頻度を乗算するステップを含む請求項１７２に記載のコンピュータ媒体。
【請求項１７４】
結果をランク付けする前記ステップは、１つまたは複数のレフトアンカー・リスト上および１つまたは複数のライトアンカー・リスト上に出現する各単語または単語列について、各単語または単語列が前記レフトアンカー・リスト上に出現する総頻度を、前記単語または単語列が前記ライトアンカー・リスト上に出現する総頻度に加算するステップを含む請求項１７２に記載のコンピュータ媒体。
【請求項１７５】
結果をランク付けする前記ステップは、前記単語または単語列が出現するレフトアンカー・リストの総数とライトアンカー・リストの総数に基づいている請求項１７２に記載のコンピュータ媒体。
【請求項１７６】
結果をランク付けする前記ステップは、ユーザ定義のパラメータに基づいている請求項１７２に記載のコンピュータ媒体。
【請求項１７７】
結果をランク付けする前記ステップは、前記結果を新たなクエリに指定すること、ステップａ．からｊ．までを反復し前記新たなクエリに関する結果を決定し戻すこと、並びに前記新たなクエリの前記結果に対する前記クエリの前記ランク付けに基づいて前記クエリの前記結果の前記ランク付けを修正することによって修正されている請求項１７２に記載のコンピュータ媒体。
【請求項１７８】
前記結果を新たなクエリに指定すること、ステップａ．からｊ．までを反復し前記新たなクエリに関する結果を決定し戻すこと、並びに前記新たなクエリの前記結果に対する前記クエリの前記ランク付けに基づいて前記クエリの前記結果を修正することによって結果が修正されている請求項１７２に記載のコンピュータ媒体。
【請求項１７９】
結果をランク付けする前記ステップは、前記結果のそれぞれを新たなクエリに指定すること、ステップａ．からｊ．までを反復し前記新たなクエリのそれぞれに関する前記結果を決定し戻すこと、並びに前記新たなクエリに関して前記クエリと前記結果が一緒に出現するリストの数に基づいて前記クエリの前記結果の前記ランク付けを修正することによって修正されている請求項１７２に記載のコンピュータ媒体。
【請求項１８０】
前記結果のそれぞれを新たなクエリに指定すること、ステップａ．からｊ．までを反復し前記新たなクエリのそれぞれに関する前記結果を決定し戻すこと、並びに前記新たなクエリに関して前記クエリと前記結果が一緒に出現するリストの数に基づいて前記クエリの前記結果を修正することによって結果が修正されている請求項１７２に記載のコンピュータ媒体。
【請求項１８１】
結果をランク付けする前記ステップは、前記結果のそれぞれを新たなクエリに指定すること、ステップａ．からｊ．までを反復し前記新たなクエリのそれぞれに関する前記結果を決定し戻すこと、並びに前記クエリおよび前記戻り値のこれら両者が一緒に出現する前記新たなクエリの前記リスト上でのランク付けに基づいて前記クエリの前記結果の前記ランク付けを修正することによって修正されている請求項１７２に記載のコンピュータ媒体。
【請求項１８２】
前記結果のそれぞれを新たなクエリに指定すること、ステップａ．からｊ．までを反復し前記新たなクエリのそれぞれに関する前記結果を決定し戻すこと、並びに前記クエリおよび前記戻り値のこれら両者が一緒に出現する前記新たなクエリの前記リスト上でのランク付けに基づいて前記クエリの前記結果を修正することによって結果が修正されている請求項１７２に記載のコンピュータ媒体。
【請求項１８３】
結果をランク付けする前記ステップは、前記結果を新たなクエリに指定すること、ステップａ．からｉ．までを反復すること、並びに前記新たなクエリに関する前記レフトシグネチャ・リスト上の単語および単語列および／または前記ライトシグネチャ・リスト上の単語および単語列が前記クエリの前記レフトシグネチャ・リストおよび／または前記ライトシグネチャ・リスト上に出現しないことに基づいて前記クエリの前記結果の前記ランク付けを修正することによって修正されている請求項１７２に記載のコンピュータ媒体。
【請求項１８４】
前記結果を新たなクエリに指定すること、ステップａ．からｉ．までを反復すること、並びに前記新たなクエリに関する前記レフトシグネチャ・リスト上の単語および単語列および／または前記ライトシグネチャ・リスト上の単語および単語列が前記クエリの前記レフトシグネチャ・リストおよび／または前記ライトシグネチャ・リスト上に出現しないことに基づいて前記クエリの前記結果を修正することによって結果が修正されている請求項１７２に記載のコンピュータ媒体。
【請求項１８５】
結果をランク付けする前記ステップは、前記結果を新たなクエリに指定すること、ステップａ．からｉ．までを反復すること、並びに前記クエリに関する前記レフトシグネチャ・リスト上の単語および単語列および／または前記ライトシグネチャ・リスト上の単語および単語列が前記新たなクエリの前記レフトシグネチャ・リストおよび／または前記ライトシグネチャ・リスト上に出現しないことに基づいて前記クエリの前記結果の前記ランク付けを修正することによって修正されている請求項１７２に記載のコンピュータ媒体。
【請求項１８６】
前記結果を新たなクエリに指定すること、ステップａ．からｉ．までを反復すること、並びに前記クエリに関する前記レフトシグネチャ・リスト上の単語および単語列および／または前記ライトシグネチャ・リスト上の単語および単語列が前記新たなクエリの前記レフトシグネチャ・リストおよび／または前記ライトシグネチャ・リスト上に出現しないことに基づいて前記クエリの前記結果を修正することによって結果が修正されている請求項１７２に記載のコンピュータ媒体。
【請求項１８７】
結果をランク付けする前記ステップは、前記結果を新たなクエリに指定すること、ステップａ．からｉ．までを反復すること、並びに前記クエリに関する前記レフトシグネチャ・リスト上の前記単語および単語列が前記新たなクエリに関する前記ライトシグネチャ・リスト上に出現することに基づいて前記クエリの前記結果の前記ランク付けを修正することによって修正されている請求項１７２に記載のコンピュータ媒体。
【請求項１８８】
前記結果を新たなクエリに指定すること、ステップａ．からｉ．までを反復すること、並びに前記クエリに関する前記レフトシグネチャ・リスト上の前記単語および単語列が前記新たなクエリに関する前記ライトシグネチャ・リスト上に出現することに基づいて前記クエリの前記結果を修正することによって結果が修正されている請求項１７２に記載のコンピュータ媒体。
【請求項１８９】
結果をランク付けする前記ステップは、前記結果を新たなクエリに指定すること、ステップａ．からｉ．までを反復すること、並びに前記クエリに関する前記ライトシグネチャ・リスト上の前記単語および単語列が前記新たなクエリに関する前記レフトシグネチャ・リスト上に出現することに基づいて前記クエリの前記結果の前記ランク付けを修正することによって修正されている請求項１７２に記載のコンピュータ媒体。
【請求項１９０】
前記結果を新たなクエリに指定すること、ステップａ．からｉ．までを反復すること、並びに前記クエリに関する前記ライトシグネチャ・リスト上の前記単語および単語列が前記新たなクエリに関する前記レフトシグネチャ・リスト上に出現することに基づいて前記クエリの前記結果を修正することによって結果が修正されている請求項１７２に記載のコンピュータ媒体。
【請求項１９１】
ｋ．前記戻されたドキュメント内でその頻度に基づいて前記分析対象のクエリの左側にユーザ定義の量の単語または単語列あるいはこれら両者を決定すると共に、前記クエリと前記クエリの左側の前記単語または単語列あるいはこれら両者とからなる第２の単語列のリストを生成するステップと、
ｌ．第２の単語列の前記リスト上の各単語列に関して、第２の単語列の前記リスト上の各単語列を新たなクエリに指定してステップｃ．からｈ．までを反復することによって単語および単語列関連付けのリストを生成するステップと、
ｍ．前記戻されたドキュメント内でその頻度に基づいて前記分析対象のクエリの右側にユーザ定義の量の単語または単語列あるいはこれら両者を決定すると共に、前記クエリと前記クエリの右側にある前記単語または単語列あるいはこれら両者とからなる第３の単語列の第２のリストを生成するステップと、
ｎ．前記第３の単語列の前記第２のリスト上の各単語列に関して、第３の単語列の前記第２のリスト上の各単語列を新たなクエリに指定しステップｄ．からｈ．までを反復することによって単語および単語列関連付けの第２のリストを生成するステップと、
ｏ．関連付けの前記リスト上において、関連付けの前記第２のリスト上の単語列と重複した部分を有する単語列を決定するステップと、
ｐ．前記重複する単語列の前記重複部分内にある前記単語または単語列を、前記クエリに対する同義語または近同義語と特定するステップと、
をさらに含む請求項１７２に記載のコンピュータ媒体。
【請求項１９２】
ある言語による単語および単語列を関連付けするための方法であって、
ａ．少なくとも１つのドキュメントを含んだドキュメントの集積体を提供するステップと、
ｂ．分析対象の単語または単語列クエリをユーザから受け取るステップと、
ｃ．前記分析対象のクエリに関して前記ドキュメントの集積体を検索し、前記分析対象のクエリを包含するドキュメントを戻すステップと、
ｄ．前記分析対象のクエリを包含する前記戻されたドキュメント内で前記クエリの左側および右側にあるユーザ定義のサイズをもつユーザ定義の数の単語または単語列あるいはこれら両者を決定するステップと、
ｅ．前記戻されたドキュメント内の前記クエリの左側および右側にある前記決定した単語または単語列あるいはこれら両者を包含する１つまたは複数のエントリを伴ったリストを戻すステップと、
ｆ．前記戻されたリスト内で前記１つまたは複数のエントリに関して前記ドキュメントの集積体を検索するステップと、
ｇ．前記戻されたドキュメント内の前記クエリの左側および右側にある前記決定した単語または単語列あるいはこれら両者の中で、最も高頻度で出現するユーザ定義のサイズをもつ単語または単語列あるいはこれら両者のリストを戻すステップと、
を含む方法。
【請求項１９３】
単語または単語列あるいはこれら両者の前記戻されたリストは、前記戻された単語リストの左側および右側にある前記決定した単語または単語列あるいはこれら両者のユニークな単語または単語列あるいはこれら両者の数に基づいてランク付けされている請求項１９２に記載の方法。
【請求項１９４】
単語または単語列あるいはこれら両者に関する前記戻されるリストは、ユーザ定義のパラメータに基づいてランク付けされている請求項１９２または１９３に記載の方法。
【請求項１９５】
結果をランク付けする前記ステップは、前記結果を新たなクエリに指定すること、ステップａ．からｇ．までを反復し前記新たなクエリの前記結果を決定し戻すこと、並びに前記新たなクエリの前記結果に対する前記クエリの前記ランク付けに基づいて前記クエリの前記結果の前記ランク付けを修正することによって修正されている請求項１９２に記載の方法。
【請求項１９６】
前記結果を新たなクエリに指定すること、ステップａ．からｇ．までを反復し前記新たなクエリの前記結果を決定し戻すこと、並びに前記新たなクエリの前記結果に対する前記クエリの前記ランク付けに基づいて前記クエリの前記結果を修正することによって結果が修正されている請求項１９２に記載の方法。
【請求項１９７】
結果をランク付けする前記ステップは、前記結果のそれぞれを新たなクエリに指定すること、ステップａ．からｇ．までを反復し前記新たなクエリの前記結果を決定し戻すこと、並びに前記新たなクエリに関して前記クエリと前記結果が一緒に出現するリストの数に基づいて前記クエリの前記結果の前記ランク付けを修正することによって修正されている請求項１９２に記載の方法。
【請求項１９８】
前記結果のそれぞれを新たなクエリに指定すること、ステップａ．からｇ．までを反復し前記新たなクエリの前記結果を決定し戻すこと、並びに前記新たなクエリに関して前記クエリと前記結果が一緒に出現するリストの数に基づいて前記クエリの前記結果を修正することによって結果が修正されている請求項１９２に記載の方法。
【請求項１９９】
結果をランク付けする前記ステップは、前記結果のそれぞれを新たなクエリに指定すること、ステップａ．からｇ．までを反復し前記新たなクエリの前記結果を決定し戻すこと、並びに前記クエリの前記ランク付けと前記新たなクエリに関して前記クエリと前記結果が一緒に出現する前記リスト上の前記結果とに基づいて前記クエリの前記結果の前記ランク付けを修正することによって修正されている請求項１９２に記載の方法。
【請求項２００】
前記結果のそれぞれを新たなクエリに指定すること、ステップａ．からｇ．までを反復し新たなクエリの前記結果を決定し戻すこと、並びに前記クエリの前記ランク付けと前記新たなクエリに関して前記クエリと前記結果が一緒に出現する前記リスト上の前記結果とに基づいて前記クエリの前記結果を修正することによって結果が修正されている請求項１９２に記載の方法。
【請求項２０１】
結果をランク付けする前記ステップは、前記結果を新たなクエリに指定すること、ステップａ．からｅ．までを反復し前記新たなクエリの左側および前記新たなクエリの右側にある単語または単語列あるいはこれら両者を決定し戻すこと、並びに前記クエリの左側の単語または単語列あるいはこれら両者および／または前記クエリの右側の単語または単語列あるいはこれら両者が前記新たなクエリの左側および／または右側に出現しないことに基づいて前記クエリの前記結果の前記ランク付けを修正することによって修正されている請求項１９２に記載の方法。
【請求項２０２】
前記結果を新たなクエリに指定すること、ステップａ．からｅ．までを反復し前記新たなクエリの左側および前記新たなクエリの右側にある単語または単語列あるいはこれら両者を決定し戻すこと、並びに前記クエリの左側の単語または単語列あるいはこれら両者および／または前記クエリの右側の単語または単語列あるいはこれら両者が前記新たなクエリの左側および／または右側に出現しないことに基づいて前記クエリの前記結果を修正することによって結果が修正されている請求項１９２に記載の方法。
【請求項２０３】
結果をランク付けする前記ステップは、前記結果を新たなクエリに指定すること、ステップａ．からｅ．までを反復し前記新たなクエリの左側および前記新たなクエリの右側にある単語または単語列あるいはこれら両者を決定し戻すこと、前記新たなクエリの左側の単語または単語列あるいはこれら両者および／または前記新たなクエリの右側の単語または単語列あるいはこれら両者が前記クエリの左側および／または右側に出現しないことに基づいて前記クエリの前記結果の前記ランク付けを修正することによって修正されている請求項１９２に記載の方法。
【請求項２０４】
前記結果を新たなクエリに指定すること、ステップａ．からｅ．までを反復し前記新たなクエリの左側および前記新たなクエリの右側にある単語または単語列あるいはこれら両者を決定し戻すこと、並びに前記新たなクエリの左側の単語または単語列あるいはこれら両者および／または前記新たなクエリの右側の単語または単語列あるいはこれら両者が前記クエリの左側および／または右側に出現しないことに基づいて前記クエリの前記結果を修正することによって結果が修正されている請求項１９２に記載の方法。
【請求項２０５】
ｈ．前記戻されたドキュメント内でその頻度に基づいて前記分析対象のクエリの左側にユーザ定義の量の単語または単語列あるいはこれら両者を決定すると共に、前記クエリと前記クエリの左側の前記単語または単語列あるいはこれら両者とからなる第２の単語列のリストを生成するステップと、
ｉ．第２の単語列の前記リスト上の各単語列に関して、第２の単語列の前記リスト上の各単語列を新たなクエリに指定しステップｃ．からｇ．までを反復することによって単語および単語列関連付けのリストを生成するステップと、
ｊ．前記戻されたドキュメント内でその頻度に基づいて前記分析対象のクエリの右側にユーザ定義の量の単語または単語列あるいはこれら両者を決定すると共に、前記クエリと前記クエリの右側にある前記単語または単語列あるいはこれら両者とからなる第３の単語列の第２のリストを生成するステップと、
ｋ．第３の単語列の前記第２のリスト上の各単語列に関して、第３の単語列の前記第２のリスト上の各単語列を新たなクエリに指定しステップｃ．からｇ．までを反復することによって単語および単語列関連付けの第２のリストを生成するステップと、
ｌ．関連付けの前記リスト上において、関連付けの前記第２のリスト上の単語列と重複した部分を有する単語列を決定するステップと、
ｍ．前記重複する単語列の前記重複部分内にある前記単語または単語列を、前記クエリに対する同義語または近同義語と特定するステップと、
をさらに含む請求項１９２に記載の方法。
【請求項２０６】
プロセッサと、前記プロセッサに結合させたメモリと、前記メモリ内に格納されたプログラムと、を含むコンピュータデバイスであって、前記コンピュータは前記プログラムを執行すると共に、
ａ．少なくとも１つのドキュメントを含んだドキュメントの集積体を提供するステップと、
ｂ．分析対象の単語または単語列クエリをユーザから受け取るステップと、
ｃ．前記分析対象のクエリに関して前記ドキュメントの集積体を検索し、前記分析対象のクエリを包含するドキュメントを戻すステップと、
ｄ．前記分析対象のクエリを包含する前記戻されたドキュメント内で前記クエリの左側および右側にあるユーザ定義のサイズをもつユーザ定義の数の単語または単語列あるいはこれら両者を決定するステップと、
ｅ．前記戻されたドキュメント内の前記クエリの左側および右側にある前記決定した単語または単語列あるいはこれら両者を包含する１つまたは複数のエントリを伴ったリストを戻すステップと、
ｆ．前記戻されたリスト内で前記１つまたは複数のエントリに関して前記ドキュメントの集積体を検索するステップと、
ｇ．前記戻されたドキュメント内の前記クエリの左側および右側にある前記決定した単語または単語列あるいはこれら両者の中で、最も高頻度で出現するユーザ定義のサイズをもつ単語または単語列あるいはこれら両者のリストを戻すステップと、
を実行するように構成されているコンピュータデバイス。
【請求項２０７】
単語または単語列あるいはこれら両者の前記戻されたリストは、前記戻された単語リストの左側および右側にある前記決定した単語または単語列のユニークな単語または単語列の数に基づいてランク付けされている請求項２０６に記載のコンピュータデバイス。
【請求項２０８】
単語または単語列あるいはこれら両者に関する前記戻されるリストは、ユーザ定義のパラメータに基づいてランク付けされている請求項２０６または２０７に記載のコンピュータデバイス。
【請求項２０９】
結果をランク付けする前記ステップは、前記結果を新たなクエリに指定すること、ステップａ．からｇ．までを反復し前記新たなクエリの前記結果を決定し戻すこと、並びに前記クエリの前記結果の前記ランク付けを前記新たなクエリの前記結果に対する前記クエリの前記ランク付けに基づいて修正することによって修正されている請求項２０６に記載のコンピュータデバイス。
【請求項２１０】
前記結果を新たなクエリに指定すること、ステップａ．からｇ．までを反復し前記新たなクエリの前記結果を決定し戻すこと、並びに前記新たなクエリの前記結果に対する前記クエリの前記ランク付けに基づいて前記クエリの前記結果を修正することによって結果が修正されている請求項２０６に記載のコンピュータデバイス。
【請求項２１１】
結果をランク付けする前記ステップは、前記結果のそれぞれを新たなクエリに指定すること、ステップａ．からｇ．までを反復し前記新たなクエリの前記結果を決定し戻すこと、並びに前記新たなクエリに関して前記クエリと前記結果が一緒に出現するリストの数に基づいて前記クエリの前記結果の前記ランク付けを修正することによって修正されている請求項２０６に記載のコンピュータデバイス。
【請求項２１２】
前記結果のそれぞれを新たなクエリに指定すること、ステップａ．からｇ．までを反復し前記新たなクエリの前記結果を決定し戻すこと、並びに前記新たなクエリに関して前記クエリと前記結果が一緒に出現するリストの数に基づいて前記クエリの前記結果を修正することによって結果が修正されている請求項２０６に記載のコンピュータデバイス。
【請求項２１３】
結果をランク付けする前記ステップは、前記結果のそれぞれを新たなクエリに指定すること、ステップａ．からｇ．までを反復し前記新たなクエリに関する前記結果を決定し戻すこと、並びに前記クエリおよび前記結果のこれら両者が一緒に出現する前記新たなクエリの前記リスト上でのランク付けに基づいて前記クエリの前記結果の前記ランク付けを修正することによって修正されている請求項２０６に記載のコンピュータデバイス。
【請求項２１４】
前記結果のそれぞれを新たなクエリに指定すること、ステップａ．からｇ．までを反復し前記新たなクエリの前記結果を決定し戻すこと、並びに前記クエリおよび前記結果のこれら両者が一緒に出現する前記新たなクエリの前記リスト上でのランク付けに基づいて前記クエリの前記結果を修正することによって結果が修正されている請求項２０６に記載のコンピュータデバイス。
【請求項２１５】
結果をランク付けする前記ステップは、前記結果を新たなクエリに指定すること、ステップａ．からｅ．までを反復し前記新たなクエリの左側および／または右側にある単語または単語列あるいはこれら両者を決定し戻すこと、並びに前記新たなクエリの左側の単語または単語列あるいはこれら両者および／または前記新たなクエリの右側の単語または単語列あるいはこれら両者が前記クエリの左側および／または右側に出現しないことに基づいて前記クエリの前記結果を前記ランク付けすることによって修正されている請求項２０６に記載のコンピュータデバイス。
【請求項２１６】
前記結果を新たなクエリに指定すること、ステップａ．からｅ．までを反復し前記新たなクエリの左側および／または右側にある単語または単語列あるいはこれら両者を決定し戻すこと、並びに前記新たなクエリの左側の単語または単語列あるいはこれら両者および／または前記新たなクエリの右側の単語または単語列あるいはこれら両者が前記クエリの左側および／または右側に出現しないことに基づいて前記クエリの前記結果を修正することによって結果が修正されている請求項２０６に記載のコンピュータデバイス。
【請求項２１７】
結果をランク付けする前記ステップは、前記結果を新たなクエリに指定すること、ステップａ．からｅ．までを反復し前記新たなクエリの左側および／または右側にある単語または単語列あるいはこれら両者を決定し戻すこと、並びに前記クエリの左側の単語または単語列あるいはこれら両者および／または前記クエリの右側の単語または単語列あるいはこれら両者が前記新たなクエリの左側および／または右側に出現しないことに基づいて前記クエリの前記結果を前記ランク付けすることによって修正されている請求項２０６に記載のコンピュータデバイス。
【請求項２１８】
前記結果を新たなクエリに指定すること、ステップａ．からｅ．までを反復し前記新たなクエリの左側および／または右側にある単語または単語列あるいはこれら両者を決定し戻すこと、並びに前記クエリの左側の単語または単語列あるいはこれら両者および／または前記クエリの右側の単語または単語列あるいはこれら両者が前記新たなクエリの左側および／または右側に出現しないことに基づいて前記クエリの前記結果を修正することによって結果が修正されている請求項２０６に記載のコンピュータデバイス。
【請求項２１９】
ｈ．前記戻されたドキュメント内でその頻度に基づいて前記分析対象のクエリの左側にユーザ定義の量の単語または単語列あるいはこれら両者を決定すると共に、前記クエリと前記クエリの左側の前記単語または単語列あるいはこれら両者とからなる第２の単語列のリストを生成するステップと、
ｉ．第２の単語列の前記リスト上の各単語列に関して、第２の単語列の前記リスト上の各単語列を新たなクエリに指定しステップｃ．からｇ．までを反復することによって単語および単語列関連付けのリストを生成するステップと、
ｊ．前記戻されたドキュメント内でその頻度に基づいて前記分析対象のクエリの右側にユーザ定義の量の単語または単語列あるいはこれら両者を決定すると共に、前記クエリと前記クエリの右側にある前記単語または単語列あるいはこれら両者とからなる第３の単語列の第２のリストを生成するステップと、
ｋ．第３の単語列の前記第２のリスト上の各単語列に関して、第３の単語列の前記第２のリスト上の各単語列を新たなクエリに指定してステップｃ．からｇ．までを反復することによって単語および単語列関連付けの第２のリストを生成するステップと、
ｌ．関連付けの前記リスト上において、関連付けの前記第２のリスト上の単語列と重複した部分を有する単語列を決定するステップと、
ｍ．前記重複する単語列の前記重複部分内にある前記単語または単語列を、前記クエリに対する同義語または近同義語と特定するステップと、
をさらに含む請求項２０６に記載のコンピュータデバイス。
【請求項２２０】
ａ．少なくとも１つのドキュメントを含んだドキュメントの集積体を提供するステップと、
ｂ．分析対象の単語または単語列クエリをユーザから受け取るステップと、
ｃ．前記分析対象のクエリに関して前記ドキュメントの集積体を検索し、前記分析対象のクエリを包含するドキュメントを戻すステップと、
ｄ．前記分析対象のクエリを包含する前記戻されたドキュメント内で前記クエリの左側および右側にあるユーザ定義のサイズをもつユーザ定義の数の単語または単語列あるいはこれら両者を決定するステップと、
ｅ．前記戻されたドキュメント内の前記クエリの左側および右側にある前記決定した単語または単語列あるいはこれら両者を包含する１つまたは複数のエントリを伴ったリストを戻すステップと、
ｆ．前記戻されたリスト内で前記１つまたは複数のエントリに関して前記ドキュメントの集積体を検索するステップと、
ｇ．前記戻されたドキュメント内の前記クエリの左側および右側にある前記決定した単語または単語列あるいはこれら両者の中で、最も高頻度で出現するユーザ定義のサイズをもつ単語または単語列あるいはこれら両者のリストを戻すステップと、
を実行するためのコンピュータプロセッサによって執行可能なプログラムをその上に格納しているコンピュータ読み取り可能記憶媒体。
【請求項２２１】
単語または単語列あるいはこれら両者の前記戻されたリストは、前記戻された単語リスト上の前記クエリの左側および右側にある前記決定した単語または単語列のユニークな単語または単語列の数に基づいてランク付けされている請求項２２０に記載のコンピュータ媒体。
【請求項２２２】
単語または単語列あるいはこれら両者に関する前記戻されるリストは、ユーザ定義のパラメータに基づいてランク付けされている請求項２２０または２２１に記載のコンピュータ媒体。
【請求項２２３】
結果をランク付けする前記ステップは、前記結果を新たなクエリに指定すること、ステップａ．からｇ．までを反復し前記新たなクエリの前記結果を決定し戻すこと、並びに前記新たなクエリの前記結果に対する前記クエリの前記ランク付けに基づいて前記クエリの前記結果の前記ランク付けを修正することによって修正されている請求項２２０に記載のコンピュータ媒体。
【請求項２２４】
前記結果を新たなクエリに指定すること、ステップａ．からｇ．までを反復し前記新たなクエリの前記結果を決定し戻すこと、並びに前記新たなクエリの前記結果に対する前記クエリの前記ランク付けに基づいて前記クエリの前記結果を修正することによって結果が修正されている請求項２２０に記載のコンピュータ媒体。
【請求項２２５】
結果をランク付けする前記ステップは、前記結果のそれぞれを新たなクエリに指定すること、ステップａ．からｇ．までを反復し前記新たなクエリのそれぞれに関する前記結果を決定し戻すこと、並びに前記新たなクエリに関して前記クエリと前記結果が一緒に出現するリストの数に基づいて前記クエリの前記結果の前記ランク付けを修正することによって修正されている請求項２２０に記載のコンピュータ媒体。
【請求項２２６】
前記結果のそれぞれを新たなクエリに指定すること、ステップａ．からｇ．までを反復し前記新たなクエリの前記結果を決定し戻すこと、並びに前記新たなクエリに関して前記クエリと前記結果が一緒に出現するリストの数に基づいて前記クエリの前記結果を修正することによって結果が修正されている請求項２２０に記載のコンピュータ媒体。
【請求項２２７】
結果をランク付けする前記ステップは、前記結果のそれぞれを新たなクエリに指定すること、ステップａ．からｇ．までを反復し前記新たなクエリに関する前記結果を決定し戻すこと、並びに前記クエリおよび前記結果のこれら両者が一緒に出現する前記新たなクエリの前記リスト上でのランク付けに基づいて前記クエリの前記結果の前記ランク付けを修正することによって修正されている請求項２２０に記載のコンピュータ媒体。
【請求項２２８】
前記結果のそれぞれを新たなクエリに指定すること、ステップａ．からｇ．までを反復し前記新たなクエリの前記結果を決定し戻すこと、並びに前記クエリおよび前記結果のこれら両者が一緒に出現する前記新たなクエリの前記リスト上でのランク付けに基づいて前記クエリの前記結果を修正することによって結果が修正されている請求項２２０に記載のコンピュータ媒体。
【請求項２２９】
結果をランク付けする前記ステップは、前記結果を新たなクエリに指定すること、ステップａ．からｅ．までを反復し前記新たなクエリの左側および右側にある前記単語または単語列あるいはこれら両者を決定し戻すこと、並びに前記新たなクエリの左側の単語または単語列あるいはこれら両者および／または前記新たなクエリの右側の単語または単語列あるいはこれら両者が前記クエリの左側および／または右側に出現しないことに基づいて前記クエリの前記結果の前記ランク付けを修正することによって修正されている請求項２２０に記載のコンピュータ媒体。
【請求項２３０】
前記結果を新たなクエリに指定すること、ステップａ．からｅ．までを反復し前記新たなクエリの左側および右側にある前記単語または単語列あるいはこれら両者を決定し戻すこと、並びに前記新たなクエリの左側の単語または単語列あるいはこれら両者および／または前記新たなクエリの右側の単語または単語列あるいはこれら両者が前記クエリの左側および／または右側に出現しないことに基づいて前記クエリの前記結果を修正することによって結果が修正されている請求項２２０に記載のコンピュータ媒体。
【請求項２３１】
結果をランク付けする前記ステップは、前記結果を新たなクエリに指定すること、ステップａ．からｅ．までを反復し前記新たなクエリの左側および右側にある前記単語または単語列あるいはこれら両者を決定し戻すこと、並びに前記クエリの左側の単語または単語列あるいはこれら両者および／または前記クエリの右側の単語または単語列あるいはこれら両者が前記新たなクエリの左側および／または右側に出現しないことに基づいて前記クエリの前記結果の前記ランク付けを修正することによって修正されている請求項２２０に記載のコンピュータ媒体。
【請求項２３２】
前記結果を新たなクエリに指定すること、ステップａ．からｅ．までを反復し前記新たなクエリの左側および右側にある前記単語または単語列あるいはこれら両者を決定し戻すこと、並びに前記クエリの左側の単語または単語列あるいはこれら両者および／または前記クエリの右側の単語または単語列あるいはこれら両者が前記新たなクエリの左側および／または右側に出現しないことに基づいて前記クエリの前記結果を修正することによって結果が修正されている請求項２２０に記載のコンピュータ媒体。
【請求項２３３】
ｈ．前記戻されたドキュメント内でその頻度に基づいて前記分析対象のクエリの左側にユーザ定義の量の単語または単語列あるいはこれら両者を決定すると共に、前記クエリと前記クエリの左側の前記単語または単語列あるいはこれら両者とからなる第２の単語列のリストを生成するステップと、
ｉ．第２の単語列の前記リスト上の各単語列に関して、第２の単語列の前記リスト上の各単語列を新たなクエリに指定しステップｃ．からｇ．までを反復することによって単語および単語列関連付けのリストを生成するステップと、
ｊ．前記戻されたドキュメント内でその頻度に基づいて前記分析対象のクエリの右側にユーザ定義の量の単語または単語列あるいはこれら両者を決定すると共に、前記クエリと前記クエリの右側にある前記単語または単語列あるいはこれら両者とからなる第３の単語列の第２のリストを生成するステップと、
ｋ．第３の単語列の前記第２のリスト上の各単語列に関して、第３の単語列の前記第２のリスト上の各単語列を新たなクエリに指定してステップｃ．からｇ．までを反復することによって単語および単語列関連付けの第２のリストを生成するステップと、
ｌ．関連付けの前記リスト上において、関連付けの前記第２のリスト上の単語列と重複した部分を有する単語列を決定するステップと、
ｍ．前記重複する単語列の前記重複部分内にある前記単語または単語列を、前記クエリに対する同義語または近同義語と特定するステップと、
をさらに含む請求項２２０に記載のコンピュータ媒体。
【請求項２３４】
単一の言語内でのコンテンツ変換のための方法であって、
ａ．第１の複数の単語列を提供するステップと、
ｂ．第２の複数の単語列を提供するステップであって、前記第２の複数の前記単語列のうちのそれぞれが前記第１の複数の前記単語列のうちの１つと同義または近同義の意味において対応するような提供ステップと、
ｃ．分析対象の単語列クエリを受け取るステップと、
ｄ．前記単語列クエリを、各部分集合の１つの部分がその隣接する１つまたは複数の部分集合の第２の部分と重複するような複数の部分集合単語列となるように構文解析するステップと、
ｅ．前記構文解析した部分集合単語列のそれぞれを分析し、前記第２の複数の単語列を用いて、前記構文解析した部分集合単語列の各々に関する同義単語列を特定するステップと、
ｆ．構文解析した任意の部分集合単語列を前記隣接する部分集合と重複する同義の単語列に置き換えるステップと、
を含む方法。
【請求項２３５】
プロセッサと、前記プロセッサに結合させたメモリと、前記メモリ内に格納されたプログラムと、を含むコンピュータデバイスであって、前記コンピュータは前記プログラムを執行すると共に、
ａ．第１の複数の単語列を提供するステップと、
ｂ．第２の複数の単語列を提供するステップであって、前記第２の複数の前記単語列のうちのそれぞれが前記第１の複数の前記単語列のうちの１つと同義または近同義の意味において対応するような提供ステップと、
ｃ．分析対象の単語列クエリを受け取るステップと、
ｄ．前記単語列クエリを、各部分集合の１つの部分がその隣接する１つまたは複数の部分集合の第２の部分と重複するような複数の部分集合単語列となるように構文解析するステップと、
ｅ．前記構文解析した部分集合単語列のそれぞれを分析し、前記第２の複数の単語列を用いて、前記構文解析した部分集合単語列の各々に関する同義単語列を特定するステップと、
ｆ．構文解析した任意の部分集合単語列を前記隣接する部分集合と重複する同義の単語列に置き換えるステップと、
を実行するように構成されているコンピュータデバイス。
【請求項２３６】
ａ．第１の複数の単語列を提供するステップと、
ｂ．第２の複数の単語列を提供するステップであって、前記第２の複数の前記単語列のうちのそれぞれが前記第１の複数の前記単語列のうちの１つと同義または近同義の意味において対応するような提供ステップと、
ｃ．分析対象の単語列クエリを受け取るステップと、
ｄ．前記単語列クエリを、各部分集合の１つの部分がその隣接する１つまたは複数の部分集合の第２の部分と重複するような複数の部分集合単語列となるように構文解析するステップと、
ｅ．前記構文解析した部分集合単語列のそれぞれを分析し、前記第２の複数の単語列を用いて、前記構文解析した部分集合単語列の各々に関する同義単語列を特定するステップと、
ｆ．構文解析した任意の部分集合単語列を前記隣接する部分集合と重複する同義の単語列に置き換えるステップと、
を実行するためのコンピュータプロセッサによって執行可能なプログラムをその上に格納しているコンピュータ読み取り可能記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明はナレッジシステムの分野に関する。より具体的には、本発明は、機械翻訳、自然言語処理、人工知能システムへのナレッジシステムの応用に関する。
【背景技術】
【０００２】
本出願は、米国特許出願第１０／０２４４７３号（２００１年１２月２１日提出）の一部継続出願である米国特許出願第１０／１５７８９４号（２００２年５月３１日提出）の一部継続出願である米国特許出願第１０／２８１９９７号（２００２年１０月２９日提出）の一部継続出願であると共に、米国仮出願第６０／２７６１０７号（２００１年３月１６日提出）および米国仮出願第６０／２９９４７２号（２００１年６月２１日提出）の特典を主張するものである。本出願はさらに、米国特許出願第１０／０２４４７３号（２００１年１２月２１日提出）の一部継続出願である米国特許出願第１０／１１６０４７号（２００２年４月５日提出）の一部継続出願である米国特許出願第１０／１４６４４１号（２００２年５月１６日提出）の一部継続出願である。本出願はさらに、米国特許出願第１０／０２４４７３号（２００１年１２月２１日提出）の一部継続出願である米国特許出願第１０／１９４３２２号（２００２年７月１５日提出）の一部継続出願である。上に掲げた出願のすべては、参照により本明細書に組み込むものとする。
【０００３】
Ｉ．概説
ここ十数年の間に、コンピュータ科学のさまざまな分野の研究者らは、人間が話したり書いたりする自然言語（たとえば、英語、中国語、アラビア語）を機械がスケーラブル自動的な方式で理解できるようにさせるための方法の開発に努力してきた。コンピュータはそのコンピュータがプログラムを受けた特定のタスクを実行することができるが、最新技術であっても単語やフレーズの意味をコンテキスト下で自動的全体的に理解するための方法やシステムを提供していない。
【０００４】
人間の言語の機械翻訳（すなわち、ＭＴ）、音声認識テクノロジ、検索、取り出しおよびテキストマイニングシステムを含む多くの用途、並びに人工知能用途では、十分に効果的とするためには自然言語に関する自動的な理解が必要である。広く可能ならば、こうした用途の明瞭な利点によって、大学、政府機関および企業は何十年という時間や全体で数十億ドルという資本を投資し、記述された自然言語や話された自然言語を処理し理解することをコンピュータに可能にさせる方法を発見するように動機付けられてきた。画期的な進展なしにこれらの分野で大きな努力を仮定すれば、自然言語の真に機械による理解が可能であるか否かに関しては科学界の多くの学者が疑問を抱いている。いつの日にかコンピュータが広範に人間型の理解が可能になるという考えを主張するものであってもその大多数は、その時点はまだ数十年先であると見ている。
【０００５】
ＩＩ．機械翻訳の最新技術状況
目下のところ、大部分の言語翻訳は熟練した費用のかかる人間の翻訳者によって実施されている。言語翻訳処理を自動化できれば、翻訳費用の大幅な削減から、テキストや音声によるオンザフライの言語横断的コミュニケーション、多言語性の日刊のニュース刊行物などの時間に敏感な新たな翻訳用途の可能性に至るまで、大きな経済的恩恵をもたらすことになる。
【０００６】
ある言語から別の言語にドキュメントを自動的に翻訳するための機械翻訳デバイスおよび方法が当技術分野で知られている。しかし、これらのデバイスおよび方法は多くの場合、ある言語から別の言語にセンテンスを正確には翻訳することができず、またしたがって出力された翻訳を大部分の用途において使用できるまでにはデバイスが起こす多くのエラーを人間が大幅に編集する必要がある。目下の最新技術のシステムは、ラテン系の言語間でこれが翻訳した単語のうちの６０％〜８０％を正確に分解できているが、広範な分野ではこれらのシステムによって翻訳されたセンテンスのうち刊行可能な品質の比率は典型的には４０％未満である。非ラテン系の言語に関する既存の機械翻訳システムの精度はこれをさらに下回っている。唯一の例外は、利用分野の全体にわたって一般化させずにカスタマイズを絞り込んだ特殊目的とした機械翻訳システムである。さらに、市場に普及した大部分の機械翻訳システムは、これを開発するには各言語対の各方向ごとに何十年分もの人工（ｍａｎ−ｄｅｃａｄｅ）を要する。
【０００７】
正確な機械翻訳を実現することは、ドキュメントに対する単語対単語の翻訳を行うデバイスおよび方法を提供する場合と比べてより複雑である。各単語の意味はその単語が登場するコンテキストに大きく依存するため、センテンスに対する簡単な単語対単語の翻訳では、単語選択の誤り、単語順序の間違え、および文法単位の矛盾が生じる。
【０００８】
これらの欠陥を克服するため、周知の翻訳デバイスは、語彙的（ｌｅｘｉｃａｌ）、形態素的（ｍｏｒｐｈｏｌｏｇｉｃａｌ）、統合論的（ｓｙｎｔａｃｔｉｃ）および意味論的（ｓｅｍａｎｔｉｃ）なルールの組み合わせまたはこれらの組に基づいて、あるセンテンスのコンテキスト域内で単語翻訳の選択を試みるように設計されている。これらのシステムは、４０年以上にわたって開発されてきたものであって当技術分野で「ルールベースの」機械翻訳（ルールベースＭＴ）システムとして知られているものであり、ルールに対する例外が多いために一貫して正確な翻訳を提供することができないので不備である。主にルールベースの方法に基づいた機械翻訳を提供している最も著名な会社は、１９６０年代にその機械翻訳エンジンの開発に着手したＳｙｓｔｒａｎである。人間の開発者によって言語のニュアンスのすべてを有限のルールの組に取り込むことは、不可能でないとしても極めて困難であるため、ルールの組は骨折って作成され、多くの場合に不完全である。
【０００９】
ルールベースＭＴ以外に、過去２０年で「事例ベース」機械翻訳（ＥＢＭＴ）として知られる機械翻訳のための新たな方法が開発された。ＥＢＭＴは、２つの異なる言語によって言語横断的データベース内に格納されたセンテンス（または、センテンスの一部分のこともあり得る）を利用している。ソース言語によるある翻訳クエリがデータベース内のあるセンテンスとマッチングした場合、データベースによってターゲット言語によるこのセンテンスの翻訳が生成され、ターゲット言語による正確な翻訳が提供される。ソース言語による翻訳クエリの一部分がデータベース内のあるセンテンスの一部分とマッチングした場合、これらのデバイスは、ターゲットセンテンスのどの部分（ソース言語のセンテンスに対するマッピング）がクエリの翻訳となるかを正確に決定することを試みる。「ソース（ｓｏｕｒｃｅ）」とは、別の言語または状態に翻訳されようとしているある言語または状態によるコンテンツを意味しており、また「ターゲット」とは、ソースを翻訳しようとする先の言語または状態によるコンテンツを意味している。
【００１０】
当技術分野で周知のＥＢＭＴシステムでは、潜在的に無限の言語横断的センテンスからなるデータベースは常にほとんど「未完成」であるために、言語の正確な翻訳を広範に提供することは不可能である。また、ＥＢＭＴシステムは部分的なマッチングを高信頼に翻訳しておらず、また正しく翻訳された部分同士を間違って結合させることもあるため、これらのシステムの精度は、ルールベースのエンジンと概ね同じ域内にある。
【００１１】
多くの場合に単独で使用されており、またＥＢＭＴと連携させることもある別の機械翻訳手法は、統計学的機械翻訳（ＳＭＴ）である。ＳＭＴシステムは、ターゲット言語によるドキュメントからなる大きなコーパスと組み合わせた翻訳ドキュメントの対を使用して翻訳処理を自動化しようと試みている。ルールベースＭＴと比較して、ＥＢＭＴとＳＭＴの両方では、１対の言語に対する翻訳エンジンの開発時間を大幅に短縮することができる。ＳＭＴシステムの精度はルールベースＭＴやＥＢＭＴシステムに相当するものであり、したがって、広範な分野における翻訳ドキュメントの生成には適切ではない。
【００１２】
ＳＭＴシステムは、当技術分野で「ｎ−グラムモデル」として知られるものであり、情報転送に関するＳｈａｎｎｏｎの「雑音性通信路モデル（ｎｏｉｓｙ  ｃｈａｎｎｅｌ  ｍｏｄｅｌ）」に基づいている。これらの方法は翻訳が不完全であると仮定しており、また設計上、ＳＭＴ法はトレーニング用コーパスに基づいて正しいとされる確率に基づいた翻訳を生成させている。これらの方法は各単語に関する翻訳に際し、ソースおよびターゲット言語による２つの（あるいは、最大で３つまでの）別の隣接する単語に基づいて「最適推測（ｂｅｓｔ  ｇｕｅｓｓ）」を行っている。これらの方法は、言語横断的なターゲット言語のトレーニング用コーパスのサイズが大きくなるにつれて得られる限界便益がより小さくなり、またここ数年にわたって漸進的な改良が続けられている。たとえば、より高品質のＳＭＴシステムのうちの１つが、ここ何年かにわたって南カリフォルニア大学において開発されており、このＳＭＴシステムに対する試験結果が最近発表された。分野特異的なコーパス（カナダ議会の議事録）に関してトレーニングを行った後に、このシステムは、テキストセンテンスの４０％を正しく翻訳した（ＡＭＴＡ  ２００２  抄録集、２００２年１０月）。
【００１３】
幾つかの翻訳デバイスは、ルールベースＭＴ、ＳＭＴおよび／またはＥＢＭＴエンジンを組み合わせている（マルチエンジン機械翻訳またはＭＥＭＴと呼ぶ）。これらの混成方式によれば、いずれかの単独システムの場合と比べてより高い精度が得られることもあるが、人間による大幅な関与や編集なしではこれらの結果は使用に適さない状態のままである。
【００１４】
ＩＩＩ．意味取得に関する統計学的自然言語処理の最新技術状況
統計学的自然言語処理（ＮＬＰ）の分野には、さまざまな用途のテキストから学習する自動式装置の研究開発が含まれる。ＮＬＰの応用の１つは、上で検討したように機械翻訳のためのＳＭＴである。さまざまなＮＬＰ方法が自然言語からその意味を抽出することを試みているが、その対象に関する指導用のテキストブックが明らかにするように、最新技術でも解決にはほど遠い：すなわち、「語彙取得の究極の目標（ｈｏｌｙ  ｇｒａｉｌ）は意味の取得である。われわれが自動的に意味の取得が可能な場合であっても統計学的ＮＬＰでは大きく異なる可能性があるような多くのタスク（テキストの理解および情報の取り出しなど）が存在している。残念ながら、自動化システムによって動作可能に使用できるような方式で意味を表現する方法は、大部分が未解決の問題である。」（ＭａｎｎｉｎｇおよびＳｃｈｕｔｚｅ、Ｆｏｕｎｄａｔｉｏｎｓ  ｏｆ  Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ  Ｎａｔｕｒａｌ  Ｌａｎｇｕａｇｅ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ、第５刷、２００２年、３１２ページ）。
【００１５】
ワープロ処理済みのドキュメント、ＰＤＦファイル、電子メールメッセージ、その他などの非構造化テキスト内に取り込まれたナレッジ（ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ）をより適正に処理するための機構の必要性が高い。データベース内に以前に集められた情報は効果的に検索し取り出すことができるが、当該技術分野においてデータマイニング（（世界中のデータの８０％以上の表現形である）非構造化テキストに対する概念およびコンセプトを探し出すための広範なマイニング）と呼ばれる操作は、最新技術システムを用いても目下のところ可能となっていない。ブール型やその他のキーワード検索法では、ユーザのクエリ内に包含される単語を用いて情報を見つけだしているが、大部分の概念およびコンセプトは、別の多くの方法で表現することが可能であり、この方法のうちの多くは厳密にもまた近似的にも、ある特定のキーワードやその他の検索用語を包含していない。このことは、キーワード検索を実施したときに「コンセプトベース」検索（ユーザが提供するクエリ単語に限定するものではない）の実施がミスになった場合に関連する多くのドキュメントが特定されるようになることを意味している。
【００１６】
たとえば、「ｔｅｒｍｓ  ａｎｄ  ｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓ」という単語列をキーワード検索の一部として（厳密な文字列であることを示すように）引用符で囲んで提示した場合、システムは「ｔｅｒｍｓ  ａｎｄ  ｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓ」に対する言及は見つけだすが、ユーザの関心対象であるような、「ｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓ  ｏｆ  ｕｓｅ」、「ｒｅｓｔｒｉｃｔｉｏｎｓ」、「ｔｏｓ」、「ｔｅｒｍｓ  ｏｆ  ｓｅｒｖｉｃｅ」および「ｒｕｌｅｓ  ａｎｄ  ｒｅｇｕｌａｔｉｏｎｓ」といった同じ概念を表している別の単語および単語列（単語列とは、ある特定の順序で隣り合う２つ以上の単語である）や別の短縮形や表現形は特定しないことになる。関連する情報を探す際にシステムが意味的に近い等価物を検索クエリに追加する能力があれば多種多様な方法において検索の質および効率が強化されることになる。さらに、フレーズレベルでの同義語や近同義語（ｎｅａｒ  ｓｙｎｏｎｙｍｏｕｓ）に関する包括的な辞書は存在していない。これが存在しないのは単純に、それぞれに関して同義語リストを手作業で作成するには２語の用語や３語の用語の数が多すぎるためであり、３語を超える長さの用語のすべてに関してはなおさらである。テキスト内のパターンを用いて類語集（ｔｈｅｓａｕｒｕｓ）を自動的に作成するための既存の方法では、自然言語の広範な意味取得における成果は限られている。テキスト内に出現する単語パターンを使用したコンセプト抽出に関する最新技術の方法には、さまざまな処置を利用したベクトル空間モデルなどの類似性評価法が含まれる。これらの方法のうちの幾つかは、個々の単語をコンテキストの点（ｐｏｉｎｔ）であると見なすことによって同義の単語または関連する単語を見つけだそうと試みる。
【００１７】
幾つかの方法は、クエリから異なる距離にある単語を考慮し、クエリを基準とした個々の単語の近接度および共出現（ｃｏ−ｏｃｃｕｒｒｅｎｃｅ）の頻度に焦点を当てている。これらの方法には、ｎ−グラムベースの方法（Ｍａｒｔｉｎ、Ｎｅｙ：Ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ  ｆｏｒ  Ｂｉｇｒａｍ  ａｎｄ  Ｔｒｉｇｒａｍ  Ｗｏｒｄ  Ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ，Ｓｐｅｅｃｈ  Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ  ２４、１９〜３７ページ、１９９８；Ｂｒｏｗｎら：Ｃｌａｓｓ−Ｂａｓｅｄ  Ｎ−ｇｒａｍ  Ｍｏｄｅｌｓ  ｏｆ  Ｎａｔｕｒａｌ  Ｌａｎｇｕａｇｅ，Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌ  Ｌｉｎｇｕｉｓｔｉｃｓ，１８（４）、４６７〜４７９ページ、１９９２；並びにウィンドウベースの方法（Ｂｒｏｗｎら））が含まれる。この分野における別の関連する研究としては、とりわけ、ＦｉｎｃｈおよびＣａｒｔｅｒ（１９９２、Ｂｏｏｔｓｔｒａｐｐｉｎｇ  Ｓｙｎｔａｃｔｉｃ  Ｃａｔｅｇｏｒｉｅｓ  Ｕｓｉｎｇ  Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ  Ｍｅｔｈｏｄｓ）；ＳｃｈｕｔｚｅおよびＰｅｄｅｒｓｏｎ（１９９７、Ａ  Ｃｏ−Ｏｃｃｕｒｒｅｎｃｅ−Ｂａｓｅｄ  Ｔｈｅｓａｕｒｕｓ  ａｎｄ  Ｔｗｏ  Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ  ｔｏ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ｒｅｔｒｉｅｖａｌ）が含まれる。コンテキスト情報によって幾つかの結果が得られるが、これらの方法を用いて実現される結果の範囲および精度には限界があり、したがって、検索および取り出し、コンテンツ管理、並びにナレッジ管理に関する市販の製品では現実の用途が制限される。
【００１８】
大部分の高度な検索およびテキストマイニング用途では、手作業で集めた言語学的ルール、意味論的ナレッジ、並びにオントロジ（ｏｎｔｏｌｏｇｙ）および分類法（ｔａｘｏｎｏｍｙ）を利用する。これらの方法およびシステムは、カテゴリによるデータのメタ・タグ付けのため、並びに別の目的のための意味論的ヒント（ｃｌｕｅ）を提供するために使用することができる。さらに、幾つかのシステムは、検索および／またはカテゴリ分類のための分析に追加するための妥当性確率を評価するＢａｙｅｓｉａｎ法を含め、管理下および非管理下のさまざまな統計学的な学習および抽出方法を統合している。この方法は正確な（すなわち、妥当な）検索結果を一貫して生じさせないため、これらのシステムはテキストを有効にマイニングしていない。さらに、メタ・タグ付けでは、使用しようとするカテゴリ内への情報を強化検索の一部として事前定義しておくことが不可欠であるため、このカテゴリ判定では、多次元の概念（時間の経過と共にカテゴリを発生させたり変化させたりすることがある）に静的なラベルを付けることが必要となる。これらのシステムはいずれも、クエリ用語と意味が等価な別の単語およびフレーズを見つけだすために情報をマイニングするように設計されていない。
【００１９】
システムがある言語内の単語または単語列に対する意味的に等価な代替の表現形を発見する能力には、多くの用途が存在する。テキストマイニング以外に、任意の表現に関する同義の表現を生成する能力はコーパスベースの任意の機械翻訳システムの極めて有効な構成要素の１つである。さらに、意味が等価な表現を発見できる能力は機械による自然言語の理解であり、またこの能力によって人工知能（ＡＩ）応用の基礎を提供することが可能となる。
【００２０】
ＩＶ．人工知能の最新技術状況
人間の言語の機械による理解という最も大胆な目標は、人間並みの知力をフルスケールで達成しているシステム、すなわち合理的な推論ができ人間的な常識を示すことができるシステムで使用するためのものである。「強いＡＩ（Ｓｔｒｏｎｇ  ＡＩ）」と呼ばれるこのコンピュータ処理分野の最終的な目標は、コンピュータに対して、自然言語を理解すること、人や別のコンピュータと自然言語を用いて対話すること、コンセプトを学習すること、洞察を行うこと、並びに認知タスクを実行することを可能にさせることにある。機械翻訳システムは情報を別の形態に変換するために、必要なレベルまでの情報理解のタスクを有しているが、強いＡＩアプリケーションでは情報およびその別の形態や状態を理解する機能だけではなく、質問に答えるようにシステムの学習をトリガする方式でこの情報を取り扱うこと、前提から結論を引き出すなど別の認知タスクを実行すること、観測から関係性を発見することを実行する機能も必要であると共に、期待される将来のニーズを見込んで別のナレッジ収集を追求するという副次目標を設定している。
【００２１】
数学者のＡｌａｎ  Ｔｕｒｉｎｇは１９３９年に、機械によって人間並みの知力が達成されるか否かを試験するための１つの概念設計として、Ｔｕｒｉｎｇ試験を考案した。このＴｕｒｉｎｇ試験にパスした機械であっても、強いＡＩの大望のすべてについてその内容を必ずしも完全に満足させることはないが、強いＡＩに対して最も楽観的に見ている者でさえ、ここ数１０年間でコンピュータがＴｕｒｉｎｇ試験を納得のゆくようにパスするとの確信は抱いていない。
【００２２】
当技術分野で知られているＡＩ法はその方針がさまざまである。市販のＡＩアプリケーションの大多数では、強いＡＩの目標と比べてより狭いタスクに対処している。これらのアプリケーションは「弱いＡＩ（Ｗｅａｋ  ＡＩ）」と呼ぶことがあり、これらは最高でも、マスターレベルのチェスを指すなどある狭いタスクの限界内での能力しかもたない「利口なバカ（ｉｄｉｏｔ−ｓａｖａｎｔ）」型のシステムしか生み出さない。これらのシステムを生み出すために使用されるさまざまな方法には、ナレッジおよびルール、並びに定義を狭めたタスクを実行するためにある符号化したナレッジを一般化する方法を学習できるシステムに対する手作業での符号化が含まれる。システムに対して学習（ここでも、非常に狭く定義した領域内としている）をトレーニングするために、ニューラルネットなどの別の方法が開発されている。人間の自然な言語に対する機械による広範な理解を可能とさせるような真の画期的な進展はないため、狭い問題に焦点を絞ることによって、特定のタスクに対する実際上の応用を可能にしている。
【００２３】
強いＡＩソフトウェア構想は比較的わずかしか存在していない。典型的には、当技術分野で知られている強いＡＩシステムは、当該の目的向けに設計されたある特定のコンピュータ言語を用いてナレッジを手作業で符号化し、次いでシステムを用いてこのナレッジを全体として操作し質問に答えたりタスクを実行することを試みる。手作業で生成した符号化ナレッジのオントロジを使用する強いＡＩシステムの最も著名な例は、ＣｙｃＣｏｒｐにおいてコンピュータ科学者Ｄｏｕｇ  Ｌｅｎａｔによって開発されたＣｙｃシステムである。Ｃｙｃシステムは人間に対して、膨大な量の常識ナレッジ、および分野特異的なナレッジに対する手作業の符号化（並びに、当該ナレッジの異なる表現形の理解）を要求しており、これがシステムが従うべき「ルール」となる。手作業で符号化したルールの一例、またはＣｙｃに関するナレッジの１つは、「ｏｎｃｅ  ｐｅｏｐｌｅ  ｄｉｅ  ｔｈｅｙ  ｓｔｏｐ  ｂｕｙｉｎｇ  ｔｈｉｎｇｓ」や「ｔｒｅｅｓ  ａｒｅ  ｕｓｕａｌｌｙ  ｏｕｔｓｉｄｅ」とすることがあり得る。Ｃｙｃは１９８４年以降開発が続けられているが人間の知力を広く包含するシステムは生み出していない。現在までに、これら非常に特異的なルールのうち手作業で符号化し終えたのは２００万未満である。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００２４】
強いＡＩを可能とさせる画期的な進展は遠大な意味合いをもつ。われわれが直面している課題や問題において人間並みの知能を備えたスケーラブルなコンピュータ処理およびメモリが注目されるにつれて、テクノロジの前進の展開が劇的に増大することになろう。強いＡＩに関する根本的で画期的な進展があれば、われわれが理解するように文字通り世界を変えることが可能となろう。
【課題を解決するための手段】
【００２５】
Ｉ．概説
本発明は、関連付けされた概念からなるナレッジベースの取得、再構築および生成を自動化するため、並びに人間の言語の機械翻訳、概念検索（キーワードではなく）に基づく非構造化テキスト（または、別のデータ）の検索および取り出し、音声認識、データ圧縮、人工知能システムを含む多くの用途でこうしたナレッジベースを使用するための方法および装置を提供する。本発明では、関連付けされた概念からなるナレッジベースは、情報の非構造化本体内で概念が再度出現した場合にこれら概念間の関係を研究することによって生成される。これらの概念に関する表現は、数、長さまたはサイズが同じであることがあり（ただし、必須ではない）、またこれらは任意の媒体（たとえば、テキスト、視覚画像、音声、赤外線波、におい、記号など）で表現または表記されることがある。
【００２６】
本発明はさらに、ナレッジベースを生成し利用して概念をある状態から別の状態に変換するため、さもなければ実用化のためにナレッジベースを操作するための方法および装置を提供する。
【００２７】
本発明の一実施形態では、生成されるナレッジベースは、人間の言語の翻訳用途で利用するために無制限の派生形態によって再構築される。概念間の関連付けからなるナレッジベースを生成し、これらの互いの関係を確立させるために、本発明の別の実施形態が使用されることがある。これらの関連付け／概念の関係は、２つ以上のタイプの概念があるパターン内に一緒に出現する場合の人工知能用途に対するトリガイベントとして使用することができる。
【００２８】
本発明の基本的な態様は、ナレッジベースの取得、ナレッジベースの再構築、ナレッジベースの生成、および概念を変換するためのナレッジベースの利用であり、さもなければ実用化のためのナレッジベースの操作である。本発明のナレッジベース取得の態様では、概念およびその異なる状態での表現形が特定される。したがって、記述されたテキストを操作する用途では本発明は、互いに対する翻訳にあたる異なる言語による概念、並びに単一の言語の域内の同義の表現にあたる概念を含む単語および単語列ユニットの意味を特定している。本発明のうちのナレッジ取得の構成要素はさらに、非同義であるが、意味論的には何らかの方式で関連をもつ（たとえば、反対語関係、共通分類の構成要素、一般的に関連する概念などの）単語および単語列も特定する。
【００２９】
本発明のナレッジ再構築の態様は、ナレッジ取得を通じて学習した意味ユニットをつなぎ合わせてより複雑な概念に関する無制限の派生形態としている。これによって、関連付けされた概念からなるナレッジベースは、異なる状態にある概念や、１つの状態の域内にある概念からなる広範なレンジを操作するための構成単位として使用することが可能となる。したがって、関連付けされた概念からなるナレッジベースを使用することによって、ドキュメント全体をターゲット言語に翻訳すると共に、単一の言語の域内で異なる形態をした複雑な概念を表し、これによって概念検索、自然言語インタフェース、音声認識、その他などの用途に対する自動式の理解を可能とさせることがある。
【００３０】
本発明のナレッジ生成の態様は、結合された複雑な概念に対する認識済みのパターンを使用して、以前に学習したナレッジの使用（または、新たなナレッジの学習）をトリガして認知タスクを実行する。本発明は、再出現する概念のそれぞれを表現する複数の方式を特定すること並びに異なる概念間の関係を確立することによって、これらの目的やその他の目的を達成する。したがって、本発明の一実施形態では、これらの概念は人間の言語で表現されており、またこのシステムは、テキスト内における２つ以上の概念およびその共出現の頻度および近接度の関係をドキュメント化することによって関連付けを実施している。上で述べたように、これらの概念は任意のサイズの単語列によって表される。
【００３１】
ＩＩ．意味の単位としての単語列
既存の最新技術のＳＭＴシステム、意味的類似性に関するベクトル空間計測、および別の管理式または非管理式のＮＬＰ学習と異なり、本発明は、再出現する任意のサイズの単語列からなるパターンと別の再出現する任意のサイズの単語列とをマッチングおよび／または関連付けしている。非構造化テキスト内においてストップワード（「ｉｔ」、「ａｎ」、「ａ」、「ｏｆ」、「ａｓ」、「ｉｎ」などの単語）を含んだ厳密な単語列を単一の意味ユニットとして調査するこの技法は本発明のすべての態様に当てはまる。再出現する任意の長さの単語または単語列を単一のユニットとして特定しこの単語または単語列に焦点を当てることによって、本発明はコンテキストにおける単語の意味を捕捉している。
【００３２】
本発明はたとえば、「ｒｏｃｋ」をコンテキストに応じて潜在的に多種多様な意味（たとえば、石（ｓｔｏｎｅ）や一種の音楽）を表すものとして取り扱う。単語列を見たときに、別の意味がはっきりする。すなわち、「ａ  ｒｏｃｋ」は石または困難に直面している堅物を意味する可能性があり、「ａ  ｒｏｃｋ  ｂａｎｄ」はロック音楽を演奏するミュージシャンのグループの意味とすることができる。同様に、隣り合って出現する「ｂｅｔｗｅｅｎ  ａ  ｒｏｃｋ」という単語列は、これらの単語がその中に出現するより長い単語列に応じて異なる意味を成す。これらの語が「ｂｅｔｗｅｅｎ  ａ  ｒｏｃｋ  ｂａｎｄ’ｓ  ｓｅｔｓ」という単語列内にある場合の意味は、「ｂｅｔｗｅｅｎ  ａ  ｒｏｃｋ  ａｎｄ  ａ  ｈａｒｄ  ｐｌａｃｅ」という単語列内に見いだされた場合の意味とは全く異なる。さらに、「ｂｅｔｗｅｅｎ  ａ  ｒｏｃｋ  ａｎｄ  ａ  ｈａｒｄ  ｐｌａｃｅ」という表現は、全体として見たときの意味はその各部分を分析することによってでは容易に理解し得ない意味となる。
【００３３】
ある言語による再出現する単語列のそれぞれを１つの個別の概念として扱う本発明による取扱いは、機械による翻訳や機械による理解のための既存の自動化意味取得方法とは全く対照的である。さらに、ある言語による再出現する単語列のそれぞれを１つの個別の概念として扱う本発明による取扱いは、個々の単語の意味値に対して別の個々の単語のコンテキストにおいて焦点を当てている最近の言語学理論とも対照を成すものである。言語学理論における「コロケーション」および「イディオム」という用語は、複数の単語による表現がその構成する単語を見たのでは容易に特定が不可能な意味を成しているために１つの単語列が全体として取り上げられるような特殊なケースを指し示す。実際上、その構成する各単語は、それぞれの個々の意味値を失っていると共に、全体の一部として取り上げた場合に表現される概念にしか関係しない。
【００３４】
たとえば、「ｐｉｔｃｈ  ｂｌａｃｋ」のような用語は、コロケーションの一例であり、また「ｂｅｔｗｅｅｎ  ａ  ｒｏｃｋ  ａｎｄ  ａ  ｈａｒｄ  ｐｌａｃｅ」はイディオムの一例である。これと対照的に、本発明はすべての単語、コロケーション、およびイディオムを意味の原子単位として取り扱うだけではなく、すべての単語列も意味の潜在的な原子単位として取り扱う。本発明によれば、ある単語列内の各単語について、これらが見いだされた厳密な単語の列に応じて、そのコアとなる意味値を維持したり、そのコアとなる意味値を巧妙な方法で変更したり、あるいはその典型的な意味から完全に逸らさせたりすることが可能となる。
【００３５】
たとえば、「ｂａｓｅｂａｌｌ」は一種のゲームであり、「ａ  ｂａｓｅｂａｌｌ」は丸い物体であり、「ａ  ｂａｓｅｂａｌｌ  ｔｅａｍ」はスポーツチームであり、また「ａ  ｂａｓｅｂａｌｌ  ｐｌａｙｅｒ」は人である。本発明は、自然言語の機械による理解を要求する用途において意味ユニットを操作する場合に、共通の単語（ｂａｓｅｂａｌｌ）を含むこれらの異なる単語列を独立の概念として個別に操作している。本発明は、文法に関しては言語学的ルールを用いておらず、また単語列をその話法の部分によってラベル付けしていないが、本発明の方法によれば、その単語列のコンテキストを１つのユニットとして操作しその言語学的品質を保全することが可能となる。
【００３６】
ＩＩＩ．テキストマイニング、自然言語インタフェースおよびその他の用途に関する言語翻訳および自然言語理解のための方法およびシステム
Ａ．概要
本発明は、概念に関する言語横断的関連付けデータベース（すなわち、ナレッジベース）を生成したり補足したりするための幾つかの方法および装置を提供する。これらのデータベースは一般に、ある具体的な概念または１つの情報を表す第１の形態または状態にあるデータを同じ概念または情報を表す第２の形態または状態にあるデータと関連付けさせる。さらに、これらのデータベースは、たとえば、これらの概念を包含したドキュメントをデュアルアンカー・オーバーラップと呼ばれる本発明のナレッジ再構築法を用いてある状態から別の状態に効率よく翻訳することを容易にするために使用される。
【００３７】
言語横断的単語列翻訳データベースを構築するための一方法は、人間によって以前に翻訳されたドキュメント（パラレルテキスト）を使用し、翻訳されたドキュメントを横断した単語列の共出現を認識する。言語横断的単語列翻訳データベースを構築するための本発明の第２の方法は、周知の単語列翻訳によって幾つかの別の言語対から言語対間の単語列翻訳を導き出す。本発明の別の方法は、言語横断的辞書と大きなターゲット言語コーパスおよびある種の検索技法とを併せて使用して単語列翻訳を特定する。デュアルアンカー・オーバーラップとして知られている本発明の別の方法は、以前に学習した関連付けから新たな関連付けを自動的に導き出すことによって、言語横断的単語列データベースを拡張させる（これも本発明のナレッジ再構築の態様である）。
【００３８】
本発明のナレッジ取得態様のための別の方法およびシステムは、単一の言語または状態にある関連する概念からなるナレッジベースを、該１つの言語または状態により表現されたある概念に関する複数の出現を調査することによって生成させる。本発明では、たとえば、英語による関連付けされた概念からなるナレッジベースを、英語による別のドキュメント内にある単語および単語列によって表された概念の再出現を調査することによって生成することが可能である。本発明は（１つの単語または単語列によって）単一の言語で表現された概念に関するナレッジ取得を、周辺の概念（隣り合う単語または単語列によって表される）の共出現を調べ、次いで同じパターンを有する同じ言語による別の単語および／または単語列を特定することによって実行しており、これにより元の（クエリ）単語または単語列と意味的に等価な（あるいは、何らかの別の意味論的関係を有する）単語および単語列のシステムによる特定が可能となる。単一状態または言語によるナレッジ取得は、共通頻度分析（Ｃｏｍｍｏｎ  Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ  Ａｎａｌｙｓｉｓ）を実行するために本発明の方法の一実施形態を使用する。一般に、共通頻度分析は、２つ以上の単語および／または単語列を互いにまた別の第３の単語および単語列と関連付けする本発明の方法である。
【００３９】
隣り合うデータセグメント（この実施形態では単語列によって表されている）を結合する本発明のナレッジ再構築態様は、デュアルアンカー・オーバーラップ技法である。本発明のこの態様は、重複する単語（または、単語列）を有する単語列だけをその左側および右側の両方の単語列と結合させることによって隣り合う単語列を集める。このシステムは、組になっているがシステムがまだ出合っていない隣り合う既知の構成単位単語列を結合させ、これにより新たな複雑な概念を生成させたり、既知の概念を新たな形態で表したりするためにデュアルアンカー・オーバーラップを使用することができる。本発明のデュアルアンカー・オーバーラップ技法は、２つの言語間でドキュメントを翻訳するため、並びに単一の言語内の隣り合うコンセプトを結合させるために、単語列（または、別のデータセグメント）によって表された概念を結合させるように使用される。
【００４０】
本発明のナレッジ生成態様によってユーザは、互いに対して一般的な近接度域内に登場する２つの異なる単語列が共有する関連付けされた第３の単語列の共出現に基づいて、次のステップに対するトリガを発することが可能となる（共通頻度分析）。このナレッジ生成態様によれば強いＡＩアプリケーションが可能となる。このシステムはＣＦＡを使用し、一般分類の問題を解くためにユーザによって設計された論理チェーン内の次ステップのＣＦＡをトリガする。このシステムは、質問またはステートメントを既知の単語列からなる可能なすべての組に構文解析（ｐａｒｓｉｎｇ）することによって、その質問またはステートメントを分析する。次いで、このシステムは、単語列の可能な別の組み合わせを分析し、その分析の次のステップ（複数のこともある）をトリガさせるような既知のパターン（すなわち、ある順序で一体として表現される２つ以上の単語および／または単語列）を特定する。
【００４１】
Ｂ．方法およびシステム
機械翻訳の分野では、このシステムは単語列翻訳の言語横断的ナレッジ取得に関する幾つかの方法のうちのいずれかを使用すると共に、これらの翻訳をナレッジ再構築法を用いて結合させる。これによって、既存の翻訳テクノロジおよびシステムの品質が大幅に改善されると共に、現在の最新技術に対する進展が示される。
【００４２】
言語横断的ナレッジ取得のための一方法は、２つ以上の言語によるドキュメントを使用することによって実施することが可能である。これらのドキュメントは互いに対する厳密な翻訳（すなわち、「パラレルテキスト」ドキュメント）とすることが可能であり、あるいは同じ対象物に関する２つの言語によるテキスト（すなわち、「コンパラブルテキスト（Ｃｏｍｐａｒａｂｌｅ  Ｔｅｘｔ）」ドキュメント）とすることが可能である。この取得はソース言語とターゲット言語の間で（パラレルテキストまたはコンパラブルテキストによって）直接的に実施することができる。言語翻訳に使用する場合に、このシステムは、２つの言語間で意味的に等価な概念（単語または単語列で表現されている）からなる言語横断的データベースを自動的に構築する。
【００４３】
本発明のこの方法およびシステムの一実施形態は、その利用可能な言語横断的ドキュメント内において第１の言語（ソース言語）で複数の出現数を有するすべての単語および単語列のうちから少なくとも第１および第２の出現を選択する。この実施形態は次いで、第２の言語（ターゲット言語）のドキュメント内の第１の単語レンジおよび第２の単語レンジを、これらのターゲット言語レンジがソース言語ドキュメント内で選択した単語または単語列の第１および第２の出現の箇所に概ね対応する（したがって、ソース単語または単語列の翻訳を包含する確率が高い）ようにして選択する。次に、ターゲット言語内のレンジだけを見ながら、本システムは第１の単語レンジ内で見いだされた単語および単語列を第２の単語レンジ内で見いだされた単語および単語列（並びに、ソース言語の各単語または単語列の追加的な出現に対応するターゲットの別の単語レンジのすべて）と比較すると共に、さまざまな単語レンジに共通した単語および単語列が位置特定されると本システムは位置特定したこれら共通の単語および単語列を概念横断データベース内に格納する。次いで本発明は、この概念横断データベース内において、ターゲット言語のレンジ内で位置特定した共通の単語および単語列をソース言語による選択した単語または単語列と関連付けする（図１に詳細に示すように関連付け頻度を調整した後に、その関連付け頻度（再出現の数）によってランク付けされる）。パラレルテキストまたはコンパラブルテキスト内の言語間での単語および単語列の共出現を特定することによって、より多くのパラレルテキストまたはコンパラブルテキストが利用可能になるに従って本システムによってより多くの関連付けが特定されることになる。
【００４４】
ターゲット言語レンジ内の単語および単語列の頻度に基づいて関連付けを実施した後、これら潜在的なターゲット言語の単語列翻訳は、ソース言語ドキュメントに戻ってこれらに対応するレンジを見つけだすことによってさらに確認することができる。本システムは次いで、ソース言語レンジの内部で最も高頻度の単語および単語列を見つけだし、選択した元の単語または単語列がこの逆方向学習の過程から得られる最も高頻度のソース言語単語および単語列中にあるか否かを確認することができる。
【００４５】
パラレルテキスト内の頻繁に再出現する単語列間で（単語列のサイズに関わりなく）翻訳を自動的に構築することによって、本発明はその単語列内の各単語に関する必要な組み込みコンテキストを用いて翻訳を取り込む。組み込みコンテキストによる単語列のこれら正確な翻訳によって、（本発明のナレッジ再構築の態様を使用することにより）ドキュメントの翻訳に適した別の組み合わせで使用できる構成単位が提供される。本システムが単語列翻訳を学習するのに従って、これらは、将来的にドキュメントの翻訳が再度必要となった場合により高速で翻訳できるように、データ貯蔵部内に格納されることになる。本システムは、再出現する単語列が調査したパラレルテキストで順次出現するに従って再出現する単語列を学習するようにドキュメントに基づいて動作することができるか、あるいは再出現する単語列は、これらがターゲット言語に翻訳する必要があるソース言語による単語を包含するために、システム内に入力された選択済みの特定のパラレルドキュメントに基づいて学習を受けることができる。この後者の動作は、「体験を通じた学習（ｌｅａｒｎｉｎｇ  ｂｙ  ｄｏｉｎｇ）」の一形態であり、またオンザフライの学習の一例である。
【００４６】
本発明はさらに、その合成体内で２つの言語間の単語列翻訳を導き出すために本発明によって異なる言語で自動的に構築されているが、パラレルテキストを通じて直接的学習を受けていないデータベースを使用する言語横断的ナレッジ取得の方法および装置を提供する。本発明のこの多言語レバレッジ技法は、ソース言語から中間的な言語の既知の単語列翻訳まで翻訳し、次いで、この中間的言語からターゲット言語に翻訳することによって間接的に生成させた共通の結果を使用する。
【００４７】
中間的な第３の言語を介し次いでターゲット言語に翻訳することを使用した言語横断的ナレッジ取得のためのこの同じ多言語レバレッジ技法は、これらの言語間での任意の最新技術機械翻訳システムを使用することによっても利用可能となる。個々に使用した場合にはこれらのシステムの精度レベルは低く、中間的な第３の言語を介してターゲット言語による共通の結果に至ることは少ないが、幾つかの結果が同一である場合にこの翻訳は、確認される精度の程度は高くなる。さらに、これらの結果の確認は、隣り合う単語列翻訳に対して、承認を受ける前にデュアルアンカー・オーバーラップ処理を用いてターゲット言語において大きな重複（たとえば、その両側における２単語、３単語、または４単語の単語列重複）を有することを要求することによって実施することが可能である。
【００４８】
言語横断的ナレッジ取得のための本発明による次の方法は、異なる言語の単語列間で、ターゲット言語および／またはパラレルテキストの単一言語型コーパスを用いて、並びに当技術分野で周知の機械翻訳システム、当技術分野で周知の言語横断的辞書、および／またはカスタマイズした構築による言語横断的辞書のうちのいずれか１つまたは複数を用いて関連付けを構築する。本発明のこれらの方法では、「フラッディング（Ｆｌｏｏｄｉｎｇ）」と呼ぶ技法を使用しており、これによればソース言語単語列内の各単語に対する利用可能なすべての翻訳（ターゲット翻訳は単語の場合やフレーズの場合がある）が当技術分野で周知のカスタマイズした構築による辞書またはシステムを用いて生成される（多くの場合、可能な翻訳のうちの幾つかまたはすべてが当該コンテキストに当てはまらない場合であっても、各単語に関する可能な複数の翻訳が生成される）。これらの可能な単語対単語（および／または、単語対フレーズ）の翻訳のさまざまな組み合わせを用いてターゲット言語ドキュメント（単一言語型コーパスかパラレルテキストかのいずれか）を検索し、ソース言語単語列に対する翻訳候補を特定する。ターゲット言語ドキュメントをこれらの単語対単語（および／または単語対フレーズ）の組み合わせで「溢れさせ（ｆｌｏｏｄｅｄ）」ているため、この処理を「フラッディング」と呼ぶ。単語列翻訳に関するこのフラッディング法では、パラレルテキストによる言語横断的学習の場合と比べてより多くの計算が必要となる、というのは、単語列翻訳の構築のためにパラレルテキストを必要としないが、言語に関する翻訳カバー範囲がより広くなるためである。
【００４９】
ナレッジベース取得に加えて、本発明のデュアルアンカー・オーバーラップ技法は、ナレッジベースのエントリを用いてより大きな概念を再構築する（すなわち、コヒーレントなより大きいユニットになるようにより小さいユニットをつなぎ合わせている）。したがって、本発明はさらに、２つの言語間で異なる単語列で表現された構成単位の概念を用いて、ドキュメント全体をある言語または状態から別の言語または状態に変換するための方法および装置を提供する。本発明は、ターゲット言語によるデータセグメントと関連付けさせたソース言語によるデータセグメントからなるデータベースが提供されるか、本発明によってこうしたデータベースを構築しているかのいずれかとしている。本発明は、言語横断的単語列翻訳データベースを用いると共に、単にソース言語とターゲット言語の両方においてその両側（翻訳されたセグメント内の先頭の単語列や最終の単語列でない場合）で重複した単語または単語列を有する単語列の翻訳に対して承認を行うことによってテキストを翻訳する。
【００５０】
好ましい一実施形態では、本発明は、上で言及したデータベースにアクセスすると共に、このデータベース内で、翻訳しようとするドキュメントの第１の単語から始めて（単語数によって計測した）同じく翻訳すべきドキュメント内にもある最も長い単語列を特定することによってテキストを翻訳する。次いで本システムは、このデータベースから、ソース言語から位置特定した単語列と関連付けされるターゲット言語による１つの単語列を取り出す。次いで本システムは（翻訳しようとするドキュメントから）、このデータベース内に存在すると共にドキュメント内の以前に特定した単語列と重複する単語または単語列を有する第２の単語列を選択し、このデータベースからソース言語によるこの第２の単語列と関連付けされたターゲット言語による１つの単語列を取り出す。ターゲット言語による単語列関連付けが重複する単語または単語列を有する場合、ターゲット言語による単語列関連付けを（重複に関する冗長部分は除いて）合成し、翻訳を形成しており、また重複がない場合は、ソース言語単語列に対する別のターゲット言語関連付けがデータベースから取り出される（または、オンザフライで学習される）と共に、単語の重複によって合格するまで組み合わせに関する試験を受ける。言うまでもなく、ターゲット言語による重複する単語列翻訳を特定することや学習することができなかった場合は、ソース言語による重複する別の（より短い場合やより長い場合がある）代替的な単語列を使用することができ、またこれらそれぞれのターゲット言語の関連付けが重複について合格するまで試験を受ける。データベース内で、以前に特定したソース言語単語列と重複する単語または単語列を有する最も長い単語列を見つけだすことによってソース言語によるドキュメント内で次の単語列が選択され、またソース言語ドキュメント全体がターゲット言語ドキュメントに翻訳されるまで上述の処理が継続される。ソース言語とターゲット言語の両方においてその左と右の両側で隣り合う単語列とで重複する１つまたは複数の単語を有する単語列だけが翻訳のための概念の合成組として承認される。重複する単語列翻訳のチェーンの始端と終端は、１つのセンテンスの開始と終了によるか、あるいはテキストの特定可能な別の任意の単位（たとえば、フレーズ、タイトル、パラグラフ、記事、章、など）によって定義することができる。
【００５１】
上述の言語横断的デュアルアンカー・オーバーラップの方法および処理によって、各単語列翻訳がコンテキストおよび文法に関して適正な隣り合う単語列と合成される可能性が高まる。隣り合うセグメントの結合を承認するのに必要な重複する単語の数はユーザの定義による。単語列の合成を承認するのに必要な隣り合うセグメント間で重複する単語のユーザ定義の最小数が大きいほど、結果がそれだけ正確となる。言語横断的デュアルアンカー・オーバーラップ技法は、既存のＥＢＭＴシステムが直面している「境界摩擦（ｂｏｕｎｄａｒｙ  ｆｒｉｃｔｉｏｎ）」の課題を解決しており、正しいコンテキストが翻訳全体で使用される可能性が高まる。
【００５２】
さらに、言語横断的学習（または、別のナレッジ取得方法）に基づいた候補であるが、まだユーザ定義の統計学的有意性によって確認されていない単語列翻訳は、ユーザ定義の要件として２つの隣り合う単語列間により重複する多くの単語を必要とすることによって承認することができる。未確認のより長い単語列翻訳候補は、既知の翻訳を有するより短い部分集合単語列（すなわち、内部単語列）を用いてより長い単語列の非重複の中間部分を確認することによって言語横断的重複を試験することができる。翻訳方法はソース言語とターゲット言語の両方によるセンテンス内で等しい長さの単語列や、同じ位置にある単語列に限定されないこと、したがって非常に柔軟性が高いことに留意されたい。
【００５３】
本発明はさらに、単一の言語による単語および／または単語列間での近接関係に関する頻度テーブルを生成するための、頻度関連付けデータベース生成と呼ばれる一般的な方法および装置を提供する。次いで、これらの近接関係を使用して、ある単語または単語列と別の単語および／または単語列の間の関連付けを、本発明の共通頻度分析を介した単一の言語内の共通の関連付けに基づいて実施する。単一の言語内におけるナレッジ取得のための本発明の方法は、再出現する各概念（単語および単語列によって表されている）を取り巻くコンテキスト（同じく単語または単語列によって表されている）を利用する。検索およびテキストマイニング応用、機械翻訳および人工知能応用を大幅に改善させるには、意味的関係を特定して利用することができる。
【００５４】
本発明は、本発明の共通頻度分析方法を使用して単一の言語などの単一状態の域内におけるナレッジベースの取得を可能にする。共通頻度分析を利用する一実施形態では、そのシステムは同義の概念を表す単語および単語列、並びに概念間の別のタイプの関係を特定する。
【００５５】
たとえば、英語のテキストを調査することによって、意味的に等価な（すなわち、同義の）単語および単語列（たとえば、「ｎａｔｉｏｎ’ｓ  ｌａｒｇｅｓｔ」および「ｂｉｇｇｅｓｔ  ｉｎ  ｔｈｅ  ｃｏｕｎｔｒｙ」）を特定するための単語または単語列に関する関連付けを確立することができる。本発明はさらに、ある単語または単語列について単語および単語列関連付けに関して分析し、反対概念を表す単語および単語列（これらが存在する場合）、さらには、定義、例並びに共通の一般分類の概念からなる構成要素を含んだ別の関連概念（たとえば、「ｒｅｄ（赤色）」は「ｂｌｕｅ（青色）」や「ｌｉｍｅ  ｇｒｅｅｎ（濃緑色）」と色相分類に関する構成要素について関連している）を表す単語および単語列、並びに別の関連情報（たとえば、クエリの「Ｍｏｕｎｔ  Ｅｖｅｒｅｓｔ（エベレスト山）」によって「ｈｉｇｈｅｓｔ  ｐｏｉｎｔ  ｉｎ  ｔｈｅ  ｗｏｒｌｄ（世界中の最高点）」が戻されることがある）を生成するための方法および装置を提供する。
【００５６】
本発明は、分析中の単語または単語列に隣接している任意のサイズの単語列を特定すること、並びにこれらの隣り合う単語列が分析する単語または単語列の左側と右側のどちら側にあるかを特定することによって、単語および／または単語列の間にあるこれらの関係を特定する。同じ左側および右側で隣り合う単語列を多く共有する単語および単語列は、互いに強い意味的関係を有する。典型的には、右側および左側でのより長い（より多数の単語）コンテキスト単語列を含め、右側および左側で異なるコンテキスト単語列の大部分の数を共有している単語および単語列は、意味的に最も類似性が大きく、さもなければ意味的な関連性が最も大きい。
【００５７】
取得されて単一の言語データベースに集められたナレッジ（オンザフライで生成されるナレッジを含む）は、当技術分野で周知のキーワード検索およびテキストマイニング法を拡張するために使用することができる。これらの方法は、たとえばキーワードの意味的な等価物、並びに入力されたキーワードと密接な関係の別の単語および単語列を検索することによって強化することができる。左側および右側で共通するコンテキスト単語列を特定することによって意味的に等価な用語を特定する本発明の態様はさらに、意味論的コードを分解するために使用することができる。一方（当該コンテキストにおいて）不適正であるか通常でない、その共通の１つまたは複数の意味以外の意味を表すような単語または単語列がコードとして使用されている場合、通常でないコンテキストでのその反復的使用によって本発明はその意味論的コードの基にある真の意味論的な意味を特定することが可能となる。
【００５８】
ＡｐｐｅｎｄｉｘＡ（表１７）は、多種多様なクエリに関してＲＣＦＡを用いた関連付け結果の例を表している。最初の１５個の例は、クエリの部分的な結果（すなわち、各クエリごとの最上位の２０〜２５個の戻り値）を表しており、一方、最後の例（クエリ「ｉｔ  ｉｓ  ｉｍｐｏｒｔａｎｔ  ｔｏ  ｎｏｔｅ」に関するもの）は１０００個すべての戻り値を示している。これらの結果は、最新技術によるいずれの方法と比べても、はるかに堅牢性が高い自動化意味取得方法を反映したものである。これらの結果を得る際に重要なことは、クエリ概念に対する流入側（すなわち、英語ではクエリの左側）の単語列と、このクエリ概念に対する流出側（すなわち、英語ではクエリの右側）の単語列とをコンテキストの単一のユニットとして取り扱うこと、並びにこの２つの側の単語列コンテキストを使用し、これら左側および右側において同じ単語列コンテキストのうちの幾つかを共有する単語および単語列によって表された別の意味的ユニットを見いだすことである。
【００５９】
本発明のデュアルアンカー・オーバーラップ技法を使用すると、同じ言語による異なる単語列によって表された同じ概念を重複する概念のチェーン内で互いに対する代用とし、より大きな同じ概念が表現されるように合成した重複する意味的に等価な概念からなる複数のセンテンスを作成することも可能となる。本発明のデュアルアンカー・オーバーラップ技法（言語間の翻訳に関連して上述した）と共に、ある言語による意味的に等価な概念からなるデータベースを提供することによって、本発明はより大きな同じ概念を異なる多くの派生形態で再生成することができる。本発明のナレッジ再構築の構成要素であるこのデュアルアンカー・オーバーラップは、音声認識やその他の自然言語認識用途において非常に有用となると共に、さまざまな単語列の合成の形で表現された同じ概念に対する拡張型の検索合成を提供することができる。この能力はさらに、たとえばエンティティおよび関係の同一指示やトラッキングなどのテキストマイニング・タスクのための非常に有効な方法を提供することができる。
【００６０】
意味的な等価物を生成させる本発明の単一言語のナレッジ取得方法の態様はさらに、機械翻訳用途における生成構成要素として使用することができる。情報不足のためや別の何らかの理由によって翻訳することが不可能なソース言語単語列を、これに代わって翻訳を受ける代替的なソース言語単語列を生成するために使用することができる。さらに、正しい翻訳の確認に役立てるようにソース言語の単語列の意味的な等価物および／またはターゲット言語単語列の翻訳候補に対する意味的な等価物を使用することができる。
【００６１】
本発明はさらに、スマートアプリケーションにおいて多数の方法のいずれかによって再出現する単語および／または単語列間の関係を使用し、テキスト内における互いに対する近接度に基づいて２つ以上の単語または単語列を共通して有する第３の単語および／または単語列に対する関連付けを特定することによって質問に答える共通頻度分析方法および装置を提供する。スマートアプリケーション用に生成されるデータベースは、単一の言語によるドキュメントから（また別法としては、言語横断的テキストを用いて）構築することができる。ある質問、リクエスト、またはステートメント内に隣り合うか重複する（あるいは別の何らかのごく接近した関係を有する）単語および／または単語列が２つ以上存在することによって、ユーザによって設計されるかシステムによって学習された本発明のまた異なるタイプの共通頻度分析をトリガすることができる。
【００６２】
トリガされた共通頻度分析は、その質問、リクエスト、またはステートメント内に存在せず、利用可能な別のテキスト内でこの質問、リクエスト、またはステートメント内でシステムに対して提示された２つ以上の単語および／または単語列と近接関係を共有する単語および単語列を特定する。提示された単語および／または単語列の両者に共通するこれら第３の単語または単語列関連付けは、共通頻度分析のチェーン内で質問またはコマンドを理解すると共に、答えを提供するかタスクを実行するための次のステップを特定するために使用されることがある。
【００６３】
本発明は、コンテキスト内で単語または単語列として表現された任意の概念の意味論的関連付けのレベルおよびカテゴリによって動的な自動化ナレッジベース生成のための基礎を提供することによって強いＡＩタスク向けの方法を提供する。適切なトレーニングテキストが利用可能であれば、この能力によって、スマートアプリケーションのトリガによってレバレッジを受けることが可能なすべての状況に関してナレッジベースが提供される。
【００６４】
ある意味では、ユーザは、既知のある種のパターンの単語および／または単語列がそれらがその一部分となっている意味論的分類に基づいて（意味的な等価物および等価性分類のための本発明の共通頻度分析による特定に従って）特定されたときに、システムが利用するための次ステップの「トリガ」を構築することによって、一般的な概念パターンによって表されたある分類の状況についてどう考えるべきかに関して本発明をトレーニングする。単語および単語列（および／または既知の意味的な等価物）のパターンに対するその具体的な特定を通じて概念の一般分類を認識することにより、また一般化されたより大きなパターンに当てはまる概念のグループの存在を特定することによって、このシステムはトリガ処理方針をトリガし（そのように実行させるようにユーザがすでにトレーニングしてあれば）、これら一般的パターンが特定されたときに論理的な次のステップ（ナレッジベースの参照や次の共通頻度分析）を執行することができる。ユーザが十分に「一般な処理方針トリガ（ｇｅｎｅｒａｌ  ｓｔｒａｔｅｇｙ  ｔｒｉｇｇｅｒ）」を生成させた後に、本システムは、別の多くの状況に関する適正なトリガを自動的に特定することを学習することになる。ユーザによって設定されたこれらの初期トリガは、システムに対してさまざまな目的のトリガを自動的に設定させるように教示するように設計したトリガを含むことができる。
【００６５】
本発明の別の目的は、人間のスピーチやその他のソースによって生成された音波周波数を、可聴性の音声に対する解釈に基づいた音声認識やその他の用途で使用するための別の各言語のこれに対応する概念に関連付けすることである。
【００６６】
本発明の別の目的は、視覚的データの表現形に関する画素配列の一般化されたパターンやその他の方法を、情報収集や人工知能用途に関する視覚的認識で使用するために別の言語によって表されたこれに対応する概念と関連付けすることである。
【００６７】
本発明の別の態様は、データ圧縮方法として利用可能なある数または電磁波スペクトル上の点など単一の記号またはトークン（ｔｏｋｅｎ）を用いて意味的に同一の概念を表すことである。
【００６８】
ＩＶ．従来技術
従来技術のシステムは本発明によって記載された内容を実現していない。たとえば、以下のようである。
【００６９】
Ｈａｒｇｒａｖｅに対するＵＳＰ第５７２４５９３号は、テキストとこれに対応する翻訳がメモリ内にロードされている、人間の翻訳者を支援するための翻訳メモリツールを開示している。ソース言語によるテキストは、ｎ−グラムになるように構文解析を受ける。ソース言語のｎ−グラムは、ソース言語のテキストの内部における出現頻度を決定するための分析を受けると共に、エントロピー重みが割り当てられる。過剰に高いまたは過剰に低いエントロピー重みを有するｎ−グラムは、翻訳の目的にとって有用性が不十分であるとして排除される。残りのｎ−グラムと対応する翻訳は、人間の翻訳者の吟味のために翻訳メモリ内に存在する入力された翻訳に対する「ファジーマッチ」を見いだすことによって、機械支援型の翻訳に対する逆転指標（ｒｅｖｅｒｓｅ  ｉｎｄｅｘ）で使用される。
【００７０】
Ｈａｒｇｒａｖｅは、パラレルテキスト内で互いに関して同じ近似的箇所におけるその出現頻度（より大きな単語列を下位の単語列から差し引いた後の頻度）に基づいて、ソース言語のドキュメント内に再出現する任意のサイズの単語列がターゲット言語のドキュメント内に再出現する任意のサイズの単語および単語列と関連付けされているパラレルテキストを用いた単語列関連付け分析を実施していない。Ｈａｒｇｒａｖｅは間接的に別の第３の言語を介した単語および単語列の翻訳を使用していない。
【００７１】
Ｈａｒｇｒａｖｅは、ソース言語コンテキストの単語および単語列と一緒になってソース言語単語列を形成しているソース言語単語翻訳によってターゲット言語テキストを「フラッディングする（ｆｌｏｏｄ）」ことをしていない。Ｈａｒｇｒａｖｅは、クエリの左側および右側にある任意のサイズの単語列を用いて単一言語の単語および単語列間で単語および単語列の関連付け分析を実施していない。Ｈａｒｇｒａｖｅは、翻訳させるために入力されたドキュメントを、ソース言語による重複する単語列とするように構文解析するように要求しておらず、またさらに、翻訳を承認するためにソース言語の構文解析した単語列に対するターゲット言語翻訳がその左側および／または右側にあるその近傍の翻訳と重複する単語または単語列を有することも要求しない。
【００７２】
Ｃｈｅｒｎｙに対するＵＳＰ第６０８５１６２号は、データベースの各レイヤが翻訳に関連するユーザ選択可能な１つのトピックを表している言語間の翻訳のための３次元項目別データベース（ｔｈｒｅｅ−ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ  ｔｏｐｉｃａｌ  ｄａｔａｂａｓｅ）を開示している。このデータベースは、少なくとも２つの異なる言語ソースを表すテキストを単語になるまで構文解析することによって構築されている。処理シーケンスの別々のブランチにおいて、２つのソースから構文解析された単語は、その文法上の機能、文法形式、および明示的意味（ｄｅｎｏｔａｔｉｏｎ）などの情報に部分的に基づいて異なる分類に割り当てられる。次いで、各ブランチ内に入力された単語がデュアル言語辞書を用いて翻訳され、各単語ごとに１つまたは複数の翻訳、すなわち関連付け、が生成される。各ブランチからの単語の関連付けは一体に処理され、たとえばニューラルネットワークを用いて関連付けの前向きおよび後向きの頻度が生成される。翻訳のために使用されるデータベースは、その各々が１つのトピックを表しているレイヤから構成されており、この各レイヤは関連付けの頻度とそのトピックの域内のすべての単語に対する割り当て済みの分類とを包含している。
【００７３】
Ｃｈｅｒｎｙは、パラレルテキスト内で互いに関して同じ近似的箇所におけるその出現頻度（より大きな単語列を下位の単語列から差し引いた後の頻度）に基づいて、ソース言語のドキュメント内に再出現する任意のサイズの単語列がターゲット言語のドキュメント内に再出現する任意のサイズの単語および単語列と関連付けされているパラレルテキストを用いた単語列関連付け分析を実施していない。Ｃｈｅｒｎｙは間接的に別の第３の言語を介した単語および単語列の翻訳を使用していない。Ｃｈｅｒｎｙは、ソース言語コンテキストの単語および単語列と一緒になってソース言語単語列を形成しているソース言語単語翻訳によってターゲット言語テキストを「フラッディングする」ことをしていない。Ｃｈｅｒｎｙは、クエリの左側および右側にある任意のサイズの単語列を用いて単一言語の単語および単語列間で単語および単語列の関連付け分析を実施していない。Ｃｈｅｒｎｙは、翻訳させるために入力されたドキュメントを重複する単語列とするように構文解析するように要求しておらず、またさらに、翻訳を承認するためにソース言語の構文解析した単語列に対するターゲット言語翻訳がその左側および／または右側にあるその近傍の翻訳と重複する単語または単語列を有することも要求しない。
【００７４】
Ｏ’Ｄｏｎｏｇｈｕｅに対するＵＳＰ第５８６７８１１号は、当技術分野で周知の別の方法によって生成させたアラインメント調整済みコーパスの品質を、最も可能性の低いコーパス・アラインメントが除去されるようにそのアラインメント調整済みコーパスを修正することによって改善させるために単語対頻度を使用することを教示している。アラインメント調整済みコーパスはアラインメント調整済みの部分に分割された２つ以上のテキスト本体としており、第１の言語コーパスの各部分が第２の言語コーパスの対応する部分上にマッピングされるようにしている。各部分は、単一のセンテンスまたはフレーズからなることがあるが、１つの単語からなることや、恐らくパラグラフ全体からなることもあり得る。当技術分野で周知のアラインメント調整済みコーパスを生成するための自動化システムは常に高信頼性であるわけではない。この発明は、２つの言語間で対応する個々の単語の対の出現に関する頻度テーブルを包含する統計学的データベースを利用し、アラインメント調整済みのテキスト部分内における起こりうる誤りを検出している。この発明はさらに、統計学的方法を使用し、「単語の集団」について、その各１対の集団内の単語対のすべてに関して個々の単語対スコアを累算することによってアラインメントスコアを提供している。
【００７５】
Ｏ’Ｄｏｎｏｇｈｕｅは、パラレルテキスト内で互いに関して同じ近似的箇所におけるその出現頻度（より大きな単語列を下位の単語列から差し引いた後の頻度）に基づいて、ソース言語のドキュメント内に再出現する任意のサイズの単語列がターゲット言語のドキュメント内に再出現する任意のサイズの単語および単語列と関連付けされているパラレルテキストを用いた単語列関連付け分析を実施していない。Ｏ’Ｄｏｎｏｇｈｕｅは、ソース言語コンテキストの単語および単語列と一緒になってソース言語単語列を形成しているソース言語単語翻訳によってターゲット言語テキストを「フラッディングする」ことをしていない。Ｏ’Ｄｏｎｏｇｈｕｅは間接的に別の第３の言語を介した単語および単語列の翻訳を使用していない。Ｏ’Ｄｏｎｏｇｈｕｅは、クエリの左側および右側にある任意のサイズの単語列を用いて単一言語の単語および単語列間で単語および単語列の関連付け分析を実施していない。Ｏ’Ｄｏｎｏｇｈｕｅは、翻訳させるために入力されたドキュメントを重複する単語列とするように構文解析するように要求しておらず、またさらに、翻訳を承認するためにソース言語の構文解析した単語列に対するターゲット言語翻訳がその左側および／または右側にあるその近傍の翻訳と重複する単語または単語列を有することも要求しない。
【００７６】
Ｈｉｒａｋａｗａに対する米国特許第５５７９２２４号は、辞書を生成するための１つのシステムを教示している。第１言語のドキュメントと第２言語のドキュメントがメモリ内にロードされている。第１の言語ドキュメントから１つの単語または文字列が抽出されると共に、第２の言語ドキュメントから、第２の言語ドキュメント内の単語に関する形態素的および統合論的分析に基づいて対応する単語が選択される。第２の言語ドキュメントから選択された候補単語と第１の言語ドキュメントから抽出された単語とは、第１のドキュメント内で抽出された単語の近傍にある単語と第２の言語ドキュメント内で候補選択された単語の近傍にある単語とを比較することによって比較される。候補単語にはコンテキストおよび近接度に基づいてスコアが付与される。
【００７７】
Ｈｉｒａｋａｗａは、パラレルテキスト内で互いに関して同じ近似的箇所におけるその出現頻度（より大きな単語列を下位の単語列から差し引いた後の頻度）に基づいて、ソース言語のドキュメント内に再出現する任意のサイズの単語列がターゲット言語のドキュメント内に再出現する任意のサイズの単語および単語列と関連付けされているパラレルテキストを用いた単語列関連付け分析を実施していない。Ｈｉｒａｋａｗａは、ソース言語コンテキストの単語および単語列と一緒になってソース言語単語列を形成しているソース言語単語翻訳によってターゲット言語テキストを「フラッディングする」ことをしていない。Ｈｉｒａｋａｗａは間接的に別の第３の言語を介した単語および単語列の翻訳を使用していない。Ｈｉｒａｋａｗａは、クエリの左側および右側にある任意のサイズの単語列を用いて単一言語の単語および単語列間で単語および単語列の関連付け分析を実施していない。Ｈｉｒａｋａｗａは、翻訳させるために入力されたドキュメントを重複する単語列とするように構文解析するように要求しておらず、またさらに、翻訳を承認するためにソース言語の構文解析した単語列に対するターゲット言語翻訳がその左側および／または右側にあるその近傍の翻訳と重複する単語または単語列を有することも要求しない。
【００７８】
Ｐａｐｉｎｅｎｉに対する米国特許第５９９１７１０号は、ターゲット言語内のターゲット候補単語組に対して統計学的にスコア付与し、候補ターゲット単語組をその最高のスコアによって特定することによってソース言語からターゲット言語に翻訳するための１つのシステムを開示している。このシステムは統計学的モデルを使用してターゲット言語候補内から最も可能性が高い翻訳を選択しており、またその分野が入力されたクエリに当てはまる可能性のある有限の数の翻訳に実質的に制限されるような用途向けに設計されている。
【００７９】
Ｐａｐｉｎｅｎｉは、パラレルテキスト内で互いに関して同じ近似的箇所におけるその出現頻度（より大きな単語列を下位の単語列から差し引いた後の頻度）に基づいて、ソース言語のドキュメント内に再出現する任意のサイズの単語列がターゲット言語のドキュメント内に再出現する任意のサイズの単語および単語列と関連付けされているパラレルテキストを用いた単語列関連付け分析を実施していない。Ｐａｐｉｎｅｎｉは、ソース言語コンテキストの単語および単語列と一緒になってソース言語単語列を形成しているソース言語単語翻訳によってターゲット言語テキストを「フラッディングする」ことをしていない。Ｐａｐｉｎｅｎｉは間接的に別の第３の言語を介した単語および単語列の翻訳を使用していない。Ｐａｐｉｎｅｎｉは、クエリの左側および右側にある任意のサイズの単語列を用いて単一言語の単語および単語列間で単語および単語列の関連付け分析を実施していない。Ｐａｐｉｎｅｎｉは、翻訳させるために入力されたドキュメントを重複する単語列とするように構文解析するように要求しておらず、またさらに、翻訳を承認するためにソース言語の構文解析した単語列に対するターゲット言語翻訳がその左側および／または右側にあるその近傍の翻訳と重複する単語または単語列を有することも要求しない。
【００８０】
ＭｃＣａｒｌｅｙに対する米国特許第６０９２０３４号は、繁殖モデル（ｆｅｒｔｉｌｉｔｙ  ｍｏｄｅｌ）、並びにソース言語に対する個々の単語を用いたセンスモデル（ｓｅｎｓｅ  ｍｏｄｅｌ）を使用することによる高速センス曖昧性解消および翻訳を行うための統計学的翻訳のシステムおよび方法を開示している。この繁殖モデルは、あるソース言語の単語とこのソース言語単語に対するコンテキストが与えられたときに、最大エントロピー・トライグラムモデルなど当技術分野で周知の方法を用いてソース言語単語の繁殖の確率を記述するための言語モデルである。このセンスモデルは、あるソース言語の単語とこのソース言語単語に対するコンテキストが与えられたときに、トライグラムモデルや当技術分野で周知の別の方法を用いてあるターゲット言語の単語がソース言語単語に対する正しい翻訳となる確率を記述するための言語モデルである。
【００８１】
ＭｃＣａｒｌｅｙは、パラレルテキスト内で互いに関して同じ近似的箇所におけるその出現頻度（より大きな単語列を下位の単語列から差し引いた後の頻度）に基づいて、ソース言語のドキュメント内に再出現する任意のサイズの単語列がターゲット言語のドキュメント内に再出現する任意のサイズの単語および単語列と関連付けされているパラレルテキストを用いた単語列関連付け分析を実施していない。ＭｃＣａｒｌｅｙは、ソース言語コンテキストの単語および単語列と一緒になってソース言語単語列を形成しているソース言語単語翻訳によってターゲット言語テキストを「フラッディングする」ことをしていない。ＭｃＣａｒｌｅｙは間接的に別の第３の言語を介した単語および単語列の翻訳を使用していない。ＭｃＣａｒｌｅｙは、クエリの左側および右側にある任意のサイズの単語列を用いて単一言語の単語および単語列間で単語および単語列の関連付け分析を実施していない。ＭｃＣａｒｌｅｙは、翻訳させるために入力されたドキュメントを重複する単語列とするように構文解析するように要求しておらず、またさらに、翻訳を承認するためにソース言語の構文解析した単語列に対するターゲット言語翻訳がその左側および／または右側にあるその近傍の翻訳と重複する単語または単語列を有することも要求しない。
【００８２】
Ｃｈａｎｏｄに対するＵＳＰ第６３９３３８９号は、ソーステキストを下位セグメントになるように構文解析することによってテキストを翻訳するための１つの方法を開示している。次いで、この下位セグメントは、当技術分野で周知の従来の多数の手段のうちのいずれかを使用してターゲット言語に翻訳される。複数の翻訳選択肢を有する任意の下位セグメントは、複数の手段を用いて翻訳されるか、複数の選択肢がある場合の翻訳に使用される方法を用いて翻訳されるかのいずれかであるため、ユーザ定義の方法によってランク付けされた選択肢を有している。次いで、各セグメントに対する最高ランクが付けられた候補を連続して合成させることによって生成される単語列をユーザに提示することによってターゲット言語で入力されたソースの意味の伝達が試みられる。代替的な実施形態では、ユーザがよりランク付けが低いセグメントにするようにセグメントを交換することがあり、またあるセグメントに関して複数の選択肢を表示させることもできる。
【００８３】
Ｃｈａｎｏｄは、パラレルテキスト内で互いに関して同じ近似的箇所におけるその出現頻度（より大きな単語列を下位の単語列から差し引いた後の頻度）に基づいて、ソース言語のドキュメント内に再出現する任意のサイズの単語列がターゲット言語のドキュメント内に再出現する任意のサイズの単語および単語列と関連付けされているパラレルテキストを用いた単語列関連付け分析を実施していない。Ｃｈａｎｏｄは、ソース言語コンテキストの単語および単語列と一緒になってソース言語単語列を形成しているソース言語単語翻訳によってターゲット言語テキストを「フラッディングする」ことをしていない。Ｃｈａｎｏｄは間接的に別の第３の言語を介した単語および単語列の翻訳を使用していない。Ｃｈａｎｏｄは、クエリの左側および右側にある任意のサイズの単語列を用いて単一言語の単語および単語列間で単語および単語列の関連付け分析を実施していない。Ｃｈａｎｏｄは、翻訳させるために入力されたドキュメントを重複する単語列とするように構文解析するように要求しておらず、またさらに、翻訳を承認するためにソース言語の構文解析した単語列に対するターゲット言語翻訳がその左側および／または右側にあるその近傍の翻訳と重複する単語または単語列を有することも要求しない。
【００８４】
Ｒｉｃｈａｒｄｓｏｎに対するＵＳＰ第６１３８０８５号は、語彙的ナレッジベース内に登場しない意味的関係に関して、その意味的関係がその語彙的ナレッジベースにはないがこのナレッジベースから類推すべきか否かを判定するためのシステムを開示している。Ｒｉｃｈａｒｄｓｏｎは、単一の単語間の関係を規定することだけを追求している。提示された２つの単語間の関係は、その単語間に１つまたは複数の経路を見いだすことによってある限られた数の手作業で定義されたカテゴリのうちの１つ（たとえば、同義語、箇所、ユーザ、など）に配置される。この経路は、手作業でタグ付けしたまたは導出した関係によってデータベース内にすでに結合させた別の単語からなる。
【００８５】
Ｒｉｃｈａｒｄｓｏｎは、パラレルテキスト内で互いに関して同じ近似的箇所におけるその出現頻度（より大きな単語列を下位の単語列から差し引いた後の頻度）に基づいて、ソース言語のドキュメント内に再出現する任意のサイズの単語列がターゲット言語のドキュメント内に再出現する任意のサイズの単語および単語列と関連付けされているパラレルテキストを用いた単語列関連付け分析を実施していない。Ｒｉｃｈａｒｄｓｏｎは、ソース言語コンテキストの単語および単語列と一緒になってソース言語単語列を形成しているソース言語単語翻訳によってターゲット言語テキストを「フラッディングする」ことをしていない。Ｒｉｃｈａｒｄｓｏｎは間接的に別の第３の言語を介した単語および単語列の翻訳を使用していない。Ｒｉｃｈａｒｄｓｏｎは、クエリの左側および右側にある任意のサイズの単語列を用いて単一言語の単語および単語列間で単語および単語列の関連付け分析を実施していない。Ｒｉｃｈａｒｄｓｏｎは、翻訳させるために入力されたドキュメントを重複する単語列とするように構文解析するように要求しておらず、またさらに、翻訳を承認するためにソース言語の構文解析した単語列に対するターゲット言語翻訳がその左側および／または右側にあるその近傍の翻訳と重複する単語または単語列を有することも要求しない。
【発明を実施するための最良の形態】
【００８６】
Ｉ．概説
上で指摘したように、本発明の一態様は、ナレッジベースを生成し補充するため（ナレッジ取得）、並びにこのナレッジベースを使用して第１の状態から第２の状態になるようにコンテンツを取り扱うため（ナレッジ再構築）の幾つかの異なる方法および装置を提供することである。本明細書で検討する場合、「ドキュメント」とはある媒体に関して固定の記号またはキャラクタによって表された情報および概念の集積体である。たとえば、ドキュメントは、磁気媒体または光学媒体上に格納された電子的ドキュメントとすることや、書籍などの紙のドキュメントとすることが可能である。ドキュメント内に包含された記号およびキャラクタは、ドキュメントのユーザによって理解されるように意図した１つまたは複数の表現系を使用して表現された概念および情報を表している。本発明は、第１の状態にあるドキュメント、すなわち、ある表現系で表現された情報を含んだドキュメントを操作し、第２の状態にあるドキュメント、すなわち、第２の表現系を用いて表現された実質的に同じ情報を包含したドキュメントを生成している。したがって、本発明は、そのそれぞれの符号化の表現系同士の間でドキュメントを操作し翻訳することができる（たとえば、英語、ヘブライ語および広東語などの記述および口述言語を別の言語にする）。別の態様では、本発明は、単一状態または言語内にある概念または概念グループの異なる代替な表現形を認識すると共に、異なる概念グループが一緒に提示（ナレッジ生成）されたときに過去にまたはオンザフライで学習された妥当な関連付けを自動的に取り出すことができる。
【００８７】
本発明のすべての態様について、単語列（ｗｏｒｄ  ｓｔｒｉｎｇ）とは、上述のように、厳密な順序で隣接するあるグループの（２つ以上の）単語であると定義され、本明細書において言及する場合に単語（ｗｏｒｄ）とは、単独であるいはある単語列の一部分として登場することが可能であり、またある辞書内に見いだされるような従来の単語、ある辞書内に見いだされるような従来のキャラクタ（たとえば、漢字）、あるいは、短縮形（たとえば、「ｉｎｃ．」や「ｄｅｐｔ．」）、記号（たとえば、
【００８８】
【表１】
2006505076.tif 000003
【００８９】
や「ＭＳＦＴ」）、頭字語（たとえば、「ＡＳＡＰ」や「ＮＣＡＡ」）などを含むある言語または文化において認識可能な意味値を有するその他の任意のキャラクタまたは記号を含むことが可能であり、またユーザ定義のパラメータに応じて、その言語表現で使用される句読記号やその他任意のマークを含むことが可能であることや可能でないことがある。本発明をテキストを超えて代替的な媒体の入力の形態（たとえば、視覚画像）により広範に適用した場合、単語はその代替的媒体で表された独立の概念の最も小さい単位を意味することになり、また単語列はこの媒体で表されると共に、１つの全体的な意味単位として取り上げられる一連なりの意味単位を意味することになる。
【００９０】
本発明のナレッジベースの生成並びにコンテンツ変換またはコンテンツ操作方法を実現するためのシステムまたは装置は図２に示したコンピュータシステム２００とすることができる。コンピュータシステム２００は、バス２１４を介してメモリ２０８に結合させたプロセッサ２０２と、入力デバイス２１０と、出力デバイス２１２と、を含んでいる。コンピュータシステム２００はさらに、記憶デバイス２０４と、ネットワークインタフェース２０６と、を含むことができる。プロセッサ２０２は、メモリ２０８内に格納されたデータおよびプログラムにアクセスする。メモリ２０８内のプログラムを執行することによって、プロセッサは、コンピュータシステム２００を制御することができ、またデータを操作するため、並びにたとえば入力デバイス２１０、出力デバイス２１２、記憶デバイス２０４、ネットワークインタフェース２０６およびメモリ２０８を含むデバイスを制御するためのステップを実行することができる。メモリ２０８内に格納されたプログラムは、コンテンツ変換、単語および単語列の関連付け、並びにデータベースの生成および補充方法などの本発明の方法を実行するためのステップを含むことができる。
【００９１】
記憶デバイス２０４は、メモリ２０８またはプロセッサ２０２による後続の取り出しのために情報を記録し格納しており、またたとえば不揮発メモリデバイス、磁気ディスクドライブ、テープドライブ、および光学記憶デバイスなど当技術分野で周知の記憶デバイスを含むことができる。記憶デバイス２０４は、プロセッサ２０２が使用するためにメモリ２０８に転送することが可能なデータベースを含むプログラムおよびデータを格納することができる。プロセッサ２０２によるアクセスおよび操作のためにメモリ２０８に対して完全なデータベースやデータベースの一部分を転送することができる。ネットワークインタフェース２０６は、コンピュータシステム２００とインターネットなどのネットワーク２１６との間のインタフェースを提供すると共に、コンピュータシステム２００からの信号をネットワーク２１６を介して転送可能な形式に変換、またはこの反対の変換をする。入力デバイス２１０は、メモリ２０８内および記憶デバイス２０４内にデータを入力するためのたとえばキーボードおよびスキャナを含むことができる。入力データは、分析およびコンテンツ変換のためにドキュメントデータベース内に格納しようとするドキュメントのテキストを含むことができる。出力デバイス２１２は、コンピュータシステムのユーザに情報を提示するためのデバイスを含み、たとえばモニタ画面やプリンタを含むことができる。
【００９２】
以下に示すのは、さまざまなデータベース生成の方法および装置（ナレッジ取得）、並びに変換の方法および装置（すなわち、ナレッジ再構築）を含む本発明の詳細な説明である。
【００９３】
セクションＩＩは、状態横断データベースを生成するためのさまざまな方法を記述している。セクションＩＩＩは、データベースを使用して状態間でドキュメントを変換（たとえば、翻訳）するナレッジ再構築の方法および装置を記述している。セクションＩＶは、単一状態内の関連する概念からなるナレッジベースを生成するための基本を提供する、頻度関連付けデータベース（ＦＡＤ）生成および共通頻度分析（ＣＦＡ）と呼ばれる方法およびシステムを記述している。セクションＶは、単語および単語列と別の単語および単語列との間の意味論的関連付けおよび関係（ナレッジ取得リスト）をセクションＩＶのＣＦＡの一実施形態を用いて特定する方法を記述している。セクションＶＩは、言語翻訳を支援する本発明の別の方法と連携させて単一状態のナレッジ取得を使用するための幾つかの方法およびシステムを記述している。セクションＶＩＩは、単一状態または言語域内の同じ複雑な概念に関する別の形態を生成させるために、意味的に等価な概念をもつ単語および単語列（セクションＶに記載する方法を使用して構築されたナレッジベースの一部分として特定される）をチェーンの形態に再構築させることを可能にさせる方法について記述している。セクションＶＩＩＩは、本発明の方法およびシステムを利用する別の用途に関する方法を記述している。セクションＩＸでは、セクションＩＶおよびＶで記載する方法およびシステムをスマートアプリケーション向けに使用している。
【００９４】
ＩＩ．状態横断ナレッジベース取得の方法および装置
本発明は、一実施形態では２つの言語間での単語および単語列の翻訳によって表される状態横断ナレッジ取得のための幾つかの主要な方法を提供する。本発明の第１の態様では、ナレッジベースは、ドキュメントを分析して異なる状態または言語で表現された同様の概念を特定することによって取得される。ナレッジベースを取得するための本発明の一方法は、同じ概念（全く同一であるか、できるだけ同一に近い概念）を表現しているさまざまなドキュメント群を調べて比較することである。この方法を用いて２つの状態間で関連付けを構築することには、テキストまたは別の素材内の２つの状態または言語で表された同じ概念を調査することが不可欠である。
【００９５】
多言語レバレッジ（ｍｕｌｔｉｌｉｎｇｕａｌ  ｌｅｖｅｒａｇｅ）と呼ばれる本発明の第２の方法はさらに、２つの状態で表されたある概念に関する関連付けを、本発明の方法または既存の翻訳システムのいずれかを使用して構築済みの既知の翻訳を使用して構築する。この方法は、多重状態関連付け（ｍｕｌｔｉｐｌｅ  ｓｔａｔｅ  ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ）、または多言語レバレッジと呼ばれる。
【００９６】
ターゲット言語フラッディングと呼ばれる本発明の第３の方法は、さまざまな言語による単語列間の関連付けを、ターゲット言語による単一言語型コーパスおよび／またはパラレルテキスト、並びに当技術分野で周知の機械翻訳システム、当技術分野で周知の言語横断的辞書、および／またはカスタマイズした構築による言語横断的辞書のうちの１つまたは複数を使用して構築する。本システムは、ソース言語単語列内の個々の単語に関する代替的な候補翻訳（ソース単語に対するターゲット翻訳は単語のことやフレーズのことがある）を生成すると共に、互いにごく接近したさまざまな個々の単語翻訳のさまざまな組み合わせを包含した単語列に関してターゲット言語のドキュメントを検索する。
【００９７】
Ａ．２つの状態によるパラレルテキストを用いた取得
２つの言語または状態間の概念横断ナレッジベースを生成するための本発明の一方法は、２つの言語による以前に翻訳されたドキュメント、あるいは関連するドキュメントに基づいて調査および動作することを含む。本発明の方法および装置は、２つの状態間での関連付け（正確な変換、またより具体的にはある状態で表現された概念と別の状態で表現された概念との間の関連付け）によってデータベースが生成されるように利用される。再出現する第１の言語による各単語または単語列ごとに、第２の言語ドキュメント内の対応するレンジについて、第２の言語レンジ間で（図１に示すような差し引き調整の後に）再出現する単語および単語列があるかが分析される。２つの状態間での翻訳およびその他の妥当な関連付けは、より多くのドキュメントが本発明によって調査され操作されるにつれてより強力に（すなわち、より高頻度に）なり、これによってドキュメントの十分に大きな「サンプル」に基づいた操作によって最も一般的な関連付けがより明瞭になると共に、本方法および装置を新たな第１の言語単語列を第２の言語単語列に変換するために利用することが可能となる。
【００９８】
本発明の別の実施形態は、従来技術で容易に利用可能なタイプのパーソナルコンピュータシステムなどのコンピューティングデバイスを利用する。コンピューティングデバイスは、一般的なパーソナルコンピュータ（スタンドアロン式かネットワーク環境内にあるかのいずれか）であるのが典型的であるが、ＰＤＡなどの別のコンピューティングデバイス、ワイヤレスデバイス、サーバ、メインフレーム、その他も同様に企図される。しかし、本発明の方法および装置は、必ずしもこうしたコンピューティングデバイスを使用する必要はなく、また横断的関連付けに関する手作業の生成を含む別の手段によって容易に実現することができる。ドキュメントの「サンプル」を拡大させ横断的関連付けナレッジを生成するように連続したドキュメントを調査するための方法は様々とすることができる  −  ドキュメントは、供給の自動化（従来技術で知られる自動給紙など）による、インターネット上のウェブクローラーなどの関連するドキュメントを自動的に見つけだすための検索技法や別のウェブ検索ツールを使用することによる、あるいはディジタル形式で利用可能なテキストを作成する別の任意の方法によって、手作業による分析および操作向けに設定を受けることが可能である。
【００９９】
本発明は、パラレルテキストに加えて（または、これに代えて）コンパラブルテキストを調査することによって関連付けされたデータベースを生成することができることに留意されたい。さらに、本方法はある言語内に再出現する単語または単語列に対する検索の際に利用可能なすべてのドキュメントを一括して調べる。
【０１００】
本発明のこの実施形態によれば、言語間での単語列の翻訳からなる言語横断的頻度関連付けデータベースであるナレッジベースを構築する目的で、言語横断的ドキュメントが調査される。これらの単語列はこれより長い翻訳クエリを解明するために使用される構成単位の役割をする。例証を目的として、以下のドキュメントには２つの異なる言語による同じコンテンツ（または、一般的な意味では、概念）を包含しているものと仮定する。ドキュメントＡは言語Ａによるものであり、ドキュメントＢは言語Ｂによるものである。
【０１０１】
本発明の第１のステップは、与えられた任意の単語または単語列に関する可能な関連付けに関する近似的な箇所を決定するために使用するために単語レンジを計算することである。言語横断的な単語対単語の分析だけでは十分な結果が得られないため（すなわち、ドキュメントＡ内の単語１はドキュメントＢ内の単語１の逐語的翻訳として存在しないことが多いため）、並びにある言語のセンテンス構造が別の言語と比較したときにセンテンス内の異なる箇所（または、順序）において等価な概念を有することがあるため、本発明のデータベース生成技法は、第１の言語による各単語または単語列を第２の言語ドキュメント内の選択されたレンジにおいて見いだされる単語および単語列のすべてと関連付けする。このことはさらに、ある言語が概念を表現する際に別の言語と比べてより長い単語列であったりより短い単語列であったりすることが多いという理由からも重要となる。このレンジは、２つのドキュメントを調査することによって決定されると共に、第２のドキュメント内の単語および単語列を第１のドキュメント内の各単語または単語列と突き合わせて比較するために使用される。すなわち、第２のドキュメント内のこのレンジにある単語および単語列について、第１のドキュメント内の再出現する各単語および単語列との間で有することがある可能な関連付けの有無が調査される。あるレンジに合わせた試験によって、このデータベース生成技法は、第１の言語単語および単語列に匹敵し翻訳される可能性がある多数の第２の言語単語および単語列を確立させる。
【０１０２】
第１の言語ドキュメント内の与えられた任意の単語または単語列に対する関連付けをその内部で探索するレンジである第２の言語ドキュメント内のレンジを確立するためには、決定しなければならない２つの属性が存在する。その第１の属性は、レンジのサイズ（第２のドキュメント内で使用するためのサイズ）であり、レンジ内での単語数（たとえば、５０語）によって計測される。その第２の属性は第２のドキュメント内におけるレンジの箇所であり、レンジの中間点の配置によって計測される。この２つの属性はユーザにより定義されるものであるが、好ましい実施形態の例を以下に提示することにする。レンジのサイズおよび箇所を定義する際の目的は、分析している第１の言語によるセグメントに対する第２の言語の単語または単語列翻訳がこのレンジの内部に含まれることになる確率を確実に高くさせることにある。
【０１０３】
このレンジのサイズまたは値を決定するには、ドキュメント内の単語数に基づいた鐘形曲線（ｂｅｌｌ  ｃｕｒｖｅ）の微分など一般的な統計学的技法を含むさまざまな技法を使用することが可能である。鐘形曲線などの統計学的技法では、ドキュメントの開始および終了位置にあるレンジはそのドキュメントの中間にあるレンジと比べてより小さくなる。このレンジに関する鐘形の頻度によって、その導出があるドキュメント内における単語の絶対数によるか、ドキュメント内の単語のある比率とするかによらず翻訳に対する外挿を妥当な確率とすることが可能となる。そのレンジが、単語のうちの第１の部分に関してはあるレベルにあり、単語のうちの中間的部分に関しては第２のより高いレベルにあり、また単語のうちの最後の部分に関しては第１のレベルに等しい第３のレベルにあるようにした「ステップ（ｓｔｅｐ）」技法など、このレンジを計算するための別の方法も存在している。ここでも、レンジ属性のすべてをユーザによる定義とすることや、分析中の第１の言語による単語または単語列に関する有用な関連付けを取り込むという目標をもつ別の可能なパラメータに従って確立することが可能である。
【０１０４】
ユーザがこのレンジを定義することがあり、また定義された狭いレンジ（たとえば、１０語）で開始ししきい値に達するまで、あるいはターゲット言語による所望の情報が見いだされるまでこのレンジを反復式に拡張させることによって最終のレンジを決定するために本システムが動的に試験し調整することがある。
【０１０５】
第２の言語ドキュメント内部のレンジの箇所は、２つのドキュメント内の単語数間の比に依存することがある。レンジ箇所の目的で何をドキュメントと見なすかはユーザにより定義されており、またパラグラフ、アラインメント調整済みのセンテンス、ニュース記事、書籍の章、並びに複数のデータセグメントから構成されるコンテンツの離散的に識別可能な別の任意の単位がその例となる。２つのドキュメントの単語カウントが概ね等しければ、第２の言語におけるレンジの箇所（すなわち、レンジ中間点）は、分析中の第１の言語による単語または単語列の箇所と概ね一致する。２つのドキュメント内の単語の数が等しくなければ、そのレンジの箇所を正確に位置決めするために比が利用されることがある。たとえば、ドキュメントＡが５０個の単語を有しており、ドキュメントＢが１００個の単語を有していれば、これら２つのドキュメント間の比は１：２となる。ドキュメントＡの中間点は単語位置２５となる。しかし、ドキュメントＡの単語２５を分析している場合、単語位置２５をドキュメントＢ内のレンジ中間点に配置させるとして使用することは有効ではない、というのはこの位置（単語位置２５）はドキュメントＢの中間点でないためである。これに代えて、ドキュメントＡの単語２５の分析のためのドキュメントＢのレンジ中間点は、（１）これら２つのドキュメント間の単語の比（ドキュメントＢのレンジ中間点を単語５０とする）による、（２）ドキュメントＢの中間点への手作業の配置による、あるいは（３）別の多くの技法による決定とすることがある。
【０１０６】
ユーザ定義のレンジサイズは、第２の言語ドキュメント内の第１の言語単語または単語列に対する翻訳を位置特定する確率が確実に高くなるように非常に大きくすることがある。たとえば、レンジ中間点の左側にある２５個の単語とレンジ中間点の右側にある２５個の単語としてレンジを定義する（全体で５１個の単語からなるレンジとする）ことを必要とする可能性がある。この例の５１単語のレンジは、単語２５から７５までになる。５１単語のレンジ内の単語および単語列のすべての組み合わせに対する構文解析および分析では、多数回の計算が必要となる。
【０１０７】
このレンジを確立するためのさらに効率のよい方法は、上述のように５１単語のレンジを確立し、次いでソース（第１の）ドキュメント内で分析中の単語または単語列に接近して先行する単語および単語列に対するある既知の翻訳並びにソースドキュメント内で分析中の単語または単語列に接近して後続する単語および単語列に対する既知の翻訳に関してこれを検索する。レンジ内において分析中の第１の言語単語または単語列に先行するおよび後続するユーザ定義の数の単語および単語列翻訳を特定することによって、第２の言語レンジの内部の再出現する単語および単語列に対して言語横断的関連付けアルゴリズムを実施するためのレンジの始点と終点が狭められる。分析中の単語または単語列の直前および直後にある単語および単語列に対する既知の翻訳を使用してより小さいレンジを「フレーミング設定する（ｆｒａｍｉｎｇ）」ことによって、最終的なレンジのサイズが小さくなり、またこれにより統計値を計算しなければならない対象となる構文解析された単語および単語列の数も少なくなる。
【０１０８】
たとえば、本システムが英語の単語列「ｔｈｅ  ｍｏｓｔ  ｐｏｐｕｌａｒ」を分析し、英語と言語Ｘとの間でパラレルテキストを用いて言語Ｘの単語および単語列への関連付けを学習していると仮定してみる。さらに、英語ドキュメントのあるセンテンスが「Ｔｈｅ  ｃａｒ  ｉｓ  ｔｈｅ  ｍｏｓｔ  ｐｏｐｕｌａｒ  ｍｏｄｅ  ｏｆ  ｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎ  ｉｎ  Ａｍｅｒｉｃａ」であると仮定する。単語の比に基づいて対応する第２の言語ドキュメントのレンジ中間点に関する２５個の単語域内のすべての単語列を分析するのではなく、一実施形態は、言語Ｘによる該当する最初の５１語のレンジ域内で、「Ｔｈｅ  ｃａｒ」に関する言語Ｘの単語列翻訳など、この英語ドキュメント内の「ｔｈｅ  ｍｏｓｔ  ｐｏｐｕｌａｒ」に先行する英語単語列の既知の翻訳に関して調査をすることが不可欠となる。この処理において、本発明はさらに、「ｉｎ  Ａｍｅｒｉｃａ」など、その英語ドキュメント内で分析される単語列に続く単語列を位置特定し、この最初のレンジ内でその既知の言語Ｘの翻訳を位置特定する。英語の単語列に対する言語Ｘによるこれらの既知の翻訳を特定することによって、再出現するすべての単語および単語列を構文解析するために使用されるレンジが包含する可能な組み合わせは少なくなるが、一方その翻訳を取り込む可能性は依然として高い。さらに、分析中のソース言語単語列が本システムに既知の際だった（ユーザ定義による）単語またはトークンを包含する場合、そのレンジ中間点は、ドキュメントの同じ近似的な箇所において、ターゲット言語テキスト内のトークン単語の翻訳の箇所にこれを配置させることによって効率よく設定することができる。
【０１０９】
そのドキュメント内の単語または単語列の位置に着眼すると共に、上述のようなパラレル言語ドキュメントのレンジ域内に属するすべての単語および単語列を確認することによって、本発明の言語横断的頻度関連付けデータベース生成技法は、分析中の第１の言語ドキュメント内の各単語または単語列に翻訳されることがある第２の言語ドキュメント内の１組の単語および／または単語列を戻している。本発明のデータベース生成技法を利用すると、関連付け頻度の拡大に伴って可能な翻訳としての資格を有するこの１組の単語および／または単語列が絞り込まれる。したがって、１対のドキュメントに対する調査の後、本発明はある言語による単語および／または単語列に関する第２の言語による単語および／または単語列との関連付け頻度を生成させることになる。本発明に従って多数のドキュメント対が調査された後では、この言語横断的関連付けデータベース生成技法によって、幾つかの単語および／または単語列に関するさらに一層高い関連付け頻度が戻されることになる。十分に大きなサンプルを経た後に、最高の関連付け頻度によって可能な翻訳が得られることになる、もちろん、その関連付け頻度が正確な翻訳にあると見なされる最終的な点は、ユーザの定義によるものであり、別の解釈性翻訳技法（２００１年３月１６日提出の参照により本明細書に組み込むものとする「Ｍｅｔｈｏｄ  ａｎｄ  Ａｐｐａｒａｔｕｓ  ｆｏｒ  Ｃｏｎｔｅｎｔ  Ｍａｎｉｐｕｌａｔｉｏｎ」と題する仮出願第６０／２７６１０７号に記載されているものなど）に従う。
【０１１０】
上で指摘したように、本発明は、単語単独だけではなく単語列も試験する。すでに言及したように、単語列は、ユーザ定義のパラメータに応じて出現する句読記号やその他のマークのすべてを含むことができる。句読記号を単語列の一部として含むような十分な言語横断的テキストが存在していれば、このようにすることが典型的には望ましい。第１の言語による単一の単語を分析した後、本発明のデータベース生成技法は、２単語の単語列、次いで３単語の単語列、等々を順繰りに分析する。この技法によれば、ある言語による単語または単語列に対して、別の言語によるこれより短いまたはこれより長い（多くの場合このようになる）単語列（または、単語）に翻訳されるような翻訳が可能となる。単語または単語列が第１の言語による利用可能なすべてのドキュメントに１回だけしか登場しない場合は、本処理は直ちに次の単語または単語列に対する分析に進み、ここで分析サイクルが再び実施される。この分析は利用可能なすべてのパラレルおよびコンパラブルテキスト内の第１の言語による複数の出現回数を有するすべての単語および単語列が分析され終わった時点で停止される。
【０１１１】
レンジが確立された後、再出現する単語および単語列を探す目的のためすべてのドキュメントを集め１つの単一ドキュメントとして取り扱うことが必要である。ある単語または単語列が繰り返されない場合は、利用可能なすべてのパラレルおよびコンパラブルテキスト内でこれが登場するのは１回だけとなるはずである。さらに、別の実施形態として、すべての単語および単語列に対応するレンジは、利用可能なすべてのコンパラブルおよびパラレルテキスト内に登場する回数が複数回であるか否かによらず調査することが可能である。
【０１１２】
別の実施形態として、データベースを事前に構築するのではなく、クエリの一部として入力された特定の単語および単語列をオンザフライで分解することによってこれを構築することができる。翻訳のために単語および単語列が入力されたときに、本発明は、ウェブクローラー、ウェブ検索ツール、およびその他のデバイスを用いてインターネットで言語横断的テキストを位置特定し、最終的にクエリの分析並びに十分に利用可能な言語横断的素材の不足に基づいて脱落している関連付けを供給するようにユーザに要求することによって、メモリ内に格納された言語横断的ドキュメント内でまだ分析が済んでいない単語および単語列の複数の出現を探し出すことができる。オンザフライによるナレッジベースのこの構築は、ある用途で必要となった時点でシステムが単語および単語列を構築すると共に、将来参照するためにこれらをデータベース内に格納することから、「体験を通じた学習」を表している。
【０１１３】
したがって、本発明は単語列を分析するような方式で動作すると共に、単語選択のコンテキスト並びに言い回し（ｐｈｒａｓｉｎｇ）、スタイル、短縮形などの文法的特異性（ｇｒａｍｍａｔｉｃａｌ  ｉｄｉｏｓｙｎｃｒａｓｙ）を考慮に入れるような方式で動作することが可能である。
【０１１４】
部分集合の単語または単語列が出現すると、それ自体に基づく関連付けとして、並びにこれより大きな単語列の一部として戻されることになる。本発明の一実施形態では、言語横断的テキスト内で単語および単語列が再出現する頻度を表集計した後、本システムは、部分集合の単語または単語列がこれより大きな単語列の一部としても登場するこれらの出現を考慮に入れている。本発明は、図１に示すように単語または単語列がより長い単語列の一部として戻される回数を頻度カウントから差し引くことによってこれらのパターンを考慮に入れている。たとえば、固有名は完全形（「Ｊｏｈｎ  Ｄｏｅ」などの形）で提示されること、ファーストネームや名字による短縮形（「Ｊｏｈｎ」または「Ｄｏｅ」など）で提示されること、あるいは別の方法による短縮形（「Ｍｒ．Ｄｏｅ」など）で提示されることがある。本発明は、単語列としての戻り値と比べて個々の単語の戻り値の方が数が多くなる可能性がより高い（すなわち、フルネームの単語列「Ｊｏｈｎ  Ｄｏｅ」ではなくファーストネームや名字に関する戻り値がより多い）が、その理由は単語列を構成する単語は必然的に個別として並びにフレーズの一部としてカウントされることになるためである。したがって、ランク付けを変更する機構が利用されるべきである。たとえば、任意のドキュメントにおいて、「Ｊｏｈｎ  Ｄｏｅ」という名前が１００回登場することがある一方、「Ｊｏｈｎ」はこれ自体でまた「Ｊｏｈｎ  Ｄｏｅ」の一部として１２０回登場し、また「Ｄｏｅ」はこれ自体でまた「Ｊｏｈｎ  Ｄｏｅ」の一部として１１０回登場することがあり得る。調整がされていない本発明の関連付け方法では、「Ｄｏｅ」と比べて「Ｊｏｈｎ」をより高いランク付けとし、またこれら２つの単語を単語列「Ｊｏｈｎ  Ｄｏｅ」と比べてより高くランク付けする（単語列「Ｊｏｈｎ  Ｄｏｅ」を分析しようと試みる場合のすべてにおいて）ことになる。より大きな単語列の出現回数をその部分集合の出現数（または、個々の戻り数）から差し引くことによって、適正な順序付けが実施されることがある（ただしもちろん、同様の結果を得るために別の方法が利用されることもある）。したがって、１２０（単語「Ｊｏｈｎ」の出現回数）から１００（「Ｊｏｈｎ  Ｄｏｅ」の出現回数）を引くことによって、「Ｊｏｈｎ」に対する調整済みの戻り値は２０となる。この分析を利用することによって、単語列「Ｊｏｈｎ  Ｄｏｅ」に関しては１００、単語「Ｊｏｈｎ」に関しては２０、並びに単語「Ｄｏｅ」に関しては１０という調整後頻度が得られ、したがって、適正な関連付けが生成される。本システムは、第２の言語の第１の言語への関連付けをランク付けする際に、より大きな単語列関連付けの出現回数を部分集合のすべての関連付けの頻度から差し引く。これらのコンセプトについては図１に示している。
【０１１５】
この実施形態では、第２の言語レンジ内で再出現するより大きな単語および単語列に対する部分集合である単語および単語列に関する調整のために、各単語または単語列の頻度を（これらがその部分集合となっている）すべての単語列の調整済みの頻度だけ減少させている。単語列があるレンジ内に登場したときにその単語および単語列の構成部分が最終の頻度カウント向けに調整を受けるような別のユーザ定義の方法を使用することもできる。
【０１１６】
たとえば、仮想言語Ｘによるある単語列が「ｖｅｒｙ  ｇｏｏｄ  ｙｅａｒ」と意味しているとする。この単語列は言語Ｘから英語にするようにパラレルテキストを使用した翻訳関連付けを構築するための分析を受けており、単語列「ｖｅｒｙ  ｇｏｏｄ  ｙｅａｒ」は英語レンジ内に８０回登場し、単語列「ｖｅｒｙ  ｇｏｏｄ」と「ｇｏｏｄ  ｙｅａｒ」および個々の単語「ｖｅｒｙ」と「ｇｏｏｄ」と「ｙｅａｒ」はすべて、この３語の単語列の一部となっているためこのレンジ内で本システムによって少なくとも８０回カウントされることになる。本システムの一実施形態は、より大きな再出現する単語列の一部となっているときの頻度カウントの歪みを防止するために頻度カウントに対する調整を実施することができる。以下に示すのは、分析中の言語Ｘの単語列から得られた英語ドキュメントのレンジ内における単語および単語列の仮想的頻度カウントの以下の部分的リストに基づいてその頻度スコアを調整しようとする際の方法の一例である。
【０１１７】
【表２】
2006505076.tif 000004
【０１１８】
その単語列に対する下位単語列となっているすべての単語列についての調整済みのカウントを差し引くことによってこれらの結果を調整を受けた各頻度カウントとして生成している。単語「ｇｏｏｄ」に関する調整済みのカウント（２３）は、この単語「ｇｏｏｄ」がそのレンジ内でその一部となって再出現しているこれよりより長い単語列である「ｖｅｒｙ  ｇｏｏｄ  ｙｅａｒ」に関する調整済みのカウント（８０）、「ｇｏｏｄ  ｙｅａｒ」に関する調整済みのカウント（５０）および「ｖｅｒｙ  ｇｏｏｄ」に関する調整済みのカウント（５）を差し引くことによって得られたものである。
【０１１９】
パラレルテキストにわたって概ね同じ相対的エリア内で位置特定された再出現する任意のサイズの単語列の共出現を計算することによって、本発明の方法は、ドキュメントコンテンツの操作および変換のために使用できる概念横断データベースを提供する。図１は、パラレルテキストを用いて本発明によって生成される概念横断頻度関連付けデータベースの一実施形態を表している。概念横断データベースのこの実施形態は、縦列１および２にある関連付けしたデータセグメントに関するリスト形成を含む。これらのデータセグメントは、ある表現系によるある具体的な概念を表す記号またはキャラクタ群である。
【０１２０】
たとえば、あるドキュメント内のある表現系が単語を使用する人間の言語である場合、セグメントは単語または単語列とすることができる。したがって、縦列１にあるシステムＡセグメントは、仮想的表現系ＡによるＤａ１、Ｄａ２、Ｄａ３およびＤａ４に関するさまざまな概念および概念の組み合わせを表すデータセグメント（本実施形態では、意味値を有する単語またはキャラクタ）である。縦列２にあるシステムＢセグメントは、表現系Ａによるデータセグメントとの関連付け頻度によって順序づけされた仮想的表現系Ｂによるさまざまな概念（意味値を有する単語またはキャラクタ）とこれらの概念の組み合わせのうちの幾つかとを表すデータセグメントＤｂ１、Ｄｂ２、Ｄｂ３、Ｄｂ４、Ｄｂ５、Ｄｂ６、Ｄｂ７、Ｄｂ９、Ｄｂ１０およびＤｂ１２である。縦列３は、直接的頻度を表しており、これは、言語Ｂによる１つまたは複数のセグメントが言語Ａによるリストしたセグメント（または、複数のセグメント）と関連付けされた回数となっている。縦列４は、差し引き処理後の頻度を表しており、これは言語Ｂによるデータセグメント（または、複数のセグメント）が言語Ａによるセグメント（または、複数のセグメント）と関連付けされた回数から当該セグメント（または、複数のセグメント）がより大きなセグメントの一部として関連付けされた回数を差し引いた回数を表す。
【０１２１】
図１に示すように、単一のセグメント（たとえば、Ｄａ１）は、Ｄｂ１をＤｂ３およびＤｂ４と一緒にした複数のセグメントと最も適正に関連付けされることが可能である。データセグメント間の差し引き処理後の頻度がより大きいほど、システムＡセグメントがシステムＢセグメントと等価となる確率がより高くなる。計測標準「総出現回数」を使用して調整された頻度を計測すること以外に、調整済みの頻度は、たとえば特定のシステムＡセグメントが特定のシステムＢセグメントに対応する回数の比率を計算することによっても計測することが可能である。ドキュメントを翻訳するためにデータベースを使用する場合、最も高いランク付けを受けた関連付けられたセグメントが、その処理で先ずデータベースから取り出されることになる。しかし多くの場合、翻訳のためにセグメントを合成させるために使用するデュアルアンカー・オーバーラップ方法は、このランク付けがより高い関連付けは左や右のコンテキストと整合しないことが分かっているため、別のより低いランク付けの関連付けを使用するように要求することになる。
【０１２２】
たとえば、データベースがＤａ１の関連付けに関するクエリを受けた場合、Ｄｂ１＋Ｄｂ３＋Ｄｂ４が戻されることになる。翻訳のためにデータセグメントを正確に合成させるデュアルアンカー・オーバーラップ処理がＤｂ１＋Ｄｂ３＋Ｄｂ４を使用できないと判定した場合、データベースは次の選択肢であるＤｂ９＋Ｄｂ１０を戻し、関連付けされた隣り合う１つまたは複数のセグメントの重複を通じて翻訳のための正確な組み合わせであるかが試験されることになる。
【０１２３】
さらに、単語（たとえば英語では、「ｉｔ」、「ａｎ」、「ａ」、「ｏｆ」、「ａｓ」、「ｉｎ」、その他などの（当技術分野で「ストップワード」の名称で知られる）単語）に関する関連付け頻度のカウントを検討対象から除外できる場合、データベースに対して共通の単語を無視するように指令することができる。これによって本発明の関連付けデータベース生成技法は、過剰な差し引き計算なしに（ノイズや不必要な計算を少なくして）共通の単語が分析を歪ませる可能性を防止することが可能となる。これらまたは別の任意の共通の単語、あるいはより大きな単語列に関する部分集合単語または単語列がその関連付けデータベースから「差し引かれ」ないとすると、デュアルアンカー・オーバーラップ処理（本明細書でより詳細に記載している）によって受け入れられないことになるため、適正でない限りこれらは最終的に翻訳であると承認されないことになることに留意すべきである。
【０１２４】
ストップワードは、ストップワードがその一部となっている単語列の分析に含まれるのが一般的であることに留意すべきである。たとえば、システムに対して、個々の単語に関する頻度を確立する際にレンジ内に見いだされる場合に「ａ」や「ｉｓ」などの単語の出現を無視するように指令することができるが、本システムは典型的には、単語「ａ」および「ｉｓ」を「ｓｈｅ  ｉｓ  ａ  ｇｏｏｄ  ｓｔｕｄｅｎｔ」などの再出現する単語列の一部として無視しない。
【０１２５】
関連付け頻度を調整するための別の計算は、単語および単語列に関する共通の出現回数に対する正確な反映が保証されるように実施することが可能である。たとえば以下に記載するように、分析する単語のレンジが重複している場合、カウントの重複を回避するための調整が適当となることがある。このケースでは、より正確な関連付け頻度を得るための調整が望ましい。
【０１２６】
本発明に従って概念横断頻度関連付けデータベースを生成し補充するための方法および装置の実施形態の一例について、ここで以下の表１で提示する２つのドキュメントを使用しながら説明することにする。
【０１２７】
【表３】
2006505076.tif 000005
【０１２８】
この例ではパラレルテキストの幾つかのキャラクタによる再出現する単語および単語列に焦点を当てているが、これは単に例示を目的としたものである。本発明では、再出現する単語および単語列は、全体として利用可能なすべてのパラレルおよびコンパラブルテキストを用いて分析されることになる。上で指摘したように、複数のテキストが合成されると、各１対のドキュメントを調べることによってそのレンジが先ず確立され、次いで全体としてすべてのドキュメントにわたってこのレンジ内の再出現する単語および単語列をカウントすることができる。
【０１２９】
上にリスト表示したパラレルドキュメント（ドキュメントＡは第１の言語（すなわち、ソース言語）によるものであり、またドキュメントＢは第２の言語（すなわち、ターゲット言語）によるものである）を用いるとデータベース生成技法に関して以下のステップが発生する。
【０１３０】
［ステップ１．］  先ず、レンジのサイズおよび箇所が決定される。指摘したように、このサイズおよび箇所はユーザにより定義されることがあり、またソースおよびターゲットドキュメントの単語カウントを比較すること、周知の語彙的アンカーを見いだすこと、対応するセンテンス境界を見いだすこと、あるいは別の任意の方法（ただし、これらに限らない）を含め多種多様な方法によって近似されることがある。この例示では、２つのドキュメントの単語カウントが使用されており、またこれらは概ね等しく（ドキュメントＡには１０単語、ドキュメントＢには８単語）、したがって発明者らはドキュメントＡ内の単語または単語列の箇所と一致させてレンジ中間点を位置特定することにする。（これらドキュメント間の単語カウントの比が８０％であれば、レンジの箇所は別法として、４／５という分数値を当てはめることによって確立されることがあることに留意されたい）。この例では、鐘形曲線を近似するために可変のレンジサイズを使用することにする、すなわち、このレンジはドキュメントの始点および終点において±１となり、また中間位置では±２となる。しかし指摘したように、このレンジのサイズおよび箇所（あるいは、レンジを決定するために使用される方法）は、全体としてユーザにより定義されると共に、ソース言語単語または単語列に対する翻訳がパラレルテキストのターゲット言語レンジ内に存在する確率を増加させるためにここでのレンジ（考え方を例証するために簡略式に選択した）と比べてかなり大きくする可能性が高い。
【０１３１】
［ステップ２．］  次に、ドキュメントＡの第１の単語がドキュメントＡと突き合わせて調査され試験され、そのドキュメント内での当該単語の出現回数を決定する。この例では、ドキュメントＡ内の第１の単語はＸであり、このＸはドキュメントＡ内の位置１、４および９で３回出現する。単語または単語列の位置番号は単に、ドキュメント内におけるその単語または単語列の別の単語に対する箇所である。したがって、これらの位置番号は句読記号を無視したドキュメント内の単語数に対応する。たとえば、あるドキュメントがその内部に１０個の単語を有しており、単語「ｋｉｎｇ」が２度登場する場合、単語「ｋｉｎｇ」の位置番号は単に（１０単語のうちの）この単語が登場する場所となる。
【０１３２】
単語Ｘはドキュメント内に２度以上登場するため、処理は次のステップに進む。単語Ｘが登場するのが１回だけであれば、この単語は飛ばして処理は生成処理を継続する次の単語に移ることになる。
【０１３３】
［ステップ３．］  位置１にあるソース言語の単語Ｘに関する可能なターゲット言語翻訳が戻される：そのレンジをドキュメントＢに当てはめることによってドキュメントＢ内の位置１および２（１±１）にある単語が得られる：ＡＡおよびＢＢ（ドキュメントＢの位置１および２に配置されている）。Ｘに関する可能な翻訳または妥当な関連付けとして可能なすべての組み合わせが（ＡＡ、ＢＢ、およびＡＡ  ＢＢ（単語列の１つの組み合わせとして））戻される。したがって、Ｘ１（単語Ｘの第１の出現）は関連付けとしてＡＡ、ＢＢ、およびＡＡ  ＢＢを戻す。
【０１３４】
［ステップ４．］  単語Ｘの次の位置が分析される。この単語（Ｘ２）は位置４に出現する。位置４はドキュメントの中心の近くにあるため、このレンジ（上で決定したレンジ）は位置４の各側の２単語となる。ドキュメントＢ内で単語４を見つけると共にこのレンジ±２を適用することによって可能な関連付けが戻される、したがって、単語４の前にある２つの単語と単語４の後ろにある２つの単語とが戻される。したがって、位置２、３、４、５および６にある単語が戻される。これらの位置は、ドキュメントＢ内の単語ＢＢ、ＣＣ、ＡＡ、ＥＥ、およびＦＦに対応する。これらの単語からなるすべての順方向隣接順列（および、これらを合成させた単語列）が検討される。したがって、Ｘ２によって、ＢＢ、ＣＣ、ＡＡ、ＥＥ、ＦＦ、ＢＢ  ＣＣ、ＢＢ  ＣＣ  ＡＡ、ＢＢ  ＣＣ  ＡＡ  ＥＥ、ＢＢ  ＣＣ  ＡＡ  ＥＥ  ＦＦ、ＣＣ  ＡＡ、ＣＣ  ＡＡ  ＥＥ、ＣＣ  ＡＡ  ＥＥ  ＦＦ、ＡＡ  ＥＥ、ＡＡ  ＥＥ  ＦＦ、およびＥＥ  ＦＦが可能な関連付けとして戻される。
【０１３５】
［ステップ５．］  位置１にあるＸ（Ｘ１）の第１の出現の戻り値は、位置４にあるＸ（Ｘ２）の第２の出現の戻り値と比較されると共に、マッチングが判定される。２つのレンジに重複して出現する同じ単語または単語列を含む戻り値は単一の出現まで減少させるべきであることに留意されたい。たとえばこの例では、位置２にある単語はＢＢであり、これがＸの第１の出現（このレンジによって動作を受けた場合）とＸの第２の出現（このレンジによって動作を受けた場合）の両方について戻される。Ｘ１とＸ２の両者についてこの同じ単語位置が戻されるため、この単語は１回の出現としてカウントされる。しかし、同じ単語が重複するレンジ内であるが２つの異なる単語位置から戻された場合は、この単語は２回カウントされると共にその関連付け頻度が記録される。この場合では、単語Ｘに対する戻り値はＡＡである、というのはこの単語（ＡＡ）がＸ１とＸ２に関する両方の関連付け戻り値に登場するためである。関連付け戻り値の両方に登場するもう一方の単語はＢＢであるが、上述のように、当該の単語はＸの第１および第２の出現に基づくレンジの操作によって到達した同じ位置にある（またしたがって、同じ単語である）ため、この単語は棄却することができる（すなわち、レンジのうちの１つだけにしか出現しないものとして取り扱われる）ことに留意されたい。
【０１３６】
［ステップ６．］  単語Ｘ（位置９）（Ｘ３）の次の位置が分析される。±１のレンジ（ドキュメントの終端の近く）を適用することによってドキュメントＢの位置８、９および１０にある関連付けが戻される。ドキュメントＢには８箇所しか位置がないため、これらの結果は切り詰められて、単語位置８だけがＸに対する可能な値：ＣＣとして戻される。（別法として、ユーザ定義のパラメータによって、位置８と次に最も近い位置（位置７にあるＧＧ）を戻す分析の一部として最低でも２個のキャラクタを要求できることに留意されたい）。
【０１３７】
Ｘ３の戻り値をＸ１の戻り値と比較することによって、マッチングがないこと（したがって、関連付けがないこと）が明らかになる。
［ステップ７．］  単語Ｘの次の位置が分析されるが、ドキュメントＡ内には単語Ｘのこれ以上の出現はない。この時点で、言語Ａによる単語Ｘに関する言語Ｂによる単語ＡＡに対する関連付け頻度が「１」と確定される。
【０１３８】
［ステップ８．］  単語Ｘがこれ以上出現しないため、処理は単語１つ分だけ増分し単語列が試験される。このケースでは、調査された単語列はドキュメントＡ内の最初の２つの単語である「Ｘ  Ｙ」である。ステップ２〜７に記載した同じ技法がこのフレーズに適用される。
【０１３９】
［ステップ９．］  ドキュメントＡを見ると、単語列Ｘ  Ｙの出現は１回だけである。この時点において、増分処理は停止しデータベース生成が生じない。最後の点に到達したため、次の単語が調査される（ある単語列に関してマッチングがなかった場合に常にこの処理が実施される）、このケースでは、ドキュメントＡの位置２の場所の単語は「Ｙ」である。
【０１４０】
［ステップ１０．］  単語「Ｙ」に対してステップ２〜７の処理を適用すると以下が得られる。
単語Ｙの２つの出現（位置２および７）があると、データベース生成処理が継続される（この場合も、ＹがドキュメントＡ内に一度だけ登場するならば、Ｙは調査されることがない）。
【０１４１】
位置２におけるレンジのサイズは±１語である。
このレンジをドキュメントＢに適用（単語Ｙの第１の出現箇所である位置２）することにより、ドキュメントＢ内の位置１、２、および３における結果が戻される。
【０１４２】
これら戻された位置内の対応する外国語単語は、ＡＡ、ＢＢ、およびＣＣである。
順方向順列だけを調べることによって、Ｙ１に関する次の可能性が得られる：ＡＡ、ＢＢ、ＣＣ、ＡＡ  ＢＢ、ＡＡ  ＢＢ  ＣＣ、およびＢＢ  ＣＣ。
【０１４３】
Ｙの次の位置が分析される（位置７）。
位置７におけるレンジのサイズは±２語である。
このレンジをドキュメントＢに適用（位置７）することにより、位置５、６、７、および８における結果（ＥＥ、ＦＦ、ＧＧ、およびＣＣ）が戻される。
【０１４４】
すべての順列によってＹ２に関する次の可能性が得られる：ＥＥ、ＦＦ、ＧＧ、ＣＣ、ＥＥ  ＦＦ、ＥＥ  ＦＦ  ＧＧ、ＥＥ  ＦＦ  ＧＧ  ＣＣ、ＦＦ  ＧＧ、ＦＦ  ＧＧ  ＣＣ、およびＧＧ  ＣＣ。
【０１４５】
Ｙ１からのマッチング結果によって唯一のマッチングとしてＣＣが戻される。
Ｙ１とＹ２に関するマッチングを合成することによって、Ｙに関する関連付け頻度としてＣＣが得られる。
【０１４６】
［ステップ１１．］  レンジ増分の最後である。単語Ｙに関する可能な唯一のマッチング（単語ＣＣ）はＹの第１の出現に関するレンジの終端位置に出現する（ドキュメントＢ内の位置３にＣＣが出現する）ため、第１の出現においてレンジを１だけ増分し位置１、２、３、および４（すなわち、ＡＡ、ＢＢ、ＣＣ、およびＡＡ；あるいは次の順方向順列、ＡＡ、ＢＢ、ＣＣ、ＡＡ  ＢＢ、ＡＡ  ＢＢ  ＣＣ、ＡＡ  ＢＢ  ＣＣ  ＡＡ、ＢＢ  ＣＣ、ＢＢ  ＣＣ  ＡＡ、およびＣＣ  ＡＡ）が戻される。引き続きこの結果を適用することによって、Ｙに関する可能性のある唯一の翻訳としてＣＣが得られる。このレンジは、戻されたマッチングが第１の出現（単語「Ｙ」に関する基本出現（ｂａｓｅ  ｏｃｃｕｒｒｅｎｃｅ））に関してこのレンジの終端にあったため増分される。このパターンが出現するたびごとに、確実に概念の切りつめがないようにするためにレンジ増分の終端をサブステップ（または、代替的ステップ）として生じさせることになる。
【０１４７】
［ステップ１２．］  ドキュメントＡ内には「Ｙ」がこれ以上出現しないため、この分析はドキュメントＡ内で１単語分だけ増分すると共に、単語列「Ｙ  Ｚ」（単語Ｙの後にある次の単語）が調べられる。次の列（Ｙ  Ｚ）まで増分してこの処理を反復することによって以下が得られる。
【０１４８】
単語列Ｙ  Ｚは、位置２および７でドキュメントＡ内に２回登場する。第１の出現（Ｙ  Ｚ１）におけるＹ  Ｚの可能性としては、ＡＡ、ＢＢ、ＣＣ、ＡＡ  ＢＢ、ＡＡ  ＢＢ  ＣＣ、ＢＢ  ＣＣ（代替的には、言語Ａによる分析中の単語列がより長くなるにつれてレンジサイズの拡張を含むようにそのレンジパラメータを定義することができる）があり得る。
【０１４９】
第２の出現（Ｙ  Ｚ２）におけるＹ  Ｚの可能性としては、ＥＥ、ＦＦ、ＧＧ、ＣＣ、ＥＥ  ＦＦ、ＥＥ  ＦＦ  ＧＧ、ＥＥ  ＦＦ  ＧＧ  ＣＣ、ＦＦ  ＧＧ、ＦＦ  ＧＧ  ＣＣ、およびＧＧ  ＣＣがあり得る。
【０１５０】
マッチングにより単語列Ｙ  Ｚに関する可能な関連付けの１つとしてＣＣが得られる。
レンジを拡張することによって（レンジ増分の終端）Ｙ  Ｚに関して以下が得られる（ＡＡ、ＢＢ、ＣＣ、ＡＡ、ＡＡ  ＢＢ、ＡＡ  ＢＢ  ＣＣ、ＡＡ  ＢＢ  ＣＣ  ＡＡ、ＢＢ  ＣＣ、ＢＢ  ＣＣ  ＡＡ、およびＣＣ  ＡＡ）。
【０１５１】
引き続きこの結果を適用することによって単語列Ｙ  Ｚに関する関連付け頻度の１つとしてＣＣが得られる。
［ステップ１３．］  ドキュメントＡ内には「Ｙ  Ｚ」がこれ以上出現しないため、この分析はドキュメントＡ内で１単語分だけ増分すると共に、単語列「Ｙ  Ｚ  Ｘ」が調べられる（ドキュメントＡ内の単語Ｚ（位置３）の後に次の単語を追加することによる）。次の単語列（Ｙ  Ｚ  Ｘ）まで増分すると共に、この処理を反復することによって（Ｙ  Ｚ  ＸはドキュメントＡ内に２回登場する）以下が得られる。
【０１５２】
Ｙ  Ｚ  Ｘの第１の出現に関するレンジは位置１、２、３、４、および５を含む。
順列は、ＡＡ、ＢＢ、ＣＣ、ＡＡ、ＥＥ、ＡＡ  ＢＢ、ＡＡ  ＢＢ  ＣＣ、ＡＡ  ＢＢ  ＣＣ  ＡＡ、ＡＡ  ＢＢ  ＣＣ  ＡＡ  ＥＥ、ＢＢ  ＣＣ、ＢＢ  ＣＣ  ＡＡ、ＢＢ  ＣＣ  ＡＡ  ＥＥ、ＣＣ  ＡＡ、ＣＣ  ＡＡ  ＥＥ、およびＡＡ  ＥＥとなる。
【０１５３】
Ｙ  Ｚ  Ｘの第２の出現に関するレンジは、位置５、６、７および８を含む。
順列は、ＥＥ、ＦＦ、ＧＧ、ＣＣ、ＥＥ  ＦＦ、ＥＥ  ＦＦ  ＧＧ、ＥＥ  ＦＦ  ＧＧ  ＣＣ、ＦＦ  ＧＧ、ＦＦ  ＧＧ  ＣＣおよびＧＧ  ＣＣとなる。
【０１５４】
この２つを比較することによって、単語列Ｙ  Ｚ  Ｘに関する関連付け頻度の１つとしてＣＣが得られる。ここでも、可能な関連付けの１つとしてのＥＥの戻り値は、これが同じ単語として（すなわち、同じ位置に）両方の事例に登場するため無視される。
【０１５５】
［ステップ１４．］  次の単語列（Ｙ  Ｚ  Ｘ  Ｗ）に増分することによって１回の出現だけが見いだされ、これによって単語列データベース生成が完了すると共に、次の単語Ｚ（ドキュメントＡ内の位置３）が調べられる。
【０１５６】
［ステップ１５．］  Ｚ（ドキュメントＡ内に３回登場している）について上述したステップを適用することによって以下が得られる。
Ｚ１に対する戻り値は、ＡＡ、ＢＢ、ＣＣ、ＡＡ、ＥＥ、ＡＡ  ＢＢ、ＡＡ  ＢＢ  ＣＣ、ＡＡ  ＢＢ  ＣＣ  ＡＡ、ＡＡ  ＢＢ  ＣＣ  ＡＡ  ＥＥ、ＢＢ  ＣＣ、ＢＢ  ＣＣ  ＡＡ、ＢＢ  ＣＣ  ＡＡ  ＥＥ、ＣＣ  ＡＡ、ＣＣ  ＡＡ  ＥＥ、およびＡＡ  ＥＥとなる。
【０１５７】
Ｚ２に対する戻り値は、ＦＦ、ＧＧ、ＣＣ、ＦＦ  ＧＧ、ＦＦ  ＧＧ  ＣＣ、およびＧＧ  ＣＣとなる。
Ｚ１とＺ２を比較することによって、Ｚに関する関連付け頻度の１つとしてＣＣが得られる。
【０１５８】
Ｚ３（位置１０）は定義に従ってこのレンジで戻り値を有しない。しかし、言語Ａの各単語または単語列に対して少なくとも１つの戻り値を存在させなければならないようにパラメータを増やせば、Ｚ３に対する戻り値はＣＣとなる。
【０１５９】
Ｚ３に対する戻り値をＺ１と比較することによって、単語Ｚに対する関連付け頻度の１つとしてＣＣが得られる。しかし、単語位置８にあるＣＣが上のＺ２の関連付けですでにカウント済みであるためこの関連付けはカウントされない。重複するレンジによってその処理に対して出現を重複してカウントさせる場合には、本システムは、真の出現数をより正確に反映するようにその関連付け頻度を低下させることができる。
【０１６０】
［ステップ１６．］  次の単語列に増分することによって、ドキュメントＡ内に２回登場する単語列Ｚ  Ｘが得られる。Ｚ  Ｘについて上述したステップを適用することによって以下が得られる。
【０１６１】
Ｚ  Ｘ１に対する戻り値は、ＡＡ、ＢＢ、ＣＣ、ＡＡ、ＥＥ、ＦＦ、ＡＡ  ＢＢ、ＡＡ  ＢＢ  ＣＣ、ＡＡ  ＢＢ  ＣＣ  ＡＡ、ＡＡ  ＢＢ  ＣＣ  ＡＡ  ＥＥ、ＡＡ  ＢＢ  ＣＣ  ＡＡ  ＥＥ  ＦＦ、ＢＢ  ＣＣ、ＢＢ  ＣＣ  ＡＡ、ＢＢ  ＣＣ  ＡＡ  ＥＥ、ＢＢ  ＣＣ  ＡＡ  ＥＥ  ＦＦ、ＣＣ  ＡＡ、ＣＣ  ＡＡ  ＥＥ、ＣＣ  ＡＡ  ＥＥ  ＦＦ、ＡＡ  ＥＥ、ＡＡ  ＥＥ  ＦＦ、およびＥＥ  ＦＦとなる。
【０１６２】
Ｚ  Ｘ２に対する戻り値は、ＦＦ、ＧＧ、ＣＣ、ＦＦ  ＧＧ、ＦＦ  ＧＧ  ＣＣ、およびＧＧ  ＣＣとなる。
これらの戻り値を比較することによって、単語列Ｚ  Ｘと単語列ＣＣの間の関連付けが得られる。
【０１６３】
［ステップ１７．］  増分すると次のフレーズはＺ  Ｘ  Ｗとなる。これは１回だけしか登場しておらず、したがってドキュメントＡ内の次の単語（Ｘ）が調べられる。
［ステップ１８．］  単語Ｘは第１の位置ですでに調べ終わっている。しかし、もう一方のドキュメントに対する単語Ｘの第２の位置は、単語Ｘに関する可能な戻り値があるかが未だ調べられていない。したがってここで、単語Ｘ（第２の位置にある）が、このドキュメントを前進方向に進みながら単語Ｘの第１の出現の場合と同様にして操作を受ける。
【０１６４】
位置４にあるＸに関する戻り値により、ＢＢ、ＣＣ、ＡＡ、ＥＥ、ＦＦ、ＢＢ  ＣＣ、ＢＢ  ＣＣ  ＡＡ、ＢＢ  ＣＣ  ＡＡ  ＥＥ、ＢＢ  ＣＣ  ＡＡ  ＥＥ  ＦＦ、ＣＣ  ＡＡ、ＣＣ  ＡＡ  ＥＥ、ＣＣ  ＡＡ  ＥＥ  ＦＦ、ＡＡ  ＥＥ、ＡＡ  ＥＥ  ＦＦ、およびＥＥ  ＦＦが得られる。
【０１６５】
位置９にあるＸに関する戻り値によりＣＣが得られる。
位置４の結果に対する位置９の結果の比較によって、単語Ｘに関する可能なマッチングの１つとしてＣＣが得られると共に、これには１つの関連付け頻度が与えられる。
【０１６６】
［ステップ１９．］  次の単語列に増分することによって（ドキュメント内を前進方向に探して行くと、Ｘの第２の出現に対して比較するためのＸがこれ以上出現しないため）単語列Ｘ  Ｗが得られる。しかし、この単語列はドキュメントＡ内に２回以上登場しないため、本処理は次の単語（Ｗ）に対する調査に戻る。単語「Ｗ」はドキュメントＡ内に１回だけ登場しており、このため増分処理によって進むのは次の単語列ではなく（単語「Ｗ」は１回しか登場しないため）、ドキュメントＡ内の次の単語（「Ｖ」）へとなる。単語「Ｖ」はドキュメントＡ内に１回だけ登場しており、したがって次の単語（Ｙ）が調べられる。単語「Ｙ」はドキュメントＡ内で位置７より上の別のいずれの位置にも登場しておらず、このため次の単語（Ｚ）が調べられる。単語「Ｚ」は位置８の後では、位置１０において再度登場している。
【０１６７】
［ステップ２０．］  単語Ｚの第２の出現について上述した処理を適用することによって以下が得られる。
位置８にあるＺに関する戻り値により、ＧＧ、ＣＣ、およびＧＧ  ＣＣが得られる。
【０１６８】
位置１０にあるＺに関する戻り値により、ＣＣが得られる。
位置１０と位置８の結果を比較しても、単語Ｚに対して関連付けは全く得られない。
ここでも、可能な関連付けの１つとして単語ＣＣが戻されるが、ＣＣは位置８にあるＺと位置１０にあるＺとの分析によって到達した同じ単語位置を表しているため、この関連付けは棄却される（すなわち、これらのレンジのうちの１つにだけ登場するものとして扱われる）。
【０１６９】
［ステップ２１．］  １単語分だけ増分することによって単語列Ｚ  Ｘが得られており、この単語列はドキュメントＡ内でこれ以上いずれの（前進方向）位置にも登場しないため、本処理はドキュメントＡ内の次の単語（「Ｘ」）で新たに開始される。単語ＸはドキュメントＡ内でこれ以上いずれの（前進方向）位置にも登場しておらず、したがって本処理が新たに開始される。しかし、ドキュメントＡの終端に達すると本分析は停止となる。
【０１７０】
［ステップ２２．］  上で得られたすべての結果を合成すると共に、重複と、上で説明したように（図１に示す）より大きな単語列の部分集合単語列（これが登場する場合）とを差し引くことによって、最終的な関連付け頻度が表集計される。
【０１７１】
ドキュメントＡ内の単語および単語列に関して決定的な（ｃｏｎｃｌｕｓｉｖｅ）結果を戻すのには不十分なデータしか存在しないことは明らかである。上で調べた関連付けを有する単語および単語列を包含したより多くのドキュメント対が調査されるにつれて、その関連付け頻度が増大し、言語ＡとＢの間での単語および単語列の翻訳がより強力な関連付けを構築することになろう。上述のレンジ計算は、この考え方を例証しているものであるが、典型的には、ユーザ定義のレンジは３単語と比べてかなり大きくし、その翻訳が確実に含まれるのが通常となるようにする。
【０１７２】
パラレルテキストを用いて構築される関連付け、並びにすぐ上で記載した処理をさらに強化するためには、本処理を逆方向に実行することができる。本システムは、すぐ上で記載した処理を用いたときにターゲット言語レンジ内に最も高頻度で登場したターゲット言語の単語列翻訳候補を利用し、利用可能なパラレルテキストを用いてソース言語について、これらのターゲット言語の単語および単語列に関する関連付けを構築することができる。ターゲット言語翻訳候補を最初に生成させたソース言語の単語または単語列が（ユーザ定義の頻度または比率に基づいて）ターゲット言語の候補リスト上で十分高いランク付けとなっている場合、当該ソース言語の用語に関するターゲット言語の翻訳候補はソース言語の用語（単語または単語列）に対する有効な翻訳として承認を受けることができる。このことを、本発明の「双方向ロック機構（ｂｉ−ｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌ  ｌｏｃｋｉｎｇ  ｍｅｃｈａｎｉｓｍ」と呼んでいる。最終的には、各言語対のパラレルテキストを利用して両方向に向かう関連付けデータベースを構築することができる。
【０１７３】
パラレルテキストを用いた言語横断的関連付けに関する代替的な一実施形態では、ソース言語内の再出現する分析中の各単語または単語列ごとにターゲット言語内に１つのレンジが選択され、上述した方法に従ってターゲット言語内で対応するレンジが決定される。次いで、これらのレンジ内で再出現するすべての単語および単語列を互いに足し合わせて、その頻度カウントを得る。これらのレンジにおける単語および単語列の頻度は、上で記載すると共に図１に示したように、より大きな単語列に関するより小さい部分のカウントを回避するためにより大きな単語列の頻度カウントの分だけ低下させている。これによって、各レンジに関する単語および単語列を他のすべてのレンジに個々に関連付けさせている上述した実施形態と比べて最高頻度の単語列に与える重みがより小さくなる。したがって、ここに記載している実施形態では典型的には、信頼性が高い翻訳を構築するためにより多くのドキュメントを必要とすることになる。
【０１７４】
たとえば、言語Ｙによるパラレルドキュメント内における関連付けを見いだすために言語Ｘの単語列「ｌｌ  ｍｍ  ｐｐ」が分析されていると仮定する。単語列「ｌｌ  ｍｍ  ｐｐ」が言語Ｘのドキュメント内で４回検出された場合、パラレルドキュメント内に見いだされる言語Ｘによる各単語列「ｌｌ  ｍｍ  ｐｐ」にそれぞれが対応するようにして、言語Ｙのドキュメント内に言語Ｙの単語および単語列に対する４つのレンジが確立される。言語Ｙによる正しい翻訳の１つが「ＫＫ  ＢＢ  ＺＺ」でありこれが４つのレンジすべてに見いだされる場合、上述の実施形態によって頻度カウント４が生成されることになる。前出の実施形態（他のすべてのレンジと独立に突き合わせた各レンジの分析）では、「ＫＫ  ＢＢ  ＺＺ」に対する頻度カウントは６が生成されることになる。レンジを確立し終えると、再出現する単語および単語列の頻度を表集計するために多種多様なユーザ定義の方法が存在しており、この頻度は、その表集計方法に応じて、個々の結果に対してより高い相対重みを与えることやより低い相対重みを与えることになる。上述した方法は表集計方法に関する２つの好ましい実施形態を表す。
【０１７５】
この言語は任意のタイプの変換とすることができ、また必ずしも口述／記述言語に限定されない。たとえば、この変換はコンピュータ言語、ＡＳＣＩＩなどの特定のデータコード、その他を包含することができる。このデータベースは動的である、すなわちこのデータベースは、過去の時点で入力されたコンテンツを用いた翻訳システムの継続的な反復によって翻訳システム内にコンテンツが入力されるにつれて成長する。
【０１７６】
指摘したように、この実施形態は、関連付けを生成するために使用される本発明の一技法を表している。本発明の技法は、必ずしも言語翻訳に限定されるものではない。広義では、本技法は、関連付けされ得る同じ概念をもつ任意の２つの表現に当てはめられる、というのは要するに、外国語翻訳は単に、異なる単語または単語列によって表された同じ概念についての対になった関連付けとして存在するのみであるためである。したがって、本発明は関連付けデータ、音声、音楽、映像、コンピュータ・プログラミング言語、あるいは、任意の検知経験（音声、視覚、におい、など）によって具現化される概念を含むある概念に関して存在する広範な任意の表現形に適用することができる。必要となるのは、本発明が時間的な共出現（あるいは、ドキュメントの場合では、共出現の箇所）によって関連付けされる同じ概念をもつ２つの具現化形態を分析することだけである。
【０１７７】
言語横断的ドキュメントを用いて翻訳するのが不可能な単語または単語列では、本発明の別の実施形態（後で記載する）によってターゲット言語またはソース言語による単語または単語列と意味的に等価な単語および単語列を生成し、代替的な単語または単語列翻訳を特定するための追加的な方法を提供することができる。この方法によりさらに、共通のコンテキストを共有する広いカテゴリをもつある種の分類構成要素に関する相互変換が可能となると共に、場合によっては、名称や数など潜在的に無限の数の構成要素を有することも可能である。
【０１７８】
さらに、利用可能な言語横断的ドキュメントによって翻訳に関して統計学的に有意な結果が与えられない場合は、ユーザ定義のパラメータによって、パラレルテキストを用いる方法の代わりに、あるいはこの方法を組み合わせて本発明の言語横断的単語列関連付けに関するそれ以外の方法を合成することができる。最後の手段として、ユーザによって、承認のためのユーザ定義のしきい値を満たさない翻訳に関する候補やその他の関連付けを調べると共に、適正な選択肢に対して手作業で承認を与えてランク付けすることができる。
【０１７９】
Ｂ．多重状態テキストを用いた取得
本発明の別の実施形態は、２つの言語または状態による等価なまたは同様な概念間の関連付けを、これら２つの状態のそれぞれと別の第３の状態との間の関連付けを用いて構築するための方法を提供する。より多くの言語対でドキュメントが調べられるにつれて、本発明の方法および装置は別の第３の言語と共通の関連付けを有するが、互いには直接的な関連付けを有しない言語に基づく言語対間での「導出式関連付け（ｄｅｄｕｃｅｄ  ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎｓ）」を満たし始めることになろう。多重状態を介するこのタイプの間接翻訳は「多言語レバレッジ」として知られている。
【０１８０】
多言語レバレッジ技法を介した導出式関連付けは、翻訳を受けているソース単語列が１つまたは幾つかの第３の言語への既知の翻訳を有しており、別の第３言語の翻訳がターゲット言語への既知の翻訳を有している場合に１対の言語によるテキスト間で生成させることが可能である。たとえば、言語Ａのフレーズ「ａａ  ｄｄ  ｐｚ」を言語Ｂのフレーズに直接翻訳するには存在する言語横断的テキストが不十分である場合、関連付けの導出は、この言語Ａのフレーズを表２に示すような言語Ｃ、Ｄ、Ｅ、およびＦによるフレーズ翻訳と比較することを含むことができる。次いで、言語Ｃ、Ｄ、Ｅ、およびＦによる「ａａ  ｄｄ  ｐｚ」の翻訳を表３に示すように言語Ｂに翻訳することができる。言語Ａのフレーズ「ａａ  ｄｄ  ｐｚ」と言語Ｂによるフレーズとの間での関連付けの導出はさらに、「ａａ  ｄｄ  ｐｚ」に対する言語Ｃ、Ｄ、Ｅ、およびＦの翻訳からすでに翻訳済みの言語Ｂのフレーズを比較することを含んでいる。「ａａ  ｄｄ  ｐｚ」に対する言語Ｃ、Ｄ、Ｅ、およびＦの翻訳からすでに翻訳済みの言語Ｂのフレーズのうちの幾つかは同じであることがあり、この本発明の好ましい実施形態では、これらによって言語Ａによるフレーズ「ａａ  ｄｄ  ｐｚ」の正しい言語Ｂ翻訳を表すことになる。表３に表したように、言語Ｃ、Ｄ、およびＦの言語Ｂへの翻訳は、同一の言語Ｂフレーズを生成させており、これにより言語Ｂの正しい翻訳である「ＵｙＴＢｙＭ」が提供される。したがって、言語Ａのフレーズとその言語Ｂの正しい翻訳との間で導出式関連付けを生成することができる。言語Ｅの言語Ｂへの翻訳は同一でない言語ＢフレーズであるＺｎＶＰｉＯを生成させている。このことは、言語Ａのフレーズ「ａａ  ｄｄ  ｐｚ」または言語Ｅのフレーズ「１５３」が複数の意味を有しているかもしれないこと、あるいは、言語ＢのフレーズであるＵｙＴＢｙＭとＺｎＶＰｉＯが意味的に等価であり（または、類似しており）別の言語を介したフレーズ「ＺｎＶＰｉＯ」への間接的な翻訳によって確認を受けた時点で承認されること、あるいは翻訳結果が何か別の方法を用いて生成されることを示すことがある。
【０１８１】
【表４】
2006505076.tif 000006
【０１８２】
【表５】
2006505076.tif 000007
【０１８３】
別の実施形態では、上述した本発明の多言語レバレッジの方法および装置を使用すると当技術分野で周知の既存の翻訳システムの精度を改善することができる。既存の翻訳システム（たとえば、ルールベースＭＴ、ＳＭＴなど）はクエリを取り込むと共に、言語Ａから言語Ｂへの結果を生成させる。この結果は、言語Ａから別の言語（たとえば、言語Ｃ、Ｄ、Ｅ、およびＦ）へのクエリの（従来技術のシステムおよび装置を使用した）翻訳、続いてこれらの言語から言語Ｂへのクエリの（従来技術のシステムおよび装置を使用した）翻訳の結果と比較されることがある。
【０１８４】
翻訳を確認するために、既存の機械翻訳システムを使用する多言語レバレッジの一実施形態は、ターゲット言語の各単語列（多数の第３の言語を介して間接的に翻訳された単語列）が上述のようにターゲット内のユーザ定義の多数の共通の結果内に出現することを必要とする可能性がある。単語列に関するユーザ定義の数の間接的なターゲット言語翻訳を（中間的な第３の言語の最新技術翻訳システムを利用して）確認の前にターゲット言語内で互いに厳密にマッチングさせることを要求することによって、翻訳される各単語列の精度が向上することになる。当技術分野で周知の翻訳システムの精度は高くないが、十分な数の第３の言語翻訳システムを使用すればさまざまな中間的な第３の言語から得られるターゲット言語による多数の共通の結果が得られる可能性がある。さらに、これらの間接的なターゲット言語翻訳を本発明のデュアルアンカー・オーバーラップ態様（詳細には後で記載する）で必要となるユーザ定義の比較的高い重複と組み合わせることによって、この実施形態の結果の精度をさらに試験して高めることができる。
【０１８５】
多言語レバレッジ技法の別の実施形態は、本発明の言語横断的学習とデータベース内の単語列翻訳の組み合わせ、並びに当技術分野で周知の翻訳システムを利用することによって、ソース言語から中間的な第３の言語へ、またこれら第３の言語からターゲット言語への翻訳の使用が可能となる。同じ基本原理はターゲット言語の翻訳を確認するために使用されており、ユーザ定義の数の共通の間接的なターゲット言語翻訳がさまざまな第３の言語から得られる。
【０１８６】
要求される共通のターゲット言語結果の数と多言語レバレッジのために使用される中間的言語の数とはユーザにより定義される。単語列や別の任意のデータセグメントの翻訳の確認に使用される別の言語を介した間接的な翻訳の数が多いほど、本発明によって正確な翻訳が生成される確度がより高くなる。確認のための最終チェックとして、ユーザ定義の基準に基づいて、ターゲット言語の翻訳結果を、上述したものと同じ技法を用い１つまたは複数の第３の言語を用いてソース言語に戻すように翻訳することができる。ソースに戻した翻訳が翻訳を受けた元のソース言語の単語列になるか、あるいは、元のソース言語単語列と意味的に等価であると判定（後で記載する本発明の共通頻度分析を利用する）されるかのいずれかであれば、ターゲット言語への翻訳が承認される。
【０１８７】
Ｃ．ターゲットドキュメント・フラッディングを用いた取得
本発明の別の態様は、ターゲット言語による単一言語型コーパスおよび／またはパラレルテキスト、並びに当技術分野で周知の機械翻訳システム、当技術分野で周知の言語横断的辞書および／またはカスタマイズした構築による言語横断的辞書のうちのいずれか１つまたは複数を使用して異なる言語の単語列間の関連付けを構築する。本発明の「フラッディング」技法を使用するこれらの方法は、ソースクエリから構文解析した各単語列の個々の単語に対する可能性のあるターゲット翻訳を上ですでに言及したようなカスタマイズした構築によるシステムまたは当技術分野で周知のシステムを用いて生成しており（ただしこれら可能性のある単語翻訳のうちの幾つかは誤りである可能性がある）、次いで可能性のある単語翻訳のさまざまな組み合わせ（ソースの単語に対するターゲット翻訳は単語のことやフレーズのことがある）についてターゲット言語のドキュメントを検索しターゲット単語列に対する翻訳候補からなるリストを生成させる。
【０１８８】
フラッディング技法を使用する別の実施形態では、２つ以上の単語から構成されるソース言語のコロケーションおよびイディオムが辞書内に含まれている。この実施形態では、ソース言語の各クエリ単語列が先ず試験を受け、そのクエリ単語列の一部またはすべてを形成する既知の任意のイディオムのまたはコロケーションの単語列が特定される。そのクエリ内にイディオムまたはコロケーションが特定された場合、そのイディオムまたはコロケーションに対する翻訳が辞書から取り出され、これがターゲットコーパスを検索するためにフラッディング処理の一部として使用されており、そのイディオムまたはコロケーションを形成する個々の単語の翻訳は使用していない。別の任意のソース言語単語列も同様にその辞書に追加されており、これらの単語を個々に翻訳するのではなくフラッディング処理で使用するためにターゲット言語に翻訳されていることは明らかである。
【０１８９】
１．パラレルテキスト・フラッディング
一実施形態では、当技術分野で周知の翻訳システム（または、言語横断的辞書）と一緒にパラレルテキストが使用されている。ソース言語による単語列に対するターゲット言語の関連付けが構築され、ソース言語ドキュメント内における単語列の各出現が位置特定され、パラレルテキストのターゲット言語ドキュメント内で対応するレンジが確立される。このターゲット言語のレンジは、パラレルテキストを用いて上述したように言語横断的関連付けを構築する場合のレンジの確立と同様の方式で確立される。そのソース言語のクエリ単語列に対する１つの翻訳（または、複数のシステムを使用する場合は複数の翻訳）は当技術分野で周知の機械翻訳システム、当技術分野で周知の辞書、またはカスタマイズした構築による辞書を用いて生成される。次いで、ターゲット言語のドキュメント内のレンジがこの翻訳を用いて検索され（ただし、これらの翻訳のうちの幾つかは誤りである可能性がある）、翻訳候補となる単語および単語列が特定される。特定された単語または単語列翻訳候補のうちの任意の１つがフラッディング対象のレンジのうちのユーザ定義の数または比率内に見いだされた場合に、その関連付けは翻訳として承認されることがある。当技術分野で周知の機械翻訳エンジンではなく言語横断的辞書を使用すると、ソース言語単語列の各単語が各単語の可能なすべての既知の翻訳を用いて翻訳されると共に（上ですでに言及したように、ソース単語に対するターゲット翻訳は単語のことやフレーズであることがあり得る）、パラレルテキストのターゲット言語のレンジ域内で、単語翻訳のさまざまな組み合わせがターゲット言語フラッディングに関する次のセクションで記載する方法を用いて特定される。さらに、イディオムまたはコロケーションの有無について（イディオムおよびコロケーションからなる言語横断的辞書のソース言語エントリを用いて）ソース言語のクエリ単語列を検索することができる。このソース言語のクエリ単語列があるイディオムおよび／またはコロケーションを含んでいれば、ターゲットコーパス、並びに本明細書に記載したような単語対単語の（および／または単語対フレーズの）翻訳可能性のフラッディングのためにその翻訳を使用することができる。
【０１９０】
２．ターゲット言語フラッディング
フラッディング技法の別の方法および実施形態を用いると、言語横断的辞書（または、当技術分野で周知の翻訳システム）を用いて単語列の各単語を翻訳すると共に、ターゲット言語コーパスを用いて利用可能なすべてのターゲット言語単語列内でこれら翻訳済みの単語のグループを検索することによってソース言語からターゲット言語への単語列の翻訳が可能となる。この方法はパラレルテキストに依拠しておらず、また必要とするのはターゲット言語の大きなコーパス（たとえば、ドキュメントデータベース、ワールドワイドウェブ）だけである。別の言語による翻訳相手ドキュメントを必要とせず、ターゲット言語のドキュメントからなるコーパスだけが必要であるため、本発明が言語間での単語列関連付けを特定するための機会が拡張される。単語列翻訳を特定する本発明のすべての方法の場合と同様に、翻訳しようとする単語列は、ソースドキュメントから、ユーザ定義の最小数の重複する単語（後で記載する）を伴うユーザ定義のサイズ（すなわち、単語列内の単語数）をもつ単語列にまで構文解析され、翻訳分析のための単語列がオンザフライで生成されることがあり、あるいは単語列を翻訳ナレッジベースに対する追加に関して調べることができる。
【０１９１】
ターゲット言語フラッディング法を用いると先ず、単語列の各単語（ソース言語のクエリ単語列）が言語横断的辞書（または、当技術分野で周知の別の翻訳システム）を用いて単語対単語（および／または単語対フレーズ）方式でターゲット言語に翻訳される。この辞書は複数のオプションすなわち候補を提供することが多く、また分析中の単語列の各単語に関して辞書が提供するすべてのターゲット言語翻訳候補が特定される。この辞書はさらに、ソース言語単語に関して、ターゲット言語の単語列（すなわち、フレーズ）への翻訳となる翻訳を含むこともある。このケースでは、この単語列は、ターゲット言語コーパスを検索するための単一のユニットとして翻訳されることになる。この辞書にはさらに、共通のソース言語のイディオムおよびコロケーションに対する翻訳も組み込まれていることがある。イディオムまたはコロケーションに関してソース言語のクエリ単語列を検索することが可能であり、またそのソース言語のクエリ単語列があるイディオムおよび／またはコロケーションを含んでいれば、その翻訳はさらに本明細書に記載するようなターゲットコーパスのフラッディングのために使用することができる。イディオムおよび／またはコロケーション翻訳候補を用いたターゲットコーパスのフラッディングは単語対単語（および／または単語対フレーズ）方式で生成された翻訳候補を使用する本明細書に記載したフラッディング処理の前かこの処理と一緒かのいずれかで実施することができる。さらに、本発明がソース言語に対して使用されており、単語のある種の組み合わせを１つの単語が形成されるように何らかの方法で合成できる場合、２つ以上の個々のターゲット言語の単語に翻訳するために、本システムをこれらの種類の単語を２つ以上の個々の構成要素に構文解析するように適合させることができる。
【０１９２】
たとえばヘブライ語では、「ａｎｄ」に相当する独立した単語を有していないため、「ａｎｄ」を意味するヘブライ語文字（ヘブライ語文字「ｖｕｖ」）をこれが指し示す単語の前に付加している。このケースでは、本発明は単語の残りの部分から「ｖｕｖ」で始まる単語を構文解析すると共に、「ａｎｄ」に対する翻訳と、「ｖｕｖ」が指し示すヘブライ語単語の残りの部分に対する翻訳を生成することを可能にしている。さらに、当技術分野で周知の翻訳システムを用いてターゲット言語になるように単語が個々に翻訳される場合、これらのシステムは、典型的には、ソース言語によるその単語組み合わせ例に対して２つ以上のターゲット言語単語を生成させる。単語の組み合わせ、単語の語形変化、並びに時制、単数、複数、その他に関するその基幹単語の変化に関連する異なる言語のルールは、辞書単語が拡張されると共に、ターゲット言語コーパス内の検索を受ける意味論的ユニットを正確に表すように体系化することができる。
【０１９３】
次に、ソース言語のクエリ単語列内の各単語（または、イディオムまたはコロケーション）に対する個々のターゲット言語単語翻訳が生成された後、本システムは（別の任意のユーザ定義の検索基準に加えて）、ソース言語のクエリ単語列の各単語に対して生成されたユーザ定義の最小の数（または、比率）の翻訳候補を包含するユーザ定義の最大長さをもつ単語列に関してターゲット言語コーパスを検索する。ユーザ定義の検索要件を満足させるように、ソース言語の各単語に対して生成される候補翻訳のうちの１つだけがターゲット言語の単語列内でカウントされる。ユーザ定義の最大長さをもつターゲット言語の単語列は、異なるソース言語単語によって生成されるユーザ定義の最小数の候補に関する任意の組み合わせ（任意の順序で登場する）を含む場合に、適格となる。
【０１９４】
適格となった単語列戻り値によって「クエリ単語列フラッディングリスト」と呼ばれるリストが形成される。さらに、ユーザ定義の要件によって、ソース言語単語とそのターゲット言語の相手方の近接度に基づいてクエリ単語列フラッディングリストに対してパラメータを設定することができる。たとえば、ユーザ定義のパラメータはあるソース言語単語に対するターゲット言語翻訳が隣接ソース言語単語に関するターゲット言語翻訳のユーザ定義の数の単語域内に見いだされることを要求することができる。ソース言語単語列内の個々の単語間の距離とターゲット言語単語列翻訳候補内のそれぞれの翻訳間の距離との関係を含むユーザ定義の別の検索パラメータに基づいて候補を取り出すことができる。さらに、ユーザ定義の任意のパラメータは、これらのファクタおよび／または別のファクタをターゲット言語翻訳候補のランク付けに組み込むことができる。適格性およびランク付けに関するこれらの設定は、言語対に応じてその２つの言語の構造間の関係に基づいてさまざまとなる。
【０１９５】
ターゲット言語コーパスのみを利用するフラッディング技法を例証するために、翻訳しようとする言語Ｘによる４単語の次の単語列を検討してみる。
「ａａ  ｂｂ  ｃｃ  ｄｄ」
本システムは単語列の各単語をターゲット言語である言語Ｙに翻訳する。言語横断的辞書は上述の言語Ｘの単語列内の各単語に対して言語Ｙによる次の定義を有しているものと仮定する。
【０１９６】
【表６】
2006505076.tif 000008
【０１９７】
次いで、本システムはターゲット言語のドキュメントからなるコーパスを検索し、ユーザ定義のレンジ内においてその単語に対するユーザ定義の最小数の翻訳（ただし、特定の任意のソース単語について最小になるまでにカウントする候補は１つのみ）を位置特定する。この例では、少なくとも３つの翻訳済み単語（任意のソース言語単語ごとに翻訳を１つのみカウントする）が（単語が見いだされる位置や順序にはよらず）全体で６語以下の単語からなる単語列内に見いだされねばならないようにそのパラメータが設定されると仮定する。この例における仮想的なターゲット言語コーパス内で見いだされる幾つかの可能で適格な単語列からなる部分リストは以下となることがあり得る。
【０１９８】
クエリ単語列フラッディングリスト（一部）
１．ＤＤ１  ＡＡ２  ＣＣ２  ＢＢ３
２．ＡＡ１  ＢＢ１  ＣＣ３  ＥＥ１
３．ＢＢ２  ＦＦ１  ＫＫ１  ＡＡ２  ＬＬ３  ＤＤ５
４．ＤＤ４  ＰＰ１  ＵＵ１  ＡＡ６  ＣＣ４  ＢＢ２
５．ＣＣ１  ＫＫ１  ＲＲ２  ＢＢ３  ＤＤ４
６．ＢＢ１  ＣＣ３  ＥＥ１  ＤＤ４
【０１９９】
このクエリ単語列フラッディングリストに関する戻り値は、単語列の重複を介した結合によってより大きな単語列結果を形成したリスト上で任意の２つの結果を特定することによってさらに拡張することができる。これらの単語列の組み合わせは、クエリ単語列フラッディングリストに可能な単語列翻訳として追加することができる。たとえば、戻り値の上述のリストにおいて、第２の戻り値「ＡＡ１  ＢＢ１  ＣＣ３  ＥＥ１」と第６の戻り値「ＢＢ１  ＣＣ３  ＥＥ１  ＤＤ４」を重複する単語列を介して合成させ「ＡＡ１  ＢＢ１  ＣＣ３  ＥＥ１  ＤＤ４」を形成させることができ、これをクエリ単語列フラッディングリストに追加することができる。
【０２００】
クエリ単語列フラッディングリスト上の戻り値は、典型的には少なくとも、（１）ターゲット言語単語列内におけるソース単語翻訳の最大数（または、比率）（ソース言語の各単語ごとにターゲット言語翻訳を１つのみカウントする）、および（２）最小数のソース言語単語翻訳に対する第１のユーザ定義の基準を満たす最小のターゲット言語単語列（単語数が最も少ない）、を含むようなユーザ定義の基準に基づいてランク付けされる。たとえば、これらの２つの基準に基づいて（並びに、第１の基準を第２の基準と比べてより大きく重み付けすることによって）、上述の戻り値は以下のようにランク付けすることができる。
【０２０１】
１．ＤＤ１  ＡＡ２  ＣＣ２  ＢＢ３
２．ＡＡ１  ＢＢ１  ＣＣ３  ＥＥ１  ＤＤ４
３．ＤＤ４  ＰＰ１  ＵＵ１  ＡＡ６  ＣＣ４  ＢＢ２
４．ＡＡ１  ＢＢ１  ＣＣ３  ＥＥ１
５．ＢＢ１  ＣＣ３  ＥＥ１  ＤＤ４
６．ＣＣ１  ＫＫ１  ＲＲ２  ＢＢ３  ＤＤ４
７．ＢＢ２  ＦＦ１  ＫＫ１  ＡＡ２  ＬＬ３  ＤＤ５
【０２０２】
上述のランク付けは、第１の基準（単語列内の翻訳された単語の数）に対して、第２の基準（第１の基準を満たす最小の単語列）と比較してユーザ定義のより大きな重み付けを反映している。第１のランク付け結果は、４語による１つの単語列内に全部で４つの翻訳済み単語を有している。第２のランク付け結果は、その他の戻り値を重複させることによって生成され（クエリ単語列フラッディングリストに追加され）た単語列であり、これには５語による１つの単語列内に全部で４つの翻訳済み単語を含んでいる。第３のランク付け結果は、６語による１つの単語列内に全部で４つの翻訳を有している。４と５にランク付けされた結果は、この両方の単語列が４語による１つの単語列内に４つの翻訳済み単語のうちの３を包含しているため、これらランク付け結果は結合される。第６のランク付け結果は５語による１つの単語列内に３つの翻訳済み単語を有しており、また最後のランク付け結果は６語による１つの単語列内に３つの翻訳済み単語を有している。
【０２０３】
さらに、ソース言語の単語とそのターゲット言語の相手方の間の距離に基づいたユーザ定義の基準を確立することができる。たとえば、ユーザ定義の基準によって、隣り合うソース言語単語に関する翻訳がクエリ単語列フラッディングリストに対して適格である互いから３単語以下の範囲内にあることが要求される場合、第３位にランク付けされた構成要素（ＤＤ４  ＰＰ１  ＵＵ１  ＡＡ６  ＣＣ４  ＢＢ２）と第６位にランク付けされた構成要素（ＣＣ１  ＫＫ１  ＲＲ２  ＢＢ３  ＤＤ４）とが除去されることになる。第３のランク付け結果の部分集合の１つであるより小さい単語列がクエリ単語列フラッディングリストに対して適格となること（すなわち、その単語列ＤＤ４  ＰＰ１  ＵＵ１  ＡＡ６  ＣＣ４  ＢＢ２のうち単語４から６まで）に留意されたい。さらに、ソース言語のある単語（または、コロケーションまたはイディオム）がターゲット言語の単語列に翻訳される場合、ターゲット言語コーパスをフラッディングの目的のために（ターゲット翻訳のすべての単語が隣り合っていないような言語に関する特定の特性に基づく特別なケースを除く）、そのターゲット言語単語列は常に単一のユニットとして取り扱われる（すなわち、その単語列内の単語は隣り合っており同じ順序のままでなければならない）ことに留意されたい。
【０２０４】
クエリ単語列フラッディングリスト戻り値をランク付けするための本発明の別の実施形態は、ポイントシステムを使用すると共に、ソース言語のクエリ単語列からのソース言語単語の翻訳であるターゲット言語単語列内の各単語に対してはポイントを付加し、ソース言語のクエリ単語列内の単語のうちの１つの翻訳となっていない適格なターゲット言語単語列内の各単語に対してはポイントを控除することができる。さらに、言語に関するその全般的な頻度に基づいてある単語はより多くのポイントまたはより少ないポイントとなるようにカウントすることができる。たとえば、非ストップワードはストップワードと比べてより大きな重み付けとすることができる。
【０２０５】
たとえば、ユーザ定義の設定は（１）ソース言語のクエリ単語列からのソース言語単語の翻訳になっているか否かに基づいて、ターゲット言語単語列内に出現する各ストップワードごとに５ポイントを加えるかまたは差し引くこと、並びに（２）ソース言語のクエリ単語列からのソース言語単語の翻訳になっているか否かに基づいて、ターゲット言語単語列戻り値内に出現する各非ストップワード（すなわち、「ｉｔ」、「ａｎｄ」、または「ｔｈｅ」のような頻繁に再出現する単語ではない単語）ごとに２０ポイントを加えるかまたは差し引くことによって、クエリ単語列フラッディングリスト上の各ターゲット言語単語列に対してスコア付けすることがある。
【０２０６】
上の例で用いたこのスコア付けを例証するために、「ａａ」と「ｃｃ」がストップワードであり、「ｂｂ」と「ｄｄ」がストップワードでないと仮定する。この例では、上述のユーザ定義のスコア付けパラメータの下で、単語列「ＡＡ１  ＢＢ１  ＣＣ３  ＥＥ１」は、ＥＥ１がストップワードであればスコア２５（５＋２０＋５−５＝２５）を有することになり、またＥＥ１がストップワードでなければスコア１０（５＋２０＋５−２０＝１０）を有することになる。ソース言語のクエリ単語列から翻訳され、クエリ単語列フラッディングリスト上の単語列上に見いだされる単語数に基づいた別の任意のスコア付けスキームも使用することができる。
【０２０７】
本処理のこの時点で生成される戻り値は、正しいターゲット言語翻訳単語列と、部分的に正しいターゲット言語翻訳単語列と、正しくないターゲット言語翻訳単語列とを含むことになる。後で記載するように、本発明は、ソースドキュメントを重複する単語列に構文解析し、重複するターゲット言語単語列翻訳を合成することによってソースドキュメントを翻訳している。翻訳単語列間に重複する大きな単語列（すなわち、多数の単語）があるという要件によって、クエリ単語列フラッディングリスト上のある単語列に関する正しくない翻訳にあたる戻り値が排除されることになるが、その理由は、これらが別の単語列翻訳とユーザ定義のサイズの重複を有しないため（後で記載する）である。
【０２０８】
正確な翻訳であると確認するためのユーザ定義の基準に達しないクエリ単語列フラッディングリスト上の戻り値、または任意の戻り値（任意の方法を使用する）は、後で記載するように、翻訳ユニットの最初の単語列と最後の単語列にあたる単語列が正確な単語列翻訳であるとしてすでに確認済みである場合にのみ重複する大きなチェーン内で使用することができる。別法として、ある翻訳の一番左端にある単語列はその左側に関して正確でなければならず、またこれより大きな翻訳の一番右端にある単語列はその右側に関して正確でなければならない。正確な単語列翻訳であることが分かっている、あるいはその最も離れた縁にあって少なくとも確認済みの、２つの翻訳の間に挟まれた重複する（後で記載する）大きな未確認の翻訳は、正確な翻訳の基礎を提供することができる。
【０２０９】
クエリ単語列フラッディングリストは、元のクエリ単語列にその両側の追加の単語を加えたより大きな単語列に対して上述したものと同じクエリ単語列フラッディング分析を実施することにより、単語列の重複の有無を試験することなく正しくない翻訳である戻り値を排除することによって洗練させることができる。この実施形態では、ソース言語のクエリ単語列、並びに周囲のコンテキストの単語および／または単語列を包含するソース言語コーパスが必要となるが、このソース言語コーパスは必ずしもターゲット言語コーパスに対するパラレルテキストドキュメントである必要はない。この方法を用いて上述の例を続けると、本システムは、単語列「ａａ  ｂｂ  ｃｃ  ｄｄ」並びにこの両側のユーザ定義の数の単語を包含するユーザ定義の数のソース単語列についてソース言語テキストを検索する。ユーザ定義の基準は、これらより長いソース単語列が、「ａａ  ｂｂ  ｃｃ  ｄｄ」を包含するユーザ定義のサイズをもつユーザ定義の数の追加的なセグメントに構文解析され、次いでこれが上述のようにターゲット言語のドキュメントのフラッディングに使用されることを要求することがあり得る。
【０２１０】
たとえばユーザがその各々が元の単語列の両側に３つの単語を有する５つの単語列を要求したとすると、ソース言語コーパスを用いて戻される５つのソース単語列は以下のようになることがある。
【０２１１】
１．「ｚｚ  ｘｘ  ｙｙ  ａａ  ｂｂ  ｃｃ  ｄｄ  ｌｌ  ｍｍ  ｎｎ」
２．「ｋｋ  ｒｒ  ｌｌ  ａａ  ｂｂ  ｃｃ  ｄｄ  ａａ  ｋｋ  ｏｏ」
３．「ｋｇ  ｌｈ  ｗｋ  ａａ  ｂｂ  ｃｃ  ｄｄ  ｑｌ  ｉｏ  ｒｒ」
４．「ｃｋ  ｎｋ  ａｋ  ａａ  ｂｂ  ｃｃ  ｄｄ  ｂｋ  ｓｋ  ｊｋ」
５．「ｄｍ  ｅａ  ｊｃ  ａａ  ｂｂ  ｃｃ  ｄｄ  ｔｇ  ｍｓ  ｊｆ」
【０２１２】
次いで、この処理はユーザ定義のサイズ（この例では、少なくとも５語）をもつユーザ定義の数の単語列となるように上述の単語列を構文解析し、以下に記載するユーザ定義の基準に基づいたターゲット言語コーパスのフラッディングで使用するためのソース言語単語列が生成されることになる。ユーザによって分析のために元のクエリを包含する単語列に関する可能なすべての構文解析が要求された場合は、上で特定された第１の単語列に対して次の構文解析した単語の組み合わせが生成されることになる。
【０２１３】
「ｚｚ  ｘｘ  ｙｙ  ａａ  ｂｂ  ｃｃ  ｄｄ  ｌｌ  ｍｍ  ｎｎ」
「ｚｚ  ｘｘ  ｙｙ  ａａ  ｂｂ  ｃｃ  ｄｄ  ｌｌ  ｍｍ」
「ｚｚ  ｘｘ  ｙｙ  ａａ  ｂｂ  ｃｃ  ｄｄ  ｌｌ」
「ｚｚ  ｘｘ  ｙｙ  ａａ  ｂｂ  ｃｃ  ｄｄ」
「ｘｘ  ｙｙ  ａａ  ｂｂ  ｃｃ  ｄｄ  ｌｌ  ｍｍ  ｎｎ」
「ｘｘ  ｙｙ  ａａ  ｂｂ  ｃｃ  ｄｄ  ｌｌ  ｍｍ」
「ｘｘ  ｙｙ  ａａ  ｂｂ  ｃｃ  ｄｄ  ｌｌ」
「ｘｘ  ｙｙ  ａａ  ｂｂ  ｃｃ  ｄｄ」
「ｙｙ  ａａ  ｂｂ  ｃｃ  ｄｄ  ｌｌ  ｍｍ  ｎｎ」
「ｙｙ  ａａ  ｂｂ  ｃｃ  ｄｄ  ｌｌ  ｍｍ」
「ｙｙ  ａａ  ｂｂ  ｃｃ  ｄｄ  ｌｌ」
「ｙｙ  ａａ  ｂｂ  ｃｃ  ｄｄ」
「ａａ  ｂｂ  ｃｃ  ｄｄ  ｌｌ  ｍｍ  ｎｎ」
「ａａ  ｂｂ  ｃｃ  ｄｄ  ｌｌ  ｍｍ」
「ａａ  ｂｂ  ｃｃ  ｄｄ  ｌｌ」
【０２１４】
これらの単語列のそれぞれに対する可能性のあるターゲット言語翻訳は、上述したフラッディング処理を用いて生成されることになる。各単語列の分析は、辞書または既存の機械翻訳システムを用いて各単語を個々に翻訳すると共に、最大数の単語域内に最小数の単語翻訳を要求するユーザ定義の要件（および／または別の要件）に基づいてこの個々の単語の翻訳を包含するターゲット言語単語列についてターゲット言語のドキュメントを検索することによって実施される。生成されるターゲット戻り値のリストのことを「クエリ＋コンテキスト・フラッディングリスト」と呼ぶ。次いで、本システムは、元のソース単語列のそれぞれから導出した構文解析した残りの単語列（すなわち、ソース単語列クエリに左側および右側のコンテキスト単語を加えたものであり、この例では、上で特定された残りの１０語の４つの単語列（２から５まで））の各々に対するクエリ＋コンテキスト・フラッディングリストを作成する。別法として、ソース言語コーパスを検索することによってコンテキスト単語を有するより多くの数の単語列、またはクエリ単語列の右側および左側にあるユーザ定義のサイズのコンテキスト単語列を生成することができ、また各単語列を全体に使用することによって、さらに小さい単語列まで構文解析することなくクエリ＋コンテキスト・フラッディングリストを生成することができる。
【０２１５】
次に、本システムはクエリ単語列フラッディングリストからの結果のそれぞれを使用し、元のクエリ並びに左側および／または右側コンテキスト単語列からなるすべてのソース言語単語列から生成されるクエリ＋コンテキスト・フラッディングリストのすべてに対して、これら各々をより大きな単語列の下位単語列として検索する。本システムは、クエリ単語列フラッディングリストからの戻り値がクエリ＋コンテキスト・フラッディングリスト上でより長い単語列結果の下位単語列として（または、独立に）出現する総回数をカウントする。
【０２１６】
次いで、これらのカウントは、より短い単語列（クエリ単語列フラッディングリスト上）がより大きな単語列（クエリ単語列フラッディングリスト上）の一部として出現する回数を差し引くことによって調整される。たとえば、単語列「ＤＤ１  ＡＡ２  ＣＣ２」と単語列「ＤＤ１  ＡＡ２  ＣＣ２  ＢＢ３」の両方がクエリ単語列フラッディングリスト上にあると仮定してみる。クエリ＋コンテキスト・フラッディングリスト上で単語列「ＤＤ１  ＡＡ２  ＣＣ２」がこの単語列の下位単語列として１２０回登場しており、「ＤＤ１  ＡＡ２  ＣＣ２  ＢＢ３」の有するカウントが１００であるとすると、「ＤＤ１  ＡＡ２  ＣＣ２」の頻度カウントは、これがより大きな単語列である「ＤＤ１  ＡＡ２  ＣＣ２  ＢＢ３」の一部として登場する回数を差し引くことによって調整を受けることになる（すなわち、１２０マイナス１００で２０に等しくなる）。この減算調整は、図１に示したようなより大きな再出現する単語列の一部であるより小さい単語列の出現を差し引いているパラレルテキストを用いて言語横断的関連付けを構築する方法を使用した際に実施した減算調整と考え方は同じである。
【０２１７】
次いで、クエリ単語列フラッディングリスト上の単語列は、各結果がクエリ＋コンテキスト・フラッディングリスト上により大きな単語列の下位単語列として（または、独立に）見いだされた総回数（直前のパラグラフに記載した減算調整後）に基づいてランク付けし直される。別法として、ユーザ定義のパラメータは、そのランク付けが、その結果が下位単語列として見いだされるコンテキスト単語列内の単語数、並びにその下位単語列が左コンテキスト単語または単語列の一部である回数とその下位単語列が右コンテキスト単語または単語列の一部である回数との間の差（ｂａｌａｎｃｅ）を含むある種の別のファクタに部分的に基づくことを要求することがある。
【０２１８】
本処理のこの段階では、ユーザ定義のパラメータがより大きな翻訳クエリの左側または「縁（ｅｄｇｅ）」の単語列だけを正確であると確認することを要求している（重複する大きな単語列のチェーン内の先頭の単語列であるため）場合は、クエリ＋コンテキスト・フラッディングリストに対しては左コンテキスト単語または単語列だけが使用されることになる。これが重複する単語列の長いチェーン内の右側単語列であれば、クエリ＋コンテキスト・フラッディングリストに関して、右側コンテキスト単語および単語列だけがクエリと一緒に生成されることになる。
【０２１９】
代替的な一実施形態では、クエリ単語列フラッディングリストを生成させることなく、クエリ＋コンテキスト・フラッディングリストを生成することができる。その代わりに、クエリ＋コンテキスト・フラッディングリスト上の各単語列はパラレルテキストを用いた状態横断学習と同じターゲット言語レンジとして取り扱われると共に、その各々は、再出現する単語列に関して同じ方法で分析される。再出現する単語列のカウントは表集計されると共に、より短い単語列のカウントに対して、これらがより長い単語列の一部として出現する回数を差し引くことによって調整が実施される。この方法を利用すると（異なるサイズの同じ単語列を構文解析するのではなく）異なるコンテキスト単語または単語列を用いて最適結果を得るようなクエリ＋コンテキスト・フラッディングリストが生成されることになる。別法として、コンテキスト単語列に対する構文解析を使用することができるが、コンテキスト単語列内のコンテキスト単語の翻訳は、クエリ＋コンテキスト・フラッディングリストの構成要素間で再出現する単語列をカウントするためにシステムによって無視されることになる。
【０２２０】
クエリ単語列フラッディングリストを改善するためには別の方法も存在する。これらの方法のうちの１つは、後で記載する本発明の共通頻度分析の態様を用いてクエリに対する意味的に近い等価物を生成することを含む。クエリと意味論的に同様な概念を表す追加のソース言語単語列を生成し終えると、言語横断的辞書を使用して各オプションに対して上述したフラッディング技法を実施することができる。この技法によって、ソース言語翻訳オプションの数が拡張されており、個々の単語がそれ自体の意味論的性格を完全に解放しているような（言語横断的辞書内に存在しない）イディオム表現を元のクエリ単語列が含んでいる場合に特に有用である。
【０２２１】
クエリ単語列フラッディングリスト上の最高のランク付け結果のそれぞれに対して同じ処理を実施することができる。クエリ単語列フラッディングリストのユーザ定義の数のターゲット言語単語列（たとえば、最上位の５つ）を使用して、後で記載する意味論的に同様な単語列を特定する本発明の態様を使用しながらユーザ定義の数の意味論的に同様なターゲット言語単語列（たとえば、それぞれについて５個）を構築することができる。同義の単語列からなるこれらのグループを使用すると、任意の戻り値の意味的に等価なリスト上での共通の単語列の数または比率のユーザ定義の最小値を満足する単語列翻訳の確認のために複数のリスト間で共通の単語列を見いだすことができる（後で記載する）。さらに、同義の単語列のこれらのグループをソース言語に戻すように単語対単語で翻訳し、これによりどのグループが、ソース言語のクエリと同義の単語列のグループ（並びに、そのクエリそれ自体）と共通する最大数の翻訳を有するかを確認することができる。ソース言語単語列またはその同義語とマッチングするソース言語に戻るように翻訳される単語数が最も多い同義のターゲット言語のセンテンスグループが、ターゲット言語翻訳の正しいグループとなる。
【０２２２】
クエリ単語列フラッディングリストを洗練させるための追加的な方法では、多言語レバレッジ技法をフラッディング技法と連携させて使用することが必要である。この実施形態では、ソース言語のクエリ単語列を、可能なすべての翻訳の各単語について、単語対単語（および／または単語対フレーズ）で１つまたは複数の第３の言語に翻訳することができ、さらにテキストの第３の言語の各コーパスは、上述のようにユーザ定義の最大数の全体単語域内にユーザ定義の最小数の翻訳済み単語を包含するセンテンスおよび別の単語列を検索することによってフラッディングを受ける。次いで、適格の第３の言語単語列は、上述したユーザ定義のフラッディング基準を満たすターゲット言語単語列に対する検索で使用するためにターゲット言語に単語対単語（および／または単語対フレーズ）で翻訳される。別法として、第３の言語による翻訳済み単語は、直前のステップにおいて記載したように第３の言語単語列に関して第３の言語コーパスを検索するのではなく、適格のターゲット言語単語列に関する検索で使用するためにターゲット言語に直接翻訳することができる。ターゲット言語内に見いだされる、中間的な複数の第３の言語を用いてクエリ単語列フラッディングリストに適格の単語列は、翻訳に対する追加的な確認に寄与する。ソース言語、ターゲット言語、および中間的な第３の言語による同義の単語列を生成し、これを上述のように翻訳をさらに確認するために言語横断的辞書と一緒に使用することができる。
【０２２３】
本発明の多言語レバレッジ態様はさらに、本発明のターゲット言語フラッディングの実施形態で使用するため、並びに別の任意の目的のために単語レベル辞書を構築し拡張するために有用である。あるソース言語単語がエントリを有していないか、エントリを有していても可能性のあるターゲット言語翻訳に関して完全なリストを有していないために、当技術分野で周知の幾つかの辞書やカスタマイズした構築による幾つかの辞書が不完全である場合、本発明は、ソース言語単語の１つまたは複数の第３の言語への既知の翻訳を用いることによってその辞書を補充している。次いで、本システムは第３の言語のすべての単語を取り上げると共に、既知のターゲット言語翻訳を特定する。中間的な第３の言語を用いて生成される最も高頻度のターゲット言語翻訳が翻訳として承認される。ユーザ定義の基準によってどれだけの数の共通結果を翻訳として適格とさせるかが決定される。別法として、人間の編集者が、生成されたリストを評価すると共に、所望であれば正しくない翻訳を排除することができる。さらに、辞書は言語横断的頻度関連付けのための方法およびシステムを使用してソース言語による単一の単語を調べることによって構築することもできる。ターゲット言語の翻訳エントリはさらに、共通頻度分析を使用して単一状態または言語の域内で意味論的に同様な単語および単語列を特定する本発明の方法（後で記載する）を使用することによって拡張させることもできる。
【０２２４】
Ｄ．多重方式の差分を使用した取得
状態横断関連付けを特定するために使用されるいずれかの方法が、正しい翻訳であるとの概略統計的確実性に関するユーザ定義の基準を満たしていない単語列翻訳候補を生成する場合は、２つ以上の方法の部分的な結果を併せて使用することによってその関連付けが正しい翻訳であると確認したり、満たさない場合に、次の候補翻訳に移ることができる。このことは、分析に利用可能なテキストが統計的確実性に近づけるだけの十分に妥当な単語列を有していない場合に望ましいものとなる。さらに、より少ない計算回数を使用（処理能力や処理時間が節約される）して関連付けを構築するための一方法として、さまざまな方法からの部分的な結果を用いて単語列翻訳を確認することも有用である。さらに、上で指摘したように、意味的に等価な単語列を特定する本発明の方法を用いることによって、本発明の単語列の翻訳のための任意の方法や、単語列翻訳を特定または確認するための別の任意のシステムを支援することができる。
【０２２５】
さらに、本発明によれば、翻訳に関する承認された結果（並びに、後で記載する意味的に等価な物や本発明の方法の別の任意の出力）を決定するためのユーザ定義のパラメータの結果を追跡することが可能であることにも留意すべきである。この結果に対する評価によって、本システムはこの結果を使用して効率のよい定義パラメータを自動的に決定することができる。これらの要件は多くの場合、戻り値が正確であるという合成された概略統計的確実性を提供するための方法の組み合わせを含むことになる。
【０２２６】
ＩＩＩ．状態横断ナレッジ再構築の方法および装置
本発明の別の態様は、第１の状態、形式、または言語によるデータからなる第１のドキュメントから、第２の状態、形式、または言語によるデータからなる第２のドキュメントを生成するための方法および装置であって、これら第１および第２のドキュメントが実質的に同じ概念または情報を表した最終結果が得られると共に、この方法および装置は概念横断関連付けデータベースを含んでいる方法および装置を提供することを目的としている。データベースエントリは「事前に構築され」ている場合や、本発明の任意の方法を用いて「必要に応じて」（オンザフライで）構築されることがある。
【０２２７】
本翻訳方法の一実施形態は、デュアルアンカー・オーバーラップ技法を使用してある状態から別の状態への概念の正確な翻訳を得ている。代替的な一実施形態によれば、第３の言語を経由してさらにターゲット言語までの間接的な翻訳が第３の言語において重複しており、これらの翻訳がターゲット言語においても同様に重複していた場合は、重複するソース言語単語列に対する直接的な翻訳からのターゲット言語重複を伴うことなく、ターゲット言語の隣り合うセグメントの承認が可能となる。本発明は、デュアルアンカー・オーバーラップ技法を用いることによって、第２の言語、形式または状態による構成単位の単語列を互いに有機的に結合させると共に、これらの単語およびフレーズが第２の言語のネイティブスピーカーによって記述または口述されたであろう厳密な様式によるそれらの正しいコンテキストでの正確な翻訳とさせることが可能となる。この技法によって既存のＥＢＭＴシステムで見られるような境界摩擦（ｂｏｕｎｄａｒｙ  ｆｒｉｃｔｉｏｎ）の問題が解決される。
【０２２８】
本発明の一実施形態では、単語列関連付けデータベースの生成のための方法およびオーバーラップ技法を組み合わせることによって任意の長さのドキュメントに対する正確な言語翻訳を提供している。任意のソース言語入力を構文解析して一連なりの単語列となるようにし、これら各々がその前および後にある構文解析された単語列の両者とユーザ定義の数の重複する単語を有するようにすると共に、重複する単語または単語列に関してターゲット言語によるこれらの単語列の翻訳を試験することによって、本方法およびシステムは構成単位の概念を１つのチェーンの形につなぎ合わせてドキュメントを翻訳することができる。ユーザ定義の設定によって重複する単語がより多く要求されている場合、ターゲット言語による単語列翻訳についてより正確な組み合わせが得られることになる。
【０２２９】
さらに、手作業によるか、あるいは言語間の単語および単語列関連付けを構築するために使用される本発明の方法のうちのいずれか（たとえば、パラレルテキスト、多言語レバレッジ、ターゲット言語フラッディング、など）を含む任意の自動化方法によるかのいずれかによって集積された単語列翻訳の結果は、より大きな翻訳クエリの一部として取り上げた場合にその単語列翻訳の両側にある近傍の単語列とでより多くの単語列重複（すなわち、より多くの重複する単語数）を要求することによって（ただし、これらがその両側において既知の単語列翻訳によってアンカーを受けているものとする）精度の試験が可能となる。デュアルアンカー・オーバーラップ技法は、意味的に正しい翻訳でもより大きな翻訳クエリの特定のコンテキストに当てはまらないものは許容せず、またさらに、デュアルアンカー・オーバーラップは意味的に正しくない翻訳を排除する。したがって、デュアルアンカー・オーバーラップ技法を使用することによって、本発明の任意の言語横断的関連付け方法単独では、単語列翻訳に関するユーザ定義の確認点に達しない場合に、当該方法によって特定された候補単語列翻訳を確認または排除することができる。たとえば、ソースドキュメントが単に各単語列のすべての単語の完全な重複を伴う単語列のセグメントの形に構文解析されており、最も左および最も右にある単語列翻訳が正確であると分かっていれば、意味論的理由からも文法上の理由からも正しくないとしてどのターゲット言語翻訳候補も受け入れられることがない。
【０２３０】
さらに、既知の単語列翻訳によってアンカーされた大きな重複を介して単語列翻訳候補が承認を受けると、これらの新たに確認された単語列ユニットは既知の正確な翻訳としてデータベースに追加することができる。さらに、２つの既知の単語列翻訳の２つの言語間の重複内にある単語列は、独立の単語列翻訳として承認することができる。
【０２３１】
Ａ．関連付けデータベースおよびデュアルアンカー・オーバーラップ技法を使用したドキュメント翻訳
別の好ましい実施形態では、本発明は、上述のような言語横断的データベースを用いることによって第１の言語によるドキュメントを第２の言語によるドキュメントに翻訳することができる。ある単語列翻訳に関してエントリが存在することがあり、あるいは言語間の単語列翻訳を構築するための上述した方法のうちのいずれかを使用してオンザフライでこれを構築することができる。
【０２３２】
本発明のこの態様の一実施形態は、翻訳しようとするドキュメント（ソースドキュメント）の各センテンスを開始させる最も長い単語列、並びに可能性のあるターゲット言語単語列翻訳を特定するための上述した方法のうちのいずれかを用いてユーザ定義の基準を満たす可能性のある翻訳のすべてを位置特定することによって開始される。次に、本方法は、翻訳しようとするドキュメント（ソースドキュメント）のセンテンスのそれぞれに関して、以前に特定した単語列、並びにその可能性のある翻訳とユーザ定義の数の重複する単語（必要とする重複の長さ（すなわち、単語数）はユーザが定義する）を有する第２の単語列を特定する。あるセンテンス（ソース言語による）の特定した第２の単語列のターゲット単語列翻訳がこのセンテンスの第１の単語列翻訳のうちの１つとユーザ定義の最小重複を有していれば、この翻訳の組み合わせは合成翻訳ユニットとして承認される。重複する翻訳を生成することができない場合は、ユーザ定義の最小重複を伴うソース言語単語列の異なる構文解析（すなわち、異なる開始および／または終了位置）が特定されると共に、そのそれぞれのターゲット言語翻訳は、単語の重複またはユーザ定義のサイズの単語列を介して組み合わせに関して試験される。次に、ソース言語による第２の特定した単語列とユーザ定義の最小数の重複する単語を有するソース言語による第３の単語列がそのターゲット言語翻訳と一緒に特定される。第３の特定した単語列の翻訳のうちのいずれかが第２の特定した単語列の翻訳と重複する単語を有していれば、その組み合わせは翻訳として承認される。以前に特定したソース言語単語列とユーザ定義の最小数の重複する単語を有する次のソース言語単語列が特定されると共に、（１）ソース言語ドキュメントからの各重複する単語列（少なくとも最小のユーザ定義サイズの重複を伴う）が可能性のあるターゲット言語翻訳と一緒に特定されること、（２）ソース言語とターゲット言語の両方によるすべての単語列が右側と左側の両方に少なくともユーザ定義の最小サイズの重複する単語列（ユーザによって定義されていれば重複は１つの単語のこともあり得る）を有すること（ただし、右側のみで重複する先頭の単語列と、左側のみで重複する最終の単語列を除く）、並びに（３）上記の特徴１と２を満足する最も長い単語列が最終的に出力される翻訳として選択された単語列になること、になるまで本処理が反復される。別法として、ユーザ定義の基準に基づいて、より大きな重複を有するより短いターゲット言語単語列（すなわち、より少ない数の単語からなる単語列）をより重複が少ないより長い単語列を覆うように選択することができる。重複の比と単語列長さの間の兼ね合いは、手作業または自動式の最適化を受けるプログラム可能なパラメータとなる。
【０２３３】
言語間の単語列翻訳は単語列の各単語に関する適正な組み込みコンテキストを有するため、並びにデュアルアンカー・オーバーラップ技法は単語列翻訳の正確な組み合わせを提供するため、既存の任意の翻訳方法と比べてはるかに優れた精度レベルでドキュメントを翻訳することができる。本発明は関連付けデータベース生成技法を用いた単語列構成単位概念を構築すると共に、言語横断的デュアルアンカー・オーバーラップ技法を介して任意の数のより大きな合成概念にするようにこれらを合成する。
【０２３４】
デュアルアンカー・オーバーラップ技法を用いて翻訳クエリユニット単語列として翻訳しようとするチェーンに関する切り上げ点は、ユーザにより定義される（上述の実施形態では翻訳クエリユニット単語列のユーザ定義はセンテンスである）。たとえば、センテンスに代えて、より短いユニット（たとえば、句読記号のマーク間）またはより長いユニット（たとえば、句読記号を含むパラグラフ）からなる隣り合うすべての単語列に関してソース言語とターゲット言語の両方にまたがった重複する単語列翻訳を要求するように考え方を拡張することができる。重複したユニットの始点と終点の両方では片側だけしか重複によって確認できないことになるため、単語列翻訳を構築する際のユーザ定義の基準は先頭の単語列や最後の単語列を翻訳として受け入れる場合により厳格にすることがある。さらに、意味的に等価な単語列を特定する本発明の態様を利用すると（ソースおよび／またはターゲット言語同義語の翻訳に対する追加的なチェックを提供することによって）任意の単語列の翻訳を確認することができる。
【０２３５】
たとえば、英語で入力されヘブライ語に翻訳しようとする次のセンテンスの構成要素を備えたヘブライ語−英語の単語および単語列翻訳のデータベース（本発明の方法のうちのいずれかを用いて構築されるか、手作業で集積させたデータベース）を検討してみる：「Ｉｎ  ａｄｄｉｔｉｏｎ  ｔｏ  ｍｙ  ｎｅｅｄ  ｔｏ  ｂｅ  ｌｏｖｅｄ  ｂｙ  ａｌｌ  ｔｈｅ  ｇｉｒｌｓ  ｉｎ  ｔｏｗｎ，Ｉ  ａｌｗａｙｓ  ｗａｎｔｅｄ  ｔｏ  ｂｅ  ｋｎｏｗｎ  ａｓ  ｔｈｅ  ｂｅｓｔ  ｐｌａｙｅｒ  ｔｏ  ｅｖｅｒ  ｐｌａｙ  ｏｎ  ｔｈｅ  Ｎｅｗ  Ｙｏｒｋ  Ｓｔａｔｅ  ｂａｓｋｅｔｂａｌｌ  ｔｅａｍ」。
【０２３６】
上述した処理を通じると、この操作方法は、フレーズ「Ｉｎ  ａｄｄｉｔｉｏｎ  ｔｏ  ｍｙ  ｎｅｅｄ  ｔｏ  ｂｅ  ｌｏｖｅｄ  ｂｙ  ａｌｌ  ｔｈｅ  ｇｉｒｌｓ」がそのソースドキュメント内でその第１の単語で始まると共にデータベース内に存在する最も大きな単語列であると判定する可能性がある。これが、データベース内でヘブライ語単語列「ｂｅｎｏｓａｆ  ｌｔｚｏｒｅｃｈ  ｓｈｅｌｉ  ｌｉｈｉｏｔ  ａｈｕｖ  ａｌ  ｙｅｄａｙ  ｋｏｌ  ｈａｂａｈｕｒｏｔ」を含む多数の単語列に関連付けされる。次いで、本処理は上述した方法を用いて以下の翻訳を決定する。すなわち、以前に特定した英語単語列と重複する１つの単語（または、別法として、最小ユーザ定義のサイズの単語列）を伴う同じテキスト（データベース内に存在する）からの最も大きな英語単語列、並びにこれら重複する英語単語列に対する同様に重複したセグメントを有する２つのヘブライ語翻訳を決定する。たとえば：
「ｌｏｖｅｄ  ｂｙ  ａｌｌ  ｔｈｅ  ｇｉｒｌｓ  ｉｎ  ｔｏｗｎ」が「ａｈｕｖ  ａｌ  ｙｅｄａｙ  ｋｏｌ  ｈａｂａｈｕｒｏｔ  ｂｕｉｒ」に翻訳され、
「ｔｈｅ  ｇｉｒｌｓ  ｉｎ  ｔｏｗｎ，Ｉ  ａｌｗａｙｓ  ｗａｎｔｅｄ  ｔｏ  ｂｅ  ｋｎｏｗｎ」が「Ｈａｂａｈｕｒｏｔ  ｂｕｉｒ，ｔａｍｉｄ  ｒａｔｚｉｔｙ  ｌｉｈｉｏｔ  ｙａｈｕａ」に翻訳され、
「Ｉ  ａｌｗａｙｓ  ｗａｎｔｅｄ  ｔｏ  ｂｅ  ｋｎｏｗｎ  ａｓ  ｔｈｅ  ｂｅｓｔ  ｐｌａｙｅｒ」が「ｔａｍｉｄ  ｒａｔｚｉｔｙ  ｌｉｈｉｏｔ  ｙａｈｕａ  ｂｅｔｔｏｒ  ｈａｓａｈｋａｎ  ｈａｃｈｉ  ｔｏｖ」に翻訳され、
「ｔｈｅ  ｂｅｓｔ  ｐｌａｙｅｒ  ｔｏ  ｅｖｅｒ  ｐｌａｙ  ｏｎ  ｔｈｅ  Ｎｅｗ  Ｙｏｒｋ  Ｓｔａｔｅ  ｂａｓｋｅｔｂａｌｌ  ｔｅａｍ」が「ｈａｓａｈｋａｎ  ｈａｃｈｉ  ｔｏｖ  ｓｈ  ｈａｙ  ｐａａｍ  ｓｉｈｅｋ  ｂｅｋｖｕｔｚａｔ  ｈａｋａｄｕｒｓａｌ  ｓｈｅｌ  ｍｅｄｉｎａｔ  ｎｅｗ  ｙｏｒｋ」に翻訳される。
【０２３７】
データベース内のこれらの戻り値について、本操作は、重複する単語および単語列を比較して冗長部分を除去するような方式で動作する。本発明の技法を利用して、本システムは英語セグメント「Ｉｎ  ａｄｄｉｔｉｏｎ  ｔｏ  ｍｙ  ｎｅｅｄ  ｔｏ  ｂｅ  ｌｏｖｅｄ  ｂｙ  ａｌｌ  ｔｈｅ  ｇｉｒｌｓ」および「ｌｏｖｅｄ  ｂｙ  ａｌｌ  ｔｈｅ  ｇｉｒｌｓ  ｉｎ  ｔｏｗｎ」を取り込むと共に、ヘブライ語セグメント「ｂｅｎｏｓａｆ  ｌｔｚｏｒｅｃｈ  ｓｈｅｌｉ  ｌｉｈｉｏｔ  ａｈｕｖ  ａｌ  ｙｅｄａｙ  ｋｏｌ  ｈａｂａｈｕｒｏｔ」および「ａｈｕｖ  ａｌ  ｙｅｄａｙ  ｋｏｌ  ｈａｂａｈｕｒｏｔ  ｂｕｉｒ」を戻して重複を判定する。
【０２３８】
英語では、そのフレーズは以下のようになる：
「Ｉｎ  ａｄｄｉｔｉｏｎ  ｔｏ  ｍｙ  ｎｅｅｄ  ｔｏ  ｂｅ  ｌｏｖｅｄ  ｂｙ  ａｌｌ  ｔｈｅ  ｇｉｒｌｓ」および「ｌｏｖｅｄ  ｂｙ  ａｌｌ  ｔｈｅ  ｇｉｒｌｓ  ｉｎ  ｔｏｗｎ」。重複を取り除くと、「Ｉｎ  ａｄｄｉｔｉｏｎ  ｔｏ  ｍｙ  ｎｅｅｄ  ｔｏ  ｂｅ  ｌｏｖｅｄ  ｂｙ  ａｌｌ  ｔｈｅ  ｇｉｒｌｓ  ｉｎ  ｔｏｗｎ」が得られる。
【０２３９】
ヘブライ語では、そのフレーズは以下のようになる：
「ｂｅｎｏｓａｆ  ｌｔｚｏｒｅｃｈ  ｓｈｅｌｉ  ｌｉｈｉｏｔ  ａｈｕｖ  ａｌ  ｙｅｄａｙ  ｋｏｌ  ｈａｂａｈｕｒｏｔ」および「ａｈｕｖ  ａｌ  ｙｅｄａｙ  ｋｏｌ  ｈａｂａｈｕｒｏｔ  ｂｕｉｒ」。重複を取り除くと、「ｂｅｎｏｓａｆ  Ｉｔｚｏｒｅｃｈ  ｓｈｅｌｉ  ｌｉｈｉｏｔ  ａｈｕｖ  ａｌ  ｙｅｄａｙ  ｋｏｌ  ｈａｂａｈｕｒｏｔ  ｂｕｉｒ」が得られる。
【０２４０】
次いで、本発明は処理を継続するために構文解析された次のセグメントに対して動作を行う。この例では、本操作処理はフレーズ「ｔｈｅ  ｇｉｒｌｓ  ｉｎ  ｔｏｗｎ，Ｉ  ａｌｗａｙｓ  ｗａｎｔｅｄ  ｔｏ  ｂｅ  ｋｎｏｗｎ」に対して動作する。ヘブライ語の対応する単語組は、「ｈａｂａｈｕｒｏｔ  ｂｕｉｒ，ｔａｍｉｄ  ｒａｔｚｉｔｙ  ｌｉｈｉｏｔ  ｙａｈｕａ」となる。重複の除去は英語では次のような動作となる：「Ｉｎ  ａｄｄｉｔｉｏｎ  ｔｏ  ｍｙ  ｎｅｅｄ  ｔｏ  ｂｅ  ｌｏｖｅｄ  ｂｙ  ａｌｌ  ｔｈｅ  ｇｉｒｌｓ  ｉｎ  ｔｏｗｎ」および「ｔｈｅ  ｇｉｒｌｓ  ｉｎ  ｔｏｗｎ，Ｉ  ａｌｗａｙｓ  ｗａｎｔｅｄ  ｔｏ  ｂｅ  ｋｎｏｗｎ」とから「Ｉｎ  ａｄｄｉｔｉｏｎ  ｔｏ  ｍｙ  ｎｅｅｄ  ｔｏ  ｂｅ  ｌｏｖｅｄ  ｂｙ  ａｌｌ  ｔｈｅ  ｇｉｒｌｓ  ｉｎ  ｔｏｗｎ，Ｉ  ａｌｗａｙｓ  ｗａｎｔｅｄ  ｔｏ  ｂｅ  ｋｎｏｗｎ」となる。
【０２４１】
ヘブライ語では、重複処理は次のような動作となる：
「ｂｅｎｏｓａｆ  Ｉｔｚｏｒｅｃｈ  ｓｈｅｌｉ  ｌｉｈｉｏｔ  ａｈｕｖ  ａｌ  ｙｅｄａｙ  ｋｏｌ  ｈａｂａｈｕｒｏｔ  ｂｕｉｒ」および「ｈａｂａｈｕｒｏｔ  ｂｕｉｒ，ｔａｍｉｄ  ｒａｔｚｉｔｙ  ｌｉｈｉｏｔ  ｙａｈｕａ」とから「ｂｅｎｏｓａｆ  Ｉｔｚｏｒｅｃｈ  ｓｈｅｌｉ  ｌｉｈｉｏｔ  ａｈｕｖ  ａｌ  ｙｅｄａｙ  ｋｏｌ  ｈａｂａｈｕｒｏｔ  ｂｕｉｒ，ｔａｍｉｄ  ｒａｔｚｉｔｙ  ｌｉｈｉｏｔ  ｙａｈｕａ」が得られる。
【０２４２】
本発明は、翻訳しようとするドキュメント内の残りの単語および単語列についてこのタイプの動作を継続する。したがって、好ましい実施形態の一例では、次の英語単語列は「Ｉｎ  ａｄｄｉｔｉｏｎ  ｔｏ  ｍｙ  ｎｅｅｄ  ｔｏ  ｂｅ  ｌｏｖｅｄ  ｂｙ  ａｌｌ  ｔｈｅ  ｇｉｒｌｓ  ｉｎ  ｔｏｗｎ，Ｉ  ａｌｗａｙｓ  ｗａｎｔｅｄ  ｔｏ  ｂｅ  ｋｎｏｗｎ」および「Ｉ  ａｌｗａｙｓ  ｗａｎｔｅｄ  ｔｏ  ｂｅ  ｋｎｏｗｎ  ａｓ  ｔｈｅ  ｂｅｓｔ  ｐｌａｙｅｒ」となる。これらのフレーズに対してデータベースによって戻されるヘブライ語翻訳は次のものとなる：「ｂｅｎｏｓａｆ  ｌｔｚｏｒｅｃｈ  ｓｈｅｌｉ  ｌｉｈｉｏｔ  ａｈｕｖ  ａｌ  ｙｅｄａｙ  ｋｏｌ  ｈａｂａｈｕｒｏｔ  ｂｕｉｒ，ｔａｍｉｄ  ｒａｔｚｉｔｙ  ｌｉｈｉｏｔ  ｙａｈｕａ」および「ｔａｍｉｄ  ｒａｔｚｉｔｙ  ｌｉｈｉｏｔ  ｙａｈｕａ  ｂｅｔｔｏｒ  ｈａｓａｈｋａｎ  ｈａｃｈｉ  ｔｏｖ」。英語の重複を取り除くと、「Ｉｎ  ａｄｄｉｔｉｏｎ  ｔｏ  ｍｙ  ｎｅｅｄ  ｔｏ  ｂｅ  ｌｏｖｅｄ  ｂｙ  ａｌｌ  ｔｈｅ  ｇｉｒｌｓ  ｉｎ  ｔｏｗｎ，Ｉ  ａｌｗａｙｓ  ｗａｎｔｅｄ  ｔｏ  ｂｅ  ｋｎｏｗｎ  ａｓ  ｔｈｅ  ｂｅｓｔ  ｐｌａｙｅｒ」が得られる。ヘブライ語の重複を取り除くと、「ｂｅｎｏｓａｆ  ｌｔｚｏｒｅｃｈ  ｓｈｅｌｉ  ｌｉｈｉｏｔ  ａｈｕｖ  ａｌ  ｙｅｄａｙ  ｋｏｌ  ｈａｂａｈｕｒｏｔ  ｂｕｉｒ，ｔａｍｉｄ  ｒａｔｚｉｔｙ  ｌｉｈｉｏｔ  ｙａｈｕａ  ｂｅｔｔｏｒ  ｈａｓａｈｋａｎ  ｈａｃｈｉ  ｔｏｖ」が得られる。
【０２４３】
本処理を続けると、次の単語列は「Ｉｎ  ａｄｄｉｔｉｏｎ  ｔｏ  ｍｙ  ｎｅｅｄ  ｔｏ  ｂｅ  ｌｏｖｅｄ  ｂｙ  ａｌｌ  ｔｈｅ  ｇｉｒｌｓ  ｉｎ  ｔｏｗｎ，Ｉ  ａｌｗａｙｓ  ｗａｎｔｅｄ  ｔｏ  ｂｅ  ｋｎｏｗｎ  ａｓ  ｔｈｅ  ｂｅｓｔ  ｐｌａｙｅｒ」および「ｔｈｅ  ｂｅｓｔ  ｐｌａｙｅｒ  ｔｏ  ｅｖｅｒ  ｐｌａｙ  ｏｎ  ｔｈｅ  Ｎｅｗ  Ｙｏｒｋ  Ｓｔａｔｅ  ｂａｓｋｅｔｂａｌｌ  ｔｅａｍ」となる。対応するヘブライ語のフレーズは、「ｂｅｎｏｓａｆ  ｌｔｚｏｒｅｃｈ  ｓｈｅｌｉ  ｌｉｈｉｏｔ  ａｈｕｖ  ａｌ  ｙｅｄａｙ  ｋｏｌ  ｈａｂａｈｕｒｏｔ  ｂｕｉｒ，ｔａｍｉｄ  ｒａｔｚｉｔｙ  ｌｉｈｉｏｔ  ｙａｈｕａ  ｂｅｔｔｏｒ  ｈａｓａｈｋａｎ  ｈａｃｈｉ  ｔｏｖ」および「ｈａｓａｈｋａｎ  ｈａｃｈｉ  ｔｏｖ  ｓｈ  ｈａｙ  ｐａａｍ  ｓｉｈｅｋ  ｂｅｋｖｕｔｚａｔ  ｈａｋａｄｕｒｓａｌ  ｓｈｅｌ  ｍｅｄｉｎａｔ  ｎｅｗ  ｙｏｒｋ」となる。英語の重複を取り除くと、「Ｉｎ  ａｄｄｉｔｉｏｎ  ｔｏ  ｍｙ  ｎｅｅｄ  ｔｏ  ｂｅ  ｌｏｖｅｄ  ｂｙ  ａｌｌ  ｔｈｅ  ｇｉｒｌｓ  ｉｎ  ｔｏｗｎ，Ｉ  ａｌｗａｙｓ  ｗａｎｔｅｄ  ｔｏ  ｂｅ  ｋｎｏｗｎ  ａｓ  ｔｈｅ  ｂｅｓｔ  ｐｌａｙｅｒ  ｔｏ  ｅｖｅｒ  ｐｌａｙ  ｏｎ  ｔｈｅ  Ｎｅｗ  Ｙｏｒｋ  Ｓｔａｔｅ  ｂａｓｋｅｔｂａｌｌ  ｔｅａｍ」が得られる。ヘブライ語の重複を取り除くと、翻訳したいと望むテキストの翻訳である「ｂｅｎｏｓａｆ  ｌｔｚｏｒｅｃｈ  ｓｈｅｌｉ  ｌｉｈｉｏｔ  ａｈｕｖ  ａｌ  ｙｅｄａｙ  ｋｏｌ  ｈａｂａｈｕｒｏｔ  ｂｕｉｒ，ｔａｍｉｄ  ｒａｔｚｉｔｙ  ｌｉｈｉｏｔ  ｙａｈｕａ  ｂｅｔｔｏｒ  ｈａｓａｈｋａｎ  ｈａｃｈｉ  ｔｏｖ  ｓｈ  ｈａｙ  ｐａａｍ  ｓｉｈｅｋ  ｂｅｋｖｕｔｚａｔ  ｈａｋａｄｕｒｓａｌ  ｓｈｅｌ  ｍｅｄｉｎａｔ  ｎｅｗ  ｙｏｒｋ」が得られる。
【０２４４】
この処理が完了した時点で、本発明は翻訳された最終のテキストを戻して出力するように動作する。
これらの戻り値は、上述した処理に従って重複する関連付けを戻しているデータベースの最終的な結果であったことに留意すべきである。本システムは、この処理を通じて、自然に当てはめられる接続、すなわち、隣り合う言語セグメントとの右側および左側の重複（上述したように先頭および最終のセグメントを除く）を有しない第２の（ターゲット）言語による戻り値を最終的には受け入れない。ヘブライ語戻り値が隣り合うヘブライ語単語列関連付けと厳密な重複を有していなかったとすれば、この戻り値は拒絶されてこの隣り合うヘブライ語単語列と重複する英語単語列に関する最高ランクのヘブライ語単語列関連付けによって置き換えられているはずであり、さもなければ代替的な重複する英語単語列（より短いことやより長いことがある）がそのヘブライ語翻訳を有するデータベースから取り出されて、ヘブライ語による厳密な重複に関して試験を受けることができる。
【０２４５】
デュアルアンカー・オーバーラップ方法を２つの状態にあるパラレルテキストを用いた取得と組み合わせて利用した翻訳の一例を表している本発明からのプリントアウトであるＡｐｐｅｎｄｉｘＢ（表１８）を添付した。
【０２４６】
デュアルアンカー・オーバーラップ方法を２つの状態にあるパラレルテキストを用いた取得および多重状態を用いた取得と組み合わせて利用した翻訳の一例を表している本発明からのプリントアウトであるＡｐｐｅｎｄｉｘＣ（表１９）を添付した。
【０２４７】
デュアルアンカー・オーバーラップ方法をターゲット言語フラッディングと組み合わせて利用した翻訳の一例を表している本発明からのプリントアウトであるＡｐｐｅｎｄｉｘＤ（表２０）を添付した。
【０２４８】
重複基準に関してはさまざまなユーザ定義のパラメータを確立することが可能である。たとえば、重複状態にある単語のうちの１つまたは複数がストップワード（たとえば、「ｔｈｅ」、「ｉｔ」、「ｉｎ」）である場合は、これらの共通の単語によって単語列の組み合わせに関する接続ポイントが信頼できないものになるため、重複する単語の要求される数をより多くすることがある。翻訳候補とこれと重複する２つの翻訳との間の重複する単語列がより長いほど、その単語列翻訳が確実である必要性はより低くなる。翻訳が正しくなければ、その近傍の翻訳の両方と大きな重複を有しない。
【０２４９】
したがって、ユーザ定義の最小重複要件は動的とすると共に、その翻訳が、正しいことが分かっているか、あるいは単に単語列関連付けを構築するための本発明の異なる方法に基づいて候補であると判定されたのかに基づいて、構文解析した単語列翻訳間で要求する重複する単語の数をより少なくすることやより多くすることがある。さらに、翻訳の承認のための重複で必要となる最小の単語数は、この要件を満足するためにストップワードの重複は無視することがある。
【０２５０】
たとえば、２つの単語列翻訳からなる組み合わせを承認するために２つ以上の重複する非ストップワードと、構文解析された重複する単語列「ａｎｄ  Ｉ  ｋｎｏｗ  ｉｔ  ｉｓ  ｇｏｏｄ」と、が要求されるユーザ定義の要件で、「ｉｔ  ｉｓ  ｇｏｏｄ  ｔｏ  ｒｕｎ  ｔｗｏ  ｍｉｌｅｓ」が翻訳しようとするより長い単語列の一部としてシステムに提示されるものと仮定してみる。この構文解析は、重複する単語列「ｉｔ  ｉｓ  ｇｏｏｄ」が２つの非ストップワードを有しておらず、またしたがってユーザ定義の重複要件を満足しないため、システムによって受け入れられない。これらの単語列では、この要件を満足させるためにセグメント間により多くの数の単語を必要とし、次いで重複があるかについてそれぞれのターゲット言語翻訳（たとえば、「ａｎｄ  Ｉ  ｋｎｏｗ  ｉｔ  ｉｓ  ｇｏｏｄ」および「ｋｎｏｗ  ｉｔ  ｉｓ  ｇｏｏｄ  ｔｏ  ｒｕｎ」）を試験することになる。
【０２５１】
本発明の任意の方法や別の任意の自動化翻訳方法によって特定されるか、手作業で生成された単語列翻訳候補が正確であることが確実でなければ、デュアルアンカー・オーバーラップ技法は、すべての単語列（先頭および最終の単語列を除く）がその単語列のあらゆる単語が左隣りか右隣りのいずれかにある単語列翻訳によって重複を受けていなければならないことを要求することができる。たとえば、翻訳すべき単語列に対する「完全な重複」に関する可能な構文解析の１つは以下とすることがあり得る。
【０２５２】
ソース言語（英語）翻訳クエリ：「Ｔｈｅ  ｂｅｓｔ  ｔｉｍｅ  ｏｆ  ｔｈｅ  ｙｅａｒ  ｉｓ  ｔｈｅ  ｓｕｍｍｅｒ  ｂｅｃａｕｓｅ  ｙｏｕ  ｃａｎ  ｓｉｔ  ｉｎ  ｔｈｅ  ｓｕｎ  ａｎｄ  ｔｈｅｎ  ｊｕｍｐ  ｉｎ  ｔｈｅ  ｐｏｏｌ」。
【０２５３】
可能な完全重複の構文解析の１つは次のようになる。
「ｔｈｅ  ｂｅｓｔ  ｔｉｍｅ  ｏｆ  ｔｈｅ  ｙｅａｒ」
「ｔｉｍｅ  ｏｆ  ｔｈｅ  ｙｅａｒ  ｉｓ  ｔｈｅ  ｓｕｍｍｅｒ  ｂｅｃａｕｓｅ  ｙｏｕ」
「ｙｅａｒ  ｉｓ  ｔｈｅ  ｓｕｍｍｅｒ  ｂｅｃａｕｓｅ  ｙｏｕ  ｃａｎ  ｓｉｔ  ｉｎ  ｔｈｅ  ｓｕｎ」
「ｂｅｃａｕｓｅ  ｙｏｕ  ｃａｎ  ｓｉｔ  ｉｎ  ｔｈｅ  ｓｕｎ  ａｎｄ  ｔｈｅｎ  」
「ｓｕｎ  ａｎｄ  ｔｈｅｎ  ｊｕｍｐ  ｉｎ」
「ｊｕｍｐ  ｉｎ  ｔｈｅ  ｐｏｏｌ」
【０２５４】
さらに包括的なスキームであれば、ソース言語翻訳クエリを重複する単語列に構文解析する際に、連続する各単語列重複に関して１単語分だけ前方に移動させることになろう。たとえば、次のようになる。
「ｔｈｅ  ｂｅｓｔ  ｔｉｍｅ  ｏｆ」
「ｂｅｓｔ  ｔｉｍｅ  ｏｆ  ｙｅａｒ」
「ｔｉｍｅ  ｏｆ  ｙｅａｒ  ｉｓ」
「ｏｆ  ｙｅａｒ  ｉｓ  ｔｈｅ」
「ｙｅａｒ  ｉｓ  ｔｈｅ  ｓｕｍｍｅｒ」
【０２５５】
上で述べた処理は、翻訳クエリの各単語が最大重複を伴うように構文解析されるまで継続される可能性がある。
【０２５６】
この単語列は左側および右側で完全に重複している（片側の重複を通じた何らかの追加的な確認しか有しない先頭および最終の単語列の場合を除く）ため、これらに対する翻訳候補は、正しくない（または、異なる周辺のコンテキストを除けば正しい）場合に受け入れられない。左にある第１の単語列は、本発明の関連付け方法のうちの１つ（または、手作業）によって、正確な翻訳（少なくとも重複しない単語列の左側において）であると独立に確認されるべきであり、またそのセンテンスの終端にある最後の単語列は、正確な翻訳（少なくとも重複しない右側において）であると独立に確認されるべきである。上述の例では、単語列「ｔｈｅ  ｂｅｓｔ  ｔｉｍｅ  ｏｆ  ｔｈｅ」と「ｊｕｍｐ  ｉｎ  ｔｈｅ  ｐｏｏｌ」の両方が正確な翻訳であると独立に確認されるべきであるか、あるいは、その少なくとも左側と右側のそれぞれで確認されるべきであるかのいずれかである。これら確認された翻訳は、重複する単語列翻訳候補のチェーンをアンカーさせるための正確な終点を与える。
【０２５７】
同じオーバーラップ技法は、後で記載する単一状態または言語を使用する用途と整合性を有するより大きな単語列を形成するための単語列の接続に適用される。
Ｂ．デュアルアンカー・オーバーラップを用いたナレッジ取得
さらに、重複する単語列を伴う２つの確認済みの翻訳が合成されるごとに、言語横断的な単語列翻訳に関する２つの追加的なデータベースエントリが重複の結果に基づいて承認を受けると共にデータベースに追加することができる。先ず、合成させた重複する翻訳の全体が後で使用するために１つの全体ユニットとして承認を受けることができる。第２に、ソース言語とターゲット言語の両方における重複する単語のユニットによって、本発明による単語列翻訳が構成されると共に、後で使用するためにデータベースに追加することができる。
【０２５８】
たとえば、以下の言語Ｘの単語列と、これに対応する既知の言語Ｙの翻訳を備えた言語横断的データベースを仮定してみる。
【０２５９】
【表７】
2006505076.tif 000009
【０２６０】
上述のデータベースエントリに基づいて、以下の追加的なデータベースエントリを承認すると共に、有効な翻訳として入力することができる。
【０２６１】
【表８】
2006505076.tif 000010
【０２６２】
エントリ番号３はソース言語およびターゲット言語による重複する単語を除去した後の合成単語列翻訳である。番号４はソース言語とターゲット言語の両者による重複する単語列であり、重複状態のより小さい単語列を独立した単語列翻訳であると確認している。
【０２６３】
クエリ単語列フラッディングリスト上でターゲット言語フラッディング技法を用いて（または、別の任意の方法を用いて）正確な翻訳であると確認されていない翻訳候補は、ソース言語とターゲット言語の両者における重複する大きな単語列に関して試験を受けることができる。重複する単語列翻訳候補が大きな重複を介し互いにリンクされており、より大きな翻訳ユニットの始点および終点の位置で既知の単語列翻訳と重複していれば、この翻訳候補並びに２つの言語間のそれぞれの重複の各々における単語列は翻訳として承認を受けることができる。重複する単語列内で翻訳を特定する上述の技法を使用することによって、ＥＢＭＴシステムや翻訳メモリシステムで使用するためや別の任意の目的で自動的に収集されるか手作業で集められた２つの言語間で重複する既存の翻訳を活用して任意の言語横断的データベースを拡張することができる。
【０２６４】
Ｃ．関連する別の用途
言語横断的関連付けデータベースの使用と言語横断的デュアルアンカー・オーバーラップ翻訳技法とを合成させた上述の実施形態は、情報をある状態から別の状態に一致させようとする、音声認識ソフトウェアや当技術分野で知られている光学文字認識（ＯＣＲ）スキャンニング・デバイスなどの既存のテクノロジの品質を向上させるため、複数のソース間の情報を相関させるため、並びにある言語内のさまざまなジャーゴンや方言に関わる翻訳のための明らかな適用性を有している。これらのテクノロジ（並びに別のテクノロジ）は、そのシステムの結果（出力）を試験するために本発明を使用し、その結果を翻訳することが可能であるか否かを本発明の翻訳方法を用いて確認することができる。その近傍と重複する翻訳が見いだされない場合、ユーザは警報や問い合わせを受けるようにすることができ、あるいはデータベース内で翻訳の未重複の部分と密接な代替物を探すようにそのシステムをプログラムしておくこともできる。その近傍と重複する代替的な単語列を探し出すためのさまざまな基準は、ある言語内で意味的な等価物を生成する関連付けデータベースの実施形態（後で記載する）を使用するコンテキストに基づいた基準を含む。もちろん、ユーザに対する戻り値はすべて、元の言語に戻すように変換されることになる。
【０２６５】
これらのアプリケーションを実施する既存のテクノロジに対する支援に加えて、状態横断学習およびデュアルアンカー・オーバーラップ技法を含んだ本発明の方法はさらに、これらのアプリケーションを構築するために直接適用されることがあり得る。ＯＣＲでは、文字や単語の視覚表現形は、この単語および単語列の視覚表現形とＵＴＦ−８やその他のコンピュータ言語やプロトコルなどのコンピュータ符号化との間の関連付けを構築するために使用される。コンピュータ言語の利用を教示するテキストは、コンピュータ言語コードによるコマンドのテキスト記述と一致するように設定し、人間の言語とコンピュータ言語の間の関連付けを構築するためのトレーニングテキストとしてこれらのコマンドが記述されるようにすることができる。記述されたコードの記載およびコンピュータコードをさらに、本発明の方法を使用した関連付け構築のためのパラレルテキストコーパスとして使用することもできる。音声認識では、音波と記述されたテキストを分析し、後で記載するように（記述されたテキストの単語列と、このテキストと関連付された可聴音波とを「パラレルテキスト」として使用してシステムのトレーニングを行いながら）２つの異なる状態で表された共通の概念間の関連付けが実施される。
【０２６６】
ＩＶ．単一状態頻度関連付けデータベース生成および共通頻度分析の方法および装置
Ａ．概説
本発明の別の実施形態は、（１）ある単一言語（たとえば、日本語や英語）内の単語および単語列によって表された概念に対する頻度関連付けデータベース（「ＦＡＤ」）を生成するための方法および装置、並びに（２）２つ以上の単語および／または単語列間でＦＡＤを使用して共通の関係を特定するための方法およびシステム、を提供する。この第２の方法およびシステムは、共通頻度分析（ＣＦＡ）と呼ばれており、さまざまな用途で使用するために関連する概念のリストを生成するために使用することができる。
【０２６７】
この実施形態では、ＦＡＤは、生成され終わると、テキスト内の２つ以上の再出現する単語列パターン間での近接関係についての情報を保存する。これらの近接関係は、確立され第１の処理を通じて保存され終わると、２つ以上の単語および／または単語列によって共通に共有されている第３の単語または単語列関連付けを分析し特定する第２の処理であるＣＦＡの基礎を提供する。このＣＦＡ処理はさまざまなナレッジ取得およびナレッジ生成用途の基礎を提供する。
【０２６８】
頻度関連付けプログラムは、本発明の方法のうちの幾つかを具現化することが可能であり、またこれを使用すると本発明のデータベースを構築すると共に、データベース内に格納された情報を分析し単語および／または単語列間の関連付けを決定することができる。図２および３は、プロセッサ２０２によってアクセスするための、その内部にスマートアプリケーション３０２、関連付けプログラム３０４、データベース３０６およびオペレーティングシステム３０８が格納されているコンピュータシステム２００のメモリ２０８を表している。関連付けプログラム３０４は、独立のプログラムとすることができ、あるいはスマートアプリケーション３０２の不可分の一部を形成することができる。関連付けプログラム３０４は、データベース３０６を分析して、スマートアプリケーション３０２からのクエリに応答するか、入力デバイスを介してユーザによって直接に提示されたクエリに応答するかのいずれかによって単語関連付けを決定することができる。データベース３０６は、たとえばＦＡＤおよびドキュメントデータベースを含むことができる。
【０２６９】
ＦＡＤシステムおよび方法は、システムに入力されるすべてのドキュメントからなるテキストを構文解析すると共に、ある具体的なセグメントのドキュメントの他のセグメントを基準とした出現の頻度、並びに位置に基づいてテキストの構文解析したセグメントのうちのどれが互いに関連付けされるかに関する情報を格納することによって動作する。ここでも、構文解析したテキストのセグメントは、単語および単語列、あるいは独立の意味値を有するキャラクタを使用する言語ではキャラクタやキャラクタ列（たとえば、中国語の漢字）を含むことができる。ドキュメントは、ＦＡＤシステムによる操作を受ける前に、ドキュメントに対するアクセス、構文解析、および分析を容易にするために、ドキュメントデータベース内に格納することができる。
【０２７０】
あるドキュメントの内部に互いに対してごく接近して頻繁に登場する単語および単語列は、互いのユーザ定義のレンジ内における単語および単語列に対するＦＡＤ分析を通じて本発明によって特定される。これらの関連付けされた単語および単語列は、別の第３の概念およびコンセプト（本実施形態では、単語および単語列によって表される）に対する共通の関係に基づいて互いに対して強力な関係を有する概念またはコンセプト（ここでは同様に、これらの単語または単語列によって表される）を特定するために、第２の処理（ＣＦＡ）によって使用することができる。
【０２７１】
ＣＦＡ処理は、ＦＡＤ内に格納されたこれらの関連付けされた単語列に対して動作し、関連する概念のリストからなるナレッジベースを生成させる。本発明の一実施形態では、関連する概念（この実施形態では、単語および単語列によって表している）のこれらのリストのことを、ナレッジ取得リストまたは意味的等価リストと区別なく呼ぶ。本システムはＣＦＡのこの実施形態を用いながら、「レフトシグネチャ（Ｌｅｆｔ  Ｓｉｇｎａｔｕｒｅｓ）またはライトシグネチャ（Ｒｉｇｈｔ  Ｓｉｇｎａｔｕｒｅｓ）」と呼ばれ、またこれらを合成させたときに第３の単語および／または単語列によって共有される「クレードル（Ｃｒａｄｌｅ）」と呼ばれるクエリの周りまたは近傍にあるある種のパターンをした単語列を特定することによってクエリ単語または単語列に関するリストを生成させる。ある具体的な単語または単語列クエリに関して生成された結果によって、単語または単語列に対する意味的な等価物、並びに反対概念、この概念の例、および単語および単語列によって表される別の関連する概念を含む密接に関連する概念を特定する。これらのシグネチャ、クレードル、およびナレッジ取得リストは、構築され終わると、機械翻訳用途、検索およびテキストマイニング用途、データ圧縮、並びにユーザがシステムに対して学習および／または質問に関する答えの提供、あるいは動作の実施を要求することが可能な人工知能やスマートアプリケーションを含む別の多くの用途、で使用することが可能な各言語によるナレッジベースを形成する。
【０２７２】
本発明のＦＡＤを使用してＣＦＡに対する入力を提供することによって、本システムは、２つ以上の単語または単語列の間の共通の第３の単語および／または単語列関連付けを決定することができる。ＦＡＤを実施すると、ユーザは、ドキュメント内の調査しようとするレンジを、選択された各単語または単語列の各出現の近傍にあるユーザ定義のサイズをもつ単語および／または単語列の任意の数として規定することができる。
【０２７３】
これらの単語および単語列関係が構築されてＦＡＤ内に保存され終わった後、次いで本システムは、スマートアプリケーション３０２（図３参照）からの命令に基づいて、スマートアプリケーション３０２によって選択された２つ以上の単語および／または単語列のレンジに共通する単語および／または単語列を検索する１回または複数回のＣＦＡを実行する。本システムがＣＦＡを実施すると、選択された各単語または単語列のレンジ内における単語または単語列の出現頻度は、ＦＡＤ内に以前に格納されていれば取り出すことが可能である（あるいは、以前に分析されてＦＡＤ内に格納されていない任意の情報はドキュメントデータベース内のテキストやインターネット上のテキストを含む別の任意の利用可能なテキストを用いてオンザフライで分析することが可能である）。
【０２７４】
単一状態にあるＦＡＤを生成することは、パラレルテキストを使用して上述した単語列翻訳を特定するために使用した言語横断的ＦＡＤの生成と同様である。そのケースでは、そのレンジはターゲット言語のドキュメント内で確立されたものであると共に、再出現する単語および単語列はこのレンジ内での出現頻度を確立するためにカウントされた。単一の言語または状態にあるＦＡＤを生成する際は、原理は同じであるが、単語列の頻度および近接度を用いて単一の言語または状態の単語および単語列に対するコンテキストのパターン（言語間の単語および単語列の翻訳ではない）を確立させる。
【０２７５】
再出現するすべての単語または単語列の近接関係をドキュメント化するＦＡＤを構築することに対する代替法は、ドキュメントデータベース内に再出現する単語および単語列の箇所および出現頻度を特定し、単語列頻度指標を確立するためにより単純な再出現データベース内にこれらを格納することであり、この一例を表４に表している。ＦＡＤの代わりに再出現データベースを単語列頻度指標として使用すると、関連付けプログラム３０４は同じ単語列パターンのすべてを特定すると共に、ユーザ定義の重み付けやその他の基準に基づいてスマートアプリケーション３０２（図３参照）によって選択された２つ以上の単語および／または単語列によって共有される最高のランク付けの第３の単語および単語列関係を確立することができる。
【０２７６】
Ｂ．頻度関連付けデータベース（ＦＡＤ）の生成
１．概説
テキスト内におけるその頻度および互いに対する近接度に基づいて関連する単語および単語列のデータベースを構築する目的で単一の言語によるドキュメントに対して適用されるＦＡＤを構築するための方法を開示する。ＦＡＤは本発明のＣＦＡのために使用される構成単位を提供する。本方法は、
ａ．単一の言語によるテキストのコーパスを集積すること（ドキュメントデータベース内に格納することができる）、
ｂ．集積したコーパス内における任意の単語または単語列の複数の出現のすべてに関して検索すること、
ｃ．分析中の単語または単語列のいずれかの側（複数のこともある）、または両側でユーザ定義の長さをもつユーザ定義の数の単語および／または単語列を確立すること。これはレンジとして役立つことになる。ある数の単語として定義される以外に、このレンジは、広く定義されること（たとえば、その単語または単語列がその内部に出現する特定のテキスト内のすべての単語）や、狭く定義されること（たとえば、分析した単語または単語列に対する厳密な近さにある特定のサイズの単語列（すなわち、単語数））があり、これについてはユーザがその具体的に用途に応じて決定することができる。
ｄ．コーパスを検索すると共に、そのあらゆる単語および単語列が選択された分析中の単語または単語列の周りのレンジ内、また所望により、選択された単語または単語列に対するその近傍に出現する頻度を決定すること、
を含む。
【０２７７】
そのレンジが、たとえばその両側に最大３０個の単語を含むものと定義されている場合、本システムはこれらの単語または単語列の各々の３０個の単語内におけるすべての単語および単語列の出現頻度を記録することになる。そのレンジが、クエリ単語または単語列の右側に３語の単語列と、このクエリの左側に４語の単語列を含むものと定義されている場合、クエリに対して右側にある３語の単語列と左側にある４語の単語列だけがこのパターンの再出現に関して登録される。本システムは、分析中の単語または単語列に対する各単語または単語列の近接度を確認することができる。
【０２７８】
上述のようにある種のアプリケーションでは、本システムは、「Ｉ」、「ａ」、「ｔｏ」などの共通の単語を認識して棄却するように指示されることができる。しかし、これらの共通の単語は、本システムの具体的なアプリケーションの目的に基づいて検討されることがある。したがって、ＦＡＤは、単語および単語列が分析中の単語または単語列から左側または右側のいずれかに、厳密にユーザ定義の単語数だけ離れて出現する頻度に基づいて構築される。こうしたケースでは、そのレンジは、そのアプリケーションのユーザによって分析中の単語または単語列に対して厳密な近接度にある１つの単語または特定のサイズをもつ１つの単語列として狭く定義することが可能である。
【０２７９】
たとえば、本システムは、これらがフレーズ「ｇｏ  ｔｏ  ｔｈｅ  ｇａｍｅ」を１０，０００回含むことを決定するために利用可能なドキュメントを分析し、また本システムは、単語「Ｊｅｔｓ」から２０個の単語レンジ範囲内に「ｇｏ  ｔｏ  ｔｈｅ  ｇａｍｅ」を８７回見いだすことがある。さらに、本システムは「ｇｏ  ｔｏ  ｔｈｅ  ｇａｍｅ」が（単語列の先頭の単語「ｇｏ」からカウントして）単語「Ｊｅｔｓ」の正確に７語前に（英語では左側に、ヘブライ語など右から左に読む言語では右側に）８回出現したと決定することがある。
【０２８０】
さらに、単語および単語列の再出現するパターンのこれらの間の単語数に基づいた任意の組み合わせを記録することが可能である。たとえば、データベースは、その内部で単語「Ｊｅｔｓ」が「ｇｏ  ｔｏ  ｔｈｅ  ｇａｍｅ」の３単語前に出現し「ｔｉｃｋｅｔｓ」が「ｇｏ  ｔｏ  ｔｈｅ  ｇａｍｅ」の９単語後に出現する場合のデータベース内のセンテンスの数を記録することができる。このパターンは３回出現することがあり、またテキスト内におけるこの単語パターンの頻度は、ユーザが尋ねた質問に対する答えを提供するのに役立てるか、ユーザが発したリクエストを実行するのに役立てるかのいずれかのために概念の意味を導出するアプリケーションによって使用されることがある。
【０２８１】
ユーザ定義の近接度に基づいた単語または単語列の「検索（ｓｅａｒｃｈ）」が、近接度要件に基づいてこうした検索用語を含むドキュメントをユーザに提示するためにユーザ定義の検索パラメータの結果を使用する検索アプリケーションの場合に存在することは、当技術分野で知られている。しかし、検索法はこれらのパラメータを（たとえば、テキスト内の頻度に基づいて）自動的に検索するためのアプリケーションを使用しておらず、またアプリケーションの追加的な自動ステップに基づいてナレッジを自動的に取得または学習するために本システムによって使用するためにこの情報を保存していない。
【０２８２】
その間の単語数によって計測される互いに対するその近接度に基づいてテキスト内において厳密に再出現する単語列パターンを指示している本発明のこれらのＦＡＤは、狭く定義された一連のレンジを用いて個々に生成することができる。しかし、典型的には、最も高頻度で有用な単語および単語列パターンは、調べている単語または単語列に隣接するか、あるいはこれらの（左側および右側で）ごく近くにある単語および単語列パターンである。
【０２８３】
２．再出現する単語列に関する指標を利用したＦＡＤ
上述のように利用可能なテキスト内の再出現するすべての単語パターン間におけるあらゆる近接度および頻度の関係に関するデータベースを上述の方法を使用して構築したとすると、多くの計算回数が必要となることになる。この包括的な処理の結果として構築されている関係のうちの多くは、アプリケーションに利用されない可能性がある。以下の技法は、厳密な関係を確立するために使用されないことがある事前処理を回避するために再出現する単語列に指標付けすることを含む。
【０２８４】
さらに、以下の指標付け処理は、頻度および近接度の関連付けを自動的に決定するため、並びに上述のようにレンジ内の特定の単語または単語列箇所に基づいて一般的なレンジ頻度分析および厳密なパターンの分析を実施するための上述した方法に対する代替的処理として使用することができる。本発明のこの実施形態は、ドキュメントデータベース内の各再出現する単語および単語列の箇所だけを含んでおり、別のエントリに対する近接度は含んでいない再出現データベースを構築するための方法である。この方法は次のようになる：第１に、利用可能なテキスト内ですべての単語および単語列の再出現を検索する；第２に、複数の出現を伴う各単語および単語列に関する「箇所」を、各ドキュメントの内部におけるこれが発生する位置を指示することによって（たとえば、単語列内の第１の単語の単語番号並びにドキュメントデータベース内のドキュメント番号を特定することによって）データベース内に記録する。別法として、ドキュメントデータベース内においてその単語または単語列が位置するドキュメントのドキュメント番号だけを保存することがあり得る。このケースでは、その単語または単語列の位置は具体的なクエリに応答する時点でオンザフライで検索して決定することができる。
【０２８５】
表４は再出現データベースのエントリの一例である。
【０２８６】
【表９】
2006505076.tif 000011
【０２８７】
指摘したように、ドキュメントデータベース内で複数回見いだされた単語または単語列の各出現は、頻度カウントと、ドキュメント内で単語番号位置、並びにこれらが出現するドキュメントを特定するために割り当てられた番号を指定することによるか、あるいはドキュメントデータベース内におけるその単語または単語列の箇所に対する別の任意の識別子を使用することによって指示されたその箇所と、に対して追加される。
【０２８８】
ドキュメントデータベース内のすべてのドキュメントに関して再出現データベースが完全完璧に（単語番号位置並びにドキュメント番号を含む）生成されていれば、この箇所情報によって本システムは上述のような任意の一般的頻度関係や、特定の任意の単語列パターン頻度関係を計算することが可能となる。再出現データベースが完全に構築されるまで、本システムは、再出現データベースからの箇所を特定した後に、あるいは当技術分野で周知の任意の検索技法を用いてドキュメントデータベース内の単語列に対する一般的な検索をオンザフライで実行した後に、ドキュメントデータベース内のドキュメントの２つ以上のレンジに関してＦＡＤをオンザフライで実行する。再出現データベース内にまだ存在しない単語または単語列の再出現はすべて、再出現データベースの分析を補充するためにドキュメントデータベース内のドキュメントを直接分析することによって本システムがこれを含むクエリに応答する時点で追加することができる。ドキュメントデータベース内のドキュメントの直接分析によって得られた情報がその生成の目的にあたる具体的なタスクのために使用し終わった後に、この情報は後で使用するために再出現データベース内に格納することができる。本システムが再出現データベースを用いてＦＡＤ分析を構築しているか否かや、これらの関係がクエリをキーワードとしてドキュメントを検索することによってオンザフライで生成されているか否かによらず、本システムは、単語または単語列によって表された再出現する任意の概念間の関係を特定することになる。
【０２８９】
Ｃ．共通頻度分析  −  関連付け方法および装置によるナレッジベースの取得および生成
共通頻度分析（ＣＦＡ）は、分析中の２つ以上の概念（単語および／または単語列）とで共通の関係を有する概念（ここでは、単語および単語列によって表される）のリストを生成する本発明の技法である。関連する概念の異なるタイプのナレッジ取得リストを生成するためには、ＣＦＡの幾つかの異なる実施形態を使用することができる。これらのリストは、別の実施形態のＣＦＡを使用して追加的な分析を実施し、質問への答えの支援をしたりタスクを実行するための新たな情報を取り出すまたは学習するようなスマートアプリケーションを含む多くのアプリケーションで利用することが可能である。
【０２９０】
ここで図３を参照すると、ＣＦＡ処理においてスマートアプリケーション３０２は、頻度関連付けデータベースまたは再出現データベースに対して関連付けプログラム３０４を介して２つ以上の単語および／または単語列によってクエリを出し、ユーザ定義のレンジ内において第３の単語および／または単語列の何が、提示された単語および／または単語列の幾つかまたはすべてと高頻度で関連付けされるかを特定することができる。本発明のＣＦＡ態様の別の実施形態では、本システムは、単語または単語列クエリ（たとえば、ユーザまたはスマートアプリケーション３０２から）が提供されたときに、クエリ用の２つ以上のＦＡＤエントリを使用して２つ以上の単語および／または単語列を特定し、この特定された２つ以上の単語および／または単語列間での関連付けを実施する。このタイプのＣＦＡを使用すると、意味的な等価物や単語および／または単語列間の別の関係（後で記載する）を特定するためのナレッジ取得リスト生成の処理の一部として単語列シグネチャおよびクレードルが特定される。
【０２９１】
ＣＦＡを実施するには（１）独立型共通頻度分析（ＩＣＦＡ）と（２）関連型共通頻度分析（ＲＣＦＡ）という２つの異なる方法が存在する。さらに、この２つの処理のうちのいずれかを利用した後、本システムは、追加的な１回または複数回の生成においてこれらを利用することによるか、あるいは任意のＣＦＡ結果および／またはセグメントを別のＣＦＡに関して合成することによるかによって追加的な統計分析を実施することができる。
【０２９２】
１．独立型共通頻度分析（ＩＣＦＡ）
スマートアプリケーション３０２が関連付けプログラム３０４（図３参照）にＣＦＡ用の２つ以上の単語および／または単語列を提示すると、本システムは、本発明のＦＡＤを参照することによって提示された単語および／または単語列に対して高頻度で関連されるすべての単語および単語列を特定することができる。次いで、本システムは、ユーザ定義の基準に基づいてこの提示された２つ以上の単語および／または単語列のうちの幾つかまたはすべてに対して高頻度で関連付けされる単語および／または単語列を特定することができる。
【０２９３】
本システムは、ユーザ定義の多種多様な方法によって、提示された単語および／または単語列に関して本システムが特定する共通の関連付けをランク付けすることができる。たとえば本システムは、提示された単語および／または単語列の各々に対して共通の単語または単語列関連付けに関する頻度を追加することによって（あるいは、乗算または別の任意のユーザ定義の重み付けによって）この関連付けをランク付けすることができる。ユーザ定義のパラメータの別の一例では、提示された単語および／または単語列のすべてのテーブルに関して最小の頻度（リスト上の位置、未処理の出現回数または別の任意の尺度によって計測される）が要求されることがある。
【０２９４】
たとえば、上述の再出現データベース内のエントリを使用する際に、そのタスクが単語列「ｋｉｄｓ  ｌｏｖｅ」と「ｂｅｆｏｒｅ  ｇｏｉｎｇ  ｔｏ  ｂｅｄ」に共通の概念を探している場合、本システムは、１つの分析として「ｉｃｅ  ｃｒｅａｍ」などの第３のコンセプトが第１のコンセプト「ｋｉｄｓ  ｌｏｖｅ」を有する利用可能なすべてのドキュメント内のユーザ定義のレンジ域内にある頻度と、第２の分析として「ｉｃｅ  ｃｒｅａｍ」と第２のコンセプト「ｂｅｆｏｒｅ  ｇｏｉｎｇ  ｔｏ  ｂｅｄ」が一緒に出現する頻度とを計算する。次いで、独立した関係の各々の頻度は、各々に対する相対値を与えるためのアプリケーションによって使用することができる。このことは、「ｉｃｅ  ｃｒｅａｍ」の頻度が「ｋｉｄｓ  ｌｏｖｅ」頻度テーブルと「ｂｅｆｏｒｅ  ｇｏｉｎｇ  ｔｏ  ｂｅｄ」頻度テーブル上（ユーザ定義のレンジに基づく）でどのくらい高いランク付け（絶対的または相対的のいずれかとしてユーザ定義される）になっているかに基づくことになる。
【０２９５】
ユーザ定義の値に基づいて、この方法は、「ｉｃｅ  ｃｒｅａｍ」を分析した後に、相対的頻度について「ｋｉｄｓ  ｌｏｖｅ」頻度テーブル上における位置特定によって「ａ  ｗａｒｍ  ｈｕｇ」を特定し（ユーザ定義のレンジまたはそのアプリケーションの近接度要件に基づく）、次いで「ｂｅｆｏｒｅ  ｇｏｉｎｇ  ｔｏ  ｂｅｄ」頻度テーブル上で「ａ  ｗａｒｍ  ｈｕｇ」を位置特定することがある。これら２つの頻度テーブル上の別のすべての頻度関連付け（ユーザによって定義されることがある）は比較され（たとえば「ｓｔａｙｉｎｇ  ｕｐ  ｌａｔｅ」）、これら２つのテーブルから合成された相対的頻度のユーザ定義の値に基づいてスコア付けされる。各頻度関連付けのユーザ定義の重み付けに基づいて、最高ランクの単語列が本システムによって生成される。
【０２９６】
この分析の結果として、本システムが、「ｋｉｄｓ  ｌｏｖｅ」「ｉｃｅ  ｃｒｅａｍ」が「ｋｉｄｓ  ｌｏｖｅ」「ｗａｒｍ  ｈｕｇｓ」よりも多く、また「ｋｉｄｓ  ｌｏｖｅ」「ｗａｒｍ  ｈｕｇｓ」が「ｋｉｄｓ  ｌｏｖｅ」「ｉｃｅ  ｃｒｅａｍ」「ｂｅｆｏｒｅ  ｇｏｉｎｇ  ｔｏ  ｂｅｄ」より多くなると推論可能となることがある。
【０２９７】
２．関連型共通頻度分析（ＲＣＦＡ）
別の実施形態は、クエリが出された各単語または単語列が独立に有している共通の単語および単語列関連付けを見つけだすことに加えて、分析中の単語および／または単語列のうちの２つ以上を包含するドキュメントだけの中で、ユーザ定義のレンジ内で見いだされた単語および／または単語列の頻繁な出現を特定することを試みることがある。関連型共通頻度分析は、ＲＣＦＡに対する分析中の関連する単語および／または単語列が分析に関して独立に出現するのではなくドキュメントのユーザ定義のレンジ内に一緒に出現する点において独立型共通頻度分析と異なっている。本発明によるＲＣＦＡの実施形態では以下のステップが利用される。
【０２９８】
先ず、利用可能なコーパスから提示された単語および／または単語列の２つ以上を含むすべてのドキュメントを位置特定する。たとえば、ドキュメントがあるドキュメントデータベース内に格納されていれば、提示された単語および／または単語列の２つ以上を包含するドキュメントを表す特異的なドキュメント番号を戻すことによってドキュメントを位置特定することが可能である。このドキュメント番号は、当技術分野で周知であるか本明細書で記載した指標付けスキームによって指定される。
【０２９９】
次いで、提示された単語および／または単語列の近傍にあるユーザ定義のレンジ内の各単語および単語列を特定して比較すると共に、このレンジ内における任意の単語および単語列に関する頻度を記録する。この場合も、ユーザ定義のレンジを狭くして、提示された単語または単語列と特定の近接度にある（たとえば、隣り合う）再出現する単語または単語列のみを含むようにすることができる。
【０３００】
一例として、ＲＣＦＡ下での分析のために、本システムに対して２つの単語列「ｋｉｄｓ  ｌｏｖｅ」と「ｂｅｆｏｒｅ  ｇｏｉｎｇ  ｔｏ  ｂｅｄ」が提示されると仮定する。さらに、再出現データベースが以下のエントリを含むものと仮定する。
【０３０１】
「ｋｉｄｓ  ｌｏｖｅ  ａ  ｗａｒｍ  ｈｕｇ」        ２０回
「ｋｉｄｓ  ｌｏｖｅ  ｉｃｅ  ｃｒｅａｍ」        ８７３回
「ｋｉｄｓ  ｌｏｖｅ  ａ  ｗａｒｍ  ｈｕｇ  ｂｅｆｏｒｅ  ｇｏｉｎｇ  ｔｏ  ｂｅｄ」        １２回
「ｋｉｄｓ  ｌｏｖｅ  ｉｃｅ  ｃｒｅａｍ  ｂｅｆｏｒｅ  ｇｏｉｎｇ  ｔｏ  ｂｅｄ」        １０回
「ｋｉｄｓ  ｌｏｖｅ  ｓｔａｙｉｎｇ  ｕｐ  ｌａｔｅ  ｂｅｆｏｒｅ  ｇｏｉｎｇ  ｔｏ  ｂｅｄ」        １７回
「ｂｅｆｏｒｅ  ｇｏｉｎｇ  ｔｏ  ｂｅｄ」        ６８４回
【０３０２】
分析のための２つの単語および／または単語列を用いてＲＣＦＡを実施する場合、ドキュメントデータベース内でこれら２つのセグメント（たとえば、「ｋｉｄｓ  ｌｏｖｅ」と「ｂｅｆｏｒｅ  ｇｏｉｎｇ  ｔｏ  ｂｅｄ」）が同じドキュメント番号に関連付けされると、再出現データベースによって本システムがこれらを有するドキュメントに導かれることになる。本システムは通常、その単語列が互いからユーザ定義の数の単語の範囲内にあるか、互いの位置までに別の任意のユーザ定義の適格な近接度にあるようなドキュメントだけを位置特定することになる。
【０３０３】
本システムがドキュメントデータベース内で「ｂｅｆｏｒｅ  ｇｏｉｎｇ  ｔｏ  ｂｅｄ」に対する指定の近傍域内に「ｋｉｄｓ  ｌｏｖｅ」を包含するすべてのドキュメントを特定し終わった後、本システムは、２つの提示された単語列の周りのユーザ定義のレンジ域内に再出現するすべての単語および単語列に関する頻度チャートを構築する。データベース内の限られた量のテキストに基づいた（並びに、そのユーザ定義のレンジが単語および単語列を分析中の単語または単語列に隣接させることを要求するものと仮定した）例では、「ｉｃｅ  ｃｒｅａｍ」は２つの提示されたフレーズのレンジ内に１０回登場する（すなわち、頻度１０を有しており）、「ｓｔａｙｉｎｇ  ｕｐ  ｌａｔｅ」は２つの提示されたフレーズのレンジ内に１７回登場する（すなわち、頻度１７を有しており）、また「ａ  ｗａｒｍ  ｈｕｇ」は２つの提示されたフレーズのレンジ内に１２回登場する（すなわち、頻度１２を有している）。
【０３０４】
２つのＲＣＦＡ単語列を基準としたレンジが拡張されると、既存の再出現データベースはユーザ定義の単語列レンジに応じて上述の頻度カウントに追加する別の単語列を有することになりかねない。たとえば、同じテキスト内で「ｋｉｄｓ  ｌｏｖｅ」や「ｂｅｆｏｒｅ  ｇｏｉｎｇ  ｔｏ  ｂｅｄ」の近傍にあるがこれらに直接に隣接していないような再出現する単語および単語列（たとえば、「ｋｉｄｓ  ｌｏｖｅ  ｉｃｅ  ｃｒｅａｍ  ａｎｄ  ｏｔｈｅｒ  ｓｗｅｅｔｓ  ｂｅｆｏｒｅ  ｇｏｉｎｇ  ｔｏ  ｂｅｄ」）が存在することがあり得る。このことはさらに、フレーズ「ｉｃｅ  ｃｒｅａｍ  ａｎｄ  ｏｔｈｅｒ  ｓｗｅｅｔｓ」が反復している場合、これもクエリに対する独立の答えになることを意味している。意味的に等価な用語を特定する本発明の態様はさらに、アプリケーション内で戻り値「ｉｃｅ  ｃｒｅａｍ」および「ｉｃｅ  ｃｒｅａｍ  ａｎｄ  ｏｔｈｅｒ  ｓｗｅｅｔｓ」を単一の意味論的カテゴリ（たとえば、ｓｗｅｅｔｓ）に（ユーザ定義の基準に基づいて）グループ分けすることがある。さらに、その概念の順序は異なることがあるが、分析に追加することが望ましい同じ意味である（たとえば、「ｂｅｆｏｒｅ  ｇｏｉｎｇ  ｔｏ  ｂｅｄ，ｋｉｄｓ  ｌｏｖｅ  ｉｃｅ  ｃｒｅａｍ」）ことがある。意味論的に同様なコンセプトを（デュアルアンカー・オーバーラップ技法との組み合わせによって）特定する本発明の態様は、同じ意味をもつ異なるコンセプトの順序を意味的に等価であると特定することを可能にさせている。
【０３０５】
さらに、検索された単語および単語列（ＲＣＦＡまたはＩＣＦＡを使用する）の代わりに既知のまたは決定された意味的な等価物を用いて、本発明の代替的な実施形態としてこの等価物のレンジの周りで再出現する単語および単語列を見いだすことができる。たとえば、本システムはさらに、「ｋｉｄｓ  ｌｏｖｅ」の代わりに「ｋｉｄｓ  ｌｉｋｅ」、「ｋｉｄｓ  ｒｅａｌｌｙ  ｌｏｖｅ」、「ｋｉｄｓ  ｅｎｊｏｙ」、「ｃｈｉｌｄｒｅｎ  ｅｎｊｏｙ」、あるいは「ｃｈｉｌｄｒｅｎ  ｌｏｖｅ」を検索することができる。同じ技法を使用すると、「ｂｅｆｏｒｅ  ｇｏｉｎｇ  ｔｏ  ｂｅｄ」を、「ｂｅｆｏｒｅ  ｂｅｄ」、「ｂｅｆｏｒｅ  ｇｏｉｎｇ  ｔｏ  ｓｌｅｅｐ」、あるいは「ｂｅｆｏｒｅ  ｂｅｄｔｉｍｅ」など本システムに関する既知の等価物に置き換えることが可能である。
【０３０６】
すぐ上で記載した語順の問題と意味的代替の問題の両方については、単語列パターンを検出する本発明の能力によって対処している。後で記載するが、本発明の共通頻度技法によれば、意味的に等価な多くの数の単語および／または単語列が得られ、これらを用いるとさらに多くの数の妥当な意味論的検索用語を用いて分析を拡張することができる。さらに後で説明することにするが、本発明は順序は異なるが意味が同一の概念を認識することができる（たとえば、より大きな共通の一般グループのパターンで一緒に出現する単語列の共通分類のパターンを特定することによって「ｔｈｅ  ｂｏｙ  ａｎｄ  ｔｈｅ  ｓｐｏｔｔｅｄ  ｄｏｇ」と「ｔｈｅ  ｄｏｇ  ｗｉｔｈ  ｔｈｅ  ｓｐｏｔｓ  ａｎｄ  ｔｈｅ  ｂｏｙ」が意味的に等価なより大きなユニットとして認識されることになる）。意味的に等価な概念を決定するための方法とそのコンポーネントの構成単位概念が異なる順序に配置されている意味的に等価なより大きな概念を認識するための方法の両者は、自然言語を理解する本発明のナレッジ取得能力の追加的な態様である。
【０３０７】
３．第２レベル頻度分析（ＲＣＦＡまたはＩＦＣＡ）
別の実施形態では、本システムはそのクエリを構成する第１のまたは第２の単語または単語列のいずれか、またはこれら両者に対してＣＦＡを実行すると共に、ＣＦＡで特定を受けた選択された第３の単語または単語列（すなわち、戻された結果）に対してＣＦＡを実行しており、これによりアプリケーションについて実行される分析に新たな情報が追加されることになる。たとえば、「ｂｅｆｏｒｅ  ｇｏｉｎｇ  ｔｏ  ｂｅｄ」（第１）と「ｋｉｄｓ  ｌｏｖｅ」（第２）の共通のレンジ内における単語および単語列の頻度に基づいた選択された共通の関連付けが「ｉｃｅ  ｃｒｅａｍ」（第３）であれば、この実施形態は「ｂｅｆｏｒｅ  ｇｏｉｎｇ  ｔｏ  ｂｅｄ」（第１）と「ｉｃｅ  ｃｒｅａｍ」（第３）の間、あるいは「ｋｉｄｓ  ｌｏｖｅ」（第２）と「ｉｃｅ  ｃｒｅａｍ」（第３）の間のいずれかの間でＲＣＦＡとＩＣＦＡのいずれかを生成すると共に、これら２つの頻度分析に基づいて関連付けを選択する。たとえば、「ｉｃｅ  ｃｒｅａｍ」と「ｂｅｆｏｒｅ  ｇｏｉｎｇ  ｔｏ  ｂｅｄ」は「ｓｔｏｍａｃｈ  ａｃｈｅ」と高い共通頻度の関連付けを有しており、これは本発明に従ってアプリケーションを使用するための分析で有用となり得る。さらに、同じ技法を使用して任意の２つ以上の単語および／または単語列を、ユーザやスマートアプリケーションが定義する数だけの組み合わせまたは生成により分析することができる。具体的なアプリケーションは、連続する各ＣＦＡ結果に基づいて関連付け頻度分析の生成の各々に関してどちらのＣＦＡを実行すべきかを特定する自動分析を起動させる。より複雑なアプリケーションでは、２つ以上の独立の結果を組み合わせて使用する前に実施すべき２つ以上の頻度分析を特定する。
【０３０８】
Ｖ．ＣＦＡを用いた単一状態ナレッジ取得
ある言語において同じ概念を表す単語および／または単語列は、その言語でその周りに頻繁に出現する単語列パターンに基づいて同じ意味群の一部として特定される。これらのパターンは、特定の単語および単語列がある具体的な単語または単語列の直前に（英語では、当該単語または単語列の左側）並びにこの単語または単語列に続いて（英語では、当該単語または単語列の右側に）見いだされる頻度を調べることによって明らかとなる。したがって、本発明のナレッジ取得リスト生成の態様は、同様の概念を表す（または、何か別の意味的関係を共有する）単語および単語列が頻繁にそこに導かれる並びにそこから続く単語および単語列のタイプおよび順序に関して共通性を有することによってレバレッジを効かせるように設計された２つの特定のＣＦＡを使用する。
【０３０９】
この実施形態においてナレッジ取得リストを生成するためにＲＣＦＡまたはＩＣＦＡを使用することによって、本システムは、関連する概念の右側と左側の両方において高頻度で共有される単語列に基づいて、極めて関連性が大きい概念に関する包括的な単語および単語列データベースを生成することができる。最も関連性が大きい単語および単語列（すなわち、同じ頻度の左側および右側コンテキスト単語列を共有する単語および単語列）は意味的に等価であるのが通常であるが、別の関連する情報を同様にして高くランク付けすることもあり得る。関連する別の概念には、反対語（ｏｐｐｏｓｉｔｅｓ）（たとえば、そのクエリが「ｈａｒｄ」であるときに、戻り値「ｓｏｆｔ」を高いランク付けとすることがある）；広い分類による関連する概念（たとえば、クエリが「ｄａｒｋ  ｂｌｕｅ」であるときに、戻り値「ｏｒａｎｇｅ」を高いランク付けとすることがある）；例（ｅｘａｍｐｌｅｓ）（たとえば、クエリが「ｍａｓｓｉｖｅ  ｆｒａｕｄ」であるときに、戻り値「ｓｋｅｗｉｎｇ  ｄｏｃｕｍｅｎｔｓ  ａｎｄ  ｍｉｓｒｅｐｒｅｓｅｎｔｉｎｇ  ｄａｔａ」を高いランク付けとすることがある）；並びに関連する別のナレッジ、が含まれる。
【０３１０】
たとえば本システムが、別の単語または単語列と同じまたはほとんど同じ意味を有する単語および／または単語列を特定するように求めた場合（すなわち、これらの単語および単語列が意味論的に同様な（または、同義の）である場合）、本システムは第１のＣＦＡを実行してクエリの左側および右側に頻繁にある単語および単語列を見つけだし、次いで第２のＣＦＡを実行し、同じ左側および右側コンテキスト単語列を最も近くで共有する当該言語による他のすべての単語および単語列を特定する。典型的には、２つの異なる単語および／または単語列によって共有される左側および右側コンテキスト単語列の配列がより似ているほど、これらの意味がより似ていることになる。反対語同士は高頻度の共通関連付けを共有することになるが、クエリ単語および単語列反対語をフィルタ除去するため、あるいは別のアプリケーションで使用するために反対語リストを提供するためのいずれかのために本システムによって特定することが可能な「反対語シグネチャ」パターンを生成するある種の重要なコンテキスト関連付けに関してはこれら反対語は大きく異なることになる。
【０３１１】
ある単語または単語列によって表された任意の概念とある単語または単語列によって表された別の任意の概念との間の関連付けの性格は、本システムによって特定されたシグネチャのそのそれぞれの組の間の関係によって定義される。本システムはこの関連付けデータベースを用いて、当該概念と当該別の概念の間の関係を定義している概念周辺の単語パターンを検出するように適応させたユーザ定義のレンジ域内で頻繁に再出現する特定の単語の配置を検出する。したがって、単語または単語列のライトシグネチャおよびレフトシグネチャ（またＲＣＦＡを使用する場合は、クレードル）は、その単語または単語列が出現する周辺のさまざまな単語列によって表されたコンテキストすべてからなる。最も高頻度の右側および左側コンテキスト単語列を取り上げると共に、全く同じシグネチャ間で別のどの単語列が頻繁に出現するかを見つけだすことによって、同義のまたは近同義の、あるいは関連性が高いフレーズ（単語列）および／または単語が特定される。
【０３１２】
ある意味的関係を有する別の単語列も共通の左側および右側コンテキスト単語列を共有している。場所、色、名前、数、日付、スポーツ、その他など同じ一般分類にある構成要素は、本システムを使用して特定することが可能な共通する多くのコンテキスト単語列を有している。クエリ単語または単語列の例を表す単語および単語列や、クエリに対する別の関連する事実を表す単語列などの別の関係は、本発明のＣＦＡ態様によって特定されるある種の共通コンテキスト単語列や、当該の関係を規定するある種の共通コンテキスト単語列を共有することになる。
【０３１３】
この関係の各々の性格は、共有されているコンテキスト単語列、並びに共有されていないコンテキスト単語列によって定義される。ユーザは本システムに対して、ある関係を定義するための単語および／または単語列の例を提供すると共に、単語列クレードルおよびシグネチャ並べ替えのための方法およびシステムが利用される。ナレッジ取得リスト上で意味的な等価物を特定するのに役立つ本発明の別の方法としては、（１）２つの単語列が互いのナレッジ取得リスト上に有する直接的な相互関係を決定する方法、（２）２つの単語および／または単語列の両者がその上に出現する異なるナレッジ取得リストを決定する方法、並びに（３）クエリにレフトシグネチャを加えたものとクエリにライトシグネチャを加えたものに対する同義の表現を生成すると共に、これらについて重複の有無を試験する方法、が含まれる。
【０３１４】
関連付けデータベースおよびスマートアプリケーション３０２（図３参照）を使用して本システムが意味的に等価な単語列およびＣＦＡを通じた関連する別のナレッジをどのようにして検出するかに関する一般的な説明を記載することにする。本システムはさらに、提示された単語および単語列に対してＩＣＦＡおよびＲＣＦＡを起動させると共に、これらの結果をユーザ定義の重み付け処理を用いて合成することができる。続いて本発明のナレッジ取得リストのフィルタ処理および並べ替え方法について記載する。
【０３１５】
Ａ．ＩＣＦＡを用いたナレッジ取得リスト生成
単語または単語列の周りの特定の単語配置を用いてＩＣＦＡを実施するための一実施形態は、意味値（すなわち、意味）が等価なまたは概ね等価な単語および／または単語列、並びにクエリが出された任意の単語または単語列に対する関連する別の単語および単語列を特定する。この実施形態は次のステップを含む：ステップ１、分析しようとする単語または単語列（クエリフレーズ）からなるクエリを受け取ると共に（本発明のＦＡＤの態様を用いて）最高の頻度で出現するユーザ定義の最小および最大サイズをもつユーザ定義の数の単語および／または単語列（戻されたフレーズ）を戻すステップであって、この戻されたフレーズは利用可能なすべてのドキュメント内でクエリフレーズのすぐ左側に位置している。再出現するユーザ定義の単語列がより大きいほど、最終的な結果がより精密（特異的）になるのが普通である。ステップ２、分析する各単語または単語列の右側にある１つの単語または１つの単語列のレンジを用いて、ステップ１からのユーザ定義の数の最高ランク付け結果のそれぞれに対してＦＡＤ分析を生成するステップである（本システムは、ステップ１で戻されステップ２で分析された単語または単語列のそれぞれの右側にある再出現する単語および単語列を出現頻度を基準としてランク付けする）。ステップ２で生成された同一のすべての単語および単語列の頻度は次いで足し合わされる。ステップ３、クエリに対してＦＡＤ分析を生成すると共に、クエリのすぐ右側にある最高の頻度を有するユーザ定義の最小および最大サイズをもつユーザ定義の数の単語および／または単語列（戻されたフレーズ）を戻すステップ（ここでも、精度に関しては少なくとも２つ以上の語からなる単語列が典型的には望ましい）。ステップ４、分析中の単語および単語列のそれぞれのすぐ左側にある１つの単語または１つの単語列のレンジを用いて、ステップ３から戻されたユーザ定義の数の最高ランク付けの単語および単語列の各々に対してＦＡＤ分析を生成するステップ。ここでも、これらの結果はステップ３で戻されステップ４で分析された各単語および単語列に導いている単語および単語列の出現頻度を基準としてランク付けされる。ステップ４における共通の単語および単語列結果のすべての頻度は次いで足し合わされる。ステップ５、ステップ２および４の両方によって生成された単語および／または単語列のすべてを特定するステップ。一実施形態では、ステップ２で戻された単語および単語列のそれぞれの頻度数を、ステップ４で生成された単語および／または単語列の頻度数と乗算する。最高のランクの単語および／または単語列（ステップ２とステップ４の結果からの頻度の積に基づく）は、典型的には、そのクエリに対する意味的に最も等価な単語および単語列となる。この処理で生成されたリストのことをナレッジ取得リストと呼ぶ。
【０３１６】
代替的な一実施形態として、ステップ５において、ステップ２およびステップ４からの戻り値を、これらがクエリと共有するステップ１およびステップ３からの異なる単語列戻り値の総数に基づいてランク付けすることができる。
【０３１７】
ステップ１およびステップ３を組み合わせた処理は、ＩＣＦＡの一実施形態であり、１つの単一の単語または単語列がそのクエリに関連する２つの異なる単語および／または単語列のグループを独立に特定するために使用される。ステップ２、ステップ４およびステップ５を組み合わせた処理は、ＩＣＦＡの別の実施形態であり、２つの単語および／または単語列が関連付けされた共通の第３の単語および／または単語列を特定するために使用される。
【０３１８】
以下の例は、本システムのドキュメントデータベースからの単語および単語列間で関連付けを生成し、次いでＩＣＦＡを用いた関連付けを生成するための仮想的データベースを用いるこれらの実施形態について例証している。当該単語（並びに、関連する別の単語および単語列）に関して本システムに既知の単語および単語列等価物のすべてを決定するために、ユーザによって単語「ｄｅｔａｉｎｅｄ」が入力されたと仮定する。
【０３１９】
ステップ１では、例証を簡単にするために一番上の３つの結果だけを取り上げる（ただし、本発明によって分析される結果の数は、これよりはるかに多いのが普通でありユーザにより定義される）と、本システムは先ず、「ｄｅｔａｉｎｅｄ」のすぐ左側にある最も高頻度の３語の単語列を決定する。分析される単語（「ｄｅｔａｉｎｅｄ」）のすぐ左側にある単語列の長さは、１つのサイズまたは１つのサイズレンジとすることができると共に、ユーザにより定義される（この例では、３語の単語列）。この分析の結果（提示された単語の左側にあるユーザ定義の長さの単語列のリスト）のことを「レフトシグネチャ・リスト」と呼ぶ。上述の例において、本システムが以下を戻すものと仮定する。
【０３２０】
１．「ｔｈｅ  ｓｕｓｐｅｃｔ  ｗａｓ  ＿＿＿＿＿＿」
２．「ｗａｓ  ａｒｒｅｓｔｅｄ  ａｎｄ  ＿＿＿＿＿＿」
３．「ｃｏｎｔｉｎｕｅｄ  ｔｏ  ｂｅ  ＿＿＿＿＿＿」
【０３２１】
ステップ２では、本システムは戻されたレフトシグネチャ・リストに対して動作する。本システムは上述の３つの戻された３語単語列に最も高頻度で後続する単語および／または単語列（すなわち、レフトシグネチャ・リストの戻された要素の右側にある単語および／または単語列）を位置特定する。本システムがこの動作において戻す単語列の長さはユーザにより定義されるか、あるいは無制限とすることもできる。この分析の結果（各レフトシグネチャ・リストエントリの右側にある単語および／または単語列の各リスト）のことを「レフトアンカー・リスト」と呼ぶ。上述の例において、本システムが以下のレフトアンカー・リストを戻すものと仮定する。
【０３２２】
【表１０】
2006505076.tif 000012
【０３２３】
同様にステップ２では、レフトアンカー・リスト全体にわたる同一の戻り値の頻度は足し合わせることができる。レフトアンカー・リスト内の唯一の共通戻り値は次となる。
【０３２４】
ａ．「ｈｅｌｄ」            １２０＋２５０＝３７０
ｂ．「ｒｅｌｅａｓｅｄ」    ９０＋１００＝１９０
【０３２５】
ステップ３では、本システムは、このデータベースのドキュメント内で選択されたクエリ「ｄｅｔａｉｎｅｄ」のすぐ右側にある最も高頻度で出現する３つの２語単語列を決定する。ここでも、高頻度で出現する分析単語列の数はユーザにより定義される（この場合もステップ１の場合と同様に、本システムは出現する単語列の一番上の３つを戻す）。また、分析される単語（「ｄｅｔａｉｎｅｄ」）のすぐ右側にある単語列の長さはユーザにより定義されており、この例では、２語の単語列である（注意：ステップ１およびステップ３では、任意の長さの単語列または長さレンジが使用されることがある）。この分析の結果（提示された単語の右側にあるユーザ定義の長さをもつ単語列のリスト）のことを「ライトシグネチャ・リスト」と呼ぶ。上述の例において、本システムが以下のライトシグネチャ・リストを戻すものと仮定する。
【０３２６】
１．「  ＿＿＿＿＿＿  ｆｏｒ  ｑｕｅｓｔｉｏｎｉｎｇ」
２．「  ＿＿＿＿＿＿  ｏｎ  ｃｈａｒｇｅｓ」
３．「  ＿＿＿＿＿＿  ｄｕｒｉｎｇ  ｔｈｅ」
【０３２７】
ステップ４では、本システムは戻されたライトシグネチャ・リストに対して動作する。本システムは上述の３つの戻された２語単語列の前に最も高頻度で出現する単語および／または単語列（すなわち、戻された２語の単語列の左側にある単語および／または単語列）を特定する。この動作において本システムが戻す単語列の長さはユーザ定義とすることができ、あるいは無制限とすることができる。この分析の結果（各ライトシグネチャ・リストエントリの左側にある単語および／または単語列の各リスト）のことを「ライトアンカー・リスト」と呼ぶ。上述の例において、本システムが以下のライトアンカー・リストを戻すものと仮定する。
【０３２８】
【表１１】
2006505076.tif 000013
【０３２９】
ステップ２と同様に、異なるライトシグネチャ・リスト戻り値によって生成されるライトアンカー・リスト内の共通の戻り値の頻度は足し合わすことができる。ライトアンカー・リスト内の唯一の共通戻り値は次となる。
【０３３０】
ａ．「ｈｅｌｄ」                ３００＋３５０＝６５０
ｂ．「ｂｒｏｕｇｈｔ  ｉｎ」    １００＋１５０＝２５０
【０３３１】
ステップ５では、ＩＣＦＡが実施されると共に、本システムはランク付けを戻す。本例では、ステップ２および４の共通の戻り値（すなわち、レフトアンカー・リストとライトアンカー・リストの両方に関する戻り値）の頻度同士を乗算することによって重み付け頻度が生成されており、次のようなナレッジ取得リストが生成される。
【０３３２】
１．「ｈｅｌｄ」            ６５０×３７０＝２４０，５００
２．「ａｒｒｅｓｔｅｄ」    ２００×２４０＝４８，０００
【０３３３】
ランク付けに関する代替的な一実施形態は、特定の重み付け頻度を考慮していない。その代わりに、少なくとも１つのレフトアンカー・リスト上と少なくとも１つのライトアンカー・リスト上とで生成されたすべての結果が、これらがその上に出現するアンカー・リストの総数に従ってランク付けされている。上述の例では、この実施形態を用いたランク付けは以下となる。
【０３３４】
【表１２】
2006505076.tif 000014
【０３３５】
「ｒｅｌｅａｓｅｄ」と「ｂｒｏｕｇｈｔ  ｉｎ」の両方が分析内でそれぞれ２度生成されたが、これらのいずれもレフトアンカー・リスト上とライトアンカー・リスト上のいずれにも生成されなかった（「ｒｅｌｅａｓｅｄ」はレフトアンカー・リスト上で２度生成され、また「ｂｒｏｕｇｈｔ  ｉｎ」はライトアンカー・リスト上で２度生成された）。アンカー・リストの数と総頻度を合成した別のユーザ定義の重み付けスキームが利用されることもある。たとえば、一実施形態は、異なるアンカー・リストの出現の総数に基づいて戻り値をランク付けすることができ、また等しい数の異なるアンカー・リスト上で見いだされた任意の戻り値は総頻度に基づいて下位ランク付けすること（ｓｕｂ−ｒａｎｋ）ができる。
【０３３６】
ランク付けに関する代替的な一実施形態は、結果がその上に出現するレフトアンカー・リストの数と結果がその上に出現するライトアンカー・リストの数との乗算を起動することができる。上述の例では、そのランク付けは以下のようになる。
【０３３７】
【表１３】
2006505076.tif 000015
【０３３８】
上述の例示は、ドキュメントデータベース内の比較的わずかな数のドキュメントに基づいている。ドキュメントデータベースはこれより大きいのが典型的であり、インターネットなどのネットワークを介して本システムに対してリモートでアクセス可能なドキュメントを含むことができる。本発明の一実施形態では、ユーザはシグネチャ・リスト内に含めようとする結果の数を定義するだけではなく、指定した数の結果のすべてがユーザ定義の最小頻度で見いだされたときに分析を停止することができる。これは切り上げの役割をしており、これによって大きなデータベースを利用する場合の処理パワーが節約されることになる。
【０３３９】
クエリ単語または単語列に対するナレッジ取得リストを生成するためのＩＣＦＡ用のユーザ定義のパラメータの別の例は、クエリの左側および右側にあるさまざまな長さの頻繁に再出現する単語および／または単語列を考慮することができる。したがって、一実施形態では、レフトシグネチャ・リストおよびライトシグネチャ・リスト内に戻される単語列に関してユーザ定義の長さを固定とするのではなく、単語列に対する最小長さと最大長さを備えるこれらのシグネチャ・リスト内の戻された単語列に対して可変のユーザ定義長さを有することがあり得る。クエリの左側および右側の両方において分析で使用される異なるサイズをもつより高頻度で出現する単語列によって、関連する単語および単語列を特定するためのより多くの「コンテキスト・アングル」が提供される。さらに、この実施形態は、シグネチャ・リストを適格とさせるために戻される単語または単語列に関する最小出現回数を含むことがある。
【０３４０】
本発明のこの態様を使用した可変単語列分析の一実施形態では、すぐ上の例によるクエリ（「ｄｅｔａｉｎｅｄ」）は以下のように分析することができる。
ステップ１では、利用可能なデータベースからクエリ左側にあるユーザ定義の数の（ユーザ定義の最小長さおよび最大長さをもつ）最も高頻度の単語列のレフトシグネチャ・リストを生成する。この処理はすぐ上の例に関するステップ１と同じ処理であるが、ただしここでは、固定長の単語列ではなくさまざまな長さをもつ単語列が使用される。ユーザ定義のパラメータが（１）最も高頻度の８個の単語列を戻しており（２）その単語列が２単語の最小長さと４単語の最大長さを有しており、（３）その最小の出現数がそのコーパス内における少なくとも５００出現回を有している場合、すぐ上の例における結果は（ここでも、仮想的コーパスを用いて）以下のようになる。
【０３４１】
【表１４】
2006505076.tif 000016
【０３４２】
ステップ２では、すぐ上の例の場合と同様に、ステップ１からの戻り値のすぐ右側にある最も共通の単語および単語列を位置特定することによってレフトシグネチャ・リストの結果からレフトアンカー・リストを生成する。
【０３４３】
ステップ３では、この例のステップ１に記載したものと同じ定義されたパラメータを用いてライトシグネチャ・リストを生成する（以下の結果が得られる）。
【０３４４】
【表１５】
2006505076.tif 000017
【０３４５】
ステップ４では、すぐ上の例の場合と同様に、ステップ３からの戻り値の左側にある最も高頻度の再出現する単語および単語列を位置特定することによってライトシグネチャ・リストの結果からライトアンカー・リストを生成する。
【０３４６】
ステップ５では、この結果がその上に出現するリストの総数に従って少なくとも１つのレフトアンカー・リスト上および少なくとも１つのライトアンカー・リスト上で生成されたすべての結果をランク付けする。別法として、結果がその上に出現するレフトアンカー・リストの総数と結果がその上に出現するライトアンカー・リストの総数とを乗算することによってランク付けを決定することができる。さらに、総頻度をランクの重み付けのために使用することができる。上述したように、多種多様なユーザ定義の重み付けスキームを使用することができる。
【０３４７】
上述の例のクエリは単語（「ｄｅｔａｉｎｅｄ」）であったが、本システムは、その単語列がある意味的に特定可能な概念を表している場合に任意のサイズの単語列に対する意味的な等価物を生成することが可能であることに留意すべきである。たとえば、本システムが「ｃａｒ  ｒａｃｅ」についてクエリを出したとすると、「ｃａｒ  ｒａｃｅ」に対する可能性のある意味的な等価物が生成されることになる。ＩＣＦＡを使用して概ね意味的に等価な物を決定している上述の実施形態に記載したものと同じステップを実行することによって、本システムは、「ｓｔｏｃｋ  ｃａｒ  ｒａｃｅ」、「ａｕｔｏ  ｒａｃｅ」、「ｄｒａｇ  ｒａｃｅ」、「ＮＡＳＣＡＲ  ｒａｃｅ」、「Ｉｎｄｉａｎａｐｏｌｉｓ  ５００」、「ｒａｃｅ」、並びに意味的に関連する別の単語および単語列を生成することがあり得る。本システムはクエリを受け入れると共に、クエリ単語列や戻り値のサイズによることなく厳密に同じ処理を用いて関連付けされた概念を生成させる。ナレッジ取得リストはさらに、たとえば、「ｃｏｎｔｅｓｔ」、「ｓｐｏｒｔｉｎｇ  ｅｖｅｎｔ」、「Ｄａｌｅ  Ｅａｒｎｈａｒｄｔ，Ｊｒ．」や「ｂｏａｔ  ｒａｃｅ」などの関連する別の用語を含むことになる。
【０３４８】
Ｂ．ＲＣＦＡを用いたナレッジ取得リスト生成
意味的に等価な関連付けを含むナレッジ取得リストを生成するための本発明の別の実施形態は、上で示した独立型共通頻度分析（ＩＣＦＡ）ではなく関連型共通頻度分析（ＲＣＦＡ）に基づいている。意味取得のためにＩＣＦＡを使用して適用したものと同じ基本的な技法および原理が、ＲＣＦＡを使用しても適用することができる。意味的な等価物やその他の関係を含むナレッジ取得リストを生成するための本発明のＲＣＦＡ技法では、以下のステップが必要となる。
【０３４９】
ステップ１：意味的に等価な単語および単語列（並びに、関連する別の単語および単語列）を見いだそうとする単語または単語列クエリを受け取ると共に、ドキュメントデータベース、再出現データベースまたはＦＡＤを検索して、当該単語または単語列を包含するドキュメントのうちのユーザ定義のサイズの単語列部分を特定する。一例では、ＲＣＦＡを用いてその意味的な等価物を特定するために単語列「ｉｎｉｔｉａｌ  ｐｕｂｌｉｃ  ｏｆｆｅｒｉｎｇ」がクエリとして入力されている。次いで、本システムは、ドキュメントのうち「ｉｎｉｔｉａｌ  ｐｕｂｌｉｃ  ｏｆｆｅｒｉｎｇ」の単語列を有する部分を検索して特定する。ユーザは、戻される部分の数を定義し制限することがある。
【０３５０】
ステップ２：ステップ１で見いだされたクエリ単語列の各出現に関して（ｉ）クエリの左側にあるユーザ定義のサイズをもつ単語および／または単語列が（ｉｉ）クエリの右側にあるユーザ定義のサイズをもつ単語および／または単語列と組み合わされて出現する頻度を記録することによって、戻された部分を分析する。このステップによって、クエリを「クレードル（ｃｒａｄｌｅ）処理する」ための「レフト／ライトシグネチャ・クレードル」または「クレードル」と呼ぶレフトシグネチャおよびライトシグネチャの合成シグネチャが生成される。このステップは、単語または単語列クエリを使用して２つの関連する単語列が生成されているＲＣＦＡの１つの実施形態である。
【０３５１】
本発明者らの例では、ユーザ定義の左単語列のサイズを２語または３語に設定することができ、またユーザ定義の右単語列を２語または３語に設定することができる。戻そうとするユーザ定義の数（たとえば、１００）のクレードルがユーザ定義の最小数の回数（たとえば、５回）出現する場合、その計算は、ある切り上げ点を有する。この処理はクエリ「ｉｎｉｔｉａｌ  ｐｕｂｌｉｃ  ｏｆｆｅｒｉｎｇ」に関する仮想的戻り値の以下の部分集合となる。
【０３５２】
１．「ａｎｎｏｕｎｃｅｄ  ａ  ｓｕｃｃｅｓｓｆｕｌ  ＿＿＿＿＿＿  ｏｆ  ｃｏｍｍｏｎ  ｓｔｏｃｋ」
２．「ｓｈａｒｅｓ  ａｔ  ａｎ  ＿＿＿＿＿＿  ｐｒｉｃｅ  ｏｆ」
３．「ａｎｎｏｕｎｃｅｄ  ｔｈｅ  ＿＿＿＿＿＿  ｏｆ  ｉｔｓ」
４．「ｉｔ  ｃｏｎｓｉｄｅｒｓ  ａｎ  ＿＿＿＿＿＿  ｏｆ  ｃｏｍｍｏｎ  ｓｔｏｃｋ」
５．「ｃｏｍｐｌｅｔｅｄ  ａｎ  ＿＿＿＿＿＿  ｒａｉｓｉｎｇ  ａ」
６．「ａｎｎｏｕｎｃｅｄ  ｉｔｓ  ＿＿＿＿＿＿  ｏｆ  ｓｈａｒｅｓ」
７．「ａｎｎｏｕｎｃｅｄ  ｔｈｅ  ｐｒｏｐｏｓｅｄ  ＿＿＿＿＿＿  ｆｏｒ  ｉｔｓ  ｃｏｍｍｏｎ」
８．「ａｎｎｏｕｎｃｅｄ  ａｎ  ＿＿＿＿＿＿  ｏｆ  ｓｔｏｃｋ」
９．「ｃｏｍｐｌｅｔｅｄ  ｉｔｓ  ＿＿＿＿＿＿  ｏｆ  ｓｈａｒｅｓ」
１０．「ｉｎ  ｒｅｐｒｅｓｅｎｔｉｎｇ  ＿＿＿＿＿＿  ｕｎｄｅｒｗｒｉｔｅｒｓ  ｆｏｒ」
【０３５３】
ステップ３：ステップ２で生成したレフト／ライトシグネチャ・クレードルの各々の左側および右側単語列間に出現する最も高頻度の単語および単語列に関して（ユーザ定義の最大サイズを設定するオプションを用いて）ドキュメントデータベースを検索する。レフト／ライトシグネチャ・クレードルの単語列間に出現するこれらのその他の高頻度出現の単語および／または単語列を特定することによって可能性のある意味的な等価物（および、関連する別の単語または単語列）が生成される。ユーザ定義の最小の数または比率のレフト／ライトシグネチャ・クレードルでは、任意選択では、戻り値が適格性となることが要求される可能性がある。このステップは、２つの単語および／または単語列を使用して関連する第３の単語および／または単語列が特定されるＲＣＦＡの実施形態の１つである。
【０３５４】
ステップ４：レフト／ライトシグネチャ・クレードルの単語列の間に出現する得られた単語および／または単語列（すなわち、さまざまなクレードルを「満たす（ｆｉｌｌ）」別の単語および単語列）は、異なるレフト／ライトシグネチャ・クレードルの満たされた総頻度の総数に基づくか、あるいは、別の何らかの方法または方法の組み合わせに基づいてランク付けすることができる。
【０３５５】
好ましい一実施形態では、その戻り値は先ず、異なるレフト／ライトシグネチャ・クレードルのうち満たされている総数を基準としてランク付けされる。次いで、満たされた同じ数の異なるレフト／ライトシグネチャ・クレードルを有する戻り値が満たされたすべてのレフト／ライトシグネチャ・クレードルの総頻度を基準としてランク付けされることになる。ランク付け基準の別の実施形態はさらに、その戻り値を生成させたレフト／ライトシグネチャ・クレードルの頻度に対して重みを与えることができるか、レフト／ライトシグネチャ・クレードル内の単語列のサイズに基づいて追加の重みを与えることができる。
【０３５６】
上述の例では、ステップ３の一番上の結果は、単語および／または単語列「ＩＰＯ」、「ｉｐｏ」（これらの結果は、大文字小文字が区別されることがある）、「Ｉｎｉｔｉａｌ  Ｏｆｆｅｒｉｎｇ」、「ｏｆｆｅｒｉｎｇ」、「Ｐｕｂｌｉｃ  Ｏｆｆｅｒｉｎｇ」および「ｓｔｏｃｋ  ｏｆｆｅｒｉｎｇ」とすることがあり得、これらのすべてはレフト／ライトシグネチャ・クレードルのうちの幾つかの未分解の部分（クエリが占めていた部分）を「満たし」ている。
【０３５７】
ＩＣＦＡまたはＲＣＦＡを用いて意味的な等価物を決定する際に、１つの分析内で上に示したようなＩＣＦＡまたはＲＣＦＡを使用してレフトシグネチャ、ライトシグネチャ、またはレフト／ライトシグネチャ・クレードルに対する可変サイズの異なる数の単語列を一緒に使用することが可能である。分析の一部としてレフトシグネチャ、ライトシグネチャ、およびレフト／ライトシグネチャ・クレードルとして使用されるさまざまなサイズの単語列が多いほど、コンセプト上において本システムがクエリ単語または単語列の意味値を特定しなければならないアングルの数がそれだけ多くなる。
【０３５８】
一実施形態は、あるサイズレンジ内で、レフト／ライトシグネチャ・クレードルを形成するための最も高頻度の単語列、たとえば、クエリの左側および右側にある３〜５語の長さの最も高頻度の１０００個の単語列を要求することができる。実施形態の別の例では、本システムは、レフト／ライトシグネチャ・クレードルを、クエリの左側および右側にある最も高頻度の３語単語列、並びにクエリの左側および右側にあるユーザ定義の数の最も高頻度の４語の単語列、加えてクエリの左側および右側にあるユーザ定義の数の最も高頻度の５語の単語列と定義することができる。レフト／ライトシグネチャ・クレードルに関する１つの単語列の単語数は、ユーザにより定義されており、分析中のコンセプト（単語または単語列によって表されている）に導く、並びに該コンセプトに続く単語列サイズのレンジの任意の組み合わせを含むことができる。クレードルを満たすことによって生成されて得られた単語および単語列は、満たされた異なるクレードルの総数を基準としてランク付けし、これにより異なるサイズのクレードルによって生成された結果、あるいは満たされたクレードルの頻度カウントに対してユーザ定義の重みを与えることができる。ＩＣＦＡを用いて意味的な等価物を得るか、または別の任意の関係を特定している具体的な任意の実施形態はＲＣＦＡを用いて実施することが可能であり、またこの逆も成り立つ。
【０３５９】
ＡｐｐｅｎｄｉｘＡは、多種多様なクエリに関してＲＣＦＡを使用した関連付け結果の例を示している。最初の１５個の例は、クエリに対する部分的な結果（すなわち、各クエリごとの最上位の２０〜２５個の戻り値）を表しており、一方後半の例（クエリ「ｉｔ  ｉｓ  ｉｍｐｏｒｔａｎｔ  ｔｏ  ｎｏｔｅ」に関するもの）は最上位の１０００個の戻り値を表している。これらの結果に関するユーザ定義の設定は以下のように、すなわち、（１）クエリの最初の１０００回の出現を見いだすこと、（２）左側にある２語および３語の単語列および右側にある２語および３語の単語列のすべてのクレードルを記録すること、（３）これらが見いだされる頻度を基準としてクレードルをランク付けすること、（４）レフト／ライトシグネチャ・クレードルを満たすすべての単語および単語列を見いだすこと、（５）満たされた異なるクレードルの総数に基づいて結果を戻すこと、（６）満たされたすべてのクレードルの総頻度によって満たされた同数のクレードルを有する結果をランク付けすること（満たされたより高頻度のクレードルに対して重みを与えることも可能である）とした。結果を生成するために使用したコーパスは概ね２４億個の単語から構成されている。ＡｐｐｅｎｄｉｘＡに一覧表示した「相対的スコア」は、上述のようにある具体的な戻り値が意味的に関連するある信頼性尺度を反映するユーザ定義の計測標準を意味していることに留意されたい。このスコアがより小さいほど、信頼性がより低い。最も小さいスコア（たとえば、１や２のスコア）は、信頼性が最も低い戻り値を意味している。より大きなコーパスでは、これら低スコアの戻り値のうちの幾つかを、これらがユーザ定義の計測基準に基づいてより高頻度で出現する場合により高い信頼性レベルまで上昇させることがある。
【０３６０】
本発明の別の実施形態は、２つ以上の単語および／または単語列を、これらのナレッジ取得リスト上のすべてに出現する（また、可能なユーザ定義のランク付け要件に基づいて適格とされた）第３の単語および単語列と関連付けさせている。本発明のこの実施形態（共通リスト要素分析と呼ばれる）は、検索アプリケーション、テキストマイニング・アプリケーションおよびＡＩアプリケーションなどの意味論的関連付けから恩恵が得られるアプリケーションによる結果を強化するために使用することができる。たとえば、２つ以上のナレッジ取得リストが調べられて共通の単語および単語列の結果が特定される場合、共通の用語を使用することによって非構造化テキスト上で動作する検索機能を強化することができる。したがって、当技術分野で周知の検索エンジンへのある具体的な検索クエリのために「Ｂｏｎｄｓ」と「Ｓａｎ  Ｆｒａｎｃｉｓｃｏ」という語が２つの個別のキーワードとして入力されると、本発明は、元のキーワードの両者のナレッジ取得リスト上にユーザ定義の最小ランク付けで（ユーザ定義の重み付けをもって）出現する単語および単語列を特定することによって追加的なキーワードを検索に補充することができる。したがって、ｆｉｎａｎｃｉａｌ  ｂｏｎｄｓではなくＢａｒｒｙ  Ｂｏｎｄｓに関連するコンテンツを取り出してランク付けするために、「ｂａｓｅｂａｌｌ」および「ｔｈｅ  Ｇｉａｎｔｓ」が追加されることがある。
【０３６１】
さらに、ナレッジ取得リストに共通する語（すなわち、キーワードそれ自体から、あるいはキーワードのリスト上に包含された語からのいずれかから導出されたリスト）は、妥当性を基準として結果をランク付けするため、並びに（リスト上での共通の出現に基づいてカテゴリ集団を形成させる用語を調べることによって）結果を整理するためのカテゴリを生成するために使用されることがある。上述の例では、そのデータベース内のテキストがサンフランシスコ（Ｓａｎ  Ｆｒａｎｃｉｓｃｏ）における債券取引（ｆｉｎａｎｃｉａｌ  ｂｏｎｄ  ｔｒａｄｉｎｇ）に関する情報を含んでいたとすると、「Ｂｏｎｄｓ」と「Ｓａｎ  Ｆｒａｎｃｉｓｃｏ」に関するナレッジ取得リストはいずれも、高いランク付けの「ｂｏｎｄ  ｔｒａｄｉｎｇ」や「ｄｅｂｅｎｔｕｒｅｓ」などの戻り値を含むことがあり、これらは検索の強化、戻されたドキュメントのランク付け、または結果のカテゴリ分類を可能にするために本システムによって追加的なキーワードやファクタとして使用することが可能である。こうしたケースでは、「ｂａｓｅｂａｌｌ」や「ｆｉｎａｎｃｅ」などのカテゴリはいずれも、本システムによってすでに認識済みのことがあり、これによりユーザに対してどのカテゴリを追求すべきかに関する選択を与えることができる。さらに以下に記載するように、ナレッジ取得リストはクエリ（または、キーワード）の同義語に関してフィルタ処理することができ、これを用いてある具体的な検索結果を強化し、これらのキーワード（複数のこともある）の同義語を同様に包含するドキュメントを含めるようにこれらのキーワード（複数のこともある）を包含するドキュメントを超えて拡張することができる。
【０３６２】
Ｃ．ナレッジ取得リストの並べ替えおよびフィルタ処理
ナレッジ取得リストを生成させるためにＩＣＦＡおよびＲＣＦＡを使用することには、意味的には等価でないが、レフト／ライトシグネチャ・クレードルに当てはまるリスト上に（または、レフトおよびライトアンカー・リスト上に）出現する幾つかの結果を含むことになる。このことは、戻り値として適格とさせるのに必要とされる、クエリと共通するシグネチャまたはクレードルのユーザ定義の数が大きくない場合に特に当てはまる。たとえば、クエリ単語または単語列に対して反対の意味を有する多くの単語および／または単語列はクエリと同じレフト／ライトシグネチャ・クレードルのうちの多くに当てはまる、このことは、関連する別の単語および単語列で意味的に等価ではない単語および単語列の場合と同様である。
【０３６３】
たとえば、クエリ「ｉｎ  ｆａｖｏｒ  ｏｆ」に関してＲＣＦＡが実施され、「ｔｈｅ  ｃｏｕｒｔ  ｒｕｌｅｄ  ＿＿＿＿＿＿  ｔｈｅ  ｐｌａｉｎｔｉｆｆ」と「ｔｈｅ  ｓｅｎａｔｏｒ  ｖｏｔｅｄ  ＿＿＿＿＿＿  ｔｈｅ  ａｍｅｎｄｍｅｎｔ」などのクレードルが生成されると仮定してみる。「ｆｏｒ」などこのクエリの同義語と「ａｇａｉｎｓｔ」などの反対語の両者がどのようにしてこれらのクレードルを満たすと共にナレッジ取得リスト上に出現するかは容易に理解できよう。
【０３６４】
これら別の意味的に等価でない単語列は多くのアプリケーションで使用するために有用であるが、アプリケーションがクエリに対するリスト上に意味的な等価物のみが含まれることを要求する場合には、本発明のフィルタ処理技法を利用することができ、意味的な等価物のみを伴うナレッジ取得リストが生成される。以下に記載するこれらのフィルタ処理技法には（１）直接相互関係（クエリのＩＣＦＡまたはＲＣＦＡナレッジ取得リスト上での戻り値ランク付けの関係だけでなく、並びに各戻り値の固有のＣＦＡナレッジ取得リスト上でのクエリのランク付けを考慮している）と；（２）意味論的トライアンギュレーション（クエリとこのクエリの戻り値のうちの１つとの両者がその上に出現するナレッジ取得リストの数（並びに、これらのリスト上でのランク付け）を考慮した方法およびシステムであって、このフィルタ処理技法は、その戻り値のクエリのナレッジ取得リスト上でのランク付けが低い場合であっても、戻り値をクエリの意味的に概ね等価なものであると特定するのに役立てることができる。このことは、そのすべてがクエリと意味的に密接な関係を共有する（すなわち、そのクエリを伴う多数の異なるリスト上に出現する）クエリの別の戻り値に関して生成されたユーザ定義の数のナレッジ取得リスト上でランク付けの戻り値のランクおよび／または頻度を（ユーザ定義の設定に基づいて）特定することによって実現される）と；（３）クエリ＋シグネチャ重複（この方法では、単一の言語内でオーバーラップ技法を利用することによって、本発明の一実施形態では意味的な等価物が特定される）と、が含まれる。このオーバーラップ技法は、ロジックチェーンにおいて隣り合うコンセプト（単語列によって表される）を接続するのと同じ方法でこれを実施している。（ｉ）そのレフトシグネチャに関するクエリ単語または単語列、および（ｉｉ）そのライトシグネチャに関するクエリ単語または単語列のナレッジ取得リスト上で見いだされる戻り値の重複が試験される。分析中の単語または単語列に対する同義の表現は、重複する単語列内の重複する単語として特定することができる。
【０３６５】
さらに、本発明の別の技法は、単語列パターンを用いてナレッジ取得リストからの単語および単語列戻り値を自動的にソートし、クエリ語に対するその意味論的性格（たとえば、そのクエリの反対語（たとえば、クエリが「ｈｏｔ」で戻り値が「ｃｏｌｄ」）、そのクエリと共通分類の構成要素（たとえば、クエリが「ｂｌｕｅ」で戻り値が「ｐｕｒｐｌｅ」）を正確に反映させるためにユーザによってラベル付け可能な異なるリストにするためのまた別の方法を提供する。
【０３６６】
以下に記載するこの技法は、本発明のシグネチャパターン並べ替え技法と呼ばれる。単語および単語列はさらに、直接相互関係および意味論的トライアンギュレーション技法を利用することによって、その互いの意味的関係を基準にソートすることもできる。ユーザによってこの関係を具現化する用語（たとえば反対語では、「ｈｏｔ」と「ｃｏｌｄ」）に関するトレーニング例を本システムに提供するが、本方法およびシステムは、ナレッジ取得リスト上での単語および単語列の出現およびランク付けに基づいて関係を特徴付けるパターンを特定することができる。本発明は将来この一般化されたパターンを使用して、この一般化されたパターンを特定された関係を特徴付ける用語として共有する単語および単語列の関連付けが可能である。
【０３６７】
１．直接相互関係および意味論的トライアンギュレーションを利用した関連付け
直接相互関係技法は、クエリのナレッジ取得リスト上の各戻り値に関して上述のようにＲＣＦＡまたはＩＣＦＡを使用して個別のナレッジ取得リストを生成することによって、ナレッジ取得リストの結果をフィルタ処理するために使用することができる。クエリのリスト上のすべての戻り値に関して独立のナレッジ取得リストを生成することによって、本システムは、その固有の戻り値のナレッジ取得リストの各々で、元のクエリがユーザ定義のしきい値を超えてランク付けされるか否かを特定することができる。互いのナレッジ取得リスト上におけるクエリと戻り値の相互ランク付けがより高いほど、その戻り値がクエリと意味的に等価となる可能性がより大きくなる。
【０３６８】
本発明の意味論的トライアンギュレーション法もまた、どの戻り値がクエリと概ね意味的に等価物となるかを確立するためにクエリの戻り値のそれぞれに関して独立に生成されたナレッジ取得リストを利用する。本発明の意味論的トライアンギュレーションの態様は、戻り値に関するこの独立に生成されたナレッジ取得リストを調べて、そのクエリが戻り値としてその上に出現するユーザ定義の数の異なるナレッジ取得リスト上でユーザ定義のしきい値ランク付けを超える単語および単語列を特定する。そのクエリを戻り値として包含する（同様に、共有されるリスト上のそのランク付けに基づく）別のナレッジ取得リストのうちのユーザ定義の数または比率上の戻り値でもあるクエリのナレッジ取得リストの任意の戻り値について、その戻り値のクエリのリスト上でのランク付けが低い場合であっても、ナレッジ取得リストが生成されると共に、直接相互関係分析を実行して戻り値とクエリの意味的関係をさらに洗練させることができる。
【０３６９】
すぐ上で記載したように、直接相互関係と意味論的トライアンギュレーションの方法は、クエリに対する意味的な近さにより戻り値をランク付けのために一緒に使用することができる。直接相互関係、元のクエリのリスト上のリスト要素のランク付け、およびその戻り値のリスト上のそれぞれにおけるクエリのランク付けに対して、特殊な重み付けを付与することができる。これらの結果は、意味的な等価物だけを求めるアプリケーションのためのユーザ定義の基準に基づいて元のクエリのナレッジ取得リスト上に留まるものを決定するために使用することができる。
【０３７０】
たとえば、意味的等価の分析のために「ＩＰＯ」が本システムに入力されるとすると、ＲＣＦＡまたはＩＣＦＡを利用する本システムは、「ｉｎｉｔｉａｌ  ｐｕｂｌｉｃ  ｏｆｆｅｒｉｎｇ」、「ｓｔｏｃｋ  ｓａｌｅ」、「ｉｎｉｔｉａｌ  ｏｆｆｅｒｉｎｇ」、および「ｓｔｏｃｋ  ｍａｒｋｅｔ」、その他などのさまざまな結果を用いてナレッジ取得リストを生成することがある。「ｓｔｏｃｋ  ｍａｒｋｅｔ」はクエリ「ＩＰＯ」に関連するコンセプトであるが、これは意味的に等価ではない。上述したフィルタ処理技法を使用すると、「ｉｎｉｔｉａｌ  ｐｕｂｌｉｃ  ｏｆｆｅｒｉｎｇ」、「ｓｔｏｃｋ  ｓａｌｅ」、「ｉｎｉｔｉａｌ  ｏｆｆｅｒｉｎｇ」、および「ｓｔｏｃｋ  ｍａｒｋｅｒ」に関して個別のナレッジ取得リストが生成されることになる。
【０３７１】
これらのリストを生成した後、本発明の直接相互関係の態様は、「ＩＰＯ」（元のクエリ）は、「ｓｔｏｃｋ  ｍａｒｋｅｔ」について生成されたナレッジ取得リスト上での出現が別の戻り値リスト上と比較して実質的により低いと判定することがあり、また意味論的トライアンギュレーション方法は、「ｓｔｏｃｋ  ｍａｒｋｅｔ」は、「ｉｎｉｔｉａｌ  ｐｕｂｌｉｃ  ｏｆｆｅｒｉｎｇ」、「ｓｔｏｃｋ  ｓａｌｅ」および「ｉｎｉｔｉａｌ  ｏｆｆｅｒｉｎｇ」に関して生成された独立のリスト上のクエリおよび別の戻り値と比較してその出現が一貫してより低いと判定することがある。これらの理由から、ユーザ定義のパラメータは翻訳アプリケーション、音声認識アプリケーション、検索アプリケーション、および意味的に近い等価物のみを選好する別のアプリケーションなどのアプリケーションに関しては「ＩＰＯ」に関するナレッジ取得リストから「ｓｔｏｃｋ  ｍａｒｋｅｔ」を除去することがある。
【０３７２】
上述の２つの分析の結果はユーザ定義の設定に基づいて利用することができる。一実施形態では、効率のよい処理のために、その固有のＣＦＡを生成して上述の分析を実行することによって、クエリのナレッジ取得リストのうちユーザ定義の数の最高ランク付けフレーズだけを独立に試験する。しかし、あるフレーズがクエリのナレッジ取得リスト上で低いランク付けで出現する場合でも（または、全く出現しない場合）、その単語またはフレーズがクエリの確立された意味的な等価物のユーザ定義の数のリスト上に出現していれば（同様にこれはこれらの上で低いランク付けの場合でも）、「相互（ｍｕｔｕａｌ）」検討（そのクエリが別のフレーズのリスト上でどこにランク付けされるか）を試験するために独立のナレッジ取得リストを生成することによってこのフレーズを試験することができる。
【０３７３】
ユーザが本システムに対して、同義の複数の単語および／または単語列を与え、さらに関連するが同義ではない単語および／または単語列の対からなるトレーニング用の集合を与えた場合、ナレッジ取得リストの出現およびランク付けに関する同義語または非同義語に対してユニークなパターンを使用して、後で互いに対する同義語となっている単語および単語列を特定することができる。
【０３７４】
同様に、本システムはさらにユーザによって与えられる、互いに特定の関係を有する非同義語である用語（たとえば、反対語、分類構成要素）の例をトレーニング例として使用し、これらの用語間で互いのナレッジ取得リスト上でのこの関係に関する任意の一般的パターンを特定すると共に、別のナレッジ取得リスト上で互いを基準としてこれらの用語のパターンを探し出すことができる。次いで、本システムはこれらのパターンを用いて、これらのパターンを共有する２つの用語間の一般的関係を特定することができる。
【０３７５】
直接相互関係と意味論的トライアンギュレーションの両方の技法を使用すると、別の意味的関係を特定しているナレッジ取得リスト上での出現およびランク付けに基づいてパターンを特定することができる。たとえば、互いに対する分類が共通の構成要素（たとえば「Ｎｅｗ  Ｙｏｒｋ」と「Ｌｏｓ  Ａｎｇｅｌｅｓ」は米国の都市である）となっている単語および単語列のトレーニング例をユーザが本システムに対して与えた後、本システムは、一般化して米国の都市を意味する別の単語および単語列を特定するために使用できるナレッジ取得リスト出現およびランク付けのパターンを特定することがある。
【０３７６】
さらに、異なるグループの分類構成要素と共通のナレッジ取得リストの出現およびランク付けパターンによって、２つの単語および／または単語列が共通分類の構成要素を示すようなより一般的なパターンをさらに特定することができる。たとえば、本システムが、ユーザによって与えられた米国の都市、色、名前、および数を表しているトレーニング用の単語および単語列を用いてナレッジ取得リストを分析し、分類構成要素の一般的な関係を特徴付けるリスト出現およびランク付けのパターンを見いだす場合、本システムは後でこのパターンを用いて分類構成要素としての２つの用語間の関係を全体として特定することができる。
【０３７７】
２．クエリおよびシグネチャ重複を利用した関連付け
この方法は、フィルタ処理技法として単語重複の要件を利用し、ナレッジ取得リスト上で意味的な等価物のみを残留させる。この方法によって、既存のナレッジ取得リストを洗練させること、あるいはこの方法を用いてクエリの意味的な等価物からなる独立のリストを生成することのいずれかが可能となる。この方法は、あるクエリ単語または単語列を取り上げると共に、単語列のユーザ定義のサイズのレンジのユーザ定義の数のクレードル（または、独立のレフトシグネチャおよびライトシグネチャ）を特定する。次に、その各々がより長いユニット単語列（クエリ＋レフトシグネチャ）として一緒に取り上げられるクエリとユーザ定義の数のレフトシグネチャとを足し合わせたものを、ＲＣＦＡ（または、ＩＣＦＡ）を用いて分析し、クエリ＋レフトシグネチャ単語列に対するナレッジ取得リストが生成される。次に、クエリとユーザ定義の数のライトシグネチャとを足し合わせたものをそれぞれ１つのユニットとして取り上げて選択されたクエリ＋ライトシグネチャ単語列に対する多くのナレッジ取得リストを生成させる。次に、クエリ＋レフトシグネチャ単語列に関するナレッジ取得リストのユーザ定義の数の最高ランクの要素について、これらのそれぞれの右側とクエリ＋ライトシグネチャナレッジ取得リストのユーザ定義の数の構成要素の左側との間で重複する単語および単語列が試験される。この最後のステップで特定された各重複する単語列内の重複する１つまたは複数の単語は、典型的にはクエリに対する意味的な等価物である。
【０３７８】
たとえば、クエリ「ｉｎｉｔｉａｌ  ｐｕｂｌｉｃ  ｏｆｆｅｒｉｎｇ」を用いた上に示した例では、特定されたレフトシグネチャ・リストがクエリに足し合わされると共に、これらのより大きな単語列のそれぞれに対してナレッジ取得リストが生成される。したがって、「ｆｏｒ  ａｎ  ｉｎｉｔｉａｌ  ｐｕｂｌｉｃ  ｏｆｆｅｒｉｎｇ」などレフトシグネチャ＋クエリの分析を１つのクエリ自体として使用することによって意味的な等価物が生成される、これは、「ａｎｎｏｕｎｃｅｄ  ｔｈｅ  ｉｎｉｔｉａｌ  ｐｕｂｌｉｃ  ｏｆｆｅｒｉｎｇ」および「ｔｈｅ  ｐｒｏｐｏｓｅｄ  ｉｎｉｔｉａｌ  ｐｕｂｌｉｃ  ｏｆｆｅｒｉｎｇ」など別のレフトシグネチャ＋クエリでも同様である。
【０３７９】
次に、「ｉｎｉｔｉａｌ  ｐｕｂｌｉｃ  ｏｆｆｅｒｉｎｇ  ｐｒｉｃｅ  ｏｆ」および「ｉｎｉｔｉａｌ  ｐｕｂｌｉｃ  ｏｆｆｅｒｉｎｇ  ｏｆ  ｓｔｏｃｋ」などのライトシグネチャ＋クエリ単語列をクエリとして使用することによってこれらのフレーズに対するナレッジ取得リスト（および、可能性のある同義語）が生成される。
【０３８０】
次に、レフトシグネチャ＋クエリリストの要素が、その右側においてライトシグネチャ＋クエリリストのユーザ定義の適格性要素の左側との重複について試験を受ける。重複する単語および単語列は、元のクエリに対して意味的に等価な単語および単語列（たとえば、ｉｎｉｔｉａｌ  ｐｕｂｌｉｃ  ｏｆｆｅｒｉｎｇ）である。こうした結果の一例は、レフトシグネチャ＋クエリ単語列「ａｎｎｏｕｎｃｅｄ  ｔｈｅ  ｉｎｉｔｉａｌ  ｐｕｂｌｉｃ  ｏｆｆｅｒｉｎｇ」が「ｗｅｎｔ  ｐｕｂｌｉｃ  ｗｉｔｈ  ｔｈｅ  ＩＰＯ」を含んだリストを生成し、ライトシグネチャ＋クエリ単語列「ｉｎｉｔｉａｌ  ｐｕｂｌｉｃ  ｏｆｆｅｒｉｎｇ  ｏｆ  ｓｔｏｃｋ」が「ＩＰＯ  ｏｆ  ｅｑｕｉｔｙ」という適格性リスト要素を有していたとすると、「ＩＰＯ」は重複する単語または単語列であり、したがって、「ｉｎｉｔｉａｌ  ｐｕｂｌｉｃ  ｏｆｆｅｒｉｎｇ」という用語の同義語であると推定される。
【０３８１】
クエリ＋シグネチャ重複フィルタ処理技法は別のフィルタ処理方法と組み合わせることができる。一実施形態では、相互直接関係および／または意味論的トライアンギュレーションをクエリ＋シグネチャ重複フィルタ処理方法を利用する前の第１のステップとして利用することができる。
【０３８２】
３．単語同義語フラッディングを利用した関連付け
意味的に同じ単語および単語列を特定するためのすぐ上で記載した本発明の方法およびシステムに加えて、本発明はさらに、単一状態または言語フラッディング法を統合させ、クエリ単語列に対する意味的に等価な単語列の特定やＣＦＡの結果の修正にさらに役立たせることができる。この実施形態は、単語対単語または単語対フレーズの類語集を使用して単語の同義語を特定する。類語集には、個々の単語に加えて、その意味的な等価物と関連付けされたイディオムおよびコロケーションを実装することもできる。
【０３８３】
クエリ単語列は個々の単語（および／またはイディオムおよびコロケーション）まで分解されており、また各単語（および／または各イディオムおよびコロケーション）に関する意味的な等価物からなるリストが類語集（および／またはＣＦＡを用いた単語対単語（または、単語対フレーズ）の意味的等価物）を用いて特定される。次いで、ユーザ定義の最大サイズの単語列内のクエリ単語列単語のそれぞれに関する最小数の同義語を備えた単語列（各単語について最小値の方向に１つの同義語のみをカウントする）に関してテキストのコーパスが検索される。検索基準を満足させるためには、クエリ単語列からの元の単語（その同義語のうちの１つではなく）を使用することができる。この方法は、２つの言語間で単語列翻訳を構築するための本発明のターゲット言語フラッディング法と考え方は同じである、ただし、この実施形態では言語横断的辞書ではなく類語集が使用される。たとえば、共通の単語に関して専門ジャーゴンを定義している専門辞書が使用される場合、本方法は２つの別の言語形態（たとえば、専門的表現と通常表現）の間の翻訳を生成する。たとえば、その類語集が「ｌｏｃａｌｉｚｅｄ」と同じ意味の「ｎｏｎ−ｍｅｔａｓｔａｓｉｚｅｄ」のエントリと、「ｃａｎｃｅｒ」と同じ意味の「ｏｎｃｏｌｏｇｉｃａｌ  ｍａｓｓ」のエントリを含んでいたとすると、フレーズ「ｎｏｎ−ｍｅｔａｓｔａｓｉｚｅｄ  ｏｎｃｏｌｏｇｉｃａｌ  ｍａｓｓ」はユーザ定義の検索パラメータおよびフラッディングを実施するために使用されているテキストに基づいて可能な例のうちとりわけ、フレーズ「ｌｏｃａｌｉｚｅｄ  ｏｎｃｏｌｏｇｉｃａｌ  ｍａｓｓ」、「ｎｏｎ−ｍａｔａｓｔａｓｉｚｅｄ  ｃａｎｃｅｒ」、および「ｌｏｃａｌｉｚｅｄ  ｃａｎｃｅｒ」と同じ意味となる。
【０３８４】
４．単語列クレードルまたはシグネチャパターンの並べ替え
本発明はさらに、任意の単語または単語列の左側および右側にある、ナレッジ取得リスト結果とクエリの間の関係（たとえば、反対語、分類構成要素、コンセプトおよび例、関連する別のナレッジなど）を特定するシグネチャおよびクレードル単語列のパターンを認識するようにトレーニングすることができる。ユーザは関係を特徴付ける一群の例を本システムに対して与えることができると共に、本システムは関係キャラクタを提供する単語列シグネチャおよび／またはクレードルのパターンを学習する。
【０３８５】
たとえば、反対語を認識するように本システムをトレーニングするために、ユーザは次の３つのクエリに対して、各クエリの元のナレッジ取得リストからクエリの反対語となる次の３つの要素を供給することがある。
【０３８６】
【表１６】
2006505076.tif 000018
【０３８７】
ユーザはさらに、後でのトレーニングのために、クエリの同義語およびその反対語に関する追加的な例を与えることができる。次いで、本システムはクエリの反対語に対してユニークなレフトおよび／またはライトシグネチャ（または、クレードル）を探す。
【０３８８】
ナレッジ取得リストの生成など本発明のこの実施形態は、ＣＦＡを使用して、単語および／または単語列の２つの異なるグループ間で共通のレフトシグネチャと共通のライトシグネチャ（また場合によっては、共通のクレードルのこともある）の両方を確立させる。重要なことは、この実施形態はさらにクエリのレフトシグネチャ単語列も調べると共に、これらを、ユーザによって入力されクエリの反対語であると特定された用語のライトシグネチャ単語列と比較し、これらの間での厳密なマッチングの特定を試みることがある。この実施形態はさらに、クエリのライトシグネチャ単語列を調べると共に、これらをユーザによって入力された反対の用語のレフトシグネチャ単語列と比較するこれらの間における厳密なマッチングの特定を試みる。多くの場合、クエリとその反対語の相対する側に出現する同一の概念（または、コンテキスト）をもつ用語間のこれらのパターンはある具体的な関係を示すことになる。ユーザがこれらの間の関係を特徴付ける例を本システムに提供すると、本システムはクエリまたはその同義語に関する例のうちの１つのどのレフトシグネチャがそのクエリの反対概念を表す単語および単語列の例のライトシグネチャと厳密に同じであるかを調べて特定すること、並びにこの逆について調べて特定することができる。クエリのライトシグネチャでありクエリの反対語のレフトシグネチャである単語列を見いだすこと、あるいはクエリのレフトシグネチャでありさらにクエリの反対語のライトシグネチャでもある単語列を特定することによって、この関係を特徴付ける単語列パターンを特定するための基本を提供するのに役立てることができる。本システムが、関連するナレッジのＣＦＡナレッジ取得リスト上で、以前に登場していないがそのクエリに対してこの「反対シグネチャ」を有している用語を特定すると、本システムはクエリに対する戻り値の関係を反対語として特定することができる。
【０３８９】
反対語に対してユニークなこれらのシグネチャおよびクレードルパターンは、本システムに対して後で反対語を特定するためのトレーニングを受けることを可能とさせるパターンを形成することができる。異なる反対語によれば、本システムがまだ出合っていない別の確実な反対語まで一般化するパターンを特定する。関連するナレッジ（意味的な等価物を含む）に対してＲＣＦＡまたはＩＣＦＡを実行する際に本システムが出合う新たな反対語関係は、以前の反対のクレードルまたはシグネチャを用いて実施したトレーニングによっては捕捉できないことがある。こうしたケースが生じると共に、ユーザが本システムに対してナレッジ取得リスト上のクエリ単語列の意味的反対語である結果を特定すると、本システムはクエリ単語列およびその意味的反対語単語列戻り値を追加のトレーニングのために使用して、このタイプの反対語に対するシグネチャ（または、クレードル）の関係を特定することができる。
【０３９０】
反対語に関して記載したこの同じタイプのトレーニング技法は、別の関係を認識するように本システムをトレーニングするために使用することができる。本システムは例を使用してその関係に対してユニークなシグネチャ（または、クレードル）単語列コンテキストパターンを見つけだし、これによってそれを定義している。たとえば、本システムに対してその意味的関係を特徴付ける異なる単語列の例を提供することによって、クエリまたはクエリの例の分類構成要素を認識するように本システムをトレーニングさせることができる。次いで、本システムは、こうした関係を後で特定するために使用できる単語および／または単語列の各グループに対してユニークなクレードル（または、シグネチャ）のパターンを特定する。
【０３９１】
本方法およびシステムは、クエリのライトシグネチャの戻り値のレフトシグネチャに対する同一性のマッチング、並びにクエリのレフトシグネチャの戻り値のライトシグネチャに対する同一性のマッチングを特定し、関係を特定するためのシグネチャ単語列パターンを確立させると共に、その反対語に対してのみ専用であり真の意味的な等価物（または、別の関係）に対しては専用でないクレードルを特定する。この処理は、レフトシグネチャをレフトシグネチャに対して、またライトシグネチャをライトシグネチャに対して比較する際に標準的なＣＦＡ技法を用いるが、この場合には、そのクエリに対して共通のクレードルだけを探すのではなく本システムはクエリの反対語によって共有されるがクエリによっては共有されないクレードルを探す点で異なる。クエリの反対語に対してユニークなクレードルを特定することによって、別の用語の反対語にあたる用語を特定するのに役立てるためにこの単語列パターンを使用することができる。
【０３９２】
たとえば、クエリの反対語によって共有されないクエリのシグネチャまたはクレードルのユニークなパターンは、多くの場合、以下に例示するようにクエリの反対語をクレードルまたはシグネチャ単語列の一部として包含するシグネチャまたはクレードルを含んでいる。たとえば、ドキュメントからなるコーパス内で見いだされた「ｈｏｔ」に関する３つの仮想的クレードルは以下のものであることがあり得る。
【０３９３】
「ｉｔ’ｓ  ｎｏｔ  ＿＿＿＿＿＿  ｉｔ’ｓ  ｃｏｌｄ」
「Ｉ’ｍ  ｎｏｔ  ＿＿＿＿＿＿  Ｉ’ｍ  ｃｏｌｄ」
「ｙｏｕ  ｐｒｏｍｉｓｅｄ  ｉｔ  ｗｏｕｌｄ  ｂｅ  ＿＿＿＿＿＿  ｂｕｔ  ｉｔ’ｓ  ｃｏｌｄ」
【０３９４】
この反対語「ｃｏｌｄ」は、単語「ｃｏｌｄ」が共有しないクエリ単語「ｈｏｔ」に対してユニークなシグネチャを構成する単語列の一部である。ナレッジ取得リストのフィルタ処理および並べ替えに関する本発明のこの実施形態または別の実施形態を使用する前において、ナレッジ取得リスト上で用語「ｈｏｔ」に対してＣＦＡを用いて「ｃｏｌｄ」が高いランク付けとなっている場合であっても、これは、「ｈｏｔ」に対してはユニークであるが「ｃｏｌｄ」に対してはユニークでない別の単語列シグネチャまたはクレードルと共に、「ｃｏｌｄ」が「ｈｏｔ」の反対語として特定されることになる。
【０３９５】
これらの結果は、シグネチャ（または、クレードル）によって形成された、ユニークなタイプの関係を特定するパターンを表している。次いで本システムは、このパターンを使用して、そのシグネチャ（または、クレードル）の比較によって形成される「関係特定」パターンを同じく共有する別の単語および／または単語列対を特定することができる。したがって、本発明の一実施形態では、本システムは、ある単語または単語列を用いて、反対の意味を有する単語および／または単語列を特定するようにクエリを出しており、本システムは、（１）当該クエリの周りにある最も高頻度の単語および／または単語列を特定すること、（２）そのクエリと共通しているがそのタイプではないか、あるいはこれらを同義語と特定するだけの共通性の数値または比率を有している幾つかのシグネチャ（または、クレードル）を有する単語および／または単語列のリストを特定すること、（３）さらにこのシグネチャ（または、クレードル）のこれらの関連する（ただし、同義ではない）単語および／または単語列のこのクエリとのシェアを比較（上述のように、レフトからライトへおよびライトからレフトへと、レフトからレフトへおよびライトからライトへの両方）すること、（４）ステップ３からの結果を以前に特定した反対語単語および／または単語列対のシグネチャと比較すること、を実行することになる。ステップ３で生成された比較のうちのいずれかが（反対語のインジケータであるステップ３で特定されたシグネチャまたはクレードルに基づいて）既知の反対語間のシグネチャ比較によって形成されるパターンと十分に近い（ユーザ定義による）パターンを有していれば、本システムは当該パターンを形成するようにこのクエリと対比されるステップ２からの単語または単語列を特定すると共に、これをクエリの反対語として特定することになる。
【０３９６】
これらの同じ原理は、本システムが、ナレッジ取得リスト戻り値とクエリ（同義語および反対語だけではなく共通分類（たとえば、「ｒｅｄ」および「ｂｌｕｅ」は色であり、「Ｎｅｗ  Ｙｏｒｋ」および「Ｐａｒｉｓ」は場所である）の構成要素も含む）の間の任意の関係、並びに別の任意の意味的関係を特定する際に当てはまる。２つの単語および／または単語列間で共通のレフトからレフトへとライトからライトへのシグネチャ、並びに共通のレフトからライトへとライトからレフトへのシグネチャを位置特定することによって、本システムによって関係の自動的な特定のためにこれらの関係を特徴付けるパターン（これらの関連するシグネチャによって定義された関係を共有する将来の用語対）が出現することになる。本システムはさらに、単語および／または単語列からなるグループを、当該グループに対してユニークなその共通のシグネチャおよびクレードルを基準として自動的に「集団化（ｃｌｕｓｔｅｒ）」すると共に、別のグループに対するその関係を特定することができる。
【０３９７】
本システムによって単語列等価物（または、別の任意の関係）を生成するためのユーザ定義のパラメータは、左または右側においてそのクエリにごく接近しているがクエリにすぐ隣り合ってはいない単語列を含むことができることにも留意すべきである。ユーザ定義のパラメータを調整することは、意味論的意味の表現が典型的にはより効率が低い場合や構造的に型にはまったもの（たとえば、インターネットの「チャットルーム」媒体に限定された会話や別のタイプの会話）であるアプリケーションにおいて特に望ましいものとなり得る。
【０３９８】
ＶＩ．状態横断ナレッジの取得および再構築（翻訳）で使用するための単一状態ナレッジリスト
本発明の追加的な実施形態は、意味的な等価物のリストを生成するためのシステムおよび方法を利用して言語翻訳に対する本発明の使用を支援する。これは、言語横断的データベースに追加すべき単語列翻訳を特定する本発明の方法のうちのいずれかに対する代替方法の１つとして、あるいはこれら方法のうちのいずれかと連携して翻訳を実行するために使用することができる。
【０３９９】
本発明の方法およびシステムは、本発明の機械翻訳の態様を含むコーパスベースの任意の機械翻訳システム（たとえば、ＥＢＭＴ）に対する支援として使用される意味的な等価物を生成するために使用することができる。ソース言語による単語列およびターゲット言語による単語列に対する意味的な等価物を用いるさまざまな実施形態を、正確な翻訳の生成、試験および確認のために使用することができる。さらに、別の実施形態は、シグネチャまたはクレードルの翻訳を使用して完全で正確な翻訳を支援することができる。
【０４００】
たとえば、ある単語列翻訳がある翻訳の完成のために必要とされており、言語横断的関連付けデータベース内にこれを見いだすことができず、また利用可能なパラレルテキストを用いて構築することができない場合、本システムはソース言語の未知の翻訳に対する意味的な等価物を生成すると共に、その意味的に等価な単語列のうちのいずれかがそのデータベース内にターゲット言語による既知の翻訳を有するか否かを判定することができ、あるいは利用可能な言語横断的テキストに基づいて学習することができる。
【０４０１】
別法として、ターゲット言語による単語列翻訳が言語横断的関連付けデータベース内に存在することがあるが、デュアルアンカー・オーバーラップ技法で要求されるように両側において隣り合う単語列翻訳とこれが重複しないことがある。こうしたケースでは、この翻訳はデュアルアンカー・オーバーラップ要件を基準として承認されないことになるが、このターゲット言語単語列翻訳は、ターゲット言語による意味的に等価な単語列を生成し、次いで完全な翻訳として承認されるようにその近傍との重複について試験を受けるために使用することができる。
【０４０２】
意味的な等価物のリストを生成するためのシステムおよび方法を翻訳データベース内でどのように利用できるかに関する別の例は以下のようである。
第１に、ソースドキュメントのうちまだ分解を受けていない部分の左側および右側にあるユーザ定義のサイズの２つの特定のシグネチャを生成する。たとえば、本システムが「Ｉ  ｗｅｎｔ  ｔｏ  ｔｈｅ  ｂａｌｌ  ｐａｒｋ  ｔｏ  ｗａｔｃｈ  ｔｈｅ  ｂａｓｅｂａｌｌ  ｇａｍｅ」というセンテンスを翻訳すると仮定してみる。さらに、「Ｉ  ｗｅｎｔ  ｔｏ  ｔｈｅ」、「ｗｅｎｔ  ｔｏ  ｔｈｅ  ｂａｌｌ  ｐａｒｋ」、「ｔｏ  ｗａｔｃｈ  ｔｈｅ」、および「ｗａｔｃｈ  ｔｈｅ  ｂａｓｅｂａｌ  ｇａｍｅ」に対する言語横断的重複翻訳が本システムにとって既知であると仮定する。本システムは、「ｗｅｎｔ  ｔｏ  ｔｈｅ  ｂａｌｌ  ｐａｒｋ」および「ｔｏ  ｗａｔｃｈ  ｔｈｅ」と重複するフレーズに関する重複するターゲット言語単語列翻訳（たとえば、「ｂａｌｌ  ｐａｒｋ  ｔｏ  ｗａｔｃｈ」（これは未分解フレーズまたは未分解部分として知られる））を有しておらず、両方の言語において隣り合う重複する単語列を伴う翻訳されたセンテンスを承認するためには重複結合を提供することが必要である。ユーザ定義のパラメータが未分解フレーズのすぐ左側にある３語の単語列と、未分解フレーズのすぐ右側にある３語の単語列として定義されている場合、本発明は２つの３語単語列、「特定レフトシグネチャ単語列」（「ｗｅｎｔ  ｔｏ  ｔｈｅ」）および「特定ライトシグネチャ単語列」（「ｔｈｅ  ｂａｓｅｂａｌｌ  ｇａｍｅ」）を戻している。
【０４０３】
第２に、意味的に等価な関連付けを生成するための上述した実施形態のうちのいずれかを使用し、ソース言語によるドキュメントデータベースから、未分解フレーズに対するシグネチャ・リスト（この例では、ＩＣＦＡを用いる）を生成させる。未分解フレーズに対して上述した意味的に等価なシステムおよび方法を用いて生成されたリストを、レフトシグネチャ・リストおよびライトシグネチャ・リストと呼ぶ。
【０４０４】
第３に、特定レフトシグネチャ単語列とレフトシグネチャ・リスト上のすべてのエントリの両方をターゲット言語に翻訳する。この翻訳は、本発明の任意の方法または当技術分野で周知の任意のデバイスを用いて得ることができる。当技術分野で周知の翻訳システムを用いた結果は、上述した本発明の多言語レバレッジの実施形態を使用することによって改善することができる。この処理の結果が「レフトターゲットシグネチャ・リスト」である。特定ライトシグネチャ単語列およびライトシグネチャ・リスト上のすべてのエントリに対しても同様の翻訳処理を実施し、「ライトターゲットシグネチャ・リスト」が生成される。
【０４０５】
第４に、意味的に等価な処理に関して上述のステップ２および４を用いて、左側および右側ターゲットシグネチャ・リストからターゲット言語のドキュメントデータベースを用いてターゲット言語アンカー・リストを生成する。この処理から得られるリストはそれぞれ、レフトターゲットアンカー・リストとライトターゲットアンカー・リストである。
【０４０６】
最後に、レフトターゲットアンカー・リストの戻り値を、ライトターゲットアンカー・リストの戻り値と比較する。レフトターゲットアンカー・リストのうちの少なくとも１つと、ライトターゲットアンカー・リストのうちの１つに出現する結果は、クエリに対する可能性のある翻訳であると共に、これがその上に出現するアンカー・リストの総数に従ってランク付けされる。このランク付けに対しては、精度を向上させるために特定のコンテキスト単語列から導出されたアンカー・リスト上での出現に関して追加的な重み付けを与えることができる。ランク付けはさらに、ある結果がその上に出現するレフトアンカー・リストの数とライトアンカー・リストの数を乗算することによって決定することもできる。さらに、戻り値の総頻度に関する何らかの重み付けおよび／または別の任意のユーザ定義の基準は結果のランク付けに関する１つのファクタとして含めることができる。
【０４０７】
もちろん、ＩＣＦＡを用いる任意のアプリケーションと同様に、上述の実施形態もクエリに対する特定のコンテキストクレードル並びに上述のような別の高頻度の一般的クレードルによってＲＣＦＡを使用して同様に実現することができる。こうしたケースでは、厳密なコンテキストに対する特定のクレードル並びに一般的クレードルがソース言語で生成され、次いでこれがターゲット言語クレードルに翻訳される。次いで、ターゲット言語コーパス上でターゲット言語クレードルを使用し、このクレードルを別のターゲット言語単語列で満たしている。
【０４０８】
未分解フレーズが与えられたときに意味的な等価物を用いてクエリに対する可能性のある翻訳からなるデータベースを構築するための別の実施形態は以下のようである。
第１に、クエリの未分解フレーズの特定レフトおよびライトシグネチャ単語列のみを使用して、上述のようにアンカー・リストが生成される。次いで、レフトシグネチャ・リストおよびライトシグネチャ・リスト（特定レフトおよびライトシグネチャ単語列を除く）を用いて、上述のようにレフトおよびライトアンカー・リストが生成される。次いで（ａ）レフトアンカー・リストおよび／または特定レフトシグネチャ単語列から導出されたアンカー・リストのうちの少なくとも１つと（ｂ）ライトアンカー・リストおよび／または特定ライトシグネチャ単語列から導出されたアンカー・リストのうちの少なくとも１つの上に出現する結果が、これらがその上に出現するアンカー・リストの総数に従ってランク付けされる。特定のコンテキスト単語列から導出されたアンカー・リスト上での出現に対しては、ランク付けの追加的な重み付けを与えることができる。別法として、戻り値がその上に出現するライトアンカー・リストとレフトアンカー・リストの数の積を、ランク付け方法または別の任意のユーザ定義の方法のために使用することが可能である。
【０４０９】
次に、翻訳クエリの未分解部分、並びに上述したランク付けによって生成された意味的な等価物のリストがターゲット言語に翻訳される。これらの翻訳は、本発明のパラレルテキストデータベース構築機構（利用可能なパラレルテキストを使用する）、単語列翻訳を構築するための本発明の別の方法のうちのいずれか、あるいは当技術分野で周知の別の翻訳デバイスのうちのいずれかを使用して得ることができる。当技術分野で周知の翻訳システムを用いた結果は、上述した本発明の多言語レバレッジの実施形態を使用することによって改善することができる。ユーザ定義の数の翻訳結果が同一であれば、この結果は可能性のある翻訳に指定することができる。別の実施形態において、翻訳結果のそれぞれに関する分析を進めるために、本システムは、ターゲット言語によるテキストのデータベースを用いて意味的な等価物からなるリストを生成する。最も多くの数のリスト上（ただし、少なくとも２つのリスト上）に、リストについてのしきい値の最小ランク付け（絶対的および／または相対的）で出現する元のターゲット言語翻訳はクエリの未分解部分の可能性のある翻訳として指定される。
【０４１０】
意味的に等価な分析を用いて未分解単語列翻訳の翻訳を支援する実施形態のすべてではさらに、特定のコンテキスト単語列を用いＣＦＡを実行して特定レフトシグネチャ単語列（または、クレードル）の意味的な等価物と、特定ライトシグネチャ単語列（または、クレードル）の意味的な等価物を生成することによって追加的なシグネチャまたはクレードルを生成することが可能である。特定のシグネチャまたはクレードルに対するこれらの意味的な等価物は、ソース言語による意味的な等価物を構築するための追加的なシグネチャまたはクレードルとして使用することが可能であり、あるいは翻訳されたシグネチャまたはクレードルを用いてターゲット言語の意味的等価物を構築するためにターゲット言語に直接に翻訳することができる。
【０４１１】
ＩＣＦＡまたはＲＣＦＡを用いてある言語から別の言語にドキュメントを翻訳するための別の実施形態では、翻訳しようとするドキュメントのセンテンスおよびセグメントは単語対単語で構文解析されると共に、翻訳しようとするあらゆる単語、並びに対応するレフトシグネチャおよびライトシグネチャ単語列に対してナレッジ取得リストが生成される。ソース言語による単語並びに両言語間の言語横断的辞書を用いて、ターゲット言語によって各単語に対する可能な翻訳を集積することができる。これらのターゲット言語単語は、ターゲット言語による各単語に対するナレッジ取得リストを生成するために使用される。デュアルアンカー・オーバーラップ技法の一派生方法は、ソース言語による近傍のまたはごく接近した単語の各ナレッジ取得リスト内に見いだされる重複する単語列を探し出すと共に、ターゲット言語においても同じ処置が実施される。言語横断的辞書を使用すると、２つの言語によるナレッジ取得リスト上の重複した単語列内の単語を互いに突き合わせて試験し、これらが互いに対する翻訳となっているか否かを確認するユーザ定義のしきい値の単語がナレッジ取得リスト上の重複した単語列内に正確に翻訳されていれば、これらの単語列を翻訳として承認することができる。単語列翻訳はさらに、デュアルアンカー・オーバーラップ技法を用いてこの翻訳を隣り合う単語列と結合させることによってさらに確認することができる。同じ技法は複数の単語長（たとえば、２つの単語）の構文解析ユニットと共に使用することができると共に、翻訳のための本発明または当技術分野で周知の既存の翻訳エンジンは言語横断的辞書ではなく言語間の翻訳ブリッジの役割をすることになる。
【０４１２】
さらに、単語または単語列が有する意味的関係の特定の品質を別の単語または単語列に対して特定する本発明の技法は、互換性のある意味論的用語をソース言語単語列および／またはターゲット言語単語列に関して検索して翻訳を特定する際にトークン設定を受けることを可能とさせる本発明の方法を利用することによって、翻訳アプリケーションにおいて使用することが可能となる。たとえば、言語Ｘにおいて「ｔｅｌｌ  Ｂｏｂ  ｔｏ  ｃｏｍｅ  ｄｏｗｎｓｔａｉｒｓ」を意味する単語列を本発明の方法のうちの１つを用いて英語に翻訳しようとしていると仮定してみる。言語Ｘおよび／または英語のテキストがこの単語列は有していないが、単語列「ｔｅｌｌ  Ｊｉｍ  ｔｏ  ｃｏｍｅ  ｄｏｗｎｓｔａｉｒｓ」および「ｔｅｌｌ  Ｍａｒｙ  ｔｏ  ｃｏｍｅ  ｄｏｗｎｓｔａｉｒｓ」は有している場合、これらの単語列を用い、単語「Ｂｏｂ」の代わりに「名前トークン（ｎａｍｅ  ｔｏｋｅｎ）」を用い、次いで最終的な出力翻訳においてこの名前トークンに「Ｂｏｂ」の翻訳を代入することによって翻訳の特定を支援することが望ましい。
【０４１３】
翻訳において互いに互換性をもつのが通常であるような名前、日付、数、および曜日などの既知の等価分類の翻訳において分類トークンが使用されることが当技術分野で知られており、このためこの形態をした翻訳の１つがすべての分類構成要素に関する翻訳の働きをすることになる。当技術分野で周知のこれらの技法は、前もって等価分類に既知の要素を埋め込むための調査をしており、このためこれらに出合った時点でこれらの特定が可能である。この方法はある１つの分類にだけ当てはまる既知の分類構成要素では十分機能するが、ある単語が２つ以上の分類に当てはまる場合や、本システムがある種の馴染みのない分類構成要素（たとえば、名前）であるような単語または単語列に出合った場合には、この最新技術は翻訳候補のターゲットテキストを検索する際に分類トークンを使用することができない。
【０４１４】
本発明は、本システムに対する既知の分類構成要素でない単語および単語列に対して分類トークンを使用するための方法を提供する。この方法は、言語横断的データベースまたはコーパス内に表現されていない任意の単語列を分析し、より大きな未知の単語列（または、未知の単語列の前および／または後に隣り合う単語を付加することによって生成されるその拡張形）の内部にある単語または下位単語列がこのより大きな未知の単語列内の単語または単語列がトークン設定可能な分類にあたる構成要素であると特定するシグネチャ（または、クレードル）であるか否かを確認するための調査をする。
【０４１５】
たとえば、翻訳しようとする単語列が「ｔｅｌｌ  Ｊｅｒｏｍｅ  ｔｏ  ｃｏｍｅ  ｄｏｗｎｓｔａｉｒｓ」の意味であると共に、本システムがデータベース内にこの単語列翻訳を有しておらず、利用可能なドキュメント内にこれを見いだすことができない場合、本システムは、クレードル「ｔｅｌｌ  ＿＿＿＿＿＿  ｔｏ  ｃｏｍｅ  ｄｏｗｎｓｔａｉｒｓ」が可能な「名前分類」インジケータであること、並びに単語「Ｊｅｒｏｍｅ」が、名前トークンとして分類すべき名前クレードルのユーザ定義の数または比率を満たすだけコーパス内で十分に別の単語列内に出現することを特定することがある。本システムはこの情報を用い、このクレードル「ｔｅｌｌ  ＿＿＿＿＿＿  ｔｏ  ｃｏｍｅ  ｄｏｗｎｓｔａｉｒｓ」を有し、クレードルに別の任意の名前を埋め込んだこのコーパスからの単語列を使用して、名前Ｊｅｒｏｍｅがトークン設定された後に「ｔｅｌｌ  Ｊｅｒｏｍｅ  ｔｏ  ｃｏｍｅ  ｄｏｗｎｓｔａｉｒｓ」に対する翻訳を構築することができる。
【０４１６】
さらに、ある単語または単語列が２つの意味を有しており、そのうちの一方の意味だけがある分類の一部となっているたびことに、特定のクレードル（または、独立のレフトシグネチャおよびライトシグネチャ）によってどちらの意味を使用すべきかが決定される。たとえば、センテンスが「ｇｉｖｅ  ｍｅ  ｔｈｅ  ｂｌｕｅ  ｐａｉｎｔ  ｂｅｆｏｒｅ  ｙｏｕ  ｇｏ」であれば、クレードル「ｇｉｖｅ  ｍｅ  ｔｈｅ  ＿＿＿＿＿＿  ｐａｉｎｔ」や色であることが確定された「ｂｌｕｅ」に対する既知のシグネチャに基づいて、本システムは「ｂｌｕｅ」を色であるとトークン設定する。しかし、その単語列が「Ｉ  ｆｅｅｌ  ｂｌｕｅ  ｓｉｎｃｅ  ｔｈｅ  ｂｒｅａｋｕｐ」の場合は、クレードルは色分類に当てはまらないが上述の方法に基づいて「ｂｌｕｅ」と共に「感情（ｅｍｏｔｉｏｎｓ）」分類の構成要素である「ｓａｄ」のような単語でこれを置換することが可能であるため、本システムは「ｂｌｕｅ」が色であるとトークン設定しない。
【０４１７】
ＶＩＩ．単一状態のナレッジ再構築
ちょうどデュアルアンカー・オーバーラップ技法によって言語を横断した適正な近傍の単語列翻訳をつなぎ合わせるのと同様に、同じオーバーラップ技法を使用し、より長い概念を重複する下位ユニットに構文解析し、この下位ユニットに対する意味的な等価物を生成すると共に、同義の下位ユニットがその近傍（近傍は元のテキストとすることや、元のテキストの同義語とすることができる）と重複する場合に同義の下位ユニットを元のテキストに代入することによって、より長い任意の概念を単一の言語による異なる多くの方法で言い換えることができる。これは、テキストマイニング、検索および取り出し、並びに音声認識、自然言語インタフェース、および複雑な人工知能アプリケーションに関して有効なアプリケーションである。
【０４１８】
たとえば、「ｗｈｅｎ  Ｉ  ｇｅｔ  ｈｏｍｅ  ｆｒｏｍ  ｓｃｈｏｏｌ  Ｉ  ｍｕｓｔ  ｄｏ  ｍｙ  ｈｏｍｅｗｏｒｋ  ｂｅｆｏｒｅ  Ｉ  ｇｏ  ｏｕｔ  ｔｏ  ｐｌａｙ  ｗｉｔｈ  ｍｙ  ｆｒｉｅｎｄｓ」というステートメントを取り上げてみる。構文解析した以下の下位ユニットに対する意味的に等価なフレーズは、ＲＣＦＡまたはＩＣＦＡナレッジ取得分析、並びに意味等価フィルタ処理技法を実施することによって本システムに対して既知であることがある。
【０４１９】
１．「ｗｈｅｎ  Ｉ  ｇｅｔ  ｈｏｍｅ  ｆｒｏｍ  ｓｃｈｏｏｌ  Ｉ  ｍｕｓｔ」
ａ．「ｗｈｅｎ  Ｉ  ｃｏｍｅ  ｈｏｍｅ  ｆｒｏｍ  ｓｃｈｏｏｌ  Ｉ  ｍｕｓｔ」
ｂ．「ｗｈｅｎ  Ｉ  ａｒｒｉｖｅ  ｈｏｍｅ  ｆｒｏｍ  ｓｃｈｏｏｌ  Ｉ  ｂｅｔｔｅｒ」
ｃ．「ａｓ  ｓｏｏｎ  ａｓ  Ｉ  ｃｏｍｅ  ｈｏｍｅ  ｆｒｏｍ  ｓｃｈｏｏｌ  Ｉ  ｈａｖｅ  ｔｏ」
２．「Ｉ  ｍｕｓｔ  ｄｏ  ｍｙ  ｈｏｍｅｗｏｒｋ  ｂｅｆｏｒｅ  Ｉ  ｇｏ  ｏｕｔ」
ａ．「Ｉ  ｈａｖｅ  ｔｏ  ｄｏ  ｍｙ  ｈｏｍｅｗｏｒｋ  ｂｅｆｏｒｅ  Ｉ  ｇｏ  ｏｕｔ」
ｂ．「Ｉ  ｂｅｔｔｅｒ  ｄｏ  ｍｙ  ｓｃｈｏｏｌｗｏｒｋ  ｂｅｆｏｒｅ  Ｉ  ｈｅａｄ  ｏｕｔ」
ｃ．「Ｉ  ｍｕｓｔ  ｇｅｔ  ｍｙ  ｈｏｍｅｗｏｒｋ  ｄｏｎｅ  ｂｅｆｏｒｅ  Ｉ  ｌｅａｖｅ  ｔｈｅ  ｈｏｕｓｅ」
３．「ｇｏ  ｏｕｔ  ｔｏ  ｐｌａｙ  ｗｉｔｈ  ｍｙ  ｆｒｉｅｎｄｓ」
ａ．「ｈｅａｄ  ｏｕｔ  ｔｏ  ｐｌａｙ  ｗｉｔｈ  ｍｙ  ｆｒｉｅｎｄｓ」
ｂ．「ｌｅａｖｅ  ｔｈｅ  ｈｏｕｓｅ  ｔｏ  ｈａｎｇ  ｏｕｔ  ｗｉｔｈ  ｍｙ  ｐｏｓｓｅ」
ｃ．「ｇｏ  ｏｕｔ  ｔｏ  ｈａｎｇ  ｗｉｔｈ  ｍｙ  ｂｕｄｄｉｅｓ」
【０４２０】
上述の意味的に等価な単語列リスト、並びにオーバーラップ技法によって、元のステートメント全体を表現するための多種多様な代替的な方法を提供することができる。たとえば、代替的なステートメントは以下となることがあり得る。
【０４２１】
ｗｈｅｎ  Ｉ  ａｒｒｉｖｅ  ｈｏｍｅ  ｆｒｏｍ  ｓｃｈｏｏｌ  Ｉ  ｂｅｔｔｅｒ
Ｉ  ｂｅｔｔｅｒ  ｄｏ  ｍｙ  ｓｃｈｏｏｌｗｏｒｋ  ｂｅｆｏｒｅ  Ｉ  ｈｅａｄ  ｏｕｔ
ｈｅａｄ  ｏｕｔ  ｔｏ  ｐｌａｙ  ｗｉｔｈ  ｍｙ  ｆｒｉｅｎｄｓ
【０４２２】
冗長性を排除した後、本システムは「ｗｈｅｎ  Ｉ  ａｒｒｉｖｅ  ｈｏｍｅ  ｆｒｏｍ  ｓｃｈｏｏｌ  Ｉ  ｂｅｔｔｅｒ  ｄｏ  ｍｙ  ｓｃｈｏｏｌｗｏｒｋ  ｂｅｆｏｒｅ  Ｉ  ｈｅａｄ  ｏｕｔ  ｔｏ  ｐｌａｙ  ｗｉｔｈ  ｍｙ  ｆｒｉｅｎｄｓ」を元のクエリに対する同義の表現であるとして提示する。
【０４２３】
ＶＩＩＩ．ＣＦＡアプリケーションの適用範囲
Ａ．概説
その核心において、関連付けデータベース構築技法は、（ｉ）線形的または順序づけされた方式で編成されたデータユニットを取り上げるステップと、（ｉｉ）このデータを全体に対する可能なすべての隣り合う部分集合に分解するステップと、（ｉｉｉ）調査に利用可能なすべてのデータユニット内で部分集合が互いに（概して極めて）接近して再出現する頻度に基づいてすべてのデータ部分集合間の関係を構築するステップと、を含む。ＣＦＡの核心において、本システムは、２つ以上の再出現するデータセグメントによって共有されるある種の関連付けを解明するために再出現するデータセグメントのグループ間で頻繁に再出現する近接関係を特定する。したがって、データベース生成および共通頻度分析で使用した同じ技法を利用して、別の多くのタイプのデータマイニング、テキストマイニング、ターゲット認識、および関連付けされた概念間でのパターン認識を必要とする別の任意のアプリケーションに関するパターンを認識することができる。さらに、これらのタスクはテキスト内における単語列パターンの発見に限定されない。
【０４２４】
言語翻訳では、概念の具現化形態はドキュメントで表現されており；音楽では、その具現化形態は同じ作曲内容その他を表す楽譜や音響周波数のディジタル表現であることがある。ビデオとオーディオという２つの媒体を使用して、野球選手が空振りをして三振アウトとなったビデオクリップと、「ｓｔｒｉｋｅ  ｏｕｔ（三振）」という単語列の関連付けについても、同様の技法を用いて関連付けされることがあり得る。野球選手が三振してベンチに戻って行くという不変の一般的視覚表現形と、「ｓｔｒｉｋｅ  ｏｕｔ」という単語列（または、「ｓｔｒｉｋｅ  ｏｕｔ」を意味すると分かる音響周波数）とは、かなりのサンプルサイズにわたって極めて高い概念横断頻度を有している。視覚データとして符号化したときに空振りであるとの認識を一般化するためのメカニズムによって、本システムはこの状況で動作可能となる。
【０４２５】
別の例として、ある視覚化ソフトウェアの共通の目標では、画像内に人がいるかいないかを自動的に判定するためのシステムによる視覚画像の分析が必要である。目下の最新技術の視覚化テクノロジまたは画像認識テクノロジではこれは非常に困難なタスクであるが、本発明はＣＦＡを使用し、画像のうちの人間に対応する区画内において概略のフィーチャ（たとえば、ある半径以内にある）を見いだすことによって「人」のシグネチャを学習することができる。この実施形態によれば、本システムは画像コーパスを備え、このコーパス上で人を構成する画素配列と人以外の物を構成する画素配列との間で顕著な要因を見いだすようにトレーニングすることが要求される。一方法は本システムに対して、光感受性のレンズセンサと、熱を放出する物体を識別する赤外線センサの両方を用いて撮影した像を使用させる。次いで、本システムは、熱を放出する物体と熱を放出しない物体との間の関係を識別する光感受性画素のパターンを認識するようにトレーニングをする。次いで本システムは、この熱を放出するグループの中からさらに熱を放出する非人間の要素（別の動物、火災、など）と人との間の識別をするように、その画素パターンのトレーニングを洗練させる。
【０４２６】
一般的な事柄として、本発明は与えられた任意の「対象概念」を、そのすべてのコンテキストにおいてこの対象概念の周囲に出現する概念のシーケンスに基づいて定義する。ある意味で、本発明は各対象概念を、この対象概念を誘導するとして見いだされた概念およびこの対象概念に続くものとして見いだされた概念を含むこれを取り巻く概念の全体集合（この概念が表現される形式にはよらない）によって定義している。ある概念が記述言語で表現されている場合（流れ（ｆｌｏｗ）、順序、またはシーケンスによって表現されるように）これを取り囲み定義するための「時間（ｔｉｍｅ）」の次元が存在する。英語におけるレフトシグネチャは、任意のクエリに対して「時間」的にすぐ前に出現する異なる概念を表しており、また英語におけるライトシグネチャは「時間」的にクエリ概念の次に見いだされる異なる概念を表している。
【０４２７】
テキスト以外のある種の媒体における概念の表現形は、対象概念を取り巻く「空間（ｓｐａｃｅ）」に対して追加的な次元を付加する。これらの追加的な次元によって、複数の時間ユニットがある概念に関して提供するコンテキストに加えて、対象概念に対する別の定義のコンテキストが供給される。たとえば、口述言語は概念シーケンス内の各概念に対して（対象概念のすぐ前および後にある概念に対する引き続き極めて重要な特定に加えて）音色、イントネーション、および言葉の調子、その他の形式をしたコンテキスト（シグネチャ）を付加する。ある概念の視覚的表現形は周囲の物理的（または、知覚された）次元を付加し、これにより時間を経て動いた場合にその前と後に来る概念シーケンスからのみならず、時間を経ても動かない概念に対する追加的なコンテキストも提供している。もちろん、概念の視聴覚的表現、並びに別の同時多重検知表現によって、複数の時間ユニットにわたる周辺概念のシーケンスによって提供される重要なコンテキスト以外に、時間に関する孤立的な各概念を定義するのに役立つ多数の次元の周辺コンテキストが追加される。
【０４２８】
Ｂ．データ圧縮
概念からなるナレッジベースがＣＦＡを用いて単一状態内に（または、状態横断ナレッジ取得を用いて状態の間に）生成された後、各言語内および異なる言語間での同じ概念を統合させた異なる単語および単語列は、各概念に対してある数または何か別のユニークな効率のよい特定用ラベルまたはトークンを割り当てることによって共通に特定することができる。このため必然的に、極めて強力なデータ圧縮方法およびシステムが提供される。既存の状態による表現に対して、別の状態におけるデータポイントとの特定の関連付けが割り当てられると共に、データベース内でカタログ化されている、これら２つの状態間での変換が可能となる。
【０４２９】
たとえば、ある形態、状態、または言語で表された各「概念」には、１つの数（または、電磁波スペクトル上のある周波数）を割り当てることができる。概念のある組み合わせをある箇所から別の箇所まで転送させようとする場合、これらを重複する概念とするように構文解析させることができると共に、構文解析した概念のこれらの表現をこれらの割り当てられたトークン（たとえば、数、電磁周波数、その他）に変換することができる。これらのトークンを用いることによって、ある箇所から別の箇所まで電磁波スペクトルまたは帯域幅の別の形態（並びに、送信符号器装置および受信復号器装置）を用いて転送するのに要するデータ量が圧縮される。
【０４３０】
ある概念の転送には、最初の時点で対（概念、ユニークな数）を、またこれに続く時間には数のみを伝送することが必要となる。本発明におけるこのテクノロジの多重プロセッサ式の実現形態では、プロセッサ間での同じ効率のよい内部伝送を、ある距離にある概念の伝送として（たとえば、ユニークな数によって）実現させることがある。伝送された概念は、概念記述を伴うこれらのユニークな識別子（ある数、電磁周波数、または別の任意の識別子でありユニークな識別子を符号化させる方法によらない）を代入することによって復号化される。
【０４３１】
ＩＸ．スマートアプリケーション用の単一状態ＣＦＡ
本発明は、別の実施形態では、質問、リクエストまたはステートメントで一緒に出現する２つ以上の異なる単語列からなるパターンのある種の組み合わせに関する特定に基づいてある種のＣＦＡを自動的に実行するようにユーザによって指令することができる。ユーザは、２つ以上の異なる単語列からなるパターンの存在が（さまざまなサイズを有する２つ以上の単語列へのさまざまな代替的な構文解析によって、ある種の近接度や順序にある既知の単語列の組み合わせを特定した後に）ある種のＣＦＡをトリガする複雑なカテゴリビンの一部となるように本システムに指令する。これらのＣＦＡは、本システムに対してナレッジベースに現在格納されている以前のＣＦＡによる以前に学習した情報にアクセスすることを要求することがあり、あるいは使用しようとするドキュメントデータベース（または、ウェブや別の利用可能なコーパス）からの新たな情報やナレッジベース内に後で使用するために格納された情報に関する学習を要求することがある。ＣＦＡの各結果について、本システムは、ナレッジベースから情報を取り出したり、あるいは以前のトレーニングやユーザによるトリガ（または、本システムが自己学習したトリガ）に基づいて、本システムが質問に対する答えを得るかタスクを実行し終わるまで次のＣＦＡ（または、以前のＣＦＡによってトリガされた一連のＣＦＡ）を実行することになる。
【０４３２】
本発明は、本発明の方法を使用してナレッジ取得リストを生成し、フィルタ処理技法を使用してリクエスト、質問、またはステートメント内のすべての構文解析した単語および単語列に対する意味的に等価な単語および単語列を特定することができる。一実施形態では、本方法およびシステムは異なるタイプの質問を認識するようにトレーニングを受ける。たとえば、本システムが「Ｗｈｅｒｅ  ｃａｎ  Ｉ  ｓｅｅ  ｋａｎｇａｒｏｏｓ  ｉｎ  Ａｍｅｒｉｃａ？」といった質問を受けたとすると、本システムはユーザによって「Ｗｈｅｒｅ  Ｄｏｅｓ  Ｏｎｅ  Ｆｉｎｄ  ＿＿＿＿＿＿」カテゴリビンにカテゴリ分類され、以前にトレーニングを受けユーザによってラベル付けされる可能性があるものと認識するようにトレーニングされることがあり得る。ユーザは、このタイプの質問の１つまたは複数の例に対して上述した意味的に等価な生成器（および、オーバーラップ技法）を用いてさまざまな代替的な質問形態を認識するように本システムをトレーニングすることができる。本システムに対するトレーニングが済み本システムがこうした質問のさまざまな特定の例を認識できるようになった後、このタイプの質問が特定されたときに、指定された実行すべき次のＣＦＡを起動させて質問に対する答えを提供させるようなトリガをユーザによって設定することができる。
【０４３３】
たとえば、本システムは、意味的に等価な分析およびフィルタ処理を介して「ｗｈｅｒｅ  ｃａｎ  Ｉ  ｇｏ  ｔｏ  ｓｅｅ  ＿＿＿＿＿＿」、「ｗｈｅｒｅ  ｃａｎ  ｙｏｕ  ｔｅｌｌ  ｔｈｅ  ｔｏ  ｇｏ  ｔｏ  ｓｅｅ  ＿＿＿＿＿＿」、および「ｗｈｅｒｅ  ｃａｎ  Ｉ  ｆｉｎｄ  ＿＿＿＿＿＿」がすべて「Ｗｈｅｒｅ  Ｄｏｅｓ  Ｏｎｅ  Ｆｉｎｄ  ＿＿＿＿＿＿」質問カテゴリビンの要素であることを学習することになる。
【０４３４】
同様に、本システムはさらに、ＲＣＦＡまたはＩＣＦＡを介した意味的等価生成を用い、「ｓｅｅ  ｋａｎｇａｒｏｏｓ」（たとえば、「ｗａｔｃｈ  ｋａｎｇａｒｏｏｓ」）および「ｉｎ  Ａｍｅｒｉｃａ」（たとえば、「ｉｎ  ｔｈｅ  ＵＳ」）に対するカテゴリまたは概念ビンを集積する。したがって、本システムは、ＣＦＡを実施するために使用する次の組の単語および／または単語列をトリガする異なる分類の構成要素の組み合わせの存在を認識することができる。したがってユーザは、あるシーケンス内のこれらのパターンのビン要素を認識し、これらによってこのタイプの「Ｗｈｅｒｅ  Ｄｏｅｓ  Ｏｎｅ  Ｆｉｎｄ  ＿＿＿＿＿＿」の質問に対する答えを特定するために必要なＣＦＡの処理方針をトリガできるように本システムをトレーニングすることができる。
【０４３５】
さらに、「Ｗｈｅｒｅ  Ｄｏｅｓ  Ｏｎｅ  Ｆｉｎｄ」の部分はセンテンス（たとえば、「Ｉｆ  Ｉ  ｗａｎｔ  ｔｏ  ｓｅｅ  ｋａｎｇａｒｏｏｓ  ｗｈｉｌｅ  Ｉ’ｍ  ｉｎ  Ａｍｅｒｉｃａ，ｗｈｅｒｅ  ｄｏ  ｙｏｕ  ｓｕｇｇｅｓｔ  Ｉ  ｇｏ」）の先頭部分にないことがある。「ｗｈｅｒｅ  ｄｏ  ｙｏｕ  ｓｕｇｇｅｓｔ  Ｉ  ｇｏ」はこのシーケンス内の最後の概念である。したがってユーザは、コンセプトのこの形態およびシーケンスを、人工知能アプリケーションを実行するためのＣＦＡ分析に対する「Ｗｈｅｒｅ  Ｄｏｅｓ  Ｏｎｅ  Ｆｉｎｄ  ＿＿＿＿＿＿」の質問カテゴリビンの要素として認識するように本システムをトレーニングすることになる。
【０４３６】
一実施形態では、ユーザは本システムに対して、「Ｗｈｅｒｅ  Ｄｏｅｓ  Ｏｎｅ  Ｆｉｎｄ  ＿＿＿＿＿＿」の質問を提示するカテゴリビンからの概念シーケンスに出合ったときに、本システムが適正な答えとなるように「Ｐｌａｃｅｓ」の概念カテゴリビンに当てはまる答えを提供するようなトリガを設定することができる。正しい場所（ｐｌａｃｅ）を把握することが、「Ｗｈｅｒｅ  Ｄｏｅｓ  Ｏｎｅ  Ｆｉｎｄ  ＿＿＿＿＿＿」の質問の単語列グループの認識によってトリガされるＣＦＡの目標となる。
【０４３７】
ユーザは、「Ｗｈｅｒｅ  Ｄｏｅｓ  Ｏｎｅ  Ｆｉｎｄ  ＿＿＿＿＿＿」のタイプの質問に出合ったときに、そのクエリが確認するように要求するこの例では「ｋａｎｇａｒｏｏｓ」などのオブジェクトと最も関連付けが大きい（すなわち、高頻度でこの左または右側のすぐ次にある（または、近くにある））「Ｐｌａｃｅ」カテゴリビンの要素を探すように本システムをトレーニングすることがある。「ｐｌａｃｅｓ（場所）」を「オブジェクト（ｏｂｊｅｃｔ）」と最も大きく関連付けさせるものには、単にテキスト内でそのオブジェクトの左または右側ですぐ次または近くにくる頻度カウントに限ることがあり、あるいは、本システムがオブジェクトの周囲で、ある場所内でそのオブジェクトを見つけることができることを示す特定の単語列シグネチャまたはクレードルを認識するようにトレーニングすることを含むことがある。これがその質問内にある唯一の情報であれば、「Ｐｌａｃｅｓ」ビンについての「ｋａｎｇａｒｏｏｓ」に対する関連が最も大きい要素は「Ａｕｓｔｒａｌｉａ」となることがある。しかしこの例では、この質問は、「Ｐｌａｃｅ  Ｒｅｓｔｒｉｃｔｉｏｎ」カテゴリビンとして認識するようにユーザが本システムに対してトレーニングしていることもあり得るような要素（「ｉｎ  Ａｍｅｒｉｃａ」）も包含している。ユーザは本発明に対して、質問者が見たいもの（「ｋａｎｇａｒｏｏｓ」）と場所限定（Ｐｌａｃｅ  Ｒｅｓｔｒｉｃｔｉｏｎ（「ｉｎ  Ａｍｅｒｉｃａ」））の間でＣＦＡをトリガするようにトレーニングすることができる。これらの２つのデータセグメント間の最高の関連付けは、「ｔｈｅ  ｚｏｏ」、「ｔｈｅ  Ｓａｎ  Ｄｉｅｇｏ  Ｚｏｏ」または「ｏｎ  ＴＶ」となることがあり得る。「ｏｎ  ＴＶ」は従来の「Ｐｌａｃｅ」カテゴリビンには当てはまらないことがあることに留意されたい。しかし、クエリ「ｗｈｅｒｅ  ｃａｎ  Ｉ  ｓｅｅ」は「Ｈｏｗ  Ｃａｎ  Ｏｎｅ  Ｖｉｅｗ  ＿＿＿＿＿＿」カテゴリビン（並びに、「Ｗｈｅｒｅ  Ｄｏｅｓ  Ｏｎｅ  Ｆｉｎｄ  ＿＿＿＿＿＿」ビン）に当てはまる可能性がある。これには「ｏｎ  ＴＶ」が含まれることになり、したがって、スマートアプリケーションは「Ｐｌａｃｅ」ビン、並びにユーザによって確立されるか本システムによって学習されたビン（たとえば、「Ｗａｙｓ  ｔｏ  Ｖｉｅｗ  Ｔｈｉｎｇｓ」ビン）から答えを出すことが可能となる。
【０４３８】
さらに複雑な別の質問には、あるタイプの質問またはリクエストに対処するために、マルチステップのトリガスキームの一部としてＣＦＡの結果に対して別のＣＦＡをトリガするように要求することがある。上述したようにユーザは、一般的カテゴリに当てはまる異なる単語列パターン、並びに「思考過程（ｔｈｏｕｇｈｔ  ｐｒｏｃｅｓｓ）」やユーザがそれを利用するように本システムをトレーニング済みの処理方針に基づいてこれらのトリガステップを使用するように本システムをトレーニングすることができる。
【０４３９】
本システムは、すぐ上で記載したある種のＣＦＡに対してある種のトリガを利用するようにユーザによってトレーニングされる。ユーザが本システムをトレーニングすると共に、問題を解くためにトリガの臨界質量（ｃｒｉｔｉｃａｌ  ｍａｓｓ）に到達した場合、本システムはある種のＣＦＡをトリガする既知の複数の単語列パターンを伴う未知の複数の単語列パターン（類似性判定のためにＣＦＡの意味的等価分析並びに重複を使用する）間の類似性に基づいて、新たな単語列パターンに出合ったときに適正な次のステップのＣＦＡをトリガする方法をいかにして認識するかの学習を開始する。次に、本システムは、このトリガグループ内において類似性を特定すると共に、これらを用いて新たな単語列パターンに対するトリガを確認する。さらに、ユーザは、本システムが新たな問題を解くための自動トリガを設定するように処理方針のトリガを設定することがある。
【０４４０】
当業者であれば理解するであろうように、本発明の精神および趣旨を逸脱することなく熟練した技能者によって上述した装置および方法に関して多くの変更を実施することができる。
ＡＰＰＥＮＤＩＸ
【０４４１】
【表１７−１】
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【０４４２】
【表１７−２】
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【０４４３】
【表１７−３】
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【０４４４】
【表１７−４】
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【０４４５】
【表１７−５】
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【０４５３】
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【０６０９】
【表２０−４０】
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【０６１０】
【表２０−４１】
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【０６１１】
【表２０−４２】
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【０６１２】
【表２０−４３】
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【０６１３】
【表２０−４４】
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【０６１４】
【表２０−４５】
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【０６１５】
【表２０−４６】
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【０６１６】
【表２０−４７】
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【０６１７】
【表２０−４８】
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【０６１８】
【表２０−４９】
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【０６１９】
【表２０−５０】
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【０６２０】
【表２０−５１】
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【図面の簡単な説明】
【０６２１】
【図１】本発明による頻度関連付けデータベースの一実施形態の図である。
【図２】本発明の方法を実現するための本発明のコンピュータシステムの一実施形態の図である。
【図３】本発明の方法を実現するためのプログラムを含んだ本発明のコンピュータシステムのメモリデバイスの図である。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【国際調査報告】
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