(57)【要約】多数の地名を処理するためのコンピュータによって実行される方法であって：大量の資料において、多数の地名の中で地名の読みの中における地理−原文の相互関係を識別するステップと、多数の地名から選択されたそれぞれの地名のために、選択された地名が対応する地理的な位置に言及するという信頼のための値を作り出すために識別される地理−原文の相互関係を使うステップとを具備することを特徴とする。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
多数の地名を処理するためのコンピュータによって実行される方法であって：
大量の資料において、多数の地名の中で地名の読みの中における地理−原文の相互関係を識別するステップと、
多数の地名から選択されたそれぞれの地名のために、選択された地名が対応する地理的な位置に言及するという信頼のための値を作り出すために識別される地理−原文の相互関係を使うステップとを具備することを特徴とするコンピュータによって実行される方法。
【請求項２】
検索の問合せに対しての関連に従って文書を順位づけるために、多数の地名のために作り出された信頼を使うステップを含む請求項１に記載のコンピュータによって実行される方法。
【請求項３】
多数の地名のための信頼のための最初の値の設定を選択するステップと、そして、資料の中で識別される地理−原文の相互関係に基づいて最初の値の設定を修正することを含む信頼のための値を作り出すために、識別される地理−原文の相互関係を使うステップとを有する請求項１に記載のコンピュータによって実行される方法。
【請求項４】
多数の地名のための信頼のために最初の値の設定を選択するステップが上記方法に使うことを含む請求項３に記載のコンピュータによって実行される方法。
【請求項５】
地理−原文の相互関係を識別することは、資料の文書の中でお互いに近くの地理的な場所を関連づけた資料の地名で文書内を識別することを含む請求項１に記載のコンピュータによって実行された方法。
【請求項６】
地理−原文の相互関係を識別することは、原文の近傍にある地名の地理的な言及の中の空間の相互関係を識別することを含む請求項１に記載のコンピュータによって実行された方法。
【請求項７】
原文の近傍は、同じ文書の中で意義がある請求項６に記載のコンピュータによって実行された方法。
【請求項８】
原文の近傍は、同じ文書の中で、又は同じ文書と密接にリンクされた他の文書の中であることを意味する請求項６に記載のコンピュータによって実行される方法。
【請求項９】
さらに、地理−原文の相互関係を識別する前に、名前が付けられたエンティティに標識を付けることで資料を処理するステップを有する請求項１に記載のコンピュータによって実行される方法。
【請求項１０】
多数の地名を有する文書を順位づけるのに有効なコンピュータで実行可能な情報生成方法であって、対応する多数の（地名、場所）の組があるとともに、その（地名、場所）の組の地名がその（地名、場所）の組の場所を意味するという信頼度のための対応値を、多数の（地名、場所）の各（地名、場所）の組と関連付け、
多数の（地名、場所）の組から選択された（地名、場所）の組に対して、
（１）地理的に、選択された（地名、場所）の組の場所と関係があると関連づけられた場所を持っている文書の中でもう１つの地名が存在しているかどうか決定するステップと、
（２）もし、選ばれた（地名、場所）の組の場所と地理的に関係があると関連付けられた文書の中で地名が識別されるなら、選択された（地名、場所）の組のために信頼の値を増進するステップとを具備することを特徴とする、文書を順位づけるために有用な情報を生成するコンピュータによって実行される方法。
【請求項１１】
地理的にその（地名、場所）の組の場所と関係がある関連づけられた場所を持っている文書の中で、もう一つの地名が存在しているかどうか決定することが、選択された（地名、場所）の組の場所を含む関連付けられた地理的な地域を持っているもう１つの地名を識別することを含む請求項１０に記載のコンピュータによって実行される方法。
【請求項１２】
地理的にその（地名、場所）の組の場所と関係がある関連づけられた場所を持っている文書の中で、もう１つの地名が存在しているかどうか決定することが、地理的に近くに選ばれた（地名、場所）の組の場所である関連付けられた場所を持っているもう１つの地名を識別することを含む請求項１０に記載のコンピュータによって実行される方法。
【請求項１３】
さらに、識別される地名に関係づけられる場所と選ばれた（地名、場所）の組の場所との間の地理的な距離を計算するステップを含む請求項１２に記載のコンピュータによって実行される方法。
【請求項１４】
前記増進ステップは、計算された地理的な距離を入力変数として、当該入力変数の値の増加に対して単調に減少させる調整増進関数を計算することによって調整値を計算することをも含む請求項１３に記載のコンピュータによって実行される方法。
【請求項１５】
前記増進ステップは、計算された調整値を含む入力から初期増進値を導くことをも含む請求項１４に記載のコンピュータによって実行される方法。
【請求項１６】
前記増進ステップは、最終増進値を算出するために、導かれた初期増進値にシグモイド関数を適用するとともに、最終増進値によって決定される量によって選択された（地名、場所）の組のために信頼の値を修正することをも含む請求項１４に記載のコンピュータによって実行される方法。
【請求項１７】
さらに、多数の（地名、場所）の組の中で各（地名、場所）の組に対してステップ（１）と（２）を実行することにより、多数の（地名、場所）の組について信頼のための修正された値を生成するステップと、
修正された値を、検索の問い合わせに対してそれらの関連に従って文書を順位づけるために使うステップとを含む請求項１１に記載のコンピュータによって実行される方法。
【請求項１８】
テキストと地理的な場所用語との両方を含む検索の問合せに対して多数の文書の関連を評価する方法であって：
多数の文書の中から選択された文書に対して、
（１）問合せにおけるテキスト用語に対応している原文用語の関連得点を計算するステップと、
（２）問合せにおける地理的な用語に対応している地理−関連得点を計算するステップと、
（３）計算された原文用語の関連得点とその文書のために全体的な関連得点を導くように計算された地理−関連得点とを結合するステップとを具備し、
選択された文書について地理−関連を計算して、選択された文書と結びつけられる多数の（地名、場所）の組を識別することを含み、
識別される各（地名、場所）の組ごとに、場所に言及する（地名、場所）の組の地名についての信頼のための値を得るとともに使用することを特徴とする方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は，場所データベース、文書データベース、情報検索、情報抽出及び検索エンジンに関する。
【背景技術】
【０００２】
ある特定のキーワード、語句、又はそれらの論理的な組合せを含んでいるような、特定の基準と一致している文書の組織化とアクセスとをするために利用可能なツールは多数ある（Salton1989）。キーとなる語句の重要なクラスは、人名、組織、場所、日付のように「名付けられたエンティティ（entities）」である。直接に識別可能なエンティティの存在の他に、文書の組織化とアクセスとを高める間接的な基準がある。
【０００３】
例えば、文書において、「違法」又は「不法」の言葉を１度も使わないで違法行為を表現することが挙げられる。また、「コリエール・デラ・セーラ（Corriere della Sera）」に言及しないで、最も大きいイタリアの日刊紙にそれとなく言及するかもしれない。あるいは、ただ「Lerwickの百マイル北」とだけいうことによって、北緯６１度、西経１．１６度という座標を言わなくても、石油施設を記述することになるかもしれない。
【０００４】
エンティティ名を区別するため、及び、推論できるように明示的な情報を作るために、テキストに明示的な印を加えることは、通常ＳＧＭＬ又はＸＭＬのような正式のマークアップ言語を使うことによって「名付けられたエンティティにタグを付けること」と一般に呼ばれているものである。R.Mitkov (ed)による情報検索と情報抽出の最新技術の紹介を参照：計算言語学 (Computational Linguistics) のハンドブック，0xford Umiversity Press ２００３、第２９章、第３０章。
【０００５】
特に、文書選択基準として、直接に言及されるか又は推測される地理的な座標の使用が十分に確立されている(Woodruff and Plaunt 1994)。多くの場合、システムに登録された文書は、明示的な地理的座標を含むか、あるいはそのような座標は、「人手でタグを付けること」と呼ばれる労働集約的なプロセスによって、人手によって割り当てることができる。すなわち、読者が文書を点検し、地図帳又はデータベースの文書で言及された鍵となる場所の座標を検索し、かつ、人手によりタグを加える。
【０００６】
「情報検索」と「情報抽出」の見地から、タグが付いていない文書（「加工されていない」又は「非タグ」文書と同様に呼ばれている）は、タグが付けられた文書に比べてかなり価値が低く、手作業の仕事を自動化することができる機械アルゴリズムは、現実にたいへん関心が持たれている。
【０００７】
組織化と文書アクセスのために一般に使われている多くのツール、特に、「ゴーグル」又は「ヤフー」のような特定のウェブ検索エンジンは、「関連性の順位づけ」のステップを含んでいる。一般に、組織化と文書アクセスのために使われ、それにより、ユーザの質問に最も関係があると思われる文書が比較的に関係が低い文書よりも先にユーザに提示される。
【０００８】
重要なことは、このようなステップは前分類又は順位づけについて完全に手作業に頼ることはできないことである。なぜなら、同じ文書が若干のユーザの問合せに関係があり、そして多くの他のユーザに関係がないからである。"ＴＦ−ＩＤＦ"と呼ばれる順位づけのための標準的な方法が、例えば、SE RobertsonとK Sparck Jonesによって説明されている：テキスト検索に対する単純な証明された方法。（University of Cambridge Computer Laboratory Technical Report 356, May 1997）。
【０００９】
更なる技術背景は、発明の名称を「空間的分類化と表示情報」として２００１年２月２２日に出願された、米国特許Ｎｏ．０９／７９１，５３３のなかにある「地理的なテキスト検索（ＧＴＳ）エンジン」に記述され、この引用によってここに組み込まれる。
参考文献
【００１０】
【表１】
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【発明の開示】
【課題を解決するための手段】
【００１１】
概して、本発明は、多数の地名を処理するためのコンピュータによって実行される方法であって：
大量の資料において、多数の地名の中で地名の読みの中における地理−原文の相互関係を識別するステップと、多数の地名から選択されたそれぞれの地名のために、選択された地名が対応する地理的な位置に言及するという信頼のための値を作り出すために識別される地理−原文の相互関係を使うステップとを具備することを特徴とする。
【００１２】
その他の本発明の具体例は、後述の特徴の一つ以上を含む。本発明は、そしてその上に、検索の問合せに対しての関連に従って文書を順位づけるために、多数の地名のために作り出された信頼を使うステップを含む。
【００１３】
さらに、本発明は、多数の地名のための信頼のための最初の値の設定を選択するステップと、そして、資料の中で識別される地理−原文の相互関係に基づいて最初の値の設定を修正することを含む信頼のための値を作り出すために、識別される地理−原文の相互関係を使うステップとを有する。
【００１４】
また、多数の地名のための信頼のために最初の値の設定を選択するステップが上記方法に使うこととしてもよい。
【００１５】
また、地理−原文の相互関係を識別することは、資料の文書の中でお互いに近くの地理的な場所を関連づけた資料の地名で文書内を識別することとしてもよい。
【００１６】
具体的には、地理−原文の相互関係を識別することは、原文の近傍にある地名の地理的な言及の中の空間の相互関係を識別することとしてもよい。
【００１７】
原文の近傍は、同じ文書の中で意義があり、又は、原文の近傍は、同じ文書の中で又は同じ文書と密接にリンクされた他の文書の中であることを意味する、概念としてもよい。
【００１８】
また、本発明のコンピュータによって実行される方法は、地理−原文の相互関係を識別する前に、名前が付けられたエンティティに標識を付けることで資料を処理するステップを有することとしてもよい。
【００１９】
概して、本発明の特徴の他の面は、多数の地名を有する文書を順位づけるのに有効なコンピュータで実行可能な情報生成方法であって、対応する多数の（地名、場所）の組があるとともに、その（地名、場所）の組の地名がその（地名、場所）の組の場所を意味するという信頼度のための対応値を、多数の（地名、場所）の各（地名、場所）の組と関連付けるコンピュータによって実行される方法である。
【００２０】
本発明の方法は、多数の（地名、場所）の組から選択された（地名、場所）の組に対して、（１）地理的に、選択された（地名、場所）の組の場所と関係があると関連づけられた場所を持っている文書の中でもう１つの地名が存在しているかどうか決定するステップと、（２）もし、選ばれた（地名、場所）の組の場所と地理的に関係があると関連付けられた文書の中で地名が識別されるなら、選択された（地名、場所）の組のために信頼の値を増進するステップとを具備する。
【００２１】
本発明の他の具体例は、後述の特徴の一つ以上を含む。具体的には、地理的にその（地名、場所）の組の場所と関係がある関連づけられた場所を持っている文書の中で、もう一つの地名が存在しているかどうか決定することが、選択された（地名、場所）の組の場所を含む関連付けられた地理的な地域を持っているもう１つの地名を識別することを含む。
【００２２】
具体的には、地理的にその（地名、場所）の組の場所と関係がある関連づけられた場所を持っている文書の中で、もう１つの地名が存在しているかどうか決定することが、地理的に近くに選ばれた（地名、場所）の組の場所である関連付けられた場所を持っているもう１つの地名を識別することを含む。
【００２３】
また、本発明のコンピュータによって実行される方法は、識別される地名に関係づけられる場所と選ばれた（地名、場所）の組の場所との間の地理的な距離を計算するステップを含む。
【００２４】
具体的には、前記増進ステップは、計算された地理的な距離を入力変数として、当該入力変数の値の増加に対して単調に減少させる調整増進関数を計算することによって調整値を計算することをも含む。
【００２５】
具体的には、前記増進ステップは、計算された調整値を含む入力から初期増進値を導くことをも含む。
【００２６】
具体的には、前記増進ステップは、最終増進値を算出するために、導かれた初期増進値にシグモイド関数を適用するとともに、最終増進値によって決定される量によって選択された（地名、場所）の組のために信頼の値を修正することをも含む。
【００２７】
さらに、本発明の方法は、多数の（地名、場所）の組の中で各（地名、場所）の組に対してステップ（１）と（２）を実行することにより、多数の（地名、場所）の組について信頼のための修正された値を生成するステップと、修正された値を、検索の問い合わせに対してそれらの関連に従って文書を順位づけるために使うステップとを含む。
【００２８】
概して、さらなるもう一つの面において、本発明の方法は、テキストと地理的な場所用語との両方を含む検索の問合せに対して多数の文書の関連を評価する方法であって：多数の文書の中から選択された文書に対して、（１）問合せにおけるテキスト用語に対応している原文用語の関連得点を計算するステップと、（２）問合せにおける地理的な用語に対応している地理−関連得点を計算するステップと、（３）計算された原文用語の関連得点とその文書のために全体的な関連得点を導くように計算された地理−関連得点とを結合するステップとを具備し、選択された文書について地理−関連を計算して、選択された文書と結びつけられる多数の（地名、場所）の組を識別することを含み、識別される各（地名、場所）の組ごとに、場所に言及する（地名、場所）の組の地名についての信頼のための値を得るとともに使用することを特徴とする。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２９】
本発明の１つ以上の実施形態の詳細は、以下の記述とそれに伴う図面で明らかにされる。その他、本発明の特徴、目的、効果は、下記の記述と図面と特許請求の範囲から明確である。
圧倒的多数の文書は、明示的な地理的な座標(緯度と経度)を含んでいないが、「地名（toponyms）」と地名との関連のような情報を暗黙のうちに含んでいる。地名は、地球上の地理的な位置を示す自然言語テキストの要素である。
【００３０】
ある場合には、「33.5N，3.3W」のような地理的に明示的な座標を見出す。さらに、我々は、たびたび「875 Massachusetts Avenue，Cambridge MA」のような郵便の全住所を見る。しかし、最も典型的な地名は、「Paris」、「London」、「Sault Ste.Marie」、のような単語と語句であり、統語論上地名が多くの形と形態で入っている。そして、決定的な特徴は、それらがその場所に関連づけられて「読める」ことである。
【００３１】
地名は、緯度−経度又は領域を示す。「Paris」の読みは、「フランス」の「パリ」と関連する地理的な範囲である。地名に関連しての言及は、地名「パリ内部」，「ロンドンの南」のような地名の改善、又は「ベニス(Venice)の百マイル北」というような物理的な座標の移動のいずれをも示す。我々は変数Ｎ，Ｍをこのようなテキストの要素の意味を示すために使う。
【００３２】
地名の大規模なリストは、しばしば何百万というエントリを含んでいる。「地名辞典」と呼ばれるようなリストは、名前に場所（経度/緯度座標によって定義された物理的な場所）を関連づける。我々は、地域（他の場所を含むのに十分な物理的な大きさの場所）の特殊事例にＲを保存して、場所を意味する変数Ｐ，Ｑ，Ｒを使う。
【００３３】
また、多くの地名が普通の単語であり、例えば、「Elizabeth」は、典型的な人の名前であるが、同じく「ニュージャージー」の町を示し、そして「Enefgy」は「イリノイ州Williamson郡の小さい町（pop１１７５）」である。実際、地名と普通の単語との間の重複は非常に多いので、機械的な連鎖検索に基づいた方法は誤確定による適切でない基準になってしまう。
【００３４】
ここで示される実施形態では、それぞれの地名に「信頼」と呼ばれる数値を割り当てることによって、この問題は解決され、文脈によってこの数値を改善して、そして順位ずけの結果を使う。ここに開示された方法は、あいまい性を解決するため（例えば著者が「ロンドン」について言及している文書で「イギリス」の「ロンドン」か、「オンタリオ」の「ロンドン」を意図したかどうか）、及び関連性の度合いによって文書を順位づけるための両方に使われる。
【００３５】
我々は、テキストＮの特定の１つが特定のポイントＰを指示しているという我々の「信頼度」を示すためにc（N，P）を使う。値Ｐ、指定されたＣ（Ｎ）の全体的な合計c（N，P）は、Ｎがいずれかの地理的な対象を示しているという我々の全体的な信頼度を意味する。
【００３６】
例えば、ｃ（"ロンドン"）は１に近く、「ロンドン」という全ての事象が地理的であるという統計上の事実を反映し、ｃ（“ワシントン”）は中間であり、「ワシントン」という多くの事象が、彼の名にちなんで名付けられた場所ではなく、初代大統領を示すという統計上の事実を示す。そして、ｃ（”エナジー（Energy）”）は低く、「エナジー」というたいていの事象は、文章の始め又は会社名の一部を表現するとともに、現実にはほとんどイリノイにあるエナジーという町を示さないものとして利用されるという統計上の事実を反映している。
【００３７】
特に重要なケースは、同じ名前が異なった地理的なエンティティのために使われるときである。ロンドンは、イギリスの中の大きな町Ｐであり、オンタリオの中のとても小さい町Ｑでもある。そして、ｃ（「ロンドン」Ｐ）はｃ（「ロンドン」Ｑ）と非常に異なっている。
【００３８】
前記の均一な方法は、Ｎという独立しているc（Ｎ）に同じ最初の値を割り当てる。テキストの大きな本文を点検することにより、我々は、単語の２％は地名であるとともに各単語に０．０２を割当てると結論付けることができる。よりよい推定を得るために、「Madison」が地理的な感覚を意味しているか、あるいは「ジェームス・マディソン」、「マディソン・セービング＆ローン」を意味しているか、あるいは何か他の地理的でないエンティティを意味しているのかを区別するために必要である。
【００３９】
このために、既存のシステムを使って多数の文書を入力することができ（例えば発明の名称を「空間的符号化と表示情報」として２００１年２月２２日に出願された「U．S．S．N．09／791，533」で記載されている「ＧＴＳ」）、評価を「ブーストラップ」するシステムのようなものの出力を使う。例えば、テキストＧＴＳの大きな本文において、７４％が地名の「マディソン」と推定され、そして、２６％が個人の名前と推定されている場合、我々は、原文の０．０２値を０．７４と置き換えることができる。重要なことは、システムが既に信頼度のあるものであるとしても、ブーストラップは有効な方法であるとともに、そして、実際に、開発者は自身のシステムの性能を改善するためのブーストラップ技術を定期的に使う。
【００４０】
我々は、地理的な文脈を利用する最初の信頼度評価（セクション１）と、信頼改善（セクション２）と、関連性の順位付け（セクション３）との統計的方法を以下に記載する。ハイパーリンク構造によって密接に関連した文書、又は同じ文章の中で、地理的な文脈によって、我々は他の地名の存在を意味づける。そしてその上、これらの方法は、我々が提示する特定の実施例に限定されていないが、信頼評価、信頼向上、及び関連性の順位づけに、一般に適用できることは理解されるべきである。
【００４１】
＜セクション１＞資料の集団化
文書の大きな集まりが資料（corpus）と呼ばれる。技術資料の状態は、多くの場合、何十億という文書に対して何十万と含んでいる。文書が言葉のみからなる場合、生又はタグが付けられていない資料について述べる。タグが付けられた資料において、言葉は、品詞やネイムドマークアップ・エンティティのような付帯情報で強化される。ここで我々は、「資料の集団化」と呼ばれる統計上の方法のクラスを明らかにする。それは、テキスト要素（名前）Ｎが地点又は地域Ｐを表示する信頼度の程度を表す最初の信頼性価値度ｃ(N,P)を割り当てるものである。
【００４２】
今まで気付かれていない文書の統計上の特性についての知識、すなわち原文の相互関係を利用することによって、その技術における技術進歩が達成される。である。多くの資料を検査することにより、「原文」の近くにある地理的な記載には「空間」の相互関係が高い程度であることに我々は気付いた。
【００４３】
これは、（「マディソン」と「ミルウォーキー」のような）近くの地点については当てはまるだけでなく、（例えば、「マディソン」と「ウィスコンシン」のような）地域に含まれるか又は地域を含む地理的エンティティにも当てはまる。より詳しくは、原文における名前ＮとＭの距離が小さい場合と、ＮがＰと読める場合（ＮはＰと結び付けられる、あるいはＮがＰを意味する場合）と、ＭがＱと読める場合とには、ＰとＱの間の物理的距離は無意識に予想されるものより遠い可能性がある。
【００４４】
逆に、ＰとＱが物理的に近い場合、名前ＮとＭは無意識に予想するときよりもテキストで一緒に現われる可能性が高い。この地理的な距離と原文における距離との相互関係は、名前Ｎが特定の地点Ｐを表示する信頼度ｃ（Ｎ，Ｐ）を評価することで考慮される。
【００４５】
我々は、資料のレベルで観察された地理−原文の相互関係や、原作の資料がタグ付けされていない場合、そして、資料が自動的にタグ付けられ、及び／又は、ノイズがある（タグ付け間違いを含んでいる）場合にまで、特に拡張して利用することの統計上の方法を開示する。
【００４６】
もし、名前Ｎが地点Ｐを示す確率が高ければ、文書の中でその他の根拠がない場合でさえいっそう、ＮがＰを示す確率が高い。多くの場合、それぞれの名前−地点の対（Ｎ，Ｐ）には、信頼度ｃ（Ｎ，Ｐ）が与えられ、それは多くの資料においてＰをＮに割り当てる平均的な確率となる。我々は、４段階に資料集団化手続きを分割する（図1参照）。
【００４７】
１．初期化（図1の段階１００）
地名Ｎと場所Ｐそれぞれのために初期信頼値co（Ｎ，Ｐ）を評価する。一つの具体例としては、ＮとＰのどちらかにかかわらず、全て最初の値はco＝０．０２に統一して設定される。第１実施形態としては、ある地名リストに現れる単語Ｎについての値は、co（Ｎ）＝０．９８に設定され、そのリストに現れない単語Ｎ’についての値は、co（Ｎ’）＝０．０２に設定される。
【００４８】
２．前処理（図１の段階１０２）
名付けられたエンティティ・タガーによって資料を処理する。第１実施形態では、名付けられたエンティティ・タガーは、発明の名称を「空間的分類化と表示情報」として２００１年２月２２日に出願された米国特許（09/791,533）で示されているＧＴＳであるが、しかし、その方法は特定の種類に依存しない。
【００４９】
「lnXight」による「スイング・ファインダ(ThingFinder)」
(http://www.inxight.com/products/oem/thing_finder/index.php)などのように、その他の名付けられた「ジオノード（GeoNODE）」（Vilain et al 2000）のような、エンティティ・タガーは、全体的な信頼度ｃ（Ｎ）をブーストラッピングするために、同じくこの段階で使うことができる。信頼度c(N,P)をブーストラッピングするために、ＧＴＳ又はどのようなタグをも使用することができ、それは地点ごとに信頼値を割り当てる（ジオノードとスイング・ファインダのいずれもない）。タガー自身が現在の信頼値に依存可能であることに留意しなければならない。
【００５０】
３．集団化（図１の段階１０４）
各名前Ｎについて、前処理段階においてタグ付けされた事象ｔ（Ｎ）の数を計算する。もし、事象ｎ（Ｎ）の数の合計がゼロであるなら、現在の評価ｃ（Ｎ）とｃ（Ｎ，Ｐ）は変化していない。もし、ｎ（Ｎ）＞０なら、現在の評価ci（Ｎ）は、下記の数式１で算出される。
【００５１】
【数１】
2006521621.tif 000004
【００５２】
重み付けパラメータＷは、一定に保持される：ｗ＝１のとき、その方法は、最大限に使われる。ｗ＝０のとき、その方法は使われない（全てのｃの値が変化していない状態）。優先値は、Ｗ＝０．８５である。名前Ｎが地理的であるとき、この方法は全体的な信頼度ｃ（Ｎ）を確立する。Ｎが特にＰを示す場合、信頼度ｃ（Ｎ，Ｐ）を得るためには、下記数式２を使用する。
【００５３】
【数２】
2006521621.tif 000005
【００５４】
これは本質的に、タグ付けられた事象Ｎの割合を計算に入れたｔ（Ｎ）／ｎ（Ｎ）がＴ（Ｎ，Ｐ）によって置き換えられることを除き、上記と同じ式であり、次の数式３で与えられる可能性比率のシグモイダル関数である。
【００５５】
【数３】
2006521621.tif 000006
【００５６】
ここで、Ａ（Ｎ，Ｐ）は、Ｍにより示された地点Ｑが地理的にＰに近いように、名前ＮとＭの両方を含む資料において、全ての文書Ｄに関して得られた信頼度Ｃｉ（Ｍ，Ｑ）の合計である。（上記実施形態において、緯度と経度の半分以内の地点ＰとＱは、地理的に近いと評価され、Ｐを含む如何なる地域Ｒも地理的に近いと評価される。）Ｂ（Ｎ，Ｐ）は、名前ＮとＭの両方を含む資料における全ての文書Ｄに関して得られた信頼度Ｃｉ（Ｍ，Ｑ）の合計である（Ｍによって示された地点Ｑは、Ｐに地理的に近いとする必要がない）。
【００５７】
Ｕ（Ｎ,Ｐ）は、それらがＮを示すか否かにかかわらず、Ｍを含む資料中の全文書Ｄに関して得られた信頼度Ｃｉ（Ｍ，Ｑ）の合計である。その結果、Ｍによって示された地点Ｑは地理的にＰに近い。Ｖ（Ｎ,Ｐ）は、Ｍを含む資料中の全文書Ｄに関して得られた信頼度Ｃｉ（Ｍ，Ｑ）の合計である。
【００５８】
４．繰り返し（図1の段階１０６）
初期化ステップは１度行なわれる必要がある。しかし前処理及び集団化ステップは何回も繰り返してもよい。それぞれの繰り返しステップでは、以前のｃｉ（Ｎ）とｃｉ（Ｎ、Ｐ）値が新たなｃｉ１（Ｎ）とｃｉ＋１（Ｎ，Ｐ）値に代わる。上記実施形態において、これは前処理（ＧＴＳで資料にタグを付ける第２段階）に影響を与える。なぜならＧＴＳ自身は信頼値に信頼性があるからである。他の実施形態において、前処理は変化しない（その他名付けられたエンティティ・タガーは信頼性がないからである）。
【００５９】
すべての実施形態において、集団化計算は繰り返しステップごとに繰り返されることを必要とする。なぜなら、ｉを増やすことで、cｉ（Ｎ）とcｉ（Ｎ、Ｐ）は、真の値c∞（Ｎ）とc∞（Ｎ，Ｐ）に近づき、より良いものとなっていくからである。実際、最初の３つの繰り返しの後では、改善がほとんど観察されないから、上記実施形態において、Ｗ＝０.８５の場合、繰り返しの数は３回にセットする。
【００６０】
＜セクション２＞信頼改善。
セクション１で記述された資料の集団化方法によって得られた信頼値は、４つに分割され、以下に分けて記載されている一連の規則によって、特定の文脈の名前の全事象毎に、さらに正確になる（図２参照）。
【００６１】
２.１  ローカルな規則
第１ステップ（図２の段階２００参照）では、局所的文脈に基づいて信頼が改善され、我々は、言葉が小文字であるか否か（「Energy」は「energyt」よりも都市の名前である方がより大きい可能性を持っている）、それが頭字語であるか否か、そして、それが前単語（prewords）又は郵便単語（postword）が付いているか否かを、考慮する（例えば、もし我々が単語「マディソン(Madison)」、局部的な文脈「マディソン(Madison)市」を考慮に入れるなら、「マディソン(Madison)の多数」、あるいは「マディソン(Madison) コミュニティー・カレッジ」はこの名前の地理的な性質について強い肯定的な指標であり、対して、局部的な文脈「マディソン氏」、「マディソン博士」、あるいは「マディソンは到着するだろう」は当該名前が地理的であるということについて強い否定的な指標である）。
【００６２】
対象「マディソン」と前言葉（pre-word）「氏」のように同じローカルなテキストの窓に現われる規則の重要な要素を必要とするので、このような規則は「ローカル」と呼ばれる。
【００６３】
この改善は形式ｃ＃ｈの一連の規則によってされ、ここで、ｃは入力信頼値であり、ｈは、０から１の間ならば強める要素となり、−１から０の間ならば弱める要素となる。記号＃は下記の数式４で定義される。
【００６４】
【数４】
2006521621.tif 000007
【００６５】
最後の被加数はその時マイナスである。この式について考えられるその他の式は以下の通りである。
【００６６】
【数５】
2006521621.tif 000008
【００６７】
ここで
ｅｎｄ＝１    （ｈ＞０  なら）
ｅｎｄ＝０    （ｈ＜０  なら）。
順序が重要であることに留意しなければならない。＃動作は結合ではなく、かつ左に集結させる。
【００６８】
上記実施形態において、多数の強める／弱める処理が使われる。我々はここで、「郵便単語」、「前単語」、「頭字語くぼみ（depression）」、及び「小文字くぼみ（depression）」を記述する。
【００６９】
【数６】
2006521621.tif 000009
【００７０】
ここで、
ＨＬ（Ｎ）は小文字罰則であり
ＨＡ（Ｎ）は頭字語罰則であり
ＨＰｒｅ（Ｎ、Ｄ）は前単語のヒューリスティック（heuristtic）であり
ＨＰｏｓｔ（Ｎ、Ｄ）は郵便単語のヒューリスティックである。
【００７１】
この計算は、常に（上記のセクション１で記述された資料の集団化方法によって得られた）同じ値Ｃ（Ｎ、Ｐ）で始まり、そして文書Ｄにおける名前Ｎのすべての実例ｊに行われる。しかしながら、異なった例が異なった文脈で出現することがあるから、結果Ｃｊ（Ｎ、Ｐ、Ｄ）が異なるかもしれず、それで改善された価値を得るために、これらの最大値Ｃｍ（Ｎ、Ｐ、Ｄ）が得られる。
【００７２】
２．２  ローカルでない規則
ローカルでない規則は、図２に示された段階２０２で適用される。ローカルでない規則は、異なった地理的なポイントＰとＱの間に同じ名前Ｎを持っているあいまいさを排除するよう意図される。それらは、テキスト中にお互いに隣接するための規則の重要な要素を必要としないから、それらは「ローカルでない」と呼ばれる。信頼度Ｃ（Ｎ、Ｐ）は、もし、Ｐを含む領域Ｒが言及されているなら、又は、もし、地理的に近い候補ポイントＱが存在するなら増進され、そして、これらの信頼は、名前を持った全てのポイントの個体数の全体と比較して、それらの個体数に基づいて、さらに調整される。１つの具体例としては、下に定義された数式７の「総合増進（TotalBoost）」関数を使うが、しかし、全体的な方法はこの特定のシグモイド関数の選択に依存しない。
【００７３】
【数７】
2006521621.tif 000010
【００７４】
ここで、飽和のレベルを記述しているパラメータＭの優先値は、１０である。
【００７５】
２．２．１．  地域増進（boost）
ここで、強さ（Ｒ）は、所定の地域Ｒの増進力であり、その面積に反比例している（例えば、大陸ではほとんど増進せず、郡でが大いに増進する）。候補ポイントを含む地域は、次の方法によって信頼調整に寄与し、それは文書Ｄの中の地域Ｒの名前と名前Ｎとの間における特徴の近似を考慮に入れる。
【００７６】
最初に、我々は、地理的にＰを含むとともに「強さ（Ｒ）＊ＣｈａｒＰｒｏｘ（Ｒ，Ｎ）」を合計する文書において、すべての地域Ｒを考える。後者の要因は、Ｄの中のＲとＮの言及の間における最小の原文の距離（特徴で測定された）の減少している関数である。この合計ＳＲは、値を増進させるために、「総合増強（TotalBoost）」シグモイド関数に入力される。
【００７７】
【数８】
2006521621.tif 000011
【００７８】
そしてそれは、＃演算によって、ＣＲ（Ｐ，Ｎ，Ｄ）を与える地域に優先して、信頼度Ｃｍ（Ｐ，Ｎ，Ｄ）に適用できる。
【００７９】
略式には、もしＰを含んでいる地域Ｒの名前が文字で言及されるなら、地域増進の考えは、名前Ｎが位置Ｐを示す我々の信頼度が増進するという考えになる。例えば、もし「ラーマー郡（Lamar County）」が「パリ（Paris）」、「パリの可能性（the chances of Paris）」として同じ文書で言及されるなら、ＴＸはこのような証拠の無い場合よりもかなり良い。
【００８０】
２．２．２．  近傍増進
この信頼改善方法は、Ｎ及びそれらの近傍と同じ文書で言及されたポイントＱの数に基づいて、名前−ポイントの組ｃ(Ｎ、Ｐ)についての信頼を増加する。Ｐを持つ文書で言及されているそれぞれのポイントＱのために、我々は、ＰとＱの物理的な距離ｄ（Ｐ、Ｑ）を計算する。そして距離ｄ（Ｐ，Ｑ）の２乗の関数Ｘとする。距離の減少にともなって増加するものであるが飽和しない（数式９）。
【００８１】
【数９】
2006521621.tif 000012
【００８２】
総合増進値は、TotalBoost関数をＹに適用することによって得られる。Ｙは、Ｄの中で全ての名前をＭとする「ＣＲ（Ｍ，Ｑ，Ｄ）＊Ｘ＊ＣｈａｒＰｒｏｘ（Ｎ，Ｍ）」の合計を加算したＳＲである。最後に、「Ｃ（Ｎ，Ｐ，Ｄ）」は「Ｃｍ（Ｎ，Ｐ，Ｄ）＃ｈ」にセットする。
【００８３】
略式には、もし、ポイントＱの近くの名前がテキストで言及されるなら、近傍の増強という考えは名前Ｎが場所Ｐを示すという我々の信頼度が増強される考えに至る。例えば、もし、「ベルサイユ(Versailles)」が「パリ（Paris）」、「パリの可能性（the chances of Paris）」と同じ文書で言及されるなら、「フランス」はこのような証拠の無い場合よりもかなり良い。
【００８４】
２．３  個体数に基づいた調整
この調整は、所定の名前Ｎを用いて全てのポイントの合計個体数に対して名前−ポイントの組（Ｎ，Ｐ）の個体数に従って、名前−ポイントの組（Ｎ，Ｐ）の信頼度を割り引く（図２の段階２０４参照）。もし、近くのポイント、又は所定のポイントＰを含む地域が現われるなら、我々はこの収縮がわずかの効果しかないことを望む。Ｐｏｐ（Ｐ）のように候補ポイントＰの個体数を示し、そして、Ｐｏｐ（Ｎ）のように名前Ｎと結びつけられる合計個体数を示す。数式１０のように抑圧要因を示す。
【００８５】
【数１０】
2006521621.tif 000013
【００８６】
ここで、Ｙは近傍のポイント増進要因と地域の合計とで上記のように定義される。
【００８７】
略式には、個体数調整の考えは、名前Ｎが場所Ｐを示すことについての我々の信頼度はＰの大きさに比例している考えに至る。例えば、「ＴＸ」の「パリ」は約２万５千の住民を持ち、「フランスのパリ」は約２５０万持ち、このように他の証拠がない場合、後者が指定される可能性が１００倍ある。
【００８８】
２．４  文書間の調整
もう１つの信頼改善方法は、例えば、ハイパーリンク構造の形のワールド・ワイド・ウエブ上で、利用可能な文書間の文脈に頼る（図２の段階２０６参照）。「ゴーグル」の「ページランク」アルゴリズムと対照的に、我々は、リンクした文書及びリンクされた文書に含まれる「地理的な」情報に基づいて、文書の「地理的な」起源を確立するために、リンク分析を使う。
【００８９】
１ページの値を表現している数値の順位を割り当てる代わりに、我々は文書が示す場所の座標に基づいてそれに座標（経度と緯度）を割り当てる。これは我々のローカルでない方法を拡張したものであり、分析の範囲は、一つの文書だけではなく、さらに多く間接的にリンクされたページのために急激に重みが減少しているものから／までハイパーリンクされたものも含む。
【００９０】
＜セクション３＞  地理的情報に基づいた順位
「情報検索」で、ユーザの問い合わせに関係がある多量の文書（潜在的に非常に大きい）を見つけることはめったにできない。実用的なシステムは、最初に、最も適切な文書をユーザに与え、関連を減少させていく規模となるように、これらの文書を順位づけしなければならない。情報検索への地理的な次元の付加は、原文の照会に対する文書の関連の他に、（標準的なテクニックを使って得られた）それらの文書で言及された場所についての関連性は同じく文書を順位づけるために考慮しなければならないことを意味する。従来の原文の照会関連Ｑと地理関連Ｇとの２種類の関連は、ユーザの問合せに関係がある文書を返すために適切に均衡されていなければならない。
【００９１】
地理関連は、文書で論じられた場所の座標を決定することに使われた地名の地理的な信頼と文書の中の場所名の強調との両方に基づいている。我々は上記のセクション１と２で信頼計算のための我々の方法を開示した。ここで、我々は、我々の地名−特定の方法と用語関連を計算するための標準の情報検索方法との間の相違について集中させて、強調を計算する我々の方法を開示する（図３参照）。
【００９２】
ここで、重要な認識は、文書が場所（多くの他のものと一緒に文書で言及された場所はほとんど関連する可能性がない）に関して費やすべき無制限の関連を持っていないということであり、そして、文書における他の地理的な言及の数の関数ＥＤ（Ｎ）として強調を減少させることによって、関連の順位を改善するためにこの事実を利用することである。
【００９３】
それぞれの用語Ｗは、地名又は地理的でない（人の名前のような）エンティティとして、何度も文書のテキストで現れるかもしれない。そして、評価の計算では、すべての異なった事象Ｗｊを考慮に入れる。次の方式で、「発生（Occur）（ｗ）」は、３／４の力に増進されたこのような事象の数を意味し、そして「NormDocLength（標準文書長さ）」は３０００に分割された（複数の言葉で測定された）文書の合計の長さである。
【００９４】
地名に対しては、強調は所定の事象の重要性に依存し、後述するように、それは地理的でない用語に対しては、強調とはいくぶん異なって計算される。もしポイントに対する１以上の言及があるなら、強調はそれぞれ単独で計算される。後に、これらの一つが選択される。
【００９５】
「重要性プロム」（ｗj）は、大きいフォントで表現したか又はボールドで書かれたものかどうか、タイトル又はヘッダでｗjが現れるかどうか、についての関数の得点である。全ての地名にとっての好ましい具体例は、Ｐｒｏｍ（ｗj）＝０．１か、さもなければ「ゼロ」である。「強調符号」に関連した概念は、地理的でない読みにおけるすべての用語に適用し、次のように定義される
【００９６】
タイトルについては、１．００
ヘッダ１については、０．７５
ヘッダ２については、０．５０
より小さいヘッダについては、０．２５
大きいフォントについては、０．１７５
イタリック又はボールドフェイスについては、０．１２５
強調されていないものについては、０
【００９７】
それが正常化されたテキストの２２のポジションの中でタグを前もって与えられていないなら、ｗjは「１つの文章の中」にあると考えられる。もし、ｗjのポジションが正常化されたテキストの４５００字後であるなら、文章内にあることに対して、罰則は「InSentence(ｗj)＝−０．０５」であり、さもなければ罰則は数式１１による。
【００９８】
【数１１】
2006521621.tif 000014
【００９９】
もし、ｗjが文章内にないか、又はそのポジションがテキストの最初からの１０００の字以内であるなら、「InSentence（ｗj）＝０」である。
【０１００】
ポジション値Ｐｏｓ（ｗj）は類似であるが、しかし関数の形はいくぶん異なっている。それは、ｗj（標準化された形式のテキストのための文字で）のポジションｐの区分的線形関数であり、下記の表２の複数ポイントによって定義される。
【０１０１】
【表２】
2006521621.tif 000015
【０１０２】
前述に基づき、
「Ｅｍｐｈ（ｗj）＝Ｐｏｓ（ｗj）＋Ｐｒｏｍ（ｗj）＋ＩｎＳｅｎｔｅｎｃｅ（ｗj）」となる。しかしながら、もし、ｗjのポジションがテキストの終わりの２５０字の中にあり、そして、結果として生じる強調Ｅｍｐｈ（ｗj）が０．８以下なら、数式１２に示すように、我々は、０.８から間隔を引いたものについて４０％乗じ、結果として生じる強調を増やす。
【０１０３】
【数１２】
2006521621.tif 000016
【０１０４】
文書における同じポイントで多数の言及ｗjがあるとき、最大の強調値（「主な発生」）を持っている事象は、このポイントを表すために選ばれる。
【０１０５】
明示的に地名索引（地名リスト）でリストされた地名のために、数式１３に示すように強調は事象の数の関数として増進される。
【０１０６】
【数１３】
2006521621.tif 000017
【０１０７】
ここで、具体例としては、
「ｎｕｍ＿ｏｃｃｕｒｒｅｎｃｅｓ＿ｂｏｏｓｔ＝０．１５」とする。
【０１０８】
そのようにして得られた強調は、文書のなかのその他に特有な地理的参照Ｎの重み付けされた合計の関数ＥＤ（Ｎ）によって修正される。それぞれは、その信頼によって重み付けされる。
【０１０９】
これは文書が場所に「使う」べき関連（あるいは強調）の無制限の量を持っていないという仮定に基づいている。そこで、多くの他のものと一緒に文書で言及された場所がそれほど関連性がない可能性が高い。この計算の目的は、住所「ＭＡ（マサチューセッツ）、ケンブリッジ、マサチューセッツ（Massachusets）大通り、８７５」、あるいは既存の地理的座標「３３．１５Ｎ，２２．７Ｗ」について、１．０の信頼を持つことにある。地名辞典システムでリストに載っている地名は、名前と結び付けられて「最大の最初の地名辞典の信頼」として計算されるとともに、文書でそれと結び付けられるポイントの数又はその事象の数にかかわらず１度はそれぞれの名前毎に計算される。「ｗの百マイル南にある」という関連性のある言及はｎに考慮されない。
【０１１０】
さらに、番地のみは、他の番地を弱めることを目的としてカウントする。上記の本当の住所と名前の混在は、名前と関連性のある言及によって生み出されたポイントを押し下げる目的で計算する。
【０１１１】
ＥＤ（ｎ）は、下記の表３のポイントによって定義されるｎの区分的線形関数である。
【０１１２】
【表３】
2006521621.tif 000018
【０１１３】
結果として生じている強調は、
Ｅｍｐｈ（ｗ）＝Ｅｍｐｈ（ｗ）＊（０．２＋０．８＊ＥＤ（ｎ））
である。
【０１１４】
上記の実施形態では、最終の強調が０と１の間にあることを保証するために、我々は正規化ステップ（数式１４）を行う。
【０１１５】
【数１４】
2006521621.tif 000019
【０１１６】
名前の強調は、中間の地理関連を得るために信頼度で乗算される。
Ｒｅｌ（ｗ）＝Ｅｍｐｈ（ｗ）＊Ｃｏｎｆ（ｗ）
【０１１７】
地理的でない用語の関連については、我々は標準的な情報検索方法に従う。ＦｉｒｓｔＰｏｓ（ｗ）は、正規化された文書におけるｗの最初の事象の文字位置である。ＴｅｒｍＰｏｓ（ｗ）は、下記の表４のポイントによって定義されるＦｉｒｓｔＰｏｓ（Ｗ）の区分的線形関数（ｗ）である。
【０１１８】
【表４】
2006521621.tif 000020
【０１１９】
本実施形態で用いられる全体的な式は、数式１５に示す。
【０１２０】
【数１５】
2006521621.tif 000021
【０１２１】
ここで、
ｃｆｗ＝１．０
（収集回数重みは、ユーザの質問にとって重要でないので、共通単語の効果を弱めるために使うことができる。）
ｋｅｍ＝１．０
強調コードの重要性；最大限に強調された単語は、基準ラインよりもいっそう（１＋ｋｅｍ）倍、関連がある。
ｋｐｏｓ＝０．７
位置のヒューリスティックの重要性；０と１の間
ｋｗｏ＝２．０
これは、単語関連における単語事象の重要性の「逆」である。
ｋｄｌ＝０．０５
文書の長さの重要性；０と１の間
【０１２２】
すべての質問用語の関連は、用語関連Ｒｗを得るために平均される。
【０１２３】
問合せに対して文書を順位づけることにおいて、システムは信頼、地理関連性及び用語関連を組み合わせる(図３のブロック３０４参照)。
【０１２４】
平均用語関連Ｒｗと地理関連Ｒｇとは、次のようにバランスがとれている。ユーザの問合せでより多くの用語ｍがあればあるほど、より高い重みＷｗを、我々は質問の用語構成要素に割り当てる。しかしながら、我々は最大の重みＭで飽和する関数を使う。用語関連の重みは、数式１６のように定義される。
【０１２５】
【数１６】
2006521621.tif 000022
【０１２６】
最終質問関連は、数式１７である。
【０１２７】
【数１７】
2006521621.tif 000023
【０１２８】
用語関連（「用語頻度(Term Frequency)」と「逆文書頻度(Inverse Document Frequency)」「ＴＦ−ＩＤＦ」に基づいて典型的に計算された）と強調（方式決定情報とテキストにおける位置とに基づいて典型的に計算された）だけではなく、特に地理関連を取り込むよう意図されるとともに、文書の中で地理的な多数の用語がそれぞれの関連を減少させるという仮定を具体化する用語を組み込むために、標準的な「情報検索」技術を拡張することができる多くの異なった方法がある。このような拡張は、ここに記述される技術のただ異なった実施形態であって、そして１又は２以上の特許請求の範囲の発明に含まれることが意図される。
【０１２９】
上記した方法又はアルゴリズムは、適切にプログラムされたコンピュータにおいて一般的に実行される。よく知られているように、このようなコンピュータは、一般に、プログラムコードとデータ（信頼のためのｅ．ｇ．値、文書、地名のリスト、など）が記憶されるディスク・ドライブ又はＣＤ−ＲＯＭのような非揮発性の記憶装置を持っており、同様に、実行のために、実行可能なプログラムコードと可変的な値が書き込まれる何らかの形のＲＡＭを含む。このようなコンピュータは、同じく、結果をすぐにユーザに提示できる視覚的表示装置であるモニタ及びプリンタのような出力装置を含む。
【０１３０】
資料集団化処理中に得られる最初の信頼度は、通常、検索の質問が行われるものと異なったコンピュータで、典型的に前もって計算される。確かに、資料集団化処理は、通常非常に時間がかかり、計算上集中的な処理であるから、事前にその処理を他のコンピュータ上で走らせることは実用的な意味をなす。これは処理の信頼改善段階について同様に言える。それで、ユーザがテキストと場所の言及の両方を含めて問合せをした後にされるのは、通常ただの順位付けに過ぎない。
【０１３１】
その他の実施形態は、特許請求の範囲に含まれている。例えば、上記の特定の方式を具体化している他のシステムがあり、同じ考えを具体化する他の方法があるが、数値的に異なった結果をもたらす方式もある。全てのそのような変更及び拡張は、特許請求の範囲に含まれる。
【図面の簡単な説明】
【０１３２】
【図１】言語資料を集める処理の流れ図である。
【図２】信頼改善処理の流れ図である。
【図３】文書について全体的な重要度を算出するための方法を示す流れ図である。
【図１】
2006521621.tif 000024
【図２】
2006521621.tif 000025
【図３】
2006521621.tif 000026
【国際調査報告】
2006521621.tif 000027
2006521621.tif 000028
2006521621.tif 000029
2006521621.tif 000030