(57)【要約】コンピュータを作動させるためのコンテントでアクセス可能な方法およびシステムである。この発明の主要な３つの部分としては、コンテントを定義し、分類し、インデクシングするための第１の方法と、単調に実数を容易に配置できるように、全ての実数を指定するための第２の方法と、関連する単調実数に従ってコンテントによりソートする第３の高速リニア方法とが挙げられる。エルゴノミクスの問題は、ある高度なサーチを求める簡単なダイアローグボックスおよびボタンによって解決される。これには、テーマによるサーチの可能性が加えられる。ワード、表現またはテキストにより、あるテーマが定義され、対応する情報を得るためにこのテーマが使用される。このシステムはセマンティックス、ワードの意味を使用する。１つのテーマをサーチする場合に、テーマのワードに対してブール代数ＯＲ演算または近接制限、すなわち同じパラグラフ内に少なくともＮ個のワードが存在しなければならないとする制限に関連するワードのうちの、最も対応するワードを選択する。ノイズを少なくするために対応の度合に従って結果をソートする。ＦＯＣＵＳはワードのグループ、ワードのルーツ、同義語、「概念」（フォーカサー）を検出し、これら全てをレポジットリーに記憶するので、フルテキストエンジンではない。入力されたデータにどの知識も抽出され、ＦＯＣＵＳレポジットリーに記憶される。分析はデータフォーマットの識別、データの復号化、テキスト情報の言語の検出、言語学的方法の実行およびＦＯＣＵＳ入力フォーマットに従った結果の記憶を意味する。2004500628.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
（ａ）コンテントを定義する工程と、
（ｂ）コンテントを分類する工程と、
（ｃ）コンテントをインデクシングする工程とを備えた、コンピュータを作動させるためのコンテントでアクセス可能なシステムのための方法
【請求項２】
スキーム内に全ての実数を指定する工程を更に備え、前記実数を単調に容易に配置できる、請求項１記載の方法。
【請求項３】
リニアで、かつ高速のソーティング方法に従い、コンテントによってソートする工程を更に含む、請求項１記載の方法。
【請求項４】
スキームに従って全ての実数を指定する工程を備え、前記実数を単調に容易に配置できる、コンピュータを作動させるためのコンテントでアクセス可能なシステムのための方法。
【請求項５】
関連する単調な実数に従ってコンテントによりソートする工程を更に含み該ソートする工程がリニアで、かつ高速である、請求項４記載の方法。
【請求項６】
リニアで、かつ高速なソーティング方法に従い、コンテントによりソートする工程を含む、コンピュータを作動させるためのコンテントでアクセス可能なシステムのための方法。
【請求項７】
（ａ）スキームにより全実数を指定する工程を含み、前記実数を単調に容易に配置でき、
（ｂ）関連する単調な実数に従ってコンテントによりソートする工程を更に備え、該ソーティング工程がリニアで、かつ高速である、コンピュータを作動させるコンテントでアクセス可能なシステムのための方法。
【請求項８】
（ａ）コンテントを定義し、分類し、インデクシングする工程と、
（ｂ）リニアで、かつ高速なソーティング方法に従ってコンテントによりソートする工程を更に含む、コンピュータを作動させるための、コンテントでアクセス可能なシステムのための方法。
【請求項９】
（ａ）コンテントを定義し、分類し、インデクシングする工程と、
（ｂ）全ての実数を指定するための工程を備え、前記実数を単調に容易に配置できる、コンピュータを作動させるためのコンテントでアクセス可能なシステムのための方法。
【請求項１０】
（ａ）コンテントを定義し、分類し、インデクシングする工程と、
（ｂ）全ての実数を指定するための工程を備え、前記実数を単調に容易に配置できる、コンピュータを作動させるためのコンテントでアクセス可能なシステムのための方法。
（ｃ）関連する単調な実数に従ってコンテントによってソートする工程を備え、前記ソートする工程がリニアで、かつ高速である、コンピュータを作動させるためのコンテントでアクセス可能なシステムのための方法。
【請求項１１】
（ａ）フォーカサー（Ｆｏｃｕｓｅｒ）を利用する工程を更に備え、該工程が、更に
（ｂ）オプションの水平ストリングおよび少なくとも１バイトの垂直ストリングを更に備えるＬ字ストリングを利用する工程と、
（ｃ）関連する垂直ストリングの少なくとも１バイトにより次のＬ字ストリングをポイントする工程を更に備える、請求項１０記載の方法。
【請求項１２】
ソフトウェアのゴミ収集を効率的に実行するために、デフラグメンテーションを利用する工程を更に含む、請求項１１記載の方法。
【請求項１３】
（ａ）サブクラスターを利用する工程と、
（ｂ）クラスターの２分の１の累乗としてサブクラスターを定義する工程と、　（ｃ）連続するクラスター、サブクラスターおよびバイトアドレスにより一般にＬ字ストリングをアドレッシングする工程を更に含む、請求項１１記載の方法。
【請求項１４】
（ａ）長さおよびアドレスを含む全ての数をＦｏｃｕｓ（完全最適化コンテントを使用するコンピュータシステム）のレポジットリー内に単調整数としてコード化する工程と、
（ｂ）前記単調実数に従って前記整数をコード化する工程を更に含む、請求項１１記載の方法。
【請求項１５】
（ａ）フォーカサーのＬ字ストリングに対し、バイトのストリングを構築する工程と、
（ｂ）コンテント、レファレンスのＩＤ、数値により前記ストリングを構成する工程とを更に含む、請求項１４記載の方法。
【請求項１６】
（ａ）２つの数値フィールド、データの長さ＋データフィールドの長さを利用する工程と、
（ｂ）単調整数により前記数値フィールドをコード化する工程と、
（ｃ）単調ＩＤおよびＩＤ内の単調位置を利用し、コンテントでソーティングする工程とを更に備えた、請求項１５記載の方法。
【請求項１７】
（ａ）クラスターのチェーンとして空のファイルを選択する工程と、
（ｂ）各クラスター内で２つのポインタを利用する工程と、
（ｃ）１つのポインタを前のクラスターにポイントする工程と、
（ｄ）第２のポインタを次のクラスターにポイントする工程と、
（ｅ）次のクラスターまたは前のクラスターが存在しない場合に、任意の有効でないアドレスの値にポインタを設定する工程とを備えた、請求項１６記載の方法。
【請求項１８】
（ａ）クラスターの空のチェーンをフリーチェーンとして初期化する工程と、　（ｂ）ファイルの作成時にファイルのサイズが既知である場合、全ファイルにわたって前記フリーチェーンを初期化する工程と、
（ｃ）必要とされる１つ以上のクラスターによりフリーチェーンをダイナミックに拡張する工程と、
（ｄ）フリーチェーンから別のチェーンへ割り当てる工程と、
（ｅ）クラスターをフリーチェーンに戻すことによりクラスターの割り当てを解除する工程と、
（ｆ）第１クラスターにおける各チェーンの開始ポイントおよび終了ポイントを記憶する工程を備え、前記第１クラスターがルートであり、
（ｇ）最終クラスターをフリーチェーンのクラスター内にコピーすることによりデフラグメンテーションを行い、前記フリーチェーンが前記ファイルの終了時にクラスターの連続する組である時にファイルを切り捨てる工程を更に備えた、請求項１７記載の方法。
【請求項１９】
（ａ）オペレーティングシステムを呼び出ししない、オペレーティングシステムと独立したマルチプロセッシング技術を利用する工程と、
（ｂ）プロセッサ間でメールボックスを利用する工程と、
（ｃ）パラメータを搬送する前記メールボックスのためのファイルネームを専用する工程とを備えた、請求項１０記載の方法。
【請求項２０】
（ａ）複数のプロセッサの内外で同期化を行う工程と、
（ｂ）ファイルエクスプローラータイプのプログラムにより複数のプロセッサへデータを送る工程と、
（ｃ）ファイルエクスプローラータイプのプログラムによりダイレクトリー内のファイルネームを探すことによりプロセッサの制御パネルを得る工程とを更に備えた、請求項１９記載の方法。
【請求項２１】
（ａ）パイプラインチェーンにわたってプロセスを同期化する工程と、
（ｂ）最初のプロセスの出力を「１ ｏｕｔ．ｔｍｐ」へ出力する工程と、
（ｃ）ファイルが完了した時にこれを「１ ｏｕｔ．ｇｏ」にリネームする工程と、
（ｄ）特定のファイルネームを探す工程と、
（ｅ）ファイルネームに遭遇した時に第２プロセスをトリガーする工程と、
（ｆ）「１ ｏｕｔ００１．ｇｏ」のようにナンバリングすべきファイルを同期化する工程と、
（ｇ）多数のファイルの処理と共に２つのプロセスを並列にする工程を更に備えた、請求項２０記載の方法。
【請求項２２】
（ａ）プロセスが常駐していない時に、コマンドプログラムにコーディネーションを専用させる工程と、
（ｂ）プロセスの出力ファイルの存在に従って、異なるプロセスを開始させる工程と、
（ｃ）プロセスが常駐である時に集中スケジューラとしてコマンドプログラムを利用する工程を更に備えた、請求項２１記載の方法。
【請求項２３】
（ａ）データベースをインデックシングする工程と、
（ｂ）インデックシングのために暗黙に与えられた構造を利用する工程と、
（ｃ）１つのワードのためのデータ構造情報を記憶する工程と、
（ｄ）前記情報に対するテーブルＴ、レコードＲ、フィールドＦ、パラグラフＰ内にあるワードを利用する工程と、
（ｅ）ポストフィックスコード化方法を利用し、ワード自体と共に前記情報を記憶する工程とを更に備えた、請求項２２記載の方法。
【請求項２４】
（ａ）フォーカサーのためにネームを特定する工程と、
（ｂ）フォーカサーを示すワードおよび表現のリストを関連付ける工程と、
（ｃ）フォーカサーが使用する言語を特定する工程と、
（ｄ）フォーカサーのいくつかのパラメータを特定する工程とを更に備え、該パラメータを特定する工程が、
（１）パラグラフ内のワードまたは表現の数を表示することを含み、このうちのパラグラフ内に発見されるより少ない方の数は前記フォーカサーに対するパラグラフが対応していないことを示し、
（２）更にパラグラフ内のワードまたは表現の数を検討する工程を備え、その数が小さい場合、パラグラフが対応する可能性があり、その数よりも大きい場合、パラグラフがフォーカサーに対し実際に対応しており、
（３）更に対応度に関してスレッショルドよりも上か下かを判断し、このスレッショルドよりも低い場合、ワードはフォーカサーに属していないと判断する、請求項１０記載の方法。
【請求項２５】
（ａ）所定言語におけるワードの既知の一般的頻度を利用してテキストからフォーカサーを構築する工程と、
（ｂ）全体として、言語におけるワードの一般的頻度でテキスト内のワードの頻度を割った比として、対応度の数を定める工程と、
（ｃ）対応度の数を計算する工程と、
（ｄ）パラグラフ内に発見されるワードのユニークさを表示する工程と、
（ｅ）対応度の値を減少することによりソーステキストから全てのワードの順序を定める工程と、
（ｆ）最大の対応度の値を有するワードをパラグラフに対して最も対応するワードとして表示する工程とを更に備えた、請求項２４記載の方法。
【請求項２６】
テキスト内のワードの対応する数を利用することによりフォーカサーを自動的に構築する工程を更に含む、請求項２４記載の方法。
【請求項２７】
（ａ）手動でフォーカサーを高める工程と、
（ｂ）特定の情報を創出する工程を更に備え、該情報が（１）極めて対応している特定の表現と、（２）（システムによって自動的に提案できる）同義語と、（３）フォーカサーから排除すべきワードまたは表現（強制的にゼロにされる対応度の値）と、（４）フォーカサーを区別し、すなわちフォーカサーから自動的に排除されたワードまたは表現（負の対応度の値）と、（５）ワードを含む全ての表現を除いえ受け入れられるワードとを含む、請求項２４記載の方法。
【請求項２８】
（ａ）同じパラグラフ内でフォーカサーに関係するワードまたは表現のパラグラフ数を認識する工程と、
（ｂ）よって前記フォーカサーを検出する工程を更に備えた、請求項２７記載の方法。
【請求項２９】
フォーカサーに関係するワードまたは表現の前記パラグラフ数を３として設定する工程を更に含む、請求項２８記載の方法。
【請求項３０】
（ａ）正および負のフォーカサーの一組であるプロフィルによりルーティングを定める工程と、
（ｂ）正および負のフォーカサーの一組であるプロフィルによりフィルタリングを定める工程と、
（ｃ）負のフォーカサーが認識された場合にテキストを拒絶し、少なくとも１つの正のフォーカサーが検出された場合にテキストを受け入れる工程とを更に備えた、請求項２８記載の方法。
【請求項３１】
（ａ）テキストレポジットリー内の任意のワードに関連する概念を自動的に構築する工程と、
（ｂ）アルゴリズムに従う工程とを更に備えた、請求項２５記載の方法。
【請求項３２】
（ａ）ワードを含むテキスト内の全てのパラグラフを収集する工程と、
（ｂ）パラグラフの連接から概念を抽出する工程とを更に備えた、請求項３１記載の方法。
【請求項３３】
少なくとも２つの意味のあるワードを含む表現に前記抽出を制限する工程を更に含む、請求項３２記載の方法。
【請求項３４】
（ａ）ドキュメントを開ける前にドキュメントを識別する工程を更に備え、該識別する工程が、
（ｂ）１つ以上のフォーカサーを利用する工程と、
（ｃ）１つ以上のフォーカサーを前記１つ以上のフォーカサーのレポジットリー内のドキュメントに適用する工程と、
（ｄ）前記ドキュメントの一覧を発生する工程を備え、前記一覧が前記１つ以上のフォーカサーによって作成された前記ドキュメントのアブストラクトである、請求項３３記載の方法。
【請求項３５】
（ａ）１つ以上のＦＯＣＵＳレポジットリーを分析し、これをリアルタイムで創出する工程と、
（ｂ）ダイナミックなフォーカサーをコンパイルし、創出する工程を更に備え、前記ダイナミックなフォーカサーがリアルタイムで発生される、請求項３４記載の方法。
【請求項３６】
レポジットリーを分割する工程を更に備え、不要な空のディスクスペースを残すことなく、その後、オーバーフローした部分を分割できる、請求項３５記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
本願は２０００年１０月２６日に出願された仮特許出願第６０／１６１５７９号の利益を請求するものである。
【０００２】
（発明の分野）
本発明はコンテントおよびコンテクストでアクセス可能なコンピュータシステムに関する。
【０００３】
（背景）
現在のコンピュータシステムの大部分はコンテントではアクセスできず、むしろ一般にはパスウェイ、例えばディスクドライブ、フォルダ、恐らくはサブフォルダおよびファイルネームによってアドレスでアクセス可能である。アドレスの一例としては「Ｃ：＼Ｐｒｏｇｒａｍ＿Ｆｉｌｅｓ＼ＯｆｆｉｃｅＷｏｒｄＰｒｏｃｅｓｓｏｒ＼Ｄｏｃｕｍｅｎｔｏ３０４２＿ｖｅｒｓｉｏｎ＿５」を挙げることができる。また、コンテントでアドレス指定できるサブジェクトの一例としては「ｍｙ ｌｅｔｔｅｒ ｔｏ Ｓｍｉｔｈ ｏｆ ｌａｓｔ ｗｅｅｋ」（先週のスミスへのわたしのレター）を挙げることができる。
【０００４】
現在までにコンピュータプロセッサおよびコンピュータシステムは同じように「コンピュータにアドレスを与え、コンピュータがアドレスのコンテントを戻す」原理に基づいて作動されてきた。このことは人の心が明らかに行っている方法と全く逆である。このような逆のプロセスはコンピュータを使用する際に人が有する基本的な問題を考慮できる。すなわち人とコンピュータは情報を逆に処理している。人は他人に「あなたは１９７２年４月１４日の午後７時３４分のことを覚えていますか？」とは質問せず、むしろ「スペアリブを食べたピアノバーのあるこのレストランに我々がいた時を覚えていますか？」と質問する可能性が高い。レストラン、ピアノバーおよびスペアリブは基本的な記憶内容であり、人は事象の日にちについては基本的には関心がない。
【０００５】
これまでコンピュータに対しコンテントでアドレス指定することに関する基本的な努力が開始されている。しかしながら、コンピュータ処理の全内容を検討しなければならない。相対的に述べれば、ファイルの特定アドレス指定および情報配列の同様な特徴の逆原理から発展した原理に基づき、コンテントによるアドレス指定を構築することは困難である。
【０００６】
アプリケーションの最適モードでコンテントでアクセス可能なコンピュータシステムを構築するには、どのソースからのコンテントも、例えばネットワークから得られるデータを制御したり、プログラムによってコンテントを記憶する必要がある。このシステムのどの構築ブロックも最適にすることにより、システムはシステムへのコンテントフローを取り扱い、処理するのに十分高速となる。かかるシステムをポータブルかつロバストにすることはハードウェア、メモリおよびアイテムのサイズだけでなくオペレーティングシステムを独立した状態に設計することを意味する。コンテントでアクセス可能なシステムはそれ自身がオペレーティングシステムとなっている。
【０００７】
このことは次のことによって例示される。テキストファイルをセーブする際にファイルネームを聞かれたことに驚くようなコンピュータユーザーは実際にはいない。しかしながら、良好なコンテントでアドレス指定可能なシステムではこのような質問はなされない。だれも知らないネームによりファイルを検索するのではなく、ファイルクリエータは人が「ｍｙ ｌｅｔｔｅｒ ｔｏ Ｓｍｉｔｈ ｏｆ ｌａｓｔ ｗｅｅｋ」のような簡単な質問をすることさえも忘れてしまっている可能性がある。
【０００８】
今日、現在のオペレーティングシステム下のソフトウェアパッケージを実現することを条件に、良好なコンテントでアドレス指定できるシステムの実現が記載されている。人はファイルおよびシステムクロックにアクセスするために現在の物理的記憶方法および所定のソフトウェアを活用できる。これらはコンテントでアクセス可能なシステムを実現するのに必要な唯一のシステムソースである。これによって全体の携帯性が保証される。
【０００９】
（発明の概要）
本発明はコンピュータを作動するための、コンテントでアクセス可能な方法およびシステムに関する。この発明の主な３つの部分としては、第１にコンテントを定義し、分類し、インデックス付与するための方法、第２に単調に容易に配置できるように、整数を含むすべての実数を指定するための方法、第３にコンテントにアクセスするのに整数を含む関連する単調実数に従ってコンテントによりソートする高速リニア方法が挙げられる。
【００１０】
完全最適化コンテントを使用するコンピュータシステム（ＦＯＣＵＳ）は平均的ユーザーが処理するのに十分簡単であり、ネットワークの速度に対処するのに十分高速である言語パッケージとして設計される。このシステムは簡潔性、速度および効率を合わせ持つ、インデクシングおよびサーチシステムであり、情報が記憶されている可能性のあるアドレスを知るのと異なり、ユーザーが得たいものはどの情報であるのかをシステムのユーザーが知ることに基づくものである。
【００１１】
次の詳細な説明から、本発明の上記およびその他の特徴および利点がより明らかとなろう。
【００１２】
（好ましい実施例の詳細な説明）
次の説明は本発明を実行するようになっている現在最良の態様である。この説明は限定的な意味にとってはならず、むしろ発明の一般的な原理を説明するためになされたものにすぎない。発明の範囲は特許請求の範囲を参照して決定すべきである。
【００１３】
本発明はコンピュータを作動させるためのコンテントでアクセス可能な方法およびシステムに関する。機能的には本発明の主作動部分は図１に示されており、この部分は第１の、コンテントを定義し、分類し、インデックシングする方法（フォーカサー１０１）と、第２の、単調に容易に配置できるよう、整数を含むすべての実数を指定する方法（コーディング１０２）と、第３の、整数を含む関連する単調な実数に従ってコンテントによりソートする高速リニア方法１０３を含む。このシステムはユーザーの２倍のニーズ、すなわち（１）ユーザーが望むようなリクエストを自由に表記でき、使用が容易であること（質問１０４）、（２）適切であり、かつ迅速な情報１０５を得ることを満たすように、このシステムは設計されている。コンテントでアクセス可能な情報は、機能的にはレポジットリー１０６に存在する。これら最後の２つのポイントは理想的な情報検索システムと見なすことができるものを定める。
【００１４】
ポイント１は、主に人間工学の問題である。ある高度なサーチを質問する簡単な対話ボックスおよびボタンはこの問題を解決する。これに対し、テーマによるサーチの可能性が加えられる。１つのテーマは単語、表記またはテキストによって定義され、対応する情報を得るのに使用される。ポイント２は、セマンティックス、単語の意味を利用するシステムによって達成される。セマンティックスを利用しようと試みる従来のシステムはヘビーな計算オーバーヘッドによって終わっていた。以下、説明するプロセスはセマンティックスの分野に入るものであるが、これらプロセスはこれまで有効であると証明されていないこの分野で現在使用されているものとはかなり離れたものである。
【００１５】
ＦＯＣＵＳシステムのエルゴノミックス（人間工学）は簡単である。すなわち（Ａ）テキストフィールドと、（Ｂ）ラジオボタンのテーマ、（Ｃ）コードサーチボタン、（Ｄ）意味によるサーチのボタンだけである。テキストフィールドは単なるワード（単語）のシーケンス（例えばワードのグループを定義するのに質問を使用するなど）と異なり、約束事を使用することによりワードのグループを強制できる。コードサーチはサーチコンポーネントに適用されるブール論理学を扱う。意味によるサーチは所定のテーマに対応するファイルまたはファイルのリストを通して行われる。これらファイルはワードのリストでよい。テーマは所定のテキスト内の頻度と共に、所定の概念のユーザーの表現としてユーザーが選択した簡単なワードのリストである。この簡単なワードのリストは基準からの頻度偏差値を使用する対応度によってソートできる。
【００１６】
テーマをサーチする際に、テーマのワードにブール代数ＯＲ演算を行ったり、近接制限に関連するこれらワードの最大の対応度を選択する。同じパラグラフでは少なくともＮ個のワードが存在していなければならない。ここでＮは少なくとも２であり、通常３である。次に、これら結果はノイズを減らすために対応度によってソートされる。パラグラフとはパラグラフセパレータとして認識されるものによって分離される何かである（このコードはユニコードに存在するが、簡単なＡＳＣＩＩテキストに対して分析する必要がある）。何らかの意味を持たせるにはパラグラフは所定の最小長さを有していなければならない。
【００１７】
テーマラジオボタンはサーチすべきワードまたは表現をテーマとして見なすべきであることを示す。これらテーマは予め計算されるので、極高速セマンティックサーチを可能にする。結果としては３つのフォームでディスプレイできる。第１のフォームはドキュメントのタイトルを識別できる時にこのタイトルを使用することである。第２のフォームは、ある種類の自動アブストラクトを使用することである（ファイル内の最も対応するパラグラフ内の第１センテンスまたは第１表現、または第１の最も逸脱した表現）。第３のフォームは、テキスト事態をディスプレイするフォームである。この場合ビュープログラムが対応するパラグラフおよびワードをハイライト化するので、ヒットを通してより容易にナビゲートできる。
【００１８】
基準自身をコンテントとして記録すべきであることに留意すべきである。これらコンテントは意味を伝えるコンピュータシステムのアイテムの一部である。例えば各ファイルネームに対して人はそのコンポーネントの全て、すなわちドライブＩＤ、ダイレクトリーネーム、ダイレクトリー拡張子、ファイルネーム、ファイル拡張子およびこれらの内部のワードと共に、完全なパスを記録する。
【００１９】
次に、情報は何であるかを決定しなければならない。情報は２倍の性質を有すると記述できる。１つの性質は求めているデータのセットであり、そのデータセットを求める態様でもある。テキスト内では１つのワードはワードを探すのにワードを使用できるように、ある情報となり得る。しかし、１つのテキストはテーマおよび概念でもある。従って、テキストからテーマおよび概念を抽出する。ほとんどの単語が複合語であるようなドイツ語のような言語では、１つの単語の一部でも情報である。「ｂｅｉｎｇ」なる単語は名詞または動詞でもあることも情報でもある。
【００２０】
情報を検索するのに次のステップを使用する。（Ａ）システム内に記憶されているファイルから情報を抽出または計算する。この情報は探すことができる情報であり、概念抽出ソフトウェアの現在の技術レベルに依存している。（Ｂ）瞬時に検索できるようにこの情報を記憶する。（Ｃ）取り扱うデータ量と独立した性能を有する記憶プロセスを使用する。（Ｄ）記憶されている全ての要素にアクセスするために検索システムを設ける。（Ｅ）できるだけリアルタイムに近く、これら全てを実行する。
【００２１】
本検索は全ての情報コンテントにダイレクトにアクセスするレポジットリーを構築することを意味する。リニア特性とすることは第１の工程から、すなわちレポジットリーを自由にするソートルーチンから一度に利用できる任意の組のデータに対して全てのプロセスがリニアとなっていなければならない。モニタのために情報量と独立していることにより、多数のレポジットリーファイルを使用しなくてもよいだけでなく、更新のためにレポジットリーのコピーも回避できる。リアルタイムの処理は中断なく、すなわちタイムラインでブレークすることなく、生じる際の操作、例えば更新、リネーミング、移動および削除の取り扱いを行うことを意味する。
【００２２】
完全最適化されたコンテントを使用するコンピュータシステム（ＦＯＣＵＳ）　ＦＯＣＵＳシステムの一部としてのインテリジェントフィルタリングは求めている条件または求めていない条件のリストを単に与えるだけではない。しかしながら、１つのセンテンスの運命を決定するのに数分を必要とするヘビーな計算上の負担がある技術で通常行われるが、この方法は極めて異なっている。セマンティックなコンフィギュレーションはユーザーが定義するのに望まれるテーマを示すように意味されるテキストのサンプルを示すことしか求めない。
【００２３】
ＦＯＣＵＳのフィーディングは種々の方法で実行できる。例えばネットワークからデータを受信すると、そのコンテントの分析をトリガーできる。データベースのレコードを更新すると、同じように分析をトリガーできる。ワードプロセッサのファイルを更新することも、分析をトリガーできる。
【００２４】
フォーカサーの概念
フォーカサーは次の要素の組として定義される。
（１）そのネーム、（２）フォーカサーを表示するワードまたは表現のリスト、（３）必要とされないが、オプションとしての言語の記載（フランス語、英語、．．．．）、（４）パラグラフ内の存在を管理するいくつかのパラメータまたはワードもしくは表現のリスト。すなわち（ａ）パラグラフ内にあるワードまたは表現の数が少ないことは、そのパラグラフがフォーカサーに対応しないことを示す。パラグラフ内のそれらの数が少ないことは、そのパラグラフがフォーカサーに対応していないことを示す。この数はフォーカサーを検出するのに使用される。（ｂ）パラグラフが対応する場合よりも少ないパラグラフ内のワードまたは表現の数、およびパラグラフが実際にフォーカサーに対応する場合の数よりも大きい、ワードまたは表現の数。（ｃ）この数よりも低い対応度のスレッショルドでは、ワードはフォーカサーに属さない。このスレッショルドはファイルの構築に使用される。
【００２５】
テキストからのフォーカサーの構築
所定の言語における単語の公知の一般的頻度を利用し、テキストからフォーカサーを自動的に構築することが可能である。この情報を用い、パラグラフ内にあるワードのユニークさを示す数である対応度を計算できる。この数はテキスト内のワードの頻度／一般的頻度の比である。対応度の値を少なくすることによりソーステキストから全てのワードを指定できる。最大値を有するワードはこのパラグラフに対し最も対応している。
【００２６】
次の特定情報を作成することにより手動でフォーカサーを高めることも可能である。すなわち特定の情報とは（Ａ）極めて対応する特定の表現、（Ｂ）同義語（システムによって自動的に提案できる）、（Ｃ）フォーカサーから排除すべきワードまたは表現（強制ゼロ対応値）、（Ｄ）フォーカサーを区別するワードまたは表現、すなわちこれらはフォーカサーから自動的に排除される（負の対応値）、（Ｅ）ワードを含む全ての表現を排除して受け入れられるワード。次にフォーサーは最大値を有するワードの一部によって表示される。スレッショルドはプログラムまたはユーザーによって選択できる。
フォーカサーに対するテキストの極めて簡単な例は次のとおりである。
【００２７】
Ｔｈｉｓ ｉｓ ａｂｏｕｔ ｈｏｒｓｅｓ． ｈｏｕｓｅ， ｈｏｒｓｅｂａｃｋ
ｃａｖａｌｒｙ， ＠ｍｏｕｎｔｅｄ＿ｔｒｏｕｐｅｓ．ｈｏｕｓｅ．
【００２８】
ここで、「＠ｍｏｕｎｔｅｄ＿ｔｒｏｕｐｅｓ」は極めて適切な表現である。フォーラサー事態は対応していないワードを除いたワードリスト、
すなわちＣａｖａｌｒｙ，ｈｏｒｓｅ，ｈｏｕｓｅｓ，ｈｏｕｓｅｂａｃｋ，ｐｍｏｕｎｔｅｄ＿ｔｒｏｕｐｅｓのように見える。
【００２９】
フォーカサーの検出
フォーカサーはそれ自身何も意味しないが、パラグラフを有するテキストと比較した時の意味全てをとる。従って、フォーカサーはこのフォーカサーに関するある数のワードまたは表現が同じパラグラフ内で認識されたと称されるこの数はフォーカサーの数がパラメータであり、その値は通常約３である。フォーカサーに手動で入力された表現はフォーカサー内の１つの単語の値の３倍の値となる。
【００３０】
テキストのコンテントを使用した自動ルーチング／フィルタリング
プロフィルによりルーチング／フィルタリングが定義される。あるプロフィルはポジティブなフォーカサーとネガティブなフォーカサーとの組である。メールまたはＨＴＭＬテキストまたは任意のテキストがフィルタを通過する時はいつも、定義されたフォーカサーの全てが検出され（フォーカサーの検出のパラグラフを参照）、プロフィルと比較される。ネガティブなフォーカサーが認識された場合、テキストは拒否され、少なくとも１つのポジティブなフォーカサーがあれば、テキストは取り込まれる。ポジティブなフォーカサーとネガティブなフォーカサーとの任意の組み合わせを使用できる。
【００３１】
セマンティックな分析方法は所定のフォーカサーに従ってどのパラグラフも評価を行う。データと共にその評価を記録する代わりに、特定のテーマが特定の宛て先と関連している場合、その評価を使って入進情報をルーチング（またはストップ）することができる。
他方、中心レポジットリー内にこれら全てを維持でき、各ユーザーは自分のテーマとの暗黙のブール代数のＡＮＤ演算をするようになっている。この方法は一部のネットワークマネージャーが、何がルーチング（またはストップ）されており、どこでルーチング（ストップ）されているかを一部のネットワークマネージャーがモニタできるようにしている。
【００３２】
フィルタリングアプリケーションがファイアーウォールに到達した時にファイアーウォールを効率的にしたい場合、ファイアーウォールから逃げるデータをモニタすることを強制できる。これまでストップされていなかったものの何がストップされたか、これまでストップされていた何が通過したか、これまで決定されていなかったものは何かをチェックできるので、ファイアーウォールコントローラは情報を通過させたい人からファイアーウォールを防御しようとする試みに従って、自らのファイアーウォールをチューニングできる。当然ながら、特定のプロバイダが希望しないデータからしか送らない旨の十分な証拠を有していれば、コントローラは自分のＩＤ（ＩＰなど）を拒絶する旨の宣言をすることもでき、このＩＤはＦＯＣＵＳによって処理されるが、プロセスを多くスピードアップする。
【００３３】
レポジットリー内でテキストを使用するフォーカサーの自動構築
レポジットリー内のテキストの任意のワードに関連する概念を自動的に構築できる。このアルゴリズムは次のとおりである。このワードを含む全てのパラグラフを入手し、次にこの概念の連設から概念を抽出する。全てのワードに対してこれを行うことは極めて時間のかかることであるので、例えば少なくとも２つの有意なワードを含む表現にこの主の抽出を限定できる。従って、ユーザーはこのような所定の表現、または概念としてのこの表現を求めることができる。
【００３４】
オートマトンによるセマンティックネットワーク、シソーラス、レキシコン
次のようにメモリ内のストリングにリンクされた任意の種類の情報を表示できる。すなわち
＜ｗｏｒｄ＞＜ｓｅｐａｒａｔｏｒ＞＜ｔｙｐｅ ｏｆ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ＞＜ｓｅｐａｒａｔｏｒ＞＜ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ＞
情報が十分小さければ、これを直接オートマトン内に維持でき、そうでない場合、オートマトン内に記憶された情報は、例えばファイル内に記憶された情報への単なるアドレスとなる。
＜ｓｅｐａｒａｔｏｒ＞ ａｎｄ ＜ｔｙｐｅ ｏｆ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ＞ はできるだけコンパクトとなるような順で小さく（通常一文字）しなければならない。従って、セマンティックネットワーク、シソーラス、レキシコンなどは、これらがメモリ内に収まることができることを条件に、このように表示される。
【００３５】
シリコンでのセマンティック分析／フィルタリングの実現
汎用プロセッサに基づくコントローラまたは専用ＲＩＳＣチップのいずれかでシリコン内に事象操作の基本ルーチンを実現できる。
【００３６】
偏差を使用したテキストの自動的ビューポイント
フォーカサーに関連し、テキストないで最も適切なワードまたは表現を与えることができる。このフォーカサーはテキスト上でのビューポイントと称される。テキストとフォーカサーの双方にある最も偏差したワードまたは表現をビューポイントに単に示させるには、表現は外材的にフォーカサーになくてもよい。その理由は、表現の偏差は表現内のワードの複合偏差であるからである。１つの複合偏差は数によって分割された表現内に含まれる単一ワードの偏差の合計である。特定のビューポイントが示されない場合、ビューポイントは単に適すと自身から構築されるフォーカサーである。
【００３７】
自動言語およびコードページの認識
センテンスのうちの全ての用語と、可能なキャラクターコードページ内にコード化されるプラネットの全てのディクショナリーを比較することによって、特定の言語の認識を行うことができる。この方法が過度にヘビーであることは容易に理解できる。より高速でほぼ正確な解決方法はｎ−アプレットの統計的分布により言語を特徴付けることである。経験によれば、４アプレットの統計分布を得ると、言語とコードページとの組み合わせをかなり良好に識別できることが判っている。これはソーティングルーチンを使って極めてストレートフォワードに実行される。ソートすべき要素は第１バイトではｎ−アプレットでスタートし、第２のバイトでは１でスタートし、その後、同様に続く。次に２倍をカウントし、その結果と予め構築したｎ−アプレットのデータベースとを比較する。このデータベースは表示できるのに十分大きいテキストに対し、同じプロセスを適用して構築される。データベースを構築するのに１メガバイトの大きさのサンプルテキストで十分であると考えられている。このデータベースは各言語／コードページの組み合わせに対し、ｎ−アプレットとそれらに対応する頻度とからなる。
テキストとデータベースとを比較し、各ペアの言語／コードページに対しテキスト内に生じるｎ−アプレットの各発生の頻度を加え最高の数を選択すると言語／コードページが示される。
【００３８】
この方法は所定のパラグラフに対する言語およびキャラクターコードページを認識するのに有効である。特定のキャラクターコードページを仮定すれば、より正確な別の方法がある（換言すればテキストのワードを認識できなければならない）。この方法は認識される各言語に対する頻度の高いワードの小さいディクショナリーを使用することに基づき、単一センテンス内の言語を認識することができる。この小ディクショナリー内の各ワードは１つまたは数種の言語に関連付けされる。次に、この言語に関するワードが認識されると、各言語の対応度がインクリメントされる。次に、最も高い言語の対応度を選択する。
【００３９】
コンテントでアクセス可能なコンピュータ
コンテントでアクセス可能なコンピュータは３つのパラメータ、すなわち（１）レファレンス、（２）それ自身のコンテントおよび（３）位置を有するように、どのコンテントも検討する。レファレンスとはどのようにしてコンテントに到達するかをホストソフトウェアに示すバイトのストリングである。このレファレンスはファイルネーム、メモリ内のアドレス、データベースレコード内のフィールド、アーカイブ内のファイルなどとなり得る。レファレンスの前にはコンテントに対し、どのソフトウェアが求められるか、すなわちファイルネームに対するファイリングシステム、アーカイブされたレファレンスのためのアーカイブプログラム、レコードのためのデータベース管理システムなどを示すコードが先行する。このストリングの残りはホストへ送られるアーギュメント、例えばデータベースマネージャーのためのＳＱＬリクエストである。使用されるコーディングはホストに依存する。
【００４０】
次にコンテントについて検討する。コンピュータ内のどのコンテントもバイトのストリングおよびこのストリングの長さとなっている。一般にこれらバイトは８ビット〜１バイトである。第３の特徴は位置である。この位置はコンピュータのメモリ内またはコンピュータの記憶エリア内の物理的位置ではない。この位置とは、ユーザーに意味のあるものを示す。テキストファイル内では、例えばこの位置は章の番号、セクションの番号、パラグラフの番号などとなり得る。データベースでは、この位置はテーブルの番号、レコードの番号、フィールドの番号、パラグラフの番号、センテンスの番号などであり得る。医療用スキャナーの画像では、この位置はＸＹＺ座標であり、赤−緑−青のＲＧＢ擬似カラーコンテントである。近接管理を行うために主に位置が記録される。
【００４１】
セマンティックス
一覧
この技術はドキュメントをオープンする前にドキュメントのコンテントを識別する方法を提供する。この技術はネットワークを介してアクセスされる大きいドキュメントでは比較的な該動作となり得る。一覧の技術はドキュメントのアブストラクトのアイデアを使用するが、ドキュメント全体のコンテントから自動的にアブストラクトを作成する。ＦＯＣＵＳのリングィスティックがワードのグループを抽出する際は、ドキュメントの特徴とデータの所定の本文の統計的分析とを比較することにより、文書のうちの最も特徴的であるグループを選択することは比較的容易である。
【００４２】
例えば、平文に対してレファンレンスとして使用される本文はＦＯＣＵＳからの大きい平文レポジットリーから取り込まれた通常の英文、仏文などと見なすことができる。データベースを分析する際にフィールドネームは通常話される言語と極めて異なることが多く、一覧のためにシステマティックに選択される可能性が高い。データベースのうちのすべてを分析し、次に対応するフォーカスでこれを選択し、現在のワードおよび表現のレファレンスリストを構築することは容易である。フォーカサーとは所定の手段に関し、他人に話している時にフォーカサーオーナーがどのように話をしているかの用語、同義語および表現のリストを示すテキストファイルである。所定の領域に対応すると見なされるテキストの組に対し、この領域はフォーカサー内で記述でき、その結果を上記のようにしようし、この領域に対するより正確なレファレンスを示すことができる。
【００４３】
ＦＯＣＵＳが完全に実現される限り、ドキュメント自身にアクセスすることなくＦＯＣＵＳレポジットリーに関し、局部的にこれらの再定義および分析を行うことができる。従って、これら技術はネットワーク環境にも適す。ドキュメントネームが選択されるか、またはディスプレイされると、ＦＯＣＵＳ内に記録された関連する一覧をディスプレイすることが容易である。これら一覧をブラウジングすることによってユーザーは自分の現在の質問に対し、ドキュメントが関心のあるものであるか否かを迅速に識別できる。その後の質問においても一覧の度の表現も使用できる。
【００４４】
ダイナミックフォーカサー
ダイナミックフォーカサーとはフィルタリング時にコンパイルされず、作成されないが、１つまたは数個のフォーカスレポジットリーでリアルタイムで分析され、作成されたフォーカサーである。上記のように、フォーカサーとは所定の手段に関し、他人に話している時にフォーカサーオーナーがどのように話をしているかの用語、同義語および表現のリストを示すテキストファイルである。フォーカサーの計算はドキュメントを分析する時間に限定されない。実際にはこの計算はユーザーが質問をしている時でも任意の時間に行うことができる。フォーマットはいかなるものでもよい。ユーザーは任意のドキュメント、特にそれらのＦＯＣＵＳで別の質問によって発見されたドキュメントから一連のワードおよび／または表現をタイプしてもよいし、実際のセンテンスをタイプしてもよいし、全体のセンテンスおよびパラグラフをとらえてもよい。
【００４５】
このシステムの最初の仕事は、このテキスト内のワードの全てに質問をすることである。次に、ドキュメントおよびドキュメントが存在する位置に従ってこれらワードをソートすることである。ＦＯＣＵＳメモリ内でパラグラフの数が記憶されている場合には、この機能は大幅に役立ち、そうでない場合、この技術はクラスタリングとして知られるものに戻る。このクラスタリングはちなみに言語学上の非常識である。受け入れできる応答時間でＲＥＡＬ質問としてパラグラフ全体を使用できるようにすることは、ＮＡＴＵＲＡＬ　ＬＡＮＧＵＡＧＥの計算におけるブレークスルーである。更に、これら質問はテキスト、画像、音楽などでの通常の質問とミックス（ブール代数演算）することができる。
【００４６】
リニアソーティングルーチンを使用すると、この演算は相互対話的に実行するのに十分高速となる。
次に、精度パラメータ（ほぼ所定のパラグラフ内に発生するはずであるワードの数）に従い、ウィニングパラグラフの選択を計算する。このパラメータはスライダーまたは「＋」および「−」ボタンによりモニタでき、適当な数のドキュメントを選択するまで結果を迅速に再計算できる。次に、この問い合わせの結果を対応度によってソートする。
【００４７】
ユーザーにとって「ダイナミックフォーカサー」が満足でき、ユーザーがそれを再び使用したい場合、ＦＯＣＵＳによってこの定義「フォーカサー」およびその結果（選択されたパラグラフ）を記録できる。この演算は元のドキュメントへのアクセスを必要とせず、ネットワーク環境（例えばウェブポータル）に対しては適当となり得る。
【００４８】
（フォーカサーがＦＯＣＵＳ内でダイナミックまたは記録される場合）フォーカサーを更新するのに同じ技術を使用できる。余分な工程はフォーカサーの先の定義の発生を消去することだけであり、この工程は元のドキュメントのアクセスを必要としない。
ドキュメントを再び参照する必要はないということは、ＦＯＣＵＳがドキュメント自身よりもこれらドキュメントについてより良好な知識を有していることから単に生じるものである。実際に、ＦＯＣＵＳは一般に所定のドキュメント内のワード数よりも１５倍多い情報を記憶する。これらの更新の全てはリアルタイムで行われる。
【００４９】
ｅ−コマースのための逆フォーカサー
実際にはフォーカサーのこの用途はＥ−コマースだけに限定されず、このことは良好な例を提供する。Ｅ−コマースポータルでは、販売すべきアイテムを記述するボキャブラリーは通常、商人の用語である。このことは、この用語を必ずしも知らない顧客に対するナビゲーションを極めて困難にする。例えばスポーツまたはレジャーの双方では同じ物品であると見なすことができるので、分類は極めて役立つとは言えないことが多い。このジレンマに対するＦＯＣＵＳの解決案は極めて簡単である。まず、どの記述も利用できる状態でポータルをスタートし、これら記述をフォーカサーとする。顧客がワードをタイプし、このワードを含む全てのフォーカサーに対し、ＦＯＣＵＳをリクエストし、フォーカサーがカテゴリーであるかのように回答をディスプレイする。ユーザーが自分が考えているカテゴリーを見つけない場合、ユーザーはその問い合わせを再びフレーズ化する（またはやめる）と、ゲームは再びスタートする。
【００５０】
ユーザーの問い合わせの全てを単に任意のプロプリエタリーフォーマットにログインする場合、このログはＥ−コマースマネージャーに２つのタイプの関心のある情報を提供する。当然ながらマネージャーは自分の顧客のプロフィルを得る（かつフォーカサーが十分一貫していれば、顧客からフォーカサーを作成できる）が人がセールス中の各アイテムに対して何を望んでいるかを話している態様のプロフィルも得る。これらプロフィルはアイテムを記述するフォーカサーを更新するのに使用でき、ＦＯＣＵＳは自分のワードで顧客の問い合わせにどのように回答するかを迅速に習得する（やめるためのワードは回避する）。このプロセスは、どのように標準的ＦＯＣＵＳを適用できるかを示す。
【００５１】
同様なドキュメントを検出するための一覧の使用
所定のドキュメントの一覧においてとられる表現に対するリクエストは同様なドキュメント（テキスト、イメージ、音楽など）を迅速に提供できる。
これを行うには２つの方法がある。
１つの方法はトークンを使用し、一覧自身に対する新しいリクエストを実行することであり、別の方法は、表現の各々にリクエストを実行することである。ユーザーが適当と考える任意のパラメータを使って回答をソートしなければならず、その出力は類似性によってランク付けされる。
【００５２】
自動コピー検出
２つの異なるドキュメントが同じ一覧を有することは極めて可能性が低い（このようになるには２つのドキュメントにおいて一般に最大３０の表現が同じとなる）。
一覧の問い合わせをし、２つ以上の回路に属すリストを出力する別個のアイテムを作動させることは極めて容易である。しかしながら、ＦＯＣＵＳレポジットリー内にドキュメントパラメータを記憶する時に、自動的にコピー警告を発行することも可能であり、一覧が既に存在している場合にはこれはコピーである可能性がある。当然ながらこれら技術はコピー候補を提供するにすぎない。ファイルが同じ長さを有しており、日にちがこれらファイルをコピーであると宣言するのに十分でなくても、他方、この検出はフォーマットから独立している。ＨＴＭＬドキュメントをコピーするテキストプロセサのドキュメントは同じ一覧を発生する。最終的に人は直接またはアプリケーションプログラムを通して（コピーによって何を行うかを決定しなければならない。
【００５３】
オープンエンドの無制限かつ可変長さのコード化された番号
単調浮動点コーディング（ＭＦＰＣ）
可変長さのコーディングでは、長さをコードの一部としなければならない。コンピュータのデータは常にビット（またはバイト）のストリングである。ストリングのうちの第１バイトにおける第１上方ビットはバイトにおけるストリングの長さを示す。第１バイトのうちの上方ビットにコード化する。すなわち最初のリセットビット（０）の位置はストリングの長さを示す。
【００５４】
この特殊なコード化では、すべてのビットを使って値を示す。従って、この方法が最適である。必要とするスペースは絶対最小値であり、数には制限がない（最初のバイトのちの８ビット全てをセットすると、コーディングは２番目のバイトに進む）。更にストリングは二進単調であり、これによってデコードをすることなく、ソーティングおよび命令テストが可能となっている。コード化およびデコードのルーチンはストレートフォワードである。このＯ土かは番号のプロセッサ表示とは無関係である（大きいか、または小さいエンディアン）。コンピュータが１６ビットの二進表示に同意すると、このコード化は１６ビットワードのような別の単位に基づくことができる。データベース内の数値フィールドがＭＦＰＣコーディングに一致する場合、数値フィールドに対するダイナミック照合を行うことなく、二進値として全てのフィールドをソートできる。
【００５５】
数値情報、すなわち整数を含む実数に対し、ＦＯＣＵＳは仮数内の桁数または指数の値に関し、制限をしない。図２Ａから判るように、仮数２０１および指数２０２のコードに従って実数を分割できる。全体の値はこの分類によって決まる。図２Ｂは別の分類を示す。この分類では、例えば＋無限２０４または−無限２０５を分離する場合、＋１　２０６および−１　２０７および０２０８も分離する。これらは実際には必要ではないがあっても問題はない。図２Ａでは、＋コード２０９を有する第１の行内の仮数２０１、更に＋コード２１０を有する指数２０２を見ることができ、これらはこのシステムではＤの２１１としてコード化される。次のケースでは仮数２０１は＋２１２であり、指数−２１３およびコードはＣ２１４である。Ｃ２１４はＤ２１１よりも小であるか、または本来的にＤ２１１はＣ２１４より大である。次のケースは仮数２０１が−２１６であり、指数２０２が＋２１７であり、Ｂ２１８としてコード化されている。Ｂ２１８はＣ２１４より小であるが、−２２０の仮数２０１および−２２１の指数を有するコードＡ２１９よりも大である。
【００５６】
図２Ｂを見ると判るように、仮数＋２１２、指数−２１３およびコードＦ２５１を有する第４行だけでなく、仮数−２１６、指数＋２１７およびコードＢ２１８を有する第８行を見ると、指数の絶対値が大きくなればなるほど数字の値が小さくなることが理解できるはずである。最初のケースではマイナスの級数に対して正であり、かつある値であり、ある値よりも１だけ大きくなり、極めて大となり、最終行の前では仮数はマイナス、すなわち負の数となる場合、極めては正であるので、数は極めて大きい級数に対してマイナスまたは何らかの値となるので、極めて大きい負の数となる。従って、Ｆ２５１およびＢ２１８の領域では指数の絶対値が大きくなればなるほど、その数の値は小さくなる。従って、所定のベースに対するこの補数を望むことがある。例えばベース１０内の１２は９９−１２＝８７となる。次に、仮数の絶対値は所定のコード化された値または所定のベースに対する値となる。これら成分をコード化する種々の底は、これら底が数の全てのコード化された要素に対して同じとなるようにコード化されている限り、実際には対応していない。（図２Ｂ）のＡ２６５、Ｂ２１８、Ｃ２６６、Ｄ２６７、Ｅ２６４、Ｆ２５１、Ｇ２６４、Ｈ２６２、Ｉ２６１、無制限の単調コード化指数または補数および仮数に対するキャラクターのストリングであるコードの組み合わせキャラクターとなるように無制限の実数をコード化できる。
【００５７】
指数および仮数に対する最小長さの第１の無制限の整数を使用して任意の実数を任意の長さの数と記載できる。数を多重化する１つの方法は、底Ｎで記載された数を使用することであり、これら数は底Ｎ＋１と記載されるので、数字内にはＮ＋１の数は生じない。底２内でコード化する場合、複数のゼロおよび１を有する。底３でコード化する場合、その数字はＮ＋１であり、Ｎ＝２であるので１００１を有し、２と他のある数字１００１などを有するので、それよりも大きい数字は厳密にセパレータとして働く。Ｎの数は小さくなればなるほど使用される空間は少なくなるので、Ｎに対する数字、すなわち２または３が好ましい。コード化速度に対しては２のほうが好ましく、復号化速度に対しては３のほうが好ましいので、実際に使用される数は硬貨を投げて決められる。
【００５８】
リニアソーティング
リニアソーティングをする場合、基本的にはある順序で１つのリストを基本的にはソートしなければならない。この分類はソートしたい選択された成分のミクロの値を使用する二進レベルで実行できる。バイトに対しては８ビットまたは２〜８の累乗、すなわち２５６の値を有する。１６ビットワードを使用する際には６４Ｋの値などを使用する。バイトと共にバイトのリストを分類する場合、スタートポインタおよびエンドポインタのアレイを搬送する利用可能な値と共に、次のバイトをポイントする整数を搬送する。バイトポインタは所定の方法、一般には第１アイテム、第２アイテム、第３アイテムなどの順で初期化される。値Ｘのバイトを読み取る場合、Ｘのスタートおよびエンドポインタを更新する。まだ双方のポインタが使用されていない場合、値はバイトに対するポインタとなり、既に全てのポインタがある値を有する場合、エンドポインタはバイトをポイントし、一方、先のエンド値に対するバイトポンタは新しいバイトをポイントする。スキャンの終了時には特定のランクに対する照合の順にバイトポインタ内に任意の値の記憶がレポートされる。
【００５９】
図３はスタートポインタ３０１のアレイ、終了ポインタ３０１のアレイ、および次のポインタ３０３に対するポインタのアレイの状況を示す。図３には最初の３つのランク、すなわち文字ＸＹＺ３０４が既にソートされており、同様であると判断されており、ＸＹＺ．．．．のシリーズ内の次の文字、すなわちＡ２３０５が検査中であることが示されている。ランクのバイトのルーチンプロセスはリスト内にある。ランクリスト内に２つ以上のアイテムがある場合、次のランクしか処理しない。このことは入力ストリングを終了させるための任意の種類のフラッギングを使用する場合に知られている。次のランクはＲ＋１とする必要はないが、所望する任意の順のランク内とすることができる。
【００６０】
ＭＦＰＣに基づく日にち／期間日にちまたは期間は年、月、日、時間、分、秒、および秒の何分の１か、またはこれらの任意の組み合わせの数として表現できる。これら全ての値に対し、ＭＦＰＣを使用することによって大きいか小さいかに拘わらず、時間の任意の長さを表現できる。日にちに対し、年および秒の何分の１かを除く全ての値は制限された値を有するので、簡単な二進整数として表現できる。レポジットリーでは、ここの成分と共に完全な日にちまたは期間を記録することを考えつくことができるので、５月の月を求めることはトークンリサーチでは終了しない。
【００６１】
レポジットリー−論理構造
任意の個々のアイテムに最速アクセスをする最適解決方法はＬ字ストリングを使用している。１つのＬ字ストリングはオプションの水平ストリングと、少なくとも１バイトの垂直ストリングであり、垂直ストリングの各バイトは次のＬ字ストリングへのポインタに関連している。例えば「Ａｌｂｅｒｔ」、「Ｂｏｇａｒｔ」および「Ｂｏｗｉｅ」を記憶するために、Ｌ字ストリングは次のとおりとなる（図４参照）。最初のストリングの「ＡＢ」４０１は純粋に垂直であり、「ＬＢＥＲＴ」４０２は明らかに水平である。実際に「ＬＢＥＲ」４０３は水平ストリングであり、「Ｔ」４０４はそのポインタを有する垂直ストリングである。次のストリングはフルのＬ字ストリングとして「ＯＧＷ」４０５を有する。ストリングがそれ以上何もポイントしていないことを示すのに「０」４０６が使用される（すなわちストリングマークの終了点である）。
【００６２】
テキスト情報
テキスト情報を均一に記録するためにＦＯＣＵＳはユニコード規格のコーディフィケーションを使用する。このことはプラネットで使用される全てのグリフをカバーし、オープンエンドとなっている２バイトのコード化方式である。Ｌ字ストリングは所定のキャラクターをコピーしない。よくないアクセントのワードまたは一貫性なく書かれたキャラクターワードを処理するために、２つ以上の代表を検討できる。例えば数字１２をキャラクター「ｔｗｅｌｖｅ」のシーケンスまたはシーケンス「１２」または数値「１２」として書くことができる。この３つの表示を一度に使用することを妨げるものはＦＯＣＵＳには何もない。例えばｗｅｅｋｅｎｄのような複合語では同じことを行うことができる。このワードは「ｗｅｅｋｅｎｄ」、「ｗｅｅｋ−ｅｎｄ」、「ｗｅｅｋ」および「ｅｎｄ」として全てを同じアドレスに記憶できる。
【００６３】
ディスクアクセスがクリティカルな状態となった時のレポジットリーの自動分割
ディスクアクセスがボトルネックとなった時には、通常、レポジットリーの複製を作成し、ヘビーな同期化方法を誘導し、一般にリアルタイムのアプリケーションを維持する可能性が失われる。ＦＯＣＵＳでは使用されるソーティングルーチンのアルゴリズムに起因し、レポジットリーを複製する代わりにレポジットリーを分割することがほとんど自然である。
ソーティングアルゴリズムから１つのファイルにソートの開始をどのように送り、別のファイルにスイッチするかを誘導することは容易である。
【００６４】
この場合の問題は最初の場所でレポジットリーをどのように分割するかということである。ＦＯＣＵＳと共に使用される用途の１つはレポジットリーを順次読み出すことである。このプログラムは最初のものの半分であるポイントまでに第２のディスク上で新しいレポジットリーを構築するのに使用される。次に読み出しに進むが、別のファイルに再び第２の半分を書き込む。元のファイルは消去する。このことは、第２の半分として元のファイルを維持し、最初の半分に記憶されたデータを消去することが好ましい。その理由は、別の分割が必要な場合、その結果、不必要に空のファイルが生じるからである。ＦＯＣＵＳ内部の全体の管理を維持する特別コード（最低コード）として（最低ストリングと共にスタートする）基本レポジットリーにレポジットリーの番号およびネームを記憶する。
【００６５】
この方式の有利な特徴はユーザーのアクセス回数に対して有しなければならないレポジットリーの数が多くなればなるほど、バックアップ方法を実行するのにかかる時間が短くなることである。バックアップの際に、ウォッチドッグは作動を維持するが、コピーが公知の状態に関与するようにフィーディングプロセスを停止する。次に、レポジットリーをコピーする。レポジットリーが多くなればなるほどこれらは短くなり、バックアップ時間も短くなる。
【００６６】
レポジットリー（インデックス）管理
インクリメント／デクリメントインデックス更新ｗ／ｏインデックスのコピー　通常、レポジットリーへの更新はレポジットリー自身の周期的更新をトリガーする。このことは、利用できるスペースは必要とされるスペースの２倍大きいことを意味する。ＦＯＣＵＳルーチンは自分のゴミ収集を行い、これによってスラックを除くためにレポジットリーのコピーの必要性を排除する。
【００６７】
リアルタイムインデクシングのためのキャッチングインデックス
最終レポジットリーへ直接入力データをソートしないことによって、迅速にアクセスできるキャッシュレポジットリーのより早いソートおよびより早い作成が可能となり、よって記録情報または受信情報へのほぼリアルタイムのアクセスを行うことができる。
【００６８】
数字および日にち／期間を含むインデックスファイルでの単調アクセス方法の使用
異なるタイプのデータが単調なコード化を有するという事実によって、内部エンジンは極めて限られた組の機能を有することが可能となる。すなわち、１）特定のアイテムを探す機能、２）特定のアイテムから探す機能、３）次のアイテムを探す機能を有することができる。ＦＯＣＵＳの重要な特徴は、アイテムが発見されない時に、リクエストが不成功であったことを語るフラグと共に、リクエストプログラムに利用できる次のアイテムが送られる。これによって呼び出しプログラムは次のコールを行うことが可能となる（置き換えプロセス参照）。
【００６９】
データベースの一般化されたインデックシング
これはテーブル／記録へのレファレンスがファイルネームへのレファレンスの代わりとなる場合である。
【００７０】
リアルタイムのインデックシングを行うための自動レファレンスモニタリング　（所定のＯＳが使用するプロセスに応じ）ファイルオープニング、ファイルクローズ、ファイルへの書き込みなどへのオペレーティングシステムのコールをインターセプトすることにより事象の暦学ログを構築することができ、次にこれによってどのファイルを削除し、移動させ、ネームの書き換えをし、または更新するかを判断することが可能となる。更新されたファイルでよりスマートな方法（ＯＳに依存する）を使用できない場合、更新を削除とそれに続く作成として見なすべきである。部分的更新は新しいパラメータを発生し、別のパラメータをキャンセルする新しい分析（例えばセマンティック）からしか一般に生じない。レファレンスがデータベース内のあるフィールドに関するものである場合、このデータベースに関する編集の自動ロギング、すなわち必要な全てのパラメータを含むロギングファイルを有するだけでよい。これらログのための容易なフォーマットはＯＤＢＣである。より一般的な変更および更新はそれらのジェネレーションごとに良好に検討される。ほとんどのプロセッサによってこのレベルである種の介入が可能となる。最悪のケースでは、（例えば１つのファイルへ送るべき変更を待つ）アクセス方法を有するプロセスのうちの１つによって変化が示されるまで待機しなければならない。
【００７１】
インデックシングエンジンでの非テキスト拡張
「フルテキスト」のエンジンは一般に非テキスト情報を記録できない。これを行うには２つの方法がある。すなわち１つ以上のプリフィックスを決定する方法および１つ以上のサフィックスを決定する方法がある。例えばテキスト情報が「０」のプリフィックスを付けるべきことを意味している場合、数値情報に「１」のプリフィックスを付け、日にちに「２」のプリフィックスを付け、ＭＩＤＩに「３」のプリフィックスを付けることができる。テキスト情報がファイルコンテントである場合、サフィックス「０」を決定できる。このテキスト情報がファイリングシステムのためのパラメータである場合、ポストフィックスは「１」となる。ファイルネームである場合、「１」のポストフィックスに「０」を添付し、同じようなことを行うことができる。プリフィックスを付けるか、またはポストフィックスを付けるかの選択は、検索に使用されるアクセスに応じて決まる。コピーされたデータを完全に記録することが可能であり、一方のデータはプリフィックスを使用し、他方のデータはポストフィックスを使用し、双方は同じアイテムを示す。ここで、ユニコード規格が規格から検討された３２の値の２つの組（０〜３１および１２８〜１４３）を考慮する際、テキスト情報にはいずれのプリフィックスもポストフィックスも定義されない。これら６４の値のうちの１つから、最初のプリフィックスおよびポストフィックスのためのコードが選択される。可能性のない種類のコードが生じた場合、常に拡張を可能にするように、値１４３を多重化できる。
【００７２】
ＦＯＣＵＳシーケンス
種々の方法でＦＯＣＵＳのフィーディングを行うことができる。例えばネットワークからのデータを受信することによってそのコンテントの分析をトリガーできる。データベースの記録を更新することによっても分析をトリガーできる。ワードプロセッサのファイルを更新することによっても分析をトリガーできる。どのプロセスを使用するにしても、全てのＦＯＣＵＳの願望は専用ファイル内で考慮すべきレファレンスのリストを入手することである。分析プロセスがネットワークフィルタリングのためのようなデータの記録または維持をしないことも決定できることを即座に指摘できる。しかしながら、受け入れ不能なものとしてデータのフラグを立て、ネットワークマネージャーが受け入れ不能な情報をトレースできるように何らかの方法でそのデータを記憶することができる。
【００７３】
テキストデータに対し、分析はリングィスティックおよびセマンティックを考慮するので、オンザフライで概念を識別できる。上記から判るように、データフローをルーティングするのにこれら概念を使用でき、および／または分析される他の情報と共に記憶できる。テキストを扱う際でも、ＦＯＣＵＳはワードのグループ、ワードのルーツ、同義語、「概念」（フォーカサー）を検出し、これら全てをそのレポジットリーに記憶する際にＦＯＣＵＳはフルのテキストエンジンとはならない。このことはデータの受信時であって、ユーザーのリクエスト時ではない時に、「知識管理」がピクチャー内に入る場合である。現在の技術によって公知とできるどの知識も、データの入力時に抽出され、即座にアクセスできる場合にＦＯＣＵＳレポジットリーに記憶される。リアルタイムの入力（ネットワーク着信データ）に対し、その出力と共にレファレンスが与えられる。入力は発生した何かの単なる通知である時に、分析を実行する。
【００７４】
分析はデータフォーマットを識別すること、データフォーマットの復号化、テキスト情報上の言語の検出、リングィスティック手順の実行およびＦＯＣＵＳ入力フォーマットに従った結果の記憶を行うことを意味する。注：一般的な業務用データフォーマットを識別することは本書の範囲外である。この目的のためには多くの業務用製品を利用できる。しかしながら、ＨＴＭＬ、ＳＧＭＬ、ＸＭＬのようなフォーマットでの埋め込み型構造表示を抽出することは、ＦＯＣＵＳの一部である。
【００７５】
これらプロセスの終了時にＦＯＣＵＳ入力ファイルは処理の準備が完了している。この情報をレポジットリーに挿入する問題は、これらファイルのソートに関係している。数学者が実証していることに拘わらず、ソーティングプロセスがどのようにリニアであるかは理解できようが、ソーティングにどのルーティングを使用しても、ＲＡＭに基づく技術はディスクをベースとするルーティングよりも速くなる。従って、同時に多数の入力ファイルが利用できる場合、ＦＯＣＵＳはこれらファイルを連結し、ソーティングルーティングをフィードする。１つのファイルが利用できる場合、ＦＯＣＵＳ問い合わせプログラムによってそのデータに即座にアクセスするために、そのファイルは一度にソートされる。
【００７６】
ＦＯＣＵＳソーティングルーティングの出力は既にＦＯＣＵＳレポジットリーフォーマットを使用しているので、ユーザーは極めて迅速に最新データにアクセスできる。しかしながら、特定の物理的ディスクドライブにこれらファイルを多重化することは、問い合わせ時および更新時（特に削除時）にシステムの性能を劣化させることを意味している。従って、最終工程は各物理的ドライブでこれら一時的レポジットリーを単一の最終レポジットリーにマージすることである。このプロセスは比較的高速であるが、低い優先度のバックグラウンドで実行できる（ＦＯＣＵＳは自分のバックグラウンド優先度を管理する）。しかしながら、アプリケーションによっては（レポジットリーの全てが着信データを一日搬送する場合、および例えば所定の日にちの後でデータを消去すべき場合）、マージする代わりに一時的レポジットリーを維持することも可能である。
【００７７】
レポジットリーにレファレンスを記録し、ＩＤ（または取り扱い）番号（無制限の整数）を与える。（ＩＤ番号からレファレンスへの）クロスレファレンスも記録する。レファレンスを削除する際に、そのクロスレファレンスを削除されたものとして更新し、そのエントリーの更なる削除を行い、この削除プロセスの終了時にクロスレファレンスを自由なものとして更新する。これら自由クロスレファレンスはレファレンス割り当てルーチンによって使用される。ユーザーは関心のある他のクロスレファレンスを記録したい時があり、ユーザーは自由にそれを行うことができる。ＦＯＣＵＳはデータに関連する意味と関係はなく、ユーザーだけが自由にそれを行うことができる。
【００７８】
本明細書において、「無制限」なる単語を使用する時は、ＦＯＣＵＳがユーザーまたはプログラマーの一部に制限を強制しないことを意味する。アプリケーションプログラムはそれにもかかわらず自らのある制限を認める。例えばＦＯＣＵＳは小数点以下１００万の位の数字ｐｉを記憶できるが、ｐｉを求めるものは１００万の位の小数をすぐにタイプできる状態にはないので、これを行うことには意味はほとんどない。更に、ＦＯＣＵＳは自ら制限をしないので、制限を選択することは所定のバッファまたはクラスターの寸法を定めることに影響を与え得る。ソーティングルーチンはテラバイトの情報を取り扱うのに１Ｋも少ないＲＡＭで実行できるという事実は、そのように行うことは賢明でないことを意味する。いずれにせよ、バッファリングのために１Ｋを使用することは１Ｋよりも大きいアイテムをソートすることを可能にしない。ＦＯＣＵＳは明らかに所定のシステムにおいて利用できるＲＡＭの量およびディスクスペースによって明らかに制限されるが、しかしながら、ＲＡＭのサイズおよびディスクスペースとうまくやれば、これらは大きくなる。
【００７９】
メモリ内に入れることができるデータよりも入力データのほうが多い場合、現在の方法は最初のランクを処理し、最終プロセスのためのＲＡＭに適合することを保証する全てのクラスを記憶することである。このことは、その後の全てのデータがそのクラスの同じ比率を有すると仮定した場合、既に読み取りの完了したＲＡＭと読み出されない残っているＲＡＭとの間で比例的に利用できるＲＡＭの量よりもクラスは少なくなるはずである、ということに基づく。クラスが上記の量よりも多い場合、分類のために次のランクを使用し、プロセスが続く。どれを処理する場合でも照合順にクラスを読み出し、完全に分類を実行する。このことは一度しか起きない。更にクラスが分割されている場合、処理を行う前にクラスと共に第１サブクラスをロードする。次に、全ての分類されたデータをディスクにフラッシングし、データをＲＡＭ内で再構成し、次のサブクラスをロードし、同様な作業を続ける。
【００８０】
このプロセスは完全にコヒーレントであり、かつ完全にリニアである。更にこのプロセスは、必要でないとは言えないバイトを検討した際に更に絶対的に最適にされ、１回だけ全てのバイトを検討する。（ＦＯＣＵＳにおけるケースである）特殊な値によってバイトストリングの終端部が与えられない場合、ストリングの長さを使用しなければならない。ランクにおける最初の値と最後の値のトラッキングを維持することによって、速度は方法の２倍であることが判る。このようにするために使用される値のビットマックを使用すると、アセンブリ言語で書かれた場合の速度を照合によって更に高めることができる。
【００８１】
「アンマージング」のこの技術は、最終記憶装置に均等な一時的記憶装置を使用するものであり、現在の技術は入力データのサイズにほぼ均等な余分な記憶装置を必要とする。一時的ファイルがＲＡＭに読み取られるとすぐにこの一時的データを削除できるので、最終ファイルにこのコンテントを再び書き込むことは同じスペースを必要とする。実際にほとんどのオペレーティングシステムはクラスター状にファイルを記憶するので、一時的ファイルは最終結果よりも若干大きい記憶装置を使用するが、一時的ファイルの数とクラスターサイズの積よりも大きい記録装置は使用しない。
【００８２】
プロセス専用のＲＡＭの量は重要ではない。約２０％だけのばらつきがあることがこれまで観察されている。ここにおけるソーティングルーチンのためのＲＡＭの構成は実現できる方法の１つである。所定の時に、ＲＡＭ内には最大３つのリストが存在し得る。すなわちアイテム自体のリストと、先のロードからのファイルのリスト、および現在ロードにより記憶されたファイルリストが存在し得る。従って、データのバッファへのローディングは第１リストの終了時とそのデータこうぞうの開始点（ポインタ）との間で行われる。データのサイズ＋ポインタのサイズが利用できるＲＡＭをオーバーフローした時にローディングが終了する。
【００８３】
この第３のリストは次のように作成される。そのリストが最初のランクにあるか、およびバイト値がＢであるかを検討する。更に、既に存在しているファイル（これはソートの際に第２リストを読み出すことによって判る）に適合するのにＢクラスのサイズがＯＫであるかどうかも検討する。次に、ＢファイルにＢクラスの全てのエントリーを添付し、Ｂリストをスキップする。ここで、Ｂファイルが作成されれば、Ｂクラスの第１エントリーに１バイトの長さが与えられ、このエントリーは（照合に従って）Ｂ＋１クラスをポイントする。全てのアイテムがそれぞれのファイルに送られると、それらのシーケンスは第２リストと置換される。これらファイルサーネームは第１リストに添付されるように移動され、第１リストのポインタの前にそれらのポインタが移動される。次に、これら２つのリストを組み合わせソートする。
【００８４】
昇順、例えば「００００」、「０００１」、．．．．としてファイルネームが与えられ、それらのサーネームはこれらファイルネームが含む既に分類された文字である。これらネームはサーネームに添付し、実際のデータがソートすべきストリングよりも４バイト（例では）長いかどうか検討することができる。データを読み出すと、対応するファイルネームに直接アクセスが行われる。ダブレットをスキップする場合、これらダブレットが検出されるとすぐにスキップが行われる（第１の発生は次のアイテムを直接ポイントし、ダブレットをバイパスする）。
【００８５】
過剰な数のダブレットを記憶する場合、問題が生じるにすぎない。これらダブレットはダブレット＋ある添付されたストリングを含む別のファイルと同じサーネームと共に専用ファイルを必要とする。区別するには長さが２倍のサーネームを記憶することができ、サーネームが正常なファイルとなっている場合、１を加える。この他に、ダブレットは記憶フォーマットを有することができる（一次ファイルに「ｈｅｒ ｂｌｕｅ ｅｙｅｓ」を１００万回記憶することは馬鹿げたことである．．．．）。それにも拘わらず、最終出力のためにダブレットを拡張しなければならない。
【００８６】
ＲＡＭスペースが問題である場合、ファイルネームの記憶を別個のファイル内で行うことができる。また、わずか１つのファイルネームで１０００テラの記録をソートすることは明らかに馬鹿げたことであり、また、あまり可能性のないことでもある。個人のコンピュータの履歴を見ることができる限り、ＲＡＭに対するディスクスペースの比は常に約１：１０００であった。
【００８７】
レポジットリー論理構造（既に述べてある）
物理的記憶
ＲＡＭとディスクとの間でデータをスワップすることは、ある種のクラスタリング方式を意味する。設計によりＦＯＣＵＳは４Ｋバイト以上のクラスターサイズ（最小値は８ビットデータの分析および小さいレポジットリーに基づく）を受け入れることができ、このクラスターサイズはユーザーにとって便利であり、最長アイテムとコンパーティブル（ほぼ２倍の大きさ）である。簡潔にするために、実現例ではクラスターサイズを任意に２の累乗に制限しており、このクラスターサイズはオペレーティングシステムのスワッピング方式が任意の場所で使用しているサイズである。このようなクラスタリング方式はＬ字ストリングが同じクラスター内の別のＬ字ストリングまたは別のクラスター内の別のＬ字ストリングのいずれかをポイントするように、レポジットリーのフラグメンテーションを行い、これをフラグビットで表示できる。
【００８８】
これと同じように、同じクラスター内で行うことができない別のＬ字ストリングの割り当てを求めることをストリングが終了した時に、ストリングの終了点を搬送するだけの新しいクラスターを初期化するように、空のレポジットリーで終了する。新しいクラスターは他の任意のストリングで完了しない。例をとると、ワード「ｍａｎ」を記憶し、最後の「ｎ」をイクスポートしなければならないことによって、「ｍａｎｋｉｎｄ」「ｍａｎｈｏｏｄ」「ｍａｎｉｐｕｌａｔｉｏｎ」のようなワードを有する「ｎ」を完了させることができる。これら他のワードのうちの任意のワードの最終文字をイクスポートしなければならない場合、英語に関する限り、これらワードは補足されない機会があることは明らかである。
【００８９】
実際に、レポジットリーが数メガバイトの長さであると、スラック状態はすぐに５０％を越える。従って、より細かいアプローチ、すなわちサブクラスターが必要である。事を簡潔にするために、サブクラスターはクラスターの２分の１の累乗である。従って、Ｌ字ストリングの一般的アドレスは、クラスター、サブクラスターおよびバイトアドレスとなる。Ｌ字ストリングの長さが変わる時は常に、Ｌ字ストリングは異なるサイズのサブクラスターまで移動できる。ＦＯＣＵＳレポジットリーでは、最小長さ技術の無制限の単調整数を使って全ての数字（長さ、アドレス）がコード化される。スペース割り当てはダイナミックな無ＦＡＴ割り当て（後述する）を使って行われる。
【００９０】
ＦＯＣＵＳコンテントの構造
現在のＦＯＣＵＳのＬ字ストリングはバイトの次のストリング、すなわちコンテント、レファレンスのＩＤ、数値を構築している。最後の２つの値は最小長さの無制限の単調整数としてコード化される。最初の値はコンテントにアクセスするのに使用されるレファレンスに関連したＩＤ、すなわちハンドルであり、その値は近接目的のために多重化された数字となる。クロスレファレンスＦＯＣＵＳのＬ字ストリングはクロスレファレンスコード、ＩＤ、レファレンスから構成される。ここで、「コンテント」とはストリング全体である。
【００９１】
ＦＯＣＵＳストリングの複合構造は２つの後のフィールドを意味する。ストリングの長さとはデータの長さであり、このデータの後に数値は自己の長さを含む（最小長さの無制限の単調整数を参照）。実際にＩＤが単調であり、位置がＩＤ内にもあるようにフィーディングが行われる場合、元の順でコピーが維持されることを条件にコンテントでソートすれば十分である。
【００９２】
ファイリングシステムのためのダイナミックな無ＦＡＴ割り当て
ＦＯＣＵＳ自身はオペレーティングシステムであり、自らのファイリングシステムを利用する。このファイリングシステムは大きな利点と共に任意のオペレーティングシステムによって使用できるが、ディスクコントローラに搭載されたチップに直接システムを載せることを検討することを可能にもする。このファイリングシステムはＦＡＴ（ファイル割り当てテーブル）を使用していないが、このファイリングシステムは極めて安全に作成することが容易であり、比較的簡単に通常の全ての最適化を実行できる。クラスター割り当てを集中する代わりに、これらクラスターをクラスター自身内にチェーン化する。
【００９３】
基本的なアイデアは空のファイルをクラスターのチェーンとすることである。このチェーンは各クラスターが先のクラスターと次のクラスターへのポインタを有していることを意味する。先のクラスターまたは次のクラスターが存在しない場合、ポインタは有効な論理／物理クラスターのアドレスとすることができない任意の値（通常０）にセットされる。自由チェーンと称されるこのチェーンは、ファイルの作成時にサイズが既知である場合は、ファイル全体にわたって初期化するか、または必要が生じた時に１つ以上のクラスターだけダイナミックに拡張できる。
【００９４】
クラスターの割り当ては単に自由チェーンから同じ原理で構築された別のチェーンへ行われる。あるクラスターの割り当てを解除することは、このクラスターを自由チェーンに戻すことである。チェーンの数が限られている場合、これらチェーンの開始ポイントおよび終了ポイントを記憶するのに、第１クラスター（ルート）を使用できる。数が限られていない場合、この記録自身がチェーニング技術を使用する。ファイルシステムの通常の機能の全ては容易に実現できる。例えばデフラグメンテーションは最終クラスターを自由チェーンのクラスターにコピーし、自由チェーンがファイルの終了時にクラスターの連続セットである時はファイルを切り捨てることによって行われる。
【００９５】
マルチプロセッシング
データベース
データベースのコンテントのレファレンス
データベースをインデクシングする際に、インデックシングのためのデータとして使用できる構造が暗黙的に与えられる。一般にテーブルＴ、記録Ｒ、フィールドＦ、パラグラフＰ内にワードがあることを知ることによって、このワードへのより正確なアクセスができる。この情報はポストフィックスコーディング技術（テキスト構造情報のためにも使用される）を使用してワード自身と共に記憶できる。問い合わせによって検索された情報を使って、一致のデータベースを構築できる。この能力は下記のテキスト情報で使用される概念抽出技術によって大幅に高められる。
【００９６】
データベースに属すような、レポジットリー内に記憶されたアイテム、例えばタイトルなどを評価するにはいくつかの方法がある。これら評価は記録でき、更に無構造データからデータベースを構築するのに使用できる。有構造データと無構造データとをマージすることはＦＯＣＵＳ内で容易に達成できる。これの最も関心のある用途は、構造データ内の構造をモニタするバージョンにある。ここではコーディングのタイプは不適切である。重要な選択はこれら要素を記憶した順序に関係している。多数のアクセスパスを使用する場合、異なる順序の多数の記憶を使用できる。
【００９７】
マルチ処理技術はオペレーティングシステムを呼び出さず、従ってＯＳとは独立している。プロセッサ間のメールボックスを使用し、これらボックスはパラメータさえも搬送できる専用ファイルネームとなる。このことは、いくつかのプロセスの内外での同期化を可能にするだけでなく、ファイルイクスプローラタイプのプログラムと共に、これらプロセスにデータを送ることも可能にする。新しいパラメータと共にコマンドを新しく実行することによって、同じ制御を得ることができるが、このイクスプローラタイプのプログラムの制御技術はあるディレクトリー内のファイルネームを見ることによってプロセスの制御パネルを得ることができるようにする。例えば「ｄｅｂｕｇ．００５」のようなファイル名によってデバッグレベルの設定を制御できる。
【００９８】
ある種のパイプラインチェインにわたってプロセスを同期化すると、ファイルが完了した時に第１プロセスが「１ ｏｕｔ．ｔｍｐ」へ出力し、これを「１ ｏｕｔ．ｇｏ」とリネームすれば十分である。次に、特定のファイルネームを探す第２プロセスがトリガーされる。多数のファイルの処理と共に、２つのプロセスを平行にすることは同期化ファイルに、例えば「１ ｏｕｔ００１．ｇｏ」のような番号を付けることを単に意味する。この第２プロセスが番号が大きくなる順にこれらファイルを容易に取り込むことができる。プロセスが常駐していない時は、コーディネートをコマンドプログラム専用としなければならない。このことは、プロセスの入力ファイルおよびその他の同期化検討事項が存在することに従って、異なるプロセスを開始させる。プロセスが常駐している時は集中スケジューラを有するようにコマンドプログラムを使用できる。
【００９９】
テキスト情報へのアプリケーション
テキスト自身；最適化されたユニコードの記憶
テキスト情報を均一に記録できるようにするためにＦＯＣＵＳはユニコード規格のコード化方法を使用する。この方法はプラネット上で使用される全ての象形文字もカバーし、オープンエンドとなっている２バイトのコード化方式である。それにもかかわらずこの方式はテキスト情報のサイズを２倍にする。レポジットリー内に情報を記憶する方法は、このスペースを最適にする。すなわちＬ字ストリングは所定のキャラクターをコピーしない。ユニコードの規格はこのプラネット上の全ての象形文字に対するユニークなコード化を考慮したものであるが、利用できるシステムは悪いアクセントのワードまたは一貫性なく組み合わされたキャラクターの問題を取り扱うことはできない。道のキャラクターを示すのに通常のトークンと共にこれら全てを扱う。置換プロセッサ（アイテム２３）はミススペルのワードおよび壊されたワードも取り扱う。
【０１００】
１つのワードは２つ以上の表示を有することがある。数字の１２はキャラクターのシーケンス「ｔｗｅｌｖｅ」として、またシーケンス「１２」として、または数値１２として書くことができる。ＦＯＣＵＳでは一度に３つの表示を使用することを妨げるものはない。「ｗｅｅｋｅｎｄ」のような複合ワードに対しても同じような状況が当てはまる。このワードは「ｗｅｅｋｅｎｄ」、「ｗｅｅｋ−ｅｎｄ」、「ｗｅｅｋ」および「ｅｎｄ」として全て同じアドレスに記憶できる。ほとんどのワードが複合語であるドイツ語またはスウェーデン語のような言語に対し、ＦＯＣＵＳは上記のような「ｗｅｅｋｅｎｄ」の例のような成分と共にワード全体を記憶する。
【０１０１】
文法に基づくアドレシングシステム
テキスト内のワードの発見はいくつかの方法で行うことができる。このうちの３つを説明する。ａ）物理アドレス、すなわちワードの最初の文字が存在するファイル内のバイトの番号、ｂ）ワードが存在するページ番号、ライン番号およびライン上のワード番号、ｃ）書籍の番号、章の番号、パラグラフの番号、センテンスの番号およびワード番号である。これら最初の情報は、同じセンテンス内に２つの連続するワードが存在し得るという事実に関する情報は提供しない。第２の情報は、ファイル内に行の終了部が記録されており、どれだけ長いラインが存在するか、どのラッピング技術を使用したかに関する情報を意味する。第３の情報は、文法的分析に依存している。整数多重化コード化技術を使用すると、これら全ての技術はアドレスを表示する単一の値に帰する。このことは、その他の発見方式を自由に設計できることを意味する。これに関し、パラグラフまたはセンテンスにセマンティック情報を添付することができ、これら全てはレポジットリーにテキストが送られる時に実行される。デリミッター、ミスタイプから独立したい場合、またコンポーネント自身を通してテキストにアクセスできるようになりたい場合、複合ワードをそれらのコンポーネントと共に記憶することができる。文法エンジンを使用する場合、問題を生じることなくテキストおよび数値フォームの下に番号および日にちを記憶できる。
【０１０２】
代数学的／論理学的表現のグラフィックレンダリング
数式を扱う人は括弧のペアを使用する数式の通常の表示をうまく使用している。ブール代数式を表現しなければならない人は、通常コード化のこの形態で実務を行っていないので、これらの人は複雑な条件を表記することが困難である。二次元表面内に式をディスプレイすることにより、括弧の必要性またはペア化を不要にすることができ、複雑な式に関する良好な理解を与える。このようなディスプレイは比較的直感的でもあり、人はかなり短時間にこれを使用していた。
【０１０３】
一連のラインにアイテムを入力し、ラインが先のラインよりもインデントしている場合には、式の上のラインによって形成された式の終了部に括弧が存在する。どの新しいラインもボタン（ＡＮＤ、ＯＲ、ＮＯＴ）に示される自己のブール演算子を有することができる。ＦＯＣＵＳのプロトタイプでは、内在的ブールＯＲ演算子は特定のライン上の全てのアイテムをリンクする。注：ブール論理式は２つの方法で適用でき、コンピュータ科学者が使用する方法は通常の人にとって紛らわしい。データベースのユーザーが「Ｂｒｏｗｎ」ＡＮＤ「Ｓｍｉｔｈ」の記録を探すとき、ユーザーは式「Ｂｒｏｗｎ」ＯＲ「Ｓｍｉｔｈ」（これら２つのワードは互いに二重である）を入力しなければならない。上記ブール演算子は通常の人が使用する演算子である。
【０１０４】
共起
共起とは２つのワード間のリンクとして定義される。このインクは２つのワードが共に同じパラグラフ内に存在するという事実にすぎない。研究によれば、簡単なワードの共起はセマンティックな明確性により興味ある結果を与えない。これに反し、ワードのグループまたは表面は共起ネットワークと共に使用するのにセマンティック的に十分豊富である。共起が行う基本機能は所定のリクエストから表現のリストを提供することである。この表現はこのワードで最も頻繁に生じるものであり、これら全ての表現間の共起の全ては、グラフィック表示に対して与えられる。
全ての共起計算は所定のリクエストからの結果に基づくものである。リクエストは１つのワード、１つの表現、またはワードと表現のブール代数の組み合わせとなり得る。
【０１０５】
共起とは、言語学における古い考えであり、所定の用語に最も頻繁に関連するワードまたは表現から興味ある情報が生じ得ることを意味する。
ｎが用語の数である場合、通常の共起プロセスはｎの３乗となる。このことは、ＣＰＵ時間が膨大となるので、大きいベースおよびおよびＲＡＭメモリでも非現実的であることを意味する。不思議なことに、十分なほとんどの共起システムはクラスタリングとして知られるものを使用している。この技術は任意の値（通常約２Ｋバイト）を選択することから成り、この値の中で共起が計算される。この値は明らかに言語的な意味はない。ＦＯＣＵＳはこれが分析する用語のパラグラフ番号を記録でき、より重要な言語学的機素により同時派生の計算を行うことができる。
更にＦＯＣＵＳが関連するワードとトンにパラグラフのクロスレファレンスを記憶する場合、全プロセスをリニアとすることができる。
【０１０６】
ＦＯＣＵＳ内で共起を計算することは、最初に与えられたパラグラフ番号に関する第２の問い合わせを送ることにすぎない。次に、結果（ＦＯＣＵＳに関する限りリニア演算）をソートすると、問い合わせに関連する最も頻度の高いワードおよび表現を容易に入手できる。ＦＯＣＵＳの元では共起は１つの用語とは関連せず、全体の問い合わせと関連している。
【０１０７】
右ウィンドー
ＦＯＣＵＳ相互対話サーチ機能に対するユーザーのインターフェースのキーとなる特徴は、右ウィンドーと称されるものであり、このウィンドーは販売されたプロトタイプおよび最初のバージョンのインターフェースの右上コーナーに現れるものである。ウェブインターフェース（ジャバアプレット）では、この右上ウィンドーは一部が底部ウィンドー（ファイルレファレンスと共に一覧）に移動されている。このウィンドーの主な用途は、タイプされた各キャラクターに関してユーザーと相互対話することである。
ユーザーがワードのタイプを開始すると、このウィンドーは進んでいることをＦＯＣＵＳが理解していることを示すために、ユーザーのタイピングをそのまま示す。逆にウィンドーが空のままであると、タイプされたキャラクターの一部はＦＯＣＵＳの知識内で反射されていないことを示す。
【０１０８】
ユーザーがワード内にある限り（すなわちカーソルが文字の直後にある限り）、右ウィンドー内の示唆されるディスプレイは、ディスプレイされている各ワードに対する次の異なるレターと共に、カーソル前のレターによって開始するワードのサンプルとなる。例えばユーザーのカーソルが文字「ＢＥ」の後にあり、ＦＯＣＵＳがワードＢＥＥ、ＢＥＥＦ、ＢＥＮＥＡＴＨ、ＢＥＮＩＧＮを有する場合、単にスクリーンのスペースが限られており、ユーザーはＢＥＦで開始するワードがディスプレイされていないので、ＢＥＦＯＲＥを見つけないことをユーザーが知るのに十分であるので、ＢＥＥおよびＢＥＮＥＡＴＨだけを示す。
【０１０９】
ユーザーが１つのワードを終了し、すなわちユーザーが次のワードに移るために１つのスペースを入力すると、我々はＦＯＣＵＳがドキュメントの数およびこれらドキュメント内の発生頻度と共に、ワードのすべての可能な正書体（これらオプションの混合ケース、アクセント、連結文字をセット）をディスプレイすることを示唆する。最後に、ユーザーがリクエストされたテキストの入力を行い、ディスプレイされた各ドキュメントレファレンスに対する回答を求めた時に、右ウィンドーはこのドキュメントの一覧をディスプレイする。
【０１１０】
ＯＣＲタイプの連結文字
光学的キャラクター認識エラーに対してアルファベット連結文字を扱うのに使用される置換エンジンを使用できる。過度には多い誤りをしないエンジンを仮定すると、すなわち出力を容易に読み出しできる程度に誤りをしないエンジンを仮定すると、（我々の現在の基準はファインリーダーＶ４である）、置換エンジンに対するデータ内では「ｒｍ」と「ｍ」との混同のような一般的なＯＣＲの誤りを宣言できる。「ｍｏｄｅｒｎ」をサーチすると、「ｍｏｄｅｍ」のようなミススペルも見つかる。メニューオプションまたはその他の適当な手段によってトリガーすべきこのような機能によってマニュアル訂正をすることなくＯＣＲエンジンから有効な出力を維持することができ、更にこれらの間に適切なデータを探すことができる。
【０１１１】
ジャバアプレット＋ジャバスクリプト構造
ウェブでの現在のＣＧＩ（ＨＴＭＬ）作動モードはＦＯＣＵＳと比較すると、より長い応答時間を有する。従って、できるだけ高い相互対話性を保持するように新しい方法を設計する必要があった。質問ダイアローグを取り扱うためにジャバアプレットを使用する場合もこれを行う。キーを押すたびに、ペンディングの問い合わせがないことを仮定すれば、ネットワークに数個のキャラクターだけが送られる。有利なことに、ＦＯＣＵＳの回答は極めて小さく（例えば２Ｋ）に維持できるので、再びネットワークの負荷は最小となる。これと対照的に、ＣＧＩスクリプトを使用するには全ページを再び描くのに送られるキャラクターの１０倍以上が必要となる。同じように、問い合わせが完了し、ＦＯＣＵＳがそれらの一覧と共にドキュメントリストを送ると、データだけが送られ、ジャバスクリプトによてローカルにフォーマッティングが行われる。ＣＧＩ方法とは１０倍の改善がなされる。これらすべてにおけるキーポイントは一方の問い合わせがその時にパイプラインにあることを条件に、問い合わせが送られないようにアプレットとサーバーとの間のダイアローグを管理することである。
【０１１２】
マルチメディア情報へのアプリケーション
マルチメディア
テキストとは別にコンピュータに現在記憶されるデータにはサウンドと画像とが含まれる。次に、これらコードはサウンドおよび画像に関連するデータのためのプリフィックスとして使用できる。実際にテキストデータとは別に、数値として番号および多数の時間単位に換算した日にちまたは期間を記憶することもできる。これらすべてのデータタイプは異なるプリフィックスによって特徴付けできる。これによってすべてのデータを１つのレポジットリー内に維持し、記憶およびサーチの双方の速度を保証できる。テキストのコード化のためにユニコード規格を使用すると判断した場合、いくつかの２バイトのコードは有効なユニコード値とできないことが判る。従って、ＦＯＣＵＳのプロトタイプ的な実現例におけるテキスト用のプリフィックスは単に潜在的に有効なユニコードワードにすぎない。
【０１１３】
自動テキストおよび画像訂正
一部の製品が画像署名を抽出できる。リニア変換後にＦＯＣＵＳ内にこれら署名を挿入できる。画像に関連したテキストと共に、画像データベースをとる場合、統計的方法によりワードと表現とフォーカサーと画像署名との間で多数の訂正を行うことができる。その後、型らしい画像から署名を抽出すると、この新しい画像に対するワード、表現およびフォーカサーを提案することは可能となる。すなわち自動画像記述およびテキスト発生の方法が得られる。テキストをベースとするドキュメントでは、画像による注釈（これが存在する場合）を形成することは、これを行う別の方法である。何も存在しない場合、テキストの周辺からテーマを得ることによって同じ出力が得られる。画像に対して述べたことはサウンド、音楽、描画、ビデオなどにも拡張できる。
【０１１４】
サウンドへのアプリケーション
人間に関する限り、三次元ベクトル空間：スピーチ、音楽、ノイズにサウンドをプロットできる。例えばスピーチのインデクシングをするには効率的なスピーチ−テキストコンバータを待たなければならないが、このようなコンバータは現在入手できない。音声は既にＭＩＤＩファイルの形態のテキスト的な特徴を既に有しており、このＭＩＤＩファイルは叙情詩のテキストと共に演奏すべき音符のネームを搬送する。すなわち磁気テープに記録されるような連続データと異なるディスクリートデータを搬送する。ＭＩＤＩフレームのサーチはワードによってテキストをサーチするのと全く同じように行うことができる。サーチがネームファイルの形態をした音楽に到達すると、ここには既に利用できるようになっているウェーブ対ＭＩＤＩコンバータが存在しているが、これらコンバータは現在では単旋律の音楽に限定されている。すぐに多旋律のコンバータが入手できるような兆候はないが、入手できるようになった場合、ＭＩＤＩ情報方式を記憶するように戻るであろう。ウェーブ対ＭＩＤＩ変換では、楽器の音色を識別することも可能である。ノイズは信号の望んでいない部分とすることができるが、ノイズはノイズ除去デバイスによって一般的に処理される。しかしながらノイズも特殊効果である。このように、ノイズは分析用ソフトウェアのために入力される。オペラのサウンドトラックを検討する場合、同時にすべて三次元が得られ、これらすべての成分を識別できることと極めて掛け離れた状態となる。しかしながらまた、適当な分析用のソフトウェアが利用できるようになるとすぐに、分析プログラムから出力されて提供できる要素をすぐに記憶するようになろう。
【０１１５】
ＭＩＤＩファイルのインデックシング
ＭＩＤＩファイルにおける値は７ビットでコード化されていることに留意されたい。サーチは音符の実際のピッチを参照することなく進行するので、記憶すべきことは単に連続する音符の間の差にすぎない。従って、最初に記録される値は常にゼロとなり、このことは、これをスキップできることを意味する。音楽的にはこのことは、例えばハ調では全てが半音階転調されることを意味する。値は７ビットだけでコード化されているので、２つの音符の間の差は常に１つの単一バイトで記録できた。
【０１１６】
このようなコード化が可能であることは既知である。この問題は、コード化するのに何を選択するかということである。メロディチャンネル（通常モノラル）を識別しようとし、このメロディを音楽フレーズにカットするソフトウェアプログラムのニーズがある。ほとんどの人はバースまたはブリッジの最初を思い出すだけであるので、このようなスライシングプログラムを最初に基本的なものとすることができる。特定のＭＩＤＩファイルをサーチするにはキーボードで数音符を演奏するか、またはＭＩＤＩ変換のためのピッチが備えられたマイクで数音符を歌う。情報は転調されているので完璧なピッチは必要でない。調子外れで歌う人は置換エンジンを使用する基本ファジー論理によって補助される。
【０１１７】
ＭＩＤＩによる音楽のインデックシング
モノラルのサウンドトラックをＭＩＤＩデータに変換するのにウェーブ対ＭＩＤＩを使用するための楽器およびプログラムが市販されている。
【０１１８】
音楽業界における規格の創出
このことは、ディスクダイレクト記録（Ｄ２Ｄ）、ＣＤ、ＤＶＤなどにも当てはまる。製造レベルでは音楽をミックスすると、ウェーブ対ＭＩＤＩ変換は不要となる。それにも拘わらず、音楽と共に誰かにＭＩＤＩ楽器でメロディを演奏させることはかなり安価なことである。これをＦＯＣＵＳに実行させ、プロダクションにレポジットリーを提供できる。どの音楽フレーズもアクセス可能となる。
【０１１９】
画像へのアプリケーション
ある種のディスクリートアクセスを容易に可能にする画像の１つのカテゴリーがある。すなわちＣｏｒｅｌ Ｄｒａｗ、 ＡｕｔＣａｄ、 ＤｅｓｉｇｎＣａｄなどのＣＡＤシステムまたはベクトル作図プログラムによって作成される画像のカテゴリーがある。これら画像では全ての要素は離散的であり、その構造は公的に文書化されていなくても定義される。これら画像におけるテキストはコンピュータ化されたテキストフォームで維持されることが多く、画像成分に対する全ての情報を利用できる。一部の意味のあるポイント（例えば絵に対する中心）の位置を位置パラメータとして使用できる。
特定のグラフィックフィールドにおける特殊パターンを発見する能力または画像の特徴の一部を特徴付ける能力、例えば画像内のカラー組成、テクスチャーのタイプである静止画像を分析しようとするいくつかの試みがなされた。これらプログラムはレポジットリーに記録できる二進ビットパターンを与える。問い合わせに回答するために、レポジットリーの一部だけをスキャンすればよいように、これらビットパターンがパターン内にある種の順序を有していれば、最速サーチの結果が得られる。
【０１２０】
ビデオシーケンスに対し、このプロセスはシーケンスが一様な部分にカットされているのと全く同じである。一様な部分の各々は最初の画像を特徴とし、その後の全ての画像は最初の画像からの変位として決定される。これと同じように、１つのフィルムは少数の画像によって単に表示されており、静止画像の問題に戻る。動きに関連する一部の表示をビデオシーケンスから抽出することもできる。音楽シーケンスまたはビデオシーケンスへのアクセスは工業規格ＳＭＰＴＥ（動画技術エンジニアの協会）の時間コードにより行うことができる。シーケンスの開始点でのこのコードの値は位置決めパラメータとして使用できるものである。
【０１２１】
次に、これら全てのタイプのデータは通常単独では生じないが、これらデータにはテキスト情報が付随する。映画では容易に利用できるテキスト情報とはスクリプトおよびダイヤローグ（サブタイトル）である。ビデオシーケンスと共にメロディのＭＩＤＩトラックに音楽情報を載せることによって音楽情報を記憶できる（通常の技術のあるキーボード奏者であれば、これを同時に行うことができるので、コストは大きな問題ではない）。これらテキストデータ上でＦＯＣＵＳを作動させ、アクセス方法としてＳＭＰＴＥコードを使用すると、そのテキストパラメータおよび音楽パラメータを使用する所定のシーケンスにダイレクトにアクセスすることが可能となる。
【０１２２】
画像署名によるサーチ
このアプリケーションは外部技術が所定の画像から意味のある署名、例えば色、組成、テクスチャーなどを抽出できることを前提としている。同時に、これら技術はパラメータを使用する傾向があり、たたみ込みまたはその他のＣＰＵ使用技術により一致点を探す。ＦＯＣＵＳはこれら技術をかなり異なった状態で使用する。実際にこの一般的アイデアは「グラフィックフォーカサー」を構築することである。かなり青いという理由から選択された画像の集団から、青い画像に関する制限であるパラメータをサーチし、対応するパラメータの平均値（またはブラケット）および任意の種類のテクスチャー、組成などを検出するための同じ操作により、青い画像を特徴付けるフォーカサーを構築することは容易である。新しい画像を分析する際には、テキストに対して行ったのと同じように、パラメータの一組と各グラフィックフォーカサーの値とを比較する。画像レファレンスおよび元のパラメータ（これらパラメータを使用できる場合）と共に、これら値を記録する。次に、画像の一組に対するグラフィックエディターのようなユーザーグラフィックを通し、アクセスが許可される。この方法はまだ適切であり、即座に行われる。
【０１２３】
有構造データドメインをダイナミックに管理するためにレポジットリー構造を使用すること
ドメインとは、問い合わせに対する応答であるサブセットにすぎない。データベースが関係し、変化する際に、同じ問い合わせは明らかに異なるドメインを発生させる。従って、ドメインは問い合わせ自体により単に定義され、これからはＦＯＣＵＳによって分析される全てのことに適用される。ドメインの定義はフォーカサーによってダイナミックに行うことができ、レファレンスとして使用されるように記憶される。このようなことのアクションのフィールドをフォーカサーおよび同義語（シソーラス）として記述するのにドメインが必要である。これらの主な用途は、カテゴリーまたは分類学の役割を果たすことである。用語が与えられると、ＦＯＣＵＳはこのドメインが使用されているドメインの定義を知り、ユーザーがこれに対する問いを限定できるようにユーザーにこれらドメインを当てることができる。例えばｃｅｌｌをタイプすると、ｓｐｒｅａｄ ｓｈｅｅｔとｂｉｏｌｏｇｙとの間で選択を行うことができる。１つのドメインは１つ以上のフォーカサーだけでなく、より多数の問い合わせアイテム（例えば日にちブラケット、ダイレクトリー、ＵＲＬなど）によって定義できるので、ドメインの表記方法はフォーカサーの表記方法よりも広い。
【０１２４】
クロスレファレンス
（他の任意の非テキスト要素と同じように、これにはＦＯＣＵＳ内の特殊コードが与えられる。このクロスレファレンスは間接アクセスを行わなければならないたびに広範に使用される。例えばドキュメント「ｍｙｄｏｃ」で所定のワードを生じさせる予定がある。このドキュメントネームは（リネームまたは移動操作により）変わることができる。従って、このワードと共に「ｍｙｄｏｃ」としてコード化することは極めて馬鹿げたことである。その代わりに「ｍｙｄｏｃ」には実際のネーム（当分の間ｍｙｄｏｃ）をポイントしなければならないＩＤ（通常１つの番号）が与えられる。ドキュメントを移動またはリネームする場合、このＩＤは変更する必要はなく、このＩＤへのクロスレファレンスだけを更新する。ドキュメントネーム、サイズ、言語などに対し、更にデータベース内のフィールドネーム、一組のデータに対して包括的な各アイテムに対し、クロスレファレンスを使用できる。このアイテムを変更できる場合、このクロスレファレンスを使用することが特に強制される。固定されたデータに対し、クロスレファレンスを使用しないことは空間を無駄にすることを意味するだけであるが、このスペースを必要とするアプリケーションがあり得る。どのワードがパラグラフ内にあるかを記憶するために、共起の我々の実現例でもクロスレファレンスを使用する。
【０１２５】
ネットワークのリストによって表示された情報への応用
化学およびその他のネットワーク
ＦＯＣＵＳには特殊なタイプのデータ、例えば化学分子の画像を記憶することがこれまで研究されている。実際には取り扱うべきものは異なるノードおよび異なるリンクを備えたネットワークである。
迅速な回答（迅速にも拘わらず、今日特許されている２４Ｍの分子を取り扱う）は、各ノードに対し１つの可能な表示しかしない階層的方法でネットワーク（すなわちどのノードでもスタートする）の全ての可能な表示を記述することである。ノードおよびリンクが数値コードで表示される場合、数値ソーティングにおけるネットワークを通した異なる方法のナビゲーションを単に命令するだけで、ユニークさを付与できる。ループは特殊なリンクにすぎず（我々はストリングの終了点の値の後に最低値を与えるように示唆する）、このリンクは共通ノードに対する後方へのリンク数およびループノードに対する（記述内の）前方へのリンク数によって記述されるノードにジャンプする。ノードおよびリンクの特殊グループを特殊なノードの値として容易に表示できる。記録されたネットワークは記述の際に入力される。問い合わせネットワークは、スタートする不明確でないノード（不明確なノードのうちの最も遠いノードが好ましい）を選択し、（ネットワークが含み得るノードのグループに従って）全ての可能なフォームでネットワークを記述し、ＦＯＣＵＳに対する対応するリクエストを実行することから成る。ノードの所定グループのファジー定義により、ＦＯＣＵＳに対する問い合わせの全ての回答はユーザーに対する回答とすることはできない。従って、正しい回答を選択する必要がある。
既に登録されている２４Ｍの分子は、９０Ｇｂのレポジットリーを必要とし、アクセスは通常、適切であり、１００分の１秒よりも長くない。
【０１２６】
現在のアプリケーションへのＦＯＣＵＳの埋め込み
既に述べたように、ＦＯＣＵＳは現在我々が有するようなコンピュータアプリケーションの全てへの再訪問を可能にする。これは外部ルーチンとしてアプリケーションからコールできる単なる新しい機能ではなく、実際には現在の全てのプログラムの一部に埋め込みできる。例えばファイルイクスプローラーでは、コンテントへの現在の限定されたアクセスを置換するのにＦＯＣＵＳを使用できる。また、ユーザーがファイルネームに関連するワードをタイプできれば、ＦＯＣＵＳは即座にそのワードを含む全てのファイルネームにアクセスする。終わりのないダイレクトリーのツリー構造によるそれ以上のナビゲーションは行わない。多数の人をネットワークに接続することを仮定すると、ダイレクトリーネームおよび／またはアーキテクチャにおけるある限られた約束事に関する合意によって、人は一度に他のダイレクトリーに集中できる。
【０１２７】
ワードプロセッシング、スプレッドシート、データベースアプリケーションでは、その時のパラグラフまたはテキストフィールドでのフォーカシングプロセスは、ユーザーがこれまでアクセスした全てのデータに関する全ての関連するパラグラフを一度に入手できるようにする。全ての関連するデータを呼び出すには任意のワード、表現またはセルをクリックするだけで十分である。見つかった情報をディスプレイするだけでなく、その結果を現在のアプリケーションに与えるために、ＦＯＣＵＳ検索ルーチンの呼び出しも使用できる。
【０１２８】
ターゲットシステム
あるウィンドーから別のウィンドーに移るのに常に必要なクリップボードのコピーまたはドラッグアンドドロップ技術を使用する代わりに、問い合わせインターフェースに関連したビューイングルーティングによってターゲットシステムを使用できる。ターゲットは単一レターによって識別され、ターゲットは関連する文字をタイプすることによって選択されたアイテムを送るファイルまたはアプリケーションのいずれかから成る。コンテクスチャルメニューおよび／または文字キーを押しながら、ＣｔｒｌまたはＡｌｔキーを使用することによって、ユーザーはターゲットをモニタすることが可能となり、これによってファイルのネーム、ターゲットアプリケーション、データの送りに関連する種々のオプションなどを変えることができる。基本的にはターゲットがファイルネームである場合、そのファイルに送られる全ての情報は単に添付される。このことは、現在のコピー／ドラッグアンドドロップ技術と比較して多くの時間を節約するだけでなく、ユーザーが自分の問い合わせの結果を所定のバッチに送ることができるようにする（ジャーナリストが多数の異なる論文の引用を一度に作成することを考える）。ＦＯＣＵＳの出力としてバッチアプリケーションのホストを利用することもできる。すなわち発見された全てのパラグラフを特定の処理ユニットへ送る。かかるシステムは既にＦＯＣＵＳが自動フォーカセーションに対して使用していることである。この能力はターゲット技術、すなわち現在のファイルのターゲットファイルまたはアプリケーションへのヒットの全て、またはターゲットに対する全てのヒットまたは問い合わせを送ることに関連づけできる。
【０１２９】
ＲＤＢＭのリンク
通常のコンピュータにおけるデータへの基本アクセスは、「データベース」を通して行われる。最も複雑なデータベースは「Ｒｅｌａｔｉｏｎａｌ」であるので、Ｒｅｌａｔｉｏｎａｌ ＤａｔａＢａｓｅ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ Ｓｙｓｔｅｍｓの略語ＲＤＢＭＳが作成されている。データにアクセスする、より容易な方法であると考えられたこの方法は、データの取り扱いにおいて極めて欠点が多く、ヘビーで低速であることが判っている。ＦＯＣＵＳにとって構造は単にディレクトリーのためのツリー構造のような別のタイプのコンテントとなっている。以下、ＤＢＭＳデータをＦＯＣＵＳにどのように送るかについて示す。オプションであるが、推奨される、あるアドミニストレータがＦＯＣＵＳ内にどのフィールドを記録すべきかを選択できる。次に、ＡＳＣＩＩ、ユニコードまたはＳＧＭＬフォーマットでデータベースをダンピングすることによって単に行うことができる初期分析を行い、次に（例えば通常のテキストによって行うように）ＦＯＣＵＳによりこのフォーマットを分析する。（数百メガバイトの）小さいデータベースにおいて、リアルタイムの更新が問題とならない場合、この方法を周期的に繰り返すことができる。しかしながら、ベースが数テラバイトの大きさであるか、またはリアルタイムの応答が望まれる場合、更新方法が必要である。どのケースにおいてもエリアスファイルはネットワークドキュメントへのポータルまたはアクセスに対して行われるように、ＦＯＣＵＳによって記憶されたレファレンスを元のレコード／ドキュメントへリダイレクトする。中間フォーマットはＸＭＬ（この目的のためにはＨＴＭＬ、ＳＧＭＬおよび全ての有構造テキストフォーマットが等価的である）であると仮定する。
【０１３０】
データの選択：アドミニストレータはベース構造から分析すべきフィールドを選択し、内容に対しＦＯＣＵＳが関連付けするＸＭＬタグにフィールドネームを変更するか維持するかを示す。
初期分析：上記のように、この分析はベース選択されたフィールドの単純なダンプである。
更新：この解決方法は元の構造と同じ構造を有する仮想テーブルを使用することであり、同じパラメータを有する初期分析に対するのと同じように、この仮想テーブルを周期的にダンプする。ＦＯＣＵＳは他の全てのドキュメントに対して行っているように、これまでの発生を削除することによって記録の履歴を取り扱う。第２の解決方法はより複雑であるが、より効率的である。この方法は同じ結果を得るのにＤＢＭＳの内部ロッギングフォーマットを読み出すことから成る。第１の解決案は、ＤＢＭＳを使った全てのアプリケーションに対する若干の変更を意味するが、内部コーディングの知識を意味しない。一方、第２解決案はアプリケーションとの干渉を意味しないが、内部構造の知識を意味する。
【０１３１】
以上で、特定の実施例およびその応用により開示した発明について説明したが、当業者であれば特許請求の範囲に記載した発明の範囲から逸脱することなく、種々の変形および変更が可能である。
【図面の簡単な説明】
【図１】
コンテントでアクセスされるコンピュータシステムの機能アクセスを示す。
【図２】
（Ａ）は単調番号不要シーケンスのネーミングを示し、（Ｂ）は単調番号付けシーケンスのネーミングのためのより細部を示す。
【図３】
リニアソーティング技術の一部を示す。
【図４】
Ｌ字形レポジットリーファイルを示す。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【国際公開パンフレット】
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【国際公開パンフレット（コレクトバージョン）】
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【国際調査報告】
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