(57)【要約】【課題】テキスト類別システムを提供すること。【解決手段】ドキュメントのサンプルが収集された後（ステップ５０）、クラスタ・アルゴリズムを用いてクラスタ化し（ステップ５２）、クラスタは、ＳＭＥなどに解析され（ステップ５４）、その結果を改良するためにクラスタ分析システムへルールを適用すべきかを判断する。顧客がクラスタ分析結果に満足しなかった場合（ステップ６０）、同義語セットなどのルールをクラスタ分析システムへ戻し、顧客がクラスタ分析結果に満足した場合（ステップ６０）、類別のために（ステップ６４）、トレーニング・セットとして類別システムへ分配される（ステップ６２）。このような類別されたドキュメントは、統計的および／または他の解析を介して動作可能な知識へ変換するために解析される（ステップ６６）。【選択図】図４
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
テキストを類別するためのシステムであって、
クラスタ・モジュールと、
ルールベース解析モジュールと、
類別モジュールと、
を含み、
前記クラスタ・モジュールがテキストのストリームをクラスタへとクラスタ化し、サブジェクト・マター・エキスパートは、一つ以上のルールまたは同義語を作成することによってルールベース解析モジュールを用いて前記クラスタを探査する、
テキスト類別システム。
【請求項２】
前記クラスタ・モジュールは、ルールベース解析モジュールに対して一組の初期ルールを作成する、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記クラスタ・モジュールは、クラスタを変えるために前記一つ以上のルールや同義語を受け取る、請求項１に記載のシステム。
【請求項４】
前記類別モジュールが、前記クラスタ・モジュールと前記ルールベース解析モジュールと並列実行され、これによって、前記クラスタ・モジュールおよび前記ルールベース解析モジュールが前記テキストのストリームのサンプル上で動作する、請求項１に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、テキストを類別するシステムに関する。データ・マイニングとは、知識の単なる抽出以外の目的のために収集されたデータソースから有用な知識を抽出することである。例えば、クレジットカード・データは、正確な顧客用請求書を作成するために収集されるが、このデータソースは、小売業者にとって貴重な顧客消費動向に関するデータも含む。このように、クレジットカード会社は、会社およびその系列会社や共同経営者が、消費者に対して、個人化された広告および販売促進の方向付けを行うのを助けることができるデータを識別するために、消費者クレジットカード・データをマイニングする（探り当てる）。
【背景技術】
【０００２】
データ・ストリーム・マイニングは、一組のセンサによって生成され得るデータのストリームなど、あるいは、データの他の潜在的に無制限なストリームに対する、データ・マイニングの応用である。データ・ストリーム・マイニングへのチャレンジは、中でも、データを追いかけること、及び、同時に処理され得る限られた量のデータから正確な結論を生成すること、を含む。
【０００３】
テキスト・マイニングは、一組のテキスト・ステートメントからのデータ及び／または知識の抽出を含むタイプのデータ・マイニングである。テキストを解析する際、一般に、テキストは、データ・マイニング方法を適用できる、数値的あるいはカテゴリ的なデータに変換される。このドキュメントにおいて使用されるとき、「テキスト」または「テキスト・ステートメント」とは、英数字の任意の組合せをいう。それはまた、互いに意味を持つ関係を有する句読点、データベースレコードおよび／またはシンボルを含み得る。従って、テキスト・ストリーム・マイニングとは、メッセージを受信し、および／または、送信する、サービスログ、電子メール・システム、音声メール・システムまたは他のシステムなどのテキストのストリームへのデータ・マイニングの応用である。
【０００４】
上述されたさまざまな形態のデータ・マイニングは、政府機関および商業的環境において極めて重要である。大量のデータの重要なデータ・ポイントを迅速且つ効率的に管理、分類、理解、および識別するための編成の能力は、該編成の能力の上中下の程度によって結果的に実質的なコストの節約にも直接反映されるし、逆に、コストの増加にも直接反映される。
【０００５】
例えば、サービスコール中かサービスコール後のいずれかにおいて、技術者がホームベースと通信する必要があるなどのフィールドサービス環境において、テキストメッセージ、音声メッセージまたは電話の会話記録のログは、今後の参考および／またはアーカイブを目的として保存され、格納され得る。サービス事象は、さまざまなフィールドサービス要員と中心サービス要員の間での多数のやりとり（通信）を含むので、これらのメッセージは、今後携わる技術者によって閲覧されてもよい。
【特許文献１】米国特許第6,598,054号
【特許文献２】米国特許第2003/0101187号
【特許文献３】米国特許第4,821,029号
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
多くのサービス事象および他の活動には、経験と過去の現実世界の事象に対する理解が必要とされ、複数の個人についての経験と理解を深める方法があれば、課題解決能力も改善され得る。
【０００７】
本開示は、上記に挙げた課題の一つ以上を解決する方法および装置について説明する。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の一実施の形態によれば、テキストを類別するシステムは、クラスタ・モジュール、ルールベース解析モジュール、および類別モジュールを含む。クラスタ・モジュールは、テキストのストリームをクラスタへグループ化（クラスタ化：cluster）し、サブジェクト・マター（主題）・エキスパートは、一つ以上のルール、または、同義語（synonyms)を生成することにより、ルールベース解析モジュールを用いて、クラスタ(群）をエクスプロア（探査）する。
【０００９】
クラスタ・モジュールは、ルールベース解析モジュールに対して一組の初期ルールを作成することもでき、クラスタを変えるためのルールや同義語を受け入れることができる。類別モジュールは、クラスタ化およびルールベース解析モジュールを並列実行し、これによって、該クラスタ化およびルールベース解析モジュールが、テキストのストリームのサンプル上で動作する。
【００１０】
他の実施の形態によれば、メッセージ・類別を改良する方法は、クラスタ・モジュールから一組のクラスタ化されたメッセージを受け取ることと、該クラスタ化が改良されてもよいかを判断するために、サブジェクト・マター・エキスパートによって該クラスタ化されたメッセージへ一つ以上のルールまたは同義語を選択的に適用することを含む。該適用が該クラスタに改良の余地があると判断した場合、クラスタ・システムは、再クラスタに含まれる一つ以上の改良点について通知される。該適用が、該クラスタが充分であると判断した場合、クラスタ化されたメッセージは、類別トレーニングのために類別モジュールへ送られ得る。
【００１１】
あるいは、該適用が、クラスタを改良すべきであると判断した場合、該方法は、該クラスタ分析システムから再クラスタ化されたメッセージを受け取ることと、該クラスタに更なる改良の余地があるか否かを判断するために、該再クラスタ化されたメッセージへ一つ以上のルールを適用することを含み得る。例えば、これらの改良点は、テキスト・フラグメント含有または除外ルール、クラスタ・ラベリング（索引付け）ルール、または同義語セットを参照するルールを含み得る。該クラスタ・システムは、一組のデフォルトなクラスタ要件を生成してよいし、また、通知アクションから受け取った改良点に該デフォルトなクラスタ・コンシダレーション（要件）の少なくとも一つより大きい重み付けを割り当ててもよい。あるいは、クラスタ化されたメッセージは、類別システムに供給されたメッセージのストリームから選択されてもよい。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
実施の形態の図１を参照すると、データ・マイニング・システムは、テキスト解析モジュール１０、クラスタ・モジュール１２、および類別モジュール１４を含むことができる。モジュールはコンピュータ・プログラムコードの形態をとっていてもよい。コンピュータ・プログラムコードは、ローカル・エリア・ネットワーク、広域ネットワーク、インターネットまたは任意の他のタイプの通信システムなどの既存のものには限定されないが、通信ネットワークを介して、互いに通信する複数のコンピュータまたは他の電子的デバイス上で動作するか、実施されるか、または、これらを介してアクセスされる。あるいは、モジュールのうちの２台またはモジュールの全てが、単一のコンピュータまたは他の電子デバイスに内蔵されてもよい。
【００１３】
ドキュメント、テキストメッセージ、インスタント・メッセージ、電子メール、リアルタイム会話、音声メッセージ、データベースレコード、および他の通信のストリームなどの任意の生のテキスト・ストリームを含み得る一組のサンプル・メッセージ１６がクラスタ・モジュール１２によって受け取られる。あるいは、メッセージは、クラスタ・モジュール１２による解析のために適切な電子形式へ変換され得る。
【００１４】
クラスタ・モジュール１２は、類似性測定に基づいて、メッセージ（即ち、オブジェクト）をクラスタに類別することができる。任意のクラスタ技術が使用され得る。例えば、クラスタ・モジュール１２は、一袋のワード（a bag of words）として、即ち、該ドキュメントにおいて当該ワードが出現する回数とともに、テキストにおいて出現する一組の特殊ワード（unique words）として、テキストを扱ってもよい。この例において、これらのワードの発生頻度は、ベクトルとして扱われてもよく、ワード自体がベクトルへのインデックスを示す。このように、クラスタ・アルゴリズムは、ベクトルのインデックスによって定義されるｎ次元の空間において互いに近似するが、同一空間における他のベクトルのクラスタから離間されているベクトルのセットを探索することができる。ｎ次元の空間は、応用のために特別に生成されたユークリッド空間、確率空間、あるいは他のタイプの空間であってもよい。しかしながら、本実施の形態は、ワード袋（bag of words）型のクラスタ分析に限定されるものではない。
【００１５】
従って、クラスタ・モジュール１２は、その機能を実行するために任意の好適なクラスタ分析アルゴリズムを使用してもよい。例えば、「ｋ-平均法」クラスタ分析は、オブジェクトをｋ個の異なるクラスタへ割り当てるために使用され得る。当該技術において知られているように、ｋ−平均のクラスタ分析は、通常、ｋ個のランダムに選択されたオブジェクトをクラスタ中心として開始されるパーティション（仕切）方法である。オブジェクトは最も近いクラスタ中心（即ち、類似性が最も高い中心）に割当てられ、クラスタ中心はそれらのメンバーの平均として再度演算される。オブジェクトの割当て（または、再割当て）および平均の再演算の処理は、それが収束するまで数回にわたって反復される。クラスタの数ｋは、方法のパラメータである。好適なｋの値は、約２０または約５０であってよいが、ユーザの好みによって、他の値が使用されてもよいもある。ｋ−平均のクラスタ分析方法は、特許文献１に記載されている。
【００１６】
あるいは、クラスタ・モジュール１２は、それぞれが複数のワードを含むテキスト・ドキュメントなどのオブジェクトのソフト・ヒエラルキカル（階層的）・クラスタを実行すべく構成され得る。例えば、Expectation‐Maximization（ＥＭ）（期待値最大化）アルゴリズムの最大尤度と決定論的バリアント（deterministic variant）の使用などのソフト・ヒエラルキカル・クラスタが実行され得るいくつかの方法がある。例示技術は、特許文献２に記載されている。あるいは、ヒエラルキカル・マルチモーダル・クラスタ分析も使用され得る。
【００１７】
クラスタ技術とは関係なく、クラスタを作成するために使用される類似性が、所望されるものである場合もあれば、そうでない場合もある。テキスト・ストリーム・マイニングの結果を使うサブジェクト・マター（主題）エキスパートが、その興味の対象となるテキストの特徴を表わす技術が望まれている。これは、サブジェクト・マター・エキスパートによる更なる処理を得るためにクラスタ・モジュール１２の結果（即ち、クラスタ化されたドキュメントの識別）を解析モジュール１０へ送ることによって行われ得る。クラスタ化の結果は、クラスタ化の結果を改良しようとする際に解析モジュール１０を使用する一人以上のレビューワ（査閲者）（reviewer)１８に送られてもよい。例えば、レビューワまたは複数のレビューワは、サービスプロバイダ、クラスタ分析を要求している顧客、あるいは他のレビューワが含まれてよい。レビューは、手動および／またはクラスタ・モジュール１２に含まれるものとは異なるクラスタ・アルゴリズムを用いたマシン解析によって実行され得る。
【００１８】
サブジェクト・マター・エキスパートなどのユーザがクラスタ分析の結果を検証（validate）するために解析モジュール１０を使用することができるように、解析モジュール１０は、クラスタ・モジュール１２と共存されていてもよいし、または、これとは分離されていてもよい。検証（validation）は、必ずしも精度の保証を要求するわけではなく、むしろ、レビューワがクラスタ内に含まれるクラスタおよびドキュメントを探索することを含む。レビューワは、一組のルールを作成し、該ルールをドキュメントおよびクラスタ用語に当てはめ、ドキュメントの文脈におけるクラスタ用語を解析する。解析モジュール１０の出力に基づいて、次に、ユーザは、ドキュメントセットとクラスタ分析結果と一緒にクラスタ・モジュール１２及び／または他のヒューマン・レビューワ（査閲者）１８へフィードバックし、これによって、クラスタ・モジュール１０は、クラスタ分析結果を改良できる。レビューワの再クラスタ化をキャプチャするルールが、マシンまたは他の人間のいずれかによって読み取り可能なルールにおいてキャプチャされ得ることから、クラスタの改良の形態のクラスタ・モジュール１２または他のヒューマン・レビューワ１８のいずれかへフィードバックがもたらされ得る。クラスタの改良またはフィードバックは、例えば、クラスタに関係のあるワードの群、該クラスタとは無関係な一つ以上のワード、同義語セット、またはクラスタ・ラベルを含み得る。
【００１９】
解析モジュール１０は、テキストにルールを適用し、ヒューマン（人間）またはマシンレビューワがルールのテキストへ適用の解析を実行するのを助ける結果をもたらす、コンピュータ実行ルールベース解析モジュールであってよい。このような例示的な技術において、ヒューマン・サブジェクト・マター・エキスパート（ＳＭＥ）（即ち、ドキュメントが関連付ける技術、業界または他の分野の知識を有するもの）は、クラスタ分析結果から発掘されるテキスト・データを解析するために解析モジュールを使用してもよい。クラスタ分析結果は、ドキュメント、ドキュメント全体、またはその両方から、テキスト・フラグメントまたは「スニペット（ｓｎｉｐｐｅｔ）（検索エンジンで検索結果のタイトルの下に表示されるテキスト）」を含むこともできる。ＳＭＥは、クラスタ分析結果を受取り、これらの結果に適用される一組のルールを識別、選択、または作成し得る。例えば、これらのルールは、「ヘッド（頭）」および「テール（尾）」を含むことができる。ここで、ヘッドは、クラスタまたはカテゴリを含み、テールは、ドキュメントがそのカテゴリに割り当てられるように、該ドキュメント内に出現するに違いない用語のセットを含む。ルールは、クラスタ分析結果において同義語が見つかった時のルールを引き出す一つ以上の同義語のセットも含み得る。次に、解析モジュール１０は、どのテキストのスニペットが該ルールを満たすかを把握するために該ルールをテキストに適用する。次に、ＳＭＥは、結果をレビュー（検討）して、これらの結果を実際のメッセージまたはメッセージの部分と比較して該ルールがメッセージをクラスタ化するために好適であるかどうかを判断することができる。
【００２０】
例えば、図２を参照すると、クラスタ化されたメッセージのグループ（群）は、解析モジュールによって受け取られ、スプレッドシート・フォーマットなどの解析のための適切なフォーマットになるように配置され得る。メッセージは、「ＬｏｇＴｅｘｔ（ログテキスト）」１０１とラベル付けされた欄によって示されるように、メッセージテキストと、ジョブまたはチケット識別子１０２、メッセージの日付および／または時間１０３と、呼者またはメッセージ生成者に対応する識別子１０４などの更なる情報と、を含み得る。欄ラベルは、例示されているにすぎず、更なる情報の欄は、それぞれ、任意であると考えてよい。
【００２１】
図３を参照すると、ＳＭＥなどのユーザは、メッセージへ一つ以上のルール１１２ａ、１１２ｂを適用し、これらがルールを満たすことを示すラベル１１０ａ、１１０ｂを受け取るメッセージを表したレポートを受け取ることもできる。図３において示される一つの例示的なルールは、｛ｆｕｓｅｒ，  ｆｕｓｉｎｇ，  ｆｕｓｅ（定着器、定着、定着する）｝セット１１２ａのいずれかを含む場合、テキスト・セグメントへラベル“Ｆｕｓｅｒ  Ｍｏｄｕｌｅ”（定着モジュール）」を付与することである。他の例示的なルールは、｛ｄｅｃｕｒｌ，  ｗａｖｅ，  ｃｕｒｌ（解く、波立たす、巻く）｝のセット１１２ｂのいずれかを含む場合、テキスト・セグメントへラベル「デカーラ（ｄｅｃｕｒｌｅｒ）」を付与する。あるいは、該ルールは、二つ以上のワードまたはすべてのワードなどの該セットにおいて指定された数のワードを含む任意のメッセージへ該ラベルを付けてもよい。これにより、図３に示された例示的なルールによれば、ＳＭＥは、どのメッセージが定着モジュール、デカーラ、またはこの両方に関連するかを探査（エクスプロア）することができる。例えば、レポートは、ルールを満たす多数のメッセージ、ルールを満たせなかった多数のメッセージ、及び／または、メッセージ１１４ａ、１１４ｂ内の強調された用語の表示を含むことができる。さらに、ＳＭＥは、同義語セットを参照することによって、類似または関連した意味を有するワードがクラスタ化されるように、一つ以上のルールまたはルール・ラベルを改良すべきかどうかを探査する。本明細書中に使用されているところのワード「同義語」は、まったく、又は、ほぼ同一の意味を有するワードに限定されない。寧ろ、ＳＭＥまたは他のユーザから見て、ＳＭＥがクラスタ分析結果を解析するのを補助するという点で関連する任意の用語であることに注目されたい。
【００２２】
図１に戻ってみると、解析モジュール１０の作業が完了した後、ＳＭＥから見て、クラスタ化の結果が不十分である場合、この結果は、クラスタ分析プロセスを改良するための一つ以上のルールを有するフィードバックによって、または、その形態で、クラスタ・モジュール１２へ戻されてもよい。あるいは、ヒューマンレビューワ（査閲者）１８が組み込まれる場合、ルールの形態のフィードバックまたは他のフィードバックが、レビューワに送られる。実施の形態において、フィードバックは、「用語Ａおよび用語Ｂを含むドキュメントをクラスタ化する」または、「用語ＸおよびＹを含むが用語Ｚを含まないドキュメントをクラスタ化する」などのルールの形態をとっていてもよい。他のルールは、「用語Ｄが用語Ｅと同義になるように考慮する」などの同義語の含み得る。ルールは、「用語ＸおよびＹを有するクラスタ(群）を「クラスタＱ」とラベリングする」などのラベリングのためのルールを含み得る。このように、ルールは、クラスタ・モジュール１０および／またはレビューワ１８によって使用され、クラスタ分析結果を改良することができる。例として、図４を参照すると、ＳＭＥが、クラスタ分析結果が定着モジュールおよびカーリングに無関係な３つのメッセージ（このうち２つはベルトシステムに関連している）を含むと判断した場合、ＳＭＥは、ワード「ベルト」を含む句について、「定着モジュール」、「デカーラ」、または同義語を含まない場合には、該句を除外するようにクラスタ・モジュールに要求するために該クラスタ・モジュールへ省略ルールを適用することもできる。
【００２３】
再び図1に戻ってみると、実施の形態において、クラスタ・モジュール１２は、解析モジュール１０の他のルールの作業とは異なる作業の結果として受け取られたルールを重み付けすることもある。例えば、クラスタ・モジュール１２は、デフォルト・ルール・セットを含み得るが、顧客がフィードバックの形態で新しいルールを提供する時、このルールは、該デフォルト・ルール・セット内のいくつかまたはすべてのルールよりも大きな重み付けを付与され得る。
【００２４】
ＳＭＥが、解析モジュール１０を介して、クラスタ化が適切であると判断した後、クラスタ分析の結果が類別モジュール１４へ送られる。類別モジュールは、任意の所望される統計学的または決定支援ツールを用いて、更なる解析２２のために類別されたデータを出力するために、テキスト・ストリームなどの今後のドキュメント２０をいかにして類別するかを学習するために、トレーニング・セットとして、クラスタ化されたドキュメントを使用してもよい。このようなツールは、類別されたデータを動作可能な知識に変換することができる。
【００２５】
あるいは、上述のように、類別モジュール１４がその初期トレーニングを受けた後、ドキュメントの更なるサンプルセットについて、トレーニングは、クラスタ・モジュール１２と解析モジュール１０の処理を反復することによって、更新され、及び／または、改良され得る。実施の形態において、該サンプルセットは、ドキュメント・ストリーム２０から取り出され、新しいサンプルセットをクラスタ化するプロセスが周期ベースで反復され得る。
【００２６】
テキスト・ストリーム・マイニングシステムの例示的な応用において、電子写真装置を設置、維持及び／または修理する人材を有するグループなどのマシン・メンテナンス・グループは、現場作業員および本部職員（base personnel)と通信することもできる。現場作業員は、作業中に発生する問題を識別することができ、彼らは、問題解決に適切な方法を特定するために本部職員と連携することもできる。試行錯誤の末、現場作業員は、他よりも良好な適切な解決法を見出し、これらの発見は、現場作業員と本部職員の間の通信に含まれ得る。作業実行中、この通信は、リアルタイムで発生することもあれば、ポストサービス（サービス後）レポートの形態をとることもある。
【００２７】
このような通信は、複数の作業現場において毎日行われ得る。これらの通信は、本部職員へと連続的に流れ込んでいくので、この流れは、今後作業要請があった際の今後の現場作業員に大いに役立つ知識の宝庫を含むことにもなろう。従って、メッセージの最初のグループは、クラスタ・モジュールによって処理され、ドキュメントクラスタへと分類され得る。クラスタ分析の結果は、第３者のサービスプロバイダによって解析され、ルールベース解析モジュールによって処理され、これによって、クラスタ分析を改良することができる一つ以上の結果を識別することができる。例えば、このようなルールは、「各々が「紙」という言葉を含むからといってドキュメントへ分類しない」を含む。あるいは、例えば、「火傷」および「配線」の用語を含むドキュメントを「パワー系統故障」のラベル下に分類する。
【００２８】
図４は、フローチャートの形態で、テキスト・ストリーム・マイニング・プロセスの特徴を示す。図４を参照すると、ドキュメントのサンプルが収集され（ステップ５０）、一つ以上のクラスタ・アルゴリズムを用いてクラスタ化される（ステップ５２）。クラスタは、ＳＭＥまたは他のサービスプロバイダ又はユーザによって解析され（ステップ５４）、クラスタ分析の結果を改良するためにクラスタ・システムへルールを適用すべきかを判断する。該解析は、ユーザがクラスタ分析結果に満足できるかどうかを理解または判断するのを助けるためのコンピュータ・アシスト（補助）解析であってもよい。顧客又は他のユーザがクラスタ分析結果に満足しなかった場合（ステップ６０）、（クラスタ化ルール、ラベリングルール及び／または同義語セットなどの）ルールがクラスタ分析システムへ戻され得る。顧客またはユーザがクラスタ分析結果に満足した場合（ステップ６０）、該結果は、今後発生するドキュメントの類別のために（ステップ６４）、トレーニング・セットとして類別システムへ渡されてもよい（ステップ６２）。このような類別されたドキュメントは、統計的および／または他の解析を介して動作可能な知識へ変換するために解析され得る（ステップ６６）。あるいは、類別の実行中、ステップ５２乃至６０のいくつか又はすべては、一つ以上の更なるサンプル・ドキュメントのセットに対して反復され、これによって、該類別は、更なるトレーニング・セットによって改良され得る。
【００２９】
図５は、システムの実施の形態のプログラム命令を含み、及び／または、実施するために使用され得る例示的なハードウェアのブロック図である。当然、プログラム命令を保持または記憶することが可能なメモリ、信号または他のデバイスなどのキャリア上に含まれる命令を実行することが可能な電子デバイスのいずれも本発明の範囲を逸脱していない。図５を参照すると、バス３２８は、ハードウェアの他の図示されるコンポーネントを相互接続する主要情報ハイウェイとして作用する。ＣＰＵ３０２は、該システムの中央処理装置であり、プログラムを実行するために必要とされる計算および論理演算を実行する。リードオンリーメモリ（ＲＯＭ）３１８およびランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）３２０は、例示的なメモリデバイスを構成する。
【００３０】
ディスク・コントローラ３０４は、システムバス３２８と、一つ以上の任意のディスクドライブとのインターフェースとなることができる。これらのディスクドライブは、外部または内部のメモリキー、ジップ・ドライブ、フラッシュメモリデバイス、フロッピー（登録商標）ディスク・ドライブまたは他の記憶媒体３１０、ＣＤ  ＲＯＭドライブ３０６、または外部または内部のハードディスク３０８であってもよい。前述のように、これらのさまざまなディスクドライブとディスク・コントローラは、任意のデバイスである。
【００３１】
プログラム命令は、ＲＯＭ３１８および／またはＲＡＭ３２０に記憶され得る。あるいは、該プログラム命令は、フロッピディスク、ディジタルディスクや他の記録媒体などのコンピュータ読み出し可能媒体、通信信号、または搬送波上に保存されてもよい。
【００３２】
任意のディスプレイ・インターフェース３２２は、バス３２８からの情報が、音声、グラフィック、または英数字フォーマットでディスプレイ３２４にディスプレイされるのを可能にする。外部デバイスとの通信は、種々の通信ポート３２６を使用して任意に実行され得る。例示的な通信ポート３２６は、インターネットやイントラネットなどの通信ネットワークに添付されてよい。
【００３３】
標準コンピュータ型のコンポーネントに加えて、ハードウェアは、キーボード３１４などの入力装置やリモートコントロール、ポインタ、及び／またはジョイスティックなど他の入力デバイス３１６からのデータの受信を可能とする、インターフェース３１２も含み得る。タッチスクリーンの可用性を含むディスプレイは、入力装置３１６であってもよい。例示的なタッチスクリーン・ディスプレイは、その全体が本明細書中に参照することによって組み込まれる特許文献３に記載されている。
【００３４】
記載されているシステムは、記載されている方法の一、いくつか又はすべてを実行するために任意に使用され得る。同様に、マルチプロセッサーシステムも、記載されている方法の一、いくつか、またはすべてを実行するために任意に用いてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００３５】
【図１】図１は、テキスト・ストリーム・マイニング・システムの例示的なコンポーネントをブロック図形式で示す図である。
【図２】図２は、例示的なテキスト解析システム入力を示す図である。
【図３】図３は、例示的なテキスト解析システム出力を示す図である。
【図４】図４は、例示的なテキスト・ストリーム・マイニング・プロセスのフローチャートである。
【図５】図５は、コンピュータシステムの例示的な特徴を示す図である。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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