(57)【要約】【課題】  最も関係している情報をユーザーが迅速に識別しこアクセス可能にする。【解決手段】  一般的なウェブベースのサーチエンジン（１２、１４）及び領域に関係するサーチエンジン（１６、１８、１９）にアクセスできるメタサーチエンジン（１０）に対してユーザーから入力されたクエリを受信し、クエリに関係している一般的なウェブベースのサーチエンジン及び領域に関係するサーチエンジン上において文書をサーチし、一般的なウェブベースのサーチエンジン及び領域に関係するサーチエンジンからテキスト文書の形態で未加工のデータサーチ結果をフェッチし、未加工のデータサーチ結果から意味情報を含む関係するデータを抽出し、このデータをローカルフォーマットに変換し、変換された関係するデータをネットワーク視覚化（４７）する。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
領域に固有のメタサーチを実行し、そのサーチ結果を取得する方法において、
一般的なウェブベースのサーチエンジン（１２、１４）及び領域に関係するサーチエンジン（１６、１８、１９）にアクセスする能力を有するメタサーチエンジン（１０）を提供する段階と、
前記メタサーチエンジン（１０）に対してユーザーから入力された１つ又は複数のクエリを受信し、前記クエリに関係している前記一般的なウェブベースのサーチエンジン及び領域に関係するサーチエンジンの少なくとも１つの上において文書をサーチする段階と、
前記一般的なウェブベースのサーチエンジン及び領域に関係するサーチエンジンの前記少なくとも１つのそれぞれからテキスト文書の形態で未加工のデータサーチ結果をフェッチする段階と、
前記未加工のデータサーチ結果から意味情報を含む関係するデータを抽出する段階と、
前記意味情報を含む関係するデータをローカルフォーマットに変換する段階と、
前記ローカルフォーマットに変換された前記関係するデータをネットワークの視覚化（４７）として視覚化する段階と
を有することを特徴とする方法。
【請求項２】
前記視覚化段階は、ユーザーインターフェイス（３０）上において実行されることを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項３】
前記抽出段階及び変換段階が実行されている際に、前記未加工のデータを前記ユーザーインターフェイス上において表示する段階を更に有することを特徴とする請求項２記載の方法。
【請求項４】
前記抽出段階、変換段階、及び視覚化段階は、ユーザーの介入なしに自動的に実行されることを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項５】
ユーザーとのやり取りによって前記関係するデータ内の関係を明確化する段階を更に有することを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項６】
前記抽出段階は、事前に定義されているユーザーコンテキストに少なくとも部分的に基づいていることを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項７】
前記サーチ段階は、前記一般的なウェブベースのサーチエンジン及び領域に関係するサーチエンジンの選択された組の上において実行されることを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項８】
前記領域に固有のメタサーチは、生命科学の領域に関係していることを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項９】
前記ネットワークの視覚化（４７）は、前記ユーザーによって選択された前記ローカルフォーマットに変換された関係するデータからのみ構成されることを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項１０】
前記抽出段階及び変換段階は、前記ユーザーによって選択されたデータに対してのみ実行されることを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項１１】
領域に固有のメタサーチを実行し、そのサーチ結果を取得するシステムにおいて、
一般的なウェブベースのサーチエンジン（１２、１４）及び領域に関係するサーチエンジン（１６、１８、１９）にアクセスする能力を有するメタサーチエンジン（１０）であって、ユーザーによって入力された１つ又は複数のクエリを受信した際に、前記メタサーチエンジン（１０）は、前記クエリに関係している前記一般的なウェブベースのサーチエンジン及び領域に関係するサーチエンジンの少なくとも１つの上において文書をサーチし、前記一般的なウェブベースのサーチエンジン及び領域に関係するサーチエンジンの前記少なくとも１つのそれぞれからテキスト文書の形態で未加工のデータサーチ結果をフェッチする、メタサーチエンジン（１０）と、
前記未加工のデータサーチ結果から意味情報を含む関係するデータを抽出し、前記意味情報を含む前記関係するデータをローカルフォーマットに変換するべく構成されたローカルフォーマットモジュール（４０）と、
前記ローカルフォーマットに変換された前記関係するデータをネットワークの視覚化として視覚化するべく構成されたユーザーインターフェイス（３０）と
を有することを特徴とするシステム。
【請求項１２】
前記未加工のデータサーチ結果から関係するデータを抽出し、前記抽出された関係するデータと前記関係するデータが抽出された文書の少なくとも１つの追加統計特性を算出するべく構成されたデータマイニングモジュール（２０）を更に有することを特徴とする請求項１１記載のシステム。
【請求項１３】
前記ユーザーインターフェイス（３０）は、前記関係するデータ内の関係をユーザーが明確化するための手段を有することを特徴とする請求項１１記載のシステム。
【請求項１４】
事前に定義されたユーザーコンテキストを更に有し、前記抽出段階は、前記事前に定義されたユーザーコンテキストに少なくとも部分的に基づいていることを特徴とする請求項１１記載のシステム。
【請求項１５】
前記メタサーチ（１０）は、生命科学の領域に関係する領域に固有のメタサーチを実行するべく構成されていることを特徴とする請求項１１記載のシステム。
【請求項１６】
領域に固有のメタサーチを実行し、そのサーチ結果を取得する方法において、
一般的なウェブベースのサーチエンジン及び領域に関係するサーチエンジンにアクセスする能力を有するメタサーチエンジン（１０）を提供する段階と、
前記メタサーチエンジン（１０）に対してユーザーから入力された１つ又は複数のクエリを受信し、前記クエリに関係している前記一般的なウェブベースのサーチエンジン（１２、１４）及び領域に関係するサーチエンジン（１６、１８、１９）の選択された組の上において文書をサーチする段階と、
前記選択された組のそれぞれのメンバーからテキスト文書の形態で未加工のデータサーチ結果をフェッチする段階と、
前記未加工のデータサーチ結果から意味情報を含む関係するデータを抽出する段階と、
未加工の結果からの意味情報を含む前記関係するデータをローカルフォーマットに変換する段階と、
前記ローカルフォーマットの前記関係するデータを前記関係するデータにマッチングする既存のローカルフォーマットされたデータの組とリンクする段階と、
前記関係するデータをリンクする前記段階に基づいて、前記未加工のデータサーチ結果をランキング及びフィルタリングする段階の中の少なくとも１つの段階と、
ランキング及び／又はフィルタリングされた前記未加工のデータを視覚化する段階と
を有することを特徴とする方法。
【請求項１７】
前記視覚化段階は、ユーザーインターフェイス上において実行されることを特徴とする請求項１６記載の方法。
【請求項１８】
前記抽出段階及び変換段階が実行されている際に、前記未加工のデータをユーザーインターフェイス（３０）上において表示する段階を更に有することを特徴とする請求項１６記載の方法。
【請求項１９】
領域に固有のメタサーチを実行し、そのサーチ結果を取得する方法において、
一般的なウェブベースのサーチエンジン及び領域に関係するサーチエンジンにアクセスする能力を有するメタサーチエンジン（１０）を提供する段階と、
前記メタサーチエンジン（１０）に対してユーザーから入力された１つ又は複数のクエリを受信し、前記クエリに関係している前記一般的なウェブベースのサーチエンジン（１２、１４）及び領域に関係するサーチエンジン（１６、１８、１９）の選択された組の上において文書をサーチする段階と、
前記選択された組のそれぞれのメンバーからテキスト文書の形態で未加工のデータサーチ結果をフェッチする段階と、
前記未加工のデータサーチ結果から意味情報を含む関係するデータを抽出する段階と、
未加工の結果からの意味情報を含む前記関係するデータをローカルフォーマットに変換する段階と、
前記ローカルフォーマットの前記関係するデータを前記関係するデータにマッチングする既存のローカルフォーマットされたデータの組とリンクする段階と、
前記リンクされた関係するデータと、マッチングする既存のローカルフォーマットされたデータをネットワークの視覚化（４７）として視覚化する段階と
を有することを特徴とする方法。
【請求項２０】
前記リンク段階によってセットアップされたリンクに基づいて前記未加工のデータをランキングする段階を更に有することを特徴とする請求項１９記載の方法。
【請求項２１】
前記ランキング段階の結果をユーザーインターフェイス内において視覚化する段階を更に有することを特徴とする請求項２０記載の方法。
【請求項２２】
前記リンク段階によってセットアップされたリンクに基づいて、前記関係するデータを前記既存のローカルフォーマットされたデータセット内の前記データと比較する段階を更に有することを特徴とする請求項２０記載の方法。
【請求項２３】
領域に固有のメタサーチを実行し、そのサーチ結果を取得する命令の１つ又は複数のシーケンスを実行するコンピュータ可読媒体であって、１つ又は複数のプロセッサによって命令の１つ又は複数のシーケンスを実行することにより、前記１つ又は複数のプロッサに、
メタサーチエンジン（１０）に対してユーザーから入力された１つ又は複数のクエリを受信し、前記クエリに関係している一般的なウェブベースのサーチエンジン（１２、１４）及び領域に関係するサーチエンジン（１６、１８，１９）の少なくとも１つ上において文書をサーチする段階と、
前記一般的なウェブベースのサーチエンジン及び領域に関係するサーチエンジンの前記少なくとも１つのそれぞれからテキスト文書の形態で未加工のデータサーチ結果をフェッチする段階と、
前記未加工のデータサーチ結果から意味情報を含む関係するデータを抽出する段階と、
前記意味情報を含む関係するデータをローカルフォーマットに変換する段階と、
前記ローカルフォーマットに変換された前記関係するデータをネットワークの視覚化（４７）として視覚化する段階と
を実行させることを特徴とするコンピュータ可読媒体。
【請求項２４】
領域に固有のメタサーチを実行し、そのサーチ結果を取得する命令の１つ又は複数のシーケンスを実行するコンピュータ可読媒体であって、１つ又は複数のプロセッサによって命令の１つ又は複数のシーケンスを実行することにより、前記１つ又は複数のプロッサに、
メタサーチエンジン（１０）に対してユーザーから入力された１つ又は複数のクエリを受信し、前記クエリに関係している一般的なウェブベースのサーチエンジン（１２、１４）及び領域に関係するサーチエンジン（１６、１８、１９）の選択された組の上において文書をサーチする段階と、
前記選択された組のそれぞれのメンバーからテキスト文書の形態で未加工のデータサーチ結果をフェッチする段階と、
前記未加工のデータサーチ結果から意味情報を含む関係するデータを抽出する段階と、
未加工の結果からの意味情報を含む前記関係するデータをローカルフォーマットに変換する段階と、
前記ローカルフォーマットの前記関係するデータを前記関係するデータにマッチングする既存のローカルフォーマットされたデータの組とリンクする段階と、
前記リンクされた関係するデータと、マッチングする既存のローカルフォーマットされたデータをネットワークの視覚化（４７）として視覚化する段階と
を実行させることを特徴とするコンピュータ可読媒体。
【請求項２５】
領域に固有のメタサーチを実行し、そのサーチ結果を取得する命令の１つ又は複数のシーケンスを実行するコンピュータ可読媒体であって、１つ又は複数のプロセッサによって命令の１つ又は複数のシーケンスを実行することにより、前記１つ又は複数のプロッサに、
一般的なウェブベースのサーチエンジンと領域に関係するサーチエンジンにアクセスする能力を有するメタサーチエンジン（１０）を提供する段階と、
前記メタサーチエンジン（１０）に対してユーザーから入力された１つ又は複数のクエリを受信し、前記クエリに関係する前記一般的なウェブベースのサーチエンジン（１２、１４）及び領域に関係するサーチエンジン（１６、１８、１９）の選択された組の上において文書をサーチする段階と、
前記選択された組のそれぞれのメンバーからテキスト文書の形態で未加工のデータサーチ結果をフェッチする段階と、
前記未加工のデータサーチ結果から意味情報を含む関係するデータを抽出する段階と、
未加工の結果からの意味情報を含む前記関係するデータをローカルフォーマットに変換する段階と、
前記ローカルフォーマットの前記関係するデータを前記関係するデータにマッチングする既存のローカルフォーマットされたデータの組とリンクする段階と、
前記関係するデータをリンクする前記段階に基づいて、前記未加工のデータサーチ結果をランキング及びフィルタリングする段階の中の少なくとも１つの段階と、
ランキング及び／又はフィルタリングされた前記未加工のデータを視覚化する段階と
を実行させることを特徴とするコンピュータ可読媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
領域に固有のメタサーチを実行し、そのサーチ結果を視覚化するシステム等に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年におけるインターネット及びインターネットユーザーの急速な成長に伴い、インターネット上で入手可能な情報量が急激に増大している。一見したところ、ユーザーが入手可能な情報のこの急増は歓迎すべきものであるように思われるが、これは、ユーザーにとって、いくつかのマイナス面をも伴っており、とりわけ、入手可能な膨大な量の情報を仕分けして容易なサーチに最適な情報源を見出すことが益々困難になっている。
【０００３】
例えば、Ｇｏｏｇｌｅ（商標）やＡｌｔａＶｉｓｔａ（登録商標）などの多くのサーチエンジンが、ユーザーに提供されており、一般的な使用法における強力なサーチツールを提供している。これらのサーチエンジンにより、ユーザーは、これらのシステムによってインデックス付けされているウェブベースの公開文書の膨大なリポジトリに対して問合せ可能である。しかしながら、最も単純なサーチの場合にも、多数の管理不能な量のヒット又は結果が返され、これらの多くが、有用でないか、又はユーザーが求めているものと関係していないことから、膨大な量の入手可能なデータに起因し、これらの一般的なサーチの多くにおいて、望ましくない結果がもたらされている。
【０００４】
利用可能なサーチエンジンの大部分は、ユーザーが供給したサーチ基準に最も関係している情報に対するマッチングを検出する試みにおいて、それぞれ異なる方法を利用している。このため、それぞれのサーチ方法は、検索対象の文書の関係性に関して独自のバイアスを課しており、あるサーチエンジンが、所与のサーチにおいて優れたサーチ結果を提供可能であり、別のサーチエンジンが、第２の異なるサーチにおいて優れたサーチ結果を提供可能である。例えば、サーチエンジンは、文書内のキーワード（又は、その他のサーチ用語）の実際の発生に対するユーザーが供給したクエリ内のキーワードのいずれかの「ヒット」（即ち、マッチング）の数によって文書の関係性を判定可能である。しかしながら、関係する用語の単純な反復は、文書が関係していることを保証するものではなく、しばしば、この方法によって識別された文書のコンテンツは、ユーザーが関心を持っている主題とは、ほとんど（或いは、まったく）関係していない。ユーザーは、関係していると通知された文書を開き、それらを読んで、それらが実際に関係しているかどうかを判定しなければならず、実際に必要な文書を取得するためのユーザーによる大量の「手作業によるサーチ」が現実に必要となるため、結果的に大量の時間が費やされることになる。
【０００５】
又、異なるサーチエンジンは、しばしば、インデックス付けする対象のサイトについて、異なる優先順位を設定しており、この結果、関係性の割当を行う前の段階で、同一のユーザー供給クエリについて異なる結果が収集されることになる。
【０００６】
関係する文書の検索を試みる別の方法は、フィルタリングによるものであり、この場合には、関係する用語の組に帰着するパラメータをユーザーが設定できるように、インターフェイスが提供されている。この結果、ユーザーは、供給された関係するアイテムの組内において、最も関係しているアイテムを手作業で判定する。この方法は、さもなければ前述の方法によって提供されたであろう関係していない文書を処分するのに必要な時間のいくらかが除去されるという可能性を具備してはいる。しかしながら、手作業による設定のために、依然として時間が必要である。又、手作業による設定により、さもなければ前述の方法によって提示されたであろう関係している文書が除去されてしまうという可能性も存在している。
【０００７】
ユーザーと前述のタイプのいくつかのサーチエンジンとの間の「仲介者」として機能するメタサーチエンジン（例えば、ｍｅｔａｃｒａｗｌｅｒ（登録商標）、Ｄｏｇｐｉｌｅ（登録商標）、及びＳｅａｒｃｈ．ｃｏｍ）を利用可能である。この結果、ユーザーは、単一のクエリをメタサーチエンジンに提出可能であり、次いで、メタサーチエンジンが、このクエリを解析し、リフォーマットする。この結果、リフォーマットされたクエリが、前述のものなどの多数のサーチエンジンに転送され、それぞれの個々のサーチエンジンが、自身のサーチエンジンのプロトコルに準拠する適切にフォーマットされたクエリを受信することになる。メタサーチエンジンは、個々のサーチエンジンから結果を取得した後に、それらをユーザーに対して提示する。この方法の目標は、１つのクエリのみをフォーマットすればよいという容易性をユーザーに対して提供することに加え、複合的な結果を形成することにより、利用しているいずれか１つのサーチエンジンが見逃す可能性がある関係している文書を別のものによって検出及び取得するという点にある。
【０００８】
これらのメタサーチエンジンは、ユーザーによるクエリに関する作業を単純化しており、従って、それなりに有用であって、時間を節約する手段を提供しているが、これらは、結果に対してより迅速にアクセスできるように、結果を試験、分類、或いは、その他の方法で解釈するための機能を有していない。この結果、通常、調査を要する非常に大きな未加工の結果の組（相対的に整理されていない文書）がユーザーに残されることになる。又、これらのメタサーチエンジンは、Ｇｏｏｇｌｅ（商標）（Ｇｏｏｇｌｅ（商標）に対してメタサーチを実行するには、許可及び／又はライセンスが必要である）やＡｌｔａＶｉｓｔａ（登録商標）などの一般的なインデックスのサーチは実行するが、特に科学に関係したサイトを含んではいない。
【０００９】
データマイニング能力を利用した現時点におけるウェブベースのサーチエンジンには、ｎｏｒｔｈｅｒｎｌｉｇｈｔ．ｃｏｍ、ｈｕｓｋｙｓｅａｒｃｈ、及びｖｉｖｉｓｉｍｏが含まれる。これらのシステムは、一般に、類似のトピックによって文書をグルーピングするためのなんらかのタイプの教師なしクラスタリングを利用している。これらのシステムは、ユーザーが、クラスタ又はサブグループ内に提供されたサーチ結果を参照可能であり、次いで、低い関係性値を具備していると思われるクラスタ又はサブグループを潜在的に除去可能であると共に／又は、非常に関係していると思われるサブグループ内の文書に対して迅速にアクセス可能であるという点において、前述の一般的なメタサーチエンジンよりも改善されている。しかしながら、これらの例は、いずれも、データマイニングアルゴリズムが、科学（又は、更に詳しくは、生命科学に）に対して、特別にチューニングされていない。従って、これらのタイプのシステムを使用した場合には、科学的なサーチにおいて真の弁別値を具備していない一般的な科学用語に対して、重要でない場合にも、重要であるとして過剰に大きな重みが付与されることになる。又、前述の一般的なタイプのサーチエンジン及びデータマイニングツールを使用して科学的なサーチの関係情報を検索することは、可能であるが、専門的なサイト（生命科学のサーチの場合には、ＰｕｂＭｅｄ、ＳｗｉｓｓＰｒｏｔ、Ｅｎｔｒｅｚ、ＥＭＢＬなど）にアクセスするようになっていないため、関係している多くの文書が検出されない可能性が高い。
【００１０】
メタサーチツールの領域に固有の実装を提供する試みは、既に実行されており、これには、ｓｅａｒｃｈｌｉｇｈｔ．ｃｄｌｉｂ．ｏｒｇ、ｒｅｓｅａｒｃｈｖｉｌｌｅ．ｃｏｍ、ｂｉｏ−ｃｒａｗｌｅｒ、ｇａｔｅｗａｙ．ｎｌｍ．ｎｉｈ．ｇｏｖ、及びｑｕｅｒｙｓｅｖｅｒｖｅｒ．ｃｏｍが含まれる。Ｓｅａｒｃｈｌｉｇｈｔは、いくつかの科学に焦点を絞ったメタサーチを提供しているが、クラスタリング能力を具備していない。ｒｅｓｅａｒｃｈｖｉｌｌｅ．ｃｏｍは、医学に関する実装を提供しているが、こちらも、クラスタリング能力を欠いている。ｂｉｏ−ｃｒａｗｌｅｒは、生物学に固有のサーチを日本語で提供しているようだが、この場合にも、クラスタリング能力を有していない。ｇａｔｅｗａｙ．ｎｌｍ．ｎｉｈは、医学データベースを含む様々な政府データベースに対するアクセスを提供しているが、この場合にも、クラスタリング能力を欠いている。ｑｕｅｒｙｓｅｒｖｅｒ．ｃｏｍは、健康に関係するメタサーチを提供し、結果のクラスタリングも有しているが、これは、サーバーベースのツールであり、一般的及び領域に固有のサーチの両方を組み合わせる能力を提供してはおらず、分類も実行しない。サーバーベースであることから、その構成がサーバー管理者によって決定され、従って、エンドユーザーによるカスタマイズの可能性を欠いている。
【００１１】
サーチのための様々なクライアントベースのソリューションも提案されている。ｗｅｂｆｅｒｒｅｔ．ｃｏｍは、メタサーチ能力を提供する簡単に使用可能なクライアントアプリケーションを提供しているが、これは、データマイニング能力を提供しておらず、一般的なサーチエンジンの固定したリストに限定されている。ＤｙｎａＣａｔ及びＱｕｅｒｙＣａｔ（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｉｃｓ．ｕｃｉ．ｅｄｕ／〜ｐｒａｔｔ／）は、クライアントツールを使用し、ＭｅｄＬｉｎｅ内において領域に固有の情報を問い合わせるアプリケーションである。これらのツールは、メタサーチエンジンではなく、従って、複数のサーチエンジンに対して問い合わせる能力を具備していない。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１２】
科学的なメタサーチを効率的に実行し、これらのサーチの結果を編成することにより、発見された最も関係している情報をユーザーが迅速に識別しこれにアクセスできるようにする領域に固有のツールを提供することが求められている。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
領域に固有のメタサーチを実行し、そのサーチ結果を取得する方法、システム、及びコンピュータ可読媒体が提供される。一般的なウェブベースのサーチエンジン及び領域に関係するサーチエンジンにアクセスする能力を有するメタサーチエンジンは、ユーザーから入力された１つ又は複数のクエリを受信し、クエリに関係している一般的なウェブベースのサーチエンジン及び領域に関係するサーチエンジンの少なくとも１つの上において文書をサーチするべく構成されている。未加工のデータサーチ結果を少なくとも１つの一般的なウェブベースのサーチエンジン及び領域に関係するサーチエンジンのそれぞれからテキスト文書の形態でフェッチする。未加工のデータサーチ結果から意味情報を含む関係しているデータを抽出し、ローカルなフォーマットに変換する。次いで、ローカルなフォーマットに変換された関係しているデータをネットワークの視覚化として視覚化可能である。
【００１４】
領域に固有のメタサーチを実行し、そのサーチ結果を取得するシステムが提供され、これは、一般的なウェブベースのサーチエンジン及び領域に関係するサーチエンジンにアクセスする能力を有するメタサーチエンジンであって、ユーザーから入力された１つ又は複数のクエリを受信した際に、メタサーチエンジンは、クエリに関係している一般的なウェブベースのサーチエンジン及び領域に関係するサーチエンジンの少なくとも１つの上において文書をサーチし、少なくとも１つの一般的なウェブベースのサーチエンジン及び領域に関係するサーチエンジンのそれぞれからテキスト文書の形態で未加工のデータサーチ結果をフェッチする、メタサーチエンジンと；未加工のデータサーチ結果から意味情報を含む関係するデータを抽出し、意味情報を含む関係するデータをローカルフォーマットに変換するべく構成されたローカルフォーマットモジュールと、ローカルフォーマットに変換された関係するデータをネットワークの視覚化として視覚化するべく構成されたユーザーインターフェイスとを含んでいる。
【００１５】
領域固有のメタサーチを実行し、そのサーチ結果を取得する方法、システム、及びコンピュータ可読媒体が提供され、この場合に、一般的なウェブベースのサーチエンジン及び領域に関係するサーチエンジンにアクセスする能力を有するメタサーチエンジンを提供することにより、ユーザーからメタサーチエンジンに入力された１つ又は複数のクエリを受信し、クエリに関係している一般的なウェブベースのサーチエンジン及び領域に関係するサーチエンジンの選択された組の上において文書をサーチする。選択された組のそれぞれのメンバーから未加工のデータサーチ結果をテキスト文書の形態でフェッチし、これから意味情報を含む関係するデータを抽出する。未加工の結果からの意味情報を含む関係するデータをローカルフォーマットに変換し、関係するデータとマッチングする既存のローカルフォーマットされたデータの組とリンクさせる。関係するデータを既存のデータにリンクさせる段階に基づいて、ランキング及びフィルタリングの中の少なくとも１つを未加工のデータサーチ結果に関して実行可能である。次いで、未加工のデータのランキング及び／又はフィルタリングの結果を視覚化可能である。
【００１６】
領域に固有のメタサーチを実行し、そのサーチ結果を取得する方法、システム、及びコンピュータ可読媒体が提供され、この場合に、一般的なウェブベースのサーチエンジン及び領域に関係するサーチエンジンにアクセスする能力を有するメタサーチエンジンを提供する。ユーザーからメタサーチエンジンに入力された１つ又は複数のクエリを受信し、クエリに関係している一般的なウェブベースのサーチエンジン及び領域に関係するサーチエンジンの選択された組に基づいて文書をサーチする。選択された組のそれぞれのメンバーから未加工のデータサーチ結果をテキスト文書の形態でフェッチし、未加工のデータサーチ結果から意味情報を含む関係するデータを抽出してローカルフォーマットに変換する。ローカルフォーマットの関係するデータを関係するデータとマッチングする既存のローカルフォーマットされたデータセットとリンクさせることが可能であり、リンクされた関係するデータ及びマッチングする既存のローカルフォーマットされたデータをネットワークの視覚化として視覚化可能である。
【００１７】
本発明のこれら及びその他の利点及び特徴については、以下に詳しく説明するシステム、方法、及びコンピュータ可読媒体の詳細内容を参照することにより、当業者に明らかとなろう。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
本システム及び方法について説明する前に、本発明は、説明する特定のハードウェア又はソフトウェアに制限されるものではなく、当然のことながら、変更可能であることを理解されたい。又、本発明の範囲は、添付の請求項によってのみ制限されるものであり、本明細書において使用する用語は、特定の実施例を説明するためのものに過ぎず、制限を意図するものではないことについても理解されたい。
【００１９】
値の範囲が提供されている場合には、示された値又は示されたレンジ内の値とその他の示された値又はその示されたレンジ内の値の間のそれぞれのより小さなレンジが本発明に包含されることを理解されたい。これらのより小さなレンジの上限及び下限は、そのレンジ内に独立的に包含又は除外可能であり、示されたレンジ内の具体的に除外されている限度に応じて、より小さなレンジに両方の限度のいずれかが含まれているか、いずれもが含まれていないか、又は、両方とも含まれているそれぞれのレンジも、本発明に含まれる。示されたレンジが限度の１つ又は両方を含んでいる場合には、それらの含まれている限度のいずれか又は両方を除外したレンジも本発明に含まれる。
【００２０】
別途定義されていない限り、本明細書において使用されるすべての技術的及び科学的用語は、本発明が属する分野の当業者によって一般に理解されているものと同一の意味を具備している。本明細書において説明するものと類似の又は等価な任意の方法及びシステムを本発明の実施又は試験の際に使用可能であるが、以下においては、好適な方法及びシステムについて説明する。本明細書において言及するすべての出版物は、開示に対する引用により、本明細書に包含され、それらは、引用した出版物と関係する方法及び／又はシステムについて記述している。
【００２１】
本明細書及び添付の請求項において使用している「ａ」、「ａｎｄ」，及び「ｔｈｅ」という単数形は、文脈が明瞭に否定していない限り、複数の対象物を含んでいるということに注意されたい。従って、例えば、「ａ  ｎｏｄｅ（ノード）」という言及は、それらの複数のノードを含んでおり、「ｔｈｅ  ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎ（相互作用）」という言及は、１つ又は複数の相互作用や当業者には周知のその等価物などに対する言及を含んでいる。
【００２２】
本明細書に記述されている出版物は、本出願の出願日より先行するそれらの開示についてのみ提供されている。本明細書内のいずれの部分も、これらの出版物の日付を先行発明によって早める権利が本発明に付与されていないことを承認するものと解釈してはならない。又、提供されている出版日付は、実際の出版日付と異なる可能性があり、実際の出版日付については、独立的に確認する必要がある。
【００２３】
（定義）
「ヒット」という用語は、文書内の既存の用語とクエリ用語をマッチングさせることにより、サーチ法を通じて選択される文書を意味している。或いは、この代わりに、単一の文書を参照している場合には、「ヒット」数は、その文書内のクエリ用語のそれぞれの個々のマッチングとしてカウント可能である。
【００２４】
「ＵＲＬ」という用語は、「Ｕｎｉｆｏｒｍ  Ｒｅｓｏｕｒｃｅ  Ｌｏｃａｔｏｒ」の頭文字であり、これは、ワールドワイドウェブ上の文書、ウェブサイト、又はその他の情報の「アドレス」又は場所を示している。
【００２５】
「ユーザー」という用語は、クエリを提供し、サーチ結果を受信する能力を有するエージェント、人間、コンピュータ、又はその他のメカニズムを意味している。
【００２６】
「クエリ」という用語は、サーチの際にユーザーが関心を持っている主題を定義するべくメタサーチエンジンに送信される情報を意味している。
【００２７】
本明細書において使用する「生物学ダイアグラム」、「ネットワークダイアグラム」、又は「生物学モデル」という用語は、生物学において見出される概念の描写を含む任意のタイプのフォーマット（例えば、ＧＩＦ、ＪＰＧ、ＴＩＦＦ、ＢＭＰなど）で保存された任意のグラフィカルな画像を意味している。生物学ダイアグラムは、経路図、セルラーネットワーク、シグナル伝達経路、制御経路、代謝経路、蛋白質間相互作用、分子、化合物、又は薬物間における相互作用、及びこれらに類似したものを含んでいる（但し、これらに限定されない）。
【００２８】
「生物学的概念」とは、本明細書に記述されている技法に従って、１つ又は複数の「名詞」を使用して説明可能な生物学的領域からの任意の概念を意味している。
【００２９】
「エンティティ」又は「アイテム」は、本明細書においては、研究者が更に学習するべく努力している対象物として定義可能であり、生物学的概念と呼ぶことも可能である（即ち、「エンティティ」とは、「概念」のサブセットである）。例えば、エンティティ又はアイテムは、１つ又は複数の遺伝子、蛋白質、分子、リガンド、疾病、薬物又はその他の化合物、以上のもののテキスト的又はその他の意味的な説明、又は以上のもののいずれか又はすべての組み合わせであってよい（但し、これらの特定の例に限定されるものではない）。
【００３０】
本明細書において使用する「相互作用」とは、複数のエンティティを関係させるなんらかの関連性を意味している。相互作用におけるエンティティの同時発生は、それらのエンティティ間になんらかの関係が存在していることを意味している。エンティティは、相互作用内においていくつかの役割を果たすことができる。相互作用内における役割の構造は、それらの役割を果たす様々なエンティティの間における１つ又は複数の関係の特性を決定する。相互作用内における空の役割は、「スロット」又はプレースホルダーと呼称可能であり、これには、エンティティを割り当て可能である。
【００３１】
１つのアイテムが、別のものから「リモート」であると示された場合には、これは、これらの２つのアイテムが、少なくとも別の建物の内部に位置していることを意味しており、これらは、少なくとも１マイル、１０マイル、又は少なくとも１００マイルだけ離れていてもよい。
【００３２】
情報の「通信」とは、その情報を表すデータを適切な通信チャネル（例えば、プライベート又はパブリックネットワーク）上において電気信号として伝送することを意味している。アイテムの「転送」は、そのアイテムを物理的に又は（適用可能な場合には）その他の方法で搬送することにより、１つの場所から次の場所にそのアイテムを移動させる任意の手段を意味しており、少なくともデータの場合には、データを保持する媒体を物理的に搬送するか、或いは、データを通信する段階を含んでいる。
【００３３】
「プロセッサ」とは、その必要とする機能を実行する任意のハードウェア及び／又はソフトウェアの組み合わせを意味している。例えば、本明細書においては、プロセッサは、メインフレーム、サーバー、又はパーソナルコンピュータ（デスクトップ又は携帯型）の形態で入手可能なものなどのプログラム可能なデジタルマイクロプロセッサであってよい。プロセッサがプログラム可能な場合には、適切なプログラミングを遠隔地からプロセッサに通信可能であり、或いは、コンピュータプログラムプロダクト（磁気、光学、又は半導体装置に基づいた携帯型又は固定のコンピュータ可読ストレージ媒体など）内に事前に保存することも可能である。例えば、磁気又は光学ディスクは、プログラミングを保持可能であり、且つ、その対応するステーションにおけるそれぞれのプロセッサと通信状態にある適切なディスク読取装置によって読み取り可能である。
【００３４】
「可能（ｍａｙ）」は、任意選択を意味している。
【００３５】
本明細書に記述されている方法は、論理的に可能な記述されているイベントの任意の順序、並びに、イベントの記述されている順序において実行可能である。
【００３６】
「ローカルフォーマット」とは、抽出情報のすべてが同一フォーマットとなり、且つ、容易に一緒に交換及び使用できるように、ダイアグラム、テキスト、実験データなどから抽出された意味情報を表すのに使用される限定された文法／言語を意味している。ローカルフォーマットを使用して様々なカテゴリの情報をリンク可能であり、これは自動的に実行可能である。次いで、結果的にローカルフォーマットとなった情報を、例えば、実験データを既存のテキストデータ及び生物学モデル、並びに、ユーザーが供給可能な任意のテキストデータ又は生物学モデルと比較するべく提供されるアプリケーションツール用のプレカーソルとして使用可能である。
【００３７】
本明細書において使用する「ノード」とは、エンティティを意味しており、これは、（例えば、ローカルフォーマットにおいては）「名詞」と呼ぶことも可能である。即ち、本発明に従ってデータをローカルフォーマットに変換した場合には、ノードは、文法、言語、又はブール論理を構築するためのローカルフォーマットの「名詞」として選択される。
【００３８】
本明細書において使用する「リンク」とは、エンティティ又はノード（名詞）間に発生する関係又はアクションを意味しており、（例えば、ローカルフォーマットにおいては）「動詞」と呼ぶことも可能である。動詞は、ローカルフォーマットにおいて使用して文法、言語、又はブール論理を構築するべく識別される。動詞の例には、遺伝子の応答増強、応答低下、禁止、促進、結合、切断、及び状態、蛋白質間相互作用、薬物作用及び反応などが含まれる（但し、これらに限定されない）。
【００３９】
図１を参照すれば、本発明に従って、サーチとデータマイニングを実行するシステムのアーキテクチャ図が示されている。複数のサーチエンジンを使用することによって処理対象の適切なウェブ文書を検出する能力を有するメタサーチ（マルチサイトクエリ）エンジン１０が提供されている。サーチ用語と必要なヒット数をユーザーが入力可能であり、これらを使用し、それぞれのサーチエンジン用のクエリＵＲＬストリングを作成する。次いで、ｈｔｔｐを介して特定のＵＲＬを呼び出し、返されたページを処理して個々のサーチ結果を抽出する。
【００４０】
サーチエンジン１２及び１４によってアクセス可能な標準的なウェブベースのサイト（これは、例えば、Ｇｏｏｇｌｅ（商標）（Ｇｏｏｇｌｅ（商標）に対してメタサーチを実行するには、許可及び／又はライセンスが必要である）やＡｌｔａｖｉｓｔａ（登録商標）であるが、多くのその他の一般的なサーチエンジンを使用することも可能である）だけでなく、ＰｕｂＭｅｄ１６、ＧｅｎＢａｎｋ１８、ＯＭＩＭ、及びその他のもの、配列データベース、蛋白質構造データベース（例えば、ＰＤＢ）、経路情報データベース（例えば、ＥＭＰ）、並びに、その他のデータに固有のサイトを含む（但し、これらに限定されない）公開サイトをも含む様々なリポジトリをサーチ可能である。一般的なサーチエンジンなどの類似した種類のエンジンの場合にも、それらがサーチするサイトに関する優先順位は異なっており、従って、本発明は、一般的なサイトのみならず、公開サイト、及びその他の領域に固有のサイトの多数のエンジンを使用する能力を有している。例えば、類似したエンジンは、ウェブの異なる部分を巡回してサイトを更新する。異なるサーチエンジンは、その索引の更新作業を異なるスケジュールで行っている可能性が高く、従って、それぞれのタイプのサイトサーチごとに複数のエンジンを利用することにより、より最新の全体的なサーチを実現可能である。
【００４１】
同様に、ＳｗｉｓｓＰｒｏｔ１９、Ｅｎｔｒｅｚ  Ｎｕｃｌｅｏｔｉｄｅ、Ｅｎｔｒｅｚ  Ｐｒｏｔｅｉｎ、ＥＭＢＬ、及びＰＤＢなどのサイトを含む（但し、これらに限定されない）配列サイト及びその他のデータに固有のサイトにアクセスすることも可能である。ワールドワイドウェブを介してアクセス可能なもの及び私的に所有されている又はイントラネットを介して内部的に利用可能なその他のデータベースを含むランダムデータベースにもアクセス可能である。ウェブページとして表示可能なフォーマットになっていないデータベースは、それらのデータベースのサーチ結果のウェブページの形態での表示を実現するウェブインターフェイスとインターフェイス可能である。例えば、リレーショナルデータベースにアクセスするインハウスＪａｖａ（登録商標）アプリケーションの場合には、本サーチシステムがリレーショナルデータベースとインターフェイスし、ウェブページの形態の結果を取得できるように、ウェブインターフェイスを構築可能である。大部分のバイオインフォマティクスデータベースは、既にウェブインターフェイスが利用可能な状態になっていることに留意されたい。
【００４２】
システム１００によってアクセス可能な図１の例に示されているサイトは、分子生物学及び生命科学に密接に関係しており、従って、標準的な一般に利用可能なサーチエンジンを使用する場合と比べて、サーチヒットの領域に固有の関係性を劇的に改善する。同様に、その他のコンテンツに固有の公開サイト及びその他の科学分野に固有のデータベースを領域に固有のサーチのために構築することも可能である。
【００４３】
本発明のサーチ機能の重要な一側面は、データ正規化法としてのテキストベースのデータの使用法にある。この方法を使用することにより、ウェブベースのテキスト文書を返すクエリに変形可能な任意のデータをシステム内に内蔵可能である。即ち、ゲノム及び蛋白質配列データ及び更に伝統的な公開文書をメタサーチの一部として含むことが可能である。又、基本的に、インハウスのプロプライエタリなデータベースを含む任意のシステムをＣＧＩ（Ｃｏｍｍｏｎ  Ｇａｔｅｗａｙ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）ベースのウェブアプリケーションサーバー内にラッピングすることにより、そのデータを本発明に従って実行されるメタサーチ内に包含することも可能である。
【００４４】
サーチに利用可能なサイトのリストをユーザーインターフェイス３０においてユーザーに提供可能であり、これは、例えば、図２に示されているように、視覚的な／グラフィカルな方式で表示可能である。この例においては、サーチに利用可能なサイトは、それぞれ、サーチ対象のそれぞれの特定のサイトを選択するべく（マウス又はキーボードを使用してボックスを選択的にチェックすることによって）ユーザーがチェック可能なそれに隣接して提供されたボックスを具備している。同様に、これらのボックスのチェックを外し、サイトの選択を解除することも可能である。この結果、ユーザーは、所望のサイトのみを選択することにより、容易にサーチをカスタマイズ可能である。
【００４５】
又、サーチエンジンのグループの「プリセット」を選択可能な「Ｃｏｎｔｅｘｔ（コンテキスト）」メニューを提供することも可能である。例えば、「Ｐｕｂｌｉｃａｔｉｏｎ（公開）」コンテキストは、Ｃｉｔｅｓｅｅｒ、ＰｕｂＭｅｄ、及びＯＭＩＭを選択可能である（これらは、いずれも、公開されたサイトであり、従って、１つにグルーピング可能である）。同様に、その他の科学的な分野に関係するプリセットをグルーピングするべく、Ｃｏｎｔｅｘｔメニューを構成することも可能である（例えば、「Ｐｕｂｌｉｃａｔｉｏｎ−Ｐｈｙｓｉｃｓ」コンテキストは、物理学に固有の公開サイトを含むことができる）。同様に、コンテキストメニュー内に「Ｓｅｑｕｅｎｃｅ（配列）」コンテキストを含めることにより、例えば、Ｅｎｔｒｅｚ  Ｎｕｃｌｅｏｔｉｄｅ、Ｅｎｔｒｅｚ  Ｐｒｏｔｅｉｎ、ＥＭＢＬ、ＳｗｉｓｓＰｒｏｔ、及びＰＤＢなどの配列サイトのグループの選択を実現することも可能である。
【００４６】
プラグインの使用やその他のプログラム変更によってリストへの追加（並びに、これからの削除）を実現するべくオープンなアーキテクチャが提供されており、サーチ対象のサイトのリストを容易に拡張して更なるサイトを包含可能である。或いは、この代わりに、例えば、中央集中化されたリポジトリをＸＭＬ言語で提供することも可能であり、これは、ユーザーが本システムとリンクアップするごとに、インターネット又はローカルなイントラネットを通じてフェッチ可能であり、又は、同一のチャネルを通じてアップグレードを定期的に提供することも可能であろう。
【００４７】
クエリの作成、サーチサイトの選択、及びマルチサイトクエリエンジン１０へのクエリの提出が完了すると、エンジン１０は、ユーザーが供給したクエリのクエリ用語により、識別されている一般的なウェブベースのサーチエンジン及びその他の識別されているサイトに対してクエリを実行する。それぞれのエンジン／サイト１２、１４、１６、１８、１９から結果を取得して解析し、プロセスの後工程において使用するべくサーチヒットを抽出する。サーチヒットは、様々なサーチエンジンから返されたデータであり、それぞれが、ＵＲＬ、タイトル、並びに、通常は、なんらかの簡潔な説明文を含んでいる。本発明は、ヒット用のこの標準的なフォーマットをまだ提供していない配列データサイト及びその他の領域に固有のサイトから返されるデータ用に、これらの等価物を構築する。サーチヒットを、合成されたサーチ結果を示すＨＴＭＬ文書として合成する。次いで、それぞれのサーチ結果に対応するソース文書を明示的にフェッチし、サーチ全体の結果を表すテキスト文書の集合体を生成する。
【００４８】
文書データは、視覚化／ユーザーインターフェイス３０において即座に表示可能であり、同時に、データマイニングモジュール２０が文書データの処理を開始する。図２は、本発明によるシステムを使用して実施したサーチの初期の未加工の結果を表示するユーザーインターフェイス３０上の画面表示の一例を示している。この例においては、ＨｏｔＢｏｔ、Ｇｏｏｇｌｅ、及びＰｕｂＭｅｄというサイトがサーチのために選択されている。実行したクエリは、「ｈｕｍａｎ  ｍｙｏｇｌｏｂｉｎ」に関するものであった。図２は、ＨｏｔＢｏｔサーチエンジンから得られた未加工の結果を示している。結果は、マウスインターフェイスによって下線を有するタイトルをクリックするか、或いは、システムに接続されたキーボードを通じて選択を入力することによってユーザーが文書に直接アクセスできるように、ＨＴＭＬフォーマットの文書のタイトルとして一覧表示可能である。タイトルの後に文書の簡潔な説明が続いており、説明の後に文書のＵＲＬ（Ｕｎｉｆｏｒｍ  Ｒｅｓｏｕｒｃｅ  Ｌｏｃａｔｏｒ）アドレスが続いている。文書は、使用したそれぞれのサーチエンジンに従ってグルーピング可能であり、且つ、（存在している場合には）特定のサーチエンジンが使用する方式に従って事前に定義された関係性ランキングによって表示可能である。即ち、結果は、まず、それぞれの特定のサーチエンジンと関連した表示順序において一覧表示可能である。Ｇｏｏｇｌｅなどのいくつかのケースにおいては、結果は、関係性ランキング用のなんらかの方式に対応した順序で一覧表示可能である。配列データベースなどのその他のケースにおいては、結果は、それらのヒットが識別又は検出された順序、或いは、アルファベット順で単純に提示可能である。いずれの場合にも、本発明は、処理のこの段階においては、結果の表示順序の解釈を試みることはない。
【００４９】
未加工の結果は、検索した際に即座に表示可能であり、同時に、これらは、更なる処理のためにデータマイニングモジュールに供給され、この結果、ユーザーは、データマイニング処理の実行と同時に未加工の結果のブラウジングを開始可能である。この結果、更なる処理を実行する際に、１つ又は複数の密接に関係する文書を手作業で識別する機会がユーザーに提供され、これにより、これらのイベントの際にユーザーの時間を節約することができる。
【００５０】
図２のＨｏｔＢｏｔからの未加工のデータのリストの検討作業において示されている文書の中の３つのものは、１２世紀の南西部におけるアナサジインディアン（Ａｎａｓａｚｉ  Ｉｎｄｉａｎｓ）による人肉嗜食に関係していることがわかる。この情報は、人肉嗜食に関する特定のサーチに密接に関係している可能性があるが、人間のミオグロビンの技術的な詳細内容に関係する多くの科学的なサーチに関係している可能性は低い。従って、これは、一般的なデータベース及びサーチエンジンが、特定の科学的な問合せに対して、実際にはまったく関係のない文書を「密接に関係している」とマーキングしてどのように返すことがあるかの好例である。
【００５１】
データマイニングモジュール２０による処理により、未加工のデータを処理し、サーチされたすべてのサイトからの文書の単一のリストを準備する（この場合に、文書は、単純な関係性スコアによってランキングされる）。このリストを準備する際には、データマイニングモジュール２０は、データマイニングのためにＵＲＬを個別にフェッチする。ネットワーク問題のために、或いは、ページがもはや存在していないために、ウェブを介して到達可能でなかったすべてのアイテム／文書をリストから除去する。更には、データマイニングモジュール２０は、すべてのＨＴＭＬテキストフォーマット設定を除去する。
【００５２】
次いで、特定の文書内において検出されたサーチ用語の頻度に基づいて、単純な関係性ランキングを生成可能である（例えば、文書内のサーチ用語の「ヒット」の合計数を集計する。例えば、タイトルや、要約などのその他のより適切な可能性が高い場所において発生したヒットに対して重み付け関数を適用することも可能であろう）。次いで、未加工の関係性スコアを１〜１００のスケールに正規化し、関係性スコアの降順で文書を一覧表示する。ユーザーインターフェイス３０上における単純な関係性ランキングによる文書サーチ結果の表示が図３に示されている。
【００５３】
前述のように、データマイニングプロセスにおける第１の手順は、結果のリストから「死亡」している又は無効なＵＲＬエントリを具備する文書を除去することである。この時点では、重複エントリも除去する。図３からわかるように、文書「ＡＢＱｊｏｕｒｎａｌ」の２回の発生が、結果のリスト上においては、単一の発生に圧縮されている。このエントリが２回にわたって発生したという事実は、「Ｅｎｇｉｎｅ」列の下のＨｏｔＢｏｔの２回の一覧表示によって示されている。処理のこの段階においては、表示のために、単純な関係性スコアを演算することも可能であり（図３内の「Ｓｃｏｒｅ」列の下に示されている）、サーチ結果は、この単純な関係性スコアに従って降順に一覧表示されている。
【００５４】
単純な関係性スコアは、次のように演算可能である。それぞれの文書ごとに、それぞれのサーチ用語が検出された回数をカウントし、表にする。例えば、「ｈｕｍａｎ  ｍｙｏｇｌｏｂｉｎ」のサーチに関連し、特定の文書内に「ｈｕｍａｎ」の３回の発生と、「ｍｙｏｇｌｏｂｉｎ」の５回の発生が存在している場合には、その文書は、８という初期スコアを取得する。次に、本発明の結果パーサーによって構築される文書のタイトル（これは、公式なＨＴＭＬタイトルとは異なる）を同一のサーチ用語について解析する。サーチ用語がタイトル内に現れた場合には、文書がサーチに関係している可能性が相対的に高いため、タイトル内のそれぞれの発生は、重み付けされた値によってカウントされる（例えば、１０という値である。但し、当然のことながら、重み付けは、なんらかのその他の値を取得するように変更することも可能である）。従って、この例に従えば、説明対象の文書が「ｍｙｏｇｌｏｂｉｎ」の１回の発生を含んでいる場合には、文書の合計スコアは、１８（８＋１０）となろう。次いで、合計サーチの最大スコアが１００となり、この結果、スコアが「０」〜「１００」の範囲をとるように、それぞれの文書のスコアを正規化可能である。正規化は、単純に、最大スコアを検出した後に、それぞれのスコアに（１００／最大スコア）を乗算することによって実現される。
【００５５】
以上において提供されている関係性の採点法は、サーチャが所望している情報に対する関係性を「予測」する一方法として、識別された文書の統計情報を単純に算出する一例に過ぎない。このプロセスにおいては、任意の数の様々な統計及び／又は重み付け方式を利用可能であり、本発明は、提供されている特定の例に限定されるものではない。更に多数の尺度を使用することにより、関係性のランキングを実行する複数の方法を提供可能であり、次いで、特定のサーチに最も適していると考えられるいずれかの尺度を選択することにより、文書結果をソートする機会をユーザーに提供可能である。当然のことながら、選択された第１の尺度にのみ依存する必要はなく、別の尺度に従って選択及びソートすることにより、これをその他のものと比較することも可能であろう。
【００５６】
データマイニングモジュールによって実行可能な更なる機能は、類似の文書をグループ又はクラスタとして１つにクラスタリングする段階を伴っている。本明細書に記述されている異なるサイト／データベースをサーチする広範なサーチは、「ｈｕｍａｎ  ｍｙｏｇｌｏｂｉｎ」をサーチした際の本明細書に識別されている「人肉嗜食」に関する文書など、検出をユーザーが予想していない結果を付与可能である。このような状況においては、クラスタリングは、それらの文書をグループとして１つにソートする有効な方法であり、この結果、これらを同時に処理することができる。単純な文書クラスタリング手順を実行可能であり、この過程において、文書は、教師なしクラスタリングに基づいてグルーピング又はクラスタリングされ、文書は、その他の介入を伴うことなしに、コンテンツの類似性に従ってグルーピングされる。まず、文書のペアがどれほど類似しているかを査定するべく、ハイレベルな類似性の尺度を定義する。類似性尺度の一例が、（以下に定義されている）近接性スコア「Ｓｉｊ」であるが、類似性尺度として使用するべく、これをその他のアルゴリズムによって置換することも可能である。
【００５７】
サーチ対象の特定のサイトに適合されたカスタムストップワードリストを提供することも可能である。この一例は、配列データをサーチする際に使用するカスタムストップワードリスト用のストップワードとして、「ｓｅｑｕｅｎｃｅ（配列）」というワードを含む方法であろう（この理由は、このワードが、この種のデータベース内において至るところに使用されており、この種のデータベース内においてサーチされる対象の文書のすべて又は実質的にすべてが、配列に関係していることが判明しており、これが相対的にほとんど弁別値を具備していないためである）。一方、「ｓｅｑｕｅｎｃｅ（配列）」というワードは、一般的なサイトをサーチする際には、大きな弁別値を具備可能であり、従って、例えば、Ｇｏｏｇｌｅ（商標）をサーチする際に参照するカスタムストップワードリストには、含まれることにならないであろう。
【００５８】
本発明は、サイトに固有のストップワードを識別し、本明細書に記述されている文書のクラスタリングやその他の追加又は代替処理の前に、個々のサイト内の文書からこれらのワードを除去することにより、それぞれのサイトに対してカスタマイズされたストップワードリストを自動生成可能である。このような自動生成用の１つの技法は、それぞれのサイトに固有のワードのリストを準備する段階を伴っており、この場合に、リスト内のそれぞれのワードは、その特定のサイトにおいて検出されるすべての文書内に含まれているワードである。このようなワードを、そのサイトのストップワードであると結論付けるための基礎となっている前提は、そのサイトから検索される文書のすべて（又は、少なくとも大きな割合）がそれらの特定のワードを含んでおり、これらのワードが、そのサイトに対する弁別値を具備していないということである。これらのワードは、サーチエンジンのサイト上の表題やリンク内に何回も現れることになる。サーチエンジンのサイトが変更されるに伴って（或いは、同一の変更されていないサイト上において異なるサーチが実行された場合にも）、これらのワードは変化し得るため、それぞれのクエリごとに「オンザフライ」で生成されるストップワードの自動的な準備により、結果のより良好な適合を提供可能である。これらのストップワードを使用することにより、それぞれのサーチエンジンサイトから検索された文書から、サイトに固有のワード及び低い弁別値を有するワードをフィルタリングによって除去する。次いで（ストップワードを除去した後に）、文書内に存在している用語を使用し、文書間における近接性スコアを演算可能である。
【００５９】
類似性尺度の定義が完了したら、いくつかの異なる技法（例えば、パーティショナルクラスタリングや階層クラスタリングなど）を使用し、文書をクラスタリング可能である。一例においては、グループ平均リンケージ階層クラスタリング（ｇｒｏｕｐ−ａｖｅｒａｇｅ−ｌｉｎｋａｇｅ  ｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌ  ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ）とよばれる技法を実行する。この技法によれば、初期のクラスタの合計数が、文書の合計数と等しくなるように、まず、それぞれの文書を個々のクラスタ内に配置する。次いで、類似性尺度（例えば、近接性スコアなど）を使用し、クラスタ間ごとに比較を実行し、最高の類似性又は近接性スコアによって判定される最も類似しているクラスタを判定する。２つのクラスタの単一のクラスタへの合成が完了したら、（手順の第１ラウンドにおいて２つの文書を具備するクラスタを形成する段階と同様に）グループ平均類似性又は近接性スコアを使用し、新しく生成されたクラスタについてすべてのその他のクラスタの類似性又は近接性スコアを再演算する。それぞれの「ラウンド」又は「段階」ごとに、互いに最高の類似性又は近接性スコアを具備する２つの既存のクラスタから、新しいクラスタが生成されることに留意されたい。この結果、例えば、現在のラウンドにおいてクラスタ「ｉ」がクラスタ「ｊ」と合成されてクラスタ「ｋ」が形成された場合に、近接性スコアの再演算においては、クラスタ「ｌ」に対するクラスタ「ｉ」と、クラスタ「ｌ」に対するクラスタ「ｊ」の近接性スコアの平均を演算し、クラスタ「ｉ」とクラスタ「ｊ」内の用語の数によって重み付けすることにより、既存のクラスタ「ｌ」と新しく形成されたクラスタ「ｋ」間の近接性スコアを判定する。クラスタリングプロセスは、停止条件に到達するまで、ラウンドごとに継続され、停止条件は、既定の近接性スコア限度、事前に定義された最終的なクラスタ数、又はこれらに類似したものであってよい。
【００６０】
以下、前述のグループ平均リンケージ法によるクラスタリング手順のためにデータマイニングモジュールが使用可能なアルゴリズムについて説明する。２つの文書「ｉ」及び「ｊ」の間の距離を表す近接性スコアＳｉｊは、次のように演算可能である。
Ｓｉｊ＝２ｘ（１／２−Ｎ（Ｔｉ，Ｔｊ）／（Ｎ（Ｔｉ）＋Ｎ（Ｔｊ））
ここで、Ｔｉは、文書ｉ内の用語であり、Ｔｊは、文書ｊ内の用語であり、Ｎ（Ｔｉ，Ｔｊ）は、文書ｉ及びｊが共通的に具備している同時発生用語の数であり、Ｎ（Ｔｉ）は、文書Ｉ内において検出された用語の数であり、Ｎ（Ｔｊ）は、文書ｊ内における用語の数である。
【００６１】
前述のようにスコアを正規化することにより、同一の文書（即ち、すべての用語を共通的に具備する２つの文書）は、ゼロ（０）の近接性距離を具備することになり、完全に直交している文書（即ち、用語を共通的に具備していないもの）は、ワン（１）の近接性スコアを具備することになる。階層クラスタリング手順は、すべての文書が１つのクラスタに属するまで実行可能である。階層クラスタリングの結果を参照するには、ユーザーは、停止ポイントを設定し、任意のラウンドにおいて、或いは、処理の中間の段階（即ち、クラスタリングプロセスの開始後であって、且つ、すべての文書の単一のクラスタへのサブ加算が完了する前）において、階層クラスタリングの結果の状態を表示可能である。従って、停止ポイントは、事前設定されたクラスタの数として、或いは、近接性スコアがゼロと１の間のなんらかの事前定義された値以上になった場合に設定可能である。第１停止ポイントに到達した際に常にクラスタの表示が実行されるように、停止ポイントの組み合わせを設定することも可能である。
【００６２】
ユーザーインターフェイス３０上におけるクラスタの一例が図４に表示されている。この例においては、クラスタ４は、前述の「ｈｕｍａｎ  ｍｙｏｇｌｏｂｉｎ」のサーチにおいて識別された類似文書のグループを識別しており、これは、いずれも、アナサジインディアンが人肉嗜食を行った可能性があることを示す考古学的な発掘作業における発見内容に関係している。この特定のトピックに関するこれらの文書をクラスタリングすることにより、アナサジ族における人肉嗜食に関係するすべての文書を一括して調査可能であり、特に関係していない場合には、更なるブラウジング作業から効率的に除去可能である。一方、このトピックに関心がある場合には、トピックに関係するすべての文書が、検索及びブラウジングのために、便利にグルーピングされており、データの残りの部分をブラウジングする必要はない。
【００６３】
図５は、図４に識別されているものと同一のクラスタを示しているが、ツリーの階層によって表示されている。ツリー階層形態の表示によれば、ユーザーは、クラスタ内を更に深く調査し、クラスタ内において、どの文書が最も密接に関係しているかを確認することができる。尚、図４に示されているクラスタの「リスト」ビューは、基礎となっているクラスタ階層のツリー構造（図５）をナビゲートすることにより、クラスタを定義している場所に関する任意のカットオフを表しているが、このようなカットオフの実行は必須ではない。この結果、ユーザーインターフェイス上に適切なデータが表示された状態で、ユーザーは、どの文書が密接に関係しており、どれがそうでないかを判定可能である。ツリー階層のマイナス面は、ナビゲートが面倒になるという点にあり、この結果、多数のサーチ結果のナビゲートに固有の問題がいろいろな意味で悪化する可能性がある。しかしながら、このビューは、別の選択肢をユーザーに付与しており、しばしば、リストフォーマットを使用するよりも有利であろう。
【００６４】
データマイニングモジュール２０が、「Ｐｕｂｌｉｃａｔｉｏｎｓ（公開）」、「Ｎｅｗｓ（ニュース）」、「Ｐｒｏｄｕｃｔ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ（製品情報）」、「Ｓｅｑｕｅｎｃｅｓ（配列）」、及び「Ｍｉｓｃｅｌｌａｎｅｏｕｓ（その他）」などの事前に定義されているカテゴリに従って文書を分類するように、文書クラシファイア機能を含むことも可能である。この分類方式によれば、データマイニングモジュール２０は、それぞれのカテゴリについて、調査対象のカテゴリに固有のワードを収容しているワードリストをチェックする。それぞれのカテゴリに固有のワードのリストは、手作業で生成するか、或いは、自動的に抽出することも可能であり、それぞれのリスト内のワードは、それが使用される個々のカテゴリに固有のものになっている。この自動的な生成は、それぞれの文書が既知のカテゴリを具備するように分類が完了している文書のトレーニングセットを使用して実行可能である。次いで、このトレーニングセットから、それぞれのカテゴリについて、事前に定義されているカテゴリ間において最も弁別的なワードリストが識別され、自動的な手順により、トレーニングセットからワードリストが自動的に選択される。最も「弁別的」なワードとは、その他のカテゴリ内における少ない発生とは対照的な１つのカテゴリ内における最も頻繁な発生によって識別されるワードのことである。ワードリストの学習は、所与のカテゴリにおける以前のワードリスト、その結果得られた分類、及び文書の組の分類精度に関するユーザーのフィードバックを選択してそれぞれのカテゴリの弁別的なワードリストを個々に生成することにより、漸進的に実行可能である。
【００６５】
指定されたカテゴリのワードリスト内のそれぞれのワードの発生頻度に基づいて、特定のカテゴリに属するそれぞれの未加工の文書のスコアを演算可能である。文書は、最大スコアを取得するカテゴリに分類される。最大スコアを取得するカテゴリのリスト内に存在しているワードにマッチングする文書内の固有のワード数が閾値（カテゴリに固有の閾値であり、これは、ユーザーが指定可能である）を下回っている場合には、文書は、Ｍｉｓｃｅｌｌａｎｅｏｕｓ（その他）カテゴリに分類される。分類を進める順序は、重要ではない。前述の例においては、人肉嗜食に関係する文書のすべては、「Ｎｅｗｓ」ストーリーであり、分類アルゴリズムにより、「Ｎｅｗｓ」として１つにグルーピングされる。
【００６６】
図６は、カテゴリに従ってサーチ文書を一覧表示するユーザーインターフェイス３０上の画面表示を示している。図６には、「Ｎｅｗｓ」カテゴリ内にグルーピングされた文書のみが示されているが、ユーザーは、サイドスクロールバー３２によって上方又は下方にスクロールすることにより、その他の文書カテゴリ（例えば、「Ｐｕｂｌｉｃａｔｉｏｎｓ（公開）」、「Ｐｒｏｄｕｃｔ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ（製品情報）」、「Ｓｅｑｕｅｎｃｅｓ（配列）」、及び「Ｍｉｓｃｅｌｌａｎｅｏｕｓ（その他）」）に容易にアクセス可能であろう。
【００６７】
単純な関係性ランキング、クラスタリング（リスト及びツリー）、及び前述の分類のためのデータマイニング手順を実行した後に、対応するボタンをボタンバー３４から選択することにより、これらのデータマイニング手順によって準備されたデータの様々な組織的ビューの結果をユーザーインターフェイス３０上に表示可能である（図２〜図６を参照されたい）。従って、ユーザーは、前述のように、最初に提供されるサイトごとの未加工のデータビューに加えて、所望のフォーマットのボタンを単純に選択することにより、利用可能なフォーマット（即ち、単純な関係性、クラスタリング済みのもの（リスト又はツリーフォーマット）、及び分類済みのもの）のいずれかによって提示されるように、サーチ結果を選択可能である。選択は、任意の順序で実行可能であり、ユーザーは、複数フォーマットのブラウジングが、最も関係している情報を識別するのに有益であることを見出すことになろう。
【００６８】
図７は、本発明と共に利用可能な更なる機能のユーザーインターフェイス３０上における表示を示している。クエリ改良機能を提供し、クエリ内においてクエリを効率的に実行可能である。例えば、ユーザーが「ｈｕｍａｎ  ｍｙｏｇｌｏｂｉｎ」に関係するサーチを既に３回又は４回実行している場合には、これらのサーチ結果を、それぞれ、ローカルデータベースに保存可能である。保存されているサーチは、図７及び図８に示されているように、サイドウィンドウ３６内に表示可能である。結果全体の組に対応する未加工の結果ビューと内部データ構造がローカルデータベース内に保存されている。ローカルデータベースからデータを復元する際に、ランキング、クラスタリング、及び分類グルーピングを再計算する。
【００６９】
次いで、後続の関係するサーチにおいて、サブクエリ又はクエリの改良を実施し、以前のサーチの保存されている結果から結果を取得可能である。データマイニングモジュール２０は、前述と同様の方式で、このクエリ改良の結果を処理可能である。サブクエリサーチは、恐らくは、関係する情報のみをサーチし、且つ、このサーチは、内部データベースに対してのみ実行されるため、このサーチは、潜在的に、非常にわずかな時間で密接に関係している情報を返すことができる。
【００７０】
別の機能として、図７及び図８に示されているように、Ｓｅａｒｃｈ  Ｒｅｓｕｌｔｓ  Ｃｏｌｌｅｃｔｉｏｎ  Ｂｒｏｗｓｅｒ（検索結果収集ブラウザ）を本システムに含むことも可能であり、この場合には、進行しているすべてのブラウザイベントを参照するべく、ユーザーインターフェイス３０上の統合フレーム３８が、システムアプリケーション（これは、この場合には、Ｊａｖａ(登録商標）アプリケーションである）の内部に追加フレーム（これは、この場合には、Ｉｎｔｅｒｎｅｔ  Ｅｘｐｌｏｒｅｒフレームである）を提供する。Ｓｅａｒｃｈ  Ｒｅｓｕｌｔｓ  Ｃｏｌｌｅｃｔｉｏｎ  Ｂｒｏｗｓｅｒは、ブラウジングを分析してユーザーが最も多くの時間を消費した文書を判定し、関係する文書の外観を学習する関係性フィードバックメカニズムを含んでいる。当然のことながら、この場合に、「関係する文書」という用語は、ユーザーの好みとニーズによって定義されており、数回〜多数回のサーチにおいて、サーチャが、特定の科学領域をリサーチする傾向を有している場合には、関係性フィードバックメカニズムは、反復するブラウジングの主題と類似の文書に消費される時間の関連付けを開始する。この結果、現在のサーチ及びデータマイニング動作においてランキングを行う対象の文書に重み付け係数として適用されるべく、ユーザーの過去の好みに基づいて、より精巧な重み付けアルゴリズムをＳｅａｒｃｈ  Ｒｅｓｕｌｔｓ  Ｃｏｌｌｅｃｔｉｏｎ  Ｂｒｏｗｓｅｒによって開発可能である。
【００７１】
Ｓｅａｒｃｈ  Ｒｅｓｕｌｔｓ  Ｃｏｌｌｅｃｔｉｏｎ  Ｂｒｏｗｓｅｒは、本明細書に記述されているメタサーチ及びデータマイニングシステムを使用する際のブラウジングの癖を観察することによって学習する。次いで、このブラウジング及び時間消費の情報を使用し、サーチ結果に対する後続の関係性を予測する。Ｓｅａｒｃｈ  Ｒｅｓｕｌｔｓ  Ｃｏｌｌｅｃｔｉｏｎ  Ｂｒｏｗｓｅｒ内にフックを提供することにより、ユーザーが、クリック又はその他の方法で調査のための文書を選択した際に、文書が、Ｓｅａｒｃｈ  Ｒｅｓｕｌｔｓ  Ｃｏｌｌｅｃｔｉｏｎ  Ｂｒｏｗｓｅｒウィンドウ内に表示され、フックが、その文書を参照するのにユーザーが消費した時間量を監視するようにすることができる。「フック」は、「プレビューフレーム」３８として使用するべく、アプリケーション内にＩｎｔｅｒｎｅｔ  Ｅｘｐｌｏｒｅｒフレームを埋め込むことによって供給される。Ｉｎｔｅｒｎｅｔ  Ｅｘｐｌｏｒｅｒは、ユーザーが（観察のために特定のページを開く段階を含む）特定のアクションを実行した場合に通知を提供するべく呼び出し可能なインターフェイスを提供する。このような通知により、本発明は、プレビューフレーム３８内においてページがどれだけの期間にわたって表示されたのか、並びに、ユーザーがどれだけそのページとやり取りしたのかを追跡可能である。
【００７２】
この機能は、ユーザーがプレビューフレーム３８の領域上においてクリック又はドラッグするアクションを監視する（このようなアクションには、例えば、スクロールバー、ポップアップメニュー、及び内部ハイパーリンクに対するアクセスや、ＨＴＭＬページのアクティブではないスポット上におけるクリックも含まれている）。この結果、このウィンドウにユーザーが（例えば、クリック又はドラッグすることによって）「接触」する時間の長さと頻度を、そのページに対する彼らの関心の尺度として使用可能である。ユーザーが、ハイパーリンクをクリックし、プレビューされているページによって参照されている新しいページを起動すると、新しいページが外部ウィンドウ内に起動される（これは、任意選択によって追跡可能であるが、選択しなければ追跡されない）。特定の文書において消費される時間とアクティビティが多いほど、将来のサーチにおいてその文書に適用される重み係数も大きくなる。時間の経過と共に、ユーザーが捜し求める傾向を有する文書のタイプの予測が更に正確なものになり、このタイプの重み係数の信頼性も向上する。
【００７３】
或いは、この代わりに（又は、これに加えて）、Ｓｅａｒｃｈ  Ｒｅｓｕｌｔｓ  Ｃｏｌｌｅｃｔｉｏｎ  Ｂｒｏｗｓｅｒは、サイトの詳細内容に基づいて、ブラウジングの癖を監視、保存、及び分析することも可能である。例えば、ユーザーが、特定の配列データベース内の文書のアクセスにサーチ時間の８０％を消費した場合には、後続のサーチにおいて、その特定のデータベースから識別される文書に対してより大きな重みを付与可能である。
【００７４】
Ｓｅａｒｃｈ  Ｒｅｓｕｌｔｓ  Ｃｏｌｌｅｃｔｉｏｎ  Ｂｒｏｗｓｅｒによって提供可能なその他の態様においては、Ｓｅａｒｃｈ  Ｒｅｓｕｌｔｓ  Ｃｏｌｌｅｃｔｉｏｎ  Ｂｒｏｗｓｅｒは、ユーザーが参照している文書のコンテンツを調査し、そのコンテンツが関係しているかどうかを判定するべく試みることができる。例えば、Ｓｅａｒｃｈ  Ｒｅｓｕｌｔｓ  Ｃｏｌｌｅｃｔｉｏｎ  Ｂｒｏｗｓｅｒは、特定の文書の全体的なトピック又はコンテンツが、ユーザーが現在サーチしている内容に関係しているかどうか、又は、サーチ対象の文書のコンテンツに類似しているかどうか、を判定するべく試みることができる。又、ここでは、前述のクラスタリング機能に関係して説明したものなどの距離の尺度を使用することも可能である。このような状況においては、Ｓｅａｒｃｈ  Ｒｅｓｕｌｔｓ  Ｃｏｌｌｅｃｔｉｏｎ  Ｂｒｏｗｓｅｒは、ユーザーがブラウジングしている現在の文書を、過去のサーチから保存されている以前のサーチにおけるすべての文書の保存されているコンテンツと比較することにより、クラスタを形成するべく、その他の文書が現在の文書と関係しているかどうかを判定することになろう。
前述のデータマイニング手順に加えて（又は、データマイニング手順のすべて又は一部に対する代替として）、図９に示されているように、マルチサイトクエリエンジンからの未加工の文書データを（又は、データマイニングモジュール２０から出力された情報を）ローカルフォーマットモジュール４０によって受信することも可能である。ローカルフォーマットモジュール４０は、受信した情報から関係する情報（例えば、クエリに関係する用語）を抽出し、抽出した情報をローカルフォーマットに変換する。これに加えて（又は、この代わりに）、クエリ内には存在していないが、１つ又は複数の様々なユーザーコンテキストファイル内に定義されているその他の用語を入力して関係性を判定することも可能である。（データマイニングモジュール２０又はローカルフォーマットモジュール４０による）自動的なテキストマイニング法を使用し、受信したテキストデータから「名詞」（例えば、生物学エンティティ）及び「動詞」（例えば、関係）を抽出可能である。これから、関係と関連している生物学エンティティを識別可能である（例えば、２つの遺伝子に関連する促進相互作用）。これらのエンティティ及び関係は、生物学ダイアグラムやオーバーレイなどの構築など、様々な方法で操作可能なオブジェクトモデルとして機能するローカルフォーマットに変換される。
【００７５】
エンティティ及び関係のローカルフォーマットへの変換が完了したら、例えば、ローカルフォーマットアーキテクチャを使用して類似のエンティティをリンクすることにより、エンティティ及び関係のダイアグラムビュー／ネットワークの視覚化を自動生成可能である。クエリによって検索されるすべての文書（又は、そのなんらかのサブセット）は、バッチモードで、前述のように自動的に処理可能であることに留意されたい。或いは、この代わりに、現在のラウンドのローカルフォーマットされたエンティティ及び関係を以前に構築されたネットワークダイアグラムに追加し、結果的に得られるネットワークの視覚化に毎回追加することにより、前述と同様の方式で、別個の文書、クラスタ、又は文書及び／又はクラスタの小さなサブセットをシーケンシャルに処理することも可能である。
【００７６】
クエリの用語に基づいてテキストから関係するエンティティ及び相互作用を抽出する代わりに（又は、これに加えて）、本システムは、前述のように、１つ又は複数の事前に定義されたユーザーコンテキスト（これは、ユーザーが編集可能である）に基づいて、エンティティ及び相互作用を識別することも可能である。ユーザーコンテキストは、例えば、キーワードのリストを含むことができる。現在、本システムは、テキスト、ＸＭＬ、又はＥｘｃｅｌファイルを読み取るべく適合されているが、この能力のその他の既知のフォーマットへの拡張については、当業者には明らかであろう。ユーザーコンテキスト内のそれぞれのエントリは、エントリが名詞であるか動詞であるかに関する識別子；エントリの名前（即ち、これは、サーチのための用語集に寄与する）；エントリのタイプ（例えば、名詞の場合には、ｃｅｌｌ（細胞）、ｐｒｏｃｅｓｓ（プロセス）、ｄｉｓｅａｓｅ（疾病）、又はこれらに類似のもの；動詞の場合には、ｂｉｎｄ（結合）、ｐｒｏｍｏｔｅ（促進）、ｉｎｈｉｂｉｔ（禁止）、又はこれらに類似したもの）；及びエントリの名前の別名（これも用語集に追加可能である）を含むことができる。尚、有効性は低下するものの、ユーザーコンテキストは、このような情報のサブセットのみによって機能することも可能である（例えば、いくつかのエンティティについて別名を省略可能であろう）。当然のことながら、ユーザーコンテキスト内の１つ又は複数のエントリを特徴付けるべく、更なる説明のための情報カテゴリを含むことも可能であることは、当業者には容易に明らかであろう。
【００７７】
図１０〜図１３Ｂは、抽出されたエンティティ及び相互作用のローカルフォーマットへの変換後におけるテキストからのエンティティ及び相互作用の自動抽出と生物学ダイアグラムの自動生成の一例を示している。図１０は、実行するクエリを定義するべく、用語「ｉｌ６」及び「ｉｎｓｒ」がサーチ用語ウィンドウ３１内に入力されているユーザーインターフェイス３０を示している。用語「ｄｉａｂｅｔｅｓ（糖尿病）」が、「Ｃｏｎｔｅｘｔ（コンテキスト）」ウィンドウ３３内に入力されている。この結果、コンテキスト用語である「ｄｉａｂｅｔｅｓ（糖尿病）」が、「ＡＮＤ」ブール演算子により、クエリ用語「ｉｌ６」及び「ｉｎｓｒ」のそれぞれに追加され、実行対象のクエリが更に定義される。尚、コンテキストウィンドウ３３内の「コンテキスト」用語を先程説明した「ユーザーコンテキスト」と混同してはならないことに留意されたい。ユーザーコンテキストファイルは、図１０に示されてはいないが、タブ４２及び４４を介して選択可能であり、これらは、それぞれ、使用されるユーザーコンテキスト内の名詞（１つ又は複数の名詞ファイル）とユーザーコンテキスト内の１つ又は複数の動詞ファイルにリンクしている。この結果、１つ又は複数の名詞ファイルは、関心のある名詞の名前又は別名を格納可能であり（例えば、この例においては、Ｅｎｔｒｅｚ  Ｇｅｎｅに基づいて人間に定義されている遺伝子名及び別名（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｎｃｂｉ．ｎｌｍ．ｎｉｈ．ｇｏｖ／ｅｎｔｒｅｚ／ｑｕｅｒｙ．ｆｃｇｉ？ｄｂ＝ｇｅｎｅにおける公開データベース））、「限定」された相互作用用語集４４は、使用する動詞用語集（ユーザーコンテキスト動詞がファイルされている）の選択肢を表している。
【００７８】
ユーザーコンテキストとして選択するべく多くのファイルを定義可能であることから、名詞用語集及び動詞用語集について広範な選択肢の組を提供可能である。この例においては、（ｉ）Ｌｉｍｉｔｅｄ（限定）と（ｉｉ）Ｒｅｌａｘｅｄ（緩和）という２つの選択肢が存在している。限定された選択肢は、動詞ファイル内の動詞のより小さな又はより制限された組を具備しており、緩和された選択肢は、より多くの動詞を許容している。従って、「Ｌｉｍｉｔｅｄ」選択肢よりも、「Ｒｅｌａｘｅｄ」選択肢によるほうが、より多くの相互作用が抽出されることになる。ユーザーは、関心があると思われる動詞に従って２つの動詞ファイルのいずれかを変更可能である。一例として、「Ｌｉｍｉｔｅｄ」ファイルは、ａｃｔｉｖａｔｅ、ｂｉｎｄ、ｉｎｈｉｂｉｔ、ｃｌｅａｖｅ、及びｃａｔａｌｙｚｅという５つの動詞（並びに、これらの共通的な同義語）に厳密に限定されている。Ｒｅｌａｘｅｄ選択肢は、多数のその他の動詞を許容している。例えば、この例におけるＲｅｌａｘｅｄファイルは、ａｃｔｉｖａｔ、ｅｎｈａｎｃｅ、ｐｒｏｍｏｔ、ｈａｓｔｅｎ  ａｃｃｅｌｅｒａｔ、ａｕｇｍｅｎｔ、ｉｎｄｕｃ、ｓｔｉｍｕｌａｔ、ｉｎｃｒｅａｓｅ、ｒｅｑｕｉｒｅ、ｉｎｃｉｔ、ｕｐｒｅｇｕｌａｔ、ｕｐ−ｒｅｇｕｌａｔ、ｕｐ  ｒｅｇｕｌａｔ、ｂｒｅａｋｄｏｗｎ、ｂｒｅａｋｂｏｎｄ、ｂｉｎｄ、ａｓｓｅｍｂｌ、ｊｏｉｎ、ａｔｔａｃｈ、ｂｏｕｎｄ、ｌｉｎｋｓ  ｔｏ、ｌｉｎｋｓ  ｗｉｔｈ、ｌｉｎｋｅｄ  ｔｏ、ｌｉｎｋｅｄ  ｗｉｔｈ、ｃｌｅａｖ、ｆｏｒｍ  ｃｏｍｐｌｅｘ、ｄｅｓｔａｂｉｌｉｚｅ、ｃａｕｓ、ｂａｓｅｄ  ｏｎ、ｄｕｅ  ｔｏ、ｒｅｓｕｌｔ  ｉｎ、ｃｏｎｔａｉｎ、ｃｏｎｔａｉｎｅｒ、ｃｒｅａｔｅｂｏｎｄ、ｃｏｎｊｕｇａｔ、ｓｔａｂｉｌｉｚ、ａｃｅｔｙｌａｔ、ｍｅｔｈｙｌａｔ、ｐｈｏｓｐｈｏｒｙｌａｔ、ｇｅｎｅｒａｔ、ｅｘｐｒｅｓｓ、ｃｏｒｒｅｌａｔｅ、ａｃｃｕｍｕｌａｔｅ、ｐｒｏｄｕｃ、ｏｖｅｒｅｘｐｒｅｓｓ、ｉｎｈｉｂｉｔ、ｉｎａｃｔｉｖａｔ、ｄｅｇｒａｄ、ｒｅｐｒｅｓｓ、ｓｕｐｐｒｅｓｓ、ａｂｏｌｉｓｈ、ｂｌｏｃｋ、ｄｏｗｎｒｅｇｕｌａｔ、ｄｏｗｎ−ｒｅｇｕｌａｔ、ｄｏｗｎ  ｒｅｇｕｌａｔ、ｐｒｅｖｅｎｔ、ｒｅｄｕｃｅ、ｄｅｃｒｅａｓ、ｍｏｄｉｆ、ｍｕｔａｔ、ｐｒｏｃｅｓｓ、ｒｅａｃｔ、ｉｎｔｅｒａｃｔ、ｍｅｄｉａｔ、ｒｅｌｅａｓｅ、ｄｉｓａｓｓｅｍｂｌ、ｄｉｓｃｈａｒｇｅ、ｓｉｇｎａｌ、ｒｅｇｕｌａｔ、ｍｏｄｕｌａｔ、ｓｕｂｓｔｉｔｕｔｅ、ｒｅｐｌａｃ、及びｃａｔａｌｙｓを含んでおり、この場合に、基本用語は、正確にマッチングする用語と、マッチングすると共に更なる添え字を具備している用語と、を抽出する。これらのファイルは、ユーザーによって編集可能である。又、その他のファイルを相互作用用語集及び名詞用語集用の選択肢として含むことも可能である。
【００７９】
この例においては、選択された有機体として選択するべく１０個の異なる有機体が存在している（名詞ファイル）。この例におけるそれぞれの名詞ファイルは、Ｅｎｔｒｅｚ  Ｇｅｎｅデータベース内に定義されている遺伝子名及び別名を格納している。更には、いくつかのユーザー定義による名前及び別名も、Ｈｏｍｏ  ｓａｐｉｅｎｓ及びＭｕｓ  ｍｕｓｃｕｌｕｓ有機体ファイルに追加されている。
【００８０】
Ｓｅａｒｃｈ  ｅｎｇｉｎｅｓウィンドウ３５内に示されているように、３つのサーチエンジンがメタサーチの実行のために選択されている。クエリ当たりのそれぞれのサーチエンジンからの文書の最大数は、ユーザー定義可能な「ｍａｔｃｈ  Ｃｏｎｔｒｏｌｓ」ウィンドウ３７の下に「１」と設定されている。メタサーチを実行する際には、別名が考慮されており、前述のように、Ｑｕｅｒｙ  Ｃｏｎｔｒｏｌｓウィンドウ３９内において、それぞれ、「Ｕｓｅ  Ａｌｉａｓｅｓ」及び「Ｕｓｅ  Ｃｏｎｔｅｘｔ」の選択により、コンテキスト用語「ｄｉａｂｅｔｅｓ」が含まれている。サーチ用語と関連した別名及びコンテキスト用語を包含した結果として得られたサーチストリングが、クエリエディタ４１内に表示されている。
【００８１】
図１０に定義されているメタサーチの実行に応答し、本システムは、６つの文書をフェッチし（これは、サーチ設定に最も関係しているとして検出された文書であり、サーチエンジン（ＰｕｂＭｅｄ、ＯＭＩＭ、又はＵＳＰＴＯ）とそれぞれのサーチ用語（ｉｌ６又はｉｎｓｒ）ごとに１つずつの文書である）、この一部が図１１の「Ｑｕｅｒｙ  Ｍａｔｃｈｅｓ」ウィンドウ４３内に表示されている。例えば、スクロールバー４５を使用し、これをスクロールすることにより、リストの全体を観察可能であることに留意されたい。
【００８２】
本システムは、未加工の結果（例えば、クエリマッチウィンドウ４３内に識別されている文書のテキスト）をフェッチし、次いで、メタサーチから結果的に得られた未加工の文書内の個々の文章から１つ又は複数のユーザーコンテキストファイル内に含まれている関心のある名詞又は動詞の１つ又は複数のものを抽出するためのベースとして、ローカルに保存されているユーザーコンテキストファイル（これらは、ユーザーにとって関心のある名詞及び動詞であって、例えば、それぞれ、有機体及び相互作用用語集４２及び４４である）を使用する。次いで、抽出した１つ又は複数の名詞及び／又は動詞を、前述のように、ローカルフォーマットに変換する。抽出した用語は、すべて、単一のローカルフォーマットファイル内に保存可能であり、これは、ＸＭＬファイル又はこれに類似したものであってよい。次いで、ユーザーインターフェイス３０上におけるネットワークの視覚化４７として、ローカルフォーマットファイルを生物学ダイアグラムとして視覚化可能である。図１２Ａは、本システムに提供されているソフトウェアを使用する図１０に定義されているクエリ用語「ｉｌ６」の結果のネットワーク視覚化４７の一例を示している。或いは、この代わりに、ネットワークの視覚化４７は、別の視覚化ソフトウェアパッケージ、オープンソースの視覚化ソフトウェア、又はこれらに類似したもの（例えば、Ｃｙｔｏｓｃａｐｅ（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｃｙｔｏｓｃａｐｅ．ｏｒｇ／））などの視覚化プラグイン３２を使用して視覚化することも可能である。図１３Ａは、プラグイン３２を使用して視覚化された「Ｉｌ６」について生成されたネットワーク４７の一例を示している。
【００８３】
又、図１２Ｂ及び図１３Ｂに示されているように、ローカルフォーマットへの変換とダイアグラム視覚化の生成のために関心のある用語が抽出されたテキスト文書の関係する文章を「Ｒｅｌａｔｉｏｎ」ウィンドウ４９内に表示可能である。
【００８４】
要すれば、自動的な抽出プロセスが、文書内のテキストとユーザーコンテキスト用語のリストを入力として取得する（これらは、ローカルフォーマットモジュール４０に伝達されるか、又はローカルフォーマットモジュール４０が１つ又は複数のテキスト、ＸＭＬ、又はＥｘｃｅｌファイルを読み取る）。テキストは、個々の文章にブレークダウン可能である。それぞれの文章内のワードをユーザーコンテキスト用語に照らしてチェックし、関係性／関心度を識別する。文章が複数の関心のある名詞及び少なくとも１つの関心のある動詞を具備している場合には、それらの名詞間において相互作用を生成し、ローカルフォーマット内に保存可能である。特定の経験則に基づいて、それぞれの相互作用を相互作用タイプと関連付け可能である（例えば、ｐｒｏｍｏｔｅ（促進する）という１つの関心のある動詞のみが存在している場合には、「ａｃｔｉｖａｔｅ（起動する）」という相互作用タイプを割り当て可能である）。動詞が複数である場合には、相互作用タイプを判定不可能であり、「ｕｎｋｎｏｗｎ」と設定する。これらの例においては、後述するように、更なる明確化処理を実行可能である。ローカルフォーマット内に保存されているそれぞれの相互作用ごとに、文章及びソース（文書のＵＲＬリンク）の観点における相互作用に対する参照を相互作用と共に保存可能である。すべての文章の処理が完了したら、前述のように、ローカルフォーマットオブジェクトを視覚化ツールに送信し、表示可能である。
【００８５】
前述の生物学ダイアグラムの自動生成に加えて（又は、この代わりに）、本システムは、抽出され、ローカルフォーマットに変換された関係するデータをリンクさせる段階に基づいて、関係するデータに対して様々なレベルでマッチングする既存のローカルフォーマットされたデータセットによって、未加工のデータサーチ結果を（例えば、ユーザーがこの機能を選択した際に）自動的又は半自動的にランキング及び／又はフィルタリング可能である。ランキング及び／又はフィルタリングされた結果は、例えば、図３に示されているものなどの正規化可能なランキングスコアと共に、クエリマッチウィンドウ４３内に表示可能である。これらの結果は、ネットワークダイアグラム４７の視覚化を伴って又はこれを伴うことなしに、視覚化可能であることに留意されたい。
【００８６】
抽出した関係するデータが、前述の方式でローカルフォーマットに変換された後には、関係するデータは、このローカルフォーマット段階により、ローカルフォーマットされた１つ又は複数のその他のデータセットとの直接的な比較が可能な方法で表現されている。この結果、ローカルフォーマットモジュール４０は、科学的なテキストから抽出された関係するデータから変換されたローカルフォーマット済みのデータを、この変換された科学的データとマッチングするローカルフォーマットのユーザーシステム内に既存のその他の情報とリンク可能である。この観点において、「Ｓｙｓｔｅｍ  ａｎｄ  Ｍｅｔｈｏｄｓ  ｆｏｒ  Ｅｘｔｒａｃｔｉｎｇ  Ｐｒｅ−Ｅｘｉｓｔｉｎｇ  Ｄａｔａ  Ｆｒｏｍ  Ｍｕｌｔｉｐｌｅ  Ｆｏｒｍａｔｓ  ａｎｄ  Ｒｅｐｒｅｓｅｎｔｉｎｇ  Ｄａｔａ  ｉｎ  ａ  Ｃｏｍｍｏｎ  Ｆｏｒｍａｔ  ｆｏｒ  Ｍａｋｉｎｇ  Ｏｖｅｒｌａｙｓ」という名称の２００２年５月２２日付けで出願された本発明者らによる同時係属出願第１０／１５４，５２４号明細書に記述されているように、ユーザーの実験データ（又は、評価／科学的なテキストデータとの比較が望ましいなんらかのデータ）が、自動的、半自動的、又は手作業によって既にローカルフォーマットに変換されていることに留意されたい。尚、ユーザーのデータがまだ変換されていない場合には、科学的なテキストデータを変換した後に、ローカルフォーマットに変換可能である。いずれの場合にも、両方のデータセットの共通ローカルフォーマットへの配置が完了した後に、リンク段階を実行可能である。
【００８７】
リンクは、ランキングに使用可能な情報を提供する（或いは、さもなければ、ユーザーの独自の実験データ又はユーザーのシステムに関するその他のデータに直接関係する方法で科学的テキストデータを弁別する情報を提供する）。この結果、結果は、クエリのワードと科学的テキスト文書の互いの比較のみによってではなく、ユーザーがサーチしている内容のコンテキストに従って格段に良好に適合されることになる。例えば、第１の科学的テキスト文書が、遺伝子Ｃに関係するメカニズム内の遺伝子Ａ及び遺伝子Ｂの両方について言及しており、第２の科学的文書が遺伝子Ａによる遺伝子Ｂの応答増強に関係している場合には、遺伝子Ａ及びＢの両方に関するクエリのみによるランキング及びその他の順序付けと科学的記事間における比較により、記事１及び２は、等しくランキングされることになる。しかしながら、ユーザーが、遺伝子Ａによる遺伝子Ｂの応答に関する実験データを具備している場合には、記事２のローカルフォーマッティングは、ユーザーの実験データのローカルフォーマッティングにリンクされ、記事１のローカルフォーマッティングは、リンクされたとしても、データセットと関連する名詞（遺伝子Ａ、遺伝子Ｂ）により、実験データにのみリンク可能であるため、本発明は、記事１よりも科学的テキスト記事２を格段に上位にランキングすることになる。
【００８８】
ユーザーには、科学的なテキスト記事（又は、記事のサブセット（ユーザーが、一度に、検索された記事の一部分のみの処理を所望している場合））をその関係性に応じてランキングするオプションを付与可能である。関係性ランキングは、それぞれの特定の文書（又は、前述のように、文書の一部）が、ユーザーの関心のあるデータとの間に具備しているリンク数に基づいたものであってよい。従って、実験データが取り扱っている遺伝子、蛋白質、又はなんらかの１つ又は複数のエンティティに言及されている場合には、常に、それらについてより多く言及している文書が、より少ない言及を有するものよりも上位にランキングされる。更には、既存のデータについて記述し、科学的な文書のローカルなフォーマッティング内における動詞とリンクされている動詞も、ランキングスコアに寄与する。実際に、科学的なテキスト文書のランキングに関して異なる方式でカウントするように、必要に応じて、名詞とは異なる重み付けファクタを動詞に付与可能である。
【００８９】
ランキングは、文書ごとに実行可能であり、これは、ユーザーが選択可能であり、或いは、この代わりに、ユーザーは、テキストデータの段落、又は、文章などの文書のその他のより小さな関係する部分、或いは、関係する名詞又は動詞の周辺の既定数のワードに応じて対象をランキングするべく選択することも可能である。この結果、本発明は、関心のあるデータについて記述する又はこれに関係している科学的テキスト文書の特定の部分に注意を集中し、より正確にこれを識別可能である。このオプションは、科学的な記事が相対的に長文であり、記事のわずかな部分のみがユーザーの既存のデータに関係しているという状況において、特に有用である。又、ランキング対象の文書が多数存在しており、多数の文書の関係性が類似している場合にも、この機能によれば、ユーザーは、それぞれの文書内の関係する情報に直接進むことができるため、この機能は、有用であり、多くの時間が節約される。
【００９０】
ランキング手順は、互いに排他的である必要はないことに更に留意されたい。即ち、文書によるランキングの後に、ユーザーは、文書の段落又は関係する部分に従って更にランキングするべく選択可能である。例えば、ユーザーが癌と２つの特定の遺伝子を探しており、科学的なテキストが、特定の段落において、癌及びこれらの２つの遺伝子に関して記述している場合には、その段落を上位にランキングし、且つ、ユーザーインターフェイス３０上の科学テキスト内に表示することも可能である。密接に関係しているテキストを含む文書が長文である場合には（例えば、大きなジャーナル記事）、ユーザーは、長文の記事内の関係するテキストの特定の場所にゼロインすることが可能であり、大量のブラウジング時間を節約可能である。最も関心のある段落（即ち、関係しており、且つ、実験データに対するより多くのリンクを具備しているもの）が、そのテキスト内において、その他の段落よりも上位にランキングされる。
【００９１】
前述のように、科学的テキストデータのランキング処理は、ローカルなコンテキストのなんらかの付与に基づいており、これは、その最も単純な形態においては、単に名詞と動詞であってよい。このような状況においては、ユーザーは、名詞及び動詞の観点において表現された実験データを具備可能である（例えば、ローカルフォーマット）。ランキングの際には、本発明は、処理エンジンを使用して関心のある名詞及び動詞を処理し、前述のように、科学的テキスト文書内においてそれらを探す。科学的テキスト文書（これは、多数であってよい）は、科学的テキスト内において名詞及び動詞のマッチングを検出する処理エンジンによってリアライメントされる。ランキングは、文書に従って、文書内の関係する節又は段落に従って、或いは、それぞれの文書内の段落／節のランキングをも併せて有する状態で文書に従って、実行可能である。
【００９２】
前述のデータのランキングに加えて（又は、この代わりに）、本システムは、（例えば、この機能がユーザーによって選択された際に）データをフィルタリングすることも可能である。フィルタリングは、例えば、科学的なテキスト文書とリンクされている既存のデータの一部のみの更に詳しい調査をユーザーが所望している場合に極めて有用なツールであろう。又、フィルタリングは、既存のデータとリンクされていないサーチ結果データを除去することにより、ユーザーによる結果のレビューを簡単にするためにも有用である。前者の例として、既存のデータが遺伝子Ａ、Ｂ、Ｃ、及びＤに関する実験と関係を含んでいる場合に、その時点でユーザーが関心を持っているのが、遺伝子Ａ及びＢ間の関係の調査のみである場合がある。遺伝子Ａ及びＢのみに関する一般的なクエリを実行することも可能であるが、科学的なジャーナル記事のいくつかが、偶然に過ぎないとしても、遺伝子Ｃ及び／又は遺伝子Ｄに関する情報をも含んでいる可能性がある。このような状況においては、ローカルフォーマットモジュールが、遺伝子Ｃ及びＤに関係する実験データのローカルフォーマッティングと科学的テキスト記事内のこれらの遺伝子の説明の間にリンクを形成することができよう。
【００９３】
遺伝子Ｃ及びＤに関する無関係なデータをフィルタリングによって除去するべく、ユーザーは、リンクのために考慮される既存データのローカルフォーマッティングのサブセットを選択可能である。この例においては、例えば、ユーザーは、遺伝子Ａ及びＢと、これらの間の関係のみを処理するように選択可能であろう。この結果、ローカルフォーマットモジュール４０は、科学的テキスト文書のローカルフォーマッティングに対して、その既存データのローカルフォーマッティングのサブセットを処理する。この処理の結果、遺伝子Ｃ又は遺伝子Ｄ或いは遺伝子Ｃ及びＤにのみ関係する文書が存在している場合には、これらの文書がフィルタリングによって除去されることになり、この結果、これらは、ユーザーインターフェイス３０内に表示されないことになる。ランキングは、フィルタリングの前又は後において実行可能であり、或いは、フィルタリングの際には、実行しなくてもよい。
【００９４】
前述の自動的な処理の代わりに（又は、これに加えて）、本システム１００は、必要に応じて、ユーザーインターフェイス３０を介してユーザー対話型ツールを提供し、関係の明確化を円滑に実行可能である。自然言語プログラミング法の使用のみによっては、識別された関係／相互作用の方向性を判定するのは困難であるため、前述のように、関係の明確化にユーザーが関与可能である。相互作用の明確化が完了したら、ユーザーは、一覧表示されている明確化された関係のすべて又は一部を選択可能であり、例えば、ローカルフォーマットアーキテクチャを使用して類似のエンティティをリンクすることによって関係のダイアグラムビューが生成される。又、ここでは、すべての情報を明確化する前に、前述のように自動的に、或いは、ダイアグラムビュー内に表示されるエンティティ及び関係をユーザーが選択することによってダイアグラムビューを生成可能であり、且つ、前述の並びに特許出願第１０／６４１，４９２号明細書の技法を使用することにより、ダイアグラムビューに対して明確化プロセスを実行可能であることにも留意されたい。
【００９５】
明確化プロセスは、返されるすべての文書を考慮し、文書ごとに、文書のサブセット又はクラスタ単位で、或いは、バッチとして、シーケンシャルに実行可能である。シーケンシャルに作業する場合には、第１の文書／文書のグループを明確化した後に、ユーザーが、別の要約、テキスト文書、又は、その一部、或いは、文書のグループをインポートし、前述のプロセスを反復することを所望可能である。この次のラウンドにおいて相互作用／関係を明確化した後に、以前のテキスト文書内において識別されたものと共通する関係及びエンティティを自動的又は手作業によって識別可能であり、ローカルフォーマットを使用して、この情報を以前に生成された生物学ダイアグラムに結び付けることが可能である。
【００９６】
文書は、相互作用のメカニズムについて常に一致するものではないため、明確化は、それぞれの文書に関連して実行可能である。不一致が存在する場合には、グラフィカルなダイアグラムを生成する際に、そのダイアグラムによって、その不一致について通知する。単純な例として、第１文書が、エンティティＡがエンティティＢを増大させていると通知しており、第２記事が、エンティティＡがエンティティＢを減少させていると通知している場合には、グラフィカルな表現は、Ａ用のブロック、Ｂ用のブロック、及びＡとＢの間に延長する２つのラインを示すことができよう。これらのラインは、例えば、色分け（例えば、１つを緑とし、もう１つを赤とする）及び／又はＢに向かう異なる矢印（例えば、促進の場合の鏃の形状の矢印の頭（即ち、→）を有するものと、禁止について通知する遮断された矢印の頭（即ち、−−−｜））によって弁別可能である。これらのものに加えて（又は、これらの代わりに）、その他の視覚的な弁別子を使用することも可能である。
【００９７】
複数の文書が、グラフィカルダイアグラム内に表示される相互作用を含んでいる場合には、その相互作用をそれが発生している文書のそれぞれにリンクしているダイアグラムの部分に対して注釈を付加可能である。この結果、例えば、特許出願第１０／１５５，３０４号、第１０／１５５，６１６号、及び第０９／８６３，１１５号明細書に記述されているように、相互作用をハイパーリンクなどによって直接的にリンクするのみならず、ユーザーのニーズに適するように、その他の注釈を含むことも可能である。
【００９８】
従って、本発明は、エンティティ、相互作用、及びダイアグラムを構成することにより、相互作用のネットワークを構築する能力を更に提供している。この機能を使用することにより、ユーザーは、「Ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎｓ（相互作用）」リスト１３０内の相互作用のサブセットを選択し、図１４に示されているように、それらを別個のネットワークビューアウィンドウ１９０内にドラッグ可能である。或いは、この代わりに、選択された相互作用を、選択された際に、自動的にビューアウィンドウ１９０内に入力することも可能である。本システムは、相互作用を共通のエンティティとマージしてグラフ構造を形成可能である。
【００９９】
このグラフ構造は、追加のテキスト文書を分析し、それを前述のように第１のテキスト文書との関連において処理することによって構築可能である。第２のテキスト文書内の相互作用を識別及び明確化する際に、グラフィカルな構成内において、これらの相互作用を結び付けることができる。このタイプの構築は、所望の多数のテキスト文書により、反復実行可能である。或いは、この代わりに、ローカルフォーマットモジュール４０によって自動的に抽出されローカルフォーマットに変換されたエンティティ及び相互作用を受信した際に、ユーザーインターフェイス３０がネットワークダイアグラムを自動的に表示するように、バッチモードの自動処理を実行することも可能である。
【０１００】
以上、その特定の実施例を参照し、本発明について説明したが、当業者であれば、本発明の真の精神と範囲を逸脱することなしに、様々な変更を加えることが可能であり、等価物によって置換可能であることを理解するであろう。又、多くの変更を加えることにより、特定の状況、システム、システムコンポーネント、プロセッサ、１つ又は複数のプロセス段階を本発明の目的、精神、及び範囲に適合させることも可能である。これらのすべての変更が添付の請求項の範囲に含まれることを意図するものである。
【図面の簡単な説明】
【０１０１】
【図１】本発明によるシステムのアーキテクチャ図である。
【図２】実施されたサーチの初期の未加工の結果を表示するユーザーインターフェイス上の画面表示の一例を示している。
【図３】単純な関係性ランキングに従って文書サーチ結果を表示しているユーザーインターフェイス上の画面表示の一例を示している。
【図４】形成されたクラスタの一例を表示しているユーザーインターフェイス上の画面表示の一例を示している。
【図５】図４に識別されているものと同一のクラスタをツリー階層フォーマットで表示しているユーザーインターフェイス上の画面表示の一例を示している。
【図６】カテゴリに従ってサーチ文書を表示しているユーザーインターフェイス上の画面表示の一例を示している。
【図７】クエリ改良機能を示すユーザーインターフェイス上の画面表示の一例を示している。
【図８】Ｓｅａｒｃｈ  Ｒｅｓｕｌｔｓ  Ｃｏｌｌｅｃｔｉｏｎ  Ｂｒｏｗｓｅｒ（サーチ結果収集ブラウザ）を示しているユーザーインターフェイス上の画面表示の一例を示している。
【図９】ローカルフォーマットモジュールを含む本発明によるシステムのアーキテクチャ図を示している。
【図１０】ユーザー入力によってメタサーチを実行するべく構成されたユーザーインターフェイスを示している。
【図１１】メタサーチを実行した後の図１０のユーザーインターフェイスを示しており、結果が表示されている。
【図１２Ａ】本システムによって生成されたダイアグラム視覚化の一例を示している。
【図１２Ｂ】ローカルフォーマットへの変換とダイアグラム視覚化の生成のために関心のある用語が抽出されたテキスト文書の関係する文章の視覚化と共に、図１２Ａのダイアグラム視覚化を示している。
【図１３Ａ】本システムによって生成されたダイアグラム視覚化の別の例を示している。
【図１３Ｂ】ローカルフォーマットへの変換とダイアグラム視覚化の生成のために関心のある用語が抽出されたテキスト文書の関係する文章の視覚化と共に、図１３Ａのダイアグラム視覚化を示している。
【図１４】ネットワーク図を自動的、半自動的、又は手作業によって構築可能なテキスト、エンティティ、及び相互作用を表示するユーザーインターフェイスを示している。
【符号の説明】
【０１０２】
１０  メタサーチエンジン
１２、１４  一般的なウェブベースのサーチエンジン
１６、１８、１９  領域に関係するサーチエンジン
２０  データマイニングモジュール
３０  ユーザーインターフェイス
４０  ローカルフォーマットモジュール
４７  ネットワークの視覚化
【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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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２Ａ】
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【図１２Ｂ】
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【図１３Ａ】
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【図１３Ｂ】
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【図１４】
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