【手続補正書】
【提出日】平成22年1月22日(2010.1.22)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１の質問を自動的に分類するコンピュータを用いた方法であって、
前記コンピュータは、
期待される回答に事前に関連付けられていないデータを含む、ラベル付けされていない音声又はデジタルテキストデータを入力部から受け付け、
前記ラベル付けされていない音声又はデジタルテキストデータを、制御部を使用して自動的にラベル付けし、
第１の人工神経回路を使用して、回答を前記ラベル付けされていない音声又はデジタルテキストデータに関連付ける第１のラベル付けされた音声又はデジタルテキストデータを作成し、
前記第１の人工神経回路は、
第１のウエイトの組を有し、
前記ラベル付けされていない音声又はデジタルテキストデータの特徴を分析する１又は複数の補助タスクを実行することによって、前記第１のラベル付けされた音声又はデジタルテキストデータを作成し、
前記コンピュータは、
前記第１のウエイトの組を第２の人工神経回路に移転し、
第２の質問及び対応する回答を有する第２のラベル付けされた音声又はデジタルテキストデータを受け付け、
前記第２のラベル付けされた音声又はデジタルテキストデータに応じて前記第２の人工神経回路に関連付けられた第２のウエイトの組を修正し、前記第１のウエイトの組を固定することによって、前記第２のラベル付けされた音声又はデジタルテキストデータを使用する前記制御部を用いて前記第２の人工神経回路を訓練し、
前記第１の質問を前記入力部から受け付け、
前記第２の人工神経回路を使用して、前記第１の質問に対応する回答を記述するテキストデータ又は音声データを取得するための情報源を識別する質問カテゴリを前記第１の質問に関連付ける、
ことを特徴とする方法。
【請求項２】
前記質問カテゴリに基づき、前記第１の質問を、複数のデータベースのうちの第１のデータベースにマッピングするステップを更に有する、
ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記自動的にラベル付けすることは、
前記ラベル付けされていない音声又はデジタルテキストデータ内で予測構造を学習することを有する、
ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記ラベル付けされていない音声又はデジタルテキストデータは、第３の質問を有する、
ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記ラベル付けされていない音声又はデジタルテキストデータを自動的にラベル付けすることは、
前記第３の質問毎に品詞タグを自動的に生成すること、
前記第３の質問内に残存する１又は複数の単語から疑問詞を自動的に予測すること、及び、
前記第３の質問内の２つの単語間の統語的関係組を自動的に予測すること、のうちの少なくとも１つを有すること、
を特徴とする請求項３に記載の方法。
【請求項６】
前記質問カテゴリは、
事実−日付、事実−人物、事実−他、客体−特性に対する応答、人物−行為に対する応答、客体−特性に対する黙示の応答、人物−行為に対する黙示の応答、場所、観測−事象−時刻、観測−客体−状態、観測−人物−行為、ステップ、ウエブ現在事象、及びウエブ天候からなるグループに属する１つを記述するテキストデータ又は音声データを含む情報源を識別する、
ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記質問カテゴリをシステムクエリ語（ＳＱＬ）のクエリにマッピングするステップを更に有する、
ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記第１及び第２の人工神経回路のそれぞれは、１つの入力層、１つの隠れ層、及び１つの出力層を有する、
ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記第２の人工神経回路の前記学習は、前進活動及び逆エラー伝播を有する、
ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記ラベル付けされていない音声又はデジタルテキストデータは、人間によって分散データコレクションを介して提供される、
ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
前記第１のウエイトの組を前記第２の人工神経回路に移転する前に、前記第１のウエイトの組を固定するステップを更に有する、
ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
前記第１の質問内の客体及び特性のうちの少なくとも１つを特定するステップを更に有する、
ことを特徴とする請求項２に記載の方法。
【請求項１３】
前記客体及び前記特性に従って、前記第１のデータベースに問い合わせるステップを更に有する、
ことを特徴とする請求項１１に記載の方法。
【請求項１４】
前記第２の人工神経回路は、
１組の出力ノードを有し、
前記質問カテゴリは、
前記出力ノードの組のうち最強の出力ノードに従って、前記質問カテゴリが前記第１の質問と関連付けられる、
ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１５】
第１の質問を自動的に分類する装置であって、
前記装置は、入力部と、制御部とを有し、
前記入力部は、
期待される回答に事前に関連付けられていないデータを含む、ラベル付けされていない音声又はデジタルテキストデータを受け付け、
第２の質問及び対応する回答を有する第１のラベル付けされた音声又はデジタルテキストデータを受け付け、
前記第１の質問を受け付け、
前記制御部は、
前記ラベル付けされていない音声又はデジタルテキストデータを自動的にラベル付けし、
第１の人工神経回路を使用して、回答を前記ラベル付けされていない音声又はデジタルテキストデータに関連付ける第２のラベル付けされた音声又はデジタルテキストデータを作成し、
前記第１の人工神経回路は、
第１のウエイトの組を有し、
前記ラベル付けされていない音声又はデジタルテキストデータの特徴を分析する１又は複数の補助タスクを実行することによって前記第２のラベル付けされた音声又はデジタルテキストデータを作成し、
前記制御部は、
前記第１のウエイトの組を第２の人工神経回路に移転し、
前記第２のラベル付けされた音声又はデジタルテキストデータに応じて前記第２の人工神経回路に関連付けられた第２のウエイトの組を修正し、前記第１のウエイトの組を固定することによって、前記第１のラベル付けされた音声又はデジタルテキストデータを使用して前記第２の人工神経回路を訓練し、
前記第２の人工神経回路を使用して、前記第１の質問に対応する回答を記述するテキストデータ又は音声データを取得するための情報源を識別する質問カテゴリを前記第１の質問に関連付ける、
ことを特徴とする装置。
【請求項１６】
前記第１及び第２の人工神経回路は、マルチパート人工神経回路を有すること、
を特徴とする請求項１５に記載の装置。
【請求項１７】
第１の質問を自動的に分類する装置であって、
前記装置は、
期待される回答に事前に関連付けられていないデータを含む、ラベル付けされていない音声又はデジタルテキストデータを受け付ける手段と、
前記ラベル付けされていない音声又はデジタルテキストデータを自動的にラベル付けし、
第１の人工神経回路を使用して、回答を前記ラベル付けされていない音声又はデジタルテキストデータに関連付ける第１のラベル付けされた音声又はデジタルテキストデータを作成する手段と、
を有し、
前記第１の人工神経回路は、
第１のウエイトの組を有し、
前記ラベル付けされていない音声又はデジタルテキストデータの特徴を分析する１又は複数の補助タスクを実行することによって前記第１のラベル付けされた音声又はデジタルテキストデータを作成し、
前記装置は、
前記第１のウエイトの組を第２の人工神経回路に移転する手段と、
第２の質問及び対応する回答を有する第２のラベル付けされたデータを受け付ける手段と、
前記第２のラベル付けされた音声又はデジタルテキストデータに応じて前記第２の人工神経回路に関連付けられた第２のウエイトの組を修正し、前記第１のウエイトの組を固定することによって、前記第２のラベル付けされた音声又はデジタルテキストデータを使用して前記第２の人工神経回路を訓練する手段と、
前記第１の質問を受け付ける手段と、
前記第２の人工神経回路を使用して、前記第１の質問に対応する回答を記述するテキストデータ又は音声データを取得するための情報源を識別する質問カテゴリを前記第１の質問に関連付ける手段と、
を有することを特徴とする装置。
【請求項１８】
前記第１及び第２の人工神経回路は、マルチパート人工神経回路を有すること、
を特徴とする請求項１７に記載の装置。
【請求項１９】
第１の質問を自動的に分類するコンピュータを機能させるコンピュータに読取り可能なプログラムであって、
前記プログラムは、
前記コンピュータの制御部に対し、
期待される回答に事前に関連付けられていないデータを含む、ラベル付けされていない音声又はデジタルテキストデータを自動的にラベル付けし、
第１の人工神経回路を使用して、回答を前記ラベル付けされていない音声又はデジタルテキストデータに関連付ける第１のラベル付けされた音声又はデジタルテキストデータを作成する処理を実行させ、
前記第１の人工神経回路は、
第１のウエイトの組を有し、
前記ラベル付けされていない音声又はデジタルテキストデータの特徴を分析する１又は複数の補助タスクを実行することによって前記第１のラベル付けされた音声又はデジタルテキストデータを作成し、
前記プログラムは、
前記コンピュータの制御部に対し、
前記第１のウエイトの組を第２の人工神経回路に移転し、
第２の質問及び対応する回答を有する第２のラベル付けされた音声又はデジタルテキストデータを受け付け、
前記第２のラベル付けされた音声又はデジタルテキストデータに応じて前記第２の人工神経回路に関連付けられた第２のウエイトの組を修正し、前記第１のウエイトの組を固定することによって、前記第２のラベル付けされた音声又はデジタルテキストデータを使用して前記第２の人工神経回路を訓練し、
前記第１の質問を受け付け、
前記第２の人工神経回路を使用して、前記第１の質問に対応する回答を記述するテキストデータ又は音声データを取得するための情報源を識別する質問カテゴリを前記第１の質問に関連付ける処理を実行させること、
を特徴とするプログラム。
【請求項２０】
前記コンピュータは、
前記第１の質問に関連付けられた質問カテゴリによって識別された前記第１の質問に対応する前記回答を記述する前記音声データ又はテキストデータを、出力部を使用して提示すること、
を特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項２１】
テキストデータを取得するための前記情報源は、
データベースを含むこと、
を特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項２２】
テキストデータを取得するための前記情報源は、
データベースを含むこと、
を特徴とする請求項１５に記載の装置。
【請求項２３】
テキストデータを取得するための前記情報源は、
データベースを含むこと、
を特徴とする請求項１７に記載の装置。
【請求項２４】
テキストデータを取得するための前記情報源は、
データベースを含むこと、
を特徴とする請求項１９に記載のプログラム。
【請求項２５】
コンピュータを用いた方法であって、
前記コンピュータは、
期待される回答に事前に関連付けられていないデータを含む、ラベル付けされていない音声又はデジタルテキストデータを入力部から受け付け、
前記ラベル付けされていない音声又はデジタルテキストデータを、制御部を使用して自動的にラベル付けし、
第１の人工神経回路を使用して、回答を前記ラベル付けされていない音声又はデジタルテキストデータに関連付ける第１のラベル付けされた音声又はデジタルテキストデータを作成し、
前記第１の人工神経回路は、
第１のウエイトの組を有し、
前記ラベル付けされていない音声又はデジタルテキストデータの特徴を分析する１又は複数の補助タスクを実行することによって、前記第１のラベル付けされた音声又はデジタルテキストデータを作成し、
前記コンピュータは、
前記第１のウエイトの組を第２の人工神経回路に移転し、
第２の質問及び対応する回答を有する第２のラベル付けされた音声又はデジタルテキストデータを受け付け、
前記第２のラベル付けされた音声又はデジタルテキストデータに応じて前記第２の人工神経回路に関連付けられた第２のウエイトの組を修正し、前記第１のウエイトの組を固定することによって、前記第２のラベル付けされた音声又はデジタルテキストデータを使用する前記制御部を用いて前記第２の人工神経回路を訓練し、
前記第２の人工神経回路及び前記第１ののウエイトの組に関連付けて前記第２のウエイトの組を記憶すること、
を特徴とする方法。