(57)【要約】電子コミュニケーションのコンテンツを分析するシステムは、電子コミュニケーションからリクエスト又はコミットメントを自動的に検出することができる。１つの例示的なプロセスにおいて、プロセッサは、電子メッセージのコンテンツにおけるリクエスト又はコミットメントを識別し、リクエスト又はコミットメントに少なくとも部分的に基づいて、非公式協定を判別し、非公式協定を管理するための１つ以上のアクションを実行することができ、ここで、１つ以上のアクションは、リクエスト又はコミットメントに少なくとも部分的に基づく。
2018522325.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
電子メッセージのコンテンツを受信するレシーバポートと、
前記電子メッセージの前記コンテンツにおけるリクエスト又はコミットメントを識別することと、
前記リクエスト又は前記コミットメントに少なくとも部分的に基づいて、非公式協定を判別することと、
前記非公式協定を管理するための１つ以上のアクションを実行することであって、前記１つ以上のアクションは、前記リクエスト又は前記コミットメントに少なくとも部分的に基づく、実行することと、
を行うプロセッサと、
を備えるシステム。
【請求項２】
前記プロセッサは、
前記リクエスト又は前記コミットメントに少なくとも部分的に基づいて、１つ以上のデータソースに問い合わせることと、
前記１つ以上のデータソースに問い合わせたことに応じて、前記１つ以上のデータソースから情報を受信することであって、前記リクエスト又は前記コミットメントを管理するための前記１つ以上のアクションは、前記１つ以上のデータソースから受信された前記情報に少なくとも部分的にさらに基づく、受信することと、
を行うよう構成されている、請求項１記載のシステム。
【請求項３】
前記１つ以上のデータソースの前記情報は、前記電子メッセージの前記コンテンツの１人以上の作成者の個人データを含む、請求項２記載のシステム。
【請求項４】
前記１つ以上のアクションは、前記コミットメントが特定の人により遂行される可能性を決定することを含み、前記決定することは、前記１つ以上のデータソースから受信された前記情報に少なくとも部分的に基づく、請求項２記載のシステム。
【請求項５】
前記リクエスト又は前記コミットメントの対象は、ミーティングに関連付けられ、
前記１つ以上のアクションは、前記１つ以上のデータソースから受信された前記情報に少なくとも部分的に基づいて、前記ミーティングの出席者リスト又は場所を自動的に特定又は変更することを含む、請求項２記載のシステム。
【請求項６】
前記１つ以上のアクションは、前記電子メッセージの前記コンテンツの１人以上の作成者の電子カレンダーを変更することを含み、前記変更することは、前記１人以上の作成者の間の相対的な関係に少なくとも部分的に基づく、請求項１記載のシステム。
【請求項７】
電子メッセージにおけるリクエスト又はコミットメントを識別するステップと、
前記リクエスト又は前記コミットメントに少なくとも部分的に基づいて、非公式協定を判別するステップと、
前記非公式協定に少なくとも部分的に基づいて、タスク指向型プロセスを決定するステップと、
を含む方法。
【請求項８】
前記電子メッセージにおける前記リクエスト又は前記コミットメントに関連する情報を見つけ出すために、１つ以上のデータソースを検索するステップと、
前記１つ以上のデータソースから、前記電子メッセージにおける前記リクエスト又は前記コミットメントに関連する前記情報を受信するステップであって、前記タスク指向型プロセスを決定することは、前記１つ以上のデータソースから受信された前記情報に少なくとも部分的にさらに基づく、ステップと、
をさらに含む、請求項７記載の方法。
【請求項９】
前記電子メッセージの少なくとも一部が生成されている間に、前記タスク指向型プロセスを決定するステップ
をさらに含む、請求項７記載の方法。
【請求項１０】
前記電子メッセージに関連する前記情報は、前記電子メッセージの作成者の１つ以上の特徴を含む、請求項８記載の方法。
【請求項１１】
前記リクエスト又は前記コミットメントに関連付けられた１つ以上のアクティビティを追跡するステップと、
前記１つ以上のアクティビティに応じて、前記タスク指向型プロセスを変更するステップと、
をさらに含む、請求項７記載の方法。
【請求項１２】
プロジェクトを形成するために、前記リクエスト又は前記コミットメントを追加のリクエスト又はコミットメントとグループ化するステップ
をさらに含む、請求項７記載の方法。
【請求項１３】
前記１つ以上のデータソースは、前記電子メッセージの作成者の電子カレンダーを含み、
前記方法は、
前記作成者が、コミットメントを含む前記電子メッセージの少なくとも一部を生成している間に、該コミットメントに影響を及ぼす可能性がある時間制約について前記作成者に通知するステップ
をさらに含む、請求項８記載の方法。
【請求項１４】
データを受信及び送信するトランシーバポートと、
電子メッセージに含まれるリクエスト又はコミットメントを検出することと、
前記トランシーバポートを介して、１つ以上のエンティティから情報を取得するためのクエリを送信することであって、前記クエリは、前記リクエスト又は前記コミットメントに少なくとも部分的に基づく、送信することと、
前記リクエスト又は前記コミットメントに関連付けられた１つ以上のタスクを管理することであって、前記１つ以上のタスクは、前記の取得された情報に少なくとも部分的に基づく、管理することと、
を行うプロセッサと、
を備えるコンピューティングデバイス。
【請求項１５】
前記プロセッサは、
前記電子メッセージ又は前記の取得された情報を、機械学習プロセスのためのトレーニングデータとして提供することと、
前記１つ以上のタスクを管理することに前記機械学習プロセスを適用することと、
を行うよう構成されている、請求項１４記載のコンピューティングデバイス。
【発明の詳細な説明】
【背景技術】
【０００１】
電子コミュニケーションは、社会交流及びビジネス交流の重要な形になっている。そのような電子コミュニケーションは、ほんの少しの例を挙げると、電子メール、カレンダー、ＳＭＳテキストメッセージ、音声メール、画像、ビデオ、並びに、他のデジタルコミュニケーション及びコンテンツを含む。電子コミュニケーションは、多数のコンピューティングデバイスのうちの何らかのコンピューティングデバイス上で、自動で又はユーザにより手動で、生成される。
【発明の概要】
【０００２】
本開示は、ユーザ間のメッセージ等の電子コミュニケーションにおいて検出されたリクエスト及びコミットメントを管理するための技術及びアーキテクチャを説明している。例えば、２人の人の間の電子メール交換は、タスクを実行するよう求めるリクエストを第２の人に送信する第１の人からのテキストと、タスクを実行するコミットメントを行う第２の人からのテキストと、を含み得る。コンピューティングシステムは、リクエスト及び／又はコミットメントを検出したことに少なくとも部分的に基づいて、いくつかのタスク指向型アクションを決定することができる。コンピューティングシステムは、ほんの少しの例を挙げると、電子カレンダーを変更するための電子信号、可能なユーザアクションの提案を表示するための電子信号、及び、ユーザにリマインダを提供するための電子信号を生成することにより、そのようなアクションを自動的に実行することができる。
【０００３】
この概要は、詳細な説明において以下でさらに説明されるコンセプトのうち選択されたコンセプトを簡略化された形で紹介するために提供される。この概要は、特許請求される主題の重要な又は不可欠な特徴を特定することを意図するものではないし、特許請求される主題の範囲を決定する際の助けとして使用されることを意図するものでもない。「技術」という用語は、例えば、１つ以上のシステム、１つ以上の方法、コンピュータ読み取り可能な命令、１つ以上のモジュール、アルゴリズム、ハードウェアロジック（例えば、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、特定用途向け標準品（ＡＳＳＰ）、システムオンチップシステム（ＳＯＣ）、コンプレックスプログラマブルロジックデバイス（ＣＰＬＤ））、及び／又は、上記のコンテキストにより本文書を通じて許容される１つ以上の他の技術、を指し得る。
【図面の簡単な説明】
【０００４】
詳細な説明が、添付の図面を参照して記載される。図面において、参照符号の最も左側の数字（群）は、その参照符号が最初に現れる図面を識別するものである。異なる図面における同じ参照符号は、類似する又は同一のアイテムを示す。
【図１】本明細書に記載の技術が実施され得る例示的な環境を示すブロック図。
【図２】例示的なタスク識別プロセスの対象となる電子コミュニケーションを示すブロック図。
【図３】例示的なタスクオペレーションモジュールと通信し得る複数の情報ソースのブロック図。
【図４】例示的なテキストスレッドを含む電子コミュニケーションとリクエスト及びコミットメントのタスク識別プロセスとを示すブロック図。
【図５】メッセージ、コミットメント、及びリクエストの間の例示的な関係の表。
【図６】例示的なタスク管理プロセスのフロー図。
【図７】例示的な機械学習システムのブロック図。
【図８】例示的な機械学習モデルのブロック図。
【図９】コミットメント及びリクエスト抽出のための例示的なプロセスを示すブロック図。
【図１０】例示的なタスク管理プロセスのフロー図。
【発明を実施するための形態】
【０００５】
様々な例は、とりわけ、ユーザ間のメッセージ等の電子コミュニケーションにおいて検出又は識別されたリクエスト及びコミットメントに関連付けられたタスクを管理するシステムのための技術及びアーキテクチャを説明するものである。様々な例の中でもとりわけ、電子コミュニケーションは、テキストメッセージ、ソーシャルメディアにおけるコメント、及び、エージェントによるコール中に聞き取られる音声メール又は音声ストリームを含み得る。２人の人の間の電子メール交換は、タスクを実行するよう求めるリクエストを第２の人に送信する第１の人からのテキストと、タスクを実行するコミットメント（例えば、合意）を行う第２の人からのテキストと、を含み得る。電子メール交換は、システムが、タスクを実行するよう求めるリクエスト及び／又はタスクを実行するコミットメントの存在を自動的に判別するのに十分な情報を伝達し得る。コンピューティングシステムは、検出又は識別されたリクエスト及び／又はコミットメントに少なくとも部分的に基づいて、いくつかの自動アクションを実行することができる。そのようなアクションは、ほんの少しの例を挙げると、電子カレンダー又はトゥドゥリストを変更すること、可能なユーザアクションの提案を提供すること、及び、ユーザにリマインダを提供することを含み得る。システムは、電子メール交換の１つ以上の部分に関連し得る情報の様々なソースに問い合わせることができる。例えば、システムは、電子メール交換の作成者の一方又は両方により交換された又は他の人により交換された他のメッセージを調べることができる。システムは、電子メール及び他のメッセージのより大きな集合を調べることもできる。他のメッセージを超えて、システムは、追加の情報について、電子メール交換の作成者の一方又は両方のカレンダー又はデータベースに問い合わせることができる。
【０００６】
概して、リクエスト及び結果のコミットメントは、（例えば、法的な枠組みにおいて記載及び署名されるもの等の要式化された協定の観念ではなく、）タスクを遂行するための非公式協定（informal  contract）の提案及び受諾に関連付けられたディスカッションの観念とみなされ得る。コミットメントが、要式化されない（例えば、テキスト又は他の形で完全且つ明示的に記載されることにより要式化されない、すなわち、「文書化」されない）場合、そのような非公式コミットメントは、特に、コンピューティングデバイスにより自動的に提供されるもの等のサポート又は管理から利益を受け得る。管理は、ほんの少しの例を挙げると、タスクリマインダ、スケジューリング、及びリソース割り当てを含み得る。いくつかの実施形態において、タスク認識及びサポートは、進行中のコミットメントを自動的に追跡及び管理することによるものを含み得る。
【０００７】
いくつかの例において、非公式協定は、２人以上の当事者が、何らかのアクションが（例えば、望ましくは）実行されるべきであることに（暗黙的に又は明示的に）合意する、２人以上の当事者の間の相互合意である。非公式協定は、アクションを行うよう求めるリクエストと、リクエストされたアクションを行う他の人からの対応するコミットメントと、を含み得る。アクションを行うコミットメントは、リクエストなしになされることもある。リクエストは、（そのときには）（例えば、コミットメントについての）合意を有する必要はないが、リクエストは、そのような合意を求める試みである。例えば、電子メールスレッドの作成者からのリクエスト又は「要求」は、いくつかの追加の電子メール交換が生じるまで、電子メールスレッドの別の作成者からの応答コミットメントを有しないことがある。
【０００８】
協定は、概して、コミュニケーション（書き言葉又は話し言葉）においてなされる。非公式協定は、法的含意を有することもあるし有しないこともある。しかしながら、リクエストに応答しないこと又は合意済みのコミットメントを満足しないことは、信頼レベルを確立及び維持することに対する社会的重要性を有することがあり、また、調整及び連携の成功についての含意を有することがある。非公式協定のためのサポートは、法的な協定の枠組みにおいてしばしば見られる対称性に対して、当事者のうちの１人のみのための自動化及び支援、又は、当事者のうちの１人に対する１次的サポート、にしばしばフォーカスされ得る。
【０００９】
様々な例において、非公式協定（又はその存在）は、リクエスト及び／又はコミットメントに少なくとも部分的に基づいて判別され得る。特定の例に関して、コンピューティングシステムは、メッセージから、タスクに関する情報（例えばリクエスト及び／又はコミットメント）を自動的に抽出することができる。コンピューティングシステムは、そのような抽出された情報を使用して、非公式協定が存在するかどうか又はメッセージにより示されているかどうかを判別することができる。そのような判別することは、メッセージに関連付けられた当事者の間の相互合意が存在することを判別することに少なくとも部分的に基づき得る。いくつかの実施形態において、コンピューティングシステムは、そのような判別を行っている間に、１つ以上のメッセージを分析することができる。非公式協定が存在する場合、コンピューティングシステムは、さらに、非公式協定の特性を判別することができる。いくつかの例において、非公式協定は、１つ以上のタスク、１つ以上のタスクを実行する１人以上の人（又はマシン）の識別情報、及び、タスクを十分に実行するのに十分な詳細（例えば、時間、位置、対象等）を含む。詳細には、何らかの前の時点にて、何らかのタイプの電子コミュニケーションにおいて、１人以上の人（又はマシン）は、タスクを実行するコミットメントを行っている。
【００１０】
いくつかの例において、相互合意は、条件付きのコミットメントを含み得る。詳細には、リクエストに対する「もしかすると（maybe）」応答は、相互合意の条件を満たさないことがある。一方、条件付きのコミットメントは、１つのタイプの相互合意であり得る。例えば、以下の交換は、条件付きの合意を含むと考えられ得、したがって、相互合意であると考えられ得る：第１の人（リクエスト）「あなたは、帰宅途中に食料品店に寄ってもらうことは可能ですか？」、第２の人（条件付きのコミットメント）「あなたが、午後４時までに短い食料品店リストを送ってくれれば、私はそれをすることが可能です。」。このような場合、この条件付きのコミットメントは、第１の人が、条件を満たすように、午後４時までに食料品店リストを第２の人に送れば、コミットメント（及び相互合意）をもたらし得る。条件付きのコミットメントは、概して、比較的頻繁に生じ、条件を満たす「最終的な」メッセージを含む又は含まない条件付きのコミットメントを自動的に追跡するコンピューティングシステムは、有益であり得る。
【００１１】
本明細書で記載される場合、「タスク内容」とは、非公式協定、又は、メッセージ等のコミュニケーションの意味において伝達される１つ以上のリクエスト及び／若しくは１つ以上のコミットメントを指す。別途明示的に記されない限り又は特定の文の文脈により暗示されない限り、メッセージ又はコミュニケーションにおけるタスク内容を「識別すること」又は「検出すること」とは、タスク内容の存在を認識し、タスク内容の少なくとも部分的な意味を判別することを指す。例えば、「電子メールにおけるリクエストを識別すること」は、電子メールにおけるリクエストの存在を認識し、リクエストの意味を判別することを意味する。リクエストの「意味」は、リクエストの送信者及び受信者に関する情報（例えば、誰がリクエストを行っているか、及び、誰に対してリクエストを行っているか）、時間の側面（例えば、いつリクエストが生成されたか、リクエストの１つ以上のアクションが、どの時間／日にちまでに実行されるべきか）、リクエストの対象は何か（例えば、リクエストを満足するためにどのようなアクションが実行されるべきか）、送信者と受信者との間の関係（例えば、送信者は受信者の上司である）等を含み得る。コミットメントの意味は、コミットメントの送信者及び受信者に関する情報（例えば、誰がコミットメントを行っているか、及び、誰に対してコミットメントを行っているか）、時間の側面（例えば、いつコミットメントが生成されたか、コミットメントの１つ以上のアクションが、どの時間／日にちまでに実行されるべきか）、コミットメントの対象は何か（例えば、コミットメントを満足するためにどのようなアクションが実行されるべきか）等を含み得る。リクエストは、コミットメントを生じさせ得るが、コミットメントは、対応するリクエストなしになされることがある。さらに、コミットメントは、リクエストを生じさせ得る。例えば、コミットメント「私が４月の報告書を修正します」は、「素晴らしい。あなたは、５月の報告書を修正することも可能ですか？」等のリクエストを生じさせ得る。
【００１２】
コンピューティングシステムにより識別されると、コミュニケーションの非公式協定又はタスク内容（例えば、コミットメント又はリクエストの提案又は確認）をさらに処理又は分析して、以下のことを含め、コミットメント又はリクエストの意味を識別又は推論することができる：（例えば、コミュニケーションにおける当事者でない場合）リクエスト又はコミットメントのプライマリオーナー（primary  owner）；タスク内容の趣旨及び特性（例えば、タスク内容の説明又は要約）；指定又は推論された関連する日付（例えば、コミットメントを完了するためのデッドライン）；最初の返信又は後続メッセージ等の関連する応答及びそれらの予期されるタイミング（例えば、丁重さの見込みに従った、又は、人々の間の若しくは組織に従ったタスク完了のための効率的なコミュニケーションに基づく）；及び、リクエストを満足するために使用される情報リソース；を識別すること。このような情報リソースは、例えば、時間、人、位置等に関する情報を提供することができる。識別されたタスク内容及びタスク内容に関する推論を用いて、リマインダ、トゥドゥリストの変更（及び例えば表示）、アポイントメント、ミーティング出席依頼、及び他の時間管理アクティビティ等の自動（例えばコンピュータ生成）サービスを駆動することができる。いくつかの例において、そのような自動サービスは、メッセージの作成中に（例えば、電子メール又はテキストをタイプしている間に）、メッセージを読んでいる間に、又は、サーバ若しくはクライアントデバイス上での電子メールのオフライン処理中等の他の時間に、適用され得る。リクエスト又はコミットメントに関する初期抽出及び推論はまた、コミュニケーションから検出又は推論された１つ以上の特性に関する不確実性又は欠落情報の識別に少なくとも部分的に基づいて、リクエスト又はコミットメントに関する現在の理解又は推論と、リクエスト又はコミットメントのステータスと、を確認する又は精緻にする（refine）ように１人以上の参加者に対して作用する自動サービスを呼び出し得る。コミットメント又はリクエストの他の特性は、コミットメントに伴う推定継続時間、行われるべきアクション（例えば、時間を確保すること、リマインダを設定すること、ミーティングをスケジュールすること等）、コミットメント及びリクエストのテキストと関連付けられたメタデータとから推論され得る、コミットメント及び／又はリクエストに関連付けられるより広範なプロジェクト（project）を含み得る。
【００１３】
いくつかの例において、タスク内容は、対人コミュニケーション（例えば、電子メール、ＳＭＳテキスト、インスタントメッセージング、ソーシャルメディアにおけるポスト等）を取り込んだデジタルコンテンツ及び作成されたコンテンツ（例えば、電子メール、ワシントン州レッドモンドのマイクロソフト（登録商標）社によるＯｎｅＮｏｔｅ（登録商標）等のメモ取り組織ツール、ワードプロセッシング文書等）を含む複数の形態のコミュニケーションにおいて検出され得る。
【００１４】
様々な形態の電子コミュニケーションからタスク内容を識別するためのいくつかの例示的な技術は、人間の注釈付け者（human  annotator）がコミットメント又はリクエストを含むとして注釈付けし得る、電子コミュニケーションのコンテンツの言語分析を含み得る。人間による注釈は、コミットメント又はリクエストとコミットメント又はリクエストに関する様々な特性との自動抽出を構築してテストするために使用されるトレーニングデータのコーパスを生成するプロセスにおいて使用され得る。
【００１５】
技術はまた、（例えば、電子メール応答率や応答時間等の電子メールエンゲージメント（engagement）データ又は比較的精巧な（sophisticated）抽出方法に基づく、）人間により生成されるラベルの代わり（proxies）を含み得る。抽出システムにおいて使用される方法を開発するために、あるいは、リクエスト又はコミットメント及びそれらの特性を識別及び／又は推論する方法のリアルタイムの使用のために、分析は、幅広い精巧さに沿った異なるポイントでの自然言語処理（ＮＬＰ）分析を含み得る。例えば、比較的低いレベルの精巧さを有する分析は、単語（ワード）分割及びステミングに基づいて、キーワードを識別することを含み得る。比較的中間のレベルの精巧さを有する分析は、単語の集合（「単語の袋」）のより大規模な分析の考慮を含み得る。比較的高いレベルの精巧さを有する分析は、解析木及び論理形式への、コミュニケーションにおける文の精巧な構文解析を含み得る。タスク内容を識別する技術は、メッセージ及びメッセージの文の構成要素を特徴付けること（featurizing）（例えば、メッセージ及びメッセージの文の構成要素の特性又は特徴を識別すること）を含み得る。例えば、コミュニケーションを特徴付けるプロセスは、分類されることが可能であるテキストフラグメントの特徴を識別することを含み得る。このような技術は、トレーニング及びテストパラダイムにおいてこのような特徴を使用して、メッセージの構成要素を分類するための統計モデルを構築することができる。例えば、このような構成要素は、リクエスト及び／又はコミットメントを含むものとしての文又はメッセージ全体を含み得る。
【００１６】
いくつかの例において、タスク内容検出のための技術は、文中心の（sentence-centric）アプローチの使用、メッセージにおける複数の文の考慮、及び比較的長いコミュニケーションスレッドの網羅的分析を含む階層分析を含み得る。いくつかの例において、そのような比較的長いコミュニケーションスレッドは、ある時間期間にわたるメッセージのセットと、スレッド及びより長い期間のコミュニケーション（例えば、数日、数週間、数か月、又は数年にわたる）のセットと、を含み得る。特定のコミュニケーションに関連付けられたコンテンツの複数のソースが考慮され得る。そのようなソースは、特定のコミュニケーションに関連付けられた人々の履歴及び／又は特定のコミュニケーションに関連付けられた人々の間の関係、ある時間期間中のそれらの人々の位置、それらの人々のカレンダー情報、並びに、それらの人々に関連付けられた組織及び組織構造の詳細の複数の態様を含み得る。
【００１７】
いくつかの例において、技術は、コンテンツの構成要素から識別されたリクエスト又はコミットメントを、リクエスト又はコミットメントを表すものとして直接的に考慮することもあるし、又は、これらは、さらに要約されることもある。技術は、関連する日付（例えば、リクエスト又はコミットメントの期限であるデッドライン）、位置、緊急度、時間要件、タスク対象事項、及び人を含め、文又はより大きなメッセージから他の情報を判別し得る。メッセージのテキストを超えて、技術は、画像及び他のグラフィカルコンテンツ、メッセージの構造、件名ヘッダ、並びに、メッセージの送信者及び受信者に関する情報等、検出及び要約のために他の情報を考慮し得る。技術はまた、メッセージ自体の特徴（例えば、受信者の数、返信の数、全体の長さ等）及びコンテキスト（例えば、曜日）を考慮し得る。いくつかの例において、技術は、さらに、送信者又は１人以上の受信者、並びに、コミュニケーションの履歴及び／又は編成の構造の履歴に少なくとも部分的に基づいて、候補メッセージ／コンテンツの初期分析又は結果のタスク内容判別を、精緻にし得る又は優先順位付けし得る。
【００１８】
いくつかの例において、コンピューティングシステムは、文又はメッセージの注釈付けされたコーパスのトレーニングセットに対して作用する機械学習プロシージャを使用して、リクエスト及びコミットメント並びに関連情報を識別又は管理するための予測モデルを構築することができる。そのような注釈は、タスク（例えばコミットメント／リクエスト）処理システムの処理及びタスクに関する観測されたユーザ挙動から導出され得る。例えば、観測されるユーザ挙動は、ユーザが、特定のタスクのためにミーティングの準備をすること、及び、ユーザが、同じ特定のタスクのためにリマインダを設定すること、を含み得る。そのような観測されたユーザ挙動が、タスクを管理するためのトレーニングデータとして使用され得る。他の例において、コンピューティングシステムは、比較的単純なルールベースのアプローチを使用して、タスク内容判別及び要約を実行することができる。
【００１９】
いくつかの例において、コンピューティングシステムは、メッセージにおいて検出されたタスク内容に、このメッセージ自体の中で、明示的に注釈付けすることができる。様々な例において、コンピューティングシステムは、マイクロソフト（登録商標）社によるＷｉｎｄｏｗｓ（登録商標）、Ｃｏｒｔａｎａ（登録商標）、Ｏｕｔｌｏｏｋ（登録商標）、Ｏｕｔｌｏｏｋ  Ｗｅｂ  Ａｐｐ（登録商標）（ＯＷＡ）、Ｘｂｏｘ（登録商標）、Ｓｋｙｐｅ（登録商標）、Ｌｙｎｃ（登録商標）、及びＢａｎｄ（登録商標）等の製品又はサービス、及び、他のベンダからの他のそのようなサービス及びエクスペリエンスを含み得る複数の電子サービス及びエクスペリエンスにおける、リクエスト及びコミットメントを含むメッセージにフラグを付けることができる。様々な例において、コンピューティングシステムは、ほんの少しの例を挙げると、音声メールメッセージ等のオーディオフィード、ＳＭＳ画像、インスタントメッセージングストリーム、及びパーソナルデジタルアシスタントへの口頭リクエストから、リクエスト及びコミットメントを検出又は識別することができる。
【００２０】
いくつかの例において、コンピューティングシステムは、以下で説明されるように、ユーザによる暗示的及び明示的なフィードバックにより、タスク内容を検出及び管理するために使用される予測モデル及び要約を向上させるよう学習することができる。
【００２１】
様々な例が、図１〜図１０を参照してさらに説明される。
【００２２】
以下に記載の環境は、１つの例を構成するが、請求項を、いずれか１つの特定の動作環境に限定するよう意図されるものではない。特許請求される主題の主旨及び範囲から逸脱することなく、他の環境も使用され得る。
【００２３】
図１は、本明細書に記載のタスク内容の判別又は識別（例えば、タスク内容判別）を含む例示的なプロセスが動作し得る例示的な環境１００を示している。いくつかの例において、環境１００の様々なデバイス及び／又はコンポーネントは、様々なコンピューティングデバイス１０２を含む。限定ではなく例として、コンピューティングデバイス１０２は、デバイス１０２ａ〜１０２ｅを含み得る。多様なデバイスタイプとして図示されているが、コンピューティングデバイス１０２は、他のデバイスタイプであってもよく、図示されるデバイスタイプに限定されるものではない。コンピューティングデバイス１０２は、例えばバス１１０を介して、入力／出力インタフェース１０６及びコンピュータ読み取り可能な媒体１０８に動作可能に接続される１つ以上のプロセッサ１０４を有する任意のタイプのデバイスを含み得る。コンピューティングデバイス１０２は、例えばデスクトップコンピュータ１０２ａといったパーソナルコンピュータ、ラップトップコンピュータ１０２ｂ、タブレットコンピュータ１０２ｃ、通信デバイス１０２ｄ、パーソナルデジタルアシスタント（ＰＤＡ）１０２ｅ、電子書籍リーダ、ウェアラブルコンピュータ（例えば、スマートウォッチ、パーソナル健康追跡アクセサリ、拡張現実デバイス、仮想現実デバイス等）、車両コンピュータ、ゲームデバイス等を含み得る。コンピューティングデバイス１０２はまた、例えば、サーバコンピュータ、シンクライアント、ターミナル、及び／又はワークステーションを含み得る。いくつかの例において、コンピューティングデバイス１０２は、コンピューティングデバイス、アプライアンス、又は他の種類のデバイス内に統合されるコンポーネントを含み得る。
【００２４】
いくつかの例において、コンピューティングデバイス１０２により実行されるとして説明される機能の一部又は全ては、１つ以上のリモートピアコンピューティングデバイス、１つ以上のリモートサーバ、又は、例えばクラウドコンピューティングを介する分散コンピューティングリソースにより実装されることもある。いくつかの例において、コンピューティングデバイス１０２は、電子コミュニケーションを受信する入力ポートを含み得る。コンピューティングデバイス１０２は、特定の電子コミュニケーションに関連する又は関連付けられた情報の様々なソースにアクセスするための１つ以上のプロセッサ１０４をさらに含み得る。そのようなソースは、ほんの少しの例を挙げると、電子コミュニケーションに含まれるメッセージの作成者に関する履歴又は個人情報の電子カレンダー及びデータベースを含み得る。いくつかの例において、作成者は、プロセッサ１０４のうちのいずれかが（例えば、コードを実行することにより）作成者の個人情報にアクセスし得る前に、「オプトインする」必要がある又は他の肯定的アクションをとる必要がある。いくつかの例において、１つ以上のプロセッサ１０４は、電子コミュニケーションに含まれるタスク内容を検出及び管理するよう構成され得る。１つ以上のプロセッサ１０４は、ハードウェアプロセッサ又はソフトウェアプロセッサであり得る。本明細書で使用される場合、処理装置は、ハードウェアプロセッサを表す。
【００２５】
いくつかの例において、デバイス１０２ｄに関して図示されているように、コンピュータ読み取り可能な媒体１０８は、１つ以上のプロセッサ１０４によりロード可能で実行可能であるオペレーティングシステム（ＯＳ）１１２、機械学習モジュール１１４、タスクオペレーションモジュール１１６、及びプログラム又はアプリケーション１１８を含め、１つ以上のプロセッサ１０４により実行可能な命令を記憶することができる。１つ以上のプロセッサ１０４は、１つ以上の中央処理装置（ＣＰＵ）、グラフィックス処理装置（ＧＰＵ）、ビデオバッファプロセッサ等を含み得る。いくつかの例において、機械学習モジュール１１４は、入力／出力モジュール１０６を介してコンピューティングデバイス１０２によりローカルで又はリモートで情報を収集するための、コンピュータ読み取り可能な媒体１０８に記憶され１つ以上のプロセッサ１０４により実行可能である実行可能コードを含む。この情報は、アプリケーション１１８のうちの１つ以上に関連付けられ得る。機械学習モジュール１１４は、入力データに適用するための、コンピュータ読み取り可能な媒体１０８に記憶されている（又は、より詳細には、機械学習モジュール１１４に記憶されている）複数の機械学習意思決定モデルのうちの任意のものを選択的に適用することができる。
【００２６】
いくつかの例において、タスクオペレーションモジュール１１６は、入力／出力モジュール１０６を介してコンピューティングデバイス１０２によりローカルで又はリモートで情報を収集するための、コンピュータ読み取り可能な媒体１０８に記憶され１つ以上のプロセッサ１０４により実行可能である実行可能コードを含む。この情報は、アプリケーション１１８のうちの１つ以上に関連付けられ得る。タスクオペレーションモジュール１１６は、入力データに適用してタスク内容を識別又は管理するための、コンピュータ読み取り可能な媒体１０８に記憶されている複数の統計モデル又は予測モデルのうちの任意のものを（例えば、機械学習モジュール１１４を介して）選択的に適用することができる。
【００２７】
所定のモジュールが、様々な動作を実行するとして説明されたが、これらのモジュールは、例に過ぎず、同じ又は類似する機能が、より多くの又はより少ない数のモジュールにより実行されてもよい。さらに、図示されるモジュールにより実行される機能は、必ずしも、単一のデバイスによりローカルで実行される必要はない。そうではなく、いくつかの動作は、リモートデバイス（例えば、ピア、サーバ、クラウド等）により実行されてもよい。
【００２８】
代替的又は追加的に、本明細書に記載の機能の一部又は全ては、１つ以上のハードウェアロジックコンポーネントにより少なくとも部分的に実行されてもよい。例えば、使用され得る例示的なタイプのハードウェアロジックコンポーネントは、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、特定用途向け標準品（ＡＳＳＰ）、システムオンチップシステム（ＳＯＣ）、コンプレックスプログラマブルロジックデバイス（ＣＰＬＤ）等を含むが、これらに限定されるものではない。
【００２９】
いくつかの例において、コンピューティングデバイス１０２は、画像及び／又はビデオをキャプチャすることができるカメラ、及び／又は、オーディオをキャプチャすることができるマイクロフォンに関連付けられ得る。例えば、入力／出力モジュール１０６は、そのようなカメラ及び／又はマイクロフォンを組み込むことができる。例えば、オブジェクト又はテキストの画像が、当該画像の内容及び／又は意味に対応するテキストに変換され、タスク内容について分析され得る。音声のオーディオが、テキストに変換され、タスク内容について分析され得る。
【００３０】
コンピュータ読み取り可能な媒体１０８は、コンピュータ記憶媒体及び／又は通信媒体を含む。コンピュータ記憶媒体は、コンピュータ読み取り可能な命令、データ構造、プログラムモジュール、又は他のデータ等の情報を記憶するための任意の方法又は技術により実装された揮発性及び不揮発性の取り外し可能及び取り外し不可能な媒体を含む。コンピュータ記憶媒体は、相変化メモリ（ＰＲＡＭ）、スタティックランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）、ダイナミックランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ）、他のタイプのランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、電気的に消去可能なプログラム可能な読み取り専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、フラッシュメモリ、若しくは他のメモリ技術、コンパクトディスク読み取り専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）、若しくは他の光ストレージ、磁気カセット、磁気テープ、磁気ディスクストレージ、若しくは他の磁気記憶デバイス、又は、コンピューティングデバイスによりアクセスされる情報を記憶するために使用され得る任意の他の非伝送媒体を含むが、これらに限定されるものではない。
【００３１】
一方、通信媒体は、搬送波や他の伝送機構等、変調されたデータ信号により、コンピュータ読み取り可能な命令、データ構造、プログラムモジュール、又は他のデータを具現化する。本明細書において規定されるように、コンピュータ記憶媒体は、通信媒体を含まない。様々な例において、コンピュータ読み取り可能な媒体１０８は、コンピュータ実行可能な命令を記憶するコンピュータ記憶媒体の例である。コンピュータ実行可能な命令は、１つ以上のプロセッサ１０４により実行されたときに、とりわけ、個々の電子メッセージのコンテンツを分析し（ここで、電子メッセージは、（ｉ）電子コミュニケーションの間で受信される、（ｉｉ）ユーザインタフェースを介してユーザにより入力される、又は（ｉｉｉ）メモリから取得される）、コンテンツを分析したことに少なくとも部分的に基づいて、電子メッセージから、リクエスト又はコミットメントに対応するテキストを識別するように、１つ以上のプロセッサを構成する。
【００３２】
様々な例において、入力／出力（Ｉ／Ｏ）インタフェース１０６の入力デバイス又はＩ／Ｏインタフェース１０６に接続される入力デバイスは、直接的タッチ入力デバイス（例えば、タッチスクリーン）、間接的タッチデバイス（例えば、タッチパッド）、間接的入力デバイス（例えば、マウス、キーボード、カメラ又はカメラアレイ等）、又は、オーディオ入力デバイス等の別のタイプの非触覚デバイスであり得る。
【００３３】
コンピューティングデバイス１０２はまた、１つ以上の入力／出力（Ｉ／Ｏ）インタフェース１０６を含み得、１つ以上のＩ／Ｏインタフェース１０６は、ネットワーク１１１を介する、タスク内容を抽出することに関与するコンピューティングデバイス１０２と他のネットワークコンピューティングデバイス又は他のコンピューティングデバイスとの間の有線通信又は無線通信を可能にする１つ以上の通信インタフェースを含み得る。そのような通信インタフェースは、ネットワークを介して通信を送信及び受信するための、例えば、イーサネット（登録商標）ネットワークインタフェースコントローラ（ＮＩＣ）等のＮＩＣ又は他のタイプのトランシーバデバイスといった１つ以上のトランシーバデバイスを含み得る。プロセッサ１０４（例えば、処理装置）は、それぞれの通信インタフェースを通じて、データを交換することができる。いくつかの例において、通信インタフェースは、ＰＣＩｅトランシーバであり得、ネットワーク１１１は、ＰＣＩｅバスであり得る。いくつかの例において、通信インタフェースは、セルラ（３Ｇ、４Ｇ、又はその他）通信用のトランシーバ、Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標）通信用のトランシーバ、超広帯域（ＵＷＢ）通信用のトランシーバ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）通信用のトランシーバ、又は衛星通信用のトランシーバを含み得るが、これらに限定されるものではない。通信インタフェースは、イーサネット（登録商標）インタフェース、シリアルインタフェース、ユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）インタフェース、ＩＮＦＩＮＩＢＡＮＤインタフェース、又は他の有線インタフェース等の有線Ｉ／Ｏインタフェースを含み得る。単純化のために、これらのコンポーネント及び他のコンポーネントは、図示されるコンピューティングデバイス１０２から除かれている。入力／出力（Ｉ／Ｏ）インタフェース１０６は、デバイス１０２が、ユーザ入力周辺デバイス（例えば、キーボード、マウス、ペン、ゲームコントローラ、音声入力デバイス、タッチ入力デバイス、ジェスチャ入力デバイス等）及び／又は出力周辺デバイス（例えば、ディスプレイ、プリンタ、オーディオスピーカ、触覚出力デバイス等）等の他のデバイスと通信することを可能にし得る。
【００３４】
図２は、例示的なタスク内容識別プロセス２０４の対象となる電子コミュニケーション２０２を示すブロック図である。例えば、プロセス２０４は、コミットメント２０６又はリクエスト２０８が着信コミュニケーション又は発信コミュニケーションにおいてなされたかどうか（例えば、コミットメント２０６又はリクエスト２０８が着信コミュニケーション又は発信コミュニケーションに含まれているかどうか）を検出する複数の技術のうちの任意の技術を含み得る。プロセス２０４はまた、コミットメント又はリクエストを含むとしてメッセージを自動的にマーキングする技術、コミットメント又はリクエストを含むとしてメッセージに自動的に注釈付けする技術、又は、コミットメント又はリクエストを含むとしてメッセージを自動的に識別する技術を含み得る。いくつかの例において、プロセス２０４は、提示と引き続いての追跡及び分析とのためにコミットメント又はリクエストの要約（図示せず）を生成する技術を含み得る。コミットメント２０６又はリクエスト２０８は、電子コミュニケーション２０２の複数の形態のコンテンツにおいて識別され得る。そのようなコンテンツは、電子メール、ＳＭＳテキスト又はＳＭＳ画像、インスタントメッセージング、ソーシャルメディアにおけるポスト、会議録等といった対人コミュニケーションを含み得る。そのようなコンテンツはまた、様々な可能性の中でもとりわけ、電子メールアプリケーション又はワードプロセッシングアプリケーションを使用して作成されたコンテンツを含み得る。
【００３５】
いくつかの例において、プロセス２０４は、抽出されたコミットメント２０６及びリクエスト２０８を使用して、非公式協定２１０が存在するかどうか又はコミュニケーション２０２により示されているかどうかを判別することができる。そのような判別することは、コミュニケーションに関連付けられた当事者の間の相互合意が存在することを判別することに少なくとも部分的に基づき得る。いくつかの実施形態において、プロセス２０４を実行するコンピューティングシステムは、そのような判別を行っている間に、１つ以上の他のコミュニケーションを分析することができる。非公式協定２１０が存在する場合、コンピューティングシステムは、さらに、非公式協定の特性を判別することができる。そのような特性は、リクエスト及びコミットメントの詳細（時間、位置、対象、関与する人及び／又はこと等）を含み得る。
【００３６】
図３は、複数のエンティティ３０４〜３２４と通信するタスクオペレーションモジュール３０２を含む例示的なシステム３００のブロック図である。そのようなエンティティは、ほんの少しの例を挙げると、ホストアプリケーション（例えば、インターネットブラウザ、ＳＭＳテキストエディタ、電子メールアプリケーション、電子カレンダー機能等）、データベース又は情報ソース（例えば、個々人の個人履歴、企業又は機関の組織情報、サービスとしてデータを提供し得るサードパーティデータアグリゲータ等）を含み得る。タスクオペレーションモジュール３０２は、例えば、図１に示される、コンピューティングデバイス１０２におけるタスクオペレーションモジュール１１６と同じ又は類似するものであり得る。
【００３７】
タスクオペレーションモジュール３０２は、複数の言語分析技術のうちの任意のものを適用することにより、コミュニケーションのコンテンツ及び／又はエンティティ３０４〜３２４により提供されたデータ若しくは情報を分析するよう構成され得る（しかしながら、単純なヒューリスティックシステム又はルールベースのシステムも使用されてよい）。
【００３８】
例えば、タスクオペレーションモジュール３０２は、電子メールエンティティ３０４、ＳＭＳテキストメッセージエンティティ３０６等により提供されたコミュニケーションのコンテンツを分析するよう構成され得る。タスクオペレーションモジュール３０２はまた、インターネットエンティティ３０８、トレーニングデータ５１０を提供する機械学習エンティティ、電子メールエンティティ３０４、カレンダーエンティティ３１４等により提供されたデータ又は情報を分析するよう構成され得る。タスクオペレーションモジュール３０２は、エンティティ３０４〜３２４のうちの任意のものから収集された情報又はデータに言語分析を適用することにより、コンテンツを分析することができる。いくつかの例において、タスクオペレーションモジュール３０２は、メモリデバイスであり得るタスク履歴エンティティ３２４からの過去のタスクインタラクションに関するデータを分析するよう構成され得る。例えば、そのような過去のタスクインタラクションは、人が様々なコミットメント及び／又はリクエストについて実行したアクションを含み得る。そのようなアクションに関する情報（例えば、特定のタイプのコミットメントに応じて人が行ったこと等）は、人が類似するタスクについてどのようなアクションを実行し得るかを示すことができる。したがって、過去のタスクインタラクションが、現在又は将来のタスクオペレーションに関する決定において考慮され得る。
【００３９】
図３における両端矢印は、データ又は情報が、エンティティ３０４〜３２４とタスクオペレーションモジュール３０２との間でいずれかの方向又は双方向にフローし得ることを示している。例えば、タスクオペレーションモジュール３０２からエンティティ３０４〜３２４のうちの任意のものにフローするデータ又は情報は、抽出されたタスクデータをエンティティ３０４〜３２４に提供するタスクオペレーションモジュール３０２から生じ得る。別の例において、タスクオペレーションモジュール３０２からエンティティ３０４〜３２４のうちの任意のものにフローするデータ又は情報は、エンティティに問い合わせるためにタスクオペレーションモジュールにより生成されるクエリの部分であり得る。そのようなクエリは、以下で説明されるように、エンティティのうちの任意のものにより提供されたコンテンツの１つ以上の意味を判別し、コンテンツの１つ以上の意味に少なくとも部分的に基づいて、タスク指向型プロセスを決定及び確立するために、タスクオペレーションモジュール３０２により使用され得る。
【００４０】
いくつかの例において、タスクオペレーションモジュール３０２は、電子メールエンティティ３４０から、複数のユーザの間の電子メール交換（例えば、コミュニケーション）のコンテンツを受信することができる。タスクオペレーションモジュールは、このコンテンツを分析して、このコンテンツの１つ以上の意味を判別することができる。コンテンツの分析は、例えば、単語、句（フレーズ）、文、メタデータ（例えば、電子メールのサイズ、作成日等）、画像等の、コンテンツの要素の意味を判別し、そのような要素が相互に関連付けられているかどうか及びどのように相互に関連付けられているかを判別する複数の技術のうちの任意のものにより実行され得る。コンテンツの「意味」は、自然言語でコンテンツをどのように解釈するであろうかであり得る。例えば、コンテンツの意味は、人にタスクを実行するよう求めるリクエストを含み得る。別の例において、コンテンツの意味は、タスクの説明、タスクがいつまでに完了されるべきであるかの時間、タスクに関する背景情報等を含み得る。別の例において、コンテンツの意味は、学習されたモデルに少なくとも部分的に基づいて抽出又は推論され得る所望される１つ以上のアクション又は１つ以上のタスクの特性を含み得る。例えば、タスクの特性は、そのようなタスクのためにどれくらいの時間を確保するか、他の人が関与すべきか、当該タスクが高優先順位であるか等であり得る。
【００４１】
任意的な実施形態において、タスクオペレーションモジュールは、例えば、ソーシャルメディアエンティティ３２０等の１つ以上のデータソースのコンテンツを問い合わせてもよい。１つ以上のデータソースのそのようなコンテンツは、電子メール交換のコンテンツに関連付けられ得る（例えば、件名、作成者、日付、時間、位置等により関連付けられ得る）。タスクオペレーションモジュール３０２は、（ｉ）電子メール交換のコンテンツの１つ以上の意味及び（ｉｉ）１つ以上のデータソースのコンテンツに少なくとも部分的に基づいて、電子メール交換のコンテンツからのリクエスト又はコミットメントに少なくとも部分的に基づく１つ以上のタスク指向型プロセスを自動的に確立することができる。
【００４２】
いくつかの例において、タスクオペレーションモジュール３０２は、トレーニングデータ５１０及び／又はタスクオペレーションモジュールとエンティティ３０４〜３２４のうちの任意のものとの間のリアルタイムの進行中の通信から学習された予測モデルを使用して、タスク内容に少なくとも部分的に基づく１つ以上のタスク指向型プロセスを確立することができる。予測モデルは、タスクを処理するための公式の協定ベースの方法（例えば、ユーザが、コミットメント及びリクエストを管理することに対して、推論アプローチから、公式の論理的／協定ベースのアプローチに移ることを可能にするシステム）と組み合され得る。予測モデルは、発信若しくは着信コミュニケーション（例えば、メッセージ）又は該コミュニケーションのコンテンツがリクエストを含んでいると推論することができる。同様に、発信若しくは着信コミュニケーション又は該コミュニケーションのコンテンツは、タスクを実行するコミットメント（例えば、誓約や約束）を含み得る。着信又は発信コミュニケーションからのコミットメント及びリクエストの識別は、コミットメント及びリクエストに関するコミュニケーションの送信者及び受信者をサポートする複数の機能を果たすことができる。そのような機能は、リマインダを生成してユーザに提供すること、トゥドゥリストの変更、アポイントメント、ミーティング出席依頼、及び他の時間管理アクティビティであり得る。そのような機能はまた、タスクアクティビティの完了又はユーザ理解をサポートするための関連するデジタル人工品（例えば文書）を発見又は特定することを含み得る。
【００４３】
いくつかの例において、タスクオペレーションモジュール３０２は、ほんの少しの例を挙げると、電子メールエンティティ３０４から受信された電子メール又はＳＭＳテキストメッセージエンティティ３０６からのＳＭＳテキストメッセージから、コミットメント及びリクエストの提案及び確認を識別するための統計モデルを使用して、タスク内容に少なくとも部分的に基づく１つ以上のタスク指向型プロセスを確立することができる。統計モデルは、エンティティ３０４〜３２４のうちの任意のもの又はこれらの組合せからのデータ又は情報に少なくとも部分的に基づき得る。
【００４４】
いくつかの例において、タスクオペレーションモジュール３０２は、メッセージの作成者がメッセージを書いている間に、タスク内容に少なくとも部分的に基づく１つ以上のタスク指向型プロセスを確立することができる。例えば、そのような書くことは、任意のタイプのテキストエディタ又はアプリケーションを使用して電子メール又はテキストメッセージをタイプすることを含み得る。他の例において、タスクオペレーションモジュール３０２は、人が、受信されたメッセージを読んでいる間に、タスク内容に少なくとも部分的に基づく１つ以上のタスク指向型プロセスを確立することができる。例えば、人がメッセージを読んでいるときに、タスクオペレーションモジュール３０２は、メッセージのテキストにおけるリクエスト又はコミットメントをハイライト又は強調することにより、メッセージの諸部分に注釈付けすることができる。いくつかの例において、タスクオペレーションモジュールは、メッセージの表示中に、メッセージに関連情報を付加することができる。例えば、そのような関連情報は、エンティティ３０４〜３２４から等、データ又は情報の追加のソースから、推論され得る。特定の例において、タスクオペレーションモジュール３０２を含むコンピュータシステムは、読者にクラスのタイプに注意を向けるよう求めるリクエストを含むメッセージを表示することができる。タスクオペレーションモジュール３０２は、インターネット３０８に問い合わせて、複数のそのようなクラスが、様々な位置において、且つ、読者が居住しているエリア（例えば、これは、読者に関する個人データ３１２から推論され得る）における様々な時間において提供されることを判別することができる。したがって、タスクオペレーションモジュールは、選択肢又は提案のリストを生成して読者に提供することができる。そのようなリストは、例えば、マウスオーバーに応じて、テキストのうちの関連する部分のテキストの近くに動的に表示されてもよいし、又は、ディスプレイの他の部分において静的に表示されてもよい。いくつかの例において、リストは、リクエストが、読者により選択された時間を含むように、読者により（例えば、マウスクリックによって）選択可能であるアイテムを含み得る（読者により選択された時間は、リクエスト者により「提案された」時間に取って代わり得、リクエスト者には、読者により選択された時間が自動的に通知され得る）。
【００４５】
図４は、例示的なテキストスレッドを含む電子コミュニケーション４０２とリクエスト又はコミットメントのタスク識別プロセス４０４とを示すブロック図である。そのようなプロセスは、例えば、図１に示される１１６等のタスクオペレーションモジュールにより実行され得る。例えば、第１のユーザからの、第２のユーザのコンピューティングデバイス上で受信された、第２のユーザへのテキストメッセージであり得るコミュニケーション４０２は、第１のユーザからのテキスト４０６及び第２のユーザからのテキスト４０８を含む。タスク識別プロセス４０４は、コミュニケーション４０２のコンテンツ（例えば、テキスト４０６及びテキスト４０８）を分析し、（ｉ）第１のユーザ若しくは第２のユーザによるコミットメント及び／又は（ｉｉ）第１のユーザ若しくは第２のユーザによるリクエストを判別することを含む。
【００４６】
図４に示される例において、第１のユーザによるテキスト４０６は、第２のユーザに「来週できるだけ早くに私達のチームがベンダとミーティングするためにミーティングの準備をしてほしい」というリクエスト４１０を含む。第２のユーザによるテキスト４０８は、「良い考えですね。私がすぐにやります。」の含意により第２のユーザがそのようなミーティングの準備をするつもりであるというコミットメント４１２を含む。タスク識別プロセス４０４は、テキスト４０６及びテキスト４０８を分析することを含む複数の技術のうちの任意のものを用いて、リクエスト及びコミットメントを判別することができる。いくつかの例において、テキストが、リクエスト又はコミットメントの十分な詳細を判別するのに不十分である場合、タスク識別プロセス４０４は、エンティティ３０４〜３２４等の複数のデータソースのうちの何らかのデータソースに問い合わせることができる。例えば、テキスト４０６のリクエストは、ミーティングが来週できるだけ早くに行われるべきであることを除いて、ミーティングの準備をする具体的な時間又はそのようなミーティングが行われる具体的な時間を含んでいなかった。また、誰がミーティングに出席すべきかに関する情報は、「私達のチーム」に限定されている。したがって、タスク識別プロセス４０４は、第１のユーザ及び／又は第２のユーザに関する、複数のデータソース（例えば、インターネット３０８、個人データ３１２、カレンダー３１４、パーソナルアシスタント３１６、ソーシャルメディア３２０等）のうちの任意のものにおける情報を問い合わせることができる。第１のユーザ及び／又は第２のユーザに関する情報は、様々な態様の中でもとりわけ、「私達のチーム」を特定するための、個人データ、仕事データ、スケジュール、カレンダー、（例えば、同じ職場の従業員及びこれらの従業員の職務、職位等に関する情報を提供し得る組織情報３１８からの）職場に関する情報等を含み得る。問い合わせられ得る追加の情報は、第１のユーザ及び第２のユーザの職場のミーティングルームの詳細（例えば、ミーティングルームのスケジュール、サイズ、場所等に関する情報を提供し得る組織情報３１８やカレンダー３１４から収集され得る、ミーティングの１つ以上のパラメータ）を含む。
【００４７】
そのような情報を問い合わせた後、タスク識別プロセス４０４は、コミュニケーション４０２におけるリクエスト及びコミットメントの実質的に完全な評価を決定することができ、そのような評価に基づくいくつかのタスク指向型プロセスを生成して実行することができる。例えば、タスク識別プロセス４０４は、来週のミーティングに利用可能な複数の可能なミーティング時間及び場所を、第２のユーザに提供することができる。タスク識別プロセスは、「私達のチーム」の名前のリスト及びチームの個々人のスケジュールを、第２のユーザに提供することができる。タスク識別プロセスは、第２のユーザが、各個々人がチームのメンバーであるかどうか及び／又は各個々人がミーティングに出席すべきかどうかを確認又は反証することを可能にし得る。タスク識別プロセスは、個々人のスケジュールに基づいて、ミーティングの可能な時間や日にちを提案し、個々人の「重要度」を考慮することができる（例えば、一部のチームメンバーの出席は必須又は任意であり得る）。
【００４８】
いくつかの例において、タスク識別プロセス４０４は、コミットメントの強さを決定することができ、ここで、低い強さのコミットメントは、ユーザがコミットメントを遂行する可能性が高くないものであり、高い強さのコミットメントは、ユーザがコミットメントを遂行する可能性が非常に高いものである。コミットメントの強さは、リマインダ、トゥドゥリストの変更、アポイントメント、ミーティング出席依頼、及び他の時間管理アクティビティ等の後続のサービスに有用であり得る。コミットメントの強さを決定することは、第１のユーザのイベントの履歴（例えば、過去のコミットメントの遂行等）、及び／又は、第２のユーザのイベントの履歴、及び／又は、第１のユーザ、第２のユーザ、及び／若しくは別のユーザの個人情報（例えば、年齢、性別、職業、高頻度旅行者等）に少なくとも部分的に基づき得る。例えば、タスク識別プロセス４０４は、そのような履歴を問い合わせることができる。いくつかの例において、ユーザらのいずれか又は全ては、タスク識別プロセス４０４がユーザらの個人情報を問い合わせ得る前に、「オプトインする」必要がある又は他の肯定的アクションをとる必要がある。第２のユーザが、例えば、過去の年において比較的多数のミーティングの準備をしたこと等を、上記のような履歴が示している場合、タスク識別プロセス４０４は、第２のユーザによるコミットメントに対して比較的高い強さを割り当てることができる。コミットメントの強さを決定することはまた、テキスト４０６及び／又はテキスト４０８におけるキーワード又はキータームに少なくとも部分的に基づき得る。例えば、「良い考えですね。私がすぐにやります。」は、一般に、ポジティブで望ましい含意を有し、したがって、そのようなコミットメントは、比較的強いものであり得る。一方、「私がすぐにやります。」は、比較的曖昧であり、（例えば、「私がこれをします」のように、）強く表現されたコミットメントには及ばない。いくつかの実施形態において、タスク識別プロセス４０４は、メッセージにおいて使用された特定の単語に少なくとも部分的に基づいて、コミットメントの強さを決定することができる。例えば、メッセージにおいて使用された単語及び／又は句の階層（hierarchy）は、コミットメントのレベルに対応し得る。特定の例において、「もしかすると（maybe）」、「〜ならば（if）」、「しかし（but）」、「ではあるが（although）」等といった単語は、条件付きのコミットメントを示し得る。したがって、第２のユーザに関する情報及び／又は第２のユーザのアクションの履歴が、このコミットメントの強さを決定するために、タスク識別プロセス４０４により使用され得る。タスク識別プロセス４０４は、複数のそのようなシナリオ及びファクタを重み付けして、コミットメントの強さを決定することができる。
【００４９】
図５は、メッセージ及びタスク内容の間の例示的な関係の表５００である。詳細には、このようなタスク内容は、コミットメント及び／又はリクエストを含み、これらのいずれも、コンピューティングデバイスのユーザ、又は、１つ以上のコンピューティングデバイスに対する１人以上の人であり得る「他のユーザエンティティ」により生成され得る（例えば、アプリケーションにより自動で、又は、手動で書き込まれる）。いくつかの例において、他のユーザエンティティは、メッセージを自分自身に送信することがある上記のユーザであることもある。他の例において、ユーザ及び／又は他のユーザエンティティは、任意の人（例えば、代理人、アシスタント、上司等）又はマシン（例えば、命令を受信して実行するよう構成されているプロセッサベースのシステム）であり得る。表５００は、コンピューティングデバイスのユーザにより生成され他のユーザエンティティに送信される発信メッセージと、他のユーザエンティティにより生成されコンピューティングデバイスのユーザにより受信される着信メッセージと、を示している。
【００５０】
発信メッセージ又は着信メッセージにおいて検出され得るコミットメントの例は、次のものを含む：「私が、文書を用意し、月曜日にそれらの文書をあなたに送ります。」、「私が、金曜日までに領収書をスミス氏に送ります。」、「私がこれをします。」、「私があなたに提出し直します。」、「私がします。」等。後者の例群は、コミットメント（又はその陳述）が時間又はデッドラインを含む必要がないことを示している。着信メッセージ又は発信メッセージから抽出され得るリクエストの例は、次のものを含む：「マットの下に鍵を置いておくようにしてもらえませんか？」、「あなたが夕食のためにそれをより早くできるかどうかを私に知らせてください。」、「あなたは、月末までに予算分析を行えますか？」等。
【００５１】
コミットメント又はリクエストが発信メッセージ又は着信メッセージにおいて検出されたことに応じて、１つ以上のモジュールを実行するプロセッサは、リマインダ、トゥドゥリストの変更、及び、コミットメント又はリクエストに関連するアクティビティの時間管理等のサービスを実行するように、１つ以上のコンピューティングデバイスを構成することができる。１つ以上のモジュールを実行するそのようなプロセッサは、例えば、タスクオペレーションモジュール３０２の動作と同様の動作を実行することができる。さらに、１つ以上のモジュールを実行するプロセッサは、ユーザが発信リクエスト及び着信コミットメントを追跡するのを支援することができる。例えば、プロセッサは、ユーザに、ユーザにより他のユーザに送信されたリクエスト又はユーザに対してなされたコミットメントをフォローアップすべき又は自動的にリマインドすべきアクションのリストを提示することができる。
【００５２】
表５００は、メッセージに含まれるタスクの４つの特定のケースを含む。１つのケースは、ユーザによる他のユーザエンティティに対するコミットメントを含む発信メッセージである。別のケースは、ユーザによる他のユーザエンティティに対するリクエストを含む発信メッセージである。さらに別のケースは、他のユーザエンティティからのユーザに対するコミットメントを含む着信メッセージである。さらに別のケースは、他のユーザエンティティからのユーザに対するリクエストを含む着信メッセージである。メッセージからタスク内容を検出するプロセスは、これらの特定のケースのうちどれが処理されているかに少なくとも部分的に応じて、互いと異なり得る。そのようなプロセスは、ユーザのコンピューティングシステムデバイスにより、又は、このコンピューティングデバイスと通信するコンピューティングシステム（例えば、サーバ）により、実行され得る。例えば、着信メッセージが他のユーザエンティティからのユーザに対するコミットメントを含むケースに適用されるプロセスは、（他のユーザエンティティにより提供された詳細に加えて、）様々なデータソースに問い合わせて、コミットメントに関連する複数の詳細のうちの任意のものを決定することを含み得る。そのような様々なデータソースは、他のユーザエンティティの個人データ又は履歴、関連イベントのスケジュール（例えば、カレンダーデータ）、コミットメントに関連付けられた単語に少なくとも部分的に基づくキーワード検索に応じた検索エンジンデータ等を含み得る。いくつかの実施形態において、データソースは、バスを介してプロセッサに電子的に接続されるメモリデバイス等の、デバイスの処理コンポーネントに関連付けられるメモリであり得る。例えば、冷蔵庫を修理することを対象とするコミットメント（例えば、「はい、あなたが在宅していない間に、喜んで冷蔵庫を修繕します。」）は、インターネット検索に適用される、キーワード「冷蔵庫」、キーワード「電化製品（appliance）」、キーワード「修繕」、キーワード「住まいの修繕（home  repair）」等をもたらし得る。そのような検索の結果（及び／又はキーワード自体）が、他のユーザエンティティがコミットメントを行った後に、又は、他のユーザエンティティが、リクエストを読んでいる（且つ、例えば、コミットメントを行うか否かを決定している）間に、他のユーザエンティティに自動的に提供され得る。さらに、ユーザに関する個人データが、ユーザが「在宅していない」時間期間を判別するために、問い合わせられ得る。そのような問い合わせられた情報は、例えば、コミットメントがいつまでに遂行されるべきであるかの時間をプロセスが決定することを可能にし得る。いくつかの例において、ユーザ及び／又は他のユーザエンティティは、プロセスがユーザ及び／又は他のユーザエンティティの個人情報にアクセスし得る前に、「オプトインする」必要がある又は他の肯定的アクションをとる必要がある。
【００５３】
別の例として、発信メッセージがユーザによる他のユーザエンティティに対するリクエストを含むケースに適用されるプロセスは、様々なデータソース（これらは、このプロセスを実行する１つ以上のデバイスの外部にある必要はない）に問い合わせて、他のユーザエンティティが、ユーザのリクエストに対する強い（例えば、本気の、信頼できる、価値のある）コミットメントをもって応答する結果の可能性を決定することを含み得る。そのような決定された可能性は、ユーザが、リクエストを当該他のユーザエンティティに送信し続けるべきか又は（特定のリクエストに対するコミットメントを遂行する可能性がより高いものであり得る）別のユーザエンティティを選択すべきかを決定するのに有用であり得る。様々なデータソースは、他のユーザエンティティの個人データ又は履歴を含み得る。例えば、他のユーザエンティティによるアクション（ミーティングをキャンセルしたことや、タスクを最後まで遂行しなかったこと）の履歴は、他のユーザエンティティが、ユーザのリクエストに対するコミットメントを受け入れる又は遂行する可能性（又はその欠如）を示し得る。
【００５４】
一方、着信メッセージが他のユーザエンティティからのユーザに対するリクエストを含むケースに適用されるプロセスは、様々なデータソースに問い合わせて、リクエストに対する潜在的コミットメントを実行することに関する計画及び様々な詳細を決定することを含み得る。例えば、着信メッセージにおけるリクエストは、「あなたは、来週私の家の外壁にペンキを塗ることは可能ですか？」であり得る。そのようなリクエストは、様々なことの中でもとりわけ、（例えば、インターネットを介して）天気予報プロバイダに向けられるクエリをもたらし得る。来週の天気が、雨であると予測される場合、このプロセスは、そのような気象情報を、（例えば、ユーザによるいかなる催促もなく）ユーザに自動的に提供することができる。いくつかの例において、このプロセスは、ユーザが、リクエストに対してコミットするか否かを決定するのを支援するためのスコア又は何らかの数量詞（quantifier）を、ユーザに提供することができる。例えば、１０というスコアは、リクエストに対するコミットメントに関連付けられる比較的容易なタスクを示す。１というスコアは、リクエストに対するコミットメントに関連付けられる不可能なタスクを示す。そのような不可能であることは、スケジュールの重なり、特定の人又は機器が利用できないこと、天気等に起因し得る。
【００５５】
別の例において、発信メッセージがユーザによる他のユーザエンティティに対するコミットメントを含むケースに適用されるプロセスは、様々なデータソースに問い合わせて、コミットメントの重要度を決定することを含み得る。例えば、他のユーザエンティティが、ユーザの上司である場合、コミットメントは、比較的重要である可能性が高い。したがって、このプロセスは、他のユーザエンティティの個人データ及び／又は仕事上のデータを含む様々なデータソースに問い合わせて、他のユーザエンティティが、上司、部下、同僚、友人、家族等であるかどうかを判別することができる。例えば、他のユーザエンティティが上司である場合、このプロセスは、例えば、上司に対するコミットメントの１つ以上のタスクを実行することに重なり得るカレンダーイベントを自動的にキャンセルすることにより、上司に対するコミットメントに関連付けられたスケジューリングを優先することができる（例えば、上司によりリクエストされた正午における１時間のミーティングのコミットメントのために時間をクリアするように、午後１２時３０分における友人とのランチミーティングが、ユーザのカレンダーにおいて自動的にキャンセルされ得る）。したがって、タスクオペレーションモジュールにより実行されるプロセスは、１つ以上のデータソースから受信された情報（例えば、メッセージの作成者の個人データ）に少なくとも部分的に基づいて、ミーティングの出席者リストを自動的に変更することができる。他の例において、そのような自動化の代わりに、プロセスは、ユーザによる明示的な確認の後にタスクを実行することができる。さらに、プロセスは、メッセージのコンテンツの１人以上の作成者の電子カレンダーを変更することができ、ここで、この変更することは、メッセージの１人以上の作成者の間の相対的な関係（例えば、上司、部下、同僚等）に少なくとも部分的に基づく。
【００５６】
図６は、メッセージに含まれるタスク内容（例えば、リクエスト又はコミットメント）に少なくとも部分的に基づいてタスク指向型プロセスを実行するためのプロセス６００のフロー図である。例えば、図３に示されるタスクオペレーションモジュール３０２が、プロセス６００を実行し得る。ブロック６０２において、タスクオペレーションモジュール３０２は、人々又はマシン（例えば、メッセージを生成することができるコンピュータシステム）の間の電子メール、テキストメッセージ、又は任意の他のタイプのコミュニケーション等のメッセージを受信することができる。ブロック６０４において、タスクオペレーションモジュール３０２は、メッセージに含まれるタスク内容を判別することができる。上述したように、複数の技術のうちの任意のものを使用して、そのような判別を行うことができる。タスク内容を判別する難しさ及び複雑さは、概して、メッセージが異なると変わる。比較的単純な状況では、タスクオペレーションモジュール３０２は、比較的高い確信度をもってタスク内容を判別し得る。比較的複雑な状況では、タスクオペレーションモジュール３０２は、比較的低い確信度をもってタスク内容を判別し得る。両方の場合、特に後者の場合において、タスクオペレーションモジュール３０２は、判別されたタスク内容が正しい又は正確であるかどうかを確認するようにユーザに促すことができる。したがって、菱形６０６において、タスクオペレーションモジュール３０２は、判別されたタスク内容の確認、又は、判別されたタスク内容に対する訂正又は明確化を提供すること、について、ユーザに促すことができる。例えば、ユーザへの電子メールは、「あなたは、月末までに予算分析を行えますか？」であり得る。ユーザは、電子メールにおける判別されたリクエストが「４月末までに予算分析を終わらせてほしい」であるかどうかについて、タスクオペレーションモジュール３０２により、（例えば、表示メッセージ又はオーディオメッセージにおいて）尋ねられ得る。ユーザは、これが正しいと確認することができる。そのような場合、プロセス６００は、ブロック６０８に進み得る。
【００５７】
一方、ユーザは、訂正を行うことにより、又は、判別されたリクエストが間違っていると応答することにより、応答することがある。例えば、正しい月は、５月又は６月であり得る。いくつかの例において、タスクオペレーションモジュール３０２は、そのような確認プロセス中に、もっともらしい可能性に基づく選択肢のリスト（例えば、４月、５月、６月、７月．．．）をユーザに提供することができる。ユーザは、リストにおける選択肢を選択することができる。プロセス６００は、ブロック６０４に戻って、ユーザの応答を考慮して、タスク内容を変更する又は判別することができる。
【００５８】
ブロック６０８において、タスクオペレーションモジュール３０２は、判別されたタスク内容に少なくとも部分的に基づいて、１つ以上のタスク指向型アクションを生成することができる。そのようなアクションは、ほんの少しの例を挙げると、電子カレンダー又はトゥドゥリストを変更すること、可能なユーザアクションの提案を提供すること、及びリマインダをユーザに提供することを含み得る。いくつかの例において、タスクオペレーションモジュール３０２は、判別されたタスク内容に基づいて、「理想的な」アクションの性質及びタイミングに関する推論（例えば、ユーザにより望まれる継続時間の推定）を行うことにより、タスク指向型プロセスを生成又は決定することができる。いくつかの例において、タスクオペレーションモジュール３０２は、判別されたリクエスト又はコミットメントの趣旨に基づいて、異なるアクションタイプを自動的に特定して促進することにより、タスク指向型プロセスを生成又は決定することができる（例えば、「午後５時までに報告書を書いてほしい」は、時間を確保することを必要とし得るのに対し、「午後５時までに私に知らせてほしい」は、リマインダの必要性を示唆する）。
【００５９】
ブロック６１０において、タスクオペレーションモジュール３０２は、調査又はレビューのために、タスク指向型アクションのリストをユーザに提供することができる。例えば、タスク指向型アクションは、タスクアクティビティの完了又はユーザ理解をサポートするための、特定のタスクに関連するデジタル人工品（例えば文書）を発見又は特定することであり得る。菱形６１２において、ユーザは、タスクオペレーションモジュール３０２により実行される異なる可能なアクションの選択肢の中から選択すること、可能なアクションを精緻にすること、アクションを削除すること、アクションを手動で追加すること等が可能である。何らかのそのような変更がある場合、プロセス６００は、ブロック６０８に戻り、タスクオペレーションモジュール３０２は、タスク指向型プロセスリストのユーザの編集を考慮して、タスク指向型プロセスを再生成することができる。一方、ユーザがリストを承認した場合、プロセス６００は、ブロック６１４に進み、タスクオペレーションモジュール３０２は、タスク指向型プロセスを実行する。
【００６０】
いくつかの例において、タスク指向型プロセスは、判別されたリクエスト又はコミットメントに利用可能なアクションのランク付けされたリストを生成すること；タスク関連推論、抽出、及び、推論された日付、位置、意図、及び適切な次のステップの使用；変更するのが比較的容易である、表示されるキーデータフィールドを提供すること；リクエスト又はコミットメントをより高位のタスク又はプロジェクトにグループ化して、人がそのようなタスク又はプロジェクトを達成するためのサポートを提供することを含め、マルチステップ分析によりリクエスト及びコミットメントの生涯履歴を追跡すること；ある時間期間にわたって、電子メッセージの１人以上の作成者のスケジュールを反復的に変更すること（例えば、最初にスケジュールを確立し、今後の数日中に発生するイベントに少なくとも部分的に基づいて、今後の数日のスケジュールを変更すること）；トゥドゥリストをリマインダと統合すること；より大きな時間管理システムを、必要とされる時間の手動分析及び自動分析、並びにスケジューリングサービスと統合すること；自動及び／又は手動委任にリンクすること；及び、（例えば、ユーザの時間に対する他の制約に基づく過剰な約束をユーザが回避するのを助けるために、）必要とされる時間に基づいて、タスク指向型目標を達成するための能力を有するリアルタイムコンポジションツールを統合すること；を含み得る。推論は、例えば、過去のデータに基づいて、個々のユーザ又はユーザコホートに合わせてパーソナライズされ得る。
【００６１】
他の例において、タスク指向型プロセスは、リクエスト又はコミットメントを確認することについてユーザを関与させる「最良の」時間を決定すること；ミーティングアクションのための「理想的な」ミーティング時間及び／又は場所を特定すること；リマインダアクション又は他のアクションのための「理想的な」時間を特定すること；イベント、ミーティング等のためにどれくらいの時間が遮断される必要があるかを特定すること；確認又は他のユーザ問合せのためにユーザを関与させることに対して自動アクションをいつ行うかを決定すること；プロセスを、位置予測サービス又はミーティング場所とタスク完了のための他の側面とを調整するための他のリソースと、統合すること；複数のタスクステップ（例えば、推進された又は受け入れられたコミットメント、タスクの生涯履歴のより総体的な観念に対する紐付け、時間割り当て及び追跡を含む、タスクのエンドツーエンドの処理に対するコミットメントの認識のリンク付けを伴うステップ）を経時的に追跡すること；を含み得る。
【００６２】
図７は、様々な例に従った機械学習システム７００のブロック図である。機械学習システム７００は、機械学習モデル７０２（これは、図１に示される機械学習モジュール１１４と同じ又は類似するものであり得る）、トレーニングモジュール７０４、及びタスクオペレーションモジュール７０６を含む。タスクオペレーションモジュール７０６は、例えば、タスクオペレーションモジュール３０２と同じ又は類似するものであり得る。別個のブロックとして図示されているが、いくつかの例において、タスクオペレーションモジュール７０６が、機械学習モデル７０２を含むこともある。機械学習モデル７０２は、オフライントレーニングモジュール７０４からトレーニングデータを受け取ることができる。例えば、トレーニングデータは、機械学習システム７００を含むコンピューティングシステムのメモリからのデータ又は図３に示されるエンティティ３０２〜３２４の任意の組合せからのデータを含み得る。
【００６３】
（例えば、Ｃｏｒｔａｎａ（登録商標）又は他のアプリケーションを介して）コミットメント又はリクエストサービスを処理することにより収集されたテレメトリデータを使用して、多くのタスク指向型アクションのためのトレーニングデータを生成することができる。例えば、Ｏｕｔｌｏｏｋ（登録商標）等の既存のサービスに対するプラグインとしてのワークグループ内での長期にわたる、比較的集中した小規模のデプロイメントは、正確な推論が可能なモデルを学習させるための十分なトレーニングデータをもたらし得る。本来の位置での調査（in-situ  surveys）は、例えば、挙動ログを補足するためのデータを収集することができる。タスクオペレーションモジュールにより生成された推論に対するユーザ応答は、例えば、システムを経時的にトレーニングするのを助けることができる。
【００６４】
メモリは、コンピューティングシステム若しくは特定のユーザにより受信された且つ／又はコンピューティングシステム若しくは特定のユーザに送信されたリクエスト及びコミットメントの履歴を記憶することができる。メモリからのデータ又はエンティティからのデータを使用して、機械学習モデル７０２をトレーニングすることができる。そのようなトレーニングの後、機械学習モデル７０２は、タスクオペレーションモジュール７０６により使用され得る。したがって、例えば、オフライントレーニングのためにリクエスト及び／又はコミットメントの履歴からのデータを使用したトレーニングは、機械学習モデルについての初期状態として機能することができる。以下で説明される特徴付け（featurization）を含む技術等の、トレーニングのための他の技術も使用され得る。
【００６５】
図８は、様々な例に従った機械学習モデル８００のブロック図である。機械学習モデル８００は、図７に示される機械学習モデル７０２と同じ又は類似するものであり得る。機械学習モデル８００は、ランダム森ブロック８０２、サポートベクタマシンブロック８０４、及びグラフモデルブロック８０６等の複数の機能ブロックのうちの任意のものを含む。ランダム森ブロック８０２は、トレーニング時に決定木を構築することにより動作する、分類のためのアンサンブル学習方法を含み得る。ランダム森ブロック８０２は、例えば、個々の木により出力されるクラスのモードであるクラスを出力することができる。ランダム森ブロック８０２は、多数の特定のモデルを作成するために混合されマッチングされ得るいくつかの交換可能な部分を含むフレームワークとして機能することができる。そのようなフレームワークにおいて機械学習モデルを構築することは、各ノードにおいて用いられる、意思決定の方向を決定すること、各葉において使用するための予測因子のタイプを決定すること、各ノードにおいて最適化するための分岐目標を決定すること、ランダム性を木に導入するための方法を決定すること等を含む。
【００６６】
サポートベクタマシンブロック８０４は、機械学習モデル８００のためのデータを分類する。サポートベクタマシンブロック８０４は、分類及び回帰分析のために使用される、データを分析しパターンを認識する関連付けられた学習アルゴリズムを有する教師あり学習モデルとして機能することができる。例えば、各トレーニングデータが２つのカテゴリのうちの１つのカテゴリに属するとしてマーキングされているトレーニングデータのセットを所与として、サポートベクタマシントレーニングアルゴリズムは、新たなトレーニングデータを一方のカテゴリ又は他方のカテゴリに割り当てる機械学習モデルを構築する。
【００６７】
グラフモデルブロック８０６は、グラフが、ランダム変数の間の条件付き依存性を示す確率モデルとして機能する。グラフモデルは、分布における構造を発見及び分析するためのアルゴリズムを提供し、構造化されていない情報を抽出する。非テキストコンテンツからタスク内容を推論するために使用され得るグラフモデルの適用は、ほんの少しの例を挙げると、情報抽出、音声認識、画像認識、コンピュータビジョン、及び、低密度パリティチェック符号の復号を含み得る。
【００６８】
図９は、コミットメント及びリクエストの検出及び管理に関わる例示的なオンラインプロセス及びオフラインプロセス９００を示すブロック図である。このようなプロセスは、上述したコンピューティングデバイス１０２等の、コンピューティングデバイス又は１つ以上のモジュール（例えば、１１４及び／又は１１６）を実行するプロセッサ（例えば、処理装置）により実行され得る。「オフライン」とは、教師あり／ラベル付きトレーニングデータ（例えば、ラベル付けされたコミットメント文及びリクエスト文を含む電子メールのセット）を使用して機械学習アルゴリズムがトレーニングされるトレーニング段階を指す。「オンライン」とは、新たな（初見の）電子メールからコミットメント及びリクエストを抽出するためのトレーニングされたモデルの適用を指す。特徴付けプロセス９０２及びモデル学習プロセス９０４は、コンピューティングデバイスにより、オフライン又はオンラインで実行され得る。一方、新たなメッセージ９０６の受信及びモデルを適用するプロセス９０８は、オンラインで生じ得る。
【００６９】
いくつかの例において、特徴付けプロセス９０２、モデル学習プロセス９０４、及びモデルを適用するプロセス９０８の一部又は全ては、タスクオペレーションモジュール１１６又は３０２等のタスクオペレーションモジュールにより実行され得る。他の例において、特徴付けプロセス９０２及び／又はモデル学習プロセス９０４は、機械学習モジュール（例えば、図１に示される機械学習モジュール１１４）により実行され得、モデルを適用するプロセス９０８は、タスクオペレーションモジュールにより実行され得る。
【００７０】
いくつかの例において、特徴付けプロセス９０２は、図３に示されるエンティティ３０４〜３２４のうちの任意のもの等の様々なソースから、トレーニングデータ９１０及びデータ９１２を受信することができる。特徴付けプロセス９０２は、分類が可能であるテキストフラグメントの特徴セットを生成することができる。そのような分類は、例えば、モデル学習プロセス９０４において用いられ得る。テキストフラグメントは、１つ以上のコミュニケーションのコンテンツの諸部分（例えば、概して比較的多数のコミュニケーションのトレーニングデータ９１０）を含み得る。例えば、テキストフラグメントは、単語、用語（ターム）、句、又はこれらの組合せであり得る。モデル学習プロセス９０４は、コミュニケーションに含まれる、リクエスト及びコミットメント（したがって１つ以上の非公式協定）等のタスク内容を検出及び管理するためにプロセス９０８において使用されるモデルを生成して反復的に向上させる機械学習プロセスである。例えば、モデルは、新たなメッセージ９０６（例えば、電子メール、テキスト等）に適用され得る。コンピューティングデバイスは、新たなメッセージ９０６にモデルを適用するプロセス９０８とは非同期に、モデル学習プロセス９０４を、継続的に、適宜に、又は周期的に、実行することができる。したがって、例えば、モデル学習プロセス９０４は、メッセージ９０６にモデル（又はモデルの現バージョン）を適用する等のオンラインプロセスから独立してオフラインで、モデルを更新する又は向上させることができる。
【００７１】
新たなメッセージ９０６にモデルを適用するプロセス９０８は、上述したように、３０４〜３２４等のエンティティから受信され得る他の情報９１４を考慮することを含み得る。いくつかの例において、他のソースからのデータ９１２の少なくとも一部は、他の情報９１４と同じであり得る。モデルを適用するプロセス９０８は、新たなメッセージ９０６に含まれるタスク内容の検出及び管理をもたらし得る。そのようなタスク内容は、コミットメント及び／又はリクエストを含み得る。
【００７２】
図１０は、タスクオペレーションモジュール抽出モジュール、又は、１つ以上のモジュールを実行するプロセッサ（例えば、処理装置）により実行され得る例示的なタスク管理プロセス１０００のフロー図である。例えば、プロセス１０００は、図１に示されるコンピューティングデバイス１０２により実行され得る、又は、より具体的には、他の例において、図３に示されるタスクオペレーションモジュール３０２により実行され得る。
【００７３】
ブロック１００２において、タスクオペレーションモジュールは、電子メッセージのコンテンツにおけるリクエスト又はコミットメントを識別することができる。例えば、電子メッセージは、電子メール、テキストメッセージ、非テキストコンテンツ、ソーシャルメディアポスト等を含み得る。電子メッセージのコンテンツにおけるリクエスト又はコミットメントを識別することは、例えば、コンテンツの１つ以上の意味に少なくとも部分的に基づき得る。ブロック１００４において、タスクオペレーションモジュールは、リクエスト又はコミットメントに少なくとも部分的に基づいて、非公式協定を判別することができる。いくつかの例において、タスクオペレーションモジュールは、リクエスト又はコミットメントに少なくとも部分的にさらに基づいて、１つ以上のデータソースを選択することができる。１つ以上のデータソースは、図３の例において説明されたエンティティ３０４〜３２４のうちの任意のものを含み得る。１つ以上のデータソースは、ほんの少しの例を挙げると、件名、電子コミュニケーションの作成者、作成者に関連する人、時間、日付、イベントの履歴、及び組織により、電子メッセージに関連付けられ得る。
【００７４】
ブロック１００６において、タスクオペレーションモジュールは、リクエスト又はコミットメントに少なくとも部分的に基づく１つ以上のアクションを実行することができる。タスクオペレーションモジュールは、ほんの少しの例を挙げると、示されたタスクのために時間を遮断すること、他の人（々）（例えば、メッセージ送信者又は受信者やチーム又はグループ）とのアポイントメントをスケジュールすること、及び、リクエスト又はコミットメントについて最も適切な時間にユーザにリマインドすること等のアクション（例えば、タスク指向型アクション又はプロセス）を実行することができる。いくつかの例において、タスクオペレーションモジュールの１つ以上のアクションは、リクエストに対する応答の適切性を判別することを含み得る。例えば、同僚又はアシスタントからのリクエストに対する応答は、「無理、私は今忙し過ぎる」であり得る。しかしながら、上司又はマネージャからの同じリクエストは、そのような応答を生じさせるべきではない。したがって、タスクオペレーションモジュールは、リクエスト及びリクエストに関する情報に基づいて適切な応答を自動的に決定することを含み得る。そのような適切な応答は、選択可能な選択肢のリストとして、リクエストの受信者に提供され得る。受信者が１つ以上の選択肢を選択した後、タスクオペレーションモジュールは、その１つ以上のタスク指向型アクションを実行することに進むことができる。
【００７５】
いくつかの例において、電子コミュニケーションは、オーディオ、画像、又はビデオを含む。変換モジュールが、オーディオ、画像、又はビデオを、対応するテキストに変換して、電子コミュニケーションのコンテンツを生成するために、使用され得る。電子コミュニケーションのコンテンツは、タスクオペレーションモジュールに提供され得る。いくつかの例において、タスクオペレーションモジュールは、プロセス１０００をリアルタイムに実行することができる。
【００７６】
図１０に示される動作のフローは、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、又はこれらの組合せにより実施され得る、ブロック及び／又は動作のシーケンスを表す矢印の集合として示されている。ブロックが記載されている順序は、限定として解釈されるようには意図されておらず、任意の数の記載されている動作が、１つ以上の方法又は代替の方法を実施するために、何らかの順序で組み合わされることもある。さらに、個々の動作は、本明細書に記載の主題の主旨及び範囲から逸脱することなく、動作のフローから除かれ得る。ソフトウェアのコンテキストにおいて、ブロックは、１つ以上のプロセッサにより実行されたときに、記載されている動作を実行するように１つ以上のプロセッサを構成するコンピュータ読み取り可能な命令を表す。ハードウェアのコンテキストにおいて、ブロックは、記載されている動作を実行するよう構成されている１つ以上の回路（例えば、ＦＰＧＡ、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）等）を表し得る。
【００７７】
図１０に示される動作のフローにおける任意のルーチン記述、要素、又はブロックは、ルーチンにおける特定の論理的機能又は要素を実装するための１つ以上の実行可能な命令を含む、モジュール、セグメント、又はコード部分を表し得る。
【００７８】
例示的な項
【００７９】
Ａ．電子メッセージのコンテンツを受信するレシーバポートと、前記電子メッセージの前記コンテンツにおけるリクエスト又はコミットメントを識別することと、前記リクエスト又は前記コミットメントに少なくとも部分的に基づいて、非公式協定を判別することと、前記非公式協定を管理するための１つ以上のアクションを実行することであって、前記１つ以上のアクションは、前記リクエスト又は前記コミットメントに少なくとも部分的に基づく、実行することと、を行うプロセッサと、を備えるシステム。
【００８０】
Ｂ．前記プロセッサは、前記リクエスト又は前記コミットメントに少なくとも部分的に基づいて、１つ以上のデータソースに問い合わせることと、前記１つ以上のデータソースに問い合わせたことに応じて、前記１つ以上のデータソースから情報を受信することであって、前記リクエスト又は前記コミットメントを管理するための前記１つ以上のアクションは、前記１つ以上のデータソースから受信された前記情報に少なくとも部分的にさらに基づく、受信することと、を行うよう構成されている、パラグラフＡ記載のシステム。
【００８１】
Ｃ．前記１つ以上のデータソースの前記情報は、前記電子メッセージの前記コンテンツの１人以上の作成者の個人データを含む、パラグラフＢ記載のシステム。
【００８２】
Ｄ．前記１つ以上のアクションは、前記コミットメントが特定の人により遂行される可能性を決定することを含み、前記決定することは、前記１つ以上のデータソースから受信された前記情報に少なくとも部分的に基づく、パラグラフＢ記載のシステム。
【００８３】
Ｅ．前記リクエスト又は前記コミットメントの対象は、ミーティングに関連付けられ、前記１つ以上のアクションは、前記１つ以上のデータソースから受信された前記情報に少なくとも部分的に基づいて、前記ミーティングの出席者リスト又は場所を自動的に特定又は変更することを含む、パラグラフＢ記載のシステム。
【００８４】
Ｆ．前記１つ以上のデータソースは、位置又はマッピングサービス、前記電子メッセージの前記コンテンツの１人以上の作成者の個人データ、カレンダーサービス、及びミーティングルームスケジュールサービスのうちの少なくとも１つを含む、パラグラフＥ記載のシステム。
【００８５】
Ｇ．前記１つ以上のアクションは、前記電子メッセージの前記コンテンツの１人以上の作成者の電子カレンダーを変更することを含み、前記変更することは、前記１人以上の作成者の間の相対的な関係に少なくとも部分的に基づく、パラグラフＡ記載のシステム。
【００８６】
Ｈ．前記プロセッサは、前記電子メッセージの前記コンテンツに統計モデルを適用することにより、前記１つ以上のデータソースを選択することを行うよう構成されている、パラグラフＢ記載のシステム。
【００８７】
Ｉ．前記電子メッセージの前記コンテンツ及び／又は前記１つ以上のデータソースからの前記情報をトレーニングデータとして使用するよう構成されている機械学習モジュールをさらに備える、パラグラフＢ記載のシステム。
【００８８】
Ｊ．電子メッセージにおけるリクエスト又はコミットメントを識別するステップと、前記リクエスト又は前記コミットメントに少なくとも部分的に基づいて、非公式協定を判別するステップと、前記非公式協定に少なくとも部分的に基づいて、タスク指向型プロセスを決定するステップと、を含む方法。
【００８９】
Ｋ．前記電子メッセージにおける前記リクエスト又は前記コミットメントに関連する情報を見つけ出すために、１つ以上のデータソースを検索するステップと、前記１つ以上のデータソースから、前記電子メッセージにおける前記リクエスト又は前記コミットメントに関連する前記情報を受信するステップであって、前記タスク指向型プロセスを決定することは、前記１つ以上のデータソースから受信された前記情報に少なくとも部分的にさらに基づく、ステップと、をさらに含む、パラグラフＪ記載の方法。
【００９０】
Ｌ．前記電子メッセージの少なくとも一部が生成されている間に、前記タスク指向型プロセスを決定するステップをさらに含む、パラグラフＪ記載の方法。
【００９１】
Ｍ．前記電子メッセージに関連する前記情報は、前記電子メッセージの作成者の１つ以上の特徴を含む、パラグラフＫ記載の方法。
【００９２】
Ｎ．前記リクエスト又は前記コミットメントに関連付けられた１つ以上のアクティビティを追跡するステップと、前記１つ以上のアクティビティに応じて、前記タスク指向型プロセスを変更するステップと、をさらに含む、パラグラフＪ記載の方法。
【００９３】
Ｏ．プロジェクトを形成するために、前記リクエスト又は前記コミットメントを追加のリクエスト又はコミットメントとグループ化するステップをさらに含む、パラグラフＪ記載の方法。
【００９４】
Ｐ．前記１つ以上のデータソースは、前記電子メッセージの作成者の電子カレンダーを含み、前記方法は、前記作成者が、コミットメントを含む前記電子メッセージの少なくとも一部を生成している間に、該コミットメントに影響を及ぼす可能性がある時間制約について前記作成者に通知するステップをさらに含む、パラグラフＫ記載の方法。
【００９５】
Ｑ．データを受信及び送信するトランシーバポートと、電子メッセージに含まれるリクエスト又はコミットメントを検出することと、前記トランシーバポートを介して、１つ以上のエンティティから情報を取得するためのクエリを送信することであって、前記クエリは、前記リクエスト又は前記コミットメントに少なくとも部分的に基づく、送信することと、前記リクエスト又は前記コミットメントに関連付けられた１つ以上のタスクを管理することであって、前記１つ以上のタスクは、前記の取得された情報に少なくとも部分的に基づく、管理することと、を行うプロセッサと、を備えるコンピューティングデバイス。
【００９６】
Ｒ．前記の取得された情報は、天気予報を含み、前記１つ以上のタスクは、前記天気予報に少なくとも部分的に基づいて、前記リクエスト又は前記コミットメントに関連付けられたスケジュールを変更することを含む、パラグラフＱ記載のコンピューティングデバイス。
【００９７】
Ｓ．前記プロセッサは、前記電子メッセージ又は前記の取得された情報を、機械学習プロセスのためのトレーニングデータとして提供することと、前記１つ以上のタスクを管理することに前記機械学習プロセスを適用することと、を行うよう構成されている、パラグラフＱ記載のコンピューティングデバイス。
【００９８】
Ｔ．前記１つ以上のタスクは、ある時間期間にわたって、前記電子メッセージの１人以上の作成者のスケジュールを反復的に変更することを含む、パラグラフＱ記載のコンピューティングデバイス。
【００９９】
本技術が、構造的特徴及び／又は方法的動作に特有の文言で説明されたが、請求項は、説明された特徴又は動作に必ずしも限定されないことを理解されたい。そうではなく、特徴及び動作は、そのような技術の例として説明されている。
【０１００】
別途記されない限り、上述した方法及びプロセスの全ては、１つ以上の汎用コンピュータ又はプロセッサにより実行されるソフトウェアコードモジュールにより全体又は一部が具現化され得る。ソフトウェアコードモジュールは、任意のタイプのコンピュータ読み取り可能な記憶媒体又は他のコンピュータ記憶デバイスに記憶され得る。方法の一部又は全ては、代替的に、ＦＰＧＡ、ＡＳＩＣ等といった特殊化されたコンピュータハードウェアにより全体又は一部が実装されてもよい。
【０１０１】
とりわけ、「〜得る」等の条件付きの文言は、別途具体的に記されない限り、所定の例が、記された特徴、要素、及び／又はステップを含むのに対し、他の例が、記された特徴、要素、及び／又はステップを含まないことを示すために使用されている。したがって、別途記されない限り、そのような条件付きの文言は、特徴、要素、及び／又はステップが、１つ以上の例についてはいずれにせよ必要とされること、又は、ユーザ入力若しくは促しがあろうがなかろうが、そのような特徴、要素、及び／又はステップが、何らかの特定の例に含められるかどうか若しくは何らかの特定の例において実行されるかどうかを決定するためのロジックを１つ以上の例が必ず含むこと、を暗示するようには意図されていない。
【０１０２】
句「Ｘ、Ｙ、又はＺのうちの少なくとも１つ」等の接続詞の文言は、別途具体的に記されない限り、アイテム、ターム等が、Ｘ若しくはＹ若しくはＺのいずれか、又はこれらの組合せであり得ることを提示するものであると理解されたい。
【０１０３】
上述した例に対して多くの変形及び変更が可能であり、その要素は、とりわけ許容可能な例であるとして理解されたい。全てのそのような変形及び変更が、本開示の範囲内で本出願に含まれることが意図されている。
【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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【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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【国際調査報告】
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