【誤訳訂正書】
【提出日】平成26年8月13日(2014.8.13)
【誤訳訂正１】
【訂正対象書類名】特許請求の範囲
【訂正対象項目名】全文
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
結論を推定する知識ベースシステムにより実行される、複数の個人データ項目から情報を生成する方法であって、
（ａ）前記複数の個人データ項目の少なくとも一つを用いて集約データ項目をポピュレートするポピュレートステップであって、
各個人データ項目が、該個人データ項目の識別子である属性と値とを含む原情報を備え、
前記集約データ項目が派生属性の一形式であり、
前記派生属性が、ルールベースの知識ベースにより推定される結論であって、かつ個人データ項目の集合から値を有する単一のデータ項目への変換を表し、
派生属性がルールベースの知識ベースによる推論に適した単一のデータ項目を形成するように、前記派生属性の前記値が、前記個人データ項目の集合内の各個人データ項目に関する属性から値へのマッピングを含む集約値であり、前記単一のデータ項目が、複数の前記個人データ項目のそれぞれに関する前記原情報を保持し、前記個人データ項目に関する情報を抽出するために前記知識ベース全体からの問合せを受ける、
該ポピュレートステップと、
（ｂ）推論するためにルールベースの知識ベースにより適用されるルールを前記集約データ項目に適用する適用ステップであって、
単一のルールが、各個人データ項目についての複数のルールまたは該複数のルールの組合せに依存するのではなく前記複数の個人データ項目を単一のデータ項目として問い合わせることができるように、前記ルールが、前記個人データ項目の集合に対して実行される、（ｉ）問合せ、（ｉｉ）反復、（ｉｉｉ）部分集合の特定、（ｉｖ）特定の個人データ項目の特定、（ｖ）ソート、（ｖｉ）個人データ項目の集合と個人データ項目の他の集合との比較、および（ｖｉｉ）他の集合演算のうちの１以上を含む集合演算を含む、
該適用ステップと、
（ｃ）前記集約データ項目を使用して情報を生成する生成ステップと
を含み、
情報を生成する当該方法が、１以上の前記ルールを少なくとも一つの前記集約データ項目に適用することで情報を生成するルールベースの知識ベースによって実行され、
生成された前記情報が（ｉ）テキスト情報及び（ｉｉ）機械命令のうちの一つ以上に属し、
前記ルールベースの知識ベースが、集合演算を含むルールを派生属性に適用することで複数の個人データ項目に関する情報を生成できるように、前記生成ステップが、
ｉ．前記集約データ項目をポピュレートする１以上の個人データ項目の識別子を前記情報に含ませるサブステップと、
ｉｉ．前記集約データ項目をポピュレートする１以上の個人データ項目に関連する前記値を前記情報に含ませるサブステップと
のうちの１以上を含む、
方法。
【請求項２】
前記生成ステップが、（ａ）個人データ項目および（ｂ）集約データ項目のうちの１以上についての識別子の順序を決定するサブステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記テキスト情報が文法的に正しい、請求項１または２に記載の方法。
【請求項４】
少なくともリップルダウンルールの知識システムの一部から情報を生成する際に、前記１以上のルールが前記ルールベースの知識ベースにより適用される、請求項１〜３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項５】
前記複数の個人データ項目が、（ａ）自由形式のテキストおよび（ｂ）自由形式の値のシーケンスのうちの１以上から成る値を有する構造化されていないデータ項目を少なくとも含む、請求項１〜４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項６】
前記派生属性がテキスト要約器属性であり、
前記構造化されていないデータ項目が、解釈を容易にするために、複雑なデータ項目から、それぞれが値を有する１以上の単純なデータ項目に処理されるように、前記テキスト要約器属性が自由形式のテキスト内の１以上の正規表現を、
（ａ）正規化された形式内のキーワードのシーケンスである、前記自由形式のテキストの標準的表現と、
（ｂ）多数の原子的データ項目であって、各原子的データ項目が、前記自由形式のテキストデータ項目内で列挙されたキーコンセプトを表現し、各原子的データ項目の値が（ｉ）ブール値、（ｉｉ）有限の列挙、および（ｉｉｉ）数値のうちの一つである、該多数の原子的データ項目と
のうちの１以上にマッピングする、
請求項５に記載の方法。
【請求項７】
解釈をさらに容易にするために、
（ａ）集約データ項目を複数の派生属性のうちの少なくとも一つでポピュレートするステップと、
（ｂ）１以上の集合演算を含む１以上のルールを前記集約データ項目に適用するステップと、
（ｃ）自由形式のテキスト内の正規表現を１以上の前記標準的表現または前記多数の原子的データ項目にマッピングするステップと
のうちの１以上のステップが反復中に発生する、
請求項６に記載の方法。
【請求項８】
結論を推定する知識ベースシステムにより実行される、複数の個人データ項目から情報を生成する方法であって、
（ａ）推論するためにルールを集約データ項目に適用する適用ステップであって、
前記個人データ項目が、該個人データ項目の識別子である属性と値とを含む原情報を備え、
前記集約データ項目が派生属性の一形式であり、
前記派生属性が、ルールベースの知識ベースにより推定される結論であり、かつ個人データ項目の集合から値を有する単一のデータ項目への変換を表し、
派生属性がルールベースの知識ベースによる推論に適した単一のデータ項目を形成するように、前記派生属性の値が、前記個人データ項目の集合内の各個人データ項目に関する属性から値へのマッピングを含む集約値であり、前記単一のデータ項目が、複数の前記個人データ項目のそれぞれに関する前記原情報を保持し、前記個人データ項目に関する情報を抽出するために前記知識ベース全体からの問合せを受ける、
該適用ステップと、
（ｂ）それぞれが１以上の前記個人データ項目を含む１以上の集約データ項目を用いて、１以上のルールの結果を評価する評価ステップであって、
前記１以上のルールがルールベースの知識ベースにより適用され、
単一のルールが、各個人データ項目についての複数のルールまたは該複数のルールの組合せに依存するのではなく前記複数の個人データ項目を単一のデータ項目として問い合わせることができるように、前記１以上のルールが、個人データ項目の集合に対して実行される、（ｉ）問合せ、（ｉｉ）反復、（ｉｉｉ）部分集合の特定、（ｉｖ）特定の個人データ項目の特定、（ｖ）ソート、（ｖｉ）個人データ項目の集合と個人データ項目の他の集合との比較、および（ｖｉｉ）他の集合演算のうちの１以上を含む集合演算を含む、
該評価ステップと、
（ｃ）前記結果に従って前記情報を生成する生成ステップであって、
該生成ステップが、１以上の前記ルールを少なくとも一つの前記集約データ項目に適用することで情報を生成するルールベースの知識ベースにより実行され、
生成された前記情報が（ｉ）テキスト情報及び（ｉｉ）機械命令のうちの１以上に属し、
前記ルールベースの知識ベースが、集合演算を含むルールを派生属性に適用することで複数の個人データ項目に関する情報を生成できるように、前記生成ステップが、
ｉ．前記集約データ項目をポピュレートする１以上の個人データ項目の識別子を前記情報に含ませるサブステップと、
ｉｉ．前記集約データ項目をポピュレートする１以上の個人データ項目に関連する前記値を前記情報に含ませるサブステップと
のうちの１以上を含む、
該生成ステップと
を含む方法。
【請求項９】
結論を推定する知識ベースシステムにより実行される、複数の個人データ項目から情報を生成する方法であって、
（ａ）複数の個人データ項目を含む集約データ項目に対する演算を表す解釈部分を含む情報の概念表現を受信する受信ステップであって、
各個人データ項目が、該個人データ項目の識別子である属性と値とを含む原情報を備え、
前記集約データ項目が派生属性の一形式であり、
前記派生属性が、ルールベースの知識ベースにより推定される結論であり、かつ個人データ項目の集合から値を有する単一のデータ項目への変換を表し、
派生属性がルールベースの知識ベースによる推論に適した単一のデータ項目を形成するように、前記派生属性の前記値が、前記個人データ項目の集合内の各個人データ項目に関する属性から値へのマッピングを含む集約値であり、前記単一のデータ項目が、複数の前記個人データ項目のそれぞれに関する前記原情報を保持し、前記個人データ項目に関する情報を抽出するために前記知識ベース全体からの問合せを受ける、
該受信ステップと、
（ｂ）推論するためにルールベースの知識ベースにより適用されるルールを前記集約データ項目に適用する適用ステップであって、
単一のルールが、各個人データ項目についての複数のルールまたは該複数のルールの組合せに依存するのではなく前記複数の個人データ項目を単一のデータ項目として問い合わせることができるように、前記ルールが、前記個人データ項目の集合に対して実行される、（ｉ）問合せ、（ｉｉ）反復、（ｉｉｉ）部分集合の特定、（ｉｖ）特定の個人データ項目の特定、（ｖ）ソート、（ｖｉ）個人データ項目の集合と個人データ項目の他の集合との比較、および（ｖｉｉ）他の集合演算のうちの１以上を含む集合演算を含む、
該適用ステップと、
（ｃ）前記解釈部分から前記情報を生成する生成ステップであって、
１以上の前記ルールを少なくとも一つの前記集約データ項目に適用することで前記情報が生成され、
生成された前記情報が（ｉ）テキスト情報及び（ｉｉ）機械命令のうちの１以上に属し、
前記ルールベースの知識ベースが、集合演算を含むルールを派生属性に適用することで複数の個人データ項目に関する情報を生成できるように、前記生成ステップが、
ｉ．前記集約データ項目をポピュレートする１以上の個人データ項目の識別子を前記情報に含ませるサブステップと、
ｉｉ．前記集約データ項目をポピュレートする１以上の個人データ項目に関連する前記値を前記情報に含ませるサブステップと
のうちの１以上を含む、
該生成ステップと
を含む方法。
【請求項１０】
複数の個人データ項目から情報を生成するシステムであって、
（ａ）演算装置と、
（ｂ）前記演算装置内で実行可能であり、かつ前記複数の個人データ項目の少なくとも一つを用いて集約データ項目をポピュレートするプリプロセッサであって、
各個人データ項目が、該個人データ項目の識別子である属性と値とを含む原情報を備え、
前記集約データ項目が派生属性の一形式であり、
前記派生属性が、ルールベースの知識ベースにより推定される結論であって、かつ個人データ項目の集合から値を有する単一のデータ項目への変換を表し、
派生属性がルールベースの知識ベースによる推論に適した単一のデータ項目を形成するように、前記派生属性の前記値が、前記個人データ項目の集合内の各個人データ項目に関する属性から値へのマッピングを含む集約値であり、前記単一のデータ項目が、複数の前記個人データ項目のそれぞれに関する前記原情報を保持し、前記個人データ項目に関する情報を抽出するために前記知識ベース全体からの問合せを受ける、
該プリプロセッサと、
（ｃ）ルールを前記集約データ項目に適用することで推論するルールベースの知識ベースであって、
単一のルールが、各個人データ項目についての複数のルールまたは該複数のルールの組合せに依存するのではなく前記複数の個人データ項目を単一のデータ項目として問い合わせることができるように、前記ルールが、前記個人データ項目の集合に対して実行される、（ｉ）問合せ、（ｉｉ）反復、（ｉｉｉ）部分集合の特定、（ｉｖ）特定の個人データ項目の特定、（ｖ）ソート、（ｖｉ）個人データ項目の集合と個人データ項目の他の集合との比較、および（ｖｉｉ）他の集合演算のうちの１以上を含む集合演算を含む、
該ルールベースの知識ベースと、
（ｄ）前記派生属性を用いて情報を生成する情報生成器と
を備え、
前記情報生成器が少なくとも決定支援システムの一部を形成し、
生成された前記情報が（ｉ）テキスト情報及び（ｉｉ）機械命令のうちの１以上に属し、
前記ルールベースの知識ベースが、集合演算を含むルールを派生属性に適用することで複数の個人データ項目に関する情報を生成できるように、前記情報の生成が、
ｉ．前記集約データ項目をポピュレートする１以上の個人データ項目の識別子を前記情報に含ませるサブステップと、
ｉｉ．前記集約データ項目をポピュレートする１以上の個人データ項目に関連する前記値を前記情報に含ませるサブステップと
のうちの１以上を含む、
を備えるシステム。
【請求項１１】
前記プリプロセッサが、反復処理において以前に生成された結論を使用する派生属性を反復的に構築することができる、請求項１０に記載のシステム。
【請求項１２】
前記情報生成器が、反復処理において以前に定められた結論を使用するルールを用いて、結論を反復的に構築することができる、請求項１０又は１１に記載のシステム。
【請求項１３】
前記派生属性が、
（ａ）集約データ項目と
（ｂ）テキスト要約器属性と、
（ｃ）複数のデータ項目から一つ以上の上位概念データ項目を抽出し、それによりデータ複雑性を低減するデータ前処理の任意の他の結果と
のうちの一つ以上である、請求項１０〜１２のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項１４】
前記複数の個人データ項目を受け取る受信機を更に備え、
前記受信機が、（ａ）ハンドヘルド電子デバイスおよび（ｂ）処理能力を有する他のコンピューティングデバイスのうちの一つである、
請求項１０〜１３のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項１５】
（ａ）集約データ項目、
（ｂ）一つ以上のルール、
（ｃ）他の派生属性、
（ｄ）一つ以上の結論、
（ｅ）複数のデータ項目から一つ以上の上位概念データ項目を抽出し、それによりデータ複雑性を低減するデータ前処理の任意の他の結果、
（ｆ）前記情報の生成において解釈部分を定める際に使用される任意の他の概念表現
のうちの一つ以上を処理可能なビルダーを更に備える請求項１０〜１４のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項１６】
前記生成された情報を（ａ）機械及び（ｂ）受取人のうちの１以上に送る送信機を更に備える請求項１０〜１４のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項１７】
複数の個人データ項目から情報を生成するシステムであって、
（ａ）１以上のルールを集約データ項目に適用することで推論するルールベースの知識ベースであって、
前記個人データ項目が、該個人データ項目の識別子である属性と値とを含む原情報を備え、
前記集約データ項目が派生属性の一形式であり、
前記派生属性が、ルールベースの知識ベースにより推定される結論であって、かつ個人データ項目の集合から値を有する単一のデータ項目への変換を表し、
派生属性がルールベースの知識ベースによる推論に適した単一のデータ項目を形成するように、前記派生属性の前記値が、前記個人データ項目の集合内の各個人データ項目に関する属性から値へのマッピングを含む集約値であり、該単一のデータ項目が、複数の前記個人データ項目のそれぞれに関する前記原情報を保持し、前記個人データ項目に関する情報を抽出するために前記知識ベース全体からの問合せを受ける、
該ルールベースの知識ベースと、
（ｂ）前記１以上のルールの結果を評価する評価器であって、
単一のルールが、各個人データ項目についての複数のルールまたは該複数のルールの組合せに依存するのではなく前記複数の個人データ項目を単一のデータ項目として問い合わせることができるように、前記１以上のルールが、前記個人データ項目の集合に対して実行される、（ｉ）問合せ、（ｉｉ）反復、（ｉｉｉ）部分集合の特定、（ｉｖ）特定の個人データ項目の特定、（ｖ）ソート、（ｖｉ）個人データ項目の集合と個人データ項目の他の集合との比較、および（ｖｉｉ）他の集合演算のうちの１以上を含む集合演算を含む、
該評価器と、
（ｃ）前記結果に従って情報を生成する情報生成器であって、
前記情報が前記１以上のルールを少なくとも一つの前記集約データ項目に適用することで生成され、
生成された前記情報が（ｉ）テキスト情報及び（ｉｉ）機械命令のうちの１以上に属し、
前記ルールベースの知識ベースが、集合演算を含むルールを派生属性に適用することで複数の個人データ項目に関する情報を生成できるように、前記情報の生成が、
ｉ．前記集約データ項目をポピュレートする１以上の個人データ項目の識別子を前記情報に含ませるサブステップと、
ｉｉ．前記集約データ項目をポピュレートする１以上の個人データ項目に関連する前記値を前記情報に含ませるサブステップと
のうちの１以上を含む、
該情報生成器と
を備えるシステム。
【請求項１８】
情報を生成するシステムであって、
（ａ）複数の個人データ項目を含む集約データ項目に対する演算を表す解釈部分を含む情報の概念表現を受信する受信機であって、
各個人データ項目が、該個人データ項目の識別子である属性と値とを含む原情報を備え、
前記集約データ項目が派生属性の一形式であり、
前記派生属性が、ルールベースの知識ベースにより推定される結論であり、かつ個人データ項目の集合から値を有する単一のデータ項目への変換を表し、
派生属性がルールベースの知識ベースによる推論に適した単一のデータ項目を形成するように、前記派生属性の前記値が、前記個人データ項目の集合内の各個人データ項目に関する属性から値へのマッピングを含む集約値であり、前記単一のデータ項目が、複数の前記個人データ項目のそれぞれに関する前記原情報を保持し、前記個人データ項目に関する情報を抽出するために全体として前記知識ベースからの問合せを受ける、
該受信機と、
（ｂ）ルールを前記集約データ項目に適用することで推論するルールベースの知識ベースであって、
単一のルールが、各個人データ項目についての複数のルールまたは該複数のルールの組合せに依存するのではなく前記複数の個人データ項目を単一のデータ項目として問い合わせることができるように、前記ルールが、前記個人データ項目の集合に対して実行される、（ｉ）問合せ、（ｉｉ）反復、（ｉｉｉ）部分集合の特定、（ｉｖ）特定の個人データ項目の特定、（ｖ）ソート、（ｖｉ）個人データ項目の集合と個人データ項目の他の集合との比較、および（ｖｉｉ）他の集合演算のうちの１以上を含む集合演算を含む、
該ルールベースの知識ベースと、
（ｃ）前記解釈部分から前記情報を生成する情報生成器であって、
１以上の前記ルールを少なくとも一つの前記集約データ項目に適用することで前記情報が生成され、
生成された前記情報が（ｉ）テキスト情報及び（ｉｉ）機械命令のうちの１以上に属し、
前記ルールベースの知識ベースが、集合演算を含むルールを派生属性に適用することで複数の個人データ項目に関する情報を生成できるように、前記情報の生成が、
ｉ．前記集約データ項目をポピュレートする１以上の個人データ項目の識別子を前記情報に含ませるサブステップと、
ｉｉ．前記集約データ項目をポピュレートする１以上の個人データ項目に関連する前記値を前記情報に含ませるサブステップと
のうちの１以上を含む、
該情報生成器と
を備えるシステム。
【請求項１９】
請求項１〜９のいずれか一項に記載の方法に従う方法を実施するようにコンピュータを制御する命令を含むコンピュータプログラム。
【請求項２０】
請求項１９の前記コンピュータプログラムに従うコンピュータプログラムを提供するコンピュータ可読媒体。
【誤訳訂正２】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】０１４０
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【０１４０】
このように、プロセッサ４（図４及び図６）は、
（ａ）一つ以上の集約データ項目２４を個人データ項目８を用いてポピュレートする集約データ項目ポピュレータ、
（ｂ）集約データ項目２４に適用された一つ以上のルールの結論を評価する評価器、及び
（ｃ）集約データ項目２４を使用して、（例えば、テキストレポートとして、又は一つ以上の機械命令として）テキスト情報２６を生成するテキスト情報生成器
の一つ以上として機能することが可能である。
【誤訳訂正３】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】０１６９
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【０１６９】
システム及び方法の幾つかの実施形態は、知識ベース（ナレッジベース）による解釈に先立ってデータ複雑性を低減する、新しい又は改良されたデータ前処理方法を含み、この方法は、
（ａ）個人データ項目をデータの一つ以上のサブセット（部分集合）にグループ化する工程（各サブセットグループは、集約データ項目と呼ばれる）、
（ｂ）統計値（例えば、最大値、最小値、グループサイズ、中間値、平均値、最頻値、又は他の任意の統計値）、又は各集約データ項目についての他の数値、ブール値、若しくはテキスト値（以下、「集約」値）を計算する工程、
（ｃ）集約データ項目の集まりに施される指定された演算（例えば、和や積）を更に実行して、他の集約データ項目を生成する工程（例えば、各々が特定の癌マーカーの集まりを表す集約データ項目「ＢＣＬＬ診断」、「ＡＭＬ診断」、「ＢＣＬＬ支持」、「ＡＭＬ支持」の和集合が、全ての白血病癌マーカーから成る別の集約データ項目「白血病」を表してもよい）、
（ｄ）自由形式テキストからなる値を有するデータ項目から一つ以上のデータ項目及び値を生成する工程、及び／又は、
（ｅ）一連の値に関連付けられたデータ項目から一つ以上のデータ項目及び値を生成する工程
を含む。
【誤訳訂正４】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】０１７０
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【０１７０】
これにより、データ前処理方法の一つの態様は、個人データ項目及びそれらの値の集まりを検討し、そして、グループ化、フィルタリング、マッピング、相関付け、又は他の処理により、各々が値を有する派生属性（Ｄｅｒｉｖｅｄ  Ａｔｔｒｉｂｕｔｅｓ）（集約データ項目を含む）を生成することによって、このデータの複雑性を低減する。
【誤訳訂正５】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】０１８１
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【０１８１】
テキスト生成用システムのこの実施形態では、装置（集約データ項目ポピュレータ）は、様々な種類のデータ項目を（一つ以上の）適切な集約データ項目に関連付ける所定のデータ構造の形式での情報を含む。このデータ構造は、装置が、受け取ったデータを処理する様々なルールを適用することによって、受け取ったデータ項目の一つ以上を用いて所定の集約データ項目をポピュレートすることを可能にする。言い換えると、集約データ項目ポピュレータは、個人データ項目を関連する集約データ項目にマッピングすることによって、関連する集約データ項目をポピュレートする。「集約データ項目ポピュレータ」は、個人データ項目をどのようにマッピングすべきかを決定する一組のルールを含む。個人データ項目（プライマリ属性及び派生属性を含む）は、名称、種類、値によって、又は別の集合のメンバーシップによって、一つの集約データ項目にマッピングされる。言い換えると、集約データ項目は、集合メンバーシップに従って、個人データ項目を用いてポピュレートされる。現在の例では、集約データ項目のうちの一つにおける各データ項目は、例えば、特定の疾病又はアレルギーについての関連するバイオマーカーである。航空運賃表の例を使用すると、集約データ項目のうちの一つにおける各データ項目は、例えば、チケット再発行のための関連する条件とすることができる。
【誤訳訂正６】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】０３１１
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【０３１１】
・個人データ項目か、それらの属性を含む集約データ項目のいずれかを適宜に使用するコメントを定義できるようにする。例えば、個人データ項目のリストがその特定の事例のコメントにとって長すぎる場合、「ピーナッツ、大豆、ミルク、卵及び桃アレルギー」の代わりに、用語「食品アレルギー」を使用する。