【手続補正書】
【提出日】平成28年8月24日(2016.8.24)
【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】
モバイルデバイスによって実施される、前記モバイルデバイスに関連するコンテキストモデルを管理するための方法であって、
1つまたは複数の第1のデータソースに割り振られた第1のデータストリームに関連する第1のデータ点を取得するステップと、
互いに閾値の量の類似性を呈し、互いの閾値の量内の時間と関連付けられる前記第1のデータ点のうちのデータ点に各クラスタがそれぞれ割り振られるように、1組のクラスタのうちのそれぞれのクラスタに前記第1のデータ点のうちのデータ点を割り振るステップと、
前記第1のデータストリーム、またはそれぞれのその他のデータソースに割り振られた1つもしくは複数のその他のデータストリームに対応する特徴および推定に関連する統計をまとめるステップと、
前記特徴および前記推定に関連する前記統計に基づいて前記1組のクラスタにコンテキストラベルを割り振るステップであって、各クラスタが、それぞれのコンテキストラベルに対応する、ステップとを含み、
前記方法は、前記コンテキストモデルに基づいてコンテキストの推定を実行するステップをさらに含み、前記コンテキストの推定を実行する前記ステップが、
前記コンテキストモデルを読み出すステップであって、前記コンテキストモデルが、前記1組のクラスタのうちの前記それぞれのクラスタに時間的にグループ化された前記第1のデータ点、および前記1組のクラスタに割り振られた前記コンテキストラベルを用いて生成される、ステップと、
1つまたは複数の第2のデータソースに割り振られた第2のデータストリームに関連する第2のデータ点を取得するステップと、
前記第2のデータ点を表す前記コンテキストモデルの少なくとも1つのクラスタを決定するステップと、
少なくとも1つの決定されたクラスタに関連する出力コンテキストラベルを選択するステップと、
前記モバイルデバイスに関連する1つまたは複数のアプリケーションに前記出力コンテキストラベルを提供するステップとを含み、
選択する前記ステップが、
前記1つまたは複数の第2のデータソースからの追加のデータの収集を指示するステップと、
指示する前記ステップに応じて前記1つまたは複数の第2のデータソースから収集された前記追加のデータに基づいて前記出力コンテキストラベルを選択するステップとを含む、方法。
【請求項２】
前記第1のデータソースまたは前記その他のデータソースが、音声センサ、位置センサ、ネットワークセンサ、動きセンサ、カメラ、またはカレンダのうちの少なくとも1つを含み、および／または、
前記特徴が、衛星位置決定、時間の測定値、気象データ、光センサの読み取り値、近接センサの読み取り値、カメラデータ、近くの注目点、Bluetooth(登録商標)の測定値、Wi-Fiの測定値、周囲の音声レベル、または移動の検出のうちの少なくとも1つを含み、および／または、
前記推定が、動きの状態、デバイスの位置、発話の検出、話者の認識、目標音声の検出、または位置の検出のうちの少なくとも1つを含み、および／または、
前記第1のデータソースが、複数のセンサを含む請求項1に記載の方法。
【請求項３】
前記コンテキストラベルおよび前記1組のクラスタを用いて前記コンテキストモデルを生成するステップをさらに含む請求項1に記載の方法。
【請求項４】
前記コンテキストラベルを割り振るステップが、前記1組のクラスタのそれぞれのために1組のコンテキストラベルから前記コンテキストラベルを選択するステップを含み、さらに任意で、
前記1組のクラスタに関連する任意のコンテキストラベルと閾値の度合い未満の関連を有する前記1組のクラスタの中の少なくとも1つのクラスタを特定するステップと、
前記少なくとも1つのクラスタのための新しいコンテキストラベルを生成するステップと、および／または、
前記1組のクラスタに関連する任意のコンテキストラベルと閾値の度合い未満の関連を有する前記1組のクラスタの中の少なくとも1つのクラスタを特定するステップと、
前記少なくとも1つのクラスタのための新しいコンテキストラベルを生成するステップとを含む、請求項1に記載の方法。
【請求項５】
取得する前記ステップが、前記モバイルデバイスのユーザを特定するステップを含み、
前記第1のデータ点が、前記モバイルデバイスの前記ユーザに対応するデータを含み、
前記方法が、前記コンテキストラベルおよび前記1組のクラスタに基づいて前記モバイルデバイスの前記ユーザに関するユーザコンテキストモデルを生成するステップをさらに含む請求項1に記載の方法。
【請求項６】
前記第1のデータ点が、前記モバイルデバイスの第1のユーザおよび前記モバイルデバイスまたは1つもしくは複数のその他のデバイスの少なくとも1人の第2のユーザに対応するデータを含み、
前記方法が、前記コンテキストラベルおよび前記1組のクラスタに基づいて前記第1のユーザおよび前記少なくとも1人の第2のユーザに関するマルチユーザコンテキストモデルを生成するステップをさらに含む請求項1に記載の方法。
【請求項７】
決定する前記ステップが、前記第2のデータ点に対応する前記1組のクラスタの中の複数のクラスタに信頼性のレベルを割り振るステップを含み、さらに任意で、
選択する前記ステップが、最も高い信頼性のレベルを有する前記コンテキストモデルのクラスタに対応する前記出力コンテキストラベルを選択するステップを含み、および／または、
選択する前記ステップが、前記1組のクラスタのうちのそれぞれのクラスタおよび前記1組のクラスタのそれぞれの信頼性のレベルのベクトルを生成するステップを含む、請求項1に記載の方法。
【請求項８】
前記信頼性のレベルのうちの1つまたは複数が信頼性のレベルの閾値未満であるときに少なくとも1つのセンサから追加のデータを収集するステップをさらに含む請求項7に記載の方法。
【請求項９】
1つまたは複数の第3のデータソースに割り振られた第3のデータストリームに関連する第3のデータ点を取得するステップをさらに含み、決定する前記ステップが、前記第3のデータ点および前記第2のデータ点に対応する前記コンテキストモデルのクラスタを決定するステップを含み、さらに任意で、
選択する前記ステップが、
前記第2のデータ点を表す第1のクラスタに関連する第1の出力コンテキストラベルを選択するステップと、
前記第3のデータ点を表す第2のクラスタに関連する第2の出力コンテキストラベルを選択するステップと、
前記第1の出力コンテキストラベルと前記第2の出力コンテキストラベルとを組み合わせることによって前記出力コンテキストラベルを決定するステップとを含み、および／または、
前記選択された出力コンテキストラベルに基づいて第1のコンテキストの推定を実行するステップと、
前記第3のデータソースから導出された瞬間的な特徴および推定に基づいて第2のコンテキストの推定を実行するステップと、
前記第1のコンテキストの推定と前記第2のコンテキストの推定とを組み合わせて組み合わされたコンテキストの推定を取得するステップとを含む、請求項1に記載の方法。
【請求項１０】
モバイルデバイスに関連するコンテキストモデルを管理するための装置であって、前記装置が前記モバイルデバイスであり、前記装置が、
1つまたは複数の第1のデータソースに割り振られた第1のデータストリームに関連する第1のデータ点を取得するための手段と、
互いに閾値の量の類似性を呈し、互いの閾値の量の時間内の時間と関連付けられる前記第1のデータ点のうちのデータ点に各クラスタがそれぞれ割り振られるように、1組のクラスタのうちのそれぞれのクラスタに前記第1のデータ点のうちのデータ点を割り振るための手段と、
前記第1のデータストリーム、またはそれぞれのその他のデータソースに割り振られた1つもしくは複数のその他のデータストリームに関する特徴および推定に関連する統計をまとめるための手段と、
前記特徴および前記推定に関連する前記統計に基づいてコンテキストラベルに前記1組のクラスタを関連付けるための手段であって、各クラスタが、それぞれのコンテキストラベルに対応する、手段とを含み、
前記装置が、前記コンテキストモデルに基づいてコンテキストの推定を実行するようにさらに構成され、
前記装置が、
前記コンテキストモデルを読み出すための手段であって、前記コンテキストモデルが、前記1組のクラスタのうちの前記それぞれのクラスタに時間的にグループ化された前記第1のデータ点、および前記1組のクラスタに割り振られた前記コンテキストラベルを用いて生成される、手段と、
第2のデータストリームに関連する1つまたは複数の第2のデータソースから第2のデータ点を取得するための手段と、
前記第2のデータ点を表す前記コンテキストモデルの少なくとも1つのクラスタを決定するための手段と、
少なくとも1つの決定されたクラスタに関連する出力コンテキストラベルを選択するための手段と、
前記モバイルデバイスに関連する1つまたは複数のアプリケーションに前記出力コンテキストラベルを提供するための手段とをさらに含み、
選択する前記手段が、
前記1つまたは複数の第2のデータソースからの追加のデータの収集を指示するように構成された収集するための手段と、
前記指示することに応じて前記1つまたは複数の第2のデータソースから収集された前記追加のデータに基づいて前記出力コンテキストラベルを選択するための手段とを含む、装置。
【請求項１１】
前記コンテキストラベルおよび前記1組のクラスタを用いて前記コンテキストモデルを生成するための手段をさらに含む請求項10に記載の装置。
【請求項１２】
前記1組のクラスタに関連する任意のコンテキストラベルと閾値の度合い未満の関連を有する前記1組のクラスタの中の少なくとも1つのクラスタを特定するための手段と、
前記少なくとも1つのクラスタのための新しいコンテキストラベルを生成するか、または前記少なくとも1つのクラスタに未知のコンテキストラベルを割り振るための手段とをさらに含む請求項10に記載の装置。
【請求項１３】
第3のデータストリームに関連する1つまたは複数の第3のデータソースから第3のデータ点を取得するための手段をさらに含み、決定するための前記手段が、前記第3のデータ点および前記第2のデータ点に対応する前記コンテキストモデルのクラスタを決定するための手段を含み、および／または、
前記第2のデータソースが、音声センサ、位置センサ、ネットワークセンサ、動きセンサ、カメラ、またはカレンダのうちの少なくとも1つを含む請求項10に記載の装置。
【請求項１４】
選択するための前記手段が、
前記第2のデータ点を表す第1のクラスタに関連する第1の出力コンテキストラベルを選択するための手段と、
前記第3のデータ点を表す第2のクラスタに関連する第2の出力コンテキストラベルを選択するための手段と、
前記第1の出力コンテキストラベルと前記第2の出力コンテキストラベルとを組み合わせることによって前記出力コンテキストラベルを選択するための手段とを含み、および／または、前記装置が、
前記選択された出力コンテキストラベルに基づいて第1のコンテキストの推定を実行するための手段と、
前記第3のデータソースから導出された瞬間的な特徴および推定に基づいて第2のコンテキストの推定を実行するための手段と、
前記第1のコンテキストの推定と前記第2のコンテキストの推定とを組み合わせて、組み合わされたコンテキストの推定を取得するための手段とをさらに含む請求項13に記載の装置。
【請求項１５】
請求項１〜９のいずれか一項に記載のステップをプロセッサに行わせるように構成されたプロセッサが実行可能な命令を含むプロセッサが読み取り可能なコンピュータストレージ媒体。