【手続補正書】
【提出日】平成28年5月9日(2016.5.9)
【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】
システムであって、
プロセッサと、
前記プロセッサによって実行されたとき、前記プロセッサが、
ユーザに関連付けられた１つまたは複数のデバイスに対して前記ユーザによって入力されたテキストを表すテキストデータを受信し、
前記テキストデータを少なくとも１つの言語モデル内に組み込み、かつ、
前記複数のデバイスを同期するために前記少なくとも１つの言語モデルを１つまたは複数の前記デバイスに提供する、
ように構成された命令を格納するメモリと
を備えるシステム。
【請求項２】
前記テキストデータは、テキストを含み、
前記テキストデータを少なくとも１つの言語モデルに組み込むことは、前記テキストに対して前記少なくとも１つの言語モデルを訓練することを含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記テキストデータは、前記ユーザによって入力された前記テキストに対して訓練されたデバイス・デルタ言語モデルを含み、
前記テキストデータを少なくとも１つの言語モデルに組み込むことは、前記少なくとも１つの言語モデル内に前記デバイス・デルタ言語モデルをマージすることを含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項４】
前記テキストデータを少なくとも１つの言語モデルに組み込むことは、前記テキストデータから少なくとも１つの言語モデルを生成すること、または、前記テキストデータを少なくとも１つの既存の言語モデル内に組み込むことを含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項５】
前記テキストデータを少なくとも１つの言語モデルに組み込むことは、前記テキストデータを単一の言語モデル内に組み込み、累積言語モデルを生成することを含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項６】
前記テキストデータは、前記複数のデバイスのいずれかの以前の同期以降に当該デバイスに入力されたテキストを表し、前記テキストデータを少なくとも１つの言語モデルに組み込むことは、前記テキストデータを前記累積言語モデル内に組み込むことを含む、請求項５に記載のシステム。
【請求項７】
前記テキストデータを少なくとも１つの言語モデルに組み込むことは、前記複数のデバイスの各々に対してデルタ言語モデルを、該特定のデルタ言語モデルに関連付けられたデバイス以外の複数のデバイスから受信された前記テキストデータを使用して生成することを含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項８】
前記システムは、与えられた時間に前記複数のデバイスのうちの単一デバイスと同期するように構成される、請求項１に記載のシステム。
【請求項９】
前記システムは、複数のデバイスをさらに備え、各々のデバイスは動的言語モデルを含み、
前記複数のデバイスの各々は、当該デバイスに入力されたテキストを表すテキストデータを前記プロセッサに送信するように構成される、請求項１に記載のシステム。
【請求項１０】
前記システムは、複数のデバイスをさらに備え、各々のデバイスは動的言語モデルを含み、
前記複数のデバイスの各々は、当該デバイスに入力されたテキストを表すテキストデータを前記プロセッサに送信するように構成され、
各々のデバイスは、前記累積言語モデルを受信し、かつ、当該デバイスに入力された前記テキストデータを前記プロセッサに送信する前に当該累積言語モデルをその動的言語モデル内にマージする、請求項５に記載のシステム。
【請求項１１】
前記システムは、複数のデバイスをさらに備え、各々のデバイスは動的言語モデルを含み、
前記システムは、与えられた時間に前記複数のデバイスのうちの単一デバイスと同期するように構成され、
前記複数のデバイスの各々は、当該デバイスに入力されたテキストを表すテキストデータを前記プロセッサに送信するように構成され、各々のデバイスは、当該デバイスに関連付けられた前記特定のデルタ言語モデルを受信して当該デルタ言語モデルをその動的言語モデル内にマージするように構成される、請求項７に記載のシステム。
【請求項１２】
各々のデバイスの各々の動的言語モデルは、当該デバイスに入力されたテキストに基づく少なくとも１つのテキスト予想を生成するように構成され、前記複数の動的言語モデルは、同じテキスト入力が与えられるとき、同じ少なくとも１つのテキスト予想を生成することが可能である、請求項９に記載のシステム。
【請求項１３】
前記システムは、サーバを含み、
前記複数のデバイスの各々は、前記サーバから前記少なくとも１つの言語モデルをダウンロードし、前記テキストデータを前記サーバにアップロードするように構成される、請求項９に記載のシステム。
【請求項１４】
前記少なくとも１つの言語モデルは、用語のシーケンスを、各シーケンスに対する発生の頻度と関連付けるデータ構造を含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項１５】
前記少なくとも１つの言語モデルは、用語のシーケンスを、各シーケンスに対する発生の頻度と関連付けるデータ構造を含み、
前記デバイスは、第１の言語モデルと第２の言語モデルとを、
前記第２の言語モデルの前記データ構造内のシーケンスに対する発生の頻度を、前記第１の言語モデルの前記データ構造内の対応するシーケンスに対する発生の頻度に追加し、かつ、
新しいシーケンス及びその対応する発生の頻度を、そのシーケンスが前記第２の言語モデルの前記データ構造にはあるが前記第１の言語モデルの前記データ構造にはない場合、当該第１の言語モデルの当該データ構造に挿入する、
ことによってマージするように構成される、請求項１０に記載のシステム。
【請求項１６】
単一のユーザに関連付けられ、各々が動的言語モデルを含む複数のデバイスに存在する複数の動的言語モデルを同期する方法であって、
ユーザによって１つまたは複数のデバイスに入力されたテキストを表すテキストデータを、同期用の機構において受信するステップと、
前記テキストデータを少なくとも１つの言語モデル内に前記機構を用いて組み込むステップと、
前記複数のデバイスを同期するための前記少なくとも１つの言語モデルを前記機構を用いて提供するステップと
を有する方法。
【請求項１７】
前記テキストデータは、テキストを含み、
前記テキストデータを少なくとも１つの言語モデルに組み込むステップは、前記テキストに対して前記少なくとも１つの言語モデルを訓練するステップを含む、請求項１６に記載の方法。
【請求項１８】
前記テキストデータは、前記ユーザによって入力された前記テキストに対して訓練されたデバイス・デルタ言語モデルを含み、
前記テキストデータを少なくとも１つの言語モデルに組み込むステップは、前記少なくとも１つの言語モデル内に前記デバイス・デルタ言語モデルをマージするステップを含む、請求項１６に記載の方法。
【請求項１９】
前記テキストデータを少なくとも１つの言語モデルに組み込むステップは、前記テキストデータから少なくとも１つの言語モデルを生成するステップ、または、前記テキストデータを少なくとも１つの既存の言語モデル内に組み込むステップを含む、請求項１６に記載の方法。
【請求項２０】
前記テキストデータを少なくとも１つの言語モデルに組み込むステップは、前記テキストデータを単一の言語モデル内に組み込み、累積言語モデルを生成するステップを含む、請求項１６に記載の方法。
【請求項２１】
前記テキストデータは、前記複数のデバイスのいずれかの以前の同期以降に当該デバイスに入力されたテキストを表し、前記テキストデータを少なくとも１つの言語モデルに組み込むステップは、前記テキストデータを前記累積言語モデル内に組み込むステップを含む、請求項２０に記載の方法。
【請求項２２】
前記複数のデバイスの各々は、前記機構と個々に同期される、請求項１６に記載の方法。
【請求項２３】
前記テキストデータを少なくとも１つの言語モデルに組み込むステップは、前記複数のデバイスの各々に対してデルタ言語モデルを、該特定のデルタ言語モデルに関連付けられたデバイス以外の複数のデバイスから前記機構によって受信された前記テキストデータを使用して生成することを含む、請求項１６に記載の方法。
【請求項２４】
前記複数のデバイスの各々は、前記機構と個々に同期され、
前記デルタモデル言語に組み込まれる前記テキストデータは、前記特定のデルタ言語モデルに関連付けられたデバイス以外の複数のデバイスの同期及び／又はその後の同期中に前記機構によって受信された前記テキストデータを含む、請求項２３に記載の方法。
【請求項２５】
前記複数のデバイスの各々が、前記累積言語モデルを受信するステップと、
当該デバイスに入力された前記テキストを表す前記テキストデータを前記機構に送信する前に当該累積言語モデルを当該デバイスに関連付けられた動的言語モデル内にマージするステップと
をさらに有する、請求項２０に記載方法。
【請求項２６】
各々のデバイスが当該デバイスに関連付けられた前記特定のデルタ言語モデルを受信するステップと、
前記デルタ言語モデルを当該デバイスの前記動的言語モデル内にマージするステップと
をさらに有する、請求項２３に記載の方法。
【請求項２７】
前記少なくとも１つの言語モデルは、用語のシーケンスを、各シーケンスに対する発生の頻度と関連付けるデータ構造を含み、
第１の言語モデルと第２の言語モデルとをマージするステップは、
前記第２の言語モデルの前記データ構造内のシーケンスに対する発生の頻度を、前記第１の言語モデルの前記データ構造内の対応するシーケンスに対する発生の頻度に追加するステップと、
新しいシーケンス及びその対応する発生の頻度を、そのシーケンスが前記第２の言語モデルの前記データ構造にはあるが前記第１の言語モデルの前記データ構造にはない場合、当該第１の言語モデルの当該データ構造に挿入するステップと
を含む、請求項１８に記載の方法。
【請求項２８】
機構とデバイスとの間で静的言語データを定期的に同期する方法であって、
前記デバイスの最後の同期中に該デバイスに送信された前記静的言語データを識別するパラメータを前記機構において格納するステップと、
前記デバイスの前記最後の同期以降の前記静的言語データに対する更新を含む１次デルタ言語モデルを前記機構において格納するステップと、
前記デバイスの前記最後の同期中に該デバイスに送信された前記静的言語データと、該デバイスの該最後の同期以降の前記データに対する更新と、を含むバックアップデルタ言語モデルを前記機構において格納するステップと、
前記デバイスによって最後に受信されたデルタ言語モデルを識別する該デバイスからのパラメータを前記機構において受信し、それを前記格納されたパラメータと比較するステップと、
前記格納されたパラメータ及び受信されたパラメータが同一である場合、前記１次デルタ言語モデルを送信する、又は、該格納されたパラメータ及び受信されたパラメータが同一でない場合、前記バックアップデルタ言語モデルを送信するステップと
を含むことを特徴とする方法。
【請求項２９】
プロセッサによって実行されるとき、当該プロセッサに請求項１６に記載の方法を実行させるように構成されるプログラム命令を含む、非一時的なコンピュータ読み取り可能な記録媒体。