【手続補正書】
【提出日】平成20年2月22日(2008.2.22)
【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】
データ処理を円滑に行わせるシステムであって、
データを受け取るコンポーネントと、
前記データの意図を判定し、前記意図に基づいて前記データの少なくとも１つのサブセットを再定式化し、前記再定式化したデータをユーザに自動的に提示するデータマネージャと
を含むことを特徴とするシステム。
【請求項２】
前記データマネージャは、さらに、前記データを分析し、前記データを、関連する特性を持つ１つまたは複数のセットにグループ化し、前記データのセットの少なくとも１つから特徴を抽出してデータサブセットを形成することを特徴とする請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記データマネージャは、メタデータ、特性、内容、文脈、キーワード、履歴、ヒューリスティックス、推論、規則、区切り、時刻、曜日、関連する処理コスト、関連する処理利益、前記データのソースの少なくとも１つを利用して前記データの分析を円滑に行わせることを特徴とする請求項２に記載のシステム。
【請求項４】
前記特徴は、構文構造、構文特性、言語構造、言語特性の１つに少なくとも一部は基づいて抽出されることを特徴とする請求項２に記載のシステム。
【請求項５】
前記言語特徴は、文中に出現する単語、前記文中に出現する単語バイグラム、および前記文中に出現する単語トライグラムの１つまたは複数を含むことを特徴とする請求項４に記載のシステム。
【請求項６】
前記データから抽出された１つまたは複数の特徴から前記データの前記意図を判定する分類器をさらに含むことを特徴とする請求項１に記載のシステム。
【請求項７】
前記分類器は、手動および自動で生成されたデータセットの少なくとも１つによって学習された機械学習分類器であることを特徴とする請求項６に記載のシステム。
【請求項８】
前記分類器は、サポートベクトルマシンおよび知識工学によるコンポーネントの１つであることを特徴とする請求項６に記載のシステム。
【請求項９】
前記データの前記再定式化は、前記データの論理形式を生成すること、および前記意図に基づいて前記論理形式からアクション記述を生成することを含むことを特徴とする請求項１に記載のシステム。
【請求項１０】
前記論理形式は、少なくとも１つの標準化された直示的要素を含むことを特徴とする請求項９に記載のシステム。
【請求項１１】
前記意図に基づいて、質問に自動的に応答すること、要求された情報を返すこと、装置を活動化すること、会議の予定を立てること、プロジェクトを作り直すこと、ユーザに聴覚的に通知すること、前記ユーザに視覚的に通知すること、前記ユーザの予定にアイテムを挿入すること、前記ユーザに連絡をとること、前記ユーザの予定事項リストに前記アイテムを加えることの少なくとも１つを含むアクションを実行することをさらに含むことを特徴とする請求項１に記載のシステム。
【請求項１２】
前記再定式化されたデータは、ユーザのタスクリストに自動的に挿入されるユーザタスクを表すことを特徴とする請求項１に記載のシステム。
【請求項１３】
前記データは、電子メール、文書、音声ファイル、または画像であることを特徴とする請求項１に記載のシステム。
【請求項１４】
前記意図は、確率、信頼水準、パーセント、２値の１つとして表されることを特徴とする請求項１に記載のシステム。
【請求項１５】
前記意図と、デフォルト値、ユーザ定義の閾値および知能生成による閾値の１つとの比較に基づいて、再定式化し、前記ユーザに前記再定式化を提示すべきかどうか判定する閾値コンポーネントをさらに含むことを特徴とする請求項１に記載のシステム。
【請求項１６】
メッセージに自動的に応答するシステムであって、
受け取ったメッセージを吟味して前記メッセージの１つまたは複数の異種の部分を区別する分析器と、
前記各部分をそれぞれのビンに区分するパーサと、
前記ビンの少なくとも１つから文を取り出す抽出器と、
前記文から前記メッセージの意図を判定する分類器と、
前記文を、前記意図を示すデータのセットに変換し、前記データのセットをユーザに提示する再定式化器と
を含むことを特徴とするシステム。
【請求項１７】
前記メッセージは、電子メール、文書、音声または画像であることを特徴とする請求項１６に記載のシステム。
【請求項１８】
特徴を獲得するのに利用される前記ビンは、前記受け取ったメッセージのメッセージ本文を含むことを特徴とする請求項１６に記載のシステム。
【請求項１９】
前記分類器は、前記メッセージがタスクを含む確率を生成することを特徴とする請求項１６に記載のシステム。
【請求項２０】
前記再定式化器は、前記識別された文の論理表現を生成することを特徴とする請求項１６に記載のシステム。
【請求項２１】
前記論理表現は、タスク記述を生成するのに利用されることを特徴とする請求項２０に記載のシステム。
【請求項２２】
前記タスク記述は、ユーザのタスクリストに自動的に加えられることを特徴とする請求項２１に記載のシステム。
【請求項２３】
前記意図を示す前記データのセットは、単語、語句、断片または文であることを特徴とする請求項１６に記載のシステム。
【請求項２４】
前記意図を示す前記データのセットは、特徴間の意味関係および構文関係を含むことを特徴とする請求項１６に記載のシステム。
【請求項２５】
前記分類器は、注釈付きのデータのセットを用いて学習されることを特徴とする請求項１６に記載のシステム。
【請求項２６】
前記再定式化器は、直示的要素を非直示的要素で置換することを特徴とする請求項１６に記載のシステム。
【請求項２７】
データ処理を円滑に行わせるコンピュータで実施される方法であって、
データを受け入れること、
前記データを分析して関連する意図を判定すること、
前記データの少なくとも一部を再定式化して前記意図の記述を生成すること、および
前記記述をユーザに提示すること
を含むことを特徴とする方法。
【請求項２８】
前記分析を機械学習分類器に提供して、前記データに応答すべきかどうかを示す確率を生成することをさらに含むことを特徴とする請求項２７に記載の方法。
【請求項２９】
前記分類器は、手動および自動で生成されたデータのセットの少なくとも１つによって学習されることを特徴とする請求項２８に記載の方法。
【請求項３０】
前記分類器は、サポートベクトルマシンおよび抽出された特徴を考察する命令セットの１つであることを特徴とする請求項２８に記載の方法。
【請求項３１】
前記再定式化は、前記データの論理形式を生成し、それを変換して前記記述を生成することを含むことを特徴とする請求項２７に記載の方法。
【請求項３２】
構文構造、構文特性、言語構造、言語特性の１つに少なくとも一部は基づいて前記データから特徴を抽出することをさらに含むことを特徴とする請求項２７に記載の方法。
【請求項３３】
メッセージ処理を円滑に行わせるコンピュータで実施される方法であって、
メッセージを類似関係の部分のグループに区分すること、
前記グループの少なくとも１つから顕著な特徴を抽出すること、
前記抽出した特徴から意図を計算すること、
前記意図に基づいて前記特徴から論理表現を生成すること、および
前記表現を変換して、ユーザに提供するための、前記データに応答することに関連するアクションの記述を生成すること
を含むことを特徴とする方法。
【請求項３４】
前記グループを、ヘッダ、メッセージ本文および前記メッセージの挨拶に関連付けられるものとして特徴の識別をすることをさらに含むことを特徴とする請求項３３に記載の方法。
【請求項３５】
前記表現は、前記メッセージのテキスト中の構成要素間の意味関係および構文関係を含むことを特徴とする請求項３３に記載の方法。
【請求項３６】
各文を再定式化して、前記意図を示す単語、文、語句、および段落を生成することを特徴とする請求項３３に記載の方法。
【請求項３７】
関連する意図に基づいてデータ処理を円滑に行わせるコンピュータ実行可能コンポーネントを格納するコンピュータ可読媒体であって、
データを受け取るコンポーネントと、
前記データの意図を判定するコンポーネントと、
前記意図に基づいて前記データの少なくとも一部を再定式化するコンポーネントと、
ユーザインターフェイスで前記再定式化されたデータをユーザに提供するコンポーネントと
を含むことを特徴とするコンピュータ可読媒体。
【請求項３８】
受け取ったデータの意図を判定する手段と、
前記データを再定式化して前記意図の表現を生成する手段と、
前記表現をユーザに提示する手段と
を含むことを特徴とするデータ処理システム。