【手続補正書】
【提出日】平成19年12月18日(2007.12.18)
【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】
コンピュータ実行可能なコンポーネントを有するコンピュータ可読媒体であって、該コンポーネントは、ノード生成器、文書割当器、ツリーマネージャ、文書ソータを含み、
（ａ）該ノード生成器は、１組の訓練文書に基づいた訓練用語のリストを受信し、第１の確率の組を含む第１の兄弟ノードを生成し、第２の確率の組を含む第２の兄弟ノードを生成するように構成され、前記第１の確率の組は、前記訓練用語のリスト内の用語ごとに、前記用語が文書に出現する確率を含み、前記第２の確率の組は、前記訓練用語のリスト内の用語ごとに、前記用語が文書に出現する確率を含み、前記第１及び第２の兄弟ノードは、親ノードを分割して生成されるものであり、
（ｂ）該文書割当器は、前記第１および第２の確率の組に基づいて、前記１組の訓練文書の各文書を、前記第１の兄弟ノード、前記第２の兄弟ノード、およびヌルセットから成るグループのうちの少なくとも１つに関連付けるように構成され、前記文書は第１の文書セットを形成する前記第１の兄弟ノードに関連付けられ、前記文書は第２の文書セットを形成する前記第２の兄弟ノードに関連付けられるものであり、
（ｃ）該ツリーマネージャは、前記第１の文書セットおよび第２の文書セットのうちの少なくとも一方を前記ノード生成器に接続して、前記ノード生成器および前記文書割当器の再帰的性能に基づいて、複数の兄弟ノードの階層を含むバイナリツリーデータ構造を作成するように構成され、
（ｄ）該文書ソータは、新しい文書を、前記ノードと関連付けられた確率の各組に基づいて前記複数の兄弟ノードのうちの少なくとも１つのノードに関連付けるように構成され、前記ツリーマネージャが、該文書ソータによるアクセスのための前記バイナリツリーデータ構造を格納している、
コンピュータ可読媒体。
【請求項２】
請求項１に記載のコンピュータ可読媒体において、前記文書ソータは、前記新しい文書と前記第１および第２の兄弟ノードのそれぞれとの間の統計距離を比較する、コンピュータ可読媒体。
【請求項３】
請求項１に記載のコンピュータ可読媒体であって、前記１組の訓練文書を受信し、前記１組の訓練文書内の前記文書の少なくとも一部分に出現する用語に基づいて前記訓練用語のリストを生成するように構成されている用語生成器をさらに含む、コンピュータ可読媒体。
【請求項４】
請求項３に記載のコンピュータ可読媒体において、前記用語生成器は、前記文書の少なくとも一部分に出現する前記用語の出現頻度に基づいて前記訓練用語のリストを生成する、コンピュータ可読媒体。
【請求項５】
請求項３に記載のコンピュータ可読媒体において、前記用語生成器は、予め定められた排除用語のリストを考慮に入れる、コンピュータ可読媒体。
【請求項６】
請求項１に記載のコンピュータ可読媒体において、前記ノード生成器は、前記第１および第２の確率の組に基づいて第１および第２のノードに関連付けられた訓練文書のすべてについての尤度を最大にすることに基づいて、前記第１および第２の確率の組を決定する、コンピュータ可読媒体。
【請求項７】
請求項６に記載のコンピュータ可読媒体において、前記ノード生成器は、期待値最大化アルゴリズムに基づいて前記尤度を最大にする、コンピュータ可読媒体。
【請求項８】
請求項１に記載のコンピュータ可読媒体において、前記文書割当器は、前記１組の訓練文書の各文書と、前記第１のノードおよび前記第２のノードのそれぞれとの間の統計距離値を決定する、コンピュータ可読媒体。
【請求項９】
請求項８に記載のコンピュータ可読媒体において、前記文書割当器は、前記文書と前記第１のノードとの間の前記決定された距離値が予め定められた閾値を下回る場合、前記１組の訓練文書の文書を前記第１のノードに関連づける、コンピュータ可読媒体。
【請求項１０】
請求項８に記載のコンピュータ可読媒体において、前記距離値はＫｌ ｄｉｖｅｒｇｅｎｃｅ値である、コンピュータ可読媒体。
【請求項１１】
コンピュータによる実施方法であって、該方法は、
（ａ）１組の訓練文書に基づいてバイナリ分類ツリーを作成するステップであって、前記バイナリ分類ツリーの各ノードは用語のリストに関連付けられ、前記各用語のリスト内の各用語が当該用語が前記ノードに与えられた文書に出現する確率に関連付けられ、最初にルートノードが作成されて、それが次にバイナリ分類ツリーの子ノードの作成に使用され、前記子ノードは、各親ノードを分割して作成され、前記バイナリ分類ツリーは、新しい文書を前記バイナリ分類ツリーのノードと関連付けるために格納される、ステップと、
（ｂ）新しい文書を当該文書と前記ノードとの間の距離値に基づいて前記バイナリツリーの少なくとも１つのノードに関連付けるステップと
を含む、方法。
【請求項１２】
請求項１１に記載の方法において、前記バイナリ分類ツリーを作成するステップは、前記１組の訓練文書内の各文書が前記バイナリ分類ツリーの２つの兄弟ノードのそれぞれに関連付けられている前記用語のリストによって生成される尤度を最大にする期待値最大化アルゴリズムに基づいて文書に出現する前記用語の各確率を決定するステップを含む、方法。
【請求項１３】
請求項１１に記載の方法において、前記距離値はＫｌ ｄｉｖｅｒｇｅｎｃｅに基づいて決定される、方法。
【請求項１４】
請求項１３に記載の方法において、前記新しい文書は距離閾値を下回るＫｌｄｉｖｅｒｇｅｎｃｅを有するノードに関連付けられている、方法。
【請求項１５】
請求項１３に記載の方法において、前記新しい文書を関連付けるステップは、前記新しい文書を、パスを有するノードであって前記パスにわたって最も小さいＫｌｄｉｖｅｒｇｅｎｃｅを有するノードに関連付けるステップを含む、方法。
【請求項１６】
請求項１１に記載の方法において、前記バイナリ分類ツリーを作成するステップは、前記用語のリストに関連付けられている前記ノードの親ノードに関連付けられている前記用語のリストに基づいてノードに関連付けられる用語の各リストを決定するステップを含む、方法。
【請求項１７】
請求項１１に記載の方法において、前記バイナリ分類ツリーを作成するステップは、前記１組の訓練文書の少なくとも一部分を第１の子ノード、第２の子ノード、およびヌルセットのうちの少なくとも１つに関連付けるステップを含む、方法。
【請求項１８】
請求項１７に記載の方法において、前記訓練文書の少なくとも一部分を関連付けるステップは、各用語が前記第１の子ノードに関連付けられる各確率、および各用語が前記第２の子ノードに関連付けられる各確率に基づくものである、方法。
【請求項１９】
コンピュータ実行可能命令を有するコンピュータ可読媒体であって、該コンピュータ実行可能命令は、
（ａ）文書にアクセスするステップと、
（ｂ）１組の訓練用語が前記文書に出現する第１の確率に基づいて、前記文書と２つの兄弟ノードのうちの第１のものとの間の第１の距離値を決定するステップと、
（ｃ）前記１組の訓練用語が前記文書に出現する第２の確率に基づいて、前記文書と２つの兄弟ノードのうちの第２のものとの間の第２の距離値を決定し、前記２つの兄弟ノードは、親ノードを分割して作成される、ステップと、
（ｄ）前記第１の距離値が距離閾値を下回る場合、２つの子ノードが２つの兄弟ノードのうちの第１のものに関連付けられているかどうかを決定するステップと、
（ｅ）２つの子ノードが２つの兄弟ノードのうちの第１のものに関連付けられている場合、前記文書と前記２つの子ノードのうちの前記第１のものとの間の第３の距離値を決定し、前記文書と前記第２の子ノードのうちの第２のものとの間の第４の距離値を決定するステップと、
（ｆ）２つの子ノードが２つの兄弟ノードのうちの第１のものに関連付けられている場合、前記第３の距離値および前記第４の距離値に基づいて前記文書を前記第１および第２の子ノードのうちの少なくとも一方に関連付け、前記親ノード、２つの兄弟ノード、２つの子ノードのツリー表現が、分類に使用されるためにメモリに格納されているステップと、
（ｇ）新しい文書を、該文書の用語及び前記ツリー表現における各ノードと関連付けられた確率の組に基づき、前記２つの兄弟ノードの一方、又は、前記２つの子ノードの一方に分類するステップ、
を含む、コンピュータ可読媒体。
【請求項２０】
請求項１９に記載のコンピュータ可読媒体において、前記第１の距離値を決定するステップは、前記文書と２つの兄弟ノードのうちの第１のものとの間の第１のＫｌｄｉｖｅｒｇｅｎｃｅを決定するステップを含み、前記第２の距離値を決定するステップは、前記文書と２つの兄弟ノードのうちの第２のものとの間の第２のＫｌｄｉｖｅｒｇｅｎｃｅを決定するステップを含む、コンピュータ可読媒体。
【請求項２１】
請求項１９に記載のコンピュータ可読媒体において、前記距離閾値は、前記第２の距離値である、コンピュータ可読媒体。
【請求項２２】
請求項１９に記載のコンピュータ可読媒体において、前記距離閾値は、予め定められたエントロピ値である、コンピュータ可読媒体。
【請求項２３】
請求項１９に記載のコンピュータ可読媒体であって、前記第２の距離値が、前記距離閾値を下回るかどうかを決定し、他の２つの子ノードが２つの兄弟ノードのうちの第２のものに関連付けられているかどうかを決定するステップをさらに含む、コンピュータ可読媒体。
【請求項２４】
請求項２３に記載のコンピュータ可読媒体であって、他の２つの子ノードが、２つの兄弟ノードのうちの第２のものに関連付けられている場合、前記文書と前記他の２つの子ノードのうちの第１のものとの間の第５の距離値を決定し、前記文書と前記他の２つの子ノードのうちの第２のものとの間の第６の距離値を決定するステップをさらに含む、コンピュータ可読媒体。
【請求項２５】
請求項２３に記載のコンピュータ可読媒体であって、他の２つの子ノードが、２つの兄弟ノードのうちの第２のものに関連付けられていない場合、前記文書を２つの兄弟ノードのうちの第２のものに関連付けるステップをさらに含む、コンピュータ可読媒体。
【請求項２６】
請求項１９に記載のコンピュータ可読媒体であって、２つの子ノードが、２つの兄弟ノードのうちの第１のものに関連付けられていない場合、前記文書を２つの兄弟ノードのうちの第１のものに関連付けるステップをさらに含む、コンピュータ可読媒体。
【請求項２７】
請求項１９に記載のコンピュータ可読媒体において、前記第１および第２の距離値のいずれも前記距離閾値を下回らない場合、前記文書を２つの兄弟ノードのうちの前記第１および第２のものの親ノードに関連付けるステップをさらに含む、コンピュータ可読媒体。
【請求項２８】
コンピュータによる実施方法であって、該方法は、
（ａ）用語のリストをそれぞれ含む１組の訓練文書を受信するステップと、
（ｂ）前記用語のリストに列挙された前記用語の少なくとも一部分から第１の組の訓練用語を選択するステップと、
（ｃ）前記訓練用語ごとに、前記訓練用語が任意の文書に出現する第１の確率を生成し、その確率を第１のノードに関連付けるステップと、
（ｄ）前記訓練用語ごとに、前記訓練用語が任意の文書に出現する第２の確率を生成し、その確率を第２のノードに関連付けるステップと、
（ｅ）前記訓練用語ごとの前記第１および第２の確率に基づいて、前記用語のリストの各々を、前記第１のノード、前記第２のノード、およびヌルセットから成る前記グループのうちの少なくとも１つに関連付けるステップと、
（ｆ）前記第１のノードに関連付けられている前記用語のリストに列挙された前記用語の少なくとも一部分から第２の組の訓練用語を形成するステップと、
（ｇ）前記第２の組の訓練用語内の前記訓練用語ごとに、前記訓練用語が任意の文書に出現する第３の確率を生成し、その確率を第３のノードに関連付け、前記第３のノードは、前記第１のノードを分割することにより生成される、ステップと、
（ｈ）前記第２の組の訓練用語内の前記訓練用語ごとに、前記訓練用語が任意の文書に出現する第４の確率を生成し、その確率を第４のノードに関連付け、前記第４のノードは、前記第２のノードを分割することにより生成される、ステップと、
（ｉ）訓練用語ごとの前記第３および第４の確率に基づいて、用語の各リストを、前記第３のノード、前記第４のノード、および前記ヌルセットから成る前記グループのうちの少なくとも１つに関連付け、前記第１のノード、第２のノード、第３のノード、及び第４のノードのツリー表現をメモリに格納するステップと
（ｊ）新しい文書を、該文書の用語及び前記ツリー表現における各ノードと関連付けられた確率の組に基づき、前記第１のノード、第２のノード、第３のノード、又は、第４のノードに分類するステップと
を含む、方法。
【請求項２９】
請求項２８に記載の方法において、前記用語の前記確率を生成するステップは、前記用語のリストの各々が前記バイナリツリーの層の第１のノードおよび第２のノードの少なくとも一方にある前記確率を最大にするステップを含む、方法。
【請求項３０】
請求項２８に記載の方法において、前記新しい文書を割り当てるステップは、前記新しい文書に出現する用語の新しいリストを生成し、各用語が前記ツリーの各ノードに関連付けられる前記確率に基づいて前記ツリーを歩くステップを含む、方法。