(57)【要約】  本開示は知識ベースの構築方法及び装置に関する。前記知識ベースの構築方法は、テキストコーパスを取得し、事前設定の属性記述モードによってテキストコーパスに、事前設定の実体集合における実体の属性情報を含む第１情報が含まれているか否かを判断することと、テキストコーパスに第１情報が含まれていると確定された場合、第１情報を抽出し、第１情報と第１情報に対応する実体に基づいて知識ベースを構築することとを含む。本開示の実施例は、知識ベースの構築過程に手作業による知識マイニングの必要がなく、省力化し且つ知識ベースの構築スピードを向上している。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
知識ベースの構築方法であって、
テキストコーパスを取得し、事前設定の属性記述モードによって前記テキストコーパスに、事前設定の実体集合における実体の属性情報を含む第１情報が含まれているか否かを判断することと、
前記テキストコーパスに前記第１情報が含まれていると確定された場合、前記第１情報を抽出し、前記第１情報と前記第１情報に対応する実体に基づいて前記知識ベースを構築することと、
を含むことを特徴とする知識ベースの構築方法。
【請求項２】
前記事前設定の属性記述モードには前記テキストコーパスに前記第１情報が含まれているか否かを確定するための語彙、文型又は両者の組み合わせが含まれ、
前記事前設定の属性記述モードによって前記テキストコーパスに第１情報が含まれているか否かを判断することは、
固有表現抽出アルゴリズムに基づき、前記テキストコーパスから前記事前設定の実体集合における実体を含む第１文の集合を選別することと、
前記事前設定の属性記述モードにおける前記語彙、文型又は両者の組み合わせに基づき、前記第１文の集合から、事前設定の実体集合における前記実体の属性情報を含む候補の第１情報を取得することと、
前記候補の第１情報の表示回数を統計し、前記候補の第１情報の表示回数が事前設定の閾値より大きい場合、前記候補の第１情報を前記第１情報と確定することとを含むことを特徴とする請求項１に記載の知識ベースの構築方法。
【請求項３】
前記事前設定の属性記述モードには、前記テキストコーパスに前記第１情報が含まれているか否かを確定するための語彙、文型又は両者の組み合わせが含まれ、
前記事前設定の属性記述モードによって前記テキストコーパスに第１情報が含まれているか否かを判断することは、
固有表現抽出アルゴリズムに基づき、前記テキストコーパスから前記事前設定の実体集合における実体を含む第１文の集合を選別することと、
前記事前設定の属性記述モードによって前記第１文の集合から、前記実体の属性情報を含む複数の候補の第１情報を取得することと、
前記第１文の集合に含まれた前記実体及びそれに対応する複数の候補の第１情報を二次元配列集合に構成させることと、
各候補の第１情報の表示回数を統計し、前記二次元配列集合から表示回数が事前設定の閾値より小さい候補の第１情報が所在する二次元配列を削除し、現在の二次元配列集合に含まれている二次元配列要素に基づいて前記第１情報と確定することとを含むことを特徴とする請求項１に記載の知識ベースの構築方法。
【請求項４】
前記事前設定の属性記述モードと前記第１情報に基づき、前記テキストコーパスに、前記第１情報の属性情報を含む第２情報が含まれているか否かを確定することと、
前記テキストコーパスに前記第２情報が含まれていると確定された場合、前記第２情報を抽出し、前記第１情報、前記第２情報と前記第１情報に対応する実体に基づいて前記知識ベースを更新することとをさらに含むことを特徴とする請求項１〜３のいずれかに記載の知識ベースの構築方法。
【請求項５】
前記事前設定の属性記述モードと前記第１情報に基づき、前記テキストコーパスに第２情報が含まれているか否かを確定することは、
前記事前設定の属性記述モードに基づき、前記テキストコーパスから前記第１情報を含む第２文の集合を取得することと、
前記第２文の集合に数値型の実体が含まれる場合、前記数値型の実体を候補の第２情報として抽出することと、
前記実体、前記第１情報と前記候補の第２情報を三次元配列集合に構成させることと、
現在の三次元配列集合における各実体の各第１情報に対し、対応する各候補の第２情報の表示回数を統計し、表示回数が最も多い候補の第２情報を現在の実体の現在の第１情報の第２情報と確定することとを含むことを特徴とする請求項４に記載の知識ベースの構築方法。
【請求項６】
前記事前設定の属性記述モードには、＊含有量、＊を＜＃ＮＵＭ＞グラム＜含有する｜含む＞、＊＜には｜の中には＞＊＜が含有されている｜が含まれている｜が大量に含まれている＞のうちの一種類又は複数種類が含まれ、＊は任意の文字列にマッチングするためのワイルドカード文字、｜は「又は」を表示する符号、＜＃ＮＵＭ＞は数字文字列にマッチングするための符号であり、＜、＞は対になって現れ、複数の類義語を含むためのものであることを特徴とする請求項１〜３、５のいずれかに記載の知識ベースの構築方法。
【請求項７】
知識ベースの構築装置であって、
テキストコーパスを取得し、前記事前設定の属性記述モードによって前記テキストコーパスに、事前設定の実体集合における実体の属性情報を含む第１情報が含まれているか否かを判断するように構成された取得判断モジュールと、
前記取得判断モジュールにより前記テキストコーパスに前記第１情報が含まれていると確定された場合、前記第１情報を抽出し、前記第１情報と前記第１情報に対応する実体に基づいて前記知識ベースを構築するように構成された第１確定抽出添加モジュールと、
を含むことを特徴とする知識ベースの構築装置。
【請求項８】
前記事前設定の属性記述モードには前記テキストコーパスに前記第１情報が含まれているか否かを確定するための語彙、文型又は両者の組み合わせが含まれ、
前記取得判断モジュールは、
固有表現抽出アルゴリズムに基づき、前記テキストコーパスから前記事前設定の実体集合における実体を含む第１文の集合を選別するように構成された選別サブモジュールと、
前記事前設定の属性記述モードにおける前記語彙、文型又は両者の組み合わせに基づいて前記選別サブモジュールにより選別された前記第１文の集合から、事前設定の実体集合における前記実体の属性情報を含む候補の第１情報を取得するように構成された取得サブモジュールと、
前記取得サブモジュールにより取得した前記候補の第１情報の表示回数を統計し、前記候補の第１情報の表示回数が事前設定の閾値より大きい場合、前記候補の第１情報を前記第１情報と確定するように構成された統計確定サブモジュールとを含むことを特徴とする請求項７に記載の知識ベースの構築装置。
【請求項９】
前記事前設定の属性記述モードには前記テキストコーパスに前記第１情報が含まれているか否かを確定するための語彙、文型又は両者の組み合わせが含まれ、
前記取得判断モジュールは、
固有表現抽出アルゴリズムに基づき、前記テキストコーパスから前記事前設定の実体集合における実体を含む第１文の集合を選別するように構成された選別サブモジュールと、
前記事前設定の属性記述モードによって前記選別サブモジュールにより選別された前記第１文の集合から、前記実体の属性情報を含む複数の候補の第１情報を取得するように構成された取得サブモジュールと、
前記第１文の集合に含まれた前記実体及びそれに対応する前記取得サブモジュールにより取得した複数の候補の第１情報を二次元配列集合に構成させるように構成された構成サブモジュールと、
各候補の第１情報の表示回数を統計し、前記構成サブモジュールにより構成された前記二次元配列集合から表示回数が事前設定の閾値より小さい候補の第１情報が所在する二次元配列を削除し、現在の二次元配列集合に含まれている二次元配列要素に基づいて前記第１情報と確定するように構成された統計削除確定サブモジュールとを含むことを特徴とする請求項７に記載の知識ベースの構築装置。
【請求項１０】
前記事前設定の属性記述モードと前記第１情報に基づき、前記テキストコーパスに、前記第１情報の属性情報を含む第２情報が含まれているか否かを確定するように構成された確定モジュールと、
前記確定モジュールにより前記テキストコーパスに前記第２情報が含まれていると確定された場合、前記第２情報を抽出し、前記第１情報、前記第２情報と前記第１情報に対応する実体に基づいて前記知識ベースを更新するように構成された第２確定抽出添加モジュールとをさらに含むことを特徴とする請求項７〜９のいずれかに記載の知識ベースの構築装置。
【請求項１１】
前記確定モジュールは、
前記事前設定の属性記述モードに基づき、前記テキストコーパスから前記第１情報を含む第２文の集合を取得するように構成された取得サブモジュールと、
前記第２文の集合に数値型の実体が含まれる場合、前記数値型の実体を候補の第２情報として抽出するように構成された抽出サブモジュールと、
前記実体、前記第１情報と前記抽出サブモジュールにより抽出された前記候補の第２情報を三次元配列集合に構成させるように構成された構成サブモジュールと、
前記構成サブモジュールにより構成された現在の三次元配列集合における各実体の各第１情報に対し、対応する各候補の第２情報の表示回数を統計し、表示回数が最も多い候補の第２情報を現在の実体の現在の第１情報の第２情報と確定するように構成された統計確定サブモジュールとを含むことを特徴とする請求項１０に記載の知識ベースの構築装置。
【請求項１２】
前記事前設定の属性記述モードには、＊含有量、＊を＜＃ＮＵＭ＞グラム＜含有する｜含む＞、＊＜には｜の中には＞＊＜が含有されている｜が含まれている｜が大量に含まれている＞のうちの一種類又は複数種類が含まれ、＊は任意の文字列にマッチングするためのワイルドカード文字、｜は「又は」を表示する符号、＜＃ＮＵＭ＞は数字文字列にマッチングするための符号であり、＜、＞は対になって現れ、複数の類義語を含むためのものであることを特徴とする請求項７〜９、１１のいずれかに記載の知識ベースの構築装置。
【請求項１３】
知識ベースの構築装置であって、
テキストコーパスを取得し、事前設定の属性記述モードによって前記テキストコーパスに、事前設定の実体集合における実体の属性情報を含む第１情報が含まれているか否かを判断し、
前記テキストコーパスに前記第１情報が含まれていると確定された場合、前記第１情報を抽出し、前記第１情報と前記第１情報に対応する実体に基づいて前記知識ベースを構築するように構成されたプロセッサと、
プロセッサの実行可能なコマンドを記憶するためのメモリと、
を含むことを特徴とする知識ベースの構築装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本願は出願番号２０１５１０５１５８８７．２、出願日２０１５年０８月２０日である中国特許出願に基づいて提出され、該中国特許出願の優先権を主張し、該中国特許出願の全ての内容はここで参考として本願に引用される。
【０００２】
本開示は人工知能技術分野に関し、特に知識ベースの構築方法及び装置に関する。
【背景技術】
【０００３】
固有表現抽出（Ｎａｍｅｄ  Ｅｎｔｉｔｙ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ、ＮＥＲと略称する）は、「固有名認識」とも呼ばれ、テキストにおいて主に人名、地名、機構名、固有名詞等を含む特定の意義を有する実体を識別することを指す。
【０００４】
食物の栄養価値とは特別な固有表現であり、栄養成分名及びその含有量、例えば「炭水化物」、「２０グラム」を含む。
【０００５】
現在、フォーラム、伝言、ブログ、ニュースや百科には一部食物の栄養価値がよく紹介されており、これらのデータは食物の栄養価値知識ベースの構築に対し高い価値を有する。ただし、手作業による知識マイニングには、多大な人的資源の消費を要し、知識ベースの構築スピードも遅い。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本開示の実施例は、手作業による知識ベースの構築において人的資源の無駄遣いとスピードが遅いという問題を解決するために、知識ベースの構築方法及び装置を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本開示の実施例の第１態様によれば、
テキストコーパスを取得し、事前設定の属性記述モードによって前記テキストコーパスに、事前設定の実体集合における実体の属性情報を含む第１情報が含まれているか否かを判断することと、
前記テキストコーパスに前記第１情報が含まれていると確定された場合、前記第１情報を抽出し、前記第１情報と前記第１情報に対応する実体に基づいて前記知識ベースを構築することとを含む知識ベースの構築方法を提供する。
【０００８】
一実施例において、前記事前設定の属性記述モードには前記テキストコーパスに前記第１情報が含まれているか否かを確定するための語彙、文型又は両者の組み合わせが含まれ、
前記事前設定の属性記述モードによって前記テキストコーパスに第１情報が含まれているか否かを判断することは、
固有表現抽出アルゴリズムに基づき、前記テキストコーパスから前記事前設定の実体集合における実体を含む第１文の集合を選別することと、
前記事前設定の属性記述モードにおける前記語彙、文型又は両者の組み合わせに基づき、前記第１文の集合から、事前設定の実体集合における前記実体の属性情報を含む候補の第１情報を取得することと、
前記候補の第１情報の表示回数を統計し、前記候補の第１情報の表示回数が事前設定の閾値より大きい場合、前記候補の第１情報を前記第１情報と確定することとを含む。
【０００９】
一実施例において、前記事前設定の属性記述モードには、前記テキストコーパスに前記第１情報が含まれているか否かを確定するための語彙、文型又は両者の組み合わせが含まれ、
前記事前設定の属性記述モードによって前記テキストコーパスに第１情報が含まれているか否かを判断することは、
固有表現抽出アルゴリズムに基づき、前記テキストコーパスから前記事前設定の実体集合における実体を含む第１文の集合を選別することと、
前記事前設定の属性記述モードによって前記第１文の集合から、前記実体の属性情報を含む複数の候補の第１情報を取得することと、
前記第１文の集合に含まれた前記実体及びそれに対応する複数の候補の第１情報を二次元配列集合に構成させることと、
各候補の第１情報の表示回数を統計し、前記二次元配列集合から表示回数が事前設定の閾値より小さい候補の第１情報が所在する二次元配列を削除し、現在の二次元配列集合に含まれている二次元配列要素に基づいて前記第１情報と確定することとを含む。
【００１０】
一実施例において、前記方法は、
前記事前設定の属性記述モードと前記第１情報に基づき、前記テキストコーパスに、前記第１情報の属性情報を含む第２情報が含まれているか否かを確定することと、
前記テキストコーパスに前記第２情報が含まれていると確定された場合、前記第２情報を抽出し、前記第１情報、前記第２情報と前記第１情報に対応する実体に基づいて前記知識ベースを更新することとをさらに含む。
【００１１】
一実施例において、前記事前設定の属性記述モードと前記第１情報に基づき、前記テキストコーパスに第２情報が含まれているか否かを確定することは、
前記事前設定の属性記述モードに基づき、前記テキストコーパスから前記第１情報を含む第２文の集合を取得することと、
前記第２文の集合に数値型の実体が含まれる場合、前記数値型の実体を候補の第２情報として抽出することと、
前記実体、前記第１情報と前記候補の第２情報を三次元配列集合に構成させることと、
現在の三次元配列集合における各実体の各第１情報に対し、対応する各候補の第２情報の表示回数を統計し、表示回数が最も多い候補の第２情報を現在の実体の現在の第１情報の第２情報と確定することとを含む。
【００１２】
一実施例において、前記事前設定の属性記述モードには、＊含有量、＊を＜＃ＮＵＭ＞グラム＜含有する｜含む＞、＊＜には｜の中には＞＊＜が含有されている｜が含まれている｜が大量に含まれている＞のうちの一種類又は複数種類が含まれ、＊は任意の文字列にマッチングするためのワイルドカード文字、｜は「又は」を表示する符号、＜＃ＮＵＭ＞は数字文字列にマッチングするための符号であり、＜、＞は対になって現れ、複数の類義語を含むためのものである。
【００１３】
本開示の実施例の第２態様によれば、
テキストコーパスを取得し、前記事前設定の属性記述モードによって前記テキストコーパスに、事前設定の実体集合における実体の属性情報を含む第１情報が含まれているか否かを判断するように構成された取得判断モジュールと、
前記取得判断モジュールにより前記テキストコーパスに前記第１情報が含まれていると確定された場合、前記第１情報を抽出し、前記第１情報と前記第１情報に対応する実体に基づいて前記知識ベースを構築するように構成された第１確定抽出添加モジュールとを含む知識ベースの構築装置を提供する。
【００１４】
一実施例において、前記事前設定の属性記述モードには前記テキストコーパスに前記第１情報が含まれているか否かを確定するための語彙、文型又は両者の組み合わせが含まれ、
前記取得判断モジュールは、
固有表現抽出アルゴリズムに基づき、前記テキストコーパスから前記事前設定の実体集合における実体を含む第１文の集合を選別するように構成された選別サブモジュールと、
前記事前設定の属性記述モードにおける前記語彙、文型又は両者の組み合わせに基づいて前記選別サブモジュールにより選別された前記第１文の集合から、事前設定の実体集合における前記実体の属性情報を含む候補の第１情報を取得するように構成された取得サブモジュールと、
前記取得サブモジュールにより取得した前記候補の第１情報の表示回数を統計し、前記候補の第１情報の表示回数が事前設定の閾値より大きい場合、前記候補の第１情報を前記第１情報と確定するように構成された統計確定サブモジュールとを含む。
【００１５】
一実施例において、前記事前設定の属性記述モードには前記テキストコーパスに前記第１情報が含まれているか否かを確定するための語彙、文型又は両者の組み合わせが含まれ、
前記取得判断モジュールは、
固有表現抽出アルゴリズムに基づき、前記テキストコーパスから前記事前設定の実体集合における実体を含む第１文の集合を選別するように構成された選別サブモジュールと、
前記事前設定の属性記述モードによって前記選別サブモジュールにより選別された前記第１文の集合から、前記実体の属性情報を含む複数の候補の第１情報を取得するように構成された取得サブモジュールと、
前記第１文の集合に含まれた前記実体及びそれに対応する前記取得サブモジュールにより取得した複数の候補の第１情報を二次元配列集合に構成させるように構成された構成サブモジュールと、
各候補の第１情報の表示回数を統計し、前記構成サブモジュールにより構成された前記二次元配列集合から表示回数が事前設定の閾値より小さい候補の第１情報が所在する二次元配列を削除し、現在の二次元配列集合に含まれている二次元配列要素に基づいて前記第１情報と確定するように構成された統計削除確定サブモジュールとを含む。
【００１６】
一実施例において、前記装置は、
前記事前設定の属性記述モードと前記第１情報に基づき、前記テキストコーパスに、前記第１情報の属性情報を含む第２情報が含まれているか否かを確定するように構成された確定モジュールと、
前記確定モジュールにより前記テキストコーパスに前記第２情報が含まれていると確定された場合、前記第２情報を抽出し、前記第１情報、前記第２情報と前記第１情報に対応する実体に基づいて前記知識ベースを更新するように構成された第２確定抽出添加モジュールとをさらに含む。
【００１７】
一実施例において、前記確定モジュールは、
前記事前設定の属性記述モードに基づき、前記テキストコーパスから前記第１情報を含む第２文の集合を取得するように構成された取得サブモジュールと、
前記第２文の集合に数値型の実体が含まれる場合、前記数値型の実体を候補の第２情報として抽出するように構成された抽出サブモジュールと、
前記実体、前記第１情報と前記抽出サブモジュールにより抽出された前記候補の第２情報を三次元配列集合に構成させるように構成された構成サブモジュールと、
前記構成サブモジュールにより構成された現在の三次元配列集合における各実体の各第１情報に対し、対応する各候補の第２情報の表示回数を統計し、表示回数が最も多い候補の第２情報を現在の実体の現在の第１情報の第２情報と確定するように構成された統計確定サブモジュールとを含む。
【００１８】
一実施例において、前記事前設定の属性記述モードには、＊含有量、＊を＜＃ＮＵＭ＞グラム＜含有する｜含む＞、＊＜には｜の中には＞＊＜が含有されている｜が含まれている｜が大量に含まれている＞のうちの一種類又は複数種類が含まれ、＊は任意の文字列にマッチングするためのワイルドカード文字、｜は「又は」を表示する符号、＜＃ＮＵＭ＞は数字文字列にマッチングするための符号であり、＜、＞は対になって現れ、複数の類義語を含むためのものである。
【００１９】
本開示の実施例の第３態様によれば、
テキストコーパスを取得し、事前設定の属性記述モードによって前記テキストコーパスに、事前設定の実体集合における実体の属性情報を含む第１情報が含まれているか否かを判断し、
前記テキストコーパスに前記第１情報が含まれていると確定された場合、前記第１情報を抽出し、前記第１情報と前記第１情報に対応する実体に基づいて前記知識ベースを構築するように構成されたプロセッサと、
プロセッサの実行可能なコマンドを記憶するためのメモリと、
を含む知識ベースの構築装置を提供する。
【００２０】
本開示の実施例により提供される技術案は、テキストコーパスを取得し、テキストコーパスに第１情報が含まれていると確定された場合、第１情報を抽出し、第１情報と第１情報に対応する実体に基づいて知識ベースを構築することで、知識ベースの自動構築を完成し、実現過程に手作業による知識マイニングが必要なく、人的資源を節約し知識ベースの構築スピードを向上する有益な効果を含むことができる。
【００２１】
取得した候補の第１情報の表示回数を統計し、表示回数が事前設定の閾値より大きい候補の第１情報を第１情報と確定し、即ち、表示回数が少ない候補の第１情報を除去することにより、食物の栄養成分に属しない物質を効果的に除去し、知識ベースの的確性を向上している。
【００２２】
二次元配列を介して実体と第１情報との関係を表示し、両者の関係が明瞭にさせ、対応する実体が無効である第１情報をより削除しやすくなる。
【００２３】
テキストコーパスに第２情報、例えば食物の栄養成分の含有量が含まれていると確定した場合、テキストコーパスから第２情報を抽出し、第１情報、第２情報と第１情報に対応する実体に基づいて知識ベースを更新することができ、知識ベースをより完全にしている。
【００２４】
三次元配列によって実体、第１情報と第２情報の間の関係を表示することで、三者の関係を明瞭にし、実体の第１情報に対応する第２情報をより取得しやすく、同時に、表示回数が最も多い候補の第２情報を第２情報と確定することで、第２情報の的確性を向上し、さらに知識ベースの的確性を向上している。事前設定の属性記述モードの複数種類のコンテンツを提供することにより、後でテキストコーパスから第１情報を選別しやすくなる。
【００２５】
ここで理解すべきことは、上記一般的な説明及び後の詳細な説明は例示的や解釈的なものに過ぎず、本開示を限定するものではない。
【図面の簡単な説明】
【００２６】
ここの図面は明細書に合せされ本明細書の一部を構成し、本開示に適合する実施例を示し、明細書と共に本発明の原理を解釈するのに用いられる。
【図１】一例示的な実施例により示された知識ベースの構築方法のフローチャートである。
【図２】一例示的な実施例により示された別の知識ベースの構築方法のフローチャートである。
【図３】一例示的な実施例により示された知識ベースの構築方法のシーングラフである。
【図４】一例示的な実施例により示されたテキストコーパスに第１情報が含まれているか否かを判断するフローチャートである。
【図５】一例示的な実施例により示された別のテキストコーパスに第１情報が含まれているか否かを判断するフローチャートである。
【図６】一例示的な実施例により示されたテキストコーパスに第２情報が含まれているか否かを確定するフローチャートである。
【図７】一例示的な実施例により示された知識ベースの構築装置のブロック図である。
【図８】一例示的な実施例により示された別の知識ベースの構築装置のブロック図である。
【図９】一例示的な実施例により示された別の知識ベースの構築装置のブロック図である。
【図１０】一例示的な実施例により示されたもう一つの知識ベースの構築装置のブロック図である。
【図１１】一例示的な実施例により示されたもう一つの知識ベースの構築装置のブロック図である。
【図１２】一例示的な実施例により示された知識ベースに用いられる構築装置のブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００２７】
ここで例示的な実施例について詳しく説明し、その実例は図面に示す通りである。下記の説明が図面に関わる時、別途に表示されない限り、異なる図面における同じ数字は同じ又は類似する要素を表示する。以下の例示的な実施例に説明される実施形態は本発明と一致する全ての実施形態を代表するわけではない。逆に、それらは添付の特許請求の範囲に詳細に記載された本発明の一部の態様と一致する装置と方法の例に過ぎない。
【００２８】
図１は一例示的な実施例により示された知識ベースの構築方法のフローチャートであり、図１に示すように、該知識ベースの構築方法は、サーバーに応用することができ、以下のステップＳ１０１〜Ｓ１０２を含む。
【００２９】
ステップＳ１０１において、テキストコーパスを取得し、事前設定の属性記述モードによってテキストコーパスに第１情報が含まれているか否かを判断する。
【００３０】
該実施例において、事前設定の属性記述モードは、テキストコーパスに第１情報が含まれているか否かを確定するための語彙、文型又は両者の組み合わせを含むことができ、第１情報は事前設定の実体集合における実体の属性情報を含むことができる。
【００３１】
一実施例において、事前設定の実体集合における実体は食物、空気、運動等を含むことができるが、それに限定されず、食物の属性情報は食物の栄養成分であってもよく、空気の属性情報は空気の構成成分であってもよく、運動属性は運動に対応する１時間ごとに消費可能なエネルギーなどであってもよい。上記から分かるように、第１情報は食物の栄養成分を含むことができるが、それに限定されない。
【００３２】
例えば、該実施例における実体を食物として、食物の栄養価値に関する知識ベースを構築することを例とする場合、事前設定の属性記述モードは、以下のモードのうちの一種類又は複数種類を含むことができるが、それに限定されない。
【００３３】
「＊含有量」（例えば、糖含有量）、「＊を＜＃ＮＵＭ＞グラム＜含有する｜含む＞」（例えば、炭水化物を２０グラム含有する）、「＊＜には｜の中には＞＊＜が含有されている｜が含まれている｜が大量に含まれている＞」（例えば、キウイフルーツにはビタミンＣが大量に含まれている）等である。例示的に、＊は任意の文字列にマッチングするためのワイルドカード文字、｜は「又は」を表示する符号、＜＃ＮＵＭ＞は数字文字列にマッチングするための符号であり、＜と＞は対になって現れ、複数の類義語を含むのに用いられ、例えば、＊を＜＃ＮＵＭ＞グラム＜含有する｜含む＞は、「＊を＜＃ＮＵＭ＞グラム含有する」又は「＊を＜＃ＮＵＭ＞グラム含む」を表示する。
【００３４】
該実施例において、サーバーはクローラを使用してウェブページにおけるテキストコーパスを取得し、上記事前設定の属性記述モードによってテキストコーパスに食物の栄養成分が含まれているか否かを判断することができる。
【００３５】
ステップＳ１０２において、テキストコーパスに第１情報が含まれていると確定された場合、第１情報を抽出し、第１情報と第１情報に対応する実体に基づいて知識ベースを構築する。
【００３６】
該実施例において、テキストコーパスに食物の栄養成分が含まれていると確定された場合、栄養成分を抽出し、食物及びそれに対応する栄養成分をデーターベースに書き込むことができる。
【００３７】
上述の知識ベースの構築方法の実施例において、テキストコーパスを取得し、テキストコーパスに第１情報が含まれていると確認された場合、第１情報を抽出し、第１情報と第１情報に対応する実体に基づいて知識ベースを構築することにより、知識ベースの自動構築を完成し、実現過程に手作業による知識マイニングの必要が無く、人的資源を節約し、知識ベースの構築スピードを向上している。
【００３８】
図２は一例示的な実施例により示された別の知識ベースの構築方法のフローチャートであり、図２に示すように、上記ステップＳ１０２の後、該方法は、さらに以下のようなステップＳ１０３〜Ｓ１０４を含むことができる。
【００３９】
ステップＳ１０３において、事前設定の属性記述モードと第１情報に基づき、テキストコーパスに第２情報が含まれているか否かを確定する。
【００４０】
そのうち、第２情報は第１情報の属性情報を含む。例えば、第１情報が食物の栄養成分である場合、第１情報の属性情報は栄養成分の含有量であり、つまり、第２情報は栄養成分の含有量である。
【００４１】
該実施例において、上記事前設定の属性記述モードと食物の栄養成分に基づき、テキストコーパスに食物の栄養成分の含有量が含まれているか否かを判断することができる。
【００４２】
ステップＳ１０４において、テキストコーパスに第２情報が含まれていると確定された場合、第２情報を抽出し、第１情報、第２情報及び第１情報に対応する実体に基づいて知識ベースを更新する。
【００４３】
該実施例において、テキストコーパスに第２情報、例えば食物の栄養成分の含有量が含まれていると確定された場合、テキストコーパスから第２情報を抽出し、第１情報、第２情報及び第１情報に対応する実体に基づいて知識ベースを構築し、知識ベースの構築を完成することができる。
【００４４】
上述の知識ベースの構築方法の実施例において、テキストコーパスに第２情報が含まれているか否かを確定し、テキストコーパスに第２情報が含まれていると確定された場合、第２情報を抽出し、第１情報、第２情報と第１情報に対応する実体に基づいて知識ベースを構築することにより、知識ベースをよりよく完全にしている。
【００４５】
食物の栄養価値に関する知識ベースを構築することを例として、以下、図３に合わせて本開示について例示的に説明する。
【００４６】
図３に示すように、装置３１はクローラを使用してサーバー３２からウェブページにおけるテキストコーパスを取得することができる。本実施例において、装置３１はサーバー、又はパーソナルコンピューター（ＰＣ）等の装置であるが、本開示はそれに限定されない。一実施例において、サーバー３２は、ウィキ、Ｂａｉｄｕ（登録商標）、Ｓｉｎａ（登録商標）、網易等のウェブサーバーである。装置３１は、固有表現抽出等のアルゴリズムによってテキストコーパスから食物名を含むテキストコーパスを取得し、事前設定の属性記述モードによって、取得されたテキストコーパスに食物の栄養成分が含まれているか否かを判断する。食物の栄養成分が含まれた場合、食物の栄養成分を抽出し、該食物、該食物に対応する栄養成分によって食物の栄養価値知識ベースを構築する。装置３１は、さらに事前設定の属性記述モードと食物の栄養成分に基づき、上記テキストコーパスに食物の栄養成分の含有量が含まれているか否かを判断することができる。テキストコーパスに食物の栄養成分の含有量が含まれた場合、食物の栄養成分の含有量を抽出し、食物の栄養成分の含有量を知識ベースに対応して追加し、食物の栄養価値知識ベースを構築する。
【００４７】
図４は一例示的な実施例により示されたテキストコーパスに第１情報が含まれているか否かを判断するフローチャートであり、図４に示すように、該方法は以下を含む。
【００４８】
ステップＳ４０１において、固有表現抽出アルゴリズムに基づき、テキストコーパスから事前設定の実体集合における実体を含む第１文の集合を選別する。
【００４９】
一実施例において、固有表現抽出アルゴリズムは、条件付き確率場（Ｃｏｎｄｉｔｉｏｎａｌ  Ｒａｎｄｏｍ  Ｆｉｅｌｄ，ＣＲＦ）、辞書法と混合方法を含むことができるがそれに限定されない。事前設定の実体集合は、例えば食物の集合、空気成分の集合、運動の集合等を含むことができる。
【００５０】
事前設定の実体集合が食物の集合であることを例として、ＣＲＦ方法に基づき、テキストコーパスから食物を含む第１文の集合を選別することができる。本実施例において、更にキーワード認識アルゴリズム等に基づいて食物を含む第１文の集合を選別することができる。
【００５１】
ステップＳ４０２において、事前設定の属性記述モードにおける語彙、文型又は両者の組み合わせによって、第１文の集合から、事前設定の実体集合における実体の属性情報を含む候補の第１情報を取得する。
【００５２】
そのうち、事前設定の属性記述モードは語彙−統語パターン（ｌｅｘｉｃｏ−ｓｙｎｔａｃｔｉｃ  ｐａｔｔｅｒｎｓ）であってもよく、語彙−統語パターンは以下のパターンのうちの一種類又は複数種類を含むがそれに限定されない。「＊含有量」（例えば、糖含有量）、「＊を＜＃ＮＵＭ＞グラム＜含有する｜含む＞」（例えば、炭水化物を２０グラム含有する）、「＊＜には｜の中には＞＊＜が含有されている｜が含まれている｜が大量に含まれている」（例えば、キウイフルーツにはビタミンＣが大量に含まれている）等である。
【００５３】
食物を含む第１文の集合が選別された後、上記事前設定の属性記述モードによって第１文の集合から候補の栄養成分を取得することができ、例えば、取得したトマトの候補の栄養成分はカロテン、ビタミンＣ、ナトリウム、カルシウムであり、取得したニンジンの候補の栄養成分はカロテン、ビタミンＣ、糖であり、…、取得した牛肉の候補の栄養成分はカリウム、リン、ナトリウム、カルシウム、石である。
【００５４】
ステップＳ４０３において、候補の第１情報の表示回数を統計し、候補の第１情報の表示回数が事前設定の閾値より大きい場合、候補の第１情報を第１情報と確定する。
【００５５】
事前設定の閾値は、必要に応じて柔軟に設置することができる。一実施例において、事前設定の閾値は例えば１回〜１０回等に設置することができるが、本開示はそれに限定されず、具体的な応用状況に応じて、事前設定の閾値を１０回以上のその他の回数に設置することもできる。
【００５６】
該実施例において、事前設定の閾値を２回に想定する場合、候補の栄養成分の表示回数に対する統計を行った後、石の表示回数は１回であり、その他の候補の栄養成分の表示回数はいずれも１回より大きいことを見つけ、そのため、その他の候補の栄養成分を栄養成分と確定する。このように、食物の栄養成分に属しない物質を効果的に除去することができる。
【００５７】
ただし、本開示はこれに限定されず、ステップＳ４０３は、さらに以下のように実施することができる。
【００５８】
候補の第１情報の表示回数を統計し、候補の第１情報の表示回数が事前設定の閾値より小さい場合、候補の第１情報が第１情報でないことを確定し、候補の第１情報の表示回数が事前設定の閾値以上である場合、候補の第１情報を第１情報と確定する。
【００５９】
該実施例において、事前設定の閾値は、例えば１０回等に設置することができるが、本開示はそれに限定されず、具体的な応用状況に基づき、事前設定の閾値をさらに１０回以上又は１０回以下等のその他の回数に設定することができる。
【００６０】
該実施例において、候補の栄養成分の表示回数を統計した後、石の表示回数は１であり、その他の候補の栄養成分の表示回数はいずれも１０回より大きいことを見つけ、そのため、その他の候補の栄養成分を栄養成分と確定し、石が栄養成分でないと確定する。このように、食物の栄養成分に属しない物質を効果的に除去することができる。
【００６１】
上記から分かるように、上記過程によって、テキストコーパスに第１情報が含まれているか否かを判断することができる。
【００６２】
上記実施例において、取得した候補の第１情報の表示回数を統計し、表示回数が事前設定の閾値より大きい候補の第１情報を第１情報と確定し、つまり、表示回数が少ない候補の第１情報を除去することにより、食物の栄養成分に属しない物質を効果的に除去し、知識ベースの的確性を向上している。
【００６３】
図５は一例示的な実施例により示された別のテキストコーパスに第１情報が含まれているか否かを判断するフローチャートであり、図５に示すように、該方法は以下を含む。
【００６４】
ステップＳ５０１において、固有表現抽出アルゴリズムに基づき、テキストコーパスから事前設定の実体集合における実体を含む第１文の集合を選別する。
【００６５】
ステップＳ５０２において、事前設定の属性記述モードによって第１文の集合から、実体の属性情報を含む複数の候補の第１情報を取得する。
【００６６】
ステップＳ５０３において、第１文の集合に含まれている実体及びそれに対応する複数の候補の第１情報を二次元配列集合に構成させる。
【００６７】
仮に、事前設定の実体集合が食物実体集合Ｅである場合、テキストコーパスからＥを含む文の集合を選別することができ、マッチングに成功した実体はＥｉであり、文の上下文の環境から、語彙−統語パターンによって候補の栄養成分ＮＣを取得し、二次元配列集合Ｔを構成する場合、二次元配列集合Ｔにおける各要素は（Ｅｉ，ＮＣｉｊ）であり、Ｅｉに対応する候補栄養成分は｛ＮＣｉ１，ＮＣｉ２…  ＮＣｉｎ｝である。
【００６８】
ステップＳ５０４において、各候補の第１情報の表示回数を統計し、二次元配列集合から表示回数が事前設定の閾値より小さい候補の第１情報が所在する二次元配列を削除し、現在の二次元配列集合に含まれる二次元配列要素により第１情報と確定する。
【００６９】
各栄養成分ＮＣｉｊの表示回数を統計し、表示回数が事前設定の閾値、例えば２回より小さい栄養成分が所在する二次元配列をＴから削除し、新しい二次元配列集合Ｔを取得し、現在の二次元配列集合に含まれている二次元配列要素を第１情報と確定する。
【００７０】
上記実施例において、二次元配列によって実体と第１情報の間の関係を表示することにより、両者の間の関係を明瞭にし、実体に対応する無効の第１情報をより削除しやすくなる。
【００７１】
図６は一例示的な実施例により示されたテキストコーパスに第２情報が含まれているか否かを確定するフローチャートであり、図６に示すように、該方法は以下を含む。
【００７２】
ステップＳ６０１において、事前設定の属性記述モードに基づき、テキストコーパスから第１情報を含む第２文の集合を取得する。
【００７３】
該実施例において、語彙−統語パターンに応じてテキストコーパスから食物の栄養成分を含む第２文の集合を取得することができる。
【００７４】
例えば、テキストコーパスから上下文の環境にＥｉとＮＣｉｊが含まれる文の集合を選別することができる。
【００７５】
ステップＳ６０２において、第２文の集合に抽出数値型の実体が含まれる場合、数値型の実体を候補の第２情報として抽出する。
【００７６】
通常、栄養成分の含有量は一般的に数値型の値、例えば「８０グラム」、「７０％」等であるため、候補の第２情報を取得するために、第２文の集合から数値型の実体を抽出することができる。
【００７７】
また、栄養成分の含有量は１００グラムを計量の基準とすることが一般的であり、例えば、「バナナ果肉の栄養価値はかなり高く、１００グラム毎の果肉には２０グラムの炭水化物、１．２グラムの蛋白質、０．６グラムの脂肪が含まれている」。
【００７８】
ステップＳ６０３において、実体、第１情報と候補の第２情報を三次元配列集合に構成させる。
【００７９】
ステップＳ６０４において、現在の三次元配列集合における各実体の各第１情報に対し、対応する各候補の第２情報の表示回数を統計し、表示回数が最も多い候補の第２情報を現在の実体の現在の第１情報の第２情報と確定する。
【００８０】
該実施例において、実体、第１情報と候補の第２情報を三次元配列集合に構成させることができ、その後、現在の三次元配列集合における各実体の各第１情報に対し、対応する各候補の第２情報の表示回数を統計し、表示回数が最も多い候補の第２情報を現在の実体の現在の第１情報の第２情報とすることができる。
【００８１】
例えば、第２文の集合から数値型の実体を抽出した後、三次元配列集合Ｔｒを生成することができ、該集合における各要素は（Ｅｉ，ＮＣｉｊ，Ｖｉｊｋ）であり、そのうち、Ｅｉに対応する候補の栄養成分ＮＣｉｊの含有量は｛Ｖｉｊ１，Ｖｉｊ２…Ｖｉｊｍ｝である。その後、全てのＥｉの各栄養成分ＮＣｉｊの含有量Ｖｉｊｋに対し、その｛Ｖｉｊ１，Ｖｉｊ２…Ｖｉｊｍ｝における表示回数を統計し、表示回数が最も高いＶｉｊｋに対応する１つの三次元配列のみを保留し、その他のＶｉｊｒは全て｛Ｖｉｊ１，Ｖｉｊ２…Ｖｉｊｍ｝から削除し、即ち、三次元配列Ｔｒから削除し、新しい三次元配列集合Ｔｒを取得し、現在のＴｒに含まれる候補の含有量を対応する食物の栄養成分の含有量とする。
【００８２】
三次元配列によって実体、第１情報と第２情報の間の関係を表示することにより、三者の間の関係を明瞭にし、実体の第１情報に対応する第２情報をより取得しやすく、例えば、対応する食物の栄養成分の含有量をより取得しやすくなる。
【００８３】
仮に、テキストコーパスから取得したトマトのビタミンＡの含有量が１０グラムである回数が５０回、トマトのビタミンＡの含有量が８グラムである回数が１０回、トマトのビタミンＡの含有量が１グラムである回数が３回である場合、５０回が最大値であるため、トマトのビタミンＡの含有量を１０グラムと確定する。
【００８４】
上記実施例において、取得した候補の第２情報の表示回数を統計し、表示回数が最も多い候補の第２情報を第２情報と確定することにより、第２情報の的確率を向上し、さらに知識ベースの的確性を向上している。
【００８５】
前記知識ベースの構築方法の実施例に対応して、本開示はさらに知識ベースの構築装置の実施例を提供する。
【００８６】
図７は一例示的な実施例により示された知識ベースの構築装置のブロック図であり、図７に示すように、知識ベースの構築装置は、取得判断モジュール７１と第１確定抽出添加モジュール７２とを含む。
【００８７】
取得判断モジュール７１は、テキストコーパスを取得し、事前設定の属性記述モードによってテキストコーパスに、事前設定の実体集合における実体の属性情報を含む第１情報が含まれているか否かを判断するように構成されている。
【００８８】
第１確定抽出添加モジュール７２は、取得判断モジュール７１によりテキストコーパスに第１情報が含まれていると確定された場合、第１情報を抽出し、第１情報と第１情報に対応する実体に基づいて知識ベースを構築するように構成されている。
【００８９】
図７に示す装置により知識ベースを構築する過程については、図１に示す方法の実施例を参照することができ、ここでその説明を省略する。
【００９０】
上記知識ベースの構築装置の実施例において、取得判断モジュールによりテキストコーパスを取得し、第１確定抽出添加モジュールによりテキストコーパスに第１情報が含まれていると確定された場合、第１情報を抽出し、第１情報と第１情報に対応する実体に基づいて知識ベースを構築し、知識ベースの自動構築を完成し、実現過程に手作業による知識マイニングの必要がなく、人的資源を節約し、知識ベースの構築スピードを向上している。
【００９１】
図８は一例示的な実施例により示された別の知識ベースの構築装置のブロック図であり、図８に示すように、上記図７に示す実施例をもとに、取得判断モジュール７１は、選別サブモジュール７１１、取得サブモジュール７１２と統計確定サブモジュール７１３を含むことができる。
【００９２】
選別サブモジュール７１１は、固有表現抽出アルゴリズムに基づき、テキストコーパスから事前設定の実体集合における実体を含む第１文の集合を選別するように構成される。
【００９３】
取得サブモジュール７１２は、事前設定の属性記述モードにおける語彙、文型又は両者の組み合わせに応じて選別サブモジュール７１１により選別された第１文の集合から、事前設定の実体集合における実体の属性情報を含む候補の第１情報を取得するように構成される。
【００９４】
統計確定サブモジュール７１３は、取得サブモジュール７１２により取得した候補の第１情報の表示回数を統計し、候補の第１情報の表示回数が事前設定の閾値より大きい場合、候補の第１情報を第１情報と確定するように構成される。
【００９５】
そのうち、事前設定の属性記述モードは、テキストコーパスに第１情報が含まれているか否かを確定するための語彙、文型又は両者の組み合わせを含む。
【００９６】
図８に示す装置により知識ベースを構築する過程については、図４に示す方法の実施例を参照することができ、ここでその説明を省略する。
【００９７】
上記実施例において、統計確定サブモジュールによって、取得した候補の第１情報の表示回数を統計し、表示回数が事前設定の閾値より大きい候補の第１情報を第１情報と確定し、即ち、表示回数が少ない候補の第１情報を除去することにより、食物の栄養成分に属しない物質を効果的に除去し、知識ベースの的確性を向上している。
【００９８】
図９は一例示的な実施例により示された別の知識ベースの構築装置のブロック図であり、図９に示すように、上記図７に示す実施例をもとに、取得判断モジュール７１は、選別サブモジュール７１１、取得サブモジュール７１２、構成サブモジュール７１３と統計削除確定サブモジュール７１４を含むことができる。
【００９９】
選別サブモジュール７１１は、固有表現抽出アルゴリズムに基づき、テキストコーパスから事前設定の実体集合における実体を含む第１文の集合を選別するように構成される。
【０１００】
取得サブモジュール７１２は、事前設定の属性記述モードにより選別サブモジュール７１１により選別された第１文の集合から、実体の属性情報を含む複数の候補の第１情報を取得するように構成される。
【０１０１】
構成サブモジュール７１３は、第１文の集合に含まれる実体及びそれに対応する取得サブモジュール７１２により取得した複数の候補の第１情報を二次元配列集合に構成させるように構成される。
【０１０２】
統計削除確定サブモジュール７１４は、各候補の第１情報の表示回数を統計し、構成サブモジュール７１３により構成された二次元配列集合から表示回数が事前設定の閾値より小さい候補の第１情報が所在する二次元配列を削除し、現在の二次元配列集合に含まれる二次元配列要素を第１情報と確定するように構成される。
【０１０３】
そのうち、事前設定の属性記述モードは、テキストコーパスに第１情報が含まれているか否かを確定するための語彙、文型又は両者の組み合わせを含む。
【０１０４】
図９に示す装置により知識ベースを構築する過程については、図５に示す方法の実施例を参照することができ、ここでその説明を省略する。
【０１０５】
上記実施例において、二次元配列によって実体と第１情報の間の関係を表示することにより、両者の間の関係を明瞭にし、実体に対応する無効の第１情報をより削除しやすくなる。
【０１０６】
図１０は一例示的な実施例により示されたもう一つの知識ベースの構築装置のブロック図であり、図１０に示すように、上記図７に示す実施例をもとに、知識ベースの構築装置は、さらに確定モジュール７３と第２確定抽出添加モジュール７４を含むことができる。
【０１０７】
確定モジュール７３は、事前設定の属性記述モードと第１情報に基づき、テキストコーパスに、第１情報の属性情報を含む第２情報が含まれているか否かを確定するように構成される。
【０１０８】
第２確定抽出添加モジュール７４は、確定モジュール７３によりテキストコーパスに第２情報が含まれていると確定された場合、第２情報を抽出し、第１情報、第２情報と第１情報に対応する実体に基づいて知識ベースを更新するように構成される。
【０１０９】
図１０に示す装置により知識ベースを構築する過程については、図２に示す方法の実施例を参照することができ、ここでその説明を省略する。
【０１１０】
上記知識ベースの構築方法の実施例において、確定モジュールによりテキストコーパスに第２情報が含まれているか否かを確定し、テキストコーパスに第２情報が含まれていると確定された場合、第２確定抽出添加モジュールにより第２情報を抽出し、第１情報、第２情報と第１情報に対応する実体に基づいて知識ベースを構築することで、知識ベースをよりよく完全にしている。
【０１１１】
図１１は、一例示的な実施例により示されたもう一つの知識ベースの構築装置のブロック図であり、図１１に示すように、上記図１０に示す実施例をもとに、確定モジュール７３は、取得サブモジュール７３１、抽出サブモジュール７３２、構成サブモジュール７３３と統計確定サブモジュール７３４を含むことができる。
【０１１２】
取得サブモジュール７３１は、事前設定の属性記述モードに基づき、テキストコーパスから第１情報を含む第２文の集合を取得するように構成される。
【０１１３】
抽出サブモジュール７３２は、取得サブモジュール７３１により取得した第２文の集合に数値型の実体が含まれる場合、数値型の実体を候補の第２情報として抽出するように構成される。
【０１１４】
構成サブモジュール７３３は、実体、第１情報と抽出サブモジュール７３２により抽出された候補の第２情報を三次元配列集合に構成させるように構成される。
【０１１５】
統計確定サブモジュール７３４は、構成サブモジュール７３３により構成された現在の三次元配列集合における各実体の各第１情報に対し、対応する各候補の第２情報の表示回数を統計し、表示回数が最も多い候補の第２情報を現在の実体の現在の第１情報の第２情報と確定するように構成される。
【０１１６】
図１１に示す装置により知識ベースを構築する過程については、図６に示す方法の実施例の対応部分を参照することができ、ここでその説明を省略する。
上記実施例において、三次元配列によって実体、第１情報と第２情報の間の関係を表示することにより、三者間の関係を明瞭にし、実体の第１情報に対応する第２情報をより取得しやすくなる。
【０１１７】
上記実施例における装置に関し、各モジュール、サブモジュールの操作を実行する具体的な方式については既に該方法に関する実施例において詳しく説明したため、ここで詳細に説明しない。
【０１１８】
図１２は、一例示的な実施例により示された知識ベースに用いられる構築装置１２００のブロック図である。例えば、装置１２００はサーバーとして提供されることができる。図１２において、装置１２００は処理部材１２２２を含み、さらに一つ又は複数のプロセッサと、メモリ１２３２に代表される処理部材１２２２により実行可能なコマンド、例えばアプリケーションを記憶するためのメモリリソースとを含む。メモリ１２３２に記憶されたアプリケーションは、一つ又は一つ以上のそれぞれがワンセットコマンドに対応するモジュールを含むことができる。また、処理部材１２２２は、上記知識ベースの構築方法を実行するために、コマンドを実行するように構成される。
【０１１９】
装置１２００は、さらに、装置１２００の電源管理を実行するように構成された電源部材１２２６と、装置１２００をネットワークに接続するように構成された有線又は無線ネットワークインターフェース１２５０と、入出力（Ｉ／Ｏ）インターフェース１２５８とを含むことができる。装置１２００は、メモリ１２３２に記憶されたオペレーティングシステム、例えば、Ｗｉｎｄｏｗｓ  Ｓｅｒｖｅｒ（登録商標）、Ｍａｃ  ＯＳ  Ｘ（登録商標）、Ｕｎｉｘ(登録商標)、Ｌｉｎｕｘ（登録商標）、ＦｒｅｅＢＳＤ（登録商標）又は類似するものを操作することができる。
【０１２０】
当業者であれば、明細書を考慮しここに開示された発明を実践した後、本開示の他の実施態様を容易に想到できる。本願は、本開示の如何なる変形、用途又は適応的変化を含むためのものであり、これらの変形、用途又は適応的変化は本開示の一般的な原理に準じ、本開示の開示されていない本技術分野における公知常識又は慣用の技術手段を含む。明細書と実施例は例示的なものに過ぎず、本開示の実際の範囲と精神は下記請求項により与えられる。
【０１２１】
理解すべきことは、本開示は既に上記のように説明され、図面に示された正確な構造に限定されず、その範囲を逸脱しない限りにおいて様々な修正や変更を行うことができる。本開示の範囲は添付の特許請求範囲のみにより限定される。
【図１】
2017532704.tif 000003
【図２】
2017532704.tif 000004
【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【国際調査報告】
2017532704.tif 000015
2017532704.tif 000016
2017532704.tif 000017
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2017532704.tif 000019
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