(57)【要約】  「言語複雑性ツール」は、機械学習（ＭＬ）ベースの技法を使用して、ソース言語資産または資源（すなわち、「ソースコンテンツ」）あるいはそのコンテンツのサブセクションのローカライズの「ソース複雑性スコア」を予測して、ソースコンテンツの目標言語、方言、または言語スタイルへのローカライズの予測される難易度をユーザーに提供する。これらの予測されるソース複雑性スコアは、ユーザーがローカライズするのが困難であり、または時間のかかりそうなソースコンテンツまたはそのコンテンツのサブセクションを識別することによって、ユーザー効率およびユーザー対話パフォーマンスを改善することを含むが、これらに限定されない、いくつかの利点を提供する。さらに、これらのソース複雑性スコアは、より低いソース複雑性スコアを与えることになるローカライズの前にユーザーがソースコンテンツを修正することを可能にし、それによって、ソースコンテンツの口語または文書のローカライズを含むが、これらに限定されない、ソフトウェアアプリケーションまたは他の媒体において提示されるローカライズされたテキストまたは言語に関するエラー率を低減する。
2017539042.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ソース言語における１つまたは複数の単語のシーケンスを含む任意のソースコンテンツを受信するステップと、
前記ソースコンテンツから複数の特徴を抽出するステップと、
機械学習された予測言語ベースのモデルを前記特徴に適用して、ソース複雑性スコアを予測するステップであって、
前記ソース複雑性スコアが、前記ソースコンテンツを宛先言語における宛先コンテンツにローカライズするための予測される難易度を表す、ステップと、
前記複雑性スコアをユーザーインターフェースを介して提示するステップと
を含む、コンピューター実装されるプロセス。
【請求項２】
前記機械学習された予測言語ベースのモデルを適用して、前記予測されるソース複雑性スコアを増加させる任意のソースコンテンツの１つまたは複数の要素を識別するステップをさらに含む、請求項１に記載のコンピューター実装されるプロセス。
【請求項３】
前記予測される複雑性スコアを減少させる前記ソースコンテンツへの１つまたは複数の推奨される変更を自動的に識別するステップをさらに含む、請求項１または請求項２に記載のコンピューター実装されるプロセス。
【請求項４】
前記ユーザーインターフェースが、前記任意のソースコンテンツの１つまたは複数の要素を編集して、前記複雑性スコアを減少させることを可能にする、請求項１または請求項２または請求項３に記載のコンピューター実装されるプロセス。
【請求項５】
前記機械学習された予測言語ベースのモデルが、前記宛先言語へのローカライズが成功した複数のソース資産または資源から抽出された特徴で、および前記複数のソース資産または資源の各々が前記ローカライズが受入れ可能と見なされる前に前記宛先言語にローカライズされた回数で、トレーニングされる、請求項１に記載のコンピューター実装されるプロセス。
【請求項６】
前記任意のソースコンテンツが前記ユーザーインターフェースを介してユーザーによって入力、作成、または編集されるときに、前記ユーザーインターフェースが、前記任意のソースコンテンツのリアルタイム複雑性スコアリングを提供する、請求項１または請求項２または請求項３または請求項４に記載のコンピューター実装されるプロセス。
【請求項７】
前記ユーザーインターフェースが、１つまたは複数の機械学習された予測言語ベースのモデルが作成された複数の使用可能なソース言語および宛先言語ペアから、前記ソース言語および前記宛先言語の一方または両方を選択することを可能にする、請求項１に記載のコンピューター実装されるプロセス。
【請求項８】
複数の任意のソース資産または資源のソース複雑性スコアを予測するステップと、
前記複雑性スコアを適用して、複雑性の順に、前記複数の任意のソース資産または資源に優先順位を付けるステップと
をさらに含む、請求項１に記載のコンピューター実装されるプロセス。
【請求項９】
汎用コンピューティングデバイスと、
前記コンピューティングデバイスによって実行可能なプログラムモジュールを備えるコンピュータープログラムとを備え、前記コンピューティングデバイスが、前記コンピュータープログラムの前記プログラムモジュールによって、
ユーザーインターフェースを介してソース言語で任意のソースコンテンツを入力し、
前記任意のソースコンテンツがローカライズされるべき宛先言語を前記ユーザーインターフェースを介して識別し、
前記任意のソースコンテンツから複数の特徴を抽出し、
機械学習された予測言語ベースのモデルを前記抽出された特徴に適用して、前記ソースコンテンツの前記宛先言語へのローカライズの予測される難易度を表す複雑性スコアを前記任意のソースコンテンツと関連付け、
前記複雑性スコアを前記ユーザーインターフェースを介して提示する
ように指示される、システム。
【請求項１０】
コンピューター実行可能命令が記憶されたコンピューター可読媒体であって、前記命令が、
ユーザーインターフェースを介してソース言語で任意のソースコンテンツの入力を受信するステップと、
前記任意のソースコンテンツがローカライズされるべき宛先言語を前記ユーザーインターフェースを介して識別するステップと、
前記任意のソースコンテンツが入力されている間に、前記任意のソースコンテンツから複数の特徴を抽出するステップと、
前記任意のソースコンテンツが入力されている間に、機械学習された予測言語ベースのモデルを前記抽出された特徴に適用し、前記任意のソースコンテンツが入力されている間に、複雑性スコアを前記任意のソースコンテンツとリアルタイムで関連付けるステップであって、
前記複雑性スコアが、前記ソースコンテンツの前記宛先言語へのローカライズの予測される難易度を表す、ステップと、
前記任意のソースコンテンツが入力されている間に、前記ユーザーインターフェースを介して前記複雑性スコアをリアルタイムで提示するステップと
を含む方法をコンピューティングデバイスに実行させる、コンピューター可読媒体。
【請求項１１】
前記機械学習された予測言語ベースのモデルを適用して、前記予測される複雑性スコアを増加させる前記任意のソースコンテンツの１つまたは複数の要素を識別するステップをさらに含む、請求項９に記載のシステム。
【請求項１２】
前記予測される複雑性スコアを減少させる前記任意のソースコンテンツへの１つまたは複数の推奨される変更を自動的に提示するステップをさらに含む、請求項９または請求項１１に記載のシステム。
【請求項１３】
前記任意のソースコンテンツが前記ユーザーインターフェースを介して入力されているときに、前記任意のソースコンテンツのリアルタイム複雑性スコアリングを提供するステップをさらに含む、請求項９に記載のシステム。
【請求項１４】
前記予測される複雑性スコアを減少させる前記任意のソースコンテンツへの１つまたは複数の推奨される変更を前記ユーザーインターフェースを介して提示するための命令をさらに含む、請求項１０に記載のコンピューター可読媒体。
【請求項１５】
複数の任意のソースコンテンツのソース複雑性スコアを予測し、
前記複雑性スコアを適用して、複雑性の順に、前記複数の任意のソースコンテンツに優先順位を付ける
ための命令をさらに含む、請求項１０に記載のコンピューター可読媒体。
【発明の詳細な説明】
【背景技術】
【０００１】
[0001]コンテンツオーサリングおよび品質予測（ＱＰ：Ｑｕａｌｉｔｙ  Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ）は、ある言語から別の言語への言語ストリングの翻訳においてしばしば使用される自動化された言語ベースのツールである。いくつかの既存のコンテンツオーサリングツールは、様々な手書きの事前に定義されたルールを使用して、潜在的な翻訳の問題を識別する。対照的に、ＱＰは、一般に、ソース言語ストリングの翻訳の結果に対する予測値の割当てを試みることによって動作する。言い換えれば、ＱＰは、一般に、ソース言語ストリングを含む入力の別の言語への機械ベースの翻訳の結果として生じることになる、予想される品質を予測するように動作する。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００２】
[0002]以下の概要は、発明を実施するための形態において以下でさらに説明される概念の選択を簡略化された形で紹介するために提供される。本概要は、特許請求される主題の主要な特徴または本質的特徴を識別することを意図されておらず、特許請求される主題の範囲を決定する際の助けとして使用されることも意図されていない。さらに、他の技術のある特定の不利点が本明細書において言及され、または論じられ得る一方で、特許請求される主題は、それらの他の技術の不利点のいずれかまたはすべてを解決し、または対処し得る実装形態に限定されることを意図されていない。本概要の唯一の目的は、以下に提示されるより詳細な説明の前置きとして、特許請求される主題のいくつかの概念を簡略化された形で提示することである。
【０００３】
[0003]一般に、本明細書において「言語複雑性ツール（Ｌｉｎｇｕｉｓｔｉｃ  Ｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙ  ｔｏｏｌ）」は、ソース言語資産および資源の代替言語へのローカライズに関して「ソース複雑性スコア」とも本明細書において称される、複雑性尺度（ｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙ  ｍｅａｓｕｒｅ）を割り当てるための様々な技法を提供する。そのソース言語資産および資源（本明細書において「ソースコンテンツ」とも称される）は、単語、文、数、表現、頭字語などを含むアイディアを表現するための任意の言語ベースのコンテンツを含むものとして定義される。より具体的には、様々な実装形態において、言語複雑性ツールは、そのソースコンテンツの特定の目標または宛先言語、方言、または言語スタイルへのローカライズの予測される難易度をユーザーに提供するために、ソース言語資産および資源全体またはそのソースコンテンツの１つもしくは複数のサブセクションのソース複雑性スコアを予測する機械学習（ＭＬ：Ｍａｃｈｉｎｅ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ）ベースのシステムを提供する。
【０００４】
[0004]たとえば、様々な実装形態において、言語複雑性ツールは、ソースコンテンツから複数の特徴を先ず抽出することによって、ソース言語における任意のソースコンテンツからソース複雑性スコアを生成する。言語複雑性ツールは、次いで、機械学習された予測言語ベースのモデルを特徴に適用して、ソース複雑性スコアを予測する。前述のように、このソース複雑性スコアは、宛先言語における宛先資産または資源へのソースコンテンツのローカライズの予測される難易度を表す。さらに、様々な実装形態では、予測言語ベースのモデルは、宛先言語へのローカライズが成功した複数の言語資産または資源から抽出された特徴で、およびローカライズが受入れ可能と見なされるより前に複数の言語資産または資源の各々が宛先言語にローカライズされた回数で、トレーニングされる。モデルをトレーニングするときには、最終的なローカライズが誤っていると後で見なされた場合（たとえば、「バグ」が言語資産または資源のローカライズされたバージョンにおいて識別された場合）に、特定の言語資産または資源がローカライズされた回数も考慮され得ることにも留意されたい。
【０００５】
[0005]前述の概要を考慮すると、本明細書で説明される言語複雑性ツールは、そのソースコンテンツの特定の目標言語、方言、または言語スタイルへのローカライズの予測される難易度をユーザーに提供するために、ソース言語資産もしくは資源全体またはソース言語資産もしくは資源の１つもしくは複数のサブセクションのソース複雑性スコアを予測するための様々な技法を提供することが明らかである。今述べた利益に加えて、言語複雑性ツールの他の利点が、添付の図面と共に以下に続く詳細な説明から明らかとなろう。
【０００６】
[0006]特許請求される主題の特定の特徴、態様、および利点が、以下の説明、添付の特許請求の範囲、および添付の図面に関連して、より深く理解されることになろう。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】[0007]本明細書で説明されるような、ソース言語資産または資源のローカライズの予測される難易度をユーザーに提供するためのソース複雑性スコアを予測するための言語複雑性ツールの様々な実装形態を実施するためのプログラムモジュールを説明する例示的アーキテクチャ流れ図である。
【図２】[0008]本明細書で説明されるような、機械学習された予測言語ベースのモデルをトレーニングするための例示的実装形態を説明する流れ図である。
【図３】[0009]本明細書で説明されるような、機械学習された予測言語ベースのモデルを使用して、任意のソースコンテンツの複雑性スコアを予測するための例示的実装形態を説明する流れ図である。
【図４】[0010]本明細書で説明されるような、言語複雑性ツールの様々な実装形態を実施するための例示的方法を説明する全体的なシステム流れ図である。
【図５】[0011]本明細書で説明されるような、言語複雑性ツールの様々な実装形態の実施において使用するための簡易化されたコンピューティング能力およびＩ／Ｏ能力を有する簡易化された汎用コンピューティングデバイスを示す全体的なシステム図である。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
[0012]「言語複雑性ツール」の様々な実装形態の以下の説明では、添付の図面が参照され、添付の図面は、本説明の一部を形成し、添付の図面において、言語複雑性ツールが実施され得る特定の実装形態が例として示される。他の実装形態が使用され得ること、および構造上の変更がその範囲を逸脱することなく行われ得ることを理解されたい。
【０００９】
[0013]明確にするために、特定の専門用語は、本明細書で説明される様々な実装形態を説明するために使用されることになること、および、これらの実装形態がそのように選択された特定の用語に限定されることは意図されていないことに留意されたい。さらに、各特定の用語は、同様の目的を達成するために概して同様の方式で動作するすべてのその技術的同等物を含むことを理解されたい。本明細書では、「１つの実装形態」、もしくは「もう１つの実装形態」、もしくは「例示的実装形態」、もしくは「代替実装形態」または同様の語句は、その実装形態に関して説明される特定の特徴、特定の構造、または特定の特性が、言語複雑性ツールの少なくとも１つの実装形態に含まれ得ること、および、それらの実装形態のうちのいくつかまたはすべてが、組み合わせて使用され得ることを意味する。さらに、本明細書を通してそのような語句の出現は、同じ実装形態を必ずしもすべて参照する訳ではなく、別個のまたは代替実装形態は、他の実装形態を互いに排除しない。言語複雑性ツールの１つまたは複数の実装形態を表す任意のプロセスの流れの本明細書に記載または図示された順序は、それらのプロセスが、記載または図示された順序で実装されるという要件を本質的に示さず、任意のプロセスの流れについて本明細書に記載または図示されたそのような順序は、言語複雑性ツールの制限を暗示しないこともまた理解されたい。
【００１０】
[0014]本明細書では、「コンポーネント」、「システム」、「クライアント」などの用語は、コンピューター関連エンティティ、ハードウェア、ソフトウェア（たとえば、実行中の）、ファームウェア、またはその組合せのいずれか、を指すことが意図されている。たとえば、コンポーネントは、プロセッサ、オブジェクト、実行ファイル、プログラム、機能、ライブラリ、サブルーチン、コンピューター、またはソフトウェアおよびハードウェアの組合せで実行するプロセスでもよい。例として、サーバーで実行するアプリケーションおよびそのサーバーの両方が、コンポーネントになり得る。１つまたは複数のコンポーネントは、プロセス内にあってもよく、コンポーネントは、１つのコンピューターでローカライズされてもよく、および／または２つ以上のコンピューターの間で分散されてもよい。「プロセッサ」という用語は、概して、コンピューターシステムの処理装置など、ハードウェアコンポーネントを指すものとして理解される。
【００１１】
[0015]さらに、用語「含む」、「含んだ」、「有する」、「包含する」、その変形、および他の同様の単語が、本詳細な説明または特許請求の範囲のいずれかにおいて使用される限りにおいて、これらの用語は、追加のまたは他の要素を排除することなく開放移行語（ｏｐｅｎ  ｔｒａｎｓｉｔｉｏｎ  ｗｏｒｄ）としての用語「備える」と同様の形で包含的であることを意図されている。
【００１２】
[0016]１．０  序文：
[0017]一般に、本明細書で説明される、「言語複雑性ツール」は、様々な機械学習（ＭＬ）ベースの技法を使用してソース言語資産もしくは資源（本明細書で「ソースコンテンツ」とも称される）またはそれらの資産もしくは資源の１つもしくは複数のサブセクションのローカライズの「ソース複雑性スコア」を予測する。言い換えれば、これらのソース複雑性スコアは、ソース言語資産もしくは資源またはそれらの資産もしくは資源のサブセクションの特定の目標言語、方言、または言語スタイルへのローカライズの予測される難易度をユーザーに提供する。ソース言語資産または資源は、単語、文、数、表現、頭字語などを含むアイディアを表現するための言語ベースの任意のコンテンツを備えるものとして定義されることに留意されたい。
【００１３】
[0018]有利には、様々な実装形態において、言語複雑性ツールは、予測されるソース複雑性スコアを増加させる任意のソースコンテンツの１つまたは複数の要素を識別する。これは、ユーザーが、任意のソースコンテンツの１つまたは複数の識別されたセクションを修正して、それらの識別されたセクションの予測されるソース複雑性スコアを減少させることを可能にする。様々な実装形態では、言語複雑性ツールはさらに、予測される複雑性スコアを減少させることになる任意のソースコンテンツへの１つまたは複数の推奨される変更を自動的に識別および提示することによって、このプロセスにおいてユーザーを支援する。関連する実装形態では、言語複雑性ツールは、それらの資産または資源がユーザーインターフェースなどを介してユーザーによって入力または作成されるとき、ソース言語資産または資源のリアルタイム複雑性スコアリングを行う。
【００１４】
[0019]より具体的には、言語複雑性ツールによって提供されるソース複雑性スコアは、様々な利点をユーザーに与えるいくつかの異なる使用事例を可能にする。本文書を通して説明されるように、これらの利点は、ユーザーがローカライズするのが難しいもしくは時間のかかりそうな言語資産もしくは資源、またはそれらの資産もしくは資源のサブセクションを識別することによるユーザー効率およびユーザー対話パフォーマンスの改善を含むが、これらに限定されない。さらに、ユーザーにとってローカライズが困難でありそうな言語資産もしくは資源、またはそれらの資産もしくは資源のサブセクションを識別するためにソース複雑性スコアを使用することによって、そのソースコンテンツは、より低いソース複雑性スコア（すなわち、ローカライズがより難しくないソースコンテンツ）を実現するようにローカライズの前に修正され得る。そのような修正は、ソースコンテンツの口語または文書のローカライズを含むが、これらに限定されない、ソフトウェアアプリケーションまたは他の媒体において提示されるローカライズされたテキストまたは言語に関するエラー率を下げる役割を果たす。
【００１５】
[0020]１．１  システム概観：
[0021]前述のように、「言語複雑性ツール」は、そのソースコンテンツの特定の目標言語、方言、または言語スタイルへのローカライズの予測される難易度をユーザーに提供するために、ソース言語資産もしくは資源全体、またはソース言語資産もしくは資源の１つもしくは複数のサブセクションのソース複雑性スコアを予測するための様々な技法を提供する。前述で要約されたプロセスは、図１の一般システム図によって示される。具体的には、図１のシステム図は、本明細書に記載されるような、言語複雑性ツールの様々な実装形態を実装するためのプログラムモジュール間の相互関係を示す。さらに、図１のシステム図は、言語複雑性ツールの様々な実装形態の高レベルのビューを示す一方で、図１は、本文書を通して説明されるような言語複雑性ツールのあらゆる起こり得る実装形態の包括的または完全な図解を提供することを意図されていない。
【００１６】
[0022]加えて、図１において折れ線もしくは破線によって表され得る任意のボックスおよびボックス間の相互接続は、本明細書で説明される言語複雑性ツールの代替実装形態を表すことと、以下で説明されるような、これらの代替実装形態のいずれかまたはすべては、本文書を通して説明される他の代替実装形態と組み合わせて使用され得ることとに留意されたい。
【００１７】
[0023]一般に、図１によって示されるように、言語複雑性ツールの様々な実装形態によって可能にされるプロセスは、単語、文、数、表現、頭字語などを含むアイディアを表現するための言語ベースのコンテンツの任意の組合せを備える任意のソースコンテンツ１００を特徴抽出モジュール１０５に提供することによって動作を開始する。特徴抽出モジュール１０５は、オプションのメタデータと文脈特徴、ローカライズ特徴、言語的特徴、表面特徴などを含むが、これらに限定されない、任意のソースコンテンツ１００からの特徴との任意の所望の組合せを抽出するように動作する。様々な実装形態において、オプションのユーザーインターフェースモジュール１１０は、ユーザーが、任意のソースコンテンツ１００を入力または編集すること、ソースおよび／または宛先言語、方言、または言語スタイルをオプションで識別すること、対応する予測言語ベースのモデル１２０をオプションで選択することなどを可能にするために提供されることに留意されたい。
【００１８】
[0024]言語複雑性ツールは、次いで、抽出された特徴およびオプションのメタデータをモデルアプリケーションモジュール１１５に提供する。モデルアプリケーションモジュール１１５は、任意のソースコンテンツ１００から抽出された特徴およびオプションのメタデータに１つまたは複数の予測言語ベースのモデル１２０を適用して、そのコンテンツの、またはそのコンテンツの１つもしくは複数のサブセクションのソース複雑性スコアを予測する。スコア出力モジュール１２５は、次いで、１つまたは複数の出力デバイスを介してソース複雑性スコアおよびオプションのメタデータを出力する。
【００１９】
[0025]一般に、本明細書でさらに詳しく論じられるように、予測言語ベースのモデル１２０は、過去にローカライズされていない言語資産または資源の元の（すなわち、ローカライズされていない）コンテンツ１３０およびメタデータでトレーニングされる。より具体的には、様々な実装形態において、モデル構築モジュール１３５は、様々な機械学習技法を、宛先または目標言語にローカライズされた言語資産または資源（たとえば、単語、文、数、表現、頭字語などを含む、アイディアを表現するための言語ベースのコンテンツの任意の組合せ）を備える元のコンテンツ１３０から抽出された特徴に、およびそれらの言語資産または資源の各々がローカライズが受入れ可能と見なされる前にローカライズされた回数を含むがこれらに限定されない対応するメタデータに、適用する。モデルをトレーニングするとき、コンテンツがローカライズされた回数もまた、最終的なローカライズが誤っているとその後に見なされた場合（たとえば、「バグ」が、ローカライズされたコンテンツにおいて識別された場合）に考慮され得ることにも留意されたい。
【００２０】
[0026]様々な実装形態では、オプションの複雑性支援モジュール１４０は、オプションで、複雑性スコアを増加させる任意のソースコンテンツ１００の要素を識別する。さらに、様々な実装形態において、複雑性支援モジュール１４０は、オプションで、任意のソースコンテンツ１００へのコンテンツの複雑性スコアを減少させることを目的とする１つまたは複数の推奨される変更を識別する。一般に、オプションの意味類似性モジュール１４５は、オプションで、１つまたは複数の意味論的言語モデルを任意のソースコンテンツ１００に適用することによって、任意のソースコンテンツ１００から意味的に類似した代替コンテンツセグメントを生成する。加えて、言語複雑性ツールは、次いで、前述の技法を使用して、任意のソースコンテンツ１００の一部またはすべての置換えとしてのこれらの代替の使用によって生じる複雑性スコアを決定する。意味類似性モジュール１４５は、次いで、オプションで、任意のソースコンテンツ１００への推奨される変更として複雑性スコアの減少をもたらすこれらの代替のうちの１つまたは複数をユーザーに提供する。
【００２１】
[0027]２．０  言語複雑性ツールの動作の詳細：
[0028]前述のプログラムモジュールは、言語複雑性ツールの様々な実装形態を実装するために使用される。前述の要約のように、言語複雑性ツールは、そのソースコンテンツの特定の目標言語、方言、または言語スタイルへのローカライズの予測される難易度をユーザーに提供するために、ソース言語資産もしくは資源全体、またはソース言語資産もしくは資源の１つもしくは複数のサブセクションのソース複雑性スコアを予測するための様々な技法を提供する。以下のセクションは、言語複雑性ツールの様々な実装形態の動作の、および図１に関して第１のセクションにおいて説明されたプログラムモジュールを実装するための例示的方法の詳細な論考を提供する。具体的には、以下のセクションは、
・  言語複雑性ツールの様々な実装形態の動作の概要、
・  複雑な言語資産または資源、
・  コンテンツからの特徴の抽出、
・  予測言語ベースのモデルの構築、
・  複雑性スコアの予測および提示、
・  任意のソースコンテンツの複雑性を低減するための意味的に類似した代替の生成、
・  言語複雑性ツールの例示的な適用例
を含む、言語複雑性ツールの様々な実装形態の例および動作の詳細を提供する。
【００２２】
[0029]２．１  動作の概観：
[0030]一般に、言語複雑性ツールは、そのソースコンテンツの言語的およびメタデータ解析に基づいて、任意のソース資産または資源から特徴およびオプションのメタデータを抽出する。言語複雑性ツールは、この情報を使用して、特定の目標または宛先言語、方言、または言語スタイルに任意のソースコンテンツをローカライズするための予期される労力に関する情報をユーザーに与えるソース複雑性スコアを予測する。言い換えれば、様々な実装形態において、言語複雑性ツールは、ソース言語資産もしくは資源全体またはソース言語資産もしくは資源の１つもしくは複数のサブセクションのソース複雑性スコアを予測する機械学習（ＭＬ）ベースのシステムを提供する。これらのスコアは、ソースコンテンツの特定の目標または宛先言語、方言、または言語スタイルへのローカライズにおける予測される難易度をユーザーに提供する。
【００２３】
[0031]様々な実装形態では、言語複雑性ツールは、受入れ可能なローカライズ結果が獲得されるまで、複数の異なる言語資産または資源が特定のソース言語、方言、または言語スタイルから特定の宛先言語、方言、または言語スタイルに各々ローカライズされる回数を決定する。結果としてのローカライズの数は、機械学習された予測言語ベースのモデルの生成において使用するために、ソース資産または資源のコンテンツおよびメタデータと組み合わせて、複雑性の尺度として使用される。言語複雑性ツールは、次いで、機械学習された予測言語ベースのモデルを使用して、任意のソース資産または資源の複雑性スコアを予測する。有利には、様々な実装形態において、言語複雑性ツールは、複雑性スコアを決定し、予測されるローカライズの難しさの順で複数のコンテンツ項目をオプションでランク付けするために、任意の既存のまたは将来のアプリケーション（たとえば、文書処理アプリケーション、検索エンジン、翻訳またはローカライズソフトウェアツールなど）に組み込まれ、またはそれと併せて使用され得るモジュールベースのソリューションを提供する。したがって、人間の翻訳者およびローカライズ担当者は、言語複雑性ツールを使用して任意のソースコンテンツの複雑性を決定するために、そのツールの内部の動きを理解することを必要とされない。
【００２４】
[0032]結果として生じるソース複雑性スコアの例示的用途は、以下を含むが、これらに限定されない。
・  言語資産または資源ローカライズテストケースのプランニングにおいて使用するためのメタデータの提供
・  言語資産または資源およびソフトウェアのローカライズに関する生産性を増加させるための人間の翻訳者へのメタデータの提供
・  ローカライズの難しさを最小限に抑える際に使用するためのコンテンツ作者への言語資産または資源の複雑性のリアルタイムまたは処理後のフィードバックの提供
・  再ローカライズの時間および費用を最小限に抑えるための人間のレビュー担当者および翻訳者への複雑性ベースの文脈情報の提供
・  言語資産または資源のローカライズにおける不整合および曖昧性の可能性のあるエリアの識別を助けるのに使用するための複雑性情報の人間の翻訳者への提供
・  エラーをもたらしそうな言語資産または資源のローカライズの複雑性ベースの優先度設定
・  ソース複雑性スコアを減少させるための任意のソースコンテンツへの変更の推奨
・  不整合の可能性のあるエリアまたは抑揚の識別を助けるのに使用するための声優／プロデューサーへの複雑性情報の提供
・  その他
[0033]２．２  複雑な言語資産および資源：
[0034]前述のように、本明細書で定義されるものとしての、言語資産または資源は、単語、文、数、表現、頭字語などを含むアイディアを表現するための任意の言語ベースのコンテンツを含む。通常は、任意の特定の言語資産または資源の複雑性は、ローカライズパスの数と共に増す傾向がある。
【００２５】
[0035]したがって、本明細書では、複雑な言語資産または資源は、ローカライズが受入れ可能と見なされる前に複数のローカライズパスが行われたコンテンツを備えるものとして、または、結果として生じたローカライズが１つもしくは複数のローカライズパスに続いて１つもしくは複数のエラーを包含すると見なされた言語資産もしくは資源として、定義される。しかしながら、他の要因もまた、翻訳可能なテキスト、曖昧性、可読性、文脈などの割合を含むがこれらに限定されない、言語資産または資源の複雑性の一因となり得る。本文書のセクション２．３においてさらに詳しく論じられるように、複雑性の一因となり得る言語資産または資源に関連する付加的特徴の例は、一般に、表面特徴、言語的特徴、言語外的特徴などに分類され得る。
【００２６】
[0036]２．３  コンテンツからの特徴の抽出：
[0037]様々な実装形態では、言語複雑性ツールは、１つまたは複数の予測言語ベースのモデルのトレーニング、学習、または他の方法での構築において使用するために過去にローカライズされた言語資産または資源のローカライズされていないバージョンから様々な特徴を抽出する。これらの同特徴（または、これらの特徴の何らかのサブセット）は、次いで、任意のソースコンテンツから抽出され、その任意のソースコンテンツの複雑性スコアの予測において使用するために予測言語ベースのモデルに渡される。
【００２７】
[0038]より具体的には、様々な実装形態において、言語複雑性ツールは、過去にローカライズされたコンテンツから特徴を抽出して、人間のユーザーがローカライズするには困難なまたは複雑な資産または資源の整合特質（ｃｏｎｓｉｓｔｅｎｔ  ｔｒａｉｔ）を一般化するモデルを作成する。一般的な意味では、抽出された特徴は、以下を含むがこれらに限定されない分類の下に置かれ得る：
[0039]表面層特徴：表面層特徴は、言語資産または資源の表面形式の観測可能な特質を表す。言語資産または資源のこれらの特質は、長さ、トークンの数、大文字のトークンの数などを含むが、これらに限定されない。
【００２８】
[0040]言語層特徴：コンテンツにおける言語層特徴が、統語解析（たとえば、係り受け解析、品詞（ＰＯＳ）タグ付けなど）、意味解析（たとえば、同音異義語検出）などを含むがこれらに限定されない、様々な自然言語処理（ＮＬＰ）ベースの前処理技法を介して識別される。加えて、言語モデリングなどの技法が、言語的原理の統計的表示を提供し、そのようなものとして言語層の特徴として分類される。
【００２９】
[0041]言語外層特徴：コンテンツにおける言語外層特徴は、そのコンテンツの文脈に関係する情報を表す。そのような文脈の例は、言語資産または資源が、ボイスオーバーコンテンツを表すかユーザーインターフェース（ＵＩ）コンテンツを表すか、言語資産または資源が、先行する言語資産または資源に論理的に続くかどうか、言語資産または資源が、そのコンテンツに付随するキャラクター伝記情報または開発者注記などの文脈情報を含むかどうかなどを含むが、これらに限定されない。
【００３０】
[0042]前述の表面特徴、言語的特徴、および言語外的特徴は、コンテンツ特徴の一般設計をとらえるために提供され、相互に排他的ではない。たとえば、言語資産または資源の特定のインスタンスを評価するとき、そのコンテンツの表面および言語的処理は、一般に、そのコンテンツの言語外的特徴に先行し、言語外的特徴を決定するための入力を提供する。以下に示される表１から３は、１つまたは複数の予測言語ベースのモデルのトレーニング、学習、または他の方法での構築において使用するために考慮され得る特徴の前述のカテゴリー内の多数の特徴のうちのいくつかの特徴の例を提供する：
【００３１】
【表１】
2017539042.tif 000003
【００３２】
【表２−１】
2017539042.tif 000004
【００３３】
【表２−２】
2017539042.tif 000005
【００３４】
【表２−３】
2017539042.tif 000006
【００３５】
【表３】
2017539042.tif 000007
【００３６】
[0043]２．４  予測言語ベースのモデルの構築：
[0044]様々な実装形態では、言語複雑性ツールは、言語資産もしくは資源、およびそれらの言語資産もしくは資源に関連するローカライズパスの数を備え、そのコンテンツから抽出された様々な特徴と組み合わせた、トレーニングデータのコーパスに様々なＭＬベースの技法を適用して、機械学習された予測言語ベースのモデルを学習、生成、または他の方法で構築する。言い換えれば、１つまたは複数の機械学習された予測言語ベースのモデルは、宛先言語へのローカライズが成功した複数の言語資産または資源から抽出された特徴で、および、複数のソース資産または資源の各々がローカライズが受入れ可能と見なされる前に宛先言語にローカライズされた回数で、トレーニングされる。
【００３７】
[0045]それらの言語資産または資源の受入れ可能な最終的なローカライズと見なされたローカライズを含む、言語資産または資源のローカライズは、機械学習された予測言語ベースのモデルのトレーニングにおいて使用するために必要とされないことに留意されたい。異なる機械学習された予測言語ベースのモデルは、ソースおよび宛先言語と、方言と、言語スタイルとの任意の所望の組合せについて生成され得ることにも留意されたい。ソースおよび宛先言語と、方言と、言語スタイルとのそのような組合せの単純な例は、英語からドイツ語へのローカライズ、中国語からフランス語へのローカライズ、イギリス英語の「コックニー」方言からアメリカ英語の「南部の」方言へのローカライズ、イタリアの言語資産または資源のアーネスト・ヘミングウェイの作品集の言語スタイルにおける英語言語資産または資源へのローカライズなどを含むが、これらに限定されない。さらに、様々な実装形態において、言語、方言、および言語スタイルの異なる組合せを表す複数の機械学習された予測言語ベースのモデルは、１つまたは複数の複合モデルに結合され得る。
【００３８】
[0046]様々な実装形態では、言語複雑性ツールは、様々な監視された機械学習手法を活用して、資産または資源を複雑なまたは複雑でないとして分類し、それらの資産または資源に複雑性スコアを割り当てる。しかしながら、資産または資源が複雑として分類されるか複雑でないとして分類されるかに関わらず、本文書を通して論じられるように、複雑性スコアは、それらの資産または資源について計算され得る。機械学習された予測言語ベースのモデルの学習、生成、または他の方法での構築において使用するために適合させられ得るＭＬベースの技法の例は、ロジスティック回帰、サポートベクターマシン、ニューラルネットワークなどを含むが、これらに限定されない。そのような機械学習技法は、当業者にはよく知られており、本明細書で詳しくは説明されないことに留意されたい。
【００３９】
[0047]一般に、言語複雑性ツールは、ロジスティック回帰ベースの機械学習技法を適合させて、任意の入力コンテンツから抽出された特徴の値に基づいて任意の入力コンテンツの受入れ可能なローカライズの確率を予測する確率的分類モデルを提供する。同様に、様々な実装形態において、言語複雑性ツールは、サポートベクターマシンベースの機械学習技法を適合させて、それらが２つのクラス（すなわち、複雑な資産または資源と複雑でない資産または資源）に分けられる高次元空間にインスタンスをマップする。これらのクラスは、高次元空間において超平面によって分けられる。インスタンス間のマージンは、サポートベクターマシンベースの分類モデルを作成するために、最大にされることに留意されたい。さらなる実装形態では、言語複雑性ツールは、人間の脳の機能、たとえば、神経細胞が所与の入力でどのように興奮し得るか、のモデルを作るニューラルネットワークベースの機械学習技法を適合させる。そのようなネットワークは、複数の層を有する。ニューラルネットワークの入力層は、入力を特徴空間にマップする。ニューラルネットワークの最後の層は、各出力クラスのための神経細胞が存在する、出力層である。入力および出力層は、隠された層を介して密接に結び付けられる。
【００４０】
[0048]様々な実装形態において、１つまたは複数の予測言語ベースのモデルをトレーニング、学習、または他の方法で構築するとき、言語複雑性ツールは、各資産の複雑性の指示としてのそれらの資産の各々がローカライズされた回数と組み合わせて、多数の資産（すなわち、ローカライズが成功したまたは失敗した資産または資源）を考慮する。
【００４１】
[0049]より多くの予測言語ベースのモデルを作成するためのプロセスの第１のステージとして、ローカライズカウント情報および任意の関連メタデータと共に資産は、任意の所望のＭＬベースの技法によって使用するためのトレーニングデータセットを作成するために集計される。このトレーニングデータのフォーマッティングおよびラベル付けまたは注釈付けは、異なってもよく、予測言語ベースのモデルを作成するために使用される個々のＭＬベースの技法に応じて機械ベースの注釈および人間ベースの注釈の任意の組合せを含み得ることに留意されたい。様々な実装形態において、このトレーニングデータは、複雑な資産または資源と複雑でない資産または資源とを含む、２つの資産クラスを生成するために使用される。この場合、各資産は、それでトレーニングされる／分類される単一インスタンスとして扱われる。
【００４２】
[0050]様々な実装形態において、トレーニングデータを備える資産は、各対応する言語資産または資源のメタデータおよびローカライズカウントを包含するコンピューター可読フォーマットに変換される。これらのコンピューター可読資産は、次いで、各資産から前述の特徴を抽出するために、自動化されたコンピューターベースの技法を使用して処理される。その結果は、資産および以下のうちのいくつかもしくはすべてを含むトレーニングデータのセットである：各資産が複雑であるか複雑でないかの指示と、各資産のメタデータおよびローカライズカウントと、各資産に関連する特徴のセット。この情報は、次いで、ＭＬベースの技法が１つまたは複数の予測言語ベースのモデルのトレーニング、学習、または他の方法での構築のために使用される何にでも提供される。さらに、任意の機械学習されたモデルのように、いずれの予測言語ベースのモデルも、ＭＬベースの技法が使用される何にでも追加のトレーニングデータを提供することによっていつでも更新または再トレーニングされ得る。
【００４３】
[0051]１つまたは複数の予測言語ベースのモデルのトレーニング、学習、または他の方法での構築のための前述のプロセスのうちのいくつかのプロセスの概要が、図２によって提供される流れ図によって示される。具体的には、図２によって示されるように、過去にローカライズされた資産または資源のコンテンツ１３０およびメタデータを含むトレーニングデータは、注釈、自動化された注釈、またはそのような注釈の何らかの組合せを使用して、注釈付け２００またはラベル付けされる。結果として生じる注釈付きのトレーニングデータは、次いで、複数の特徴を抽出および／または計算するために、さらに解析される２１０。様々な実装形態において、これらの特徴は、言語的解析２２０および言語外的解析２３０の任意の組合せを使用して、解析されたコンテンツから特徴を抽出する２４０ことによって、取得される。
【００４４】
[0052]前述のプロセスの結果は、そのコンテンツから抽出された複数の対応する特徴と組み合わせた、過去にローカライズされた言語資産または資源の注釈付きのコンテンツ１３０およびメタデータを含む、トレーニングデータのセットである。トレーニングデータは、次いで、１つまたは複数の予測言語ベースのモデル１２０のトレーニング、学習、または他の方法での構築のために使用される様々なＭＬベースの技法のいずれかに提供される。より具体的には、このトレーニングデータは、過去にローカライズされた言語資産または資源のコンテンツ１３０およびメタデータから抽出された特徴およびオプションのメタデータから、１つまたは複数の予測言語ベースのモデル１２０を学習する２５０ために使用される。
【００４５】
[0053]２．５  複雑性スコアの予測および提示：
[0054]様々な実装形態において、１つまたは複数の特定のモデルが、入力として提供された任意のソースコンテンツの複雑性スコアの決定において使用するために選択または識別された後は、言語複雑性ツールは、その任意のソースコンテンツから複数の特徴を抽出することによって動作する。言語複雑性ツールは、次いで、選択または識別された機械学習された予測言語ベースのモデルを抽出された特徴に適用して、ソース複雑性スコアを予測する。言い換えれば、１つまたは複数のトレーニングされた機械学習された予測言語ベースのモデルを所与として、言語複雑性ツールは、過去に見られなかったソースコンテンツまたは任意のソースコンテンツを受信し、モデルトレーニングにおいて使用されたそのソースコンテンツの特徴の同セットのうちのいくつかまたはすべての特徴を計算および／または抽出し、次いで、学習されたモデルを使用して、その見られなかったソースコンテンツまたは任意のソースコンテンツの複雑性スコアを予測する。前述のように、この複雑性スコアは、そのソースコンテンツを人間がローカライズするのはどのくらい難しいかの予測された表示を提供する。
【００４６】
[0055]様々な実装形態において、ユーザーインターフェースなどが、任意のソース言語資産または資源の複雑性スコアの決定において使用するためのそのようなモデルのリストまたはセットから特定の機械学習された予測言語ベースのモデルをユーザーが指定または選択することを可能にするために提供される。たとえば、ユーザーは、ドイツ語にローカライズすることを意図された任意の英語のソースコンテンツを提供するときに英語からドイツ語へのコンテンツローカライズでトレーニングされたモデルを選択することができる。同様に、様々な実装形態において、ユーザーインターフェースなどが、ソース言語資産もしくは資源および対応する宛先の一方または両方の言語、方言、または言語スタイルをユーザーが指定または選択することを可能にするために提供される。この場合、言語複雑性ツールは、任意のソース言語資産または資源の複雑性スコアの決定において使用するための１つまたは複数の適切な機械学習された予測言語ベースのモデルを自動的に選択または推奨することができる。
【００４７】
[0056]様々な実装形態において、言語複雑性ツールは、資産ごとに機能する。これは、ローカライズされることになる各言語資産または資源が、言語複雑性ツールによって複雑性スコアを割り当られることを意味する。資産または資源が、複雑なコンテンツとして先ず分類される（セクション２．４の前述の論考を参照）場合、そのコンテンツは、その分類に対応する値を割り当てられる。たとえば、複雑な資産または資源が、１の値を割り当てられ得る一方で、複雑でない資産または資源は、−１の値を割り当てられ得る（または、それぞれのクラスについて任意の他の所望の値）。結果として生じる複雑性スコアは、次いで、クラス値と機械学習された予測言語ベースのモデルとの積として計算され、たとえば、
複雑性スコアソースストリング＝クラス×信頼度（または確率）
したがって、資産は、割り当てられた複雑性クラスを有することになり、複雑性スコアは、割り当てられたクラスと確率または信頼度レベルのいずれかとの積から計算される。さらに、確率または信頼度レベルのいずれかの使用は、使用される分類子のタイプによって決定される。たとえば、ロジスティック回帰は、確率を出力し、ニューラルネットワークは、信頼度を出力する。
【００４８】
[0057]入力として提供された任意のソースコンテンツの複雑性スコアを決定する前述のプロセスのうちのいくつかのプロセスの概要が、図３によって提供される流れ図によって示される。具体的には、図３によって示されるように、図２に関して示された同コンテンツ解析２１０が、任意のソースコンテンツ１００に適用される。このコンテンツ解析２１０は、機械学習された予測言語ベースのモデル１２０を作成するときにトレーニングデータから抽出された任意のコンテンツ１００から同特徴のいくつかまたはすべてを抽出および／または計算するように動作する。前述のように、様々な実装形態において、これらの特徴は、言語的解析２２０および言語外的解析２３０の任意の組合せを使用して、解析されたコンテンツから特徴を抽出する２４０ことによって、取得される。言語複雑性ツールは、次いで、前述のように、機械学習された予測言語ベースのモデル１２０を任意のソースコンテンツ１２０に、および任意のソースコンテンツから抽出された特徴およびオプションのメタデータに適用して３００、複雑性スコアを予測する。
【００４９】
[0058]２．６  意味的に類似した代替の生成：
[0059]様々な実装形態において、言語複雑性ツールは、オプションで、その用途への任意のソースコンテンツへの１つまたは複数の推奨される変更を識別および提示する。これらの推奨は、ユーザーがソースコンテンツを編集して、任意のソースコンテンツ全体のまたはそのコンテンツの１つもしくは複数のサブセクションの複雑性スコアを減少させるのを助ける。たとえば、図１に戻って参照すると、オプションの意味類似性モジュール１４５は、入力言語セグメントに意味的に類似した１つまたは複数の代替言語セグメントを出力するようにトレーニングされた１つまたは複数の言語モデルと併せて、機械学習されたまたはキュレートされた、１つまたは複数の類語集または意味的に類似した単語および語句の同等のデータベースを備え得る。
【００５０】
[0060]たとえば、従来の機械翻訳エンジンなどは、代替言語セグメントを識別するために使用され得る。従来の機械翻訳エンジンは、同言語における言語セグメント間のマッピングを包含する統計的に導出された表、特定の代替および出力を選択するためのデコーダー、および、１つまたは複数のトレーニングされた統計的言語モデルなど、コンポーネントを備え得る。機械翻訳エンジンはまた、入力言語セグメントおよびそれのコンポーネント単語または語句を評価して入力言語セグメントに対する同じまたは同様の意味を有する複数の代替言語セグメントを識別する他のモデル（たとえば、トピックモデル、文脈モデルなど）を含み得る。
【００５１】
[0061]しかしながら、推奨される代替言語セグメントを生成するための機械翻訳エンジンなどの従来の用途とは対照的に、言語複雑性ツールは、元のコンテンツを編集するためのそれらの代替の用途から生じることになる複雑性スコアへの変更を決定するために、各推奨される代替言語セグメントを評価する。言語複雑性ツールは、次いで、それらの代替をユーザーに提示するときに、全体の複雑性スコアへのそれらの影響によって、推奨される代替を順序付けることができる。代替として、言語複雑性ツールは、対応する推奨される代替の使用から生じることになる最終的な複雑性スコアの提示と併せて、推奨される代替のうちの１つまたは複数を提示することができる。
【００５２】
[0062]２．７  言語複雑性ツールの例示的アプリケーション：
[0063]先行する論考を考慮すると、言語複雑性ツールによって提供される情報は、ユーザー効率を改善し、任意のソース資産または資源のローカライズワークフローに関するエラー率を減少させる様々な適用例および用途を可能にすることが明らかであろう。さらに、言語複雑性ツールによって提供される複雑性の正確な尺度は、プロジェクトマネージャーが複雑性に基づいてコストを推定すること、ならびにコンテンツがいかにしてよりローカライズしやすい形で作成され得るかについてソースコンテンツプロデューサーに情報をフィードバックすることを可能にする。さらに、そのような情報は、人間の翻訳者およびＬＳＰが、生産性を上げるために、ローカライズ作業を分類するおよび優先順位を付けることを可能にする。
【００５３】
[0064]加えて、様々なテストケースが、テストケースに注意を集中させる人間の努力に依存するのではなくてそのコンテンツに関連する複雑性スコアに基づいて任意のソースコンテンツから自動的に抽出され得る。たとえば、様々な実装形態において、言語複雑性ツールによって返された複雑性スコアは、ローカライズされたソフトウェアＵＩのまたは他のコンテンツを評価するためのテストケースに優先順位を付けるために使用される。明らかに、言語複雑性ツールによって返された複雑性スコアは、テストにおけるユーザー効率および範囲を改善するために、非常に様々なテストケース管理ソリューションと統合され得る。
【００５４】
[0065]さらに、様々な実装形態において、言語複雑性ツールによって返された複雑性スコアは、人間の翻訳者が潜在的に複雑な資源をより認識するようになるのを助けるために、その人間の翻訳者によって使用される編集環境またはツールに統合され得る。この方法で、翻訳者は、複雑性スコアを使用して、彼らの作業に優先順位を付ける（たとえば、それらの割り当てられた複雑性スコアに基づく資源の順序付け）ことができる。そのような情報はまた、彼らが資源を正確にローカライズするおよびあらゆる潜在的ローカライズエラーを回避することを確保するのを助けるための複雑性解析および予測に基づく追加の文脈情報を取得するために翻訳者によって使用され得る。
【００５５】
[0066]同様に、言語複雑性ツールによって返された複雑性スコアは、コンテンツの元の作者によってまたはコンテンツの編集者によって、様々なオーサリングツールと組み合わせて使用され得る。たとえば、作成されたコンテンツについて言語複雑性ツールによって返された複雑性スコアは、後プロセスとしてまたは作者／編集者が作業するときに彼らが言語複雑性ツールの出力と直接対話することができるライブプロセスとしてローカライズが潜在的に複雑であり得る資産または資源の識別を助けることができる。これは、同様に、作者および編集者にローカライズプロセスをより意識させることを助けることになり、以て、彼らがより容易にローカライズ可能なコンテンツを作成するのを助けることになり、それによって、ユーザー効率の向上およびローカライズエラー率の低下の２つの目的に役立つ。この方法で、言語複雑性ツールはまた、さらに徹底的に（たとえば、ローカライズ、テストなどの間に）ローカライズの難しさを軽減するのを助けるために、ローカライズ準備ツール（ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ−ｒｅａｄｉｎｅｓｓ  ｔｏｏｌ）の機能を果たす。
【００５６】
[0067]３．０  言語複雑性ツールの動作の概要：
[0068]図１から図３に関し、セクション１および２において上記で提供された詳細な説明をさらに考慮して、前述のプロセスが、図４の一般的動作流れ図によって示される。具体的には、図４は、言語複雑性ツールの様々な実装形態のうちのいくつかの実装形態の動作を要約する例示的動作流れ図を提供する。図４は、本明細書に記載される言語複雑性ツールの様々な実装形態のすべての包括的表現となることを意図されていないことと、図４に表された実装形態は説明のみを目的として提供されることとに留意されたい。
【００５７】
[0069]さらに、図４において折れ線または破線によって表されたあらゆるボックスおよびボックスの間の相互接続は、本明細書に記載される言語複雑性ツールのオプションのまたは代替の実装形態を表すことと、以下で説明されるような、これらのオプションのまたは代替の実装形態のいずれかまたはすべては、本文書を通して説明される他の代替実装形態と組み合わせて使用され得ることとに留意されたい。
【００５８】
[0070]一般に、図４によって示されるように、様々な実装形態において、言語複雑性ツールは、ユーザーインターフェース、電子ファイル、または任意の他の入力ソースまたはメカニズムを介して、任意のソースコンテンツ１００またはソース言語における１つまたは複数の単語のシーケンスを含む言語資産または資源を受信すること４００によって、動作を開始する。言語複雑性ツールは、次いで、任意のソースコンテンツ１００から複数の特徴を抽出する４１０。次に、言語複雑性ツールは、１つまたは複数の機械学習された予測言語ベースのモデル１２０を任意のソースコンテンツおよび抽出された特徴に適用して４１０、ソース複雑性スコアを予測する。この文書を通して論じられるように、このソース複雑性スコアは、任意のソースコンテンツの宛先言語、方言、または言語スタイルへのローカライズの予測される難易度を表す。結果として生じる複雑性スコアおよびオプションのメタデータは、次いで、１つまたは複数の出力デバイスを介してユーザーに提供される４３０。
【００５９】
[0071]様々な実装形態において、言語複雑性ツールは、複雑性スコアを使用して、予測されるソース複雑性スコアを増加させる任意のソースコンテンツの１つまたは複数の要素を識別し４４０、それらの識別された要素は、次いで、オプションでユーザーに提示される。様々な関連実装形態では、言語複雑性ツールは、予測される複雑性スコアを減少させる任意のソースコンテンツ１００への１つまたは複数の推奨される変更を識別し４５０、それらの推奨される変更は、オプションでユーザーに提示される。
【００６０】
[0072]４．０  言語複雑性ツールの例示的実装形態：
[0073]以下のパラグラフは、本文書において特許請求され得る実装形態の様々な例を要約する。しかしながら、以下に要約される実装形態は、言語複雑性ツールの詳細な説明を考慮して特許請求され得る主題を限定することは意図されていないことを理解されたい。さらに、以下に要約される実装形態のいずれかまたはすべては、詳細な説明を通して説明される実装形態のうちのいくつかまたはすべておよび１つまたは複数の図に示された任意の実装形態、および、以下に記載される任意の他の実装形態および例との任意の所望の組合せで特許請求され得る。加えて、以下の実装形態および例は、詳細な説明および本文書を通して説明される図を考慮して理解されることを意図されていることに留意されたい。
【００６１】
[0074]様々な実装形態において、言語複雑性ツールは、ソース言語資産もしくは資源全体、またはソース言語資産もしくは資源の１つもしくは複数のサブセクションのソース複雑性スコアを予測して、そのソースコンテンツの特定の目標言語、方言、または言語スタイルへのローカライズの予測される難易度をユーザーに提供するための手段、プロセスまたは技法によって実装される。したがって、言語複雑性ツールは、ユーザーがローカライズするのが困難または時間のかかりそうな、言語資産もしくは資源またはそれらの資産もしくは資源のサブセクションを識別することによって、ユーザー効率およびユーザー対話パフォーマンスの改善を実現する。さらに、ユーザーにとってローカライズが困難でありそうな言語資産もしくは資源またはそれらの資産もしくは資源のサブセクションを識別するためにソース複雑性スコアを使用することによって、そのソースコンテンツは、より低いソース複雑性スコア（すなわち、ローカライズがより難しくないソースコンテンツ）を実現するようにローカライズの前に修正され得る。そのような修正は、ソースコンテンツの口語または文書のローカライズを含むがこれらに限定されない、ソフトウェアアプリケーションまたは他の媒体において提示されたローカライズされたテキストまたは言語に関するエラー率を減少させる役割を果たす。
【００６２】
[0075]第１の例として、様々な実装形態において、コンピューター実装されるプロセスが、ソース言語における１つまたは複数の単語のシーケンスを含む任意のソースコンテンツを受信するための手段、プロセスまたは技法を介して提供される。複数の特徴が、次いで、そのソースコンテンツから抽出される。機械学習された予測言語ベースのモデルが、次いで、ソース複雑性スコアを予測するために、特徴に適用される。このソース複雑性スコアは、ソースコンテンツを宛先言語における宛先コンテンツにローカライズするための予測される難易度を表す。
【００６３】
[0076]第２の例として、様々な実装形態において、第１の例はさらに、予測されるソース複雑性スコアを増加させる任意のソースコンテンツの１つまたは複数の要素を識別するための手段、プロセスまたは技法を介して修正される。
【００６４】
[0077]第３の例として、様々な実装形態において、第１の例および第２の例のいずれかが、予測される複雑性スコアを減少させるソースコンテンツへの１つまたは複数の推奨される変更を識別するための手段、プロセスまたは技法を介してさらに修正される。
【００６５】
[0078]第４の例として、様々な実装形態において、第１の例、第２の例、および第３の例のいずれかが、任意のソースコンテンツの１つまたは複数の要素を編集して、複雑性スコアを減少させるためのユーザーインターフェースを提供するための手段、プロセスまたは技法を介してさらに修正される。
【００６６】
[0079]第５の例として、様々な実装形態において、第１の例が、宛先言語へのローカライズが成功した複数のソース資産または資源から抽出された特徴で、および、複数のソース資産または資源の各々がローカライズが受入れ可能と見なされる前に宛先言語にローカライズされた回数で、機械学習された予測言語ベースのモデルをトレーニングするための手段、プロセスまたは技法を介してさらに修正される。
【００６７】
[0080]第６の例として、様々な実装形態において、第１の例、第２の例、第３の例、および第４の例のいずれかが、任意のソースコンテンツがユーザーインターフェースを介してユーザーによって入力、作成、または編集されるときに、任意のソースコンテンツのリアルタイム複雑性スコアリングを提供するための手段、プロセスまたは技法を介してさらに修正される。
【００６８】
[0081]第７の例として、様々な実装形態において、第１の例が、１つまたは複数の機械学習された予測言語ベースのモデルが作成された複数の使用可能なソース言語および宛先言語ペアから、ソース言語および宛先言語の一方または両方を選択するための手段、プロセスまたは技法を介してさらに修正される。
【００６９】
[0082]第８の例として、様々な実装形態において、第１の例が、複数の任意のソース資産または資源のソース複雑性スコアを予測し、複雑性スコアを適用して、複雑性の順に、複数の任意のソース資産または資源に優先順位を付けるための手段、プロセスまたは技法を介してさらに修正される。
【００７０】
[0083]第９の例として、様々な実装形態において、第１の例が、ソース言語とは異なる任意の言語、方言、または言語スタイルとして宛先言語を指定するための手段、プロセスまたは技法を介してさらに修正される。
【００７１】
[0084]第１０の例として、様々な実装形態において、汎用コンピューティングデバイスを介して実装されたシステムが、コンピューティングデバイスによって実行可能なプログラムモジュールを備えるコンピュータープログラムを実行するための手段、プロセスまたは技法を介して提供され、コンピューティングデバイスは、ユーザーインターフェースを介してソース言語で任意のソースコンテンツを入力するようにコンピュータープログラムのプログラムモジュールによって指示される。システムはさらに、任意のソースコンテンツがローカライズされるべき宛先言語をユーザーインターフェースを介して識別する。システムはさらに、複数の特徴を任意のソースコンテンツから抽出する。システムは、次いで、機械学習された予測言語ベースのモデルを抽出された特徴に適用して、複雑性スコアを任意のソースコンテンツと関連付け、前記複雑性スコアは、ソースコンテンツの宛先言語へのローカライズの予測される難易度を表す。最終的に、システムは、複雑性スコアをユーザーインターフェースを介して提示する。
【００７２】
[0085]第１１の例として、様々な実装形態において、第１０の例は、予測される複雑性スコアを増加させる任意のソースコンテンツの１つまたは複数の要素を識別するための手段、プロセスまたは技法を介してさらに修正される。
【００７３】
[0086]第１２の例として、様々な実装形態において、第１０の例および第１１の例のいずれかが、予測される複雑性スコアを減少させる任意のソースコンテンツへの１つまたは複数の推奨される変更を識別するための手段、プロセスまたは技法を介してさらに修正される。
【００７４】
[0087]第１３の例として、様々な実装形態において、第１０の例は、宛先言語へのローカライズが成功した複数のソース資産または資源から抽出された特徴で、および、複数のソース資産または資源の各々がローカライズが受入れ可能と見なされる前に宛先言語にローカライズされた回数で、機械学習された予測言語ベースのモデルをトレーニングするための手段、プロセスまたは技法を介してさらに修正される。
【００７５】
[0088]第１４の例として、様々な実装形態において、第１０の例、第１１の例、および第１２の例のいずれかが、任意のソースコンテンツがユーザーインターフェースを介して入力されているときに、任意のソースコンテンツのリアルタイム複雑性スコアリングを提供するための手段、プロセスまたは技法を介してさらに修正される。
【００７６】
[0089]第１５の例として、様々な実装形態において、第１０の例、第１１の例、第１２の例および第１４の例のいずれかが、複数の任意のソースコンテンツのソース複雑性スコアを予測し、複雑性スコアを適用して、複雑性の順に、複数の任意のソースコンテンツに優先順位を付けるための手段、プロセスまたは技法を介してさらに修正される。
【００７７】
[0090]第１６の例として、様々な実装形態において、第１０の例が、ソース言語とは異なる任意の言語、方言、または言語スタイルを表すものとして宛先言語を指定するための手段、プロセスまたは技法を介してさらに修正される。
【００７８】
[0091]第１７の例として、様々な実装形態において、複雑性スコアを提示するための方法をコンピューティングデバイスに実行させるためのコンピューター実行可能命令が記憶されたコンピューター可読媒体が、ユーザーインターフェースを介してソース言語で任意のソースコンテンツの入力を受信するための手段、プロセスまたは技法を介して提供される。これらの命令はさらに、コンピューティングデバイスに、任意のソースコンテンツがローカライズされるべき宛先言語をユーザーインターフェースを介して識別させる。これらの命令はさらに、コンピューティングデバイスに、任意のソースコンテンツが入力されている間に、任意のソースコンテンツから複数の特徴を抽出させる。これらの命令はさらに、コンピューティングデバイスに、任意のソースコンテンツが入力されている間に、機械学習された予測言語ベースのモデルを抽出された特徴に適用させ、任意のソースコンテンツが入力されている間に、複雑性スコアを任意のソースコンテンツとリアルタイムで関連付ける。複雑性スコアは、ソースコンテンツの宛先言語へのローカライズの予測される難易度を表す。最後に、これらの命令はさらに、コンピューティングデバイスに、任意のソースコンテンツが入力されている間に、ユーザーインターフェースを介して複雑性スコアをリアルタイムで提示させる。
【００７９】
[0092]第１８の例として、様々な実装形態において、第１０の例はさらに、予測される複雑性スコアを増加させる任意のソースコンテンツの１つまたは複数の要素を識別するための手段、プロセスまたは技法を介して修正される。
【００８０】
[0093]第１９の例として、様々な実装形態において、第１７の例および第１８の例のいずれかはさらに、予測される複雑性スコアを減少させる任意のソースコンテンツへの１つまたは複数の推奨される変更をユーザーインターフェースを介して提示するための手段、プロセスまたは技法を介して修正される。
【００８１】
[0094]第２０の例として、様々な実装形態において、第１７の例、第１８の例、および第１９の例のいずれかはさらに、複数の任意のソースコンテンツのソース複雑性スコアを予測し、複雑性スコアを適用して、複雑性の順に、複数の任意のソースコンテンツに優先順位を付けるための手段、プロセスまたは技法を介して修正される。
【００８２】
[0095]５．０  例示的動作環境：
[0096]本明細書で説明される言語複雑性ツールの実装形態は、多数のタイプの汎用または専用コンピューティングシステム環境または構成内で動作可能である。図５は、本明細書で説明されるような、言語複雑性ツールの様々な実装形態および要素が実装され得る汎用コンピューターシステムの簡易化された例を示す。図５に示される簡易化されたコンピューティングデバイス５００内に折れ線もしくは破線によって表された任意のボックスは、簡易化されたコンピューティングデバイスの代替実装形態を表すことに留意されたい。以下で説明されるように、これらの代替実装形態のいずれかまたはすべては、本文書を通して説明される他の代替実装形態と組み合わせて使用され得る。
【００８３】
[0097]簡易化されたコンピューティングデバイス５００は、通常は、パーソナルコンピューター（ＰＣ）、サーバーコンピューター、ハンドヘルドコンピューティングデバイス、ラップトップまたはモバイルコンピューター、携帯電話および携帯情報端末（ＰＤＡ）などの通信デバイス、マルチプロセッサシステム、マイクロプロセッサベースのシステム、セットトップボックス、プログラマブル家庭用電化製品、ネットワークＰＣ、ミニコンピューター、メインフレームコンピューター、および、オーディオまたはビデオメディアプレーヤーなど、少なくともいくらかの最低計算能力を有するデバイスにおいて見られる。
【００８４】
[0098]デバイスが本明細書で説明される言語複雑性ツールの実装形態を実現することを可能にするために、デバイスは、基本計算動作を可能にするのに十分な計算能力およびシステムメモリを有するべきである。具体的には、図５に示される簡易化されたコンピューティングデバイス５００の計算能力は、概して、１つまたは複数の処理装置５１０によって示され、１つまたは複数のグラフィックス処理装置（ＧＰＵ）５１５も含むことができ、一方または両方がシステムメモリ５２０と通信する。簡易化されたコンピューティングデバイス５００の処理装置５１０は、専用マイクロプロセッサ（デジタルシグナルプロセッサ（ＤＳＰ）、超長命令語（ＶＬＩＷ：ｖｅｒｙ  ｌｏｎｇ  ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ  ｗｏｒｄ）プロセッサ、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、または他のマイクロコントローラーなど）でもよく、または、１つもしくは複数の処理コアを有し、マルチコアプロセッサ内に１つもしくは複数のＧＰＵベースのコアもしくは他の特定目的コアも含み得る従来の中央処理装置（ＣＰＵ）でもよいことに留意されたい。
【００８５】
[0099]加えて、簡易化されたコンピューティングデバイス５００はまた、たとえば、通信インターフェース５３０など、他のコンポーネントを含み得る。簡易化されたコンピューティングデバイス５００はまた、１つまたは複数の従来のコンピューター入力デバイス５４０（たとえば、タッチスクリーン、タッチセンサー式表面、ポインティングデバイス、キーボード、オーディオ入力デバイス、音声もしくはスピーチベースの入力および制御デバイス、ビデオ入力デバイス、触覚入力デバイス、有線データ送信もしくは無線データ送信を受信するためのデバイスなど）、またはそのようなデバイスの任意の組合せを含み得る。
【００８６】
[0100]同様に、簡易化されたコンピューティングデバイス５００との、および、言語複雑性ツールに関連する１人もしくは複数のユーザーまたは他のデバイスもしくはシステムへの入力、出力、制御、フィードバック、および応答を含む、言語複雑性ツールの任意の他のコンポーネントまたは特徴との様々な対話は、様々なナチュラルユーザーインターフェース（ＮＵＩ）シナリオによって可能にされる。言語複雑性ツールによって可能にされるＮＵＩ技法およびシナリオは、マウス、キーボード、遠隔制御装置などの入力デバイスによって課される人工拘束（artificial constraints）のない、「自然」な形で言語複雑性ツールと１人または複数のユーザーが対話することを可能にするインターフェース技術を含むがこれに限定されない。
【００８７】
[0101]そのようなＮＵＩ実装形態は、マイクロフォンまたは他の入力デバイス５４０またはシステムセンサー５０５を介して獲得されたユーザースピーチまたは発声から導出されるＮＵＩ情報の使用を含むがこれに限定されない様々な技法の使用によって可能にされる。そのようなＮＵＩ実装形態はまた、ユーザーの表情からのおよびユーザーの手、指、手首、腕、足、体、頭、目などの位置、動き、または向きからシステムセンサー５０５または他の入力デバイス５４０から導出される情報を含むがこれに限定されない様々な技法の使用によって可能にされ、そのような情報は、立体または飛行時間型カメラシステム、赤外線カメラシステム、ＲＧＢ（赤、緑および青）カメラシステムなどの様々なタイプの２Ｄまたは深度画像化デバイス、あるいはそのようなデバイスの任意の組合せを使用して獲得され得る。そのようなＮＵＩ実装形態のさらなる例は、タッチおよびスタイラス認識、ジェスチャー認識（画面上のおよび画面もしくはディスプレイ表面に近接する）、エアーまたは接触ベースのジェスチャー、ユーザータッチ（様々な表面、オブジェクトまたは他のユーザーへの）、ホバーベースの入力またはアクションなどから導出されるＮＵＩ情報を含むがこれに限定されない。そのようなＮＵＩ実装形態はまた、ユーザーの意図、要求、および／または目的などの情報を予測するために、単独でまたは他のＮＵＩ情報と組み合わせて、現在のまたは過去のユーザービヘイビアー、入力、アクションなどを評価する様々な予測機械インテリジェンスプロセスの使用を含み得るが、これらに限定されない。ＮＵＩベースの情報のタイプまたはソースにかかわらず、そのような情報は、次いで、言語複雑性ツールの１つまたは複数の入力、出力、アクション、または機能的特徴を開始、終了、または他の方法で制御するあるいはそれと対話するために使用され得る。
【００８８】
[0102]しかしながら、前述の例示的ＮＵＩシナリオはさらに、人工拘束または追加の信号の使用をＮＵＩ入力の任意の組合せと結合させることによってさらに補強され得ることを理解されたい。そのような人工拘束または追加の信号は、マウス、キーボード、および遠隔制御装置などの入力デバイス５４０によって、あるいは、加速度計、ユーザーの筋肉によって生成された電気信号を表す節電信号を受信するための節電図検査（ＥＭＧ）センサー、心拍数モニター、ユーザー発汗を測定するための電気皮膚伝導センサー（ｇａｌｖａｎｉｃ  ｓｋｉｎ  ｃｏｎｄｕｃｔｉｏｎ  ｓｅｎｓｏｒ）、ユーザー脳活動または電界を測定または他の方法で検知するための着用可能なまたは遠隔のバイオセンサー、ユーザー体温変化または差を測定するための着用可能なまたは遠隔のバイオセンサーなど、様々な遠隔またはユーザー装着デバイスによって、与えられ得るまたは生成され得る。これらのタイプの人工拘束または追加の信号から導出される任意のそのような情報は、言語複雑性ツールの１つまたは複数の入力、出力、アクション、または機能的特徴を開始、終了、または他の方法で制御するあるいはそれと対話するために、任意の１つまたは複数のＮＵＩ入力と結合され得る。
【００８９】
[0103]簡易化されたコンピューティングデバイス５００はまた、１つまたは複数の従来のコンピューター出力デバイス５５０（たとえば、表示デバイス５５５、オーディオ出力デバイス、ビデオ出力デバイス、有線データ送信または無線データ送信を送信するためのデバイスなど）などの他のオプションのコンポーネントを含み得る。汎用コンピューターの通常の通信インターフェース５３０、入力デバイス５４０、出力デバイス５５０、およびストレージデバイス５６０は当業者にはよく知られており、本明細書では詳しく説明されないことに留意されたい。
【００９０】
[0104]図５に示される簡易化されたコンピューティングデバイス５００はまた、様々なコンピューター可読媒体を含み得る。コンピューター可読媒体は、ストレージデバイス５６０を介してコンピューティングデバイス５００によってアクセスすることができる任意の使用可能な媒体でもよく、コンピューター可読またはコンピューター実行可能命令、データ構造体、プログラムモジュール、または他のデータなどの情報の記憶のための、取外し可能な５７０および／または取外し不能な５８０、揮発性媒体および不揮発性媒体の両方を含み得る。
【００９１】
[0105]コンピューター可読媒体は、コンピューター記憶媒体および通信媒体を含む。コンピューター記憶媒体は、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）、ブルーレイディスク（ＢＤ）、コンパクトディスク（ＣＤ）、フロッピーディスク、テープドライブ、ハードドライブ、光ドライブ、ソリッドステートメモリデバイス、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読取り専用メモリ（ＲＯＭ）、電気的消去可能プログラマブル読取り専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、ＣＤ−ＲＯＭまたは他の光ディスクストレージ、スマートカード、フラッシュメモリ（たとえば、カード、スティック、およびキードライブ）、磁気カセット、磁気テープ、磁気ディスクストレージ、磁気ストリップ、または他の磁気ストレージデバイスなど、有形コンピューター可読または機械可読媒体またはストレージデバイスを指す。さらに、伝搬信号は、コンピューター可読記憶媒体の範囲内に含まれない。
【００９２】
[0106]コンピューター可読またはコンピューター実行可能命令、データ構造体、プログラムモジュールなどの情報の保持はまた、１つまたは複数の変調されたデータ信号または搬送波をエンコードするための様々な前述の通信媒体（コンピューター記憶媒体と対立するものとしての）、あるいは他の移送メカニズムまたは通信プロトコルのいずれかを使用することによって達成することができ、任意の有線情報配信メカニズムまたは無線情報配信メカニズムを含み得る。「変調されたデータ信号」または「搬送波」という用語は、概して、その特性集合のうちの１つまたは複数を有するあるいは信号内の情報をエンコードするなどの形で変更された信号を指すことに留意されたい。たとえば、通信媒体は、１つまたは複数の変調されたデータ信号を運ぶ有線ネットワークまたは直接有線接続などの有線媒体と、音波、無線周波数（ＲＦ）、赤外線、レーザー、および１つまたは複数の変調されたデータ信号または搬送波を送信および／または受信するための他の無線媒体などの無線媒体とを含み得る。
【００９３】
[0107]さらに、本明細書で説明される様々な言語複雑性ツール実装形態のうちのいくつかまたはすべてあるいはその部分を実施するソフトウェア、プログラム、および／またはコンピュータープログラム製品は、コンピューター実行可能命令または他のデータ構造体の形でコンピューター可読または機械可読媒体またはストレージデバイスおよび通信媒体の任意の所望の組合せから記憶、受信、送信または読取りされ得る。加えて、特許請求される主題は、開示される主題を実装するためにコンピューターを制御するためのソフトウェア、ファームウェア５２５、ハードウェア、またはその任意の組合せを作り出すために標準プログラミングおよび／またはエンジニアリング技法を使用する方法、装置、または製造品として実装され得る。本明細書では「製造品」という用語は、任意のコンピューター可読デバイス、または媒体からアクセス可能なコンピュータープログラムを包含することが意図されている。
【００９４】
[0108]本明細書で説明される言語複雑性ツール実装形態は、コンピューティングデバイスによって実行される、プログラムモジュールなど、コンピューター実行可能命令との一般的関連でさらに説明され得る。一般に、プログラムモジュールは、特定のタスクを実行するまたは特定の抽象データタイプを実装する、ルーチン、プログラム、オブジェクト、コンポーネント、データ構造体などを含む。言語複雑性ツール実装形態はまた、タスクが、１つまたは複数の通信ネットワークを介してリンクされた１つまたは複数の遠隔処理デバイスによってあるいは１つまたは複数のデバイスのクラウド内で実行される、分散コンピューティング環境において実施され得る。分散コンピューティング環境では、プログラムモジュールは、媒体ストレージデバイスを含むローカルコンピューター記憶媒体および遠隔コンピューター記憶媒体の両方に置かれ得る。加えて、前述の命令は、プロセッサを含んでも含まなくてもよいハードウェア論理回路として、部分的にまたは全体的に、実装され得る。
【００９５】
[0109]代替として、または追加で、本明細書で説明される機能は、１つまたは複数のハードウェア論理コンポーネントによって、少なくとも部分的に、実行され得る。たとえば、限定ではなく、使用することができる例示的タイプのハードウェア論理コンポーネントは、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、特定用途向け標準製品（ＡＳＳＰ：ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ−ｓｐｅｃｉｆｉｃ  ｓｔａｎｄａｒｄ  ｐｒｏｄｕｃｔ）、システムオンチップシステム（ＳＯＣ）、複合プログラマブル論理デバイス（ＣＰＬＤ：ｃｏｍｐｌｅｘ  ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  ｌｏｇｉｃ  ｄｅｖｉｃｅ）などを含む。
【００９６】
[0110]６．０  他の実装形態：
[0111]言語複雑性ツールの前述の説明は、図解および説明を目的として提示された。それは、包括的であることまたは開示された正確な形に特許請求される主題を限定することを意図されていない。多数の修正形態および変更形態が、前述の教示を考慮して起こり得る。さらに、前述の代替実装形態のいずれかまたはすべては、言語複雑性ツールの追加のハイブリッド実装形態を形成するために求められる任意の組合せで使用され得ることに留意されたい。言語複雑性ツールの範囲は、この詳細な説明によって限定されず、そうではなくて、本明細書に添付された特許請求の範囲によって限定されることが意図されている。本主題は、構造的特徴および／または方法論的動作に特有の言語で説明されてあるが、添付の特許請求の範囲において定義される本主題は、前述の特定の特徴または動作に必ずしも限定されないことを理解されたい。そうではなくて、前述の特定の特徴および動作は、本特許請求の範囲を実装する例示的な形として開示され、他の同等の特徴および動作は、本特許請求の範囲内にあることが意図されている。
【００９７】
[0112]前述されたものは、例示的実装形態を含む。特許請求される主題の説明を目的としてコンポーネントまたは方法論のあらゆる考えられる組合せを説明することはもちろん可能ではないが、多数のさらなる組合せおよび置換が可能であることは当業者には認識され得る。したがって、特許請求される主題は、前述の言語複雑性ツールの詳細な説明の趣旨および範囲内にあるすべてのそのような改変形態、修正形態、および変更形態を包含することが意図されている。
【００９８】
[0113]前述のコンポーネント、デバイス、回路、システムなどによって実行される様々な機能に関して、そのようなコンポーネントを説明するために使用される用語（「手段」の参照を含む）は、別段の指示のない限り、特許請求される主題の本明細書で示される例示的態様において機能を実行する、開示される構造体と構造的に同等でなくても、記載されているコンポーネントの指定された機能を実行する任意のコンポーネント（たとえば、機能的同等物）に対応することが意図されている。これに関連して、前述の実装形態は、特許請求される主題の様々な方法の動作および／または事象を実行するためのコンピューター実行可能命令を有するシステムならびにコンピューター可読記憶媒体を含むこともまた認識されよう。
【００９９】
[0114]アプリケーションおよびサービスが本明細書で説明される実装形態を使用することを可能にする、前述の実装形態（適切なアプリケーションプログラミングインターフェース（ＡＰＩ）、ツールキット、ドライバコード、オペレーティングシステム、制御装置、独立型またはダウンロード可能なソフトウェアオブジェクトなど）を実現する複数の方法が存在する。特許請求される主題は、ＡＰＩ（または他のソフトウェアオブジェクト）の観点からならびに本明細書で説明される実装形態に従って動作するソフトウェアまたはハードウェアオブジェクトの観点からのこの使用を企図する。したがって、本明細書で説明される様々な実装形態は、全体的にハードウェアにおける、または部分的にハードウェアおよび部分的にソフトウェアにおける、または全体的にソフトウェアにおける態様を有し得る。
【０１００】
[0115]前述のシステムは、いくつかのコンポーネントの間の対話に関して説明された。そのようなシステムおよびコンポーネントは、それらのコンポーネントもしくは指定されたサブコンポーネント、指定されたコンポーネントもしくはサブコンポーネントのうちのいくつか、および／または追加のコンポーネントを含むことが可能であり、前述の様々な置換および組合せに従い得ることが理解されよう。サブコンポーネントはまた、親コンポーネント（たとえば、階層的コンポーネント）内に含まれるのではなくて他のコンポーネントに通信可能に連結されたコンポーネントとして実装され得る。
【０１０１】
[0116]加えて、１つまたは複数のコンポーネントは、集計機能を提供する単一コンポーネントに結合させることができ、あるいはいくつかの別個のサブコンポーネントに分けることができ、管理層などの任意の１つまたは複数の中間層が、統合機能を提供するために、そのようなサブコンポーネントに通信可能に連結するために提供され得ることに留意されたい。本明細書で説明される任意のコンポーネントはまた、具体的に本明細書には記載されていないが当業者には一般に知られている１つまたは複数の他のコンポーネントと対話し得る。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【国際調査報告】
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