【手続補正書】
【提出日】平成30年6月8日(2018.6.8)
【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】
方法であって、
入力データセットを１つ以上の入力データソースから受けるステップと、
データ強化サービスのコンピューティングシステムによって、前記入力データセットを、参照ソースから取得した１つ以上の参照データセットと比較するステップと、
前記コンピューティングシステムによって、前記１つ以上の参照データセット各々について類似性メトリックを計算するステップとを含み、前記類似性メトリックは、前記入力データセットとの比較における前記１つ以上の参照データセット各々の類似性の程度を示し、
前記コンピューティングシステムによって、前記類似性メトリックに基づいて前記入力データセットと前記１つ以上の参照データセットとの間の一致を識別するステップと、
前記コンピューティングシステムによって、前記１つ以上の参照データセット各々について計算した前記類似性メトリックを示しかつ前記入力データセットと前記１つ以上の参照データセットとの間の前記識別した一致を示すグラフィカルインターフェイスを生成するステップと、
前記グラフィカルインターフェイスを用いて、前記１つ以上の参照データセット各々について計算した前記類似性メトリックを示しかつ前記入力データセットと前記１つ以上の参照データセットとの間の前記識別した一致を示すグラフィカルなビジュアライゼーションをレンダリングするステップとを含む、方法。
【請求項２】
前記１つ以上の参照データセットは、ドメインに対応付けられた用語を含み、前記類似性メトリックは、前記１つ以上の参照データセット各々について計算されたマッチングスコアであり、前記マッチングスコアは、前記参照データセットに関するメトリックを示す第１の値と前記入力データセットと前記参照データセットとの比較に基づくメトリックを示す第２の値とを含む１つ以上の値を用いて計算される、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記グラフィカルなビジュアライゼーションは、レンダリングされることによって前記マッチングスコアの計算に用いられる１つ以上の値を示す、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記１つ以上の値は、前記入力データセットと前記参照データセットとの間で一致する用語の度数値と、前記参照データセットの母集団値と、前記入力データセットと前記参照データセットとの間で一致する異なる用語の数を示す固有マッチング値と、前記参照データセット内の用語の数を示すドメイン値と、前記参照データセットのキュレーションの程度を示すキュレーションレベルとを含む、請求項２または３に記載の方法。
【請求項５】
前記コンピューティングシステムによって、アグリゲーションサービスから取得した増補データに基づいて増補リストを生成するステップと、
前記増補リストに基づいて前記入力データセットを増補するステップとをさらに含み、
前記１つ以上の参照データセットと比較される前記入力データセットは、前記増補リストに基づいて増補される、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記方法はさらに、
前記コンピューティングシステムによって、前記１つ以上の参照データセットに基づいてインデックス付トライグラム表を生成するステップを含み、
増補後の前記入力データセットにおけるワードごとに、
前記ワードのトライグラムを作成するステップと、
前記トライグラム各々を前記インデックス付トライグラム表と比較するステップと、
前記トライグラムのうちの第１のトライグラムと一致する、トライグラムに対応付けられた前記インデックス付トライグラム表におけるワードを識別するステップと、
前記ワードをトライグラム増補データセットに格納するステップとを含み、
前記トライグラム増補データセットを前記１つ以上の参照データセットと比較するステップと、
前記比較に基づいて前記トライグラム増補データセットと前記１つ以上の参照データセットとの間の一致を判断するステップとを含み、
前記入力データセットと前記１つ以上の参照データセットとの間の一致を識別するステップは、前記比較に基づく前記トライグラム増補データセットと前記１つ以上の参照データセットとの間の一致を用いて実行される、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記１つ以上の参照データセットの少なくとも一部を表わすデータ構造を生成するステップをさらに含み、前記データ構造における各ノードは、前記１つ以上の参照データセットから抽出された１つ以上のストリングの中の異なる文字を表わし、
前記入力データセットは、前記データ構造をトラバースすることによって前記１つ以上の参照データセットと比較される、請求項１から６のいずれか一項に記載の方法。
【請求項８】
前記類似性メトリックは、前記入力データセットとの比較における前記１つ以上の参照データセットの共通部分のカーディナリティに基づく値として計算され、
前記値は前記カーディナリティによって正規化され、
前記値は、前記１つ以上の参照データセットのサイズに基づく第１のファクタだけ減じられ、前記値は、前記１つ以上の参照データセットのタイプに基づく第２のファクタだけ減じられる、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記類似性メトリックは、前記１つ以上の参照データセットのうちの各参照データセットについて、前記入力データセットと前記参照データセットとの間のコサイン類似度を求めることによって計算される、請求項１から８のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１０】
前記一致を識別するステップは、前記１つ以上の参照データセットのうち、前記１つ以上の参照データセット各々について計算した前記類似性メトリックに基づく類似性の程度が最大である参照データを求めるステップを含む、請求項１から９のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１１】
前記入力データセットは１つ以上のデータ列にフォーマットされる、請求項１から１０のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１２】
データ強化システムであって、
複数の入力データソースと、
クラウドコンピューティングインフラストラクチャシステムとを備え、前記クラウドコンピューティングインフラストラクチャシステムは、
少なくとも１つの通信ネットワークを通して前記複数の入力データソースに通信可能に結合されかつ複数のデータターゲットに通信可能に結合された１つ以上のプロセッサと、
前記１つ以上のプロセッサに結合されたメモリとを含み、前記メモリは、データ強化サービスを提供することを指示する命令を格納し、前記命令は、前記１つ以上のプロセッサによって実行されたときに、前記１つ以上のプロセッサに、
入力データセットを前記複数の入力データソースのうちの１つ以上の入力データソースから受けることと、
前記入力データセットを、参照ソースから取得した１つ以上の参照データセットと比較することと、
前記１つ以上の参照データセット各々について類似性メトリックを計算することとを実行させ、前記類似性メトリックは、前記入力データセットとの比較における前記１つ以上の参照データセット各々の類似性の程度を示し、
前記類似性メトリックに基づいて前記入力データセットと前記１つ以上の参照データセットとの間の一致を識別することと、
前記１つ以上の参照データセット各々について計算した前記類似性メトリックを示しかつ前記入力データセットと前記１つ以上の参照データセットとの間の前記識別した一致を示すグラフィカルインターフェイスを生成することと、
前記１つ以上の参照データセット各々について計算した前記類似性メトリックを示しかつ前記入力データセットと前記１つ以上の参照データセットとの間の前記識別した一致を示すグラフィカルなビジュアライゼーションをレンダリングすることとを実行させる、データ強化システム。
【請求項１３】
命令を記憶するプログラムであって、前記命令は、１つ以上のプロセッサによって実行されたときに、前記１つ以上のプロセッサに、
入力データセットを１つ以上の入力データソースから受けることと、
データ強化サービスのコンピューティングシステムによって、前記入力データセットを、参照ソースから取得した１つ以上の参照データセットと比較することと、
前記コンピューティングシステムによって、前記１つ以上の参照データセット各々について類似性メトリックを計算することとを実行させ、前記類似性メトリックは、前記入力データセットとの比較における前記１つ以上の参照データセット各々の類似性の程度を示し、
前記コンピューティングシステムによって、前記類似性メトリックに基づいて前記入力データセットと前記１つ以上の参照データセットとの間の一致を識別することと、
前記コンピューティングシステムによって、前記１つ以上の参照データセット各々について計算した前記類似性メトリックを示しかつ前記入力データセットと前記１つ以上の参照データセットとの間の前記識別した一致を示すグラフィカルインターフェイスを生成することと、
前記グラフィカルインターフェイスを用いて、前記１つ以上の参照データセット各々について計算した前記類似性メトリックを示しかつ前記入力データセットと前記１つ以上の参照データセットとの間の前記識別した一致を示すグラフィカルなビジュアライゼーションをレンダリングすることとを実行させる、プログラム。
【請求項１４】
方法であって、
入力データセットを１つ以上の入力データソースから受けるステップと、
データ強化サービスのコンピューティングシステムによって、前記入力データセットを、参照ソースから取得した１つ以上の参照データセットと比較するステップと、
前記コンピューティングシステムによって、前記１つ以上の参照データセット各々について類似性メトリックを計算するステップとを含み、前記類似性メトリックは、前記入力データセットとの比較における前記１つ以上の参照データセット各々の類似性の程度を示し、
前記コンピューティングシステムによって、前記類似性メトリックに基づいて前記入力データセットと前記１つ以上の参照データセットとの間の一致を識別するステップと、
前記入力データセットをマッチング情報とともに格納するステップとを含み、前記マッチング情報は、前記１つ以上の参照データセット各々について計算した類似性メトリックを示しかつ前記入力データセットと前記１つ以上の参照データセットとの間の前記識別した一致を示す、方法。
【請求項１５】
前記入力データセットと前記１つ以上の参照データセットとの間の一致の識別に基づいて、前記入力データセットのカテゴリラベルを識別するステップと、
前記カテゴリラベルに対応付けて前記入力データセットを格納するステップとをさらに含む、請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
前記類似性メトリックは、Jaccard係数、Tversky係数、またはDice-Sorensen係数のう
ちの１つ以上を用いて計算される、請求項１４または１５に記載の方法。
【請求項１７】
前記入力データセットは、グラフマッチングまたは意味類似性マッチングのうちの１つ以上を用いて、前記１つ以上の参照データセットと比較される、請求項１４から１６のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１８】
データ強化システムであって、
複数の入力データソースと、
クラウドコンピューティングインフラストラクチャシステムとを備え、前記クラウドコンピューティングインフラストラクチャシステムは、
少なくとも１つの通信ネットワークを通して前記複数の入力データソースに通信可能に結合されかつ複数のデータターゲットに通信可能に結合された１つ以上のプロセッサと、
前記１つ以上のプロセッサに結合されたメモリとを含み、前記メモリは、データ強化サービスを提供することを指示する命令を格納し、前記命令は、前記１つ以上のプロセッサによって実行されたときに、前記１つ以上のプロセッサに、
入力データセットを１つ以上の入力データソースから受けることと、
前記入力データセットを、参照ソースから取得した１つ以上の参照データセットと比較することと、
前記１つ以上の参照データセット各々について類似性メトリックを計算することとを実行させ、前記類似性メトリックは、前記入力データセットとの比較における前記１つ以上の参照データセット各々の類似性の程度を示し、
前記類似性メトリックに基づいて前記入力データセットと前記１つ以上の参照データセットとの間の一致を識別することと、
前記入力データセットをマッチング情報とともに格納することとを実行させ、前記マッチング情報は、前記１つ以上の参照データセット各々について計算した類似性メトリックを示しかつ前記入力データセットと前記１つ以上の参照データセットとの間の前記識別した一致を示す、データ強化システム。