【手続補正書】
【提出日】平成29年11月22日(2017.11.22)
【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】
サーチ質問をエンドユーザ装置から受信することに応答して、
システムのノードにより、１つ以上の抽出された特徴に一致する１つ以上の候補レコードを識別するために共起特徴を含む候補レコードのセットをサーチし、候補レコードに一致する抽出された特徴は、一次特徴であり、前記ノードはインメモリデータベースをホストするメインメモリを含み、前記インメモリデータベースはクラスターの知識ベースを格納し、各クラスターは独特の識別子（独特のＩＤ）を伴う曖昧性除去された一次特徴及び関連付けられた二次特徴を含み、
ノードにより、抽出された特徴の各々を１つ以上のマシン発生トピック識別子（トピックＩＤ）と関連付け、
ノードにより、トピックＩＤの関連度に基づき一次特徴の各々を互いに曖昧性除去し、  ノードにより、トピックＩＤの関連度に基づき各一次特徴に関連した二次特徴のセットを識別し、
ノードにより、トピックＩＤの関連度に基づき二次特徴の関連セットにおける二次特徴の各々から一次特徴の各々を曖昧性除去し、
前記インメモリデータベースから前記知識ベースからデータが検索されるときに、リアルタイムで、ノードにより、各一次特徴を二次特徴の関連セットにリンクして、新たなクラスターを形成し、
ノードのインメモリデータベースの曖昧性除去モジュールにより、曖昧性除去された一次特徴を伴う既存の知識クラスターへの比較的一致するスコアの指定により前記新たなクラスターの各々が既存の知識ベースクラスターに一致するかどうか決定し、
一致があるときには、既存の知識ベースクラスターにおける各一致する一次特徴に対応する既存の独特のＩＤを決定しそして前記新たなクラスターを含むように既存の知識ベースクラスターを更新し、及び
一致がないときには、新たな知識ベースクラスターを生成し、そしてその新たな知識ベースクラスターの一次特徴に新たな独特のＩＤを指定し、及び
既存の独特のＩＤ及び新たな独特のＩＤの一方を一次特徴として前記エンドユーザ装置へ送出する、
ことを含む方法。
【請求項２】
ノードにより、抽出された特徴に一致する候補レコードの各々を比較し、及びノードにより、その比較に基づいて前記抽出された特徴の各々に重み付けされた一致スコア結果を指定する、ことを更に含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
ノードにより、抽出された特徴の各々を、重み付けされた特徴属性のセットに関連付けることを更に含む、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
ノードにより、１つ以上の重み付けされた特徴属性に基づいて抽出された特徴の各々の関連度を決定することを更に含む、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
１つ以上の抽出された特徴をノードの抽出モジュールにより確認及び抽出し、１つ以上の抽出された特徴において１つ以上の一次特徴を識別し、及び
ノードの抽出モジュールにより、抽出された特徴の各々をデータベースに記憶する、
ことを更に含む、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
ノードの抽出モジュールにより、各特徴に抽出確度スコアを指定することを更に含む、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
各々の一次特徴は、１つ以上の特徴属性のセットに関連付けられる、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
特徴属性は、トピックＩＤ、ドキュメント識別子（ドキュメントＩＤ）、特徴タイプ、特徴名、信頼性スコア、及び特徴位置より成るグループから選択される、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
各関連特徴は、予め定義されたクラスターハイアラーキーに従って下位順序特徴のセットに関連付けられる、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
ノードにより、候補レコードのセットの曖昧キーサーチを遂行することを更に含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
ノードのリンクオンザフライモジュールにより、関連トピックＩＤの共起及び１つ以上の特徴属性に基づいて２つ以上のデータソースをリンクすることを更に含む、請求項７に記載の方法。
【請求項１２】
ノードにより、データソースにおける抽出された特徴が第２データソースにおいて共起するかどうかを、その抽出された特徴を第２データソースにおける特徴と比較することで決定し、及び
ノードにより、前期比較に基づいてデータソースの各々をリンクする、
ことを更に含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
ノードにより、異なるデータソースからの抽出された特徴の共起を分析して、抽出された特徴の曖昧性除去の精度を改善することを更に含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１４】
ノードにより、１つ以上の新たなデータソースを連続的に受け取り、
ノードにより、１つ以上の抽出される特徴を連続的に抽出し、
ノードにより、１つ以上の抽出された特徴において候補サーチを連続的に遂行し、
ノードにより、抽出された特徴を連続的に曖昧性除去し、及び
ノードにより、抽出された特徴を１つ以上の新たなクラスターへ連続的にリンクする、ことを更に含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１５】
コンピュータ実行可能なインストラクションが記憶された非一時的コンピュータ読み取り可能な媒体であって、プロセッサによって実行されると、
サーチ質問をエンドユーザ装置から受信することに応答して、
システムのノードにより、１つ以上の抽出された特徴に一致する１つ以上の候補レコードを識別するために共起特徴を含む候補レコードのセットをサーチし、前記ノードはインメモリデータベースをホストするメインメモリを含み、前記インメモリデータベースはクラスターの知識ベースを格納し、各クラスターは独特の識別子（独特のＩＤ）を伴う曖昧性除去された一次特徴及び関連付けられた二次特徴を含み、
ノードにより、抽出された特徴の各々を１つ以上のマシン発生トピック識別子（トピックＩＤ）と関連付け、
ノードにより、トピックＩＤの関連度に基づき一次特徴の各々を互いに曖昧性除去し、  ノードにより、トピックＩＤの関連度に基づき各一次特徴に関連した二次特徴のセットを識別し、
ノードにより、トピックＩＤの関連度に基づき二次特徴の関連セットにおける二次特徴の各々から一次特徴の各々を曖昧性除去し、
前記インメモリデータベースから前記知識ベースからデータが検索されるときに、リアルタイムで、ノードにより、各一次特徴を二次特徴の関連セットにリンクして、新たなクラスターを形成し、
ノードのインメモリデータベースの曖昧性除去モジュールにより、曖昧性除去された一次特徴を伴う既存の知識クラスターへの比較的一致するスコアの指定により前記新たなクラスターの各々が既存の知識ベースクラスターに一致するかどうか決定し、
一致があるときには、既存の知識ベースクラスターにおける各一致する一次特徴に対応する既存の独特のＩＤを決定しそして前記新たなクラスターを含むように既存の知識ベースクラスターを更新し、及び
一致がないときには、新たな知識ベースクラスターを生成し、そしてその新たな知識ベースクラスターの一次特徴に新たな独特のＩＤを指定し、及び
既存の独特のＩＤ及び新たな独特のＩＤの一方を一次特徴として前記エンドユーザ装置へ送出する、
ことを含む機能が実行される、コンピュータ実行可能なインストラクションが記憶された非一時的コンピュータ読み取り可能な媒体。
【請求項１６】
前記インストラクションは、更に、ノードにより、抽出された特徴に一致する候補レコードの各々を比較し、及びノードにより、その比較に基づいて前記抽出された特徴の各々に重み付けされた一致スコア結果を指定する、ことを含む、請求項１５に記載の非一時的コンピュータ読み取り可能な媒体。
【請求項１７】
前記インストラクションは、更に、ノードにより、抽出された特徴の各々を、重み付けされた特徴属性のセットに関連付けることを含む、請求項１６に記載の非一時的コンピュータ読み取り可能な媒体。
【請求項１８】
前記インストラクションは、更に、ノードにより、１つ以上の重み付けされた特徴属性に基づいて抽出された特徴の各々の関連度を決定することを含む、請求項１７に記載の非一時的コンピュータ読み取り可能な媒体。
【請求項１９】
前記インストラクションは、更に、
ノードの抽出モジュールにより、１つ以上の抽出された特徴を確認し及び抽出し、その１つ以上の抽出された特徴において１つ以上の一次特徴を識別し、及び
ノードの抽出モジュールにより、抽出された特徴の各々をデータベースに記憶する、
ことを含む、請求項１５に記載の非一時的コンピュータ読み取り可能な媒体。
【請求項２０】
前記インストラクションは、更に、ノードの抽出モジュールにより、各特徴に抽出確度スコアを指定することを含む、請求項１９に記載の非一時的コンピュータ読み取り可能な媒体。