【誤訳訂正書】
【提出日】平成30年11月1日(2018.11.1)
【誤訳訂正１】
【訂正対象書類名】特許請求の範囲
【訂正対象項目名】全文
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
子供に関連のあるトピックに対応するエンティティを、処理デバイスによって、識別するステップであって、エンティティのコーパスについての構造化情報を有するナレッジベースを含むナレッジグラフから前記エンティティを選択するステップと、前記トピックでラベル付けされた前記ナレッジグラフ中のエンティティを識別するステップと、子供にとって興味深いエンティティを推測するために前記ナレッジグラフを介してクエリを実行するステップとを含む、ステップと、
前記識別されたエンティティの各々に対する子供の親和性スコアを、前記処理デバイスによって、決定するステップと、
コンテンツに対応する前記識別されたエンティティに対する前記子供の親和性スコアに基づいて、前記処理デバイスによって、コンテンツを選択するステップと
を含むことを特徴とする方法。
【請求項２】
前記エンティティは、人、場所、または物の少なくとも一つを含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記ナレッジベースは、エンティティのコーパス間のリレーショナル接続をさらに有し、エンティティの前記コーパスが前記エンティティを含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記エンティティを識別するステップは、
子供向けコンテンツに関連する外部ソースのデータにアクセスするステップと、
前記外部ソースのデータから子供向けのトピックを抽出するステップと、
前記ナレッジグラフから決定されたエンティティの前記コーパスに前記抽出されたトピックを照合するステップと、
前記抽出されたトピックから前記照合されたエンティティを用いて、前記ナレッジグラフからの前記エンティティを拡張するステップと
をさらに含むことを特徴とする請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記外部ソースのデータは、子供にとって安全なおよび子供にとって興味深いコンテンツに対する評価およびレビューを公表する信頼のあるウェブサイトを含むことを特徴とする請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記子供の親和性スコアを決定するステップは、
前記エンティティで注釈付けされたコンテンツアイテムを識別するステップと、
共視聴信号および共起信号に基づいて、前記識別されたコンテンツアイテムに関連する他のコンテンツアイテムを識別するステップと、
前記識別されたコンテンツアイテムと前記識別された他のコンテンツアイテムをマージして、コンテンツアイテムの単一セットを生成するステップと、
コンテンツアイテムの前記単一セットにおいて注釈付けされた前記エンティティによってコンテンツアイテムの前記単一セットをグループ化して、各エンティティに対するエンティティグループを形成するステップと、
エンティティグループを有する各エンティティについて、エンティティグループ内のコンテンツアイテムの、注釈の主要性、注釈の関係性、平均品質、人気度、または平均関連性重みの少なくとも1つに基づいて、前記エンティティに対する前記子供の親和性スコアを計算するステップと
をさらに含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項７】
言語、品質、人気度、またはコンテンツ評価の少なくとも1つについて、前記識別されたコンテンツアイテムをフィルタリングするステップをさらに含むことを特徴とする請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記コンテンツを選択するステップは、
コンテンツに関連付けられた、コンテンツのカテゴリ、アップロード状態、またはコンテンツアイテムの数の少なくとも1つに基づいて、コンテンツの候補セットを識別するステップと、
各候補コンテンツに対して、
前記候補コンテンツ内の各コンテンツアイテムに対するエンティティ注釈を識別するステップと、
前記候補コンテンツ内の各コンテンツアイテムに対する平均評価および視聴回数を決定するステップと、
前記識別されたエンティティ注釈によって重み付けされた前記候補コンテンツの全てのコンテンツアイテムから前記平均評価および前記視聴回数を集計して、前記候補コンテンツに対する集計スコアを生成するステップと、
全ての前記候補コンテンツからの前記集計スコアを正規化するステップと、
前記正規化された集計スコアに基づいて前記候補コンテンツをランク付けするステップと
をさらに含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記選択されたコンテンツがコンテンツ共有プラットフォームのチャネルを含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記選択されたコンテンツがコンテンツ共有プラットフォームのプレイリストを含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
メモリと前記メモリに結合された処理デバイスとを具備し、
前記処理デバイスが、
子供に関連のあるトピックに対応するエンティティを識別し、
前記識別されたエンティティの各々に対する子供の親和性スコアを決定し、
コンテンツに対応する前記識別されたエンティティに対する前記子供の親和性スコアに基づいてコンテンツを選択し、
前記処理デバイスが前記エンティティを識別することは、前記処理デバイスが、エンティティのコーパスについての構造化情報を有するナレッジベースを含むナレッジグラフから前記エンティティを選択することと、前記トピックでラベル付けされた前記ナレッジグラフ中のエンティティを識別することと、子供にとって興味深いエンティティを推測するために前記ナレッジグラフを介してクエリを実行することと、含む
ことを特徴とするシステム。
【請求項１２】
前記エンティティは、人、場所、または物の少なくとも一つを含むことを特徴とする請求項１１に記載のシステム。
【請求項１３】
前記ナレッジベースは、エンティティのコーパス間のリレーショナル接続をさらに有し、エンティティの前記コーパスが前記エンティティを含むことを特徴とする請求項１１に記載のシステム。
【請求項１４】
前記処理デバイスが前記エンティティを識別することは、前記処理デバイスが、
子供向けコンテンツに関連する外部ソースのデータにアクセスすることと、
前記外部ソースのデータから子供向けのトピックを抽出することと、
前記ナレッジグラフから決定されたエンティティの前記コーパスに前記抽出されたトピックを照合することと、
前記抽出されたトピックから前記照合されたエンティティを用いて、前記ナレッジグラフからの前記エンティティを拡張することと
をさらに含むことを特徴とする請求項１３に記載のシステム。
【請求項１５】
前記処理デバイスが前記子供の親和性スコアを決定することは、前記処理デバイスが、
前記エンティティで注釈付けされたコンテンツアイテムを識別することと、
共視聴信号および共起信号に基づいて、前記識別されたコンテンツアイテムに関連する他のコンテンツアイテムを識別することと、
前記識別されたコンテンツアイテムと前記識別された他のコンテンツアイテムをマージして、コンテンツアイテムの単一セットを生成することと、
コンテンツアイテムの前記単一セットにおいて注釈付けされた前記エンティティによってコンテンツアイテムの前記単一セットをグループ化して、各エンティティに対するエンティティグループを形成することと、
エンティティグループを有する各エンティティについて、エンティティグループ内のコンテンツアイテムの、注釈の主要性、注釈の関係性、平均品質、人気度、または平均関連性重みの少なくとも1つに基づいて、前記エンティティに対する前記子供の親和性スコアを計算することと
をさらに含むことを特徴とする請求項１１に記載のシステム。
【請求項１６】
前記処理デバイスは、言語、品質、人気度、またはコンテンツ評価の少なくとも1つについて、前記識別されたコンテンツアイテムをフィルタリングすることをさらに含むことを特徴とする請求項１５に記載のシステム。
【請求項１７】
前記処理デバイスが前記コンテンツを選択することは、前記処理デバイスが、
コンテンツに関連付けられた、コンテンツのカテゴリ、アップロード状態、またはコンテンツアイテムの数の少なくとも1つに基づいて、コンテンツの候補セットを識別することと、
各候補コンテンツに対して、
前記候補コンテンツ内の各コンテンツアイテムに対するエンティティ注釈を識別することと、
前記候補コンテンツ内の各コンテンツアイテムに対する平均評価および視聴回数を決定することと、
前記識別されたエンティティ注釈によって重み付けされた前記候補コンテンツの全てのコンテンツアイテムから前記平均評価および前記視聴回数を集計して、前記候補コンテンツに対する集計スコアを生成することと、
全ての前記候補コンテンツからの前記集計スコアを正規化することと、
前記正規化された集計スコアに基づいて前記候補コンテンツをランク付けすることと
をさらに含むことを特徴とする請求項１１に記載のシステム。
【請求項１８】
子供に関連のあるトピックに対応するエンティティを、処理デバイスによって、識別することであって、エンティティのコーパスについての構造化情報を有するナレッジベースを含むナレッジグラフから前記エンティティを選択することと、前記トピックでラベル付けされた前記ナレッジグラフ中のエンティティを識別することと、子供にとって興味深いエンティティを推測するために前記ナレッジグラフを介してクエリを実行することとを含む、ことと、
前記識別されたエンティティの各々に対する子供の親和性スコアを、前記処理デバイスによって、決定することと、
コンテンツに対応する前記識別されたエンティティに対する前記子供の親和性スコアに基づいて、前記処理デバイスによって、コンテンツを選択することと
を含む動作を実行時に処理デバイスに実行させる命令を記憶する非一時的マシン可読記憶媒体。
【請求項１９】
前記ナレッジベースは、エンティティのコーパス間のリレーショナル接続をさらに有し、エンティティの前記コーパスが前記エンティティを含むことを特徴とする請求項１８に記載の非一時的マシン可読記憶媒体。
【請求項２０】
前記エンティティを識別することは、
子供向けコンテンツに関連する外部ソースのデータにアクセスすることと、
前記外部ソースのデータから子供向けのトピックを抽出することと、
前記ナレッジグラフから決定されたエンティティの前記コーパスに前記抽出されたトピックを照合することと、
前記抽出されたトピックから前記照合されたエンティティを用いて、前記ナレッジグラフからの前記エンティティを拡張することと
をさらに含むことを特徴とする請求項１９に記載の非一時的マシン可読記憶媒体。
【請求項２１】
前記子供の親和性スコアを決定することは、
前記エンティティで注釈付けされたコンテンツアイテムを識別することと、
共視聴信号および共起信号に基づいて、前記識別されたコンテンツアイテムに関連する他のコンテンツアイテムを識別することと、
前記識別されたコンテンツアイテムと前記識別された他のコンテンツアイテムをマージして、コンテンツアイテムの単一セットを生成することと、
コンテンツアイテムの前記単一セットにおいて注釈付けされた前記エンティティによってコンテンツアイテムの前記単一セットをグループ化して、各エンティティに対するエンティティグループを形成することと、
エンティティグループを有する各エンティティについて、エンティティグループ内のコンテンツアイテムの、注釈の主要性、注釈の関係性、平均品質、人気度、または平均関連性重みの少なくとも1つに基づいて、前記エンティティに対する前記子供の親和性スコアを計算することと
をさらに含むことを特徴とする請求項１８に記載の非一時的マシン可読記憶媒体。
【請求項２２】
前記動作が、言語、品質、人気度、またはコンテンツ評価の少なくとも1つについて、前記識別されたコンテンツアイテムをフィルタリングすることをさらに含むことを特徴とする請求項２１に記載の非一時的マシン可読記憶媒体。
【請求項２３】
前記コンテンツを選択することは、
コンテンツに関連付けられた、コンテンツのカテゴリ、アップロード状態、またはコンテンツアイテムの数の少なくとも1つに基づいて、コンテンツの候補セットを識別することと、
各候補コンテンツに対して、
前記候補コンテンツ内の各コンテンツアイテムに対するエンティティ注釈を識別することと、
前記候補コンテンツ内の各コンテンツアイテムに対する平均評価および視聴回数を決定することと、
前記識別されたエンティティ注釈によって重み付けされた前記候補コンテンツの全てのコンテンツアイテムから前記平均評価および前記視聴回数を集計して、前記候補コンテンツに対する集計スコアを生成することと、
全ての前記候補コンテンツからの前記集計スコアを正規化することと、
前記正規化された集計スコアに基づいて前記候補コンテンツをランク付けすることと
をさらに含むことを特徴とする請求項１８に記載の非一時的マシン可読記憶媒体。
【請求項２４】
前記選択されたコンテンツが、コンテンツ共有プラットフォームのチャネルおよび前記コンテンツ共有プラットフォームのプレイリストの少なくとも１つを含むことを特徴とする請求項１８に記載の非一時的マシン可読記憶媒体。
【誤訳訂正２】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】０００５
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【０００５】
エンティティは、人、場所、または物の少なくとも一つを含み得る。別の態様では、方法におけるエンティティを識別するステップは、エンティティのコーパスに関する構造化情報およびエンティティのコーパス間のリレーショナル接続を有するナレッジベースを含むナレッジグラフからエンティティを選択するステップを含み、エンティティのコーパスがエンティティを含む。
【誤訳訂正３】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００３５
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００３５】
本開示の実施形態の初期の関心は、子供にとって興味深いトピックを識別することである。子供のエンティティ・シーディングモジュール210は、子供にとって潜在的に興味深いまたは関連のあるエンティティを識別し得る。エンティティは、人、場所、または物(例えば、テレビ番組、映画、歌、本、記事、動物など)を参照することができる。データストア106は、セマンティックエンティティのコーパスに関する構造化情報およびセマンティックエンティティのコーパス間のリレーショナル接続(relational connections)を有するナレッジベースであるナレッジグラフ(KG)を保持することができる。各セマンティックエンティティ(「エンティティ」とも呼ばれる)は、1つまたは複数のタイプを有する。データストア106のコンテンツアイテムデータ290に保持される各コンテンツアイテムは、コンテンツアイテムに関連付けられた1つまたは複数のエンティティで注釈を付けることができる。例えば、「ドーラ・ザ・エクスプローラ(Dora the Explorer)」は、トピックであり、テレビ番組であり、映画シリーズであり、受賞作品である。コンテンツアイテムデータ290のコンテンツアイテムがドーラ・ザ・エクスプローラのTVエピソードであったならば、このコンテンツアイテムは、KGデータ291に格納されたドーラ・ザ・エクスプローラのエンティティで注釈付けされる。