【手続補正書】
【提出日】令和1年11月20日(2019.11.20)
【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】
機械学習分類器のためのトレーニングデータを生成する方法であって、
関心オブジェクトに基づく、非一時的なコンピュータ読み取り可能なデータ構造として符号化された知識表現を受け取ることであって、前記知識表現は、少なくとも１つの概念及び／又は２つ以上の概念間の関係を含む、受け取ることと、
コンテンツ項目の第１のセットを受け取ることであって、前記第１のセットは、ラベルを有しない１つ以上のコンテンツ項目を含み、前記ラベルは、コンテンツ項目を１つ以上のカテゴリに分類する、受け取ることと、
前記第１のセットのうちの１つ以上のそれぞれのコンテンツ項目についての１つ以上のスコアを決定することであって、それぞれのコンテンツ項目についてのスコアは、前記知識表現と該それぞれのコンテンツ項目の内容とに基づく、決定することと、
前記第１のセットのうちの前記１つ以上のそれぞれのコンテンツ項目に関連付けられたスコアに基づいて、前記第１のセットのうちの前記１つ以上のそれぞれのコンテンツ項目にラベルを割り当てることにより、前記機械学習分類器のための前記トレーニングデータを生成することと、
を含む、方法。
【請求項２】
前記関心オブジェクトの内容に基づいて、前記知識表現を合成すること
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記合成することは、
前記少なくとも１つの概念及び／又は２つ以上の概念間の関係を生成することであって、前記概念及び／又は関係は、前記関心オブジェクトにおいて列挙されていない、生成すること
をさらに含む、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記知識表現は、前記少なくとも１つの概念に関連付けられた重みを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記それぞれのコンテンツ項目についての前記スコアは、前記知識表現における前記少なくとも１つの概念と前記それぞれのコンテンツ項目の前記内容との共通部分に基づく、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記関心オブジェクトは、トピック、ツイート、ウェブページ、ウェブサイト、文書、文書の集合、文書タイトル、メッセージ、広告、及び／又は検索クエリを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記コンテンツ項目の第１のセットに割り当てられたラベルと前記コンテンツ項目の第１のセットに関連付けられた１つ以上の特徴とに基づいて、１つ以上の分類されていないコンテンツ項目についてのラベルを予測するように、分類器をトレーニングすること
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
コンテンツ項目の第２のセットを受け取ることであって、前記第２のセットは、ラベルを有しない１つ以上のコンテンツ項目を含む、受け取ることと、
前記分類器により、前記第２のセットのうちの前記コンテンツ項目の１つ以上に、前記第２のセットのうちのそれぞれの１つ以上のコンテンツ項目に関連付けられた１つ以上の特徴に基づいて、ラベルを割り当てることと、
をさらに含む、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記第１のセットのうちの前記１つ以上のそれぞれのコンテンツ項目に前記ラベルを割り当てることは、
前記第１のセットのうちのそれぞれのコンテンツ項目についてのスコアが予め定められた閾値を超えていることに基づいて、前記ラベルを割り当てること
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記ラベルは、「推奨する」又は「推奨しない」のうちの１つである、請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
前記１つ以上の特徴は、タイトル、長さ、作者、単語頻度、及び／又は逆文書頻度のうちの少なくとも１つを含む、請求項７に記載の方法。
【請求項１２】
前記１つ以上の特徴は、前記知識表現の１つ以上の属性を含む、請求項７に記載の方法。
【請求項１３】
機械学習分類器のためのトレーニングデータを生成するためのシステムであって、
関心オブジェクトに基づく、非一時的なコンピュータ読み取り可能なデータ構造として符号化された知識表現を受け取ることであって、前記知識表現は、少なくとも１つの概念及び／又は２つ以上の概念間の関係を含む、受け取ることと、
コンテンツ項目の第１のセットを受け取ることであって、前記第１のセットは、ラベルを有しない１つ以上のコンテンツ項目を含み、前記ラベルは、コンテンツ項目を１つ以上のカテゴリに分類する、受け取ることと、
前記第１のセットのうちの１つ以上のそれぞれのコンテンツ項目についての１つ以上のスコアを決定することであって、それぞれのコンテンツ項目についてのスコアは、前記知識表現と該それぞれのコンテンツ項目の内容とに基づく、決定することと、
前記第１のセットのうちの前記１つ以上のそれぞれのコンテンツ項目に関連付けられたスコアに基づいて、前記第１のセットのうちの前記１つ以上のそれぞれのコンテンツ項目にラベルを割り当てることにより、前記機械学習分類器のための前記トレーニングデータを生成することと、
を含む方法を実行するよう構成されている少なくとも１つのプロセッサ
を有する、システム。
【請求項１４】
前記方法は、
前記関心オブジェクトの内容に基づいて、前記知識表現を合成すること
をさらに含む、請求項１３に記載のシステム。
【請求項１５】
前記合成することは、
前記少なくとも１つの概念及び／又は２つ以上の概念間の関係を生成することであって、前記概念及び／又は関係は、前記関心オブジェクトにおいて列挙されていない、生成すること
をさらに含む、請求項１４に記載のシステム。
【請求項１６】
前記知識表現は、前記少なくとも１つの概念に関連付けられた重みを含む、請求項１３に記載のシステム。
【請求項１７】
前記それぞれのコンテンツ項目についての前記スコアは、前記知識表現における前記少なくとも１つの概念と前記それぞれのコンテンツ項目の前記内容との共通部分に基づく、請求項１３に記載のシステム。
【請求項１８】
前記関心オブジェクトは、トピック、ツイート、ウェブページ、ウェブサイト、文書、文書の集合、文書タイトル、メッセージ、広告、及び／又は検索クエリを含む、請求項１３に記載のシステム。
【請求項１９】
前記方法は、
前記コンテンツ項目の第１のセットに割り当てられたラベルと前記コンテンツ項目の第１のセットに関連付けられた１つ以上の特徴とに基づいて、１つ以上の分類されていないコンテンツ項目についてのラベルを予測するように、分類器をトレーニングすること
をさらに含む、請求項１３に記載のシステム。
【請求項２０】
前記方法は、
コンテンツ項目の第２のセットを受け取ることであって、前記第２のセットは、ラベルを有しない１つ以上のコンテンツ項目を含む、受け取ることと、
前記分類器により、前記第２のセットのうちの前記コンテンツ項目の１つ以上に、前記第２のセットのうちのそれぞれの１つ以上のコンテンツ項目に関連付けられた１つ以上の特徴に基づいて、ラベルを割り当てることと、
をさらに含む、請求項１９に記載のシステム。
【請求項２１】
前記第１のセットのうちの前記１つ以上のそれぞれのコンテンツ項目に前記ラベルを割り当てることは、
前記第１のセットのうちのそれぞれのコンテンツ項目についてのスコアが予め定められた閾値を超えていることに基づいて、前記ラベルを割り当てること
を含む、請求項１３に記載のシステム。
【請求項２２】
前記ラベルは、「推奨する」又は「推奨しない」のうちの１つである、請求項１３に記載のシステム。
【請求項２３】
前記１つ以上の特徴は、タイトル、長さ、作者、単語頻度、及び／又は逆文書頻度のうちの少なくとも１つを含む、請求項１９に記載のシステム。
【請求項２４】
前記１つ以上の特徴は、前記知識表現の１つ以上の属性を含む、請求項１９に記載のシステム。
【請求項２５】
プロセッサ実行可能な命令を記憶している少なくとも１つの非一時的なコンピュータ読み取り可能な記憶媒体であって、前記命令は、少なくとも１つのプロセッサにより実行されたときに、前記少なくとも１つのプロセッサに、機械学習分類器のためのトレーニングデータを生成する方法を実行させ、前記方法は、
関心オブジェクトに基づく、非一時的なコンピュータ読み取り可能なデータ構造として符号化された知識表現を受け取ることであって、前記知識表現は、少なくとも１つの概念及び／又は２つ以上の概念間の関係を含む、受け取ることと、
コンテンツ項目の第１のセットを受け取ることであって、前記第１のセットは、ラベルを有しない１つ以上のコンテンツ項目を含み、前記ラベルは、コンテンツ項目を１つ以上のカテゴリに分類する、受け取ることと、
前記第１のセットのうちの１つ以上のそれぞれのコンテンツ項目についての１つ以上のスコアを決定することであって、それぞれのコンテンツ項目についてのスコアは、前記知識表現と該それぞれのコンテンツ項目の内容とに基づく、決定することと、
前記第１のセットのうちの前記１つ以上のそれぞれのコンテンツ項目に関連付けられたスコアに基づいて、前記第１のセットのうちの前記１つ以上のそれぞれのコンテンツ項目にラベルを割り当てることにより、前記機械学習分類器のための前記トレーニングデータを生成することと、
を含む、少なくとも１つの非一時的なコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【請求項２６】
前記方法は、
前記関心オブジェクトの内容に基づいて、前記知識表現を合成すること
をさらに含む、請求項２５に記載の少なくとも１つの非一時的なコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【請求項２７】
前記合成することは、
前記少なくとも１つの概念及び／又は２つ以上の概念間の関係を生成することであって、前記概念及び／又は関係は、前記関心オブジェクトにおいて列挙されていない、生成すること
をさらに含む、請求項２６に記載の少なくとも１つの非一時的なコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【請求項２８】
前記知識表現は、前記少なくとも１つの概念に関連付けられた重みを含む、請求項２５に記載の少なくとも１つの非一時的なコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【請求項２９】
前記それぞれのコンテンツ項目についての前記スコアは、前記知識表現における前記少なくとも１つの概念と前記それぞれのコンテンツ項目の前記内容との共通部分に基づく、請求項２５に記載の少なくとも１つの非一時的なコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【請求項３０】
前記関心オブジェクトは、トピック、ツイート、ウェブページ、ウェブサイト、文書、文書の集合、文書タイトル、メッセージ、広告、及び／又は検索クエリを含む、請求項２５に記載の少なくとも１つの非一時的なコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【請求項３１】
前記方法は、
前記コンテンツ項目の第１のセットに割り当てられたラベルと前記コンテンツ項目の第１のセットに関連付けられた１つ以上の特徴とに基づいて、１つ以上の分類されていないコンテンツ項目についてのラベルを予測するように、分類器をトレーニングすること
をさらに含む、請求項２５に記載の少なくとも１つの非一時的なコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【請求項３２】
前記方法は、
コンテンツ項目の第２のセットを受け取ることであって、前記第２のセットは、ラベルを有しない１つ以上のコンテンツ項目を含む、受け取ることと、
前記分類器により、前記第２のセットのうちの前記コンテンツ項目の１つ以上に、前記第２のセットのうちのそれぞれの１つ以上のコンテンツ項目に関連付けられた１つ以上の特徴に基づいて、ラベルを割り当てることと、
をさらに含む、請求項３１に記載の少なくとも１つの非一時的なコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【請求項３３】
前記第１のセットのうちの前記１つ以上のそれぞれのコンテンツ項目に前記ラベルを割り当てることは、
前記第１のセットのうちのそれぞれのコンテンツ項目についてのスコアが予め定められた閾値を超えていることに基づいて、前記ラベルを割り当てること
を含む、請求項２５に記載の少なくとも１つの非一時的なコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【請求項３４】
前記ラベルは、「推奨する」又は「推奨しない」のうちの１つである、請求項２５に記載の少なくとも１つの非一時的なコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【請求項３５】
前記１つ以上の特徴は、タイトル、長さ、作者、単語頻度、及び／又は逆文書頻度のうちの少なくとも１つを含む、請求項３１に記載の少なくとも１つの非一時的なコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【請求項３６】
前記１つ以上の特徴は、前記知識表現の１つ以上の属性を含む、請求項３１に記載の少なくとも１つの非一時的なコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。