【手続補正書】
【提出日】令和2年7月22日(2020.7.22)
【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】
意味グラフにおけるメタ関係の適応評価のためのコンピュータ実施方法であって、
ノードの形態の概念がエッジの形態の意味関係によりリンクされる、知識ベースに基づいた前記意味グラフを提供することと、
前記意味グラフの前記エッジ及び前記ノードのメタデータにおいてメタ関係を測定するための重み付けを符号化することであって、前記メタ関係は、前記意味グラフの前記概念に適用され、かつ、前記意味グラフの前記エッジにより定義される前記意味関係から独立している、符号化することと、
前記意味グラフの１又は複数の概念に関連する入力文脈に対してグラフ活性化を実行することであって、前記重み付けは、前記意味グラフを通して活性化拡散信号に適用されて、前記意味グラフの概念のサブセットに対する前記メタ関係の尺度を生成する、実行することと、
を含む、方法。
【請求項２】
前記入力文脈に対してグラフ活性化を実行することは、前記入力文脈における概念のインスタンスを発見すること、並びに、前記意味グラフにおける前記概念に対応するノードを活性化させること、信号に前記重み付けを適用しながら前記信号を隣接するノードに向けて順次伝達して前記隣接するノードを活性化させること、及び結果としての最活性化信号を有する１つ又は複数の焦点ノードを特定することと、
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記入力文脈における前記メタ関係の測定を反映する前記意味グラフの結果としての活性化部分を出力することをさらに含む、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記意味グラフが基づく知識ベースから独立したリソースのセットから得られたメタ関係の尺度に対する重み付けで前記グラフをシードすることをさらに含む、請求項１乃至３のいずれかに記載の方法。
【請求項５】
前記重み付けは、前記リソースのセットから得られる未加工値であり、前記リソースのセットへの追加に応答して更新され、前記未加工値は、前記グラフ活性化の間に適用される、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記重み付けは、前記メタ関係の異なる観点に対する多次元測定、及び／又は前記メタ関係の極性を示す、請求項１乃至５のいずれかに記載の方法。
【請求項７】
前記重み付けは、入力文脈の概念のインスタンスについての前記ノードに対する実行時入力に応じて計算される特徴ベクトルである、請求項１乃至６のいずれかに記載の方法。
【請求項８】
前記特徴ベクトルは、前記ノードに対する前記実行時入力に適用される関連係数を含む、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記関連係数は、異なるノードによって異なる、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記特徴ベクトルは、前記メタデータ関係特徴に加えて、前記入力文脈における概念のインスタンスに対する意味及び語彙特徴を含む、請求項７に記載の方法。
【請求項１１】
前記特徴ベクトルは、前記重み付けのための信頼度スコアを定義する、請求項７に記載の方法。
【請求項１２】
前記特徴ベクトルは、統計技術を用いたメタ関係尺度の集約を定義する、請求項７に記載の方法。
【請求項１３】
前記メタ関係は、
感情分析、バイアス評価、予測分析におけるバイアス、情報検索を用いたクエリ拡張、リスク評価、地理空間推定、及び臨床試験マッチングを含む治療、使用又は処理の適合性を含む群のうちの１つの形態の現象に関する、請求項１乃至１２のいずれかに記載の方法。
【請求項１４】
意味グラフにおけるメタ関係の適応評価のためのコンピュータ・システムであって、
プロセッサ、及び前記プロセッサにコンポーネントの機能を実行させるためのコンピュータ・プログラム命令を提供するように構成されたメモリと、
ノードの形態の概念がエッジの形態の意味関係によりリンクされる、知識ベースに基づいた前記意味グラフを提供するための意味グラフ・コンポーネントと、
前記意味グラフの前記エッジ及び前記ノードのメタデータにおいて、メタ関係を測定するための重み付けを符号化するためのメタ関係コンポーネントであって、前記メタ関係は、前記意味グラフの前記概念に適用され、かつ、前記意味グラフの前記エッジにより定義される前記意味関係から独立している、メタ関係コンポーネントと、
前記意味グラフの１又は複数の概念に関連する入力文脈に対してグラフ活性化を実行するための実行時コンポーネントであって、前記重み付けは、前記意味グラフを通して活性化拡散信号に適用されて、前記意味グラフの概念のサブセットに対する前記メタ関係の尺度を生成する、実行時コンポーネントと、
を含む、コンピュータ・システム。
【請求項１５】
前記実行時コンポーネントは、
前記入力文脈における概念のインスタンスを発見するための概念検出コンポーネントと、
前記意味グラフにおける前記概念に対応するノードを活性化させ、信号に前記重み付けを適用しながら前記信号を隣接するノードに向けて順次伝達して前記隣接するノードを活性化させ、結果としての最活性化信号を有する１つ又は複数の焦点ノードを特定するためのグラフ活性化コンポーネントと、
を含む、請求項１４に記載のコンピュータ・システム。
【請求項１６】
前記入力文脈における前記メタ関係の測定を反映する前記意味グラフの結果としての活性化部分を出力するための出力コンポーネントをさらに含む、請求項１５に記載のコンピュータ・システム。
【請求項１７】
前記出力コンポーネントは、ノード及びエッジに対する前記活性化重み付けが前記メタ関係の前記測定を表す活性化サブグラフを出力するための環境文脈コンポーネントを含む、請求項１６に記載のコンピュータ・システム。
【請求項１８】
前記意味グラフが基づく知識ベースから独立したリソースのセットから得られたメタ関係の尺度に対する重み付けで前記グラフをシードするための重み付け追加コンポーネントをさらに含む、請求項１４乃至１７のいずれかに記載のコンピュータ・システム。
【請求項１９】
前記リソースのセット又は入力文脈への追加に応じて前記重み付けを更新するための重み付け更新コンポーネントをさらに含む、請求項１８に記載のコンピュータ・システム。
【請求項２０】
前記重み付けは特定ベクトルであり、前記実行時コンポーネントは、入力文脈の概念のインスタンスについての前記ノードに対する実行時入力に応じて前記特徴ベクトルを計算する、請求項１４乃至１９のいずれかに記載のコンピュータ・システム。
【請求項２１】
前記特徴ベクトルは、前記ノードに対する前記実行時入力に適用される関連係数を含む、請求項２０に記載のコンピュータ・システム。
【請求項２２】
前記特徴ベクトルは、前記メタデータ関係特徴に加えて、前記入力文脈における概念のインスタンスに対する意味及び語彙特徴を含む、請求項２０に記載のコンピュータ・システム。
【請求項２３】
前記特徴ベクトルは、前記重み付けのための信頼度スコア、及び統計技術を用いたメタ関係尺度の集約を定義する、請求項２０に記載のコンピュータ・システム。
【請求項２４】
前記メタ関係は、
感情分析、バイアス評価、予測分析におけるバイアス、情報検索を用いたクエリ拡張、リスク評価、地理空間推定、及び臨床試験マッチングを含む治療、使用又は処理の適合性を含む群のうちの１つの形態の現象に関する、請求項１４乃至２３のいずれかに記載のコンピュータ・システム。
【請求項２５】
意味グラフにおけるメタ関係の適応評価のためのコンピュータ・プログラムであって、前記コンピュータ・プログラムは、コンピュータにより実行可能であり、前記コンピュータに、
グラフ・ノードの形態の概念がグラフ・エッジの形態の意味関係によりリンクされる、知識ベースに基づいた前記意味グラフを提供することと、
前記意味グラフの前記エッジ及び前記ノードのメタデータに、メタ関係を測定するための重み付けを符号化することであって、前記メタ関係は、前記意味グラフの前記概念に適用され、かつ、前記意味グラフの前記エッジにより定義される前記意味関係から独立している、符号化することと、
前記意味グラフの１又は複数の概念に関連する入力文脈に対してグラフ活性化を実行することであって、前記重み付けは、前記意味グラフを通して活性化拡散信号に適用されて、前記意味グラフの概念のサブセットに対する前記メタ関係の尺度を生成する、実行することと、
を行わせる、コンピュータ・プログラム。
【請求項２６】
コンピュータ・プログラムであって、前記プログラムがコンピュータ上で実行されるとき、請求項１から請求項１３までのいずれかの方法を前記コンピュータに実行させるように適合された、コンピュータ・プログラム。