【手続補正書】
【提出日】平成21年7月6日(2009.7.6)
【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】
微分不可能なコストファンクションに従ってデータを構造化するように機械学習システムをトレーニングするコンピュータ実施方法であって、
前記方法は、
データストアから１組の入力データを受信するステップであって、該１組の入力データは検索クエリの結果としてリターンされ、かつ１つまたは複数のウェブページ、１つまたは複数のテキストファイル、１つまたは複数のイメージ、１つまたは複数のオーディオデータファイル、ビデオデータ、またはワードプロセッシングファイルのうちの少なくとも１つを含む、ステップと、
構造化データと前記コストファンクションの少なくとも１つの要件とに少なくとも部分的に基づいて少なくとも１つの推定される勾配を取得するステップであって、前記推定される勾配は、前記機械学習システムのアウトプットの調整の量および方向を示す、ステップと、
前記少なくとも１つの推定される勾配に基づいて前記機械学習システムの少なくとも１つのパラメータをアップデートするステップと、
前記アップデートされた少なくとも１つのパラメータに基づいて前記入力データについてのアップデートされたランキングを含む構造化データを前記機械学習システムから生成するステップと
を含むことを特徴とする方法。
【請求項２】
前記微分不可能なコストファンクションに基づいて推定される勾配を取得するための少なくとも１つのルールを開発するステップをさらに含み、
前記少なくとも１つのルールは、前記少なくとも１つの推定される勾配を取得する際に使用されることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記機械学習システムをトレーニングすることを継続すべきかどうかを決定するために前記機械学習システムをテストするステップ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４】
前記機械学習システムは、ニューラルネットワークであることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記ニューラルネットワークは、単一層ニューラルネットワークであることを特徴とする請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記機械学習システムは、微分可能なファンクションを含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記コストファンクションは、ウィナーテイクオール（ＷＴＡ：winner-take-all）、正規化減損累積利得尺度（ＮＤＣＧ：normalized discounted cumulative gain measure）、平均逆ランク（ＭＲＲ：mean reciprocal rank）、ＲＯＣ曲線下の面積（area under the ROC curve）、平均精度の平均（mean average precision）、およびペアワイズエラーカウント（pair-wise error count）のうちの少なくとも１つであることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項８】
微分不可能なコストファンクションに従ってデータを構造化する機械学習システムであって、
該機械学習システムは、コンピュータプロセッサを含み、
該コンピュータプロセッサは、
入力データから構造化データを生成する学習コンポーネントであって、該構造化データは、少なくとも１つのアップデートされたパラメータに基づいて該学習コンポーネントによってランク付けされるドキュメントを含む、学習コンポーネントと、
先行するデータ処理からもたらされる構造化データと前記微分不可能なコストファンクションとに少なくとも部分的に基づいて少なくとも１つの推定される勾配を取得する推定勾配コンポーネントであって、該推定される勾配は、前記機械学習システムのアウトプットの調整の量および方向を示す、推定勾配コンポーネントと、
前記少なくとも１つの推定される勾配に少なくとも部分的に基づいて前記機械学習システムの少なくとも１つのパラメータをアップデートするパラメータコンポーネントと
を含むコンポーネント群を実行することを特徴とする機械学習システム。
【請求項９】
前記コストファンクションの少なくとも１つの要件に基づいて推定される勾配を取得するための少なくとも１つのルールを含むルールコンポーネントをさらに含むことを特徴とする請求項８に記載のシステム。
【請求項１０】
前記少なくとも１つの推定される勾配の値を含む推定勾配データストアをさらに含むことを特徴とする請求項８に記載のシステム。
【請求項１１】
前記学習コンポーネントは、ニューラルネットワークであることを特徴とする請求項８に記載のシステム。
【請求項１２】
前記ニューラルネットワークは、単一層ニューラルネットワークであることを特徴とする請求項１１に記載のシステム。
【請求項１３】
前記学習コンポーネントは、微分可能なファンクションを含むことを特徴とする請求項８に記載のシステム。
【請求項１４】
前記入力データは、１つまたは複数のウェブページ、１つまたは複数のテキストファイル、１つまたは複数のイメージ、１つまたは複数のオーディオデータファイル、ビデオデータ、またはワードプロセッシングファイルのうちの少なくとも１つを含むことを特徴とする請求項８に記載のシステム。
【請求項１５】
前記コストファンクションは、ウィナーテイクオール（ＷＴＡ：winner-take-all）、正規化減損累積利得尺度（ＮＤＣＧ：normalized discounted cumulative gain measure）、平均逆ランク（ＭＲＲ：mean reciprocal rank）、ＲＯＣ曲線下の面積（area under the ROC curve）、平均精度の平均（mean average precision）、およびペアワイズエラーカウント（pair-wise error count）のうちの少なくとも１つであることを特徴とする請求項８に記載のシステム。
【請求項１６】
微分不可能なコストファンクションに従ってデータを構造化する機械学習システムをトレーニングするための、コンピュータプロセッサを有するシステムであって、
前記コンピュータプロセッサは、
データストアから入力される１組のデータオブジェクトから構造化データを生成する手段であって、該構造化データは、検索クエリの結果としてリターンされ、かつ少なくとも１つのアップデートされたパラメータに少なくとも基づいて学習コンポーネントによってランク付けされるドキュメントを含む、手段と、
前記構造化データと前記微分不可能なコストファンクションとに少なくとも部分的に基づいて少なくとも１つの推定される勾配を取得する手段であって、前記推定される勾配は、前記機械学習システムのアウトプットの調整の量および方向を示す、手段と、
前記少なくとも１つの推定される勾配に基づいて前記機械学習システムの少なくとも１つのパラメータをアップデートする手段と
を含むソフトウェアコンポーネントを実行することを特徴とするシステム。
【請求項１７】
前記コストファンクションに基づいて推定される勾配を取得するための少なくとも１つのルールを開発するための手段をさらに含み、
前記少なくとも１つのルールは、前記少なくとも１つの推定される勾配を取得する際に使用されることを特徴とする請求項１６に記載のシステム。
【請求項１８】
前記機械学習システムは、微分可能なファンクションを含むことを特徴とする請求項１６に記載のシステム。
【請求項１９】
前記機械学習システムは、ニューラルネットワークであることを特徴とする請求項１６に記載のシステム。