(57)【要約】【課題】改良された構文解析方法を提供する。【解決手段】本方法は、入力テキストを取得するステップと、その入力テキスト中の第一の語を識別するステップと、第一の語に対応する第一エントリを識別するため語彙データにアクセスするステップとを含む。第一エントリは、第一の語に対する領域非依存字句情報に対応するコア・データ、および第一の語に対する領域特化字句情報に対応する非コア・データを含む。また、本方法は、第一エントリの非コア・データが、入力テキスト中の第二の語を第一の語の修飾語として識別していることを判断するステップを含む。本方法は、入力テキストの部分的に構文解析され括弧でくくられたバージョンを生成するステップをさらに含む。この部分的に構文解析され括弧でくくられたバージョンは、入力テキスト中で第二の語が第一の語を修飾していることを示す。また、本方法は、入力テキストの部分的に構文解析され括弧でくくられたバージョンに基づいて、入力テキストの構文解析されたバージョンを生成するステップも含む。【選択図】図１０
2020531957.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
デバイスのテキスト・パーサにおいて入力テキストを取得するステップであって、前記テキスト・パーサが、領域特化字句駆動型プレパーサ、および領域非依存ルール・ベースのパーサを含む、取得するステップと、
前記デバイスにおいて、前記入力テキスト中の第一の語を識別するステップと、
前記デバイスにおいて、前記第一の語に対応する第一エントリを識別するために語彙データにアクセスするステップであって、前記第一エントリが、コア・データおよび非コア・データを含み、前記コア・データは前記第一の語に対する領域非依存字句情報に対応し、前記非コア・データは前記第一の語に対する領域特化字句情報に対応する、アクセスするステップと、
前記領域特化字句駆動型プレパーサにおいて、前記第一エントリの前記非コア・データが前記入力テキスト中の第二の語を前記第一の語の修飾語として識別していることを判断するステップと、
前記領域特化字句駆動型プレパーサにおいて、前記入力テキストの部分的に構文解析され括弧でくくられたバージョンを生成するステップであって、前記部分的に構文解析され括弧でくくられたバージョンは、前記入力テキスト中で前記第二の語が前記第一の語を修飾していることを示す、生成するステップと、
前記領域非依存ルール・ベースのパーサにおいて、前記入力テキストの前記部分的に構文解析され括弧でくくられたバージョンに基づいて、前記入力テキストの構文解析されたバージョンを生成するステップと、
を含む方法。
【請求項２】
前記非コア・データが領域特化コーパスの解析に基づいている、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記非コア・データが、ユーザ入力、または共起の統計のうちの少なくとも１つに基づき、前記共起の統計が領域特化コーパスの解析に基づいて生成される、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記第二の語が、形容詞修飾語、前置詞修飾語、または名詞修飾語のうちの少なくとも１つを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記入力テキストの前記部分的に構文解析され括弧でくくられたバージョンが、前記領域特化字句駆動型プレパーサによって、領域特化型構文解析ルールに基づいて生成される、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記領域特化型構文解析ルールが、連語ルール、形態意味論ルール、固有表現ベース・パターン・ルール、または意味論構文パターン・ルールのうちの少なくとも１つを含む、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記領域特化字句駆動型プレパーサにおいて、前記非コア・データが前記入力テキスト中の１つ以上の特定の第二の語を前記第一の語の１つ以上のさらなる領域特化的修飾語として識別していることを判断するステップをさらに含み、
前記部分的に構文解析され括弧でくくられたバージョンは、前記入力テキスト中で前記１つ以上の特定の第二の語が前記第一の語を修飾していることを示す、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記入力テキストが、領域特化コーパスに関連付けられた第一領域に関連付けられていることを判断するステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記非コア・データが、１つ以上のさらなる領域に対する、前記第一の語の１つ以上のさらなる修飾語を含み、前記第一領域は、前記１つ以上のさらなる領域の各々とは別種である、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記第一領域が、医療、技術、芸術、音楽、財務、石油およびガス、英語、フランス語、スペイン語、または他の特化された領域のうちの少なくとも１つを含み、前記さらなる領域の第二領域が、医療、技術、芸術、音楽、財務、石油およびガス、英語、フランス語、またはスペイン語のうちの少なくとも１つを含む、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記領域非依存ルール・ベースのパーサが、領域特化型ルールに依存せずに前記入力テキストの前記構文解析されたバージョンを生成する、請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
前記非コア・データが、共起の統計またはユーザ入力のうちの少なくとも１つに基づいており、前記共起の統計は、領域特化コーパス中で前記第二の語が前記第一の語を修飾している回数を示す、請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
前記領域特化字句駆動型プレパーサに相当するソフトウェアが、クラウド・コンピューティング環境中でサービスとして提供される、請求項１に記載の方法。
【請求項１４】
領域特化型構文解析のためのコンピュータ・プログラム製品であって、前記コンピュータ・プログラム製品は、具現化されたプログラム命令を有するコンピュータ可読ストレージ媒体を含み、前記プログラム命令は、プロセッサに、
テキスト・パーサにおいて、入力テキストを取得するステップであって、前記テキスト・パーサが、領域特化字句駆動型プレパーサおよび領域非依存ルール・ベースのパーサを含む、取得するステップと、
前記入力テキスト中の第一の語を識別するステップと、
前記第一の語に対応する第一エントリを識別するために語彙データにアクセスするステップであって、前記第一エントリが、コア・データおよび非コア・データを含み、前記コア・データは、前記第一の語に対する領域非依存字句情報に対応し、前記非コア・データは、前記第一の語に対する領域特化字句情報に対応する、アクセスするステップと、
前記領域特化字句駆動型プレパーサにおいて、前記第一エントリの前記非コア・データが、前記入力テキスト中の第二の語を前記第一の語の修飾語として識別していることを判断するステップと、
前記領域特化字句駆動型プレパーサにおいて、前記入力テキストの部分的に構文解析され括弧でくくられたバージョンを生成するステップであって、前記部分的に構文解析され括弧でくくられたバージョンは、前記入力テキスト中で前記第二の語が前記第一の語を修飾していることを示す、生成するステップと、
前記領域非依存ルール・ベースのパーサにおいて、前記入力テキストの前記部分的に構文解析され括弧でくくられたバージョンに基づいて、前記入力テキストの構文解析されたバージョンを生成するステップと、
を含むオペレーションを行わせるため、前記プロセッサによって実行可能である、
コンピュータ・プログラム製品。
【請求項１５】
前記領域非依存ルール・ベースのパーサが、領域特化型ルールとはかかわりなく、前記入力テキストの前記構文解析されたバージョンを生成する、請求項１４に記載のコンピュータ・プログラム製品。
【請求項１６】
入力テキストおよび語彙データを格納するように構成されたメモリと、
前記入力テキスト中の第一の語を識別し、
前記第一の語に対応する第一エントリを識別するため、前記語彙データにアクセスし、前記第一エントリが、コア・データおよび非コア・データを含み、前記コア・データは、前記第一の語に対する領域非依存字句情報に対応し、前記非コア・データは前記第一の語に対する領域特化字句情報に対応する、
ように構成されたプロセッサと、
前記第一の語の前記非コア・データが、前記入力テキスト中の第二の語を前記第一の語の修飾語として識別していることを判断し、
前記入力テキストの部分的に構文解析され括弧でくくられたバージョンを生成し、前記部分的に構文解析され括弧でくくられたバージョンは、前記入力テキスト中で前記第二の語が前記第一の語を修飾していることを示す、
ように構成された領域特化字句駆動型プレパーサと、
前記入力テキストの前記部分的に構文解析され括弧でくくられたバージョンに基づいて、前記入力テキストの構文解析されたバージョンを生成するように構成された領域非依存ルール・ベースのパーサと、
を含むシステム。
【請求項１７】
前記プロセッサが、領域特化コーパスの解析に基づいて共起の統計を生成するように構成され、前記共起の統計は前記領域特化コーパス中で前記第二の語が前記第一の語を修飾している回数を示し、前記非コア・データが、ユーザ入力または前記共起の統計のうちの少なくとも１つに基づいている、請求項１６に記載のシステム。
【請求項１８】
前記第二の語が、形容詞修飾語、前置詞修飾語、または名詞修飾語のうちの少なくとも１つを含む、請求項１６に記載のシステム。
【請求項１９】
前記入力テキストの前記部分的に構文解析され括弧でくくられたバージョンが、前記領域特化字句駆動型プレパーサによって、領域特化型構文解析ルールに基づいて生成される、請求項１６に記載のシステム。
【請求項２０】
前記領域特化型構文解析ルールが、連語ルール、形態意味論ルール、固有表現ベース・パターン・ルール、または意味論構文パターン・ルール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。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本出願は、領域特化字句駆動型解析に関する。
【背景技術】
【０００２】
自然言語の処理には言語サンプル（例えば、テキスト）を構文解析するための字句データが用いられる。多くの言語において、或る特定の単語は、文脈に応じて異なる意味を有し得る。例えば、或る特定の単語が或る特定の技術分野のテキスト（例えば、領域特化の文脈）で使われる場合、その単語は、該単語が一般的な使用（例えば、領域非依存の文脈）に付されている場合とは異なる意味またはニュアンスを有し得る。汎用（例えば、領域非依存）ルール・ベースのパーサを、特化された領域（例えば、医療）に手作業で適合させるのは大仕事である（例えば、複雑で、時間がかかり、不完全になる可能性が高い）。特化された諸領域は、構文パターンを取入れ、一般の領域ではあまり使われない種類の構文的あいまいさを呈し得る。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
本開示の自動化（または半自動化）されたルールの生成は、資源（例えば時間）を節約し、且つもっとロバストな（例えば、より少ないエラー、およびより広範な処理範囲）パーサをもたらすことができる。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
或る特定の実装において、或る方法は、デバイスのテキスト・パーサにおいて入力テキストを取得するステップを含む。このテキスト・パーサは、領域特化字句駆動型プレパーサ、および領域非依存ルール・ベースのパーサを含む。また、本方法は、該デバイスにおいて、入力テキスト中の第一の語を識別するステップを含む。本方法は、該デバイスにおいて、第一の語に対応する第一エントリを識別するために語彙データにアクセスするステップをさらに含む。第一エントリは、コア・データおよび非コア・データを含む。コア・データは第一の語に対する領域非依存字句情報に対応する。非コア・データは第一の語に対する領域特化字句情報に対応する。本方法は、領域特化字句駆動型プレパーサにおいて、第一エントリの非コア・データが、入力テキスト中の第二の語を第一の語の修飾語として識別していることを判断するステップをさらに含む。また、本方法は、領域特化字句駆動型プレパーサにおいて、入力テキストの部分的に構文解析され括弧でくくられたバージョンを生成するステップを含む。この構文解析され括弧でくくられたバージョンは、入力テキスト中で第二の語が第一の語を修飾していることを示す。本方法は、領域非依存ルール・ベースのパーサにおいて、入力テキストの部分的に構文解析され括弧でくくられたバージョンに基づいて、入力テキストの構文解析されたバージョンを生成するステップをさらに含む。
【０００５】
別の特定の実装において、領域特化データ生成のためのコンピュータ・プログラム製品は、具現化されたプログラム命令を有するコンピュータ可読ストレージ媒体を含む。このプログラム命令は、プロセッサに、入力テキストを取得するステップを含むオペレーションを行わせるため、該プロセッサによって実行可能である。該テキスト・パーサは、領域特化字句駆動型プレパーサ、および領域非依存ルール・ベースのパーサを含む。また、該オペレーションは、入力テキスト中の第一の語を識別するステップを含む。該オペレーションは、第一の語に対応する第一エントリを識別するために語彙データにアクセスするステップをさらに含む。第一エントリは、コア・データおよび非コア・データを含む。コア・データは第一の語に対する領域非依存字句情報に対応する。非コア・データは第一の語に対する領域特化字句情報に対応する。該オペレーションは、領域特化字句駆動型プレパーサにおいて、第一エントリの非コア・データが、入力テキスト中の第二の語を第一の語の修飾語として識別していることを判断するステップをさらに含む。また、該オペレーションは、領域特化字句駆動型プレパーサにおいて、入力テキストの部分的に構文解析され括弧でくくられたバージョンを生成するステップを含む。この構文解析され括弧でくくられたバージョンは、入力テキスト中で第二の語が第一の語を修飾していることを示す。該オペレーションは、領域非依存ルール・ベースのパーサにおいて、入力テキストの部分的に構文解析され角括弧でくくられたバージョンに基づいて、入力テキストの構文解析されたバージョンを生成するステップをさらに含む。
【０００６】
別の特定の実装において、或るシステムはメモリ、プロセッサ、領域特化字句駆動型プレパーサ、および領域非依存ルール・ベースのパーサを含む。メモリは、入力テキストおよび語彙データを格納するように構成される。該プロセッサは、入力テキスト中の第一の語を識別するように構成される。また、該プロセッサは、第一の語に対応する第一エントリを識別するために語彙データにアクセスするように構成される。第一エントリは、コア・データおよび非コア・データを含む。コア・データは第一の語に対する領域非依存字句情報に対応する。非コア・データは第一の語に対する領域特化字句情報に対応する。領域特化字句駆動型プレパーサは、第一エントリの非コア・データが、入力テキスト中の第二の語を第一の語の修飾語として識別していることを判断するように構成される。また、領域特化字句駆動型プレパーサは、入力テキストの部分的に構文解析され括弧でくくられたバージョンを生成するように構成される。この構文解析され括弧でくくられたバージョンは、入力テキスト中で第二の語が第一の語を修飾していることを示す。領域非依存ルール・ベースのパーサは、入力テキストの部分的に構文解析され括弧でくくられたバージョンに基づいて、入力テキストの構文解析されたバージョンを生成するように構成される。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】本開示の或る態様によるクラウド・コンピューティング環境を示す。
【図２】本開示の或る態様による抽象化モデル層を示す。
【図３】領域特化型字句解析のためのシステムを示す。
【図４】字句主導型構文解析のためのシステムを示す。
【図５】図３のシステムにより生成された例示の構文解析ツリーを示す。
【図６】図３のシステムによって生成された語彙データの一組の例を示す。
【図７】図３のシステムによって生成された領域特化型構文解析ルールの例を示す。
【図８】図４のシステムによって処理された入力テキストの例を示す。
【図９】領域特化型字句解析の方法のフローチャートを示す。
【図１０】字句主導型構文解析の方法のフローチャートを示す。
【図１１】或る態様による電子部品を含むコンピューティング環境のブロック図を示し、これを用いて前述のシステムを実装することが可能である。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
領域特化型字句解析および領域特化型予備構文解析のシステムおよび方法を開示する。自然言語の処理には言語サンプル（例えば、テキスト）を構文解析するための字句データが用いられる。多くの言語において、或る特定の単語は、文脈に応じて異なる意味を有し得る。例えば、或る特定の単語が或る特定の技術分野のテキスト（例えば、領域特化の文脈）で使われる場合、その単語は、該単語が一般的な使用（例えば、領域非依存の文脈）にある場合とは異なる意味またはニュアンスを有し得る。汎用（例えば、領域非依存）ルール・ベースのパーサを、特化された領域（例えば、医療）に手作業で適合させるのは大仕事である（例えば、複雑で、時間がかかり、不完全になる可能性が高い）。特化された諸領域は、諸構文パターンを取入れ、一般の領域ではあまり使われない種類の構文的あいまいさを呈し得る。後記するように、自動化（または半自動化）されたルールの生成は、資源（例えば時間）を節約し、且つもっとロバストな（例えば、より少ないエラー、およびより広範な処理範囲）パーサをもたらすことができる。
【０００９】
本明細書で説明する技法によれば、字句アナライザ（例えば、プロセッサ）は、訓練フェーズの過程で、或る領域（例えば、医療）に関連付けられた領域固有コーパスの解析に基づいて領域特化型構文解析ルールを生成することができる。また、本字句アナライザは、領域固有コーパスの解析に基づいて語彙データのデータベースを更新することが可能である。この語彙データは、前もって生成でき、別のデバイスから受信でき、またはその両方が可能である。該語彙データは、基底語の品詞（例えば名詞）など、領域非依存の情報（例えば、コア・データ）を含んでよい。本字句アナライザは、基底語に対応する領域特化情報（例えば、非コア・データ）を含めるため、語彙データを更新することができる。例えば、字句アナライザは、領域固有テキスト中の句頭修飾語の対の共起の統計を生成するために、大規模な領域固有テキストを解析することが可能である。後記するように、本字句アナライザは、この共起の統計に基づいて、領域固有コーパスの少なくとも一部の中で、特定の語（例えば、「ｈｉｇｈ（高）」、「ｂｌｏｏｄ（血中）」、または「ｐｌａｓｍａ（血漿）」）が、或る基底語（例えば、ｃｈｏｌｅｓｔｅｒｏｌ（コレステロール））を修飾して出現するのを判断することができる。本字句アナライザは、当該領域（例えば、医療）において、特定の語が当該基底語の修飾語として使用可能であることを示すために語彙データを更新することが可能である。
【００１０】
前述のように、本字句アナライザは、修飾語および基底語に対応する領域特化型構文解析ルールを生成することができる。例えば、本字句アナライザは、領域固有コーパス中で、対応する基底語に対し或る特定の位置に（例えば、その前に）特定の修飾語型（例えば、形容詞修飾語）の修飾語（例えば、「ｈｉｇｈ（高）」、「ｂａｄ（悪性）」、「Ｅｅｌｅｖａｔｅｄ（上昇した）」、および「ｇｏｏｄ（良性）」）が、検出されるのに応じて、連語ルール（ｃｏｌｌｏｃａｔｉｏｎ  ｒｕｌｅ、例えば、形容詞修飾語の左側接続）を生成することが可能である。訓練フェーズは、オフライン（例えば、製品モードで実行する前に）行われてよい。領域特化型パーサを訓練するために、この領域特化型構文解析ルールおよび語彙データの領域特化情報が使われてよい。例えば、本字句アナライザは、領域特化型パーサに、該領域特化型構文解析ルールおよび（例えば、領域特化情報を含む）語彙データを提供することができる。
【００１１】
ランタイム・フェーズの間、この領域特化型パーサと領域非依存のパーサ（例えば、汎用パーサ）とを含むパーサが入力テキストを構文解析することが可能である。ランタイム・フェーズの過程で構文解析される入力テキストは、訓練フェーズの過程で解析された領域固有コーパスとは異なり得る。訓練フェーズの過程では、本字句アナライザは、領域特化型構文解析ルール、および語彙データの領域特化情報を生成するために領域固有コーパスを解析する。ランタイム・フェーズの過程では、このパーサは、入力テキストを構文解析するために、領域非依存の構文解析ルールに加え、領域特化型構文解析ルールおよび語彙データを使用する。前述のように、例えば、領域特化型パーサは、語彙データおよび領域特化型構文解析ルールに基づいて入力テキストを解析することができる。本明細書中で説明するように、領域特化型パーサは、入力テキスト（例えば、「Ｔｈｅ  ｐａｔｉｅｎｔ  ｓｕｆｆｅｒｓ  ｆｒｏｍ  ｈｉｇｈ  ｂｌｏｏｄ  ｃｈｏｌｅｓｔｅｒｏｌ．（患者は高血中コレステロールを患っている。）」）を解析することによって部分的に構文解析され括弧でくくられたテキストを生成することが可能である。この部分的に構文解析され括弧でくくられたテキスト（例えば、「Ｔｈｅ  ｐａｔｉｅｎｔ  ｓｕｆｆｅｒｓ  ｆｒｏｍ  ［ｈｉｇｈ  ［ｂｌｏｏｄ  ｃｈｏｌｅｓｔｅｒｏｌ］］」は、当該領域（例えば、医療）において妥当な、句の境界の接続部を示すことができる。領域特化型パーサは、この部分的に構文解析され括弧でくくられたテキストを領域非依存のパーサ（例えば、汎用パーサ）に提供することができる。
【００１２】
領域非依存のパーサは、領域特化型パーサから部分的に構文解析され括弧でくくられたテキストを受け取るのに応じて、領域非依存の構文解析ルールに基づいて、その部分的に構文解析され括弧でくくられたテキストを解析することによって、構文解析されたテキストを生成することが可能である。領域非依存の構文解析ルールは、前もって生成でき、別のデバイスから受信でき、またはその両方が可能である。或る特定の例において、この部分的に構文解析され括弧でくくられたテキストは、中間の構文解析ツリーに相当し得る。領域非依存のパーサは、領域非依存の構文解析ルールに基づいて、中間の構文解析ツリーを解析することによって、構文解析対象のテキストに対応する構文解析ツリーを生成することができる。
【００１３】
これら字句アナライザ、領域特化型パーサ、および領域非依存のパーサは、様々な応用において有用であり得る。例えば、字句アナライザは、当該領域（例えば、医療）に関連付けられた領域固有コーパス（例えば、研究論文）の解析に基づいて、領域特化型構文解析ルールを生成し、語彙データを更新することが可能である。救急医療技士（ＥＭＴ：ｅｍｅｒｇｅｎｃｙ  ｍｅｄｉｃａｌ  ｔｅｃｈｎｉｃｉａｎ）は、救急車中で患者の検査をして、病院のシステムに患者の徴候メモをアップロードすることができる。この患者の徴候メモ（例えば、入力テキスト）は、構文解析されたテキストを生成するため、領域特化型パーサおよび領域非依存のパーサによって解析することが可能である。病院のシステムは、構文解析されたテキストが、特定の病状が検出されたことを示していると判断するのに応じて、アラートを発することが可能である。このアラートによって、救急車が病院に到着したときに患者を治療するために、適切な資源（例えば、装置、医療スタッフ、薬品、またはこれらの組合せ）を準備することを可能にできる。
【００１４】
別の例として、希少疾病が発生したとき、医師は、その希少疾病に関連する多数の研究論文を探求することが可能である。本字句アナライザは、いくつかの研究論文に基づいて、領域特化型構文解析ルールを生成し、語彙データを更新することができる。領域特化型パーサおよび領域非依存のパーサは、諸研究論文（例えば、該当研究論文の全て）を解析して、構文解析されたテキストを生成することが可能である。この構文解析されたテキストは、研究データベースの追加のために使われてよい。関連する情報を研究データベースで検索することによって、研究論文の各々を読むのに比べて時間を節約することができる。
【００１５】
当然のことながら、医療は説明のための例として用いられており、この領域は、研究領域（例えば、技術、法律、医療、または化学）、言語（例えば、フランス語、スペイン語、またはイタリア語）、プログラミング言語（例えば、Ｊａｖａ（登録商標）（カリフォルニア州、レッドウッド・ショアーズのオラクル社の登録商標））、Ｐｙｔｈｏｎ（登録商標）（デラウエア州、パイソン・ソフトウェア・ファウンデーション社の登録商標）など）、別の専門領域またはそれらの組合せなど、任意の専門領域に対応することが可能である。
【００１６】
本開示は、クラウド・コンピューティングの詳細な説明を含むが、当然のことながら、本明細書で述べる教示の実装は、クラウド・コンピューティング環境に限定されない。それどころか、本開示の諸態様は、現在知られた、または今後開発される任意の他の種類のコンピューティング環境に合わせて実装することができる。
【００１７】
クラウド・コンピューティングは、最少の管理作業またはサービスのプロバイダとのやり取りで、迅速に立ち上げてリリースすることができる、構成可能なコンピューティング・リソース（例えば、ネットワーク、ネットワーク帯域幅、サーバ、処理、メモリ、ストレージ、アプリケーション、仮想マシン、およびサービス）の共用のプールへの、便利なオンデマンドのネットワーク・アクセスを可能にするためのサービス・デリバリの一モデルである。いくつかの実装において、このクラウド・モデルは、以降で説明するように、少なくとも５つの特徴と、少なくとも３つのサービス・モデルと、少なくとも４つのディプロイメント・モデルとを含むことができる。
【００１８】
特徴は次の通りである。
オンデマンド・セルフサービス：クラウド・コンシューマは、サービスのプロバイダとの人間によるやり取りなしに、必要な場合は自動的に、サーバ時間およびネットワーク・ストレージなどのコンピューティング能力を一方的にセットアップすることができる。
広範なネットワーク・アクセス：諸能力はネットワークを介して利用可能で、異種から成るシンまたはシック・クライアント・プラットフォーム（例えば、携帯電話、ラップトップ、およびＰＤＡ）による使用を推進する標準的なメカニズムを通してアクセスされる。
リソースのプール化：プロバイダのコンピューティング・リソースは、マルチテナント・モデルを用いる複数のコンシューマにサービスするために、デマンドに従って動的に割り当ておよび再割り当てされる各種の物理的および仮想のリソースとしてプールされる。一般にコンシューマは提供されたリソースの正確な場所の制御または知識を持たない、という点で、場所非依存性の感覚があるが、抽象化のより高位レベルでは場所（例えば、国、州、またはデータセンタ）を特定できることを可能にする。
敏速な伸縮性：諸能力は、迅速にスケール・アウトするため、場合によっては自動的に、敏速且つ伸縮自在にプロビジョニングされ、迅速にスケール・インするために敏速にリリースされる。コンシューマには、セットアップのため利用可能な諸能力が多くの場合無制限に見え、いつでもどのような量でも購入が可能である。
計量されるサービス：クラウド・システムは、サービスの種類（例えば、ストレージ、処理、帯域幅、および有効なユーザ・アカウント）に適した抽象化のいずれかのレベルで、計量機能を利用することによって、リソース使用を自動的に管理し、最適化する。リソース利用は、プロバイダおよび利用されるサービスのコンシューマの双方に透明性を提供しながら、モニタし、管理し、報告することができる。
【００１９】
サービス・モデルは次のとおりである。
サービスとしてのソフトウェア（ＳａａＳ：Ｓｏｆｔｗａｒｅ  ａｓ  ａ  Ｓｅｒｖｉｃｅ）：コンシューマに提供される能力は、クラウド・インフラストラクチャ上で実行されているプロバイダのアプリケーションを使うことである。これらのアプリケーションは、様々なクライアント・デバイスから、ウェブ・ブラウザ（例えば、ウェブベースのｅメール）などのシン・クライアント・インターフェースを介してアクセス可能である。コンシューマは、限られたユーザ固有のアプリケーション構成設定のあり得る例外を除いて、ネットワーク、サーバ、オペレーティング・システム、ストレージ、または個別のアプリケーション機能でさえも含め、根底にあるクラウド・インフラストラクチャを管理または制御はしない。
サービスとしてのプラットフォーム（ＰａａＳ：Ｐｌａｔｆｏｒｍ  ａｓ  ａ  Ｓｅｒｖｉｃｅ）：コンシューマに提供される能力は、クラウド・インフラストラクチャ上に、プロバイダによってサポートされるプログラミング言語およびツールを使って生成された、コンシューマ生成の、またはコンシューマ取得のアプリケーションをディプロイすることである。コンシューマは、ネットワーク、サーバ、オペレーティング・システム、またはストレージを含め、根底にあるクラウド・インフラストラクチャを管理または制御することはないが、これらディプロイされるアプリケーション、およびおそらくはアプリケーションのホスティング環境設定に対する制御を有する。
サービスとしてのインフラストラクチャ（ＩａａＳ：Ｉｎｆｒａｓｔｒｕｃｔｕｒｅ  ａｓ  ａ  Ｓｅｒｖｉｃｅ）：コンシューマに提供される能力は、処理、ストレージ、ネットワーク、およびオペレーティング・システムおよびアプリケーションを含み得る、コンシューマが任意のソフトウェアをディプロイし実行することが可能な他の基本的コンピューティング・リソースをセットアップすることである。コンシューマは、根底にあるクラウド・インフラストラクチャを管理または制御することはないが、オペレーティング・システム、ストレージ、ディプロイされるアプリケーションに対する制御、およびおそらくは選択ネットワーク・コンポーネント（例えば、ホストのファイアウォール）の限定された制御を有する。
【００２０】
ディプロイメント・モデルは次のとおりである。
プライベート・クラウド：このクラウド・インフラストラクチャは、一組織のためだけに運営される。これは、その組織または第三者によって管理されてよく、オンプレミスに所在してもオフプレミスに所在してもよい。
コミュニティ・クラウド：このクラウド・インフラストラクチャは、いくつかの組織によって共有され、共有の利害関係（例えば、任務、安全要件、指針、およびコンプライアンス配慮事項）を有する特定のコミュニティをサポートする。これは、これらの組織または第三者によって管理されてよく、これらのオンプレミスに所在してもこれらのオフプレミスに所在してもよい。
パブリック・クラウド：このクラウド・インフラストラクチャは、一般公衆または大きな産業グループに利用可能にされており、クラウド・サービスを販売する組織によって所有されている。
ハイブリッド・クラウド：このクラウド・インフラストラクチャは、独自のエンティティに留まりながら、データおよびアプリケーションの可搬性（例えば、クラウド間の負荷バランスのためのクラウド・バースティング）を可能にする標準化されたまたは独自の技術によって一緒に結ばれた２つ以上のクラウド（プライベート、コミュニティ、またはパブリック）の合成体である。
【００２１】
クラウド・コンピューティング環境は、ステートレスネス、弱連結、モジュール性、およびセマンティック相互運用性に焦点を合わせて方向付けられたサービスである。クラウド・コンピューティングの中心には、相互接続されたノードのネットワークを含むインフラストラクチャが在る。
【００２２】
図１を参照すると、例示的なクラウド・コンピューティング環境５０が図示されている。図示のように、クラウド・コンピューティング環境５０は、例えば、携帯情報端末（ＰＤＡ：ｐｅｒｓｏｎａｌ  ｄｉｇｉｔａｌ  ａｓｓｉｓｔａｎｔ）もしくはセルラ電話５４Ａ、デスクトップ・コンピュータ５４Ｂ、ラップトップ・コンピュータ５４Ｃ、もしくは車載コンピュータ・システム５４Ｎ、またはこれらの組合せなど、クラウド・コンシューマによって使用されるローカルのコンピューティング・デバイスが通信可能な１つ以上のクラウド・コンピューティング・ノード１０を含む。
【００２３】
ノード１０は、相互に通信することができる。これらは、前述したプライベート、コミュニティ、パブリック、またはハイブリッド・クラウド、またはこれらの組み合わせなど、１つ以上のネットワークに物理的にまたは仮想的にグループ化する（図示せず）ことが可能である。これは、クラウド・コンピューティング環境５０が、クラウド・コンシューマがローカル・コンピューティング・デバイス上にリソースを維持する必要のない、サービスとしてのインフラストラクチャ、プラットフォーム、もしくはソフトウェア、またはこれらの組合せを提供することを可能にする。これらノード１０の１つ以上は、字句アナライザ１０８、領域特化字句駆動型プレパーサ１１０、またはその両方を含んでよい。字句アナライザ１０８、領域特化字句駆動型プレパーサ１１０、またはその両方は、クラウド・コンピューティング環境５０によりサービスとして提供されるインフラストラクチャ、プラットフォーム、もしくはソフトウェアまたはこれらの組合せに対応していてよい。図３を参照しながらさらに説明するように、字句アナライザ１０８は、領域固有コーパスを解析して、領域特化情報（例えば、非コア・データ）、領域特化型構文解析ルール、またはこれらの組合せを生成するように構成することができる。領域固有コーパスは、或る領域に関連付けることが可能である。字句アナライザ１０８は、当該領域に関連付けられた非コア・データを示すために語彙データを更新することができ、これについては図３を参照しながらさらに説明する。
【００２４】
領域特化字句駆動型プレパーサ１１０は、更新された語彙データおよび領域特化型構文解析ルールに基づいて入力テキストを解析することによって、部分的に構文解析され角括弧でくくられた入力テキストを生成するように構成することが可能で、これについては図４〜５を参照しながらさらに説明する。領域非依存ルール・ベースのパーサは、領域非依存の構文解析ルールに基づいて、部分的に構文解析され角括弧でくくられた入力テキストを解析することによって構文解析されたテキストを生成することができ、これについては図４〜５を参照しながらさらに説明する。この部分的に構文解析され角括弧でくくられた入力テキストに領域非依存の構文解析ルールを適用することで、入力テキストに領域非依存の構文解析ルールを直接適用するのに比べてより少ない構文解析エラー（例えば、エラーなし）をもたらすことが可能である。例えば、この部分的に構文解析され角括弧でくくられた入力テキストは、当該領域において妥当な句の境界を示すことが可能で、しかして、これがなければ構文解析エラーをもたらした可能性のある、少なくとも一部の構文的あいまいさを解決することができる。
【００２５】
当然のことながら、図１中に示されたコンピューティング・デバイス５４Ａ〜５４Ｎの種類は、例示だけを意図されたものであり、コンピューティング・ノード１０およびクラウド・コンピューティング環境５０は、任意の種類のネットワークもしくはネットワーク・アドレス指定可能接続、またはその両方を介して任意の種類のコンピュータ化されたデバイスと（例えば、ウェブ・ブラウザを使って）通信することができる。
【００２６】
図２を参照すると、クラウド・コンピューティング環境５０（図１）によって設けられる機能的抽象化層のセットが示されている。前もって当然のことながら、図２に示されたコンポーネント、層、および機能は例示だけを意図されたものであり、本開示の諸態様はこれらに限定されない。図示のように、下記の層および対応する機能が設けられている。
【００２７】
ハードウェアおよびソフトウェア層６０は、ハードウェアおよびソフトウェア・コンポーネントを含む。ハードウェア・コンポーネントの例には、メインフレーム６１、ＲＩＳＣ（Ｒｅｄｕｃｅｄ  Ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ  Ｓｅｔ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ（縮小命令セット・コンピュータ））アーキテクチャ・ベースのサーバ６２、サーバ６３、ブレード・サーバ６４、ストレージ・デバイス６５、ならびにネットワークおよびネットワーキング・コンポーネント６６が含まれる。いくつかの態様において、ソフトウェア・コンポーネントは、ネットワーク・アプリケーション・サーバ・ソフトウェア６７およびデータベース・ソフトウェア６８を含む。
【００２８】
仮想化層７０は、仮想サーバ７１、仮想ストレージ７２、仮想プライベート・ネットワークを含む仮想ネットワーク７３、仮想アプリケーションおよびオペレーティング・システム７４、および仮想クライアント７５、の仮想エンティティの例を設けることが可能な抽象化層を備える。
【００２９】
一例において、管理層８０は以下に記載の機能を提供することが可能である。リソース・セットアップ８１は、クラウド・コンピューティング環境内でタスクを実行するために利用されるコンピューティング・リソースおよび他のリソースの動的な調達を提供する。計量および価格計算８２は、クラウド・コンピューティング環境内でリソースが利用されるのに応じて、これらリソースの消費に対するコストの追跡、および請求書の作成または請求を提供する。一例において、これらのリソースには、アプリケーション・ソフトウェア・ライセンスを含めてよい。セキュリティは、クラウド・コンシューマおよびタスクに対する身元検証、ならびにデータおよび他のリソースに対する保護を提供する。ユーザ・ポータル８３は、コンシューマおよびシステム管理者に対し、クラウド・コンピューティング環境へのアクセスを提供する。サービス・レベル管理８４は、要求されるサービス・レベルが満たされるように、クラウド・コンピューティング・リソースの割り当ておよび管理を提供する。サービス・レベル・アグリーメント（ＳＬＡ：Ｓｅｒｖｉｃｅ  Ｌｅｖｅｌ  Ａｇｒｅｅｍｅｎｔ）計画および達成８５は、ＳＬＡに沿って将来の必要性が予期されるクラウド・コンピューティング・リソースに対する事前配置およびそれらリソースの調達を提供する。
【００３０】
作業負荷層９０は、クラウド・コンピューティング環境で使用できる機能の例を提供する。この層から提供できる作業負荷および機能の例には、マッピングおよびナビゲーション９１、ソフトウェア開発およびライフサイクル管理９２、仮想教室教育配信９３、データ解析処理９４、トランザクション処理９５、および領域特化型解析９６が含まれる。或る特定の態様において、字句アナライザ１０８を参照しながら説明されるように、領域特化型解析９６は、領域特化型字句解析を含んでよい。或る特定の態様において、領域特化型解析９６は、領域特化字句駆動型予備構文解析を含むことができ、これについては、領域特化字句駆動型プレパーサ１１０を参照しながら後記で説明する。
【００３１】
図３は、領域特化型字句解析を行うためのシステム３００を示す。システム３００はデバイス３０２を含む。デバイス３０２には、プロセッサ、コンピュータ、ラップトップ・コンピュータ、サーバ、通信デバイス、エンターティンメント・デバイス、またはこれらの組合せが含まれてよい。デバイス３０２は、字句アナライザ１０８、テキスト・パーサ３０４、メモリ３０６、またはこれらの組合せを含む（または、これらにアクセスする）。字句アナライザ１０８は、図１〜１１を参照しながら説明する１つ以上のオペレーションを行うため、プロセッサによって実行可能な命令などのソフトウェアに相当し得る。或る特定の態様において、字句アナライザ１０８は、図１〜１１を参照しながら説明する１つ以上のオペレーションを行うように構成されたプロセッサに相当し得る。テキスト・パーサ３０４は、領域特化字句駆動型プレパーサ１１０を含む。領域特化字句駆動型プレパーサ１１０は、図１〜１１を参照しながら説明する１つ以上のオペレーションを行うため、プロセッサによって実行が可能な命令などの、ソフトウェアに相当していてもよい。或る特定の態様では、領域特化字句駆動型プレパーサ１１０は、図１〜１１を参照しながら説明する１つ以上のオペレーションを行うように構成されたプロセッサに相当していてもよい。
【００３２】
或る特定の態様において、デバイス３０２は、図１のクラウド・コンピューティング・ノード１０の１つ以上に相当し得る。例えば、デバイス３０２は、字句アナライザ１０８（例えば、字句アナライザ１０８に相当するソフトウェア）またはサービスとしての字句アナライザ１０８の機能を提供することができる。別の態様において、デバイス３０２は、例えば、図１の携帯情報端末（ＰＤＡ）または携帯電話５４Ａ、デスクトップ・コンピュータ５４Ｂ、ラップトップ・コンピュータ５４Ｃ，車載コンピュータ・システム５４Ｎ、またはこれらの組合せなどの、クラウド・コンシューマ・デバイスに相当し得る。デバイス３０２は、図１のクラウド・コンピューティング・ノード１０の１つ以上によって提供される、字句アナライザ１０８（例えば字句アナライザ１０８に相当するソフトウェア）を受信する、またはサービスとしての字句アナライザ１０８の機能にアクセスすることができる。
【００３３】
メモリ３０６は、語彙データ３１６を格納するように構成することが可能である。語彙データ３１６は、デバイス３０２によって前もって生成する、デバイス３０２によって別のデバイスから受信する、ユーザ３０１によってデバイス３０２に提供される、またはこれらの組合せのいずれであってもよい。語彙データ３１６は、１つ以上のエントリを有するように拵えられたデータ構造（例えば、テーブル）に相当してよい。語彙データ３１６の各エントリは、基底語（例えば、名詞）、基底語に関連付けられたコア・データ、またはその両方を含むことができる。コア・データは、基底語に関連する領域非依存の情報を示すことが可能である。この領域非依存の情報は、基底語の品詞（例えば、名詞）、基底語の１つ以上の語義タイプ（または語義カテゴリ）、またはこれらの組合せを示すことができる。
【００３４】
語義タイプは、物理的実体、概念エンティティ、活動、現象、プロセス、または他の語義タイプを含んでよい。語義タイプは、より高レベルの詳細性またはより狭義の分類に対応する１つ以上のさらなる語義タイプ（例えば、サブタイプ）に対応することが可能である。例えば、物理的実体は、有機体、解剖構造、製造物、物質、または他の種類の物理的実体を含んでよい。
【００３５】
或る特定の態様において、語彙データ３１６の様々なエントリは、詳細な個別レベルで語義タイプを示すことが可能である。例えば、語彙データ３１６の或るエントリは、対応する基底語（例えば、「ａｌｏｅ（アロエ）」）の第一語義タイプ（例えば、植物）を示すことができ、語彙データ３１６の別のエントリは、対応する基底語（例えば、「ｃｈｏｌｅｓｔｅｒｏｌ（コレステロール）」）の第二語義タイプ（例えば、物質）を示すことができる。この第一語義タイプ（例えば、植物）は、第二語義タイプ（例えば、物質）よりも詳細度の高いレベルに対応してよい。例えば、第一語義タイプ（例えば、植物）は、語義サブサブタイプ（例えば、物理的実体→有機体→植物）に対応することが可能で、第二語義タイプ（例えば、物質）は、語義サブタイプ（例えば、物理的実体→物質）に対応することが可能である。
【００３６】
或る特定の例において、語彙データ３１６は、或るエントリ３１８を含む。エントリ３１８は、基底語３２２（例えば、「ｃｈｏｌｅｓｔｅｒｏｌ」）を含む。このエントリ３１８は、基底語３２２に関連付けられたコア・データ３３０を含むことができる。コア・データ３３０は、基底語３２２（例えば、「ｃｈｏｌｅｓｔｅｒｏｌ」）の品詞（例えば、名詞）を示すことが可能である。コア・データ３３０は、基底語３２２の第一語義タイプ（例えば、物質）、第二語義タイプ（例えば、状態）、１つ以上のさらなる語義タイプ、またはこれらの組合せを示すことができる。
【００３７】
前述したように、字句アナライザ１０８は、領域固有コーパス３１４、ユーザ入力３８２、またはこれらの組合せの解析に基づいて、非コア・データを生成するように構成される。前述のように、例えば、字句アナライザ１０８は、基底語３２２（例えば、「ｃｈｏｌｅｓｔｅｒｏｌ」）に関連する非コア・データ３４０を生成することができる。領域固有コーパス３１４は領域３２０（例えば、医療）に関連付けられる。領域３２０は、研究領域（例えば、医療、技術、芸術、音楽、財務、石油およびガス、など）、言語（例えば、英語、フランス語、スペイン語など）、プログラミング言語（例えば、Ｊａｖａ（登録商標）（カリフォルニア州、レッドウッド・ショアーズのオラクル社の登録商標））、Ｐｙｔｈｏｎ（登録商標）（デラウエア州、パイソン・ソフトウェア・ファウンデーション社の登録商標）など）、別の専門領域、またはこれらの組合せに対応することが可能である。
【００３８】
非コア・データは、基底語に関連する領域特化情報を示すことができる。例えば、非コア・データ３４０は、基底語３２２（例えば、「ｃｈｏｌｅｓｔｅｒｏｌ」）に関連する領域特化情報を示すことが可能である。例をあげて説明すると、非コア・データ３４０は、領域３２０において基底語３２２を修飾するために使用可能な１つ以上の修飾語を示すことができる。修飾語は、形容詞修飾語、前置詞修飾語、名詞修飾語、または別の修飾語のうちの少なくとも１つを含んでよい。形容詞修飾語は、基底語の修飾語としての形容詞に相当し得る。名詞修飾語は、基底語の修飾語としての名詞に相当し得る。名詞修飾語（例えば、「ｂｌｏｏｄ（血中）」）は、句（例えば、「ｂｌｏｏｄ  ｃｈｏｌｅｓｔｅｒｏｌ（血中コレステロール」）の中で、基底語（例えば、「ｃｈｏｌｅｓｔｅｒｏｌ」）に対する形容詞として機能する。前置詞修飾語は、基底語の修飾語としての前置詞に相当し得る。
【００３９】
名詞修飾語は、名詞前方修飾語または名詞後方修飾語を含んでよい。形容詞修飾語は、形容詞前方修飾語または形容詞後方修飾語を含んでよい。前置詞修飾語は、前置詞後方修飾語を含んでよい。前方修飾語（例えば、名詞前方修飾語または形容詞前方修飾語）は句中で基底語の前にあってよい。例えば、領域３２０において語句が左から右に読まれる場合、（領域３２０の）前方修飾語は句中の対応する基底語の左側にあってよい。後方修飾語は、句中の基底語に後続してよい。例えば、領域３２０において語句が左から右に読まれる場合、（領域３２０の）後方修飾語は句中の対応する基底語の右側にあってよい。
【００４０】
字句アナライザ１０８は、領域固有コーパス３１４、ユーザ入力３８２、またはこれらの組合せの解析に基づいて、領域特化型構文解析ルール３７０を生成するように構成され、これについては図７を参照しながらさらに説明する。領域特化型構文解析ルール３７０は、連語ルール、形態意味論ルール、固有表現ベース・パターン・ルール、または意味論構文パターン・ルールのうちの少なくとも１つを含むことができ、これについては図７を参照しながらさらに説明する。連語ルールは、特定のタイプの修飾語が、前方修飾語かまたは後方修飾語かを示すことが可能である。例えば、第一の連語ルールは、或る形容詞修飾語が前方修飾語であることを示すことができ、第二の連語ルールは、或る前置詞修飾語が後方修飾語であることを示すことができる。
【００４１】
形態意味論ルールは、或る特定の語が、特定の意味素性を有する語の修飾語として使用可能か（例えば、妥当であるか）どうかを示すことが可能である。例えば、或る特定の形態意味論ルールは、特定の意味素性を有する語（例えば、ｌｏｗ（低い）、ｈｉｇｈ（高い）、ｅｌｅｖａｔｅｄ（上昇した））が特定の接頭辞（例えば、「ｈｙｐｅｒ（過剰）」）を有する語の修飾語として妥当性を欠くことを示すことができる。特定の意味素性は、「度合い」の意味素性に対応し得る。
【００４２】
固有表現ベース・パターン・ルールは、パターンが１つ以上の固有表現を含む、語のパターンを示すことが可能である。固有表現は、一般に、固有名でエンティティを識別する特定の語義タイプに属する語（または語群）を含む。例えば、特定の語義タイプは、人、イベント、日付、組織、場所、アーチファクト、または貨幣の表現を含むことができる。別の例では、特定の語義タイプは、人＿名前、人＿役割、またはイベント＿スポーツなど、もっときめ細かであり得る。或る特定の態様においては、特定の語義タイプは、人＿名前＿著者、またはイベント＿スポーツ＿フットボールなど、さらに具体的であってよい。様々な固有表現ベースのパターン・ルールは、Ｘ  ｗｉｌｌ  ｔａｋｅ  ｐｌａｃｅ  ｏｎ  Ｚ  ａｔ  Ｙ（ＺにＹでＸが行われる）、またはＹ  ｉｓ  ｔｈｅ  ｌｏｃａｔｉｏｎ  ｆｏｒ  ｔｈｅ  Ｘ  ｏｆ  Ｚ（ＹはＺのＸのための場所である）など、固有表現Ｘ、Ｙ、およびＺに対応して形成され、このＸはイベントの語義タイプを有し、Ｙは場所の語義タイプを有し、Ｚは日付の語義タイプを有する。
【００４３】
意味論構文パターン・ルールは、パターンが１つ以上の語の句タイプおよび語義タイプを示す、語のパターンを示すことが可能である。例えば、或る特定の意味論構文パターン・ルール（例えば［ａｃｔｉｏｎ（行為）］［ｐｒｅｐ（前置詞）］｛ｓｕｂｓｔａｎｃｅ（物質）｜ｄｒｕｇ（薬品）｝）は、行為句（例えば、「ｐｒｅｓｃｒｉｂｉｎｇ（処方する）」）の後に前置詞（例えば「ｏｆ」）が続き、その後に第一語義タイプ（例えば、ｓｕｂｓｔａｎｃｅ（物質））または第二語義タイプ（例えば、ｄｒｕｇ（薬品））を有する語（例えば、「ａｃｅｔａｍｉｎｏｐｈｅｎ（アセトアミノフェン）」）が続くのが、特定の意味論構文パターン・ルールに適合することを示すことができる。
【００４４】
字句アナライザ１０８は、領域特化字句駆動型プレパーサ１１０に、領域特化型構文解析ルール３７０を提供することができる。領域特化字句駆動型プレパーサ１１０は、領域特化型構文解析ルール３７０に基づいて、部分的に構文解析され角括弧でくくられたテキストを生成するように構成され、これについては図４を参照しながらさらに説明する。前述したように、例えば、領域特化字句駆動型プレパーサ１１０は、領域特化型構文解析ルール３７０を入力テキストに適用することによって部分的に構文解析され角括弧でくくられたテキストを生成することができる。部分的に構文解析され角括弧でくくられたテキストは、中間の構文解析ツリーに対応し（例えば、該ツリーを表し）得て、これについては図５を参照しながらさらに説明する。部分的に構文解析され角括弧でくくられたテキスト（例えば、中間の構文解析ツリー）は、領域３２０において妥当な句の境界の接続部を示すことができる。領域非依存ルール・ベースのパーサは領域特化字句駆動型プレパーサ１１０の出力に基づいて、構文解析されたテキストを生成するように構成されてよく、これについては図４を参照しながらさらに説明する。例えば、領域非依存ルール・ベースのパーサは、中間の構文解析ツリーに領域非依存ルール構文解析ルールを適用することによって構文解析ツリーを生成することができ、これについては図５を参照しながらさらに説明する。この構文解析ツリーは、構文解析されたテキストに対応し（例えば、これを表し）得る。当然のことながら、構文解析ツリーは説明ための例として用いられているものであり、構文解析されたテキスト（または部分的に構文解析され角括弧でくくられたテキスト）は様々な仕方で表すことが可能である。
【００４５】
オペレーションの過程で、字句アナライザ１０８は、領域固有コーパス３１４が解析されようとしていることを判断することができる。例えば、字句アナライザ１０８は、ユーザ３０１から、領域固有コーパス３１４が解析対象であることを示すユーザ入力３８２を受信することが可能である。字句アナライザ１０８は、領域３２０に対応するものとして領域固有コーパス３１４を解析するように構成されていてもよい。或る特定の態様において、字句アナライザ１０８は、領域固有コーパス３１４が当該領域３２０に関連付けられているかどうかを判断する。例えば、字句アナライザ１０８は、ヒューリスティック・ベースのアプローチを用いて、領域固有コーパス３１４が当該領域３２０に関連付けられている可能性が高いことを判断することができる。別の例として、字句アナライザ１０８は、ユーザ３０１から、領域固有コーパス３１４が当該領域３２０に関連していることを示すユーザ入力３８２（または他のデバイスからのデータ）を受信してもよい。例えば、ユーザ入力３８２（またはデータ）は、領域固有コーパス３１４の識別子（例えば、ファイル識別子）および当該領域３２０の識別子（例えば、「＃医療」）を含むことができる。
【００４６】
字句アナライザ１０８は、領域固有コーパス３１４を構文解析することによって語群（単語群）を生成することが可能である。字句アナライザ１０８は、それらの語を語彙データ３１６によって示された基底語と対比することができる。字句アナライザ１０８は、語彙データ３１６によって示された基底語に対応する共起の統計３８０を生成することが可能である。例えば、字句アナライザ１０８は、語彙データ３１６が基底語３２２（例えば、「ｃｈｏｌｅｓｔｅｒｏｌ」）を含んでいると判断するのに応じて、領域固有コーパス３１４の少なくとも一部の中で、その基底語３２２を修飾する別の語が出現した回数を示す共起の統計３８０を生成することができる。基底語３２２とその別の語とは前方修飾語の対に対応してよい。字句アナライザ１０８は、領域固有コーパス３１４の中で、別の語を基底語３２２の近くで（例えば、隣り合って）検出するのに応じて、その別の語が基底語３２２を修飾して出現していると判断してよい。例えば、共起の統計３８０は、第一語（例えば、「ｈｉｇｈ（高）」が、基底語３２２（例えば、「ｃｈｏｌｅｓｔｅｒｏｌ（コレステロール）」）に隣り合ってその前に第一回数存在し、第二語（例えば、「ｂｌｏｏｄ（血）」）が、基底語３２２に隣り合ってその前に第二回数存在し、第三語（例えば、「ｉｎ（中）」」が、基底語３２２に隣り合ってその後に第三回数存在することを示すことができる。
【００４７】
字句アナライザ１０８は、共起の統計３８０が、領域固有コーパス３１４中で、識別された語が、基底語３２２を少なくとも閾値の回数修飾して出現していることを示していると判断するのに応じて、その識別された語を基底語３２２の修飾語として指定してよい。例えば、字句アナライザ１０８は、第一回数が閾値を満していると判断するのに応じて第一語（例えば、「ｈｉｇｈ」）を当該基底語３２２の修飾語３３４として指定してよい。字句アナライザ１０８は、第二回数が閾値を満していると判断するのに応じて第二語（例えば、「ｂｌｏｏｄ」）を当該基底語３２２の修飾語３２４として指定してよい。字句アナライザ１０８は、第三回数が閾値を満していると判断するのに応じて第三語（例えば、「ｉｎ」）を当該基底語３２２の修飾語３４４として指定してよい。
【００４８】
或る特定の態様において、字句アナライザ１０８は、領域固有コーパス３１４中で、或る特定の語（例えば、「ｅｘｐｅｎｓｉｖｅ（高価な）」）が基底語３２２を修飾して出現している（例えば、「ｅｘｐｅｎｓｉｖｅ  ｃｈｏｌｅｓｔｅｒｏｌ  ｍｅｄｉｃｉｎｅ（高価なコレストロール治療薬）」）のを判断することができる。字句アナライザ１０８は、共起の統計３８０が、特定の語（例えば、「ｅｘｐｅｎｓｉｖｅ」）が基底語３２２（例えば、「ｃｈｏｌｅｓｔｅｒｏｌ」）を修飾するために或る特定の回数出現していることを示しているのを判断することが可能である。字句アナライザ１０８は、この特定の回数が閾値（例えば２０回）を満たしていないと判断するのに応じて、その特定の語（例えば、「ｅｘｐｅｎｓｉｖｅ」）を基底語３２２の修飾語として指定するのを差し控えてよい。或る特定の態様において、字句アナライザ１０８は、領域固有コーパス３１４中で、別の基底語（例えば、ｍｅｄｉｃｉｎｅ（治療薬））が基底語３２２に後続している（例えば、「ｅｘｐｅｎｓｉｖｅ  ｃｈｏｌｅｓｔｅｒｏｌ  ｍｅｄｉｃｉｎｅ」）こと、および特定の語（例えば、「ｅｘｐｅｎｓｉｖｅ」）がこの別の基底語（例えば、「ｍｅｄｉｃｉｎｅ」）を修飾して第二回数出現しているのを判断することができる。字句アナライザ１０８は、該特定の回数が第二回数より少ないと判断するのに応じて、その特定の語（例えば、「ｅｘｐｅｎｓｉｖｅ」）を基底語３２２の修飾語として指定するのを差し控えてよい。
【００４９】
本明細書中に記載されるように、字句アナライザ１０８は、語彙データ３１６に基づいて、修飾語の品詞を識別することが可能である。語彙データ３１６は、その修飾語に対する、１つ以上の形容詞３３１、１つ以上の前置詞３３３、またはその組合せを示すことができる。字句アナライザ１０８は、形容詞群３３１が修飾語３３４（例えば、「ｈｉｇｈ」）を含むと判断するのに応じて、その修飾語３３４（例えば、「ｈｉｇｈ」）が形容詞に相当すると判断してよい。字句アナライザ１０８は、前置詞群３３３が修飾語３４４（例えば、「ｉｎ」）を含むと判断するのに応じて、その修飾語３４４（例えば、「ｉｎ」）が前置詞に相当すると判断してよい。字句アナライザ１０８は、修飾語３２４（例えば、「ｂｌｏｏｄ」）が語彙データ３１６中で或る特定の基底語として示されていること、および語彙データ３１６がその特定の基底語の品詞が名詞であると示していると判断するのに応じて、該修飾語３２４（例えば、「ｂｌｏｏｄ」）が名詞に相当すると判断してよい。
【００５０】
字句アナライザ１０８は、修飾語３３４（例えば、「ｈｉｇｈ」）が特定の品詞（例えば、形容詞）に相当すると判断するのに応じて、その修飾語３３４（例えば、「ｈｉｇｈ」）が第一修飾語タイプ（例えば、形容詞修飾語）に相当すると判断してよい。字句アナライザ１０８は、修飾語３３４（例えば、「ｈｉｇｈ」）が基底語３２２に隣り合ってその前に存在すると判断するのに応じて、その修飾語３３４が第二修飾語タイプ（例えば、前方修飾語）に相当すると判断してよい。字句アナライザ１０８は、修飾語３３４（例えば、「ｈｉｇｈ」）が、第一修飾語タイプ（例えば、形容詞修飾語）、第二修飾語タイプ（例えば、前方修飾語）、またはその両方（例えば、形容詞前方修飾語）を示すタイプの、基底語３２２の領域固有的修飾語であることを示す非コア・データ３４０を生成（または更新）することが可能である。基底語３２２の或る特定の領域固有的修飾語は、領域３２０に関連するテキスト中の基底語３２２を修飾するのに使用可能であり得る。
【００５１】
字句アナライザ１０８は、オフラインの訓練フェーズの過程で、語彙データ３１６の領域特化情報（例えば、非コア・データ３４０）を生成することができる。例えば、字句アナライザ１０８は、領域特化字句駆動型プレパーサ１１０を訓練するために、テキスト・パーサ３０４に語彙データ３１６の領域特化情報（例えば、非コア・データ３４０）を提供することが可能である。また、本明細書で説明したように、字句アナライザ１０８は、オフラインの訓練フェーズの過程で、領域特化型構文解析ルール３７０を生成することもできる。ランタイム・フェーズの過程で、領域特化字句駆動型プレパーサ１１０は、部分的に構文解析され角括弧でくくられた入力テキストを生成するために、語彙データ３１６の領域特化情報、領域特化型構文解析ルール３７０、またはこれらの組合せに基づいて入力テキストを処理することが可能であり、これについては図４を参照しながらさらに説明する。領域非依存ルール・ベースのパーサは、部分的に構文解析され角括弧でくくられた入力テキストに基づいて、構文解析されたテキストを生成することができ、これについては図４を参照しながらさらに説明する。
【００５２】
或る特定の態様において、字句アナライザ１０８は、領域固有コーパス３１４の中で修飾語３３４が基底語３２２に隣り合ってその前に存在するとの判断に少なくとも部分的に基づいて、第一連語ルール（例えば、形容詞句の左側接続）を生成することが可能であり、これについては図７に関連してさらに説明する。領域特化型構文解析ルール３７０は、この第一連語ルールを含んでよい。領域特化型構文解析ルール３７０は、当該領域３２０に関連付けられる。
【００５３】
字句アナライザ１０８は、修飾語３４４（例えば、「ｉｎ」）が特定の品詞（例えば、前置詞）に相当すると判断するのに応じて、その修飾語３４４（例えば、「ｉｎ」）が特定の品詞に対応する基底語３２２の領域固有的修飾語（例えば、前置詞修飾語）であることを示すために、非コア・データ３４０を生成（または更新）することができる。字句アナライザ１０８は、領域固有コーパス３１４の中で修飾語３４４が基底語３２２に隣り合ってその後に存在するとの判断に少なくとも部分的に基づいて、第二連語ルール（例えば、前置詞句の右側接続）を生成することが可能であり、これについては図７に関連してさらに説明する。領域特化型構文解析ルール３７０は、この第二連語ルールを含んでよい。
【００５４】
字句アナライザ１０８は、修飾語３２４（例えば、「ｂｌｏｏｄ」）が特定の品詞（例えば、名詞）に対応していると判断するのに応じて、その修飾語３２４が第一修飾語タイプ（例えば、名詞修飾語）に相当すると判断してよい。字句アナライザ１０８は、修飾語３２４（例えば、「ｂｌｏｏｄ」）が基底語３２２に隣り合ってその前に存在していると判断するのに応じて、その修飾語３２４が第二修飾語タイプ（例えば、前方修飾語）に相当すると判断してよい。字句アナライザ１０８は、修飾語３２４（例えば、「ｂｌｏｏｄ」）が、第一修飾語タイプ（例えば、名詞修飾語）、第二修飾語タイプ（例えば、前方修飾語）、またはその両方（例えば、名詞前方修飾語）を示すタイプの、基底語３２２の領域固有的修飾語であることを示すために、非コア・データ３４０を生成（または更新）することができる。字句アナライザ１０８は、領域固有コーパス３１４中で、修飾語３２４が基底語３２２に隣り合ってその前に存在しているとの判断に少なくとも部分的に基づいて、第三連語ルール（例えば、名詞前方修飾語の左側接続）を生成することが可能であり、これについては図７に関連してさらに説明する。領域特化型構文解析ルール３７０は、第三連語ルールを含んでよい。
【００５５】
或る特定の態様において、或る修飾語の修飾語タイプ（例えば、前方修飾語または後方修飾語）は或る連語ルールを示すことが可能である。例えば、第一修飾語タイプ（例えば、前方修飾語）の修飾語（例えば、「ｈｉｇｈ」）は第一連語ルール（例えば、左側接続）を示すことができる。字句アナライザ１０８は、領域固有コーパス３１４に基づいて１つ以上のルールを含めるために、領域特化型構文解析ルール３７０を生成（または更新）することができ、これについては図７に関連してさらに説明する。
【００５６】
或る特定の態様において、字句アナライザ１０８は、デバイス３０２のディスプレイに諸更新の提案を表示することが可能である。この更新提案では、語彙データ３１６、領域特化型構文解析ルール３７０、またはこれらの組合せの更新を示してよい。ユーザ３０１は、更新提案の編集、更新提案の承認、または更新提案の拒否を示すユーザ入力３８２をデバイス３０２に与えることができる。字句アナライザ１０８は、ユーザ入力３８２が、更新提案の編集または承認を示しているとの判断に応じて、語彙データ３１６、領域特化型構文解析ルール３７０、またはこれらの組合せを更新してよい。字句アナライザ１０８は、しかして、語彙データ３１６、領域特化型構文解析ルール３７０、またはこれらの組合せの更新を、ユーザ３０１が監視することを可能にできる。あるいは、字句アナライザ１０８は、ユーザ入力３８２が、更新提案が拒否されたことを示していると判断するのに応じて、語彙データ３１６の更新を差し控え、領域特化型構文解析ルール３７０の更新を差し控えてよい。
【００５７】
或る特定の態様において、字句アナライザ１０８は、ユーザ入力３８２に基づいて、語彙データ３１６を生成（または更新）することができる。例えば、ユーザ３０１は、デバイス３０２にユーザ入力３８２を与えることが可能である。ユーザ入力３８２は、或る語（例えば、「ｅｘｔｒｅｍｉｔｙ（四肢）」）を基底語として語彙データ３１６に追加するように指示することができる。ユーザ入力３８２は、その語（例えば、「ｅｘｔｒｅｍｉｔｙ」）に関連する領域非依存の情報を指示してよい。例えば、ユーザ入力３８２は、その語（例えば「ｅｘｔｒｅｍｉｔｙ」）の品詞（例えば、名詞）、１つ以上の語義タイプ（例えば、身体部分、ポイント、範囲、および状態）、またはこれらの組合せを指示することが可能である。字句アナライザ１０８は、ユーザ入力３８２を受信するのに応じて、基底語として当該語（例えば、「ｅｘｔｒｅｍｉｔｙ」）を示すエントリを含めるために、語彙データ３１６を生成（または更新）することができる。
【００５８】
或る特定の態様において、字句アナライザ１０８は、ユーザ入力３８２に基づいて非コア・データ３４０を生成（または更新）することができる。例えば、ユーザ３０１は、デバイス３０２にユーザ入力３８２を与えることが可能である。例えば、ユーザ入力３８２は、或る語（例えば、「ｅｌｅｖａｔｅｄ」）を基底語３２２（例えば、「ｃｈｏｌｅｓｔｅｒｏｌ」）の修飾語として非コア・データ３４０に追加するように指示することができる。ユーザ入力３８２は、その修飾語の品詞（例えば、形容詞）を示すことが可能である。字句アナライザ１０８は、ユーザ入力３８２を受信するのに応じて、或る語（例えば、「ｅｌｅｖａｔｅｄ」）が、該品詞に相当する、基底語３２２の領域固有的修飾語（例えば、形容詞修飾語）であることを示すために、非コア・データ３４０を生成（または更新）してよい。しかして、字句アナライザ１０８は、ユーザ３０１が、領域固有コーパス３１４とは別に、非コア・データ３４０に修飾語を手動で追加できることを可能にする。
【００５９】
或る特定の態様において、非コア・データ３４０は、領域固有コーパス３１４およびユーザ入力３８２に基づく。例えば、非コア・データ３４０には、ユーザ入力３８２に基づいて、語（例えば「ｅｌｅｖａｔｅｄ」）を含めることができ、領域固有コーパス３１４に基づいて、修飾語３２４、修飾語３３４、および修飾語３４４を含めることが可能である。
【００６０】
或る特定の態様において、字句アナライザ１０８は、ユーザ入力３８２に基づいて、領域特化型構文解析ルール３７０を生成（または更新）することができる。例えば、ユーザ３０１は、デバイス３０２にユーザ入力３８２を与えることが可能である。ユーザ入力３８２は、或るルール（連語ルール、形態意味論ルール、固有表現ベース・パターン・ルール、意味論構文パターン・ルール、またはその他のルール）が、領域特化型構文解析ルール３７０に追加されるべきことを指示することができ、これについては図７を参照しながらさらに説明する。字句アナライザ１０８は、ユーザ入力３８２を受信するのに応じて、ユーザ指定のルールを含めるために、領域特化型構文解析ルール３７０を生成（または更新）することが可能である。字句アナライザ１０８は、しかして、ユーザ３０１が、領域固有コーパス３１４とは別に、領域特化型構文解析ルール３７０にルールを手動で追加することを可能にできる。
【００６１】
或る特定の態様において、領域特化型構文解析ルール３７０は、領域固有コーパス３１４およびユーザ入力３８２に基づく。例えば、領域特化型構文解析ルール３７０は、ユーザ入力３８２に基づいた意味論構文パターン・ルールを含むことができ、領域固有コーパス３１４に基づいた第一連語ルール（例えば、前置詞句の右側接続）および第二連語ルール（例えば、形容詞句の左側接続）を含むことができ、これについては図７を参照しながらさらに説明する。
【００６２】
非コア・データ３４０は当該領域３２０に関連付けられる。例えば、非コア・データ３４０は、当該領域３２０を表す。或る特定の態様において、エントリ３１８は、領域３２０とは別の１つ以上の追加の領域に関連する追加の非コア・データを含んでよい。例えば、領域３２０は、医療、技術、芸術、音楽、財務、石油およびガス、英語、フランス語、スペイン語、Ｊａｖａ（登録商標）（カリフォルニア州、レッドウッド・ショアーズのオラクル社の登録商標））、Ｐｙｔｈｏｎ（登録商標）（デラウエア州、パイソン・ソフトウェア・ファウンデーション社の登録商標）、またはこれらの組合せの１つに対応し、第二の領域は、医療、技術、芸術、音楽、財務、石油およびガス、英語、フランス語、スペイン語、Ｊａｖａ（登録商標）（カリフォルニア州、レッドウッド・ショアーズのオラクル社の登録商標））、Ｐｙｔｈｏｎ（登録商標）（デラウエア州、パイソン・ソフトウェア・ファウンデーション社の登録商標）、またはこれらの組合せ、の１つに対応する。字句アナライザ１０８は、第二領域に関連付けられた第二領域固有コーパスの解析に基づいて、追加の非コア・データを生成することができる。この追加の非コア・データは、１つ以上の修飾語を、第二領域で妥当な、基底語３２２（例えば、「ｃｈｏｌｅｓｔｅｒｏｌ」）の１つ以上の追加の領域固有的修飾語として示すことが可能である。
【００６３】
或る特定の態様において、字句アナライザ１０８は、ユーザ入力３８２、共起の統計３８０、またはその両方に基づいて、或る修飾語を、語彙データ３１６中の基底語の好適な領域固有的修飾語として識別することができる。例えば、ユーザ３０１は、修飾語３２４（例えば、「ｂｌｏｏｄ」）が、基底語３２２（例えば、「ｃｈｏｌｅｓｔｅｒｏｌ」）の好適な領域固有的修飾語であることを示すユーザ入力３８２を与えることが可能である。字句アナライザ１０８は、ユーザ入力３８２を受信するのに応じて、修飾語３２４が基底語３２２の好適な領域固有的修飾語であると判断することが可能である。別の態様において、字句アナライザ１０８は、修飾語３２４（例えば、「ｂｌｏｏｄ」）が基底語３２２（例えば、「ｃｈｏｌｅｓｔｅｒｏｌ」）を修飾して出現する第一回数が選択閾値に適合する（例えば、それより大きい）と判断するのに応じて、修飾語３２４が基底語３２２の好適な領域固有的修飾語であると判断してよい。字句アナライザ１０８は、修飾語３２４が好適な領域固有的修飾語であると判断するのに応じて、当該修飾語３２４が好適な領域固有的修飾語であることを示すために非コア・データ３４０を生成（または更新）することが可能である。
【００６４】
字句アナライザ１０８は、領域特化字句駆動型プレパーサ１１０に、領域特化型構文解析ルール３７０を提供することができる。テキスト・パーサ３０４は、領域特化型構文解析ルール３７０、語彙データ３１６、またはこれらの組合せに基づいてテキストの構文解析を行ってよく、これについては図４を参照しながらさらに説明する。或る特定の態様において、デバイス３０２は、領域特化型構文解析ルール３７０、語彙データ３１６、またはこれらの組合せを１つ以上の他のデバイスに提供してよい。例えば、デバイス３０２は、領域特化型構文解析ルール３７０、語彙データ３１６、またはこれらの組合せを、クラウド・コンピューティング・ノード１０の１つ、またはコンピューティング・デバイス５４Ａ〜Ｎの１つに提供することが可能である。該他のデバイスには、領域特化型構文解析ルール３７０、語彙データ３１６、またはこれらの組合せに基づいて入力テキストを構文解析するように構成されたパーサ（例えば、テキスト・パーサ３０４）が含まれていてよい。
【００６５】
システム３００は、ユーザ入力３８２、領域固有コーパス３１４、またはその両方に基づいた、語彙データ３１６（例えば、非コア・データ３４０）、領域特化型構文解析ルール３７０、またはこれらの組合せの生成（または更新）を可能にする。例えば、語彙データ３１６、領域特化型構文解析ルール３７０、またはこれらの組合せを効率的に更新（または訓練）するために、字句アナライザ１０８によって、大規模なテキストを、自動的に（または部分的に自動的に）解析することが可能である。語彙データ３１６、領域特化型構文解析ルール３７０、またはこれらの組合せの自動的な（または部分的に自動的な）生成（または更新）は、語彙データ３１６、領域特化型構文解析ルール３７０、またはその両方の手動での生成（または更新）と比べて、効率、ロバストネス、および対象範囲を増大することができる。
【００６６】
図４は、字句駆動型の構文解析を行うためのシステム４００を示す。システム４００はデバイス４０２を含む。デバイス４０２には、プロセッサ、コンピュータ、ラップトップ・コンピュータ、サーバ、通信デバイス、エンターティンメント・デバイス、またはこれらの組合せが含まれてよい。デバイス４０２は、図３のデバイス３０２と同じであっても別種であってもよい。
【００６７】
デバイス４０２は、領域特化字句駆動型プレパーサ１１０を含む（または、これにアクセスする）。例えば、デバイス４０２はテキスト・パーサ３０４を含む（または、これにアクセスする）。テキスト・パーサ３０４は、領域特化字句駆動型プレパーサ１１０および領域非依存ルール・ベースのパーサ４１２を含む。領域非依存ルール・ベースのパーサ４１２は、領域非依存構文解析ルール４７０に基づいて領域非依存の構文解析を行うように構成される。領域非依存構文解析ルール４７０は、前もってデバイス４０２で生成されても、ユーザからデバイス４０２によって受信されても、別のデバイスからデバイス４０２によって受信されても、またはこれらの組合せであってもよい。
【００６８】
或る特定の態様において、デバイス４０２は、図１のクラウド・コンピューティング・ノード１０の１つ以上に該当してよい。例えば、デバイス４０２は、領域特化字句駆動型プレパーサ１１０（例えば、領域特化字句駆動型プレパーサ１１０に相当するソフトウェア）、またはサービスとしての領域特化字句駆動型プレパーサ１１０の諸機能を提供することができる。別の態様において、デバイス４０２は、例えば、図１の形態情報端末（ＰＤＡ）もしくは形態電話５４Ａ、デスクトップ・コンピュータ５４Ｂ、ラップトップ・コンピュータ５４Ｃ、車載コンピュータ・システム５４Ｎ、またはこれらの組合せなど、クラウド・コンシューマ・デバイスに該当してもよい。デバイス４０２は、領域特化字句駆動型プレパーサ１１０（例えば、領域特化字句駆動型プレパーサ１１０に相当するソフトウェア）を受信する、または図１のクラウド・コンピューティング・ノード１０の１つ以上によって提供されるサービスとしての領域特化字句駆動型プレパーサ１１０の諸機能にアクセスすることが可能である。
【００６９】
デバイス４０２はメモリ４０６を含むことができる。メモリ４０６は、語彙データ３１６を格納するように構成される。或る特定の態様において、デバイス４０２は、語彙データ３１６、領域特化型構文解析ルール３７０、またはこれらの組合せを、図３のデバイス３０２など他のデバイスから受信することが可能である。デバイス４０２は、メモリ４０６中に語彙データ３１６を格納することができる。
【００７０】
オペレーションの過程で、テキスト・パーサ３０４は、入力テキスト４１４は解析対象であると判断することができる。例えば、テキスト・パーサ３０４は、ユーザ４０１から、入力テキスト４１４が解析の対象であることを示すユーザ入力４８４を、または別のデバイスからその解析要求を受信することが可能である。ユーザ４０１は、図３のユーザ３０１と同一であっても別であってもよい。テキスト・パーサ３０４は、入力テキスト４１４が領域３２０に関連付けられていると判断することができる。例えば、テキスト・パーサ３０４は、入力テキスト４１４が領域３２０を表していると判断することが可能である。例をあげて説明すると、入力テキスト４１４の第一行は、領域３２０の識別子（例えば、「＃医療」）を含んでよい。別の態様において、テキスト・パーサ３０４は、入力テキスト４１４が領域３２０に関連付けられていることを示すユーザ入力４８４または別のデバイスからのデータを受信することが可能である。例えば、ユーザ入力４８４（またはデータ）には入力テキスト４１４の識別子（例えば、ファイル識別子）および領域３２０の識別子（例えば、「＃医療」）を含めることができる。
【００７１】
テキスト・パーサ３０４は、入力テキスト４１４が領域３２０に関連付けられていると判断するのに応じて、入力テキスト４１４を領域特化字句駆動型プレパーサ１１０に提供することができる。領域特化字句駆動型プレパーサ１１０は、領域特化型構文解析ルール３７０に基づいて入力テキスト４１４を処理することによって、部分的に構文解析され角括弧でくくられた入力テキスト４８０を生成することができる。例えば、入力テキスト４１４は、文（例えば、「Ｔｈｅ  ｐａｔｉｅｎｔ  ｓｕｆｆｅｒｓ  ｆｒｏｍ  ｈｉｇｈ  ｂｌｏｏｄ  ｃｈｏｌｅｓｔｅｒｏｌ（当患者は、高血中コレステロールを患っている）」）を含んでよい。或る特定の態様において、領域特化字句駆動型プレパーサ１１０は、この文をコピーして、部分的に構文解析され角括弧でくくられた入力テキスト４８０の初期バージョン（例えば、「Ｔｈｅ  ｐａｔｉｅｎｔ  ｓｕｆｆｅｒｓ  ｆｒｏｍ  ｈｉｇｈ  ｂｌｏｏｄ  ｃｈｏｌｅｓｔｅｒｏｌ」）を生成してもよい。領域特化字句駆動型プレパーサ１１０は、処理の様々な段階で、この部分的に構文解析され角括弧でくくられた入力テキスト４８０を更新することが可能である。後記で説明するように、例えば、領域特化字句駆動型プレパーサ１１０は、処理の或る特定の段階で、部分的に構文解析され角括弧でくくられた入力テキスト４８０の前のバージョンに１つ以上の句構造標識を追加することによって、部分的に構文解析され角括弧でくくられた入力テキスト４８０の次のバージョンを生成することができる。説明のように、領域特化字句駆動型プレパーサ１１０は、入力テキスト４１４の予備構文解析が完了したと判断するのに応じて、部分的に構文解析され角括弧でくくられた入力テキスト４８０の直近に生成されたバージョン（例えば、「Ｔｈｅ  ｐａｔｉｅｎｔ  ｓｕｆｆｅｒｓ  ｆｒｏｍ  ［［ＡＤＪ（形容詞）  ｈｉｇｈ］［［Ｎ（名詞）  ｂｌｏｏｄ］［Ｎ（名詞）  ｃｈｏｌｅｓｔｅｒｏｌ］］］」）を領域非依存ルール・ベースのパーサ４１２に提供する。
【００７２】
領域特化字句駆動型プレパーサ１１０は、入力テキスト４１４中の語群（例えば、単語群）を識別することができる。例えば、領域特化字句駆動型プレパーサ１１０は、入力テキスト４１４が、語（例えば、「Ｔｈｅ（当）」）、語（例えば、「ｐａｔｉｅｎｔ（患者）」）、語（例えば、「ｂｌｏｏｄ（血中）」）、語（例えば、「ｓｕｆｆｅｒｓ（患っている）」）、語（例えば、「ｆｒｏｍ（を）」）語４２２（例えば、「ｈｉｇｈ（高）」）、語４２４（例えば、「ｂｌｏｏｄ（血中）」）、および語４２６（例えば、「ｃｈｏｌｅｓｔｅｒｏｌ（コレステロール）」）を含むことを判断することが可能である。
【００７３】
領域特化字句駆動型プレパーサ１１０は、語４２６（例えば、「ｃｈｏｌｅｓｔｅｒｏｌ」）が語彙データ３１６のエントリ３１８において基底語３２２として示されていることを判断することができる。領域特化字句駆動型プレパーサ１１０は、コア・データ３３０が、基底語３２２の品詞（例えば、名詞）を示していると判断するのに応じて、語４２６の品詞が基底語３２２に対応していることを示すために、部分的に構文解析され角括弧でくくられた入力テキスト４８０（例えば、Ｔｈｅ  ｐａｔｉｅｎｔ  ｓｕｆｆｅｒｓ  ｆｒｏｍ  ｈｉｇｈ  ｂｌｏｏｄ  ｃｈｏｌｅｓｔｅｒｏｌ（当患者は、高血中コレステロールを患っている）」）を更新することが可能である。例えば、領域特化字句駆動型プレパーサ１１０は、当該品詞（例えば、名詞）を示すために、部分的に構文解析され角括弧でくくられた入力テキスト４８０中の語４２６（例えば、「ｃｈｏｌｅｓｔｅｒｏｌ」）の周りに句構造標識（例えば、［Ｎ］）を加えることができる（例えば、「Ｔｈｅ  ｐａｔｉｅｎｔ  ｓｕｆｆｅｒｓ  ｆｒｏｍ  ｈｉｇｈ  ｂｌｏｏｄ  ［Ｎ  ｃｈｏｌｅｓｔｅｒｏｌ］」）。
【００７４】
領域特化字句駆動型プレパーサ１１０は、入力テキスト４１４中で、語４２４（例えば、「ｂｌｏｏｄ」）が語４２６（例えば、「ｃｈｏｌｅｓｔｅｒｏｌ」）を修飾して（例えば、隣り合って）出現していると判断するのに応じて、語４２４が語４２６の潜在的修飾語であると判断することが可能である。領域特化字句駆動型プレパーサ１１０は、潜在的修飾語（例えば、語４２４）を非コア・データ３４０中に示された修飾語群と対比してよい。領域特化字句駆動型プレパーサ１１０は、非コア・データ３４０中で、語４２４（例えば、「ｂｌｏｏｄ」）が修飾語３２４（例えば、名詞前方修飾語）として示されていることを判断することができる。
【００７５】
領域特化字句駆動型プレパーサ１１０は、修飾語３２４が連語ルールに関連付けられているかどうかを判断することが可能である。例えば、領域特化字句駆動型プレパーサ１１０は、修飾語３２４が、連語ルールを表す修飾語タイプであるかどうかを判断することができる。前方修飾語は、第一連語ルール（例えば、左側接続）を表してよい。後方修飾語は、第二連語ルール（例えば、右側接続）を表してよい。領域特化字句駆動型プレパーサ１１０は、修飾語３２４が、特定の連語ルールを表す修飾語タイプ（例えば、前方修飾語）であると判断するのに応じて、修飾語３２４が、特定の連語ルール（例えば、左側接続）に関連付けられていると判断してよい。これに換えてまたは加えて、領域特化字句駆動型プレパーサ１１０は、領域特化型構文解析ルール３７０が、当該修飾語タイプ（例えば、前方修飾語）が特定の連語ルール（例えば、前方修飾語の左側接続）に関連付けられることを示している、と判断するのに応じて、修飾語３２４が、その特定の連語ルールに関連付けられていると判断してよい。
【００７６】
領域特化字句駆動型プレパーサ１１０は、修飾語３２４が特定の連語ルール（例えば、左側接続）に関連付けられていると判断するのに応じて、入力テキスト４１４中の語４２６（例えば、ｃｈｏｌｅｓｔｅｒｏｌ）に対する語４２４（例えば、ｂｌｏｏｄ）の位置がその特定の連語ルール（例えば、左側接続）に適合しているかどうかを判断してよい。例えば、領域特化字句駆動型プレパーサ１１０は、入力テキスト４１４中で、語４２４（例えば、ｂｌｏｏｄ）が語４２６（例えば、ｃｈｏｌｅｓｔｅｒｏｌ）の前（例えば、その左側）にあると判断するのに応じて、語４２４（例えば、ｂｌｏｏｄ）が、修飾語３２４（例えば名詞前方修飾語）に関連する第一連語ルール（例えば、左側接続）に適合していると判断してよい。領域特化字句駆動型プレパーサ１１０は、語４２４（例えば、ｂｌｏｏｄ）が、修飾語３２４に関連する連語ルール（例えば、左側接続）に適合していると判断するのに応じて、語４２４の周りに句構造標識（例えば、［Ｎ］）を加え、語４２４（例えば、ｂｌｏｏｄ）と語４２６（例えば、ｃｈｏｌｅｓｔｅｒｏｌ）とを一緒に角括弧でくくる（例えばグループ化する）ことによって、部分的に構文解析され角括弧でくくられた入力テキスト４８０を（例えば、「Ｔｈｅ  ｐａｔｉｅｎｔ  ｓｕｆｆｅｒｓ  ｆｒｏｍ  ｈｉｇｈ  ［［Ｎ  ｂｌｏｏｄ］［Ｎ  ｃｈｏｌｅｓｔｅｒｏｌ］］」のように）更新してよい。語４２４の周りの句構造標識（例えば、［Ｎ］）は、修飾語３２４（例えば、ｂｌｏｏｄ）の修飾語タイプ（例えば、名詞修飾語）に対応する品詞（例えば、名詞）を示すことができる。
【００７７】
領域特化字句駆動型プレパーサ１１０は、入力テキスト４１４中で語４２２（例えば、ｈｉｇｈ）が語４２６（例えば、ｃｈｏｌｅｓｔｅｒｏｌ）を修飾して出現していると判断するのに応じて、語４２２が語４２６の潜在的修飾語であると判断してよい。例えば、領域特化字句駆動型プレパーサ１１０は、部分的に構文解析され角括弧でくくられた入力テキスト４８０（例えば、「Ｔｈｅ  ｐａｔｉｅｎｔ  ｓｕｆｆｅｒｓ  ｆｒｏｍ  ｈｉｇｈ  ［［Ｎ  ｂｌｏｏｄ］［Ｎ  ｃｈｏｌｅｓｔｅｒｏｌ］］」）の中で、語４２２が、語４２６と一緒に角括弧でくくられた（グループ化された）語４２４に隣り合っていると判断するのに応じて、語４２２が語４２６を修飾して出現していると判断してよい。
【００７８】
領域特化字句駆動型プレパーサ１１０は、潜在的修飾語（例えば、語４２２）を、非コア・データ３４０によって示された修飾語群と対比することが可能である。領域特化字句駆動型プレパーサ１１０は、語４２２（例えば、ｈｉｇｈ）が、非コア・データ３４０中に、修飾語３３４（例えば、形容詞修飾語）として示されていることを判断することができる。
【００７９】
領域特化字句駆動型プレパーサ１１０は、修飾語３３４が連語ルールに関連付けられているかどうかを判断することが可能である。例えば、領域特化字句駆動型プレパーサ１１０は、非コア・データ３４０が、修飾語３３４（例えば、ｈｉｇｈ）が前方修飾語かあるいは後方修飾語かに関して言及していない（示していない）と判断するのに応じて、領域特化型構文解析ルール３７０が、修飾語３３４の修飾語タイプ（例えば、形容詞修飾語）に関連する連語ルールを表しているかどうかを判断してよい。例をあげて説明すると、領域特化字句駆動型プレパーサ１１０は、領域特化型構文解析ルール３７０が、当該修飾語タイプ（例えば、形容詞修飾語）が特定の連語ルール（例えば、左側接続）に関連付けられていると示していると判断するのに応じて、修飾語３３４（例えば、ｈｉｇｈ）がその特定の連語ルールに関連付けられると判断してよい。あるいは、領域特化字句駆動型プレパーサ１１０は、非コア・データ３４０および領域特化型構文解析ルール３７０のいずれもが、修飾語３３４（例えば、ｈｉｇｈ）に関連する連語ルールを示していないと判断するのに応じて、デフォルトの連語ルール（例えば、左側接続）が修飾語３３４に関連付けられると判断してよい。
【００８０】
領域特化字句駆動型プレパーサ１１０は、修飾語３３４（例えば、ｈｉｇｈ）が特定の連語ルール（例えば、左側接続）に関連付けられると判断するのに応じて、入力テキスト４１４中で、当該語（例えば、ｃｈｏｌｅｓｔｅｒｏｌ）に対して語４２２（例えば、ｈｉｇｈ）の位置がその特定の連語ルールに適合しているかどうかを判断してよい。例えば、領域特化字句駆動型プレパーサ１１０は、入力テキスト４１４中で、語４２２（例えば、ｈｉｇｈ）が語４２６（例えば、ｃｈｏｌｅｓｔｅｒｏｌ）の前にあると判断するのに応じて、部分的に構文解析され角括弧でくくられた入力テキスト４８０は当該ルールに適合していると判断してよい。
【００８１】
或る特定の態様において、領域特化字句駆動型プレパーサ１１０は、部分的に構文解析され角括弧でくくられた入力テキスト４８０中の、第一語が、語４２６とともに角括弧でくくられた（すなわち、グループ化された）第二語の前（または左側）にあると判断するのに応じて、該第一語が、語４２６に対する第一連語ルール（例えば、左側接続）に適合すると判断してよい。例えば、領域特化字句駆動型プレパーサ１１０は、部分的に構文解析され角括弧でくくられた入力テキスト４８０（例えば、「Ｔｈｅ  ｐａｔｉｅｎｔ  ｓｕｆｆｅｒｓ  ｆｒｏｍ  ｈｉｇｈ  ［［Ｎ  ｂｌｏｏｄ］［Ｎ  ｃｈｏｌｅｓｔｅｒｏｌ］］）の中で、語４２２（例えば、ｈｉｇｈ）が、語４２６（例えば、ｃｈｏｌｅｓｔｅｒｏｌ）と一緒に角括弧でくくられた語４２４（例えば、ｂｌｏｏｄ）の前（例えば、左側）に存在すると判断するのに応じて、語４２２（例えば、ｈｉｇｈ）は、第一連語ルールに適合すると判断してよい。
【００８２】
領域特化字句駆動型プレパーサ１１０は、語４２２（例えば、ｈｉｇｈ）が第一連語ルール（例えば、左側接続）に適合すると判断するのに応じて、語４２２（例えば、ｈｉｇｈ）に句構造標識（例えば、［ＡＤＪ  ］）を加え、同語を、語４２６（例えば、ｃｈｏｌｅｓｔｅｒｏｌ）を含む角括弧でくくられた（すなわち、グループ化された）語群と一緒に角括弧でくくる（例えば、グループ化する）ことによって、部分的に構文解析され角括弧でくくられた入力テキスト４８０（例えば、「Ｔｈｅ  ｐａｔｉｅｎｔ  ｓｕｆｆｅｒｓ  ｆｒｏｍ  ［［ＡＤＪ  ｈｉｇｈ］［［Ｎ  ｂｌｏｏｄ］［Ｎ  ｃｈｏｌｅｓｔｅｒｏｌ］］］」）を更新してよい。
【００８３】
或る特定の態様において、領域特化字句駆動型プレパーサ１１０は、入力テキスト４１４中で、或る語（例えば、ｆｒｏｍ）が語４２６を修飾して出現していると判断するのに応じて、その語（例えば、ｆｒｏｍ）が語４２６（例えば、ｃｈｏｌｅｓｔｅｒｏｌ）の潜在的修飾語であると判断してもよい。例えば、領域特化字句駆動型プレパーサ１１０は、その語（例えば、ｆｒｏｍ）が、部分的に構文解析され角括弧でくくられた入力テキスト４８０（例えば、「Ｔｈｅ  ｐａｔｉｅｎｔ  ｓｕｆｆｅｒｓ  ｆｒｏｍ［［ＡＤＪ  ｈｉｇｈ］  ［［Ｎ  ｂｌｏｏｄ］［Ｎ  ｃｈｏｌｅｓｔｅｒｏｌ］］］」）の中で、語４２６と一緒に角括弧でくくられた（例えば、グループ化された）語４２２（例えば、ｈｉｇｈ）に、隣り合っていると判断するのに応じて、その語（例えば、ｆｒｏｍ）が語４２６を修飾するために出現していると判断してよい。「潜在的修飾語」は語４２６の修飾語であることもないこともある。本明細書で用いる、語４２６の「潜在的修飾語」は、語４２６に構文的にリンクされている語を含む。領域特化字句駆動型プレパーサ１１０は、部分的に構文解析され角括弧でくくられた入力テキスト４８０（例えば、「Ｔｈｅ  ｐａｔｉｅｎｔ  ｓｕｆｆｅｒｓ  ｆｒｏｍ  ［［ＡＤＪ  ｈｉｇｈ］［［Ｎ  ｂｌｏｏｄ］［Ｎ  ｃｈｏｌｅｓｔｅｒｏｌ］］］」）の中で、語（例えば、ｆｒｏｍ）が、語４２６と一緒に角括弧でくくられた（例えば、グループ化された）語４２２（例えば、ｈｉｇｈ）と隣り合っていると判断するのに応じて、その語（例えば、ｆｒｏｍ）が語４２２（例えば、ｈｉｇｈ）と構文的にリンクされていると判断してよい。
【００８４】
領域特化字句駆動型プレパーサ１１０は、その潜在的修飾語（例えば、ｆｒｏｍ）が実際に語４２６の修飾語であるかどうかを判断することが可能である。例えば、領域特化字句駆動型プレパーサ１１０は、その潜在的修飾語（例えば、ｆｒｏｍ）を、非コア・データ３４０によって示された修飾語群と対比することができる。領域特化字句駆動型プレパーサ１１０は、潜在的修飾語（例えば、ｆｒｏｍ）が非コア・データ３４０によって修飾語として示されていないと判断するのに応じて、入力テキスト４１４が、語４２６の前にある、基底語３２２のいかなる追加の領域固有的修飾語も含んでいないと判断してよい。
【００８５】
領域特化字句駆動型プレパーサ１１０は、入力テキスト４１４が、語４２６の前に、いかなる追加の領域固有的修飾語も含んでいないと判断するのに応じて、入力テキスト４１４が、語４２６に後続する潜在的修飾語を含んでいるかどうかを判断してよい。領域特化字句駆動型プレパーサ１１０は、入力テキスト４１４が、語４２６の前にも語４２６の後にもいかなる追加の領域固有的修飾語も含んでいないと判断するのに応じて、語４２６と関連付けられた識別対象となるさらなる修飾語はないと判断してよい。
【００８６】
領域特化字句駆動型プレパーサ１１０は、語４２６に対し識別対象となるさらなる修飾語はないと判断するのに応じて、入力テキスト４１４が、語彙データ３１６によって基底語として示された別の語を含んでいるかどうかを判断することができる。前述のように、領域特化字句駆動型プレパーサ１１０は、入力テキスト４１４が基底語として示された別の語を含むと判断するのに応じて、入力テキスト４１４中のその他の語の修飾語を判断することができる。あるいは、領域特化字句駆動型プレパーサ１１０は、入力テキスト４１４が、語彙データ３１６によって基底語として示された別の語を含んでいないと判断するのに応じて、入力テキスト４１４の予備構文解析は完了したと判断してよい。
【００８７】
或る特定の態様において、図８を参照しながらさらに説明するように、領域特化字句駆動型プレパーサ１１０は、入力テキスト４１４が、領域特化型構文解析ルール３７０の、形態意味論ルール、固有表現ベース・パターン・ルール、または意味論構文パターン・ルールのうちの少なくとも１つに適合すると判断するのに応じて、部分的に構文解析され角括弧でくくられた入力テキスト４８０を生成（または更新）してよい。領域特化字句駆動型プレパーサ１１０は、部分的に構文解析され角括弧でくくられた入力テキスト４８０に適用される、領域特化型構文解析ルール３７０のさらなるルール（またはいかなるルール）もないと判断するのに応じて、入力テキスト４１４の予備構文解析は完了したと判断してよい。
【００８８】
当然のことながら、部分的に構文解析され角括弧でくくられた入力テキスト４８０の反復的な更新は、例示のための非限定的な例として説明されている。別の態様において、領域特化字句駆動型プレパーサ１１０は、入力テキスト４１４の文を、処理データの初期バージョン（例えば、「Ｔｈｅ  ｐａｔｉｅｎｔ  ｓｕｆｆｅｒｓ  ｆｒｏｍ  ｈｉｇｈ  ｂｌｏｏｄ  ｃｈｏｌｅｓｔｅｒｏｌ（当患者は、高血中コレステロールを患っている）」）としてメモリ４０６にコピーする。領域特化字句駆動型プレパーサ１１０は、処理の様々な段階で処理データを更新する。例えば、領域特化字句駆動型プレパーサ１１０は、語彙データ３１６および領域特化型構文解析ルール３７０に基づいて、処理データの前のバージョンに１つ以上の句構造標識を追加することによって、処理データの次のバージョンを生成する。この点に関し、領域特化字句駆動型プレパーサ１１０は、入力テキスト４１４の予備構文解析が完了したと判断するのに応じて、処理データの直近に生成されたバージョン（例えば、「Ｔｈｅ  ｐａｔｉｅｎｔ  ｓｕｆｆｅｒｓ  ｆｒｏｍ  ［［ＡＤＪ  ｈｉｇｈ］［［Ｎ  ｂｌｏｏｄ］［Ｎ  ｃｈｏｌｅｓｔｅｒｏｌ］］］」）を部分的に構文解析され角括弧でくくられた入力テキスト４８０として指定する。
【００８９】
部分的に構文解析され角括弧でくくられた入力テキスト４８０は、領域非依存ルール・ベースのパーサ４１２による処理（例えば、構文解析）のために用意されてよい。領域特化字句駆動型プレパーサ１１０は、入力テキスト４１４の予備構文解析が完了したと判断するのに応じて、部分的に構文解析され角括弧でくくられた入力テキスト４８０（例えば、「Ｔｈｅ  ｐａｔｉｅｎｔ  ｓｕｆｆｅｒｓ  ｆｒｏｍ  ［［ＡＤＪ  ｈｉｇｈ］［［Ｎ  ｂｌｏｏｄ］［Ｎ  ｃｈｏｌｅｓｔｅｒｏｌ］］］」）を領域非依存ルール・ベースのパーサ４１２に提供することができる。
【００９０】
領域非依存ルール・ベースのパーサ４１２は、構文解析されたテキスト４８２を生成するために、部分的に構文解析され角括弧でくくられた入力テキスト４８０（例えば、「Ｔｈｅ  ｐａｔｉｅｎｔ  ｓｕｆｆｅｒｓ  ｆｒｏｍ［［ＡＤＪ  ｈｉｇｈ］［［Ｎ  ｂｌｏｏｄ］［Ｎ  ｃｈｏｌｅｓｔｅｒｏｌ］］］（当患者は、［［形容−高］［［名−血中］［名−コレステロール］］］を患っている）」）を、領域非依存構文解析ルール４７０に基づいて処理することができ、これについては図５を参照しながらさらに説明する。この構文解析されたテキスト４８２は当該領域３２０に関連付けられていてよい。領域非依存ルール・ベースのパーサ４１２は、領域３２０に関連付けられた領域特化型構文解析ルール３７０に少なくとも部分的に基づいて、入力テキスト４１４が成功裏に構文解析されたことのメッセージを、デバイス４０２のディスプレイに提示することが可能である。例えば、このメッセージは、入力テキスト４１４が、領域特化型構文解析ルール３７０を用いて、領域非依存ルール・ベースのパーサ４１２によって構文解析されたことを示すことができる。
【００９１】
領域非依存構文解析ルール４７０は、領域特化型構文解析ルール３７０とは別個に維持（または更新）されてよい。領域非依存ルール・ベースのパーサ４１２は、複数の領域特化字句駆動型プレパーサから部分的に構文解析され角括弧でくくられたテキストを受信するように構成することができる。例えば、領域非依存ルール・ベースのパーサ４１２は、領域特化字句駆動型プレパーサ１１０によって生成された部分的に構文解析され角括弧でくくられた入力テキスト４８０を受信し、且つ、第二の領域特化字句駆動型プレパーサによって生成された、第二の部分的に構文解析され角括弧でくくられたテキストを受信するように構成することが可能である。領域特化字句駆動型プレパーサ１１０に関連付けられた領域３２０は、第二の領域特化字句駆動型プレパーサに関連付けられた第二の領域とは別種であってよい。或る特定の態様において、入力テキスト４１４に関連付けられた領域は、デバイス４０２にとって未知であり得る。テキスト・パーサ３０４は、複数の領域特化字句駆動型プレパーサ（例えば領域特化字句駆動型プレパーサ１１０と、第二の領域特化字句駆動型プレパーサ１１０）とに、入力テキスト４１４を提供することができる。テキスト・パーサ３０４は、部分的に構文解析され角括弧でくくられた入力テキスト４８０、第二の部分的に構文解析され角括弧でくくられたテキスト、またはその両方が、領域非依存ルール・ベースのパーサ４１２によって成功裏に構文解析されたかどうかの判断に基づいて、入力テキスト４１４に関連付けられた領域を識別することが可能である。例えば、テキスト・パーサ３０４は、部分的に構文解析され角括弧でくくられた入力テキスト４８０、第二の部分的に構文解析され角括弧でくくられたテキスト、またはその両方が、それぞれ、領域非依存ルール・ベースのパーサ４１２によって成功裏に構文解析されたと判断するのに応じて、入力テキスト４１４が、領域３２０、第二の領域、またはその両方に関連付けられている可能性が高いことを判断することができる。
【００９２】
或る特定の態様において、構文解析されたテキスト４８２は、デバイス４０２中の別のコンポーネントによって、あるいは別のデバイスによって処理されてよい。例えば、入力テキスト４１４は、診断書に該当するかもしれない。デバイス４０２の通院記録コンポーネント（例えば、プロセッサ）は、構文解析されたテキスト４８２、ユーザ入力４８４、またはその両方に基づいて、患者治療記録（例えば、データベース）を更新することができる。別の例として、入力テキスト４１４は研究論文に該当するかもしれない。研究システム（例えば、プロセッサ）は、構文解析されたテキスト４８２に基づいて研究データを更新することができる。
【００９３】
システム４００は、領域特化型構文解析ルール３７０、領域非依存構文解析ルール４７０、またはこれらの組合せに基づく、入力テキスト４１４の構文解析を可能にする。別個の諸領域特化型構文解析ルールを有することで、パフォーマンスを向上させることができる。例えば、特化された諸領域（例えば、領域３２０）は、構文パターンを取入れ、一般の領域ではあまりない種類の構文的あいまいさを呈し得る。領域非依存構文解析ルール４７０に基づいて構文解析する前に、特化された領域（例えば、領域３２０）の領域特化型構文解析ルール３７０に基づいた予備構文解析入力テキストによって、構文的あいまいさを低減（例えば、解決）することが可能で、これにより、より少ない（例えば、ゼロ個の）構文解析エラーがもたらされる。
【００９４】
図５は、中間の構文解析ツリー５８０および構文解析ツリー５８２を示す。中間の構文解析ツリー５８０は、図１の領域特化字句駆動型プレパーサ１１０、図３のテキスト・パーサ３０４、図４のデバイス４０２、システム４００、またはこれらの組合せによって生成することが可能である。中間の構文解析ツリー５８０は、部分的に構文解析され角括弧でくくられた入力テキスト４８０（例えば、「Ｔｈｅ  ｐａｔｉｅｎｔ  ｓｕｆｆｅｒｓ  ｆｒｏｍ  ［［ＡＤＪ  ｈｉｇｈ］［［Ｎ  ｂｌｏｏｄ］［Ｎ  ｃｈｏｌｅｓｔｅｒｏｌ］］］」）に対応（例えば、表現）し得る。
【００９５】
構文解析ツリー５８２は、図３のテキスト・パーサ３０４、領域非依存ルール・ベースのパーサ４１２、図４のデバイス４０２、システム４００、またはこれらの組合せによって生成することが可能である。前述のように、例えば、領域非依存ルール・ベースのパーサ４１２は、領域非依存構文解析ルール４７０に基づいて、部分的に構文解析され角括弧でくくられた入力テキスト４８０を構文解析することによって構文解析されたテキスト４８２を生成することができる。構文解析ツリー５８２は、構文解析されたテキスト４８２に対応（例えば、表現）し得る。
【００９６】
領域非依存構文解析ルール４７０は、以下のルールを含むことができる。
Ｓ→ＮＰ  ＶＰ
ＶＰ→ＰＰ
ＰＰ→ＰＲＥＰ  ＮＰ
ＮＰ→ＤＥＴ  ＮＯＭ
ＮＰ→ＮＯＭ
ＮＯＭ→Ｎ
ＮＯＭ→Ｎ  ＮＯＭ
ＮＯＭ→ＡＤＪ  ＮＯＭ
ＤＥＴ→「Ｔｈｅ（当）」
Ｎ→「ｐａｔｉｅｎｔ（患者）」
Ｖ→「ｓｕｆｆｅｒｓ（患っている）」
ＰＲＥＰ→「ｆｒｏｍ（を）」
上記のＳは文に対応し、ＮＰは名詞句に対応し、ＶＰは動詞句に対応し、Ｖは動詞に対応し、ＰＰは前置詞句に対応し、ＰＲＥＰは前置詞に対応し、ＤＥＴは限定詞に対応し、ＮＯＭは名詞語句に対応し、Ｎは名詞に対応し、ＡＤＪは形容詞に対応する。
【００９７】
領域非依存ルール・ベースのパーサ４１２は、領域非依存構文解析ルール４７０に基づいて、部分的に構文解析され角括弧でくくられた入力テキスト４８０（例えば、「Ｔｈｅ  ｐａｔｉｅｎｔ  ｓｕｆｆｅｒｓ  ｆｒｏｍ  ［［ＡＤＪ  ｈｉｇｈ］［［Ｎ  ｂｌｏｏｄ］［Ｎ  ｃｈｏｌｅｓｔｅｒｏｌ］］］」）を構文解析することにより、構文解析されたテキスト４８２を生成することができる。例えば、領域非依存ルール・ベースのパーサ４１２は、部分的に構文解析され角括弧でくくられた入力テキスト４８０（例えば、「Ｔｈｅ  ｐａｔｉｅｎｔ  ｓｕｆｆｅｒｓ  ｆｒｏｍ  ［［ＡＤＪ  ｈｉｇｈ］［［Ｎ  ｂｌｏｏｄ］［Ｎ  ｃｈｏｌｅｓｔｅｒｏｌ］］］」）をコピーすることによって構文解析されたテキスト４８２を生成してよい。
【００９８】
領域非依存ルール・ベースのパーサ４１２は、部分的に構文解析され角括弧でくくられた入力テキスト４８０をコピーすることによって構文解析されたテキスト４８２を生成するのに続いて、領域非依存構文解析ルール４７０の様々なルールの適用に基づいて、その構文解析されたテキスト４８２を更新することが可能である。例えば、領域非依存ルール・ベースのパーサ４１２は、部分的に構文解析され角括弧でくくられた入力テキスト４８０の語５１４（例えば、「Ｔｈｅ」）が、領域非依存構文解析ルール４７０の或るルール（例えば、ＤＥＴ→「Ｔｈｅ」）に基づく品詞（例えば、ＤＥＴ）に相当すると判断するのに応じて、語５１４（例えば、「Ｔｈｅ」）の周りに句構造標識（例えば、［ＤＥＴ］）を加えることによって、（例えば、「［ＤＥＴ  Ｔｈｅ］ｐａｔｉｅｎｔ  ｓｕｆｆｅｒｓ  ｆｒｏｍ  ［［ＡＤＪ  ｈｉｇｈ］［［Ｎ  ｂｌｏｏｄ］［Ｎ  ｃｈｏｌｅｓｔｅｒｏｌ］］］」のように）構文解析されたテキスト４８２を更新することができる。領域非依存ルール・ベースのパーサ４１２は、領域非依存構文解析ルール４７０の様々なルールの適用を続けることによって構文解析されたテキスト４８２（例えば、「［Ｓ  ［ＮＰ  ［ＤＥＴ  Ｔｈｅ］［ＮＯＭ  ［Ｎ  ｐａｔｉｅｎｔ］］］［ＶＰ  ［Ｖ  ｓｕｆｆｅｒｓ］［ＰＰ  ［ＰＲＥＰ  ｆｒｏｍ］［ＮＰ  ［ＮＯＭ  ［ＡＤＪ  ｈｉｇｈ］［ＮＯＭ  ［Ｎ  ｂｌｏｏｄ］［ＮＯＭ  ［Ｎ  ｃｈｏｌｅｓｔｅｒｏｌ］］］］］］］］」）を生成することが可能である。領域非依存ルール・ベースのパーサ４１２は、構文解析されたテキスト４８２が或る特定の句構造標識（例えば、［Ｓ］）を含むと判断するのに応じて、部分的に構文解析され角括弧でくくられた入力テキスト４８０の構文解析は成功したと判断してよい。
【００９９】
入力テキスト４１４は、構文的あいまいさを含み得る。例えば、語４２２（例えば、「ｈｉｇｈ」）は、語４２４（例えば、「ｂｌｏｏｄ」）および語４２６（例えば、「ｃｈｏｌｅｓｔｅｒｏｌ」）のそれぞれの潜在的修飾語であり得る。語彙データ３１６は、語４２６（例えば、「ｃｈｏｌｅｓｔｅｒｏｌ」）を基底語３２２として示すことができ、非コア・データ３４０は、語４２２（例えば、「ｈｉｇｈ」）を基底語３２２の修飾語３３４として示すことができる。語彙データ３１６は、語４２４を第二基底語として示している第二エントリを含んでよい。この第二エントリは、第二基底語の１つ以上の修飾語を示している第二非コア・データを含むことができる。語４２２（例えば、「ｈｉｇｈ」）は、第二基底語（例えば、「ｂｌｏｏｄ」）の１つ以上の修飾語に含まれていないことがあり得る。領域特化字句駆動型プレパーサ１１０は、語４２２（例えば、「ｈｉｇｈ」）が第二基底語（例えば、「ｂｌｏｏｄ」）の１つ以上の修飾語に含まれていないと判断するのに応じて、その語４２２（例えば、「ｈｉｇｈ」）を基底語（例えば、「ｂｌｏｏｄ」）と一緒にグループ化するのを差し控えることができる。
【０１００】
図４を参照しながら説明したように、領域特化字句駆動型プレパーサ１１０は、語４２４（例えば、「ｂｌｏｏｄ」）と語４２６（例えば、「ｃｈｏｌｅｓｔｅｒｏｌ」）とをグループ化して（例えば、角括弧でくくって）第一グループ化語句（例えば「［ｂｌｏｏｄ  ｃｈｏｌｅｓｔｅｒｏｌ（血中コレステロール）］」）を生成することができ、語４２２（例えば、「ｈｉｇｈ」）と該第一グループ化語句（例えば「［ｂｌｏｏｄ  ｃｈｏｌｅｓｔｅｒｏｌ］」）とをグループ化して第二グループ化語句（例えば、「［ｈｉｇｈ  ［ｂｌｏｏｄ  ｃｈｏｌｅｓｔｅｒｏｌ］］（［高［血中コレステロール］］）」）を生成することができる。部分的に構文解析され角括弧でくくられた入力テキスト４８０（例えば、「Ｔｈｅ  ｐａｔｉｅｎｔ  ｓｕｆｆｅｒｓ  ｆｒｏｍ  ［［ＡＤＪ  ｈｉｇｈ］［［Ｎ  ｂｌｏｏｄ］［Ｎ  ｃｈｏｌｅｓｔｅｒｏｌ］］］」）の第二グループ化語句（例えば、「［ｈｉｇｈ  ［ｂｌｏｏｄ  ｃｈｏｌｅｓｔｅｒｏｌ］］」）は、語４２２が第一グループ化語句（例えば、「［ｂｌｏｏｄ  ｃｈｏｌｅｓｔｅｒｏｌ］」）を修飾していることを示すことによって、構文的あいまいさを解決することが可能である。結果として、領域非依存ルール・ベースのパーサ４１２は、部分的に構文解析され角括弧でくくられた入力テキスト４８０を成功裏に構文解析する、より高い尤度を有することが可能となる。
【０１０１】
図６は、図３の語彙データ３１６のエントリ群６００を示す。これらエントリ群６００は、図１の字句アナライザ１０８、図３のデバイス３０２、システム３００、またはこれらの組合せによって生成することができる。
【０１０２】
エントリ群６００は、図３の領域３２０に関連付けることが可能である。図３を参照しながら説明したように、例えば、字句アナライザ１０８は、領域固有コーパス３１４の解析に基づいて、エントリ群６００を生成（または更新）することができる。或る特定の態様において、エントリ群６００は、領域３２０に関連付けられた、複数の領域固有テキスト（例えば、文書）の解析に基づいてよい。例えば、字句アナライザ１０８は、領域固有コーパス３１４の第一領域固有テキストの解析に基づいてエントリ群６００の一部を生成（または更新）し、領域固有コーパス３１４の別の領域固有テキストの解析に基づいて該エントリ群６００の一部を生成（または更新）することができる。
【０１０３】
エントリ群６００は、エントリ６０２、エントリ６０４、エントリ６０６、およびエントリ６０８を含む。当然のことながら、本例の４つのエントリは、説明用の例として用いられている。語彙データ３１６は、４つのエントリ、４より少ないエントリ、または４より多いエントリを含んでよい。
【０１０４】
エントリ６０２は、基底語６２２（例えば、「ｅｄｅｍａ（浮腫）、ｏｅｄｅｍａ（浮腫）」）を示す。エントリ６０２は、基底語６２２の別のスペリングを含む。例えば、基底語６２２は、第一スペリング（例えば、「ｅｄｅｍａ」）および第二スペリング（例えば、「ｏｅｄｅｍａ」）を有し得る。領域３２０では、これら別々のスペリングの各々が妥当であり得る。エントリ６０２は、基底語６２２に関連するコア・データ６４２および非コア・データ６６２を含む。コア・データ６４２および非コア・データ６６２は、それぞれ、領域非依存情報および領域特化情報を示す。
【０１０５】
エントリ６０４は、基底語６２４（例えば、「ｈｙｐｅｒｔｅｎｓｉｏｎ（高血圧）」）を示す。エントリ６０４は、基底語６２４に関連するコア・データ６４４および非コア・データ６６４を含む。エントリ６０６は、基底語６２６（例えば、「ｅｘｔｒｅｍｉｔｙ（四肢）」）を示す。エントリ６０６は、基底語６２６に関連するコア・データ６４６および非コア・データ６６７を含む。エントリ６０８は、基底語６２８（例えば、「ｔｒｉｇｌｙｃｅｒｉｄｅ（中性脂肪）」）を示す。エントリ６０８は、基底語６２８に関連するコア・データ６４８および非コア・データ６６８を含む。領域特化字句駆動型プレパーサ１１０は、エントリ６０２〜６０８の１つ以上に基づいて、入力テキストを処理することができ、これについては図８を参照しながらさらに説明する。
【０１０６】
図７は、領域特化型構文解析ルール３７０の例を示す。領域特化型構文解析ルール３７０は、図１の字句アナライザ１０８、図３のデバイス３０２、システム３００、またはこれらの組合せによって生成することができる。前述したように、例えば、字句アナライザ１０８は、領域固有コーパス３１４、ユーザ入力３８２、またはその両方に基づいて、領域特化型構文解析ルール３７０を生成することが可能である。
【０１０７】
領域特化型構文解析ルール３７０は、或る連語ルール７０２（例えば、前置詞句の右側接続）を含んでよい。連語ルール７０２は、領域３２０において、対応する基底語に後続する（例えばその右側の）前置詞修飾語が妥当であることを示すことができる。字句アナライザ１０８は、領域固有コーパス３１４中で、少なくとも閾値の数の前置詞語が、対応する基底語に後続して（例えば、その右側に）検出されたと判断するのに応じて、該連語ルール７０２を生成することが可能である。例えば、字句アナライザ１０８は、領域固有コーパス３１４中に、図３の修飾語３４４（例えば「ｉｎ」）が基底語３２２（例えば、「ｃｈｏｌｅｓｔｅｒｏｌ」）に後続して（例えば、その右側に）検出されたとの判断に少なくとも部分的に基づいて、連語ルール７０２を生成することができる。あるいは、字句アナライザ１０８は、ユーザ入力３８２が、領域３２０では、対応する基底語に後続する（例えば、その右側の）前置詞修飾語が妥当であることを示していると判断するのに応じて、連語ルール７０２を生成することが可能である。
【０１０８】
領域特化型構文解析ルール３７０は、或る連語ルール７０４（例えば、形容詞句の左側接続）を含んでよい。連語ルール７０４は、領域３２０では、対応する基底語の前の（例えば、その左側の）形容詞修飾語が妥当であると示すことができる。字句アナライザ１０８は、領域固有コーパス３１４中で、少なくとも閾値の数の形容詞語が、対応する基底語の前に（例えば、その左側に）検出されたと判断するのに応じて、連語ルール７０４を生成することが可能である。例えば、字句アナライザ１０８は、領域固有コーパス３１４中に、修飾語３３４（例えば「ｈｉｇｈ」）が基底語３２２（例えば、「ｃｈｏｌｅｓｔｅｒｏｌ」）の前に（例えば、その左側に）検出されたとの判断に少なくとも部分的に基づいて、連語ルール７０４を生成することができる。あるいは、字句アナライザ１０８は、ユーザ入力３８２が、領域３２０では、対応する基底語の前の（例えば、その左側の）形容詞修飾語が妥当であることを示していると判断するのに応じて、連語ルール７０４を生成してもよい。
【０１０９】
領域特化型構文解析ルール３７０は、形態意味論ルール７０６（例えば、或る意味素性を備えるトークン｛ｌｏｗ、ｈｉｇｈ、ｅｌｅｖａｔｅｄ｝＜＞接頭辞［ＨＹＰＥＲ］）を含んでよい。形態意味論ルール７０６は、領域３２０では、特定の意味素性を有する語（例えば、ｌｏｗ、ｈｉｇｈ、ｅｌｅｖａｔｅｄ）が、特定の接頭辞（例えば、「ｈｙｐｅｒ」）を備える基底語には不適当な修飾語であることを示すことができる。
【０１１０】
或る特定の態様において、字句アナライザ１０８は、領域固有コーパス３１４を解析することによって、形態意味論ルール７０６を生成することが可能である。例えば、字句アナライザ１０８は、領域固有コーパス３１４の少なくとも一部の中に、特定の意味素性を有する修飾語が、特定の接頭辞（例えば、「ｈｙｐｅｒ」）を有する対応する基底語の前に（例えば、その左側に）検出された第一回数（例えば、０）を判断することができる。字句アナライザ１０８は、この第一回数（例えば、０）が閾値以下であると判断するのに応じて、形態意味論ルール７０６を生成することが可能である。或る特定の態様において、字句アナライザ１０８は、構成設定、ユーザ入力３８２、他のデバイスからのデータ、またはこれらの組合せが、特定の接頭辞と、特定の意味素性を有する語との間の関係が評価されるべきことを示していると判断するのに応じて、修飾語のこの第一回数（例えば、０）を判断してよい。あるいは、字句アナライザ１０８は、ユーザ入力３８２が、領域３２０では、特定の意味素性を有する語（例えば、ｌｏｗ、ｈｉｇｈ、ｅｌｅｖａｔｅｄ）は、特定の接頭辞（例えば、「ｈｙｐｅｒ」）を備える基底語には不適当な修飾語であることを示していると判断するのに応じて、形態意味論ルール７０６を生成することができる。
【０１１１】
領域特化型構文解析ルール３７０は、固有表現ベース・パターン・ルール７０８（例えば、「Ｒｅｌｅａｓｅ  ｏｆ  Ｖ  ｆｒｏｍ  Ｗ  ｂｙ  Ｘ  ａｔ  Ｙ  ｗｉｔｈ  Ｚ（Ｙに、Ｚと共に、ＸによってＶをＷから解放」）を含んでいるかもしれない。固有表現ベース・パターン・ルール７０８は、１つ以上の固有表現（例えば、Ｖ、Ｗ、Ｘ、Ｙ、およびＺ）を含む特定の語のパターンを示すことができる。例えば、第一固有表現（例えば、Ｖ）は第一語義タイプ（例えば、人＿名前）に対応してよく、第二固有表現（例えば、Ｗ）は第二語義タイプ（例えば、部署＿名前）に対応してよく、第三固有表現（例えば、Ｘ）は第三語義タイプ（例えば、人＿名前）に対応してよく、第四固有表現（例えば、Ｙ）は第四語義タイプ（例えば、時間）に対応してよく、第五固有表現（例えば、Ｚ）は語義タイプ（例えば、人＿名前）に対応してよい。
【０１１２】
或る特定の態様において、字句アナライザ１０８は、領域固有コーパス３１４の解析に基づいて、固有表現ベース・パターン・ルール７０８を生成することができる。例えば、字句アナライザ１０８は、固有表現ベース・パターン検出技法に基づいて、領域固有コーパス３１４の少なくとも一部の中に、特定のパターンが、第一回数（例えば、５）存在することを判断することができる。字句アナライザ１０８は、この第一回数（例えば、５）が閾値（例えば、２）以上であると判断するのに応じて、固有表現ベース・パターン・ルール７０８を生成することが可能である。或る特定の態様において、字句アナライザ１０８は、構成設定、ユーザ入力３８２、他のデバイスからのデータ、またはこれらの組合せが、固有表現ベース・パターン検出が行われるべきことを示していると判断するのに応じて、この第一回数（例えば、５）を判断してよい。あるいは、字句アナライザ１０８は、ユーザ入力３８２が、領域３２０では、特定の固有表現ベース・パターン（例えば、「Ｒｅｌｅａｓｅ  ｏｆ  Ｖ  ｆｒｏｍ  Ｗ  ｂｙ  Ｘ  ａｔ  Ｙ  ｗｉｔｈ  Ｚ」）が妥当であることを示していると判断するのに応じて、固有表現ベース・パターン・ルール７０８を生成することができる。
【０１１３】
領域特化型構文解析ルール３７０は、意味論構文パターン・ルール７１０（例えば、［ＡＣＴＩＯＮ］［ＰＲＥＰ］｛ｓｕｂｓｔａｎｃｅ｜ｄｒｕｇ｝［ＰＲＥＰ］｛Ａｇｅｎｔ｝［ＰＲＥＰ］｛Ｌｏｃａｔｉｏｎ｜Ｍｅａｓｕｒｅ｝（［行為］［前置詞］｛物質｜薬品｝［前置詞］｛動作主体｝［前置詞］｛場所｜手段｝））を含み得る。意味論構文パターン・ルール７１０は、語の特定のパターンを示すことができ、このパターンは、１つ以上の語の句タイプおよび語義タイプを示す。意味論構文パターン・ルール７１０（例えば、［ＡＣＴＩＯＮ］［ＰＲＥＰ］｛ｓｕｂｓｔａｎｃｅ｜ｄｒｕｇ｝［ＰＲＥＰ］｛Ａｇｅｎｔ｝［ＰＲＥＰ］｛Ｌｏｃａｔｉｏｎ｜Ｍｅａｓｕｒｅ｝）は、領域３２０では、行為句（例えば、「ｐｒｅｓｃｒｉｂｉｎｇ」）の後に第一前置詞（例えば「ｏｆ」）が続き、その後に第一語義タイプ（例えば、ｓｕｂｓｔａｎｃｅまたはｄｒｕｇ）を有する第一語（例えば、「ａｃｅｔａｍｉｎｏｐｈｅｎ」）が続き、その後に第二前置詞（例えば、「ｂｙ」）が続き、その後に第二語義タイプ（例えば、ａｇｅｎｔ（動作主体））を有する第二語（例えば、人の名前）が続き、その後に第三前置詞（例えば、「ａｔ」または「ｏｆ」）が続き、その後に第三語義タイプ（例えば、ｌｏｃａｔｉｏｎまたはｍｅａｓｕｒｅ）を有する第三語（例えば、「ｃｌｉｎｉｃ」または「１０  ｄｏｓｅｓ」が続くのが、妥当であることを示すことができる。
【０１１４】
或る特定の態様において、字句アナライザ１０８は、領域固有コーパス３１４の解析に基づいて、意味論構文パターン・ルール７１０を生成することが可能である。例えば、字句アナライザ１０８は、意味論構文パターン検出技法に基づいて、領域固有コーパス３１４の少なくとも一部の中に、特定のパターンが、第一回数（例えば、３）存在することを判断することができる。字句アナライザ１０８は、この第一回数（例えば、３）が閾値（例えば、２）以上であると判断するのに応じて、意味論構文パターン・ルール７１０を生成することが可能である。或る特定の態様において、字句アナライザ１０８は、構成設定、ユーザ入力３８２、他のデバイスからのデータ、またはこれらの組合せが、意味論構文パターン検出が行われるべきことを示していると判断するのに応じて、この第一回数（例えば、３）を判断してよい。あるいは、字句アナライザ１０８は、ユーザ入力３８２が、領域３２０では、特定の意味論構文パターン（例えば、［ＡＣＴＩＯＮ］［ＰＲＥＰ］｛ｓｕｂｓｔａｎｃｅ｜ｄｒｕｇ｝［ＰＲＥＰ］｛Ａｇｅｎｔ｝［ＰＲＥＰ］｛Ｌｏｃａｔｉｏｎ｜Ｍｅａｓｕｒｅ｝））が妥当であることを示していると判断するのに応じて、意味論構文パターン・ルール７１０を生成することが可能である。領域特化字句駆動型プレパーサ１１０は、１つ以上の領域特化型構文解析ルール３７０に基づいて入力テキストを処理することができ、これについては図８を参照しながらさらに説明する。
【０１１５】
図８は、入力テキストおよび対応する部分的に構文解析され角括弧でくくられた入力テキストの例８００を示す。例８００は、入力テキスト８０２、入力テキスト８０４、入力テキスト８０６、および入力テキスト８１０を含む。
【０１１６】
図４を参照しながら説明したように、領域特化字句駆動型プレパーサ１１０は、入力テキスト８０２（例えば、「Ｔｈｅ  ｐａｔｉｅｎｔ  ｓｕｆｆｅｒｓ  ｆｒｏｍ  ｈｉｇｈ  ｃｈｏｌｅｓｔｅｒｏｌ，  ｔｒｉｇｌｙｃｅｒｉｄｅｓ，  ａｎｄ  ｈｙｐｅｒｔｅｎｓｉｏｎ．（当患者は、高コレステロール、高中性脂肪、および高血圧を患っている。）」）を処理することによって部分的に構文解析され角括弧でくくられた入力テキスト８８２を生成することができる。領域特化字句駆動型プレパーサ１１０は、前述のような、基底語３２２（例えば、「ｃｈｏｌｅｓｔｅｒｏｌ」）に関連するエントリ３１８、基底語６２４（例えば、「ｈｙｐｅｒｔｅｎｓｉｏｎ」）に関連するエントリ６０４、基底語６２８（例えば、「ｔｒｉｇｌｙｃｅｒｉｄｅ」）に関連するエントリ６０８、連語ルール７０４、および形態意味論ルール７０６（例えば、或る意味素性を備えるトークン｛ｌｏｗ、ｈｉｇｈ、ｅｌｅｖａｔｅｄ｝＜＞接頭辞［ＨＹＰＥＲ］）に少なくとも部分的に基づいて、部分的に構文解析され角括弧でくくられた入力テキスト８８２を生成することができる。
【０１１７】
領域特化字句駆動型プレパーサ１１０は、入力テキスト８０２中で、修飾語３３４（例えば、「ｈｉｇｈ」）が基底語３２２（例えば、「ｃｈｏｌｅｓｔｅｒｏｌ」）を修飾して出現しているのを判断することが可能である。領域特化型構文解析ルール３７０は、１つ以上のリスト・ルール（例えば、ＬＩＳＴ  →ＬＩＳＴ  ＣＯＮＪ  Ｎ，ＬＩＳＴ→Ｎ  ＣＯＭＭＡ  ＬＩＳＴ，ＬＩＳＴ→Ｎ、このＣＯＭＭＡ（コンマ）は「，」に相当し、ＣＯＮＪは「ａｎｄ（および）」に相当する）を含んでよい。領域特化字句駆動型プレパーサ１１０は該１つ以上のリスト・ルールに基づいて、基底語３２２（例えば、ｃｈｏｌｅｓｔｅｒｏｌ）が第一リスト（例えば、「ｃｈｏｌｅｓｔｅｒｏｌ，ｔｒｉｇｌｙｃｅｒｉｄｅｓ，ａｎｄ  ｈｙｐｅｒｔｅｎｓｉｏｎ」）、第二リスト（例えば、「ｃｈｏｌｅｓｔｅｒｏｌ，ｔｒｉｇｌｙｃｅｒｉｄｅｓ」）および第三リスト（例えば、「ｃｈｏｌｅｓｔｅｒｏｌ」）に含まれていることを判断することができる。
【０１１８】
領域特化型構文解析ルール３７０は、連語ルール７０４（例えば形容詞句の左接続）に基づいて、第一テキスト（例えば、「Ｔｈｅ  ｐａｔｉｅｎｔ  ｓｕｆｆｅｒｓ  ｆｒｏｍ  ［ｈｉｇｈ  ［ｃｈｏｌｅｓｔｅｒｏｌ，  ｔｒｉｇｌｙｃｅｒｉｄｅｓ，  ａｎｄ  ｈｙｐｅｒｔｅｎｓｉｏｎ］］．」）、第二テキスト（例えば、「Ｔｈｅ  ｐａｔｉｅｎｔ  ｓｕｆｆｅｒｓ  ｆｒｏｍ  ［ｈｉｇｈ  ［ｃｈｏｌｅｓｔｅｒｏｌ，ｔｒｉｇｌｙｃｅｒｉｄｅｓ］］，ａｎｄ  ｈｙｐｅｒｔｅｎｓｉｏｎ．」）および第三テキスト（例えば、「Ｔｈｅ  ｐａｔｉｅｎｔ  ｓｕｆｆｅｒｓ  ｆｒｏｍ  ［ｈｉｇｈ  ［ｃｈｏｌｅｓｔｅｒｏｌ］］，ｔｒｉｇｌｙｃｅｒｉｄｅｓ，ａｎｄ  ｈｙｐｅｒｔｅｎｓｉｏｎ．」）を、それぞれ生成するために、修飾語３３４（例えば、「ｈｉｇｈ」）が、第一リスト、第二リスト、または第三リストと一緒に角括弧でくくれそうだと判断することが可能である。
【０１１９】
領域特化字句駆動型プレパーサ１１０は、基底語３２２（例えば、「ｃｈｏｌｅｓｔｅｒｏｌ」）に関連するエントリ３１８、基底語６２４（例えば、「ｈｙｐｅｒｔｅｎｓｉｏｎ」）に関連するエントリ６０４、基底語６２８（例えば、「ｔｒｉｇｌｙｃｅｒｉｄｅ」）に関連するエントリ６０８、および形態意味論ルール７０６（例えば、或る意味素性を備えるトークン｛ｌｏｗ、ｈｉｇｈ、ｅｌｅｖａｔｅｄ｝＜＞接頭辞［ＨＹＰＥＲ］）に基づいて、あいまいさを解決することができる。例えば、領域特化字句駆動型プレパーサ１１０は、形態意味論ルール７０６（例えば、或る意味素性を備えるトークン｛ｌｏｗ、ｈｉｇｈ、ｅｌｅｖａｔｅｄ｝＜＞接頭辞［ＨＹＰＥＲ］）が、領域３２０中では、特定の意味素性を有する語（例えば、ｌｏｗ、ｈｉｇｈ、ｅｌｅｖａｔｅｄ）が、特定の接頭辞（例えば、「ｈｙｐｅｒ」）を備えた基底語には不適当な修飾語であることを示しているのを判断することができる。領域特化字句駆動型プレパーサ１１０は、基底語６２４（例えば、「ｈｙｐｅｒｔｅｎｓｉｏｎ」）が特定の接頭辞（例えば、「ｈｙｐｅｒ」）を有し、修飾語３３４（例えば「ｈｉｇｈ」）が、該特定の接頭辞を有する基底語に対しては不適当な修飾語であることを示す意味素性（例えば「ｈｉｇｈ」）を有すると判断するのに応じて、第一テキスト（例えば、「Ｔｈｅ  ｐａｔｉｅｎｔ  ｓｕｆｆｅｒｓ  ｆｒｏｍ  ［ｈｉｇｈ  ［ｃｈｏｌｅｓｔｅｒｏｌ，ｔｒｉｇｌｙｃｅｒｉｄｅｓ，ａｎｄ  ｈｙｐｅｒｔｅｎｓｉｏｎ］］．」）は領域３２０では不適当であると判断してよい。
【０１２０】
領域特化字句駆動型プレパーサ１１０は、非コア・データ３４０が、修飾語３３４（例えば、「ｈｉｇｈ」）を基底語３２２（例えば、「ｃｈｏｌｅｓｔｅｒｏｌ」）に対する妥当な修飾語として示しており、非コア・データ６６８が、修飾語３３４（例えば、「ｈｉｇｈ」）を基底語６２８（例えば、「ｔｒｉｇｌｙｃｅｒｉｄｅ」）に対する妥当な修飾語として示していると判断するのに応じて、第二テキスト（例えば、「Ｔｈｅ  ｐａｔｉｅｎｔ  ｓｕｆｆｅｒｓ  ｆｒｏｍ  ［ｈｉｇｈ  ［ｃｈｏｌｅｓｔｅｒｏｌ，ｔｒｉｇｌｙｃｅｒｉｄｅｓ］］，ａｎｄ  ｈｙｐｅｒｔｅｎｓｉｏｎ．」）および第三テキスト（例えば、「Ｔｈｅ  ｐａｔｉｅｎｔ  ｓｕｆｆｅｒｓ  ｆｒｏｍ  ［ｈｉｇｈ  ［ｃｈｏｌｅｓｔｅｒｏｌ］］，ｔｒｉｇｌｙｃｅｒｉｄｅｓ，ａｎｄ  ｈｙｐｅｒｔｅｎｓｉｏｎ．」）は領域３２０において妥当であると判断してよい。
【０１２１】
領域特化字句駆動型プレパーサ１１０は、第二テキストまたは第三テキストのうちの１つを部分的に構文解析され角括弧でくくられた入力テキスト８８２として選択してよい。例えば、領域特化字句駆動型プレパーサ１１０は、第三テキストに比べて第二テキストでは、より多数の語が修飾語３３４と一緒にグループ化されていると判断するのに応じて、第二テキストを選択することが可能である。或る特定の態様において、領域特化字句駆動型プレパーサ１１０は、非コア・データ６６８が、修飾語３３４（例えば、ｈｉｇｈ）が基底語６２８（例えば、「ｔｒｉｇｌｙｃｅｒｉｄｅ」）に対する好適な領域固有的修飾語であることを示していると判断するのに応じて、第二テキストを選択することが可能である。領域特化字句駆動型プレパーサ１１０は、第二テキストを、部分的に構文解析され角括弧でくくられた入力テキスト８８２（例えば、「Ｔｈｅ  ｐａｔｉｅｎｔ  ｓｕｆｆｅｒｓ  ｆｒｏｍ  ［［ＡＤＪ  ｈｉｇｈ］［［Ｎ  ｃｈｏｌｅｓｔｅｒｏｌ］，［Ｎ  ｔｒｉｇｌｙｃｅｒｉｄｅｓ］］］，ａｎｄ  ［Ｎ  ｈｙｐｅｒｔｅｎｓｉｏｎ］．」）として出力することができる。
【０１２２】
図４を参照しながら説明したように、領域特化字句駆動型プレパーサ１１０は、入力テキスト８０４（例えば、「Ｔｈｅ  ｐａｔｉｅｎｔ  ｈａｓ  ａ  ｌｏｗｅｒ  ｅｘｔｒｅｍｉｔｙ  ｅｄｅｍａ．（当患者は、下肢浮腫を患っている。）」）を処理することによって部分的に構文解析され角括弧でくくられた入力テキスト８８４を生成することができる。前述のように、例えば、領域特化字句駆動型プレパーサ１１０は、基底語６２２（例えば、「ｅｄｅｍａ（浮腫）」）に関連するエントリ６０２、基底語６２６（例えば、「ｅｘｔｒｅｍｉｔｙ（四肢）」）に関連するエントリ６０６、および連語ルール７０４に少なくとも部分的に基づいて、部分的に構文解析され角括弧でくくられた入力テキスト８８４を生成することができる。
【０１２３】
領域特化字句駆動型プレパーサ１１０は、入力テキスト８０４が、基底語６２２（例えば、「ｅｄｅｍａ」）および基底語６２６（例えば、「ｅｘｔｒｅｍｉｔｙ」）を含むことを判断することが可能である。領域特化字句駆動型プレパーサ１１０は、入力テキスト８０４中で、基底語６２２（例えば、「ｅｄｅｍａ」）が基底語６２６（例えば、「ｅｘｔｒｅｍｉｔｙ」）を修飾して出現するのを判断することができる。領域特化字句駆動型プレパーサ１１０は、基底語６２２（例えば、「ｅｄｅｍａ」）に対応する非コア・データ６６２が、基底語６２６（例えば、「ｅｘｔｒｅｍｉｔｙ」）が妥当な修飾語であるかどうかに関して言及していない（例えば、含まない）と判断するかもしれない。領域特化字句駆動型プレパーサ１１０は、基底語６２６（例えば、「ｅｘｔｒｅｍｉｔｙ」）に対応する非コア・データ６６７が、基底語６２２（例えば、「ｅｄｅｍａ」）が妥当な修飾語であるかどうかに関して言及していない（例えば、含まない）と判断するかもしれない。領域特化字句駆動型プレパーサ１１０は、非コア・データ６６２および非コア・データ６６７が、基底語６２６および基底語６２２のそれぞれが、相互に対する妥当な修飾語であるかどうかに関して言及していないと判断するのに応じて、基底語６２６を基底語６２２と一緒にグループ化するのを差し控えることができる。
【０１２４】
領域特化字句駆動型プレパーサ１１０は、入力テキスト８０４中で、或る語（例えば、「ｌｏｗｅｒ」）が、基底語６２６（例えば、「ｅｘｔｒｅｍｉｔｙ」）を修飾して出現していると判断することが可能である。領域特化字句駆動型プレパーサ１１０は、非コア・データ６６７中で、その語（例えば、「ｌｏｗｅｒ」）が、基底語６２０（例えば、「ｅｘｔｒｅｍｉｔｙ」）に対応する妥当な修飾語として示されていると判断するのに応じて、該語（例えば、「ｌｏｗｅｒ」）を基底語６２６（例えば、「ｅｘｔｒｅｍｉｔｙ」）と一緒にグループ化して（角括弧でくくって）、部分的に構文解析され角括弧でくくられた入力テキスト８８４（「Ｔｈｅ  ｐａｔｉｅｎｔ  ｈａｓ  ａ  ［［ＡＤＪ  ｌｏｗｅｒ］  ［Ｎ  ｅｘｔｒｅｍｉｔｙ］］［Ｎ  ｅｄｅｍａ］．」）を生成することができる。
【０１２５】
図４を参照しながら説明したように、領域特化字句駆動型プレパーサ１１０は、入力テキスト８０６（例えば、「Ｒｅｌｅａｓｅ  ｏｆ  Ｍｒ．Ｓｈａｈ  ｆｒｏｍ  Ｅｍｅｒｇｅｎｃｙ  Ｒｏｏｍ  ｂｙ  Ｄｒ．  Ｓｍｉｔｈ  ａｔ  ２ＰＭ  ｗｉｔｈ  Ｍｒｓ．Ｓｈａｈ（午後２時に、シャー夫人と共に、スミス医師によってシャー氏を救急治療室から解放）」を処理することによって、部分的に構文解析され角括弧でくくられた入力テキスト８８６を生成することができる。例えば、前述したように、領域特化字句駆動型プレパーサ１１０は、固有表現ベース・パターン・ルール７０８（例えば、「Ｒｅｌｅａｓｅ  ｏｆ  Ｖ  ｆｒｏｍ  Ｗ  ｂｙ  Ｘ  ａｔ  Ｙ  ｗｉｔｈ  Ｚ」）に少なくとも部分的に基づいて、部分的に構文解析され角括弧でくくられた入力テキスト８８６を生成することが可能である。
【０１２６】
領域特化字句駆動型プレパーサ１１０は、入力テキスト８８６が、固有表現ベース・パターン・ルール７０８に適合することを判断することが可能である。例えば、領域特化字句駆動型プレパーサ１１０は、入力テキスト８８６が、第一語（例えば、「Ｒｅｌｅａｓｅ」）の後に第二語（例えば、「ｏｆ」）が続き、その後に１つ以上の語（例えば、「Ｍｒ．Ｓｈａｈ」）が続き、その後に第三語（例えば、「ｆｒｏｍ」）が続き、その後に１つ以上の語（例えば、「Ｅｍｅｒｇｅｎｃｙ  Ｒｏｏｍ」）が続き、その後に第四語（例えば、「ｂｙ」）が続き、その後に１つ以上の語（例えば、「Ｄｒ．  Ｓｍｉｔｈ」）が続き、その後に第五語（例えば、「ａｔ」）が続き、その後に１つ以上の語（例えば、「２ＰＭ」）が続き、その後に第六語（例えば、「ｗｉｔｈ」）が続き、その後に１つ以上の語（例えば、「Ｍｒｓ．Ｓｈａｈ」）が続いて含まれていると判断するのに応じて、入力テキスト８８６は固有表現ベース・パターン・ルール７０８に示されたパターンに適合していると判断してよい。
【０１２７】
領域特化字句駆動型プレパーサ１１０は、入力テキスト８８６が固有表現ベース・パターン・ルール７０８によって示されたパターンに適合していると判断するのに応じて、第二語（例えば、「ｏｆ」）と第三語（例えば、「ｆｒｏｍ」）との間の１つ以上の語（例えば、「Ｍｒ．Ｓｈａｈ」）は、第一語義タイプ（例えば、人＿名前）に関連付けられた第一固有表現（例えば、Ｖ）に相当すると判断してよい。また、領域特化字句駆動型プレパーサ１１０は、第三語（例えば、「ｆｒｏｍ」）と第四語（例えば、「ｂｙ」）との間の１つ以上の語（例えば、「Ｅｍｅｒｇｅｎｃｙ  Ｒｏｏｍ」）は第二語義タイプ（例えば、部署＿名前）に関連付けられた第二固有表現（例えば、Ｗ）に相当すると判断することが可能である。領域特化字句駆動型プレパーサ１１０は、第四語（例えば、「ｂｙ」）と第五語（例えば、「ａｔ」）との間の１つ以上の語（例えば、「Ｄｒ．Ｓｍｉｔｈ」）は第三語義タイプ（例えば、人＿名前）に関連付けられた第三固有表現（例えば、Ｘ）に相当すると判断することができる。領域特化字句駆動型プレパーサ１１０は、第五語（例えば、「ａｔ」）と第六語（例えば、「ｗｉｔｈ」）との間の１つ以上の語（例えば、「２ＰＭ」）は第四語義タイプ（例えば、時間）に関連付けられた第四固有表現（例えば、Ｙ）に相当すると判断することが可能である。領域特化字句駆動型プレパーサ１１０は、第六語（例えば、「ｗｉｔｈ」）に後続する１つ以上の語（例えば、「Ｍｒｓ．Ｓｍｉｔｈ」）は第五語義タイプ（例えば、人＿名前）に関連付けられた第五固有表現（例えば、Ｚ）に相当すると判断することができる。
【０１２８】
領域特化字句駆動型プレパーサ１１０は、識別された固有表現を示した、部分的に構文解析され角括弧でくくられた入力テキスト８８６を生成することができる。例えば、部分的に構文解析され角括弧でくくられた入力テキスト８８６（例えば、「Ｒｅｌｅａｓｅ  ｏｆ  ［Ｖ  Ｍｒ．Ｓｈａｈ］  ｆｒｏｍ  ［Ｗ  Ｅｍｅｒｇｅｎｃｙ  Ｒｏｏｍ］  ｂｙ  ［Ｘ  Ｄｒ．Ｓｍｉｔｈ］  ａｔ  ［Ｙ  ２ＰＭ］  ｗｉｔｈ  ［Ｚ  Ｍｒｓ．Ｓｈａｈ］」）には、固有表現の各々に対応する個別の句構造標識を含めることが可能である。
【０１２９】
図４を参照しながら説明したように、領域特化字句駆動型プレパーサ１１０は、入力テキスト８０８（例えば、「Ｐｒｅｓｃｒｉｂｉｎｇ  ｏｆ  ａｃｅｔａｍｉｎｏｐｈｅｎ  ｂｙ  Ｄｒ．Ｓｍｉｔｈ  ａｔ  Ｅｍｅｒｇｅｎｃｙ  Ｒｏｏｍ（緊急治療室でのスミス医師によるアセトアミノフェンの処方）」）を処理することによって部分的に構文解析され角括弧でくくられた入力テキスト８８８を生成することができる。例えば、前述のように、領域特化字句駆動型プレパーサ１１０は、意味論構文パターン・ルール７１０（例えば、［ＡＣＴＩＯＮ］［ＰＲＥＰ］｛ｓｕｂｓｔａｎｃｅ｜ｄｒｕｇ｝［ＰＲＥＰ］｛Ａｇｅｎｔ｝［ＰＲＥＰ］｛Ｌｏｃａｔｉｏｎ｜Ｍｅａｓｕｒｅ｝）に少なくとも部分的に基づいて、部分的に構文解析され角括弧でくくられた入力テキスト８８８を生成することが可能である。
【０１３０】
領域特化字句駆動型プレパーサ１１０は、入力テキスト８８８が、意味論構文パターン・ルール７１０によって示されたパターンに適合することを判断することができる。例えば、領域特化字句駆動型プレパーサ１１０は、入力テキスト８８８が、意味論構文パターン・ルール７１０によって示された語義タイプに相当する少なくとも１つの語を、入力テキストが意味論構文パターン・ルール７１０によって示された順序で含む、と判断するのに応じて、入力テキスト８８８は意味論構文パターン・ルール７１０によって示されたパターンに適合すると判断してよい。例をあげて説明すると、領域特化字句駆動型プレパーサ１１０は、入力テキスト８８８が、意味論構文パターン・ルール７１０によって示された第一語義タイプ（例えば、「ＡＣＴＩＯＮ（行為）」）に相当する第一語（例えば、「Ｐｒｅｓｃｒｉｂｉｎｇ」）を含むことを判断することが可能である。領域特化字句駆動型プレパーサ１１０は、入力テキスト８８８が、該第一語義タイプ（例えば、「ＡＣＴＩＯＮ」）に後続して、意味論構文パターン・ルール７１０によって示された第二語義タイプ（例えば、［ＰＲＥＰ（前置詞）］）に相当する第二語（例えば、「ｏｆ」）を含むことを判断することが可能である。
【０１３１】
領域特化字句駆動型プレパーサ１１０は、入力テキスト８８８が、意味論構文パターン・ルール７１０によって示されたパターンに適合すると判断するのに応じて、識別された構文タイプ、語義タイプのインスタンス、またはこれらの組合せを示す部分的に構文解析され角括弧でくくられた入力テキスト８８８を生成することができる。例えば、部分的に構文解析され角括弧でくくられた入力テキスト８８８（例えば、「［ＡＣＴＩＯＮ  Ｐｒｅｓｃｒｉｂｉｎｇ］［ＰＲＥＰ  ｏｆ］［ＤＲＵＧ  ａｃｅｔａｍｉｎｏｐｈｅｎ］［ＰＲＥＰ  ｂｙ］  ［ＡＧＥＮＴ  Ｄｒ．  Ｓｍｉｔｈ］［ＰＲＥＰ  ａｔ］［ＬＯＣＡＴＩＯＮ  Ｅｍｅｒｇｅｎｃｙ  Ｒｏｏｍ］」）は、構文タイプ、語義タイプ、またはこれらの組合せの各々に対応する個別の句構造標識を含んでよい。領域特化字句駆動型プレパーサ１１０は、部分的に構文解析され角括弧でくくられた入力テキスト８８２、部分的に構文解析され角括弧でくくられた入力テキスト８８４、部分的に構文解析され角括弧でくくられた入力テキスト８８６、部分的に構文解析され角括弧でくくられた入力テキスト８８８、またはこれらの組合せを、領域非依存ルール・ベースのパーサ４１２に提供することができる。
【０１３２】
図９は、領域特化型字句解析を行う方法９００を示す。方法９００は、字句アナライザ１０８、図１の１つ以上のノード１０、図３のシステム３００、またはこれらの組合せによって実行することができる。或る特定の態様において、領域特化型解析９６は、方法９００の少なくとも一部を含んでよい。
【０１３３】
方法９００は、９０２で、基底語および修飾語を識別するために、領域固有コーパスの解析を行うステップを含む。例えば、図３を参照しながら説明したように、字句アナライザ１０８は、領域固有コーパス３１４の解析を行って、基底語３２２および修飾語３３４を識別することができる。領域固有コーパス３１４の少なくとも一部において、修飾語３３４は基底語３２２を修飾していてよい。
【０１３４】
また、方法９００は、９０４で、語彙データ中の第一エントリにアクセスするステップを含む。例えば、図３を参照しながら説明したように、字句アナライザ１０８は、語彙データ３１６中のエントリ３１８にアクセスすることが可能である。エントリ３１８は、基底語３２２に対する領域非依存字句情報に対応するコア・データ３３０を含んでいてよい。
【０１３５】
方法９００は、９０６で、解析に基づいて、第一エントリに非コア・データを追加するステップをさらに含む。図３を参照しながら説明したように、例えば、字句アナライザ１０８は、解析に基づいて、非コア・データ３４０をエントリ３１８に追加することができる。非コア・データ３４０は、基底語３２２に対する領域特化字句情報に相当し得る。非コア・データ３４０は、修飾語３３４を、基底語３２２の領域固有的修飾語として識別する。
【０１３６】
方法９００は、しかして基底語に対応する領域特化情報の自動的生成、および、その領域特化情報を示すために語彙データ３１６を更新することを可能にする。或る特定の実装において、方法９００は、領域特化情報の部分自動的生成、語彙データ３１６の更新、またはその両方を可能にする。例えば、字句アナライザ１０８は、基底語３２２に対応するエントリ３１８に、非コア・データ３４０が追加されようとしていることを示すプロンプトをディスプレイに提示することができる。字句アナライザ１０８は、その追加を確認するユーザ入力を受信するのに応じて、非コア・データ３４０をエントリ３１８に追加してよい。領域特化情報の自動的（または少なくとも部分自動的）生成、語彙データ３１６の更新、またはその両方は、資源（例えば時間）を節約し、エラーを低減（例えば、排除）し、処理範囲を改善（例えば、拡張）することを可能にする。
【０１３７】
図１０は、字句駆動型構文解析を行う方法１０００を示す。方法１０００は、領域特化字句駆動型プレパーサ１１０、図１の１つ以上のノード１０、図３のテキスト・パーサ３０４、システム３００、図４の領域非依存ルール・ベースのパーサ４１２、またはこれらの組合せによって実行することができる。或る特定の態様において、領域特化型解析９６は、方法１０００の少なくとも一部を含んでよい。
【０１３８】
方法１０００は、１００２で、テキスト・パーサにおいて、入力テキストを取得するステップを含む。例えば、図４を参照しながら説明したように、テキスト・パーサ３０４は入力テキスト４１４を取得することが可能である。テキスト・パーサ３０４は、領域特化字句駆動型プレパーサ１１０および領域非依存ルール・ベースのパーサ４１２を含んでよい。
【０１３９】
また、方法１０００は、１００４で、入力テキスト中の第一の語を識別するステップを含む。図４を参照しながら説明したように、例えば、領域特化字句駆動型プレパーサ１１０は、入力テキスト４１４中の語４２６を識別することができる。
【０１４０】
方法１０００は、１００６で、この第一の語に対応する第一エントリを識別するために語彙データにアクセスするステップをさらに含む。図４を参照しながら説明したように、例えば、領域特化字句駆動型プレパーサ１１０は、語４２６に対応するエントリ３１８を識別するために語彙データ３１６にアクセスすることができる。エントリ３１８は、コア・データ３３０および非コア・データ３４０を含んでいてよい。コア・データ３３０は、語４２６に対する領域非依存字句情報に対応することができる。非コア・データ３４０は、語４２６に対する領域特化字句情報に対応することが可能である。
【０１４１】
また、方法１０００は、１００８で、領域特化字句駆動型プレパーサにおいて、第一エントリの非コア・データが、入力テキスト中の第二の語を第一の語の修飾語として識別していることを判断するステップを含む。例えば、図４を参照しながら説明したように、領域特化字句駆動型プレパーサ１１０は、エントリ３１８の非コア・データ３４０が、入力テキスト４１４中の語４２４を語４２６の修飾語として識別していることを判断することが可能である。
【０１４２】
方法１０００は、１０１０で、領域特化字句駆動型プレパーサにおいて、入力テキストの部分的に構文解析され角括弧でくくられたバージョンを生成するステップをさらに含む。図４を参照しながら説明したように、例えば、領域特化字句駆動型プレパーサ１１０は、部分的に構文解析され角括弧でくくられた入力テキスト４８０（例えば、入力テキスト４１４の部分的に構文解析され角括弧でくくられたバージョン）を生成することが可能である。部分的に構文解析され角括弧でくくられた入力テキスト４８０は、入力テキスト４１４中で、語４２４が語４２６を修飾していることを示すことができる。
【０１４３】
また、方法１０００は、１０１２で、領域非依存ルール・ベースのパーサにおいて、入力テキストの部分的に構文解析され角括弧でくくられたバージョンに基づいて、該入力テキストの構文解析されたバージョンを生成するステップを含む。例えば、図４を参照しながら説明したように、領域非依存ルール・ベースのパーサ４１２は、部分的に構文解析され角括弧でくくられた入力テキスト４８０に基づいて、構文解析されたテキスト４８２（例えば、入力テキスト４１４の構文解析されたバージョン）を生成することができる。
【０１４４】
方法１０００は、しかして、部分的に構文解析され角括弧でくくられた入力テキストを生成するための、領域特化情報に基づく入力テキストの予備構文解析を可能にする。領域特化情報に基づく予備構文解析は、領域非依存情報に基づく構文解析の前に行われてよい。例えば、部分的に構文解析され角括弧でくくられた入力テキストは、領域非依存情報に基づく構文解析のために用意されてよい。部分的に構文解析され角括弧でくくられた入力テキストは、領域非依存ルール・ベースのパーサによって構文解析することができる。この予備構文解析は、テキスト中の構文的あいまいさを低減（さらには排除）することが可能で、これにより、構文解析されたテキスト中の構文解析エラーが低減（または排除）される。
【０１４５】
図１１は、それらを介して説明したシステムを実装することが可能な電子コンポーネントを含む、第一態様によるコンピューティング環境のブロック図１１００である。図１１中の諸コンポーネントは、コンピュータ実装の方法および本開示によるコンピュータ実行可能プログラム命令またはコードの、諸態様をサポートする。例えば、コンピューティング・デバイス１１１０またはその部分は、図１の字句アナライザ１０８に関連して説明したような、領域特化型字句解析を行い、図１の領域特化字句駆動型プレパーサ１１０に関連して説明したような領域特化型予備構文解析を行い、またはその両方を行うための命令を実行することができる。
【０１４６】
図１１において、コンピューティング・デバイス１１１０は、プロセッサ１１１２と、主メモリ１１１４と、入力／出力（Ｉ／Ｏ：ｉｎｐｕｔ／ｏｕｔｐｕｔ）アダプタ１１４６と、不揮発性メモリ１１１８と、メモリ・コントローラ１１２０と、バス・アダプタ１１２４と、ディスプレイ・アダプタ１１５４と、通信アダプタ１１５０と、ディスク・ドライブ・アダプタ１１４２とを含んでよい。Ｉ／Ｏアダプタ１１４６は、１つ以上のユーザ入力デバイス１１４８とインターフェース接続するように構成することが可能である。例えば、Ｉ／Ｏアダプタ１１４６は、シリアル・インターフェース（例えば、ユニバーサル・シリアル・バス（ＵＳＢ：ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  ｓｅｒｉａｌ  ｂｕｓ）インターフェース、または米国電気電子技術者協会（ＩＥＥＥ：Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ  ｏｆ  Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌ  ａｎｄ  Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ  Ｅｎｇｉｎｅｅｒｓ）１３９４インターフェース）、パラレル・インターフェース、ディスプレイ・アダプタ、オーディオ・アダプタ、または他のインターフェースを介して通信することができる。ユーザ入力・デバイス１１４８は、キーボード、ポインティング・デバイス、ディスプレイ、スピーカ、マイクロフォン、タッチ・スクリーン、磁界生成デバイス、磁界検出デバイス、および他のデバイスを含んでよい。プロセッサ１１１２は、Ｉ／Ｏアダプタ１１４６を介して受信されるユーザ入力に基づいて、対話イベントを検出することが可能である。さらに、プロセッサ１１１２は、Ｉ／Ｏアダプタ１１４６を介してディスプレイ・デバイスに、グラフィカル・ユーザ・インターフェース（ＧＵＩ：ｇｒａｐｈｉｃａｌ  ｕｓｅｒ  ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）および関連構成部分を送信することができる。
【０１４７】
プロセッサ１１１２は、字句アナライザ１０８、領域特化字句駆動型プレパーサ１１０、またはその両方を含んでよい。主メモリ１１１４は、揮発性メモリ・デバイス（例えば、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ：ｒａｎｄｏｍ  ａｃｃｅｓｓ  ｍｅｍｏｒｙ）デバイス）、不揮発性メモリ・デバイス（例えば、読取り専用メモリ（ＲＯＭ：ｒｅａｄ−ｏｎｌｙ  ｍｅｍｏｒｙ）デバイス、プログラム可能読取り専用メモリ、フラッシュ・メモリ）、またはその両方を含んでよい。コンピュータ１１１０の主メモリ１１１４は、オペレーティング・システム１１３２およびソフトウェア・アプリケーション１１３０などのソフトウェアを含む。オペレーティング・システム１１３２はコンピューティング・デバイス１１１０を立ち上げるための基本／入力出力システム、およびコンピューティング・デバイス１１１０がユーザ、他のプログラム、および他のデバイスと相互作用することを可能にする全オペレーティング・システムを含むことができる。ソフトウェア・アプリケーション１１３０は、字句解析アプリケーション１１３３、領域特化字句駆動型予備構文解析アプリケーション１１３５、またはその両方を含んでよい。字句解析アプリケーション１１３３は、１つ以上の字句アナライザ１０８を、含み、その中に含まれ、またはそれらに対応することが可能である。領域特化字句駆動型予備構文解析アプリケーション１１３５は、領域特化字句駆動型プレパーサ１１０に対応してよい。不揮発性メモリ１１１８は、メモリ１１０６を含んでよい。メモリ１１０６は、図３のメモリ３０６、図４のメモリ４０６、またはその両方に対応してよい。
【０１４８】
ディスプレイ・アダプタ１１５４は、ディスプレイ・デバイス１１５６とインターフェース接続するように構成されてよい。通信アダプタ１１５０は、１つ以上のネットワーク１１５２とインターフェース接続するように構成されてよい。ディスク・ドライブ・アダプタ１１４２は、１つ以上のデータ・ストレージ・デバイス１１４０とインターフェース接続するように構成されてよい。データ・ストレージ・デバイス１１４０は、磁気ディスク、光ディスク、またはフラッシュ・メモリ・デバイスなど、不揮発性ストレージ・デバイスを含んでよい。データ・ストレージ・デバイス１１４０は、着脱可能式および固定式メモリ・デバイスの両方を含んでよい。データ・ストレージ・デバイス１１４０は、オペレーティング・システム、オペレーティング・システムのイメージ、諸アプリケーション、およびプログラム・データを格納するように構成されてよい。１つ以上のバス１１４４または他の通信回路構成は、コンピュータ１１１０の様々なコンポーネントが相互に通信することを可能にすることができる。
【０１４９】
データ・ストレージ・デバイス１１４０、主メモリ１１１４、不揮発性メモリ１１１８、メモリ１１０６、またはこれらの組合せは、プロセッサ１１１２に特定のオペレーションを行わせるためにプロセッサ１１１２によって実行可能な命令を格納するためのコンピュータ可読ストレージ・デバイスを含んでよい。例えば、該オペレーションは、基底語および修飾語を識別するため、領域固有コーパスの解析を行うステップと、語彙データ中のエントリにアクセスするステップと、修飾語を基底語の領域固有的修飾語として識別するエントリに、非コア・データを追加するステップとを含むことができる。別の例として、該オペレーションは、入力テキストを取得するステップと、その入力テキスト中の第一語を識別するステップと、第一語に対応するエントリを識別するため語彙データにアクセスするステップと、そのエントリの非コア・データが第一語の修飾語として入力テキスト中の第二語を識別することを判断するステップと、該第二語が第一語を修飾していることを示す、入力テキストの部分的に構文解析され角括弧でくくられたバージョンを生成するステップと、この入力テキストの部分的に構文解析され角括弧でくくられたバージョンに基づいて、入力テキストの構文解析されたバージョンを生成するステップと、を含むことが可能である。
【０１５０】
本開示は、任意の可能な技術的詳細度の集積レベルでの、システム、方法、もしくはコンピュータ・プログラム製品またはこれらの組合せを含むことができる。このコンピュータ・プログラム製品は、プロセッサに本開示の諸態様を実行させるためのコンピュータ可読プログラム命令を有するコンピュータ可読ストレージ媒体（または媒体群）を含むことが可能である。
【０１５１】
該コンピュータ可読ストレージ媒体は、命令実行デバイスが使用するための命令を保持し格納できる有形のデバイスとすることができる。コンピュータ可読ストレージ媒体は、例えば、以下に限らないが、電子的ストレージ・デバイス、磁気的ストレージ・デバイス、光学的ストレージ・デバイス、電磁気的ストレージ・デバイス、半導体ストレージ・デバイスあるいは前述の任意の適切な組み合わせであってよい。コンピュータ可読ストレージ媒体のさらに具体的な例の非包括的リストには、携帯型コンピュータ・ディスケット、ハード・ディスク、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、消去およびプログラム可能読み取り専用メモリ（ＥＰＲＯＭ：ｅｒａｓａｂｌｅ  ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  ｒｅａｄ−ｏｎｌｙ  ｍｅｍｏｒｙまたはフラッシュ・メモリ）、静的ランダム・アクセス・メモリ（ＳＲＡＭ：ｓｔａｔｉｃ  ｒａｎｄｏｍ  ａｃｃｅｓｓ  ｍｅｍｏｒｙ）、携帯型コンパクト・ディスク読み取り専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ：ｃｏｍｐａｃｔ  ｄｉｓｃ  ｒｅａｄ−ｏｎｌｙ  ｍｅｍｏｒｙ）、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ：ｄｉｇｉｔａｌ  ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  ｄｉｓｋ）、メモリ・スティック、フレキシブル・ディスク、パンチカードまたは記録された命令を有する溝中の嵩上げ構造体などの機械的符号化デバイス、および前述の任意の適切な組合せが含まれる。本明細書で用いられるコンピュータ可読ストレージ媒体は、無線波または他の自由に伝播する電磁波、ウェーブガイドまたは他の送信媒体を通って伝搬する電磁波（例えば、光ファイバを通過する光パルス）、またはワイヤを通って送信される電気信号など、一時的な信号自体であると解釈されるべきではない。
【０１５２】
本明細書に述べられたコンピュータ可読プログラム命令は、コンピュータ可読ストレージ媒体から、それぞれのコンピューティング／処理デバイスに、または、例えばインターネット、ローカル・エリア・ネットワーク、広域ネットワークもしくはワイヤレス・ネットワークまたはこれらの組合せなどのネットワークを介して、外部のコンピュータもしくは外部のストレージ・デバイスにダウンロードすることが可能である。このネットワークは、銅送信ケーブル、光送信ファイバ、ワイヤレス通信、ルータ、ファイアウォール、スイッチ、ゲートウェイ・コンピュータ、もしくはエッジ・サーバまたはこれらの組合せを含んでもよい。それぞれのコンピューティング／処理デバイス中のネットワーク・アダプタ・カードまたはネットワーク・インターフェースは、ネットワークからコンピュータ可読プログラム命令を受信し、そのコンピュータ可読プログラム命令を、ストレージのため、それぞれのコンピューティング／処理デバイス内のコンピュータ可読ストレージ媒体の中に転送する。
【０１５３】
本開示のオペレーションを実行するためのコンピュータ可読プログラム命令は、アセンブラ命令、命令集合アーキテクチャ（ＩＳＡ：ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ−ｓｅｔ−ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ）命令、マシン命令、マシン依存命令、マイクロコード、ファームウェア命令、状態設定データ、または、Ｓｍａｌｌｔａｌｋ、Ｃ＋＋などのオブジェクト指向プログラミング言語、および「Ｃ」プログラミング言語もしくは類似のプログラミング言語などの従来式の手続き型プログラミング言語を含む、１つ以上のプログラミング言語の任意の組合せで記述されたソース・コードもしくはオブジェクト・コードであってよい。このコンピュータ可読プログラム命令は、スタンドアロン・ソフトウェア・パッケージとしてユーザのコンピュータで専ら実行することも、ユーザのコンピュータで部分的に実行することもでき、一部をユーザのコンピュータで一部を遠隔コンピュータで実行することもでき、あるいは遠隔のコンピュータまたはサーバで専ら実行することもできる。後者の場合は、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ：ｌｏｃａｌ  ａｒｅａ  ｎｅｔｗｏｒｋ）または広域ネットワーク（ＷＡＮ：ｗｉｄｅ  ａｒｅａ  ｎｅｔｗｏｒｋ）を含む任意の種類のネットワークを介して、遠隔コンピュータをユーザのコンピュータに接続することもでき、あるいは（例えばインターネット・サービス・プロバイダを使いインターネットを介し）外部のコンピュータへの接続を行うことも可能である。いくつかの態様において、例えば、プログラム可能論理回路、フィールドプログラム可能ゲート・アレイ（ＦＰＧＡ：ｆｉｅｌｄ−ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  ｇａｔｅ  ａｒｒａｙ）、またはプログラム可能論理アレイ（ＰＬＡ：ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  ｌｏｇｉｃ  ａｒｒａｙ）を含む電子回路は、本開示の諸態様を実行すべく、該電子回路をカスタマイズするためコンピュータ可読プログラム命令の状態情報を利用することによって、該コンピュータ可読プログラム命令を実行することができる。
【０１５４】
本開示の諸態様は、本開示の諸実装による方法、装置（システム）、およびコンピュータ・プログラム製品のフローチャート図もしくはブロック図またはその両方を参照しながら本明細書で説明されている。当然のことながら、フローチャート図もしくはブロック図またはその両方の各ブロック、およびフローチャート図もしくはブロック図またはその両方のブロックの組合せは、コンピュータ可読プログラム命令によって実装することが可能である。
【０１５５】
これらのコンピュータ可読プログラム命令を、汎用コンピュータ、特殊用途コンピュータ、またはマシンを形成する他のプログラム可能データプロセッサのプロセッサに提供し、そのコンピュータまたは他のプログラム可能データプロセッサのプロセッサを介して実行されるこれらの命令が、フローチャートもしくはブロック図またはその両方のブロックもしくはブロック群中に特定されている機能群／動作群を実装するための手段を生成するようにすることができる。また、コンピュータ、プログラム可能データプロセッサ、もしくは他のデバイスまたはこれらの組合せに対し特定の仕方で機能するよう命令することが可能なこれらのコンピュータ可読プログラム命令を、コンピュータ可読ストレージ媒体に格納し、格納された命令を有するコンピュータ可読ストレージ媒体が、フローチャートもしくはブロック図またはその両方のブロックまたはブロック群中に特定されている機能／動作の諸態様を実装する命令群を包含する製造品を構成するようにすることができる。
【０１５６】
さらに、これらコンピュータ可読プログラム命令を、コンピュータ、他のプログラム可能データプロセッサ、または他のデバイスにロードし、そのコンピュータ上で、他のプログラム可能装置上で、または他のデバイス上で一連のオペレーション・ステップを実施させて、コンピュータ実装のプロセスを作り出し、当該コンピュータ上で、他のプログラム可能装置上でもしくは他のデバイス上で実行される命令が、フローチャートもしくはブロック図またはその両方のブロックもしくはブロック群中に特定されている機能群／動作群を実装するためのプロセスを提供するようにすることも可能である。
【０１５７】
諸図面中のフローチャートおよびブロック図は、本開示の様々な態様による、システム、方法、およびコンピュータ・プログラム製品から可能となる実装のアーキテクチャ、機能性、およびオペレーションを表している。この点に関し、フローチャートまたはブロック図中の各ブロックは、特定の論理機能（群）を実装するための一つ以上の実行可能命令を含む、モジュール、セグメント、または命令の部分を表し得る。一部の別の実装においては、ブロック中に記載された機能が、図面に記載された順序から外れて行われてよい。例えば、連続して示された２つのブロックが、関与する機能性に応じ、実際にはほぼ同時に実行されることがあり、時にはこれらのブロックが逆の順序で実行されることもあり得る。さらに、ブロック図もしくはフローチャート図またはその両方の各ブロック、およびブロック図もしくはフローチャート図またはその両方中のブロック群の組み合わせは、特定の機能または動作を実施する特殊用途ハードウェア・ベースのシステムによって実装でき、または特殊用途ハードウェアとコンピュータ命令との組み合わせによって実行できることにも留意すべきである。
【０１５８】
本開示の様々な態様の説明は、例示目的で提示されたもので、網羅的であることも、または開示された態様に限定することも意図されていない。当業者には、記載された諸態様の範囲および趣旨から逸脱することのない多くの修改および変形が明白であろう。本明細書で用いられた用語は、諸態様の原理、実際上の応用、または市販の技術の技術的な改良を最善に説明し、または他の当業者が本明細書に開示された諸態様を理解できるように選択されたものである。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
2020531957.tif 000011
【図１０】
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【図１１】
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【国際調査報告】
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