(57)【要約】【課題】ＥＨＲからの関連検出を進歩させる。【解決手段】開示される側面は、無限混合トピック・モデリング（ＩＭＴＭ）手法を使用したエンティティ・モデルの確立に関する。事象のセットに対応する事象データのセットが検出されてもよい。ＩＭＴＭ手法を使用して、事象のセットに対応する事象データのセットが分析されてもよい。ＩＭＴＭ手法を使用して事象データのセットを分析することに基づいて、事象のセットに対するエンティティ・モデルのセットが判断されてもよい。事象のセットに対するエンティティ・モデルのセットに基づいて、事象のセットに対するエンティティ・モデルのセットのうちのサブセットが確立されてもよい。【選択図】図４
2020520002.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
無限混合トピック・モデリング（ＩＭＴＭ）手法を使用したエンティティ・モデルの確立のためのコンピュータ実装された方法であって、前記方法は、
事象のセットに対応する事象データのセットを検出するステップと、
前記事象のセットに対応する前記事象データのセットを、前記ＩＭＴＭ手法を使用して分析するステップと、
前記事象データのセットを前記ＩＭＴＭ手法を使用して分析するステップに基づいて、前記事象のセットに対するエンティティ・モデルのセットを判断するステップと、
前記事象のセットに対する前記エンティティ・モデルのセットに基づいて、前記事象のセットに対する前記エンティティ・モデルのセットのうちのサブセットを確立するステップと、
を含む方法。
【請求項２】
エンティティ・チェーンのセットを含むように前記エンティティ・モデルのセットを構成するステップと、
前記エンティティ・チェーンのセットのうちのサブセットを含むように前記エンティティ・モデルのセットのうちの前記サブセットを構成するステップと、
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
同一のエンティティ・チェーンのセットを含むように前記エンティティ・モデルのセットを構成するステップと、
前記同一のエンティティ・チェーンのセットのうちのサブセットを含むように前記エンティティ・モデルのセットのうちの前記サブセットを構成するステップと、
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
少なくとも１つの共参照解決を示すように前記エンティティ・モデルのセットを構成するステップと、
単一のエンティティ・モデルを含むように前記エンティティ・モデルのセットのうちの前記サブセットを構成するステップと、
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記事象のセットに対応する前記事象データのセットを、前記ＩＭＴＭ手法を使用して取り込むステップと、
前記事象データのセットのメンション要素の特定のグループを、前記ＩＭＴＭ手法を使用して処理するステップであって、前記メンション要素の特定のグループのうちの個々のメンション要素は個別の１つ以上のエンティティ要素と相関関係にある、前記処理するステップと、
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記事象のセットに対応する前記事象データのセットを、前記ＩＭＴＭ手法を使用して前記事象データのセットを分析することに基づいて、且つ類似度メトリックを使用して、クラスタリングするステップ
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記事象データのセットに対してギブス・サンプリング手法を使用して、前記ＩＭＴＭ手法により利用されるＩＭＴＭパラメータのセットを導出するステップ
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
ニューラル・エンティティ・ペア・リファイニング（ＮＥＰＲ）手法を使用して、前記事象のセットに対する前記エンティティ・モデルのセットを分析するステップと、
前記ＮＥＰＲ手法を使用して前記エンティティ・モデルのセットを分析するステップに基づいて、前記事象のセットに対する前記エンティティ・モデルのセットのうちの前記サブセットを判断するステップと、
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
自然言語処理手法を使用して特徴のセットを抽出するステップであって、前記特徴のセットは、前記エンティティ・モデルのセットにより示されるとともに、前記事象データのセットから導出される、前記抽出するステップ
をさらに含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
コンテキスト要素のセットを含むように前記特徴のセットを構成するステップ
をさらに含む、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記特徴のセットの組み合わせのセットを分析するステップと、
前記特徴のセットの前記組み合わせのセットに対して、畳み込み係数のセットを算出するステップ
をさらに含む、請求項９に記載の方法。
【請求項１２】
前記畳み込み係数のセットに基づいて、前記事象のセットに対する前記エンティティ・モデルのセットのうちの前記サブセットを決定するステップ
をさらに含む、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
医療事象のセットを含むように前記事象のセットを構成するステップと、
前記医療事象のセットに対する前記エンティティ・モデルのセットのうちの前記サブセットに基づいて、電子カルテ・データのセットを構築するステップと、
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１４】
画像事象のセットを含むように前記事象のセットを構成するステップと、
前記画像事象のセットに対する前記エンティティ・モデルのセットのうちの前記サブセットに基づいて画像データのセットを処理するステップと、
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１５】
構造化されたデータおよび構造化されていないデータの両方を前記事象データのセットが含むことを検出するステップと、
前記事象データのセットに対して自然言語処理手法を使用して、分析パラメータのセットとして利用される特徴のセットを抽出するステップと、
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１６】
手動の共参照アノテーションとは独立して、前記事象のセットに対する前記エンティティ・モデルのセットを判断するステップと、
手動の共参照アノテーションとは独立して前記事象のセットに対する前記エンティティ・モデルのセットを判断するステップに応答して、前記事象のセットに対する前記エンティティ・モデルのセットのうちの前記サブセットを確立するステップと、
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１７】
エンティティ・モデルの確立を簡素化するために、
前記検出するステップと、
前記分析するステップと、
前記判断するステップと、
前記確立するステップと、
のそれぞれを動的な形で実行するステップ
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１８】
前記検出するステップと、
前記分析するステップと、
前記判断するステップと、
前記確立するステップと、
のそれぞれを自動化された形でユーザの介入なしに実行するステップ
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１９】
ＩＭＴＭ手法を使用したエンティティ・モデルの確立のためのシステムであって、前記システムは、
コンピュータ可読コンピュータ命令のセットを有するメモリと、
前記コンピュータ可読命令のセットを実行するプロセッサと、
を含み、前記コンピュータ可読命令のセットは、
事象のセットに対応する事象データのセットを検出することと、
前記事象のセットに対応する前記事象データのセットを、前記ＩＭＴＭ手法を使用して分析することと、
前記事象データのセットを前記ＩＭＴＭ手法を使用して分析することに基づいて、前記事象のセットに対するエンティティ・モデルのセットを判断することと、
前記事象のセットに対する前記エンティティ・モデルのセットに基づいて、前記事象のセットに対する前記エンティティ・モデルのセットのうちのサブセットを確立することと、
を含む、システム。
【請求項２０】
ＩＭＴＭ手法を使用したエンティティ・モデルの確立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、コンピュータ可読ストレージ媒体を用いて具現化されたプログラム命令を有する前記コンピュータ可読ストレージ媒体を含み、前記コンピュータ可読ストレージ媒体は、本質的に一時的信号ではなく、前記プログラム命令は、プロセッサに方法を実行させるように前記プロセッサにより実行可能であり、前記方法は、
事象のセットに対応する事象データのセットを検出するステップと、
前記事象のセットに対応する前記事象データのセットを、前記ＩＭＴＭ手法を使用して分析するステップと、
前記事象データのセットを前記ＩＭＴＭ手法を使用して分析するステップに基づいて、前記事象のセットに対するエンティティ・モデルのセットを判断するステップと、
前記事象のセットに対する前記エンティティ・モデルのセットに基づいて、前記事象のセットに対する前記エンティティ・モデルのセットのうちのサブセットを確立するステップと、
を含む、コンピュータ・プログラム製品。
【請求項２１】
コンピュータ・プログラムがコンピュータ上で実行されると請求項１〜１８のいずれかに記載の前記方法を実行するようになっている、プログラム・コード手段を含む前記コンピュータ・プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、全般的に、コンピュータ・システムに関し、特に、無限混合トピック・モデリング（ＩＭＴＭ：ｉｎｆｉｎｉｔｅ  ｍｉｘｔｕｒｅ  ｔｏｐｉｃ  ｍｏｄｅｌｉｎｇ）手法を使用した、固有表現認識（ＮＥＲ：ｎａｍｅｄ  ｅｎｔｉｔｙ  ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ）および実体関連検出（ＥＲＤ：ｅｎｔｉｔｙ  ｒｅｌａｔｉｏｎ  ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ）モデルの確立に関する。
【背景技術】
【０００２】
データの管理は、可能な限り効率的に実行されることが望ましいであろう。管理される必要のあるデータが増大するにつれて、ＩＭＴＭ手法を使用したＮＥＲおよびＥＲＤの確立の必要性も増大し得る。より具体的には、ＮＥＲおよびＥＲＤシステムは、本願明細書に記載されるように様々な課題を有するかもしれない。
【０００３】
自然言語処理は、電子カルテ（ＥＨＲ：ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ  ｈｅａｌｔｈ  ｒｅｃｏｒｄ）を処理するのに有用である。しかしながら、共参照（ｃｏｒｅｆｅｒｅｎｃｅ：同じエンティティ／事象に関連する言語表現）などの関連検出タスクにおけるパフォーマンス不良が、ＥＨＲ処理の品質に影響し得る。
【０００４】
コグニティブ・コンピューティングが、動的な臨床的判断のサポートを促進するために使用され得る。臨床的判断のサポート、コホート識別、または患者リスクの予測および分析には、複数の課題が存在し得る。特に、現在の臨床／医療の同一ＮＥＲおよびＥＲＤシステムには、対処され得る問題がある。ペアワイズ分類など、教師ありモデルは、より低い移植性を含むアノテーションされたコーパスに強く依存するとともに、十分な情報を受けていない判断につながり得る把握の難しい大域的情報を含むものでもあり得る。多重パス篩のようなルール・ベースの確定的システムは、精巧に作られた特徴またはルールの生成を要求する。純粋なベイズ・フレームワークのような教師なしモデルは、結果の一貫性を低減させるランダム性を含み、主として共起に依拠する。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
よって、ＥＨＲからの関連検出を進歩させる必要がある。多くの臨床共参照解決システムは、教師あり機械学習またはルール・ベースの方法のいずれかに基づく。手動でアノテーションされたコーパスの必要性が、そのようなシステムの大規模な使用を阻害する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
一側面によれば、無限混合トピック・モデリング（ＩＭＴＭ）手法を使用したエンティティ・モデルの確立のためのコンピュータ実装された方法であって、方法は、事象のセットに対応する事象データのセットを検出するステップと、事象のセットに対応する事象データのセットを、ＩＭＴＭ手法を使用して分析するステップと、事象データのセットをＩＭＴＭ手法を使用して分析するステップに基づいて、事象のセットに対するエンティティ・モデルのセットを判断するステップと、事象のセットに対するエンティティ・モデルのセットに基づいて、事象のセットに対するエンティティ・モデルのセットのうちのサブセットを確立するステップと、を含む方法が提供される。
【０００７】
別の側面によれば、ＩＭＴＭ手法を使用したエンティティ・モデルの確立のためのシステムであって、システムは、コンピュータ可読コンピュータ命令のセットを有するメモリと、コンピュータ可読命令のセットを実行するプロセッサと、を含み、コンピュータ可読命令のセットは、事象のセットに対応する事象データのセットを検出することと、事象のセットに対応する事象データのセットを、ＩＭＴＭ手法を使用して分析することと、事象データのセットをＩＭＴＭ手法を使用して分析するステップに基づいて、事象のセットに対するエンティティ・モデルのセットを判断することと、事象のセットに対するエンティティ・モデルのセットに基づいて、事象のセットに対するエンティティ・モデルのセットのうちのサブセットを確立することと、を含むシステムが提供される。
【０００８】
別の実施形態によれば、ＩＭＴＭ手法を使用したエンティティ・モデルの確立のためのコンピュータ・プログラム製品であって、コンピュータ・プログラム製品は、コンピュータ可読ストレージ媒体を用いて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、コンピュータ可読ストレージ媒体は、本質的に一時的信号ではなく、プログラム命令は、プロセッサに方法を実行させるようにプロセッサにより実行可能であり、方法は、事象のセットに対応する事象データのセットを検出するステップと、事象のセットに対応する事象データのセットを、ＩＭＴＭ手法を使用して分析するステップと、事象データのセットをＩＭＴＭ手法を使用して分析するステップに基づいて、事象のセットに対するエンティティ・モデルのセットを判断するステップと、事象のセットに対するエンティティ・モデルのセットに基づいて、事象のセットに対するエンティティ・モデルのセットのうちのサブセットを確立するステップと、を含むコンピュータ・プログラム製品が提供される。
【０００９】
本開示の実施形態は、ニューラル・ネットワークとともに無限混合トピック・モデリング（ＩＭＴＭ）手法を使用するフリー・テキストにおけるＮＥＲおよびＥＲＤに関する。ＩＭＴＭ手法は、医療事象の中でエンティティ・チェーンを構築することができ、ニューラル・エンティティ・ペア・リファイナ（ＮＥＰＲ：ｎｅｕｒａｌ  ｅｎｔｉｔｙ  ｐａｉｒ  ｒｅｆｉｎｅｒ）手法がパフォーマンスを改善する。実施形態において、エンティティ・チェーンは、同一のエンティティ・チェーンを含んでもよい。特徴は、各文書内のエンティティ・データの不確実性を考慮してもよい。新たなエンティティを生成することにおけるＩＭＴＭ手法のダイナミシティは、エンティティ数の事前推定の必要性に対してプラスの影響を有するかもしれない。実施形態において、ＮＥＲおよびＥＲＤにより促進された、長期間にわたる追跡可能な電子カルテが構築されてもよい。半教師あり機能に関する実施形態は、訓練データに対する依存のレベルに関してプラスの影響を有するかもしれない。
【００１０】
開示される実施形態は、無限混合トピック・モデリング（ＩＭＴＭ）手法を使用したエンティティ・モデルの確立に関する。事象のセットに対応する事象データのセットが検出されてもよい。ＩＭＴＭ手法を使用して、事象のセットに対応する事象データのセットが分析されてもよい。ＩＭＴＭ手法を使用して事象データのセットを分析することに基づいて、事象のセットに対するエンティティ・モデルのセットが判断されてもよい。事象のセットに対するエンティティ・モデルのセットに基づいて、事象のセットに対するエンティティ・モデルのセットのうちのサブセットが確立されてもよい。全体で、本開示の実施形態は、パフォーマンスまたは効率性の利益を有することができる。実施形態は、帯域幅、ディスク、処理、またはメモリなどのリソースを節約し得る。
【００１１】
実施形態において、事象のセットに対応する事象データのセットが、ＩＭＴＭ手法を使用して取り込まれる。事象データのセットのメンション要素の特定のグループが、ＩＭＴＭ手法を使用して処理されてもよい。よって、メンション要素の特定のグループの個々のメンション要素は、個別の１つ以上のエンティティ要素と相関関係にあってもよい。様々な実施形態において、事象のセットに対応する事象データのセットは、ＩＭＴＭ手法を使用して事象データのセットを分析することに基づいて、且つ類似度メトリックを使用して、クラスタリングされてもよい。特定の実施形態において、ギブス・サンプリング手法を事象データのセットに対して使用して、ＩＭＴＭ手法による利用のためにＩＭＴＭパラメータのセットが導出されてもよい。
【００１２】
実施形態において、事象のセットに対するエンティティ・モデルのセットが、ニューラル・エンティティ・ペア・リファイニング（ＮＥＰＲ）手法を使用して分析されてもよい。ＮＥＰＲ手法を使用してエンティティ・モデルのセットを分析することに基づいて、事象のセットに対するエンティティ・モデルのセットのうちのサブセットを判断できる。様々な実施形態において、特徴のセットは、自然言語処理手法を使用して抽出され得る。特徴のセットは、エンティティ・モデルのセットにより示されること、および事象データのセットから導出されることの両方が可能である。ＩＭＴＭ手法をＮＥＰＲ手法と組み合わせて使用することは、パフォーマンスまたは効率性の様々な利益を提供し得る。
【００１３】
上記の概要は、本開示の例示される各実施形態またはすべての実装を記載することを意図してはいない。
【００１４】
本願に含まれる図面は、本明細書に組み込まれ、その一部を構成する。図面は、本開示の実施形態を示し、本記載とともに本開示の原理を説明するのに役立つ。図面は、特定の実施形態の例示でしかなく、本開示を限定するものではない。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】実施形態による、例示のコンピューティング環境の概略図である。
【図２】実施形態による、質問回答システムの上位論理アーキテクチャを示すシステム図である。
【図３】実施形態による、入力された１つ以上の質問に対する回答を生成する質問回答システムを示すブロック図である。
【図４】実施形態による、無限混合トピック・モデリング（ＩＭＴＭ）手法を使用したエンティティ・モデルの確立のための方法を示すフローチャートである。
【図５】実施形態による、ＩＭＴＭ手法を使用したエンティティ・モデルの確立の方法を示すフローチャートである。
【図６】実施形態による、ＩＭＴＭ手法を使用したエンティティ・モデルの確立の方法を示すフローチャートである。
【図７】実施形態による、ＩＭＴＭ手法を使用したエンティティ・モデルの確立の方法を示すフローチャートである。
【図８】実施形態による、ＩＭＴＭ手法を使用したエンティティ・モデルの確立の例を示す。
【図９】実施形態による、ＩＭＴＭ手法を使用したエンティティ・モデルの確立の例を示す。
【図１０】実施形態による、ＩＭＴＭ手法を使用したエンティティ・モデルの確立の例を示す。
【図１１】実施形態による、ＩＭＴＭ手法を使用したエンティティ・モデルの確立の例を示す。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
本発明は、様々な変更および代わりの形態に適しているが、その詳細は、図面に例として示されており、詳細に記載される。なお、当然のことながら、記載される特定の実施形態に本発明を限定しないことが意図されている。それどころか、本発明の意図および範囲内に入るすべての変更、等価物、および選択肢を対象とすることが意図されている。
【００１７】
本開示の実施形態は、ニューラル・ネットワークとともに無限混合トピック・モデリング（ＩＭＴＭ）手法を使用するフリー・テキストにおけるＮＥＲおよびＥＲＤに関する。ＩＭＴＭ手法は、医療事象の中でエンティティ・チェーンを構築することができ（例えば教師なし方式で）、ニューラル・エンティティ・ペア・リファイナ（ＮＥＰＲ）手法がパフォーマンスを改善する（例えば教師あり方式で）。実施形態において、エンティティ・チェーンは、同一のエンティティ・チェーンを含んでもよい。特徴は、各文書内のエンティティ・データの不確実性（例えば数）を考慮してもよい。新たなエンティティを生成することにおけるＩＭＴＭ手法のダイナミシティは、エンティティ数の事前推定の必要性に対してプラスの影響を有するかもしれない（例えば、エンティティ数のそのような事前推定の必要性／需要を軽減する）。実施形態において、ＮＥＲおよびＥＲＤ（例えば同一のＮＥＲおよびＥＲＤ）により促進された、長期間にわたる追跡可能な電子カルテが構築されてもよい。半教師あり機能に関する実施形態は、訓練データに対する依存のレベルに対してプラスの影響を有するかもしれない（例えば、当該の依存を軽減するか、または特定の場合にはなくす）。ＩＭＴＭ手法をＮＥＰＲ手法と組み合わせて使用することは、パフォーマンスまたは効率性の様々な利益を提供し得る。
【００１８】
本願明細書に記載される特徴は、動的な臨床的判断のサポートを促進する、医療または健康管理の環境におけるコグニティブ・コンピューティングに関係し得る。エンティティは、（例えば実世界における）オブジェクトまたはオブジェクトのセットを示し得る。エンティティに対するテキストによる参照は、メンションと呼ばれることもある。メンションは、医療的／臨床的記述に含まれ得る名詞、代名詞、句、動詞句などを含むことができる。同一のＮＥＲおよびＥＲＤは、同一のメンションをクラスタリングし、同じエンティティを参照するメンションおよびエンティティ・チェーンに関する同一のメンションを発見するプロセスを含むことができる（例えば、自然言語処理における共参照解決）。トピック・モデリングは、文書の集合の中で発生する抽象的なトピックを発見する統計的プロセスを含むことができる。これは、テキスト本文の中の隠れた意味構造を発見するための、テキスト・マイニング・ツールとして使用されてもよい。特定の実施形態において、各部分がクラウド環境において実装されてもよい（例えば医療クラウド環境、コグニティブ・コンピューティング・クラウド環境）。本願明細書に記載される実施形態は、医療情報学調査または臨床業務を促進し得る。例示のために、開示された実施形態は、臨床的判断のサポート、コホート識別、または患者リスクの予測および分析における課題に対処し得る。
【００１９】
ＮＥＲおよびＥＲＤシステムには、様々な課題があり得る。特に、現在の臨床／医療の同一ＮＥＲおよびＥＲＤシステムには、対処され得る問題がある。ペアワイズ分類など、教師ありモデルは、より低い移植性を含むアノテーションされたコーパスに強く依存するとともに、十分な情報を受けていない判断につながり得る把握の難しい大域的情報を含むものでもあり得る。多重パス篩のようなルール・ベースの確定的システムは、精巧に作られた特徴またはルールの生成を要求する。純粋なベイズ・フレームワークのような教師なしモデルは、結果の一貫性を低減させるランダム性を含み、主として共起に依拠する。開示された実施形態は、構造化された臨床的記述および構造化されていない臨床的記述の両方を利用し半教師あり手法を使用してこれらの課題を明らかにしてそれに対処し、大域的な形で動作でき、柔軟な特徴抽出を有し、ベイズ手法の統合を使用し、ニューラル・エンティティ・ペア・リファイナを利用し、移植性を有し、さらに、より一貫した結果をもたらし得る。
【００２０】
本開示の実施形態は、ＩＭＴＭ手法を使用したエンティティ・モデルの確立のためのシステム、方法、およびコンピュータ・プログラム製品に関する。事象のセットに対応する事象データのセットが検出されてもよい。ＩＭＴＭ手法を使用して、事象のセットに対応する事象データのセットが分析されてもよい。ＩＭＴＭ手法を使用して事象データのセットを分析することに基づいて、事象のセットに対するエンティティ・モデルのセットが判断されてもよい。事象のセットに対するエンティティ・モデルのセットに基づいて、事象のセットに対するエンティティ・モデルのセットのうちのサブセットが確立されてもよい。全体で、本開示の実施形態は、パフォーマンスまたは効率性の利益を有することができる。本願明細書に記載される実施形態は、帯域幅、ディスク、処理、またはメモリなどのリソースを節約し得る。
【００２１】
実施形態において、事象のセットに対応する事象データのセットが、ＩＭＴＭ手法を使用して取り込まれる。事象データのセットのメンション要素の特定のグループが、ＩＭＴＭ手法を使用して処理されてもよい。よって、メンション要素の特定のグループの個々のメンション要素は、個別の１つ以上のエンティティ要素と相関関係にあってもよい。様々な実施形態において、事象のセットに対応する事象データのセットは、ＩＭＴＭ手法を使用して事象データのセットを分析することに基づいて、且つ類似度メトリックを使用して、クラスタリングされてもよい。特定の実施形態において、ギブス・サンプリング手法を事象データのセットに対して使用して、ＩＭＴＭ手法による利用のためにＩＭＴＭパラメータのセットが導出されてもよい。
【００２２】
実施形態において、事象のセットに対するエンティティ・モデルのセットが、ニューラル・エンティティ・ペア・リファイニング（ＮＥＰＲ）手法を使用して分析されてもよい。ＮＥＰＲ手法を使用してエンティティ・モデルのセットを分析することに基づいて、事象のセットに対するエンティティ・モデルのセットのうちのサブセットを判断できる。様々な実施形態において、特徴のセットは、自然言語処理手法を使用して抽出され得る。特徴のセットは、エンティティ・モデルのセットにより示されること、および事象データのセットから導出されることの両方が可能である。ＩＭＴＭ手法をＮＥＰＲ手法と組み合わせて使用することは、パフォーマンスまたは効率性の様々な利益を提供し得る。
【００２３】
以下、図面を参照する。図１は、本開示の実施形態と整合する例示的なコンピューティング環境の概略図である。特定の実施形態において、環境１００は、１つ以上のリモート・デバイス１０２、１１２および１つ以上のホスト・デバイス１２２を含むことができる。リモート・デバイス１０２、１１２およびホスト・デバイス１２２は互いに離れていて、ネットワーク１５０上で通信してもよく、ホスト・デバイス１２２は、中央ハブを含み、そこからリモート・デバイス１０２、１１２が通信接続を確立することができる。あるいは、ホスト・デバイスおよびリモート・デバイスは、他の任意の適切な関係で構成されてもよい（例えばピア・ツー・ピアまたはその他の関係）。
【００２４】
特定の実施形態において、ネットワーク１００は、任意の数の任意の適切な通信媒体（例えば、ワイド・エリア・ネットワーク（ＷＡＮ：ｗｉｄｅ  ａｒｅａ  ｎｅｔｗｏｒｋ）、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ：ｌｏｃａｌ  ａｒｅａ  ｎｅｔｗｏｒｋ）、インターネット、イントラネットなど）により実装できる。あるいは、リモート・デバイス１０２、１１２およびホスト・デバイス１２２は、互いに対しローカルであって、任意の適切なローカル通信媒体（例えばローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）、配線、ワイヤレス・リンク、イントラネットなど）を介して通信してもよい。特定の実施形態において、ネットワーク１００は、クラウド・コンピューティング環境内に、または１つ以上のクラウド・コンピューティング・サービスを使用して実装できる。様々な実施形態と整合して、クラウド・コンピューティング環境は、１つ以上のクラウド・コンピューティング・サービスを提供するネットワーク・ベースの分散型データ処理システムを含むことができる。特定の実施形態において、クラウド・コンピューティング環境は、１つ以上のデータ・センタ内に配置されネットワーク上でリソースを共有するように構成された、多数のコンピュータ、数百または数千のコンピュータを含むことができる。
【００２５】
特定の実施形態において、ホスト・デバイス１２２は、検索アプリケーション１３４および回答モジュール１３２を有する質問回答システム１３０（本願明細書においてＱＡシステムとも呼ばれる）を含むことができる。特定の実施形態において、検索アプリケーションは、従来のまたは他の検索エンジンにより実装されてもよく、複数のコンピュータ・システムにわたって分散されてもよい。検索アプリケーション１３４は、リモート・デバイス１０２、１１２にてユーザにより入力された質問に関係するコンテンツを求めて１つ以上のデータベースまたは他のコンピュータ・システムを検索するように構成できる。
【００２６】
特定の実施形態において、リモート・デバイス１０２、１１２は、ユーザが、検索結果を読み出すためにホスト・デバイス１２２に質問（例えば検索リクエストまたはその他クエリ）を提出できるようにする。例として、リモート・デバイス１０２、１１２は、クエリ・モジュール１２０（例えば、ウェブ・ブラウザまたはその他任意の適切なソフトウェア・モジュールの形態）を含み、グラフィカル・ユーザ（例えばＧＵＩなど）またはその他のインターフェース（例えばコマンドライン・プロンプト、メニュー画面など）を提示して、１つ以上のホスト・デバイス１２２に提出するユーザからのクエリを促し、さらに当該のクエリに関連してホスト・デバイス１２２から取得される回答／結果を表示してもよい。
【００２７】
様々な実施形態と整合して、ホスト・デバイス１２２およびリモート・デバイス１０２、１１２は、好適にはディスプレイまたはモニタを装備したコンピュータ・システムであってもよい。特定の実施形態において、コンピュータ・システムは、少なくとも１つのプロセッサ１０６、１１６、１２６、メモリ１０８、１１８、１２８、もしくは内部もしくは外部のネットワーク・インターフェースもしくは通信デバイス１０４、１１４、１２４（例えばモデム、ネットワーク・カードなど）、またはそれらのいずれかの組み合わせ、光学入力デバイス（例えばキーボード、マウス、またはその他入力デバイス）、ならびに任意の市販および特注のソフトウェア（例えばブラウザ・ソフトウェア、通信ソフトウェア、サーバ・ソフトウェア、自然言語処理ソフトウェア、検索エンジンもしくはウェブ・クローリングまたはその両方のソフトウェア、所定の基準に基づいてコンテンツをフィルタリングするフィルタ・モジュールなど）を含んでもよい。特定の実施形態において、コンピュータ・システムは、サーバ、デスクトップ、ラップトップ、およびハンドヘルド・デバイスを含んでもよい。さらに、回答モジュール１３２は、後述された本開示の実施形態の様々な機能（例えば、入力された質問を受信する、入力された質問の品質を評価する、品質値のセットを割り当てる、およびアイコンを生成する）を実行する１つ以上のモジュールまたはユニットを含んでもよく、任意の数量のソフトウェアもしくはハードウェアまたはその両方のモジュールまたはユニットの任意の組み合わせにより実装され得る。
【００２８】
図２は、本開示の実施形態と整合する、質問回答システム（本願明細書においてＱＡシステムとも呼ばれる）のための上位論理アーキテクチャ２００を示すシステム図である。図２の各部分は、ＱＡシステムとともに使用されるコンポーネントを対象とする。特定の実施形態において、質問分析コンポーネント２０４は、リモート・デバイス２０２から自然言語の質問を受信することができ、予期される回答の意味類型を最低限もたらすために質問を分析することができる。検索コンポーネント２０６は、質問分析コンポーネント２０４の出力からクエリを編成することができ、インターネット、または例えばデータベース、コーパス２０８などの１つ以上のナレッジ・リソースなど様々なリソースを調べて、質問に回答するのに関連性のある文書、節、ウェブ・ページ、データベース・タプルなどを読み出してもよい。例として、図２に示されているように、特定の実施形態において、検索コンポーネント２０６は、ホスト・デバイス２２５上の情報のコーパス２０８を調べることができる。次に、回答候補生成コンポーネント２１０は、検索結果から、質問に対する潜在的な回答（候補）を抽出することができ、これが次に、回答選択コンポーネント２１２によりスコアリングおよびランキングされることができ、回答選択コンポーネント２１２は、関連する信頼測定値を備える、ランキングされた回答の最終的なリストをもたらしてもよい。
【００２９】
上述されたＱＡシステムの例示的な上位論理アーキテクチャの様々なコンポーネントは、本開示の実施形態の様々な特徴を実装するために使用されてもよい。例として、質問分析コンポーネント２０４は、特定の実施形態において、関連性のある画像の提供が可能な自然言語の質問を処理するために使用できるであろう。さらに検索コンポーネント２０６は、特定の実施形態において、ＱＡシステムに入力された質問に対する回答に関係する画像のセットを求めて情報のコーパス２０８の検索を実行するために使用できる。候補生成コンポーネント２１０は、検索コンポーネント２０６の結果に基づいて候補画像のセットを識別するために使用できる。さらに、回答選択コンポーネント２１２は、特定の実施形態において、候補画像のセットのうち表示領域において提供するサブセットを判断して選択するために使用できる。特定の実施形態において、候補画像のサブセットの判断は、画像のセットの信頼値、および指定された表示仕様に基づくことができる。
【００３０】
図３は、本開示の様々な実施形態と整合する、入力された１つ以上の質問に対する回答を生成する質問回答システム（本願明細書ではＱＡシステムとも呼ばれる）を示すブロック図である。図３の各部分は、クエリ（例えば入力された質問）に対する回答を生成する質問回答システム３１２の例示的なシステム・アーキテクチャ３００を対象とする。特定の実施形態において、１人以上のユーザが、リモート・デバイス（図１のリモート・デバイス１０２、１１２など）を使用して情報のリクエストをＱＡシステム３１２に送信してもよい。ＱＡシステム３１２は、１つ以上のクライアント・アプリケーション３０８により送信されたリクエストに応答する方法および手法を実行することができる。クライアント・アプリケーション３０８は、ＱＡシステム３１２にネットワーク３１５を介して発信される事象を生成するように動作可能な１つ以上のエンティティを伴ってもよい。特定の実施形態において、ＱＡシステム３１２にて受信された事象は、ユーザから受信された入力された質問に対応してもよく、入力された質問は、自由形式および自然言語で表現されてもよい。
【００３１】
質問（本願明細書において同様にクエリと呼ばれる）は、データ、情報、または知識の検索語またはリクエストを形成する１つ以上の単語であってもよい。質問は、１つ以上のキーワードの形式で表現されてもよい。質問は、様々な選択基準および検索語を含んでもよい。質問は、キーワードのみでなく、複雑な言語的特徴からなってもよい。ただし、回答を探すキーワード・ベースの検索も可能である。特定の実施形態において、ユーザにより投げかけられる質問に、制限のない構文を使用することが可能にされる。制限のある構文の使用は、ユーザがそのニーズをよりよく述べるための様々な代替的な表現をもたらす。
【００３２】
様々な実施形態に整合して、クライアント・アプリケーション３０８は、検索アプリケーション３０２およびモバイル・クライアント３１０などの１つ以上のコンポーネントを含むことができる。クライアント・アプリケーション３０８は、様々なデバイス上で動作することができる。そのようなデバイスは、ラップトップ、モバイル電話、パーソナルまたはエンタープライズ・デジタル・アシスタント、および同様のものなどのモバイルおよびハンドヘルド・デバイス、パーソナル・コンピュータ、サーバ、またはＱＡシステム３１２により提供されるサービスおよび機能性にアクセスするその他コンピュータ・システムを含むが、これらに限定されない。例として、モバイル・クライアント３１０は、モバイルまたはその他ハンドヘルド・デバイス上にインストールされたアプリケーションであってもよい。特定の実施形態において、モバイル・クライアント３１０は、クエリ・リクエストをＱＡシステム３１２に発信してもよい。
【００３３】
様々な実施形態と整合して、検索アプリケーション３０２は、情報のリクエストをＱＡシステム３１２に発信することができる。特定の実施形態において、検索アプリケーション３０２は、ＱＡシステム３１２に対するクライアント・アプリケーションとすることができる。特定の実施形態において、検索アプリケーション３０２は、ＱＡシステム３１２に対して回答のリクエストを送信することができる。検索アプリケーション３０２は、パーソナル・コンピュータ、サーバ、またはその他コンピュータ・システム上にインストールされてもよい。特定の実施形態において、検索アプリケーション３０２は、検索グラフィカル・ユーザ・インターフェース（ＧＵＩ：ｇｒａｐｈｉｃａｌ  ｕｓｅｒ  ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）３０４およびセッション・マネージャ３０６を含むことができる。ユーザは、検索ＧＵＩ３０４において質問を入力してもよい。特定の実施形態において、検索ＧＵＩ３０４は、検索ボックスまたはその他ＧＵＩコンポーネントであってもよく、そのコンテンツは、ＱＡシステム３１２に提出される質問を表す。ユーザは、セッション・マネージャ３０６を介してＱＡシステム３１２に対し認証を行ってもよい。特定の実施形態において、セッション・マネージャ３０６は、ＱＡシステム３１２との複数セッションのインタラクションにわたって、ユーザ・アクティビティを追跡する。セッション・マネージャ３０６は、ユーザのセッションのライフサイクルの中でどのような質問が提出されるかを追跡してもよい。例として、セッション・マネージャ３０６は、セッション中にユーザにより投げかけられる一連の質問を保持してもよい。特定の実施形態において、ユーザ・セッションの全経過を通じて投げかけられる質問に応答してＱＡシステム３１２によりもたらされる回答も保持されてもよい。セッション・マネージャ３０６により管理されるセッションの情報は、コンピュータ・システムおよびデバイス間で共有されてもよい。
【００３４】
特定の実施形態において、クライアント・アプリケーション３０８およびＱＡシステム３１２は、例えばインターネット、イントラネット、またはその他パブリックもしくはプライベートのコンピュータ・ネットワークなどのネットワーク３１５を介して通信可能に結合できる。特定の実施形態において、ＱＡシステム３１２およびクライアント・アプリケーション３０８は、ハイパーテキスト転送プロトコル（ＨＴＴＰ：Ｈｙｐｅｒｔｅｘｔ  Ｔｒａｎｓｆｅｒ  Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）または表現状態転送（ＲＥＳＴ：Ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎａｌ  Ｓｔａｔｅ  Ｔｒａｎｓｆｅｒ）コールを使用することにより通信してもよい。特定の実施形態において、ＱＡシステム３１２は、サーバ・ノード上に存在してもよい。クライアント・アプリケーション３０８は、ＱＡシステム３１２とのサーバ−クライアント通信を確立してもよく、またはその反対でもよい。特定の実施形態において、ネットワーク３１５は、クラウド・コンピューティング環境内に、または１つ以上のクラウド・コンピューティング・サービスを使用して実装できる。様々な実施形態と整合して、クラウド・コンピューティング環境は、１つ以上のクラウド・コンピューティング・サービスを提供するネットワーク・ベースの分散型データ処理システムを含むことができる。
【００３５】
様々な実施形態と整合して、ＱＡシステム３１２は、例えばユーザにより投げかけられた質問など、クライアント・アプリケーション３０８により送信された情報のリクエストに応答してもよい。ＱＡシステム３１２は、受信された質問に対する回答を生成することができる。特定の実施形態において、ＱＡシステム３１２は、質問アナライザ３１４、データ・ソース３２４、および回答生成器３２８を含んでもよい。質問アナライザ３１４は、受信された質問を分析するコンピュータ・モジュールとすることができる。特定の実施形態において、質問アナライザ３１４は、構文的および意味的に質問を分析する様々な方法および手法を実行することができる。特定の実施形態において、質問アナライザ３１４は、受信された質問を構文解析することができる。質問アナライザ３１４は、受信された質問の分析を実行する様々なモジュールを含んでもよい。例として、質問アナライザ３１４のコンピュータ・モジュールは、トークナイザ３１６、品詞（ＰＯＳ：ｐａｒｔ−ｏｆ−ｓｐｅｅｃｈ）タガー３１８、意味関係識別３２０、および構文関係識別３２２を含んでもよいが、これらに限定されない。
【００３６】
様々な実施形態と整合して、トークナイザ３１６は、字句解析を実行するコンピュータ・モジュールであってもよい。トークナイザ３１６は、文字のシーケンスをトークンのシーケンスに変換することができる。トークンとは、ユーザによりタイプされて意味のあるシンボルとしてカテゴライズされる文字ストリングであってもよい。さらに、特定の実施形態において、トークナイザ３１６は、入力された質問における単語の境界を識別して、質問または任意のテキストを、単語、複数単語のトークン、数字、および句読点など、そのコンポーネント部分に分解することができる。特定の実施形態において、トークナイザ３１６は、文字ストリングを受信して、ストリングの中の語彙素を識別して、それらをトークンにカテゴライズすることができる。
【００３７】
様々な実施形態と整合して、ＰＯＳ（品詞）タガー３１８は、特定の品詞に対応するようにテキスト中の単語にマークを付けるコンピュータ・モジュールとすることができる。ＰＯＳタガー３１８は、自然言語の質問またはその他テキストを読み、各単語またはその他トークンに品詞を割り当てることができる。ＰＯＳタガー３１８は、単語の定義および単語のコンテキストに基づいて単語の対応する品詞を判断することができる。単語のコンテキストは、句、文章、質問、または段落の中の隣接し関連する単語とのその関係に基づいてもよい。特定の実施形態において、単語のコンテキストは、以前に投げかけられた１つ以上の質問に依存してもよい。単語に付与されてもよい品詞の例は、名詞、動詞、形容詞、副詞、および同様のものを含むが、これらに限定されない。ＰＯＳタガー３１８が割り当ててもよい他の品詞カテゴリの例は、比較級または最上級の副詞、ｗｈ副詞、接続詞、決定詞、否定的小辞、所有標識、前置詞、ｗｈ代名詞、および同様のものを含むが、これらに限定されない。特定の実施形態において、ＰＯＳタガー３１６は、品詞カテゴリを用いて質問のトークンにタグ付けまたはその他アノテーションすることができる。特定の実施形態において、ＰＯＳタガー３１６は、ＱＡシステム３１２により構文解析される質問のトークンまたは単語にタグ付けすることができる。
【００３８】
様々な実施形態と整合して、意味関係識別３２０は、ユーザにより投げかけられた質問の中の認識されたエンティティの意味関係を識別することができるコンピュータ・モジュールであってもよい。特定の実施形態において、意味関係識別３２０は、エンティティ間の機能的な依存、メンバに関連する次元、およびその他意味関係を判断してもよい。
【００３９】
様々な実施形態と整合して、構文関係識別３２２は、ユーザによりＱＡシステム３１２に投げかけられたトークンからなる質問の中の構文関係を識別することができるコンピュータ・モジュールであってもよい。構文関係識別３２２は、例として、どの単語のグループが「句」として関連するか、およびどの単語が動詞の主語もしくは目的語であるかなど、文章の文法構造を判断することができる。特定の実施形態において、構文関係識別３２２は、形式文法に従うことができる。
【００４０】
特定の実施形態において、質問アナライザ３１４は、受信されたクエリを構文解析してクエリの対応するデータ構造を生成するコンピュータ・モジュールであってもよい。例として、ＱＡシステム３１２にて質問を受信するのに応答して、質問アナライザ３１４は、構文解析された質問をデータ構造として出力することができる。特定の実施形態において、構文解析された質問は、構文解析木またはその他グラフ構造の形式で表されてもよい。構文解析された質問を生成するために、質問アナライザ１３０は、コンピュータ・モジュール１３２〜１３４をトリガしてもよい。質問アナライザ１３０は、コンピュータ・モジュール３１６〜３２２により提供される機能性を個々に、または組み合わせて使用することができる。さらに、特定の実施形態において、質問アナライザ１３０は、質問構文解析プロセスの一部である専用タスクのための外部コンピュータ・システムを使用してもよい。
【００４１】
様々な実施形態と整合して、質問アナライザ３１４の出力は、ユーザにより投げかけられた質問に回答するための情報を読み出すために１つ以上のデータ・ソース３２４の検索を実行するため、ＱＡシステム３１２により使用できる。特定の実施形態において、データ・ソース３２４は、データ・ウェアハウス、情報コーパス、データ・モデル、および文書リポジトリを含んでもよい。特定の実施形態において、データ・ソース３２４は、情報コーパス３２６とすることができる。情報コーパス３２６は、データの格納および読み出しを可能にすることができる。特定の実施形態において、情報コーパス３２６は、標準化され、一貫し、クリーンで、統合された形態のデータを収容するストレージ・メカニズムであってもよい。データは、様々な運用システムから調達され得る。情報コーパス３２６内に格納されたデータは、レポートおよび解析の要件に特に対処する形で構造化されてもよい。一実施形態において、情報コーパスは、リレーショナル・データベースであってもよい（例えばオントロジーに従う）。一部の例示の実施形態において、データ・ソース３２４は、１つ以上の文書リポジトリを含んでもよい。
【００４２】
特定の実施形態において、回答生成器３２８は、投げかけられた質問に対する回答を生成するコンピュータ・モジュールであってもよい。回答生成器３２８により生成される回答の例は、自然言語文、レポート、チャート、またはその他解析的表現、生データ、ウェブ・ページ、および同様のものの形式の回答を含んでもよいが、これらに限定はされない。
【００４３】
様々な実施形態と整合して、回答生成器３２８は、クエリ・プロセッサ３３０、視覚化プロセッサ３３２、およびフィードバック・ハンドラ３３４を含んでもよい。構文解析された質問に合致するデータ・ソース３２４内の情報が特定されると、パターンに関連するテクニカル・クエリをクエリ・プロセッサ３３０により実行できる。クエリ・プロセッサ３３０により実行されるテクニカル・クエリにより読み出されたデータに基づいて、視覚化プロセッサ３３２は、読み出されたデータの視覚化をレンダリングすることができ、視覚化は回答を表す。特定の実施形態において、仮想化プロセッサ３３２は、画像、チャート、テーブル、ダッシュボード、地図、および同様のものを含むがこれらに限定されない回答を表す様々な解析をレンダリングしてもよい。特定の実施形態において、視覚化プロセッサ３３２は、理解可能な形式でユーザに回答を提示することができる。
【００４４】
特定の実施形態において、フィードバック・ハンドラ３３４は、回答生成器３２８により生成された回答に対するユーザからのフィードバックを処理するコンピュータ・モジュールとすることができる。特定の実施形態において、ユーザは、受信された回答の関連性を評価するためにＱＡシステム３１２と対話を行ってもよい。回答生成器３２８は、ユーザにより提出された質問に対応する回答のリストをもたらしてもよい。ユーザは、各回答を、その質問への関連性に従ってランキングしてもよい。特定の実施形態において、生成された回答に対するユーザのフィードバックは、将来の質問回答セッションのために使用されてもよい。
【００４５】
上述した例示的な質問回答システムの様々なコンポーネントは、本開示の様々な実施形態を実装するために使用されてもよい。例として、クエリ属性のセットを有する入力された質問を受信するためにクライアント・アプリケーション３０８を使用できるであろう。質問アナライザ３１４は、特定の実施形態において、クエリ属性のセットとアセスメント基準のセットとを比較することにより入力された質問の品質を評価するために使用できるであろう。さらに、質問回答システム３１２は、特定の実施形態において、入力された質問への回答を提供し得るデータを求めて情報コーパス３２６の検索を実行するために使用できるであろう。回答生成器３２８は、品質値のセットを品質属性のセットに割り当てるために使用でき、さらに、割り当てられた品質値のセットおよびクエリ属性のセットを使用して、入力された質問の品質の視覚表現を示すアイコンを生成することができる。さらに、視覚化プロセッサ３３２は、特定の実施形態において、アイコン（例えばデジタル顔アイコン）を指定された表示領域内にレンダリングするために使用できる。
【００４６】
図４は、ＩＭＴＭ手法を使用したエンティティ・モデルの確立の方法４００を示すフローチャートである。各部分は、半教師あり、且つ高移植性であってもよい。特徴は、閾値依存性未満（例えば限られた依存）の共参照関係の手動アノテーションに依存性を有するかもしれない。同様に、閾値未満のナレッジが必要かもしれない（例えば限られたナレッジが必要とされる）。各要素は、クラウド・コンピューティング環境に統合されてもよい。臨床的記述の中で構築される共参照チェーンは、臨床的判断の強固なサポート・システムの構築を促進し得る。よって、コホート識別、患者リスク分析、および様々な予想または予測に対するプラスの影響が結果として生じてもよい。方法４００は、ブロック４０１にて開始してもよい。
【００４７】
ブロック４２０にて、事象データのセットが検出されてもよい。事象データのセットは、事象のセットに対応してもよい。概して、検出することは、感知すること、発見すること、認識すること、決定すること、またはその他事象データのセットを識別することを含むことができる。事象のセットは、状態、条件、存在状態、状況、または同様のものを含むことができる。例として、医療のコンテキストにおいて、事象のセットは、病気、病、妊娠、嘔吐、吐き気、胃腸症状、寛解期の癌、骨折、腫瘍成長、または同様のものを含むことができる。事象データのセットは、事象を表す識別子を含んでもよい。例として、ｐｒｅｇｎａｎｔ（妊娠）という単語は、妊娠している或る人を示し得る。同じく、「ｅｘｐｅｃｔｉｎｇ（出産を控えている）」という単語も、その人が妊娠していることを示し得る。１０２度の体温などのデータは、個人がインフルエンザにかかっていることを示し得る。したがって、事象データのセットは、構造化されたフォーマットであっても、または構造化されていないフォーマットであってもよい。よって、事象データのセットは、臨床的記述の中で検出されてもよく、自然言語コンピュータ・テキスト、手書きテキスト、リレーショナル・データベース、またはそれと整合する他の様々なフォーマットで発見され得る。
【００４８】
ブロック４４０にて、事象のセットに対応する事象データのセットが分析されてもよい。分析は、ＩＭＴＭ手法を使用して実行されてもよい。例えば、分析することは、抽出すること（例えば派生物を作り出すこと）、調査すること（例えば検査を実行すること）、精査すること（例えばサンプルを見直すこと）、評価すること（例えば査定を生成すること）、詳細に分析すること（例えば属性を精細に調べること）、決定すること（例えば観察／結論／回答を確認すること）、構文解析すること（例えば構成を解読すること）、クエリを行うこと（例えば質問をすること）、検索すること（例えば理由／根拠／動機を探求すること）、比較すること（例えばアセスメントを関連付けること）、分類すること（例えば名称を割り当てること）、またはカテゴライズすること（例えば特徴別に整理すること）を含むことができる。データ分析は、有用な情報を発見し、結果を提案し、または判断をサポートするためにデータを検査、クリーニング、変換、またはモデリングするプロセスを含んでもよい。データ分析は、データ・セットから情報／パターンを抽出して、それをさらなる使用のために理解可能な構造（例えば提供／供給可能なデータ・レポート）に変換／転換することができる。例として、ＩＭＴＭ手法は、複数のメンション間の１つ以上の同一指示語関係を決定してもよい。例示のため、２つのメンション間の類似度測定は、２つのメンションが同一指示語である見込みを評価してもよい。類似度スコアは、所与のメンションの先行詞があるかどうかを判断するために使用されてもよい。
【００４９】
ブロック４６０にて、事象のセットに対するエンティティ・モデルのセットが判断されてもよい。判断は、ＩＭＴＭ手法を使用して事象データのセットを分析することに基づいて実行されてもよい。概して、判断することは、編成すること、決定すること、算出すること、計算すること、識別すること、またはその他エンティティ・モデルのセットを確認することを含むことができる。例として、テキスト「患者は吐き気、嘔吐を含む胃腸症状を示している。彼女は症状を１０日間有している。実際は当該の問題を妊娠早期から有しているが、１０日前からが最もひどい。」に関して、「患者、胃腸症状、吐き気、嘔吐、彼女、症状、当該の問題、妊娠早期」など、様々なメンションが抽出されてもよい。したがって、「患者、胃腸症状、吐き気、嘔吐、妊娠早期」など、１つ以上のエンティティが導出されてもよい。よって、短いテキストの中で５つのエンティティが発見され、５つのエンティティ・モデルを構成すると考えられてもよい。本願明細書に記載された実施形態と整合する他の可能性が考慮されている。
【００５０】
実施形態において、ブロック４６１にて、エンティティ・モデルのセットは、エンティティ・チェーンのセットを含むように構成されてもよい。エンティティ・モデルのセットのうちのサブセットは、エンティティ・チェーンのセットのうちのサブセットを含むように構成されてもよい。臨床的記述の中に、患者のメンションの長いチェーンを備えた単一のメンションがかなりの数あり得る。メンションは、自然言語処理などの機械学習手法を使用して類似度に基づきチェーンされてもよい。様々な関連項目が、エンティティ・チェーンにおいて共にマッピングまたはリンクされてもよい。メンションは、コンテキストの中で類似の／同じ意味を有する場合にそのようにリンクされてもよい（例えば、「彼女は出産を控えている」および「彼女は妊娠している」、「少し体の具合がよくない」および「順調でないが深刻ではないようだ」）。実施形態において、ブロック４６２にて、エンティティ・モデルのセットは、同一のエンティティ・チェーンのセットを含むように構成されてもよい。エンティティ・モデルのセットのうちのサブセットは、同一のエンティティ・チェーンのセットのうちのサブセットを含むように構成されてもよい。同一のエンティティ・チェーンは同じ意味を有してもよく（例えば「通常を３度上回る熱がある」および「１０１．６度の熱がある」）、または言葉遣いが同一であってもよく（例えば「ｎａｕｓｅａ（吐き気）」および「Ｎａｕｓｅａ（吐き気）」）、または同様であってもよい。異なるエンティティ・チェーンも可能である。実施形態において、ブロック４６３にて、エンティティ・モデルのセットは、少なくとも１つの共参照解決を示すように構成されてもよい。共参照解決は、テキスト中の同じ項目／エンティティを参照する表現を含むことができる。本願明細書に記載された実施形態と整合する他の可能性が考慮されている。
【００５１】
ブロック４８０にて、事象のセットに対するエンティティ・モデルのセットのうちのサブセットが確立されてもよい。概して、確立することは、作り出すこと、インスタンス化すること、編成すること、構築すること、形成すること、組み立てること、構造化すること、もたらすこと、またはその他生成することを含むことができる。確立は、事象のセットに対するエンティティ・モデルのセットに基づいて実行されてもよい。実施形態において、事象のセットに対するすべてのエンティティ・モデルが確立されてもよい。特定の実施形態において、事象のセットに対する全部に満たないエンティティ・モデルが確立されてもよい。様々な実施形態において、エンティティ・モデルのセットのうちのサブセットは、単一のエンティティ・モデル（例えば１つのチェーンがもたらされる）を含むように構成されてもよい。したがって、選択は、何が「最良の」チェーンと考えられ得るかの加重値に基づき発生してもよい。本願明細書に記載された実施形態と整合する他の可能性が考慮されている。
【００５２】
方法４００は、ブロック４９９にて終わる。方法４００の実施形態は、エンティティ・モデルの確立に関するパフォーマンスまたは効率性の利益を提供し得る。実施形態は、異なる関連検出タスクに関して、相対的により一般的なフレームワークを含み得る。各要素は、時間関係の解決、および長期間にわたるデータに対する時系列のチェーンの構築を含んでもよい。固有表現検出およびそれらの中の関連発見が促進されてもよい。意味ネットワークが改善され得る。相対的により正確なナレッジ・グラフを形成できる。特徴は、医療情報学における薬物間相互作用研究に適応できる。実施形態において、薬物−疾病関係の発見を行うことができる。遺伝子パターンの発見フレームワークを確立し組み立てることができる。実施形態は、帯域幅、ディスク、処理、またはメモリなどのリソースを節約し得る。
【００５３】
図５は、ＩＭＴＭ手法を使用したエンティティ・モデルの確立の方法５００を示すフローチャートである。方法５００の各部分は、方法４００／６００／７００の各部分と似ていても、または同じであってもよく、各部分が交換可能なように利用されてもよい。方法５００は、ブロック５０１にて開始してもよい。ブロック５２０にて、事象データのセットが検出されてもよい。事象データのセットは、事象のセットに対応してもよい。
【００５４】
実施形態において、ブロック５２１にて、事象のセットに対応する事象データのセットが取り込まれてもよい。概して、取り込むことは、検出すること、分析すること、感知すること、受信すること、収集すること、蓄積すること、変換すること、インポートすること、またはその他、事象のセットに対応する事象データのセットを捕捉することを含むことができる。取り込みは、ＩＭＴＭ手法を使用して実行されてもよい。事象データのセットのメンション要素の特定のグループが処理されてもよい。処理は、ＩＭＴＭ手法を使用して実行されてもよい。メンション要素の特定のグループの個々のメンション要素は、個別の１つ以上のエンティティ要素と相関関係にあってもよい。したがって、ＩＭＴＭ手法は、特定数のメンションを所与として不特定数のエンティティを取り扱う（例えば、或る文書を所与として、いくつの共参照メンションが存在するかのカウントなしに文書を処理する）。ＩＭＴＭ手法は、ギブス・サンプリングに支援されて、閾値許容範囲（例えば、１０％または５％などのパーセンテージ）または同様のもの以内の、実際のもの（例えば現実の臨床的記述のもの）に近いエンティティを生成することができる。本願明細書に記載された実施形態と整合する他の可能性が考慮されている。
【００５５】
ブロック５４０にて、事象のセットに対応する事象データのセットが分析されてもよい。分析は、ＩＭＴＭ手法を使用して実行されてもよい。実施形態において、ブロック５４２にて、事象のセットに対応する事象データのセットがクラスタリングされてもよい。概して、クラスタリングすることは、グループ化すること、整合させること、組み合わせること、配列すること、構成すること、またはその他順序付けることを含むことができる。クラスタリングは、ＩＭＴＭ手法を使用した事象データのセットの分析に基づいて、且つ類似度メトリック（例えば類似の程度、同質スコア、データの属性、例えば構文、意味などに基づく）を使用して、実行されてもよい。様々なクラスタリング手法が使用されてもよい。クラスタリング手法は、事象データのセットに対する統計データ分析を実行する方法またはアルゴリズムを含んでもよい。例として、クラスタリング手法は、結合性モデル（例えば階層的クラスタリング）、セントロイド・モデル（例えばｋ−ｍｅａｎｓクラスタリング）、分布モデル（例えば多変量正規分布）、密度モデル（例えば密度に基づいた空間クラスタリング、順序付けされた点の識別）、部分空間モデル（例えば共クラスタリング、バイクラスタリング）、および同様のものを含んでもよい。本願明細書に記載された実施形態と整合する他の可能性が考慮されている。
【００５６】
実施形態において、ブロック５４３にてＩＭＴＭパラメータのセットが導出されてもよい。概して、導出することは、編成すること、抽出すること、算出すること、生成すること、またはその他識別することを含むことができる。導出は、ＩＭＴＭ手法による利用のために実行されてもよい。導出は、事象データのセットに対してギブス・サンプリング手法を使用して実行されてもよい。ギブス・サンプリングは、（例えば高次元モデルにおける）近似的推論のための単純なアルゴリズムを生じ得るマルコフ連鎖モンテカルロ・シミュレーションである。したがって、（例えばエンティティおよびメンションに関係する）パラメータおよびパラメータ値が確認されてもよい。パラメータは、エンティティ・モデルのセットなどの１つ以上のモデルを定義するために使用されてもよい属性、特性、または設定を含むことができる。本願明細書に記載された実施形態と整合する他の可能性が考慮されている。
【００５７】
ブロック５６０にて、事象のセットに対するエンティティ・モデルのセットが判断されてもよい。判断は、ＩＭＴＭ手法を使用して事象データのセットを分析することに基づいて実行されてもよい。ブロック５８０にて、事象のセットに対するエンティティ・モデルのセットのうちのサブセットが確立されてもよい。確立は、事象のセットに対するエンティティ・モデルのセットに基づいて実行されてもよい。方法５００は、ブロック５９９にて終わる。方法５００の実施形態は、エンティティ・モデルの確立に関するパフォーマンスまたは効率性の利益を提供し得る。実施形態は、帯域幅、ディスク、処理、またはメモリなどのリソースを節約し得る。
【００５８】
図６は、ＩＭＴＭ手法を使用したエンティティ・モデルの確立の方法６００を示すフローチャートである。方法６００の各部分は、方法４００／５００／７００の各部分と似ていても、または同じであってもよく、各部分が交換可能なように利用されてもよい。方法６００は、ブロック６０１にて開始してもよい。ブロック６２０にて、事象データのセットが検出されてもよい。事象データのセットは、事象のセットに対応してもよい。ブロック６４０にて、事象のセットに対応する事象データのセットが分析されてもよい。分析は、ＩＭＴＭ手法を使用して実行されてもよい。ブロック６６０にて、事象のセットに対するエンティティ・モデルのセットが判断されてもよい。判断は、ＩＭＴＭ手法を使用して事象データのセットを分析することに基づいて実行されてもよい。
【００５９】
実施形態において、ブロック６６４にて、事象のセットに対するエンティティ・モデルのセットが分析されてもよい。分析は、ニューラル・エンティティ・ペア・リファイニング（ＮＥＰＲ）手法を使用して実行されてもよい。ＮＥＰＲ手法は、ＩＭＴＭ手法により生成されたエンティティ・ペアをリファインするために利用されてもよい。事象のセットに対するエンティティ・モデルのセットのうちのサブセットが判断されてもよい。判断は、ＮＥＰＲ手法を使用してエンティティ・モデルのセットを分析することに基づいて実行されてもよい。ＮＥＰＲ手法は、特徴抽出を含んでもよい（例えば、電子診療記録の臨床上のフリー・テキストからの情報の抽出のために自然言語処理を使用する）。よって、ブロック６６５にて特徴のセットが抽出されてもよい。特徴のセットは、エンティティ・モデルのセットにより示されること、および事象データのセットから導出されることの両方があり得る。抽出は、自然言語処理手法を使用して実行されてもよい。特徴の様々な組み合わせが考慮され得る。組み合わせは、ＮＥＰＲ手法が正確さ、厳密さ、または同様のものの閾値レベルを達成するために、リファインまたはプールされてもよい。本願明細書に記載された実施形態と整合する他の可能性が考慮されている。
【００６０】
実施形態において、ブロック６６７にて、特徴のセットが、コンテキスト要素のセットを含むように構成されてもよい。コンテキスト要素は、意味または構文特徴／コンポーネントを含むことができる。周囲にある句の句読点は、様々な特定の単語の意味を示し得る。受動態の文章の段落の中の単一の能動態の文章は、重要性の相対的なレベルを示すかもしれない。絵文字およびその配置は、事象データのセットの１つ以上のコンポーネントを示すことができる。概して、各特徴が、個々の特徴のコンテキストに基づいて分析されてもよい。本願明細書に記載された実施形態と整合する他の可能性が考慮されている。
【００６１】
実施形態において、ブロック６６８にて、特徴のセットの組み合わせのセットが分析されてもよい。畳み込み係数のセットが算出されてもよい。概して、算出することは、編成すること、計算すること、確認すること、測定すること、推定すること、またはその他畳み込み係数のセットを判断することを含むことができる。算出は、特徴のセットの組み合わせのセットに対して実行されてもよい。概して、畳み込みは、第３の関数をもたらす、２つの関数に対する数学演算である。第３の関数は、元の関数のうちの１つの変更されたバージョンとして提示されてもよく、元の関数のうちの１つが平行移動される量に応じて２つの関数のポイントワイズ乗算の積分を与える。よって、畳み込み係数は、そのような第３の関数の性質に影響を及ぼす属性、特性、またはパラメータであってもよい。畳み込みは、相互相関または自己相関とは異なってもよい。本願明細書に記載された実施形態と整合する他の可能性が考慮されている。
【００６２】
実施形態において、ブロック６６９にて、事象のセットに対するエンティティ・モデルのセットのうちのサブセットが決定されてもよい。概して、決定することは、展開すること、編成すること、確認すること、算出すること、計算すること、識別すること、選択すること、またはその他判断することを含むことができる。決定することは、畳み込み係数のセットに基づいて実行されてもよい。例えば、様々なエンティティ・モデル候補が、エンティティ・モデルのセットの一部のみ（例えば単一のエンティティ・モデル）を決定／選択するためにフィルタリングされてもよい。そのようなフィルタリング／縮小は、畳み込み係数のセットに基づき発生してもよい。本願明細書に記載された実施形態と整合する他の可能性が考慮されている。
【００６３】
ブロック６８０にて、事象のセットに対するエンティティ・モデルのセットのうちのサブセットが確立されてもよい。確立は、事象のセットに対するエンティティ・モデルのセットに基づいて実行されてもよい。方法６００は、ブロック６９９にて終わる。方法６００の実施形態は、エンティティ・モデルの確立に関するパフォーマンスまたは効率性の利益を提供し得る。実施形態は、帯域幅、ディスク、処理、またはメモリなどのリソースを節約し得る。
【００６４】
図７は、ＩＭＴＭ手法を使用したエンティティ・モデルの確立の方法７００を示すフローチャートである。方法７００の各部分は、方法４００／５００／６００の各部分と似ていても、または同じであってもよく、各部分が交換可能なように利用されてもよい。方法７００は、ブロック７０１にて開始してもよい。
【００６５】
実施形態において、検出、分析、判断、確立、および本願明細書に記載されたその他ステップは、それぞれブロック７０４にて、動的な形で実行されてもよい。本願明細書に記載されるステップは、エンティティ・モデルの確立を簡素化するために動的な形で実行されてもよい。例えば、本願明細書に記載された検出、分析、判断、確立、およびその他ステップは、リアルタイムで、持続的に、またはオンザフライで発生してもよい。例として、エンティティ・モデルの確立を簡素化（例えば促進、推進、拡張）するために、本願明細書に記載された１つ以上のステップがオンザフライで実行されてもよい（例えば、ＩＭＴＭ手法およびＮＥＰＲ手法をリアルタイムで実行する）。本願明細書に記載されたステップを動的な形で実行する他の方法も可能であり、考慮されている。
【００６６】
実施形態において、検出、分析、判断、確立、および本願明細書に記載されたその他ステップは、それぞれブロック７０６にて、自動化された形で実行されてもよい。本願明細書に記載されたステップは、ユーザの介入なしに自動化された形で実行されてもよい。実施形態において、検出、分析、判断、確立、および本願明細書に記載されたその他ステップは、ローカル・コンピューティング・デバイス（例えばネットワーク・ノード、マルチノード・サーバ）の永続ストレージ・デバイスにおいて維持される内部のエンティティ・モデルの確立モジュールにより実行されてもよい。実施形態において、検出、分析、判断、確立、および本願明細書に記載されたその他ステップは、リモート・コンピューティング・デバイスまたはサーバ（例えばサブスクリプション、利用ベース、またはその他サービス・モデルを介してアクセス可能なサーバ）によりホストされる外部のエンティティ・モデルの確立モジュールにより実行されてもよい。このように、エンティティ・モデルの確立の各部分は、手動のアクションなしに、自動化されたコンピューティング機械を使用して実行されてもよい。よって、本願明細書に記載のステップは、ユーザの介入または手動のアクションなしに自動化された形で実行され得る（例えば、自動化されたコンピュータ機械を使用して、人手による刺激なしに、完全に機械駆動される）。本願明細書に記載されたステップを自動化された形で実行する他の方法も可能であり、考慮されている。
【００６７】
ブロック７２０にて、事象データのセットが検出されてもよい。事象データのセットは、事象のセットに対応してもよい。実施形態において、ブロック７２４にて、構造化されたデータおよび構造化されていないデータの両方を事象データのセットが含むことが検出されてもよい。構造化されたデータは、リレーショナル・データベースへの組み入れがシームレスであり簡単なクエリ、検索エンジン・アルゴリズム、またはその他検索オプションにより容易に検索できるような形態の、相当な程度の秩序を持った情報を含むことができる。よって、構造化されたデータは、データ・マイニング・ツールにより容易に順序付けおよび処理可能な、タイトルの付いた列および行に表示される情報（例えばテキスト・ファイル）を含むことができる（例えばデータベースのフィールドに格納されたデータ）。構造化されていないデータは、（容易に）識別可能／認識可能な内部構造がない情報を含むことができる。よって、構造化されていないデータは、従来の行−列のデータベースに存在しない情報を指してもよい（例えば、書籍、雑誌、文書、メタデータ、カルテ、オーディオ、ビデオ、アナログ・データ、画像、ファイル、および電子メール・メッセージの本文、ウェブ・ページ、またはワード・プロセッサ文書などの構造化されていないテキスト）。よって、構造化されていないデータは、予め定義されたデータ・モデルを有しない、または予め定義された形で整理されていない情報を含んでもよい。分析パラメータ（例えばＩＭＴＭ／ＮＥＰＲ手法のための制約）のセットとして利用される特徴のセットが抽出されてもよい。抽出は、事象データのセットに対して自然言語処理手法を使用して実行されてもよい。自然言語処理手法は、自然言語コンテンツから意味を導出するように構成されたコンピュータ・ベースの１つ以上のアルゴリズムを含むことができる。例として、自然言語処理手法は、品詞タグ付け、構文解析、関係抽出、センチメント分析、情報読み出し、情報抽出、形態素分割、または同様のもののために構成されたアルゴリズムを含むことができる。本願明細書に記載された実施形態と整合する他の可能性が考慮されている。
【００６８】
ブロック７４０にて、事象のセットに対応する事象データのセットが分析されてもよい。分析は、ＩＭＴＭ手法を使用して実行されてもよい。実施形態において、ブロック７４１にて、事象のセットが、医療事象のセットを含むように構成されてもよい。電子カルテ・データのセットが構築されてもよい。医療事象のセットに対するエンティティ・モデルのセットのうちのサブセットに基づいて、電子カルテ・データのセットが構築されてもよい。実施形態において、ブロック７４２にて、事象のセットが、画像事象のセットを含むように構成されてもよい。画像データのセットが処理されてもよい。処理は、画像事象のセットに対するエンティティ・モデルのセットのうちのサブセットに基づいて実行されてもよい。
【００６９】
ブロック７６０にて、事象のセットに対するエンティティ・モデルのセットが判断されてもよい。判断は、ＩＭＴＭ手法を使用して事象データのセットを分析することに基づいて実行されてもよい。様々な実施形態において、ブロック７６９にて、事象のセットに対するエンティティ・モデルのセットが判断されてもよい。判断は、手動の共参照アノテーションとは独立して（例えばそのようなアノテーションなしで）実行されてもよい。事象のセットに対するエンティティ・モデルのセットのうちのサブセットが確立されてもよい。確立は、手動の共参照アノテーションとは独立して事象のセットに対するエンティティ・モデルのセットを判断することに応答して実行されてもよい。
【００７０】
ブロック７８０にて、事象のセットに対するエンティティ・モデルのセットのうちのサブセットが確立されてもよい。確立は、事象のセットに対するエンティティ・モデルのセットに基づいて実行されてもよい。方法７００は、ブロック７９９にて終わる。方法７００の実施形態は、エンティティ・モデルの確立に関するパフォーマンスまたは効率性の利益を提供し得る。実施形態は、帯域幅、ディスク、処理、またはメモリなどのリソースを節約し得る。
【００７１】
図８は、実施形態による、ＩＭＴＭ手法を使用したエンティティ・モデルの確立の例８００を示す。例８００は、例示のシステム・パイプラインを示す。生の臨床的記述およびナレッジ・リソースは、例示のシステム・パイプラインまたは同様のものを使用して、簡素化された形で処理されてもよい。メンションは、構造化された記述および構造化されていない記述の両方から読み出され、認識されることが可能である。特徴は、言語処理システムを用いて抽出されてもよく、制約として利用されてもよい。ギブス・サンプリングが、ＩＭＴＭを用いたＮＥＲおよびＥＲＤのループにおけるパラメータ推定および推論のために使用されてもよい。畳み込みニューラル・ネットワークは、システムのパフォーマンスを改善するために、ＩＭＴＭにより生成される各エンティティ・ペアをリファインするよう構築できる。同一のメンションが、１つのチェーンにクラスタリングされて、最終的なエンティティ・チェーン・リポジトリへと出力されてもよい。本願明細書に明示的および黙示的両方で記載された実施形態と整合する、他の様々な可能性が考慮されている。
【００７２】
図９は、実施形態による、ＩＭＴＭ手法を使用したエンティティ・モデルの確立の例９００を示す。例９００は、ＮＥＲおよびＥＲＤのためのＩＭＴＭ手法の説明図である。ＩＭＴＭ手法は、特定数のメンションを所与として、不特定数のエンティティを取り扱うことができる。よって、モデルは、有限モデルではなく無限モデルと考えられてもよい。具体的には、所与の文書において、ＩＭＴＭ手法は、いくつの共参照メンションが含まれるかを事前に知ることなしに実行できる。例として、ギブス・サンプリングとともに使用されると、ＩＭＴＭ手法は、実際のものに近いエンティティを生成することができる。本願明細書に明示的および黙示的両方で記載された実施形態と整合する、他の様々な可能性が考慮されている。
【００７３】
図１０は、実施形態による、ＩＭＴＭ手法を使用したエンティティ・モデルの確立の例１０００を示す。例１０００は、特徴抽出（例えば自然言語処理を用いる）を使用することにより開始する。特徴を抽出した後、様々な組み合わせおよび順列が混合特徴埋め込み層において混合されてもよい。畳み込み層は、データをフィルタリングまたは合成してもよい。次に、データが、局所的結合性、深度、パラメータ共有などの要素に関して分析されてもよい。したがって、項目は、プーリングを介してペアへとソートされてもよく、予測が提供されてもよい。本願明細書に明示的および黙示的両方で記載された実施形態と整合する、他の様々な可能性が考慮されている。
【００７４】
図１１は、実施形態による、ＩＭＴＭ手法を使用したエンティティ・モデルの確立の例１１００を示す。ＮＥＰＲは、ＮＥＲおよびＥＲＤの展開に応答してＮＥＲおよびＥＲＤをさらにリファインしてもよい。ＮＥＰＲは、様々な考慮事項を使用してデータの様々なコンテキストを明らかにすることができる。例として、ＩＭＴＭからのメンション特徴は、「この頭痛」がｅ２であると示すことができる。よって、ＮＥＰＲからのコンテキスト特徴は、ｅ２とｅ５との間の近さに基づいて、それをｅ５に訂正することができる。本願明細書に明示的および黙示的両方で記載された実施形態と整合する、他の様々な可能性が考慮されている。
【００７５】
全体で、本開示の実施形態は、ニューラル・ネットワークとともにＩＭＴＭ手法を使用するフリー・テキストにおけるＮＥＲおよびＥＲＤに関する。ＩＭＴＭ手法は、医療事象の中のエンティティ・チェーンを構築することができ、ＮＥＰＲ手法がパフォーマンスを改善する。実施形態において、エンティティ・チェーンは、同一のエンティティ・チェーンを含んでもよい。特徴は、各文書内のエンティティ・データの不確実性を考慮してもよい。新たなエンティティを生成することにおけるＩＭＴＭ手法のダイナミシティは、エンティティ数の事前推定の必要性に対してプラスの影響を有するかもしれない。実施形態において、ＮＥＲおよびＥＲＤにより促進された、長期間にわたる追跡可能な電子カルテが構築されてもよい。半教師あり機能に関する実施形態は、訓練データに対する依存のレベルに関してプラスの影響を有するかもしれない。
【００７６】
上述した実施形態に加えて、より少数の動作ステップ、より多数の動作ステップ、または異なる動作ステップを有する他の実施形態が予期される。さらに、一部の実施形態は、上記の動作ステップの一部または全部を異なる順序で実行してもよい。実施形態において、動作ステップは、他の動作ステップに応答して実行されてもよい。モジュールは、実施形態に従って例示としてリストおよび記載され、特定のモジュールの必要性、または他の潜在的なモジュール（または固有のモジュールに適用される機能／目的）の排他性を示す意図はない。
【００７７】
前述の事項の中で、様々な実施形態が参照されている。ただし、当然のことながら、本開示は具体的に記載された実施形態に限定されない。むしろ、異なる実施形態に関係するか否かを問わず、記載された特徴および要素の任意の組み合わせが、本開示を実装および実施することが予期される。当業者には、記載された実施形態の範囲および意図から逸脱することのない、多数の変更および変形が明らかかもしれない。さらに、本開示の実施形態は、他の可能な解決策または従来技術と比べて利点を達成するかもしれないが、特定の利点が所与の実施形態により達成されるかどうかは本開示を限定するものではない。したがって、記載された側面、特徴、実施形態、および利点は、単に例示であり、クレーム（単数または複数）において明示的に列挙される場合を除いて、添付の特許請求の範囲の構成要素または限定とはみなされない。
【００７８】
本発明は、システム、方法、もしくはコンピュータ・プログラム製品、またはそれらのいずれかの組み合わせとされ得る。コンピュータ・プログラム製品は、プロセッサに本発明の各側面を実行させるコンピュータ可読プログラム命令を有する１つまたは複数のコンピュータ可読ストレージ媒体を含んでもよい。
【００７９】
コンピュータ可読ストレージ媒体は、命令実行デバイスにより使用される命令を保持および格納することが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、例として、電子ストレージ・デバイス、磁気ストレージ・デバイス、光学ストレージ・デバイス、電磁ストレージ・デバイス、半導体ストレージ・デバイス、または前述のものの任意の適切な組み合わせとされ得るが、これらに限定されない。コンピュータ可読ストレージ媒体のより具体的な例の網羅的でないリストは、ポータブル・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：ｒａｎｄｏｍ  ａｃｃｅｓｓ  ｍｅｍｏｒｙ）、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ：ｒｅａｄ−ｏｎｌｙ  ｍｅｍｏｒｙ）、消去可能プログラマブル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）、スタティック・ランダム・アクセス・メモリ（ＳＲＡＭ：ｓｔａｔｉｃ  ｒａｎｄｏｍ  ａｃｃｅｓｓ  ｍｅｍｏｒｙ）、ポータブル・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・カードまたは命令が記録された溝の中の隆起構造などの機械的にエンコードされたデバイス、および前述のものの任意の適切な組み合わせを含む。本願明細書で使用されるとき、コンピュータ可読ストレージ媒体は、電波もしくはその他自由に伝搬する電磁波、導波路もしくはその他伝送媒体を伝搬する電磁波（例えば光ファイバ・ケーブルを通過する光パルス）、またはワイヤを介して伝送される電気信号など、本質的に一時的信号であるとは解釈されないものとする。
【００８０】
本願明細書に記載さ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個々のコンピューティング／処理デバイスに、または例としてインターネット、ローカル・エリア・ネットワーク、ワイド・エリア・ネットワーク、もしくはワイヤレス・ネットワーク、またはそれらのいずれかの組み合わせなどのネットワークを介して外部コンピュータもしくは外部ストレージ・デバイスに、ダウンロード可能である。ネットワークは、銅製伝送ケーブル、光伝送ファイバ、ワイヤレス伝送、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、またはそれらのいずれかの組み合わせを含み得る。各コンピューティング／処理デバイスのネットワーク・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、コンピュータ可読プログラム命令を個々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での格納のために転送する。
【００８１】
本発明の動作を実行するコンピュータ可読プログラム命令は、アセンブラ命令、命令セット・アーキテクチャ（ＩＳＡ：ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ−ｓｅｔ−ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ）命令、機械命令、機械依存命令、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、Ｊａｖａ（Ｒ）、Ｓｍａｌｌｔａｌｋ（Ｒ）、Ｃ＋＋、もしくは同様のもの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同様のプログラミング言語などの従来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み合わせで書かれたソース・コードもしくはオブジェクト・コードのいずれかであってもよい。コンピュータ可読プログラム命令は、完全にユーザのコンピュータ上で実行されても、部分的にユーザのコンピュータ上で実行されても、スタンドアロン・ソフトウェア・パッケージとして実行されても、部分的にユーザのコンピュータ上で且つ部分的にリモート・コンピュータ上で実行されても、または完全にリモート・コンピュータもしくはサーバ上で実行されてもよい。後者のシナリオでは、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）もしくはワイド・エリア・ネットワーク（ＷＡＮ）を含む任意のタイプのネットワークを介してリモート・コンピュータがユーザのコンピュータに接続されてもよく、または（例としてインターネット・サービス・プロバイダを使用しインターネットを介して）外部コンピュータに接続されてもよい。一部の実施形態において、本発明の各側面を実行するために、例としてプログラマブル・ロジック回路構成、フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（ＦＰＧＡ：ｆｉｅｌｄ−ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  ｇａｔｅ  ａｒｒａｙ）、またはプログラマブル・ロジック・アレイ（ＰＬＡ：ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  ｌｏｇｉｃ  ａｒｒａｙ）を含む電子回路構成が、電子回路構成をパーソナラ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りコンピュータ可読プログラム命令を実行してもよい。
【００８２】
本発明の各側面は、本発明の実施形態による方法、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て本願明細書に記載される。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複数ブロックの組み合わせは、コンピュータ可読プログラム命令により実装可能である。
【００８３】
マシンをもたらすよう、こうしたコンピュータ可読プログラム命令が、汎用コンピュータ、専用コンピュータ、またはその他プログラム可能データ処理装置のプロセッサに提供されて、この命令が、コンピュータまたはその他プログラム可能データ処理装置のプロセッサにより実行されて、フローチャートもしくはブロック図またはその両方の１つもしくは複数のブロックにおいて指定された機能／動作を実装する手段を作り出すようにすることもできる。特定の形で機能するようコンピュータ、プログラマブル・データ処理装置、もしくはその他デバイス、またはそれらのいずれかの組み合わせに指示することができる当該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に格納されて、命令を格納された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１つもしくは複数のブロックにおいて指定された機能／動作の各側面を実装する命令を含む製品を含むようにすることもできる。
【００８４】
さらに、コンピュータ可読プログラム命令は、コンピュータ、その他プログラム可能データ処理装置またはその他デバイスにロードされて、コンピュータ、その他プログラム可能装置、またはその他デバイス上で一連の動作ステップが実行されるようにしてコンピュータで実装される処理をもたらし、コンピュータ、その他プログラム可能装置、またはその他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１つもしくは複数のブロックにおいて指定された機能／動作を実装するようにすることもできる。
【００８５】
本開示による実施形態は、クラウド・コンピューティング・インフラストラクチャを介してエンド・ユーザに提供されてもよい。クラウド・コンピューティングは、一般に、ネットワーク上でのサービスとしてのスケーラブルなコンピューティング・リソースのプロビジョニングを指す。より正式には、クラウド・コンピューティングは、コンピューティング・リソースと、その基礎をなす技術アーキテクチャ（例えばサーバ、ストレージ、ネットワーク）との間の抽象化を提供するコンピューティング能力として定義されてもよく、最低限の管理作業またはサービス・プロバイダとのやり取りにより迅速にプロビジョニングおよびリリース可能な、設定可能なコンピューティング・リソースの共有プールに対する便利なオンデマンド・ネットワーク・アクセスを可能にする。したがって、クラウド・コンピューティングは、コンピューティング・リソースを提供するために使用される、基礎をなす物理システム（または当該システムの位置）に関係なくユーザが、「クラウド」内の仮想コンピューティング・リソースに（例えばストレージ、データ、アプリケーション、さらには完全な仮想化コンピューティング・システムにも）アクセスできるようにする。
【００８６】
典型的には、クラウド・コンピューティング・リソースは、ペイ・パー・ユース方式でユーザに提供され、ユーザは、実際に使用されたコンピューティング・リソース（例えば、ユーザにより使用されたストレージ空間の量、またはユーザによりインスタンス化されたいくつかの仮想化システム）についてのみ課金される。ユーザは、いつでも、インターネットのどこからでも、クラウド内に存在するリソースの任意のものにアクセスすることができる。本開示のコンテキストでは、ユーザはクラウド内の利用可能なアプリケーションまたは関連データにアクセスしてもよい。例として、ストリーム・コンピューティング・アプリケーションをもたらすために使用されるノードは、クラウド・サービス・プロバイダによりホストされる仮想マシンであってもよい。そのようにすることで、ユーザはこの情報に、クラウドに接続されたネットワーク（例えばインターネット）にアタッチされた任意のコンピューティング・システムからアクセスできる。
【００８７】
本開示の実施形態はさらに、クライアント企業、非営利組織、政府機関、内部組織構成、または同様のものとのサービス契約の一部として提供されてもよい。これらの実施形態は、本願明細書に記載された方法の一部または全部を実行するようにコンピュータ・システムを設定すること、ならびに本願明細書に記載された方法の一部または全部を実装するソフトウェア、ハードウェア、およびウェブ・サービスを展開することを含んでもよい。これらの実施形態はさらに、クライアントの動作を分析すること、分析に応答して推奨をもたらすこと、推奨の各部分を実装するシステムを構築すること、システムを既存のプロセスおよびインフラストラクチャに統合すること、システムの使用を計測すること、システムのユーザに費用を配分すること、およびシステムの使用について請求することを含んでもよい。
【００８８】
各図面のフローチャートおよびブロック図は、本発明の様々な実施形態によるシステム、方法、およびコンピュータ・プログラム製品の考えられる実装のアーキテクチャ、機能性、および動作を示す。この関連で、フローチャートまたはブロック図の中の各ブロックは、指定の論理機能（単数または複数）を実装する１つ以上の実行可能命令を含むモジュール、セグメント、または命令の一部を表し得る。一部の代わりの実装では、ブロックの中に示されている機能が、図面に示されているのとは異なる順序で生じてもよい。例として、関連する機能性次第で、連続して示されている２つのブロックが実際には事実上同時に実行されてもよく、または各ブロックが逆順で実行されることがあってもよい。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の複数ブロックの組み合わせは、指定の機能もしくは動作を実行する、または専用ハードウェアおよびコンピュータ命令の組み合わせを実行する、専用ハードウェア・ベースのシステムにより実装できるということに留意されたい。
【００８９】
前述の事項は、例示的な実施形態を対象とするが、本発明の他のさらなる実施形態が、その基本的な範囲から逸脱することなく案出され得、その範囲は添付の特許請求の範囲により決定される。本開示の様々な実施形態の記載は、説明のために提示されたものであるが、包括的であることも、開示された実施形態に限定されることも目的としていない。当業者には、記載された実施形態の範囲および意図から逸脱することのない多数の変更および変形が明らかであろう。本願明細書で使用された専門用語は、実施形態の原理、実際の応用、もしくは市場にある技術に比べた技術的改善を説明するよう、または当業者が本願明細書に開示された実施形態を理解できるよう選ばれた。
【００９０】
本願明細書で使用された専門用語は、特定の実施形態を説明するためのものでしかなく、様々な実施形態の限定となることは目的としていない。コンテキストにより明確に別途示されていない限り、本願明細書で使用される、単数形の「ａ（或る）」、「ａｎ（或る）」、および「ｔｈｅ（この）」は、複数形も含むものとする。「ｓｅｔ  ｏｆ（のセット）」、「ｇｒｏｕｐ  ｏｆ（のグループ）」、「ｂｕｎｃｈ  ｏｆ（の集まり）」などは、１つ以上を含むものとする。さらに、当然のことながら、「ｉｎｃｌｕｄｅｓ（含む）」もしくは「ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ（含んでいる）」という用語、またはその両方は、本明細書で使用される場合、記載された特徴、完全体、ステップ、動作、要素、もしくはコンポーネント、またはそれらのいずれかの組み合わせの存在を指定するが、他の１つ以上の特徴、完全体、ステップ、動作、要素、コンポーネント、もしくはそれらのグループ、またはそのいずれかの組み合わせの存在または追加を除外するものではない。様々な実施形態のうちの例示的な実施形態の、先行する詳細な記載においては、様々な実施形態が実施される具体的な例示的な実施形態が例示として示され本明細書の一部を構成する添付の図面（同じ数字は同じ要素を表す）が参照された。これらの実施形態は、当業者が実施形態を実施できるようにするために十分に詳しく記載されたが、他の実施形態が使用されてもよく、様々な実施形態の範囲から逸脱することなく論理的、機械的、電気的、およびその他変更が加えられてもよい。先行する記載では、様々な実施形態の完全な理解をもたらすために特定の詳細事項が多数記載された。しかし、様々な実施形態が、これらの特定の詳細事項なしに実施され得る。他の場合には、周知の回路、構造、および手法は、実施形態をわかりにくくしないように、詳細に示されなかった。
【図１】
2020520002.tif 000003
【図２】
2020520002.tif 000004
【図３】
2020520002.tif 000005
【図４】
2020520002.tif 000006
【図５】
2020520002.tif 000007
【図６】
2020520002.tif 000008
【図７】
2020520002.tif 000009
【図８】
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【図９】
2020520002.tif 000011
【図１０】
2020520002.tif 000012
【図１１】
2020520002.tif 000013
【手続補正書】
【提出日】令和2年4月20日(2020.4.20)
【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】
無限混合トピック・モデリング（ＩＭＴＭ）手法を使用したエンティティ・モデルの確立のためのコンピュータ実装された方法であって、前記方法は、
事象のセットに対応する事象データのセットを検出するステップと、
前記事象のセットに対応する前記事象データのセットを、前記ＩＭＴＭ手法を使用して分析するステップと、
前記事象データのセットを前記ＩＭＴＭ手法を使用して分析するステップに基づいて、前記事象のセットに対するエンティティ・モデルのセットを判断するステップと、
前記事象のセットに対する前記エンティティ・モデルのセットに基づいて、前記事象のセットに対する前記エンティティ・モデルのセットのうちのサブセットを確立するステップと、
を含む方法。
【請求項２】
エンティティ・チェーンのセットを含むように前記エンティティ・モデルのセットを構成するステップと、
前記エンティティ・チェーンのセットのうちのサブセットを含むように前記エンティティ・モデルのセットのうちの前記サブセットを構成するステップと、
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
同一のエンティティ・チェーンのセットを含むように前記エンティティ・モデルのセットを構成するステップと、
前記同一のエンティティ・チェーンのセットのうちのサブセットを含むように前記エンティティ・モデルのセットのうちの前記サブセットを構成するステップと、
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
少なくとも１つの共参照解決を示すように前記エンティティ・モデルのセットを構成するステップと、
単一のエンティティ・モデルを含むように前記エンティティ・モデルのセットのうちの前記サブセットを構成するステップと、
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記事象のセットに対応する前記事象データのセットを、前記ＩＭＴＭ手法を使用して取り込むステップと、
前記事象データのセットのメンション要素の特定のグループを、前記ＩＭＴＭ手法を使用して処理するステップであって、前記メンション要素の特定のグループのうちの個々のメンション要素は個別の１つ以上のエンティティ要素と相関関係にある、前記処理するステップと、
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記事象のセットに対応する前記事象データのセットを、前記ＩＭＴＭ手法を使用して前記事象データのセットを分析することに基づいて、且つ類似度メトリックを使用して、クラスタリングするステップ
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記事象データのセットに対してギブス・サンプリング手法を使用して、前記ＩＭＴＭ手法により利用されるＩＭＴＭパラメータのセットを導出するステップ
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
ニューラル・エンティティ・ペア・リファイニング（ＮＥＰＲ）手法を使用して、前記事象のセットに対する前記エンティティ・モデルのセットを分析するステップと、
前記ＮＥＰＲ手法を使用して前記エンティティ・モデルのセットを分析するステップに基づいて、前記事象のセットに対する前記エンティティ・モデルのセットのうちの前記サブセットを判断するステップと、
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
自然言語処理手法を使用して特徴のセットを抽出するステップであって、前記特徴のセットは、前記エンティティ・モデルのセットにより示されるとともに、前記事象データのセットから導出される、前記抽出するステップ
をさらに含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
コンテキスト要素のセットを含むように前記特徴のセットを構成するステップ
をさらに含む、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記特徴のセットの組み合わせのセットを分析するステップと、
前記特徴のセットの前記組み合わせのセットに対して、畳み込み係数のセットを算出するステップ
をさらに含む、請求項９に記載の方法。
【請求項１２】
前記畳み込み係数のセットに基づいて、前記事象のセットに対する前記エンティティ・モデルのセットのうちの前記サブセットを決定するステップ
をさらに含む、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
医療事象のセットを含むように前記事象のセットを構成するステップと、
前記医療事象のセットに対する前記エンティティ・モデルのセットのうちの前記サブセットに基づいて、電子カルテ・データのセットを構築するステップと、
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１４】
画像事象のセットを含むように前記事象のセットを構成するステップと、
前記画像事象のセットに対する前記エンティティ・モデルのセットのうちの前記サブセットに基づいて画像データのセットを処理するステップと、
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１５】
構造化されたデータおよび構造化されていないデータの両方を前記事象データのセットが含むことを検出するステップと、
前記事象データのセットに対して自然言語処理手法を使用して、分析パラメータのセットとして利用される特徴のセットを抽出するステップと、
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１６】
手動の共参照アノテーションとは独立して、前記事象のセットに対する前記エンティティ・モデルのセットを判断するステップと、
手動の共参照アノテーションとは独立して前記事象のセットに対する前記エンティティ・モデルのセットを判断するステップに応答して、前記事象のセットに対する前記エンティティ・モデルのセットのうちの前記サブセットを確立するステップと、
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１７】
エンティティ・モデルの確立を簡素化するために、
前記検出するステップと、
前記分析するステップと、
前記判断するステップと、
前記確立するステップと、
のそれぞれを動的な形で実行するステップ
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１８】
前記検出するステップと、
前記分析するステップと、
前記判断するステップと、
前記確立するステップと、
のそれぞれを自動化された形でユーザの介入なしに実行するステップ
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１９】
ＩＭＴＭ手法を使用したエンティティ・モデルの確立のためのシステムであって、前記システムは、
コンピュータ可読コンピュータ命令のセットを有するメモリと、
前記コンピュータ可読命令のセットを実行するプロセッサと、
を含み、前記コンピュータ可読命令のセットは、
事象のセットに対応する事象データのセットを検出することと、
前記事象のセットに対応する前記事象データのセットを、前記ＩＭＴＭ手法を使用して分析することと、
前記事象データのセットを前記ＩＭＴＭ手法を使用して分析することに基づいて、前記事象のセットに対するエンティティ・モデルのセットを判断することと、
前記事象のセットに対する前記エンティティ・モデルのセットに基づいて、前記事象のセットに対する前記エンティティ・モデルのセットのうちのサブセットを確立することと、
を含む、システム。
【請求項２０】
コンピュータ・プログラムであって、請求項１ないし１８のいずれか１項に記載の方法の各ステップをコンピュータに実行させるための、コンピュータ・プログラム。
【請求項２１】
請求項２０に記載のコンピュータ・プログラムを記録した、コンピュータ可読ストレージ媒体。
【国際調査報告】
2020520002.tif 000014
2020520002.tif 000015