"入力コンテンツに基づき入力プロトコルを選択するための方法であって、前記入力コンテンツを解析することと、前記入力コンテンツから1つまたは複数の不可分で個別の単位を抽出することと、前記1つまたは複数の不可分で個別の単位の第1の発生頻度と前記1つまたは複数の不可分で個別の単位の第2の発生頻度との間の類似性を計算することであって、前記1つまたは複数の不可分で個別の単位の前記第2の発生頻度は、発生頻度の第2の値を用いて事前に決定される、計算することと、前記類似性をランク付けることと、前記類似性に基づき前記入力プロトコルを識別することと、類似性が最も高い第1にランク付けされた入力プロトコルを選択することとを含む、方法。現在の入力プロトコルを前記第1にランク付けされた入力プロトコルに切り替えることをさらに含む、請求項1に記載の方法。前記現在の入力プロトコルを前記第1にランク付けされた入力プロトコルに切り替えることは、自動的な切り替え、または手動による切り替えを含む、請求項2に記載の方法。前記入力プロトコルは、生成プロトコルおよび予測辞書プロトコルを含む、請求項1に記載の方法。前記生成プロトコルと前記予測辞書プロトコルは、別々に、または同時に切り替えられる、請求項4に記載の方法。前記生成プロトコルは、前記入力コンテンツを生成するために使用される、請求項4に記載の方法。前記生成プロトコルは、自然言語生成プロトコル、記号生成プロトコルおよび絵文字生成プロトコルを含む、請求項4に記載の方法。前記予測辞書プロトコルは、前記入力コンテンツの予測を容易にするために使用される、請求項4に記載の方法。前記予測辞書プロトコルは、トピック領域の予測辞書プロトコルおよび関係の予測辞書プロトコルを含む、請求項4に記載の方法。前記トピック領域の予測辞書プロトコルは、前記1つまたは複数の不可分で個別の単位および/またはその文を処理するように構成され、前記1つまたは複数の不可分で個別の単位および/または文は、トピック領域中で定義されている、請求項9に記載の方法。前記トピック領域は、学校、仕事、ビジネス、家族または友人関係の領域の1つを含む、請求項10に記載の方法。前記関係の予測辞書プロトコルは、前記1つまたは複数の不可分で個別の単位およびその文を処理するように構成され、前記1つまたは複数の不可分で個別の単位および/または文は、関係で定義されている、請求項9に記載の方法。前記関係は、クラスメート、同僚、ビジネスパートナ、家族メンバまたは友人の間の関係の1つを含む、請求項12に記載の方法。前記入力コンテンツは、1つまたは複数の自然言語、1つまたは複数の記号または1つまたは複数の絵文字を含む、請求項1に記載の方法。前記入力コンテンツをアプリケーションプログラミングインターフェースAPIを通じて取得することをさらに含む、請求項1に記載の方法。前記入力コンテンツの画像を、画像生成デバイスを通じて取得することと、前記画像を前記入力コンテンツのテキストフォーマットに光学的キャラクタ認識器OCRによって変換することとをさらに含む、請求項1に記載の方法。前記入力コンテンツを取得することは、前記入力コンテンツを言語識別器に伝送することをさらに含む、請求項1に記載の方法。前記入力コンテンツを解析することは、前記入力コンテンツを言語識別器によって処理することをさらに含む、請求項1に記載の方法。前記1つまたは複数の不可分で個別の単位は、1つまたは複数のエンコーディング標準下でエンコードされる、請求項1に記載の方法。前記1つまたは複数の不可分で個別の単位は、単語、形態素、句読点、個別の記号または個別の絵文字を含む、請求項1に記載の方法。前記1つまたは複数の不可分で個別の単位の前記第2の発生頻度は、プロファイル中の前記発生頻度の第2の値を用いて事前に決定される、請求項1に記載の方法。前記プロファイルは、トピック領域プロファイルおよび関係プロファイルを含む、請求項21に記載の方法。前記トピック領域プロファイルは、トピック領域中で定義される前記1つまたは複数の不可分で個別の単位を含む、請求項22に記載の方法。前記トピック領域は、学校、仕事、ビジネス、家族または友人関係の領域の1つを含む、請求項23に記載の方法。前記トピック領域は、トピック領域の予測辞書のトピック領域に対応する、請求項23に記載の方法。前記関係プロファイルは、関係で定義される前記1つまたは複数の不可分で個別の単位を含む、請求項22に記載の方法。前記関係は、クラスメート、同僚、ビジネスパートナ、家族メンバまたは友人の間の関係を含む、請求項26に記載の方法。前記関係は、関係予測辞書の関係に対応する、請求項26に記載の方法。前記1つまたは複数の不可分で個別の単位の前記第1の発生頻度と前記1つまたは複数の不可分で個別の単位の前記第2の発生頻度との間の前記類似性を計算することは、発生頻度の第1の値を、前記入力コンテンツから抽出された前記1つまたは複数の不可分で個別の単位の前記第1の発生頻度をカウントすることによって生成することと、前記発生頻度の第1の値と前記発生頻度の第2の値との間の前記類似性を、ベクトル空間モデルを通じて計算することとをさらに含む、請求項1に記載の方法。入力コンテンツに基づき入力プロトコルを選択するためのシステムであって、処理モジュールであって、前記入力コンテンツを解析し、前記入力コンテンツから1つまたは複数の不可分で個別の単位を抽出するように構成される、処理モジュールと、前記1つまたは複数の不可分で個別の単位の第1の発生頻度と前記1つまたは複数の不可分で個別の単位の第2の発生頻度との間の類似性を計算することであって、前記1つまたは複数の不可分で個別の単位の前記第2の発生頻度は、発生頻度の第2の値を用いて事前に決定される、計算するように構成される計算モジュールと、選択モジュールであって、前記類似性をランク付け、前記類似性に基づき前記入力プロトコルを識別し、類似性が最も高い第1にランク付けされた入力プロトコルを選択するように構成される、選択モジュールと、ユーザインターフェースUIであって、前記入力コンテンツを受け取り、前記第1にランク付けされた入力プロトコルを提案するように構成される、ユーザインターフェースUIとを含む、システム。前記入力プロトコルは、生成プロトコルおよび予測辞書プロトコルを含む、請求項30に記載のシステム。前記生成プロトコルおよび前記予測辞書プロトコルは、別々に、または同時に切り替えられる、請求項31に記載のシステム。前記生成プロトコルは、前記入力コンテンツを生成するために使用される、請求項31に記載のシステム。前記生成プロトコルは、自然言語生成プロトコル、記号生成プロトコルおよび/または絵文字生成プロトコルを含む、請求項31に記載のシステム。前記予測辞書プロトコルは、前記入力コンテンツの予測を容易にするために使用される、請求項31に記載のシステム。前記予測辞書プロトコルは、トピック領域の予測辞書プロトコルおよび関係の予測辞書プロトコルを含む、請求項31に記載のシステム。前記トピック領域の予測辞書プロトコルは、前記1つまたは複数の不可分で個別の単位および/またはその文を処理するように構成され、前記1つまたは複数の不可分で個別の単位および/または文は、トピック領域中で定義されている、請求項36に記載のシステム。前記トピック領域は、学校、仕事、ビジネス、家族および友人関係の領域の1つを含む、請求項37に記載のシステム。前記関係予測辞書プロトコルは、前記1つまたは複数の不可分で個別の単位およびその文を処理するように構成され、前記1つまたは複数の不可分で個別の単位および/または文は、関係で定義されている、請求項36に記載のシステム。前記関係は、クラスメート、同僚、ビジネスパートナ、家族メンバおよび友人の間の関係を含む、請求項39に記載のシステム。前記入力コンテンツは、1つまたは複数の自然言語、1つまたは複数の記号および1つまたは複数の絵文字を含む、請求項30に記載のシステム。前記処理モジュールは、さらに、前記入力コンテンツをアプリケーションプログラミングインターフェースAPIを通じて取得するように構成される、請求項30に記載のシステム。前記処理モジュールは、さらに、画像生成デバイスを通じて前記入力コンテンツを取得し、前記画像を前記入力コンテンツのテキストフォーマットに光学的キャラクタ認識器OCRによって変換するように構成される、請求項30に記載のシステム。前記入力コンテンツを取得するように構成される前記処理モジュールは、前記入力コンテンツを言語識別器に伝送することをさらに含む、請求項30に記載のシステム。前記入力コンテンツを解析するように構成される前記処理モジュールは、前記入力コンテンツを言語識別器によって処理することをさらに含む、請求項30に記載のシステム。前記1つまたは複数の不可分で個別の単位は、1つまたは複数のエンコーディング標準下でエンコードされる、請求項30に記載のシステム。前記1つまたは複数の不可分で個別の単位は、単語、形態素、句読点、個別の記号または個別の絵文字を含む、請求項30に記載のシステム。前記1つまたは複数の不可分で個別の単位の前記第2の発生頻度は、プロファイル中の前記発生頻度の第2の値を用いて事前に決定される、請求項30に記載のシステム。前記プロファイルは、トピック領域プロファイルおよび関係プロファイルを含む、請求項48に記載のシステム。前記トピック領域プロファイルは、トピック領域中で定義される前記1つまたは複数の不可分で個別の単位を含む、請求項49に記載のシステム。前記トピック領域は、学校、仕事、ビジネス、家族または友人関係の領域の1つを含む、請求項50に記載のシステム。前記トピック領域は、トピック領域予測辞書のトピック領域に対応する、請求項50に記載のシステム。前記関係プロファイルは、関係で定義される前記1つまたは複数の不可分で個別の単位を含む、請求項49に記載のシステム。前記関係は、クラスメート、同僚、ビジネスパートナ、家族メンバまたは友人の間の関係を含む、請求項53に記載のシステム。前記関係は、関係予測辞書の関係に対応する、請求項53に記載のシステム。前記計算モジュールは、前記1つまたは複数の不可分で個別の単位の前記第1の発生頻度と前記1つまたは複数の不可分で個別の単位の前記第2の発生頻度との間の前記類似性を計算するように構成され、発生頻度の第1の値を、前記入力コンテンツから抽出された前記1つまたは複数の不可分で個別の単位の前記第1の発生頻度をカウントすることによって生成し、前記発生頻度の第1の値と前記発生頻度の第2の値との間の前記類似性を、ベクトル空間モデルを通じて計算するように構成される、請求項30に記載のシステム。前記選択モジュールは、さらに、前記入力プロトコルを切り替えるように構成される、請求項30に記載のシステム。前記ユーザインターフェースUIは、グラフィックユーザインターフェースGUIであり、前記GUIは、前記類似性に基づきランク付けされた順序で前記入力プロトコルを表示することによって、前記第1にランク付けされた入力プロトコルを提案するように構成される、請求項30に記載のシステム。前記グラフィックユーザインターフェースGUIは、さらに、前記選択モジュールに、前記入力プロトコルを切り替えるように指示するように構成される、請求項30に記載のシステム。前記選択モジュールに、現在の入力プロトコルを前記第1にランク付けされた入力プロトコルに切り替えるように自動的に指示するように構成される切り替えモジュールをさらに含む、請求項59に記載のシステム。前記切り替えモジュールは、入力プロトコル切り替えコマンドをユーザに要求するように構成される、請求項59に記載のシステム。前記切り替えモジュールは、前記ユーザが一定の期間内に応答したとき、前記選択モジュールに、前記入力プロトコル切り替えコマンドに対応して前記現在の入力プロトコルを前記入力プロトコルに切り替えるように指示するように構成される、請求項61に記載のシステム。前記切り替えモジュールは、前記ユーザが一定の期間内に応答しないとき、前記選択モジュールに、現在の入力プロトコルを前記第1にランク付けされた入力プロトコルに切り替えるように指示するように構成される、請求項61に記載のシステム。前記切り替えモジュールは、前記ユーザが一定の期間内に応答しないとき、前記選択モジュールに、現在の入力プロトコルを維持するように指示するように構成される、請求項61に記載のシステム。前記グラフィックユーザインターフェースGUIは、触感スクリーンをさらに含む、請求項30に記載のシステム。請求項30に記載の前記処理ユニット、前記計算ユニット、前記選択ユニットおよび前記ユーザインターフェースUIを含むデバイス。演算を実施するためにコンピューティングデバイスによって実行可能なコンピュータ可読命令が格納されるコンピュータ可読記憶媒体であって、前記コンピュータ可読記録媒体は、入力コンテンツに基づき入力プロトコルを選択するように構成され、前記コンピュータ可読記録媒体は、前記入力コンテンツを解析することと、前記入力コンテンツから1つまたは複数の不可分で個別の単位を抽出することと、前記1つまたは複数の不可分で個別の単位の第1の発生頻度と前記1つまたは複数の不可分で個別の単位の第2の発生頻度との間の類似性を計算することであって、前記1つまたは複数の不可分で個別の単位の前記第2の発生頻度は、プロファイル中の発生頻度の第2の値を用いて事前に決定される、計算することと、前記類似性をランク付けることと、前記類似性に基づき前記入力プロトコルを識別することと、類似性が最も高い第1にランク付けされた入力プロトコルを選択することとを含む、コンピュータ可読記憶媒体。前記方法は、現在の入力プロトコルを前記第1にランク付けされた入力プロトコルに切り替えることをさらに含む、請求項67に記載のコンピュータ可読記憶媒体。入力コンテンツに基づき入力プロトコルを選択するための方法であって、前記入力コンテンツを解析することと、前記入力コンテンツとデータベースとの間の類似性を計算することと、前記類似性をランク付けることと、前記類似性に基づき前記入力プロトコルを識別することと、類似性が最も高い第1にランク付けされた入力プロトコルを選択することとを含む、方法。前記入力コンテンツから1つまたは複数の不可分で個別の単位を抽出することをさらに含む、請求項69に記載の方法。現在の入力プロトコルを前記第1にランク付けされた入力プロトコルに切り替えることをさらに含む、請求項69に記載の方法。前記データベースは、1つまたは複数の不可分で個別の単位を含む、請求項69に記載の方法。類似性を計算することは、前記1つまたは複数の不可分で個別の単位の第1の発生頻度と前記1つまたは複数の不可分で個別の単位の第2の発生頻度との間の前記類似性を計算することであって、前記1つまたは複数の不可分で個別の単位の前記第2の発生頻度は、発生頻度の第2の値を用いて事前に決定される、計算することをさらに含む、請求項72に記載の方法。前記現在の入力プロトコルを前記第1にランク付けされた入力プロトコルに切り替えることは、自動的な切り替え、または手動による切り替えを含む、請求項71に記載の方法。前記入力プロトコルは、生成プロトコルおよび予測辞書プロトコルを含む、請求項69に記載の方法。前記生成プロトコルおよび前記予測辞書プロトコルは、別々に、または同時に切り替えられる、請求項75に記載の方法。前記生成プロトコルは、前記入力コンテンツを生成するために使用される、請求項75に記載の方法。前記生成プロトコルは、自然言語生成プロトコル、記号生成プロトコルおよび絵文字生成プロトコルを含む、請求項75に記載の方法。前記予測辞書プロトコルは、前記入力コンテンツの予測を容易にするために使用される、請求項75に記載の方法。前記予測辞書プロトコルは、予測辞書データベースおよび処理モジュールを含む、請求項75に記載の方法。前記予測辞書データベースは、1つまたは複数の予測辞書を含む、請求項80に記載の方法。前記1つまたは複数の予測辞書のそれぞれが、前記1つまたは複数の不可分で個別の単位および/または文を含む、請求項81に記載の方法。前記処理モジュールは、前記予測辞書データベースを修正するように構成される、請求項80に記載の方法。前記処理モジュールは、検索エンジン、マッチングモジュール、提案モジュールおよび修正モジュールをさらに含む、請求項80に記載の方法。前記入力コンテンツは、1つまたは複数の自然言語、1つまたは複数の記号または1つまたは複数の絵文字を含む、請求項69に記載の方法。前記入力コンテンツを、アプリケーションプログラミングインターフェースAPIを通じて取得することをさらに含む、請求項69に記載の方法。前記入力コンテンツの画像を画像生成デバイスによって取得することと、前記画像を前記入力コンテンツのテキストフォーマットに光学的キャラクタ認識器OCRによって変換することとをさらに含む、請求項69に記載の方法。前記入力コンテンツを取得することは、前記入力コンテンツを言語識別器に伝送することをさらに含む、請求項69に記載の方法。前記入力コンテンツを解析することは、前記入力コンテンツを言語識別器によって処理することをさらに含む、請求項70に記載の方法。前記1つまたは複数の不可分で個別の単位は、1つまたは複数のエンコーディング標準下でエンコードされる、請求項70に記載の方法。前記1つまたは複数の不可分で個別の単位は、単語、形態素、句読点、個別の記号または個別の絵文字を含む、請求項70に記載の方法。前記1つまたは複数の不可分で個別の単位の前記第2の発生頻度は、プロファイル中の前記発生頻度の第2の値を用いて事前に決定される、請求項73に記載の方法。前記プロファイルは、前記1つまたは複数の不可分で個別の単位を含む、請求項92に記載の方法。前記プロファイルは、1つまたは複数の性質が与えられる、請求項92に記載の方法。前記1つまたは複数の性質は、前記入力プロトコルを決定するために使用される、請求項94に記載の方法。前記1つまたは複数の性質は、生成プロトコルとの関係および予測辞書プロトコルとの関係を含む、請求項94に記載の方法。前記生成プロトコルとの関係は、自然言語生成プロトコルタイプ、記号生成プロトコルタイプおよび絵文字生成プロトコルタイプを含む、請求項96に記載の方法。前記予測辞書プロトコルとの関係は、予測辞書タイプを含む、請求項96に記載の方法。前記プロファイルは、前記入力プロトコルの1つに対応する、請求項92に記載の方法。前記1つまたは複数の不可分で個別の単位の前記第1の発生頻度と前記1つまたは複数の不可分で個別の単位の前記第2の発生頻度との間の前記類似性を計算することは、前記入力コンテンツから抽出された前記1つまたは複数の不可分で個別の単位の前記第1の発生頻度をカウントすることによって、発生頻度の第1の値を生成することと、前記発生頻度の第1の値と前記発生頻度の第2の値との間の前記類似性を、ベクトル空間モデルを通じて計算することとをさらに含む、請求項69に記載の方法。本明細書に述べる技法は、全体的に、入力プロトコルを自動的に選択することに関するものであり、その技法は、入力コンテンツに基づく生成プロトコルおよび予測辞書プロトコルを含むことができる。一実施形態では、入力コンテンツに基づき入力プロトコルを選択するための方法は、入力コンテンツを取得することと、入力コンテンツを解析することと、入力コンテンツから1つまたは複数の不可分で個別の単位を抽出することと、1つまたは複数の不可分で個別の単位の第1の発生頻度と1つまたは複数の不可分で個別の単位の第2の発生頻度との間の類似性を計算することであって、1つまたは複数の不可分で個別の単位の第2の発生頻度は、発生頻度の第2の値を用いて事前に決定される、計算することと、類似性をランク付けることと、類似性に基づき1つまたは複数の入力プロトコルを識別することと、類似性が最も高い第1にランク付けされた入力プロトコルを選択することとを含むことができる。一実施形態では、入力コンテンツに基づき入力プロトコルを選択するためのシステムは、入力コンテンツを取得し、入力コンテンツを解析し、入力コンテンツから1つまたは複数の不可分で個別の単位を抽出するように構成される処理モジュールと、1つまたは複数の不可分で個別の単位の第1の発生頻度と1つまたは複数の不可分で個別の単位の第2の発生頻度との間の類似性を計算するように構成される計算モジュールであって、1つまたは複数の不可分で個別の単位の第2の発生頻度は、発生頻度の第2の値を用いて事前に決定される、計算モジュールと、類似性をランク付け、類似性に基づき1つまたは複数の入力プロトコルを識別し、類似性が最も高い第1にランク付けされた入力プロトコルを選択するように構成される選択モジュールと、入力コンテンツを受け取り、第1にランク付けされた入力プロトコルを提案するように構成される1つまたは複数のユーザインターフェースUIとを含むことができる。UIは、視覚情報をユーザに提供するグラフィカルユーザインターフェースGUIを含むことができる、あるいはUIは、キーボード、マウス、タッチスクリーン、またはユーザから入力コンテンツを受け取る他のUIデバイスを含むことができる。GUIは、例えば表示スクリーン上に第1にランク付けされた入力プロトコルに関する情報を表示することによって、第1にランク付けされた入力プロトコルをユーザに提案することができる。一実施形態では、入力コンテンツに基づき入力プロトコルを選択するためのデバイスは、入力コンテンを取得し、入力コンテンツを解析し、入力コンテンツから1つまたは複数の不可分で個別の単位を抽出するように構成される処理ユニットと、1つまたは複数の不可分で個別の単位の第1の発生頻度と1つまたは複数の不可分で個別の単位の第2の発生頻度との間の類似性を計算するように構成される計算ユニットであって、1つまたは複数の不可分で個別の単位の第2の発生頻度は、発生頻度の第2の値を用いて事前に決定される、計算ユニットと、類似性をランク付け、類似性に基づき1つまたは複数の入力プロトコルを識別し、類似性が最も高い第1にランク付けされた入力プロトコルを選択するように構成される選択ユニットと、入力コンテンツを受け取り、第1にランク付けされた入力プロトコルを提案するように構成される1つまたは複数のユーザインターフェースUIとを含むことができる。UIは、視覚情報をユーザに提供するグラフィカルユーザインターフェースGUI、さらにまたキーボード、マウス、タッチスクリーン、または入力コンテンツを受け取り、第1にランク付けされた入力プロトコルを提案する他のUIを含むことができる。一実施形態では、コンピュータ可読命令が格納されているコンピュータ可読記憶媒体を設けることができ、該コンピュータ可読命令は、演算を実施するためにコンピューティングデバイスによって実行可能であり、該コンピュータ可読記憶媒体は、入力コンテンツに基づき入力プロトコルを選択するように構成される。入力コンテンツは、UIを通じてコンピューティングデバイス中に入力することができる。コンピュータ可読命令を備える記憶媒体を有するコンピューティングデバイスの演算は、入力コンテンツを取得することと、入力コンテンツを解析することと、入力コンテンツから1つまたは複数の不可分で個別の単位を抽出することと、1つまたは複数の不可分で個別の単位の第1の発生頻度と1つまたは複数の不可分で個別の単位の第2の発生頻度との間の類似性を計算することであって、1つまたは複数の不可分で個別の単位の第2の発生頻度は、発生頻度の第2の値を用いて事前に決定される、計算することと、類似性をランク付けることと、類似性に基づき1つまたは複数の入力プロトコルを識別することと、類似性が最も高い第1にランク付けされた入力プロトコルを選択することとを含むことができる。一実施形態では、入力コンテンツに基づき入力プロトコルを選択するための方法は、入力コンテンツを解析することと、入力コンテンツとデータベースとの間の類似性を計算することと、類似性をランク付けることと、類似性に基づき1つまたは複数の入力プロトコルを識別することと、類似性が最も高い第1にランク付けされた入力プロトコルを選択することとを含むことができる。前述の概要は、単に例示的なものであり、決して限定するものでないと意図する。上記に述べた例示的な態様、実施形態および特徴に加えて、さらなる態様、実施形態および特徴が、図面および次の詳細な説明を参照すると、明らかになるはずである。前述および次の情報さらにまた本開示の他の特徴は、添付図面と併せて次の説明および添付の請求項から、より完全に明らかになるはずである。これらの図面が、本開示によるいくつかの実施形態だけを描いており、したがって本開示の範囲を限定すると見なすべきでなく、本開示は、添付図面の使用を通じて具体性および細部をさらに加えて述べることを理解されたい。次の詳細な説明では、添付図面を参照し、図面は説明の一部を形成する。図面では、同様の記号が、別段文脈によって示されない限り、通常同様の構成要素を識別する。詳細な説明で述べる例示的な実施形態、図面および請求項は、限定すると意味しない。本明細書に提示する主題の趣旨または範囲から逸脱せずに、他の実施形態を利用することができ、また他の変更を行うことができる。本開示の態様は、全体的に本明細書に述べ図で例示するように、広い様々な異なる構成において構成する、置換する、結合する、分離する、および設計することができ、そのすべては、本明細書で明らかに予期されていることを容易に理解されるはずである。全体的に、本開示は、コンテンツをコンピューティングデバイス中に入力するためのデバイス、システムおよび方法に関するものである。そのように入力することは、ユーザが入力するテキストを受け取り、次いで予測されるテキストを生成してユーザに提供するためにテキストを処理して解析するデバイスによって、容易にすることができる。デバイスは、テキストを解析し、ユーザが入力した可能性があるテキストを予測することができるハードウェアおよびソフトウェアを含むことができる。デバイスは、ユーザが入力しようとするテキストを予測するために、ユーザが入力した過去のテキスト、さらにまたテキストのトピックまたはテキストの対象とする受信者を使用することができる。次の実施例によって、本明細書に述べるデバイス、システムおよび方法の実施形態を提示する。ユーザが、テキストを作成するために情報をコンピューティングデバイス中に入力するとき、ユーザは、入力するテキストのコンテンツのキャラクタ、単語、文、記号、句読点または絵文字をそれぞれすべてタイプする必要があり得る。しかし、ユーザがコンピューティングデバイス中に入力する入力コンテンツに基づき、推薦する入力コンテンツ、例えばテキスト、記号または絵文字をユーザに提供するハードウェアおよびソフトウェアを備えるコンピューティングデバイスを構成することができる。一実施形態では、コンピューティングデバイスは、ユーザが提供する入力コンテンツに基づき、1つまたは複数の入力プロトコルを使用して、推薦する入力コンテンツを提供することができる。1つまたは複数の入力プロトコルは、それぞれ、入力コンテンツを生成する生成プロトコル例えば生成されたコンテンツと、入力コンテンツを予測する予測辞書プロトコル例えば予測されたコンテンツとを含むことができる。一実施形態では、生成プロトコルは、自然言語、記号および絵文字を生成し、入力し、編集するために、例えばユーザによって使用することができ、それら自然言語、記号および絵文字は、生成された入力中に含められて生成された入力コンテンツとしてユーザに提供される。一実施形態では、予測辞書プロトコルは、ユーザが提供した入力コンテンツに基づき、入力されたテキストのコンテンツのために使用することができる予測されるコンテンツの予測を容易にするために使用することができる。一実施形態では、生成プロトコルおよび予測辞書プロトコルは、推薦入力コンテンツをユーザに提供するために協力することができ、推薦する入力コンテンツは、生成されたコンテンツおよび予測されたコンテンツを含むことができる。一実施形態では、生成プロトコルは、ユーザによって実際にデバイス中に入力されたものに基づきコンテンツを生成するために使用することができる。つまり、生成プロトコルは、ユーザから入力を受け取り、ユーザに表示される、または別の方法で提供されるコンテンツを生成する。生成プロトコルは、ユーザによってまさに入力されたような生成されたコンテンツを提供することができる、あるいは生成されたコンテンツは、入力から生じさせることができる、例えば、ユーザに提供される入力コンテンツ例えば生成されたコンテンツを生成するために、ユーザからの入力を結合した、または分離したキャラクタとすることができる。例えば、生成プロトコルは、コロンおよび閉じ括弧から笑顔マークを生成することができる例えば:。一実施形態では、予測辞書プロトコルは、入力コンテンツに当てはまるトピック領域中または関係で頻繁に使用される、または特色となる単語、文、記号または絵文字のデータベースを含むことができる。一実施形態では、トピック領域は、入力コンテンツの文脈上の環境に当てはまるトピックのタイプを含むことができ、様々なトピック領域の実施例は、ビジネス、学校、運動競技、活動、予定表、または文脈上の環境の他のタイプを含むことができる。別の実施形態では、関係は、全体的に、入力コンテンツのテキストを作成する人例えばユーザと入力コンテンツのテキストの対象とする受取人との間の個人間の接続のタイプを言うことができる。関係のいくつかの実施例は、ビジネス上の連絡先、学校関係の連絡先、運動競技の連絡先、活動の連絡先、知人、友人、家族、または配偶者、ガールフレンドおよびボーイフレンドなどの重要な人とすることができる。一実施形態では、生成プロトコルは、対応する予測辞書プロトコルと協力して、入力コンテンツの生成および予測を容易にすることができる。推薦する入力コンテンツの予測および/または生成は、ユーザが提供する入力コンテンツに当てはまるトピック領域および関係パラメータに基づかせることができる。例えば、ビジネス上の予測辞書プロトコルは、ビジネス上で関連するトピック領域中で頻繁に使用される単語、文、記号または絵文字のデータベースを含むことができる。ユーザが、生成プロトコルを使用して、ビジネス上で関連する入力コンテンツを生成し、入力し、編集するとき、ビジネス上の予測辞書プロトコルは、ビジネス上のトピック領域中で頻繁に使用される単語または文など、一定の入力コンテンツを予測するために使用することができる。一実施形態では、予測は、ユーザが提供した入力コンテンツに基づき、データベースを検索し、適切な単語または文をユーザに提案することによって実施することができる。いくつかの事例では、ユーザは、入力コンテンツの作成の間、予測辞書プロトコルを切り替える必要があり得る。例えば、ユーザが入力コンテンツの受信者をビジネスパートナから家族メンバに切り替えたとき、ユーザおよび/またはコンピューティングデバイスは、ビジネス上の予測辞書プロトコルを家族メンバの予測辞書プロトコルに切り替える必要があり得る。これは、テキストの対象とする受信者に適切なテキストを選択することによって、テキストの作成を容易にする。ここで、コンピューティングデバイスによる入力プロトコルの切り替えは、本明細書に述べるシステムおよび方法を用いると、トピック領域および関係に少なくとも部分的に基づき自動化することができる。図1Aは、本明細書に述べる少なくともいくつかの実施形態によって構成される、1つまたは複数の自然言語、1つまたは複数の記号および1つまたは複数の絵文字を含む入力コンテンツの実施例を例示する。図1Aに例示するように、入力コンテンツ100は、1つまたは複数の自然言語101、1つまたは複数の記号102または1つまたは複数の絵文字103、あるいはその任意の組み合わせを含むことができる。入力コンテンツ100は、1つまたは複数の自然言語101、1つまたは複数の記号102または1つまたは複数の絵文字103の任意の組み合わせを含むことができる。例えば、日本語と英語の両方を話す人が、日本語の単語および文と英語の単語および文の両方を含むメッセージを生成することがあるはずであり、そこでは、1つまたは複数の自然言語101は、日本語および英語を含む。1つまたは複数の自然言語101は、コンピュータ言語とは対照的に、任意の種類の人間の言語、例えば日本語、中国語、フランス語、スペイン語または英語、あるいはその任意の組み合わせとすることができる。図1Bは、本明細書に述べる少なくともいくつかの実施形態によって構成される、1つまたは複数の記号の実施例を例示する。図1Bに例示するように、1つまたは複数の記号102は、一定の意味を有する、または有さない静的な小さい画像またはアニメーションアイコンを含む、任意の記号とすることができる。通常、1つまたは複数の記号102のコンテンツは、提供される情報のある含意を有することができる。例えば、太陽アイコンE63Eは、晴れた天気を表すために使用することができ、雲アイコンE63Fは、曇りの天気を表すために使用することができ、傘アイコンE640は、雨天を表すために使用することができ、雪だるまアイコンE641は、雪の降る天気を表すために使用することができ、稲妻肉太アイコンE642は、雷および稲妻の天気を表すために使用することができ、飛行アイコン図示せずは、飛行ステータスを表すために使用することができ、またはケーキアイコン図示せずは、誕生日を表すために使用することができる。再び図1Aを参照すると、1つまたは複数の絵文字103は、任意の形態に、例えば句読点および文字によって絵画的に表される任意の顔の表情とすることができる。1つまたは複数の絵文字103は、例えば笑顔絵文字がリラックスしたムードを表すために、または渋面が不機嫌なムードを表すために使用されるように、一定のムードを表すために使用することができる。入力コンテンツ100は、1つまたは複数の不可分で個別の単位104を含むことができる。1つまたは複数の不可分で個別の単位104は、入力コンテンツ100のテキストまたはキャラクタに応じて、任意の形態にすることができる。入力コンテンツ100が1つまたは複数の自然言語101を含むとき、1つまたは複数の不可分で個別の単位104は、その自然言語の最も小さい言語単位、例えば文字または単語、句読点またはその組み合わせとすることができる。単語は、特定の自然言語について通常の辞書の単語またはスラングとすることができる。最も小さい言語単位は、一定の意味を伝えることができる言語単位である。最も小さい言語単位は、様々な自然言語によって決まる異なる構造を有することができる。例えば、1つまたは複数の自然言語101が日本語を含むとき、1つまたは複数の不可分で個別の単位104は、形態素とすることができる、というのは日本語では、形態素は、一定の意味を有する最も小さい言語単位として使用されるからである。例えば、おはようは、日本語では形態素であり、GoodMorningを意味する。おはようの形態素中のどの個別のカナのキャラクタ、例えばおは、どの意味も伝えることができない。したがって、おはようの形態素は、日本語では最も小さい言語単位として扱うことができ、それゆえ、1つまたは複数の自然言語101が日本語を含むとき、1つまたは複数の不可分で個別の単位104中に含めることができる。他方では、1つまたは複数の自然言語101が英語を含むとき、1つまたは複数の不可分で個別の単位104は、単一の単語とすることができる、というのは、英語では、単一の単語が一定の意味を伝えるのに十分であり、いくつかの事例では、単一の文字または単一の句読点が、十分な意味を伝えることができるからである。例えば、単語日のよく照るsunnyは、1つまたは複数の自然言語101が英語を含むとき、1つまたは複数の不可分で個別の単位104の1つとすることができる。また、質問を表すクエスチョンマーク例えばは、1つまたは複数の個別の単位104の1つとすることができる。いくつかの事例では、単一の文字または数字は、特に実際の単語を表すためにスラングまたは音声のスラングを使用する非公式なテキスト中では、不可分で個別の単位、または1つまたは複数の不可分で個別の単位104の一部とすることができる。1つまたは複数の記号102は、例えば単一の小さな画像または単一のアニメーションアイコンが単一の不可分で個別の単位であるように、1つまたは複数の不可分で個別の単位104として使用することができる。1つまたは複数の絵文字103は、1つまたは複数の不可分で個別の単位104として使用することができ、したがって単一の絵文字を、1つまたは複数のキャラクタ入力、例えば文字、数字、句読点などによって形成することができる。1つまたは複数の不可分で個別の単位104は、コンピューティング産業標準の1つによってエンコードすることができる。コンピューティング産業標準は、UNICODE、ISO-2022-JP、ISO-2022-CN、ISO-2022-KR、EUC-JP、EUC-KR、EUC-CN、EUC-TWおよびShift_JIS-2004を含むことができる。したがって、入力コンテンツ100の1つまたは複数の不可分で個別の単位104のいずれも、コンピューティング産業標準の1つによって定義された1つの特定のコードを用いて、エンコードし、解釈し、識別することができる。図2Aは、本明細書に述べる少なくともいくつかの実施形態によって構成される、生成プロトコルおよび予測辞書プロトコルを含む入力プロトコルの実施例を例示する。図2Aに例示するように、入力プロトコル200は、生成プロトコル210および予測辞書プロトコルを含むことができる。入力プロトコル200は、入力コンテンツ100を生成し、入力し、編集するために使用することができる。これは、1つまたは複数の自然言語101、1つまたは複数の記号102および1つまたは複数の絵文字103を生成し、入力し、編集する入力プロトコル200を含むことができる。生成プロトコル210は、1つまたは複数の自然言語101、1つまたは複数の記号102および1つまたは複数の絵文字103を生成し、入力し、編集するために使用することができる。図2Bに例示するように、生成プロトコル210は、自然言語生成プロトコル211、記号生成プロトコル212および絵文字生成プロトコル213を含むことができる。自然言語生成プロトコル211は、例えば、ユーザが、例えばコンピューティングデバイスのキーボードまたはタッチスクリーンを使用して、コンピューティングデバイス中に入力したキャラクタに基づき、1つまたは複数の自然言語101について、アルファベットまたは数字、単語または文を選択する、または決定するコンピューティングデバイスによって1つまたは複数の自然言語101のキャラクタを生成し、入力するために使用することができる。記号生成プロトコル212は、例えば記号リストから1つまたは複数の記号102を選択する、または決定する、あるいは1つまたは複数の記号102を表すキャラクタのコードまたは組み合わせを入力するコンピューティングデバイスによって1つまたは複数の記号102を生成し、入力するために使用することができる。絵文字生成プロトコル213は、例えば絵文字リストから1つまたは複数の絵文字103を選択する、または決定する、あるいはいくつかのキャラクタ例えば、句読点または文字を使用して1つまたは複数の絵文字103を生成するコンピューティングデバイスによって1つまたは複数の絵文字103を生成し入力するために使用することができる。コンピューティングデバイスは、ユーザがコンピューティングデバイス中に入力したコンテンツに基づき、自然言語生成プロトコル211、記号生成プロトコル212および絵文字生成プロトコルの1つまたは複数を使用して、生成される、および/またはユーザに提供されるコンテンツを選択する、または決定することができる。生成プロトコル210は、異なるタイプの自然言語生成プロトコル211の間で、例えば中国語生成プロトコルから日本語生成プロトコルに切り替えることができる。また、生成プロトコル210は、異なるタイプの記号生成プロトコル212の間で、例えば天気記号生成プロトコルからファッション記号生成プロトコルに切り替えることができる。さらに、生成プロトコル210はまた、異なるタイプの絵文字生成プロトコル213の間で、例えば幸福ムードの絵文字生成プロトコルから不幸ムードの絵文字生成プロトコルに切り替えることができる。さらに、生成プロトコル210は、異なるタイプの生成プロトコルの間で、例えば自然言語生成プロトコル211から記号生成プロトコル212に、または記号生成プロトコル212から絵文字生成プロトコル213に切り替えることができる。生成プロトコル210の切り替えプロセスは、入力コンテンツ100によって、さらにまたトピック領域および関係パラメータによって決まり得る。例えば、ユーザが1つまたは複数の記号102または1つまたは複数の絵文字103を、1つまたは複数の自然言語101を用いて生成される文中に挿入したいと望むことがあり、したがってそのような入力プロセスの間に、生成プロトコル210を何回か切り替える必要があり得る。図2Aに例示するように、入力プロトコル200はまた、予測辞書プロトコル220を含むことができる。予測辞書プロトコル220は、入力コンテンツ100の予測を容易にするために使用することができる。図2Cは、本明細書に述べる少なくともいくつかの実施形態によって構成される、予測辞書プロトコルの構造の実施例を例示する。図2Cに例示するように、予測辞書プロトコル220は、予測辞書221および処理モジュール222を含むことができる。また例示するように、予測辞書221は、トピック領域予測辞書223および関係予測辞書224を含むことができ、処理モジュール222は、検索エンジン225、マッチングモジュール226、提案モジュール227および修正モジュール228を含むことができる。予測辞書221は、異なるタイプの予測辞書、例えばトピック領域予測辞書223および関係予測辞書224を含むことができる。予測辞書221は、1つまたは複数のデータベースを含むことができ、各データベースは、設定またはテキスト環境では、例えば、トピック領域例えば環境のタイプまたは関係例えばユーザからメッセージを受け取る文通相手では、頻繁に使用される、または特色となる1つまたは複数の自然言語101の単語、形態素、句読点および文、1つまたは複数の記号102または1つまたは複数の絵文字103を含むことができる。ユーザと入力コンテンツ100の受信者に関するトピック領域および関係によって生成される、または予測される推薦するコンテンツのタイプを決定することができる。トピック領域予測辞書223のトピック領域は、任意のトピック、例えば学校、仕事、ビジネス、家族または友人関係のトピック、さらにまたテキスト環境に当てはまる多くの他のタイプのトピックを含むことができる。関係予測辞書224の関係は、ユーザと入力コンテンツ100の受信者との間の任意のタイプの関係、例えばクラスメート、同僚、ビジネスパートナ、家族メンバまたは友人の間の関係を含むことができる。予測辞書221は、他のタイプの予測辞書を含むことができ、本明細書の説明に限定してはならない。予測辞書221は、既存の辞書、例えば中国語辞書または日本語辞書、さらにまた1つまたは複数の自然言語101の任意の辞書に基づき、作成することができる。予測辞書221はまた、いくつかの他のマテリアル、例えば特定のトピック領域または特定の関係に関するユーザの前の通信記録に基づき、作成することができる。前の通信記録は、ユーザが過去に通信した、特にトピック領域および/または通信の対象とする受信者の関係を考慮した、任意の記録とすることができる。例えば、頻繁に使用される、または特色となる1つまたは複数の自然言語101の単語、形態素、句読点および文、1つまたは複数の記号102または1つまたは複数の絵文字103は、ビジネス上のトピック領域予測辞書を作成するために、一定のビジネスパートナ例えば受取人に対するユーザ例えば送信者の前の通信記録から抽出することができる。頻繁に使用される、または特色となる1つまたは複数の自然言語101の単語、形態素、句読点および文、1つまたは複数の記号102または1つまたは複数の絵文字103は、ビジネスパートナの関係予測辞書を作成するために、そのような記録から抽出することができる。予測辞書221中の頻繁に使用される、または特色となる1つまたは複数の自然言語101の単語、形態素および句読点、さらにまた1つまたは複数の記号102または1つまたは複数の絵文字103は、用語頻度-逆文献頻度TD-IDF:termfrequency-inversedocumentfrequency重みを用いて、次の式1を通じて抽出することができる。例えば、1つまたは複数の自然言語101の1つまたは複数の単語、形態素および句読点、さらにまた1つまたは複数の記号102または1つまたは複数の絵文字103は、トピック領域または関係に関連するマテリアル、例えば該トピック領域または該関係に関連する前の通信記録、一般的な辞書または同様のソースから抽出することができる。上記の式1では、1つまたは複数の自然言語101の単語、形態素および句読点、さらにまた1つまたは複数の記号102または1つまたは複数の絵文字103を抽出するために使用されるマテリアルは、mと称することができる。1つまたは複数の自然言語101の1つまたは複数の単語、形態素および句読点、さらにまた1つまたは複数の記号102または1つまたは複数の絵文字103のそれぞれは、一般に、単語またはwと称することができる。1つまたは複数の自然言語101の単語、形態素および句読点、さらにまた1つまたは複数の記号102または1つまたは複数の絵文字103のリストは、Liと称することができる。非機能性の単語または形態素、例えばa、the、and、orまたはisは、予測辞書PDiに関し、ユーザiに関して、メタデータ候補単語リストMCiを作成するために、リストLiから除去することができる。これは、受信者jに関して行うことができる。ローカル用語頻度tfは、マテリアル中に現れた1つまたは複数の自然言語101の単語、形態素および句読点、さらにまた1つまたは複数の記号102または1つまたは複数の絵文字103のそれぞれの発生頻度であり、そのマテリアルから、1つまたは複数の自然言語101の単語、形態素および句読点、さらにまた1つまたは複数の記号102または1つまたは複数の絵文字103が抽出される。文献頻度dfは、抽出するために使用されるマテリアルのすべて中に現れた1つまたは複数の自然言語101の単語、形態素および句読点、さらにまた1つまたは複数の記号102または1つまたは複数の絵文字103を含む文献数である。例えば、10個の文献が存在し、文献のすべてが単語theyを含む場合、theyのdfは10である。1つの文献だけが単語uniqueを含む場合、uniqueのdfは1である。dfの得点が大きいと、その単語は、dfの得点が小さい単語に比べて、それほど重要でないことを示す、というのは、dfの得点が大きいことは、その単語が多くの文献中に普通に現れることを示すからである。次いで、tfおよびdfを計算することができる。次いで、頻繁に使用され、かつ特色となる単語のリストwiは、tfおよびdfに基づき作成することができ、tjが閾値t1より大きく、dfが閾値t2より小さい。式1に関する追加の情報は、Baeza-Yates,R.およびRibeiro-Neto,B.著のModernInformationRetrieval現代情報検索、ACMPress/Addison-Wesley、1999年から得ることができ、その全体を明確な参照によって本明細書に援用する。図2Cに例示するように、予測辞書プロトコル220は、処理モジュール222を含むことができるが、しかし処理モジュール222は、いくつかのシステムには必要でない。処理モジュール222は、検索エンジン225を含むことができ、検索エンジン225は、入力コンテンツ100と一致する1つまたは複数の自然言語101の単語、形態素、文および句読点、さらにまた1つまたは複数の記号102または1つまたは複数の絵文字103を検索するために使用することができる。処理モジュール222は、マッチングモジュール226を含むことができ、マッチングモジュール226は、1つまたは複数の自然言語101の単語、形態素、文および句読点、さらにまた1つまたは複数の記号102または1つまたは複数の絵文字103を入力コンテンツ100と比較するために使用することができる。処理モジュール222は、提案モジュール227を含むことができ、提案モジュール227は、予測されたコンテンツ、例えば入力コンテンツ100と一致する、または同様の1つまたは複数の自然言語101の単語、形態素、文および句読点、さらにまた1つまたは複数の記号102または1つまたは複数の絵文字103を、ユーザに対してスクリーン上に予測されたコンテンツを表示することによってユーザに提案するために、使用することができる。処理モジュール222はまた、修正モジュール228を含むことができ、修正モジュール228は、予測辞書221を修正するために使用することができる。修正モジュール228の機能は、予測辞書221中にまだ格納されていない1つまたは複数の自然言語101の単語、形態素、文および句読点、さらにまた1つまたは複数の記号102または1つまたは複数の絵文字103を追加すること、予測辞書221中の誤りを訂正すること、一定期間の経過後に、予測辞書221中に格納されている、不使用の1つまたは複数の自然言語101の単語、形態素、文および句読点、さらにまた1つまたは複数の記号102または1つまたは複数の絵文字103を削除すること、または一定期間の経過後に、新しいタイプの予測辞書を用いて予測辞書221を更新することを含むことができる。予測辞書プロトコル220は、入力コンテンツ100の予測、例えば1つまたは複数の自然言語101の単語、形態素、文および句読点、さらにまた1つまたは複数の記号102または1つまたは複数の絵文字103をユーザが提供した入力コンテンツ100に基づき予測することを容易にするために、使用することができる。予測された入力コンテンツは、ユーザがコンピューティングデバイスに入力したものに基づき、ユーザに推薦される、推薦する入力コンテンツとすることができる。例えば、ユーザは、キャラクタmeを生成し入力するために、英語のための生成プロトコル210を使用することができる。ここで、キャラクタmeは、入力コンテンツ100の一部になることができる。入力コンテンツ100に基づき、ビジネス上のトピック領域に関する予測辞書プロトコル220の処理モジュール222は、ビジネス上のトピック領域予測辞書を検索して、予測されたコンテンツ例えば、推薦する入力コンテンツ、例えば単語metまたはmeetingを含む単語リストをユーザに提案することができる。ユーザは、提案された単語meetingを選ぶことによって、予測されたコンテンツを受け入れることができる。ここで、新しく選ばれた単語meetingは、入力コンテンツ100の一部になることができる。入力コンテンツ100に基づき、処理モジュール222は、さらに、ビジネス上のトピック領域予測辞書を検索して予測されたコンテンツ、例えば単語scheduleをユーザに提案することができる。ユーザは、提案された単語scheduleを選ぶことによって、予測されたコンテンツを受け入れることができる。ここでmeetingscheduleは、入力コンテンツ100の一部になることができる。入力コンテンツ100に基づき、次いで、処理モジュール222は、ビジネス上のトピック領域予測辞書を検索して予測されたコンテンツ、例えば文whatisthemeetingschedulefortomorrowをスクリーン上に表示してユーザに提案することができる。ユーザは、提案された文whatisthemeetingschedulefortomorrowを選ぶことによって、予測されたコンテンツを受け入れることができ、その文は、入力コンテンツ100の一部になることができる。ユーザは、予測されたコンテンツ中の何も選ばないことによって、予測されたコンテンツを受け入れなくてもよい。別の実施例では、ユーザは、単語リストから提案された単語metまたはmeetingを選ばないことによって、予測されたコンテンツを受け入れなくてもよいが、しかし、むしろ単語meetを生成して入力してもよい。ここで、ユーザが生成して入力した単語meetが、入力コンテンツ100の一部になることができる。入力コンテンツ100に基づき、処理モジュール222は、さらに、ビジネス上のトピック領域予測辞書を検索して予測されたコンテンツ、例えば文let’smeetintheofficetodayをユーザに提案することができる。ユーザは、提案された文let’smeetintheofficetodayを選ばないことによって、予測されたコンテンツを受け入れなくてもよい。ここで、予測されたコンテンツlet’smeetintheofficetodayは、入力コンテンツ100の一部になることができない。ユーザは、単に予測されたコンテンツを無視し、継続してキャラクタをコンピューティングデバイス中に入力することによって、予測されたコンテンツを受け入れなくてもよい。他方では、コンピューティングデバイスは、キャンセルボタンをユーザに提供することができ、ユーザは、キャンセルボタンを選択して、予測されたコンテンツをキャンセルすることができる。ユーザは、さらに、let’splantomeetforlunchtodayなどの文を生成して入力することができる。ここで、新しく生成され入力された文let’splantomeetforlunchtodayは、入力コンテンツ100の一部になることができる。もちろん、ユーザは、予測されたコンテンツlet’smeetintheofficetodayを受け入れることができ、そのとき、文をlet’splantomeetforlunchtodayに編集することができる。単語meetおよび文let’splantomeetforlunchtodayは、ビジネス上のトピック領域予測辞書中にまだ格納されていない可能性がある。そのとき、処理モジュール222は、これらの新しく生成され入力された単語および文をビジネス上のトピック領域予測辞書に追加することができ、したがって、その後meがコンピューティングデバイス中に入力されたとき、トピック領域およびユーザと入力コンテンツ100の受信者との間の関係に関して、そのような単語および文を検索して提案することができる。入力プロトコル200がユーザまたはコンピューティングデバイスによって変更されたとき、生成プロトコル210が切り替えられた、または予測辞書プロトコル220が切り替えられたことのいずれか、またはその両方である可能性がある。生成プロトコル210および予測辞書プロトコル220は、別々に切り替えることができる。ユーザまたはコンピューティングデバイスは、生成プロトコル210を異なる生成プロトコルに、例えば自然言語生成プロトコルAから自然言語生成プロトコルBに、または記号生成プロトコル212から絵文字生成プロトコル213に切り替えることができ、一方同じ予測辞書プロトコル220を継続する。ユーザまたはコンピューティングデバイスはまた、予測辞書プロトコル220を変えることができ、一方同じ生成プロトコル210を継続する。生成プロトコル210および予測辞書プロトコル220はまた、同時に、または対応して切り替えることができ、その状況下では、生成プロトコル210は、予測辞書プロトコル220が、手動で、または自動的のいずれかで切り替えられたときと同時に切り替えることができる。例えば、ユーザが生成プロトコル210を日本語から中国語に切り替えたとき、ユーザは、日本語についての単語だけを含む予測辞書221から中国語についての単語だけを含む予測辞書221に切り替えることができる。他方では、ユーザは、中国語生成プロトコルと英語生成プロトコルの両方のために同じビジネスパートナの関係予測辞書を維持することができる、というのはビジネスパートナの関係予測辞書は、両方の言語によって共有することができる、1つまたは複数の自然言語101の単語、形態素、文および句読点、さらにまた1つまたは複数の記号102または1つまたは複数の絵文字103を含むことができるからである。コンピューティングデバイスはまた、生成プロトコル210と予測辞書プロトコル220との間の関係を決定するために使用することができ、したがって、ユーザと、ユーザが生成して入力した入力コンテンツ100の受信者との間の関係に基づき、対応して、または同時にそれらを切り替えることができる。図3Aは、本明細書に述べる少なくともいくつかの実施形態によって構成される、トピック領域プロファイルおよび関係プロファイルを含むプロファイルの実施例を例示する。図3Aに例示するように、プロファイル300は、任意のタイプのプロファイル、例えばトピック領域プロファイル301および関係プロファイル302を含むことができる。プロファイル300は、データベースとすることができ、トピック領域例えば環境のタイプまたは関係例えばユーザからメッセージを受け取る文通相手など、設定またはテキスト環境において頻繁に使用される、または特色となる1つまたは複数の自然言語101の単語、形態素、句読点、1つまたは複数の記号102または1つまたは複数の絵文字103を含むことができる。トピック領域プロファイル301は、テキストに関連する、またはテキストがそれに対して注目する全体的なトピックとして一般に述べることができる1つまたは複数のトピック領域を含むことができる。トピック領域プロファイル301のトピック領域は、任意のトピック、例えば学校、仕事、ビジネス、家族または友人関係のトピック、さらにまたテキスト環境に当てはまる、多くの他のタイプのトピックを含むことができる。関係プロファイル302は、ユーザとテキストの対象とする受信者との間の1つまたは複数の関係を含むことができる。関係プロファイル302の関係は、ユーザと入力コンテンツ100の受信者との間の任意のタイプの関係、例えばクラスメート、同僚、ビジネスパートナ、家族メンバまたは友人の間の関係を含むことができる。プロファイル300は、他のタイプのプロファイルを含むことができ、本明細書の説明に限定してはならない。一般に、1つまたは複数の不可分で個別の単位104は、入力コンテンツ100とプロファイル300との間の類似性または差を計算するために、使用することができる。入力コンテンツとの類似性がより大きいプロファイル300は、予測されるテキストを生成して提供するために使用することができる。プロファイル300は、既存の辞書、例えば中国語辞書、日本語辞書または英語辞書、さらにまた1つまたは複数の自然言語101の任意の辞書に基づき、作成することができる。プロファイル300はまた、いくつかの他のマテリアル、例えばトピック領域または関係に関するユーザの過去の通信記録に基づき、作成することができる。過去の通信記録は、ユーザが過去に通信した、特にトピック領域および/または通信の対象とする受信者との関係を考慮した、任意の記録とすることができる。例えば、頻繁に使用される、または特色となる1つまたは複数の自然言語101の単語、形態素および句読点、1つまたは複数の記号102または1つまたは複数の絵文字103は、ビジネス上のトピック領域プロファイルを作成するために、一定のビジネスパートナ例えば受取人に対するユーザ例えば送信者の過去の通信記録から抽出することができる。同様に、任意の他のタイプのトピック領域プロファイル301は、コンピューティングデバイス上で作成してそれに格納することができる。頻繁に使用される、または特色となる1つまたは複数の自然言語101の単語、形態素または句読点、1つまたは複数の記号102または1つまたは複数の絵文字103は、ビジネスパートナの関係プロファイルを作成するために、そのような記録から抽出することができる。同様に、任意の他のタイプの関係プロファイル302は、コンピューティングデバイスで作成してそれに格納することができる。プロファイル300では、1つまたは複数の自然言語101の単語および形態素は、機能性の単語および形態素を含むことができる。1つまたは複数の自然言語101の非機能性の単語および形態素、例えばthe、and、or、forまたはisは、削除することができる。それぞれが頻繁に使用される、または特色となる1つまたは複数の自然言語101の単語、形態素および句読点、1つまたは複数の記号102および1つまたは複数の絵文字103の発生頻度は、計算することができ、そのような発生頻度を反映する値を使用することができる。プロファイル300中に含まれる1つまたは複数の自然言語101の単語、形態素および句読点、1つまたは複数の記号102および1つまたは複数の絵文字103のそれぞれは、発生頻度の特有の値を与えることができる。発生頻度の値は、トピック領域またはユーザと入力コンテンツ100の受信者との間の関係に関する、ある既存のテキスト中に現れていて、頻繁に使用される、または特色となる1つまたは複数の自然言語101の単語、形態素および句読点、1つまたは複数の記号102および1つまたは複数の絵文字103のそれぞれの発生を単純にカウントすることによって、決定することができる。発生頻度の値は、より正確な重み、例えば本明細書に提供した式1に関して述べたような用語頻度-逆文献頻度TD-DF重みを用いて決定することができる。発生頻度の値はまた、固定値を用いて簡単に決定することができ、その固定値の値は、トピック領域またはユーザと入力コンテンツ100の受信者との間の関係に関する1つまたは複数の自然言語101の単語、形態素または句読点、1つまたは複数の記号102の個別の記号、または1つまたは複数の絵文字103の個別の絵文字の重要性を表すことができる。図3Bは、本明細書に述べる少なくともいくつかの実施形態によって構成される、プロファイルに関する単語発生頻度ヒストグラムの実施例を例示する。図3Bに例示するように、単語発生頻度ヒストグラムは、プロファイル300の、またはユーザによるテキスト入力中の単語の頻度を例示する。単語発生頻度ヒストグラムは、頻繁に使用される、または特色となる1つまたは複数の自然言語101の単語を表すことができる水平軸を含むことができ、ヒストグラムの垂直軸は各単語の発生頻度の値を表すことができ、垂直軸は、水平軸の単語の発生頻度を表すことができる。図3Bに例示するように、ビジネス上のトピック領域プロファイルまたはビジネス上の関係プロファイルに関して発生頻度の値を有する頻繁に使用される、または特色となる単語は、ミーティングMeeting、400、スケジュールSchedule、300、明日Tomorrow、150、送信するSend、250、電子メールE-mail、350、出席するAttend、250、出張Trip、200、計画Plan、250、グループGroup、100を含むことができる。図3Bの各単語の発生頻度の値は、ビジネス上のトピック領域またはビジネス上の関係に関連するいくつかの既存のマテリアル中の発生をカウントすることによって、簡単に計算することができる。図3Bの各単語の発生頻度の値は、本明細書に提供した式1に関連して述べたようなTD-IDF重みなど、より正確な重みを加えて計算することができる。図3Bの各単語の発生頻度の値はまた、ビジネス上のトピック領域またはビジネス上の関係に関連するそのような単語の重要性を示す固定値によって、決定することができる。例えば、単語ミーティングmeetingは、ビジネス環境では、頻繁に使用することができ、ビジネス上のトピック領域およびビジネス上の関係の特色となる単語として扱うことができる。したがって、単語ミーティングmeetingは、ビジネス上のトピック領域およびビジネス上の関係に対するその重要性を示すために、400などの発生頻度の高い値を与えることができる。図4は、本明細書に述べる少なくともいくつかの実施形態によって構成される、入力に基づき入力プロトコルを選択するためのシステムおよび方法の実施例を例示する。図4に例示するように、入力コンテンツ100に基づき入力プロトコル200を選択するために構成されるシステム400を提供することができる。システム400は、単一のコンピューティングデバイスまたはコンピューティングシステム中のコンピューティングデバイスの群として提供することができ、そのコンピューティングデバイスは、物理的に結合する、または無線で結合することができる。それゆえ、本明細書に述べるプロトコルを実施することができるコンピューティングデバイスを、コンピューティングシステム、例えばスマートフォン、タブレットなど、1つまたは複数のデバイスを含むシステム400、あるいはそれらを動作可能に結合するネットワークの一部とすることができる事例が存在する。図4に例示するように、システム400は、UI410、処理モジュール420、計算モジュール430および選択モジュール440を含むことができる。UI410は、入力コンテンツ100を受け取るために使用することができ、それによってユーザが情報を入力し、システム400に関して情報を受け取ることが可能になる。UI410は、任意のタイプのユーザインターフェースとすることができる。しかし、通常のモバイルコンピューティングシステムでは、ユーザに関して情報を受け取り、それを提供するグラフィックユーザインターフェースGUIを提供するタッチスクリーンが使用される。したがって、ここで、GUIの使用はまた、一般に、任意のタイプのUIと称することもできる。ユーザは、タッチスクリーンまたはキーボードにタッチし、生成プロトコル210および予測辞書プロトコル220を使用して、入力コンテンツ100を生成して入力することができる。そのとき、入力コンテンツ100は、アプリケーションプログラミングインターフェースAPI:ApplicationProgrammingInterfaceを通じて取得することができる。UI410はまた、カメラなどの画像生成デバイスを含むことができる。ユーザは、カメラを使用して、入力コンテンツ100の写真、例えばプリントアウトした電子メールまたは通信記録の写真を撮ることができる。そのとき、入力コンテンツ100の画像は、光学的キャラクタ認識器OCR:OpticalCharacterRecognizerモジュール図示せずによって、入力コンテンツ100のテキストフォーマットに変換することができる。UI410は、検出モジュール図示せずをさらに含むことができ、検出モジュールは、ユーザとアプリケーション中の入力コンテンツ100の受信者との間の既存の以前の通信記録が存在するのかどうかを自動的に検出するために、かつさらに処理をする、例えば入力プロトコル200を決定するために使用するために、入力コンテンツ100としてそのような記録の一部を抽出するために使用することができる。それゆえ、UI410は、システム400中に入力コンテンツを受け取るために使用することができる入力コンテンツを受け取る、ブロック411。処理モジュール420は、入力コンテンツ100を取得し、そのとき、ロゼット言語識別器RFI:RosetteLanguageIndentifierなどの言語識別器によって、入力コンテンツ100を処理することができ、そのロゼット言語識別器は、自然言語処理のために設計される市販のソフトウェアである。しかし、任意のタイプの言語識別器を使用することができる。識別結果は、1つまたは複数の自然言語101のタイプと、1つまたは複数の記号102または1つまたは複数の絵文字103が入力コンテンツ100中に含まれているのかどうかと、または入力コンテンツ100のエンコーディングコードとを含むことができる。それゆえ、処理モジュール420は、UI410から入力コンテンツを取得し入力コンテンツを取得する、ブロック421、次いで、入力コンテンツを解析する入力コンテンツを解析する、ブロック422ために使用することができる。次いで、入力コンテンツ100の1つまたは複数の不可分で個別の単位104は、処理モジュール420によって抽出することができる不可分で個別の単位を抽出する、ブロック423。抽出は、入力コンテンツ100のタイプによって決まり得る。入力コンテンツ100が、英語のように、単語と文との間にスペースを有する1つまたは複数の自然言語101を含むとき、入力コンテンツ100を単語に分けるために、パートオブスピーチタガーPOSタガー:POStagger:part-of-speechtaggerを使用することができる。他方では、単語または形態素の間にスペースを含まない、1つまたは複数の自然言語101、例えば日本語または中国語については、形態素を入力コンテンツ100から抽出するために、語形論的な解析器morphologicalanalyzerを使用することができる。入力コンテンツ100が、スペースによって分離される1つまたは複数の記号102および1つまたは複数の絵文字103を含むとき、それらは、1つまたは複数の記号102または1つまたは複数の絵文字103の間のスペースを検出して抽出することができ、POSタガーをそのような抽出に使用することができる。本明細書に述べる入力コンテンツ100の解析プロセスおよび1つまたは複数の不可分で個別の単位104の抽出プロセスは、他の有能なシステムまたはソフトウェアによって実施することができ、そのプロセスの細部は、本明細書に述べない。1つまたは複数の不可分で個別の単位104の抽出プロセスの結果として、入力コンテンツ100中に現れた1つまたは複数の自然言語101の単語、形態素および句読点、1つまたは複数の記号102または1つまたは複数の絵文字103が抽出される。単語および形態素は、機能性の単語および形態素を含むだけとすることができ、非機能性の単語および形態素、例えばthe、and、or、forまたはisは、削除することができる。計算モジュール430は、抽出された1つまたは複数の不可分で個別の単位104を処理モジュール420から受け取り、次いで、各抽出された不可分で個別の単位の発生頻度を計算することができる頻度を計算する、ブロック425。そのような発生頻度の値は、各抽出された不可分で個別の単位に与えることができる。各抽出された不可分で個別の単位の発生頻度の値は、入力コンテンツ100中の各抽出された不可分で個別の単位の発生を簡単にカウントすることによって、決定することができる。発生頻度の値はまた、より正確な重み、例えば上記の式1を使用することによる用語頻度-逆文献頻度TD-IDF重みを用いて決定することができる。例えば、入力コンテンツ100は、WhatisthemeetingschedulefortomorrowHaveyoualreadybookedthemeetingroomHaveyoualreadysente-mailtoeveryonewhowillattendthemeetingとすることができる。発生頻度の値を有する抽出された不可分で個別の単位は、テーブル1に示すことができる。上記のテーブル1では、発生頻度の値は、入力コンテンツ100中の抽出された不可分で個別の単位の発生をカウントすることによって、簡単に計算することができる。発生頻度の値を有する抽出された不可分で個別の単位はまた、テーブル2に示すことができる。上記のテーブル2では、発生頻度の値は、例えば式1を使用することによって、抽出された不可分で個別の単位のいくつかに他のものより高い重要性を加える専用の重みを用いて計算することができる。次いで、発生頻度の値を有する、または有さない抽出された不可分で個別の単位は、入力コンテンツ100とプロファイル300との間の類似性を計算するために、計算モジュール430によって使用することができる類似性を計算するブロック431。再び図3Aを参照すると、プロファイル300は、任意のタイプのプロファイル、例えばトピック領域プロファイル301および関係プロファイル302を含むことができる。一実施形態では、システム400の計算モジュール430は、式2また式3のベクトル空間モデル計算関数vector-spacemodelcalculationfunctionを通じて、入力コンテンツ100とプロファイル300との間の類似性を計算することができる。式2または3では、h1が、プロファイル300中の1つまたは複数の不可分で個別の単位104の発生頻度の値を表すことができ、h2が、入力コンテンツ100から抽出された1つまたは複数の不可分で個別の単位104の発生頻度の値を表すことができる。類似性の値は、類似性計算の後に得ることができる。入力コンテンツ100とプロファイル300との間の類似性は、他の関数を通じて計算することができ、その関数の細部は、本明細書に述べる関数に限定することはできない。類似性の計算は、2つ以上のプロファイルについて行うことができる。すなわち、入力コンテンツ100は、1つまたは複数の類似性および1つまたは複数の類似性の値を決定するために、1つまたは複数のプロファイルと比較することができる。それゆえ、入力コンテンツ100は、別の異なるプロファイル300に対するよりも、1つのプロファイル300にもっと類似することがある。入力コンテンツ100とプロファイル300との間の類似性が計算され、類似性の値が、複数のプロファイルについて得られた後、計算モジュール430は、類似性情報を選択モジュール440に提供することができる。選択モジュール440は、プロファイルの群から決定される複数の類似性の群に関して、類似性をランク付けることができる。すなわち、入力コンテンツ100とプロファイル300の類似性は、入力の他のプロファイルとの類似性に対してランク付けることができる類似性をランク付ける、ブロック441。ランク付けは、入力と他のプロファイルと比較された1つのプロファイル300との間の類似性の計算された値の数の大きさに基づかせることができる。各プロファイル300が、同じ入力コンテンツ100との類似性の値に対応するので、そのとき、プロファイル300は、類似性の値を用いて識別することができ、したがって、そのような類似性の数の大きさのオーダーでまたランク付けることができる。例えば、テーブル3に例示するように、同じ入力コンテンツ100との、プロファイルAの類似性の値は4.8であり、プロファイルBの類似性の値は4.1であり、プロファイルCの類似性の値は5.6であり、プロファイルDの類似性の値は6.8であり、プロファイルEの類似性の値は9.1である。そのとき、類似性の値が計算された各プロファイル300は、テーブル3に示すように、識別し、ランク付けし、他のプロファイルと比較することができる。したがって、第1にランク付けされたトピック領域プロファイルは、類似性の値が9.1であるプロファイルEであり、ビジネス上のトピック領域プロファイルとすることができる。第1にランク付けされた関係プロファイルは、類似性の値が6.8である関係プロファイルDであり、ビジネスパートナの関係プロファイルとすることができる。プロファイル300は、いくつかの性質を用いて定義することができる。テーブル3に例示するように、プロファイル300の性質は、予測辞書221のタイプの性質1、1つまたは複数の自然言語101のタイプの性質2および1つまたは複数の記号102または1つまたは複数の絵文字103のタイプの性質3を含むことができる。次いで、そのような性質は、入力コンテンツ100に関する入力プロトコル200を決定するために使用することができる。次いで、他のプロファイルに関するプロファイル300との入力コンテンツの類似性のランクに基づき、選択モジュール440は、類似性が最も高くランク付けされたものとして入力プロトコルを識別することができる入力プロトコルを識別する、ブロック442。例えば、テーブル3に例示するように、第1にランク付けされたプロファイルEは、列性質1中のビジネスのトピック領域、列性質1中のビジネスパートナの関係、列性質2中の日本語の言語タイプおよび列性質3中の記号を伴うプロファイルEである。次いで、システム400の選択モジュール440は、入力コンテンツ100のために、日本語生成プロトコル、記号生成プロトコル、ビジネス上のトピック領域予測辞書およびビジネスパートナの関係予測辞書を伴う入力プロトコル200を決定することができる。次いで、第1にランク付けされたプロファイルの性質に基づき識別された入力プロトコル200は、類似性が最も高い第1にランク付けされた入力プロトコルとして扱うことができる。次いで、システム400の選択モジュール440は、入力コンテンツ100について使用するために、第1にランク付けされた入力プロトコルを選択することができる第1にランク付けされた入力プロトコルを選択する、ブロック443。選択された後、選択モジュールは、UI410を通じて第1にランク付けされた入力プロトコルをユーザに提案することができる第1にランク付けされた入力プロトコルを提案する、ブロック412。提案することは、任意の形態でよい。第1にランク付けされた入力プロトコルは、ポップアップウインドウ中に、UI410の入力領域中の色を強烈にして、または入力領域中がフラッシングして、表示することができる。提案された後、ユーザは、第1にランク付けされた入力プロトコルを選択することができる。次いで、UI410は、選択モジュール440に、現在の入力プロトコルを第1にランク付けされた入力プロトコルに切り替えるように指示することができる選択モジュールに、入力プロトコルを切り替えるように指示する、ブロック413。その指示は、ユーザが受け入れた後に、または所定の期間が経過した後に出すことができる。やはり、選択された第1にランク付けされた入力プロトコルはまた、システム400によって自動的に選択して使用することができる。第1にランク付けされた入力プロトコルをユーザに提案したとき、UI410は、現在の入力プロトコルを切り替えるユーザの許可または指示とすることができる入力プロトコル切り替えコマンドをユーザに要求することができる。そのとき、UI410は、ユーザの許可または指示に対する対応を開始することができる。ユーザは、そのような状況では、一定の期間内に応答しないことがあり、UI410は、選択モジュール440に、現在の入力プロトコルを第1にランク付けされた入力プロトコルに切り替えるように指示しなくてもよく、現在の入力プロトコルを維持することができる。代替として、または追加として、UI410は、そのような期間の経過した後、選択モジュール440に、現在の入力プロトコルを第1にランク付けされた入力プロトコルに切り替えるように自動的に指示することができる。他方では、ユーザは、一定の期間内に応答することができ、その応答は、提案された入力プロトコルへの切り替えの許可、または異なる入力プロトコルへの切り替えの指示とすることができる。そのとき、UI410は、ユーザの許可または指示に対応するか否かにかかわらず、選択モジュール440に、現在の入力プロトコルを切り替えるように指示し始めることができる。次いで、選択モジュール440は、UI410の指示に対応して、現在の入力プロトコルを維持する、または現在の入力プロトコルを異なる入力プロトコルに切り替えることのいずれかを次にすることができる。いずれの場合でも、選択モジュールは、入力コンテンツ100のプロファイル300との類似性に基づき入力プロトコルを切り替えることができる入力プロトコルを切り替え得る、ブロック444。図5は、本明細書に述べる少なくともいくつかの実施形態によって構成される、入力コンテンツに基づき入力プロトコルを選択するためのデバイスおよび方法の実施例を例示する。図5に例示するように、入力コンテンツ100に基づき入力プロトコル200を選択するように構成されるデバイス500は、グラフィックユーザインターフェースGUI510、処理ユニット520、計算ユニット530、選択ユニット540および伝送ユニット550を含むことができる。上記に述べたように、GUI510は、任意のタイプのUI410とすることができる。デバイス500のGUI510、処理ユニット520、計算ユニット530および選択ユニット540は、本明細書に述べたようなシステム400のUI410、処理モジュール420、計算モジュール430および選択ユニット440と同様の機能を有することができる。デバイス500は、伝送ユニット550をさらに含むことができ、伝送ユニット550は、インターネット、無線ネットワークなどを通じて、入力コンテンツ100を伝送するために使用することができる。デバイス500は、任意のコンピューティングデバイス、例えばラップトップ、デスクトップ、あるいはモバイルデバイス、例えばスマートフォン、タブレットなどとすることができる。それゆえ、GUI510は、入力コンテンツ100をユーザから受け取ることができ入力コンテンツを受け取る、ブロック511、処理ユニット520は、入力コンテンツ100をGUI510から取得することができる入力コンテンツを取得する、ブロック521。処理ユニット520は、入力コンテンツを解析し入力コンテンツを解析する、ブロック522、不可分で個別の単位を抽出することができる不可分で個別の単位を抽出する、ブロック523。計算ユニット530は、抽出された不可分で個別の単位を処理ユニット520から得て、抽出された不可分の単位とプロファイルとの間の類似性を計算することができる類似性を計算する、ブロック531。次いで、選択ユニットは、抽出された不可分の単位と複数のプロファイルとの間の最も高くランク付けされた類似性を識別し入力プロトコルを識別する、ブロック542、最も高くランク付けされた類似性を第1にランク付けされた入力プロトコルとして選択することができる第1にランク付けされた入力プロトコルを選択する、ブロック543。そのとき、GUI510は、第1にランク付けされた入力プロトコルをユーザに提案することができる第1にランク付けされた入力プロトコルを提案する、ブロック512。構成に応じて、GUI510は、選択モジュールに、入力プロトコルを切り替えるように指示することができる選択モジュールに、入力プロトコルを切り替えるように指示する、ブロック513。そのとき、選択ユニット540は、入力プロトコルを現在の入力プロトコルから第1にランク付けされた入力プロトコルに切り替えることができる入力プロトコルを切り替える、ブロック544。入力コンテンツ100が終了して、ユーザから受取人に伝送する準備ができた後、伝送ユニット550は、入力コンテンツ100を受取人のコンピューティングシステム例えばデバイスに伝送することができる入力コンテンツを伝送する、ブロック551。図7は、本明細書に述べる少なくともいくつかの実施形態によって構成される、入力コンテンツに基づき入力プロトコルを選択するための方法の実施形態を例示する。図7に例示するように、入力コンテンツに基づき入力プロトコルを選択するための方法700の全体的な実施形態を実施することができる。方法700は、GUIまたはデバイスを通じて入力コンテンツを受け取ること入力コンテンツを受け取る、ブロック701、APIまたは画像生成デバイスを通じて入力コンテンツを取得すること入力コンテンツを取得する、ブロック702、言語識別器によって入力コンテンツを解析すること入力コンテンツを解析する、ブロック703、1つまたは複数の不可分で個別の単位を入力コンテンツから抽出すること不可分で個別の単位を抽出する、ブロック704、1つまたは複数の不可分で個別の単位の第1の発生頻度と1つまたは複数の不可分で個別の単位の第2の発生頻度との間の類似性を計算することであって、1つまたは複数の不可分で個別の単位の第2の発生頻度は、発生頻度の第2の値を用いて決定される、計算すること類似性を計算する、ブロック705、計算された類似性の値に基づき類似性をランク付けること類似性をランク付ける、ブロック706、計算された類似性の値の数の大きさに基づき入力プロトコルを識別すること入力プロトコルを識別する、ブロック707、類似性の値が最も高い第1にランク付けされた入力プロトコルを選択すること入力プロトコルを選択すること、ブロック708、第1にランク付けされた入力プロトコルをユーザに提案すること入力プロトコルを提案する、ブロック709、デバイスに、現在の入力プロトコルを維持する、または現在の入力プロトコルを別の入力プロトコルに切り替えることのいずれかをするように指示すること入力プロトコルを切り替えるように指示する、ブロック710、現在の入力プロトコルを別の入力プロトコルに切り替えること入力プロトコルを切り替える、ブロック711、およびインターネット、無線ネットワークなどを通じて、入力コンテンツを受信者に伝送すること入力コンテンツを伝送する、ブロック712を含むことができる。図8は、本明細書に述べる少なくともいくつかの実施形態によって構成される、入力コンテンツに基づき入力プロトコルを選択するための方法の実施形態を例示する。図8に例示するように、入力コンテンツに基づき入力プロトコルを選択するための方法800の実施形態の別の実施形態を実施することができる。方法800は、入力コンテンツを解析すること入力コンテンツを解析する、ブロック801、入力コンテンツとデータベースとの間の類似性を計算すること類似性を計算する、ブロック802、類似性をランク付けること類似性をランク付ける、ブロック803、類似性に基づき入力プロトコルを識別すること入力プロトコルを識別する、ブロック804、類似性が最も高い第1にランク付けされた入力プロトコルを選択すること入力プロトコルを選択する、ブロック805を含むことができる。本明細書に開示するいくつかの実施形態は、コンピュータ実行可能命令が格納されるコンピュータ可読記憶媒体を含み、該コンピュータ実行可能命令は、図4のシステム400中に、図5のデバイス中に、さらにまた図7~8の方法手法中に含まれる演算を実施するコンピューティングデバイスによって実行可能である。これらおよび他の実施形態では、コンピューティングデバイスは、システム400およびデバイス500中に含めることができ、図6のコンピューティングデバイス600の特徴を含むことができる。一実施形態では、本方法は、コンピューティングシステムまたは任意のコンピューティングデバイスで実施される態様を含むことができる。したがって、コンピューティングシステムまたはデバイスは、本方法を実施するためのコンピュータ実行可能命令を有するメモリデバイスを含むことができる。コンピュータ実行可能命令は、いずれかの請求項の方法のいずれかを実施するための1つまたは複数のアルゴリズムを含むコンピュータプログラム製品の一部とすることができる。一実施形態では、本明細書に述べる演算、プロセス、方法または手法のいずれかを、コンピュータ可読媒体に格納されるコンピュータ可読命令として実装することができる。コンピュータ可読命令は、デスクトップコンピューティングシステム、ポータブルコンピューティングシステム、タブレットコンピューティングシステムおよびハンドヘルドコンピューティングシステム、さらにまた任意の他のコンピューティングデバイスからの広範なコンピューティングシステムのプロセッサによって、実行することができる。システムの側面でのハードウェアの実装形態とソフトウェアの実装形態との間には、ほとんど相違が残されていない。ハードウェアまたはソフトウェアの使用は、一般にいつもそうではないが、ある状況ではハードウェアとソフトウェアの間の選択が重要になり得るという点でコスト対効果のトレードオフを表す設計上の選択である。本明細書に記載された、プロセスおよび/またはシステムおよび/または他の技術をもたらすことができる様々な達成手段があり例えば、ハードウェア、ソフトウェア、および/またはファームウェア、好ましい達成手段は、プロセスおよび/またはシステムおよび/または他の技術が導入される状況によって異なる。例えば、実装者が速度と正確性が最も重要であると決定すると、実装者は主にハードウェアおよび/またはファームウェアの達成手段を選択することができる。フレキシビリティが最も重要なら、実装者は主にソフトウェアの実装形態を選択することができる。または、さらに別の代替案として、実装者は、ハードウェア、ソフトウェア、および/またはファームウェアのなんらかの組み合わせを選択することができる。前述の詳細な説明では、ブロック図、フローチャート、および/または例の使用によって、プロセスの様々な実施形態を説明してきた。そのようなブロック図、フローチャート、および/または例が1つまたは複数の機能および/または動作を含む限りにおいて、そのようなブロック図、フローチャート、または例の中のそれぞれの機能および/または動作は、広範囲のハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、または実質上それらのすべての組み合わせにより、個別におよび/または集合的に実装可能であることが、当業者には理解されるであろう。ある実施形態では、本明細書に記載された主題のいくつかの部分は、特定用途向け集積回路ASIC、フィールドプログラマブルゲートアレイFPGA、デジタルシグナルプロセッサDSP、または他の集積化方式によって実装することができる。しかし、本明細書で開示された実施形態のいくつかの態様が、全体においてまたは一部において、1つまたは複数のコンピュータ上で動作する1つまたは複数のコンピュータプログラムとして例えば、1つまたは複数のコンピュータシステム上で動作する1つまたは複数のプログラムとして、1つまたは複数のプロセッサ上で動作する1つまたは複数のプログラムとして例えば、1つまたは複数のマイクロプロセッサ上で動作する1つまたは複数のプログラムとして、ファームウェアとして、あるいは実質上それらの任意の組み合わせとして、等価に集積回路に実装することができることを、当業者は認識するであろうし、電気回路の設計ならびに/またはソフトウェアおよび/もしくはファームウェアのコーディングが、本開示に照らして十分当業者の技能の範囲内であることを、当業者は認識するであろう。さらに、本明細書に記載された主題のメカニズムを様々な形式のプログラム製品として配布することができることを、当業者は理解するであろうし、本明細書に記載された主題の例示的な実施形態が、実際に配布を実行するために使用される信号伝達媒体の特定のタイプにかかわらず適用されることを、当業者は理解するであろう。信号伝達媒体の例には、フロッピーディスク、ハードディスクドライブ、CD、DVD、デジタルテープ、コンピュータメモリ、などの記録可能なタイプの媒体、ならびに、デジタル通信媒体および/またはアナログ通信媒体例えば、光ファイバケーブル、導波管、有線通信リンク、無線通信リンクなどの通信タイプの媒体が含まれるが、それらには限定されない。本明細書で説明したやり方で装置および/またはプロセスを記載し、その後そのように記載された装置および/またはプロセスを、データ処理システムに統合するためにエンジニアリング方式を使用することは、当技術分野で一般的であることを当業者は認識するであろう。すなわち、本明細書に記載された装置および/またはプロセスの少なくとも一部を、妥当な数の実験によってデータ処理システムに統合することができる。通常のデータ処理システムは、一般に、システムユニットハウジング、ビデオディスプレイ装置、揮発性メモリおよび不揮発性メモリなどのメモリ、マイクロプロセッサおよびデジタル信号プロセッサなどのプロセッサ、オペレーティングシステムなどの計算実体、ドライバ、グラフィカルユーザインターフェース、およびアプリケーションプログラムのうちの1つもしくは複数、タッチパッドもしくはスクリーンなどの1つもしくは複数の相互作用装置、ならびに/またはフィードバックループおよびコントロールモータを含むコントロールシステム例えば、位置検知用および/もしくは速度検知用フィードバック、コンポーネントの移動用および/もしくは数量の調整用コントロールモータを含むことを、当業者は理解するであろう。通常のデータ処理システムは、データコンピューティング/通信システムおよび/またはネットワークコンピューティング/通信システムの中に一般に見られるコンポーネントなどの、市販の適切なコンポーネントを利用して実装することができる。本明細書に記載された主題は、様々なコンポーネントをしばしば例示しており、これらのコンポーネントは、他の様々なコンポーネントに包含されるか、または他の様々なコンポーネントに接続される。そのように図示されたアーキテクチャは、単に例示にすぎず、実際には、同じ機能を実現する多くの他のアーキテクチャが実装可能であることが理解されよう。概念的な意味で、同じ機能を実現するコンポーネントの任意の構成は、所望の機能が実現されるように効果的に関連付けされる。したがって、特定の機能を実現するために組み合わされた、本明細書における任意の2つのコンポーネントは、アーキテクチャまたは中間のコンポーネントにかかわらず、所望の機能が実現されるように、お互いに関連付けされていると見ることができる。同様に、そのように関連付けされた任意の2つのコンポーネントは、所望の機能を実現するために、互いに動作可能に接続または動作可能に結合されていると見なすこともでき、そのように関連付け可能な任意の2つのコンポーネントは、所望の機能を実現するために、互いに動作可能に結合できると見なすこともできる。動作可能に結合できる場合の具体例には、物理的にかみ合わせ可能な、および/もしくは物理的に相互作用するコンポーネント、ならびに/またはワイヤレスに相互作用可能な、および/もしくはワイヤレスに相互作用するコンポーネント、ならびに/または論理的に相互作用する、および/もしくは論理的に相互作用可能なコンポーネントが含まれるが、それらに限定されない。図6は、本明細書に述べる少なくともいくつかの実施形態によって構成される、本明細書に述べるシステムのために、およびその方法を実施するために使用することができるコンピューティングデバイスの実施形態を例示する。図6に例示するように、実施例のコンピューティングデバイス600は、本明細書に述べるコンピューティング方法のいずれかを実施するように構成することができる。極めて基本的な構成602では、コンピューティングデバイス600は、一般に、1つまたは複数のプロセッサ604およびシステムメモリ606を含む。プロセッサ604とシステムメモリ606との間で通信するためにメモリバス608を使用することができる。所望の構成に応じて、プロセッサ604は、ただしこれらに限定されないが、マイクロプロセッサμP、マイクロコントローラμC、デジタルシグナルプロセッサDSPまたはその任意の他の組み合わせを含む、任意のタイプのものとすることができる。プロセッサ604は、レベル1のキャッシュ610およびレベル2のキャッシュ612など、1つまたは複数のレベルのキャッシング、プロセッサコア614およびレジスタ616を含むことができる。実施例のプロセッサコア614は、算術論理演算ユニットALU:arithmeticlogicunit、浮動小数点ユニットFPU:floatingpointunit、デジタルシグナル処理コアDSPコア、またはその任意の組み合わせを含むことができる。また、プロセッサ604とともに実施例のメモリコントローラ618を使用することができる、またはいくつかの実装形態では、メモリコントローラ618は、プロセッサ604の内部部品とすることができる。所望の構成に応じて、システムメモリ606は、ただしこれらに限定されないが、揮発性メモリRAMなど、不揮発性メモリ例えばROM、フラッシュメモリなど、またはその任意の組み合わせを含む、任意のタイプのものとすることができる。システムメモリ606は、オペレーティングシステム620、1つまたは複数のアプリケーション622およびプログラムデータ624を含むことができる。アプリケーション622は、本明細書に述べる方法に関して述べた機能を含む、本明細書に述べるような機能を果たすように構成される決定アプリケーション626を含むことができる。いくつかの実施形態では、アプリケーション622は、信頼できないコンピューティングノードによって実施された仕事を本明細書に述べるようなものとして確認することができるように、オペレーティングシステム620上のプログラムデータ624を用いて演算するように構成することができる。この述べた基本構成602は、図6に、内側点線内のそれら構成要素によって例示してある。コンピューティングデバイス600は、追加の特徴または機能性、および、基本構成602と任意の必要なデバイスおよびインターフェースとの間の通信を容易にするために追加のインターフェースを有することができる。例えば、ストレージインターフェースバス634を介した基本構成602と1つまたは複数のデータ記憶装置632との間の通信を容易にするために、バス/インターフェースコントローラ630を使用することができる。データ記憶装置632は、取外し式記憶装置636、非取外し式記憶装置638、またはその組み合わせとすることができる。取外し式および非取外し式の記憶装置の実施例は、フレキシブルディスクドライブおよびハードディスクドライブHDDなどの磁気ディスク装置、コンパクトディスクCDドライブまたはデジタル多用途ディスクDVDドライブなどの光ディスクドライブ、半導体ドライブSSD、およびテープドライブを、いくつか例を挙げると含む。実施例のコンピュータ記憶媒体は、コンピュータ可読命令、データ構造、プログラムモジュールまたは他のデータなどの情報を記憶するための任意の方法または技術によって実現される揮発性および不揮発性の、取外し式および非取外し式の媒体を含むことができる。システムメモリ606、取外し式記憶装置636および非取外し式記憶装置638は、コンピュータ記憶媒体の実施例である。コンピュータ記憶媒体は、ただしこれらに限定されないが、RAM、ROM、EEPROM、フラッシュメモリまたは他のメモリ技術、CD-ROM、デジタル多用途ディスクDVDまたは他の光ストレージ、磁気カセット、磁気テープ、磁気ディスクストレージまたは他の磁気記憶装置、あるいは所望の情報を格納するために使用することができ、コンピューティングデバイス600がアクセスすることができる、任意の他の媒体を含む。任意のそのようなコンピュータ記憶媒体は、コンピューティングデバイス600の一部とすることができる。コンピューティングデバイス600はまた、バス/インターフェースコントローラ630を介する、様々なインターフェースデバイス例えば出力装置642、周辺インターフェース644、および通信デバイス646から基本構成602への通信を容易にするために、インターフェースバス640を含むことができる。実施例の出力装置642は、グラフィック処理ユニット648およびオーディオ処理ユニット650を含み、それらは、様々な外部デバイス、例えばディスプレイまたはスピーカと1つまたは複数のA/Vポート652を介して通信するように構成することができる。実施例の周辺インターフェース644は、シリアルインターフェースコントローラ654またはパラレルインターフェースコントローラ656を含み、それらは、外部デバイス、例えば入力装置例えばキーボード、マウス、ペン、音声入力装置、タッチ入力装置など、または他の周辺デバイス例えばプリンタ、スキャナなどと1つまたは複数のI/Oポート658を介して通信するように構成することができる。実施例の通信デバイス646は、ネットワークコントローラ660を含み、ネットワークコントローラ660は、1つまたは複数の他のコンピューティングデバイス662との通信をネットワーク通信リンク上で1つまたは複数の通信ポート664を介して容易にするように構成することができる。ネットワーク通信リンクは、通信媒体の一実施例とすることができる。通信媒体は、一般に、コンピュータ可読命令、データ構造、プログラムモジュール、または変調されるデータ信号modulateddatasignal、例えば搬送波または他の転送メカニズムの形の他のデータによって具体化することができ、任意の情報配信媒体を含むことができる。変調されるデータ信号は、その特性の1つまたは複数が、該信号中で情報をエンコードするようにして設定される、または変化する信号とすることができる。例としてだけで限定するものでなく、通信媒体は、有線媒体、例えば有線ネットワークまたは直接配線の接続、および無線媒体、例えば音響、無線周波RF、マイクロ波、赤外線IRおよび他の無線媒体を含むことができる。用語コンピュータ可読媒体computerreadablemediaは、本明細書で使用するとき、記憶媒体と通信媒体の両方を含むことができる。コンピューティングデバイス600は、小さいフォームファクタのポータブルまたはモバイル電子デバイス、例えばセル方式の携帯電話、携帯情報端末PDA、パーソナルメディアプレーヤデバイス、無線ウェブウオッチweb-watchデバイス、パーソナルヘッドセットデバイス、特定用途向けデバイス、または上記の機能のいずれかを含むハブリッドデバイスの一部として実現することができる。また、コンピューティングデバイス600は、ラップトップコンピュータと非ラップトップコンピュータの構成の両方を含むパーソナルコンピュータとして実現することができる。また、コンピューティングデバイス600は、任意のタイプのネットワークコンピューティングデバイスとすることができる。また、コンピューティングデバイス600は、本明細書に述べるように、自動化システムとすることができる。本明細書に述べる実施形態は、様々なコンピュータのハードウェアまたはソフトウェアのモジュールを含む専用または汎用のコンピュータの使用を含むことができる。また、本発明の範囲内の実施形態は、コンピュータ実行可能命令またはデータ構造を伝えるための、またはそれらが格納されるコンピュータ可読媒体を含む。そのようなコンピュータ可読媒体は、専用または汎用のコンピュータがアクセスすることができる、任意の利用できる媒体とすることができる。例としてだけで限定するものでなく、そのようなコンピュータ可読媒体は、RAM、ROM、EEPROM、CD-ROMまたは他の光ディスクストレージ、磁気ディスクストレージまたは他の磁気記憶装置、またはコンピュータ実行可能命令またはデータ構造の形態で所望のプログラムコード手段を伝える、または格納するために使用することができ、かつ汎用または専用のコンピュータがアクセスすることができる、任意の他の媒体を含むことができる。情報が、ネットワークまたは別の通信接続有線、無線または有線と無線の組み合わせのどれか上でコンピュータに転送された、または提供されたとき、そのコンピュータは、コンピュータ可読媒体としてその接続を適切に見なす。それゆえ、そのような接続は、コンピュータ可読媒体と適切に称する。また、上記の事項の組み合わせは、コンピュータ可読媒体の範囲内に含むべきである。コンピュータ実行可能命令は、例えば命令およびデータを含み、それらは、汎用コンピュータ、専用コンピュータまたは専用処理デバイスに、一定の機能または機能の群を実施させる。主題は、構造上の特徴および/または方法論的な規則に特有な言語で述べてきたが、添付の請求項で定義される主題は、上記に述べた具体的な特徴および規則に必ずしも限定されないことを理解すべきである。むしろ、上記に述べた具体的な特徴および動作は、請求項を実施する例の形態として開示している。用語モジュールmoduleまたは構成要素componentは、本明細書で使用する際、コンピューティングシステム上で実行するソフトウェアオブジェクトまたはルーチンを言うことができる。本明細書に述べる様々な構成要素、モジュール、エンジンおよびサービスは、コンピューティングシステム上で実行するオブジェクトまたはプロセスとして実現することができる例えば、別々のスレッドとして。本明細書に述べるシステムおよび方法が、好ましくもソフトウェアで実施されるが、ハードウェアまたはソフトウェアとハードウェアの組み合わせでの実装形態はまた、可能であり予期されている。この説明では、コンピューティングエンティティcomputingentityは、本明細書で既に述べたような、任意のコンピューティングシステム、あるいはコンピューティングシステム上で動作する任意のモジュールまたはモジュールの組み合わせとすることができる。当業者は、本明細書で開示したこれらおよび他のプロセスおよび方法に関し、プロセスおよび方法で実施される機能は、異なる順序で実施することができることを認識されるはずである。さらにまた、概略を述べた手法および演算は、実施例として単に提示しただけであり、手法および演算のいくつかは、開示する実施形態の本質を損なうことなく、オプションとすることができ、より少ない手法および演算に結合する、または追加の手法および演算に拡張することができる。本開示は、本明細書に述べる特定の実施形態の観点から限定すべきものでなく、様々な態様を例示するものとして意図している。当業者に明らかになるように、その趣旨および範囲から逸脱せずに、多くの修正および変形を実施することができる。本開示の範囲内に含まれる機能的に同等な方法および装置は、本明細書に列挙したそれらに加えて、前述の説明から当業者に明らかになる。そのような修正および変形は、添付の請求項の範囲内に含まれると意図する。本開示は、そのような請求項について与えられる同等物の完全な範囲とともに、添付の請求項の条項によってのみ限定すべきである。また、本明細書に使用する専門用語は、具体的な実施形態を述べるためだけであり、限定するものとして意図しないことを理解すべきである。本明細書における実質的にすべての複数形および/または単数形の用語の使用に対して、当業者は、状況および/または用途に適切なように、複数形から単数形に、および/または単数形から複数形に変換することができる。様々な単数形/複数形の置き換えは、理解しやすいように、本明細書で明確に説明することができる。通常、本明細書において、特に添付の特許請求の範囲例えば、添付の特許請求の範囲の本体部において使用される用語は、全体を通じてオープンなopen用語として意図されていることが、当業者には理解されよう例えば、用語含むincludingは、含むがそれに限定されないincludingbutnotlimitedtoと解釈されるべきであり、用語有するhavingは、少なくとも有するhavingatleastと解釈されるべきであり、用語含むincludesは、含むがそれに限定されないincludesbutisnotlimitedtoと解釈されるべきである、など。導入される請求項で具体的な数の記載が意図される場合、そのような意図は、当該請求項において明示的に記載されることになり、そのような記載がない場合、そのような意図は存在しないことが、当業者にはさらに理解されよう。例えば、理解の一助として、添付の特許請求の範囲は、導入句少なくとも1つのatleastoneおよび1つまたは複数のoneormoreを使用して請求項の記載を導くことを含む場合がある。しかし、そのような句の使用は、同一の請求項が、導入句1つまたは複数のまたは少なくとも1つのおよびaまたはanなどの不定冠詞を含む場合であっても、不定冠詞aまたはanによる請求項の記載の導入が、そのように導入される請求項の記載を含む任意の特定の請求項を、単に1つのそのような記載を含む実施形態に限定する、ということを示唆していると解釈されるべきではない例えば、aおよび/またはanは、少なくとも1つのまたは1つまたは複数のを意味すると解釈されるべきである。同じことが、請求項の記載を導入するのに使用される定冠詞の使用にも当てはまる。また、導入される請求項の記載で具体的な数が明示的に記載されている場合でも、そのような記載は、少なくとも記載された数を意味すると解釈されるべきであることが、当業者には理解されよう例えば、他の修飾語なしでの2つの記載tworecitationsの単なる記載は、少なくとも2つの記載、または2つ以上の記載を意味する。さらに、A、BおよびC、などの少なくとも1つに類似の慣例表現が使用されている事例では、通常、そのような構文は、当業者がその慣例表現を理解するであろう意味で意図されている例えば、A、B、およびCの少なくとも1つを有するシステムは、Aのみ、Bのみ、Cのみ、AおよびBを共に、AおよびCを共に、BおよびCを共に、ならびに/またはA、B、およびCを共に、などを有するシステムを含むが、それに限定されない。A、B、またはC、などの少なくとも1つに類似の慣例表現が使用されている事例では、通常、そのような構文は、当業者がその慣例表現を理解するであろう意味で意図されている例えば、A、B、またはCの少なくとも1つを有するシステムは、Aのみ、Bのみ、Cのみ、AおよびBを共に、AおよびCを共に、BおよびCを共に、ならびに/またはA、B、およびCを共に、などを有するシステムを含むが、それに限定されない。2つ以上の代替用語を提示する事実上いかなる離接する語および/または句も、明細書、特許請求の範囲、または図面のどこにあっても、当該用語の一方oneoftheterms、当該用語のいずれかeitheroftheterms、または両方の用語bothtermsを含む可能性を企図すると理解されるべきであることが、当業者にはさらに理解されよう。例えば、句AまたはBは、AまたはBあるいはAおよびBの可能性を含むことが理解されよう。さらに、本開示の特徴または態様がマーカッシュグループの観点で述べられている場合、当業者は、本開示がまた、それによって、マーカッシュグループの任意の個別のメンバまたはメンバのサブグループに関して述べられていることを認識されるはずである。当業者が理解されるように、いずれか、およびすべての目的で、例えば書面による説明を提示することに関して、本明細書に開示するすべての範囲は、いずれか、およびすべての可能な下位の範囲およびその下位の範囲の組み合わせを包含する。任意の列挙した範囲は、同範囲を十分に述べ、同範囲を少なくとも等しい半分に、1/3に、1/4に、1/5に、1/10になどに分割することができるものとして、容易に認識することができる。非限定の実施例として、本明細書に開示する各範囲は、容易に下側の1/3、中間の1/3および上側の1/3になどに分割することができる。また、当業者が理解されるように、すべての言葉、例えばまでupto、少なくともatleastなどは、述べた数を含み、上記で議論したように、下位の範囲にその後で分割することができる範囲を言う。最後に、当業者が理解されるように、範囲は、各個別のメンバを含む。それゆえ、例えば、1~3のセルを有するグループは、1つ、2つ、または3つのセルを有するグループを言う。同様に、1~5のセルを有するグループは、1つ、2つ、3つ、4つ、または5つのセルを有するグループを言う、等々である。前述事項から、本開示の様々な実施形態は、例示する目的で本明細書に述べてきたことを、および本開示の範囲および趣旨から逸脱せずに、様々な修正を行うことができることを認識されるはずである。したがって、本明細書に開示した様々な実施形態は、限定するものと意図せず、真の範囲および趣旨は、次の請求項によって示されている。"