"第1の検索文字列を受信するステップと、前記第1の検索文字列の意味の曖昧さを減らす曖昧性除去語を取得するステップと、プロセッサが、前記第1の検索文字列及び前記曖昧性除去語に少なくとも部分的に基づいて第2の検索文字列を作成するステップと、前記第2の検索文字列に少なくとも部分的に基づいて行われた検索から取得された検索結果を出力すること、及び検索結果を出力する検索サービス部に前記第2の検索文字列を与えることのうちの少なくとも一方を実行するステップとを有するセマンティック検索方法。前記検索結果をランキング及び又は選別するステップを更に有する請求項1に記載の検索方法。前記曖昧性除去語を取得するステップは、セマンティック語彙を用いて前記第1の検索文字列の1つ以上の意味表現を特定又は決定するステップであって、前記1つ以上の意味表現の少なくともいくつかは前記第1の検索文字列の意味を示す、ステップと、前記第1の検索文字列の意味を示す前記1つ以上の意味表現中の言葉を前記曖昧性除去語として特定するステップとを有する、請求項1に記載の検索方法。前記特定するステップにおいて、前記1つ以上の意味表現中の複数の言葉をユーザに提示し、前記複数の言葉のうちの少なくとも1つを特定するユーザ入力を受信する、請求項3に記載の検索方法。前記1つ以上の意味表現に属する意味表現は概念定義であり、特定された言葉は前記概念定義の中のキーワードである、請求項3に記載の検索方法。前記セマンティック語彙に言葉を追加する及び又は前記セマンティック語彙から言葉を除去するステップを更に有する請求項3に記載の検索方法。リアルタイムのインターネット情報ストリームから取得された言葉を前記セマンティック語彙に追加するステップを更に有する請求項6に記載の検索方法。前記第2の検索文字列を作成するステップにおいて、前記曖昧性除去語に基づいて、前記第1の検索文字列について特定された意味を示す前記第1の検索文字列の意味表現を特定し、前記意味表現に関連する概念の階層を含むセマンティックネットワークを生成又は特定するステップと、前記セマンティックネットワーク内の少なくとも1つの概念を用いて前記第2の検索文字列を生成する、請求項1に記載の検索方法。情報コンテンツの本文に登場しかつ所定の閾値より高いトレンドスコアを有する言葉を特定するステップと、特定された前記言葉に基づいて前記セマンティックネットワークを生成するステップとを更に有する請求項8に記載の検索方法。前記セマンティックネットワークに基づいて前記検索結果に注釈を付けるステップを更に有する請求項8に記載の検索方法。前記第2の検索文字列に少なくとも部分的に基づいて行われた検索から取得された前記検索結果を出力する場合に、前記第2の検索文字列を前記検索を行う検索サービス部に送信し、送信に応答して、前記検索サービス部から前記検索結果を受信する、請求項1に記載の検索方法。前記検索結果を出力する場合に、前記検索結果をユーザに表示する、請求項1に記載の検索方法。プロセッサ及びメモリを有するセマンティック検索を行うシステムであって、第1の検索文字列を受信するステップと、前記第1の検索文字列の意味の曖昧さをなくす曖昧性除去語を取得するステップと、前記第1の検索文字列及び前記曖昧性除去語に少なくとも部分的に基づいて第2の検索文字列を作成するステップと、前記第2の検索文字列に少なくとも部分的に基づいて行われた検索から取得された検索結果を出力すること、及び又は検索結果を出力する検索サービス部に前記第2の検索文字列を与えることを実行するステップとを実行するシステム。コンピュータで読み取ることが可能な記憶媒体であって、セマンティック検索方法をプロセッサに実行させる命令を保存し、前記セマンティック検索方法は、第1の検索文字列を受信するステップと、前記第1の検索文字列の意味の曖昧さをなくす曖昧性除去語を取得するステップと、前記第1の検索文字列及び前記曖昧性除去語に少なくとも部分的に基づいて第2の検索文字列を作成するステップと、前記第2の検索文字列に少なくとも部分的に基づいて行われた検索から取得された検索結果を出力すること、及び検索結果を出力する検索サービス部に前記第2の検索文字列を与えることのうちの少なくとも一方を実行するステップとを有する、記憶媒体。トレンディ語を特定する同定方法であって、複数の言葉を含むタイムスタンプが付されているコンテンツを受信するステップと、プロセッサが、減衰関数に少なくとも部分的に基づいて前記複数の言葉に属する言葉の各々についてトレンドスコアを計算するステップと、計算された前記トレンドスコアに基づいてトレンディ語として特定された1つ以上の言葉に基づく結果を出力するステップとを有する同定方法。前記タイムスタンプが付されているコンテンツはブログ及び又はインターネットストリームからのコンテンツを含む、請求項15に記載の同定方法。前記トレンドスコアを計算する前記ステップにおいて、前記タイムスタンプが付されているコンテンツに登場する言葉の出現頻度と前記タイムスタンプが付されているコンテンツに登場する他の言葉の出現頻度とを計算し、前記減衰関数に基づいて前記言葉の出現頻度を修正する、請求項15に記載の同定方法。前記減衰関数は崩壊速度パラメータに少なくとも部分的に基づいて規定されている、請求項15に記載の同定方法。前記特定の際に、計算された前記トレンドスコアに基づいて前記複数の言葉に属する言葉をランキングし、1つ以上の上位にランキングされた言葉を前記トレンド語として特定する、請求項15に記載の同定方法。平均ユニコードポイント値に基づいて前記タイムスタンプが付されているコンテンツの言語を判定するステップを更に有する請求項15に記載の同定方法。前記複数の言葉に属しかつ所定の範囲内のトレンドスコアを有する言葉をセマンティック語彙に追加するステップを更に有する請求項15に記載の同定方法。前記第1の検索文字列を受信するステップと、前記複数の言葉に属しかつ所定の範囲内のトレンドスコアを有する言葉を選択するステップと、選択された言葉及び前記第1の検索文字列の意味表現に基づいて第2の検索文字列を生成するステップとを更に有する同定方法。前記複数の言葉に属しかつ所定の範囲内のトレンドスコアを有する言葉を選択するステップと、ユーザが指定した1つ以上の文字列に属する言葉の出現頻度に少なくとも部分的に基づいて前記言葉の第2のトレンドスコアを計算するステップと、決定に少なくとも部分的に基づいて、選択された言葉を分類するステップとを更に有する請求項15に記載の同定方法。前記の分類に基づいて、選択された前記言葉を広告用キーワードとして取得するステップを更に有する請求項23に記載の同定方法。プロセッサが、情報コンテンツの本体に登場する言葉を、該言葉について計算した1つ以上のトレンド語に少なくとも部分的に基づいて、複数のカテゴリのうちの1つ以上に分類するステップと、前記言葉が分類された前記複数のカテゴリのうちの1つ以上のカテゴリに基づいて、前記言葉に関する広告処理を行うステップとを有する広告方法。前記情報コンテンツの本体は、公開されているインターネットコンテンツ及びユーザが指定した検索文字列を有する、請求項25に記載の広告方法。1つ以上のトレンドスコアが、前記公開されているインターネットのコンテンツに登場する言葉の出現頻度に少なくとも部分的に基づいて算出された第1のトレンドスコアと、ユーザが指定した1つ以上の文字列に登場する言葉の出現頻度に少なくとも部分的に基づいて算出された第2のトレンドスコアとを有する、請求項26に記載の広告方法。前記分類するステップにおいて、第1のトレンドスコアが所定の第1の閾値を超えているか否かを判定し、第2のトレンドスコアが所定の第2の閾値を超えているか否かを判定し、判定結果に少なくとも部分的に基づいて、言葉を1つ以上のカテゴリに分類する、請求項25に記載の広告方法。前記カテゴリは収益化カテゴリを表す、請求項25に記載の広告方法。前記広告処理が、検索エンジン又は広告処理部から言葉を入手する時点を予測すること、前記検索エンジン又は前記広告処理部から前記言葉を入手すること、及び又は前記検索エンジン又は前記広告処理部から広告主が入手する効果的な言葉として、黙示的又は明示的に言葉を示唆することのうちの少なくとも1つを行う、請求項25に記載の広告方法。第1の検索文字列を受信するステップと、プロセッサが、前記第1の検索文字列の意味表現を作成するステップと、前記第1の検索文字列に少なくとも部分的に基づいて行われた検索の検索結果を取得するステップと、前記検索結果及び前記意味表現の双方に含まれている言葉に少なくとも部分的に基づいて前記検索結果をランキングする又は注釈を付けるステップとを有する検索方法。プロセッサ及びメモリを有するシステムであって、第1の検索文字列を受信するステップと、前記第1の検索文字列の意味表現を作成するステップと、前記第1の検索文字列に少なくとも部分的に基づいて行われた検索の検索結果を取得するステップと、前記検索結果及び前記意味表現の双方に含まれている言葉に少なくとも部分的に基づいて前記検索結果をランキングする又は注釈を付けるステップとを実行するシステム。コンピュータで読み取ることが可能な記憶媒体であって、検索方法をプロセッサに実行させる命令を保存し、前記検索方法は、第1の検索文字列を受信するステップと、前記第1の検索文字列の意味表現を作成するステップと、前記第1の検索文字列に少なくとも部分的に基づいて行われた検索の検索結果を取得するステップと、前記検索結果及び前記意味表現の双方に含まれている言葉に少なくとも部分的に基づいて前記検索結果をランキングする又は注釈を付けるステップとを有する記憶媒体。開示される発明の課題は、改善されたセマンティック検索を実行できるようにする装置及び方法等を提供することである。一実施形態による方法は、第1の検索文字列を受信するステップと、前記第1の検索文字列の意味の曖昧さを減らす曖昧性除去語を取得するステップと、プロセッサが、前記第1の検索文字列及び前記曖昧性除去語に少なくとも部分的に基づいて第2の検索文字列を作成するステップと、前記第2の検索文字列に少なくとも部分的に基づいて行われた検索から取得された検索結果を出力すること、及び検索結果を出力する検索サービス部に前記第2の検索文字列を与えることのうちの少なくとも一方を実行するステップとを有するセマンティック検索方法である。<要約>A一実施形態では、セマンティック検索方法が与えられる。本方法は、第1の検索文字列を受信するステップと、前記第1の検索文字列の意味の曖昧さをなくす曖昧性除去語を取得するステップと、前記第1の検索文字列及び前記曖昧性除去語に少なくとも部分的に基づいて第2の検索文字列を作成するステップと、前記第2の検索文字列に少なくとも部分的に基づいて行われた検索から取得された検索結果を出力すること、及び検索結果を出力する検索サービス部に前記第2の検索文字列を与えることのうちの少なくとも一方を実行するステップとを有する方法である。B一実施形態では、セマンティック検索システムが与えられる。本システムは、検索方法を実行するプロセッサを有し、検索方法は、第1の検索文字列を受信するステップと、前記第1の検索文字列の意味の曖昧さをなくす曖昧性除去語を取得するステップと、前記第1の検索文字列及び前記曖昧性除去語に少なくとも部分的に基づいて第2の検索文字列を作成するステップと、前記第2の検索文字列に少なくとも部分的に基づいて行われた検索から取得された検索結果を出力すること、及び検索結果を出力する検索サービス部に前記第2の検索文字列を与えることのうちの少なくとも一方を実行するステップとを有するシステムである。C一実施形態では、コンピュータで読み取ることが可能な記憶媒体が与えられる。本記憶媒体は、セマンティック検索方法をプロセッサに実行させる命令を保存し、セマンティック検索方法は、第1の検索文字列を受信するステップと、前記第1の検索文字列の意味の曖昧さをなくす曖昧性除去語を取得するステップと、前記第1の検索文字列及び前記曖昧性除去語に少なくとも部分的に基づいて第2の検索文字列を作成するステップと、前記第2の検索文字列に少なくとも部分的に基づいて行われた検索から取得された検索結果を出力すること、及び検索結果を出力する検索サービス部に前記第2の検索文字列を与えることのうちの少なくとも一方を実行するステップとを有する記憶媒体である。D一実施形態では、トレンディ語を同定する方法が与えられる。本方法は、複数の言葉を含むタイムスタンプが付されているコンテンツを受信するステップと、プロセッサが、減衰関数に少なくとも部分的に基づいて前記複数の言葉に属する各々の言葉についてトレンドスコアを計算するステップと、計算された前記トレンドスコアに基づいてトレンディ語として同定された1つ以上の言葉に基づく結果を出力するステップとを有する方法である。E一実施形態では、宣伝広告を行う方法が与えられる。本方法は、プロセッサが、情報コンテンツの本体に登場する言葉を、該言葉について計算した1つ以上のトレンド語に少なくとも部分的に基づいて、複数のカテゴリのうちの1つ以上に分類するステップと、前記言葉が分類された前記複数のカテゴリのうちの1つ以上のカテゴリに基づいて、前記言葉に関する宣伝広告を行うステップとを有する方法である。F一実施形態では方法が提供される。本方法は、第1の検索文字列を受信するステップと、プロセッサが、前記第1の検索文字列の意味表現を作成するステップと、前記第1の検索文字列に少なくとも部分的に基づいて行われた検索の検索結果を取得するステップと、前記検索結果及び前記意味表現の双方に含まれている言葉に少なくとも部分的に基づいて前記検索結果のランキングを決定する又は注釈を付けるステップとを有する方法である。G一実施形態では、システムが提供される。本システムは、ある方法を実行するプロセッサを有し、その方法は、第1の検索文字列を受信するステップと、前記第1の検索文字列の意味表現を作成するステップと、前記第1の検索文字列に少なくとも部分的に基づいて行われた検索の検索結果を取得するステップと、前記検索結果及び前記意味表現の双方に含まれている言葉に少なくとも部分的に基づいて前記検索結果のランキングを決定する又は注釈を付けるステップとを有するシステムである。H一実施形態では、コンピュータで読み取ることが可能な記憶媒体が提供される。本記憶媒体は、ある方法をプロセッサに実行させる命令を保存し、その方法は、第1の検索文字列を受信するステップと、前記第1の検索文字列の意味表現を作成するステップと、前記第1の検索文字列に少なくとも部分的に基づいて行われた検索の検索結果を取得するステップと、前記検索結果及び前記意味表現の双方に含まれている言葉に少なくとも部分的に基づいて前記検索結果のランキングを決定する又は注釈を付けるステップとを有する記憶媒体である。<詳細な説明>多くの従来のインターネットサーチエンジンは、ユーザの検索文字列に含まれている文字通りの言葉と、インデックスが付けられているコンテンツ内の文字通りの言葉との間でパターンマッチング又はパターンの照合を単に行うことによって、コンテンツのどの部分がユーザの検索文字列に関連しているかを決定していることを、発明者等は考察した。そのようなサーチエンジンは、一般に、ユーザの検索文字列の意味を表現しようとはせず、むしろインデックスコンテンツ内の用語、言葉及び語句の意味に着目していることに、発明者等は着目した。従って、意味が曖昧である言葉と共にユーザが検索文字列を入力すると、サーチエンジンは、ユーザが意図している言葉の意味と全く関連のない結果を返す傾向がある。例えば、ユーザがbarkという検索文字列を与えたとすると、犬が発する声に関する情報、木の外皮に関する情報、3本マストの小型帆船に関する情報又はbarkに関する何らかの他の意味に関する情報の何れをユーザが探しているのか明確でない。ほとんどのサーチエンジンは、barkという言葉について可能性のあるいくつもの意味を特定し、それら可能性のある意味が混ざった結果を返す。ユーザの検索文字列の意味を判定することで、ユーザが意図している情報を含む可能性が高い検索結果を取得して返せるかもしれないことに、発明者等は着目した。例えば、ユーザがbarkという検索文字列を与えた場合に、その検索文字列におけるユーザの意図が、木に関するbarkの情報の発見であることが判明している場合、木に関するbarkに関連するコンテンツを返す一方、barkという言葉を含んではいるがbarkの他の意味に関連する他のコンテンツを返さないことが望ましい。所定の言葉が単に登場しているだけでなくコンテンツ内の言葉の意味に基づいて、検索文字列に合致するコンテンツを同定しようとする多くのセマンティック検索技術が開発されている。しかしながら、これらの技術は、一般に、検索する大量の情報をなす文書又はコンテンツ各々の意味表現を作成することを前提としている。検索する大量のコンテンツをなす文書又はコンテンツ緒の大野の意味表現を生成することに基づくセマンティック検索技術は、いくつかの欠点を有することに、発明者等は着目した。具体的に言えば、WWW上にあるコンテンツは膨大な量に及ぶことに起因して、文書又はコンテンツ各々の意味表現を生成することは実用的ではない。この問題は、WWWで公開されている多数のコンテンツが直ぐに使用されるように意図されているという事実によって、悪化する。従って、そのようなコンテンツは、意味表現が生成される時点では古くなっているかもしれない。コンテンツに意味のある注釈を付けるこの問題は、ウェブスケールのリアルタイムセマンティック検索についての最も深刻かつコスト高となってしまう障壁の1つである。ユーザが入力したクエリ又は文字列の意味表現及びコンテンツを求める意図を提供することによって、検索されるコンテンツに事前に意味の注釈を付ける必要はなくなり、そのような方法は体系化されていないコンテンツソースでも効果的に機能することに、発明者等は着目した。いくつもの実施の形態はセマンティック検索を実行する技術に関連する。これらの実施の形態の内のいくつかは従来の検索方法に関する上記の問題に対処するものであるが、全ての実施の形態が上記の問題の全てに対処するわけではなく、実施の形態によっては上記の問題の何れにも対処しないかもしれない。従って、本発明は従来の検索方法について議論された上記の全て又は何れかの問題に対処していることに限定されない点が、理解されるべきである。<詳細な説明>図1は、本発明の実施の形態によるセマンティック検索を実行する方法100のフローチャートを示す。図1に示す方法はステップ101から始まり、ユーザが与えた検索文字列又は検索文字列を受信する。本方法は次にステップ103に続き、ユーザの検索文字列についての1つ以上の意味表現を生成する。例えば、以下において詳細に説明するように、ステップ103では1つ以上の概念定義が生成され、概念定義の各々はユーザの検索文字列についての可能性のある1つの意味を表す。本方法はステップ105に続き、ステップ103で生成された意味表現から、ユーザの検索文字列で意図されている意味に関連する可能性のある一群の曖昧性除去語を生成する。この一群の言葉はユーザに提供され、ユーザの検索文字列で意図されている意味に関連する言葉、語句又はフレーズをユーザが選択できるようにする。言葉は1つ以上のワード又は1つ以上の語句を含んでよいことが理解されるべきである。本方法はステップ107に続き、ユーザが彼又は彼女の検索文字列に関連しているものとしてユーザが指定した曖昧性除去語を受信し、ユーザが選択したその曖昧性除去語に基づいて、検索文字列でユーザが意図している意味を取得できると思われるユーザの検索文字列の意味表現が、選択される。本方法はステップ109に続き、選択された意味表現について合成処理が実行される。この合成処理の結果として、拡張されたセマンティックネットワーク又は拡張された意味網が生成されてもよい。本方法はステップ111に続き、拡張されたセマンティックネットワーク又は意味網に基づいて1つ以上の検索文字列が発行し、その1つ以上の検索文字列についての結果が受信されかつユーザに提示する一群の検索結果を生成するためにランキング及び又は選別される。本方法は次にステップ113に続き、これらの検索結果がユーザに表示される。図1に示す方法の各ステップは任意の様々な方法で実行されてもよく、様々な実施の形態でこれらのステップを実行する方法の具体例が以下において詳細に説明される。図1に示されている方法100及びその任意の変形例は、任意の多数の方法で実現されてもよい。例えば方法100はハードウェア、ソフトウェア又はそれらの組み合わせを用いて実現されてもよい。ソフトウェアで実現される場合、そのソフトウェアは適切な任意のプロセッサ又は一群のプロセッサで実行される。ソフトウェアはプロセッサで実行可能な命令及びコンフィギュレーションパラメータとして保存され、そのようなソフトウェアはコンピュータで読み取ることが可能な記憶媒体に保存される。方法100を実行するソフトウェアは適切な任意の方法で構築されてよい。例えば、図7に示されているような複数のソフトウェアモジュールを含むソフトウェアシステム700として構築されてもよい。図示の具体例の場合、各々のソフトウェアモジュールは方法100の1つ以上のステップの少なくとも一部を実行する。しかしながら、実施の形態において、ソフトウェアシステム700の1つ以上のソフトウェアモジュールは方法100のステップに関連していない機能を発揮してもよく、本発明は図示の例に限定されない。図示のソフトウェアシステム700は多数のソフトウェアモジュールを有し、ラベル概念変換モジュール701、ユーザインターフェースモジュール702、セマンティック合成モジュール703、選別抽出エージェントモジュール705、セマンティック注釈モジュール707、情報抽出サービスモジュール709、時間的用語抽出モジュール711及び語彙モジュール713を含む。一実施形態では、方法100のステップ101、107及び113はユーザインターフェースモジュール702により実行され、方法100のステップ103及び105はラベル概念変換モジュール701により実行され、方法100のステップ108はセマンティック合成モジュール703により実行され、方法100のステップ111は、選別抽出エージェントモジュール705及び情報抽出サービスモジュール709により実行されてもよい。以下の説明は次の観点から行われる。Iユーザが生成した検索文字列を受信するII検索文字列について1つ以上の意味表現を生成するIII曖昧性除去語のリストを生成するIV選択された曖昧性除去語に基づいて意図されている概念定義を特定するV拡張されたセマンティックネットワークを合成するVI検索文字列を発行し、結果を選別するVII検索結果をユーザに表示するVIII新たな言葉を抽出するIXトレンディ語を用いて実際の概念に関連する概念を特定するXセマンティック語彙を更新するXIトレンド語を用いた評価方法XII追加的な詳細<Iユーザが生成した検索文字列を受信する>上述したように、方法100のステップ101では、人間のユーザが提供したサーチ空襟が受信される。図示のソフトウェアシステム700の場合、ステップ101はユーザインターフェースモジュール702により実行されてもよい。検索文字列は可能な任意の様々な方法で受信されてよい。例えば、一実施形態では、検索文字列は、ユーザのクライアントコンピュータから、方法100を実行するためのソフトウェアコードを実行するサーバコンピュータに提供されてもよい。すなわち、例えば、図2に示すように、ユーザはアプリケーションプログラム205を実行するクライアントコンピュータを操作してもよい。サーバ203は方法100を実行するコンピュータである。ユーザは検索文字列をアプリケーションプログラム205に入力し、アプリケーションプログラム205がその検索文字列をサーバ203に送信してもよい。こうして、サーバ203はクライアント201で動作しているアプリケーションプログラム205から検索文字列を受信する。アプリケーションプログラム205は、サーバ203に情報を送信すること及びサーバ203から情報を受信することが可能な任意の様々なタイプのアプリケーションプログラムであってよい。例えば、一実施形態におけるアプリケーションプログラム205はインターネット又はWWWブラウザであってよい。図2に示す例の場合、アプリケーションプログラム205はユーザが提供した検索文字列をサーバ203に直接的に送信するように示されている。しかしながらそれはユーザの検索文字列がクライアント201からサーバ203へどのように送信されるかを簡易に表現しているに過ぎず、ユーザの検索文字列がクライアント201からサーバ203へ直接的に創始されることは必須でないことが、理解されるべきである。例えば一実施形態ではユーザの検索文字列はネットワークを介してサーバ203に送信される。ネットワークはLAN、WAN又はインターネットのような適切な任意のネットワークであってよい。<II検索文字列について1つ以上の意味表現を生成する>上述したように、方法100のステップ103において、ユーザの検索文字列に関する1つ以上の意味表現が生成される。図7に示す例示的なソフトウェアシステムの場合、この処理はラベル概念変換モジュール702により実行されてもよい。意味表現の各々は、ユーザの検索文字列について可能性のある1つの意味に対応する。ユーザの検索文字列の意味表現を生成するために、多種多様な可能な任意の技法が使用されてよい。一実施形態で使用されてよいそのような技法の具体例が図3の方法300に示されている。図3に関連して以下で説明される具体例の場合、ユーザの検索文字列についての概念定義と呼ばれる複数の意味表現がセマンティック語彙又は語彙データベースを用いて生成される。米国特許出願番号第12671846号で説明されているように、概念又はコンセプトは、他の言葉との関連性による複合的な抽象度の観点から、及びキーワードや形態素のような他の多くの基礎的な情報表現要素の観点から構造的に決定されてもよい。そのような構造は概念定義と言及される。要するに、概念を含むキーワード及び形態素のようなより多くの基礎的な情報表現要素は、概念の属性と言及される。セマンティック語彙は、ワード間の意味上の関連性を含むワードの集合である。実施の形態で使用されてよいセマンティック語彙の一例は、プリンストン大学のワールドネットセマンティック語彙である。図7に示すソフトウェアシステムの場合、セマンティック語彙は語彙モジュール713により示されている。一実施形態において、セマンティック語彙の概念は時間が経過しても同じままである。しかしながら他の実施の形態の場合、以下のセクションVIII、IX及びXで説明されているように、セマンティック語彙の概念は時間経過と共に変化する。例えば、ワードがセマンティック語彙に追加される或いはワードがセマンティック語彙から削除される。一実施形態において、セマンティック語彙は、複数のノード及びノード間のエッジを有するグラフにより表現されてもよい。グラフはノードを1つ以上の言葉に関連付けることで語彙を表現する。2つのノード間のエッジは、それらのノードに関連する言葉同士の間の関連性を示す。例えば、関連性は、~は~により規定されるという関係や、~は~であるという関係であってもよい。概念定義は、1つ以上のトークン化された言葉を含む隣接するノードに関連する言葉に基づいていてもよい。例えば、そのような隣接するノードは、1つ以上のトークン化された言葉を含むノードについてdefineby又はisaという関係を有する言葉を含む。図3に示す方法300は、検索文字列に関する1つ以上の概念定義を生成する。本方法はステップ301から始まり、ユーザのクエリが個々のワードにトークン化又は分割され、個々のワード各々がトークンとなる。例えば、ラブアンドウォーというユーザのクエリは、ラブ、アンド及びウォーという3つのトークンに分割される。本方法は次にステップ303に進み、ストップワード又は停止語ではないトークンの各々について、そのトークンを含むセマンティック語彙の中のキーワードが特定される。ストップワードは、方法300において選別又は無視されるワードや、その等である。本方法は次にステップ305に進み、ステップ303で特定されたキーワードがランキングされ、特定されたキーワードの内の一部又はサブセットが、概念定義の生成に使用するために選択される。例えば、語彙は、Loveというワードを使用している9000個のキーワードを有していてもよい。ステップ305では、それらのうちの全部又は一部が、概念定義の生成に使用するために選択される。多種多様な可能性のある任意の方法又は基準が、特定されたキーワードをランキング、順序付け又は等級化するのに使用されてもよい。実施の形態で使用されてもよい基準の具体例は、以下の-の基準を含んでもよい。複数のトークン化されたワードに厳密に一致するキーワードが、そうでないキーワードよりも高くランキングされる。例えば、トークン化されたワードが、アメリカの及びアルバムであったとすると、アメリカのアルバムというキーワードが、アメリカのというキーワードや、アルバムというキーワードよりも高くランキングされる。トークン化されたワードに厳密に一致するキーワードが、そうでないキーワードよりも高くランキングされる。例えば、Loveというワードの場合、Loveinpoliticsというキーワードよりも、Loveというキーワードの方がより一致している。1つより多いトークン化されたワードを使用するキーワードが、そうでないキーワードよりも高くランキングされる。例えば、トークン化されたワードがアメリカの、ポップ及びアルバムであったとすると、ポップアルバムというキーワードは、ポップのみを含むキーワードや、アルバムのみを含むキーワードよりも高くランキングされる。-の基準の各々は、他の任意の基準と任意の組み合わせで使用されてよい。ステップ305の後に、本方法はステップ307に続き、ステップ305で選択されたキーワードに基づいて概念定義が生成される。例えば、ステップ103で生成されるキーワードは、愛、戦争、ラブソング、戦争と平和、軍事政治、愛と皮肉、ある愛の詩、恋と愛、兵器、軍艦、軍事会議、軍事大臣、ラブバラード、戦争文学、三角関係である。概念定義はキーワード表現の関連性として生成されてもよい。或いは、概念定義は、ステップ305で登場した一群のキーワードを構文解析し、構文解析されたキーワードの関連するコンポーネントを結合し直すことで生成されてもよい。コンポーネントは、キーワードが、同じトークンから由来して構文解析されたものであるか否かに関連する。目下の例でキーワードから生成された概念定義は、、平和、政治、、歌、、恋、バラード、物語、三角関係、、兵器、船、、政治、会議、大臣等を含む。上述したように、概念定義の各々はユーザの検索文字列について可能性のある意味の1つに対応する。一実施形態では、概念定義の各々は、個々のトークンの中の唯一のキーワードを有し、概念定義の各々は高々1回各キーワードを使用する。一実施形態において、ユーザのテキストクエリ又は検索文字列が1つ以上の未知のワードと共にラベルとして新たなキーワードが生成されてもよい。新たなキーワードは如何なる祖先も子孫も有していない。新たなキーワードは、変換処理の最後に破棄される、或いは将来の処理のためにセマンティック語彙に追加される。例えば、ユーザのクエリがGermanblitzkriegであった場合において、blitzkriegというワードが現在の範囲内の如何なるキーワードによっても使用されていなかった場合、システムはGermanblitzkriegというラベルと共に新たなキーワードを生成し、この単位で未知の意味を表現する。その後、クエリに関する概念定義は、Germanblitzkriegというラベルの新たなキーワードと共に、語彙の中の既知のキーワードで構築される。或いは、新たなキーワード又は未知のワードを生成せずに、方法300はその未知のワードを無視してもよい。ステップ307で生成された概念定義の各々はセマンティックネットワーク又は意味網の基礎となってもよい。セマンティックネットワーク又は意味網は有向グラフの形式をとる或る種の情報表現であり、概念を表す頂点と、頂点同士の間のエッジとを有し、エッジは概念同士の間の意味上の関係を表現する。例えば、愛と戦争というクエリから得られた概念定義[愛、戦争、小説]という概念定義は、あるセマンティックネットワーク又は意味網と考えられ、セマンティックネットワークでは、愛、戦争、愛と戦争及び小説の各々が頂点を表し、1つ以上の頂点を結ぶ有向エッジがある。概念定義は、グラフィカル語彙であるセマンティック語彙を利用して生成されてもよい。グラフィカル語彙は、愛と戦争というキー和戸に関連するノードを有する。隣接ノードは小説という言葉を含む。従って、[愛、戦争、小説]という概念定義は或るセマンティックネットワークと考えられ、セマンティックネットワークは、愛と戦争のノードに関する1つの頂点と、小説に関する別の頂点とを有する。任意の所与のノードに関し、個々のトークン化された言葉及び構成要素の言葉は、愛に関する頂点及び戦争に関する頂点のような追加的な頂点を設定するための基礎となってもよい。セマンティックネットワーク内の頂点はルートの頂点として指定されてもよい。目下の例の場合、愛と戦争の頂点がルートの頂点として指定される。愛と戦争は、セマンティック語彙の中で特定された最初のノードであるのでルートの頂点として指定され、セマンティック語彙は、隣接ノードからの小説を含むための基礎であり、かつ初期ノード及び対象のトークン化された言葉の構成要素として愛及び戦争を含む基礎である。概念定義のセマンティックネットワークでは、他の全ての頂点は、ルートの頂点から発せられ、ルートの頂点に直接的に隣接している。<III曖昧性除去語のリストを生成する>上述したように、方法100のステップ105において、ステップ103で生成された意味表現又は概念定義が、ユーザに提供される一群の曖昧性除去語を生成するのに使用され、ユーザは、彼又は彼女が検索文字列で意図している意味に関連する曖昧性除去語を選択する。従って、曖昧性除去語は、検索文字列の意味の曖昧性を除去するために使用される。図示のソフトウェアシステム700では、ステップ105はラベル概念変換モジュール701により実行されてもよいが、適切な他の任意のモジュールで実行されてよい。すなわち、例えば、ユーザのクエリがbarkであった場合に、概念定義を使用して一群の曖昧性除去語を提供し、ユーザはbarkというワードで彼又は彼女が意図している意味についての曖昧性を除去するために、一群の曖昧性除去語の中から選択する。曖昧性除去語は適切な如何なる方法で生成されてもよい。例えば、ステップ103で生成された概念定義に含まれている1つ以上のキーワードが、曖昧性除去語としてユーザに提供されてもよい。一実施形態では、提供される曖昧性除去語はユーザの検索文字列内の何れのトークンにも一致していなくてもよいが、他の実施の形態では、提供されるキーワードは検索文字列内のトークンに一致している。曖昧性除去語は、可能な様々な任意の方法でユーザに提供されてもよい。例えば、図4に示されているように、その言葉はサーバ203からクライアント201のアプリケーションプログラム205に提供され、ユーザはそのクライアントから検索文字列を発行している。アプリケーションプログラム205がインターネット又はWWWブラウザである実施の形態の場合、曖昧性除去語はウェブページの形式で提供されてもよい。図5はbarkというユーザクエリについての概念定義から生成された言葉を含むウェブページの一例を示す。図5の要素503に示されているように、ユーザは、barkという言葉について彼又は彼女が意図している意味の曖昧性を除去するために1つ以上の言葉を選択してよい。<IV選択された曖昧性除去語に基づいて意図されている概念定義を特定する>上述したように、方法100のステップ107において、ユーザは一群の曖昧性除去語の中から1つ以上を選択し、ユーザが選択した曖昧性除去語を示す指標又はインジケータが受信される。例えば、ステップ105において生成された言葉のリストを受信したアプリケーションプログラムは、1つ以上の言葉を選択するユーザからの入力を受け入れ、ユーザが選択した言葉のインジケータを、方法100を実行するサーバに送信する。図示のソフトウェアシステム700の場合、ステップ107の一部分は、ユーザインターフェースモジュール702により実行されてもよい。ユーザが選択した言葉に基づいて、ステップ103で生成された概念定義は、検索文字列についてユーザが意図している意味を示す概念定義として選択される。これは様々な任意の方法で行われてよい。例えば、一実施形態では、ユーザが選択した何れかの言葉を含む概念定義の各々が特定され、特定された概念定義を表現する複数のセマンティックネットワークは、検索文字列についてユーザが意図している意味を最良に示す概念定義として機能する1つのセマンティックネットワークに統合される。概念定義の複数のセマンティックネットワークは多数の任意の方法で統合又は併合されてもよい。図形又はグラフを用いていないセマンティック語彙を使用する場合、選択された複数の概念定義であって共通する1つの言葉を共有する複数の概念定義が、1つのセマンティックネットワークを構築するために使用されてもよい。単一のセマンティックネットワークは複数の概念定義に基づいて個々のセマンティックネットワークを統合することで形成されてもよく、セマンティックネットワークの各々は共通する言葉を表す頂点の概念定義を表現する。図形又はグラフを利用するセマンティック語彙を利用する場合、2つの異なる概念定義が、セマンティック語彙の中の個々のノードから導出され、単独のセマンティックネットワークに統合されてもよい。愛、戦争、小説の1つの概念定義は、愛と戦争のノード及びそれに隣接する小説のノードから導出されてもよい。愛、戦争、映画の第2の概念定義は、愛と戦争のノード及びそれに隣接する映画のノードから導出されてもよい。個々のセマンティックネットワークにより最初に表現されるこれらの概念定義は、愛と戦争の頂点付近において、隣接する頂点である小説及び映画と一緒に統合されてもよい。従って、ユーザにとってカスタマイズされた新たなセマンティックネットワークが形成されてもよい。<V拡張されたセマンティックネットワークを合成する>上述したように、方法100のステップ109において、セマンティックネットワークは、ステップ107で特定された概念定義を用いて、検索文字列についてユーザが意図した意味を示す概念定義として合成されてもよい。図7に示すソフトウェアシステム700の場合、このステップはセマンティック合成モジュール703により実行されてもよい。この場合において、ステップ107で特定された概念定義は、合成処理に関する実際の概念定義と考えられてもよい。ステップ109における合成処理は、実際の概念定義で規定される概念に関する概念を特定し、実際の概念定義で規定される概念についての拡張されたセマンティックネットワークを生成する。すなわち、例えば、合成処理は、実際の概念定義内の言葉に関連する言葉を特定し、実際の概念定義中の言葉と関連する言葉との双方を含む拡張されたセマンティックネットワークを生成する。合成された拡張されたセマンティックネットワークの概念は、ステップ101で受信したユーザが提供した検索文字列から導出される1つ以上の検索文字列の基礎として機能する。拡張されたセマンティックネットワークは、ユーザのクエリ又は意図に合う大規模な一群の関連用語を提供し、体系的及び非体系的なコンテンツソース双方によるダウンストリーム検索処理を促進する。セマンティックネットワークは任意の様々な方法で実行されてもよい。一実施形態で使用されてよいセマンティックネットワークを合成する可能な方法の1つが以下において説明される。この方法の場合、実際の概念定義により規定される概念に関する候補の一群の概念が生成される。一群の概念候補は、実際の概念定義内のキーワード及びセマンティック語彙の中のキーワードを用いて生成されてもよい。上述したように、セマンティック語彙は、一群のキーワードをキーワード間の関連性と共に含む。この意味において、セマンティック語彙はキーワードの階層と考えられてもよい。図7に示すソフトウェアシステム700の場合、セマンティック語彙は語彙モジュール713により示されている。一実施形態では、使用されるセマンティック語彙は、概念定義を生成する際にステップ103で使用したのと同じセマンティック語彙であってもよいが、別の実施形態では、異なるセマンティック語彙が使用されてもよい。上述したように、セマンティック語彙は修正又は増強されてもよい。一実施形態において、セマンティック語彙は、いわゆるトレンディ語と共に修正又は増強されてもよい。従って、セマンティックネットワークは、セマンティック語彙の中の言葉及び1つ以上のトレンディ語に少なくとも部分的に基づいて生成され、トレンディ語はそれらのトレンドスコアに基づいて選択される。トレンディ語を特定し、関連するトレンドスコアを計算する方法については、以下のセクションVIIIで詳細に説明される。実際の概念定義中の一群のキーワードは、明示的に関連する祖先及び子孫のキーワード群を発見するために、セマンティック語彙内のキーワード階層と比較される。実際の概念定義を形成するキーワード群中の要素の部分集合であって及び又は実際の概念定義を形成するキーワード群の明示的な祖先であるセマンティック語彙の中のキーワード群は、実際の概念定義に関するキーワード群の中での可能性のある先祖のキーワード群として考えられてよい。先祖のキーワード群各々において、各キーワードは自身の一群の意味的に関連する概念を有する。所与のキーワード群に属する異なるキーワードから得られたこれらの意味的に関連する概念の組み合わせは、キーワード群に合致する関心のある概念を生成するのに使用され、かつ候補の概念群に関する概念を生成するのに使用されてもよい。例えば、実際の概念としてのオレンジの木は、ある祖先のキーワード群として柑橘類の果樹園を有するかもしれない。更に柑橘類の果樹園は関連する概念としてライムの茂みというキーワード群を有し、ライムは柑橘類から導出され、茂みは果樹園から導出されている。従って、ライムの茂みは関心のある又は対象の概念であり、実際の概念定義のオレンジの木のキーワード群に合致している。同様な処理が、実際の概念定義に関するキーワード群について子孫キーワード群を特定するために使用されてもよい。例えば、実際の概念定義についてのキーワード群に属する子孫の言葉を明示的に表す要素であって及び又は上位集合であるセマンティック語彙の中のキーワード群は、可能性のある子孫概念を表す。例えば、概念の候補群が、実際の概念に関連するキーワード群の組み合わせを含んでいてもよい。例えば、実際の概念としてのオレンジの木は、オレンジの樹木作物の収穫高を子孫キーワード群として有し、フロリダのオレンジの木を別の子孫キーワード群として有していてもよい。フロリダの樹木作物のような樹木作物及びフロリダの組み合わせは、関心のある対象でありかつ実際の概念定義のオレンジの木のキーワード群に合致している。更に、1つより多い子孫キーワード群の中で発見された言葉が、関心のあるもの又は対象であってもよい。1つより多い子孫キーワード群で生じるそのような言葉全ての統合又は取得された集まりは、一群の概念候補のキーワード群を表現する。概念の階層形式でセマンティックネットワークを生成するために、ある一群の導出規則が、候補群の概念各々のキーワード群に適用されてもよい。実際の概念定義のキーワード群は、候補群の概念に関するキーワード群各々とペアをなすように関連付けられる。ペアの各々に関し、実際の概念定義に関するキーワード群を、ペアに関連付けられているキーワード群に変換する一連のキーワード群処理が導出されてもよい。導出と言及されるこれらの処理は、候補の概念が実際の概念定義により規定される概念にどのように関連しているかを決定する。任意の様々な可能な導出処理が実行されてよい。実施の形態で使用されてよい4つのタイプの導出処理の具体例が、以下に説明される表1に示されている。表1:導出処理の類型全てのキーワードの関連性の方向性は、潜在的な概念の関係性のペアにおけるものに一致している必要があることに留意を要する。キーワード群のペアはそれらのキーワードの間で祖先の関係又は子孫の関係を有するが、双方は有しない。セマンティックネットワーク合成処理は、祖先の処理又は子孫の処理の何れかのみを適用することで、その方向性を確保し、概念同士の間の関係性を設定する。これは、概念が、関連しない概念に対応するもので置換された全てのキーワードを有しないようにする。例えば、実際の概念定義が{ABC}というキーワードを有し、一群の概念候補に属する候補概念が{DBGF}というキーワードを有していたとすると、これら3つのキーワードに対応する実際の概念定義に関する3つの軸が存在する。概念同士の間に関連性があるか否かを判定するために、先ず明示的な関係を使用し、例えばAからその明示的な子孫Dへの明示的な関係と、Cからその明示的な子孫Gへの別の関係とを使用してよい。。最後に、子孫キーワードを追加する黙示的な処理aを使用することで、候補の子孫に合致する実際の概念定義のキーワード群が得られる。従って、その候補を実際の候補定義の子孫とすることができる。実際の群及び候補のキーワード群をペアにする場合に、3つの可能なキーワード群が存在することを説明する。候補群のみに関連するもの候補群及び実際の群の双方に関連するもの実際の群のみに関連するもの。実際の群を候補群に変換することが、実際のみのキーワードを除外する必要があった場合、その候補群は実際の群の祖先となる。実際の群が候補群と同数のキーワードを含みかつ如何なる候補キーワードとも親子関係を有していなかった場合、その候補群はその実際の群と兄弟姉妹の関係にある。実際の群を候補群に変換することが候補のみのキーワードを追加する必要があった場合、その候補群は実際の群の子孫になる。2つの元々の群が既に共通するキーワードを有しているか否かによらず、実際のみのキーワードを削除しかつ候補のみのキーワードを追加することの双方により実際の群を候補群に変換することは、有効ではない。そのようなペアは関連しないと考えられる。これについての例外は、のみの群におけるキーワードが語彙のキーワード階層の中で関連している場合である。そのような場合、1つ以上の処理が実行されてよい。実際の群のキーワードを親のキーワードで置換すること;又は実際の群のキーワードを子のキーワードで置換すること。従って、一群の概念候補内の概念の各々は、実際の概念定義に至る固有の導出系統を有する。合成処理における導出過程が保存される順序及び処理の順序は、結果の階層における概念の順序に影響を及ぼす。その階層における概念候補の優先度は、以下の表2に従って決定されてもよい。表2:結果の階層を決定する際の導出の優先順位導出規則及び優先度の適用の結果は、概念の階層形式による拡張されたセマンティックネットワークとなる。<VI検索文字列を発行し、結果を選別する>上述したように、方法100のステップ111においては、ステップ109で生成されたセマンティックネットワークが、1つ以上の検索サービスのために与えられる1つ以上の検索文字列を生成するのに使用される。例えば、セマンティックネットワークにおける1つ以上の概念の各々が検索文字列として検索サービス部に対して発行される。図7に示すソフトウェアシステム700の場合、クエリは選別抽出エージェントモジュール705における抽出エージェントによって発行され、検索文字列は情報抽出サービスモジュール709によって使用される。検索サービスは任意の汎用サーチエンジンを使用してもよい。例えば、検索サービスはインターネットを通じて公にアクセス可能であってもよい。そのような検索エンジンの具体例は、グーグル、ビン及びヤフーサーチ等を含む。別の例として、検索サービスは、インターネット以外の何らかのコンピュータネットワークを通じてアクセス可能なサーチエンジンを使用してもよい。そのような検索エンジンの具体例は、企業イントラネットワーク又はその他の任意のプライベートネットワークでの検索に使用されるサーチエンジンを含む。検索サービス部に対して発行される検索文字列又は一群の検索文字列は、任意の様々な可能な方法でセマンティックネットワークから生成されてよい。例えば、一実施形態では、セマンティックネットワークの概念階層におけるルートノードが、検索文字列として検索サービス部に対して発行されてもよい。概念階層における残りの概念は、後述するように、検索結果を選別、フィルタリング、ランキング及び又は順序付けするために使用されてよい。別の例として、検索文字列は、概念階層における概念各々をANDの論理演算により一緒にすることで形成され、その検索文字列を検索文字列として発行してもよい。検索文字列を生成するために実施の形態で使用されてよい他の方法の具体例は、概念階層の中でユーザが明示的に入力した各々の言葉をANDの論理演算で結合すること、又はそれらの言葉に関する言葉をORの論理演算で結合することである。従って、例えば、元々はユーザが愛と戦争の文字列を入力し、一群の曖昧性除去語の中から小説という言葉を選択していた場合、愛、戦争及び小説の言葉がANDの論理演算により検索文字列の中で結合される。また、これらの言葉の各々がORの論理演算によって関連する言葉に結合されてもよい。例えば、愛に関連する言葉が愛情及び結婚であり、戦争に関連する言葉が戦闘及び争いであり、小説に関連する言葉が本及び文学であることを概念階層が示していた場合、結果の検索文字列は、ANDANDとなってもよい。この種の複合的な文字列をエンドユーザが構築することは希である。これは、検索文字列の意味の詳細な表現を作成できる。拡張されたセマンティックネットワークと共に生成された複合的な検索文字列は、元々の検索文字列において不要な文字通りの言葉である検索サービスでインデックスが付されているコンテンツ内の文字通りの言葉には一致しないので、たとえコンテンツについて意味が分析される前であったとしても、有効なセマンティック検索を行うことができる。1つ以上の検索文字列を検索サービス部に対して発行したことに応じて、一群の検索結果が検索サービス部から受信される。検索結果における文書又はコンテンツの文字列が、ステップ109で生成されたセマンティックネットワーク内の概念定義と比較され、返される検索結果は、それらが概念定義にどの程度一致しているかに基づいてランキング及び又は選別されてもよい。図7に示すソフトウェアシステム700の場合、検索結果の選別、フィルタリング及びランキングは、選別抽出エージェントモジュール705の選別エージェントによって実行されてよい。ランキング又は選別を行う任意の様々な可能な方法が使用されてよく、本発明は特定の方法に限定されない。検索サービス部は、名称、概要、説明、タグ、ハイパーリンク等のようないくつものテキスト属性を検索結果で提供してもよい。これらのテキスト属性は、拡張されたセマンティックネットワークを通じて提供された言葉に対して検索結果を選別するためのテキスト分析に使用され、例えば、それらの言葉と検索結果のテキスト属性内のワードとが比較される。完全に又は部分的に一致する言葉が、個々の検索結果を重み付けするのに使用されてもよい。更に、一実施形態では、セマンティックネットワークを用いて文書又はコンテンツの各々に意味に基づく注釈又はタグが付され、文書又はコンテンツの意味を記述するセマンティックメタデータが文書等にメタデータとして組み込まれるようにしてもよい。図7に示されているように、モジュール707は、ソフトウェアシステム700においてコンテンツに意味に基づく注釈付けを行う。コンテンツに意味に基づく注釈を付ける任意の様々な方法が使用されてよい。例えば、一実施形態において、1つ以上のコンテンツノードがコンテンツ各々に対して特定され、コンテンツノードには、セマンティックネットワークに関して最も合致する概念定義と共にタグが付されてもよい。更に、一実施形態では、ユーザが提供した文字列の意味を利用して、図11の方法例1100に示されているように検索結果をランキングする及び又は注釈を付けてもよい。方法1100はステップ1102から始まり、ユーザが与えた検索文字列が受信される。本方法はステップ1104に続き、ユーザの検索文字列の意味表現が生成される。例えば、ユーザの検索文字列について可能性のある意味の1つを表す概念定義が、ステップ1104で生成される。本方法はステップ1106に続き、ユーザが与えた検索文字列が発行され、ステップ1108において検索結果が受信される。次に、ステップ1110において、1つ以上の言葉が特定され、特定された言葉の各々が、検索結果とユーザの検索文字列の意味表現との双方に含まれるようにする。例えば、検索結果において検索サービス部が提供したテキスト属性は、ユーザの検索文字列の意味表現に含まれている言葉を有してもよい。本方法はステップ1112に続き、ステップ1108で受信した検索結果が、ステップ1110で特定された言葉に少なくとも部分的に基づいてランキングされる。ランキングは、任意の適切なランキング方法を用いて実行されてよく、本発明は特定の方法に限定されない。例えば、検索結果は、検索文字列の意味表現と共通する言葉の数に比例してランキングされてもよい。追加的又は代替的に、検索結果に注釈が付けられてもよい。例えば、検索結果に関連するメタデータに、ステップ1110で特定された言葉に関する注釈が付けられてもよい。検索結果がランキングされ及び又は注釈付けされた後、本方法1000は終了する。一実施形態では、検索サービス部から返される検索結果が、特定されたコンテンツそのものを含んでおらず、コンテンツ各々自体ではなく、それらのコンテンツに至るハイパーリンクのリストを含んでいてもよい。そのような実施の形態の場合、むしろ、提示されたハイパーリンクを用いてコンテンツ各々を抽出し、ハイパーリンクのリストは、関連する抜粋部分を利用して選別又はランキングされ、その抜粋部分には意味に基づく注釈が付けられてもよい。意味に基づいて注釈が付けられたコンテンツは汎用コンテンツストリーム部に返され、コンテンツの意味情報が将来使用されてよいようにする。セマンティックウェブのような発明によれば、意味に基づいて注釈が付されたコンテンツを記憶及び抽出する手段を提供できる。<VII検索結果をユーザに表示する>上述したように、方法100のステップ113では、検索結果が選別及び又はランキングされると、検索結果がユーザに出力される。例示のソフトウェアシステム700の場合、ステップ113はユーザインターフェースモジュール702により実行されてもよい。しかしながら別の実施の形態の場合、検索結果は、検索結果を取得した検索サービス部がユーザに出力してもよい。これは様々な方法で実行されてよい。例えば、一実施形態では、検索結果は、検索結果の中の文書又はコンテンツに至るハイパーリンクのリストを含むウェブページとしてユーザに表示されてもよく、そのリストはステップ111で決定されたランキングに基づいて並べられている。ユーザは、その対応するハイパーリンクを選択することで任意の文書又はコンテンツにアクセスできる。<VIII新たな言葉を抽出する>一実施形態では、サーチクエリ又は検索文字列の意味表現を生成する場合及び拡張されたセマンティックネットワークを合成する場合に使用されるセマンティック語彙は、静的、不変的又は固定的であってもよいが、発明者等は、セマンティック語彙に新たな言葉を追加することで又はセマンティック語彙から言葉を削除することでセマンティック語彙を更新する処理は、よりいっそう関連する検索結果をユーザに提供することに寄与することを認識した。更に、さらに、リアルタイムウェブで言葉が頻繁に変化する環境の場合、最近使用頻度が増えた言葉を抽出することは、非常に流行っている言葉又はトレンド語を突き止めること及び又は他の恩恵をもたらす現在の語彙群を維持することに寄与する。一実施形態では、インターネットのようなネットワーク又は適切な他の任意のソースからのタイムスタンプコンテンツが、言葉を使用する傾向又はトレンドを判定するために分析されてもよい。例えば、ブログ及び又はリアルタイムインターネットストリームのようなインターネット情報ストリームが、ある時間的な期間にわたる言葉の使用傾向を分析するのに使用されてもよい。言葉の使用傾向は、時間の関数のようなターム頻度又は言葉の頻度に基づいて判定されてもよい。例えば、言葉の使用頻度は、時間の関数のような言葉の頻度の変化率に基づいて判定されてもよい。言葉の使用傾向を判定する際に、考察されている言葉各々のトレンドスコアを評価してもよい。言葉のトレンドスコアは、時間関数としてのその言葉の使用頻度に少なくとも部分的に基づいて算出されてもよい。一実施形態の場合、登場する言葉各々について、言葉の出現頻度が時間の関数として割り引かれる又は低下させられるようにし、言葉が新しければそのトレンドスコアは高くなるが、言葉が主流になってくるとその言葉のトレンドスコアが減少するようにしてもよい。言葉の使用頻度が時間の関数として低下されられるので、言葉の使用頻度は時間の関数として変化し、任意の2つの時点において異なる値をとる。従ってトレンドスコアは時間tにおける瞬時的な頻度に依存する。言葉の使用頻度は、文書に含まれている言葉のトレンドスコアに基づいて文書の適時性を評価するのに使用されてもよい。ただし、言葉がコンテンツ等の中でどの程度頻繁に搭乗するかに基づいて文字列の傾向又はトレンドを検出することに加えて、何らかの時間に基づくデータの傾向が判定されもよいことが、認められるべきである。例えば、やり取りを行った時点がトレンドを検出するために使用されてもよく、例えば、1人又は何人ものユーザが文章中のリンクをクリックしたこと又はコンテンツに関する意図を通知したことが、トレンドを検出するのに使用されてもよい。ユーザがコンテンツに関する意図を通知する別の時間に基づく具体例は、ユーザが文字列を入力して検索を実行した時点である。過去に高いトレンドスコアを持っていた言葉は、進行中の分析、又はコントロールされている言葉の語彙に含めることについての歴史的根拠をもたらす。言葉は、コントロールされた言葉の語彙に対して評価されてもよいし或いは選別されてもよい。一実施形態で使用されてよい使用される言葉のトレンドを判定する方法の1つが以下に説明される。本方法は、入力の中の言葉を特定するステップと、各々の言葉についてトレンドスコアを計算するステップとを有する。各言葉のトレンドスコアを評価するステップにおいて、多数の中間的な量を評価し、選択的に、言葉に関連する時間に少なくとも基づいて1つ以上の中間的な量の値を修正する。例えば、本方法は、言葉についての使用頻度値を計算するステップを有し、本方法は劣化関数に基づいて言葉の使用頻度値を修正するステップを有する。一実施形態において、トレンド語を判定するために分析される文字列を生成する時間は既知である。例えば、文字列はタイムスタンプを有している。他の実施の形態では、文字列には、フィードが最初に生じた時間が分かるように、1つ以上のインターネット情報ストリームが与えられてもよい。図7に示すソフトウェアシステムの場合、トレンド語の判定は時間に基づく用語抽出モジュール711により実行されてもよい。入力された文字列サンプルにおいて、複数のトークンは任意の様々な方法を利用して区切られ、言語依存法により区別されてもよい。言葉がスペース又は空白で区切られている言語の場合、ワードは、ワード間の空白に基づいて文字列を分割することで判定されてもよい。分析される言語タイプを特定するために、ユニコードポイント値が使用されてもよい。ユニコードポイント値は、世界中の多くの表記法で表現される文字を、一貫した方法で符号化、表現及び処理するための標準使用に基づく値である。これらの値は分析された言語のタイプを判定するのに使用される。なぜなら、空白で区切られた文字列の長さは言語毎に異なるが、特定のカテゴリの言語の中では一致度が維持されるからである。従って、空白で区切られた特定の文字列についての平均的なユニコードポイント値が閾値を超えていた場合、それは表意文字を使用している言語であることが示唆される。従って、文字列はヌルストリングに再び分割される或いは個々の文字に分割され、結果のトークンがワードとして処理される。1つの言葉、2つの言葉、3つの言葉及び4つの言葉による語句又はフレーズの各々が保存され、その後にトレンドスコアに基づいてランキングされる。ランキングはセマンティック語彙に追加する多数の言葉を特定するのに使用されてもよい。例えば、最上位にランクされた言葉がセマンティック語彙に追加されてもよい。場合によっては、トレンドスコアが所定の範囲内にある言葉がセマンティック語彙に追加されてもよい。入力されたフレーズの出現総数に基づいて、nワードフレーズの各々についてランニングカウントが維持されてもよい。従って、例えば、システムは、入力された文字列の中にある1ワードフレーズの総数のカウント値、入力された文字列の中にある2ワードフレーズの総数のカウント値、入力された文字列の中にある3ワードフレーズの総数のカウント値、及び入力された文字列の中にある4ワードフレーズの総数のカウント値を維持してもよい。更に、固有のフレーズ各々について、システムは、そのフレーズの出現総数のカウント値を維持してもよい。例えば、特許というフレーズが入力文字列の中に500回登場していた場合、システムはそのフレーズについて500回というカウント値を維持する。同様に、特許出願というフレーズが入力文字列の中に300回登場していた場合、システムは素のフレーズについて300回というカウント値を維持する。フレーズの各々について、システムは言葉の頻度又はターム頻度を算出し、ターム頻度は、そのフレーズの出現総数をその長さのフレーズの総数で除算したものである。例えば、特許というフレーズが入力文字列の中に500回登場していた場合であって、入力文字列に登場した1ワードフレーズの総数が百万であった場合、ターム頻度は500を百万で除算したものとなる。同様に、特許出願というフレーズが入力文字列の中に300回登場していた場合であって、入力文字列に登場した2ワードフレーズの総数が500000であった場合、ターム頻度は300を500000で除算したものとなる。フレーズの総数のみに基づいてターム頻度を判定する場合、カウント数が大きくなるにつれて、特定のフレーズの新たな出現は、そのフレーズについてのターム頻度にほとんど影響しないことを、発明者等は認識した。この問題は、固有のフレーズ各々についてのカウント数及び総フレーズカウント数を適切に修正することで解決できることを、発明者等は認識した。特に、発明者等は総フレーズカウント数及び固有のフレーズカウント数はそれぞれ時間の関数として低下することを認識した。カウント数は適切な如何なる方法で低下させられてもよい。一実施形態では、低下は低下率パラメータの値の関数として規定されてもよい。低下率パラメータは指数関数的な低下率を示す。従って低下率パラメータ値は半減期パラメータであってもよい。1日、2日、3日、5日、1週間、2週間等のような又はその他の任意の適切な半減期の値が使用されてよい。一実施形態において、半減期パラメータの値は、入力文字列を与えるインターネットフィードから新た案文字列が受信されるレートに依存してもよい。低下させたターム頻度は、低下させたフレーズのカウント値を、低下させたフレーズの総数で除算するようにして算出されてもよい。表3に示されているように、時間t1における低下させたカウント値は、時間t0における低下させたカウント値に、eのA乗を乗算したものに等しく、Aは時間t1マイナスt0に定数kを乗算したものである。この数式は、特定のフレーズについての低下したカウント数及びフレーズ総数についての低下した総カウント数を得るのに使用されてもよい。表3定数kは選択された半減期パラメータに基づいて決定され、kの値を決定するための数式は表4に示されている。以下の表4に示されているように、kの値は05の自然対数を選択された半減期マイナスlifeの値で除算したものである。表4表3の数式では、特定の現時点の低下したカウント数は、より早期の時点における低下したカウント値に基づいて算出される。しかしながら、システムが起動した最初の時点では、現在の低下したカウント値を算出するための先行する低下した値が存在しない。従って一実施形態では最初の低下した値を計算する場合には低下していないターム頻度が、ある値dct0として使用される。上述したように、低下した頻度は、ワード各々から、そのワードについて低下したターム頻度を、低下したワードの総数で除算したものを利用することで算出されてよい。その後に、低下したターム頻度の合計値が、1ワードフレーズ、2ワードフレーズ、3ワードフレーズ及び4ワードフレーズの各々について算出される。フレーズ各々のSDTFの値は、フレーズ中の全てのワードの低下した頻度を合計することで算出される。フレーズが3つのワードを有していた場合、そのワードのSDTFは、フレーズ中の第1のワードの低下した頻度と、フレーズ中の第2のワードの低下した頻度と、フレーズ中の第3のワードの低下した頻度とを一緒に加算することで算出される。次に、マルコフスコアが各フレーズについて算出される。複数のワードフレーズについてのマルコフスコアはインナーTFエンドTFに等しい。シングルワードフレーズの場合、マルコフスコアは1エンドTFに等しい。エンドターム頻度又はエンドTFは、フレーズの最初のワードに先行する入力文字列中の固有の言葉の数と、フレーズの最後のワードの後に続く入力文字列中の固有の言葉の数との和である。例えば、2ワードフレーズがワードw1及びw2を有する場合、ワードw1に先行する入力文字列中に異なるワードがいくつ存在するか及びワードw2に続く入力文字列中に異なるワードがいくつ存在するかを判定する。エンドTFの値は、ワードw1に先行する入力文字列中に存在する異なるワードの数とワードw2に続く入力文字列中に存在する異なるワードの数との総和である。インナーターム頻度又はインナーTFはフレーズをワードのペアに分割することで判定される。この点に関し、1ワードフレーズはインナーTFの値を有しないことに留意を要する。マルチワードフレーズの場合、フレーズ中の各々のワードとそれに先行するワードとを組にすることで、ペアが生成される。例えば、ワードw1及びw2を含む2ワードフレーズの場合、という唯一のペアが生成される。ワードw1、w2及びw3を含む3ワードフレーズの場合、生成されるペアは及びである。ワードw1、w2、w3及びびw4を含む4ワードフレーズの場合、生成されるペアは、及びである。生成されるワードのペア各々について、入力文字列中にワードのペアが登場する回数が判定され、ワードのペア各々について出現回数を生成する。インナーTFの値を生成するために、フレーズ中の全てのペアについての出現カウント数が合計される。各フレーズについてのマルコフスコアに基づいて、以下に説明されるようにフェーズ各々についてマルコフスコア因子が算出される。あるフェーズについてのマルコフスコアが0であった場合、そのフェーズについてのMSFは、そのフレーズについてのSDTFに或る因子を乗算することで生成される。適切な任意の因子が使用されてよい。一実施形態では使用されるその因子は2である。しかしながら他の実施の形態では1100の範囲内に含まれる任意の因子が使用されてよい。好ましくはその因子は10未満である。より好ましくはその因子は5未満である。フェーズについてのマルコフスコアが0でなかった場合、そのフェーズについてのMSFは、そのフェーズについてのSDTFに、以下の表5に示されているようなマルコフスコアのexp乗を乗算することで算出される。expは適切な値に設定される。一実施形態においては、expの値は15であってもよい。しかしながら他の実施の形態では1100の範囲内の任意の値が使用されてよい。好ましくは、その値は10未満である。より好ましくはその値は5未満である。表5各フレーズについてのMSFは、以下に示すように、各フレーズについてマルコフスコア因子ロングタームバイアスを算出するために使用されてよい。あるフェーズについてのMSFLTBは、そのフェーズについてのMSFを、以下の表6に示されているようにそのフェーズ中のワード数nをexp乗したもので除算することによって算出され、nはMSFLTBが算出されているフェーズ内のワード数に等しい。expは適切な任意の値に設定される。一実施形態においては、expの値は25であってもよい。しかしながら他の実施の形態では1100の範囲内の任意の値が使用されてよい。好ましくは、その値は10未満である。より好ましくはその値は5未満である。表6フェーズについてのトレンドスコアは、以下の表7に示されている数式を用いて算出され、ここでdfはそのフェーズについての低下したターム頻度であり、tcはそのフェーズについての平均化されたトレンドカウント値である。expは適切な任意の一定値である。一実施形態においては、expの値は3であってもよい。しかしながら他の実施の形態では1100の範囲内の任意の値が使用されてよい。好ましくは、その値は10未満である。より好ましくはその値は5未満である。時刻t1における或るフェーズについての平均トレンドカウント値は、以下の表8に示されているように、時刻t0におけるそのフェーズの平均トレンドカウント値と、時刻t1におけるそのフェーズについての低下したターム頻度との重み付け加算値として算出される。図8に示されている数式の場合、zが重み付け因子である。適切な任意の重み付け因子が使用されてよい。例えば一実施形態ではzは085の値を有するが、0及び1の間に含まれる任意の因子が使用されてよい。表7表8表7の数式を用いて算出されたフェーズのトレンドスコアに基づいて、フェーズ各々がランキングされ、トレンドスコアが低いほど高いランキングとなる。そして、上位にランキングされる言葉がセマンティック語彙に含められてもよい。例えば、ランキングにおける上位15個のフレーズ或いは他の任意の適切なフレーズの部分が、セマンティック語彙に含められ、この点については以下のセクションXで説明される。<IXトレンディ語を用いて実際の概念に関連する概念を特定する>本発明による別の形態では、実際の概念に関する概念又はコンセプトが、様々な方法を用いてトレンディ語又はトレンディタームのデータベースの中で特定される。トレンディ語を特定する方法は上記のセクションVIIIで説明されており、セクションVで説明されているように、実際の概念に関連する概念が、セマンティック語彙及び又はセマンティックネットワークを改善するために使用されてもよい。リファレンスコーパス又はデータベース及び又はリファレンスの他のソースは、関連する概念を特定するために使用されてよい他のタイプのソースの具体例である。発明者等は、リファレンスコーパスが、トレンディ語データベース及び1つ以上のリファレンスコーパス双方を用いて関連する概念を特定するのに有用であることを認識した。更に、概念がトレンディ語データベース又はリファレンスコーパスから導出されているか否かに基づいて、実際の概念に関連していると判定される概念を分類し、関連する一群の概念をユーザに提示する場合に、関連する概念各々のカテゴリをユーザに通知することが有用であることを、発明者等は認識した。一実施形態は、実際の概念又はアクティブ概念と言及されるソース概念に関連する概念を判定する目的で使用される。一実施形態では、実際の概念は、ユーザが提供した検索文字列又はサーチクエリから導出されてもよい。上述したように、一実施形態では、関連する概念が特定され、その関連する概念がユーザに提示され、ユーザの検索文字列の曖昧性を排除、純化又は洗練するために使用される概念をユーザが選択できるようにし、その結果、ユーザが検索に意図しているものに非常に関連している傾向が強い検索結果をサーチエンジンが提示できるようにする。一実施形態では、実際の概念に関連する概念は、以下のの4つのカテゴリの内の何れかに分類されてもよい:リアルタイムデータ中に存在する非常に流行っている言葉であると判定された関連概念カテゴリと言及される、リアルタイムデータ中に存在するが、何れのリファレンスコーパスにも存在しない流行っていない言葉であると判定された関連概念カテゴリと言及される、リアルタイムデータ及びリファレンスコーパス双方の中で判定される概念であって、背景の内容のように見える概念と言及される及びあるリファレンスコーパスの中で判定されるが、利ありタイムデータには含まれていない概念と言及される。図8は、関連する概念を上記の4つのカテゴリの何れかに分類する方法を示す。図8A及び図8Bに示されているように、先ず、実際の概念又はアクティブ概念801が1つ以上のRSSフィードと比較される。112の番号が付いた各々のボックスは、リアルタイムデータ803を有すると考えられるRSSフィードを表す。実際の概念801内の各ラベルは一群のRSSフィードと比較され、合致するRSSフィードを判定する。この場合における合致は、RSSフィードが、実際の概念の中に見出される文字通りに又は意味的に関連する言葉を含んでいることを意味する。上記の例の場合、実際の概念に属する参照番号809で示されているラベル1は、参照番号805及び807でそれぞれ示されているRSSフィード6及びRSSフィード9の双方に合致している。図8Cでは12個のRSSフィードしか示されていないが、実際には、より多くのRSSフィードが分析され、実際の概念におけるラベルと比較される。関連する概念はリファレンスソースの中から特定されてもよい。次に、合致するRSSフィードからの属性が、リファレンスソースから特定された関連する概念からの属性と比較されてもよい。例えば、図8A及び図8Cに示されているように、参照番号807で示されているRSSフィード9からの属性が、Wiki811から取得された属性と比較される。同様に、参照番号805として示されているRSSフィード6からの属性が、Wiki811からの属性と比較される。図8Cに示されているように、属性x1,x2,x3,x4及びx5は合致するRSSフィード及びWiki811の双方に存在している。従ってこれらの属性は、リアルタイムデータ及びリファレンスコーパスから導出される関連する概念と考えられてよく、上記のカテゴリに分類される。属性x9及びx10はWiki811のみに存在し、何れのRSSフィードにも存在しておらず、従って上記のカテゴリに分類される。属性x6,x7,x8,x19及びx16はリファレンスコーパスには存在せず、合致するRSSフィードにのみ存在している。これらの属性は、それらが非常に高い値のトレンド語であると考えられるか否かに依存して、カテゴリ又はカテゴリの何れかに分類されてもよい。上記のセクションVIIIで説明したトレンド評価方法を用いることで、言葉が流行っているか否かが判定されてもよい。非常に流行っている又は人気のある言葉は第1のレベルの言葉を形成するが、流行っていない又は共通していない言葉は、図8Dに示されているように第2のレベルをなす。以下、例示的な実際の概念としてグリーン技術を使用する別の例を説明する。先ず、実際の概念が1つ以上のRSSフィード803と比較され、何れのRSSフィードが実際の概念であるかを判定する。実際の概念は以下の3つのRSSフィードに合致してよい。レベル1:wwwecoseedorgのエコシード、藻類バイオ燃料、維持可能なバイオマス電力、水力発電力、電気自動車、地熱。レベル2:wwwgreenprogresscomのグリーンプログレス。レベル3:wwwecofriendsnewscomのエコフレンド、潮汐エネルギ、廃熱エンジン。括弧内の言葉はRSSフィードに現れている言葉又はワードである。次に、リファレンスコーパスからの関連する属性が取得され、特定されたRSSフィードの属性と照合される。上記の例の場合、enwikipediaorgwikiEnvironmentalTechnology、Wikipediaのグリーン技術がリファレンスコーパスとして使用される。以下に示されているように、ソーラーパネル、バイオマス及び電気自動車という言葉がフィード1及びWikiの双方に登場している。ソーラーパネル、電気自動車及び液体水素燃料セルという言葉がフィード2及びWikiの双方に登場している。ソーラーパネル及びバイオマスという言葉はフィード3及びWikiの双方に登場している。フィード1:エコシード。Wikiグリーン技術。フィード2:グリーンプログレス。Wikiグリーン技術。フィード3:エコフレンド、潮汐エネルギ、廃熱エンジン。Wikiグリーン技術。次に、4つのカテゴリの各々に属する属性が特定される。ソーラーパネル、電気自動車、バイオマス及び液体水素燃料セルという言葉はWiki及びリアルタイムフィードの双方に登場しているので、これらはカテゴリに分類される。3つのフィードからの合致する属性:フィード1:エコシードANDWiki:グリーン技術。フィード2:グリーンプログレスANDWiki:グリーン技術フィード3:エコフレンドANDWiki:グリーン技術。この具体例の場合、ソーラーパネルという言葉は、この言葉が3つの合致するフィード全てに登場しているという観点からは、非常に流行っている言葉と願が得られる。しかしながら、何れの言葉が非常に流行っているかを判定するために上記のセクションVIIIで説明された方法が使用されてもよい。非常に流行っている言葉と考えられるソーラーパネルは、この言葉がリキャストカテゴリであるカテゴリから、ページキャストカテゴリであるカテゴリに再分類されるようにする。Wikiの何れの属性にも合致しない及び又は流行っていないフィード属性は、オフキャストカテゴリであるカテゴリに分類されてもよい。何れのRSSフィードにも登場していないWikiの属性は、ディープキャストカテゴリであるカテゴリに分類されてもよい。<Xセマンティック語彙を更新する>一実施形態では、サーチクエリ又は検索文字列の意味表現を生成する場合及び拡張されたセマンティックネットワークを合成する場合に使用されるセマンティック語彙は、静的、不変的又は固定的であってもよいが、発明者等は、新たな言葉と共にセマンティック語彙を更新する処理は、コンテンツ及びコンテンツを記述するのに使用される言葉の双方が素早く変化する動的なコンテンツ環境において有用であることを認識した。すなわち、一実施形態において、セマンティック語彙は、上記のセクションVIIIにおける抽出方法を用いて流行っていると判定された言葉を含めるように更新される。新たな言葉、語句又はフレーズが、任意の数の情報抽出方法により抽出され、任意の様々な方法でセマンティック語彙に追加されてもよい。例えば、セマンティック語彙に含まれる言葉又はフレーズの各々について、全部又は一部が共通するワードがセマンティック語彙の中で判定される。フレーズ及び関連するワードの間の関連性又は対応関係が、セマンティック語彙の中で形成されてもよい。一実施形態の場合、同一の文書の中に登場する又は同一のインターネット情報ストリームに由来する関連性又は対応関係はセマンティック語彙に追加可能なフレーズ同士の間の関係を規定してもよい。<XIトレンド語を用いた評価方法>本発明の他の形態は、提案される製品及び又はサービスを促進する業務のためにインターネット宣伝広告が一般的な方法になりつつあるという事実に関連している。何らかのインターネットサーチエンジン及びその他のWWWサイトは広告主がキーワードを指定できるようにし、サーチエンジンのユーザが、広告主が指定したキーワードを有するサーチエンジンに検索文字列を提供した場合に、サーチエンジンが返す検索結果の一部として又はそれに加えて、広告主の広告が表示されるようにする。キーワードを含む検索文字列に応答して広告主の広告が表示される頻度と、検索結果を含むウェブページ上における広告主の広告の他の広告との位置関係とは、広告主がそのキーワードについて指定した金額と、他の広告主がそれらのキーワードについて指定した金額との関係に依存する。広告主にとって、指定するキーワードを何れにするかを効率的に選択することは、広告キャンペーンを成功させるのに重要な要因であることを、発明者等は認識している。流行っている言葉又はトレンド語を指定すると、広告キャンペーンを効果的にする可能性が増えることを、発明者等は認めている。更に、言葉がピーク的な人気に到達する前に何れの言葉が使用頻度を増加させるかを予想し、人気のある言葉の人気が減少するのはいつかを予想することは、有用であることも、発明者等は認めている。そのような予想は、キーワードについて投じる金額を増やす又は減らす時期及び又は新たなキーワードに投じる時期又は特定のキーワードに投じることを止める時期を広告主が決定するのに有用である。流行を測定する2つの異なる方法に基づいて言葉を評価し、それら2つの方法に基づいてその言葉を利用可能な4つのカテゴリの内の何れかに指定する方法を発明者等は開発した。図9は2行2列のマトリクスを示す。図示されているように、このマトリクスは4つのセルを有し、これらのセルの各々は、言葉を分類するために利用可能な4つのカテゴリのうちの1つに対応する。これら4つのカテゴリは、図9では、カテゴリM1901、カテゴリM2903、カテゴリM3905及びカテゴリM4907として示されている。各々の言葉は、インターネットで公表されている及び公にアクセス可能なコンテンツの中の言葉の流行に基づいて、マトリクスの何れかの列に分類される。各々の言葉は、サーチエンジンのユーザが指定した検索文字列中の言葉の流行に基づいてマトリクスの何れかの行に分類される。時間と共に変化する流行の追跡方法については上記のセクションVIIIにおいて説明されている。従って、インターネットにおいて公開されかつ公にアクセス可能なコンテンツの中の言葉の流行に基づいて、各々の言葉に第1のトレンドスコアが指定されてもよい。この第1のトレンドスコアが第1の所定の閾値に合致する又は超える場合、その言葉は、マトリクスの左側の列に分類される一方、トレンドスコアが第1の閾値を下回る場合、その言葉はマトリクスの右側の列に分類されてもよい。ユーザが指定した検索文字列内の言葉の流行に基づいて、各々の言葉に第2のトレンドスコアが指定される。この第2のトレンドスコアが所定の第2の閾値に合致している又は超えている場合、その言葉はマトリクスの上位の行に分類され、第2のトレンドスコアが所定の第2の閾値未満であった場合、その言葉はマトリクスの下位の行に分類されてもよい。このように各々の言葉が4つのセルの内の何れかに分類される。M1901に該当する言葉は関心のある言葉である。なぜなら、その言葉について公表されている多数のコンテンツが存在し、かつユーザの文字列の流行から明らかであるようにその言葉について多大な関心があるからである。M2903に該当する言葉は関心のある言葉である。なぜなら、その言葉について多大な関心があるが、その言葉についてはほとんど話されていない。M2903に該当する言葉は、好奇心が報われない言葉を表す。M3905に該当する言葉は関心のある言葉である。なぜなら、その言葉について現在関心を有する人々はほとんどいないが、その言葉について話されていることが多い。M4907に該当する言葉にはほとんど関心がない。なぜなら、人々は検索を行っておらず、かつそれらの言葉について作成される新たな情報もないからである。上述したように、言葉が所属している現在のセルが関心の対象であるだけでなく、言葉が移動しつつある移動先のセル及び移動経路を横切るのに要する時間も、突き止められかつ関心の対象となってもよい。カテゴリM1901に分類される言葉は、インターネットで公開されているコンテンツ及びユーザが指定した検索文字列の双方において流行っているので、その言葉は、最も収益化可能でありかつ広告主が指定する最良の言葉であると考えてよい。カテゴリM2903に分類される言葉は、インターネット上で公開されているコンテンツでは流行していないと考えられるが、ユーザが指定した検索文字列では流行しており、その言葉は、2番目に収益化可能でありかつ広告主にとって指定することが望ましい。カテゴリM2903に該当する言葉は、いくらか過去に生じたイベントに関連する言葉である。例えば、2011年1月においては、2010年FIFAワールドカップという言葉は、インターネット上で公開されているコンテンツの中では流行していない。なぜなら、2010年FIFAワールドカップに関する新たなコンテンツが書き込まれる見込みは非常に少ないからである。しかしながら、この言葉についてユーザが検索文字列に指定する可能性は依然として多い。なぜなら、そのイベントで何が起こったかを知りたいユーザが多数存在するかもしれないからである。M3905のカテゴリに分類される言葉は3番目に収益化できると考えられるが、ユーザが指定する検索文字列に頻繁には搭乗しないので、広告主が指定することは望まれない。このカテゴリに該当する言葉の具体例は、一般の人々にとっては高い関心がない現在のイベントに関連する言葉である。インターネット上で公開されているコンテンツの中でこれらの言葉の使用頻度は、イベントの発生に起因して大幅に増加するが、それについての関心はほとんどないので、そのイベントについて多くのユーザが検索文字列を指定することはない。M4907に分類される言葉は、インターネット上で公開されているコンテンツでは流行しておらずかつユーザが指定した検索文字列でも頻繁には指定されておらず、この言葉は広告主にとって関心がないものである。言葉は、日、時、分又は秒毎にマトリクスのセルを移動する可能性があり、そのような言葉を指定すると同じ時間スケールに応じて変化が生じるかもしれない。言葉が分類されているカテゴリは、言葉が人気のあるセルに属するか否かに応じて時間と共に変化してもよい。時間と共に変化する言葉の流行又は人気は追跡され、言葉についての過去のスコアの変化は、それらの言葉のトレンドスコアの将来的な変化を予測するのに使用されてもよい。図9の参照番号909は位置B3から位置B1へ言葉が移動していることを示す。その言葉は位置B3にあった場合は文字列として流行っていなかったが、その後、流行っている文字列のゾーンである位置B1に移動している。流行を突き止めるための方法については、関連する米国特許出願第12555222号、12555293号及び12555341号等に見受けられ、それらの各々は本願のリファレンスに完全に組み込まれる。更に、これらの出願は、販売促進対象の販売促進非対称のコンテンツを事前に処理するために使用されてもよい。同様に、参照番号911に沿う近似的な遅れ時間を予測するために同様な方法が使用されてもよく、図示の例では、言葉が文字列としては流行しているがコンテンツの中では流行していない位置C2から、言葉が双方において流行している位置C1へ移動している。参照番号915は、A1、A3、A4の順に言葉が属するセルの位置が移動する様子を示し、その言葉は先ず流行しなくなり、その後、文字列及びコンテンツ双方に関して流行性が減少している。参照番号913はA1、A2、A4の順に言葉が属するセルの位置が移動する様子を示し、言葉はトレンド語として次第に消えてゆき、その後は検索文字列としても消えてゆく。言葉が4つのセルの内のセルM1からM2へ進む場合、その言葉の関心はなくなり、資金及び処理リソースを節約するため追跡は止められる。それらのステップを実行するために、米国特許出願第12555222号、12555293号及び12555341号で説明されているデータ処理方法が使用されてもよい。更に、本願においてボットと呼ばれる自動化されたソフトウェアプログラムを使用して、ある言葉が上記のカテゴリの内の何れかに当初分類されていたが異なるカテゴリに分類し直されたことに応じて自動的に何らかの処理を実行してもよいことを、発明者等は認識している。例えば、言葉がカテゴリM1901に分類されたことに応じて、ボットはその言葉についての販売促進コンテンツを自動的に蓄積してもよい。ボットは様々な方法で販売促進コンテンツを蓄積してもよい。例えば、ボットは、公開されたコンテンツ又はユーザ文字列において流行っている概念と共に広告を直接的に含めてもよい。そのような広告は、対象の言葉の流行性に基づく関連性を多く有する傾向があり、バナー広告の形式で第三者サイトで提示されてもよい。ボットは、検索エンジンのオペレータにとってどの言葉が収益を図るのに有用であるかについての情報を追加的又は代替的に提供し、それらのサーチエンジンのオペレータが、広告主が指定するのに望ましいと思われる有効なキーワードを広告主に示唆してもよい。更に、ボットはサーチエンジン又はその他の広告交換処理部から、流行っているキーワードを自動的に購入してもよい。一実施形態では、ある言葉がピーク的な高い評判に至る時点を予測することが可能であり、ボットは、その情報を用いて、特定のキーワードを指定するのに最良の時点を判定することができる。すなわち、言葉が図9の或るセルから図9の何らかの別のセルへ移るのに要する時間又は期間の計算に基づいてもよい。例えば、ある言葉の評判が約2日後にピークに至ると判断された場合、ボットは2日後に表示するためにそのキーワードを購入する或いは広告を処理する。従ってこの方法は、言葉の評判が上昇する及び又はピークに至る前に、最も人気のある及び最も検索される言葉又は概念を算出できるようにすることで、リアルタイムに行うだけでなく事前にもトレンド語に投資できるようにする。同様に、言葉の評判の減少も予測できるので、ボットは、言葉の評判の減少が生じると予想される時期についての情報を利用して、言葉に関連するキーワードの指定を減らす又は削除し、その言葉に関連する事前に購入された広告を表示することを止める。図10は実施の形態で使用されてよい広告処理を行う方法1000のフローチャートを示す。本方法1000はステップ1002から始まり、言葉が受信される。その言葉は情報コンテンツの本体又は本文に登場する言葉でもよいし、何らかの適切な方法で受信されたものでもよい。情報コンテンツの本体又は本文は、適切な任意の情報コンテンツを有し、公開されたインターネットコンテンツ及び又は1つ以上のユーザが指定した検索文字列を含んでもよい。言葉を受信した後、本方法はステップ1004及び1006に進み、言葉の第1及び第2のトレンドスコアがそれぞれ算出される。第1のトレンドスコアは、公開されたインターネットコンテンツ内の言葉の出現頻度に少なくとも部分的に基づいて算出されてよい。第2のトレンドスコアはユーザが指定した1つ以上の文字列中の言葉の出現頻度に少なくとも部分的に基づいて算出されてよい。トレンドスコアはセクションVIIIで上述した方法を用いて算出されてもよい。本方法はステップ1008に続き、第1及び第2のトレンドスコアが1つ以上の閾値と比較される。例えば、第1のトレンドスコアは第1の所定の閾値と比較され、第2のトレンドスコアは第2の所定の閾値と比較されてもよい。本方法は、比較の一部として、第1のトレンドスコアが所定の第1の閾値を超えているか否か及び第2のトレンドスコアが所定の第2の閾値を超えているか否かを判定する。比較結果に基づいて、ステップ1010において、言葉は、複数の収益化カテゴリの内の1つ以上に分類される。本方法はステップ1012に続き、言葉が分類された1つ以上のカテゴリに基づいて広告処理が行われる。広告処理は言葉及び言葉の収益化カテゴリに関連する何らかの適切な広告処理である。例えば、広告処理は、検索エンジン又は広告処理部からその言葉を購入する時期を予測すること、検索エンジン又は広告処理部からその言葉を購入すること、検索エンジン又は広告処理部から広告主が購入するのに有効な言葉として、黙示的又は明示的に言葉を示唆すること等を含んでよい。広告処理が行われた後、方法1000は終了する。<XII追加的な詳細>上記のコンピュータ装置は、任意の様々な方法で実現されてよい。図6は上記の任意のコンピュータ装置を実現するのに使用されてよいコンピュータ装置600のブロック図を示す。コンピュータ装置600は1つ以上のプロセッサ601及び1つ以上の有形の一時的でないコンピュータ読み取り可能な記憶媒体を含んでよい。メモリ603は、有形の一時的でないコンピュータ読み取り可能な記憶媒体に、上記の何れかの機能を実現するコンピュータ命令を保存する。プロセッサ601は、メモリ603に結合され、そのようなコンピュータ命令を実行し、その機能が実現及び実行されるようにする。コンピュータ装置600はネットワーク入力出力インターフェース605も有し、そのネットワークIOインターフェースを介してコンピュータ装置は他のコンピュータと通信する。一実施形態において、コンピュータ装置は1つ以上のユーザIOインターフェースも有し、ユーザIOインターフェースを介してコンピュータ装置はユーザに出力を提供しかつユーザから入力を受信する。ユーザIOインターフェースは、キーボード、マウス、マイクロフォン、表示装置、スピーカ、カメラ及び又は他の様々なタイプのIO装置のような装置を含んでよい。本発明に関する上記の実施の形態は任意の様々な方法で実現可能である。例えば実施の形態はハードウェア、ソフトウェア又はそれらの組み合わせを用いて実現されてもよい。ソフトウェアで実現される場合、ソフトウェアコードは、単独のコンピュータ内に設けられるか又は複数のコンピュータに分散するかによらず、任意の適切なプロセッサ又は一群のプロセッサで実行される保存されたプログラム命令として実現されてもよい。コンピュータは、ラックマウント式コンピュータ、デスクトップコンピュータ、ラップトップコンピュータ又はタブレットコンピュータのような任意の様々な形式で実現されてもよいことに留意すべきである。更に、コンピュータは、コンピュータとして一般的に言及されていないが、適切な処理能力を有する装置に組み込まれてもよく、そのような装置は例えばパーソナルディジタルアシスタント、スマートフォン、タブレット、リーダ又は任意の他の適切な携帯装置又は固定電子装置等を含む。また、コンピュータは1つ以上の入力及び出力装置を有していてもよい。これらの装置は、特に、ユーザインターフェースを提供するように使用される。ユーザインターフェースを提供するのに使用されてよい出力装置の具体例は、出力の視覚的表示のためのプリンタ又は表示画面と、出力の聴覚的表現のためのスピーカ又はその他の音生成装置とを含む。ユーザインターフェースに使用されてよい入力装置の具体例は、キーボード、マイクロフォン及びポインティングデバイス等を含む。そのようなコンピュータは適切な任意の形態で1つ以上のネットワークにより相互に接続され、ネットワークは、ローカルエリアネットワーク又はワイドエリアネットワーク、企業ネットワーク、インテリジェントネットワーク又はインターネットのようなネットワークを含む。そのようなネットワークは、何らかの適切な技術に基づいており、適切な何らかのプロトコルに従って動作し、無線ネットワーク、有線ネットワーク及び又は光ファイバネットワークを含んでよい。本願で説明された様々な方法又は処理は、任意の様々なオペレーティングシステム又はプラットフォームを使用する1つ以上のプロセッサで実行可能なソフトウェアとしてコード化されてもよい。また、そのようなソフトウェアは、任意の様々な適切なプログラミング言語及び又はプログラミングツール又はスクリプトツールを用いて書かれてもよく、仮想マシン又は適切なフレームワークで実行可能なマシン言語コード又は中間コードとしてコンパイルされてもよい。この点に関し、様々な発明概念は1つ以上のプログラムと共にエンコードされた少なくとも1つの一時的でないコンピュータ読み取り可能な媒体の回路配置、その他の半導体装置等として実施されてもよく、1つ以上のプログラムは、1つ以上のコンピュータ又は他のプロセッサで実行された場合に、本発明の実施の形態による様々な処理を実行する。一時的でないコンピュータ読み取り可能な媒体又はメディアは携帯可能であってもよく、媒体に保存されている1つ以上のプログラムが任意の適切なコンピュータリソースにロードされ、上記の本発明による様々な形態を実現してもよい。プログラム又はソフトウェアという用語は、本願においては、上記の様々な実施の形態を実行するようにコンピュータ又は他のプロセッサをプログラムするのに使用可能である任意のタイプのコンピュータコード又はコンピュータにより実行可能な命令群を指す般的な意味で使用されている。更に、一形態では、1つ以上のコンピュータプログラムは、本発明による方法を実行する場合に単独のコンピュータ又はプロセッサ上に常駐する必要はなく、本発明による様々な実施の形態を実現するために、様々な複数のコンピュータ又はプロセッサにモジュラ形式で分散されてもよいことが、理解すべきである。コンピュータで実行可能な命令は、1つ以上のコンピュータ又は他の装置で実行されるプログラムモジュールのような様々な形式をとってもよい。一般に、プログラムモジュールは、特定のタスクを実行する又は特定の抽象データ型を処理する、ルーチン、プログラム、アイテム、コンポーネント、データ構造等を含む。典型的には、プログラムモジュールの機能は様々な実施の形態で望まれるように結合又は分散されてもよい。また、データ構造は一時的なコンピュータ読み取り可能な記憶媒体製品に適切な任意の形式で保存されてもよい。簡明化のため、データ構造はデータ構造中の位置に関連したフィールドを有するものとしてよい。そのような関連性は、フィールド間の関連性を示す一時的でないコンピュータ読み取り可能な媒体においてロケーションと共にストレージのフィールドを指定することで、決定されてもよい。しかしながら任意の適切な手段がデータ構造のフィールドの情報同士の間の関連性を設定するのに使用されてよく、例えば、データ要素間の関連性を設定するポインタ、タグその他の手段を使用することが行われてもよい。また、様々な発明概念は具体例が示されていた1つ以上の方法として実現されてもよい。本方法の一部として実行される処理は適切な任意の順序で実行されてよい。従って、図示の例では一連の処理として示されていたとしても、実施の形態は、処理が図示の例とは異なる順序で行われるように構築されてもよい。本願で規定及び使用されている全ての定義は、辞書による定義、リファレンスに組み込まれている文書での定義及び又は規定された言葉の通常の意味を考慮するように理解されるべきである。或る及びあるというが、別段の定めがない限り、少なくとも1つを意味するものとして理解されるべきである。本願で使用されているように、1つ以上の要素のリストを指す少なくとも1つというフレーズは、要素のリスト中の任意の1つ以上の要素の中から選択された少なくとも1つの要素を意味するが、要素のリストに具体的に列挙されている要素各々の少なくとも1つ及び全てを含むことは必須でなく、かつ要素のリスト中の要素の任意の組み合わせを排除しないように理解されるべきである。この定義は、具体的に特定された要素に関連しているか否かによらず、少なくとも1つというフレーズが付いている要素のリストの中で具体的に特定されている要素以外の要素が選択的に登場してよいことも許容する。例えば、非限定的な例として、A及びBの少なくとも1つは、一例ではBが存在せずに少なくとも1つのAを意味し、別の例ではAが存在せずに少なくとも1つのBを意味し、更に別の例では少なくとも1つのA及び少なくとも1つのB等を意味する。本願で使用されている及び又はというフレーズは、そのように結合される要素の何れか又は双方を意味するように理解されるべきである。及び又はと共に登場する複数の要素は、結合される要素の1つ以上のと同様に解釈されるべきである。具体的に指定された要素に関連するか否かによらず、及び又はの語で具体的に特定された要素以外の他の要素は選択的に登場してよい。例えば、非限定的な例として、A及び又はBは、有するのような非限定語と共に使用される場合、一例では、Aのみを示してよく、別の例では、Bのみを示してよく、更に別の例ではA及びB双方を示してもよい。本願で使用されているように、又はは上記の及び又はと同様な意味を有するように解釈されるべきである。例えば、リストの中で分離する言葉又は或いは及び又はは、包含的であり、すなわちメンバ又は要素のリストの少なくとも1つを含むが、1つより多くを含んでもよく、選択的に、列挙されていない要素を含んでもよい。本願で使用されている言葉遣い及び使用法は、説明を目的としており、限定として解釈されるべきでない。含む、備える、有する、包含する、取り込む及び同様に使用される言葉は、列挙されている要素及び追加的な要素を包含することを意味する。以上、本発明の幾つかの実施の形態を詳細に説明してきたが、様々な変形例及び改善例も当業者にとって明らかであろう。そのような変形例及び改善例は本発明の精神及び範囲に属するように意図されている。従って、上記の説明は単なる一例を示しているに過ぎず、限定的に解釈してはならない。<関連出願>本願は、MethodandApparatusforSearchingofContentUsingSemanticSynthesisと題する西暦2010年6月22日付けで出願された米国仮出願番号第61357512号、MethodandApparatusforPresentingConceptsRelatedtoanActiveConceptと題する西暦2011年1月5日付けで出願された米国仮出願番号第61430138号、MethodandApparatusforIdentifyingTermsforMonetizationと題する西暦2011年1月5日付けで出願された米国仮出願番号第61430141号、MethodsandApparatusforTakinganAdvertisingActionUsingaBotと題する西暦2011年1月5日付けで出願された米国仮出願番号第61430143号に基づく優先的利益を享受し、それらの内容全体が本願のリファレンスに組み入れられる。本願は、本願の発明者及び又は譲受人により出願された多くの先行する出願に開示されている概念を前提としており、先行する出願は例えばMethodSystemandComputerProgramforUserDrivenDynamicGenerationofSemanticNetworksandMediaSynthesisと題する西暦2010年2月2日付けで出願された米国出願番号第12671846号を含み、本発明に関する追加的な背景技術が説明されている。"