"質問に対する解答を自動的に生成するためのコンピュータによって実行される方法であって、入力照会に関連する字句解答タイプLATを決定するステップと、前記入力照会LATに関する第1のスコアを計算するステップであって、前記第1のスコアが前記照会LATの品質を示すステップと、情報源から前記入力照会に対する候補解答を入手するステップと、前記候補解答に関する解答タイプATを決定するステップと、前記照会LATと前記候補解答ATを比較するステップと、前記比較した照会LATと前記候補解答ATとの一致度を表す第2のスコアを計算するステップと、前記第1のスコアと前記第2のスコアを結合して、前記候補解答の品質を示す合計スコアを提供するステップとを含み、処理装置が、前記照会LATを決定することと、前記第1のスコアおよび第2のスコアを計算することと、候補解答を入手することと、ATを決定することと、比較することと、結合することのうちの1つまたは複数を自動的に実行する、コンピュータによって実行される方法。前記入力照会に関連する前記照会LATに関する第1のスコアを計算することが、前記決定された照会LATを記述する特徴のセットを抽出することと、前記特徴セットにモデルを適用して、前記決定された照会LATの推定正確度を表すLAT信頼値を生成することであって、前記第1のスコアが前記信頼値を含むことを含む、請求項1記載のコンピュータによって実行される方法。前記適用されたモデルが、訓練インスタンスの以前のセットから手動でまたは自動的に構築されたロジスティック回帰モデルまたは決定木モデルのうちの1つまたは複数である、請求項2記載のコンピュータによって実行される方法。前記抽出された特徴セットのうちの1つの特徴がパターンルールを含み、前記特徴のセットを抽出することが、前記照会に関連する構文パターンルールを識別することであって、前記パターンルールが共通LATを定義する1組のパターンルールから識別されることを含む、請求項2記載のコンピュータによって実行される方法。前記抽出された特徴セットのうちの1つの特徴が照会ワードが候補LATである頻度を含み、前記特徴のセットを抽出することが、検出されたLATワードの前のインスタンスをチェックすることと、前記前のインスタンスに基づいてLATワード頻度を計算することをさらに含む、請求項2記載のコンピュータによって実行される方法。前記抽出された特徴セットのうちの1つの特徴が前記候補LATの品詞を含み、前記特徴のセットを抽出することが、前記照会に関連する解析木データ構造を入手することと、前記解析木をトラバースして、前記候補LATに関連するワード間の文法関係を識別することをさらに含む、請求項2記載のコンピュータによって実行される方法。前記抽出された特徴セットのうちの1つの特徴が同一指示情報を含み、前記特徴のセットを抽出することが、前記候補LATワードがLATとして認識された前記照会内の他の何らかのワードを同一指示するかどうかを判断することをさらに含む、請求項2記載のコンピュータによって実行される方法。前記抽出された特徴セットのうちの1つまたは複数の特徴が並行して抽出される、請求項2記載のコンピュータによって実行される方法。前記比較した照会LATと前記候補解答ATとの一致度を表す第2のスコアを計算することが、前記候補解答をコーパスまたは知識ベース内のインスタンスと突き合わせることと、前記コーパスまたは前記知識ベース内のインスタンスに関連するタイプを取り出すことと、前記照会LATを前記取り出されたタイプと突き合わせてタイプ強制TyCor値を生成することであって、前記第2のスコアが前記TyCor値を含むことを含む、請求項2記載のコンピュータによって実行される方法。1つの照会がn個までの候補LATを有し、結合して前記合計スコアを提供することが、信頼スコアLAT1TyCorLAT1信頼スコアLAT2TyCorLAT2信頼スコアLATnTyCorLATnによる加算であり、ここで、信頼スコアLAT1、信頼スコアLAT2、および信頼スコアLATnは前記照会のそれぞれの決定されたLATの推定正確度を表す生成された信頼値であり、TyCorLAT1、TyCorLAT2、およびTyCorLATnはそれぞれのLATを有する候補解答の生成されたタイプ強制TyCor値である、請求項9記載のコンピュータによって実行される方法。質問に対する解答を自動的に生成するためのシステムであって、メモリストレージデバイスと、それぞれが前記メモリデバイスに通じていて、入力照会に関連する字句解答タイプLATを決定することと、前記照会LATに関する第1のスコアを計算することであって、前記第1のスコアが前記照会LATの品質を示すことと、情報源から前記入力照会に対する候補解答を入手することと、前記候補解答に関する解答タイプATを決定することと、前記照会LATと前記候補解答ATを比較することと、前記比較した照会LATと前記候補解答ATとの一致度を表す第2のスコアを計算することと、前記第1のスコアと前記第2のスコアを結合して、前記候補解答の品質を示す合計スコアを提供することを含む方法を実行するために構成された1つまたは複数のプロセッサデバイスとを含む、システム。前記照会LATに関する第1のスコアを計算するための前記1つまたは複数のプロセッサデバイスが、前記決定された照会LATを記述する特徴のセットを抽出することと、前記特徴セットにモデルを適用して、前記決定された照会LATの推定正確度を表すLAT信頼値を生成することであって、前記第1のスコアが前記信頼値を含むことによって前記計算ステップを実行するように構成される、請求項11記載のシステム。前記1つまたは複数のプロセッサデバイスが、訓練インスタンスの以前のセットから手動でまたは自動的に構築されたロジスティック回帰モデルまたは決定木モデルのうちの1つまたは複数を適用するように構成される、請求項12記載のシステム。前記抽出された特徴セットのうちの1つの特徴がパターンルールを含み、特徴のセットを抽出するための前記1つまたは複数のプロセッサデバイスが、前記照会に関連する構文パターンルールを識別することであって、前記パターンルールが共通LATを定義する1組のパターンルールから識別されることをさらに実行する、請求項12記載のシステム。前記抽出された特徴セットのうちの1つの特徴が照会ワードが候補LATである頻度を含み、特徴のセットを抽出するための前記1つまたは複数のプロセッサデバイスが、検出されたLATワードの前のインスタンスをチェックすることと、前記前のインスタンスに基づいてLATワード頻度を計算することをさらに実行する、請求項12記載のシステム。前記抽出された特徴セットのうちの1つの特徴が前記候補LATの品詞を含み、特徴のセットを抽出するための前記1つまたは複数のプロセッサデバイスが、前記照会に関連する解析木データ構造を入手することと、前記解析木をトラバースして、前記候補LATに関連するワード間の文法関係を識別することをさらに実行する、請求項12記載のシステム。前記抽出された特徴セットのうちの1つの特徴が同一指示情報を含み、特徴のセットを抽出するための前記1つまたは複数のプロセッサデバイスが、前記候補LATワードがLATとして認識された前記照会内の他の何らかのワードを同一指示するかどうかを判断することをさらに実行する、請求項12記載のシステム。第2のスコアを計算するための前記1つまたは複数のプロセッサデバイスが、前記候補解答をコーパスまたは知識ベース内のインスタンスと突き合わせることと、前記コーパスまたは前記知識ベース内のインスタンスに関連するタイプを取り出すことと、前記照会LATを前記取り出されたタイプと突き合わせてタイプ強制TyCor値を生成することであって、前記第2のスコアが前記TyCor値を含むことによって前記計算ステップを実行するように構成される、請求項12記載のシステム。1つの照会がn個の候補LATを有し、結合して前記合計スコアを提供するための前記1つまたは複数のプロセッサデバイスが、信頼スコアLAT1TyCorLAT1信頼スコアLAT2TyCorLAT2信頼スコアLATnTyCorLATnによる加算を実行し、ここで、信頼スコアLAT1、信頼スコアLAT2、および信頼スコアLATnはそれぞれの決定された照会LATの推定正確度を表す生成された信頼値であり、TyCorLAT1、TyCorLAT2、およびTyCorLATnはそれぞれのLATを有する候補解答の生成されたタイプ強制TyCor値である、請求項18記載のシステム。質問に対する解答を自動的に生成するためのコンピュータプログラム製品であって、前記コンピュータプログラム装置が、処理装置によって読み取り可能で、ある方法を実行するために前記処理回路によって実行される命令を保管する記憶媒体を含み、前記方法が、入力照会に関連する字句解答タイプLATを決定することと、前記照会LATに関する第1のスコアを計算することであって、前記第1のスコアが前記照会LATの品質を示すことと、情報源から前記入力照会に対する候補解答を入手することと、前記候補解答に関する解答タイプATを決定することと、前記照会LATと前記候補解答ATを比較することと、前記比較した照会LATと前記候補解答ATとの一致度を表す第2のスコアを計算することと、前記第1のスコアと前記第2のスコアを結合して、前記候補解答の品質を示す合計スコアを提供することを含む、コンピュータプログラム製品。前記入力照会に関連するそれぞれのLATに関する第1のスコアを計算することが、前記算出された照会LATを記述する特徴のセットを抽出することと、前記特徴セットにモデルを適用して、前記決定された照会LATの推定正確度を表すLAT信頼値を生成することであって、前記第1のスコアが前記信頼値を含むことを含む、請求項20記載の質問に対する解答を自動的に生成するためのコンピュータプログラム製品。前記抽出された特徴セットのうちの第1の特徴がパターンルールを含み、前記特徴のセットを抽出することが、前記照会に関連する構文パターンルールを識別することであって、前記パターンルールが共通LATを定義する1組のパターンルールから識別されることを含み、前記抽出された特徴セットのうちの第2の特徴が照会ワードが候補LATである頻度を含み、前記特徴のセットを抽出することが、検出されたLATワードの前のインスタンスをチェックすることと、前記前のインスタンスに基づいてLATワード頻度を計算することをさらに含み、前記抽出された特徴セットのうちの第3の特徴が前記候補LATの品詞を含み、前記特徴のセットを抽出することが、前記照会に関連する解析木データ構造を入手することと、前記解析木をトラバースして、前記候補LATに関連するワード間の文法関係を識別することをさらに含み、前記抽出された特徴セットのうちの第4の特徴が同一指示情報を含み、前記特徴のセットを抽出することが、前記候補LATワードがLATとして認識された前記照会内の他の何らかのワードを同一指示するかどうかを判断することをさらに含む、請求項21記載の質問に対する解答を自動的に生成するためのコンピュータプログラム製品。テキストストリングを含む照会から特徴を抽出するための方法であって、前記方法が、前記照会に関連する構文パターンルールを識別することであって、前記パターンルールが共通字句解答タイプLATを定義する1組のパターンルールから識別され、前記抽出された特徴のうちの第1の特徴が識別されたパターンルールを含むことと、検出された字句解答タイプLATの前のインスタンスについてチェックし、前記前のインスタンスに基づいてLATワード頻度を計算することであって、前記抽出された特徴のうちの第2の特徴が照会ワードが候補LATである算出頻度を含むことと、前記照会に関連する解析木データ構造を入手することと、前記解析木構造内の前記候補LATに関連するワード間の文法関係を識別することであって、前記抽出された特徴のうちの第3の特徴が前記候補LATの品詞を含むことと、前記候補LATワードがLATとして認識された前記照会内の他の何らかのワードを同一指示するかどうかを判断することであって、前記抽出された特徴のうちの第4の特徴が同一指示情報を含み、1つまたは複数のプログラミングされたプロセッサデバイスが、前記構文パターンルールを識別することと、前のインスタンスについてチェックすることと、前記解析木データ構造を入手することと、文法関係を識別することと、LATワード同一指示を判断することを実行することを含む、特徴を抽出するための方法。前記1つまたは複数のプログラミングされたプロセッサデバイスが、前記1つまたは複数の第1、第2、第3、および第4の特徴を並行して抽出することを実行する、請求項23記載の特徴を抽出するための方法。前記抽出された第1、第2、第3、および第4の特徴にモデルを適用して、検出された照会LATの推定正確度を表す信頼値を生成することをさらに含む、請求項23記載の特徴を抽出するための方法。一態様では、質問解答を実行し、特定の照会について間違ったLATを計算するという問題に対処する、コンピューティングインフラストラクチャおよび方法が提供される。一態様では、候補解答candidateanswerについてより正確な全体スコアoverallscoreを提供するために照会検出LATの信頼性を自動的に推定する、システム、方法、およびコンピュータプログラム製品computerprogramproductが提供される。それぞれの検出LATの信頼スコアまたは値を入手し、このシステムおよび方法は、この信頼スコアconfidencescoreを、LATと候補解答との一致度degreeofmatchと結合して、候補解答について改善された全体スコアを提供することを実行する。したがって、一態様では、質問に対する解答を自動的に生成するためのシステムおよび方法が提供される。この方法は、入力照会に関連する字句解答タイプLAT:lexicalanswertypeを決定することと、入力照会LATに関する第1のスコアを計算することであって、第1のスコアが照会LATの品質を示すことと、情報源から入力照会に対する候補解答を入手することと、候補解答に関する解答タイプAT:answertypeを決定することと、照会LATと候補解答ATを比較することと、比較した照会LATと候補解答ATとの一致度を表す第2のスコアを計算することと、第1のスコアと第2のスコアを結合して、候補解答の品質を示す合計スコアtotalscoreを提供することを含み、処理装置が、照会LATを決定することと、第1および第2のスコアを計算することと、候補解答を入手することと、ATを決定することと、比較することと、結合することのうちの1つまたは複数を自動的に実行する。一態様では、入力照会に関連する照会LATに関する第1のスコアを計算することが、決定された照会LATを記述する特徴featureのセットを抽出することと、特徴セットにモデルを適用して、決定された照会LATの推定正確度estimatedaccuracyを表すLAT信頼値を生成することであって、第1のスコアが信頼値を含むことを含む。他の一態様では、質問に対する解答を自動的に生成するためのシステムであって、メモリストレージデバイスと、それぞれがメモリデバイスに通じていて、入力照会に関連する字句解答タイプLATを決定することと、照会LATに関する第1のスコアを計算することであって、第1のスコアが照会LATの品質を示すことと、情報源から入力照会に対する候補解答を入手することと、候補解答に関する解答タイプATを決定することと、照会LATと候補解答ATを比較することと、比較した照会LATと候補解答ATとの一致度を表す第2のスコアを計算することと、第1のスコアと第2のスコアを結合して、候補解答の品質を示す合計スコアを提供することを含む方法を実行するために構成された1つまたは複数のプロセッサデバイスとを含む、システムが提供される。さらに他の一態様では、テキストストリングを含む照会から特徴を抽出するための方法が提供される。この方法は、照会に関連する構文パターンルールを識別することであって、そのパターンルールが共通字句解答タイプLATを定義する1組のパターンルールから識別され、抽出された特徴のうちの第1の特徴が識別されたパターンルールを含むことと、検出された字句解答タイプLATの前のインスタンスについてチェックし、前のインスタンスに基づいてLATワード頻度LATwordfrequencyを計算することであって、抽出された特徴のうちの第2の特徴が照会ワードが候補LATである算出頻度を含むことと、照会に関連する解析木データ構造parsetreedatastructureを入手することと、解析木構造内の候補LATに関連するワード間の文法関係を識別することであって、抽出された特徴のうちの第3の特徴が候補LATの品詞partofspeechを含むことと、候補LATワードがLATとして認識された照会内の他の何らかのワードを同一指示するcoreferenceかどうかを判断することであって、抽出された特徴のうちの第4の特徴が同一指示情報coreferenceinformationを含むことを含み、1つまたは複数のプログラミングされたプロセッサデバイスが、構文パターンルールを識別することと、前のインスタンスについてチェックすることと、解析木データ構造を入手することと、文法関係を識別することと、LATワード同一指示を判断することを実行する。本発明の目的、特徴、および利点は、以下に明記されている詳細な説明の文脈内で理解される。この詳細な説明は、本発明の重要な部分を形成する添付図面の文脈内で理解される。SYSTEMANDMETHODFORPROVIDINGQUESTIONANDANSWERSWITHDEFERREDTYPEEVALUATIONという名称で本願所有者が所有する同時係属米国特許出願第12/126,642号は、質問に関する解答が自動的に生成されるQAシステムおよび方法について記載している。詳細には、これは、質問から決定された字句タイプを、検索から導出された各候補解答に関連する字句タイプと比較することを伴う。質問によって要求された字句解答タイプは本明細書では字句解答タイプまたはLATと呼ぶ。各候補解答に関連する字句タイプは本明細書では解答タイプまたはATと呼ぶ。一般に、質問解答QAシステムは、おそらく構造化、半構造化、および非構造化情報資源の異種混合集合を調べることにより、弁明とともに自然言語で所与の質問に対して厳密な解答を返す。図1は、標準的な質問解答システム10を構成する主要コンポーネントとその作業の流れを示している。質問分析コンポーネント20は、自然言語質問19たとえば、米国の第42代大統領は誰かを受け取り、その質問を分析して、最小限で予想解答の意味タイプこの例では大統領を生成し、そして任意選択で下流の処理のためのその他の分析結果を生成する。コア検索エンジンを使用する検索コンポーネント30aは、質問分析の出力29から照会を公式化し、WorldWideWeb41あるいは1つまたは複数の知識資源、たとえば、データベース、知識ベース42などの様々な資源を調べて、質問に対する解答に関連する文書、一節、Webページ、データベースタプルなどを取り出す。次に、候補解答生成コンポーネント30bは、検索結果45から質問に対する潜在的な候補解答を抽出し、次にその解答に対し、解答選択コンポーネント50によってスコアおよびランクを付けて、関連の信頼スコアを有する解答の最終ランク付きリストを生成する。据え置きタイプの評価を有するQAシステムでは、候補解答すなわち、データコーパスまたはインターネットから得られた照会に対する候補解答インスタンスの抽出後、典型的に、解答のタイプ分けが実行され、すなわち、検索された候補解答とその字句タイプとの関連の決定が行われる。決定された候補解答タイプは、質問分析によって検出された照会の算出字句解答タイプLATと照らし合わせて比較され、解答の正しさを判断する際に評価が行われる。タイプ強制TyCor:TypeCoercionプロセスは、候補解答の解答タイプATがいくつかの技法に基づいて質問LATに強制されるプロセスである。強制プロセスは、構造化資源内のインスタンスに候補解答をマッピングし、そのタイプを入手し、それをLATにマッピングすることを伴う可能性がある。強制の結果はTyCorスコアと呼ばれる。質問/照会のLATは、その質問/照会に対する有効な解答であるエンティティの指示対象のタイプすなわち、記述子である。実際には、LATは、パターンの集合を含む自然言語理解モジュールあるいは意味インタープリタを備えたパーサまたはその両方によって検出された解答の記述子である。したがって、質問解答システムは、図1の照会分析モジュール20内の字句解答タイプLAT検出処理ブロック200を使用することができる。LATは、正しい解答の意味タイプを識別する質問項目をさらに表している。したがって、LATは、パターンLAT検出ルールにより質問内で検出可能である可能性がある。これらのルールは、関連ルール学習により自動的に機械によって実現され、コード化または学習される。自然言語理解モジュールはこれらのルールを実現することができる。しかし、いかなる自然言語処理モジュールも完璧ではなく、誤ったLATが検出される。間違ったタイプの解答は正しい解答になる可能性が高いものとして判断されるので、間違ったLATはQAシステムの性能を著しく低減する可能性がある。QAシステム10に関する詳細について図6に関して述べる。証拠収集および解答スコアリング機能50は、1字句解答タイプLAT、たとえば、何らかの概念を記述するテキストストリング、および2候補解答入力複数も可、たとえば、何らかのエンティティを記述するテキストストリングを受け取るプログラム式処理コンポーネントである。このプログラム式処理コンポーネントは、そのエンティティがどの程度までその概念のインスタンスであるかを表す判断たとえば、スコアを含む出力を生成する。以下の図7および図8に記載されているように、これは、たとえば、算出候補解答タイプATに基づいて、解答スコアリング機能の一部として使用される。図4に関して以下に記載されているように、入力照会を処理してLATを決定し、検索し、1つまたは複数の候補解答を入手した後、受け取られた各候補解答について、候補をデータベース内のインスタンスと突き合わせ、その結果、一致インスタンスを含む出力データ構造を生成するステップ132aと、候補解答が要求されたLATを有するという証拠を探して検索して、知識ベースKB内のこれらのインスタンスに関連するLT複数も可を取り出すステップ132bと、LAT複数も可をLT複数も可たとえば、パーサ、意味インタープリタ、あるいは単純なパターンマッチャ、またはこれらの組み合わせを使用する突き合わせ機能によって決定されたものと突き合わせようと試みて、一致度を表すスコアを生成するステップ132cが実行される。詳細には、候補ATおよび照会LAT複数も可は字句ストリングとして表される。TyCorタイプ強制スコアと呼ばれるスコアの生成は、1候補解答とインスタンスの突き合わせ、2インスタンスとタイプの関連の抽出、および3LATとタイプの突き合わせという3つのステップで構成される。このスコアは、その候補がLATに強制される程度を反映し、スコアが高いほどより良好な強制を示す。一実施形態では、本発明は、候補解答についてより良好な品質スコアを提供するための追加の機能を提供することにより、同時係属米国特許出願第12/126,642号に記載されたQAシステムおよび方法の有効性を拡張し補足する。具体的には、図1に示されているようなQAシステムは、検出された照会LATの信頼性の自動推定を実行して、LAT信頼スコアを生成する。このLAT信頼スコアは、候補解答のLATと解答タイプATとの一致度と結合されて、候補解答についてより良好な全体スコアを提供する。換言すれば、それぞれの検出されたLATの信頼スコアまたは値を入手し、本システムおよび方法はこのLAT信頼スコアとTyCorスコアとの結合を実行して、候補解答に関する全体スコアを改善する。付随する利点としては、QAシステムがLAT検出エラーに対して抵抗力が高くなることと、LAT信頼性を考慮するときに候補解答が正しくなる可能性が高くなることを含む。LAT信頼スコアの計算に関して、図2に関して言及しているが、同図は、図1に示されている照会分析モジュール20内のLAT検出処理ブロック200の一部としてまたはそれに関連して実行可能なものなどのLAT信頼性推定のプロセスを描写している。この処理では、本願所有者が所有する同時係属米国特許出願第12/126,642号に記載されているプロセスを使用して、照会について字句解答タイプLATを計算した後、それぞれのLATの信頼スコアまたは信頼値が計算される。図2は、2つのコンポーネントを含むLAT信頼性推定のためにコンピュータによって実行されるプロセス150を特に示しており、第1の特徴生成コンポーネント160は候補LATたとえば、質問中のワードを記述する特徴のセット165を抽出する。特徴例としては、1共通LATを定義する1組のルールからのパターンルールルールIDの適用、たとえば、この大統領がどのようなを行ったの中の大統領という名詞として、このまたはこれらのなどの限定詞によって修飾された名詞と一致する構文パターンを記述するthisWhatNounというIDを有するルール、2そのワードが候補LATになる従来の頻度、3LATに関連する文法関係を決定するための構文解析情報、たとえば、候補LATワードが解析木の他の部分とどのように関係するか、4LATの品詞などのその他の文法情報、ならびに5候補LATワードがLATなどとして認識されたその他の何らかのワードを同一指示するかどうかを判断する同一指示情報を含むことができるが、これらに限定されない。信頼性推定処理コンポーネント175はこのLAT特徴のセットを取り、その組にモデル180が適用されて、そのLATに関連する信頼スコア199を生成する。モデル180は、1組の訓練インスタンスから手動でまたは自動的に構築することができる。したがって、たとえば、一実施形態においてProlog登録商標論理プログラムによる処理に基づいてそのLATに至るパターンを質問の中に見つけることができる。たとえば、過去の訓練データ、すなわち、過去に手動でLATを識別するために以前のプロセスで使用されたデータにより、特定の識別済みパターン複数も可について適切な重みが決定される。LAT信頼性推定中に、たとえば、Prolog登録商標論理プログラムを使用して、そのLATを囲むテキストを処理して、そのパターンのいずれかが適合するかどうかを判断する。すなわち、一実施形態ではProlog登録商標論理プログラムを使用して、パターンルール突き合わせを実行することができる。あるパターンが適合する場合、識別済みパターンに関連するルールIDが提供され、その特定のパターンに関する従来の信頼性に基づいて、その特徴に重みが割り当てられる。いずれのパターンも一致しない場合、その特徴に割り当てられる重みは存在しないであろう。次に、質問分析段階における特徴生成コンポーネント160の一実施形態について図4に関連して説明する。図示の通り、照会LATは、それぞれが特定の特徴抽出機能を実行する複数のモジュールに並行して入力され処理される。複数のモジュールとしては、共通のLATを定義する1組のルールからパターンルールIDを識別するためのプロセス162と、たとえば、手動で注釈を付けられたデータの集合から検出されたLATワードの前のインスタンスをチェックし、前のインスタンスの量に基づいてLATワード頻度を計算するためのプロセス164と、候補LATの品詞たとえば、名詞、動詞、形容詞などのワードタイプを決定するための解析木チェックプロセス166と、LATに関連する文法関係、たとえば、候補LATワードが解析木の他の部分とどのように関係するかを識別するためのプロセス168と、候補LATワードがLATとして認識されたその他の何らかのワードを同一指示するかどうかを判断する同一指示情報を識別するためのプロセス170とを含むたとえば、革命戦争中に将軍であった、この大統領という質問は、2つのLAT大統領と将軍を提供し、大統領というワードがLATであることが把握されている場合、将軍というワードは最も可能性の高いLATであるとともに将軍という候補入力LATワードは既知のLATである大統領を同一指示する。処理ブロック162~170の出力172は、ブールたとえば、文法関係あるいは候補LATが他のLATを参照するかどうかを示す同一指示、数値的特徴たとえば、LAT頻度としてのワード、およびカテゴリたとえば、名詞などの品詞のうちの1つまたは複数を含むがこれらに限定されない内容を有する特徴セットを提供する。次に、出力された特徴セットは信頼性推定モジュール175に入力される。信頼性推定ユニット175は特徴セットを受け取り、推定されたLAT信頼スコアを生成するために訓練されたモデル180がこの特徴セットに適用される。一実施形態では、特徴セットは数値のリストたとえば、1、0、0.234、1、1、を含む。カテゴリ特徴は1組のブール特徴に変えることができるたとえば、品詞は、is_noun、is_verb、is_adj、is_adv、is_prepに変えることができる。一実施形態では、ブール、カテゴリ値、および数値からなる特徴セットは前に訓練されたモデルに入力される。ブール値またはカテゴリ値の場合、たとえば、これらは、0または1などの2進数として特徴セット内に表すことができる。たとえば、0または1という値は、それぞれ偽または真という特徴セットのブール値に関連付けることができる。訓練されたモデル180に関して、一実施形態は、種々の特徴を結合し、それらに重みを付けて、LAT信頼性推定のための最終スコアを生成するように構成された機械学習モデルである。特徴セットの種々の特徴にどのように重みを付けなければならないかを判断するために数学的モデルである任意の機械学習モデルを使用することができる。この数学的モデルはそれぞれのタイプの特徴に関する重みを含み、特定の入力の特徴セット値の場合、その値はこのモデルに入力され、このモデルがスコアを生成する。個々の特徴値はモデル式各変数ごとに異なる重みを有する関数への変数であり、このモデルを適用する場合、数値を生成するためにそれぞれの変数に値が与えられる。このモデルは、1組の訓練インスタンスから手動でまたは自動的に構築することができる。一実施形態では、訓練されたモデル180は、1997年マグローヒル社発行でTomMitchellによるMachineLearningという参考文献にその説明が記載されているロジスティック回帰モデルである。他の諸実施形態では、2000年ケンブリッジ大学出版局発行でJohnShaweTaylorおよびNelloCristianiniによるSupportVectorMachinesandotherkernelbasedlearningmethodsという参考文献に記載されているように、サポートベクタマシンモデルを使用することができる。さらに、1996年3月ComputationalLinguisticsJournal第22巻第1刷に公表されたAdamLBerger他によるAmaximumentropyapproachtonaturallanguageprocessingという参考文献に記載されているような最大エントロピーマシンモデルを見つけることができる。それ以外には、ルールベースまたは決定木ベースのモデルを実現することができる。使用可能なロジスティック回帰モデルの一例は以下のように式1として示される。ここで、x1,...,xnは特徴値であり、一実施形態では以下のようになる。ここで、a1,...,anは係数であり、定数cはモデルの訓練中に割り当てられる。非限定的な一例では、特定のモデルは以下のような係数割り当てを有することができる。a1=0.484,x1=thisWhatRule発火a2=2.8671,x2=heShePronounRule発火a3=12.587x3=事前確率図5は、一連の判断ポイントたとえば、決定木内のノード192、194、196および種々の判断決定木内の分岐を含む決定木データ構造190の形で、あるモデルの他の一例を示している。図示の例では、判断は、入力が特定のパターンに適合するかどうかである。それぞれのパターン/ルールは、質問中のこのXなどのパターンを検出するthisWhatRuleなどの関連する名前を有する。あるパターンが入力に適合する場合、特定の信頼性がLATとして返される。決定木データ構造190の処理は、訓練された決定木を自動的にトラバースすることと、信頼スコアを計算するために使用されるスコアをそれぞれの判断ステップ、たとえば、ステップ192、194、196などで計算することを含む。前述の通り、QA処理中に、候補解答が照会LATのインスタンスであるかどうかについて判断が行われる。LAT検出はエラーを有する可能性があるので、タイプ一致スコアTyCorの結果を改善するために、すなわち、算出LAT信頼スコアと生のTyCorスコアを結合することにより、LATに関連する推定信頼スコアが生成される。図3は、変更されたTyCorスコアを生成するために推定LAT信頼スコア199を適用するためのプログラム式プロセス250を記述している。プログラム式LAT信頼性適用プロセス250では、LAT信頼性推定199および生のTyCorスコア260を結合して最終スコア299を生成する結合ユニット275で単一のステップが実行される。一実施形態では、LAT信頼スコアは0~1の数にすることができ、これに生のTyCorスコアを掛けて最終TyCorスコアを計算することができる。LAT信頼スコアと生のTyCorスコアの結合は、信頼性加重平均などの様々な方法で実現される。1つまたは複数の候補LATを有する照会の場合、LAT信頼スコアは重みとして扱われる。たとえば、それぞれのLATは、それに関連する重みがLAT信頼スコアによって表されている。それぞれのLATに関する解答候補および関連の生のTyCorスコアの場合、それぞれのLATについてそれぞれの重み信頼性にタイプ一致TyCorスコアを掛けたものの合計として全体スコアが推定される。したがって、本明細書で上述した照会例の場合、すなわち、革命戦争中に将軍であった、この大統領では、大統領と将軍という検出された2つのLATについて、ジョージワシントンという候補解答に関する全信頼性加重平均は、将軍に関する加重信頼スコアたとえば、0.8にそのそれぞれのTyCorスコアたとえば、1.0を掛けたものを表す第1の合計と、大統領に関する加重信頼スコア0.95にそのそれぞれのTyCorたとえば、1.0を掛けたものを表す第2の合計とを結合した合計として計算される。一般に、1つまたは複数の検出されたLATを有する照会の場合、全加重信頼スコアは以下のように計算される。全信頼性加重平均スコア=信頼スコアLAT1TyCorLAT1信頼スコアLAT2TyCorLAT2信頼スコアLATnTyCorLATnこの加算を計算すると、単一照会のn個の検出されたLATについて信頼性加重平均が得られる。図6は、高レベル論理アーキテクチャ10を描写する、米国特許出願第12/126,642号に記載されているQAシステム図を示している。一般に、図6に示されているように、高レベル論理アーキテクチャ10は、ユーザ照会または質問を受け取って分析するための機能を実現する照会分析モジュール20を含む。ユーザという用語は、システムと対話している1人または複数の人を指す場合もあれば、機械的手段により照会を生成するコンピュータシステム22を指す場合もあり、ここでユーザ照会という用語はこのように機械的に生成された照会およびコンテキスト19’を指す。候補解答生成モジュール30は、1次ソースモジュール11および1次ソースから抽出された関係およびリストの集合を含む解答ソース知識ベースKBモジュール21に含まれる構造化、半構造化、および非構造化ソースをトラバースすることにより、候補解答の検索を実現するために提供される。すべての情報ソースは、ローカルに保管するか、またはインターネットを含むネットワークにより配布することができる。アーキテクチャ10の候補解答生成モジュール30は、取り出されたデータの分析に基づいて、候補解答を含む複数の出力データ構造を生成する。図6では、証拠収集モジュール50は、候補解答を有する一節に基づいて証拠を同時に分析するために1次ソース11および知識ベース21と対話し、一実施形態では並列処理動作として、候補解答のそれぞれにスコアを付ける。一実施形態では、このアーキテクチャは、本願所有者が所有する発行済み米国特許第7,139,752号に記載されているように共通分析システムCAS候補解答構造を使用して利用することができる。図6に描写されているように、証拠収集モジュール50は、取り出された一節を分析し、取り出された一節の候補解答のそれぞれにスコアを付けるための候補解答スコアリングモジュール40を含む。解答ソース知識ベースKB21は、関係の集合たとえば、タイプ別リストを含む構造化または半構造化ソース事前計算またはその他によるの1つまたは複数のデータベースを含むことができる。一実現例では、解答ソース知識ベースは、メモリストレージシステム、たとえば、ハードドライブに保管されたデータベースを含むことができる。解答ランキングモジュール60は、候補解答にランクを付け、ユーザのコンピュータディスプレイインターフェース図示せずまたはコンピュータシステム22を介してユーザに返される応答99を決定するための機能を提供し、この応答は、解答である場合もあれば、質問に対する高品質の解答が見つからないときに、質問に対する応答として前の解答の詳細あるいは解明の要求である場合もある。解答ランキングモジュール60が、前のデータから機械学習技法を使用して生成された訓練されたモデルコンポーネント図示せずを含む場合、機械学習の実現例がさらに提供される。図6に描写されている処理は、エンタープライズ内のサーバまたはサーバクラスタ上でローカルに行われる場合もあれば、代わって、上記のように質問解答機能を高めるために公的なまたは私的に入手可能な検索エンジンで分散されるか、それと一体化しているか、あるいはその他の方法でそれと相俟って動作する可能性がある。したがって、この方法は、処理装置によって実行可能な命令を含むコンピュータプログラム製品として、あるいはそのコンピュータプログラム製品を配備するサービスとして、提供することができる。このアーキテクチャは、インターネット、公的に入手可能なデータベース、Webサイトたとえば、IMDB.com、または私的に入手可能なデータベースの検索専用にすることができる候補解答生成モジュール30の一部として検索エンジンたとえば、文献検索システムを使用する。データベースは、任意のストレージシステム、不揮発性メモリストレージシステム、たとえば、ハードドライブまたはフラッシュメモリに保管することができ、ネットワークによって配布することができる。前述の通り、図6のシステムおよび方法は、非構造化情報管理アーキテクチャUIMAのサブシステムであって、分析エンジンおよび非構造化情報管理アプリケーションなどの様々なUIMAコンポーネント間のデータ交換を処理する共通分析システムCASを使用する。CASは、プログラミング言語から独立したタイプシステムを介してデータモデリングをサポートし、強力な索引付けメカニズムによるデータアクセスを可能にし、httpwwwresearchibmcomjournalsj433gotzhtmlに記載されているようにテキストデータに関する注釈を作成するためのサポートを提供する。画像、ビデオ、またはその他の非テキストモダリティの分析に有用なように、CASは文書とその注釈との間のリンクについて複数の定義を可能にすることに留意されたい米国特許第7,139,752号に教示されている通り。一実施形態では、UIMAは、広範囲の情報源にわたる非構造化情報の効果的な管理および交換のためのミドルウェアとして提供することができる。このアーキテクチャは、一般に、検索エンジン、データストレージ、パイプライン化した文書アノテータを含む分析エンジン、および様々なアダプタを含む。UIMAシステム、方法、およびコンピュータプログラムは、入力照会に対する解答を生成するために使用することができる。この方法は、文書を入力することと、文書データをトークン化し、特定のタイプの意味内容を識別して注釈を付けるために複数の結合されたアノテータを含む少なくとも1つのテキスト分析エンジンを操作することを含む。したがって、これは、質問を分析し、文書の集合から質問に対して可能な解答としてのエンティティを抽出するために使用することができる。図6のアーキテクチャ図においてより詳細にさらに示されているように、照会分析モジュール20は、たとえば、そのWebベースのブラウザ装置を介してユーザによって入力された照会19を含む入力を受け取る。入力照会19はテキストストリングを含むことができる。照会分析ブロック20は、解答タイプLATに関する追加の制約を提供するための機能およびプログラミングインターフェースを実現する字句解答タイプLATブロック200をさらに含む。ブロック20における計算は、字句解答タイプを含むがこれに限定されない。一実施形態では、LAT検出ブロック200は、検出されたLATに関するLAT信頼性推定機能を含むことができる。上述の通り、質問/照会のLATは、質問に対する有効な解答であるエンティティの指示対象のタイプすなわち、記述子である。実際には、LATは、パターンの集合を含む自然言語理解モジュールまたは意味インタープリタを有するパーサまたはその両方によって検出された解答の記述子である。図6の照会分析モジュール20内の字句解答タイプLATブロック200に関しては、LATは正しい解答の意味タイプを識別する質問項目を表している。一実施形態では、既知の通り、LATはパターンLAT検出ルールにより質問内で検出することができる。これらのルールは実現され、手動でコード化するかまたは関連ルール学習により自動的に機械によって学習することができる。この場合、自然言語理解モジュールはルールの実現に限定することができる。図7は、米国特許出願第12/126,642号に記載されているように、一実施形態において据え置きタイプの評価により質問および解答を実行するためのコンピュータプログラム式方法100の流れ図である。一般に、図7に描写されている据え置きタイプの評価の方法では、第1の処理ステップ112は、処理装置で入力照会を受け取り、字句解答タイプLAT処理ユニットブロック200図6に入力するための質問ストリングおよびコンテキストを含むデータ構造、たとえば、CAS構造を生成するステップを表し、そのブロック200では、ステップ115で示されるように、照会が分析され、字句解答タイプLATおよびLAT信頼スコアが計算される。ステップ115で実行されるように、LAT処理コンポーネント内の処理の結果として、算出LATおよびおそらく元の質問からの追加の項目を含む出力データ構造、たとえば、CAS構造が生成される。次に、ステップ120で類型化されているように、LATブロック200内の処理の結果として、計算された元の照会項、重みを含む出力データ構造、たとえば、CAS構造が生成される同時係属米国特許出願第12/152,441号に記載されている通り。図7に戻ると、処理ステップ122では、候補解答文書を検索し、その結果を返すステップが実行される。ステップ122で類型化されているように、候補解答生成モジュール内の処理の結果として、データコーパスたとえば、1次ソースおよび知識ベースから検出された文書のすべてを含む出力データ構造、たとえば、CAS構造が生成される。図7のステップ128には、LAT字句解答タイプを使用してCAS構造として出力される可能性のある1組の候補解答を生成するために候補解答についてそれぞれの文書を分析するステップが描写されている。本明細書で述べた質問例の場合、図7のステップ132で類型化されているように、候補解答生成モジュール30内の処理の結果として、文書内で検出された候補解答が照会LAT要件と照らし合わせてチェックされ、そのスコアに基づいてステップ133で解答複数も可として返される。候補解答とインスタンスの突き合わせにおいて、候補は知識資源内の1つまたは複数のインスタンスと突き合わされ、そのインスタンスが取る形は知識資源によって決まる。構造化知識ベースでは、インスタンスはエンティティになる可能性があり、Wikipediaなどの百科事典的ソースでは、インスタンスは百科事典内の項目になる可能性があり、WordNet登録商標プリンストン大学の理事会の商標字句データベースなどの字句資源では、インスタンスはsynset項目同義語のセットになる可能性があり、非構造化文書またはWebページ集合では、インスタンスはテキスト内で発生する用語または語句になる可能性がある。複数のインスタンスが見つかった場合、集約機能を使用するロールアップを使用して、すべての候補からのスコアを結合する。適切なインスタンスがまったく見つからない場合、0というスコアが返される。次に、インスタンス関連情報が資源から抽出される。この情報は、それぞれのインスタンスを1つのタイプまたは1組のタイプと関連付ける。資源次第でこれは異なる形を取る可能性があり、知識ベースでは、これはインスタンスをタイプに関係づける、関心のある特定の関係に対応し、百科事典的ソースでは、これは字句タイプをエンティティに割り当てる字句カテゴリ情報になる可能性があり、WordNet登録商標などの字句資源では、これはsynsetに関する包摂性などの1組の字句関係でありたとえば、アーチストは人である、非構造化文書集合では、これはタイプを表す他の用語および語句に対する共起または近接性になる可能性がある。次に、それぞれのLATをそれぞれのタイプと突き合わせようと試みる。そのタイプの字句表示が使用される。たとえば、百科事典では、これはカテゴリを表すストリングになる可能性があり、WordNet登録商標などの字句資源では、これはsynset内に含まれるストリングのセットになる可能性がある。この突き合わせは、ストリング突き合わせまたはWordnet登録商標などの追加の字句資源を使用して、LATとタイプとの同義性または包摂性の有無をチェックすることによって実行される。関心のあるタイプについて特別なロジックを実現することができ、たとえば、厳密な一致、同義語、または被包摂語関係を必要としないが、むしろLATとタイプの両方が人という用語の被包摂語であることを必要とする、人物照合ロジックpersonmatcherlogicを起動することができる。このようにして、たとえば、彼および画家は、厳密に同義語または被包摂語ではない場合でも、正のスコアが与えられるであろう。最後に、一致度のスコアを付ける複数対のスコアのセットは、集約機能を介して単一の最終スコアまで解くことができる。したがって、質問例について図8のステップ132a~132cに明記されている実現例では、それぞれの候補解答が自動的にLAT要件と照らし合わせてチェックされる。これは、証拠収集モジュール50の一部として図6に示されている候補解答スコアリングブロック40によって実行することができ、特に、確率を発生する候補解答タイプ分析モジュール400は、たとえば、それによって候補解答が現れる文書の文法および意味分析に基づいて候補解答が正しいタイプのものであることを判断する。前述の通り、この処理は、異なるタイプ分けスコアの加重結合として表すことができる自動スコアリング機能を使用することを必要とし、一実施形態例では、これは以下のように表すことができる。その他のスコアの結合も可能であり、最適スコアリング機能は、2008年5月14日出願の同時係属米国特許出願第12/152,441号に記載されているように学習することができる。スコアリング機能自体は数式であり、一実施形態では、ロジスティック回帰関数一次式と指数関数の合成関数に基づくものにすることができ、かなり多数のタイプ分けスコアに適用することができる。候補解答スコアリングモジュール40の出力は、証拠収集モジュール50の候補解答スコアリングブロック40に含まれる解答スコアリングモジュール内の処理モジュールによってそれぞれのスコアが与えられた解答のリストを有するCAS構造である。一実施形態では、これらの候補解答には、上述のように加重信頼スコアと結合されたTyCor一致スコアが提供される。最後に、図7に戻ると、ステップ133では、最上位の候補解答それぞれのTyCorスコアに基づくが返されるか、あるいは本明細書に記載されているようにそれぞれの算出加重LAT信頼スコアと結合するためにさらに処理されるか、またはその両方が行われる。一実施形態では、図1および図6の上記のモジュールは、UIMA内の機能コンポーネントとして表すことができ、好ましくは、構造化および非構造化情報の組み合わせに対する検索および分析を統合するアプリケーションを開発するためにハードウェアおよびソフトウェアの組み合わせとして実施される。エンドユーザ機能を実現するためにUIMAコンポーネントを使用するソフトウェアプログラムは一般にアプリケーション、アプリケーションプログラム、またはソフトウェアアプリケーションと呼ばれる。UIMA高レベルアーキテクチャは、その一実施形態が図6に示されており、UIMアプリケーションを実現するために協力する粒子の大きいコンポーネントの役割、インターフェース、および通信を定義する。これらは、テキストデータあるいは画像データまたはその両方を含む文書などの非構造化ソースアーチファクトを分析し、構造化ソースを統合してアクセスし、発見した意味内容に基づいてアーチファクトを保管し、索引を付け、検索することができるコンポーネントを含む。図示されていないが、UIMA高レベルアーキテクチャの非限定的な一実施形態は、意味検索エンジン、文書ストア、少なくとも1つのテキスト分析エンジンTAE、少なくとも1つの構造化知識ソースアダプタ、集合処理マネージャ、少なくとも1つの集合分析エンジンを含み、いずれもアプリケーションロジックとのインターフェースを取る。一実施形態例では、UIMAは構造化情報および非構造化情報の両方にアクセスするように動作して、本明細書で述べたように候補解答および解答を生成する。非構造化情報は、文書の集合であると見なすことができ、テキスト、グラフィックス、静止画像および動画像、オーディオ、ならびにそれらの様々な組み合わせの形にすることができる。UIMAの諸態様は図9にさらに示されており、同図では、テキスト分析エンジンTAEのコンポーネント部分になり得る分析エンジンAE600が示されている。AE600には、共通分析システムCAS610と、アノテータ620と、コントローラ630が含まれる。TAE図示せずの第2の実施形態は、CASならびに2つ以上のコンポーネント分析エンジンから構成される集約分析エンジンを含み、AE600と同じ外部インターフェースを実現する。共通分析システム610共通分析システムCAS610は、分析構造にアクセスし変更するためにすべてのアノテータ620が使用する共通機構として設けられる。したがって、CAS610は、アノテータ620間の調整を可能にし、異なるアプリケーションおよび異なるタイプのアーキテクチャ内でのアノテータ620の再利用を容易にするたとえば、疎結合対密結合。CAS610は、様々なアノテータの動作を拘束するものと見なすことができる。CAS610は主として、データモデリング、データ作成、およびデータ取り出し機能を提供する。データモデリングは好ましくは、以下に示す表1の例に示されているように、データタイプのツリー階層を定義する。これらのタイプは、特徴と呼ばれる属性または特性を有する。好ましい諸実施形態では、整数int、浮動小数点float、およびストリングなどの少数の組み込み事前定義タイプが存在し、UIMAは注釈という事前定義データタイプも含む。データモデルはアノテータ記述子に定義され、他のアノテータと共用される。表1では、本発明の好ましい実施形態において質問解答に対処するために従来技術の非構造化情報管理アプリケーションから拡張されたと見なされるいくつかのタイプとしては以下のものを含む。表1では、たとえば、すべての質問解答タイプ左側の列のリストは新しいタイプであり、他の新しいタイプまたは既存のタイプ右側の列に示されているのいずれかを拡張するものである。たとえば、照会および照会コンテキストはいずれも照会レコードの一種であって新しいタイプであり、候補解答レコードはUIMAタイプの注釈を拡張するものであるが、浮動小数点である新しい特徴の候補解答スコアを追加している。加えて、表1は、UIMA注釈タイプを有するものとして照会LATを記述しており、候補解答ATも注釈であるが、浮動小数点タイプの追加の特徴TyCorスコアを有する。CAS610のデータ構造は特徴構造と呼ぶことができる。特徴構造を作成するために、タイプを指定しなければならない表1を参照。注釈および特徴構造は索引に保管される。CAS610は、表現に関するオブジェクトベースのデータ構造を抽象データタイプとして実現する、メソッドの集合たとえば、JavaまたはCのクラスとして実現されたものであると見なすことができる。好ましくは、CAS610の設計は、大部分は、ユーザ定義のオブジェクト、柔軟性に関する特性および値、効率に関する静的タイプ階層、ならびに1つまたは複数の反復子の使用により保管データにアクセスするための方法を提供する、TAE特徴特性構造に基づくものである。CAS610により実現された抽象データモデルは、数ある特徴の中で特に、プラットフォームからの独立性すなわち、プログラミング言語とは無関係にタイプシステムが宣言的に定義される、パフォーマンス上の利点たとえば、異なるプログラミング言語で作成されたアノテータ610を共通データモデルにより結合する場合、アノテータ610に関する入出力指定によるフローの組成タイプチェックおよびエラー検出ならびにサービスモデルとしてのアノテータTAEのサポートを可能にする宣言的指定を含むもの、意味論的索引付け、検索、および取り出しによる第3世代の検索手順のサポートすなわち、意味タイプは宣言的であって、キーワードベースではないをUIMA100に提供する。CAS610は、分析構造を効率的に構築し検索するための機構をアノテータ620に提供する。分析構造は、主に元の文書のテキストの部分列を記述するメタデータで構成されるデータ構造である。分析構造における模範的なタイプのメタデータは注釈である。注釈は、それ専用の特性を有し、テキストの連続に注釈を付けるために使用されるオブジェクトである。任意の数の注釈タイプが存在する。たとえば、注釈は、文書の構造におけるその役割たとえば、ワード、センテンス、パラグラフなどに関してテキストの連続にラベルを付けるか、またはその文法上の役割たとえば、名詞、名詞句、動詞、形容詞などに関してそれを記述することができる。本質的に、注釈の数または適用に関する制限はまったくない。その他の例としては、適切な名前、位置、軍事目標、時間、イベント、機器、条件、時間条件、関係、生化学的関係、家族関係、あるいは重要性または関心のあるその他の項目としてそれを識別するためのテキストの注釈セグメントを含む。典型的に、アノテータ620の機能は、テキストならびに既存の分析構造を分析して、認識するために設計された1組の注釈の新しいインスタンスを発見し、他のアノテータ620によりさらに処理するための入力用の分析構造にこれらの注釈を追加することである。注釈に加えて、図8のCAS610は、元の文書テキストならびにアノテータ620によって生成可能な関連文書たとえば、元の文書の翻訳あるいは要約またはその両方を保管することができる。好ましくは、CAS610は、XMLなどの確立されたフォーマットで分析構造の種々の態様たとえば、1組の注釈のエクスポートを容易にする拡張部分を含む。詳細には、CAS610は、TAEのうち、テキストの注釈を定義し保管する部分である。CASAPIは、注釈を作成し、それにアクセスするために、アプリケーションおよびアノテータ620の両方によって使用される。CASAPIは、好ましくは、少なくとも3つの別個のインターフェースを含む。タイプシステムは、新しいタイプの作成を制御し、タイプ間の関係継承ならびにタイプおよび特徴に関する情報を提供する。タイプ定義の非限定的な一例は表1に示されている。構造アクセスインターフェースは、新しい構造の作成ならびに値のアクセスおよび設定を処理する。構造照会インターフェースは既存の構造の取り出しを扱う。タイプシステムは、オブジェクト指向プログラミングにおけるクラス階層と同様に、システムにとって既知のエンティティの分類を提供する。タイプはクラスに対応し、特徴はメンバ変数に対応する。好ましくは、タイプシステムインターフェースは、新しいタイプに関する名前を提供し、それが付加されるべき階層内の場所を指定することによって、新しいタイプを追加することと、新しい特徴に関する名前を提供し、その特徴が付加されるべきタイプならびに値タイプを与えることによって、新しい特徴を追加することと、既存のタイプおよび特徴と、どのタイプ複数も可がこのタイプから継承するかなど、それらの関係について照会することという機能を提供する。好ましくは、タイプシステムは少数の組み込みタイプを提供する。上述の通り、基本的なタイプはint、float、およびストリングである。Javaの実現例では、これらは、それぞれJavaのint、float、およびストリングタイプに対応する。注釈のアレイおよび基本的なデータタイプもサポートされる。組み込みタイプは構造アクセスインターフェース内に特殊なAPIサポートを有する。構造アクセスインターフェースは、新しい構造の作成ならびに既存の構造の値のアクセスおよび設定を可能にする。好ましくは、これは、所与のタイプの新しい構造の作成、所与の構造上の特徴の値の取得および設定、ならびに組み込みタイプに関するメソッドへのアクセスを提供する。それぞれの特徴が所定の範囲を有するような特徴の定義がドメインについて提供される。代替の一実施形態では、図1、図6のモジュールはGATEGeneralArchitectureforTextEngineering:テキストエンジニアリングに関する一般アーキテクチャにおける機能コンポーネントとして表すことができるhttpgateacukreleasesgate20alpha2build484docuserguidehtmlを参照。GATEでは、概念的にGATE自体から分離した明確なインターフェースとともに再利用可能なソフトウェアチャンクであるコンポーネントを使用する。すべてのコンポーネントセットは、ユーザによって拡張可能であり、まとめてCREOLECollectionofREusableObjectsforLanguageEngineering:言語工学に関する再利用可能なオブジェクトの集合と呼ばれる。GATEフレームワークは、CREOLEコンポーネントを差し込むバックプレーンである。ユーザは、それが始動したときに検索すべきURLのリストをシステムに提供し、コンポーネントはそれらの位置でシステムによってロードされる。一実施形態では、それから始めるためにその構成データのみがロードされ、ユーザが資源のインスタンシエーションを要求したときに実際のクラスがロードされる。GATEコンポーネントは3つのタイプの専門JavaBeansの1つである。すなわち、1資源:最上位のインターフェースであり、すべてのコンポーネントを記述する。すべてのコンポーネントが共通して共用するのは、それらがランタイムにロードできることであり、1組のコンポーネントがクライアントによって拡張可能であることである。それらは、RDF、プレーンXML、またはJavaプロパティなどのフォーマットでメタデータとしてシステムの外部で表される特徴を有する。資源は一実施形態ではすべてJavaのBeanにすることができる。2処理資源:実行可能な資源であり、RMIを介してリモートで呼び出すことができ、クラスファイル内に存在する。PR処理資源をロードするために、システムはクラスまたはJARファイルメタデータも含むことになるを検出すべき場所を把握している。3言語資源:Java抽象層を介してアクセスされるデータからなる資源である。それらは関係データベース内に存在する。さらに、ビジュアル資源:ビジュアルJavaのBeanであり、主なGATEGUIを含むGUIのコンポーネントである。PRのように、これらのコンポーネントは.classまたは.jarファイル内に存在する。GATE処理モデルを記述する際に、その1次特性がパーサなどのアルゴリズムジェネレータなどである資源は処理資源としてモデル化される。PRは、Javaの実行可能インターフェースを実現する資源である。GATE可視化モデルは、そのタスクがビジュアル資源としてモデル化された他の資源を表示し編集することである資源を実現する。GATE内のコーパスモデルは、そのメンバが文書であるJavaSetである。Corporaおよび文書はいずれも言語資源LRのタイプであり、すべてのLRはそれに関連付けられ、資源に関する属性/値情報を保管した特徴マップJavaMapを有している。特徴マップは、注釈モデルを介して任意の情報を文書の範囲たとえば、テキストの断片に関連付けるためにも使用される。文書は、現在はテキストである文書内容将来のバージョンは視聴覚内容のサポートを追加することができると、JavaSetである1つまたは複数の注釈セットを有する。UIMAとして、GATEは、主なサブモジュールの1つとして開示された質問解答システムを有する自然言語対話システムおよびマルチモーダル対話システムを実現するための基礎として使用することができる。参考文献米国特許第6,829,603号、第6,983,252号、および第7,136,909号により、当業者はこのような実現例を構築することができる。図10は、本システムおよび本方法を使用することができるコンピューティングシステム401の模範的なハードウェア構成を示している。このハードウェア構成は、好ましくは、少なくとも1つのプロセッサまたは中央演算処理装置CPU411を有する。CPU411はシステムバス412を介して、ランダムアクセスメモリRAM414、読み取り専用メモリROM416、入出力I/Oアダプタ418ディスクユニット421およびテープドライブ442などの周辺装置をバス412に接続するため、ユーザインターフェースアダプタ422キーボード424、マウス426、スピーカ428、マイクロホン432、あるいはその他のユーザインターフェース装置、またはこれらの組み合わせをバス412に接続するため、システム400をデータ処理ネットワーク、インターネット、イントラネット、ローカルエリアネットワークLANなどに接続するための通信アダプタ434、およびバス412を表示装置438あるいはプリンタ439たとえば、デジタルプリンタなどまたはその両方に接続するためのディスプレイアダプタ436に相互接続される。当業者によって認識されるように、本発明の諸態様は、システム、方法、またはコンピュータプログラム製品として実施することができる。したがって、本発明の諸態様は、完全にハードウェアの実施形態、完全にソフトウェアの実施形態ファームウェア、常駐ソフトウェア、マイクロコードなどを含む、またはソフトウェアとハードウェアの態様を組み合わせる実施形態の形を取ることができ、いずれも一般に本明細書では回路、モジュール、またはシステムと呼ぶことができる。さらに、本発明の諸態様は、そこにコンピュータ可読プログラムコードが実施されている1つまたは複数のコンピュータ可読媒体に実施されたコンピュータプログラム製品の形を取ることができる。1つまたは複数のコンピュータ可読媒体の任意の組み合わせを使用することができる。コンピュータ可読媒体は、コンピュータ可読信号媒体またはコンピュータ可読記憶媒体にすることができる。コンピュータ可読記憶媒体は、たとえば、電子、磁気、光、電磁、赤外線、または半導体のシステム、装置、またはデバイス、あるいは上記のものの任意の適切な組み合わせにすることができるが、これらに限定されない。コンピュータ可読記憶媒体のより具体的な例非網羅的リストとしては、1つまたは複数のワイヤを有する電気接続、ポータブルコンピュータディスケット、ハードディスク、ランダムアクセスメモリRAM、読み取り専用メモリROM、消去可能プログラム可能読み取り専用メモリEPROMまたはフラッシュメモリ、光ファイバ、ポータブルコンパクトディスク読み取り専用メモリCD-ROM、光学記憶装置、磁気記憶装置、あるいは上記のものの任意の適切な組み合わせを含むであろう。本明細書の文脈では、コンピュータ可読記憶媒体は、命令を実行するシステム、装置、またはデバイスによりあるいはそれに関連して使用するためのプログラムを収容または保管することができる任意の有形媒体にすることができる。コンピュータ可読信号媒体は、たとえば、ベースバンド内でまたは搬送波の一部として、そこに実施されたコンピュータ可読プログラムコードを含む伝搬データ信号を含むことができる。このような伝搬信号は、電磁、光、またはそれらの任意の適切な組み合わせを含むがこれらに限定されない様々な形のうちのいずれかを取ることができる。コンピュータ可読信号媒体は、コンピュータ可読記憶媒体ではなく、命令を実行するシステム、装置、またはデバイスによりあるいはそれに関連して使用するためのプログラムを通信、伝搬、または輸送することができる任意のコンピュータ可読媒体にすることができる。コンピュータ可読媒体上に実施されたプログラムコードは、無線、有線、光ファイバケーブル、RFなど、あるいは上記のものの任意の適切な組み合わせを含むがこれらに限定されない任意の適切な媒体を使用して伝送することができる。本発明の諸態様に関する動作を実行するためのコンピュータプログラムコードは、Java、Smalltalk、Cなどのオブジェクト指向プログラミング言語あるいはCプログラミング言語または同様のプログラミング言語などの従来の手続き型プログラミング言語を含む、1つまたは複数のプログラミング言語の任意の組み合わせで作成することができる。プログラムコードは、完全にユーザのコンピュータ上で、一部分はユーザのコンピュータ上で、スタンドアロンソフトウェアパッケージとして、一部分はユーザのコンピュータ上でしかも一部分はリモートコンピュータ上で、あるいは完全にリモートコンピュータまたはサーバ上で実行することができる。後者のシナリオでは、ローカルエリアネットワークLANまたは広域ネットワークWANを含む任意のタイプのネットワークを介してリモートコンピュータがユーザのコンピュータに接続される場合もあれば、たとえば、インターネットサービスプロバイダを使用してインターネットを介して外部コンピュータに接続が行われる場合もある。本発明の諸態様は、本発明の諸実施形態による方法、装置システム、およびコンピュータプログラム製品の流れ図あるいはブロック図またはその両方に関連して記載されている。流れ図あるいはブロック図またはその両方の各ブロックおよび流れ図あるいはブロック図またはその両方内の複数ブロックの組み合わせは、コンピュータプログラム命令によって実現可能であることが理解されるであろう。これらのコンピュータプログラム命令は、汎用コンピュータ、特殊目的コンピュータ、またはその他のプログラマブルデータ処理装置のプロセッサに提供し、コンピュータまたはその他のプログラマブルデータ処理装置のプロセッサにより実行された命令が流れ図あるいはブロック図またはその両方の1つまたは複数のブロックに指定された機能/行為を実現するための手段を作成するようなマシンを生産することができる。また、これらのコンピュータプログラム命令は、コンピュータ可読媒体に保管された命令が流れ図あるいはブロック図またはその両方の1つまたは複数のブロックに指定された機能/行為を実現する命令を含む装置articleofmanufactureを生産するような特定の方法で機能するよう、コンピュータ、その他のプログラマブルデータ処理装置、またはその他のデバイスに指示することができるコンピュータ可読媒体に保管することもできる。また、コンピュータプログラム命令は、コンピュータ、その他のプログラマブルデータ処理装置、またはその他のデバイス上にロードし、コンピュータまたはその他のプログラマブル装置上で実行された命令が流れ図あるいはブロック図またはその両方の1つまたは複数のブロックに指定された機能/行為を実現するためのプロセスを提供するようなコンピュータによって実行されるプロセスを生産するように、コンピュータ、その他のプログラマブルデータ処理装置、またはその他のデバイス上で一連の動作ステップを実行させることもできる。図面内の流れ図およびブロック図は、本発明の様々な諸実施形態によるシステム、方法、およびコンピュータプログラム製品について可能な実現例のアーキテクチャ、機能、および動作を例示している。この点に関しては、流れ図またはブロック図内の各ブロックは、指定の論理機能複数も可を実現するための1つまたは複数の実行可能命令を含む、コードのモジュール、セグメント、または一部分を表すことができる。また、いくつかの代替実現例では、ブロック内に示された機能は図面内に示された順序から外れて行われる可能性があることに留意されたい。たとえば、連続して示されている2つのブロックは、関係する機能次第で、実際にはほぼ同時に実行される場合もあれば、ときには逆の順序で実行される場合もある。また、ブロック図あるいは流れ図またはその両方の各ブロックおよびブロック図あるいは流れ図またはその両方内の複数ブロックの組み合わせは、指定の機能または行為を実行する特殊目的ハードウェアベースのシステムあるいは特殊目的ハードウェアとコンピュータ命令との組み合わせによって実現可能であることも留意されるであろう。上記の諸実施形態は説明のための例であり、本発明がこれらの特定の諸実施形態に限定されると解釈してはならない。したがって、当業者であれば、特許請求の範囲に定義されている本発明の精神または範囲を逸脱せずに、様々な変更および修正を行うことができる。"