明細書に記載の発明。この必要性および/または別の必要性に答えるため、本発明者は、特に、用語が医療用語であるか、非医療用語であるかの判定を容易にするシステム、方法およびソフトウェアを発明した。例えば、本発明は以下の項目を提供する。項目1用語を受け取るステップと、第一および第二言語モデルに基づく前記用語の曖昧性スコアを判定するステップと、前記曖昧性スコアを出力するステップとを含む、コンピュータを使用した方法。項目2前記第一言語モデルが文書の医療情報データベースに基づき、前記第二言語モデルが文書の法律関連または一般のニュース関連情報データベースに基づいている、項目1に記載のコンピュータを使用した方法。項目3前記曖昧性スコアは、医療情報データベースに基づく前記用語の確率に対する、非医療情報データベースに基づく前記用語の確率の比率である、項目1に記載のコンピュータを使用した方法。項目42つ以上の用語の組み合わせを提供する手段と、第一および第二言語モデルに基づく、前記用語のそれぞれに対する曖昧性スコアを判定する手段と、前記用語のそれぞれの前記曖昧性スコアを出力する手段とを含む、コンピュータシステム。項目5前記第一言語モデルが文書の医療情報データベースに基づき、前記第二言語モデルが文書の法律関連または一般のニュース関連の情報データベースに基づいている、項目4のコンピュータシステム。項目6それぞれの曖昧性スコアは、医療情報データベースに基づく前記用語の確率に対する、非医療情報データベースに基づく前記用語の確率の比率である、項目4のシステム。発明を実施するための最良の形態図1と図2を参照および引用する以下の詳細な説明は、本発明の1つ以上の典型的実施例を説明し図示する。実施例は、本発明を典型的に示し解説するために提供されるがこれに限らず、当業者が本発明を利用するに足り得るに十分なだけ詳細に図示、解説される。従って、本発明を不明瞭にすることを避けるために、当業者に周知の内容に関する解説を省くこともある。本発明を具体化する典型的コンピュータシステム図1は、医療用語など用語の曖昧性を判定するためのシステム、方法およびソフトウェアを使用した典型的コンピュータシステム100の図である。この典型的システムは、分離した別のコンポーネントを相互接続したアンサンブルとして表されているが、別の実施例ではより多くのまたはより少ない数のコンポーネントを用いてその機能性を提供する。さらに、いくつかの実施例では、有線またはワイヤレスの、ローカルまたはワイドエリアネットワークを通して、1つ以上のコンポーネントを相互接続する。いくつかの実施例は、1つ以上の大型凡用コンピュータまたはサーバを利用して、システム100の1つ以上の部位を実行する。従って、本発明は特定の機能分割に限るものではない。一般的にシステム100は、入力用語110、用語曖昧性カリキュレータ120および曖昧性スコア出力130を構成する。入力用語110は、医療用データベースからの1連の用語など1つ以上の用語を含む。典型的実施例において、入力用語110は統一医学用語システムUMLSからの用語を含む。下の表は、UMLSが疾病、怪我、医療処置、身体部位および薬物カテゴリーに関わる用語を多数包含していることを示している。いくつかの実施例において、入力用語110は、電子フォーマットでの裁判所の見解または別の種類の法律文書から抽出された用語である。用語曖昧性カリキュレータ120は、データベース110に接続されている。カリキュレータ120は、1つ以上のコンベンショナルプロセッサ121、ディスプレイ装置122、インターフェース装置123、ネットワークコミュニケーション装置124およびメモリ125を含む。電子、磁気および/または光信号媒体上のコード化された命令またはデータなど様々な形態を取ることのできるメモリ125は、用語曖昧性ソフトウェア126を含む。用語曖昧性ソフトウェア126は、それぞれの入力用語tおよび以下の通り定義される曖昧性スコアScore用語を判定し計算する多様なソフトウェアおよびデータコンポーネントを含む。また、λ1とλ2は定数であり、いくつかの実施例で、スコア判定機能を標準化または円滑にするために使われる。いくつかの実施例において、λ1とλ2は0.5に設定される。典型的実施例では、WrittenBellスムージングでのバックオフN-gramを用いて言語モデルを円滑化する。典型的スコア判定機能は、肝臓のなどの用語の医療上のNgramは、ニュースまたは法律関連よりもUMLSで比較的頻繁に見られ、drinkiなどのNgramはUMLSよりもニュースまたは法律関連で比較的頻繁に見られるという直感に基づいている。ニュースまたは法律関連よりもUMLSによってより高い精度で予測できるNgramを含む用語はより高いスコアを産出する傾向があり、従って、ニュースまたは法律関連文書に記載されている場合に、非医療用語ではなく医療用語である可能性が高くなることを示唆する。用語曖昧性カリキュレータ120は、入力用語に基づいた1連の1つ以上の曖昧性スコア130を出力する。図1は、入力用語110と出力スコア130が、メモリ130に保存されることを示す。典型的実施例において、スコアは対応する用語に関連したそれぞれのスコアを示すランク付けリストとして出力される。用語は1つ、もしくは1つ以上の単語を構成することに留意する。曖昧性スコアは、例えばある用語を含む文書内にその用語に関連するULMS文書に戻るリンクを挿入することが適切であるかを判断するなど、様々な目的で使用される。例えば、1.5以上の曖昧性スコアを有する用語を示す出力用語は明らかに医療用語であると判定されてもよく、従って高い信頼度を持って、関連するULMS文書にリンクされてよい。一方、低値のスコアを有する言葉のサラダや先行嘔吐などの用語は一般的に、文脈的な裏付けなしに関連するULMS文書にリンクされるべきではない。システム100の典型的なオペレーション図2は、オペーレーティングシステム100の典型的方法を図示するフローチャート200を示す。フローチャート200は、プロセスブロック210-230を含む。これらのブロックおよび本願の別のフローチャートに記載されるブロックは、典型的実施例において直列に配列されているが、別の実施例においては、複数のプロセッサ、または2つ以上のバーチャルマシンまたはサブプロセッサとして編成される単一プロセッサを使用して、2つ以上のブロックを再配列したり、1つ以上のブロックを削除したり、および/または2つ以上のブロックを並列に実行することもある。さらに、また別の実施例では、1つ以上の、特定の相互接続されたハードウェア、またはモジュール間でおよびモジュールを通して関連するコントロールおよびデータ信号を伝達する集積回路モジュールとして、ブロックを実行する。従って、本願におけるこの典型的プロセスおよび別の典型的プロセスは、ソフトウェア、ファームウェア、ハードウェアおよびその他の種類の実装に適応できる。ブロック210は、1連の用語を受け取る。典型的実施例において、ULMSまたは、入力ニュースまたは法律関連文書からの1連の用語を受け取り、用語曖昧性カリキュレータ120のメモリ126に保存する。ブロック220でも実行される。ブロック220は、1つ以上の入力用語の1つ以上の曖昧性スコアを判定する。特定の実施例において、2つの条件付確率比の合計を与える上記式のスコア用語に関する定義に従い曖昧性スコアをコンピュータで計算する。それぞれの条件付確率は、文書の組み合わせまたは情報データベースの言語モデルに基づいている。いくつかの実施例において、条件付確率の1つはスコア判定機能から削除される。また、いくつかの実施例において、条件付確率は反転される。ブロック230は、判定された曖昧性スコアの1つ以上を出力する。典型的実施例において、印刷または他の、人によって読み取り可能なフォームで出力され、別の実施例では、別のマシン、コンポーネントまたはソフトウェアモジュール、または単にメモリに保存という形式で出力することもできる。結論上記実施例は本発明を実施または実行する1つ以上の方法を図示および解説することを目的とするもので、幅や範囲を限定するものではない。本発明を実施または実行する全ての方法を含んだ本発明の実際の範囲は、以下の請求項およびその相当物によってのみ定義される。