"候補単語集合および対応する特性計算データを取得し、前記候補単語集合はテキストデータを備え、特性計算データは前記候補単語集合に関連付けられており、複数のテキストセグメントを生成するために前記特性計算データのセグメント化を実行し、テキストデータ組合せ集合を生成するために前記複数のテキストセグメントを組み合わせ、前記候補単語集合と前記テキストデータ組合せ集合との共通集合を決定し、前記共通集合は複数のテキストデータ組合せを含み、前記複数のテキストデータ組合せに関して複数の指定特性値を決定し、少なくとも一部は前記複数の指定特性値に基づいて、かつ少なくとも1つの基準に従って、前記複数のテキストデータ組合せの中から、特性値が前記基準を満たすターゲット単語を認識することを備えるターゲット単語認識方法。前記候補単語集合は、ウェブサイトへのユーザ入力クエリキーワードに基づく請求項1に記載の方法。前記特性計算データは、ウェブサイトへのユーザ入力クエリキーワードに応答したサーチ結果の記述から取得される請求項1に記載の方法。前記ターゲット単語の少なくともいくつかは、辞書に登録されていない単語であり、前記方法は、さらに、前記登録されていない単語を前記辞書に追加することを備える請求項1に記載の方法。前記指定特性値は相互情報を含む請求項1に記載の方法。前記指定特性値は対数尤度を含む請求項1に記載の方法。前記指定特性値は文脈エントロピーを含む請求項1に記載の方法。前記指定特性値は位置ベースの単語内出現確率を含む請求項1に記載の方法。請求項1に記載の方法はさらに、前記基準を決定することを備え、前記基準の決定は、訓練サンプル単語集合およびサンプル特性計算データを取得し、前記訓練サンプル単語集合は複数のサンプル単語を備え、ソートの結果は前記複数のサンプル単語がそれぞれターゲット単語であるか否かを示し、前記サンプル特性計算は、前記複数のサンプル単語と、前記複数のサンプル単語の指定特性値とを含み、最小粒度の複数のサンプルセグメントを得るために前記複数のサンプル単語のセグメント化を実行し、サンプルテキストデータ組合せ集合を得るために前記複数のサンプルセグメントを組み合わせ、前記サンプルテキストデータ組合せ集合と前記訓練サンプル単語集合との共通集合を決定し、前記共通集合内のサンプルテキストデータ組合せの複数の指定特性値を決定し、前記基準の一部として、前記共通集合内のサンプルテキストデータ組合せの指定特性値のしきい値を設定することを含む、方法。前記複数のサンプルセグメントを組み合わせは、前記複数のサンプルセグメントにn-gram言語モデルを適用することを含む、請求項10に記載の方法。前記しきい値を設定は、前記共通集合内の前記訓練サンプル単語がターゲット単語であるか否かを判断するために、前記しきい値を使用して前記共通集合内の訓練サンプル単語をソートし、前記判断を既知の結果と比較し、前記判断が前記既知の結果と一致しない場合に、前記しきい値を調節することを含む、請求項10に記載の方法。テキストデータ組合せ集合を生成するために前記複数のテキストセグメントを組み合わせることは、n-gram窓に基づくn-gramモデルを採用し、所定の順序に従って前記n-gram窓をシフトさせ、組合せ後のテキストデータ組合せを得るために前記窓に含まれる前記単語セグメントの単語セグメント組合せを実行することを含む請求項1に記載の方法。1つまたは複数のプロセッサを備えるターゲット単語認識システムであって、候補単語集合および対応する特性計算データを取得し、前記候補単語集合はテキストデータを備え、特性計算データは前記候補単語集合に関連付けられており、複数のテキストセグメントを生成するために前記特性計算データのセグメント化を実行し、テキストデータ組合せ集合を生成するために前記複数のテキストセグメントを組み合わせ、前記候補単語集合と前記テキストデータ組合せ集合との共通集合を決定し、前記共通集合は複数のテキストデータ組合せを含み、前記複数のテキストデータ組合せに関して複数の指定特性値を決定し、少なくとも一部は前記複数の指定特性値に基づいて、かつ少なくとも1つの基準に従って、前記複数のテキストデータ組合せの中から、特性値が前記基準を満たすターゲット単語を認識するように構成されている1つまたは複数のプロセッサと、前記1つまたは複数のプロセッサに結合され、前記1つまたは複数のプロセッサに命令を提供するように構成されている1つまたは複数のメモリを備えるターゲット単語認識システム。前記候補単語集合は、ウェブサイトへのユーザ入力クエリキーワードに基づく請求項13に記載のシステム。前記特性計算データは、ウェブサイトへのユーザ入力クエリキーワードに応答したサーチ結果の記述から取得される請求項13に記載のシステム。前記1つまたは複数のプロセッサは、さらに、前記基準を決定するように構成され、前記決定は、訓練サンプル単語集合およびサンプル特性計算データを取得し、前記訓練サンプル単語集合は複数のサンプル単語を備え、ソートの結果は前記複数のサンプル単語がそれぞれターゲット単語であるか否かを示し、前記サンプル特性計算は、前記複数のサンプル単語と、前記複数のサンプル単語の指定特性値とを含み、最小粒度の複数のサンプルセグメントを得るために前記複数のサンプル単語のセグメント化を実行し、サンプルテキストデータ組合せ集合を得るために前記複数のサンプルセグメントを組み合わせ、前記サンプルテキストデータ組合せ集合と前記訓練サンプル単語集合との共通集合を決定し、前記共通集合内のサンプルテキストデータ組合せの複数の指定特性値を決定し、前記基準の一部として、前記共通集合内のサンプルテキストデータ組合せの指定特性値のしきい値を設定することを含む、請求項13に記載のシステム。前記複数のサンプルセグメントを組み合わせは、前記複数のサンプルセグメントにn-gram言語モデルを適用することを含む請求項16に記載のシステム。前記しきい値の設定は、前記共通集合内の前記訓練サンプル単語がターゲット単語であるか否かを判断するために、前記しきい値を使用して前記共通集合内の訓練サンプル単語をソートし、前記判断を既知の結果と比較し、前記判断が前記既知の結果と一致しない場合に、前記しきい値を調節することを含む、請求項16に記載のシステム。テキストデータ組合せ集合を生成するために前記複数のテキストセグメントを組み合わせることは、n-gram窓に基づくn-gramモデルを採用し、所定の順序に従って前記n-gram窓をシフトさせ、組合せ後のテキストデータ組合せを得るために前記窓に含まれる前記単語セグメントの単語セグメント組合せを実行することを含む、請求項13に記載のシステム。ターゲット単語認識用のコンピュータプログラム製品であって、有形のコンピュータ可読記憶媒体で具現化され、コンピュータ命令を備え、前記コンピュータ命令は、候補単語集合および対応する特性計算データを取得するためのコンピュータ命令と、前記候補単語集合はテキストデータを備え、特性計算データは前記候補単語集合に関連付けられており、複数のテキストセグメントを生成するために前記特性計算データのセグメント化を実行するためのコンピュータと、テキストデータ組合せ集合を生成するために前記複数のテキストセグメントを組み合わせるためのコンピュータ命令と、前記候補単語集合と前記テキストデータ組合せ集合との共通集合を決定するためのコンピュータ命令と、前記共通集合は複数のテキストデータ組合せを含み、前記複数のテキストデータ組合せに関して複数の指定特性値を決定するためのコンピュータ命令と、少なくとも一部は前記複数の指定特性値に基づいて、かつ少なくとも1つの基準に従って、前記複数のテキストデータ組合せの中から、特性値が前記基準を満たすターゲット単語を認識するためのコンピュータ命令とを含むコンピュータプログラム製品。本発明は、プロセス、装置、システム、物質の組成、コンピュータ可読記憶媒体上で具現化されるコンピュータプログラム製品、および/またはプロセッサ、例えば、そこに記憶されている命令および/またはプロセッサに結合されたメモリによって提供される命令を実行するように構成されたプロセッサを含めた多くの形で実装することができる。本明細書では、これらの実装形態、または本発明が取ることができる任意の他の形態を、技法と呼ぶことがある。一般に、開示するプロセスのステップの順序は、本発明の範囲内で変更することができる。特に指示のない限り、タスクを実施するように構成されているものとして述べるプロセッサまたはメモリなどの構成要素は、所与の時間にタスクを実施するように一時的に構成された汎用構成要素、またはタスクを実施するように製造された専用構成要素として実装することができる。本明細書で使用するとき、用語プロセッサは、コンピュータプログラム命令などのデータを処理するように構成された1つまたは複数のデバイス、回路、および/または処理コアを表す。以下、本発明の原理を例示する添付図面と共に、本発明の1つまたは複数の実施形態の詳細な説明を行う。そのような実施形態に関連付けて本発明を説明するが、本発明は、どの実施形態にも限定されない。本発明の範囲は、特許請求の範囲のみによって限定され、本発明は、多数の変形形態、修正形態、および均等形態を包含する。本発明を完全に理解できるように、以下の説明では多数の具体的な詳細を述べる。これらの詳細は例示の目的で提供するものであり、本発明は、これらの具体的な詳細のいくつかまたはすべてを含まずに、特許請求の範囲に従って実施することができる。分かりやすくするために、本発明を不要に曖昧にしないように、本発明に関係する技術分野において既知の技術要素は詳細には説明していない。ターゲット単語認識技法を開示する。この技法は、既存の統計ベースのテキストデータ認識法の限界を克服する。すなわち、それらの既存の方法は、典型的には、比較的少数の特性値しか使用することができず、また、典型的には、線形分布を示すために統計的な結果を必要とし、さらに、手動で調節される特性値の重み付けおよび手動で設定されるしきい値に起因する誤差および不安定性が生じる。任意の次元の特性値を使用することができるターゲット単語認識技法であって、特性値分布傾向が非線形例えば時間にわたって非線形の分布であるときに、それでも人の介入を必要とせずにターゲット単語を正確に決定することができ、それによりターゲット単語認識の精度およびリコール率を高めるターゲット単語認識技法のいくつかの実施形態を開示する。図1は、いくつかの実施形態によるターゲット単語認識用のプログラムされたコンピュータシステムを例示する機能図である。図示されているように、図1は、いくつかの実施形態に従ってターゲット単語認識を実施するようにプログラムされた汎用コンピュータシステムの機能図を示す。明らかになるように、フォームデザインのための文脈依存スクリプト編集を行うために、他のコンピュータシステムアーキテクチャおよび構成を使用することもできる。以下に述べるような様々なサブシステムを含むコンピュータシステム100は、少なくとも1つのマイクロプロセッササブシステムプロセッサまたは中央処理装置CPUとも呼ぶ102を含む。例えば、プロセッサ102は、ワンチップのプロセッサによって、または複数のプロセッサによって実装することができる。いくつかの実施形態では、プロセッサ102は、コンピュータシステム100の動作を制御する汎用デジタルプロセッサである。プロセッサ102は、メモリ110から検索された命令を使用して、入力データの受信および操作、ならびに出力デバイス例えば、ディスプレイ118上へのデータの出力および表示を制御する。いくつかの実施形態では、プロセッサ102は、図2Aに関して以下に述べるターゲットデータ提供モジュール、ターゲット単語認識モジュール、および/またはターゲット単語登録モジュールを含み、および/またはそれらのモジュールを提供するために使用され、および/または図3~図4に関して以下に説明するプロセスを実行/実施する。プロセッサ102は、メモリ110と双方向的に結合され、メモリ110は、第1の主記憶領域、典型的にはランダムアクセスメモリRAMと、第2の主記憶領域、典型的には読み出し専用メモリROMとを含むことができる。当技術分野でよく知られているように、主記憶装置は、汎用記憶領域として、およびスクラッチパッドメモリとして使用することができ、また、入力データおよび処理済みのデータを記憶するために使用することもできる。また、主記憶装置は、データオブジェクトおよびテキストオブジェクトの形態でのプログラミング命令およびデータ、さらには、プロセッサ102上で動作するプロセスのための他のデータおよび命令を記憶することもできる。また、当技術分野でよく知られているように、主記憶装置は、典型的には、プロセッサ102がその機能例えばプログラムされた命令を実施するために使用する基本動作命令、プログラムコード、データ、およびオブジェクトを含む。例えば、主記憶デバイス110は、例えば、データアクセスを双方向にする必要があるか、それとも単方向にする必要があるかに応じて、以下に述べる任意の適切なコンピュータ可読記憶媒体を含むことができる。また、例えば、プロセッサ102は、キャッシュメモリ図示せずから、頻繁に必要とされるデータを直接かつ非常に高速で読み出し、または、格納することもできる。リムーバブル大容量記憶デバイス112は、コンピュータシステム100のための追加のデータ記憶容量を提供し、プロセッサ102に双方向的に読み出し/書き込みまたは単方向的に読み出し専用結合される。また、例えば、記憶装置112は、磁気テープ、フラッシュメモリ、PCカード、ポータブル大容量記憶デバイス、ホログラフィ記憶デバイス、および他の記憶デバイスなど、コンピュータ可読媒体を含むこともできる。また、例えば、固定大容量記憶装置120も、追加のデータ記憶容量を提供することができる。大容量記憶装置120の最も一般的な例は、ハードディスクドライブである。大容量記憶装置112および120は、一般に、典型的にはプロセッサ102によって能動的に使用されない追加のプログラミング命令やデータなどを記憶する。情報を保持する大容量記憶装置112および120は、必要であれば、仮想メモリとして、主記憶装置110例えば、RAMの一部として標準の様式で組み込むことができることを理解されよう。プロセッサ102が記憶サブシステムにアクセスできるようにすることに加えて、バス114を使用して、他のサブシステムおよびデバイスへのアクセスも可能にすることができる。図示されるように、これらのサブシステムおよびデバイスは、ディスプレイモニタ118、ネットワークインターフェース116、キーボード104、およびポインティングデバイス106を含むことができ、さらに、必要に応じて、補助入出力デバイスインターフェース、サウンドカード、スピーカ、および他のサブシステムを含むことができる。例えば、ポインティングデバイス106は、マウス、スタイラス、トラックボール、またはタブレットでよく、グラフィカルユーザインターフェースと対話するために有用である。図示されるように、ネットワークインターフェース116は、ネットワーク接続を使用して、プロセッサ102を別のコンピュータ、コンピュータネットワーク、または電気通信網に結合させることができるようにする。例えば、ネットワークインターフェース116を介して、プロセッサ102は、方法/プロセスステップを実施する過程で、別のネットワークから情報例えば、データオブジェクトまたはプログラム命令を検索することができ、または別のネットワークに情報を出力することができる。情報しばしば、プロセッサ上で実行すべき命令のシーケンスとも表されるは、別のネットワークから検索することができ、また別のネットワークに出力することもできる。インターフェースカードまたは同様のデバイスと、プロセッサ102によって実装される例えばプロセッサ102上で実行/実施される適切なソフトウェアとを使用して、コンピュータシステム100を外部ネットワークに接続して、標準プロトコルに従ってデータを転送することができる。例えば、本明細書で開示する様々なプロセス実施形態は、プロセッサ102上で実行することができ、または、インターネット、イントラネットネットワーク、またはローカルエリアネットワークなどのネットワークを介して、処理の一部を共有する遠隔処理装置と連動させて実施することができる。また、追加の大容量記憶デバイス図示せずを、ネットワークインターフェース116を介してプロセッサ102に接続することもできる。補助入出力デバイスインターフェース図示せずを、コンピュータシステム100に関連付けて使用することができる。補助入出力デバイスインターフェースは、汎用インターフェースおよびカスタマイズされたインターフェースを含むことができ、そのようなインターフェースにより、プロセッサ102が、マイクロホン、タッチセンサ式ディスプレイ、トランスデューサカードリーダ、テープリーダ、音声または手書き認識装置、バイオメトリクスリーダ、カメラ、ポータブル大容量記憶デバイス、および他のコンピュータなど他のデバイスにデータを送信できるようになり、また、より典型的には、それらのデバイスからデータを受信できるようになる。さらにまた、本明細書で開示する様々な実施形態は、様々なコンピュータ実装操作を行うためのプログラムコードを含むコンピュータ可読媒体を備えるコンピュータ記憶製品に関する。コンピュータ可読媒体は、データを記憶することができる任意のデータ記憶デバイスであり、それらのデータは、コンピュータシステムが後で読み出すことができる。コンピュータ可読媒体の例としては、限定はしないが、上述したすべての媒体が挙げられる。すなわち、例えば、ハードディスク、フロッピーディスク、および磁気テープなどの磁気媒体、CD-ROMディスクなどの光学媒体、光ディスクなどの磁気媒体、および専用に構成されたハードウェアデバイス、例えば特定用途向け集積回路ASIC、プログラマブル論理デバイスPLD、ならびにROMおよびRAMデバイスである。プログラムコードの例には、例えばコンパイラによって生成されるような機械コードと、インタープリタを使用して実行することができるより高レベルのコード例えばスクリプトを含むファイルとのどちらも含まれる。図1に示されるコンピュータシステムは、本明細書で開示する様々な実施形態と共に使用するのに適しているコンピュータシステムの一例にすぎない。そのような使用に適した他のコンピュータシステムは、さらなるサブシステムを含むことも、より少数のサブシステムを含むこともある。さらに、バス114は、サブシステムをリンクする働きをする任意の相互接続方式の例示である。サブシステムの様々な構成を有する他のコンピュータアーキテクチャを利用することもできる。本明細書で使用するとき、単語とは、単語および句語句を表す。いくつかの実施形態では、ターゲット単語認識は、テキストデータを備える候補単語集合と、候補単語集合に関連付けられる対応する特性計算データとを取得するステップを含む。さらに、ターゲット単語認識は、複数のテキストセグメントを生成するために特性計算データをセグメント化するステップと、テキストデータ組合せ集合を生成するために複数のテキストセグメントを組み合わせるステップと、候補単語集合とテキストデータ組合せ集合との共通集合を求めるステップとを含む。複数のテキストデータ組合せに関する複数の指定特性値が決定される。少なくとも一部は複数の指定特性値に基づいて、かつ少なくとも1つの基準に従って、複数のテキストデータ組合せの中から、特性値が基準を満たすターゲット単語が認識される。本明細書で使用するとき、候補単語が、辞書に収集されるという要件を満たす一般的な用語通常の意味での用語とも呼ぶであるとき、候補単語はターゲット単語である。そうでなく、候補単語が通常の意味での用語ではないとき、候補単語はターゲット単語でない。候補単語がターゲット単語であるかどうか判断する方法の詳細を、以下により詳しく説明する。例えば、候補単語集合が、batwingsleevesバットウィングスリーブ;女性用衣服でしばしば見られる大きな袖ぐりの一種とsleeveswomen’sapparelを含むと仮定する。これらの用語のうち、batwingsleevesは、一般的に受け入れられる特定の意味を有するので、辞書に収集されるという要件を満たす通常の意味での用語であり、一方、sleeveswomen’sapparelは、一般に受け入れられる意味を有さず、したがって、通常の意味での用語ではなく、辞書に含まれない。候補単語集合は任意のテキストデータで良く、その対応する特性計算データも任意のテキストデータで良い。本開示のいくつかの実施形態では、ユーザ入力クエリキーワードが使用され、候補単語集合はユーザ入力クエリキーワードに基づき、特性計算データは、ユーザ入力クエリキーワードに応答したサーチ結果の記述から抽出される。例えば、電子商取引ウェブサイト上で、製品に関するクエリの際に、ユーザ入力キーワードが使用される。候補単語集合は、クエリキーワードから抽出され、特性計算データは、電子商取引ウェブサイト上の製品ヘッダおよび製品情報などの記述情報から抽出される。別の例として、ニュースウェブサイト上で、ニュースに関するクエリの際にユーザが入力したクエリキーワードが収集されて記憶され、候補単語集合は、クエリキーワードから抽出され、特性計算データは、ニュースウェブサイト上のニュースヘッドラインやニュースコンテンツなどの記述情報から抽出される。上記の候補単語集合および特性計算情報の抽出は、定期的または定量的方法を使用して行うことができる。例えば、候補単語集合は、ユーザ入力キーワードから定期的に抽出される。それに従って、特性計算データが定期的に抽出される。別の方法は、候補集合抽出のために使用されるユーザ入力クエリキーワードが特定数に達すると、対応する特性計算情報が抽出され、本開示の実施形態によるターゲット単語認識が実行されるというものである。本明細書で使用するとき、精度は、ターゲット単語として識別された単語の数に対する、ターゲット単語として識別された単語セグメントのうち正しく認識された単語セグメントの数の比率を表す。本明細書で使用するとき、リコール率は、候補単語のうち実際にターゲット単語である単語セグメントの数に対する、候補単語のうち正しく認識されたターゲット単語の数の比率を表す。図2Aは、ターゲット単語認識システムの一実施形態を示すシステム図である。この例では、システム200は、ターゲット単語認識モジュール210と、訓練データ提供モジュール211と、ターゲット単語登録モジュール212とを含む。各モジュールまたはすべてのモジュールを、コンピュータシステム100など1つまたは複数のコンピュータシステムを使用して実装することができる。ターゲット単語認識モジュール210を使用して、候補単語集合および特性計算データを取得し、最小粒度最小細度のテキストデータに基づいて、特性計算データの単語セグメント化を行い、単語セグメント化によって得られた単語セグメントに対して単語セグメント組合せ処理を行い、処理の対象となるテキストデータ組合せ集合を得て、候補単語集合とテキストデータ組合せ集合との共通集合を求め、共通集合に含まれる各テキストデータ組合せの指定特性値を計算し、上記の共通集合に含まれる各テキストデータ組合せの複数の指定特性値に基づいて、上記の共通集合に含まれるテキストデータ組合せのスクリーニングを、複数の指定特性値に基づいて予め決定されたスクリーニング基準に従って行い、ターゲット単語であるというスクリーニング基準を特性値が満たすテキストデータ組合せに対応する候補単語を決定する。訓練データ提供モジュール211を使用して、訓練サンプル単語集合と、それに対応するサンプル特性計算データとを、ターゲット単語認識モジュールに提供する。サンプル特性計算データは、スクリーニング基準を得るのに必要とされる。ターゲット単語登録モジュール212を使用して、ターゲット単語認識モジュール210によって認識されたターゲット単語を受信し、以前に登録されていないターゲット単語を単語セグメント辞書に入力する。図2Bは、ターゲット単語認識モジュールの一実施形態を示すシステム図である。図示される実施形態では、ターゲット単語認識モジュールは、候補単語集合および特性計算データを受信するために使用される受信モジュール2101と、最小粒度のテキストデータに基づいて計算データの単語セグメント分離を行うために使用されるセグメント化モジュール2102と、セグメント化によって得られた単語セグメントに関して単語セグメント組合せ処理を行い、処理の対象となるテキストデータ組合せ集合を得るために使用される単語セグメント組合せモジュール2013と、上記の候補単語集合と上記のテキストデータ組合せ集合との共通集合を求めるために使用される共通集合決定モジュール2104と、共通集合に含まれる各テキストデータ組合せの複数の指定特性値を計算するために使用される割当て特性値計算モジュール2105と、上記の共通集合に含まれる各テキストデータ組合せの複数の指定特性値に基づいて、上記の共通集合に含まれるテキストデータ組合せのスクリーニングを、複数の指定特性値に基づいて予め設定されたスクリーニング基準に従って行い、ターゲット単語であるというスクリーニング基準を特性値が満たすテキストデータ組合せに対応する候補単語を決定するために使用されるスクリーニングモジュール2106とを含む。いくつかの実施形態では、複数の指定特性値に基づくスクリーニング基準は、訓練サンプル単語集合に関してソート技法を訓練することによって得られる。複数の指定特性値に基づいてスクリーニング基準を得るために勾配ブースティングおよび決定木GBDTソート技法などのソート技法を使用する一例を、以下により詳しく説明する。スクリーニング基準が得られると、ターゲット単語認識モジュール210の受信モジュール2101を使用して、訓練サンプル単語集合およびサンプル特性計算データを受信する。セグメント化モジュール2102を使用して、最小粒度のテキストデータに基づいて上記のサンプル特性計算データに関して単語セグメント化を行う。単語セグメント組合せモジュール2103を使用して、特性計算データに対して単語セグメント組合せ処理を行い、処理の対象となるサンプルテキストデータ組合せ集合を得る。共通集合決定モジュール2104を使用して、上記のサンプルテキストデータ組合せ集合と上記の訓練サンプル単語集合との共通集合を求める。割当て特性値計算モジュール2105を使用して、上記の共通集合に含まれる各サンプルテキストデータ組合せの複数の指定特性値を計算する。スクリーニングモジュール2106を使用して、上記の共通集合に含まれる各サンプルテキストデータ組合せの複数の指定特性値に基づいて、かつ既知のソート結果に基づいて、上記の複数の指定特性値のしきい値を設定し、それらのしきい値に基づいて、対応するスクリーニング基準を得る。上述したモジュールは、特定の関数またはそれらの組合せを実施するように設計されたプログラマブル論理デバイスおよび/または特定用途向け集積回路などのハードウェアとしての1つまたは複数の汎用プロセッサ上で実行されるソフトウェアコンポーネントとして実装することができる。いくつかの実施形態では、モジュールは、本発明の実施形態で述べる方法をコンピュータデバイス例えば、パーソナルコンピュータ、サーバ、ネットワーク機器などに実施させるためのいくつかの命令を含む、不揮発性記憶媒体例えば、光ディスク、フラッシュ記憶デバイス、モバイルハードディスクなどに記憶することができるソフトウェア製品の形態で具現化することができる。モジュールは、単一のデバイス上に実装することができ、または複数のデバイスにわたって分散させることができる。モジュールの機能は、互いに併合されることも、あるいは複数のサブモジュールにさらに分割されることもある。本開示の実施形態では、指定特性値は、相互情報、対数尤度比、文脈エントロピー左エントロピー、右エントロピー、文字の位置ベースの単語内出現確率を含むことができ、さらに、ダイスマトリックスやχなどを含むこともある。スクリーニング基準を得て、ターゲット単語を認識するために、必要な指定特性値は、上述した指定特性値のうちの任意の2つ以上のタイプの組合せであることがある。いくつかの実施形態では、相互情報MIを計算するための式は、以下のようなものである。式[1]において、aとbは、それぞれ、最小粒度の単一の単語セグメントを表し、abは、2つの単語セグメントの組合せから得られるテキストデータ組合せを表す。paとpbは、それぞれ、単語セグメントaと単語セグメントbが特性計算データ内に出現する確率を表し、pabは、abが特性計算データ内に出現する確率を表す。cabは、特性計算データ内にabが出現する回数を表し、caは、aが特性計算データ内に出現する回数を表し、cbは、bが特性計算データ内に出現する回数を表す。nは、最小粒度のテキストデータに基づいて、特性計算データの単語セグメント化を行うことにより得られる単語セグメントの数を表す。単語セグメントaと単語セグメントbの相互情報の計算において、pabは、paおよびpbに逆相関する。例えば、特性計算データが、roundcollarwomen’sapparel,batwingsleevewomen’sapparelであると仮定すると、単語セグメントbatwingsleeveの相互情報を計算するとき、単語セグメントaはbatwingであり、単語セグメントbはsleeveであり、単語セグメントabはbatwingsleeveである。paは、単語セグメントbatwingが特性計算データ内に出現する確率を表し、pbは、単語セグメントsleeveが特性計算データ内に出現する確率を表す。pabは、batwingsleeveが特性計算データ内に出現する確率を表す。caは、batwingが特性計算データ内に出現する回数を表し、cbは、sleeveが特性計算データ内に出現する回数を表す。nは、最小粒度のテキストデータに基づいて、特性計算データを単語セグメントに分離することにより得られる単語セグメントの数を表す。ここでは、特性計算データは、5つの単語セグメントroundcollar、women’sapparel、batwing、sleeve、およびwomen’sapparelに分離することができる。したがって、batwingをaとし、sleeveをbとすると、cabは1、caは1、cbは1、nは5である。いくつかの実施形態では、対数尤度を使用して、個々の単語セグメント間のつながりの密接性を求める。対数尤度を計算するための式は、以下のようなものである。式[2]において、aとbは、それぞれ、最小粒度の単一の単語セグメントを表す。k1は、abが特性計算データ内に出現する回数を表す。n1は、最小粒度のテキストデータを使用した特性計算データの単語セグメント化により得られる複数のテキストデータ組合せにおいて、テキストデータ組合せ中でaが左側に出現する回数を表す。k2は、上述した言語モデルを使用した逐次組合せにより得られる複数のテキストデータ組合せにおいて、bが右側に出現し、かつ左側にあるものがaでないようなテキストデータ組合せの数を表す。n2は、上述した言語モデルを使用した逐次組合せにより得られる複数のテキストデータ組合せのうち、左側にあるものがaでないようなテキストデータ組合せの数を表す。上の例での特性計算データに基づくと、特性計算データは、5つの単語セグメントroundcollar、women’sapparel、batwing、sleeve、およびwomen’sapparelに分けられる。上述した単語セグメントに関して、2つの要素の組合せが実施され、テキストデータの4つの組合せroundcollarwomen’sapparel、women’sapparelbatwing、batwingsleeve、およびsleevewomen’sapparelが得られる。batwingsleeveの対数尤度が計算されるとき、k1は、batwingsleeveが特性計算データ内に出現する回数であり、n1は、テキストデータの上述した4つの組合せのうち、batwingが左側に出現するテキストデータの組合せの数であり、k2は、テキストデータの上述した4つの組合せのうち、sleeveが右側に現れ、かつ左側がbatwingでないテキストデータの組合せの数であり、n2は、上述した4つのテキストデータ組合せのうち、右側がbatwingでないテキストデータの組合せの数である。複数の単語セグメント表現の使用の自由度を表現するために、文脈エントロピーを使用する。エントロピーは、不確かさの度合いの表現であり、エントロピーが大きければ大きいほど、不確かな無作為事象が多くなる。決まった文脈でのみ使用することができる文字列は、小さい文脈エントロピー値を有し、多くの異なる文脈で使用することができる文字列は、高い文脈エントロピー値を有する。文脈エントロピーは、左エントロピーと右エントロピーを含む。いくつかの実施形態では、左エントロピーLEを計算するための式は、以下のようなものである。式[3]で、aとbはそれぞれ、最小粒度の単一の単語セグメントを表す。abは、2つの単語セグメントの組合せから得られるテキストデータを表す。px|abは、abが特性計算データ内に出現すると仮定して、単語セグメントxが左側に出現する確率を表す。Leftは、abの左側に出現する単語セグメント集合を表し、cxabは、単語セグメントxがabの左側に出現する回数を表す。cabは、abが出現する回数を表す。左エントロピーの計算において、px|abとlog2px|abには正の相関がある。いくつかの実施形態では、右エントロピーREを計算するための式は、以下のようなものである。式[4]で、aとbはそれぞれ、最小粒度の単一の単語セグメントを表す。abは、2つの単語セグメントの組合せから得られるテキストデータを表す。py|abは、abが特性計算データ内に出現すると仮定して、単語セグメントyが右側に出現する確率を表す。Rightは、abの右側に出現する単語セグメント集合を表し、cabyは、単語セグメントyがabの右側に出現する回数を表す。cabは、abが出現する回数を表す。右エントロピーの計算において、py|abとlog2py|abには正の相関がある。例えば、特性計算データがroundcollarwomen’sapparel,batwingsleeveT-shirt,batwingsleeveone-piecedressである場合、最小粒度のテキストデータを使用して特性計算データのセグメント化を行った後、roundcollar、women’sapparel、batwing、sleeve、T-shirt、batwing、sleeve、one-piecedressが得られる。2つのセグメントの組合せbatwingsleeveに関して左エントロピーが計算されるとき、aはbatwingであり、bはsleeveである。特性計算データ内でbatwingsleeveの左側に出現する単語セグメントは、women’sapparelsおよびT-shirtである。したがって、xの数は2であり、それぞれwomen’sapparelsおよびT-shirtである。batwingsleeveが出現する回数cabは2である。batwingsleeveに関して右エントロピーが計算されるとき、aはbatwingであり、bはsleeveである。batwingsleeveの右側に出現する単語セグメントyは、T-shirtおよびone-piecedressである。いくつかの実施形態では、文字の位置ベースの単語内出現確率を計算するための式は、以下のようなものである。式[5]において、sは、計算対象の単語セグメントを表す。IPc,1は、単語セグメント辞書が中国語など文字ベース言語におけるものである場合には、単語セグメント辞書に基づいて統計的に計算される、sでの最初の文字が単語セグメント辞書内の単語セグメントの最初に出現する確率を表し、または、単語セグメント辞書が英語など単語ベース言語に基づく場合には、sでの最初の単語が単語セグメント辞書内の単語セグメントの最初に出現する確率を表す。以下の論述では、中国語など文字ベース言語に基づく単語セグメント辞書について述べる。IPc,2は、単語セグメント辞書に基づいて統計的に計算される、sの中央位置にある文字/単語が単語セグメント辞書内の単語セグメントの中央位置に出現する確率を表す。sの中央位置に複数の文字がある場合、各文字が単語セグメント辞書内の単語セグメントの中央位置に出現する確率を計算し、次いで、これらのうちの最小の確率をIPminc,2とみなして、文字の位置ベースの単語内出現確率を計算する。IPc,0は、単語セグメント辞書に基づいて統計的に計算される、単語セグメント辞書に統計的に基づいてsの最後の文字が単語セグメント辞書内の単語セグメントの最後に出現する確率を表す。文字の位置ベースの単語内出現確率を計算するとき、IPc,1、IPminc,2、およびIPc,0には正の相関がある。いくつかの実施形態では、スクリーニング基準を得るプロセスにおいて、計算対象の単語セグメントは、サンプル単語を表し、ターゲット単語認識のプロセスでは、計算対象の単語セグメントは、候補単語を表す。例えば、計算対象の単語セグメントが、阿里淘宝架空の商標名であると仮定する。IPc,1は、単語セグメント辞書統計に基づいて、最初の文字が阿であるすべての単語セグメントの出現の確率を表す。IPc,0は、単語セグメント辞書統計に基づいて、最後の文字が宝であるすべての単語セグメントの出現の確率を表す。IPc,2に関しては、2つの値がある。すなわち、1つは、単語セグメント辞書統計に基づいて、中央の文字が里であるすべての単語セグメントの出現の確率であり、他方は、単語セグメント辞書統計に基づいて、中央の文字が淘であるすべての単語セグメントの出現の確率である。文字の位置ベースの単語内出現確率を計算するとき、2つのIPc,2値のうちの小さいほうが、IPc,2として選択される。いくつかの実施形態では、スクリーニング基準は、ターゲット単語認識を行う前に得られる。いくつかの実装形態では、スクリーニング基準を設定するプロセスは、機械学習のプロセスである。図3は、スクリーニング基準を得るプロセスの一実施形態を示す流れ図である。プロセス300は、システム200などのシステム上で実行される。ステップ301では、訓練サンプル単語集合およびサンプル特性計算データが取得される。この例では、訓練サンプル単語集合は、1組の既知のソート結果を含む。訓練サンプル単語集合において、任意の単語が辞書にあるターゲット単語であるか否かが既に分かっている。ターゲット単語として認識される単語が1つのタイプとしてソートされ、ターゲット単語として認識されないワークが別のタイプとしてソートされる。対応する単語がターゲット単語であるかどうかを示すために、訓練サンプル単語集合にマーカー、フラグ、または他の同様のデータ構造が含まれることがある。訓練サンプル単語集合は、肯定標本単語集合と否定標本単語集合を含む。肯定標本単語とは、単語がターゲット単語であることを意味し、否定標本単語とは、単語がターゲット単語でないことノイズ単語とも呼ぶを意味する。この場合、肯定標本単語集合は、単語セグメント辞書から直接検索することができ、否定標本単語集合は、単語セグメント辞書を構築するプロセス中の人為検査および検定によって得られたノイズ単語に基づく。例えば、batwingsleeveが単語セグメント辞書にある場合、それは、訓練サンプル単語集合内の既知の肯定標本であり、ターゲット単語である。sleeveT-shirtが単語セグメント辞書にない場合、それは、訓練サンプル単語集合内の既知の否定標本/ノイズ単語である。ここで、サンプル特性計算データは、訓練サンプル単語集合内の訓練サンプル単語と、訓練サンプル単語集合内の単語の指定特性値とを含む。ステップ302では、最小粒度の複数のサンプルセグメントを得るためにサンプル特性計算データをセグメント化される。いくつかの実施形態では、最小粒度のテキストデータは、単一の文字である。単位として文字を使用して、サンプル特性計算データのセグメント化を行い、サンプル特性計算データを複数の文字にセグメント化する。しかし、サンプル特性計算データを複数の単語セグメントに分離するための最小粒度として機能する、言語的意味を表現することができる最も簡潔な用語を含むテキストデータを採用することが好ましい。言語的意味を表現することが可能な最も簡潔な用語が最小粒度となるテキストデータを使用することは、単一の文字が最小粒度のテキストデータとなる方法に比べて、計算時間を短縮し、効率を高めることができる。例えば、言語的意味を表現することが可能な最も簡潔な用語を最小粒度のテキストデータとして使用して、サンプル特性データroundcollarwomen’sapparel,batwingsleevewomen’sapparelをセグメント化すると、5つのセグメントroundcollar、women’sapparel、batwing、sleeve、women’sapparelが得られる。ステップ303では、サンプルテキストデータ組合せ集合を得るためにサンプルセグメントを組み合わせられる。いくつかの実施形態では、サンプルセグメントを組み合わせるために言語モデルを使用する。いくつかの実施形態では、n-gram言語モデルn階マルコフ連鎖とも呼ばれるを使用して、サンプルセグメントを組み合わせて、さらなる処理のためのサンプルテキストデータ組合せ集合を決定する。特に、基本単位としてサンプルセグメントを用いて、n-gramモデルに基づくn-gram窓を使用し、設定された順序に従ってn-gram窓をシフトさせ、窓に含まれる単語セグメントの組合せ処理を行って、複数のサンプルテキストデータ組合せを得る。いくつかの実施形態では、n-gramモデルにおけるnの値は、2または3である。n=2は、2つの要素の組合せのために2-gram窓が使用されたことを示し、すなわち、窓がシフトするときに、サンプルセグメントは、それぞれ、隣接する単語構成要素と2つ1組に組み合わされる。n=3は、3つの要素の組合せのために3-gram窓が使用されたことを示し、すなわち、窓がシフトするときに、サンプルセグメントは、それぞれ、隣接する単語構成要素と3つ1組に組み合わされる。上述した例からサンプルセグメントを組み合わせるためにn-gramモデルが使用される場合、nが2であるときには、以下のテキストデータ組合せ集合を得ることができる。roundcollarwomen’sapparel、women’sapparelbatwing、batwingsleeve、sleevewomen’sapparel。nが3であるとき、以下のテキストデータ組合せ集合を得ることができる。roundcollarwomen’sapparelbatwing、women’sapparelbatwingsleeve、batwingsleevewomen’sapparel。ステップ304では、サンプルテキストデータ組合せ集合と訓練サンプル単語集合との共通集合が決定される求められる。ステップ305では、共通集合に含まれるサンプルテキストデータ組合せの指定特性値が算出される。最小粒度の上述したテキストデータに基づいてサンプル特性計算データを分離した後に得られた単語セグメント集合と、上述した処理の対象となるサンプルテキストデータ組合せ集合とに基づいて、上述した共通集合に含まれるサンプルテキストデータ組合せに関して複数の指定特性値が計算され、これらの特性値は、相互情報値、対数尤度比値、文脈エントロピー左エントロピー、右エントロピー値、上述したような文字の位置ベースの単語内出現確率の値、およびダイスマトリックス値やχ値などを含むことができる。ここで、共通集合に含まれるサンプルテキストデータ組合せに関して指定特性値が計算されるとき、サンプルテキストデータ組合せ集合内の各サンプルテキストデータ組合せの指定特性値の計算により、上述した共通集合内の各サンプルテキストデータ組合せの指定特性値をさらに得ることができる。また、上述した共通集合に含まれる各サンプルテキストデータ組合せの指定特性値を直接計算することもできる。ステップ306では、しきい値に基づく対応するスクリーニング基準を得るために、共通集合内の各サンプルテキストデータ組合せの指定特性値と、サンプル単語集合での既知のソート結果とに基づいて、指定特性値のしきい値が設定される。サンプルテキストデータ組合せ集合と訓練サンプル単語集合との共通集合を求めることによって、訓練サンプル単語集合内の各単語に対応する指定特性値が得られる。上述した共通集合に含まれる単語は、サンプルテキストデータ組合せと訓練サンプル単語との両方である。訓練サンプル単語に関するソート結果は既知である。すなわち、訓練サンプル単語がターゲット単語であるか否かは既知である。共通集合内の訓練サンプル単語のソートを行うためにソート技法が使用されるとき、ターゲット単語に属する単語が1つのタイプとしてソートされ、ターゲット単語に属さない単語が別のタイプとしてソートされる。訓練サンプル単語をソートするためにソート技法が使用されるとき、ソート技法は、訓練サンプル単語および対応する特性値に基づいて訓練サンプル単語のソートを行う。得られたソート結果を、訓練サンプル単語の既知のソート結果と比較する。特性値は、任意の2つ以上の指定特性値の組合せである。比較により、2つの結果が一致しないことが分かった場合、ソート技法は、個々の指定特性値について設定されたしきい値に関して調節され、訓練サンプル単語のソートがもう一度行われる。上のプロセスは、ソート技法が訓練サンプルデータを正確にソートすることができるまで繰り返される。上記のプロセスは、機械学習プロセスおよび訓練プロセスである。すなわち、大量の訓練サンプルデータを使用し、上述した訓練プロセスを繰り返した後、得られた、個々の特性値に関して確立されたしきい値が、個々の特性値に関して設定された、しきい値からの対応するスクリーニング基準を生成する。ここで、得られるスクリーニング基準は、特定の知識に基づいた表現である。様々な実施形態において、これらの表現は、木構造、ダイアグラム、ネットワーク、規則、数式、または他の適切なデータ構造などの離散構造でよい。例えば、勾配ブースティングおよび決定木GBDTソート技法が使用されるとき、訓練サンプル単語集合を使用してソート技法の訓練が行われ、得られるスクリーニング基準は、木構造を有するソート規則である。GBDTソート技法は、特定数の決定木を採用する。決定木は、以下のように表現することができる。ここで、Riは、1つの区間を表す例えば、Ri={x|xi<0.2,0.3≦x2<0.7}。決定木に基づいて、GBDTソート技法は、以下のように表現することができる。ここで、Fmxは、最小二乗法および最大エントロピーを使用して推定することができる関数である。GBDTソート技法の訓練は、訓練サンプル単語集合を使用して行われる。例えば、訓練サンプル単語集合内の肯定標本単語は、soothingherbaltea、tagginggun、およびapplecidervinegarを含み、否定標本単語は、uprighteditionおよびclassclasstrainを含む。各訓練サンプル単語のサンプル特性計算データおよび特性値は個別に計算されると仮定する。soothingherbalteaの計算された相互情報は3.03であり、その左エントロピーは2.52である。tagginggunの相互情報は3.93であり、その左エントロピーは0である。applecidervinegarの相互情報は1.39であり、その左エントロピーは3.88である。uprighteditionの相互情報は0.66であり、その左エントロピーは1.88である。classclasstrainの相互情報は13.68であり、その左エントロピーは2.88である。したがって、各サンプルの訓練サンプル単語集合および特性値に基づいて、得られるスクリーニング基準は以下のようになる。指定特性値からの相互情報値が属する区間を求める。相互情報値が1.0よりも大きいが8.0よりも小さい場合には、1を返す。そうでない場合には、指定特性値からの左エントロピーの値が属する区間を求める。左エントロピーの値が0.9未満である、または2.2よりも大きいが2.65未満である、または3.3よりも大きい場合には、1を返す。そうでない場合には、0を返す。ここで、1が返されるとき、これは、入力が肯定標本単語/ターゲット単語であることを意味する。0が返されるとき、これは、戻り値が否定標本単語/非ターゲット単語であることを意味する。例では、少数の訓練サンプル単語、および各訓練サンプル単語の少数の特性値のみに基づいてスクリーニング基準を得る。実用の際には、多数の訓練サンプル単語を使用してソート技法を訓練し、ターゲット単語を正しく認識するスクリーニング基準を得ることができる。図4は、ターゲット単語認識のプロセスの別の実施形態を示す流れ図である。プロセス400は、システム200などのシステム上で実行され得る。ステップ401では、候補単語集合および特性計算データを検索される。例えば、候補単語集合は、ユーザが入力したクエリキーワードを記憶するC2Cウェブサイトクエリログから検索することができる。クエリは、候補データを検索するために、ノイズをフィルタして、余剰な情報を消去または他の適切な方法で処理することができる。C2Cウェブサイトベンダが最近書き込んだ製品ヘッダが、特性計算データとなる。ステップ402では、複数のテキストセグメントを得るために特性計算データに対してセグメント化が実行される。ここで、セグメント化は、最小粒度のテキストデータに基づく。いくつかの実施形態では、最小粒度のテキストデータは、単一の文字である。単位として文字を使用して、特性計算データのセグメント化を行い、特性計算データを複数の文字にセグメント化する。しかし、サンプル特性計算データを複数のセグメントに分離するための最小粒度として機能する、言語的意味を表現することができる最も簡潔な用語を含むテキストデータを採用することが好ましい。言語的意味を表現することが可能な最も簡潔な用語が最小粒度となるテキストデータを使用することは、単一の文字が最小粒度のテキストデータとなる方法に比べて、計算時間を短縮し、効率を高めることができる。例えば、言語的意味を表現することが可能な最も簡潔な用語を最小粒度のテキストデータとして使用して、特性計算データroundcollarwomen’sapparel,batwingsleevewomen’sapparelに関して、サンプル特性計算データを単語セグメントにセグメント化することによって、5つのセグメントroundcollar、women’sapparel、batwing、sleeve、women’sapparelを得ることができる。ステップ403では、テキストデータ組合せ集合を得るためにテキストセグメントを組み合わせられる。テキストセグメントの単語セグメント組合せ処理を行うために言語モデルを使用する。いくつかの実施形態では、n-gramモデルを使用して組合せを実施し、処理の対象となるテキストデータ組合せ集合を決定する。特に、n-gram窓に基づくn-gramモデルを使用して、得られたセグメントを基本単位に分離し、設定された順序に従ってn-gram窓をシフトさせ、窓に含まれる単語セグメントに関して組合せ処理を行う。いくつかの実施形態では、n-gramモデルにおけるnの値は、2または3である。nが2であるとき、これは、2つの要素の組合せのために2-gram窓が使用されたことを示し、すなわち、窓がシフトするときに、分離によって得られる単語セグメントは、それぞれ、隣接する単語構成要素と2つ1組に組み合わされる。同様に、nが3であるとき、これは、3つの要素の組合せのために3-gram窓が使用されたことを示し、すなわち、窓がシフトするときに、分離によって得られる単語セグメントは、それぞれ、隣接する単語構成要素と3つ1組に組み合わされる。例えば、特性計算データは、Adidasbrandsneakersfreeshippingである。言語的意味を表現することが可能な最も簡潔な用語が最小粒度となるテキストデータを採用し、複数のテキストセグメントへの特性計算データのセグメント化を行って、テキストセグメントAdidas、brand、sneakers、およびfreeshippingを得ることができる。n-gramモデルを使用し、2つの要素の組合せすなわち、n=2を実施して、Adidasbrand、brandsneakers、およびsneakersfreeshippingというテキストデータ組合せが得られる。同じテキストセグメントAdidas、brand、sneakers、およびfreeshippingに関して、n-gramモデルが使用され、3つの要素の組合せが実施される場合すなわち、n=3には、Adidasbrandsneakersとbrandsneakersfreeshippingのテキストデータ組合せが得られる。ステップ404では、候補単語集合とテキストデータ組合せ集合との共通集合が決定される。ステップ405では、上述した共通集合に含まれるテキストデータ組合せに関して指定特性値が算出される。指定特性値は、以下の値のうちの任意の2種類以上の組合せを含むことができる。相互情報値、対数尤度比値、文脈エントロピー左エントロピー、右エントロピー値、文字の位置ベースの単語内出現確率の値、およびダイスマトリックス値やχ値など。いくつかの実施形態では、指定特性値を計算するとき、式での単語aと単語bを、複数のテキストセグメントの組合せから得られるテキストデータとみなすことができる。上述した式に従って個々の特性値を計算する。例えば、テキストデータabcに関する相互情報を計算するとき、テキストデータをabとc、またはaとbcに分割することができる。相互情報は、上述した得られる2つのテキストデータグループに関して個別に計算され、2つの計算結果の大きい方が、テキストデータabcの相互情報であるとみなされる。同様に、対数尤度比を計算するときにも、abcをabとc、またはaとbcに分割することができる。対数尤度比は、上述した得られる2つのテキストデータグループに関して個別に計算され、2つの計算結果の大きい方が、テキストデータabcの対数尤度比であるとみなされる。ステップ406では、上述した共通集合に含まれるテキストデータ組合せの指定特性値に基づいて、所定のスクリーニング基準に従って、テキストデータ組合せのスクリーニングが実行される。ターゲット単語であるというスクリーニング基準を特性値が満たすテキストデータ組合せに対応する候補単語が認識される。スクリーニング基準は、複数の指定特性値に基づいて予め決定される。ここでも、共通集合内のテキストデータ組合せが候補単語となり、共通集合内のテキストデータ組合せの指定特性値が計算されるとき、テキストデータ組合せ集合でのテキストデータ組合せの指定特性値の計算によって、上述した共通集合内のテキストデータ組合せの指定特性値をさらに得ることができる。また、上述した共通集合に含まれる各テキストデータ組合せの複数の指定特性値を直接計算することもできる。計算によって得られる上述した共通集合に含まれるテキストデータ組合せの個々の特性値は、同時に、候補単語に対応する個々の特性値となる。複数の指定特性値に基づくスクリーニング基準は、スクリーニング基準を設定するプロセスすなわち訓練プロセスによって得られる。使用される様々なソート技法に応じて、これらの所定のスクリーニング基準の表現の形式も変わる。すなわち、それらは、木構造、ダイアグラム、ネットワーク、または規則など離散構造でよい。また、数式でもよい。例えば、所定のスクリーニング基準は、以下のような数式を使用して表現することができる。上の式において、指定特性値の計算に基づいて得られたp1がp2よりも大きいとき、候補単語は、ターゲット単語であると判断される。そうでない場合、候補単語は、ターゲット単語でないと判断することができる。所定のスクリーニング基準に従って候補単語がスクリーニングされるとき、上述した共通集合に含まれるテキストデータ組合せの指定特性値が、所定のスクリーニング基準に基づいて決定された、上述した指定特性値に対応するしきい値と比較され、スクリーニング基準を特性値が満たすテキストデータ組合せに対応する候補単語がターゲット単語であると判断される。ここで、上述した共通集合に含まれるテキストデータ組合せの指定特性値を、所定のスクリーニング基準に基づいて決定された、上述した指定特性値に対応するしきい値と比較するとき、上述した共通集合に含まれるテキストデータ組合せの指定特性値を、所定のスクリーニング基準に基づいて決定された、上述した指定特性値に対応するしきい値と比較することができ、または、上述した共通集合に含まれるテキストデータ組合せの指定特性値を、スクリーニング基準を決定する式に入力し、その後、計算された値を、スクリーニング基準によって決定されるしきい値と比較することができる。いくつかの実施形態では、候補単語に関する認識が行われた後、候補単語がターゲット単語であるときには、既知の単語セグメントの辞書内でそのターゲット単語が検索され、ターゲット単語が既知の単語セグメントの辞書に含まれていないときには、前に登録されていない単語であると判断され、そのターゲット単語が単語セグメント辞書に追加されることが分かる。好ましくは、候補単語に関する認識を行う前に、候補単語を、既知の単語セグメントの辞書と突き合わせて比較することができる。単語セグメントが既知の単語セグメントの辞書に含まれていないときには、候補単語に関して認識が行われる。候補単語がターゲット単語であると判断されると、それらは、既知の単語セグメント辞書に追加される。候補単語を既知の単語セグメント辞書と比較して、候補単語が単語セグメント辞書に既に存在することが分かった場合、これは、候補単語が登録済みの単語であり、すなわち候補単語がターゲット単語であることを意味し、さらに、それらが単語セグメント辞書に登録されており、認識プロセスを行う必要はない。上述した実施形態に基づいて、特性計算データのセグメント化により、特性計算データを最小粒度のセグメントに分離する。次いで、言語モデルを使用して、セグメント組合せを実施する。組み合わされたテキストデータに基づいて、候補単語の指定特性値を計算する。所定のスクリーニング基準に従って候補単語の認識を行い、それにより、複数の指定特性値を利用して候補単語の認識を行う。さらに、手動で設定したしきい値ではなく、訓練データを使用したソート技法訓練の実施によりスクリーニング基準が得られ、それにより、手動設定により生じる誤差を回避し、精度および安定性を高める。さらに、候補単語の認識を行うために、ソート技法訓練を使用してスクリーニング基準を設定するとき、候補単語の個々の指定特性値が線形分布を示す必要はなく、個々の指定特性値が非線形分布を示すときにも候補単語を正しく認識して、認識精度およびリコール率を高めることができる。明らかに、本発明の精神および範囲から逸脱することなく、当業者は本出願を修正および変更することができる。したがって、本出願のこれらの修正および変形が本出願の特許請求の範囲および均等技術の範囲内にある場合、本出願は、これらの修正および変形も網羅するものとする。理解しやすくするために、前述の実施形態をいくぶん詳細に説明してきたが、本発明は、提示した詳細に限定されない。本発明を実施する多くの代替方法がある。開示した実施形態は例示であり、限定ではない。"