会話又はテキストドキュメントに関するコンテンツの話題を決定する方法であって:キーワード抽出器を使用して、前記コンテンツから複数のキーワードを抽出するステップと;プロセッサを使用して、前記複数のキーワードのそれぞれの語幹を決定するステップと;前記プロセッサを使用して、前記決定された語幹のそれぞれの全ての意味の上位語ツリーを決定するステップと;前記プロセッサを使用して、前記複数のキーワードの語幹の意味の1つ以上の共通の親を決定するために、前記上位語ツリーの全ての対を比較するステップと;前記プロセッサを使用して、意味の前記1つ以上の共通の親のそれぞれの意味の下位語ツリーを決定するステップと;前記プロセッサを使用して、前記複数のキーワードと、前記1つ以上の共通の親のそれぞれの意味の前記下位語ツリーとに共通する用語の数に関する少なくとも1つの用語数を決定するステップと;前記プロセッサを使用して、前記コンテンツの前記話題を表すために、前記少なくとも1つの用語数に基づいて前記1つ以上の共通の親のうち少なくとも1つを選択するステップと;を有する方法。請求項1に記載の方法であって、前記1つ以上の共通の親を決定するために上位語ツリーの全ての対を比較するステップは、前記上位語ツリーの階層における特定のレベル以下に制限される方法。請求項2に記載の方法であって、前記プロセッサを使用して、前記共通の親のうち少なくとも1つについて前記特定のレベルで1つ以上の親を決定するステップを更に有し、前記少なくとも1つの用語数を決定するステップの前記共通の親は、前記特定のレベルの親である方法。請求項1に記載の方法であって、前記選択するステップは、前の話題の選択で使用されたキーワードの語幹の意味に基づいて、前記共通の親のうち前記少なくとも1つを選択する方法。請求項3に記載の方法であって、前記選択するステップは、前の話題の選択で使用されたキーワードの語幹の意味に基づいて、前記共通の親のうち前記少なくとも1つを選択する方法。会話又はテキストドキュメントに関するコンテンツの話題を決定するシステムであって:プロセッサに対して様々な処理ステップを実行するように命令するコンピュータ読取可能コード手段を有するメモリと;前記メモリに結合され、前記コンピュータ読取可能コード手段の命令を実行する少なくとも1つのプロセッサと;を有し、前記コンピュータ読取可能コード手段は:前記コンテンツから複数のキーワードを抽出し;前記複数のキーワードのそれぞれの語幹を決定し;前記決定された語幹のそれぞれの全ての意味の上位語ツリーを決定し;前記複数キーワードの語幹の意味の1つ以上の共通の親を決定するために、前記上位語ツリーの全ての対を比較し;意味の前記1つ以上の共通の親のそれぞれの意味の下位語ツリーを決定し;前記複数のキーワードと、前記1つ以上の共通の親のそれぞれの意味の前記下位語ツリーとに共通する用語の数に関する少なくとも1つの用語数を決定し;前記コンテンツの前記話題を表すために、前記少なくとも1つの用語数に基づいて前記共通の親のうち少なくとも1つを選択するように、前記少なくとも1つのプロセッサを構成する命令を有するシステム。請求項6に記載のシステムであって、前記コンピュータ読取可能コード手段の命令は、前記1つ以上の共通の親を決定し、前記決定を前記上位語ツリーの階層における特定のレベル以下に制限するように、前記プロセッサを構成するシステム。請求項7に記載のシステムであって、前記コンピュータ読取可能コード手段の命令は、前記共通の親のうち少なくとも1つについて前記特定のレベルで1つ以上の親を決定し、前記特定のレベルの親を使用して、前記共通の親の前記少なくとも1つの用語数を決定するように、前記プロセッサを構成するシステム。会話又はテキストドキュメントに関するコンテンツの話題を決定する方法であって:キーワード抽出器を使用して、前記コンテンツから複数のキーワードを抽出するステップと;プロセッサを使用して、前記複数のキーワードのそれぞれの語幹を決定するステップと;前記プロセッサを使用して、前記決定された語幹のそれぞれの全ての意味の上位語ツリーを決定するステップと;前記プロセッサを使用して、前記複数のキーワードの語幹の意味の1つ以上の共通の親を決定するために、前記上位語ツリーの全ての対を比較するステップと;前記プロセッサを使用して、前記コンテンツの前記話題を表すために、前記共通の親のうち少なくとも1つと1つ以上の前の共通の親とに基づいて、前記共通の親のうち少なくとも1つを選択するステップと;を有する方法。請求項9に記載の方法であって、前記1つ以上の前の共通の親は、1つ以上の前の話題である方法。請求項9に記載の方法であって、前記選択するステップは、前の話題選択で使用されたキーワードの意味に基づいて、前記共通の親のうち前記少なくとも1つを選択する方法。会話又はテキストドキュメントに関するコンテンツの話題を決定する方法であって:キーワード抽出器を使用して、前記コンテンツから複数のキーワードを抽出するステップと;プロセッサを使用して、前記複数のキーワードのそれぞれの語幹を決定するステップと;前記プロセッサを使用して、前記決定された語幹のそれぞれの全ての意味の上位語ツリーを決定するステップと;前記プロセッサを使用して、前記複数のキーワードの語幹の意味の1つ以上の共通の親を決定するために、前記上位語ツリーの全ての対を比較するステップと;前記コンテンツの前記話題を表すために、前記1つ以上の共通の親のうち特定のレベルの1つ以上の親を選択するステップと;を有する方法。これを実現するために、インテリジェントシステムは、参加者から明示の入力を必要とせずに、会話を監視して、何の話題が議論されているかを理解する必要がある。会話に基づいて、システムは、議論の新しい手段を示唆し得る関連用語及び話題を有するコンテンツ及び情報を検索して取り出す。このようなシステムは、リビングルーム、電車、図書館、会議室及び待合室を含み、様々な環境で使用するのに適している。会話の話題を決定して、会話に関連するコンテンツを取得して提示する方法及びシステムが開示される。開示されたシステムは、継続中の会話における創造的なインスピレータを提供する。システムは会話からキーワードを抽出し、議論されている話題を決定するためにキーワードを使用する。開示されたシステムは、インテリジェントなネットワーク環境で検索を行い、会話の話題に基づいてコンテンツを取得する。コンテンツは、会話の参加者に提示され、その議論を補うことができる。オーディオトラックの写しと新聞記事とジャーナル紙とを含むテキストドキュメントの話題を決定する方法もまた開示される。話題決定方法は、テキストから抽出されたキーワード及び語幹の上位語ツリーを使用し、2つ以上の抽出された用語に共通する上位語ツリーの親を特定する。選択された共通の親の下位語ツリーは、キーワードの最高の被覆率を備えた共通の親を決定する。これらの共通の親は、テキストドキュメントの話題を表すために選択される。本発明の更に完全な理解並びに本発明の更なる特徴及び利点は、以下の詳細な説明及び図面を参照して得られる。図1は、図2と共に以下に説明する本発明の特徴を組み込んだエキスパートシステム200が動作し得る例示的なネットワーク環境を示している。図1に示すように、電話装置105、110を使用する2人の個人は、公衆交換電話網PSTN:PublicSwitchedTelephoneNetwork130のようなネットワークで通信する。本発明の一態様によれば、エキスパートシステム200は、参加者105、110の間の会話からキーワードを抽出し、抽出されたキーワードに基づいて会話の話題を決定する。例示的な実施例では参加者はネットワークで通信しているが、代替として、当業者に明らかなように、参加者は同じ位置にいてもよい。本発明の更なる態様によれば、エキスパートシステム200は、更なる情報を提供するために、参加者105、110を刺激するために、又は議論の新しい手段を促進するために、1人以上の参加者に提示され得る補助情報を特定することができる。エキスパートシステム200は、特定された会話の話題を使用して、例えばネットワーク環境インターネット等160又はローカルデータベース155に格納されている補助情報を検索することができる。補助コンテンツは参加者105、110に提示され、その議論を補う。例示的な実装では、会話は言語形式でのみ存在するため、エキスパートシステム200は、会話と音声と音楽とを含み、オーディオ情報の形式でコンテンツを提示する。当業者に明らかなように、コンテンツはまた、表示装置を使用して、例えばテキスト、ビデオ又は画像の形式でユーザに提示されてもよい。図2は、本発明の特徴を組み込んだエキスパートシステム200の概略ブロック図である。当該技術分野において既知のように、ここで説明する方法及び装置は、具現されたコンピュータ読取可能コード手段を有するコンピュータ読取可能媒体をそれ自体に有する製品として流通されてもよい。コンピュータ読取可能プログラムコード手段は、ここで説明する方法を実行するステップ又はここで説明する装置を作るステップのうち全部又は一部を実行するように、中央処理装置201のようなコンピュータシステムと共に動作可能である。コンピュータ読取可能媒体は、記録可能媒体例えば、フロッピー登録商標ディスク、ハードドライブ、コンパクトディスク又はメモリカードでもよく、伝送媒体例えば、光ファイバを有するネットワーク、ワールドワイドウェブ160、ケーブル、又は時分割多重アクセス、符号分割多重アクセス若しくは他の無線周波数チャネルを使用した無線チャネルでもよい。コンピュータシステムでの使用に適した情報を格納することができる如何なる既知の媒体又は開発された媒体が使用されてもよい。コンピュータ読取可能コード手段は、磁気媒体での磁気変動又はコンパクトディスクの表面の高さの変動のように、コンピュータが命令及びデータを読み取ることを可能にする何らかの機構である。メモリ202は、ここに開示された方法とステップと機能とを実装するようにプロセッサ201を構成する。メモリ202は分散されてもよく、ローカルでもよい。プロセッサ201は分散されてもよく、単一でもよい。メモリ202は、電気、磁気又は光メモリとして実装されてもよく、前記又は他の形式の記憶装置の何らかの組み合わせとして実装されてもよい。メモリという用語は、プロセッサ201によりアクセス可能なアドレス指定可能空間のアドレスから読み取り可能な又はそのアドレスに書き込み可能な何らかの情報を含むように十分広く解釈されるべきである。図2に示すように、エキスパートシステム200は、図3と共に以下に説明するエキスパートシステム処理300と、音声認識システム210と、キーワード抽出器220と、図4と共に以下に説明する話題検出処理400と、コンテンツ検出器240と、コンテンツ提示システム250と、キーワード及びツリーデータベース260とを有する。一般的に、エキスパートシステム処理300は、会話からキーワードを抽出し、議論されている話題を決定するためにキーワードを使用し、会話の話題に基づいて補助コンテンツを特定する。音声認識システム210は、1人以上の参加者105、110の会話を取得し、既知の方法で音声情報を完全又は部分的な写しの形式のテキストに変換する。会話の参加者105、110が同じ地理的領域に存在する場合、且つ参加者105、110の音声が時間的に重複する場合に、その音声を認識することが困難なことがある。一実施例では、各個人105、110からの異なる音声信号を取得することにより音声認識を改善するために、マイクロフォンアレイmicrophonearray図示せずを使用したビーム形成技術が使用されてもよい。代替として、各参加者105、110は、個々の話し手の会話を取得するために、ラペルマイクロフォンlapelmicrophoneを備えてもよい。会話への参加者105、110が異なる場所にいる場合、その音声を認識することは、マイクロフォンアレイ又はラペルマイクロフォンを使用せずに実現され得る。エキスパートシステム200は、1つ以上の音声認識システム210を使用してもよい。キーワード抽出器220は、既知の方法で、各参加者105、110のオーディオトラックの写しからキーワードを抽出する。各キーワードが抽出されると、任意選択で話された時間でタイムスタンプされてもよい代替として、キーワードは認識された時間又は抽出された時間でタイムスタンプされてもよい。任意選択で、タイムスタンプは、発見されたコンテンツとキーワードを含む会話の部分とを関連付けるために使用されてもよい。図4と共に更に以下に説明するように、話題検出器400は、言語モデルを使用して、会話から抽出された1つ以上のキーワードから話題を導く。コンテンツ検出器240は、ローカルデータベース155、ワールドワイドウェブ160、電子百科事典、ユーザのパーソナルメディアコレクション、又は任意選択で関連情報及びコンテンツについてのラジオ及びテレビチャンネル図示せずを含み、コンテンツレポジトリcontentrepositoryを検索するために、話題検出器400により発見された会話の話題を使用する。代替実施例では、コンテンツ検出器240は、検索を行うために、キーワード及び/又は語幹を直接使用してもよい。例えば、会話に関係し得る情報を含むウェブサイトの広範囲の検索を行うために、Googlecomのようなワールドワイドウェブ検索エンジンが使用されてもよい。同様に、関連のキーワード又は関連の話題が検索され、会話の参加者に提示するためにコンテンツ提示システムに送信されてもよい。キーワードの履歴、関連のキーワード、話題及び関連の話題もまた、保持されて提示されてもよい。コンテンツ提示システム250は、様々な形式でコンテンツを提示する。例えば電話の会話では、コンテンツ提示システム250はオーディオトラックを提示する。他の実施例では、コンテンツ提示システム250は、テキスト、グラフィック、画像及びビデオを含み、他の形式のコンテンツを提示してもよい。この例では、コンテンツ提示システム250は、新しいコンテンツが利用可能であることを会話の参加者105、110に伝えるためにトーンを使用する。参加者105、110は、電話からの音声コマンド又はデュアルトーン多周波数DTMF:dualtonemultifrequencyトーンのような入力機構を使用することにより、コンテンツを提示再生するように、エキスパートシステム200に伝える。図3は、エキスパートシステム処理300の例示的な実装を記述したフローチャートである。図3に示すように、エキスパートシステム処理300は、会話の写しを生成するために音声認識を実行しステップ310、写しからキーワードを抽出しステップ320、図4と共に以下に更に説明するように、抽出されたキーワードを分析することにより会話の話題を決定しステップ330、会話の話題に基づいてインテリジェントなネットワーク環境160で得られる補助コンテンツを検索しステップ340、発見されたコンテンツを会話の参加者105、110に提示するステップ350。例えば、参加者105、110が天気について議論している場合、システム200は、天気予報についての情報を提示することにより参加者105、110を刺激してもよく、又は過去の天気情報を提示する。オーストラリアでの休暇の計画を議論している場合、システム200は、オーストラリアの写真及び自然の音を提示してもよい。単に夕食を何にするかを議論している場合、システム200は、料理法と共に前菜の写真を提示してもよい。図4は、話題検出処理400の例示的な実装を記述したフローチャートである。一般的に、話題検出器400は、言葉の会話の写し、テキスト型の会話例えばインスタントメッセージ、講義及び新聞記事を含み、様々なコンテンツの話題を決定する。図4に示すように、話題検出器400は、まず1つ以上のキーワードのセットからキーワードを読み取りステップ410、選択されたキーワードのそれぞれの語幹を決定するステップ420。ステップ422において、選択されたキーワードについて語幹が見つかったか否かを決定するために、テストが行われる。ステップ422の間に語幹が見つからなかったと決定された場合、選択されたキーワードについて全ての用語形式が検査されたか否かを決定するテストが行われるステップ424。ステップ424の間に所定のキーワードについて全ての用語形式が検査されたことが決定された場合、新しいキーワードが読み取られるステップ410。ステップ424の間に全ての用語形式が検査されていないことが決定されると、選択されたキーワードの用語形式が異なる用語形式に変更されステップ426、新しい用語形式でステップ420が繰り返される。選択されたキーワードについて語幹が見つかったことを語幹テストステップ422が決定すると、語幹のリストに語幹が追加されステップ427、全てのキーワードが読み取られたか否かを決定するテストが行われるステップ428。ステップ428の間に全てのキーワードが読み取られていないことが決定されると、ステップ410が繰り返される。そうでない場合、処理はステップ430で継続する。ステップ430の間に、語幹のセットでの全ての用語の全ての意味語義の意味の上位語ツリーが決定される。上位語は、特定のインスタンスの全体クラスを示すために使用される総称である。すなわち、XがYの種類である場合、YはXの上位語である。例えば、‘車’は‘乗物’の一種であるため、‘乗物’は‘車’の上位語である。上位語ツリーは、用語自体を含む、階層における最上位レベルまでの用語の全ての上位語のツリーである。ステップ440の間に、階層における特定のレベル又は下位で共通の親を見つけるために、上位語ツリーの全ての対の間で比較が行われる。共通の親は、キーワードのセットにおける2つ以上の用語について同じ上位語ツリーの最初の上位語である。例えばレベル5の親は、共通の親の上位語又はそれ自体で共通の親である第5レベルの階層のエントリー階層の最上位レベルから4段下である点に留意すべきである。指定のレベルであるように選択されたレベルは、関連するコンテンツが見つからないほど特有でなく、発見されたコンテンツが会話に関係しないほど抽象的でないように、適切なレベルの抽象度を有するべきである。この実施例では、階層の指定のレベルとしてレベル5が選択される。全ての共通の親について対応するレベル5の親を見つけるために検索が行われるステップ450。レベル5の親の全ての意味について下位語ツリーが決定されるステップ460。下位語は、クラスXのメンバを示すために使用される。XがYの種類である場合、XはYの下位語である。すなわち、‘車’は‘乗物’の一種であるため、‘車’は‘乗物’の下位語である。下位語ツリーは、用語自体を含む、階層における最下位レベルまでの用語の全ての下位語のツリーである。下位語ツリーのそれぞれについて、キーワードのセット及び下位語ツリーに共通の用語の数が計算されるステップ470。下位語ツリーが語幹セットで2つより多くの用語をカバーする含むレベル5の親のリストが、ステップ480の間に編集される。最後に、最高の被覆率を有する語幹セットから最も多い用語を含む1つ又は2つのレベル5の親が、話題を表すために選択されるステップ490。話題検出処理400の代替実施例では、前の話題を選択するために使用されるキーワードの意味について共通の親が存在する場合、ステップ440及び/又はステップ450は、キーワードの特定の意味に基づいて話題を選択するときに使用されていないキーワードの意味の共通の親を無視してもよい。このことは不要な処理を取り除き、より適切な話題選択を生じる。第2の代替実施例では、ステップ450~480がスキップされ、ステップ490は、前の話題の共通の親とステップ440で発見された共通の親とに基づいて話題を選択する。同様に、第3の代替実施例では、ステップ450~480がスキップされ、ステップ490は、前の話題とステップ440で発見された共通の親とに基づいて話題を選択する。第4の代替実施例では、ステップ460~480がスキップされ、ステップ490は、ステップ450で決定された全ての特定レベルの親に基づいて話題を選択する。例えば、会話の写しからの図5Aの文510について検討する。この文のキーワードのセット520は図5Bに示されておりコンピュータN電車N乗物N車N、Nは先行する用語が名詞であることを意味する。このキーワードのセットでは、語幹530コンピュータN電車N乗物N車Nが決定されるステップ420、図5C。上位語ツリー540が決定されステップ430、その一部を図5Dに示す。この例では、図5Eは、最初の2つのフィールドに記載されたツリーの対について共通の親550及びレベル5の親555を示しており、図5Fは、レベル5の親それぞれ装置及び輸送機関運搬機関の下位語ツリーの平坦化された部分560、565を示している。この例では、語幹のセットにも存在する装置の下位語ツリーの用語の数は、2つ‘コンピュータ’及び‘電車’であると決定される。同様に、そのセットにも存在する輸送機関運搬機関の下位語ツリーの用語の数は、3つ‘電車’、‘乗物’及び‘車’であると決定される。従って、装置の被覆率は12であり、輸送機関運搬機関の被覆率は34である。ステップ480において、双方のレベル5の親が報告され、最高の関連する用語数を有するため、話題が輸送機関運輸機関に設定されるステップ490。コンテンツ検出器240は、既知の方法で、会話のこの話題輸送機関運搬機関に基づいて、ローカルデータベース155又はインテリジェントなネットワーク環境160でコンテンツを検索する。例えば、会話で発見された話題又は話題の組み合わせを使用してワールドワイド検索を行うために、googleインターネット検索エンジンが要求されてもよい。見つかったコンテンツのリスト及び/又はコンテンツ自体は、参加者105、110への提示のために、コンテンツ提示システム250に送信される。コンテンツ提示システム250は、能動的又は受動的に参加者105、110にコンテンツを提示する。能動モードでは、コンテンツ提示システム250は、会話を中断してコンテンツを提示する。受動モードでは、コンテンツ提示システム250は、コンテンツの有用性について参加者105、110に警告する。参加者105、110は、オンデマンドでコンテンツにアクセスしてもよい。この例では、コンテンツ提示システム250は、オーディオトーンを用いて電話の会話で参加者105、110に警告する。参加者105、110は、電話キーパッドにより生成されたDMTF信号を使用して、何のコンテンツが提示されるかを選択し、それが提示される時間を指定することができる。コンテンツ提示システム250は、指定の時間に選択されたオーディオトラックを再生する。ここに図示及び記載した実施例及び変形例は単なる本発明の原理の例示であり、本発明の範囲及び要旨を逸脱することなく、様々な変更例が当業者により実施されてもよいことがわかる。以上の実施例に関し、更に、以下の項目を開示する。1少なくとも2人の人の間の会話に対するコンテンツを提供する方法であって:前記会話から1つ以上のキーワードを抽出するステップと;前記キーワードに基づいてコンテンツを取得するステップと;前記会話における前記人のうち1人以上に前記コンテンツを提示するステップと;を有する方法。21に記載の方法であって、前記抽出されたキーワードに基づいて前記会話の話題を決定するステップを更に有し、前記コンテンツを取得するステップは、前記話題に基づく方法。31に記載の方法であって、前記会話から前記キーワードを抽出するために音声認識を実行するステップを更に有し、前記会話は、言語の会話である方法。41に記載の方法であって、前記キーワードの語幹を決定するステップを更に有し、前記コンテンツを取得するステップは、前記語幹に基づく方法。51に記載の方法であって、前記提示されるコンテンツは、前記1つ以上のキーワード、1つ以上の関連のキーワード、又は前記キーワードの履歴を有する方法。62に記載の方法であって、前記提示されるコンテンツは、前記話題、1つ以上の関連の話題、又は話題の履歴を有する方法。71に記載の方法であって、前記コンテンツを取得するステップは、1つ以上のコンテンツレポジトリの検索を行うステップを更に有する方法。82に記載の方法であって、前記コンテンツを取得するステップは、前記話題に基づいてインターネットの検索を行うステップを更に有する方法。9話題を決定する方法であって:意味の上位語ツリーを使用して、1つ以上のキーワードの1つ以上の共通の意味の親を決定するステップと;前記共通の親のうち1つの意味の下位語ツリー及び前記キーワードに共通の用語の数の少なくとも1つの用語数を決定するステップと;前記少なくとも1つの用語数に基づいて前記共通の親のうち少なくとも1つを選択するステップと;を有する方法。109に記載の方法であって、前記1つ以上の共通の親を決定するステップは、前記上位語ツリーの階層における特定のレベル以下に制限される方法。1110に記載の方法であって、前記共通の親のうち少なくとも1つについて前記特定のレベルで1つ以上の親を決定するステップを更に有し、前記少なくとも1つの用語数を決定するステップの前記共通の親は、前記特定のレベルの親である方法。129に記載の方法であって、前記選択するステップは、前の話題の選択で使用されたキーワードの意味に基づいて、前記共通の親のうち少なくとも1つを選択する方法。1311に記載の方法であって、前記選択するステップは、前の話題の選択で使用されたキーワードの意味に基づいて、前記共通の親のうち少なくとも1つを選択する方法。14少なくとも2人の人の間の会話に対するコンテンツを提供するシステムであって:メモリと;前記メモリに結合され:前記会話から1つ以上のキーワードを抽出し;前記キーワードに基づいてコンテンツを取得し;前記会話における前記人のうち1人以上に前記コンテンツを提示するように動作可能な少なくとも1つのプロセッサと;を有するシステム。1514に記載のシステムであって、前記プロセッサは、前記抽出されたキーワードに基づいて前記会話の話題を決定し、前記話題に基づいて前記コンテンツを取得するように更に構成されるシステム。1614に記載のシステムであって、前記プロセッサは、前記会話から前記キーワードを抽出するために音声認識を実行するように更に構成され、前記会話は、言語の会話であるシステム。1714に記載のシステムであって、前記プロセッサは、前記キーワードの語幹を決定し、前記語幹に基づいて前記コンテンツを取得するように更に構成されるシステム。1814に記載のシステムであって、前記提示されるコンテンツは、前記1つ以上のキーワード、1つ以上の関連のキーワード、又は前記キーワードの履歴を有するシステム。1915に記載のシステムであって、前記提示されるコンテンツは、前記話題、1つ以上の関連の話題、又は話題の履歴を有するシステム。20話題を決定するシステムであって:メモリと;前記メモリに結合され:意味の上位語ツリーを使用して、1つ以上のキーワードの1つ以上の共通の意味の親を決定し;前記共通の親のうち1つの意味の下位語ツリー及び前記キーワードに共通の用語の数の少なくとも1つの用語数を決定し;前記少なくとも1つの用語数に基づいて前記共通の親のうち少なくとも1つを選択するように動作可能な少なくとも1つのプロセッサと;を有するシステム。2120に記載のシステムであって、前記プロセッサは、前記上位語ツリーの階層における特定のレベル以下に制限される前記1つ以上の共通の親を決定するように更に構成されるシステム。2221に記載のシステムであって、前記プロセッサは、前記共通の親のうち少なくとも1つについて前記特定のレベルで1つ以上の親を決定し、前記特定のレベルの親を使用して、前記共通の親の前記少なくとも1つの用語数を決定するように更に構成されるシステム。23話題を決定する方法であって:意味の上位語ツリーを使用して、1つ以上のキーワードの1つ以上の共通の意味の親を決定するステップと;前記共通の親のうち少なくとも1つと1つ以上の前の共通の親とに基づいて、前記共通の親のうち少なくとも1つを選択するステップと;を有する方法。2423に記載の方法であって、前記1つ以上の前の共通の親は、1つ以上の前の話題である方法。2523に記載の方法であって、前記選択するステップは、前の話題選択で使用されたキーワードの意味に基づいて、前記共通の親のうち少なくとも1つを選択する方法。2623に記載の方法であって、話題を決定する方法であって:意味の上位語ツリーを使用して1つ以上のキーワードの1つ以上の共通の意味の親を決定するステップと;前記1つ以上の共通の親のうち特定のレベルの1つ以上の親を選択するステップと;を有する方法。