JP2011514995A - 関心領域についての関連情報の決定 - Google Patents
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Abstract
Description
EM=||H(P)−H(Q)||2
上式で、H(P)およびH(Q)は、上述したように、それぞれ確率分布P、Qのエントロピーである。
Claims (51)
- 識別テーマに関連すると決定されたコンテンツアイテムについての情報を提供するように構成された1つまたは複数のコンピューティングシステムの制御下で、
関心ある対象範囲をそのコンテンツが表す複数のコンテンツアイテムからなる第1のグループ、および関心ある前記対象範囲にそのコンテンツが関連した複数のコンテンツアイテムからなる第2のグループの1つまたは複数の指示を受け取るステップと、
前記第1のグループの前記複数のコンテンツアイテムを自動分析して、関心ある前記対象範囲に対応する複数のテーマを識別し、前記第2のグループの前記複数のコンテンツアイテムの、前記識別テーマの第1のものへの関連性を自動的に評価するステップと、
1つまたは複数の指示基準を満足する前記第1の識別テーマへの評価関連性をそれぞれが有すると識別された前記第2のグループの前記複数のコンテンツアイテムの少なくとも一部についての情報を1または複数のユーザに提供し、前記第1の識別テーマへの前記少なくとも一部の識別コンテンツアイテムの、前記1または複数のユーザによって評価された関連性を反映するフィードバックを前記1または複数のユーザから受け取るステップと、
前記第2のグループの前記少なくとも一部のコンテンツアイテムの1つまたは複数それぞれの前記第1の識別テーマへの前記評価関連性を、前記受け取ったフィードバックに少なくとも部分的に基づいて自動更新するステップと、
前記少なくとも1つのコンテンツアイテムの前記更新評価関連性に少なくとも部分的に基づく、前記第2のグループの前記少なくとも一部のコンテンツアイテムの少なくとも1つについての情報を他の1または複数のユーザに提供するステップと
を含むことを特徴とするコンピュータ実施方法。 - 前記第1の識別テーマに現時点で関連すると決定された前記第2のグループの前記複数のコンテンツアイテムの少なくとも一部についての付加情報をユーザに繰り返し提供するステップであって、前記第1の識別テーマに現時点で関連する前記少なくとも一部のコンテンツアイテムの前記決定は、前記付加情報の前記提供時における、前記第1の識別テーマへのこうしたコンテンツアイテムの現在の更新評価関連性に少なくとも部分的に基づく、ステップと、
前記第1の識別テーマへの前記第2のグループの前記複数のコンテンツアイテムの前記関連性を反映する追加フィードバックをユーザから受け取った後、前記第2のグループの前記複数のコンテンツアイテムの前記第1の識別テーマへの前記評価関連性を繰り返しさらに更新するステップと
をさらに含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。 - 前記第2のグループの前記複数のコンテンツアイテムの前記関連性を自動評価する前記ステップは、前記第2のグループの前記複数のコンテンツアイテムの少なくとも一部それぞれおよび前記識別テーマの少なくとも他の一部それぞれに対してさらに実施され、前記方法は、
前記少なくとも他の一部の識別テーマの1つまたは複数に現時点で関連すると決定された前記第2のグループの前記複数のコンテンツアイテムの少なくとも一部についての付加情報をユーザに繰り返し提供するステップであって、前記他の1つまたは複数の識別テーマに現時点で関連する前記第2のグループの前記少なくとも一部のコンテンツアイテムの前記決定は、前記付加情報の前記提供時における、こうした識別テーマへのこうしたコンテンツアイテムの現在の更新評価関連度に少なくとも部分的に基づく、ステップと、
前記少なくとも他の一部の識別テーマへの前記第2のグループの前記少なくとも一部のコンテンツアイテムの前記関連度を反映する追加フィードバックをユーザから受け取った後、前記第2のグループの前記少なくとも一部のコンテンツアイテムの前記少なくとも他の一部の識別テーマへの前記評価関連度を繰り返しさらに更新するステップと
をさらに含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。 - 前記第1の識別テーマへの前記第2のグループの前記複数のコンテンツアイテムの前記自動評価関連度は、こうした関連度の初期評価を反映し、前記方法は、前記第1の識別テーマへの前記第2のグループの前記複数のコンテンツアイテムの前記自動評価関連度を表す適応モデルを自動生成するステップをさらに含み、前記適応モデルを生成する前記ステップは、前記生成適応モデルが、前記第1の識別テーマへの前記第2のグループの前記複数のコンテンツアイテムの前記関連度の前記初期評価を最初にモデル化するように実施され、前記受け取ったフィードバックに少なくとも部分的に基づく、前記第2のグループの前記1つまたは複数のコンテンツアイテムそれぞれの前記第1の識別テーマへの前記評価関連度の前記自動更新は、前記更新評価関連度を表すように前記生成適応モデルを更新するステップを含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記第1の識別テーマに現時点で関連すると決定された前記第2のグループの前記複数のコンテンツアイテムの少なくとも一部についての付加情報をユーザに繰り返し提供するステップであって、前記第1の識別テーマに現時点で関連する前記少なくとも一部のコンテンツアイテムの前記決定は、前記付加情報の前記提供時における、前記更新適応モデルの現在のバージョンを使って、前記第1の識別テーマへのこうしたコンテンツアイテムの現在の更新評価関連度を決定することに少なくとも部分的に基づく、ステップと、
前記第1の識別テーマへの前記第2のグループの前記複数のコンテンツアイテムの前記関連性を反映する追加フィードバックをユーザから受け取った後、前記第2のグループの前記複数のコンテンツアイテムの前記第1の識別テーマへのさらに更新された評価関連度を表すように、前記生成適応モデルを繰り返しさらに更新するステップと
をさらに含むことを特徴とする請求項4に記載の方法。 - 前記コンテンツアイテムはドキュメントであり、前記生成適応モデルはドキュメント関連性ニューラルネットワークであり、前記生成適応モデルの前記更新は、逆伝播による自動化学習を用いて実施されることを特徴とする請求項4に記載の方法。
- 前記第1の識別テーマは、前記第1のグループの前記複数のコンテンツアイテムの1つまたは複数のうちの前記コンテンツの一部である1つまたは複数の用語を含むことを特徴とする請求項4に記載の方法。
- 前記第1のグループの前記複数のコンテンツアイテムを自動分析して、前記複数のテーマを識別する前記ステップは、前記第1のグループの前記複数のコンテンツアイテムの前記コンテンツに含まれる複数の用語を識別するステップを含み、前記第1のグループの前記複数のコンテンツアイテムの少なくとも一部への前記複数の用語の少なくとも一部それぞれの関連性を決定するステップを含み、前記第1の識別テーマおよび前記識別テーマの少なくとも他の一部はそれぞれ、前記複数の用語の少なくとも1つを含み、前記第1の識別テーマへの前記第2のグループの前記複数のコンテンツアイテムの前記関連度を自動評価する前記ステップは、前記第2のグループの前記複数のコンテンツアイテムの前記コンテンツへの前記少なくとも1つの用語の前記第1の識別テーマの決定関連性に少なくとも部分的に基づくことを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記第1の識別テーマは、関連があると決定される、前記複数の用語の複数を含むことを特徴とする請求項8に記載の方法。
- 前記第1のグループの前記複数のコンテンツアイテムを自動分析して、前記複数のテーマを識別する前記ステップは、関心ある前記対象範囲に関連した複数の用語の1つまたは複数それぞれと、前記複数の用語のそれ以外の1つまたは複数のものそれぞれとの間の関連性を決定するステップを含み、前記第1の識別テーマは、閾値を超える、互いの間の決定関連性をもつ複数の用語を含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記第1のグループの前記複数のコンテンツアイテムを自動分析して、前記複数のテーマを識別する前記ステップは、前記第1の識別テーマの一部である少なくとも1つの用語と、前記第1の識別テーマの一部ではない他の複数の用語それぞれとの間の関連性を決定するステップをさらに含み、前記方法は、前記少なくとも1つの用語を前記第1の識別テーマの一部として含め得るために、前記の複数の用語の少なくとも1つについての情報を1または複数のユーザに提供するステップをさらに含み、前記他の少なくとも1つの用語はそれぞれ、前記少なくとも1つの用語の前記第1の識別テーマと、他のその用語との間の決定関連性に少なくとも部分的に基づいて、前記提供情報に対して選択されることを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記第1のグループの前記複数のコンテンツアイテムを自動分析して、前記複数のテーマを識別する前記ステップは、前記第1の識別テーマの一部である少なくとも1つの用語と、前記第1の識別テーマの一部ではない他の複数の用語それぞれとの間の関連性を決定するステップをさらに含み、前記1または複数のユーザからの前記受け取ったフィードバックは、前記少なくとも1つの用語の前記第1の識別テーマと前記の複数の用語の少なくとも1つとの間の関連性をさらに反映し、前記方法は、前記第1の識別テーマを、前記受け取ったフィードバックにさらに反映される前記関連性に少なくとも部分的に基づいて、前記他の少なくとも1つの用語の1つまたは複数を含むように更新することを自動決定するステップをさらに含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記第1のグループの前記複数のコンテンツアイテムを自動分析して、前記複数のテーマを識別する前記ステップは、前記第1のグループの前記複数のコンテンツアイテムを表す複数の用語を識別するステップを含み、前記第1の識別テーマは、互いに関連すると決定される前記複数の用語の複数を含み、前記第1の識別テーマの前記複数の用語の少なくとも1つは、前記第1のグループの前記複数のコンテンツアイテムの前記コンテンツの一部ではない、前記第1のグループの前記複数のコンテンツアイテムのうち少なくとも1つのアイテムの少なくとも1つの属性に対応することを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記第1のグループの前記複数のコンテンツアイテムの前記コンテンツの一部ではない、前記第1のグループの前記少なくとも1つのコンテンツアイテムの前記少なくとも1つの属性は、前記少なくとも1つのコンテンツアイテムのタイプおよび前記少なくとも1つのコンテンツアイテムのソースの少なくとも一方を含むことを特徴とする請求項13に記載の方法。
- 前記1または複数のユーザに前記情報を提供する前記ステップは、前記1または複数のユーザの少なくとも1のユーザからの、前記第1の識別テーマの指示に応答して実施されることを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記第1の識別テーマは、前記第1のグループの前記複数のコンテンツアイテムの1つまたは複数を表す少なくとも1つの用語を含み、前記少なくとも1のユーザからの、前記第1の識別テーマの前記指示は、前記少なくとも1つの用語のうち1つまたは複数の用語の指示を含むことを特徴とする請求項15に記載の方法。
- 前記1または複数のユーザに前記情報を提供する前記ステップは、前記複数の識別テーマの1つまたは複数についての付加情報を提供するステップをさらに含み、前記1つまたは複数のテーマは前記第1の識別テーマを含み、前記少なくとも1のユーザからの、前記第1の識別テーマの前記指示は、前記少なくとも1のユーザによる、前記提供された付加情報からの前記第1の識別テーマの選択を含むことを特徴とする請求項15に記載の方法。
- 前記1または複数のユーザから受け取られる前記フィードバックは、前記1または複数のユーザによって評価される、前記第1の識別テーマへの前記少なくとも一部の識別コンテンツアイテムの前記関連性が、前記1つまたは複数のアクションから自動的に推論されるように、前記少なくとも一部のコンテンツアイテムの少なくとも1つを、さらに使用するために選択する前記1または複数のユーザによる1つまたは複数のアクションに基づくことを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記1または複数のユーザから受け取られる前記フィードバックは、前記1または複数のユーザの少なくとも1のユーザによる、前記少なくとも一部のコンテンツアイテムのうち少なくとも1つのアイテムの、前記第1の識別テーマに関連すると確認されたものとしての選択に基づくことを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記1つまたは複数のコンピューティングシステムは、前記識別テーマに関連すると決定された前記コンテンツを有する前記コンテンツアイテムについての前記情報の前記提供を実施する関連性決定システムを提供するように構成され、前記1または複数のユーザに前記情報を提供する前記ステップは、その情報を、前記1または複数のユーザと対話して、前記1または複数のユーザへの前記情報の前記提供を完了する別のサービスに提供するステップを含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記第1のグループおよび第2のグループの前記コンテンツアイテムの少なくとも一部はそれぞれ、テキストドキュメントであり、前記第1の識別テーマは、前記第1のグループの前記コンテンツアイテムのうち少なくとも1つのアイテムの前記コンテンツに含まれる1つまたは複数の単語を含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記第1のグループおよび第2のグループの前記少なくとも一部のコンテンツアイテムはそれぞれ、ウェブページであることを特徴とする請求項21に記載の方法。
- 前記第1のグループおよび第2のグループの前記少なくとも一部のコンテンツアイテムはそれぞれ、電子メッセージであることを特徴とする請求項21に記載の方法。
- 前記第1の識別テーマは複数の単語を含み、前記複数の単語は、1つまたは複数の正しくつづられた単語および1つまたは複数のつづりを間違えた単語を、前記つづりを間違えた単語それぞれが、前記正しくつづられた単語の少なくとも1つに対応するように含むことを特徴とする請求項21に記載の方法。
- 前記第1のグループおよび第2のグループの前記コンテンツアイテムの少なくとも一部は、音声情報、画像情報、映像情報、および生物学的情報の少なくとも1つを含み、前記第1の識別テーマは、前記第1のグループの前記コンテンツアイテムのうち少なくとも1つのアイテムの1つまたは複数の属性を含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記第1のグループおよび第2のグループの前記コンテンツアイテムの少なくとも一部は、英数字データ構造、記号データ構造、および数学的データ構造の少なくとも1つを含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記第1のグループおよび第2のグループの前記コンテンツアイテムの少なくとも一部はそれぞれ、ドキュメントのフラグメントであることを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記第1のグループの前記コンテンツアイテムは、前記複数のテーマの前記識別が、第1のユーザに特有のやり方で実施されるように、前記第1のユーザに特有であることを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記第2のグループの前記コンテンツアイテムは、前記第2のグループの前記複数のコンテンツアイテムの前記関連度の前記評価が、前記第1のユーザに特有のやり方で実施されるように、前記第1のユーザに特有であることを特徴とする請求項28に記載の方法。
- 前記識別された複数のテーマはそれぞれ、関心ある前記対象範囲において使われる複数の代替データタイプの1つに対応し、前記第2のグループの前記少なくとも一部のコンテンツアイテムはそれぞれ、前記第1の識別テーマに対応するデータのタイプであると識別されることを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記識別された複数のテーマはそれぞれ、前記第1のグループの前記複数のコンテンツアイテムのコンテンツの複数の代替カテゴリの1つに対応し、前記第2のグループの前記少なくとも一部のコンテンツアイテムはそれぞれ、前記第1の識別テーマに対応するコンテンツの前記カテゴリを有するものとして識別されることを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記識別テーマに関連すると決定された前記コンテンツを有する前記コンテンツアイテムについての前記情報の前記提供は、その対象範囲に対応するとともに前記識別された他のテーマの少なくとも1つへの関連度が自動的に評価される他のテーマを識別するために分析される、その対象範囲に関連した複数のコンテンツアイテムをそれぞれが有する他の1つまたは複数の対象範囲それぞれに対して実施されることを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記第1のグループの前記複数のコンテンツアイテムは、前記第2のグループの前記複数のコンテンツアイテムとは別個のものであることを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記第2のグループの前記複数のコンテンツアイテムは、前記第1のグループの前記複数のコンテンツアイテムの少なくとも一部を含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。
- コンピュータ可読媒体であって、コンテンツ中の複数のテーマを識別し、複数のコンテンツアイテムのうち少なくとも1つのアイテムの、前記識別テーマの少なくとも1つへの関連性を評価するために、前記複数の関連コンテンツアイテムの前記コンテンツを自動分析するステップと、
前記複数のコンテンツアイテムのうち1つまたは複数のアイテムの、前記識別テーマの1つまたは複数への関連性に関するフィードバックを提供する1つまたは複数の外部実体の1つまたは複数のアクションについての情報を受け取るステップと、
前記少なくとも1つの識別テーマへの前記少なくとも1つのコンテンツアイテムの前記評価関連性を、前記受け取った情報によって提供された前記フィードバックに少なくとも部分的に基づいて自動更新するステップと、
前記少なくとも1つのコンテンツアイテムの前記更新評価関連性に少なくとも部分的に基づく情報を提供するステップと
を含む方法を実施することによって、識別テーマに関連した決定関連性についての情報を提供する関連性決定システムを実行するようにコンピューティングシステムを構成するコンテンツを有することを特徴とするコンピュータ可読媒体。 - 前記複数のコンテンツアイテムは、そのコンテンツが対象範囲を表す複数のドキュメントからなる第1のグループおよび前記対象範囲にそのコンテンツが関連する複数のドキュメントからなる第2のグループを含み、前記複数のコンテンツアイテムの前記コンテンツを自動分析する前記ステップは、前記第1のグループの前記複数のドキュメントを分析して、前記複数のテーマを識別するステップを含み、前記複数の識別テーマのうち第1のものへの、前記第2のグループの前記複数のドキュメントの関連度を評価するステップを含み、前記フィードバックを提供する前記情報を受け取る前記ステップは、1つまたは複数の指示基準を満足する、前記第1の識別テーマへの評価関連度をそれぞれが有すると識別される、前記第2のグループの前記複数のドキュメントの少なくとも一部についての情報の前記1つまたは複数の外部実体への提供に応答し、その評価関連性が更新される前記少なくとも1つのコンテンツアイテムは、前記第2のグループの前記複数のドキュメントの各1つであり、前記少なくとも1つのコンテンツアイテムの前記更新評価関連性に少なくとも部分的に基づく前記情報を提供する前記ステップは、前記複数のコンテンツアイテムの1つまたは複数に関連した情報を、そのアクションが前記フィードバックを提供する前記1つまたは複数のエンティティ以外の少なくとも1つのエンティティに提供するステップを含むことを特徴とする請求項35に記載のコンピュータ可読媒体。
- 前記1つまたは複数の外部エンティティはそれぞれ、前記関連性決定システムに属していない人間ユーザであることを特徴とする請求項36に記載のコンピュータ可読媒体。
- 前記識別された複数のテーマの少なくとも一部はそれぞれ、複数の用語を含み、前記コンテンツ中の前記複数のテーマを識別するために、前記複数のコンテンツアイテムの前記コンテンツを自動分析する前記ステップは、前記少なくとも一部のテーマそれぞれに対して、前記テーマに含まれる前記複数の用語の、互いへの評価関連性を自動決定するステップを含み、前記受け取った情報は、前記少なくとも一部のテーマの1つまたは複数に含まれる前記複数の用語の、互いへの関連性に関するフィードバックをさらに提供し、前記方法は、前記1つまたは複数のテーマそれぞれに含まれる前記複数の用語の前記評価関連性を、前記受け取った情報によってさらに提供される前記フィードバックに少なくとも部分的に基づいて自動更新するステップと、前記1つまたは複数のテーマの少なくとも1つに含まれる前記複数の用語の前記更新評価関連性に少なくとも部分的に基づく情報を提供するステップとをさらに含むことを特徴とする請求項35に記載のコンピュータ可読媒体。
- 前記コンピュータ可読媒体は、前記コンテンツが格納される前記コンピューティングシステムのメモリおよび前記コンテンツを含む生成信号を格納するデータ伝送媒体の少なくとも一方であることを特徴とする請求項35に記載のコンピュータ可読媒体。
- 前記コンテンツは、実行されると、前記コンピューティングシステムに前記方法を実施させる命令であることを特徴とする請求項35に記載のコンピュータ可読媒体。
- 1つまたは複数のプロセッサと、
関連性決定システムとを備え、
前記関連性決定システムは、前記1つまたは複数のプロセッサの少なくとも1つによって実行されると、
コンテンツ中の複数のテーマを識別するために、複数の関連コンテンツアイテムの前記コンテンツを自動分析することであって、前記識別された複数のテーマの少なくとも一部はそれぞれ、複数の用語を含み、前記少なくとも一部のテーマの1つまたは複数それぞれの前記識別は、前記テーマに含まれる前記複数の用語の、互いとの関連性を自動的に評価することを含む、こと、
第1のユーザによる、少なくとも1つの関心あるテーマの特定を容易にするために、前記少なくとも一部の識別テーマの1つまたは複数に関連した情報を提供すること、および
前記第1のユーザによって指定された前記少なくとも1つの関心あるテーマの指示を受け取った後、前記第1のユーザによって使用するための、前記指定された少なくとも1つの関心あるテーマに関連した情報を提供すること
によって、識別テーマに関連した決定関連性についての情報を提供するように構成されている
ことを特徴とする識別テーマに関連した決定関連性についての情報を提供するように構成されたコンピューティングシステム。 - 前記少なくとも1つのテーマは、前記提供情報が関連する前記1つまたは複数の識別テーマからの前記第1のユーザの選択に基づいて、前記第1のユーザによって指定され、前記複数の関連コンテンツアイテムは、そのコンテンツが対象範囲を表す複数のドキュメントからなる第1のグループおよび前記対象範囲にそのコンテンツが関連した複数のドキュメントからなる第2のグループを含み、前記複数のコンテンツアイテムの前記コンテンツの前記自動分析は、前記第1のグループの前記複数のドキュメントを分析して、前記複数のテーマを識別することを含み、前記第2のグループの前記複数のドキュメントそれぞれの、前記指定された少なくとも1つのテーマへの関連度を評価することを含み、前記第1のユーザによって使用するために提供される、前記指定された少なくとも1つの関心あるテーマに関連した前記情報は、前記選択された少なくとも1つのドキュメントそれぞれの、前記指定された少なくとも1つのテーマへの前記評価関連度に少なくとも部分的に基づいて選択される、前記第2のグループの前記複数のドキュメントの少なくとも1つについての情報を含むことを特徴とする請求項41に記載のコンピューティングシステム。
- 前記関連性決定システムによる、前記識別テーマに関連した前記決定関連性についての前記情報の前記提供は、
前記少なくとも一部のテーマの1つまたは複数に含まれる前記複数の用語の、互いとの関連性に関するフィードバックを提供する、1または複数のユーザの1つまたは複数のアクションについての情報を受け取ること、
前記1つまたは複数のテーマそれぞれに含まれる前記複数の用語の前記評価関連性を、前記受け取った情報によって提供される前記フィードバックに少なくとも部分的に基づいて自動更新すること、
前記1つまたは複数のテーマの少なくとも1つに含まれる前記複数の用語の前記更新評価関連性に少なくとも部分的に基づく情報を提供すること
をさらに含むことを特徴とする請求項42に記載のコンピューティングシステム。 - 前記1つまたは複数のテーマに関連した前記提供情報は、前記1つまたは複数のテーマに含まれる複数の用語を含み、そのアクションが前記フィードバックを提供する前記1または複数のユーザは前記第1のユーザを含み、前記1または複数のユーザの前記1つまたは複数のアクションは、前記第1のユーザによる、前記1つまたは複数の識別テーマからの前記選択を含み、前記第1のユーザによる前記選択は、前記提供情報に含まれる前記複数の用語のうち1つまたは複数の用語の選択を含み、前記少なくとも1つのテーマに含まれる前記複数の用語の前記更新評価関連性に少なくとも部分的に基づく前記情報の前記提供は、前記第2のグループの前記複数のドキュメントの1つまたは複数に関連した情報を、そのアクションが前記フィードバックを提供する前記1または複数のユーザ以外の少なくとも1のユーザに提供することを含むことを特徴とする請求項43に記載のコンピューティングシステム。
- 前記1つまたは複数のテーマに関連した前記情報の前記提供は、前記指定された少なくとも1つの関心あるテーマを前記第1のユーザがその中から選択する複数のテーマについての情報を前記第1のユーザに提供することを含むことを特徴とする請求項41に記載のコンピューティングシステム。
- 前記複数のコンテンツアイテムの前記コンテンツの前記自動分析は、前記複数のコンテンツアイテムのうち少なくとも1つのアイテムの、前記識別テーマの少なくとも1つへの関連性を評価することを含み、前記関連性決定システムによる、前記識別テーマに関連した前記決定関連性についての前記情報の前記提供は、前記複数のコンテンツアイテムのうち1つまたは複数のアイテムの、前記識別テーマの1つまたは複数への関連性に関するフィードバックを提供する情報を受け取ること、前記1つまたは複数のコンテンツアイテムの、前記1つまたは複数の識別テーマへの前記評価関連性を、前記受け取った情報によって提供される前記フィードバックに少なくとも部分的に基づいて自動更新すること、および前記1つまたは複数のコンテンツアイテムの前記更新評価関連性に少なくとも部分的に基づく情報を提供することをさらに含むことを特徴とする請求項41に記載のコンピューティングシステム。
- 前記関連性決定システムは、前記少なくとも1つのプロセッサによって実行するためのソフトウェア命令を含むことを特徴とする請求項41に記載のコンピューティングシステム。
- 前記関連性決定システムは、
コンテンツ中の複数のテーマを識別するために、複数の関連コンテンツアイテムの前記コンテンツを自動分析することであって、前記識別された複数のテーマの少なくとも一部はそれぞれ、複数の用語を含み、前記少なくとも一部のテーマの1つまたは複数それぞれの前記識別は、前記テーマに含まれる前記複数の用語の、互いとの関連性を自動的に評価することを含む、こと、
第1のユーザによる、少なくとも1つの関心あるテーマの特定を容易にするために、前記少なくとも一部の識別テーマの1つまたは複数に関連した情報を提供すること、および
前記第1のユーザによって指定された前記少なくとも1つの関心あるテーマの指示を受け取った後、前記第1のユーザによって使用するための、前記指定された少なくとも1つの関心あるテーマに関連した情報を提供すること
によって、識別テーマに関連した決定関連性についての情報を提供する手段からなることを特徴とする請求項41に記載のコンピューティングシステム。 - コンテンツが識別テーマに関連するドキュメントについての情報を決定し提供する関連性決定サービスを提供するように構成された1つまたは複数のコンピューティングシステムの制御下で、
第1の関心領域に関連した複数のドキュメントの前記コンテンツを自動分析して、前記第1の関心領域に対応する複数のテーマを識別し、前記複数のドキュメントのうちの複数の各々の、前記識別テーマそれぞれへの初期関連性を評価するステップであって、前記識別された複数のテーマそれぞれは、前記複数のドキュメントの前記コンテンツに存在する複数の用語の1つまたは複数を有する、ステップと、
前記識別テーマへの前記複数のドキュメントの前記評価関連性をモデル化するドキュメント関連性ニューラルネットワークを生成するステップであって、前記ドキュメント関連性ニューラルネットワークは最初に、前記評価された初期関連性をモデル化する、ステップと、
前記ドキュメント関連性ニューラルネットワークによってモデル化される前記評価関連性を、
前記識別テーマの1つを指定するユーザによってそれぞれ供給される1つまたは複数のドキュメント要求それぞれに応答して、前記複数のドキュメントの一部を示す結果を前記ユーザに与えることであって、前記一部のドキュメントは、前記ドキュメント関連性ニューラルネットワークによってモデル化される、前記指定テーマへの前記選択ドキュメントの前記評価関連性に基づいて選択されること、
指定テーマを有するドキュメント要求に提供される前記結果の1つまたは複数それぞれからフィードバックを取得することであって、前記取得フィードバックは、前記提供結果に示される前記選択された一部のドキュメントの少なくとも1つの前記指定テーマへの前記関連性の、前記ユーザの推論評価を可能にする前記提供結果とのユーザの1つまたは複数の対話に基づくこと、および
前記取得フィードバックを使って、前記ドキュメント関連性ニューラルネットワークに関する改良型モデル化評価関連性を、前記モデル化評価関連性が、前記複数のドキュメントの1つまたは複数それぞれに対して、前記識別テーマの1つまたは複数に更新されるように自動的に学習すること
により、
繰り返し使い、更新するステップと
を含むことを特徴とするコンピュータで実施される方法。 - 前記複数のドキュメントの前記コンテンツを自動分析する前記ステップは、前記複数の用語のうち複数の用語の、複数の関連用語からなる複数の別個の用語グループそれぞれに対する互いとの初期関連性を評価するステップを含み、前記識別された複数のテーマの少なくとも一部はそれぞれ、指定閾値を超える、互いへの評価された初期関連性を有するそうした複数の関連用語に基づく、前記用語グループのうち1つのグループの前記複数の関連用語を有し、前記方法は、
前記複数の関連用語の、前記複数の用語グループそれぞれ互いへの前記評価関連性をモデル化する用語関連性ニューラルネットワークを生成するステップであって、前記用語関連性ニューラルネットワークは最初に、前記複数の関連用語の前記評価された初期関連性を前記複数の用語グループに対してモデル化するステップと、
ユーザに与えられるドキュメント要求に対する前記結果の1つまたは複数それぞれについての追加フィードバックを取得するステップであって、前記取得された追加フィードバックは、前記ユーザによる前記複数の用語グループの少なくとも1つに対する前記複数の関連用語互いへの前記関連性の推論評価を可能にする前記提供結果と前記ユーザの1つまたは複数の対話に基づき、前記複数の関連用語の前記推論評価関連性は、前記提供結果に示される前記選択された一部のドキュメントの少なくとも1つへのそうした用語の関連性に少なくとも部分的に基づく、ステップと、
前記取得された追加フィードバックを使って、前記用語関連性ニューラルネットワークに対する改良型モデル化評価関連性を、互いへの前記モデル化評価関連性が、前記複数の用語グループの1つまたは複数それぞれの前記複数の関連用語に対して更新されるように自動的に学習する、ステップと、
前記識別された複数のテーマの少なくとも1つを、前記1つまたは複数の用語グループの少なくとも1つに対する互いへの、前記複数の関連用語の前記更新モデル化評価関連性を反映するように修正するステップと
をさらに含むことを特徴とする請求項49に記載の方法。 - 前記関連性決定サービスは、ドキュメント要求に対するユーザへの少なくとも一部の結果提供が、そうした結果を系列サービスに与え、前記系列サービスが、そうした結果を前記ユーザにさらに与えるように、1つまたは複数の系列サービスを介してユーザにとってアクセス可能であり、前記関連性決定サービスは、ドキュメント要求への前記結果が与えられる前記系列サービスおよび/または前記ユーザから料金を得る料金制サービスであることを特徴とする請求項49に記載の方法。
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