JP2013502012A - 人的資本労働雇用の地位／職務を製品化するためのシステムおよび方法 - Google Patents

人的資本労働雇用の地位／職務を製品化するためのシステムおよび方法 Download PDF

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Abstract

方法が、人的資本管理（ＨＣＭ）マスタ分類およびＨＣＭ言語ライブラリを構成することを含む。ＨＣＭマスタ分類は、より一般的なレベルからより具体的なレベルまでにわたる複数のレベルを含み、複数のレベルの各レベルは、複数のノードを含む。複数のレベルは、職務種レベルおよび職務ファミリレベルを含み、職務種レベルは、複数のレベルの中で最も大きい具体性のレベルを含み、職務ファミリレベルは、職務種レベルのすぐ上の具体性のレベルを含む。加えて、方法は、ＨＣＭ言語ライブラリを介して人的資本情報を変換することを含む。さらに、方法は、変換された人的資本情報を、職務ファミリレベルの複数のノードから選択された職務ファミリノードに分類することを含む。

Description

（関連出願の相互参照）
本出願は、２００９年８月１２日に出願された米国仮出願第６１／２３３，１９９号からの優先権を主張し、この仮出願の開示全体を援用する。
本発明は一般に、データの電子分類に関し、限定ではないがより詳細には、人的資源情報をマスタ分類（ｍａｓｔｅｒ ｔａｘｏｎｏｍｙ）に分類するためのシステムおよび方法に関する。
人的資本管理（ＨＣＭ、Ｈｕｍａｎ−ｃａｐｉｔａｌ ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ）ビジネスエンティティは、人的資本資源の製品化を十分に可能にする、業界標準の職階分類法およびデータ管理の解決法を確立しようと何十年にもわたって努力してきたが、成功していない。広く認識されている様々な分類学上の解決法（例えば標準職業分類および主要職業群）が開発され実施されてきたが、これらの解決法は、基礎的なＨＣＭデータ管理要件を容易にすることにおいて著しく不足することが判明している。
例えば、既存の分類学上の体系／解決法は、どのようにＨＣＭビジネスエンティティが人的資本資源を管理、配置、および分析するかに、論理的に関係しない。既存の分類学上の体系／解決法は、ＨＣＭ市場区分の外部で開発されたものであり、したがって、人的資源の製品化をサポートするほど十分に粒度が細かくない。さらに別の例として、職務に適用可能なきめ細かい属性は、従来のクラスタリング方法と組み合わされたときであっても、ＨＣＭ市場区分をサポートするのに必要な正確な分類を推進するようにカテゴリ化、優先順位付け、コンテキスト化、または適用されることはない。
これらの欠点のため、ＨＣＭビジネスエンティティがカスタム職階構造を開発することが、ＨＣＭ市場区分内での標準的な慣行となっている。加えて、これらの欠点により、多くの場合、顧客（例えば多数の人員や一時的要員を消費する顧客）がまた、カスタム職階構造を開発することを余儀なくされてきた。この結果、数百、おそらくは数千の異なる職階スキーマが利用される産業となっている。
一実施形態では、方法が、人的資本管理（ＨＣＭ）マスタ分類およびＨＣＭ言語ライブラリを構成することを含む。ＨＣＭマスタ分類は、より一般的なレベルからより具体的なレベルまでにわたる複数のレベルを含み、複数のレベルの各レベルは、複数のノードを含む。複数のレベルは、職務種レベルおよび職務ファミリレベルを含み、職務種レベルは、複数のレベルの中で最も大きい具体性のレベルを含み、職務ファミリレベルは、職務種レベルのすぐ上の具体性のレベルを含む。加えて、方法は、ＨＣＭ言語ライブラリを介して人的資本情報を変換することを含む。さらに、方法は、変換された人的資本情報を、職務ファミリレベルの複数のノードから選択された職務ファミリノードに分類することを含む。
別の実施形態では、コンピュータプログラム製品が、コンピュータ可読プログラムコードが組み入れられたコンピュータ使用可能媒体を備え、コンピュータ可読プログラムコードは、方法を実施するために実行されるように適合される。方法は、人的資本管理（ＨＣＭ）マスタ分類およびＨＣＭ言語ライブラリを構成することを含む。ＨＣＭマスタ分類は、より一般的なレベルからより具体的なレベルまでにわたる複数のレベルを含み、複数のレベルの各レベルは、複数のノードを含む。複数のレベルは、職務種レベルおよび職務ファミリレベルを含み、職務種レベルは、複数のレベルの中で最も大きい具体性のレベルを含み、職務ファミリレベルは、職務種レベルのすぐ上の具体性のレベルを含む。加えて、方法は、ＨＣＭ言語ライブラリを介して人的資本情報を変換することを含む。さらに、方法は、変換された人的資本情報を、職務ファミリレベルの複数のノードから選択された職務ファミリノードに分類することを含む。
以上の発明の概要は、本発明の各実施形態またはあらゆる態様を表すものとはしない。
本発明の方法および装置に関するより完全な理解は、添付の図面と共に後続の「発明を実施するための形態」を参照することによって得ることができる。
主題領域に関する情報を取り込み、分類し、活用するのに使用できるシステムを示す図である。
主題領域サーバ上に存在しそこで実行されてよい様々なハードウェアおよびソフトウェアコンポーネントを示す図である。
主題領域に関する情報を取り込み、分類し、活用するのに使用できるフローを示す図である。
例示的なＨＣＭ言語ライブラリを示す図である。
例示的なＨＣＭマスタ分類を示す図である。
ＨＣＭマスタ分類についての例示的なデータベーステーブルを示す図である。
入力レコードからの生データをカプセル化することのできる生データ・データ構造を示す図である。
解析およびマッピングエンジンについての例示的なプロセスを示す図である。
解析およびマッピングエンジンによって実施できる例示的な解析フローを示す図である。
例示的な解析済みデータレコードを示す図である。
解析およびマッピングエンジンによって実施できるスペルチェックフローを示す図である。
解析およびマッピングエンジンによって実施できる略語フローを示す図である。
解析およびマッピングエンジンによって実施できる推論フローを示す図である。
様々な実施形態で利用できるグラフを示す図である。
例示的な多次元ベクトルを示す図である。
類似性および関連性エンジンによって実施できる例示的なプロセスを示す図である。
属性差分エンジンによって実施できる例示的なプロセスを示す図である。
次に、本発明の様々な実施形態について、添付の図面を参照しながらより完全に述べる。しかし本発明は、多くの異なる形で具体化することができ、本明細書に示す実施形態に限定されるものと解釈されるべきではない。そうではなく、これらの実施形態は、本開示が詳細かつ完全となるように、また本発明の範囲を当業者に完全に伝えることになるように、提供するものである。
図１Ａに、主題領域に関する情報を取り込み、分類し、活用するのに使用できるシステム１００を示す。システム１００は、例えば、主題領域サーバ１０、データスチュワード１０２、ウェブサーバ１０４、ネットワークスイッチ１０６、サイト管理者１０８、ウェブブラウザ１１０、ウェブサービス消費者１１２およびネットワーク１１４を含むことができる。様々な実施形態で、ウェブサーバ１０４は、例えばウェブブラウザ１１０またはウェブサービス消費者１１２のユーザに、ネットワーク１１４を介してウェブサービスを提供することができる。典型的な一実施形態では、提供されるウェブサービスは、主題領域サーバ１０によって可能にされる。ウェブサーバ１０４および主題領域サーバは通常、例えばネットワークスイッチ１０６を介して、通信可能に結合される。データスチュワード１０２は、主題領域サーバ１０上に存在する主題専門知識を維持および提供することができる。典型的な一実施形態では、サイト管理者は、例えば、主題領域サーバ１０へのアクセスを制御するセキュリティポリシーを定義および実施することができる。ウェブサーバ１０４および主題領域サーバ１０の例示的な機能については、後続の図に関してより詳細に述べる。
図１Ｂに、主題領域サーバ１０ａ上に存在しそこで実行されてよい様々なハードウェアまたはソフトウェアコンポーネントを示す。様々な実施形態で、主題領域サーバ１０ａは、図１Ａの主題領域サーバ１０と同様とすることができる。典型的な一実施形態では、主題領域サーバ１０ａは、解析およびマッピングエンジン１４、類似性および関連性エンジン１６、属性差分エンジン１１および言語ライブラリ１８を備えることができる。解析およびマッピングエンジン１４、類似性および関連性エンジン１６、属性差分エンジン１１および言語ライブラリ１８の例示的な実施形態については、図２および後続の図に関して論じる。
図２に、主題領域に関する情報を取り込み、分類し、活用するのに使用できるフロー２００を示す。上記により詳細に述べるように、典型的な一実施形態では、言語ライブラリ２８は、フロー２００の多くの側面を可能にする。典型的な一実施形態では、言語ライブラリ２８は、図１Ｂの言語ライブラリ１８と同様である。言語ライブラリ２８は、典型的な一実施形態では、主題領域における専門知識を介して選択および強化された辞書の集まりを含む。いくつかの実施形態では、例えば、主題領域は人的資本管理（ＨＣＭ）とすることができる。典型的な一実施形態では、辞書の集まりのうちのサブジェクト辞書のセットが、主題領域についてのベクトル空間を一括して定義する。フロー２００を容易にするために、他の辞書もまた辞書の集まりに含まれてよい。例えば、１つまたは複数のコンテキスト辞書が、サブジェクト辞書のセットにまたがるコンテキストを提供することができる。様々な実施形態で、言語ライブラリ２８は、辞書の集まりを介して、例えば入力レコード２２の語句が主題領域において何を意味することができるかに関して知識、スキルおよびノウハウをカプセル化してそれらへのアクセスを提供するように動作可能である。
フロー２００は通常、取り込んで分類するための入力レコード２２から開始する。様々な実施形態で、入力レコード２２は、構造化レコードと非構造化レコードのいずれかとすることができる。本明細書において、構造化レコードは、事前定義済みのデータ要素と、主題領域についてのベクトル空間への既知のマッピングとを有するレコードである。反対に、本明細書において、非構造化レコードは、事前定義済みのデータ要素および／またはベクトル空間への既知のマッピングがないレコードである。したがって、入力レコード２２は、例えば、データベース、テキスト文書、スプレッドシートまたは他の任意の情報搬送手段もしくは情報記録手段とすることができる。実質的に、入力レコード２２は通常、全体的または部分的にマスタ分類２１８に分類することが望ましい情報を含む。一実施形態では、例えば、履歴書、職務記述および他の人的資本情報を、人的資本管理（ＨＣＭ）マスタ分類に分類することができる。
解析およびマッピングエンジン２４は通常、入力レコード２２を受け取り、言語ライブラリ２８を介して入力レコード２２を変換するように動作する。解析およびマッピングエンジン２４は通常、図１Ｂの解析およびマッピングエンジン１４と同様である。典型的な一実施形態では、解析およびマッピングエンジン２４は、入力レコード２２を言語単位に解析することができる。入力レコード２２が構造化レコードであるか非構造化レコードであるかにとりわけ依存して、様々な方法を利用して言語単位を得ることができる。言語単位は例えば、入力レコード２２の、単語、句、文、または他のいずれかの有意味なサブセットとすることができる。典型的な一実施形態では、解析およびマッピングエンジン２４は、各言語単位をベクトル空間上に射影する。射影は通常、言語ライブラリ２８によって通知され、言語ライブラリ２８は、直接に、または辞書管理ツール２１０を介してアクセスされる。辞書管理ツール２１０および言語隔離所２１２は、図２では別個に示されているが、様々な実施形態で言語ライブラリ２８の一部であってもよい。
辞書管理ツール２１０は一般に、雑音語を無視することができるよう、入力レコード２２中の「雑音語」を識別してそれらにフラグを立てるように動作する。雑音語は、例えば雑音語辞書に含めることによって、比較的重要でないと事前決定された単語である、と考えることができる。例えば、いくつかの実施形態では、「ａ」や「ｔｈｅ」などの冠詞は雑音語と考えることができる。典型的な一実施形態では、雑音語は、入力レコード２２から除去されないが、その代わり、言語隔離所２１２中に配置され、フロー２００の残りに対しては無視される。
辞書管理ツール２１０はまた、通常、言語ライブラリ２８によって強化できない言語単位を言語隔離所２１２中に配置するように動作可能である。いくつかの実施形態では、これらの言語単位は、これらの言語単位に関する関連情報を言語ライブラリ２８から得ることができないので、強化することができない。典型的な一実施形態では、辞書管理ツール２１０は、強化できない言語単位、およびこれらの言語単位の出現頻度を追跡することができる。頻度が統計的に有意になるのに伴い、辞書管理ツール２１０は、将来に言語ライブラリ２８に含められる可能性を見越して、このような言語単位にフラグを立てることができる。
解析およびマッピングエンジン２４は一般に、言語単位をベクトル空間上に射影して、多次元ベクトル２０６を生成する。多次元ベクトル２０６の各次元は一般に、言語ライブラリ２８中のサブジェクト辞書のセットからのサブジェクト辞書に対応する。このようにして、多次元ベクトル２０６の各次元は、言語単位の可能な１つまたは複数の意味と、これらの可能な意味における信頼性レベルとを反映することができる。
類似性および関連性エンジン２６は、典型的な一実施形態では、多次元ベクトル２０６を受け取り、言語単位の可能な意味の数を削減し、マスタ分類２１８における言語単位の分類を開始するように動作可能である。類似性および関連性エンジンは通常、図１Ｂの類似性および関連性エンジン１６と同様である。マスタ分類２１８は複数のノード２１６を含み、これらのノードは、様々な実施形態で、数百、数千、または数百万という数に上る場合がある。マスタ分類２１８は通常、上から下へより一般的なレベルからより具体的なレベルまでの複数のレベルにわたる階層である。複数のレベルは、例えば、領域レベル２２０、カテゴリレベル２２２、サブカテゴリレベル２２４、クラスレベル２２６、ファミリレベル２２８、および種レベル２３８を含むことができる。複数のノード２１６中の各ノードは通常、マスタ分類２１８の複数のレベルのうちの１つに位置する。
加えて、複数のノード２１６中の各ノードは一般に、主題領域のベクトル空間中のベクトルとして測定することができる。様々な実施形態で、ベクトルは、マスタデータのセットに基づくベクトル空間における方向および大きさを有することができる。マスタデータのセットは、様々な実施形態で、主題領域における専門家によってマスタ分類２１８中の複数のノード２１６のうちのノードに確実にマッチングされたデータとすることができる。マスタデータのセットは大きく多様であり統計的に正規化されているのが最適であることを、当業者なら理解するであろう。さらに、ノード構造２３０によって示されるように、複数のノード２１６中の各ノードは、ラベル２３２と、マスタ分類２１８におけるそのノードの位置を表す階層配置２３４と、主題領域に関連する属性２３６とを有することができる。属性２３６は、一般に、複数のノード２１６中の特定のノードに確実にマッチングされた、マスタデータのセット中のデータからの言語単位を含む。
類似性および関連性エンジン２６は、通常、一連のベクトルベースの計算を用いて、多次元ベクトル２０６に対するベストマッチノードである、複数のノード２１６中のノードを識別する。一連のベクトルベースの計算に基づくベストマッチであることに加えて、典型的な一実施形態では、ベストマッチノードは、また、いくつかの事前定義済みの基準を満たさなければならない。事前定義済みの基準は、例えば、ベストマッチノードにおける精度または信頼性に対する量的しきい値を指定することができる。
典型的な一実施形態では、類似性および関連性エンジン２６は、まず、ファミリレベル２２８でベストマッチノードを識別することを試みる。ファミリレベル２２８に位置する複数のノード２１６中のどのノードも所定の基準を満たさない場合は、類似性および関連性エンジン２６は、クラスレベル２２６まで上に移動し、再びベストマッチノードの識別を試みることができる。類似性および関連性エンジン２６は、ベストマッチノードが識別されるまで、マスタ分類２１８中で１レベル上に移動し続けることができる。後でより詳細に述べるように、マスタ分類が大きい多様なマスタデータのセットに基づくとき、類似性および関連性エンジン２６がファミリレベル２２８でベストマッチノードを識別できることになることは、一般に適切な仮定である。このようにして、類似性および関連性エンジン２６は通常、マスタ分類２１８の種レベル２３８における類似の種の集まりを構成する、複数のノード中のノードを、ベストマッチノードとして生成する。典型的な一実施形態では、次いで、類似の種の集まりを属性差分エンジン２１によって処理することができる。
典型的な一実施形態では、種レベル２３８の各ノードは、ノードをスポットライト属性に対して定義するプロダクトキー２４８を有することができる。プロダクトキー２４８は、例えば、コア属性のセット２５０、修飾属性のセット２５２、およびキー性能インジケータ（ＫＰＩ）のセット２５４を含むことができる。スポットライト属性は、典型的な一実施形態では、ある種を別の種から区別する目的で特に重要性を持つ、コア属性のセット２５０中の属性である。例えば、人的資本管理の主題領域に関する人的資本管理マスタ分類においては、スポットライト属性は、人的資源の賃金レートとすることができる。さらに別の例として、生命保険の主題領域に関する生命保険分類では、スポットライト属性は、人物の平均余命とすることができる。
コア属性２５０は一般に、種レベル２３８のノードを定義する。修飾属性２５２は一般に、ある種を別の種から差別化するコア属性のうちのコア属性である。ＫＰＩ２５４は一般に、スポットライト属性に大きく影響し、したがってスポットライト属性を統計的に駆動すると考えることができる修飾属性のうちの修飾属性である。典型的な一実施形態では、属性差分エンジン２１は、ＫＰＩ２５４を活用して、未分類ベクトル２４２を類似の種の集まりの中のそれぞれの種と比較するように動作可能である。未分類ベクトル２４２は、典型的な一実施形態では、類似性および関連性エンジン２６によって修正および最適化された多次元ベクトル２０６である。
典型的な一実施形態では、属性差分エンジン２１は、未分類ベクトル２４２を新しい種２４４と考えることができるか、既存の種２４６（すなわち類似の種の集まりからの種）と考えることができるかを判定するように動作可能である。未分類ベクトル２４２が既存の種２４４であると判定された場合は、未分類ベクトル２４２は、そのように分類することができ、既存の種２４４のスポットライト属性を有すると考えることができる。未分類ベクトル２４２が新しい種２４６であると判定された場合は、未分類ベクトル２４２の属性を使用して新しい種２４４を定義することができる。新しい種２４４のスポットライト属性は、例えば、類似度の関数として、すなわち類似の種の集まりのうちの最も類似する１つからの距離の関数として定義することができ、この距離はＫＰＩ２５４を介して計算される。
図３〜１４に、人的資本管理（ＨＣＭ）ベクトル空間を利用し、ＨＣＭ主題領域における専門知識を活用する、例示的な実施形態を示す。当業者なら理解するであろうが、ＨＣＭは例えば、人的資本の雇用、人的資本の配置ならびに人的資本の活用および報酬を含むことができる。ＨＣＭに関するこれらの例示的な実施形態は、本発明の様々な原理をどのように適用できるかについての例を提供するためにのみ提示するものであり、限定と解釈すべきでないことは、当業者なら理解するであろう。
当業者なら理解するであろうが、ＨＣＭは例えば、ビジネスの戦略上および運営上の目的に影響を及ぼす労働関連の事項の展開を含むことができる。人的資本管理は、例えば、人的資源の雇用および人的資源の開発ならびに人的資源の利用、維持および報酬を含むことができる。
図３に、ＨＣＭ言語ライブラリ３８を示す。様々な実施形態で、ＨＣＭ言語ライブラリ３８は、図２の言語ライブラリ２８および図１Ｂの言語ライブラリ１８と同様とすることができる。ＨＣＭ言語ライブラリ３８は、通常、ＨＣＭマスタ辞書３５６、略語辞書３６２、推論辞書３６０、および複数のサブジェクト辞書３５８を含み、複数のサブジェクト辞書３５８は、典型的な一実施形態では、ＨＣＭベクトル空間を一括して定義する。複数のサブジェクト辞書３５８は、場所辞書３５８（１）、組織辞書３５８（２）、製品辞書３５８（３）、職務辞書３５８（４）、カレンダ辞書３５８（５）、および人物辞書３５８（６）を含むことができる。例えば、複数のサブジェクト辞書３５８は、それぞれ、場所の名前（例えば「カリフォルニア」）、人的資本を雇用できる組織またはビジネスの名前（例えば「ジョンソン社」）、製品名（例えば「マイクロソフトウィンドウズ」）、職務地位（例えば「データベース管理者」）、カレンダの日付に関係する用語（例えば「１１月」）、および人名（例えば「ジェーン」や「スミス」）を含むことができる。典型的な一実施形態では、略語辞書３６２、推論辞書３６０、および例えば雑音語辞書は、ＨＣＭコンテキスト辞書と考えることができる。というのは、このような辞書はそれぞれ、複数のサブジェクト辞書にまたがる追加のコンテキストを提供するからである。
典型的な一実施形態では、ＨＣＭマスタ辞書３５６は、略語辞書３６２、推論辞書３６０、および複数のサブジェクト辞書３５８のスーパーセットである。このようにして、ＨＣＭマスタ辞書３５６は一般に、略語辞書３６２、推論辞書３６０、および複数のサブジェクト辞書３５８中に存在する各エントリを少なくとも含む。ＨＣＭマスタ辞書３５６は、典型的な一実施形態では、言語単位の品詞を示す複数のブール属性３５６ａを含むことができる。複数のブール属性３５６ａは、例えば、ある言語単位が名詞、動詞、形容詞、代名詞、前置詞、冠詞、接続詞、または略語であるかを示すことができる。図３に示すように、複数のサブジェクト辞書３５８のそれぞれもまた、関連するブール属性を含むことができる。
典型的な一実施形態では、ＨＣＭマスタ辞書３５６、略語辞書３６２、推論辞書３６０、および複数のサブジェクト辞書３５８は、例えばＨＣＭマスタデータのセットを介して、作成しデータ投入することができる。ＨＣＭマスタデータのセットは、様々な実施形態で、例えばＨＣＭ主題領域における専門家によって、ＨＣＭ言語ライブラリ３８に入力されたデータとすることができる。いくつかの実施形態では、様々な外部辞書からの標準的な辞書単語および用語を、例えば複数のサブジェクト辞書３５８に統合することができる。
図４に、人的資本情報、例えば履歴書や職務記述などを分類するのに使用できる、ＨＣＭマスタ分類４１８を示す。様々な実施形態で、ＨＣＭマスタ分類４１８は、図２のマスタ分類２１８と同様とすることができる。ＨＣＭマスタ分類４１８は、通常、職務領域レベル４２０、職務カテゴリレベル４２２、職務サブカテゴリレベル４２４、職務クラスレベル４２６、職務ファミリレベル４２８、および職務種レベル４３８を含む。
様々な実施形態で、ＨＣＭマスタ分類４１８およびＨＣＭ言語ライブラリ３８は、図２の言語ライブラリ２８およびマスタ分類２１８に関して述べたのと同様にして、ＨＣＭの主題の専門知識を介してＨＣＭマスタデータのセットに構成され事前較正される。より詳細には、ＨＣＭマスタデータのセットは、一連のレコード、例えば、職務記述、役職名、履歴書セグメントなどを含むことができる。図２のマスタ分類２１８に関して述べたように、ＨＣＭマスタ分類４１８中の各ノードは、ＨＣＭ主題領域のＨＣＭベクトル空間におけるベクトルとして測定することができる。したがって、ＨＣＭマスタ分類４１８中の各ノードは、ＨＣＭマスタデータのセットに基づくＨＣＭベクトル空間における方向および大きさを有することができる。ＨＣＭマスタデータのセットは、様々な実施形態で、ＨＣＭ主題領域における専門家によってＨＣＭマスタ分類４１８のノードに確実にマッチングされたデータとすることができる。ＨＣＭマスタデータのセットは大きく多様であり統計的に正規化されているのが最適であることを、当業者なら理解するであろう。
図５に、ＨＣＭマスタ分類５１８についての例示的なデータベーステーブルを示す。典型的な一実施形態では、職務階層５０２が、１つまたは複数の職務ノード５０８を含むことができる。１つまたは複数の職務ノード５０８は、それぞれ、通常、職務ノードタイプ５１４を有することができる。職務ノードタイプ５１４は、例えば、図４に関して述べた、職務領域レベル４２０、職務カテゴリレベル４２２、職務サブカテゴリレベル４２４、職務クラスレベル４２６、職務ファミリレベル４２８、および職務種レベル４３８のうちの１つとすることができる。１つまたは複数の職務ノード５０８はそれぞれ、１つまたは複数の職務ノード属性５０６を有することができる。典型的な一実施形態では、職務ノード５０６のうちの１つまたは複数は、１つまたは複数の職務ノード５０８のスポットライト属性のＫＰＩとすることができる。典型的な一実施形態では、各職務ノード属性５０６は、職務ノード属性タイプ５１２を有することができる。典型的な一実施形態では、職務ノード代替５１０が、職務ノード５０８を識別する代替手段を提供することができる。
図６に、入力レコード、例えば図２の入力レコード２２などからの生データをカプセル化することのできる生データ・データ構造６２を示す。生データは、解析およびマッピングエンジン、例えば図２の解析およびマッピングエンジン２４などによって使用可能なように、生データ・データ構造６２に変換し準拠させることができる。典型的な一実施形態では、生データ・データ構造６２は、例えば、役職名属性６０４、スキルリスト属性６０６、製品属性６０８、組織情報属性６１０、日付範囲属性６１２、職務場所属性６１４、および職務記述属性６１６を含むことができる。様々な既知の技術、例えば光学文字読取（ＯＣＲ）やインテリジェント文字読取（ＩＣＲ）などを利用して、生データを生データ・データ構造６２に変換することができる。様々な既知の技術および第三者解決法を利用して生データを図７の生データ・データ構造７０２に変換できることは、当業者なら認識するであろう。
図７に、解析およびマッピングエンジン７４についての例示的なプロセス７００を示す。様々な実施形態で、解析およびマッピングエンジン７４は、図２の解析およびマッピングエンジン２４および図１Ｂの解析およびマッピングエンジン１４と同様とすることができる。典型的な一実施形態では、プロセス７００は、例えば図３のＨＣＭ言語ライブラリ３８を介して、例えば図２の入力レコード２２などの入力レコードを変換するように動作可能である。解析ステップ７０２で、解析およびマッピングエンジン７４は、生データ、例えば図６の生データ・データ構造６２のインスタンスなどを、言語単位に解析する。典型的な一実施形態では、ステップ７０４、７０６、７０８、および７１０は、ステップ７０２で解析された言語単位の各言語単位について個別に進行する。
スペルチェックステップ７０４で、解析およびマッピングエンジン７４は、ステップ７０２で解析された言語単位からの言語単位のスペルチェックを実施することができる。略語ステップ７０６で、言語単位が略語である場合に、解析およびマッピングエンジン７４は、略語について１つまたは複数の意味を識別することを試みる。推論ステップ７０８で、解析およびマッピングエンジン７４は、ステップ７０４および７０６の言語単位または結果に基づいて行うことのできる推論があれば、それを識別する。ステップ７１０で、ステップ７０２、７０４、７０６、および７０８の累積結果として、言語単位は、例えば、複数のサブジェクト辞書、例えば図３の複数のサブジェクト辞書３５８などのうちの１つまたは複数にカテゴリ化される。加えて、言語単位の信頼性レベルまたは重みを測定することができる。このようにして、解析およびマッピングエンジン７４は、例えば図３のＨＣＭ言語ライブラリ３８を介して、生データを変換するように動作可能である。
図８Ａに、解析ステップ、例えば図７の解析ステップ７０２などの間に実施することのできる解析フロー８００を示す。ステップ８０２で、解析方法が決定される。図２に関して言及したように、入力レコード、例えば図２の入力レコード２２などは、構造化レコードまたは非構造化レコードとすることができる。構造化レコードは、事前定義済みの要素と、既知のマッピング（この場合はＨＣＭベクトル空間への）とを有するレコードである。したがって、入力レコード、例えば図２の入力レコード２２などが構造化レコードである場合は、解析の目的で既知のマッピングに従うことができる。
しかし、入力レコード、例えば図２の入力レコード２２などが非構造化レコードである場合は、他の解析方法、例えばテンプレート解析や言語解析などを利用することができる。テンプレート解析は、例えばテンプレートに準拠するフォームを介して、データを受け取ることを含むことができる。このようにして、テンプレート解析は、フォーム上の言語単位の配置に基づいて言語単位を識別することを含むことができる。様々な第三者インテリジェントデータキャプチャ（ＩＤＣ）解決法を利用してテンプレート解析を可能にすることができることは、当業者なら理解するであろう。
例えばテンプレート解析が実現可能でないか、または好ましくないときは、言語解析を使用して非構造化レコードを解析することができる。典型的な一実施形態では、言語解析は、ＨＣＭ言語ライブラリ、例えば図３のＨＣＭ言語ライブラリ３８などを参照することを含むことができる。図７の解析およびマッピングエンジン７４は、ＨＣＭ言語ライブラリ、例えば図３のＨＣＭ言語ライブラリ３８などを使用して、非構造化レコードの中の各言語単位を識別し、各言語単位の品詞を決定することができる。言語単位は単一の単語（例えば「データベース」）であってもよく、あるいは論理的単位を形成する単語の組合せ（例えば「データベース管理者」）であってもよいことは、当業者なら認識するであろう。典型的な一実施形態では、言語解析は、非構造化レコードの言語ダイアグラムを作成することに等しい。
図８Ａのステップ８０４で、解析およびマッピングエンジン７４は、ステップ８０２で決定された解析方法に従って、入力レコード、例えば図２の入力レコード２２などを解析することができる。典型的な一実施形態では、ステップ８０４の結果、複数の解析済み言語単位を得ることができる。ステップ８０６で、解析およびマッピングエンジン７４は、例えば図３のＨＣＭ言語ライブラリ３８を使用して、入力レコードの中の雑音語にフラグを立てることができる。様々な実施形態で、雑音語にフラグを立てることは、図２に関して述べたのと同様にして行うことができる。ステップ８０６の後、解析フロー８００は完了する。
図８Ｂに、様々な実施形態で解析フロー８００によって生成することのできる例示的な解析済みデータレコード８２を示す。典型的な一実施形態では、解析済みデータレコード８２は、解析フロー８００によって生成された複数の解析済み言語単位を含む。複数の解析済み言語単位は、例えば単語とすることができる。図示のように、典型的な一実施形態では、解析済みデータレコード８２は、図７の生データ・データ構造７０２に遡ることができる。
図９に、解析およびマッピングエンジン７４によって例えば図７のスペルチェックステップ７０４の間に実施することのできる、スペルチェックフロー９００を示す。通常、スペルチェックフロー９００は、例えば図８Ａの解析フロー８００によって生成された複数の解析済み言語単位からの、解析済み言語単位で開始する。表１は、ステップ９０２の間に実施することのできるスペルチェックアルゴリズムの例示的なリストを含む。これらのアルゴリズムについて、以下により詳細に述べる。
Figure 2013502012
ステップ９０２で、解析およびマッピングエンジン７４は、解析済み言語単位に対して文字標準化アルゴリズムを実施することができる。例えば、「全角ダッシュ」、「半角ダッシュ」、改行できないハイフン、および他の記号は、それぞれ異なる記号であるにもかかわらず、現実世界の文書で頻繁に交換可能に使用されることは、当業者なら理解するであろう。様々な実施形態で、文字標準化アルゴリズムの実施は、解析済み言語単位を、そのような曖昧さを除去する標準的な文字セットに変換するように作用する。このようにして、スペルチェックフロー９００の効率および効果を向上させることができる。
ステップ９０４で、解析およびマッピングエンジンは、探索のためのサブジェクト辞書を選択することができる。典型的な一実施形態では、探索のために選択されるサブジェクト辞書は、複数のサブジェクト辞書、例えば図３の複数のサブジェクト辞書３５８のうちの１つとすることができる。様々な実施形態で、解析およびマッピングエンジン７４は、性能最適化として、図３の複数のサブジェクト辞書３５８を所定の順序でチェックすることができる。この性能最適化は通常、より高くランク付けされた辞書中での完全一致が、より低くランク付けされた辞書中での完全一致よりも重要であるという前提に基づく。したがって、より高くランク付けされた辞書中で完全一致がある場合、複数のサブジェクト辞書３５８中の他の辞書を探索するどんな必要もなくすことができる。
特定の目的に応じて、様々な順序を利用することができる。例えば、いくつかの実施形態では、解析およびマッピングエンジン７４は、複数のサブジェクト辞書３５８を、職務辞書３５８（４）、製品辞書３５８（３）、組織辞書３５８（２）、場所辞書３５８（１）、カレンダ辞３５８（５）、人物辞書３５８（６）の順にチェックすることができる。これらの実施形態では、解析済み言語単位についての完全一致が職務辞書３５８（４）中で見つかった場合、この一致が使用され、さらに他の辞書は探索されない。このようにして、計算リソースを温存することができる。
ステップ９０６で、解析およびマッピングエンジン７４は、ステップ９０４で探索のために選択されたサブジェクト辞書中で、解析済み言語単位についての完全一致を識別することを試みることができる。典型的な一実施形態では、図７の解析およびマッピングエンジン７４は、探索のために選択されたサブジェクト辞書に対して、解析済み言語単位について完全一致アルゴリズムを実施することができる。典型的な一実施形態では、完全一致アルゴリズムは、探索のために選択されたサブジェクト辞書中で解析済み言語単位についての完全一致が見つかった場合は１を返し、そうでない場合は０を返す。
ステップ９０６で、探索のために選択されたサブジェクト辞書中で解析済み言語単位について完全一致が見つかった場合、典型的な一実施形態では、スペルチェックフロー９００はステップ９０８に進む。ステップ９０８で、この完全一致は保持され、この辞書に関して他のスペルチェックアルゴリズムを実施する必要はない。加えて、この完全一致には、一致係数１を割り当てることができる。一致係数については後でより詳細に論じる。ステップ９０８から、スペルチェックフロー９００は直接にステップ９１４に進む。
ステップ９０６で完全一致アルゴリズムが解析済み言語単位について０を返した場合は、スペルチェックフロー９００はステップ９１０に進む。ステップ９１０で、解析およびマッピングエンジン７４は、一致係数を介して、探索のために選択されたサブジェクト辞書中での上位一致を識別することができる。本明細書において、一致係数は、第１の言語単位が第２の言語単位に言語的に一致する程度の尺度としての働きをするメトリックと考えることができる。一致係数の計算の一部として、編集距離比率アルゴリズムおよびメタフォン比率アルゴリズムを実施することができる。
当業者なら理解するであろうが、第１の言語単位（すなわち「Ａ」）と第２の言語単位（すなわち「Ｂ」）との間の編集距離比率を計算するための公式を、以下のように表すことができる。
Ｍａｘ＿Ｌｅｎｇｔｈ＝Ｍａｘ（Ａ．Ｌｅｎｇｔｈ，Ｂ．Ｌｅｎｇｔｈ）
Ｅｄｉｔ−Ｄｉｓｔａｎｃｅ Ｒａｔｉｏ（Ａ，Ｂ）＝（Ｍａｘ＿Ｌｅｎｇｔｈ − Ｅｄｉｔ Ｄｉｓｔａｎｃｅ（Ａ，Ｂ））／Ｍａｘ＿Ｌｅｎｇｔｈ
２つの言語単位間の編集距離は、第１の言語単位（すなわち「Ａ」）を第２の言語単位（すなわち「Ｂ」）に変換するのに必要な編集の最小数として定義することができる。第１の言語単位（すなわち「Ａ」）の長さを、第１の言語単位に含まれる文字の数として定義することができる。同様に、第２の言語単位（すなわち「Ｂ」）の長さを、第２の言語単位に含まれる文字の数として定義することができる。編集距離を計算する目的で許容できる「編集」は、単一文字の挿入、削除、または置換のみであることは、当業者なら認識するであろう。さらに、上に表した編集距離比率の公式は本質的に例示であり、様々な実施形態で本発明の原理を逸脱することなく修正または最適化できることも、当業者なら認識するであろう。このようにして、解析済み言語単位と、探索のために選択されたサブジェクト辞書中の対象言語単位との間の編集距離比率を、同様に計算することができる。
当業者なら理解するであろうが、ダブルメタフォン比率を計算するための公式は、以下のように表すことができる。
Ｄｏｕｂｌｅ−Ｍｅｔａｐｈｏｎｅ Ｒａｔｉｏ（Ａ，Ｂ）＝Ｅｄｉｔ−Ｄｉｓｔａｎｃｅ Ｒａｔｉｏ（Ａ．Ｐｈｏｎｅｔｉｃ＿Ｆｏｒｍ，Ｂ．Ｐｈｏｎｅｔｉｃ＿Ｆｏｒｍ）
当業者なら理解するであろうが、ダブルメタフォン比率アルゴリズムは、第１の言語単位（すなわち「Ａ」）と第２の言語単位（すなわち「Ｂ」）とについて音声形式を比較し、第１の言語単位と第２の言語単位が音声的に一致する程度を示す０と１の間の浮動小数点数を返す。様々な実施形態で、ダブルメタフォン比率アルゴリズムは、例えばＡ．Ｐｈｏｎｅｔｉｃ＿ＦｏｒｍおよびＢ．Ｐｈｏｎｅｔｉｃ＿Ｆｏｒｍがどのように決定されるか、ならびにＡ．Ｐｈｏｎｅｔｉｃ＿ＦｏｒｍとＢ．Ｐｈｏｎｅｔｉｃ＿Ｆｏｒｍとの間の編集距離比率がどのように計算されるかについて異なる場合がある。このようにして、解析済み言語単位と、探索のために選択されたサブジェクト辞書中の対象言語単位との間のダブルメタフォン比率を、同様に計算することができる。
例えば、当業者なら認識するであろうが、ダブルメタフォンアルゴリズムは、ある言語単位についての主要音声形式と、この言語単位についての代替音声形式とを決定することができる。したがって、いくつかの実施形態では、解析済み言語単位と、探索のために選択されたサブジェクト辞書中の対象言語単位との両方が、それぞれ主要音声形式と代替音声形式を生むことがあり得る。解析済み言語単位と、探索のために選択されたサブジェクト辞書中の対象言語単位との両方についての主要音声形式と代替音声形式が考えられる場合、４つの編集距離比率を計算できることは当業者なら認識するであろう。いくつかの実施形態では、ダブルメタフォン比率は、４つの編集距離比率のうちの最大値とすることができる。他の実施形態では、ダブルメタフォン比率は、４つの編集距離比率の平均値とすることができる。さらに他の実施形態では、ダブルメタフォン比率は、例えば主要音声形式間の比率に合わせてより大きい重みを与えるなどにより、４つの編集距離比率の重み付き平均とすることができる。
いくつかの実施形態では、解析済み言語単位の逆の形についてのダブルメタフォン比率をさらに考慮することによって、より高精度なダブルメタフォンアルゴリズムを達成することができる。解析済み言語単位の逆の形は、典型的な一実施形態では、文字が逆になった解析済み言語単位である。上に論じたように、解析済み言語単位の逆の形についてのダブルメタフォン比率は、例えば、元の形の解析済み言語単位についてのダブルメタフォン比率と共に平均値または重み付き平均値を介して考慮することができる。上に表したダブルメタフォン比率を計算するためのどんな公式および方法も本質的に例示であり、様々な実施形態で本発明の原理を逸脱することなく修正または最適化できることは、当業者なら認識するであろう。
図９のステップ９１０を引き続き参照するが、典型的な一実施形態では、例えば上に論じた１つまたは複数の方法を使用して、全体的な編集距比率および全体的なダブルメタフォン比率を計算することができる。ダブルメタフォン比率および編集距離比率を使用して、例えば以下のように一致係数を計算することができる。
Ｍａｔｃｈ Ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ（Ａ，Ｂ）＝（Ｅｘａｃｔ−Ｍａｔｃｈ（Ａ，Ｂ）＋Ｅｄｉｔ−Ｄｉｓｔａｎｃｅ Ｒａｔｉｏ（Ａ，Ｂ）＋Ｄｏｕｂｌｅ−Ｍｅｔａｐｈｏｎｅ Ｒａｔｉｏ（Ａ，Ｂ））／３
当業者なら認識するであろうが、ステップ９１０に到達することにより、探索のために選択された辞書中に生言語単位についての完全一致は通常存在しない。したがって、「Ｅｘａｃｔ−Ｍａｔｃｈ（Ａ，Ｂ）」は一般に０となる。
様々な実施形態で、ステップ９１０の結果、解析およびマッピングエンジン７４は、探索のために選択されたサブジェクト辞書中の上位一致を、一致係数によって識別する。典型的な一実施形態では、探索のために選択されたサブジェクト辞書の辞書係数未満の一致係数を有する一致があれば、それらを上位一致から除去することができる。辞書係数は、典型的な一実施形態では、辞書中の任意の隣接する２つの間の平均編集距離を表すメトリックである。例えば、辞書係数の公式は以下のように表すことができる。
Ｄｉｃｔｉｏｎａｒｙ Ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ＝（１／２）＋（Ａｖｅｒａｇｅ＿Ｅｄｉｔ＿Ｄｉｓｔａｎｃｅ（Ｄｉｃｔｉｏｎａｒｙ）／２）
このようにして、編集距離の点から見て、探索のために選択されたサブジェクト辞書中の任意の２つの隣接する言語単位が平均して相互と一致するのと少なくとも同じように、上位一致が解析済み言語単位と一致することを確実にすることができる。
典型的な一実施形態では、ステップ９１０の後、スペルチェックフロー９００はステップ９１２に進む。ステップ９１２で、解析およびマッピングエンジン７４は、例えば、上に論じた所定の順序に従って図３の複数のサブジェクト辞書３５８のうちの他のサブジェクト辞書を探索すべきかどうか判定することができる。探索すべきである場合は、スペルチェックフロー９００は、所定の順序に従って別のサブジェクト辞書を選択するためにステップ９０４に戻る。そうでない場合は、スペルチェックフロー９００はステップ９１４に進む。
ステップ９１４で、解析およびマッピングエンジン７４は、例えば図３の複数のサブジェクト辞書３５８にまたがって識別された、全ての上位一致のセットに対して、統計計算を実施することができる。上の考察から明らかになるように、全ての上位一致のセットは、典型的な一実施形態では、完全一致と、一致係数が当該の辞書係数以上である一致とを含むことができる。表２に、典型的な一実施形態により計算することのできる複数の頻度メトリックを記載する。
Figure 2013502012
典型的な一実施形態では、全ての上位一致のセットの各上位一致につき、ローカル頻度を計算することができる。図３に関して上述したように、典型的な一実施形態では、図３のＨＣＭ言語ライブラリ３８を、ＨＣＭの主題の専門知識を介して、ＨＣＭマスタデータのセットに構成し事前較正することができる。したがって、様々な実施形態で、ローカル頻度は、図３の複数のサブジェクト辞書３５８からの対応するサブジェクト辞書中の全ての上位一致のセットからの特定の上位一致の発生総数を表すことができる。典型的な一実施形態では、ローカル頻度は、対応するサブジェクト辞書にすでに記憶されていてよい。したがって、全ての上位一致のセットからのどの上位一致が最大ローカル頻度を有するかを決定することによって、最大頻度を識別することができる。全ての上位一致のセットの各上位一致のローカル頻度を総計することによって、総頻度を計算することができる。
ステップ９１４から、スペルチェックフロー９００はステップ９１６に進む。ステップ９１６で、解析およびマッピングエンジン７４は、全ての上位一致のセット中の各上位一致につき、重み付きスコアを計算することができる。様々な実施形態で、重み付きスコアは以下のように計算することができる。
Ｗｅｉｇｈｔｅｄ Ｓｃｏｒｅ＝Ｍａｔｃｈ Ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ＊Ｌｏｃａｌ＿Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ／Ｔｏｔａｌ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ
重み付きスコアは０と１の間の値を生むことに、当業者なら留意するであろう。このようにして、解析およびマッピングエンジンは、特定の上位一致の一致係数を、他の上位一致の頻度に対して相対的なこの上位一致の頻度に基づいて重み付けすることができる。
ステップ９１６から、スペルチェックフロー９００はステップ９１８に進む。ステップ９１８で、解析およびマッピングエンジン７４は、全ての上位一致のセット中の全体的な上位一致を識別することができる。典型的な一実施形態では、全ての上位一致のセット中の全体的な上位一致は、１つまたは複数の所定の統計基準を満たす一致である。例示的な所定の統計基準は以下のとおりである。
Ｌｏｃａｌ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ≧Ｍａｘ＿Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ−（３＊Ｓｔａｎｄａｒｄ＿Ｄｅｖｉａｔｉｏｎ（Ｌｏｃａｌ＿Ｆｒｅｑｕｅｎｃｉｅｓ））
したがって、いくつかの実施形態では、全体的な上位一致は、ローカル頻度が例示的な所定の統計基準を満たす、全ての上位一致のセット中の各上位一致を含むことができる。ステップ９１８の後、スペルチェックフロー９００は終了する。典型的な一実施形態では、プロセス９００は、図８Ａの解析フロー８００によって生成された複数の解析済み言語単位のそれぞれについて実施することができる。
図１０に、解析およびマッピングエンジン７４によって例えば図７の略語ステップ７０６の間に実施することのできる略語フロー１０００を示す。典型的な一実施形態では、スペルチェックフロー９００からの全体的な総一致、および解析済み言語単位のどれも略語でないと判定できる場合は、プロセス１０００を実施する必要はないことに留意されたい。これは例えば、図３のＨＣＭマスタ辞書、および、例えば図８Ｂの解析フロー８００の間に識別された品詞を参照することによって判定することができる。ステップ１００２で、解析およびマッピングエンジン７４は、略語辞書、例えば図３の略語辞書３６２などをチェックすることができる。典型的な一実施形態では、図８Ａの解析フロー８００によって生成された複数の解析済み言語単位中の各解析済み言語単位、およびスペルチェックフロー９００からの全体的な上位一致のそれぞれに関して、略語辞書をチェックすることができる。
ステップ１００４で、解析済み言語単位、および全体的な上位一致のそれぞれが、例えば図３の略語辞書３６２中にリストされたいずれかの可能な略語にマッピングされる。略語辞書３６２は、典型的な一実施形態では、例えば図３の複数のサブジェクト辞書３５８にまたがって、可能な略語をもたらすことができることは、当業者なら認識するであろう。典型的な一実施形態では、例えば、可能な略語ごとの重み付きスコアを略語辞書３６２から得ることができる。ステップ１００４の後、略語フロー１０００は終了する。
図１１Ａに、解析およびマッピングエンジン７４によって例えば図７の推論ステップ７０８の間に実施することのできる推論フロー１１００を示す。ステップ１１０２で、解析およびマッピングエンジン７４は、推論辞書、例えば図３の推論辞書３６０などをチェックすることができる。様々な実施形態で、図８Ａの解析フロー８００からの複数の解析済み言語単位中の解析済み言語単位に関して、この解析済み言語単位と、図９のスペルチェックフロー９００からの全体的な上位一致と、図１０の略語フロー１０００からの可能な略語とが全て、図３の推論辞書３６０中でチェックされる。推論フロー１１００の考察を容易にするために、解析済み言語単位、図９のスペルチェックフロー９００からの全体的な上位一致、および図１０の略語フロー１０００からの可能な略語を、まとめてソース言語単位として参照する。表３に、図３の推論辞書３６０に含まれてよい例示的な関係をリストする。他のタイプの関係も可能であり、当業者には明らかであろう。
Figure 2013502012
表３に示すように、図３の推論辞書３６０は、例えば「ＩＳ−Ａ」関係、同義語、および頻度ベースの関係をもたらすことができる。典型的な一実施形態では、「ＩＳ−Ａ」関係は、より具体的な言語単位からより総称的な言語単位を推論する関係である。例えば、牛乳は乳製品なので、言語単位「牛乳」は「乳製品」との「ＩＳ−Ａ」関係を有する。同様にして「ＩＳ−Ａ」関係をＨＣＭ主題領域中で適用することができる。典型的な一実施形態では、同義語関係は、ある言語単位が少なくとも１つのコンテキストで別の言語単位と同義であることに基づく関係である。頻度ベースの関係は、典型的には他のどんな関係も明言できない状況で、２つの言語単位が「頻繁に」関係することに基づく関係である。頻度ベースの関係では、推論辞書３６０は通常、例えば図３のＨＣＭ言語辞書３８のマスタデータのセットから、関係の頻度をリストする。典型的な一実施形態では、図３の推論辞書３６０は、各ソース言語単位につき、１つまたは複数の関係をリストすることができる。
ステップ１１０４で、各ソース言語単位が、推論辞書３６０からのいずれかの可能な推論に、または推論された言語単位にマッピングされる。典型的な一実施形態では、「ＩＳ−Ａ」関係および同義語関係にはそれぞれ、ランク１が与えられる。加えて、典型的な一実施形態では、頻度ベースの関係は、例えば推論辞書３６０中で提供される頻度番号に基づいて、１〜ｎにランク付けされる。推論された言語単位は、典型的な一実施形態では、ソース言語単位（すなわち解析済み言語単位、図９のスペルチェックフロー９００からの全体的な上位一致、および図１０の略語フロー１０００からの可能な略語）と共に保持および記憶される。ステップ１１０４の後、推論フロー１１００は終了する。
図１１Ｂに、様々な実施形態で利用することのできるグラフ１１５０を示す。グラフ１１５０がコーシー分布であることは、当業者なら認識するであろう。典型的な一実施形態では、グラフ１１５０を利用して、例えばｘ軸上のランクをｙ軸上の０と１の間の重み付きスコアに変換することができる。例えば、グラフ１１５０を利用して、図１１Ａのプロセス１１００中で生成された推論された各言語単位に関連するランクを、重み付きスコアに変換して記憶することができる。様々な実施形態でコーシー分布の代わりに他の分布を使用してもよいことは、当業者なら理解するであろう。
図１２に、様々な実施形態で解析フロー８００、スペルチェックフロー９００、略語フロー１０００、および推論フロー１１００の結果として生成することのできる例示的な多次元ベクトル１２０２を示す。様々な実施形態で、多次元ベクトル１２０２は、図２の多次元ベクトル２０６と同様とすることができる。図示のように、典型的な一実施形態では、多次元ベクトル１２０２は、図７の生データ・データ構造７０２および図８Ｂの解析済みデータレコード８２に遡ることができる。
様々な実施形態で、多次元ベクトル１２０２は、図８Ａの解析フロー８００中で生成された複数の解析済み言語単位の、ＨＣＭベクトル空間上への射影を表す。多次元ベクトル１２０２は一般に、図８Ａの解析フロー８００中で生成された複数の解析済み言語単位を含む。多次元ベクトルはまた、一般に、複数の解析済み言語単位中の各解析済み言語単位につき、図９のスペルチェックフロー９００からの全体的な上位一致のそれぞれと、図１０の略語フロー１０００からの可能な略語のそれぞれと、推論フロー１１００からの推論された言語単位のそれぞれとを、多次元ベクトル１２０２の次元として含む。したがって、多次元ベクトル１２０２の各次元は、ＨＣＭベクトル空間に対する方向および大きさ（例えば重み）を有するベクトルである。より詳細には、多次元ベクトル１２０２の各次元は通常、例えば複数のサブジェクト辞書３５８からの、サブジェクト辞書に対応する。典型的な一実施形態では、それにより多次元ベクトル１２０２の各次元は、ＨＣＭ主題領域における複数の解析済み言語単位の１つまたは複数の意味についての確率的な評価を提供する。このようにして、多次元ベクトル１２０２の各次元は、複数の解析済み言語単位の１つまたは複数の可能な意味と、これらの可能な意味における信頼性レベルまたは重みとを反映することができる。
図１３に、類似性および関連性エンジン１３２６によって実施することのできる例示的なプロセス１３００を示す。様々な実施形態で、類似性および関連性エンジン１３２６は、図２の類似性および関連性エンジン２６、ならびに図１Ｂの類似性および関連性エンジン１６と同様とすることができる。ステップ１３０２で、実施できる様々な性能最適化を条件として、複数のサブジェクト辞書のそれぞれについて、領域レベルとファミリレベルとの間のＨＣＭマスタ分類の各ノードごとに、かつ、例えば図８Ａの解析フロー８００によって生成された複数の解析済み言語単位にわたって、ノードカテゴリスコアを計算することができる。様々な実施形態で、複数のサブジェクト辞書は、例えば図３の複数のサブジェクト辞書３５８とすることができ、ＨＣＭマスタ分類は、例えば図４のＨＣＭマスタ分類４１８とすることができる。さらに、典型的な一実施形態では、ノードカテゴリスコアは、ＨＣＭマスタ分類４１８の職務領域レベル４２０から職務ファミリレベル４２８を通した各ノードについて計算することができる。
典型的な一実施形態では、図９のスペルチェックフロー９００からの全体的な上位一致のそれぞれ、図１０の略語フロー１０００からの可能な略語のそれぞれ、および推論フロー１１００からの推論された言語単位のそれぞれは、特定の解析済み言語単位の可能な意味を表すことができる。さらに、上述のように、このような可能な意味はそれぞれ、通常、可能な意味における信頼度を示す重み付きスコアを有する。典型的な一実施形態では、ステップ１３０２におけるノードカテゴリスコアの計算は、まず、解析済み言語単位のうちの特定の１つに対する多次元ベクトルの次元において、最も高く重み付けされた可能な意味を識別することを含むことができる。最も高く重み付けされた可能な意味は、一般に、最も高い重み付きスコアを有する可能な意味である。
通常、最も高く重み付けされた可能な意味は、図８Ａの解析フロー８００中で生成された複数の解析済み言語単位中の各解析済み言語単位につき、識別される。典型的な一実施形態では、ノードカテゴリスコアは、図８Ａの解析フロー８００中で生成された複数の解析済み言語単位のそれぞれについての最も高く重み付けされた可能な意味の重み付きスコアを合計することを伴う。このようにして、例えば図１２の多次元ベクトル１２０２の特定の次元について、ノードカテゴリスコアを計算することができる。典型的な一実施形態では、ステップ１３０２は、図１２の多次元ベクトル１２０２の各次元につき繰り返すことができる。様々な実施形態で、ステップ１３０２の後、ＨＣＭマスタ分類４１８の職務領域レベル４２０から職務ファミリレベル４２８を通した各ノードについて、ノードカテゴリスコアが得られる。
ステップ１３０２に関して、様々な性能最適化が可能である場合がある。例えば、マスタ分類、例えばＨＣＭマスタ分類４１８などが、何千または何百万ものノードを含むことが考えられることは、当業者なら認識するであろう。したがって、様々な実施形態で、ノードカテゴリスコアを計算しなければならないノードの数を削減することが有益である。いくつかの実施形態では、ノードカテゴリスコアを計算しなければならないノードの数は、例えばノードカテゴリスコアが０のときに、停止条件を生み出すことによって削減することができる。これらの実施形態では、ノードカテゴリスコアが０であるノードの真下にある全てのノードを、これらのノードのノードカテゴリスコアもまた０であるとの仮定の下に無視することができる。
例えば、職務領域レベル４２０のノードについてノードカテゴリスコア０が得られた場合、ＨＣＭマスタ分類４１８中でこのノードの真下にある全てのノードは、典型的な一実施形態では、無視することができ、同様にノードカテゴリスコア０を有すると仮定することができる。様々な実施形態で、この最適化は例えば、マスタ分類、例えばマスタ分類４１８などの、領域レベル、カテゴリレベル、およびサブカテゴリレベルで特に有効である。加えて、様々な実施形態で、この最適化を利用する結果、類似性および関連性エンジン、例えば類似性および関連性エンジン１３２６などの動作が、より速くより効率的になる場合がある。他の停止条件も可能であり、本発明の範囲に含まれるものとして完全に企図されることは、当業者なら認識するであろう。
様々な実施形態で、ステップ１３０２の性能はまた、ビットフラグの利用を通して最適化することもできる。例えば、典型的な一実施形態では、ＨＣＭマスタ分類４１８中のノード（以下、フラグ付きノード）が、このフラグ付きノードのノード属性に関連するビットフラグを有することができる。典型的な一実施形態では、ビットフラグは、関連するノード属性がフラグ付きノードの兄弟のノード属性でもあるかもしれないかどうかに関するいくらかの情報を提供することができる。当業者なら理解するであろうが、同じ親に直接に従属する全てのノードは兄弟と考えることができる。例えば、図４のＨＣＭマスタ分類４１８に関しては、職務ファミリレベル４２８の単一のノードに直接に従属する、職務ファミリレベル４３８の全てのノードは、兄弟と考えることができる。
典型的な一実施形態では、ビットフラグは、（１）特定の条件が満たされる場合にとられるアクション、および／または（２）特定の条件が満たされない場合にとられるアクションを指定することができる。例えば、様々な実施形態で、ビットフラグは、（１）関連するノード属性が、例えば図１２の多次元ベクトル１２０２の次元と一致する場合にとられるアクション、および／または（２）関連するノード属性が、例えば図１２の多次元ベクトル１２０２の次元と一致しない場合にとられるアクションを指定することができる。表４に、例示的なビットフラグと、それに基づいてとることのできる様々なアクションとのリストを提供する。他のタイプのビットフラグおよびアクションも可能であることは、当業者なら認識するであろう。
Figure 2013502012
例えば、表４に示すように、典型的な一実施形態では、類似性および関連性エンジン１３２６は、「属性のみ存在する」ビットフラグ、「属性が存在しなければならない」ビットフラグ、「属性が存在できる」ビットフラグ、および「属性が存在してはならない」ビットフラグを利用することができる。いくつかの実施形態では、マスタ分類、例えばＨＣＭマスタ分類４１８などの中のあらゆるノードが、各ノード属性に関連するビットフラグを有することができる。これらの実施形態では、ビットフラグは、表４で指定された４つのビットフラグのうちの１つとすることができる。
典型的な一実施形態では、「属性のみ存在する」ビットフラグは、フラグ付きノード、およびフラグ付きノードの兄弟のうちで、フラグ付きノードのみが、関連する属性を有することを示す。したがって、「属性のみ存在する」ビットフラグによれば、関連するノード属性が、例えば図１２の多次元ベクトル１２０２の次元と一致する場合は、類似性および関連性エンジン１３２６は、図１３のステップ１３０２の一部としてノードカテゴリスコアを計算する目的でフラグ付きノードの兄弟をスキップすることができる。むしろ、類似性および関連性エンジン１３２６は、表４で「ベクトルが属性と一致する場合のアクション」の下に指定されたアクションをとることができる。そうでない場合は、どんなアクションもとらない。このようにして、類似性および関連性エンジン１３２６は、より素早くより効率的に進むことができる。
典型的な一実施形態では、「属性が存在しなければならない」ビットフラグは、フラグ付きノード、またはフラグ付きノードのいずれかの兄弟が、多次元ベクトル、例えば図１２の多次元ベクトル１２０２などの次元と一致すると見なされるためには、関連する属性が独立して多次元ベクトルの次元と一致しなければならないことを示す。関連する属性が独立して多次元ベクトルの次元と一致しない場合は、類似性および関連性エンジン１３２６は、図１３のステップ１３０２の一部としてノードカテゴリスコアを計算する目的でフラグ付きノードの兄弟をスキップすることができる。むしろ、類似性および関連性エンジン１３２６は、表４で「ベクトルが属性と一致しない場合のアクション」の下に指定されたアクションをとることができる。そうでない場合は、類似性および関連性エンジン１３２６は、表４で「ベクトルが属性と一致する場合のアクション」の下に指定されたアクションをとることができる。このようにして、類似性および関連性エンジン１３２６は、より素早くより効率的に進むことができる。
典型的な一実施形態では、「属性が存在できる」ビットフラグは、関連するノード属性が存在してもよいが、フラグ付きノードの兄弟についてどんな決定的なガイダンスも提供しないことを示す。「属性が存在できる」ビットフラグによれば、関連するノード属性が、例えば図１２の多次元ベクトル１２０２などの次元と一致する場合は、類似性および関連性エンジン１３２６は、表４で「ベクトルが属性と一致する場合のアクション」の下に指定されたアクションをとることができる。そうでない場合は、どんなアクションもとらない。
典型的な一実施形態では、「属性が存在してはならない」ビットフラグは、フラグ付きノードも、フラグ付きノードの兄弟も、関連するノード属性を有さないことを示す。したがって、「属性が存在してはならない」ビットフラグによれば、関連するノード属性が、例えば図１２の多次元ベクトル１２０２の次元と一致する場合は、類似性および関連性エンジン１３２６は、図１３のステップ１３０２の一部としてノードカテゴリスコアを計算する目的でフラグ付きノードの兄弟をスキップすることができる。むしろ、類似性および関連性エンジン１３２６は、表４で「ベクトルが属性と一致する場合のアクション」の下に指定されたアクションをとることができる。そうでない場合は、どんなアクションもとらない。このようにして、類似性および関連性エンジン１３２６は、より素早くより効率的に進むことができる。
ステップ１３０２の後、プロセス１３００はステップ１３０４に進む。ステップ１３０４で、図４のＨＣＭマスタ分類４１８の職務領域レベル４２０から職務ファミリレベル４２８を通した各ノードについて、全体的なノードスコアを計算することができる。典型的な一実施形態では、全体的なノードスコアは、例えば特定のノードについて以下の計算を実施することによって計算することができる。
Ｏｖｅｒａｌｌ＿Ｎｏｄｅ＿Ｓｃｏｒｅ＝Ｓｑｕａｒｅ−Ｒｏｏｔ（（Ｃ＊Ｓ１）＾２＋（Ｃ＊Ｓ２）＾２＋．．．．．＋（Ｃ＊Ｓｎ）＾２）
上の公式で、Ｃはカテゴリ重みを表し、Ｓ１およびＳ２はそれぞれノードカテゴリスコアを表し、「ｎ」は特定のノードのノードカテゴリスコアの総数を表す。典型的な一実施形態では、カテゴリ重みは、図１２の多次元ベクトル１２０２のいくつかの次元についてのノードカテゴリ重みに他よりも大きい重みを与えるのに使用できる、一定のファクタである。表５に、様々な実施形態で利用することのできる例示的なカテゴリ重みのリストを提供する。
Figure 2013502012
ステップ１３０４から、プロレス１３００はステップ１３０６に進む。ステップ１３０６で、類似性および関連性エンジン１３２６は、特定レベル、例えば図４のＨＣＭマスタ分類４１８の特定レベルの各ノードにつき、ノード系統スコアを計算することができる。典型的な一実施形態では、ノード系統スコアは、最初に、図４のＨＣＭマスタ分類４１８の職務ファミリレベルの各ノードにつき計算される。典型的な一実施形態では、最大ノード系統スコアを識別して、プロセス１３００の後続のステップで利用することができる。例えば、ノード系統スコアは、以下のように表すことができる。
Ｎｏｄｅ＿Ｌｉｎｅａｇｅ＿ＳｃｏｒｅＮｏｄｅ＝Ｓｑｕａｒｅ−Ｒｏｏｔ（（Ｎｏｄｅ＿Ｌｅｖｅｌ＿ＷｅｉｇｈｔＮｏｄｅ＊Ｏｖｅｒａｌｌ＿Ｎｏｄｅ＿ＳｃｏｒｅＮｏｄｅ）＾２＋．．．．．＋（Ｎｏｄｅ＿Ｌｅｖｅｌ＿ＷｅｉｇｈｔＤｏｍａｉｎ＊Ｏｖｅｒａｌｌ＿Ｎｏｄｅ＿ＳｃｏｒｅＤｏｍａｉｎ）＾２）
上の公式の一部として、特定のノードのノード系統スコア（すなわちＮｏｄｅ＿Ｌｉｎｅａｇｅ＿ＳｃｏｒｅＮｏｄｅ）を計算することは、この特定のノードのノードレベル重みと、この特定のノードの全体的なノードスコア（すなわちＯｖｅｒａｌｌ＿Ｎｏｄｅ＿ＳｃｏｒｅＮｏｄｅ）との積を計算することを含むことができる。通常、上の公式に示されるように、領域レベル、例えば職務領域レベル４２０などまで、特定のノードの各親について積が同様に計算される。したがって、複数の積が結果として得られることになる。典型的な一実施形態では、上の公式に示されるように、複数の積のそれぞれを２乗し、その後で合計して、総計を得ることができる。最後に、上の公式では、総計の平方根をとって、このノードのノード系統スコア（すなわちＮｏｄｅ＿Ｌｉｎｅａｇｅ＿ＳｃｏｒｅＮｏｄｅ）を得ることができる。
様々な実施形態で、上の例示的な公式に示されるように、ノード系統スコアは、ノードレベル重みを利用することができる。ノードレベル重みは、典型的な一実施形態では、例えばＨＣＭマスタ分類４１８中で、より深いノードの全体的なノードスコアに対する選好を表すのに使用できる一定のファクタである。例えば、表６に、この選好を表すのに使用できる様々な例示的なノードレベル重みをリストする。本発明の原理を逸脱することなく他のノードレベル重みを利用してもよいことは、当業者なら認識するであろう。
Figure 2013502012
ステップ１３０６から、プロセス１３００はステップ１３０８に進む。ステップ１３０８で、類似性および関連性エンジン１３２６は、ステップ１３０６で識別された最大ノード系統スコアと、最大ノード系統スコアを有するノードの各兄弟との間の距離を計算することができる。記述を簡単にするために、最大ノード系統スコアを有するノードを候補ノードとして参照し、候補ノードの兄弟を兄弟ノードとして参照する。様々な実施形態で、ステップ１３０６の目的は、候補ノードと各兄弟ノードとの間の距離を使用して、候補ノードが他のどんな兄弟ノードとよりも例えば図１２の多次元ベクトル１２０２とより近く一致することを保証する助けとすることである。言い換えれば、ステップ１３０６は、候補ノードにおけるいくらかのレベルの信頼性を保証する方法を提供することができる。
典型的な一実施形態では、特定の兄弟ノードについて、ステップ１３０８は一般に、候補ノードのみに関して、類似性およびマッチングエンジン１３２６への第１の仮説入力として、特定の兄弟ノードのノード属性を処理することを含む。言い換えれば、ステップ１３０２、ステップ１３０４、および１３０６は、候補ノードを除いた全てのノードを無視するようにして、第１の仮説入力を用いて実施することができる。第１の仮説入力は、典型的な一実施形態では、兄弟ノードと候補ノードのノード属性の間の一致の程度に基づく第１の仮説ノード系統スコアをもたらす。
同様に、典型的な一実施形態では、ステップ１３０８はさらに、候補ノードのみに関して、類似性およびマッチングエンジン１３２６への第２の仮説入力として、候補ノードのノード属性を処理することを含む。言い換えれば、ステップ１３０２、ステップ１３０４、および１３０６は、候補ノードを除いた全てのノードを無視するようにして、第２の仮説入力を用いて実施することができる。第２の仮説入力は、典型的な一実施形態では、候補ノードと候補ノードのノード属性の間の一致の程度に基づく第２の仮説ノード系統スコアをもたらす。
したがって、様々な実施形態で、候補ノードと特定の兄弟ノードとの間の距離は、第１の仮説ノード系統スコアを第２の仮説ノード系統スコアで割った値と考えることができる。同様に、様々な実施形態で、例えば図１２の多次元ベクトル１２０２と候補ノードとの間の距離は、最大ノード系統スコアを第２の仮説ノード系統スコアで割った値と考えることができる。典型的な一実施形態では、特定の兄弟ノードに関して上述した計算を、候補ノードの各兄弟ノードについて実施することができる。
ステップ１３０８から、プロセス１３００はステップ１３１０に進む。ステップ１３１０で、ベストマッチノード、例えば図１２の多次元ベクトル１２０２に対するベストマッチノードを選択することができる。典型的な一実施形態では、候補ノードは、ベストマッチノードと見なされるためには少なくとも１つの事前定義済み基準を満たさなければならない。例えば、典型的な一実施形態では、候補ノードの各兄弟ノードについて、図１２の多次元ベクトル１２０２と候補ノードとの間の距離は、候補ノードと兄弟ノードとの間の距離未満でなければならない。典型的な一実施形態では、少なくとも１つの事前定義済み基準が満たされない場合は、ステップ１３０６、ステップ１３０８、およびステップ１３１０を、例えば図４のＨＣＭマスタ分類４１８中で、１つ高いレベルで繰り返すことができる。例えば、職務ファミリレベル４２８でベストマッチノードを識別することができない場合は、職務クラスレベル４２６についてステップ１３０６、ステップ１３０８、およびステップ１３１０が続行することができる。典型的な一実施形態では、ＨＣＭマスタ分類４１８は、ほぼ全ての場合に職務ファミリレベル４２８でベストマッチノードを識別できるように、最適化される。したがって、典型的な一実施形態では、ステップ１３１０は、職務種レベル４３８の類似の種の集まりをもたらし、この類似の種の集まりの中の種は、ベストマッチノードを親として有する。ステップ１３１０の後、プロセス１３００は終了する。
図１４に、属性差分エンジン１４２１によって実施することのできる例示的なプロセス１４００を示す。様々な実施形態で、属性差分エンジン１４２１は、図２の属性差分エンジン２１と同様とすることができる。ステップ１４０２で、属性差分エンジン１４２１は、図１３のプロセス１３００によって生成された類似の種の集まりのうちの種ごとに、ノード属性間の差を識別することができる。識別される差は、例えば図２の修飾属性２５２と同様とすることができる。ステップ１４０２から、プロセス１４００はステップ１４０４に進む。ステップ１４０４で、スポットライト属性、例えば人的資源の賃金レートなどに対して、識別された差の影響を分析することができる。典型的な一実施形態では、属性差分エンジン１４２１は、例えばＨＣＭ言語ライブラリ３８に基づいて、ＨＣＭベクトル空間における影響を統計的に測定することができる。ステップ１４０４から、プロセス１４００はステップ１４０６に進む。
ステップ１４０６で、ＫＰＩのセットを決定することができる。典型的な一実施形態では、ＫＰＩのセットは、図２のＫＰＩのセット２５４と同様とすることができる。典型的な一実施形態では、ＫＰＩのセットは、例えば人的資源の賃金レートを統計的に駆動する識別済みの差のうちの差を表すことができる。ステップ１４０６から、プロセス１４００はステップ１４０８に進む。
ステップ１４０８で、属性差分エンジン１４２１は、例えば図２の多次元ベクトル１２０２を新しい種と考えることができるか既存の種（すなわち類似の種の集まりからの種）と考えることができるかを判定するように動作可能である。多次元ベクトル１２０２が類似の種の集まりの中の特定の種に対して既存の種であると、ＫＰＩのセットに基づいて判定された場合は、ステップ１４１０で、多次元ベクトル１２０２をそのように分類することができる。この場合、多次元ベクトル１２０２は、例えばこれらの特定の種と同じ賃金レートを有すると考えることができる。ステップ１４１０の後、プロセス１４００は終了する。しかし、ステップ１４０８で、多次元ベクトル１２０２が新しい種であると判定された場合は、ステップ１４１２で新しい種を作成して構成することができる。典型的な一実施形態では、新しい種は、例えば類似の種の集まりの中の種からの距離の関数として計算される賃金レートを有するように構成することができる。ステップ１４１２の後、プロセス１４００は終了する。
本発明の方法および装置の様々な実施形態について、添付の図面に示し、上記の「発明を実施するための形態」に述べたが、本発明が、開示した実施形態に限定されず、本明細書に示される本発明の趣旨を逸脱することなく多くの再構成、修正、および置換が可能であることは、理解されるであろう。

Claims (48)

  1. 人的資本管理（ＨＣＭ）マスタ分類およびＨＣＭ言語ライブラリを構成するステップと、
    前記ＨＣＭ言語ライブラリを介して人的資本情報を変換するステップと、
    前記変換された人的資本情報を前記職務ファミリレベルの前記複数のノードから選択された職務ファミリノードに分類するステップと、
    を含む方法であって、
    前記ＨＣＭマスタ分類が、より一般的なレベルからより具体的なレベルまでにわたる複数のレベルを含み、前記複数のレベルの各レベルが、複数のノードを含み、
    前記複数のレベルが、職務種レベルおよび職務ファミリレベルを含み、前記職務種レベルが、前記複数のレベルの中で最も大きい具体性のレベルを含み、前記職務ファミリレベルが、前記職務種レベルのすぐ上の具体性のレベルを含む方法。
  2. ＨＣＭライブラリおよびＨＣＭマスタ分類を構成するステップが、複数のサブジェクト辞書を作成するステップを含み、前記ＨＣＭライブラリが、前記複数のサブジェクト辞書を含む請求項１に記載の方法。
  3. ＨＣＭライブラリおよびＨＣＭマスタ分類を構成するステップが、標準的な辞書単語および用語を前記複数のサブジェクト辞書に統合することを含む請求項２に記載の方法。
  4. ＨＣＭライブラリおよびＨＣＭマスタ分類を構成するステップが、略語辞書と推論辞書と雑音語辞書とからなるグループから選択された少なくとも１つのＨＣＭコンテキスト辞書を作成してデータ投入することを含む請求項２に記載の方法。
  5. 前記複数のサブジェクト辞書が、職務辞書、組織辞書、製品辞書、日付辞書、場所辞書および人物辞書を含む請求項２に記載の方法。
  6. 前記変換するステップが、
    前記人的資本情報を解析して複数の言語単位を生み出すステップと、
    前記複数の言語単位を複数のサブジェクト辞書にマッピングするステップと、
    を含み、
    前記複数のサブジェクト辞書が、ＨＣＭベクトル空間を定義する請求項１に記載の方法。
  7. 前記マッピングするステップが、前記複数の言語単位を前記ＨＣＭベクトル空間上に射影するステップを含み、該射影するステップによって多次元ベクトルが得られる請求項６に記載の方法。
  8. 前記マッピングするステップが、
    前記複数の言語単位の各言語単位につき、前記言語単位の１つまたは複数の可能な意味を生成するステップを含み、
    前記１つまたは複数の可能な意味のそれぞれが、前記ＨＣＭベクトル空間に対する大きさおよび方向を有する請求項７に記載の方法。
  9. 前記１つまたは複数の可能な意味を生成するステップが、前記複数の言語単位の各言語単位につき、
    スペルチェックを実施するステップと、
    推論辞書を参照するステップと、を含み、
    前記ＨＣＭ言語ライブラリが前記推論辞書を含む請求項８に記載の方法。
  10. 前記人的資本情報が非構造化データを含み、
    前記解析するステップが、前記複数の言語単位を言語的に分析するステップを含む請求項６に記載の方法。
  11. 前記人的資本情報が構造化データを含み、
    前記解析するステップが、前記構造化データに関する既知の構造に従って前記複数の言語単位を得るステップを含む請求項６に記載の方法。
  12. 前記分類するステップが、
    前記複数のレベルの少なくとも一部について、前記複数のノードの各ノードにおいて、前記ベクトル空間射影とベクトル空間測定値との間の距離を測定するステップと、
    前記測定された距離に基づいて、前記変換された人的資本情報の、前記ファミリノードへの配置を決定するステップと、
    を含む、請求項７に記載の方法。
  13. 前記測定するステップが、前記職務種レベルの上の前記複数のレベルの各レベルについて、前記複数のノードの各ノードにおいて、前記ベクトル空間射影とベクトル空間測定値との間の距離を測定するステップを含む請求項１２に記載の方法。
  14. 前記複数のレベルのそれぞれについて、前記複数のノードの各ノードが複数のノード属性を備え、前記複数のノード属性の各ノード属性にビットフラグが関連し、
    前記ビットフラグが、前記ノードの１つまたは複数の兄弟に関する性能最適化情報を含み、
    前記性能最適化情報を介して、アクションに関する条件が満たされることに応答して前記測定において前記１つまたは複数の兄弟を測定する必要がないと判定するステップを含む、請求項１２に記載の方法。
  15. 複数の職務種ノードの選択された属性を分析するステップを含み、前記複数の職務種が、前記職務ファミリノードの真下に位置する前記職務種レベルの前記複数のノードのうちのノードを含む請求項１に記載の方法。
  16. 前記分析するステップが、前記複数の職務種のノード属性間の差を識別するステップを含む請求項１５に記載の方法。
  17. 前記分析するステップが、
    前記識別された差のそれぞれについてスポットライト属性に対する影響を分析するステップと、
    前記ノード属性のうちの１つまたは複数を前記スポットライト属性のキー性能インジケータ（ＫＰＩ）として決定するステップと、
    を含む請求項１６に記載の方法。
  18. 前記スポットライト属性に対する影響を分析するステップが、前記影響を統計的に測定するステップを含む請求項１７に記載の方法。
  19. 前記スポットライト属性が、人的資源の賃金レートである請求項１８に記載の方法。
  20. 前記決定されたＫＰＩを介して、前記変換された人的資本情報が前記複数の職務種ノードのうちの１つに配置されるべきであると判定するステップを含む請求項１７に記載の方法。
  21. 前記決定されたＫＰＩを介して、新しい職務種ノードが作成されるべきであると判定するステップを含む請求項１７に記載の方法。
  22. 前記変換された人的資本情報が前記複数の職務種ノードのうちの１つに配置されるべきであるとの判定に応答して、前記変換された人的資本情報を前記複数の職務種ノードからの選択された職務種ノードに分類するステップを含む請求項２０に記載の方法。
  23. 新しい職務種ノードが作成されるべきであるとの判定に応答して、前記職務ファミリノードの真下に新しい職務種ノードを構成するステップを含む請求項２１に記載の方法。
  24. 前記ＨＣＭマスタ分類の前記複数のレベルが、職務領域レベル、職務カテゴリレベル、職務サブカテゴリレベルおよび職務クラスレベルを含み、
    前記職務クラスレベルが前記職務ファミリレベルのすぐ上の具体性のレベルを含み、
    前記職務サブカテゴリレベルが前記職務クラスレベルのすぐ上の具体性のレベルを含み、
    前記職務カテゴリレベルが前記職務サブカテゴリレベルのすぐ上の具体性のレベルを含み、
    前記職務領域レベルが前記職務カテゴリレベルのすぐ上の具体性のレベルを含む請求項１に記載の方法。
  25. コンピュータ可読プログラムコードが組み入れられたコンピュータ使用可能媒体を備えたコンピュータプログラム製品であって、前記コンピュータ可読プログラムコードが、
    人的資本管理（ＨＣＭ）マスタ分類およびＨＣＭ言語ライブラリを構成するステップと、
    前記ＨＣＭ言語ライブラリを介して人的資本情報を変換するステップと、
    前記変換された人的資本情報を前記職務ファミリレベルの前記複数のノードから選択された職務ファミリノードに分類するステップと、
    を含む方法を実施するために実行されるコンピュータプログラム製品であって、
    前記ＨＣＭマスタ分類が、より一般的なレベルからより具体的なレベルまでにわたる複数のレベルを含み、前記複数のレベルの各レベルが複数のノードを含み、
    前記複数のレベルが職務種レベルおよび職務ファミリレベルを含み、前記職務種レベルが前記複数のレベルの中で最も大きい具体性のレベルを含み、前記職務ファミリレベルが前記職務種レベルのすぐ上の具体性のレベルを含むコンピュータプログラム製品。
  26. ＨＣＭライブラリおよびＨＣＭマスタ分類を構成するステップが、複数のサブジェクト辞書を作成するステップを含み、前記ＨＣＭライブラリが、前記複数のサブジェクト辞書を含む請求項２５に記載のコンピュータプログラム製品。
  27. ＨＣＭライブラリおよびＨＣＭマスタ分類を構成するステップが、標準的な辞書単語および用語を前記複数のサブジェクト辞書に統合するステップを含む請求項２６に記載のコンピュータプログラム製品。
  28. ＨＣＭライブラリおよびＨＣＭマスタ分類を構成するステップが、略語辞書と推論辞書と雑音語辞書とからなるグループから選択された少なくとも１つのＨＣＭコンテキスト辞書を作成してデータ投入するステップを含む請求項２６に記載のコンピュータプログラム製品。
  29. 前記複数のサブジェクト辞書が、職務辞書、組織辞書、製品辞書、日付辞書、場所辞書および人物辞書を含む請求項２６に記載のコンピュータプログラム製品。
  30. 前記変換するステップが、
    前記人的資本情報を解析して複数の言語単位を生み出すステップと、
    前記複数の言語単位を複数のサブジェクト辞書にマッピングするステップと、
    を含み、
    前記複数のサブジェクト辞書が、ＨＣＭベクトル空間を定義する請求項２５に記載のコンピュータプログラム製品。
  31. 前記マッピングするステップが、前記複数の言語単位を前記ＨＣＭベクトル空間上に射影するステップを含み、該射影するステップによって多次元ベクトルが得られる請求項３０に記載のコンピュータプログラム製品。
  32. 前記マッピングするステップが、
    前記複数の言語単位の各言語単位につき、前記言語単位の１つまたは複数の可能な意味を生成するステップを含み、
    前記１つまたは複数の可能な意味のそれぞれが、前記ＨＣＭベクトル空間に対する大きさおよび方向を有する請求項３１に記載のコンピュータプログラム製品。
  33. 前記１つまたは複数の可能な意味を生成することが、前記複数の言語単位の各言語単位につき、
    スペルチェックを実施するステップと、
    推論辞書を参照するステップと、
    を含み、
    前記ＨＣＭ言語ライブラリが前記推論辞書を含む請求項３２に記載のコンピュータプログラム製品。
  34. 前記人的資本情報が非構造化データを含み、
    前記解析するステップが、前記複数の言語単位を言語的に分析するステップを含む請求項３０に記載のコンピュータプログラム製品。
  35. 前記人的資本情報が構造化データを含み、
    前記解析するステップが、前記構造化データに関する既知の構造に従って前記複数の言語単位を得るステップを含む請求項３０に記載のコンピュータプログラム製品。
  36. 前記分類するステップが、
    前記複数のレベルの少なくとも一部について、前記複数のノードの各ノードにおいて、前記ベクトル空間射影とベクトル空間測定値との間の距離を測定するステップと、
    前記測定された距離に基づいて、前記変換された人的資本情報の前記ファミリノードへの配置を決定するステップと、
    を含む請求項３１に記載のコンピュータプログラム製品。
  37. 前記測定するステップが、前記職務種レベルの上の前記複数のレベルの各レベルについて、前記複数のノードの各ノードにおいて、前記ベクトル空間射影とベクトル空間測定値との間の距離を測定するステップを含む請求項３６に記載のコンピュータプログラム製品。
  38. 前記複数のレベルのそれぞれについて、前記複数のノードの各ノードが複数のノード属性を備え、前記複数のノード属性の各ノード属性にビットフラグが関連し、
    前記ビットフラグが、前記ノードの１つまたは複数の兄弟に関する性能最適化情報を含み、
    前記方法が、前記性能最適化情報を介して、アクションに関する条件が満たされることに応答して前記測定において前記１つまたは複数の兄弟を測定する必要がないと判定するステップを含む請求項３６に記載のコンピュータプログラム製品。
  39. 前記方法が、複数の職務種ノードの選択された属性を分析するステップを含み、前記複数の職務種が、前記職務ファミリノードの真下に位置する前記職務種レベルの前記複数のノードのうちのノードを含む請求項２５に記載のコンピュータプログラム製品。
  40. 前記分析するステップが、前記複数の職務種のノード属性間の差を識別するステップを含む請求項３９に記載のコンピュータプログラム製品。
  41. 前記分析するステップが、
    前記識別された差のそれぞれについてスポットライト属性に対する影響を分析するステップと、
    前記ノード属性のうちの１つまたは複数を前記スポットライト属性のキー性能インジケータ（ＫＰＩ）として決定するステップと、
    を含む請求項４０に記載のコンピュータプログラム製品。
  42. 前記スポットライト属性に対する影響を分析するステップが、前記影響を統計的に測定するステップを含む請求項４１に記載のコンピュータプログラム製品。
  43. 前記スポットライト属性が、人的資源の賃金レートである請求項４２に記載のコンピュータプログラム製品。
  44. 前記方法が、前記決定されたＫＰＩを介して、前記変換された人的資本情報が前記複数の職務種ノードのうちの１つに配置されるべきであると判定するステップを含む請求項４１に記載のコンピュータプログラム製品。
  45. 前記方法が、前記決定されたＫＰＩを介して、新しい職務種ノードが作成されるべきであると判定するステップを含む請求項４１に記載のコンピュータプログラム製品。
  46. 前記方法が、
    前記変換された人的資本情報が前記複数の職務種ノードのうちの１つに配置されるべきであるとの判定に応答して、前記変換された人的資本情報を前記複数の職務種ノードからの選択された職務種ノードに分類するステップを含む請求項４４に記載のコンピュータプログラム製品。
  47. 前記方法が、
    新しい職務種ノードが作成されるべきであるとの判定に応答して、前記職務ファミリノードの真下に新しい職務種ノードを構成するステップを含む請求項４５に記載のコンピュータプログラム製品。
  48. 前記ＨＣＭマスタ分類の前記複数のレベルが、職務領域レベル、職務カテゴリレベル、職務サブカテゴリレベルおよび職務クラスレベルを含み、
    前記職務クラスレベルが、前記職務ファミリレベルのすぐ上の具体性のレベルを含み、
    前記職務サブカテゴリレベルが、前記職務クラスレベルのすぐ上の具体性のレベルを含み、
    前記職務カテゴリレベルが、前記職務サブカテゴリレベルのすぐ上の具体性のレベルを含み、
    前記職務領域レベルが、前記職務カテゴリレベルのすぐ上の具体性のレベルを含む請求項２５に記載のコンピュータプログラム製品。
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