JP2016541058A - 高詳細度のニュースマップ及び画像オーバーレイ - Google Patents

Abstract

システム及び方法は、複数のニュース記事から位置データを抽出するステップであって、位置データの少なくとも一部は、地域以上である第１の詳細度を有するステップと、位置データをニュースデータストアに追加するステップとを提供できる。更に、ニュースクエリに関連する要求された位置とニュースデータストア内の位置データとに基づき、ニュースクエリに対する応答が生成されてよい。要求された位置は、第１の詳細度以上である第２の詳細度を有し、応答は要求された位置に対応する１以上のニュース記事を示す。一例では、要求された位置に対応するマップと要求された位置の画像とのうち１以上に、応答のグラフィック表示がオーバーレイされる。

Description

実施形態は一般にニュースサービスに関する。より詳細には、実施形態は、高詳細度のニュースマップ及び画像オーバーレイを可能にするニュースサービスに関する。

例えばnews.google.comのような従来のオンラインニュースサービスは、地球規模及び全国規模でニュース記事を特定するように構成されることがあり、地方のニュース記事は、たとえあったとしても少ししか重視されない。地方紙はウェブサイトを用いて地方ニュースをエンドユーザーに配信することもあるが、改善の余地はまだかなりある。例えば、地方ニュースのオンライン提供者は、住所や交差点等の特定の位置に関連する地方のニュース記事をユーザーが特定できるような方法では、ニュース記事に適切に索引を付けられないことがある。更に、従来のオンライン提供者からのニュース記事は、時間が限定されることがある（例えば数時間前、数日前等）。

当業者には、以下の明細書及び添付の特許請求の範囲を読み、以下の図面を参照することにより、実施形態の様々な利点が明らかになるであろう。
実施形態に係るニュースサービスの例のブロック図である。 実施形態に係る、様々なレベルの詳細度の例示図である。 ニュース半径の例示図である。 実施形態に係る、ニュースマップの例示図である。 実施形態に係る、ニュース画像の例示図である。 実施形態に係る、ニュースクエリを処理する方法の例のブロック図である。 実施形態に係る論理アーキテクチャの例のブロック図である。 実施形態に係るプロセッサの例のブロック図である。 実施形態に係るシステムの例のブロック図である。

図１を参照すると、複数のニュース記事１０（１０ａ〜１０ｃ）を管理するニュースサービスが示されている。図示の例では、ニュース記事１０は、報道機関（例えば、新聞社、インターネット、テレビ及び／又はラジオ局、協同組合等）、ブログ、ソーシャル・ネットワーキング・サイト（例えば、TWITTER（登録商標）、FACEBOOK（登録商標）、LINKEDIN（登録商標）、INSタグRAM（登録商標）等）、コミュニティ、政府筋等の複数の異なるニュースソース１２（１２ａ〜１２ｃ）から集められる（例えばプッシュ及び／又はプルされる）。よって、例えば、第１のニュース記事１０ａは、第１のニュースソース１２ａ（例えば特定の報道機関）に所属している記者によって書かれた新聞記事であってよく、第２のニュース記事１０ｂは、第２のニュースソース１２ｂ（例えば特定のブログ）に所属している個人から投稿されたブログであってよく、第３のニュース記事１０ｃは、第３のニュースソース１２ｃ（例えば特定のソーシャル・ネットワーキング・サイト）を介した個人からのソーシャルネットワークの投稿であってよい。例示のニュース記事１０は、したがって、内容及び起点の種類が異なる。

より詳細に論じられるように、インデックス情報１８（１８ａ〜１８ｃ）は、ニュース記事１０から自動的に抽出されてよい。インデックス情報１８は、位置データ１８ａ（例えば、意味的数字、商号、住所、通り、交差点、地域）、時間データ１８ｂ（例えば発生日時、報告日時）、トピックデータ１８ｃ（例えば主題、感情、キーワード）等を含んでよい。位置データ１８ａは、したがって、ニュースクエリのサービス提供を向上させることのできる比較的高い詳細度（例えば粒度、解像度）を有してよい。この点について、図２は、ニュースインデックス情報１８と１以上のニュースクエリ２２との両方が地域（例えば地域詳細度）以上の詳細度／粒度を有する地理的ピラミッド２０を示す。したがって、このようなアプローチにより、エンドユーザーは、その特定の位置（例えば、住所、全地球測位システム／ＧＰＳ座標等）に応じた、高度にカスタマイズされたニュース結果を得ることができる。実際、図３は、要求された位置２４の周囲に比較的狭いニュース半径２６（例えば２ブロック）がユーザーによって確立されてよいことを示す。要求された位置２４は非常に特定的であってよく、位置データ１８ａ（図１）はニュース半径２６の範囲に入るニュース記事の特定を容易にすることができる。また、ユーザーは、都市や地域等の境界が円でない意味的位置を用いて、クエリを行うことができる。

引き続き図１を参照する。位置データ１８ａは、ニュースのインデックス作成及び検索のプロセスに有用であり得る情報を提供している間は、意味的位置を示してよく、比較的広い領域をカバーしてよく、又は不明瞭／広範であってよい。例えば、あるニュース記事が「月曜朝の木材運搬トラック事故後、ノースウェスト・コーネリアス・パス・ロードが米ハイウェイ３０〜ノースウェスト・スカイライン・ブールバード間で通行止めになったと、当局が発表」と記載し、別のニュース記事が「ケイト、ハンプシャー州アルダーショットのモンス兵舎で聖パトリックの日のパレードを見物する前に、靴のヒールが排水溝の蓋に挟まるという恥ずかしい災難に見舞われる」と記載するとする。第１の例では道路の特定の部分が特定され、第２の例では意味的要点が特定される。いずれの場合でも、特定された位置は位置データ１８ａとして抽出及びインデックス形成がなされてよい。

加えて、位置データ１８ａは信頼スコアを割り当てられてよく、これは不明瞭な位置に特に有用であり得る。このような場合、特定の領域の中心が位置として指定されてよいが、信頼スコアは比較的低い。信頼スコアは、イベントの位置が完全に分からないことを視覚化するために用いられてよい。ユーザーが位置データ１８ａの信頼性及び／又は正確さについて自身の判断を用いることができるように、ユーザーに対して位置の決定に用いられるテキストが提供されてよい。位置データ１８ａの信頼度又は信頼性を高めるために、公共のデータベースにクエリが行われてもよい。ユーザーは、特定の地理的位置又は出来事の時間に対して訂正又は説明を送信することもでき、システムは、それを報告したユーザー数とユーザーによるシステムの評価とに基づいて、自身の信頼度を調整する。

時間データ１８ｂは、特定のイベントがいつ発生したか、及び／又は、そのイベントの発生及び／又は詳細がいつ報告されたかを特定してよい。例えば、特定の日付（例えば２０１３年１０月１１日）に開催される政治の激励会について、複数のソーシャルネットワークの投稿（例えば「ツイート」）が、その日付及び／又は以後（例えば数日後、数週間後、数ヶ月後及び／又は数年後）に発生するとする。このような場合、時間データ１８ｂは、激励会がいつ開催されたのかを示してよく、任意に、激励会についての投稿がそれぞれいつ行われたのかを示してよい。同様に、地方紙が、民家の破壊行為が行われた数日後（例えば２００１年９月１５日）に破壊行為を報道し、事件報道が１つしかなされないとする。よって、時間データ１８ｂは、イベントが本来長めである場合（例えばピケ）等、比較的長い期間に及んでよい。更に、時間データ１８ｂは、時間データ１８ｂの抽出に用いられる情報の正確さ及び／又は信頼性に基づき、信頼スコアが割り当てられてよい。同様に、関連する位置データ１８ａの信頼度を調整するために、イベント及び／又はニュース記事の古さが用いられてよい。例えば、アイデンティティを変更したかもしれないホテルやランドマークの名称等の意味的名称を位置データ１８ａが反映する場合、位置データ１８ａの信頼スコアは下げられてよい。また、適宜、公共のデータベースを用いて位置名称をＧＰＳ座標に変換してよく、逆もまた同様である。

トピックデータ１８ｃは、ニュース記事１０の主題、カテゴリ、感情、雰囲気、キーワード等を特定してよい。例えば、激励会についてのソーシャルネットワークの投稿の場合、トピックデータ１８ｃは、主題、キーワード及び／又はカテゴリとして「政治」を示してよく、同様に、投稿の全体的な雰囲気（例えばポジティブ、ネガティブ）を示してよい。民家の破壊行為の場合、トピックデータ１８ｃは、主題、キーワード及び／又はカテゴリとして「犯罪」を示してよい。更に別の例では、トピックデータ１８ｃは、ニュース記事がビジネス（例えば、金融、産業に特化した）又は個人的（例えば娯楽）問題に関するか否かを特定してよい。

位置データ１８ａ、時間データ１８ｂ及び／又はトピックデータ１８ｃの抽出及びインデックス情報１８の生成には、地理データベース及び／又は自然言語処理（ＮＬＰ）技術／規則が採用されてよい。ＮＬＰは、ニュース記事１０の内容からの１以上の意味推論及び／又はファジー推論を引き出すことを伴ってよい。ソース、タグ、メタデータ、ＨＴＭＬ（ハイパーテキスト・マークアップ言語）コード、著者、題名等の他の種類の情報にインデックスが作成されてもよい。インデックス作成プロセスは、特徴セットを特定して、記事が他の種類のトピック（例えば個人的見解）ではなくニュースを含む可能性を決定することを伴ってもよい。

例示のインデックス情報１８は、ニュースデータストア２８（リレーショナルデータベースや連結リストとして構築されてよく、或いはそれらの任意の組合わせとして構築されてよい）に追加され、適切なコンピューター可読記憶媒体に長期間アーカイブされる。したがって、ニュースクエリ２２がユーザーアプリケーション１６（例えば、デスクトップコンピューター、ノートパソコン、タブレットコンピューター、コンバーチブル型タブレット、スマートフォン及び／又は携帯インターネット機器（ＭＩＤ）等のクライアント装置で動作するマッピング、ナビゲーション及び／又はイメージングアプリケーション）から受信された場合、要求された位置２４はニュースクエリ２２において特定され、ニュースデータストア２８のコンテンツと照合されてよい。例えば、ユーザーアプリケーション１６が、開始位置及び終了位置に基づいてオフライン進行方向を生成するウェブベースのマッピングアプリケーションであるとする。このような場合、ニュースクエリ２２は、移動の終点の住所及び／又はＧＰＳ座標を含んでよく、これは、ニュース半径２６（図３）等のニュース半径と共に、ニュースデータストア２８を検索しニュースクエリ２２への応答３０を生成する際に用いられてよい。応答３０は、要求された位置に対応する１以上のニュース記事を示してよい。

図４Ａは、応答３０（図１）のグラフィック表示３２が、要求された位置２４を表す終了位置に対応するマップにオーバーレイされる場合を示す。図示の例では、グラフィック表示３２はピンであり、ピン３２の上にカーソルを重ねたり、ピン３２の画面位置（例えばタッチスクリーンデバイスにおいて）をタッチする等により、追加情報用により大きなボックス３３に拡大されてよい。更に、（例えばクリックやタッチ等により）ボックス３３内の個々の記事を選択することにより、ユーザーを問題のニュース記事の全文につなげることができる。形状、色、アイコン等の他の視覚的手掛かり及び／又はグラフィック技術が採用されてもよい。更に、画面スペースその他の事項に応じて、２以上のニュース記事がグラフィック表示３２にクラスタリングされてよい。図示の例では、激励会と破壊行為が地理的に互いに近接して発生し、したがって、同じピンのグラフィック表示３２にクラスタリングされる。クラスタリングは、時間やトピック等の他のベース及び／又はベクトルに沿って生じてよい。図１に戻り、別の例では、ユーザーアプリケーション１６は、リアルタイムの進行方向を生成するナビゲーションアプリケーションであってよい。ニュースクエリ２２は、ニュースデータストア２８のコンテンツと照合できる現在及び／又は未来のＧＰＳ座標を含んでよい。このような場合、応答３０のグラフィック表示は、要求された位置２４を表す現在位置に対応するライブマップにオーバーレイされてよい。ユーザーアプリケーション１６は、ユーザーが問題の経路を進むにつれて、継続的なニュース更新を取得してよい。

ユーザーアプリケーション１６はイメージングアプリケーションであってもよく、イメージングアプリケーションにより、ユーザーは周囲の画像をキャプチャし、キャプチャした画像を用いてすぐ近くの場所のニュース記事を取得することができる。このような場合、画像は、ニュースクエリ２２の生成及び要求された位置２４の特定に用いられる座標情報と共に埋め込まれてよい。ニュースクエリ２２の生成及び要求された位置２４の特定には、画像をキャプチャするデバイスのポジション及び方向が用いられてもよい。

図４Ｂは、応答３０（図１）のグラフィック表示３４が要求された位置２４の画像にオーバーレイされる場合を示す。図示のグラフィック表示３４は、要求された位置２４の関連ニュース記事の特定の詳細を含む雲であるが、他の視覚化技術が用いられてもよい。更に、近い位置（例えば隣家）についてのニュース記事の存在が、画像にオーバーレイされてもよい。図示の例では、ユーザーは、隣家に関する情報を見るために、画像キャプチャデバイスを右方向に家に向けるように促される。

図１に戻る。ニュース記事１０を集めるステップは、クラウドソース（図示なし）、ソースインデックス（図示なし）及び／又はユーザーアプリケーション１６から得られるユーザーフィードバック１４を考慮に入れてもよい。この点について、ユーザーは、フィードバック１４、適切なユーザーインターフェース（ＵＩ）及び／又は１以上のユーザー嗜好を介して、ソース１２の１以上を明示的に選択することができる。更に、ユーザーフィードバック１４は認証情報を含んでよく、認証情報は、購読料で運営されるニュースストアに特定のソースからアクセスするための許可を確認するために用いられてよい。認証情報はニュースクエリ２２によって提供されてもよい。ユーザーは、以前のインタラクションからユーザー行動、デモグラフィック及び関心を考慮に入れる１以上の推奨システムにより、ユーザーフィードバック１４を促されてもよい。ユーザーフィードバック１４は、ユーザーがデータベースからプルされた情報を修正することを可能にしてもよい。このように、技術の正確さを改善するために、システムはクラウドソーシングを伴ってよい。

更に、ソース１２のうち１以上が自動的に選択される場合、その内容の正確さ及び関連性についてそれらを評価するために、ソースインデックスが用いられてよい。例えば、特定の新聞（例えばNY TIMES、OREGONIAN）は比較的高い関連性が割り当てられてよく、地域のイベントを報じるだけでなく個人的見解や広告等も含む個人又はコミュニティのブログは、比較的低い関連性が割り当てられてよい。ニュースソース１２の１以上の評価に影響を与えるために、ユーザーフィードバック１４が用いられてもよい。加えて、応答３０は、ニュースクエリ２２の起点であるユーザー以外の人と共有されてよい。評価はユーザー固有又は更にはユーザー群固有にもなり得る。例えば、特定の政党を支持するグループが特定のソース又はソースのサブセットを他より高く評価する場合、その反対派が同じソースを低く評価し得る。強調フィルタリング等の技術を用いて、ユーザーの嗜好を特定し、それらを所属、信仰、価値観及び興味が一致するグループにまとめることができる。

よって、ユーザーが仕事からの帰宅中に事故の残留物を見た場合、ユーザーは、事故（例えば巻きこまれた人、負傷者、迂回路）を説明及び／又は詳述しているニュース記事を示すものを直ちに取得するために、ナビアプリケーションを用いてニュースクエリ２２を発することができる。そのようなニュース記事に関連付けられるインデックス情報は、ユーザーが操作している車両のナビゲーション画面にオーバーレイされてよい。別の例では、ユーザーが特定の地域で住宅を検索している場合、ユーザーは、その地域で過去２年間に発生した出来事や警察発表等の関連するその他の内容を説明及び／又は詳述しているニュース記事を示すものを取得するために、携帯端末を用いてニュースクエリ２２を発することができる。この点について、ユーザーは犯罪報道に限定されず、良いニュース記事と悪いニュース記事の両方を検索することができる。更に別の例では、カップルが特定の町のベッド・アンド・ブレックファスト（Ｂ＆Ｂ）に宿泊している場合、カップルは、過去１００年間に当該Ｂ＆Ｂで宿泊及び／又は挙式した人を見つけ出すために、デスクトップコンピューターを用いてニュースクエリ２２を発することができる
更に、半径５０フィート内で直近１２時間に起こった全ての「悪い」イベントを見つけ出し、高精度の結果を受信するために、携帯端末を用いてニュースクエリ２２を発することができる。更に別の例では、ユーザーは、半径１マイル内の直近２０年間の全てのニュース記事を見るために、ニュースクエリ２２を生成することができ、或いは他の制限をクエリに課すことができる。

図５を参照すると、ニュースクエリを処理する方法３６が示されている。方法３６は、例えばランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リード・オンリー・メモリ（ＲＯＭ）、プログラマブルＲＯＭ（ＰＲＯＭ）、ファームウェア、フラッシュメモリ等のマシン又はコンピューター可読記憶媒体、例えばプログラマブル・ロジック・アレイ（ＰＬＡ）、フィールド・プログラマブル・ゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、結合プログラマブル論理回路（ＣＰＬＤ）等のコンフィギュラブル論理、例えば特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、相補型金属酸化膜半導体（ＣＭＯＳ）又はトランジスタ−トランジスタ論理（ＴＴＬ）技術等の回路技術を用いる固定機能ハードウェア論理、或いはそれらの任意の組合わせに格納された論理命令セットとして実現されてよい。例えば、方法３６において示される工程を実行するためのコンピュータープログラムコードは、Ｊａｖａ（登録商標）、Ｓｍａｌｌｔａｌｋ、Ｃ＋＋等のオブジェクト指向プログラミング言語や、“Ｃ”プログラミング言語や同様のプログラミング言語等の従来の手続き型プログラミング言語を含む、１以上のプログラミング言語の任意の組合わせで記述されてよい。

処理ブロック３８は、クラウドソース、ユーザーフィードバック及びソースインデックスのうち１以上に基づき、複数のニュースソースから複数のニュース記事を集めるステップを提供する。既に述べたように、ニュースソースは、例えば報道機関、ブログ、ソーシャル・ネットワーキング・サイト等を含んでよい。ブロック４０において、複数のニュース記事から位置データ、時間データ及びトピックデータが抽出されてよい。位置、時間及び／又はトピックデータを抽出するステップは、複数のニュース記事に１以上の自然言語処理規則及び地理データベースを応用するステップを伴ってよい。一例では、位置データの少なくとも一部は、地域レベル（例えば詳細度の地域、通り、住所及び／又は座標レベル）以上である詳細度（例えば第１の詳細度）を有する。例示のブロック４２では、位置データ、時間データ及びトピックデータをニュースデータストアに追加する。したがって、ニュースデータストアを維持及び／又は更新するために、ブロック３８，４０，４２は適宜繰り返されてよい（例えば周期的、オンデマンド）。

ブロック４４において、ニュースクエリが受信されてよい。ブロック４６において、ニュースクエリにおいて要求された位置が特定されてよい。既に述べたように、ニュースクエリは、マッピングアプリケーション、ナビゲーションアプリケーション、イメージングアプリケーション等と関連付けられてよい。要求された位置は、ブロック４０で抽出された位置データの少なくとも一部の詳細度以上である詳細度（例えば第２の詳細度）を有してよい。例えば、要求された位置はＧＰＳ座標であってよく、１以上のニュース記事から抽出される位置データは、要求されたＧＰＳ座標の特定の距離（例えばニュース半径）内のＧＰＳ座標、住所、交差点、通り及び／又は地域であってよい。例示のブロック４８は、要求された位置とニュースデータストア内のデータとに基づき、ニュースクエリに対する応答を生成する。応答は、要求された位置に対応する１以上のニュース記事を示してよい。応答のグラフィック表示は、ブロック５０で、要求された位置に対応するマップ及び／又は要求された位置の画像にオーバーレイされてよい。一例では、２以上のニュース記事に関連するデータがグラフィック表示にクラスタリングされてよい。

図６は、ニュースクエリを処理するための論理アーキテクチャ５２（５２ａ〜５２ｅ）を示す。論理アーキテクチャ５２は、一般に、上述の方法３６（図５）の１以上の態様を実施してよい。図示の例では、コンテクストモジュール５２ａが、複数のニュース記事から位置データを抽出する。位置データの少なくとも一部は、地域以上である第１の詳細度を有する。また、コンテクストモジュール５２ａは、複数のニュース記事から時間データ及びトピックデータを抽出してよい。一例では、データを抽出することは、１以上のＮＬＰ規則及び地理データベースを複数のニュース記事に適用することを伴う。更に、インデックスモジュール５２ｂは、位置データ、時間データ及び／又はトピックデータをニュースデータストアに追加してよい。また、例示のアーキテクチャ５２は、ニュースクエリ並びにニュースデータストア内の位置データ、時間データ及び／又はトピックデータと関連する要求された位置に基づいてニュースクエリに対する応答を生成するクエリマネジャ５２ｃを含む。要求された位置は、位置データの少なくとも一部の第１の詳細度以上である第２の詳細度を有してよく、応答は、要求された位置に対応する１以上のニュース記事を含んでよい。

一例では、アプリケーションモジュール５２ｄは、要求された位置に対応するマップ及び／又は要求された位置の画像上に、応答のグラフィック表示をオーバーレイする。また、アプリケーションモジュール５２ｄは、２以上のニュース記事と関連するデータをグラフィック表示にクラスタリングしてよい。更に、例示のアーキテクチャ５２は、複数のニュースソースから複数のニュース記事を集めるソースマネジャ５２ｅも含む。複数のニュースソースは、報道機関、ブログ、ソーシャル・ネットワーキング・サイト等を含んでよい。ソースマネジャ５２ｅは、複数のニュース記事を集めるために、フィードバックモジュール５４及び／又はソースインデックス５６を用いてよい。

図７は、一実施形態に係るプロセッサコア２００を示す。プロセッサコア２００は、マイクロプロセッサ、組込みプロセッサ、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、ネットワークプロセッサその他のコードを実行する装置等の、任意の種類のプロセッサのコアであってよい。図７にはプロセッサコア２００が１つだけ示されているが、代替として、処理要素は図７に示されるプロセッサコア２００の２以上を有してよい。プロセッサコア２００はシングルスレッドコアであってよい。或いは、少なくとも１つの実施形態では、プロセッサコア２００は、コア当たり２以上のハードウェアスレッドコンテクスト（又は「論理プロセッサ」）を含んでよいという点で、マルチスレッド化されてよい。

また、図７は、プロセッサ２００に結合されるメモリ２７０を示す。メモリ２７０は、当業者にとって既知であるか他の方法で利用可能であるように、多種多様なメモリ（記憶階層の様々なレイヤを含む）のうちいずれかであってよい。メモリ２７０は、プロセッサ２００コアによって実行される１以上のコード２１３命令を含んでよい。コード２１３は、上述した方法３６（図５）を実施してよい。プロセッサコア２００は、コード２１３によって示される命令のプログラムシーケンスに従う。各命令はフロントエンド部分２１０に入ってよく、１以上のデコーダ２２０によって処理されてよい。デコーダ２２０は、その出力として、既定のフォーマットの固定幅マイクロオペレーション等のマイクロオペレーションを生成してよく、或いは、オリジナルのコード命令を反映する他の命令、マイクロ命令又は制御信号を生成してよい。また、図示のフロントエンド２１０はレジスタ・リネーム論理２２５及びスケジュール論理２３０を含み、それらは一般にリソースを割り当て、実行の変換命令に対応するオペレーションを待ち行列に入れる。

プロセッサ２００は、一連の実行ユニット２５５−１〜２５５−Ｎを有する実行論理２５０を含むように示される。一部の実施形態は、具体的な機能又は機能セット専用の複数の実行ユニットを有してよい。他の実施形態は、唯一の実行ユニット、又は特定の機能を実行でき可能な１つの実行ユニットを有してよい。例示の実行論理２５０は、コード命令によって指定されるオペレーションを実行する。

コード命令によって指定されるオペレーションの実行の完了後、バックエンド論理２６０はコード２１３の命令をリタイアする。一実施形態では、プロセッサ２００は、命令の順番通りでない実行を許可するが、順番通りのリタイアメントを要求する。リタイアメント論理２６５は、当業者に既知の様々な形式（例えば並べ替えバッファ等）を取ってよい。この方式では、プロセッサコア２００は、少なくともデコーダによって生成される出力と、レジスタ・リネーム論理２２５によって利用されるハードウェアレジスタ及びテーブルと、実行論理２５０によって変更される任意のレジスタ（図示なし）とに関して、コード２１３の実行中に変換される。

図７には示されていないが、処理要素は、プロセッサコア２００と共にチップ上に他の要素を有してよい。例えば、処理要素は、プロセッサコア２００と共にメモリ制御論理を有してよい。処理要素はＩ／Ｏ制御論理を有してよく、且つ／又は、メモリ制御論理と一体化されたＩ／Ｏ制御論理を有してよい。処理要素は１以上のキャッシュを有してもよい。

図８を参照すると、実施形態に係るシステム１０００実施形態のブロック図が示されている。図８には、第１の処理要素１０７０及び第２の処理要素１０８０を備えるマルチプロセッサシステム１０００が示される。２つの処理要素１０７０，１０８０が示されるが、当然ながら、システム１０００の実施形態はそのような処理要素を１つだけ備えてもよい。

システム１０００はポイントツーポイント・インターコネクトシステムとして示されており、第１の処理要素１０７０及び第２の処理要素１０８０はポイントツーポイント・インターコネクト１０５０を介して結合される。なお、図８に示されるインターコネクトのいずれか又は全部は、ポイントツーポイント・インターコネクトではなくマルチドロップバスとして実現されてよい。

図８に示されるように、処理要素１０７０，１０８０の各々は、第１及び第２のプロセッサコア（すなわち、プロセッサコア１０７４ａ，１０７４ｂとプロセッサコア１０８４ａ，１０８４ｂ）を含むマルチコアプロセッサであってよい。このようなコア１０７４ａ，１０７４ｂ，１０８４ａ，１０８４ｂは、図７に関連して上述したのと同様の方式で、命令コードを実行するように構成されてよい。各処理要素１０７０，１０８０は、少なくとも１つの共有キャッシュ１８９６ａ，１８９６ｂを有してよい。共有キャッシュ１８９６ａ，１８９６ｂは、それぞれコア１０７４ａ，１０７４ｂやコア１０８４ａ，１０８４ｂ等の、プロセッサの１以上のコンポーネントによって利用されるデータ（例えば命令）を格納してよい。例えば、共有キャッシュ１８９６ａ，１８９６ｂは、メモリ１０３２，１０３４に格納されたデータを、プロセッサのコンポーネントがより高速でアクセスできるようにローカルにキャッシュしてよい。１以上の実施形態では、共有キャッシュ１８９６ａ，１８９６ｂは、１以上の中間レベルのキャッシュ（レベル２（Ｌ２）、レベル３（Ｌ３）、レベル４（Ｌ４）等）又は他のレベルのキャッシュ、最終レベルキャッシュ（ＬＬＣ）及び／又はそれらの組合わせを含んでよい。

２つの処理要素１０７０，１０８０のみを示したが、当然ながら、実施形態の範囲はそれに限定されない。他の実施形態では、所与のプロセッサに１以上の追加的な処理要素が存在してよい。代替として、処理要素１０７０，１０８０の１以上は、アクセラレータやフィールド・プログラマブル・ゲートアレイ等の、プロセッサ以外の要素であってよい。例えば、追加的な処理要素は、第１のプロセッサ１０７０と同じである追加的なプロセッサ、第１のプロセッサ１０７０に対して異種又は非対称の追加的なプロセッサ、アクセラレータ（例えばグラフィックアクセラレータやデジタル信号処理（ＤＳＰ）ユニット）、フィールド・プログラマブル・ゲートアレイ、その他の処理要素を含んでよい。処理要素１０７０，１０８０には、アーキテクチャ特性、マイクロアーキテクチャ特性、熱的特性、電力消費特性等のメリットの様々な基準に関して、様々な相違が存在し得る。このような相違は、処理要素１０７０，１０８０間の対称性及び異種性に効果的に現れ得る。少なくとも１つの実施形態について、様々な処理要素１０７０，１０８０は、同じダイパッケージに設けられてよい。

第１の処理要素１０７０は更に、メモリコントローラ論理（ＭＣ）１０７２及びポイントツーポイント（Ｐ−Ｐ）インターフェース１０７６，１０７８を有してよい。同様に、第２の処理要素１０８０は、ＭＣ１０８２及びＰ−Ｐインターフェース１０８６，１０８８を有してよい。図８に示されるように、ＭＣ１０７２，１０８２は、プロセッサをそれぞれのメモリすなわちメモリ１０３２とメモリ１０３４に結合し、これは、それぞれのプロセッサにローカルに付属されたメインメモリの一部となってよい。ＭＣ１０７２，１０８２は処理要素１０７０，１０８０に組み込まれるように図示されているが、代替の実施形態では、ＭＣ論理は、処理要素１０７０，１０８０に組み込まれるのではなく、外部の個別論理であってよい。

第１の処理要素１０７０と第２の処理要素１０８０は、それぞれＰ−Ｐインターコネクト１０７６，１０８６を介してＩ／Ｏサブシステム１０９０に結合されてよい。図８に示されるように、Ｉ／Ｏサブシステム１０９０はＰ−Ｐインターフェース１０９４，１０９８を含む。更に、Ｉ／Ｏサブシステム１０９０は、Ｉ／Ｏサブシステム１０９０を高性能グラフィックスエンジン１０３８に結合するインターフェース１０９２を含む。一実施形態では、バス１０４９は、グラフィックスエンジン１０３８をＩ／Ｏサブシステム１０９０に結合するのに用いられてよい。代替として、ポイントツーポイント・インターコネクトはこれらのコンポーネントを結合してよい。

同様に、Ｉ／Ｏサブシステム１０９０は、インターフェース１０９６を介して第１のバス１０１６に結合されてよい。一実施形態では、第１のバス１０１６は、ＰＣＩ（Peripheral Component Interconnect）バス、又はＰＣＩ Ｅｘｐｒｅｓｓバス等のバス、又は別の第３世代Ｉ／Ｏインターコネクトバスであってよいが、実施形態の範囲はそれらに限定されない。

図８に示されるように、様々なＩ／Ｏ装置１０１４（例えばカメラ）はバスブリッジ１０１８に沿って第１のバス１０１６に結合されてよく、バスブリッジ１０１８は第１のバス１０１６を第２のバス１０２０に結合してよい。一実施形態では、第２のバス１０２０はＬＰＣ（Low Pin Count）バスであってよい。第２のバス１０２０には様々なデバイスが結合されてよく、例えば、一実施形態では、キーボード／マウス１０１２、ネットワークコントローラ／通信デバイス１０２６（同様にコンピューターネットワークと通信してよい）及び、ディスクドライブその他のコード１０３０を含み得る大容量記憶装置等のデータ記憶部１０１９が結合されてよい。コード１０３０は、上述の方法のうち１以上の実施形態を実行するための命令を含んでよい。よって、例示のコード１０３０は、上述の方法３６（図５）を実現してよく、上述のコード２１３（図７）に類似してよい。更に、オーディオＩ／Ｏ１０２４が第２のバス１０２０に結合されてよい。

なお、他の実施形態も考えられる。例えば、図８のポイントツーポイントアーキテクチャの代わりに、システムはマルチドロップバス又は別のそのような通信トポロジーを実現してよい。また、代替として、図８の要素を分割する集積チップの数は、図８に示されるものより多くても少なくてもよい。

付記及び例
例１は、ニュースクエリを処理するための装置を含んでよい。本装置は、クラウドソース、ユーザーフィードバック及びソースインデックスのうち１以上に基づき、複数のニュースソースから複数のニュース記事を集めるように構成されるソースマネジャを備え、複数のニュースソースは、報道機関、ブログ、コミュニティ、政府筋及びソーシャル・ネットワーキング・サイトのうち１以上を含む。また、本装置は、複数のニュース記事から位置データ、時間データ及びトピックデータを抽出するように構成されるコンテクストモジュールであって、位置データの少なくとも一部は、地域以上である第１の詳細度を有し、トピックデータは主題、感情及びキーワードのうち１以上を含む、コンテクストモジュールと、位置データ、時間データ、トピックデータ及び感情データをニュースデータストアに追加するように構成されるインデックスモジュールと、ニュースクエリに関連する要求された位置に基づき、且つ、ニュースストア内の位置データ、時間データ及びトピックデータに基づき、ニュースクエリに対する応答を生成するように構成されるクエリマネジャであって、要求された位置は第１の詳細度以上である第２の詳細度を有し、応答は要求された位置に対応する１以上のニュース記事を示す、クエリマネジャと、を備えてよい。

例２は例１の装置を含んでよく、更に、要求された位置に対応するマップと要求された位置の画像とのうち１以上に、応答のグラフィック表示をオーバーレイするように構成されるアプリケーションモジュールを備える。

例３は例２の装置を含んでよく、アプリケーションモジュールは、２以上のニュース記事に関連するデータをグラフィック表示にクラスタリングするように構成される。

例４は例１〜３のいずれか１つの装置を含んでよく、コンテクストモジュールは、複数のニュース記事に１以上の自然言語処理規則及び地理データベースを適用して、位置データを抽出するように構成される。

例５は、ニュースクエリを処理する方法を有してよい。本方法は、複数のニュース記事から位置データを抽出するステップであって、位置データの少なくとも一部は、地域以上である第１の詳細度を有する、ステップと、位置データをニュースデータストアに追加するステップと、ニュースクエリに関連する要求された位置とニュースストア内の位置データとに基づき、ニュースクエリに対する応答を生成するステップであって、要求された位置は、第１の詳細度以上である第２の詳細度を有し、応答は、要求された位置に対応する１以上のニュース記事を示す、ステップと、を含む。

例６は例５の方法を含んでよく、更に、要求された位置に対応するマップと要求された位置の画像とのうち１以上に、応答のグラフィック表示をオーバーレイするステップを含む。

例７は例６の方法を含んでよく、更に、２以上のニュース記事に関連するデータをグラフィック表示にクラスタリングするステップを含む。

例８は例５の方法を含んでよく、更に、複数のニュース記事から時間データを抽出するステップと、時間データをニュースデータストアに追加するステップであって、時間データはニュースクエリに対する応答の生成に用いられる、ステップと、を含む。

例９は例５の方法を含んでよく、更に、複数のニュース記事からトピックデータを抽出するステップであって、トピックデータは主題、感情及びキーワードのうち１以上を含む、ステップと、トピックデータをニュースデータストアに追加するステップであって、トピックデータはニュースクエリに対する応答の生成に用いられる、ステップと、を含む。

例１０は例５〜９のいずれか１つの方法を含んでよく、位置データを抽出するステップは、複数のニュース記事に１以上の自然言語処理規則及び地理データベースを応用するステップを含む。

例１１は例５〜９のいずれか１つの方法を含んでよく、更に、クラウドソース、ユーザーフィードバック及びソースインデックスのうち１以上に基づき、複数のニュースソースから複数のニュース記事を集めるステップであって、複数のニュースソースは、報道機関、ブログ、コミュニティ、政府筋及びソーシャル・ネットワーキング・サイトのうち１以上を含む、ステップを含む。

例１２は、一連の命令を備える少なくとも１つのコンピューター可読記憶媒体を含んでよい。該命令は、コンピューティングデバイスによって実行されると、複数のニュース記事から位置データを抽出する工程であって、位置データの少なくとも一部は、地域以上である第１の詳細度を有する工程と、位置データをニュースデータストアに追加する工程と、ニュースクエリに関連する要求された位置とニュースデータストア内の位置データとに基づき、ニュースクエリに対する応答を生成する工程であって、要求された位置は、第１の詳細度以上である第２の詳細度を有し、応答は要求された位置に対応する１以上のニュース記事を示す工程と、をコンピューティングデバイスに実行させる。

例１３は、請求項１２の少なくとも１つのコンピューター可読記憶媒体を含んでよく、命令は、実行されると、要求された位置に対応するマップと要求された位置の画像とのうち１以上に、応答のグラフィック表示をオーバーレイする工程、をコンピューティングデバイスに実行させる。

例１４は、請求項１３の少なくとも１つのコンピューター可読記憶媒体を含んでよく、命令は、実行されると、２以上のニュース記事に関連するデータをグラフィック表示にクラスタリングする工程、をコンピューティングデバイスに実行させる。

例１５は、請求項１２の少なくとも１つのコンピューター可読記憶媒体を含んでよく、命令は、実行されると、複数のニュース記事から時間データを抽出する工程と、時間データをニュースデータストアに追加する工程であって、時間データはニュースクエリに対する応答の生成に用いられる、工程と、をコンピューティングデバイスに実行させる。

例１６は、請求項１２の少なくとも１つのコンピューター可読記憶媒体を含んでよく、命令は、実行されると、複数のニュース記事からトピックデータを抽出する工程であって、トピックデータは主題、感情及びキーワードのうち１以上を含む工程と、トピックデータをニュースデータストアに追加する工程であって、トピックデータはニュースクエリに対する応答の生成に用いられる工程と、をコンピューティングデバイスに実行させる。

例１７は、請求項１２乃至１６のいずれか一項の少なくとも１つのコンピューター可読記憶媒体を含んでよく、命令は、実行されると、複数のニュース記事に１以上の自然言語処理規則及び地理データベースを適用して、位置データを抽出する工程、をコンピューティングデバイスに実行させる。

例１８は、請求項１２乃至１６のいずれか一項の少なくとも１つのコンピューター可読記憶媒体を含んでよく、命令は、実行されると、クラウドソース、ユーザーフィードバック及びソースインデックスのうち１以上に基づき、複数のニュースソースから複数のニュース記事を集める工程であって、複数のニュースソースは報道機関、ブログ、コミュニティ、政府筋及びソーシャル・ネットワーキング・サイトのうち１以上を含む工程、をコンピューティングデバイスに実行させる。

例１９は、ニュースクエリを処理するための装置を含んでよい。本装置は、複数のニュース記事から位置データを抽出するように構成されるコンテクストモジュールであって、位置データの少なくとも一部は、地域以上である第１の詳細度を有する、コンテクストモジュールと、位置データをニュースデータストアに追加するように構成されるインデックスモジュールと、ニュースクエリに関連する要求された位置とニュースデータストア内の位置データとに基づき、ニュースクエリに対する応答を生成するクエリマネジャであって、要求された位置は、第１の詳細度以上である第２の詳細度を有し、応答は要求された位置に対応する１以上のニュース記事を示す、クエリマネジャと、を備える。

例２０は例１９の装置を含んでよく、更に、要求された位置に対応するマップと要求された位置の画像とのうち１以上に、応答のグラフィック表示をオーバーレイするように構成されるアプリケーションモジュールを備える。

例２１は例２０の装置を含んでよく、アプリケーションモジュールは、２以上のニュース記事に関連するデータをグラフィック表示にクラスタリングするように構成される。

例２２は例１９の装置を含んでよく、コンテクストモジュールは、複数のニュース記事から時間データを抽出するように構成され、インデックスモジュールは、時間データをニュースデータストアに追加するように構成される。トピックデータは主題、感情及びキーワードのうち１以上を含む。時間データは、ニュースクエリに対する応答の生成に用いられる。

例２３は例１９の装置を含んでよく、コンテクストモジュールは、複数のニュース記事からトピックデータを抽出するように構成され、インデックスモジュールは、トピックデータをニュースデータストアに追加するように構成される。トピックデータは、ニュースクエリに対する応答の生成に用いられる。

例２４は例１９〜２３のいずれか１つの装置を含んでよく、コンテクストモジュールは、複数のニュース記事に１以上の自然言語処理規則及び地理データベースを適用して、位置データを抽出するように構成される。

例２５は例１９〜２３のいずれか１つの装置を含んでよく、更に、クラウドソース、ユーザーフィードバック及びソースインデックスのうち１以上に基づき、複数のニュースソースから複数のニュース記事を集めるように構成されるソースマネジャを備える。複数のニュースソースは、報道機関、ブログ及びソーシャル・ネットワーキング・サイトのうち１以上を含む。

例２６は、例５〜１１のいずれか１つの方法を実行する手段を備える、ニュースクエリを処理するための装置を含んでよい。

よって、本明細書に記載の技術は、したがって、例えば位置（例えば、意味的又は特定の）、時間、トピック等のコンテキストデータをニュース記事から抽出し、マップ及び／又は画像上のグラフィックオーバーレイ、ピンその他の視覚的手掛かりの形式で、抽出されたデータをユーザーに提示してよい。更に、ユーザーの位置及び／又は他の関心を高度にターゲットとするニュース記事を検索するために、比較的小さなニュース半径が用いられてよい。

実施形態は、全ての種類の半導体集積回路（“ＩＣ”）チップを用いた使用に適用可能である。このようなＩＣチップの例は、限定ではないが、プロセッサ、コントローラ、チップセットコンポーネント、プログラマブル・ロジック・アレイ（ＰＬＡ）、メモリチップ、ネットワークチップ、システム・オンチップ（ＳｏＣ）、ＳＳＤ／ＮＡＮＤコントローラＡＳＩＣ等を含む。加えて、図面の一部では、信号導体線が線で表されている。一部は、構成する信号パスを示すために異なり、構成する信号パスの数を示すために番号ラベルを有し、且つ／又は、基本の情報の流れ方向を示すために１以上の末端に矢印をもつ場合がある。しかしながら、これは限定として解釈されるべきではない。むしろ、このような付加された細部は、回路の理解を容易にするために、１以上の例示的な実施形態に関連して用いられてよい。追加的な情報を有するか否かに関わらず、表された信号線はいずれも、実際は、複数の方向に進行する１以上の信号を備えてよく、任意の適切な種類の信号スキーム、例えば、差動ペアを用いて実現されるデジタル線若しくはアナログ線、光ファイバー線及び／又はシングルエンド線を用いて実現されてよい。

例示のサイズ／モデル／値／範囲が与えられたが、実施形態はそれらに限定されない。製造技術（例えばフォトリソグラフィー）が時間と共に成熟するにつれて、より小型のデバイスが製造可能になると予測される。加えて、図示及び議論を単純にするために、且つ実施形態の特定の態様を分かりにくくしないように、ＩＣチップその他のコンポーネントへの周知の電力／接地接続は図中に示されている場合も示されていない場合もある。更に、配置がブロック図の形式で示される場合があるが、これは実施形態を分かりにくくするのを避けるためであり、且つ、そのようなブロック図の配置の実現に関する詳細が実施形態の実現されるプラットフォームに大きく依存する、すなわち、そのような詳細が十分に当業者の範囲内であるという事実を考慮してのことである。例示の実施形態を説明するために具体的な詳細（例えば回路）が説明される場合には、当業者には明らかであるように、実施形態は、このような具体的な詳細の変形を伴わずに実施することも、伴って実施することもできる。このように、説明は限定ではなく例示と見なされるものである。

本明細書では、「結合」という表現は、問題のコンポーネント間の任意の種類の関係（直接又は間接）を指して用いられる場合があり、電気的接続、機械的接続、流体接続、光学的接続、電磁気接続、電気機械的接続その他の接続に適用され得る。加えて、本明細書では、「第１」、「第２」等の表現は議論を容易にするためだけに使用され、別段の指示がない限り、特に時間的又は経時的な意味はない。

本願及び特許請求の範囲で用いられるように、「１以上」という語句で連結された要素の列挙は、列挙された語句の任意の組合わせを意味し得る。例えば、「Ａ、Ｂ及びＣのうち１以上」という表現は、Ａ、Ｂ、Ｃ、Ａ及びＢ、Ａ及びＣ、Ｂ及びＣ、又は、Ａ及びＢ及びＣを意味し得る。

当業者であれば上述の説明から分かるように、実施形態の広範な技術は様々な形式で実現することができる。したがって、実施形態をその特定の例に関連して説明したが、図面、明細書及び以下の特許請求の範囲を検討すれば当業者には他の変更が明らかになるであろうから、実際の実施形態の範囲はそれらに限定されるべきではない。

Claims (26)

1. ニュースクエリを処理するための装置であって、
   クラウドソース、ユーザーフィードバック及びソースインデックスのうち１以上に基づき、複数のニュースソースから複数のニュース記事を集めるように構成されるソースマネジャであって、前記複数のニュースソースは、報道機関、ブログ、コミュニティ、政府筋及びソーシャル・ネットワーキング・サイトのうち１以上を含む、ソースマネジャと、
   前記複数のニュース記事から位置データ、時間データ及びトピックデータを抽出するように構成されるコンテクストモジュールであって、前記位置データの少なくとも一部は、地域以上である第１の詳細度を有し、前記トピックデータは主題、感情及びキーワードのうち１以上を含む、コンテクストモジュールと、
   前記位置データ、前記時間データ及び前記トピックデータをニュースデータストアに追加するように構成されるインデックスモジュールと、
   前記ニュースクエリに関連する要求された位置に基づき、且つ、前記ニュースデータストア内の前記位置データ、前記時間データ及び前記トピックデータに基づき、ニュースクエリに対する応答を生成するように構成されるクエリマネジャであって、前記要求された位置は、前記第１の詳細度以上である第２の詳細度を有し、前記応答は前記要求された位置に対応する１以上のニュース記事を示す、クエリマネジャと、
   を備える装置。
2. 前記要求された位置に対応するマップと前記要求された位置の画像とのうち１以上に、前記応答のグラフィック表示をオーバーレイするように構成されるアプリケーションモジュール、
   を更に備える、請求項１に記載の装置。
3. 前記アプリケーションモジュールは、２以上のニュース記事に関連するデータを前記グラフィック表示にクラスタリングするように構成される、
   請求項２に記載の装置。
4. 前記コンテクストモジュールは、前記複数のニュース記事に１以上の自然言語処理規則及び地理データベースを適用して、前記位置データを抽出するように構成される、
   請求項１乃至３のいずれか一項に記載の装置。
5. ニュースクエリを処理する方法であって、
   複数のニュース記事から位置データを抽出するステップであって、前記位置データの少なくとも一部は、地域以上である第１の詳細度を有する、ステップと、
   前記位置データをニュースデータストアに追加するステップと、
   前記ニュースクエリに関連する要求された位置と前記ニュースデータストア内の前記位置データとに基づき、ニュースクエリに対する応答を生成するステップであって、前記要求された位置は、前記第１の詳細度以上である第２の詳細度を有し、前記応答は前記要求された位置に対応する１以上のニュース記事を示す、ステップと、
   を含む方法。
6. 前記要求された位置に対応するマップと前記要求された位置の画像とのうち１以上に、前記応答のグラフィック表示をオーバーレイするステップ
   を更に含む、請求項５に記載の方法。
7. ２以上のニュース記事に関連するデータを前記グラフィック表示にクラスタリングするステップ
   を更に含む、請求項６に記載の方法。
8. 前記複数のニュース記事から時間データを抽出するステップと、
   前記時間データを前記ニュースデータストアに追加するステップであって、前記時間データは前記ニュースクエリに対する前記応答の生成に用いられる、ステップと、
   を更に含む、請求項５に記載の方法。
9. 前記複数のニュース記事からトピックデータを抽出するステップであって、前記トピックデータは主題、感情及びキーワードのうち１以上を含む、ステップと、
   前記トピックデータを前記ニュースデータストアに追加するステップであって、前記トピックデータは前記ニュースクエリに対する前記応答の生成に用いられる、ステップと、
   を更に含む、請求項５に記載の方法。
10. 前記位置データを抽出するステップは、前記複数のニュース記事に１以上の自然言語処理規則及び地理データベースを応用するステップを含む、
    請求項５乃至９のいずれか一項に記載の方法。
11. クラウドソース、ユーザーフィードバック及びソースインデックスのうち１以上に基づき、複数のニュースソースから前記複数のニュース記事を集めるステップ、
    を更に含み、前記複数のニュースソースは、報道機関、ブログ、コミュニティ、政府筋及びソーシャル・ネットワーキング・サイトのうち１以上を含む、
    請求項５乃至９のいずれか一項に記載の方法。
12. 複数のニュース記事から位置データを抽出する工程であって、前記位置データの少なくとも一部は、地域以上である第１の詳細度を有する、工程と、
    前記位置データをニュースデータストアに追加する工程と、
    ニュースクエリに関連する要求された位置と前記ニュースデータストア内の前記位置データとに基づき、前記ニュースクエリに対する応答を生成する工程であって、前記要求された位置は、前記第１の詳細度以上である第２の詳細度を有し、前記応答は前記要求された位置に対応する１以上のニュース記事を示す、工程と、
    をコンピューターに実行させるためのプログラム。
13. 前記要求された位置に対応するマップと前記要求された位置の画像とのうち１以上に、前記応答のグラフィック表示をオーバーレイする工程、
    をコンピューターに実行させるための、請求項１２に記載のプログラム。
14. ２以上のニュース記事に関連するデータを前記グラフィック表示にクラスタリングする工程、
    をコンピューターに実行させるための、請求項１３に記載のプログラム。
15. 前記複数のニュース記事から時間データを抽出する工程と、
    前記時間データを前記ニュースデータストアに追加する工程であって、前記時間データは前記ニュースクエリに対する前記応答の生成に用いられる、工程と、
    をコンピューターに実行させるための、請求項１２に記載のプログラム。
16. 前記複数のニュース記事からトピックデータを抽出する工程であって、前記トピックデータは主題、感情及びキーワードのうち１以上を含む、工程と、
    前記トピックデータを前記ニュースデータストアに追加する工程であって、前記トピックデータは前記ニュースクエリに対する前記応答の生成に用いられる、工程と、
    をコンピューターに実行させるための、請求項１２に記載のプログラム。
17. 前記複数のニュース記事に１以上の自然言語処理規則及び地理データベースを適用して、前記位置データを抽出する工程、
    をコンピューターに実行させるための、請求項１２乃至１６のいずれか一項に記載のプログラム。
18. クラウドソース、ユーザーフィードバック及びソースインデックスのうち１以上に基づき、複数のニュースソースから前記複数のニュース記事を集める工程であって、前記複数のニュースソースは報道機関、ブログ、コミュニティ、政府筋及びソーシャル・ネットワーキング・サイトのうち１以上を含む、工程、
    をコンピューターに実行させるための、請求項１２乃至１６のいずれか一項に記載のプログラム。
19. ニュースクエリを処理するための装置であって、
    複数のニュース記事から位置データを抽出するように構成されるコンテクストモジュールであって、前記位置データの少なくとも一部は、地域以上である第１の詳細度を有する、コンテクストモジュールと、
    前記位置データをニュースデータストアに追加するように構成されるインデックスモジュールと、
    前記ニュースクエリに関連する要求された位置と前記ニュースデータストア内の前記位置データとに基づき、ニュースクエリに対する応答を生成するように構成されるクエリマネジャであって、前記要求された位置は、前記第１の詳細度以上である第２の詳細度を有し、前記応答は前記要求された位置に対応する１以上のニュース記事を示す、クエリマネジャと、
    を備える装置。
20. 前記要求された位置に対応するマップと前記要求された位置の画像とのうち１以上に、前記応答のグラフィック表示をオーバーレイするように構成されるアプリケーションモジュール、
    を更に備える、請求項１９に記載の装置。
21. 前記アプリケーションモジュールは、２以上のニュース記事に関連するデータを前記グラフィック表示にクラスタリングするように構成される、
    請求項２０に記載の装置。
22. 前記コンテクストモジュールは、前記複数のニュース記事から時間データを抽出するように構成され、前記インデックスモジュールは前記時間データを前記ニュースデータストアに追加するように構成され、前記時間データは前記ニュースクエリに対する前記応答の生成に用いられる、
    請求項１９に記載の装置。
23. 前記コンテクストモジュールは、前記複数のニュース記事からトピックデータを抽出するように構成され、前記インデックスモジュールは、前記トピックデータを前記ニュースデータストアに追加するように構成され、前記トピックデータは主題、感情及びキーワードのうち１以上を含み、前記トピックデータは前記ニュースクエリに対する前記応答の生成に用いられる、
    請求項１９に記載の装置。
24. 前記コンテクストモジュールは、前記複数のニュース記事に１以上の自然言語処理規則及び地理データベースを適用して、前記位置データを抽出するように構成される、
    請求項１９乃至２３のいずれか一項に記載の装置。
25. クラウドソース、ユーザーフィードバック及びソースインデックスのうち１以上に基づき、複数のニュースソースから前記複数のニュース記事を集めるように構成されるソースマネジャ、
    を更に備え、前記複数のニュースソースは、報道機関、ブログ、コミュニティ、政府筋及びソーシャル・ネットワーキング・サイトのうち１以上を含む、
    請求項１９乃至２３のいずれか一項に記載の装置。
26. 請求項１２乃至１８のいずれか一項に記載のプログラムを記憶したコンピューター可読記憶媒体。

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