JP2017515217A - 自然言語入力に対するタスク完了 - Google Patents

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Abstract

タスク完了を促進するための１つ以上の技法および／またはシステムを提供する。例えば、クライアント・デバイスのユーザーから自然言語入力（例えば、「どこで食事しましょうか」）を受けることができる。タスク完了促進のためにユーザーによる実行のためにオプトインされた１組のユーザー・コンテキスト信号を使用して、自然言語入力を評価し、ユーザーのタスク意図を識別することができる。例えば、地方のメキシコ料理店のメニューを閲覧することのユーザーのタスク意図は、このユーザーのソーシャル・ネットワーク・ポストが、このユーザーがメキシコ料理のために友人と会っていることを示すことに基づいて、識別することができる。ユーザーのタスク意図に基づいて、タスク完了機能をユーザーに提示することができる。例えば、地方のメキシコ料理店のメニューを表示するために、レストラン・アプリを深く起動することができる。【選択図】図１

Description

[0001] 多くのユーザーは、計算デバイスを使用してタスクを実行する。一例では、ユーザーは、移動体デバイスを使用して、現在地から遊園地までの道順(directions)を地図上に表示する(map)ことができる。他の例では、ユーザーは、タブレット・デバイスを使用して書籍を読むことができる。タッチ・ジェスチャー、マウス入力、キーボード入力、音声コマンド、検索クエリー入力等のような、タスクを実行するために種々のタイプの入力を使用することができる。例えば、長期休暇(vacations)予約タスクを実行しながら、ユーザーは検索クエリー「フロリダの長期休暇」を検索エンジンに入力することができ、検索エンジンは、ユーザーが長期休暇予約タスクを完了するために使用することができる、種々の長期休暇検索結果を戻すことができる。
[0002] この摘要は、詳細な説明において以下で更に説明する概念から選択したものを、簡略化した形態で紹介するために設けられている。この摘要は、特許請求する主題の主要な特徴や必須の特徴を特定することを意図するのではなく、特許請求する主題の範囲を限定するために使用されることを意図するのでもない。
[0003] とりわけ、本明細書では、タスク完了を促進するための１つ以上のシステムおよび／または技法を提供する。一例では、クライアント・デバイスのユーザーから自然言語入力（例えば、音声コマンド「何を着ればよいでしょう？」）を受けることができる。ユーザーのタスク意図を識別するためにユーザーと関連付けられた１組のユーザー・コンテキスト信号を使用して、自然言語入力を評価することができる（例えば、ユーザーは、オプトイン同意を与えて種々のタイプのユーザー・コンテキスト信号へのアクセスを付与するために肯定的な行動を行うことができ、および／またはユーザーは一定のタイプのユーザー・コンテキスト信号へのアクセスを防止するためにオプトアウトすることもできる）。一例では、時間ユーザー信号（例えば、午後６時の現時点）、ジオロケーション・ユーザー信号（例えば、繁華街のホテルの場所）、電子メール・データー（例えば、空想のレストランにおける夕食予約電子メール）、ユーザー・ソーシャル・ネットワーク・プロファイル（例えば、ユーザーが女性であることを示す）、および／または他の情報を使用して、ファッション・アプリを通じてフォーマル・カクテル・ドレスのアイデアを閲覧する(view)ユーザーのタスク意図を識別することができる。ユーザーのタスク意図を識別する例では、自然言語入力に基づいて、ユーザー意図クエリー(user intent query)を組み立てることができ、広範意図候補（例えば、ユーザー意図クエリーに似た検索クエリーを提出した後に、検索エンジンのユーザーが実行したタスク）を得るためにタスク意図データー構造（例えば、リモート・サーバーによってホストされる）を問い合わせることができる。ユーザーのタスク意図を識別するために、１組のユーザー・コンテキスト信号を使用して広範意図候補を評価することができる。
[0004] ユーザーのタスク意図に基づいて、タスク完了機能をユーザーに提示することができる。例えば、ファッション・アプリをユーザーのために実行することができる。一例では、ファッション・アプリは、ユーザーに関連がある可能性があるコンテキスト状態内に深く起動する(deep launch)ことができる。例えば、タスク実行コンテキスト（例えば、婦人服パラメーター、フォーマル・ウェア・パラメーター、および／またはその他のコンテキスト情報／パラメーター）を、ユーザーのタスク意図に基づいて識別することができる。タスク実行コンテキストに基づいて、ファッション・アプリを婦人用衣料品買い物(female clothing wear shopping)インターフェース内に深く起動することができる（例えば、婦人服パラメーターおよびフォーマル・ウェア・パラメーターに対応する衣服が入力される）。このように、自然言語入力に基づいてタスク完了機能をユーザーに提示することができる。
[0005] 一例では、タスク促進コンポーネントは、タスク完了を促進するためにクライアント・デバイス上に実装することができる（例えば、タスク促進コンポーネントは、ユーザー・コンテキスト信号を識別する、および／またはローカルに利用することができ、これはユーザー・データーのプライバシー保護を強化することができる）。他の例では、タスク完了を促進するために、ユーザー意図提案コンポーネント(user intent provider component)を、クライアント・デバイスから離れたサーバー上に実装することができる（例えば、ユーザー意図提案コンポーネントは、自然言語入力、および／またはこの自然言語入力から派生されたユーザー意図クエリーを受けることができ、そして広範意図候補および／またはタスク完了機能をクライアント・デバイスに提示する命令を供給することができる）。
[0006] 以上の目的および関連する目的を遂行するために、以下の説明および添付図面は、ある種の実証的な態様(aspect)および実施態様(implementation)について明記する。これらは、１つ以上の態様を採用することができる種々の方法の内少数を示すに過ぎない。本開示のその他の態様、利点、および新規な特徴は、以下の詳細な説明を、添付図面と併せて検討することから明白になるであろう。
図１は、タスク完了を促進する方法例を示す流れ図である。 図２は、タスク完了を促進するシステム例を示すコンポーネント・ブロック図である。 図３は、タスク完了を促進するシステム例を示すコンポーネント・ブロック図である。 図４Ａは、ユーザーのタスク意図を見直す例の図である。 図４Ｂは、ユーザーのタスク意図を見直す例の図である。 図５Ａは、タスク完了を促進し、タスク意図モデルを訓練するためにユーザー・フィードバックを利用するシステム例を示すコンポーネント・ブロック図である。 図５Ｂは、タスク完了を促進し、タスク意図モデルを訓練するためにユーザー・フィードバックを利用するシステム例を示すコンポーネント・ブロック図である。 図６は、タスク完了を促進するシステム例を示すコンポーネント・ブロック図である。 図７は、本明細書において明記する提供技術(provision)の１つ以上を採用するように構成されたプロセッサー実行可能命令を構成する(be comprised)ことができるコンピューター読み取り可能媒体例の図である。 図８は、本明細書において明記する提供技術の１つ以上を実現することができる計算環境例を示す。
[0017] 特許請求する主題について、これより図面を参照しながら説明する。図面では、通常、同様のエレメントを指すために同様の参照番号が図面全体で使用される。以下の記載では、説明の目的に限って、特許請求する主題の理解を得るために多数の具体的な詳細について明記する。しかしながら、特許請求する主題は、これらの具体的な詳細がなくても実施できることは明白であろう。他方において、特許請求する主題を説明し易くするために、構造およびデバイスをブロック図形態で示すこととする。
[0018] 本明細書では、タスク完了を促進するための１つ以上の技法および／またはシステムを提供する。タスクを実行するユーザーの意図を意味的および／または文脈的に理解するために、自然言語入力を評価することができる。広範なユーザー情報（例えば、検索クエリーを提出した後検索エンジンの種々のユーザーがどんなタスクを実行したか）、および／または個人専用のユーザー情報（例えば、ユーザーによって現在消費されているコンテンツ、ユーザーの位置（例えば、ＧＰＳ）、電子メール、カレンダーの約束、および／またはユーザーがタスク完了の促進を図るためにオプトインしたその他のユーザー・コンテキスト信号）に基づいて、自然言語入力を評価することができる。このように、自然言語入力の包括的評価および／または個人に特化した評価に基づいて、タスク完了機能をユーザーに提示することができる。例えば、ユーザーのタスク意図から識別されたタスク実行コンテキストに関連するコンテキスト状態に、アプリケーションを深く起動することができる（例えば、音声コマンド「私は空腹です」、およびユーザーの位置のようなユーザー・コンテキスト信号、ソーシャル・ネットワーク・プロファイルにおけるメキシコ料理に対する関心等に基づいて、メキシコ料理店のメニューの表示(view)の中にレストラン・アプリを起動することができる）。
[0019] 図１の方法例１００によって、タスク完了促進の実施形態を示す。１０２において、本方法は開始する。１０４において、クライアント・デバイスのユーザーから自然言語入力を受けることができる。例えば、「車を描きたい」"I want to draw a car"という音声コマンドを移動体デバイスを介して受けるのでもよい。１０６において、自然言語入力を評価することができる。自然言語入力を評価する例では、自然言語入力に基づいてユーザー意図クエリー(user intent query)を組み立てることができる（例えば、自然言語入力を解析して単語毎にして、これらを選択的に使用および／または変更してユーザー意図クエリーを作るのでもよい）。広範意図候補を識別するために、ユーザー意図クエリーを使用して、タスク意図データー構造を問い合わせることもできる（例えば、クライアント・デバイスから離れており、タスク意図データー構造を含むサーバーに、ユーザー意図クエリーを送ってもよい）。例えば、タスク意図データー構造には、クエリーをタスクにマッピングする意図エントリー(intent entry)への１つ以上のクエリーを入力することができる（例えば、描画クエリーをアート・アプリケーション実行タスクにマッピングしてもよく、車クエリーを運転ビデオ視聴タスクにマッピングしてもよく、車クエリーを車評論ウェブサイト訪問タスクにマッピングしてもよい等である）。意図エントリーへのクエリーは、コミュニティのユーザー検索記録から導き出すこともできる（例えば、車クエリーを提出した後、ユーザーが運転ビデオを視聴した可能性もあり、描画クエリーを提出した後、ユーザーがアート・アプリケーションを開いた可能性もある等）。広範意図候補は、ユーザー意図クエリーに一致する意図エントリーへのクエリーから導き出すこともできる（例えば、アート・アプリケーション意図エントリーへの描画クエリーを、ユーザー意図クエリーに関連があるものとして選択する序列技法(ranking technique)に基づいて、アート・アプリケーション意図エントリーへの描画クエリーを広範意図候補として識別することができる）。
[0020] 一例では、自然言語入力（例えば、および／または広範意図候補）は、ユーザーのタスク意図を識別するためにユーザーと関連付けられた１組のユーザー・コンテキスト信号を使用して評価することができる。この１組のユーザー・コンテキスト信号は、ジオロケーション（例えば、ユーザーが喫茶店にいる可能性もある）、時刻、実行するアプリケーション（例えば、車設計アプリケーション）、インストールされているアプリケーション（例えば、描画アプリケーション）、アプリ・ストア・アプリケーション（例えば、車評論アプリケーション）、カレンダー・データー（例えば、新たな車の評論を作るためのカレンダー・エントリー）、電子メール・データー、ソーシャル・ネットワーク・データー（例えば、ユーザーが車雑誌社で働くという指示）、デバイスのフォーム・ファクタ（例えば、タスク所にあるデスクトップ・コンピュータ）、ユーザー検索記録（例えば、ユーザーが最近車の写真のウェブサイトを訪問した可能性もある）、ユーザーによって消費されたコンテンツ（たとえば、車の写真および／またはビデオ）、自然言語入力に対するコミュニティ・ユーザーの意図（例えば、アート・アプリケーション意図エントリーへの描画クエリーに対応する広範意図候補）を含むことができる。１組のユーザー・コンテキスト信号は、ユーザー・タスク完了を促進する目的で共有することにユーザーがオプトインすることもできた情報を含むことができる。一例では、アート描画アプリケーションを実行し車を描くというユーザーのタスク意図を識別することができる。
[0021] 一例では、ユーザーのタスク意図に基づいて、ユーザー絞り込みインターフェース（user refinement interface)をユーザーに設けることもできる（例えば、ユーザーのタスク意図が正しいか否かについてユーザーに尋ねることができる）。ユーザー・タスク絞り込み入力またはユーザーの承認を、ユーザー絞り込みインターフェースを介して受け取ることができる。例えば、ユーザーが車評論アプリケーションを開き、車の描画を用いて車の評論を作成することに、ユーザーのタスク意図を絞り込んだことを、ユーザーが示すことができる。したがって、ユーザーのタスク意図は、ユーザー・タスク絞り込み入力に基づいて、見直すことができる。
[0022] １０８において、ユーザーのタスク意図に基づいて、タスク完了機能をユーザーに提示することができる。タスク完了機能は、ユーザーに、文書へのアクセス、アプリケーション（例えば、アプリケーションを実行する、アプリケーションを深く起動する、アプリ・ストアからアプリケーションをダウンロードする等）、オペレーティング・システムの設定、音楽エンティティ、ビデオ、写真、ソーシャル・ネットワーク・プロファイル、マップ、検索結果、および／または種々のその他の目的(object)および／または機能（例えば、書籍を購入する機能、レストランにおいて席を予約する機能等）を提供することを含んでもよい。一例では、タスク完了機能は、絞り込まれたユーザーのタスク意図に基づいて、車評論アプリケーションを実行することを含み、車評論アプリケーションを開き、車の描画を用いて車評論を作成することができる。タスク実行コンテキストは、ユーザーのタスク意図に基づいて識別することができる（例えば、車評論アプリケーションの車評論作成インターフェースを、タスク実行コンテキストとして識別してもよい）。車評論アプリケーションは、タスク実行コンテキストに関連するコンテキスト状態に、深く起動することができる（例えば、車評論アプリケーションに、車評論読み取りインターフェースではなく、車評論作成インターフェースを表示するように命令することができる）。一例では、タスク実行コンテキストは、１つ以上のアプリケーション・パラメーターを含むことができる（例えば、車描画インターフェースが車評論作成インターフェースを介して表示されることになるのか否か指定するために使用される車描画表示インターフェース・パラメーター）。車評論アプリケーションには、１つ以上のアプリケーション・パラメーターに対応する情報を入力することができる（例えば、車描画インターフェースを表示することができる）。このように、自然言語入力を使用して、コンテキスト的に関連する状態に深く起動されたアプリケーションのようなタスク完了機能をユーザーに提示することができる。
[0023] 一例では、タスク完了機能についてのユーザー・フィードバックを識別することができる。例えば、ユーザーは、ユーザーが車評論作成アプリの提案を受け、アプリ・ストアからタスク完了機能の一部としてダウンロードする方を望んだことを示すのでもよい。ユーザー・フィードバックは、タスク意図データー構造に入力するために使用されるタスク意図モデルを訓練するためにサーバー（例えば、タスク意図データー構造をホストするリモート・サーバー）に供給することができる（例えば、自然言語入力および／またはユーザー意図クエリーを、車評論作成アプリを下見して(previewing)ダウンロードするタスクに一致させるように、意図エントリーへの新たなクエリーを作成することができる）。このように、自然言語入力に基づくタスク完了の促進を向上させることができる。１１０においてこの方法は終了する。
[0024] 図２は、タスク完了を促進するシステム２００の一例を示す。システム２００は、タスク意図訓練コンポーネント２０４および／またはユーザー意図提案コンポーネント(user intent provider component)２１０を含む。タスク意図訓練コンポーネント２０４は、タスク意図モデル２０６を訓練するために、コミュニティ・ユーザー検索記録データー２０２を評価するように構成することができる。コミュニティ・ユーザー検索記録データー２０２は、ユーザーの広範に利用可能な検索クエリーと、検索クエリーの提出後に訪問／消費されたコンテンツについてのコンテキスト情報を含むことができる（例えば、ユーザーが検索クエリー「私は空腹です」を提出した可能性もあり、更にその後レストラン予約サービスを訪問した可能性もある）。このように、検索エンジンまたは他の検索インターフェース（例えば、オペレーティング・システムの検索チャーム）のユーザーのような、複数のユーザーのユーザー活動に基づいて、タスク意図モデル２０６を訓練することができる。タスク意図モデル２０６は、タスク意図データー構造２０８に、意図エントリーへの１つ以上のクエリーを入力するために利用することができる。意図エントリーへのクエリーは、クエリーをユーザー・タスクと組み合わせることができ、これを使用すると、広域コミュニティの観点からユーザーへの提示に適したタスク完了機能を識別することができる。
[0025] ユーザー意図提案コンポーネント２１０は、ユーザー意図クエリー２４２をクライアント・デバイスから受けるように構成することができる。ユーザー意図クエリー２４２は、クライアント・デバイス上で受けた自然言語入力から導き出すことができる（例えば、長期休暇のメディアを視聴するためのユーザー意図クエリーは、「私に私の長期休暇を示して下さい」という自然言語入力から導き出すことができる）。ユーザー意図提案コンポーネント２１０は、広範意図候補(global intent candidate)２１４を識別するためにユーザー意図クエリー２４２を使用してタスク意図データー構造２０８に問い合わせることができる（例えば、長期休暇に関連するメタデーターを含む写真表示の広範意図候補）。広範意図候補２１４は、自然言語入力から導き出されたユーザーのタスク意図に関連するタスク完了を促進するために、クライアント・デバイスに供給することができる（例えば、長期休暇の写真が表示されるコンテキスト状態に、フォト・ビューア・アプリを深く起動することができる）。
[0026] 図３は、タスク完了を促進するシステム３００の一例を示す。システム３００は、タスク促進コンポーネント３０６を含む。タスク促進コンポーネント３０６は、クライアント・デバイス３０２と関連付けることができる（例えば、個人補助／推奨アプリケーションによってというようにしてクライアント・デバイス３０２上でローカルにホストされるか、またはクラウド・ベースの推奨サービスによってというようにして、離れてホストされる）。タスク促進コンポーネント３０６は、自然言語入力３０４をクライアント・デバイス３０２のユーザーから受けることができる。例えば、「私はとても空腹です」という自然言語入力３０４を音声コマンドとして受けることができる。自然言語入力３０４は、ユーザーのタスク意図３１０を識別するためにユーザーに関連付けられた１組のユーザー・コンテキスト信号３０８を使用して評価することができる。一例では、ユーザーのタスク意図３１０は、レストラン・アプリを開き、メキシコ料理店の情報を閲覧する意図に対応することができる。これは、このユーザーがメキシコ料理が好きであることを示すソーシャル・ネットワーク・プロファイル、現在の繁華街での位置、歩いて移動している状態、および／またはその他のユーザー・コンテキスト信号（例えば、ユーザーがこのような信号を本明細書において示されるように使用されることにオプトインした場合）に基づくことができる。他の例では、ユーザー意図クエリーは、自然言語入力に基づいて組み立てることができ、そしてタスク意図データー構造（例えば、図２に示すタスク意図データー構造２０８）に問い合わせて、広範意図候補を識別するために使用することもできる（例えば、このユーザー意図クエリーおよび／または自然言語入力３０４と同様の検索クエリーを提出した後に、ユーザーのコミュニティがどのようなタスクを実行したかを示す）。これは、ユーザーのタスク意図３１０を識別するために使用することができる。
[0027] タスク促進コンポーネント３０６は、タスク完了機能３１２をユーザーに提示するように構成することができる。例えば、タスク完了機能３１２は、レストラン・アプリ３１４を深く起動することに対応することができる。ユーザーの現在地を使用して、ユーザーのタスク意図３１０に対応する１組のメキシコ料理店エンティティ候補を識別することができる。メキシコ料理店エンティティ候補のユーザーの現在地に対する近接度に基づいて、１組のメキシコ料理店エンティティ候補から１つのメキシコ料理店エンティティ候補を選択することができる。このように、メキシコ料理店エンティティ候補に関連する情報がレストラン・アプリ３１４内に入力されている場合（例えば、歩行道順、メニュー等）、レストラン・アプリ３１４を深く起動させることができる。このように、自然言語入力３０４および／または１組のユーザー・コンテキスト信号３０８に基づいて、レストラン・アプリ３１４をコンテキスト的に関連がある状態に深く起動する。
[0028] 図４Aおよび図４Bは、ユーザーのタスク意図を見直す例を示す。図４Aは、タスク促進コンポーネント４０６が「ジョージは何を企んでいるのか」"what is George up to"という自然言語入力４０４を受けた例４００を示す。タスク促進コンポーネント４０６は、１組のユーザー・コンテキスト信号４０８に基づいてこの自然言語入力４０４を評価し（例えば、ソーシャル・ネットワークの友人であるジョージの連絡先、仕事の友人であるジョージの連絡先、兄弟であるジョージの連絡先等）、ジョージと称するユーザーと通信するユーザーのタスク意図４１４を識別することができる。タスク促進コンポーネント４０６は、ユーザーのタスク意図４１４に基づいて、ユーザー絞り込みインターフェース４１２をユーザーに供給することができる（４１０）（例えば、多数のユーザーがジョージと称するため）。ユーザー絞り込みインターフェース４１２は、ユーザーにどのジョージに連絡するか指定するように要求することができる。
[0029] 図４Bは、タスク促進コンポーネント４０６がユーザー絞り込みインターフェース４１２を介してユーザー・タスク絞り込み入力４２２を受けた例４２０を示す。ユーザー・タスク絞り込み入力４２２は、ソーシャル・ネットワークの友人であるジョージに連絡を取ろうとしていることを指定することができる。タスク促進コンポーネント４０６は、ユーザーのタスク意図４１４を見直すことができ、このユーザーのタスク意図４１４に対する見直しに基づいて、タスク完了機能４２４をユーザーに提示することができる。例えば、ソーシャル・ネットワークの友人であるジョージに連絡するために、通信アプリケーション４２６を通信ハブに深く起動することができる。
[0030] 図５Aおよび図５Bは、タスク完了を促進し、ユーザー・フィードバックを利用してタスク意図モデル５１０を訓練するシステム５００の一例を示す。システム５００は、タスク促進コンポーネント５０６、ユーザー意図提案コンポーネント５０８、および／またはタスク意図訓練コンポーネント５１４を含む。タスク促進コンポーネント５０６は、クライアント・デバイス５０２のユーザーから「ムービー・アイデア」(movie ideas)という自然言語入力５０４を受けることができる。タスク促進コンポーネント５０６は、この自然言語入力５０４に基づいてユーザー意図クエリー（例えば、ムービー・クエリー）を組み立てることができる。タスク促進コンポーネント５０６は、このユーザー意図クエリーをユーザー意図提案コンポーネント５０８に送ることができる。ユーザー意図提案コンポーネント５０８は、ユーザー意図クエリーを使用してタスク意図データー構造５１２に問い合わせて、広範意図候補５１６を識別することができる（例えば、ユーザーのコミュニティが、ムービー・タイプ・クエリーを提出した後、自動車レース映画のプレビューを再生した可能性もある）。タスク促進コンポーネント５０６は、１組のユーザー・コンテキスト信号５１８を使用して広範意図候補５１６を評価し（例えば、ビデオ再生アプリ５２２がクライアント・デバイス５０２上にインストールされるのでもよい）、ビデオ再生アプリ５２２を使用して自動車レース映画のプレビューを再生するユーザーのタスク意図を識別することができる。タスク促進コンポーネント５０６は、ユーザーのタスク意図に基づいて、タスク完了機能５２０をユーザーに提示することができる。例えば、ビデオ再生アプリ５２２によって、自動車レース映画のプレビューを再生することができる。
[0031] 図５Bは、タスク完了機能５２０のためにユーザー・フィードバック５４４を受けるタスク促進コンポーネント５０６を示す。例えば、ユーザーが、ユーザー・フィードバック提出インターフェース５４２を介して、ユーザーが、ムービーのプレビューではなく、書き込まれた評論を見られた方がよかったことを明確に記述するのでもよい。ユーザー・フィードバック５４４は、タスク意図訓練コンポーネント５１４に供給することができる。タスク意図訓練コンポーネント５１４は、ユーザー・フィードバック５４４に基づいてタスク意図モデル５１０を訓練する（５４６）ように構成することができ、訓練されたタスク意図モデル５１０は、訓練５４６に基づいて、タスク意図データー構造５１２を調節することができる（例えば、意図エントリーへの１つ以上のクエリーを追加する、削除する、および／またはムービー評論読み取りタスク・エントリーへのムービー・クエリーに関連付けられた重みの増加、およびムービー・プレビュー再生タスク・エントリーへのムービー・クエリーに関連付けられた重みの低下というように、クエリーを変更することができる）。
[0032] 図６は、タスク完了を促進するシステム６００の一例を示す。システム６００は、タスク促進コンポーネント６０６を含む。一例では、タスク促進コンポーネント６０６は、「私は靴が必要だ」という自然言語入力６０４をユーザーから受けることができる。タスク促進コンポーネント６０６は、１組のユーザー・コンテキスト信号６０８に基づいて自然言語入力６０４を評価し、ユーザーのタスク意図６１０を識別することができる。例えば、ユーザーのタスク意図６１０は、アプリ・ストアからダウンロードのために入手可能な買い物アプリ６１４を介して、サイズ１２のランニング・シューズを購入する意図に対応することができる。これは、ユーザーのランニング・シューズ・ウェブサイトの検索履歴、６か月毎にサイズ１２のランニング・シューズを購入した以前の履歴、最後に購入した対は６か月前であったこと、このユーザーが個人マラソン・トレーナーであることを示すソーシャル・ネットワーク・プロファイル、および／または他のユーザー・コンテキスト信号に基づいて識別することができる。タスク促進コンポーネント６０６は、ユーザーのタスク意図６１０に基づいて、タスク完了機能６１２をユーザーに提示することができる。例えば、タスク促進コンポーネント６０６は、アプリ・ストアから買い物アプリ６１４をダウンロードし（例えば、ユーザーによって与えられる許可に基づいて）することができ、販売中のサイズ１２ランニング・シューズを表示するために、買い物アプリ６１４を深く起動することができる。
[0033] 更に他の実施形態では、本明細書において紹介した技法の内１つ以上を実現するように構成されたプロセッサー実行可能命令を含むコンピューター読み取り可能媒体も伴う。コンピューター読み取り可能媒体またはコンピューター読み取り可能デバイスの実施形態例を図７に示す。ここで、実施態様７００は、ＣＤ−Ｒ、ＤＶＤ−Ｒ、フラッシュ・ドライブ、ハード・ディスク・ドライブのプラッター等のような、コンピューター読み取り可能媒体７０８を含み、そこにコンピューター読み取り可能データー７０６がエンコードされる。一方、ゼロまたは１の少なくとも１つを含む二進データーのような、このコンピューター読み取り可能データー７０６は、本明細書において明記された原理の１つ以上にしたがって動作するように構成された１組のコンピューター命令７０４を含む。ある実施形態では、プロセッサー実行可能コンピューター命令７０４は、例えば、図１の方法例１００の少なくとも一部というような、方法７０２を実行するように構成されている。ある実施形態では、プロセッサー実行可能命令７０４は、例えば、図２のシステム例２００の少なくとも一部、図３のシステム例３００の少なくとも一部、図５Ａおよび図５Ｂのシステム例５００の少なくとも一部、および／または図６のシステム例６００の少なくとも一部というような、システムを実現するように構成されている。本明細書において紹介した技法にしたがって動作するように構成された多くのこのようなコンピューター読み取り可能媒体が、当業者によって考案される。
[0034] 本主題については、構造的特徴および／または方法論的アクトに特定的な文言で説明したが、添付した特許請求の範囲において定められる主題は、必ずしも以上で説明した具体的な特徴やアクトには限定されないことは理解されよう。むしろ、以上で説明した具体的な特徴やアクトは、特許請求の範囲の少なくとも一部を実現する形態例として開示されたまでである。
[0035] 本願において使用する場合、「コンポーネント」、「モジュール」、「システム」、「インターフェース」および／または等の用語は、一般に、ハードウェア、ハードウェアおよびソフトウェアの組み合わせ、ソフトウェア、または実行中のソフトウェアのいずれかである、コンピューター関係エンティティに言及することを意図している。例えば、コンポーネントは、プロセッサーにおいて実行するプロセス、プロセッサー、オブジェクト、実行可能ファイル、実行のスレッド、プログラム、および／またはコンピューターであってもよいが、これらに限定されるのではない。例示として、コントローラーにおいて実行するアプリケーション、およびこのコントローラーの双方がコンポーネントであることができる。１つ以上のコンポーネントが１つのプロセスおよび／または実行のスレッド内に存在することもでき、コンポーネントは、１つのコンピューターに局在すること、および／または２つ以上のコンピューター間で分散されるのでもよい。
[0036] 更に、特許請求する主題は、開示した主題を実現するためにコンピューターを制御するソフトウェア、ファームウェア、ハードウェア、またはその任意の組み合わせを生成するための標準的なプログラミングおよび／または設計技法を使用して、方法、装置、または製品として実現することもできる。「製品」という用語は、本明細書において使用される場合、任意のコンピューター読み取り可能デバイス、キャリア、または媒体からアクセス可能なコンピューター・プログラムを包含することを意図している。勿論、特許請求する主題の範囲または主旨から逸脱することなく、この構成には多くの変更が行われてもよい。
[0037] 図８および以下の説明(discussion)は、本明細書において明示した発明(provision)の１つ以上の実施形態を実現するのに適した計算環境の端的で総合的な説明に供する。図８の動作環境は、適した動作環境の一例に過ぎず、動作環境の使用範囲や機能に関して限定を示唆する意図は全くない。計算デバイスの例には、パーソナル・コンピューター、サーバー・コンピューター、ハンドヘルドまたはラップトップ・デバイス、移動体デバイス（移動体電話機、パーソナル・ディジタル・アシスタント（ＰＤＡ）、メディア・プレーヤー等のような）、マルチプロセッサー・システム、消費者用電子機器、ミニ・コンピューター、メインフレーム・コンピューター、以上のシステムまたはデバイスの内任意のものを含む分散型計算環境等が含まれるが、これらに限定されるのではない。
[0038] 必須ではないが、実施形態は、１つ以上の計算デバイスによって実行される「コンピューター読み取り可能命令」という一般的なコンテキストで説明される。コンピューター読み取り可能命令は、コンピューター読み取り可能媒体（以下で論ずる）によって流通させることができる。コンピューター読み取り可能命令は、関数、オブジェクト、アプリケーション・プログラミング・インターフェース（ＡＰＩ）、データー構造等というような、プログラム・モジュールとして実現することができ、特定のタスクを実行するか、または特定の抽象データー型を実装する。通例、コンピューター読み取り可能命令の機能は、種々の環境において所望される通りに、組み合わせることまたは分散させることができる。
[0039] 図８は、本明細書において提供した１つ以上の実施形態を実現するように構成された計算デバイス８１２を含むシステム８１０の一例を示す。一構成では、計算デバイス８１２は少なくとも１つの処理ユニット８１６とメモリー８１８とを含む。計算デバイスの正確な構成およびタイプに依存して、メモリー８１８は、揮発性（例えば、ＲＡＭのような）、不揮発性（例えば、ＲＯＭ、フラッシュ・メモリー等のような）、またはこれら２つの何らかの組み合わせであってもよい。この構成は、図８では破線８１４によって示される。
[0040] 他の実施形態では、デバイス８１２は追加の機構(feature)および／または機能を含むこともできる。例えば、デバイス８１２は、磁気ストレージ、光ストレージ等を含むがこれらに限定されない追加のストレージ（例えば、リムーバブルおよび／または非リムーバブル）も含むことができる。このような追加のストレージは、図８ではストレージ８２０によって示される。一実施形態では、本明細書において提供した１つ以上の実施形態を実現するコンピューター読み取り可能命令は、ストレージ８２０内にあってもよい。また、ストレージ８２０は、オペレーティング・システム、アプリケーション・プログラム等を実現するための他のコンピューター読み取り可能命令も格納することができる。コンピューター読み取り可能命令は、例えば、処理ユニット８１６による実行のために、メモリー８１８にロードすることができる。
[0041] 「コンピューター読み取り可能媒体」という用語は、本明細書において使用する場合、コンピューター記憶媒体を含む。コンピューター記憶媒体は、揮発性および不揮発性の、リムーバブルおよび非リムーバブル媒体を含み、コンピューター読み取り可能命令または他のデーターのような情報の格納のための任意の方法または技術で実現される。メモリー８１８およびストレージ８２０は、コンピューター記憶媒体の例である。コンピューター記憶媒体は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュ・メモリーまたは他のメモリー技術、ＣＤ−ＲＯＭ、ディジタル・バーサタイル・ディスク（ＤＶＤ）または他の光ストレージ、磁気カセット、磁気テープ、磁気ディスク記憶デバイスまたは他の磁気記憶デバイス、あるいは所望の情報を格納するために使用することができデバイス８１２によってアクセスすることができる任意の他の媒体を含むが、これらに限定されるのではない。しかしながら、コンピューター記憶媒体は、伝搬信号を含まない。むしろ、コンピューター記憶媒体は伝搬信号を除外する。このようなコンピューター記憶媒体はいずれも、デバイス８１２の一部であることができる。
[0042] また、デバイス８１２は、デバイス８１２が他のデバイスと通信することを可能にする通信接続（１つまたは複数）８２６も含むことができる。通信接続（１つまたは複数）８２６は、モデム、ネットワーク・インターフェース・カード（ＮＩＣ）、統合ネットワーク・インターフェース、無線周波数送信機／受信機、赤外線ポート、ＵＳＢ接続、または計算デバイス８１２を他の計算デバイスに接続するための他のインターフェースを含むことができるが、これらに限定されるのではない。通信接続（１つまたは複数）８２６は、有線接続またはワイヤレス接続を含むことができる。通信接続（１つまたは複数）８２６は、通信媒体を送信および／または受信することができる。
[0043] 「コンピューター読み取り可能媒体」という用語は、通信媒体を含むことができる。通信媒体は、通例、搬送波のような「変調データー信号」または他の移送メカニズムにコンピューター読み取り可能命令または他のデーターを具体化し、あらゆる情報配信媒体を含む。「変調データー信号」という用語は、この信号に情報をエンコードするような方法でその特性の１つ以上が設定または変化させられた信号を含むことができる。
[0044] デバイス８１２は、キーボード、マウス、ペン、音声入力デバイス、タッチ入力デバイス、赤外線カメラ、ビデオ入力デバイス、および／またはあらゆる他の入力デバイスというような、入力デバイス（１つまたは複数）８２４を含むことができる。また、１つ以上のディスプレイ、スピーカー、プリンター、および／またはあらゆる他の出力デバイスというような出力デバイス（１つまたは複数）８２２も、デバイ８１２に含むことができる。入力デバイス（１つまたは複数）８２４および出力デバイス（１つまたは複数）８２２は、有線接続、ワイヤレス接続、またはそのいずれかの組み合わせによって、デバイス８１２に接続することができる。一実施形態では、他の計算デバイスからの入力デバイスまたは出力デバイスを計算デバイス８１２の入力デバイス（１つまたは複数）８２４または出力デバイス（１つまたは複数）８２２として使用することもできる。
[0045] 計算デバイス８１２のコンポーネントは、バスのような種々の相互接続によって接続されてもよい。このような相互接続は、PCI Expressのような周辺コンポーネント相互接続（ＰＣＩ）、ユニバーサル・シリアル・バス（ＵＳＢ）、firewire（ＩＥＥＥ１３９４）、光バス構造等を含むことができる。他の実施形態では、計算デバイス８１２のコンポーネントは、ネットワークによって相互接続されてもよい。例えば、メモリー８１８は、ネットワークによって相互接続された異なる物理位置に配置された多数の物理メモリー・ユニットで構成されてもよい。
[0046] 当業者は、コンピューター読み取り可能命令を格納するために利用される記憶デバイスをネットワークを跨がって分散させてもよいことを認めるであろう。例えば、ネットワーク８２８を介してアクセス可能な計算デバイス８３０が、本明細書において提示した１つ以上の実施形態を実現するためのコンピューター読み取り可能命令を格納することもできる。計算デバイス８１２は、計算デバイス８３０にアクセスし、実行のために、コンピューター読み取り可能命令の一部または全部をダウンロードすることができる。あるいは、計算デバイス８１２は、必要に応じて、コンピューター読み取り可能命令の複数の部分(pieces)をダウンロードすることもでき、即ち、一部の命令を計算デバイス８１２において実行し、一部を計算デバイス８３０において実行することもできる。
[0047] 本明細書においては、実施形態の種々の動作を示した。一実施形態では、説明した動作の１つ以上が、１つ以上のコンピューター読み取り可能媒体上に格納されたコンピューター読み取り可能命令を構成することができ、計算デバイスによって実行されると、この計算デバイスに、説明した動作を実行させる。これらの動作の一部または全部を説明した順序は、これらの動作が必然的に順序に依存することを暗示するように解釈してはならない。この説明の恩恵を得た当業者には、代わりの順序付けも認められよう。更に、本明細書において示した各実施形態において、必ずしも全ての動作があるとは限らないことは理解されよう。また、ある実施形態では全ての動作が必要ではないことも理解されよう。
[0048] 更に、別段指定されない限り、「第１」、「第２」、および／またはその他は、時間的態様、空間的態様、順序付け等を含意することは意図していない。逆に、このような用語は、単に、特徴、エレメント、項目等に対する識別子、名称等として使用される。例えば、第１物体および第２物体は、一般に、物体Ａおよび物体Ｂ、あるいは２つの異なるまたは２つの同一の(identical)物体、あるいは同じ(same)物体に対応する。
[0049] 更に、「一例の」(exemplary)という単語は、本明細書では例(example)、実例(instance)、または例示(illustration)等として役割を果たすことを意味するために使用され、必ずしも有利であることを意味する訳ではない。本願において使用する場合、「または」という用語は、排他的な「または」ではなく、包含的な「または」を意味することを意図している。 加えて、本願において使用する場合、単数形を対象にすることが別段明示されていない限り、または文脈から明らかでない限り、「ａ」および「ａｎ」は、一般に、「１つ以上」を意味すると解釈することとする。また、ＡおよびＢ等(and/or the like)の少なくとも１つは、通常、ＡまたはＢあるいはＡおよびＢ双方を意味する。更に、「含む」(includes)、「有する」(having, has)、「と」(with)という用語および／またはこれらの変形が詳細な説明または特許請求の範囲において使用される限りにおいて、このような用語は、「備える」(comprising)という用語と同様に、包含的であることを意図している。
[0050] また、本開示は、１つ以上の実施態様に関して示し説明したが、本明細書および添付図面の読解(reading and understanding)に基づいて、同等の変形(alteration)および変更(modification)が当業者には想起されよう。本開示は、このような変更および変形を全て含み、以下の請求項の範囲によってのみ限定されるものとする。特に、以上で説明したコンポーネント（例えば、エレメント、リソース等）によって実行される種々の機能に関して、このようなコンポーネントを説明するために使用された用語は、別段指示されていなければ、説明されたコンポーネントの指定された機能を実行するあらゆるコンポーネント（例えば、機能的に同等なコンポーネント）に対応することを意図しており、開示された構造と構造的に同等でなくてもよい。加えて、本開示の特定的な特徴について、様々な実施態様の内１つだけに関して開示したが、このような特徴は、あらゆる所与のまたは特定の用途に望まれるようにまたは有利になるように、他の実施態様の１つ以上の他の特徴と組み合わせることもできる。

Claims (10)

  1. タスク完了を促進する方法であって、
    クライアント・デバイスのユーザーから自然言語入力を受けるステップと、
    ユーザーのタスク意図を識別するために、前記ユーザーに関連付けられた１組のユーザー・コンテキスト信号を使用して前記自然言語入力を評価するステップと、
    前記ユーザーのタスク意図に基づいて、タスク完了機能を前記ユーザーに提示するステップと、
    を含み、前記提示するステップが、
    前記ユーザーのタスク意図に基づいてタスク実行コンテキストを識別するステップであって、前記タスク実行コンテキストがアプリケーション・パラメーターを含む、ステップと、
    前記タスク実行コンテキストに関連するコンテキスト状態にアプリケーションを深く起動するステップであって、前記アプリケーションに前記アプリケーション・パラメーターに対応する情報が入力される、ステップと、
    を含む、方法。
  2. 請求項１に記載の方法において、アプリケーションを深く起動する前記ステップが、
    前記アプリケーションを通じて、文書、写真、ビデオ、ウェブサイト、またはソーシャル・ネットワーク・データーの内少なくとも１つに対するアクセスを前記ユーザーに与えるステップを含む、方法。
  3. 請求項１に記載の方法において、前記自然言語入力を評価する前記ステップが、
    前記自然言語入力に基づいてユーザー意図クエリーを組み立てるステップと、
    広範意図候補を識別するために、前記ユーザー意図クエリーを使用してタスク意図データー構造に問い合わせるステップと、
    前記ユーザーのタスク意図を識別するために、前記１組のユーザー・コンテキスト信号を使用して前記広範意図候補を評価するステップと、
    を含む、方法。
  4. 請求項３に記載の方法において、タスク意図データー構造に問い合わせる前記ステップが、
    前記ユーザー意図クエリーを前記タスク意図データー構造を含むサーバーに送るステップであって、前記サーバーが前記クライアント・デバイスとは離れている、ステップと、
    前記サーバーから前記広範意図候補を受けるステップと、
    を含む、方法。
  5. 請求項１に記載の方法において、前記アプリケーションが個人補助アプリケーションを含む、方法。
  6. 請求項４に記載の方法であって、
    前記タスク完了機能のためにユーザー・フィードバックを識別するステップと、
    前記タスク意図データー構造に入力するために使用されるタスク意図モデルを訓練するために、前記ユーザー・フィードバックを前記サーバーに供給するステップと、
    を含む、方法。
  7. 請求項１に記載の方法において、アプリケーションを深く起動する前記ステップが、
    前記ユーザーの現在地を識別するステップと、
    前記ユーザーのタスク意図に対応する１組のエンティティ候補を識別するステップと、
    前記エンティティ候補の前記現在地に対する近接度に基づいて、前記１組のエンティティ候補からエンティティ候補を選択するステップと、
    前記エンティティ候補に関連する情報を前記アプリケーションに入力するステップと、
    を含む、方法。
  8. 請求項１に記載の方法であって、
    前記ユーザーのタスク意図に基づいて前記ユーザーにユーザー絞り込みインターフェースを提供するステップと、
    前記ユーザー絞り込みインターフェースを介してユーザー・タスク絞り込み入力を受けるステップと、
    前記ユーザー・タスク絞り込み入力に基づいて、前記ユーザーのタスク意図を見直すステップと、
    を含む、方法。
  9. タスク完了を促進するシステムであって、
    タスク意図モデルを訓練するためにコミュニティ・ユーザー検索記録データーを評価し、前記タスク意図モデルを利用して、タスク意図データー構造に、意図エントリーへの１つ以上のクエリーを入力するように構成されたタスク意図訓練コンポーネントと、
    ユーザー意図提案コンポーネントであって、
    クライアント・デバイスからユーザー意図クエリーを受け、前記ユーザー意図クエリーが、前記クライアント・デバイス上において受けた自然言語入力から派生され、
    広範意図候補を識別するために、前記ユーザー意図クエリーを使用して前記タスク意図データー構造に問い合わせ、
    前記自然言語入力から派生されたユーザーのタスク意図に関連するタスク完了のために、前記広範意図候補を前記クライアント・デバイスに供給して、アプリケーションをコンテキスト状態に深く起動するように構成される、ユーザー意図提案コンポーネントと、
    を含む、システム。
  10. 請求項９に記載のシステムにおいて、前記タスク意図訓練コンポーネントが、前記広範意図候補に対するユーザー・フィードバックを受け、
    前記ユーザー・フィードバックに基づいて、前記タスク意図モデルを訓練する、
    ように構成される、システム。
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