JP2019514120A - ユーザ中心の文書要約のための技術 - Google Patents

Abstract

開示される技術は、コンテンツオブジェクトの要約を生成できる。コンテンツオブジェクトのコンテンツが構文解析されて、１組の単語群にされ得る。各単語群について、その単語群が関連する少なくとも１つのトピックが識別され、ユーザモデルを用いて、複数の重みのうちの、そのトピックに対応する少なくとも１つの重みが決定され得る。各単語群について、その単語群についてのスコアが重みに基づいて決定され得る。単語群についてのスコアに基づいて、１組の単語群のサブセットが選択され得る。コンテンツオブジェクトの要約であって、このサブセットを含むが、１組の単語群のうちのサブセット内にない１以上の他の単語群を含まない要約が生成され得る。コンテンツオブジェクトの要約の少なくとも一部が出力され得る。

Description

関連出願の相互参照

本願は、２０１６年４月１９日に出願された米国仮特許出願第６２／３２４，８１８号による優先権を主張するものであり、その全体をあらゆる目的で参照して本明細書に組み込む。

本願は、ユーザ中心の文書要約のための技術に関する。

ソースからユーザ装置に情報を通信するために、しばしば、様々な技術（例えば、検索エンジン、バーチャルパーソナルアシステント、およびウェブブラウジング）が用いられている。しかし、ユーザ装置に通信するために入手可能な情報の量は、所与のユーザ装置が受信可能な、および／またはユーザが処理可能な情報の量をはるかに超えている。従って、ユーザが所望のコンテンツオブジェクトにアクセスするのを補助するための多くのシステムが開発されている。例えば、検索エンジンは、所与の検索クエリに関連し得る１組のコンテンツオブジェクトのサブセットを識別し、その結果を更にランク付けするための技術を用いている。

どのコンテンツオブジェクトが検索クエリに関連し得るかを識別することに加えて、個々のコンテンツオブジェクトのどの部分が検索クエリに関連し得るかを識別することは有用であり得る。これらの部分は、コンテンツオブジェクトの要約を生成するために用いられ得る。要約は、検索クエリに関連すると予測されたコンテンツオブジェクトからの１以上の単語群（例えば、断片、文、段落、および／またはセクション）を含み得る。要約を生成するための１つの手法は、コンテンツオブジェクトから、１以上の最初の段落、文、または単語を識別することである。しかし、そのような要約は、オブジェクトの更に先に選択的に含まれるデータを無視し得る。

一部の実施形態では、コンテンツオブジェクトの要約は、クエリと関連付けられたユーザについての以前のアクティビティデータに基づいて生成される。例えば、所与のユーザについて、そのユーザの過去のアクティビティに関するトレーニングデータが識別され得る。過去のアクティビティは、（例えば）検索クエリ、特定のデータに対する要求、１以上の検索結果のうちのどれがユーザによって選択された（例えば、クリックおよび／または要求された）か、インターネットの閲覧履歴、ウェブページ内の１以上のリンクのうちのどれがユーザによって選択されたか、ユーザによって（例えば、オンラインで）購入された製品、および／またはメディア消費履歴（例えば、どのビデオおよび／または音声ファイルが要求、購入、視聴、および／または聴取されたか）を識別し得る。過去のアクティビティは、（例えば、１以上のバーチャルアシスタント、検索エンジン、ブラウザ、もしくはメディアソース、および／またはそれらの任意の組合せとのインタラクションを介した）１以上のインターフェースまたは装置からのデータを含み得る。トレーニングデータが処理されて、１以上のトピックおよび／または特徴のうちの各トピックおよび／または特徴について、（例えば、ユーザが、そのトピックおよび／または特徴と関連付けられた項目を見る、読む、視聴する、調べる、または購入することを選択したか否かによって測定される）ユーザがそのトピックおよび／または特徴に興味がある（または興味が無い）尤度（および／または予測される程度）に対応し得るユーザの好みに関する重みが識別され得る。

コンテンツオブジェクト（例えば、ウェブページ、ファイル、ウェブサイト、音声ファイル、電子ブック等）内の１組の個々の単語群の各々は、１以上の特徴にマッピングされ得る。例えば、自然言語処理を用いて、或る単語群の中の単語が、１組の特徴の各々に対応する程度が識別され、その程度に基づいて、その単語群と特徴との組合せに対して測定指標が割り当てられ得る。１以上または全ての特徴にわたって、対応するユーザの好みに関する重みおよび測定指標が評価されて、その単語群についてのスコアが生成され得る（例えば、ユーザによって好まれていると推定される特徴に強くマッピングされている文に、より高いスコアが割り当てられる）。

幾つかの例では、規則は、例えば、コンテンツオブジェクトの要約に含まれる単語群の数が識別するものであり、この数および単語群のスコアに基づいて、要約が生成され得る。例えば、規則が、要約が３つの文を含むことを示す場合には、選択は、コンテンツオブジェクト内の、（文書内の他の文と比較して）最も高いスコアと関連付けられた３つの文を識別することを含み得る。別の例として、規則が、要約が３つの文を含むことを示す場合には、選択は、まず、６つの（例えば、または別の複数の、または文書内の文の数に基づいて決定された数の）文を識別し、次に、この６つの文から、（例えば）疑似ランダム選択技術、特徴のばらつきに対して肯定的にバイアスする技術、コンテンツオブジェクト内において互いに近い文に対して否定的に（または他の例では肯定的に）バイアスする技術等に基づいて、３つの文を識別することを含み得る。

幾つかの例では、規則は、スコア閾値を識別するものであり、この閾値および単語群のスコアに基づいて要約が生成され得る。例えば、要約は、閾値より高いスコアを有する各単語群を含むよう生成され得る。

一部の実施形態では、コンテンツオブジェクトの要約を生成するためのコンピュータによって実施される方法が提供される。ユーザ装置と関連付けられたユーザモデルが読み出され得る。ユーザモデルは、複数の重みを含み得る。複数の重みのうちの各重みは、ユーザ装置と関連付けられたユーザの、或るトピックに対応するコンテンツにアクセスすることに肯定的または否定的なバイアスを表し得る。コンテンツオブジェクトが識別され得る。コンテンツオブジェクトのコンテンツが構文解析されて、１組の単語群にされ得る。１組の単語群のうちの各単語群について、その単語群が関連する少なくとも１つのトピックが識別され、ユーザモデルを用いて、複数の重みのうちの少なくとも１つの重みが決定され得る。少なくとも１つの重みのうちの各重みは、少なくとも１つのトピックのうちの対応するトピックと関連付けられ得る。１組の単語群のうちの各単語群について、少なくとも１つの重みに基づいて、その単語群についてのスコアが決定され得る。単語群についてのスコアに基づいて、１組の単語群のサブセットが選択され得る。コンテンツオブジェクトの要約であって、このサブセットを含むが、１組の単語群のうちのこのサブセット内にない１以上の他の単語群を含まない要約が生成され得る。コンテンツオブジェクトの要約の少なくとも一部が出力され得る。

一部の実施形態では、コンテンツオブジェクトの要約を生成するためのシステムが提供される。このシステムは、１以上のデータプロセッサと、１以上のデータプロセッサ上で指示が実行されたときに、１以上のデータプロセッサに、本明細書において開示される１以上の方法の一部または全てを行わせる指示を含む非一過性のコンピュータ可読記憶媒体とを含み得る。

一部の実施形態では、非一過性の機械可読記憶媒体において有形で具現化されたコンピュータプログラム製品が提供される。このコンピュータプログラム製品は、１以上のデータプロセッサに、本明細書において開示される１以上の方法の一部または全てを行わせるよう構成された指示を含み得る。

以下の詳細な説明は、添付の図面と共に、本発明の性質および長所のより良好な理解を提供する。

本発明の一実施形態による、インタラクションシステムの実施形態のブロック図を示す 本発明の一実施形態によるユーザ装置の一例のブロック図を示す 本発明の一実施形態によるサーバシステムの一例のブロック図を示す 本発明の一実施形態による、コンテンツオブジェクトの要約を生成するための処理についてのフローチャートを、例示的なテキストの処理例と共に示す 本発明の一実施形態による、コンテンツオブジェクトの要約を生成するための処理についてのフローチャートを示す

以下の説明は、好ましい例示的な実施形態のみを提供するものであり、本開示の範囲、適用可能性、または構成を限定することは意図しない。むしろ、以下の好ましい例示的な実施形態の説明は、当業者に、好ましい例示的な実施形態を実施することを可能にする説明を提供するものである。添付の特許請求の範囲において述べられる趣旨および範囲から逸脱することなく、要素の機能および構成において様々な変更が行われ得ることが理解されよう。

まず、図１の、インタラクションシステム１００の実施形態のブロック図を参照する。インタラクションシステムはユーザ装置１０５を含み、ユーザ装置１０５は、（例えば）デスクトップコンピュータ、ラップトップ、タブレット、スマートウェアラブルデバイス、スマートフォン、またはスマート家庭用機器を含み得る。ユーザ装置１０５は、ユーザからの入力を受け入れるよう構成された入力構成要素（例えば、マイク、カメラ、キーボード、タッチスクリーン、またはカーソル制御）を含み得る。入力はクエリに対応し、クエリは、（例えば）質問、要求、および／または１以上の主題を含み得る。例えば、ユーザ装置１０５のマイクが、ユーザからの発話による質問を含む入力を受信し、これは、ユーザ装置１０５上で動作するバーチャルアシスタントコードの実行によって前処理され得る。ユーザ装置１０５は、ユーザに対して（例えば、バーチャルアシスタントコードの実行によって少なくとも部分的に生成および／または処理された）出力を呈示するよう構成された出力構成要素（例えば、スピーカーまたはディスプレイ）も含み得る。出力は、クエリの結果を含み得るか、および／または、クエリに対応するものであり得る。

ユーザ装置１０５は、コンテンツソースシステム１１０に対応するクエリデータを送信するための送信器（例えば、アンテナ）を含み得る。コンテンツソースシステム１１０は、１以上のコンテンツオブジェクトデータストア１１５からのコンテンツオブジェクトにアクセスして、クエリに対応する１以上のコンテンツオブジェクトを識別するよう構成され得る。例えば、コンテンツソースシステム１１０は、（例えば）１以上の検索技術を用いることによって、および／または、１組のコンテンツオブジェクトからのメタデータを評価することによって、コンテンツオブジェクトを識別し得る。幾つかの例では、コンテンツオブジェクトデータストア１１５は、１以上のウェブサーバによって管理される、ウェブページコンテンツオブジェクトについてのデータを含む１以上のデータストアを含む。コンテンツソースシステム１１０は、ユーザの好みに基づいて、コンテンツオブジェクトを識別し得る。例えば、ユーザの好みは、最初の検索、または（例えば、フィルタリングまたは順序付けによる）検索結果の処理に影響し得る。

コンテンツソースシステム１１０は、コンテンツ配信システム１２０に対するクエリに応答するものであると決定された１以上のコンテンツオブジェクトを識別し得る。コンテンツ配信システム１２０は、１以上のコンテンツオブジェクトの各々を処理して、ユーザ装置１０５に送信されるクエリの結果を生成し得る。コンテンツ配信システム１２０は、ユーザモデルの更新を容易にするために、ユーザモデルシステム１２５とも通信し得る。より具体的には、コンテンツ配信システム１２０は、コンテンツソースシステム１１０および／またはユーザ装置１０５からの通信を受信することによって、ユーザがインタラクションを行ったコンテンツオブジェクト、ユーザ装置１０５において少なくとも部分的に呈示されたコンテンツオブジェクト、および／または、ユーザ装置１０５から送信された（例えば、テキスト、電子メール、ブログへの投稿等に対応する）コンテンツを識別し得る。コンテンツ配信システム１２０は、ユーザモデルシステム１２５に対して、コンテンツオブジェクトおよび／またはコンテンツを識別（および／または送信）し得ると共に、更に、インタラクションのタイプを識別し得る。

ユーザモデルシステム１２５は、コンテンツおよび／またはコンテンツオブジェクトに対応する１以上のトピックを識別して、コンテンツオブジェクトと関連付けられた事象を（例えば、エクスポージャー・イベント、肯定的なインタラクション、否定的なインタラクション等として）特徴付け得る。ユーザモデルシステム１２５は、この特徴付けに基づいて、ユーザアクティビティ履歴データストア１３０を更新し得る。ユーザアクティビティ履歴データストア１３０は、１以上のユーザの各々についてのデータを含み得る。このデータは、（例えば）ユーザに対して少なくとも部分的に呈示された、ユーザがインタラクションを行った、またはユーザによって生成された特定のコンテンツオブジェクトおよび／またはコンテンツ、コンテンツオブジェクトおよび／もしくはコンテンツと関連付けられた１以上のトピック、並びに／または、コンテンツオブジェクトおよび／もしくはコンテンツに対応する事象の特徴付けを識別し得る。

この履歴データを用いて、ユーザモデルシステム１２５は、１以上のユーザの各々についてのユーザモデルを生成、更新、および／または維持し得る。ユーザモデルは、１組のトピックの各々について、トピックに対応するコンテンツにアクセスすることに肯定的または否定的なユーザのバイアスを表す重みを含み得る。例えば、重みは、そのトピックに対して肯定的または否定的な、ユーザの推定された興味に対応し得る。重みは、（例えば）そのユーザのユーザ装置において、そのトピックに対応するコンテンツオブジェクトがアクセスされた回数、および／または、そのユーザのユーザ装置において、そのトピックに対応するコンテンツが生成された回数に基づいて決定され得る。それに加えて、またはその代わりに、重みは、ユーザがそのトピックに対応するデータに（例えば、そのトピックに対応するリンクをクリックすることによって、または、そのトピックに関連する提供されたバーチャルアシスタントの回答を肯定的に格付けすることによって）肯定的に（または否定的に）応答した回数の割合に基づいて決定され得る。それに加えて、またはその代わりに、重みは、ユーザによって生成された、そのトピックに対応する検索クエリ、口頭での質問、またはブログへの投稿の数または割合に基づいて決定され得る。幾つかの例では、重みは、機械学習技術を用いて決定され得る。

幾つかの例では、各トピックについての重みはデフォルト値に設定され、次に、少なくとも幾つかのトピックのデフォルト値が、ユーザアクティビティ履歴に基づいて調節され得る。デフォルト値は、（例えば）ユーザの個体群と関連付けられたアクティビティ履歴、トピックに対応するコンテンツオブジェクトの割合等に基づいて決定され得る。

トピックデータストア１４０は、ユーザモデルにおいて用いられるトピックのリスト、並びに／または、コンテンツおよび／もしくはコンテンツオブジェクトの評価を維持し得る。トピックは、例えば、クラスタ化技術、機械学習技術、および／またはオントロジーを用いて識別され得る。例えば、複数のコンテンツオブジェクトの各々について、そのコンテンツオブジェクトからの単語を用いて、複数のあり得るトピックが識別され得る。各あり得るトピックは、オントロジー上の或る階層にあるノードに対応し得る。次に、コンテンツオブジェクトは、あり得るトピックに基づいてクラスタ化され得る。トピックが、より低い階層のオントロジーノードに対応するものとして識別された場合には、クラスタはより小さくなる。極端な場合には、小さいクラスタおよび狭いトピックは、正確なユーザモデル、およびユーザのクエリおよび一般的な好みに関連するコンテンツオブジェクトの識別を妨げ得る。同様に、他方の極端な場合においても、同じ結果が生じ得る。従って、オントロジーにおいて用いられる、ユーザのクエリに関連しユーザにとって興味があるコンテンツの識別を促進するユーザモデルの生成およびコンテンツオブジェクトの特徴付けを容易にする１以上の階層を識別するために、機械学習が用いられ得る。

コンテンツ要約器システム１４５は、トピックリストおよびユーザモデルを用いて、コンテンツオブジェクトの要約を生成し得る。コンテンツ要約器システム１４５は、コンテンツオブジェクトを構文解析して、１組の単語群にし得る。例えば、コンテンツ要約器システム１４５は、句読点規則を用いて、ウェブページを構文解析して、１組の文にし得る。コンテンツ要約器システム１４５は、例えば、名詞（および幾つかの例では動詞）を検出して、オントロジーにおいて、単語を（例えば、所与の階層と関連付けられた、またはトピックノードとして識別された）トピックと関連付ける各名詞を探索することにより、各単語群を１以上のトピックにマッピングし得る。コンテンツ要約器システム１４５は、１以上のトピックの各々について、ユーザモデルからの重みに基づいて、各単語群についてのスコアを決定し得る。次に、スコアに基づいて（例えば、最も高いスコアを有するｎ個の単語群を識別すること、閾値より高いスコアを有する各単語群を識別すること等により）、１組の単語群のサブセットが識別され得る。幾つかの例では、サブセットは、文法規則に基づいて更に修正される。例えば、サブセット内の複数の単語群が、コンテンツオブジェクトにおける連続した位置に対応する場合には、複数の単語群のうちの１以上（例えば、より後にある１以上の位置と関連付けられた単語群）は省略され得る。別の例として、単語群が、その単語群の最初に代名詞を含む場合には、その前の位置にある単語群がサブセットに加えられ得る。

要約規則データストア１５０は、コンテンツ要約器システム１４５によって実行される１以上の要約規則を含み得る。要約規則は、（例えば）要約に含まれる単語群の数、スコア閾値、要約において単語群を（例えば、コンテンツオブジェクト内における相対的な位置に従って、および／もしくは、それらのスコアに基づいて）順序付けるための技術、並びに／または、スコアに基づくサブセットを修正するための規則を識別し得る。要約規則は、少なくとも部分的に、クライアント装置１５５から受信された入力に基づいて定義され得る。従って、少なくとも幾つかの例では、要約規則はクライアントを特定したものであり得る。

コンテンツ要約器システム１４５は、コンテンツ配信システム１２０に要約を提供し、コンテンツ配信システム１２０は、要約に対して何らかの処理を行って、要約をユーザ装置１０５に送信し得る。例えば、コンテンツ配信システム１２０は、要約が、ユーザ装置１０５においてバーチャルアシスタントによって検出された音声信号を介して受信された質問に応答するものであることを識別し、次に、コンテンツ配信システム１２０は、テキストの要約を音声ファイルに変換し得る。

なお、図１に示されている２以上のシステムは、単一のシステムに統合され得るが、そうである必要はない。更に、図１に示されている１つ、それ以上、または全てのシステムの各々（および／または、それらの組合せ）は、クラウド内のシステムおよび／または１以上のリモートサーバを含み得る。

次に図２を参照すると、本発明の一実施形態による、ユーザ装置２００の一例のブロック図が示されている。幾つかの例では、ユーザ装置２００はユーザ装置１０５に対応し得るものであり、ユーザ装置１０５は図２に示されている構成要素の一部または全てを含む。

ユーザ装置２００は、コードを実行、指示を実行、および／またはユーザ装置２００の１以上の構成要素の動作を制御するよう構成され得るプロセッササブシステム２０５を含み得る。プロセッササブシステムは、（例えば）１以上の集積回路、１以上のシングルコアもしくはマルチコアマイクロプロセッサ、または１以上のマイクロコントローラとして実装され得る１以上のプロセッサを含み得る。

ユーザ装置２００は、ユーザから入力を受信する様々な入力構成要素および／またはユーザに出力を呈示する出力構成要素を含み得るユーザインターフェースサブシステム２１０を含み得る。ユーザインターフェースサブシステム２１０は、周囲の音声信号（例えば、ユーザからの声信号）を電気信号に変換し得るマイク２１５を含み得る。ユーザインターフェースサブシステム２１０は、電気信号を音声信号（例えば、声信号、トーン、音楽等）に変換し得るスピーカー２２０も含み得る。ユーザインターフェースサブシステム２１０は、視覚的情報（例えば、テキスト、グラフィック、アニメーション、ビデオ等）を呈示し得るディスプレイ２２５を含み得る。ディスプレイ２２５は、時間的構成、空間的構成、強度構成、および／または色構成を指定する指示に従って照明されるよう構成された画素のグリッドを有する画面を含み得る。ユーザインターフェースサブシステム２３０は、（例えば、文字、数字、ファンクションキー等を表す）特定のキーの押下を検出するよう構成されたキーボードを含み得る。ユーザインターフェースサブシステム２１０は、カーソルがどこに配置されるか、カーソルがどのように移動されるか、および／または、画面上の選択肢を「クリック」または別様で選択するか否かを示す入力を受信するよう構成されたカーソル制御を含み得る。例示的なカーソル制御は、（例えば）マウス、トラックパッド、またはタッチスクリーンを含み得る（これはカーソル制御２３５およびディスプレイ２２５の組合せに対応し得る）。

ユーザ装置２００は、メモリおよび／または非一過性の記憶媒体を含み得るストレージサブシステム２４０を含み得る。ストレージサブシステム２４０は、（例えば）磁気記憶媒体、フラッシュメモリ、または半導体メモリ（例えば、ＤＲＡＭまたはＳＲＡＭ等）を含み得る。ストレージサブシステム２４０は、揮発性および／または不揮発性記憶媒体を含み得る。

ストレージサブシステム２４０は、様々なコード（例えば、実行指示を含む）および／またはデータストアを格納し得る。ストレージサブシステム２４０は、基本的機能（例えば、タスクスケジューリング、アプリケーションの実行、リソース管理、および／または周辺制御等）をサポートするよう構成されたオペレーティングシステム（ＯＳ）２４５を格納し得る。ストレージサブシステム２４０は、ユーザからのクエリを受信してそれに応答するよう構成されたバーチャルパーソナルアシステントコード２５０を格納し得る。例えば、バーチャルパーソナルアシステントコード２５０は、マイク２１５において受信された特定の音声クエリを検出するよう構成され得る。音声クエリは、（例えば）バーチャルパーソナルアシステントコード２５０が実行されているとき、および／または、入力（例えば、音声クエリ、バーチャルボタンもしくは機械的ボタンの押下等）によってクエリもしくはバーチャルパーソナルアシステントコード２５０の実行の開始がトリガされたときに、検出され得る。バーチャルパーソナルアシステントコード２５０は、（例えば）クエリに関連するコンテンツオブジェクトを識別し、コンテンツオブジェクトの少なくとも一部を出力することによって、クエリを処理するよう構成され得る。出力は、コンテンツオブジェクトの生成された要約に対応し得るものであり、要約は、（例えば）コンテンツオブジェクト内の単語群（例えば、文）の不完全なサブセットを含み得る。要約は、（例えば）クエリ、ユーザモデル、クエリのコンテキスト（例えば、同じセッション中に、そのクエリの前に１以上の通信が受信された）、コンテンツオブジェクトにおける単語群の組織、および／または、コンテンツオブジェクト内の単語群が関連するトピックに基づいて生成され得る。要約は、ユーザ装置２００において完全にローカルに生成されてもよく、または、少なくとも部分的にリモートで（例えば、リモートサーバにおいて）生成されてもよい。要約は、（例えば）スピーカー２２０またはディスプレイ２２５を介して出力され得る。バーチャルパーソナルアシステントコード２５０は、２０１６年１０月２４日に出願された米国特許出願第１５／３２２，４９４号明細書（この文献をあらゆる目的で参照して本明細書に組み込む）に開示されているバーチャルパーソナルアシステントの１以上の特徴に対応し得る。

ストレージサブシステム２４０は、どのコンテンツオブジェクトがユーザ装置２００においてアクセスされたか、並びに／または、どのコンテンツがユーザ装置２００において生成および／もしくはユーザ装置２００によって送信されたかをモニタリングするよう構成されたコンテンツモニタコード２５５を含み得る。コンテンツモニタコード２５５は、例えば、定義されている事象（例えば、コンテンツの要求、コンテンツの呈示、および／またはコンテンツとのインタラクション等）を検出するためにバックグラウンドで（例えば、常に、または１以上の特定のアプリが実行されているときに）動作するデーモン用のコードを含み得る。幾つかの例では、モニタリングされるコンテンツは、ユーザ装置２００にインストールされた１以上のアプリ２６０と関連付けられたコンテンツである。例えば、コンテンツは、ブラウザアプリを介してアクセスされたウェブページ、ブラウザアプリを用いて行われた検索、および／または、ソーシャルメディアサイトもしくはチャンネルに投稿されたコンテンツを含み得る。コンテンツは、バーチャルパーソナルアシステントコード２５０の実行によって処理されたクエリ、および／または、バーチャルパーソナルアシステントコード２５０の実行によって出力されたコンテンツを含み得る。

コンテンツモニタコード２５５は、部分的にまたは完全に呈示されたコンテンツに対する応答を検出するよう構成され得る。例えば、コンテンツモニタコード２５５は、呈示されて選択された（および／または選択されてない）検索結果を検出するよう構成され得る。別の例として、コンテンツモニタコード２５５は、ユーザがコンテンツオブジェクトに（例えば、「もっと知りたい」選択肢を要求することによって、「類似の結果を示す」選択肢を選択することによって、ウェブページに閾値期間を超えて留まることによって、もしくは、ソーシャルメディアサイトまたはチャンネル上でコンテンツオブジェクトを共有することによって）肯定的に応答したとき、または、ユーザがコンテンツオブジェクトに（例えば、クエリを言い換えることによって、もしくは、ウェブページに閾値期間より短く留まることによって）否定的に応答したときを検出するよう構成され得る。

ユーザ装置２００は、通信が（例えば、ネットワークを介して（例えば、インターネットまたはローカルエリアネットワーク等を介して））ユーザ装置２００から送信されること、およびユーザ装置２００によって受信されることを可能にし得る通信サブシステム２６５を含み得る。例えば、通信サブシステム２６５は、ＲＦ送受信器（例えば、アンテナ）および／または無線媒体を介したデータ通信を可能にするための回路を含み得る。それに加えて、またはその代わりに、通信サブシステム２６５は、有線ネットワークを介したデータ通信を可能にするための１以上のポートを含む。

ユーザ装置２００は、ユーザ装置２００に電力を供給するのを容易にし得る電力サブシステム２７０を含み得る。電力サブシステムは、例えば、電池、および／またはＡＣ電源からの電力を送るコードを受容するプラグを含み得る。

次に図３を参照すると、本発明の一実施形態による、サーバシステム３００の一例のブロック図が示されている。サーバシステム３００は、例えば、単一のサーバ、複数の（例えば、同じ場所にある、および／もしくは別々の）サーバ、並びに／またはサーバファームを含み得る。なお、サーバシステム３００が複数のサーバまたは装置を含む例では、図示されている構成要素のうちの１以上は、複数のサーバまたは装置のうちの２つ、それ以上、または全てに存在し得る。幾つかの例では、サーバシステム３００は、ユーザモデルシステム１２５および／またはコンテンツ要約器システム１４５に対応し得る。

サーバシステム３００は、コードを実行、指示を実行、および／またはサーバシステム３００の１以上の構成要素の動作を制御するよう構成され得るプロセッササブシステム３０５を含み得る。プロセッササブシステムは、（例えば）１以上の集積回路、１以上のシングルコアもしくはマルチコアマイクロプロセッサ、または１以上のマイクロコントローラとして実装され得る１以上のプロセッサを含み得る。

サーバシステム３００は、通信が（例えば、ネットワークを介して（例えば、インターネットまたはローカルエリアネットワーク等を介して））サーバシステム３００から送信されること、およびサーバシステム３００によって受信されることを可能にする通信サブシステム３１０を含み得る。例えば、通信サブシステム３１０は、ＲＦ送受信器（例えば、アンテナ）および／または無線媒体を介したデータ通信を可能にするための回路を含み得る。それに加えて、またはその代わりに、通信サブシステム３１０は、有線ネットワークを介したデータ通信を可能にするための１以上のポートを含む。幾つかの例では、サーバシステム３００は、通信サブシステム３１０を介して、ユーザ装置からの１以上の通信を受信および／またはユーザ装置に１以上の通信を送信し得る。そのような通信は、（例えば）ユーザモデルの生成、コンテンツの要約の生成、および／またはバーチャルパーソナルアシスタントコードの実行を容易にし得る。

サーバシステム３００は、メモリおよび／または非一過性の記憶媒体を含み得るストレージサブシステム３１５を含み得る。ストレージサブシステム３１５は、（例えば）磁気記憶媒体、フラッシュメモリ、または半導体メモリ（例えば、ＤＲＡＭまたはＳＲＡＭ等）を含み得る。ストレージサブシステム３１５は、揮発性および／または不揮発性記憶媒体を含み得る。

ストレージサブシステム３１５は、様々なコード（例えば、実行指示を含む）および／またはデータストアを格納し得る。ストレージサブシステム３１５は、基本的機能（例えば、タスクスケジューリング、アプリケーション実行、リソース管理、および／または周辺制御等）をサポートするよう構成されたオペレーティングシステム（ＯＳ）３２０を格納し得る。ストレージサブシステム３１５は、ユーザおよび／またはユーザ装置に対応するユーザモデルを生成および／または更新するよう構成されたユーザモデルコード３２５を格納し得るものであり、ユーザモデルはユーザモデルデータストア３３０に格納され得る。ユーザモデルは、１以上のトピックの各々に対応するコンテンツをユーザが好むまたは好まない程度を推定し得る。従って、ユーザモデルは、１組のトピックの各々についての重みを含み得るものであり、この重みは、（例えば）ユーザがそのトピックに関連するコンテンツをアクセス、要求、生成、および／または肯定的に応答した程度（そのトピックに関連するコンテンツについて一般的な程度と比較して）を含み得る。この決定は、（例えば）１組のコンテンツオブジェクトの各々について、コンテンツオブジェクトが関連する１以上のトピックを示すベースラインデータを識別することによって行われ得る。更に、１組のコンテンツオブジェクトのどれとユーザがインタラクションを行ったか、およびインタラクションの性質に関する決定が行われ得る。例えば、応答クエリに応答して返されたコンテンツオブジェクトのトピックについての重みが増分されてもよく、ユーザによって選択された（例えば、クリックされた）コンテンツオブジェクトのトピックについての重みが増分されてもよく、および／または、ユーザによるコンテンツオブジェクトの検討（例えば、興味がある、または関連がある）に応答してコンテンツオブジェクトのトピックについての重みが調節されてもよい。トピックについての重みは、更に、ベースラインエクスポージャーデータに基づいて調節され得る。例えば、ユーザに対して１０個のコンテンツオブジェクトが呈示され、そのうちの８個がバスケットボールに関連し、１個がフットボールに関連し、１個がホッケーに関連し、ユーザがホッケーのコンテンツオブジェクトを選択した場合には、「ホッケー」についての重みが、逆の選択を所与として増分されたであろう「バスケットボール」についての重みより高くなるよう増分され得る。

コンテンツ要約器コード３３５が実行されると、ユーザモデル３３０を用いて、コンテンツオブジェクトの要約が生成され得る。コンテンツオブジェクトは、検索エンジンによって返されたもの、および／または、クエリ（例えば、ユーザによって呈示された口頭でのクエリ）に応答して識別されたものを含み得る。コンテンツオブジェクトは、（例えば）電子コンテンツオブジェクト（例えば、ウェブページ等）に対応し得る。

コンテンツオブジェクトは構文解析されて、複数の単語群にされ得る。各単語群には、（例えば）コンテンツオブジェクト内における位置（例えば、コンテンツオブジェクト内においてより高い位置にある単語群により高いスコアが割り当てられる場合）、単語群が関連するトピック、および／または、単語群が関連するトピックの各々についてのユーザモデルの重みに基づいて、スコアが割り当てられ得る。コンテンツ要約器コード３３５が実行されると、スコアを用いて、（例えば、絶対的または相対的な閾値より高いスコアを有する１以上の単語群を識別することによって、１組の単語群のうちの最も高いスコアを有する１以上の単語群を識別することによって、および／または、単語群の構造論理を適用することによって）１組の単語群のサブセットが識別され得る。次に、（例えば）それらの単語群のサブセットを含む（例えば、オブジェクト内における単語群の位置に対応する順序で、もしくは単語群のスコアに従って構成された）、および／または別様で単語群のサブセットに基づく、要約が生成され得る。

コンテンツ要約器コード３３５は、要約の生成において、１以上の要約規則３４０を適用し得る。要約規則は、少なくとも部分的にクライアントによって定義されたもの、および／または（例えば、機械学習技術を用いて）学習されたものであり得るが、そうである必要はない。要約規則は、（例えば）単語群を要約に含めるためのスコア閾値、要約に含まれる単語群の数、要約のために単語群を選択するための文法規則、要約において単語群を順序付ける（または要約する）ための規則、要約においてどの単語群が表わされるかを決定するための別の選択技術またはパラメータ、要約において単語群がどのように配列および／または変換されるかを決定するための別の処理技術またはパラメータを含み得る。

ストレージサブシステム３１５は、ユーザモデルおよび単語群の処理において用いられるトピックのリストを含み得るトピックデータストア３４５を更に含む。リストは、（例えば）クライアント、コンテキスト、および／またはユーザを特定したものであり得るが、そうである必要はない。リストは、（例えば）少なくとも部分的にオントロジー、クライアント入力、および／または機械学習に基づいて定義され得る。

なお、ユーザモデル３３０、要約規則３４０、および／またはトピックリストのうちの１以上は、（例えば）ユーザデータ、クライアント入力、および／または新たなコンテンツオブジェクトの処理に基づいて動的に更新され得る。

サーバシステム３００は、サーバシステム３００に電力を供給するのを容易にし得る電力サブシステム３５０を含み得る。電力サブシステムは、例えば、電池、および／またはＡＣ電源からの電力を送るコードを受容するプラグを含み得る。

図４は、本発明の一実施形態による、コンテンツオブジェクトの要約を生成するための処理についてのフローチャートを、例示的なテキストの処理例と共に示す。図示されている処理の様々な部分は、例えば、コンテンツソースシステム１１０、コンテンツ配信システム１２０、および／またはコンテンツ要約器システム１４５によって行われ得る。

ブロック４０５において、クエリが受信される。例えば、コンテンツソースシステムまたはコンテンツ配信システム１２０は、ユーザ装置からクエリを含む通信を受信し得る。通信は、（例えば）バーチャルパーソナルアシステントアプリケーションまたはブラウザアプリケーション等のアプリケーションによって生成されたものであり得る。アプリケーションは、入力（例えば、音声入力またはタイピングされた入力）を検出し、この入力に基づいて（例えば、音声入力中の単語を検出することによって、クエリの用語を省略または追加することによって、等）クエリを生成し得る。図４には、「How was the homecoming game?」という例示的なクエリが示されている。

ブロック４１０において、（例えば、コンテンツ配信システム１２０またはコンテンツ要約器システム１４５によって）クエリに応答するコンテンツオブジェクトが（例えば、コンテンツソースシステム１１０によって）識別される。コンテンツオブジェクトは、検索技術に基づいて識別され得るものであり、ユーザ装置と関連付けられたユーザモデルに依存し得る。コンテンツオブジェクトは、例えば、ウェブページを含み得る。図４は、（この例において）クエリに応答するものであることが決定された例示的なコンテンツオブジェクトのテキストを示す。

ブロック４１５において、コンテンツオブジェクトは構文解析されて、１組の単語群にされる。単語群は、（例えば）断片、文、段落等を含み得る。構文解析は、１以上の文法規則を適用することを含み得る。図４に示されている例では、コンテンツが構文解析されて、各文の間の改行で表されているように複数の文にされている。

ブロック４２０において、１組の単語群のうちの各単語群について、（例えば、コンテンツ配信システム１２０またはコンテンツ要約器システム１４５によって）１以上のトピックが識別される。各トピックは、単語群のうちの１以上の単語に基づいて決定され得る。例えば、コンテンツオブジェクトと関連付けられたテキスト内の個々の対応する単語および／または句を検出するために、様々な単語、句、および／または語根のライブラリが用いられ得る。図示されている例では、トピックに対応する単語がボックスで囲まれている。幾つかの例では、単語自体がトピックであり得る。幾つかの例では、単語は、異なる名称のトピックに対応し得る。別の例としては、各トピックは、単語群にわたる分布として定義され得る（例えば、各単語に重みが関連付けられている）。次に、単語群のうちの単語（または句）が様々なトピックの分布において表されている程度に基づいて、単語群についての１以上のトピックが識別され得る。例えば、あり得る各トピックについて、各単語について（または分布において表されている各単語について）トピック分布からの重みが決定され、それらの重みが合計または平均されて、トピックスコアが生成され得る。（例えば）トピックスコアが閾値を超えた場合に、その単語群がトピックに対応していることが決定され得る。

ブロック４２５において、各単語群には、文の１以上のトピック、および（例えば、コンテンツ要約器システム１４５によって）要求が受信されたユーザ装置と関連付けられたユーザモデルに基づいて、スコアが割り当てられる。ユーザモデルは、様々なトピックについての重みを含み得るものであり、スコアは、単語群のトピックの重みに基づいて生成され得る。例えば、スコアは、単語群のトピックの重みの平均値、最大値、中央値、または合計値を含み得る（または、それに基づき得る）。スコアは、例えば、コンテンツオブジェクト内における単語群の位置等の１以上の他の要因にも依存し得る（例えば、コンテンツオブジェクト全体において先にある単語群を優先する、セクションもしくは段落内において先にある単語群を優先する、または、複数の代名詞を有する単語群の優先順位を低くする）。

スコアは、（例えば）ランキング、整数、実数、カテゴリー等を含み得る。スコアは、範囲が限られ得る（例えば、０〜１のスケール上）が、そうである必要はない。スコアは、（例えば、コンテンツオブジェクト内の単語群の数または他の単語群のスコアに基づいて）正規化され得る。図示されている例では、スコアはランキングを含み、最も高いスコアを有する単語群は、テキストの４番目の位置にある単語群に対応している。

幾つかの例において、単語群のスコアは、更に、隣接する単語群が、１以上の同じトピックに関連すると決定された程度に依存する。例えば、複数の隣接する単語群が、同じトピックに対応すると決定された場合には、要約技術は、複数の隣接する単語群のうちの少なくとも１つが要約に含まれる尤度を増加させるよう、および／または、複数の隣接する単語群が要約に過剰に多く含まれる尤度を減少させるよう構成され得る。そのような技術の１つは、本質的に、複数の隣接する単語群のうちの１以上の単語群のスコアの少なくとも一部を、複数の隣接する単語群のうちの１以上の他の単語群のスコアを補うようシフトし得る。具体的な事例として、各単語群はノードとして識別され得るものであり、アルゴリズムおよび／または最適化処理を用いて、どのノードが中心ハブとして特徴付けられるかが識別され得る。例示的なアルゴリズムは、ランダムウォーク技術を用いるものを含み得る。別の例示的なアルゴリズムは、より高い重力に対応する単語群を識別するために、ウェブページの代わりに、（ユーザモデルに基づいて重み付けされた）単語群を評価するよう修正された個人化ページランクアルゴリズムである（この場合、例えば、次に、単語群のスコアが、単語群の重力に対応するよう調節され得る）。

ブロック４３０において、スコアに基づいて要約が生成される。要約は、１組の単語群のサブセットを含み得る。サブセットは、スコアおよび要約規則に基づいて識別され得る。例えば、要約規則は、要約が、最も高いスコアを有する３つの単語群を含むことを示し得るものであり、この例では、要約のために、１、２、および３にランクされた文が選択される。要約規則は、更に、順序付けプロトコルを識別し得る。例えば、図示されている例では、サブセット内の単語群は、元のコンテンツオブジェクト内における相対的な位置に従った順序に並べられている。

幾つかの例では、規則は、要約が更なる情報を含むことを含み得る。例えば、規則は、要約が、クエリの言い換えで、および／または、コンテンツオブジェクト内において最も先にある位置を有する１以上の単語群で開始することを含み得る。

図５は、本発明の一実施形態による、コンテンツオブジェクトの要約を生成するための処理５００についてのフローチャートを示す。処理５００の様々な部分は、例えば、コンテンツソースシステム１１０、コンテンツ配信システム１２０、および／またはコンテンツ要約器システム１４５によって行われ得る。

処理５００はブロック５０５において開始し、そこで、ユーザ装置において生成されたクエリが受信される。クエリは、ユーザ装置において検出された入力（例えば、音声入力、キーボード入力、タッチスクリーン入力、カーソル入力等）に少なくとも部分的に基づいて、および／またはユーザ装置におけるアプリケーション（例えば、バーチャルパーソナルアシステント）の実行に基づいて生成されたものを含み得る。

ブロック５１０において、ユーザモデルが読み出される。ユーザモデルは、クエリを生成したユーザ装置、および／またはクエリと関連付けられたユーザに対応する。ユーザモデルは、１組の重みを含み得る。１組の重みのうちの各重みは１つのトピックに対応し、（ユーザモデルと関連付けられた）ユーザの、そのトピックに対応するコンテンツに対して肯定的または否定的な推定されたバイアスを表し得る。ユーザモデルは、コンテンツオブジェクトおよび／もしくはコンテンツとの以前のインタラクション、コンテンツオブジェクトの以前の少なくとも部分的な呈示、並びに／またはコンテンツの以前の生成に基づいて生成され得る。例えば、或るトピックに対応するコンテンツオブジェクトのエクスプレス選択の結果、そのトピックについての重みが増加され得る。別の例として、或るトピックに対応するコンテンツ（例えば、テキストメッセージ、ソーシャルメディアへの投稿等）の生成（および／または送信）の結果、そのトピックについての重みが増加され得る。更に別の例として、或るトピックに対応する呈示されたコンテンツに対する否定的なユーザ応答（例えば、短いインタラクションのタイプ、口頭でのフラストレーションの合図等）の結果、そのトピックについての重みが減少され得る。ユーザモデルは、新たなコンテンツ関連事象に基づいて、繰り返し更新され得る。

ブロック５１５において、クエリについてのコンテンツオブジェクトを識別するために、検索技術が行われる。検索技術は、クエリの主題またはトピックに対応するコンテンツオブジェクトを識別するために、１組のコンテンツオブジェクト（例えば、インターネット上で入手されるウェブページ等の１組のウェブページ）の各々のメタデータおよび／またはコンテンツを評価することを含み得る。幾つかの例では、検索技術は、更に、ユーザモデルを用いて、どのコンテンツオブジェクトが識別されるかを決定し得る。幾つかの例では、検索技術は、検索エンジンを用いることを含み得る。コンテンツオブジェクトは１組の単語群を含み得る。コンテンツオブジェクトはウェブページを含み得る。

ブロック５２０において、コンテンツオブジェクトのコンテンツが構文解析されて、１組の単語群にされる。コンテンツオブジェクトを構文解析して１組の単語群にすることは、コンテンツオブジェクトを構文解析して、１組の文、断片、および／または、さほど一貫性のない単語群の定義にすることを含み得る。コンテンツオブジェクトは、１以上の文法規則（例えば、句読点および／または文構造に基づいて（例えば、音声の部分毎のパターンに基づいて）コンテンツ群を分割する規則等）を用いて構文解析され得る。

次に、１組の単語群のうちの各単語群について、ブロック５２５〜５３５が行われ得る。ブロック５２５において、単語群が関連する１以上のトピックが決定される。決定は、単語群のうちの各単語を、オントロジー内における位置にマッピングすることに基づき得る。それに加えて、またはその代わりに、決定は言語モデルに基づき得る。幾つかの例では、１以上のトピックの各々に単語群が対応する程度が更に決定され得る。

ブロック５３０において、１以上のトピックのうちの各トピックについて、ユーザモデルを用いてそのトピックについての重みが識別される。ブロック５３５において、重みに基づいて、単語群についてのスコアが決定される。スコアは、更に、クエリと関連付けられた１以上のトピックに基づいて決定され得る。例えば、クエリと同じトピックと関連付けられた各単語群が肯定的な影響を受けるように、更なる重み付けが適用され得る。スコアは、例えば、コンテンツオブジェクト内における単語群の位置に基づいても影響され得る。スコアは、ランキング、実数、整数、範囲が限られた数、範囲が限られていない数、カテゴリー等を含み得る。

ブロック５４０において、単語群のスコアに基づいて、１組の単語群の不完全なサブセットが選択される。不完全なサブセットは、（例えば）要約に含まれる決まった数の単語群、要約における単語群の数（または単語数もしくは文字数）の上限および／もしくは下限、並びに／またはスコア閾値を識別し得る要約規則に基づいて選択され得る。要約規則は、更に、文法および／または構造規則（例えば、コンテンツオブジェクト、セクション、および／または段落の最初に向かって配置されているサブセット内の単語群を含むようバイアスする規則等）を含み得る。

ブロック５４５において、単語群の不完全なサブセットを含むコンテンツオブジェクトの要約が生成される。生成は、単語群の順序付けを行うことを含み得る。単語群は、規則（例えば、コンテンツオブジェクト内における位置に基づいて、および／または、単語群のスコアに基づいて単語群を順序付ける規則等）に基づいて順序付けされ得る。なお、幾つかの例では、要約は、サブセット内の各単語群の少なくとも一部を正確に含み得るが、幾つかの例では、サブセットは、サブセット内の１以上の単語群の各々の抜粋を含み得る。

ブロック５５０において、要約の少なくとも一部が出力される。例えば、要約は、ユーザ装置に送信、および／またはユーザ装置において（例えば、視覚または音声信号を介して）呈示され得る。

このように、本発明における様々な実施形態は、コンテンツオブジェクトのカスタムの要約の生成を容易にする。ユーザモデルに基づく要約の生成は、特定のクエリに関連する低減されたデータサイズを識別するために、大量のコンテンツを処理および／またはフィルタリングするのを容易にし得る。

上記の説明において、実施形態の完全な理解を提供するために、具体的な詳細が与えられた。しかし、実施形態は、これらの具体的な詳細を含まずに実施され得ることが理解されよう。例えば、実施形態を不必要な詳細において不明瞭にしないために、回路はブロック図で示され得る。他の例では、実施形態を不明瞭にすることを回避するために、周知の回路、処理、アルゴリズム、構造、および技術は、不必要な詳細を含まずに示され得る。

上述の技術、ブロック、ステップ、および手段の実装は、様々な方法で行われ得る。例えば、これらの技術、ブロック、ステップ、および手段は、ハードウェア、ソフトウェア、またはそれらの組合せで実装され得る。ハードウェアでの実装については、処理装置は、１以上の用途特定集積回路（ＡＳＩＣ）、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、デジタル信号処理装置（ＤＳＰＤ）、プログラム可能論理装置（ＰＬＤ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、プロセッサ、コントローラ、マイクロ−コントローラ、マイクロプロセッサ、上述の機能を行うよう設計された他の電子装置、および／またはそれらの組合せで実装され得る。

また、実施形態は、フローチャート、フロー図、スイム図（swim diagram）、データフロー図、構造図、またはブロック図として図示される処理として記述される。図では、動作を一続きの処理として記述され得るが、動作の多くは、並行してまたは同時に行われ得る。更に、動作の順序は再編成され得る。処理は、その動作が完了したときに終了するが、図面に含まれていない更なるステップを有する場合もあり得る。処理は、方法、機能、手順、サブルーチン、サブプログラム等に対応し得る。処理が或る機能に対応する場合には、処理の終了は、機能が呼び出し機能または主な機能に戻ることに対応する。

更に、実施形態は、ハードウェア、ソフトウェア、スクリプト言語、ファームウェア、ミドルウェア、マイクロコード、ハードウェア記述言語、および／またはそれらの任意の組合せによって実装され得る。ソフトウェア、ファームウェア、ミドルウェア、スクリプト言語、および／またはマイクロコードで実装される場合には、必要なタスクを行うためのプログラムコードまたはコードセグメントは、機械可読媒体（例えば、記憶媒体等）に格納され得る。コードセグメントまたは機械によって実行可能な指示は、手順、機能、サブプログラム、プログラム、ルーチン、サブルーチン、モジュール、ソフトウェアパッケージ、スクリプト、クラス、または、指示、データ構造、および／もしくはプログラムステートメントの任意の組合せを表し得る。コードセグメントは、情報、データ、引数、パラメータ、および／またはメモリのコンテンツを渡すおよび／または受信することにより、別のコードセグメントまたはハードウェア回路に結合され得る。情報、引数、パラメータ、データ等は、メモリの共有、メッセージを渡すこと、トークンを渡すこと、ネットワーク送信等を含む任意の適切な手段を介して渡され、転送され、または送信され得る。

ファームウェアおよび／またはソフトウェアでの実装については、方法論は、本明細書に記載された機能を行うモジュール（例えば、手順、機能等）を用いて実装され得る。本明細書に記載された方法論を実装する際に、指示を有形で具現化する任意の機械可読媒体が用いられ得る。例えば、ソフトウェアコードがメモリに格納され得る。メモリは、プロセッサ内に、またはプロセッサの外部に実装され得る。本明細書において用いられる「メモリ」という用語は、任意のタイプの長期、短期、揮発性、不揮発性、または他の記憶媒体を指し、いかなる特定のタイプのメモリ、メモリの数、またはメモリが格納される媒体のタイプにも限定されない。

更に、本明細書において開示されたように、「記憶媒体」という用語は、データを格納するための１以上のメモリを表し得るものであり、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、磁気ＲＡＭ、コアメモリ、磁気ディスク記憶媒体、光記憶媒体、フラッシュメモリ装置、および／または、情報を格納するための他の機械可読媒体を含む。「機械可読媒体」という用語は、ポータブルまたは固定型ストレージ装置、光ストレージ装置、並びに／または、格納機能があり指示および／もしくはデータを収容もしくは実行する他の様々な記憶媒体を含むが、それらに限定されない。

特定の装置および方法に関して本開示の原理を上述したが、この説明は、単に例としてなされたものであり、本開示の範囲を限定するものではないことを明確に理解されたい。

１００ インタラクションシステム
１０５、２００ ユーザ装置
１１０ コンテンツソースシステム
１２０ コンテンツ配信システム
１２５ ユーザモデルシステム
１３０ ユーザアクティビティ履歴データストア
１４０、３４５ トピックデータストア
１４５ コンテンツ要約器システム
１５０ 要約規則データストア
１５５ クライアント装置
２１０ ユーザインターフェースサブシステム
２１５ マイク
２２０ スピーカー
２２５ ディスプレイ
２４０、３１５ ストレージサブシステム
２５０ バーチャルパーソナルアシステントコード
２６０ アプリ
２５５ コンテンツモニタコード
２６５、３１０ 通信サブシステム
３００ サーバシステム
３０５ プロセッササブシステム
３３０ ユーザモデルデータストア
３３５ コンテンツ要約器コード
３４０ 要約規則

Claims (20)

1. コンテンツオブジェクトの要約を生成するためのコンピュータによって実施される方法において、
   ユーザと関連付けられたユーザモデルを読み出す工程であって、該ユーザモデルが複数の重みを含み、該複数の重みのうちの各重みが、ユーザの、或るトピックに対応するコンテンツにアクセスすることに肯定的または否定的なバイアスを表す、工程と、
   コンテンツオブジェクトを識別する工程と、
   前記コンテンツオブジェクトのコンテンツを構文解析して１組の単語群にする工程と、
   前記１組の単語群のうちの各単語群について、前記単語群が関連する少なくとも１つのトピックを識別する工程、前記ユーザモデルを用いて、前記複数の重みのうちの、各重みが前記少なくとも１つのトピックのうちの対応するトピックと関連付けられた少なくとも１つの重みを決定する工程、および、前記少なくとも１つの重みに基づいて、前記単語群についてのスコアを決定する工程と、
   前記単語群についての前記スコアに基づいて、前記１組の単語群のサブセットを選択する工程と、
   前記コンテンツオブジェクトの要約であって、前記サブセットを含むが、前記１組の単語群のうちの前記サブセット内にない１以上の他の単語群を含まない要約を生成する工程と、
   前記コンテンツオブジェクトの前記要約の少なくとも一部を出力する工程と
   を含むことを特徴とする方法。
2. ユーザ装置において生成されたクエリを受信する工程であって、前記ユーザ装置または前記クエリが前記ユーザと関連付けられている、工程
   を更に含み、
   前記コンテンツオブジェクトを識別する前記工程が、前記クエリに対応する情報を含むものとして推定された、前記コンテンツオブジェクトを含む１以上のコンテンツオブジェクトを識別するために検索技術を行う工程を含む、
   請求項１記載のコンテンツオブジェクトの要約を生成するためのコンピュータによって実施される方法。
3. 前記クエリが、セッション中のクエリ時間に受信され、
   前記方法が、
   前記セッションにおいて前記ユーザ装置から受信された通信を識別する工程と、
   前記通信に基づいて、前記１組の単語群のうちの或る単語群が関連することが識別されたトピックについての新たなまたは更新された重みを生成する工程であって、前記単語群についての前記スコアが、前記新たなまたは更新された重みに基づくものである、工程と
   を更に含む、請求項２記載のコンテンツオブジェクトの要約を生成するためのコンピュータによって実施される方法。
4. 前記クエリが、前記ユーザ装置において検出された第１の音声信号に基づいて生成され、
   前記コンテンツオブジェクトの前記要約の前記少なくとも一部を出力する前記工程が、
   前記コンテンツオブジェクトの前記要約の前記少なくとも一部を前記ユーザ装置に送信する工程、または、
   前記コンテンツオブジェクトの前記要約の前記少なくとも一部を前記ユーザ装置において第２の音声信号を介して呈示する工程
   を含む、請求項２記載のコンテンツオブジェクトの要約を生成するためのコンピュータによって実施される方法。
5. 前記少なくとも１つの重みのうちの、前記１組の単語群のうちの或る単語群についての重みが、前記クエリに更に基づくものである、請求項２記載のコンテンツオブジェクトの要約を生成するためのコンピュータによって実施される方法。
6. 前記ユーザモデルが、
   前記ユーザ装置によって以前にアクセスされたまたは少なくとも部分的に生成された１以上のコンテンツオブジェクトを識別し、
   前記１以上のコンテンツオブジェクトのうちの各コンテンツオブジェクトについて、該コンテンツオブジェクトが関連する１以上のトピックを識別し、
   複数のトピックのうちの各トピックについて、前記複数の重みのうちの、前記トピックに関連する前記１以上のコンテンツオブジェクトの量に基づく重みを決定する
   ことによって生成される、請求項１記載のコンテンツオブジェクトの要約を生成するためのコンピュータによって実施される方法。
7. 前記１組の単語群の前記サブセットが、複数の単語群を含み、
   前記コンテンツオブジェクトの前記要約を生成する前記工程が、
   前記複数の単語群についての順序を識別する工程であって、前記順序が、前記コンテンツオブジェクト内における前記単語群の相対的な位置に対応する、工程と、
   前記順序に従って前記複数の単語群を組み合わせる工程と
   を含む、
   請求項１記載のコンテンツオブジェクトの要約を生成するためのコンピュータによって実施される方法。
8. 前記コンテンツオブジェクトの前記要約に含まれる或る量の単語群を示す要約規則にアクセスする工程であって、前記サブセットが前記或る量の単語群を含み、前記或る量の単語群のうちの各単語群が、１以上の他の単語群における各スコアより高いスコアを有する、工程
   を更に含む、請求項１記載のコンテンツオブジェクトの要約を生成するためのコンピュータによって実施される方法。
9. 前記１組の単語群のうちの複数の単語群が、前記コンテンツオブジェクト内において互いに近接しており、同じトピックに関連していることを決定する工程と、
   前記複数の単語群が、前記コンテンツオブジェクト内において互いに近接しており、同じトピックに関連していることを決定したことに応答して、前記複数の単語群のうちの第１の単語群のスコアを肯定的に調節する工程であって、前記第１の単語群が、前記複数の単語群における他の各単語群の位置より前の位置にある単語群に対応する、工程と
   を更に含む、請求項１記載のコンテンツオブジェクトの要約を生成するためのコンピュータによって実施される方法。
10. コンテンツオブジェクトの要約を生成するシステムにおいて、
    １以上のデータプロセッサと、
    指示を含む非一過性のコンピュータ可読記憶媒体であって、前記１以上のデータプロセッサ上で指示が実行されたときに、前記１以上のデータプロセッサに、
    ユーザと関連付けられたユーザモデルを読み出す工程であって、該ユーザモデルが複数の重みを含み、該複数の重みのうちの各重みが、ユーザの、或るトピックに対応するコンテンツにアクセスすることに肯定的または否定的なバイアスを表す、工程と、
    コンテンツオブジェクトを識別する工程と、
    前記コンテンツオブジェクトのコンテンツを構文解析して１組の単語群にする工程と、
    前記１組の単語群のうちの各単語群について、前記単語群が関連する少なくとも１つのトピックを識別する工程、前記ユーザモデルを用いて、前記複数の重みのうちの、各重みが前記少なくとも１つのトピックのうちの対応するトピックと関連付けられた少なくとも１つの重みを決定する工程、および、前記少なくとも１つの重みに基づいて、前記単語群についてのスコアを決定する工程と、
    前記単語群についての前記スコアに基づいて、前記１組の単語群のサブセットを選択する工程と、
    前記コンテンツオブジェクトの要約であって、前記サブセットを含むが、前記１組の単語群のうちの前記サブセット内にない１以上の他の単語群を含まない要約を生成する工程と、
    前記コンテンツオブジェクトの前記要約の少なくとも一部を出力する工程と
    を含むアクションを行わせる指示を含む非一過性のコンピュータ可読記憶媒体と、
    を含むことを特徴とするシステム。
11. 前記アクションが、
    ユーザ装置において生成されたクエリを受信する工程であって、前記ユーザ装置または前記クエリが前記ユーザと関連付けられている、工程
    を更に含み、
    前記コンテンツオブジェクトを識別する前記工程が、前記クエリに対応する情報を含むものとして推定された、前記コンテンツオブジェクトを含む１以上のコンテンツオブジェクトを識別するために検索技術を行う工程を含む、
    請求項１０記載のコンテンツオブジェクトの要約を生成するシステム。
12. 前記クエリが、セッション中のクエリ時間に受信され、
    前記アクションが、
    前記セッションにおいて前記ユーザ装置から受信された通信を識別する工程と、
    前記通信に基づいて、前記１組の単語群のうちの或る単語群が関連することが識別されたトピックについての新たなまたは更新された重みを生成する工程であって、前記単語群についての前記スコアが、前記新たなまたは更新された重みに基づくものである、工程と
    を更に含む、請求項１１記載のコンテンツオブジェクトの要約を生成するシステム。
13. 前記クエリが、前記ユーザ装置において検出された第１の音声信号に基づいて生成され、
    前記コンテンツオブジェクトの前記要約の前記少なくとも一部を出力する前記工程が、
    前記コンテンツオブジェクトの前記要約の前記少なくとも一部を前記ユーザ装置に送信する工程、または、
    前記コンテンツオブジェクトの前記要約の前記少なくとも一部を前記ユーザ装置において第２の音声信号を介して呈示する工程
    を含む、
    請求項１１記載のコンテンツオブジェクトの要約を生成するシステム。
14. 前記少なくとも１つの重みのうちの、前記１組の単語群のうちの或る単語群についての重みが、前記クエリに更に基づくものである、請求項１１記載のコンテンツオブジェクトの要約を生成するシステム。
15. 前記ユーザモデルが、
    前記ユーザ装置によって以前にアクセスされたまたは少なくとも部分的に生成された１以上のコンテンツオブジェクトを識別し、
    前記１以上のコンテンツオブジェクトのうちの各コンテンツオブジェクトについて、該コンテンツオブジェクトが関連する１以上のトピックを識別し、
    複数のトピックのうちの各トピックについて、前記複数の重みのうちの、前記トピックに関連する前記１以上のコンテンツオブジェクトの量に基づく重みを決定する
    ことによって生成される、請求項１０記載のコンテンツオブジェクトの要約を生成するシステム。
16. 前記１組の単語群の前記サブセットが、複数の単語群を含み、
    前記コンテンツオブジェクトの前記要約を生成する前記工程が、
    前記複数の単語群についての順序を識別する工程であって、前記順序が、前記コンテンツオブジェクト内における前記単語群の相対的な位置に対応する、工程と、
    前記順序に従って前記複数の単語群を組み合わせる工程と
    を含む、
    請求項１０記載のコンテンツオブジェクトの要約を生成するシステム。
17. 前記アクションが、
    前記コンテンツオブジェクトの前記要約に含まれる或る量の単語群を示す要約規則にアクセスする工程であって、前記サブセットが前記或る量の単語群を含み、前記或る量の単語群のうちの各単語群が、１以上の他の単語群における各スコアより高いスコアを有する、工程
    を更に含む、請求項１０記載のコンテンツオブジェクトの要約を生成するシステム。
18. 前記アクションが、
    前記１組の単語群のうちの複数の単語群が、前記コンテンツオブジェクト内において互いに近接しており、同じトピックに関連していることを決定する工程と、
    前記複数の単語群が、前記コンテンツオブジェクト内において互いに近接しており、同じトピックに関連していることを決定したことに応答して、前記複数の単語群のうちの第１の単語群のスコアを肯定的に調節する工程であって、前記第１の単語群が、前記複数の単語群における他の各単語群の位置より前の位置にある単語群に対応する、工程と
    を更に含む、請求項１０記載のコンテンツオブジェクトの要約を生成するシステム。
19. １以上のデータプロセッサに、
    ユーザと関連付けられたユーザモデルを読み出す工程であって、該ユーザモデルが複数の重みを含み、該複数の重みのうちの各重みが、ユーザの、或るトピックに対応するコンテンツにアクセスすることに肯定的または否定的なバイアスを表す、工程と、
    コンテンツオブジェクトを識別する工程と、
    前記コンテンツオブジェクトのコンテンツを構文解析して１組の単語群にする工程と、
    前記１組の単語群のうちの各単語群について、前記単語群が関連する少なくとも１つのトピックを識別する工程、前記ユーザモデルを用いて、前記複数の重みのうちの、各重みが前記少なくとも１つのトピックのうちの対応するトピックと関連付けられた少なくとも１つの重みを決定する工程、および、前記少なくとも１つの重みに基づいて、前記単語群についてのスコアを決定する工程と、
    前記単語群についての前記スコアに基づいて、前記１組の単語群のサブセットを選択する工程と、
    前記コンテンツオブジェクトの要約であって、前記サブセットを含むが、前記１組の単語群のうちの前記サブセット内にない１以上の他の単語群を含まない要約を生成する工程と、
    前記コンテンツオブジェクトの前記要約の少なくとも一部を出力する工程と
    を含むアクションを行わせるようよう構成された指示を含むことを特徴とする、非一過性の機械可読記憶媒体において有形で具現化されたコンピュータプログラム製品。
20. ユーザ装置において生成されたクエリを受信する工程であって、前記ユーザ装置または前記クエリが前記ユーザと関連付けられている、工程
    を更に含み、
    前記コンテンツオブジェクトを識別する前記工程が、前記クエリに対応する情報を含むものとして推定された、前記コンテンツオブジェクトを含む１以上のコンテンツオブジェクトを識別するために検索技術を行う工程を含む、
    請求項１９記載のコンピュータコンピュータプログラム製品。

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