JP2021051775A - メッセージ中のタスクの識別 - Google Patents

メッセージ中のタスクの識別 Download PDF

Info

Publication number
JP2021051775A
JP2021051775A JP2020207459A JP2020207459A JP2021051775A JP 2021051775 A JP2021051775 A JP 2021051775A JP 2020207459 A JP2020207459 A JP 2020207459A JP 2020207459 A JP2020207459 A JP 2020207459A JP 2021051775 A JP2021051775 A JP 2021051775A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
user
task
computing system
message
implementation method
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
JP2020207459A
Other languages
English (en)
Other versions
JP7163355B2 (ja
Inventor
アマルナグ・スブラマンヤ
Subramanya Amarnag
エドガー・ペリサー
Pellicer Edgar
シャリーニ・アガーウォール
Agarwal Shalini
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Google LLC
Original Assignee
Google LLC
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Google LLC filed Critical Google LLC
Publication of JP2021051775A publication Critical patent/JP2021051775A/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP7163355B2 publication Critical patent/JP7163355B2/ja
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F40/00—Handling natural language data
    • G06F40/10—Text processing
    • G06F40/166—Editing, e.g. inserting or deleting
    • G06F40/169—Annotation, e.g. comment data or footnotes
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F40/00—Handling natural language data
    • G06F40/10—Text processing
    • G06F40/166—Editing, e.g. inserting or deleting
    • G06F40/174—Form filling; Merging
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F40/00—Handling natural language data
    • G06F40/20—Natural language analysis
    • G06F40/253—Grammatical analysis; Style critique
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F40/00—Handling natural language data
    • G06F40/20—Natural language analysis
    • G06F40/279—Recognition of textual entities
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/10—Office automation; Time management
    • G06Q10/107—Computer-aided management of electronic mailing [e-mailing]
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/10—Office automation; Time management
    • G06Q10/109—Time management, e.g. calendars, reminders, meetings or time accounting
    • G06Q10/1093—Calendar-based scheduling for persons or groups
    • G06Q10/1097—Task assignment
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L51/00—User-to-user messaging in packet-switching networks, transmitted according to store-and-forward or real-time protocols, e.g. e-mail
    • H04L51/07—User-to-user messaging in packet-switching networks, transmitted according to store-and-forward or real-time protocols, e.g. e-mail characterised by the inclusion of specific contents
    • H04L51/08—Annexed information, e.g. attachments
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04M—TELEPHONIC COMMUNICATION
    • H04M1/00—Substation equipment, e.g. for use by subscribers
    • H04M1/72—Mobile telephones; Cordless telephones, i.e. devices for establishing wireless links to base stations without route selection
    • H04M1/724—User interfaces specially adapted for cordless or mobile telephones
    • H04M1/72403—User interfaces specially adapted for cordless or mobile telephones with means for local support of applications that increase the functionality
    • H04M1/7243—User interfaces specially adapted for cordless or mobile telephones with means for local support of applications that increase the functionality with interactive means for internal management of messages
    • H04M1/72436—User interfaces specially adapted for cordless or mobile telephones with means for local support of applications that increase the functionality with interactive means for internal management of messages for text messaging, e.g. SMS or e-mail

Abstract

【課題】メッセージ中のタスクを識別するコンピュータ実装方法を提供する。【解決手段】ユーザタスク登録システム１０２は、受信されたメッセージに対して自然言語処理を実行して、注釈付きメッセージを生成する自然言語処理エンジン１２４と、文法に照らして自然言語処理エンジン１２４の注釈付きメッセージを分析する文法エンジン１２６と、複数の文法ルール経路からスコアを受け取り、最も満足のいくスコアを選択するように構成されるタスク分類エンジン１２８と、を含む。【選択図】図１

Description

本開示は一般に、メッセージ中のタスクを識別し、様々な応答活動を実行するための方法、装置、および、コンピュータ可読媒体(一時的および非一時的)を対象とする。
ユーザのもとには、ユーザに様々なタスク(たとえば、「火曜日の午前9時にSallyに電話する」、「報告書を作成する」、「土曜日8時にSalを予約する」等)の実行を求める電子メールテキスト、音声メール、および/または、他のメッセージが殺到することがあり得る。これらのタスクは、ユーザが各自に割り当てられたタスクを遂行する、または、他の方法で処理するのを確実にするために、ユーザがメッセージを注意深く読むように、あるいはいくつかのメッセージを再読するように求められ得るように、様々な方法でメッセージ中に組み込むことができる。ユーザがTo Doリストを作成しない場合、ユーザが様々な形式(たとえば、電子メール、テキスト、音声メール等)の無数のメッセージの中から、各自に割り当てられたタスクを後から見つけ出すことは困難な場合がある。
本開示は一般に、メッセージ中のタスクを識別し、様々な応答活動を実行するための方法、装置、および、コンピュータ可読媒体(一時的および非一時的)を対象とする。いくつかの実装形態において、メッセージは自然言語処理を経て、注釈付き品詞、構文解析された統語関係、注釈付き実体参照、同一の実体に対する参照群など、様々な情報を含む注釈付きメッセージを生成し得る。この注釈付きメッセージは、たとえば、1つまたは複数のルール経路を有する文法に従って、メッセージの一部がタスクとして分類されるのに適格であるか、および、適格である場合には、どのタイプのタスクとして分類されるべきか決定するために分析され得る。様々な実装形態において、タスクのタイプ分類、自然言語処理からの注釈付きメッセージ出力、および、他のデータ源に基づいて、適切なユーザインタフェースが識別され、場合によっては、立ち上げられ、または、オープンされ得る。
メッセージの一部(または全部)をタスクとして分類すること、ならびにタスクのタイプを決定することにより、様々な技術的な利点が得られる。たとえば、メッセージの一部を自動的にタスクとして分類することにより、ユーザが、急いで読んだメッセージ中で、ユーザが読み損なったメッセージ中で、および/または、ユーザが(たとえば、注意力散漫等により)完全には理解できなかったメッセージ中で、見落とした可能性があるタスクを実行し損なうのを防止することが可能となる。さらに、タスクを自動的に決定することにより、ユーザが、後から潜在的なタスクを見つけ出すためにメッセージを再読しなくてはならない手間を省くことができる。別の例として、分類されたタスクの遂行に関連するユーザインタフェースを自動的に識別することにより、ユーザは、ユーザインタフェースを自身で開始する手間が省け、かつ/または、ユーザがタスクを完了する公算が増える可能性がある。タスクを識別するために自然言語処理および文法を利用することにより、電子通信の機密性を損なうことなくタスク識別が容易になるなど、他の技術的利点もまた得られる。別の潜在的な技術的利点としては、タスクが自動的に識別されるために、必要となるフォローアップ電子メール(たとえば、タスクを完了させるためのリマインダ)が少なくて済むので、全体的な電子メールのトラフィックが削減可能である。
いくつかの実装形態において、コンピューティングシステムにより、受信されたメッセージに対して自然言語処理を実行して注釈付きメッセージを生成するステップと、コンピューティングシステムにより、文法に従って注釈付きメッセージを分析するステップと、コンピューティングシステムにより、注釈付きメッセージの分析に基づいてメッセージの一部をユーザタスク登録として分類するステップとを含む、コンピュータ実装方法が提供され得る。
本明細書で開示された技術の本方法、および他の実装形態は、以下の諸機能のうちの1つまたは複数の機能をそれぞれ随意に含み得る。
様々な実装形態において、分析は、コンピューティングシステムにより、文法の複数のルール経路に従って注釈付きメッセージを分析し、複数のユーザタスク登録候補、および、関連するスコアを生成することを含む。様々な実装形態において、分類は、コンピューティングシステムにより、関連するスコアに基づいて複数のユーザタスク登録候補からユーザタスク登録を選択することを含む。
本方法は、コンピューティングシステムにより、注釈付きメッセージの分析に基づいてユーザタスク登録の遂行に関連するユーザインタフェースを識別するステップをさらに含み得る。様々な実装形態において、自然言語処理の実行は、コンピューティングシステムにより、メッセージ中のユーザタスク登録のタスク相互作用エンティティへの参照を識別するステップを含む。様々な実装形態において、自然言語処理の実行は、コンピューティングシステムにより、第1のタスク相互作用エンティティを人、場所、または組織として分類するステップをさらに含む。様々な実装形態において、自然言語処理の実行は、コンピューティングシステムにより、ユーザタスク登録のタスク活動を識別するステップをさらに含む。
様々な実装形態において、ユーザインタフェースの識別するステップは、タスク相互作用エンティティおよびタスク活動に基づいてユーザインタフェースを識別するステップを含む。様々な実装形態において、本方法は、コンピューティングシステムにより、注釈付きメッセージの分析に基づく情報を用いて、ユーザインタフェースに関連した1つまたは複数のデータ点を自動的にポピュレートするステップをさらに含む。様々な実装形態において、本方法は、コンピューティングシステムにより、ユーザインタフェースを自動的に立ち上げるステップ、または、オープンするステップをさらに含み得る。様々な実装形態において、文法には文脈自由文法が含まれる。
他の実装形態は、前述の方法のうちの1つまたは複数の方法などの方法を実行するプロセッサによって実行可能な命令を記憶する、非一時的なコンピュータ可読記憶媒体を含むことができる。さらに別の実装形態も、メモリおよびメモリに記憶された命令を実行するように操作可能な1つまたは複数のプロセッサを含み、前述の方法のうちの1つまたは複数の方法などの方法を実行するシステムを含むことができる。
本明細書において極めて詳細に記載した前述の概念および追加的概念のすべての組み合わせは、本明細書に開示した主題の一部であると考えられることを理解すべきである。たとえば、本開示の末尾に記載の特許請求された主題のすべての組み合わせは、本明細書で開示された主題の一部であると考えられる。
メッセージ中でタスクが識別され得る環境の例を示す図である。 自然言語処理エンジンの構成要素の例を示す図である。 メッセージが、本明細書で開示された技術を使用し、どのように分析されてタスクを識別し、かつ/または、タスクを分類して、応答活動を取るかの例を概略的に示す図である。 メッセージ中のタスクを識別する方法の例を表すフローチャートを示す図である。 コンピュータシステムのアーキテクチャの例を概略的に示す図である。
図1は、タスクがメッセージ中で識別され得る環境の例を示す。例示の環境は、クライアント装置106およびユーザタスク登録システム102を含む。ユーザタスク登録システム102は、たとえばネットワークを介して通信する1つまたは複数のコンピュータ(図示せず)内で実装されてもよい。ユーザタスク登録システム102は、本明細書に記載のシステム、構成要素、および、技術が実装され得るシステム、および/または、本明細書に記載のシステム、構成要素、および技術がインタフェース接続し得るシステムの例であってよい。本明細書で開示された技術は大部分が「ユーザタスク登録システム」上に実装されるように説明されるが、実際は、電子メールシステム、テキストメッセージングシステム、ソーシャルネットワーキングシステム、音声メールシステム、生産性システム、企業ソフトウェア、検索エンジンなど、他の様々な目的に奉仕するシステム上で実行され得る。
ユーザは、クライアント装置106を介して、ユーザタスク登録システム102と対話することができる。他のコンピュータ装置は、それだけには限らないが、追加のクライアント装置、および/または、ユーザタスク登録システム102のプロバイダと連携したウェブサイトにサービスを実装する1つまたは複数のサーバを含む、ユーザタスク登録システム102と通信を行うことができる。しかし、簡潔のために、例はクライアント装置106との関連で説明する。
クライアント装置106は、ローカルエリアネットワーク(LAN)などのネットワーク、または、インターネットなどの広域ネットワーク(WAN)(全体として110で示す1つまたは複数のこうしたネットワーク)を介して、ユーザタスク登録システム102と通信を行うコンピュータとすることができる。クライアント装置106は、たとえば、デスクトップコンピューティング装置、ラップトップコンピューティング装置、タブレットコンピューティング装置、携帯電話コンピューティング装置、ユーザの車両のコンピューティング装置(たとえば、車載通信システム、車載娯楽システム、車載ナビゲーションシステム)、または、コンピューティング装置を含むユーザのウェアラブル機器(たとえば、コンピューティング装置を有するユーザの時計、コンピューティング装置を有するユーザのメガネ、ウェアラブル音楽プレーヤ)とすることができる。追加の、および/または、代替のクライアント装置を設けてもよい。クライアント装置106は、ユーザが、メッセージを受信しかつ消化し、タスクリストを作成し、タスクの遂行に関する様々な行動を実行することができるようにするクライアントアプリケーション107など、1つまたは複数のアプリケーションを実行することができる。本明細書で使用される場合、「メッセージ」は、電子メール、テキストメッセージ(たとえば、SMS、MMS)、インスタントメッセンジャメッセージ、音声メール、または、ユーザ宛てにアドレス指定され、かつ自然言語処理を受けることができる他の任意の入力通信を指すことができる。
いくつかの実装形態において、クライアント装置106およびユーザタスク登録システム102はそれぞれ、データおよびソフトウェアアプリケーションを記憶するメモリ、データにアクセスしアプリケーションを実行するプロセッサ、ならびにネットワーク110を介した通信を容易にする構成要素を含む。クライアント装置106および/またはユーザタスク登録システム102によって実行される操作は、多数のコンピュータシステムにわたって分散され得る。ユーザタスク登録システム102は、たとえば、ネットワークを介して相互に結合された1つまたは複数の場所にある、1つまたは複数のコンピュータ上を走るコンピュータプログラムとして実装し得る。
様々な実装形態において、ユーザタスク登録システム102は、エンティティエンジン120、ユーザインタフェースエンジン122、自然言語処理(NLP)エンジン124、文法エンジン126、および/または、タスク分類エンジン128を含むことができる。いくつかの実装形態において、エンジン120、122、124、126、および/または、128のうちの1つ、または、複数のエンジンは、結合され、かつ/または省略されてよい。いくつかの実装形態において、エンジン120、122、124、126、および/または、128のうちの1つまたは複数のエンジンは、ユーザタスク登録システム102からは分離した構成要素に実装されてもよい。いくつかの実装形態において、エンジン120、122、124、126、および/もしくは、128のうちの1つまたは複数のエンジン、またはそれらのうちの任意の操作可能部分は、クライアント装置106によって実行される構成要素に実装されてもよい。
エンティティエンジン120はエンティティデータベース125を保守し得る。「エンティティ」は、それだけには限らないが、人、場所、組織、活動、物体などを含むことができる。様々な実装形態において、エンティティデータベース125は、特定のユーザおよび/またはユーザ全体に関するエンティティデータを含むことができる。たとえば、いくつかの実装形態において、エンティティデータベース125は、ユーザの連絡先リストを含むことができ、これはユーザのスマートフォン、および/または、電子メールの連絡先リストとして保守され得ることが多い。いくつかのこうしたケースにおいて、エンティティデータベース125は、クライアント装置106に追加的または代替的に実装され得る。いくつかの実装形態において、エンティティデータベース125は、すべてのユーザに関しても関しなくてもよいエンティティの全体的ネットワークを含むことができる。様々な実装形態において、全体的なエンティティデータは、検索エンジン(たとえば、およびそれに関連したウェブクローラ)、ユーザの共同連絡先リスト、ソーシャルネットワーキングシステムなどの様々なデータ源から経時的にポピュレートされてよい。様々な実装形態において、エンティティデータは、グラフ、樹形図等、様々な形式でエンティティデータベース125に記憶され得る。
ユーザインタフェースエンジン122は、ユーザインタフェースの索引127を保守することができる。本明細書で使用される場合、「ユーザインタフェース」は、ユーザが対話可能な任意の視覚的、および/もしくは、音声的インタフェース、または、プロンプトを指すことができる。いくつかのユーザインタフェースは、C、C#、C++、Pascal、Visual Basic、Perlなどの様々なプログラミング言語、および/または、スクリプティング言語を使用してプログラム可能な、実行可能なソフトウェアアプリケーションの統合された部分とすることができる。他のユーザインタフェースは、ウェブページ(たとえば、HTML、XML)、または、対話型音声アプリケーション(たとえば、VXML)などのマークアップ言語文書の形式としてもよい。
本明細書において、「データベース」および「索引」という用語は、任意のデータの集合を指すように広く使用される。データベースおよび/または索引のデータは、何らかの特定の方法で構成される必要はなく、1つまたは複数の地理的位置にある記憶装置に記憶され得る。したがって、たとえば、エンティティデータベース125および/または索引127は多数のデータの集合を含むことができ、それぞれは別々に編成され、アクセスされ得る。
本明細書に記載したように、ユーザタスク登録(あるいは簡単に「タスク」と呼ぶ)は、1つまたは複数のタスク活動の指示、および、1つまたは複数のタスク相互作用エンティティの指示を含むことができる。タスク活動は、ユーザが完了することに、および/または、1人または複数の他のユーザによって完了されたことに関心がある活動とすることができる。たとえば、タスク活動は「購入」とすることができ、ユーザは何かを購入すること、および/または、別の人にユーザのために何かを購入してもらうことに興味を持つことができる。タスク相互作用エンティティは、タスク活動に関連付けられたエンティティである。たとえば、あるタスクは「購入」というタスク活動、および、「バナナ」というタスク相互作用エンティティを有することができ、このタスクの目的はユーザがバナナを購入することであるとしてよい。
いくつかの実装形態において、ユーザタスク登録中のタスク活動、および/または、タスク相互作用エンティティの指示は、エンティティ識別子を含むことができる。たとえば、「購入」というタスク活動の指示は、購入活動に関連付けられたエンティティの識別子を含むことができる。エンティティ識別子は、エンティティデータベース125などの、1つまたは複数のデータベース中のエンティティと関連付けることができる。いくつかの実装形態において、ユーザタスク登録中のタスク活動、および/または、タスク相互エンティティの指示は、タスク活動および/またはタスク相互作用エンティティに関連付けられた1つまたは複数の用語を追加的または代替的に含むことができる。たとえば、「購入」というタスク活動の指示は、「購入」および/または「買い物」という用語を含むことができる。
ユーザタスク登録システム102は、文法に従ったメッセージの分析に少なくとも部分的に基づいて、メッセージ内のユーザタスク登録を識別し、かつ/または、分類するよう構成することができる。しかし、このような分析を容易にすることができる文法を設計することは、実用的ではないことがある。メッセージは実際上、いかなる言語のいかなる単語をいかなる配列でも含むことができる。したがって、NLPエンジン124は、メッセージに対して最初に自然言語処理を実行し、本明細書で「注釈付きメッセージ」と呼ばれるものを提供するよう構成することが可能である。注釈付きメッセージは、メッセージの様々な態様に対して、様々なタイプおよびレベルの注釈を含むことができる。これらの注釈は、メッセージの様々な態様、メッセージの用語と節との間の関係などを明らかにし、その結果、メッセージを分析してタスクを識別し、かつ/または、分類するのに適した文法を設計することが、実用可能になる可能性がある。様々な実装形態において、注釈付きメッセージは、それだけには限らないが、樹形図、グラフ、リスト(たとえば、リンクリスト)、配列などを含む1つまたは複数のデータ構造に体系化され得る。
NLPエンジン124によって、注釈付きメッセージの一部として提供され得る注釈は、例示のNLPエンジン124の構成要素を示す図2を参照することによって最もよく理解され得る。NLPエンジン124は、メッセージの単語にその文法的役割によって注釈を付ける、または「タグを付ける」ように構成することができる品詞タガー230を含むことができる。たとえば、品詞タガー230は、「名詞」、「動詞」、「形容詞」、「代名詞」等の品詞の役割で各単語にタグを付けることができる。
いくつかの実装形態において、NLP124はまた従属構文解析ツール232を含むことができる。従属構文解析ツール232は、メッセージの単語間の統語関係を決定するように構成することができる。たとえば、従属構文解析ツール232は、どの単語が文章中の他のどの単語、主語、および動詞などを修飾するかを決定することができる。従属構文解析ツール232は、次いで、このような従属関係に適切な注釈を作成することができる。
いくつかの実装形態において、NLP124は、メンションチャンカ234を含むことができる。メンションチャンカ234は、メッセージ中のタスク相互作用エンティティを含むエンティティに対して、参照または「言及」を識別し、かつ/または、注釈付けするように構成することができる。たとえば、メンションチャンカ234は、どの人、場所、もの、考え、または他のエンティティに、各名詞または人称代名詞を割り当てるかを決定し、それに基づいて注釈付けまたは「タグ付け」を行うことができる。別の例として、メンションチャンカ234は、特定の時刻または日付に対して、時刻および/または日付への参照を関連させるように構成することができる。たとえば、あるメッセージが、「あなたは今晩帰宅途中に牛乳をいくらか買うことができるか」という文を含んでいると仮定する。メンションチャンカ234は、「今晩」という単語を今日の日付、および、特定の時刻(たとえば、午後5時すぎ)と関連させることができる。いくつかの実装形態において、メンションチャンカ234は、たとえば、ユーザの予定表からユーザがいつ退社するかを決定し、その時刻と「今晩」という単語を関連させることができる。1つまたは複数の下流の構成要素は、この情報を使用して適切な予定表登録を行い、または、ユーザが登録する助けとなり、かつ/または、ユーザが適切な時刻に(たとえば、車で帰宅中に)確実に合図を受け取ることを可能とする。
いくつかの実装形態において、NLP124は名前付きエンティティタガー236を含むことができる。名前付きエンティティタガー236は、注釈付きメッセージ中のエンティティ参照に、人、場所、組織などとして、注釈付け、または「タグ付け」するように構成され得る。いくつかの実装形態において、名前付きエンティティタガー236は、ユーザタスク登録の1つまたは複数のタスク活動を識別することができる。他の実装形態において、図2または図面の他の場所に示した1つまたは複数の他の構成要素は、ユーザタスク登録のうちの1つまたは複数のタスク活動を識別するように構成され得る。
いくつかの実装形態において、NLP124は同一指示リゾルバ238を含むことができる。同一指示リゾルバ238は、メッセージ中に含まれる様々な文脈上の手掛かりに基づいて、参照を同一のエンティティに分類、または「集める」ように構成され得る。たとえば、メッセージ中の「Reagan」、「大統領」および「彼」は、合わせてグループ化され得る。いくつかの実装形態において、同一指示リゾルバ238は、メッセージの本文または主題の外側にあるデータ、たとえばメタデータを使用して参照を集めることができる。たとえば、電子メールまたはテキストは、「あなた」に対する参照(たとえば、「あなたは今晩帰宅途中に牛乳を買うことができるか」)を含むだけでよい。こうしたケースでは、同一指示リゾルバ238(または異なる実装形態における別の構成要素)は、「あなた」に対する参照を電子メールまたはテキストがアドレス指定する先の人へと決定することができる。
いくつかの実装形態において、NLP124はまたエンティティリゾルバ240を含むことができる。エンティティリゾルバ240は、エンティティエンジン120と通信して、(たとえば、メンションチャンカ234によってタグ付けされた参照により)メッセージ内で参照されたエンティティが、エンティティデータベース125に含まれるエンティティか否かを決定するように構成され得る。
再度図1を参照すると、文法エンジン126は、メッセージがユーザタスク登録を含んでいるかどうか決定するために、文法に照らしてNLPエンジン124の注釈付きメッセージを分析するように構成され得る。いくつかの実装形態において、文法エンジン126は、文法の複数のルール経路に従って注釈付きメッセージを分析することができる。各ルール経路は、ユーザタスク登録の1つまたは複数の潜在的タイプと関連付けられ得る。タスク分類エンジン128は、タスクのタイプを決定するために、文法エンジン126の出力、および、特に文法の複数のルール経路の出力を分析するように構成され得る。ユーザインタフェースエンジン122は、たとえば図1の様々な他の構成要素からの様々なデータに基づいて、タスクと関連付けられたユーザインタフェースを識別するように構成され得る。
図3に、メッセージ350中のタスクを識別するためのプロセスフローの一例を示す。メッセージ350は、たとえば電子メール、テキストメッセージ等のコンピュータ可読文字、および/または、記号を含むことができる。さらに、または別法として、メッセージ350は、音声メールまたは他の音声メッセージの音声認識テキスト(たとえば、転写)を含むことができる。メッセージ350は、注釈付きメッセージを生成するために、最初にNLPエンジン124によって処理され得る。図3に示したように、NLP124は、様々な分析を実行するために、たとえばエンティティリゾルバ240を経由してエンティティエンジン120からデータを入手することができる。NLP124による注釈付きメッセージ出力は、文法エンジン126の複数のルール経路352a〜352n(総称して352で参照される)への入力として提供され得る。各ルール経路352は、注釈付きメッセージが比較され、判断される1つまたは複数のルールを規定することができる。いくつかの実装形態において、注釈付きメッセージによって満足されるルール経路352のルールまたはパラメータが多いほど、その注釈付きメッセージがルール経路352から受け取るスコアは高くなる。
たとえば、ルール経路352aが、「打ち合わせ」、場所(たとえば、住所)、日付、および時刻のタスク活動に対する注釈付きメッセージをテストすると仮定する。ルール経路352bも、「打ち合わせ」、日付、および時刻のタスク活動に対する注釈付きメッセージをテストするが、場所の代わりに電話番号をテストすると仮定する。メッセージ350が、「あなたは6月2日午後3時にパーティの計画についてJudy(555-1234)と打ち合わせを行うことを確認しなさい」というタスクを含む場合、第1のルール経路352aには、3点をつけ(なぜならば求められる4項目のうち3項目が一致したためである)、第2のルール経路352bには4点をつけることができる。
タスク分類エンジン128は、複数の文法ルール経路352a〜352nからスコアを受け取り、最も満足のいくスコア(たとえば、最高点)を選択するように構成され得る。たとえば、前記の例において、タスク分類エンジン128は、ルール経路352bに関連付けられたタスクのタイプを選択するであろう。いくつかの実装形態において、いずれのルール経路352によって生成された得点も、特定の閾値を満足させない場合、タスク分類エンジン128は、メッセージ350中にはユーザタスク登録は存在しないと決定することができる。
UIエンジン122は、様々なデータに基づいてユーザタスク登録の遂行に関連したユーザインタフェースを識別するように構成され得る。たとえば、UIエンジン122は、たとえばエンティティタガー236によってタグを付けられたタスク相互作用エンティティを特定のタスクと関連付けることができるように、エンティティエンジン120と通信することができる。いくつかの実装形態において、ユーザインタフェースとエンティティとの間の関係は、ユーザインタフェース中のエンティティの1つまたは複数の属性の存在に基づき得る。たとえば、ユーザインタフェースとエンティティとの間の関係は、ユーザインタフェース中のエンティティの1つまたは複数の別名の重要性に基づき得る。たとえば、重要なフィールド中でのエンティティの別名の出現、および/または、ユーザインタフェース中での非常な頻度での出現は、ユーザインタフェースに対するエンティティの関係を示し得る。また、たとえば、ユーザインタフェースとエンティティとの間の関係は、生年月日、出生地、身長、体重、人口、地理的位置、エンティティタイプ(たとえば、人、俳優、場所、企業、大学)などのエンティティの追加的な、および/または、代替的なエンティティの属性の存在に基づき得る。
「あなたは6月2日午後3時にパーティの計画についてJudy(555-1234)と打ち合わせを行うことを確認しなさい」というタスクに関する前述の例を取り上げる。UIエンジン122は、予定表ユーザインタフェースを識別し、かつ場合によってはオープンまたは立ち上げることができる。いくつかの実装形態において、UIエンジン122は、ユーザインタフェースに関する1つまたは複数のデータ点をポピュレートすることができる。したがって、同一の例において、UIエンジン122は、タスク中に記載され既に設定された日付と時刻を使用して予定表登録を立ち上げることができる。
UIエンジン122は、他のタイプのタスクのための他のタイプのユーザインタフェースを識別し、オープンし、かつ/または、開始することができる。たとえば、メッセージ350が、「火曜日にSalのビストロに夕食の予約をする」というタスクを含むと仮定する。前述のように、文法エンジン126は複数のルール経路352a〜352nを使用して、NLPエンジン124によって出力された注釈付きメッセージを分析することができる。レストランの予約を行うことに関連付けられたルール経路352は、最も高いスコアを出す可能性があり、そのスコアがタスク分類エンジン128によって選択されることとなる可能性がある。さらに、NLPエンジン124は、たとえば、クエリをエンティティエンジン120に送信するエンティティタガー236を介して、Salのビストロをエンティティとして識別し、したがって注釈付きメッセージ中にそれにタグを付けることができる。いくつかの実装形態において、住所および/または電話番号等、メッセージ350中で明記されないSalのビストロについての他の情報もまた、一度Salのビストロがエンティティとしてタグ付けされると様々な情報源から入手され得る。
前述の情報を使用して、UIエンジン122は、ユーザをレストランの予約を行う際に支援する適切なユーザインタフェースを識別することができる。予約を行うためにユーザが使用可能な、様々なユーザインタフェース354a〜354mを図3に示す。第1のインタフェース354aは、オンラインのレストラン予約アプリケーションへのインタフェースとすることができる。第2のインタフェース354bは、ウェブページ、たとえば、予約を行うために対話型インタフェースを含むSalのビストロによって提供されたウェブページへのURLとすることができる。別のユーザインタフェース354mは、スマートフォンの電話インタフェースとすることができる。これは場合によっては、既に登録されたSalのビストロの電話番号で開始することができ、そのため、ユーザがSalのビストロへの通話に必要なことは「通話」ボタンを押下することだけである。もちろん、他のタイプのインタフェースも可能である。様々な実装形態において、1つまたは複数のデータ点(たとえば、人または組織、タスク活動、時刻、日付、場所等の相互作用エンティティ)は、注釈付きメッセージから抽出可能であり、どのユーザインタフェースが選択されても提供され得る。そのため、ユーザはこの情報を手動で提供する必要はない。
ここで図4を参照すると、メッセージ中のタスクを識別する例示の方法400が示されている。便宜上、フローチャートの操作は、その操作を実行するシステムを参照して記載する。このシステムは、様々なコンピュータシステムの様々な構成要素を含むことができる。たとえば、いくつかの操作はクライアント装置106で実行し得る。一方、他の操作は、エンティティエンジン120、ユーザインタフェースエンジン122、NLPエンジン124、文法エンジン126、および/または、タスク分類エンジン128など、ユーザタスク登録システム102の1つまたは複数の構成要素によって実行され得る。また、操作方法400は特定の順序で示しているが、これに限られるものではない。1つまたは複数の操作が、順番変更され、省略され、または加えられ得る。
方法400は、メッセージ(たとえば、350)が、たとえばクライアント装置106またはユーザタスク登録システム102(たとえば、クライアント装置106が容易にアクセス可能な方法で)において受信され、かつ/または、使用されると、開始(「スタート」)することができる。ブロック402において、システムは、メッセージに対して、図2に示し、かつ前述の様々な構成要素に関係付けられた操作の実行を含む自然言語処理を実行して、注釈付きメッセージを生成することができる。
ブロック404において、システムは、文法に従って注釈付きメッセージを分析することができる。たとえば、ブロック404において、システムは、複数のルール経路(たとえば、図3の352a〜352n)に従って注釈付きメッセージを分析し、複数のユーザタスク登録候補および関連したスコアを生成することができる。上述のように、他に比べて各ルール経路のパラメータをより多く満足させた候補が、他よりも高いスコアを得ることができる。様々な実装形態において、文法の各ルール経路、または全体としての文法は、文脈自由文法など様々なタイプの文法でよい。
ブロック408において、システムは、ブロック402において提供される注釈付きメッセージの分析に基づいて、メッセージ(たとえば、文、節、選択された単語、件名など)の一部をユーザタスク登録として分類することができる。たとえば、ブロック410において、システムは、最も高い関連スコアを有するユーザタスク登録候補を選択することができる。
ブロック412において、システムは、選択されたユーザタスク登録に関連付けられた1つまたは複数のユーザインタフェースを選択することができる。ブロック414において、システムは、選択されたユーザインタフェースに関連した1つまたは複数のデータ点(たとえば、入力フィールド)を、自動的にポピュレートすることができる。たとえば、インタフェースが対話型ウェブページの場合、クライアントアプリケーション107は、値を有するHTTP要求を様々なHTTPサーバ変数に割り当てるために送信することができる。ブロック416において、システムは、選択されたユーザインタフェースを自動的に立ち上げ、または、オープンすることができる。いくつかの実装形態において、ブロック414および416の操作は、逆順で実行され得る。
図5は例示のコンピュータシステム510のブロック図である。コンピュータシステム510は通常、バスサブシステム512を介して多くの周辺装置と通信を行う少なくとも1つのプロセッサ514を備えている。これらの周辺装置は、たとえば、メモリサブシステム525およびファイル記憶サブシステム526を含む記憶サブシステム524、ユーザインタフェース出力装置520、ユーザインタフェース入力装置522、ならびに、ネットワークインタフェースサブシステム516を含むことができる。入力装置および出力装置により、コンピュータシステム510とのユーザ対話が可能となる。ネットワークインタフェースサブシステム516は、外部ネットワークへのインタフェースを提供し、他のコンピュータシステムの対応するインタフェース装置と結合する。
ユーザインタフェース入力装置522は、キーボード、マウスやトラックボールやタッチパッドもしくはグラフィックスタブレットなどのポインティング装置、スキャナ、ディスプレイ組込み式のタッチスクリーン、音声認識システムやマイクロフォンなどの音声入力装置、ならびに/または、他のタイプの入力装置を含むことができる。一般に、「入力装置」という用語の使用には、情報をコンピュータシステム510、または、通信ネットワークへ入力するあらゆる可能なタイプの装置、および、方法を含むことを意味する。
ユーザインタフェース出力装置520は、ディスプレイサブシステム、プリンタ、ファックス、または、音声出力装置などの非視覚的ディスプレイを含むことができる。ディスプレイサブシステムは、陰極線管(CRT)、液晶ディスプレイ(LCD)などのフラットパネル装置、投射装置、または、可視画像を生成する他の何らかの機械装置を含むことができる。ディスプレイサブシステムはまた、音声出力装置経由などの非視覚的ディスプレイを提供することができる。一般に、「出力装置」という用語の使用には、情報をコンピュータシステム510からユーザ、または、別のマシンもしくはコンピュータシステムへ出力するあらゆる可能なタイプの装置、および、方法を含むことを意味する。
記憶サブシステム524は、本明細書に記載の一部またはすべてのモジュールの機能を提供するプログラミング構成体およびデータ構成体を記憶する。たとえば、記憶サブシステム524は、方法400の選択された態様を実行し、かつ/または、エンティティエンジン120、ユーザインタフェースエンジン122、NLPエンジン124、文法エンジン126、および/または、タスク分類エンジン128のうちの1つまたは複数を実装する論理回路を備えることができる。
こうしたソフトウェアモジュールは一般に、プロセッサ514単独で、または、他のプロセッサと組み合わせて実行される。記憶サブシステム中で使用されるメモリ525は、プログラムの実行中に命令およびデータを記憶するための主ランダムアクセスメモリ(RAM)530、ならびに、固定的な命令が記憶される読み出し専用メモリ(ROM)532を含む多数のメモリを備えることができる。ファイル記憶サブシステム524は、プログラムファイルおよびデータファイル用の永続的な記憶装置を提供することができ、ハードディスクドライブ、関連した取り外し可能な媒体と一体のフロッピーディスクドライブ、CD-ROMドライブ、光学式ドライブ、または、取り外し可能なメディアカートリッジを含むことができる。ある種の実装態様の機能を実装するモジュールは、記憶サブシステム524中の、または、プロセッサ514によってアクセス可能な他のマシン中の、メモリサブシステム525によって記憶され得る。
バスサブシステム512は、コンピュータシステム510の様々な構成要素およびサブシステムを、目的どおりに互いに通信させるための仕組みを提供する。バスサブシステム512は、単一バスとして概略的に示しているが、バスサブシステムの代替実装形態では、多重バスを使用することができる。
コンピュータシステム510は、ワークステーション、サーバ、コンピューティングクラスタ、ブレードサーバ、サーバファーム、または、他の任意のデータ処理システムもしくはコンピューティング装置を含む様々なタイプとすることができる。コンピュータおよびネットワークの絶えず変化する性質により、図5に示したコンピュータシステム510の記載は、いくつかの実装形態を説明するための特定の例としてのみ意図している。図5に示したコンピュータシステムよりも多くの、または、少ない構成要素を有する、コンピュータシステム510の他の多くの構成も可能である。
本明細書に記載のシステムが、ユーザについての個人情報を収集し、または、個人情報を使用することができる状況において、ユーザは、プログラムまたは機能のどちらがユーザ情報(たとえば、ユーザのソーシャルネットワークについての情報、社会的活動または行為、職業、ユーザの好み、またはユーザの現在の地理的位置)を収集するかどうかを制御する機会、または、ユーザにとってより適切であり得るコンテンツサーバからコンテンツを受け取っているかどうか、および/または、その受け取り方法を制御する機会を与えられ得る。また、一定のデータは、記憶または使用される前に1つまたは複数の方法で処理することが可能であり、その結果、個人を識別できる情報が除去される。たとえば、個人を識別できる情報がユーザに対して特定できないように、ユーザの身元は処理され得る、または、ユーザの地理的位置は、地理的位置情報が得られる場所へ(市レベル、郵便番号レベル、州レベルなどへ)一般化され得、その結果、ユーザの特定の地理的位置は、特定され得ない。したがって、ユーザは、自分についてどのように情報は収集されるか、および/または、どのように使用されるかについて制御することができる。
本明細書において、いくつかの実装形態を記載しかつ説明してきたが、本明細書に記載された機能を実行し、その結果を、および/または、その1つまたは複数の利点を入手するための様々な他の手段、および/または、構造を使用することができ、こうした変形形態、および/または、変更形態のそれぞれは、本明細書に記載の実装形態の範囲内にあると考えられる。より一般には、本明細書に記載のすべてのパラメータ、寸法、材料、および、構成は、例示であると意図しており、実際のパラメータ、寸法、材料、および/または、構成は、教示内容が使用される特定の用途に基づくことになる。当業者であれば、ありふれた実験を用いるだけで、本明細書に記載の特定の実装形態の多くの同等物であることが理解、または、確認できるであろう。したがって、前述の実装形態は、ほんの一例として提示されたものであり、添付の特許請求の範囲およびそれと同等物の範囲内において、実装形態は、具体的に記載され、特許請求されたものとは別のやり方で実施できることを理解されたい。本開示の実装形態は、本明細書に記載の個々のそれぞれの機能、システム、物品、材料、キット、および/または、方法を対象とする。さらに、こうした機能、システム、物品、材料、キット、および/または、方法のうちの2つ以上のいかなる組み合わせも、こうした機能、システム、物品、材料、キット、および/または、方法が相互に矛盾していない場合には、本開示の範囲内に含まれる。
102 ユーザタスク登録システム
106 クライアント装置
107 クライアントアプリケーション
110 ネットワーク
120 エンティティエンジン
122 ユーザインタフェースエンジン
124 自然言語処理エンジン
125 エンティティデータベース
126 文法エンジン
127 索引
128 タスク分類エンジン
230 品詞タガー
232 従属構文解析ツール
234 メンションチャンカ
236 エンティティタガー
238 同一指示リゾルバ
240 エンティティリゾルバ
350 メッセージ
352 ルール経路
354a APP UI
354b URL(HTML)
354m 電話番号(VXML)
510 コンピュータシステム
512 バスサブシステム
514 プロセッサ
516 ネットワークインタフェースサブシステム
520 ユーザインタフェース出力装置
522 ユーザインタフェース入力装置
524 記憶サブシステム
525 メモリサブシステム
526 ファイル記憶サブシステム
530 主ランダムアクセスメモリ
532 読み出し専用メモリ

Claims (20)

  1. コンピューティングシステムにより、ユーザにアドレス指定されるメッセージのコンテンツを分析するステップであって、前記メッセージは、前記ユーザによって構成されたものではない、ステップと、
    前記コンピューティングシステムにより、前記メッセージの前記コンテンツの一部を前記メッセージの前記分析に基づいて、1又は複数の個人によって前記ユーザに割り当てられたタスクとして分類するステップと、
    前記コンピューティングシステムにより、前記メッセージの前記コンテンツの前記分析に基づいて、複数の互いに異なるソフトウェアアプリケーションに関連する複数の互いに異なるユーザインタフェースから、前記タスクを遂行するための前記ユーザによって操作可能なユーザインタフェースを選択するステップと、
    前記コンピューティングシステムにより、前記メッセージの前記コンテンツの前記分析に基づく情報を使用して、前記ユーザによって編集可能である前記選択されたユーザインタフェースの1つまたは複数のデータ入力フィールドを自動的にポピュレートするステップと
    を含む、コンピュータ実装方法。
  2. 前記分析するステップが、前記コンピューティングシステムにより、前記メッセージの前記コンテンツを文法の複数のルール経路に従って分析し、複数のユーザタスク候補および関連したスコアを生成するステップを含み、
    前記分類するステップが、前記コンピューティングシステムにより、前記関連したスコアに基づいて、前記複数のユーザタスク候補から前記タスクを選択するステップを含む、請求項1に記載のコンピュータ実装方法。
  3. 前記分析するステップが、前記コンピューティングシステムにより、前記メッセージ中の前記タスクのタスク相互作用エンティティへの参照を識別するステップを含む、請求項1に記載のコンピュータ実装方法。
  4. 前記分析するステップが、前記コンピューティングシステムにより、前記タスク相互作用エンティティを、人、場所、または、組織として分類するステップをさらに含む、請求項3に記載のコンピュータ実装方法。
  5. 前記分析するステップが、前記コンピューティングシステムにより、前記タスクのタスク活動を識別するステップをさらに含む、請求項4に記載のコンピュータ実装方法。
  6. 前記ユーザインタフェースを選択するステップが、前記タスク相互作用エンティティおよびタスク活動に基づいて、前記ユーザインタフェースを選択するステップを含む、請求項5に記載のコンピュータ実装方法。
  7. 前記コンピューティングシステムにより、前記ユーザインタフェースを自動的に立ち上げるステップ、または、オープンするステップをさらに含む、請求項1に記載のコンピュータ実装方法。
  8. 前記コンピューティングシステムにより、前記メッセージの前記分析に基づいて、複数の互いに異なるURLから、前記タスクを遂行するための前記ユーザによって操作可能なネットワークベースのリソースに関連するURLを選択するステップをさらに含む、請求項1に記載のコンピュータ実装方法。
  9. コンピューティングシステムにより、ユーザの通信のコンテンツを分析するステップと、
    前記コンピューティングシステムにより、前記通信の前記コンテンツの一部を、前記通信の前記コンテンツの前記分析に基づいて、前記ユーザに割り当てられたタスクとして分類するステップと、
    前記コンピューティングシステムにより、前記通信の前記コンテンツの前記分析に基づいて、複数の互いに異なるソフトウェアアプリケーションに関連する互いに異なるユーザインタフェースのインデックスから、前記タスクを遂行するための前記ユーザによって操作可能な少なくとも1つのユーザインタフェースを選択するステップと、
    前記コンピューティングシステムにより、前記タスクを遂行するための前記ユーザによって操作可能な前記少なくとも1つのユーザインタフェースに対応する少なくとも1つの視覚的プロンプトを提供するステップと
    を含む、コンピュータ実装方法。
  10. 前記通信の前記コンテンツの前記分析に基づく情報を使用して、前記少なくとも1つのユーザインタフェースに関連する1つまたは複数のデータ入力フィールドを事前にポピュレートするステップをさらに含む、請求項9に記載のコンピュータ実装方法。
  11. 前記1つまたは複数のデータ入力フィールドが、前記ユーザによって編集可能である、請求項10に記載のコンピュータ実装方法。
  12. 前記通信が、前記ユーザとは異なる1又は複数の個人によって構成されたものである、請求項9に記載のコンピュータ実装方法。
  13. 前記分析するステップが、前記コンピューティングシステムにより、前記通信の前記コンテンツを文法の複数のルール経路に従って分析し、複数のユーザタスク候補および関連したスコアを生成するステップを含み、
    前記分類するステップが、前記コンピューティングシステムにより、前記関連したスコアに基づいて、前記複数のユーザタスク候補から前記タスクを選択するステップを含む、請求項9に記載のコンピュータ実装方法。
  14. 前記分析するステップが、前記コンピューティングシステムにより、前記通信の前記タスクのタスク相互作用エンティティへの参照を識別するステップを含む、請求項9に記載のコンピュータ実装方法。
  15. 前記分析するステップが、前記コンピューティングシステムにより、前記タスク相互作用エンティティを、人、場所、または、組織として分類するステップをさらに含む、請求項14に記載のコンピュータ実装方法。
  16. 前記分析するステップが、前記コンピューティングシステムにより、前記タスクのタスク活動を識別するステップをさらに含む、請求項15に記載のコンピュータ実装方法。
  17. 前記少なくとも1つのユーザインタフェースを前記選択するステップが、前記タスク相互作用エンティティおよびタスク活動に基づいて、前記少なくとも1つのユーザインタフェースを選択するステップを含む、請求項16に記載のコンピュータ実装方法。
  18. コンピューティングシステムにより、ユーザにアドレス送信される通信のコンテンツを分析するステップであって、前記通信は、前記ユーザによって構成されたものではない、ステップと、
    前記コンピューティングシステムにより、前記分析に基づいて、前記ユーザに割り当てられた複数のユーザタスク候補を識別するステップと、
    前記コンピューティングシステムにより、前記分析に基づいて、複数の互いに異なるソフトウェアアプリケーションに関連する互いに異なるユーザインタフェースのインデックスから、前記複数のユーザタスク候補を遂行するための前記ユーザによって操作可能な1つまたは複数のユーザインタフェースのそれぞれを選択するステップと、
    前記コンピューティングシステムにより、前記ユーザによって操作可能な前記1つまたは複数のユーザインタフェースに対応する複数のプロンプトを出力として提供するステップと
    を含む、コンピュータ実装方法。
  19. 前記複数のプロンプトが、1つまたは複数の視覚的プロンプトを含む、請求項18に記載のコンピュータ実装方法。
  20. 前記複数のプロンプトが、1つまたは複数の音響プロンプトを含む、請求項18に記載のコンピュータ実装方法。
JP2020207459A 2014-01-22 2020-12-15 メッセージ中のタスクの識別 Active JP7163355B2 (ja)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US14/161,368 US9606977B2 (en) 2014-01-22 2014-01-22 Identifying tasks in messages
US14/161,368 2014-01-22

Related Parent Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2019017002A Division JP6812473B2 (ja) 2014-01-22 2019-02-01 メッセージ中のタスクの識別

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2021051775A true JP2021051775A (ja) 2021-04-01
JP7163355B2 JP7163355B2 (ja) 2022-10-31

Family

ID=52463161

Family Applications (3)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2016547883A Active JP6476195B2 (ja) 2014-01-22 2015-01-20 メッセージ中のタスクの識別
JP2019017002A Active JP6812473B2 (ja) 2014-01-22 2019-02-01 メッセージ中のタスクの識別
JP2020207459A Active JP7163355B2 (ja) 2014-01-22 2020-12-15 メッセージ中のタスクの識別

Family Applications Before (2)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2016547883A Active JP6476195B2 (ja) 2014-01-22 2015-01-20 メッセージ中のタスクの識別
JP2019017002A Active JP6812473B2 (ja) 2014-01-22 2019-02-01 メッセージ中のタスクの識別

Country Status (8)

Country Link
US (3) US9606977B2 (ja)
EP (1) EP3097497A1 (ja)
JP (3) JP6476195B2 (ja)
KR (1) KR101881114B1 (ja)
CN (2) CN110110302B (ja)
BR (1) BR112016016831A8 (ja)
RU (2) RU2658792C2 (ja)
WO (1) WO2015112497A1 (ja)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2022203034A1 (ja) 2021-03-25 2022-09-29 味の素株式会社 畜肉風味付与剤

Families Citing this family (68)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20150074202A1 (en) * 2013-09-10 2015-03-12 Lenovo (Singapore) Pte. Ltd. Processing action items from messages
US9606977B2 (en) * 2014-01-22 2017-03-28 Google Inc. Identifying tasks in messages
US10785173B2 (en) * 2014-07-03 2020-09-22 Nuance Communications, Inc. System and method for suggesting actions based upon incoming messages
US10104028B2 (en) 2014-08-29 2018-10-16 Google Llc Systems and methods for improved processing of message queries
US10810222B2 (en) 2014-11-24 2020-10-20 Asana, Inc. Continuously scrollable calendar user interface
US10969748B1 (en) 2015-12-28 2021-04-06 Disney Enterprises, Inc. Systems and methods for using a vehicle as a motion base for a simulated experience
US10282417B2 (en) 2016-02-19 2019-05-07 International Business Machines Corporation Conversational list management
US20180006977A1 (en) * 2016-06-30 2018-01-04 Microsoft Technology Licensing, Llc Exposing task information to online service providers
US10140291B2 (en) * 2016-06-30 2018-11-27 International Business Machines Corporation Task-oriented messaging system
KR101886373B1 (ko) * 2016-07-14 2018-08-09 주식회사 언더핀 딥러닝 인공신경망 기반의 타스크 제공 플랫폼
US11100438B2 (en) * 2016-10-21 2021-08-24 Microsoft Technology Licensing, Llc Project entity extraction with efficient search and processing of projects
US10963642B2 (en) 2016-11-28 2021-03-30 Microsoft Technology Licensing, Llc Intelligent assistant help system
US10467509B2 (en) 2017-02-14 2019-11-05 Microsoft Technology Licensing, Llc Computationally-efficient human-identifying smart assistant computer
US11010601B2 (en) 2017-02-14 2021-05-18 Microsoft Technology Licensing, Llc Intelligent assistant device communicating non-verbal cues
US11100384B2 (en) 2017-02-14 2021-08-24 Microsoft Technology Licensing, Llc Intelligent device user interactions
US11282006B2 (en) * 2017-03-20 2022-03-22 Microsoft Technology Licensing, Llc Action assignment tracking using natural language processing in electronic communication applications
US11170768B2 (en) * 2017-04-17 2021-11-09 Samsung Electronics Co., Ltd Device for performing task corresponding to user utterance
US10679192B2 (en) * 2017-05-25 2020-06-09 Microsoft Technology Licensing, Llc Assigning tasks and monitoring task performance based on context extracted from a shared contextual graph
US10977434B2 (en) 2017-07-11 2021-04-13 Asana, Inc. Database model which provides management of custom fields and methods and apparatus therfor
US10534520B2 (en) 2017-08-30 2020-01-14 Vmware, Inc. Smart email task reminders
US10453456B2 (en) * 2017-10-03 2019-10-22 Google Llc Tailoring an interactive dialog application based on creator provided content
US10535346B2 (en) * 2017-12-07 2020-01-14 Ca, Inc. Speech processing computer system forming collaborative dialog data structures
US11062088B2 (en) * 2017-12-12 2021-07-13 International Business Machines Corporation Contextual automation of information technology change services
US10970560B2 (en) 2018-01-12 2021-04-06 Disney Enterprises, Inc. Systems and methods to trigger presentation of in-vehicle content
US11954461B2 (en) 2018-02-26 2024-04-09 Ukg Inc. Autonomously delivering software features
US10769056B2 (en) 2018-02-26 2020-09-08 The Ultimate Software Group, Inc. System for autonomously testing a computer system
US10623359B1 (en) * 2018-02-28 2020-04-14 Asana, Inc. Systems and methods for generating tasks based on chat sessions between users of a collaboration environment
US11138021B1 (en) 2018-04-02 2021-10-05 Asana, Inc. Systems and methods to facilitate task-specific workspaces for a collaboration work management platform
US10613735B1 (en) 2018-04-04 2020-04-07 Asana, Inc. Systems and methods for preloading an amount of content based on user scrolling
US11010284B1 (en) 2018-05-31 2021-05-18 The Ultimate Software Group, Inc. System for understanding navigational semantics via hypothesis generation and contextual analysis
US11113175B1 (en) 2018-05-31 2021-09-07 The Ultimate Software Group, Inc. System for discovering semantic relationships in computer programs
US10977155B1 (en) 2018-05-31 2021-04-13 The Ultimate Software Group, Inc. System for providing autonomous discovery of field or navigation constraints
US10747651B1 (en) 2018-05-31 2020-08-18 The Ultimate Software Group, Inc. System for optimizing system resources and runtime during a testing procedure
US10599767B1 (en) 2018-05-31 2020-03-24 The Ultimate Software Group, Inc. System for providing intelligent part of speech processing of complex natural language
US10785046B1 (en) 2018-06-08 2020-09-22 Asana, Inc. Systems and methods for providing a collaboration work management platform that facilitates differentiation between users in an overarching group and one or more subsets of individual users
RU2704738C1 (ru) * 2018-10-15 2019-10-30 Общество с ограниченной ответственностью "Уралинновация" Автоматизированная информационно-голосовая вопросно-ответная система
US10616151B1 (en) 2018-10-17 2020-04-07 Asana, Inc. Systems and methods for generating and presenting graphical user interfaces
US11095596B2 (en) * 2018-10-26 2021-08-17 International Business Machines Corporation Cognitive request management
CN109271392B (zh) * 2018-10-30 2022-07-26 长威信息科技发展股份有限公司 快速判别和抽取关系型数据库实体及属性的方法及设备
US10956845B1 (en) 2018-12-06 2021-03-23 Asana, Inc. Systems and methods for generating prioritization models and predicting workflow prioritizations
US11113667B1 (en) 2018-12-18 2021-09-07 Asana, Inc. Systems and methods for providing a dashboard for a collaboration work management platform
US11546281B1 (en) * 2018-12-28 2023-01-03 Allscripts Software, Llc Displaying and prioritizing electronic communications based on message content
US11782737B2 (en) 2019-01-08 2023-10-10 Asana, Inc. Systems and methods for determining and presenting a graphical user interface including template metrics
US10684870B1 (en) 2019-01-08 2020-06-16 Asana, Inc. Systems and methods for determining and presenting a graphical user interface including template metrics
US11204683B1 (en) 2019-01-09 2021-12-21 Asana, Inc. Systems and methods for generating and tracking hardcoded communications in a collaboration management platform
KR102233235B1 (ko) 2019-04-04 2021-03-29 주식회사 핸디소프트 메시지 의도 분석 기반의 지능형 협업 지원 시스템
KR20210062189A (ko) 2019-11-21 2021-05-31 주식회사 핸디소프트 메시지 의도 분석 기반 협업 지원 방법
US11599855B1 (en) 2020-02-14 2023-03-07 Asana, Inc. Systems and methods to attribute automated actions within a collaboration environment
US11763259B1 (en) 2020-02-20 2023-09-19 Asana, Inc. Systems and methods to generate units of work in a collaboration environment
KR20210116741A (ko) 2020-03-12 2021-09-28 주식회사 핸디소프트 고도화된 지능형 협업 지원 시스템
US11076276B1 (en) 2020-03-13 2021-07-27 Disney Enterprises, Inc. Systems and methods to provide wireless communication between computing platforms and articles
US11900323B1 (en) 2020-06-29 2024-02-13 Asana, Inc. Systems and methods to generate units of work within a collaboration environment based on video dictation
US11455601B1 (en) 2020-06-29 2022-09-27 Asana, Inc. Systems and methods to measure and visualize workload for completing individual units of work
US11449836B1 (en) 2020-07-21 2022-09-20 Asana, Inc. Systems and methods to facilitate user engagement with units of work assigned within a collaboration environment
US11568339B2 (en) 2020-08-18 2023-01-31 Asana, Inc. Systems and methods to characterize units of work based on business objectives
US11769115B1 (en) 2020-11-23 2023-09-26 Asana, Inc. Systems and methods to provide measures of user workload when generating units of work based on chat sessions between users of a collaboration environment
US11405435B1 (en) * 2020-12-02 2022-08-02 Asana, Inc. Systems and methods to present views of records in chat sessions between users of a collaboration environment
US11694162B1 (en) 2021-04-01 2023-07-04 Asana, Inc. Systems and methods to recommend templates for project-level graphical user interfaces within a collaboration environment
US11676107B1 (en) 2021-04-14 2023-06-13 Asana, Inc. Systems and methods to facilitate interaction with a collaboration environment based on assignment of project-level roles
US11553045B1 (en) 2021-04-29 2023-01-10 Asana, Inc. Systems and methods to automatically update status of projects within a collaboration environment
US11803814B1 (en) 2021-05-07 2023-10-31 Asana, Inc. Systems and methods to facilitate nesting of portfolios within a collaboration environment
US11792028B1 (en) 2021-05-13 2023-10-17 Asana, Inc. Systems and methods to link meetings with units of work of a collaboration environment
US11809222B1 (en) 2021-05-24 2023-11-07 Asana, Inc. Systems and methods to generate units of work within a collaboration environment based on selection of text
US11756000B2 (en) 2021-09-08 2023-09-12 Asana, Inc. Systems and methods to effectuate sets of automated actions within a collaboration environment including embedded third-party content based on trigger events
US11635884B1 (en) 2021-10-11 2023-04-25 Asana, Inc. Systems and methods to provide personalized graphical user interfaces within a collaboration environment
US11977852B2 (en) 2022-01-12 2024-05-07 Bank Of America Corporation Anaphoric reference resolution using natural language processing and machine learning
US11836681B1 (en) 2022-02-17 2023-12-05 Asana, Inc. Systems and methods to generate records within a collaboration environment
US11863601B1 (en) 2022-11-18 2024-01-02 Asana, Inc. Systems and methods to execute branching automation schemes in a collaboration environment

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2010191864A (ja) * 2009-02-20 2010-09-02 Nec Corp タスク自動生成システム、その方法及びそのプログラム
US20120245944A1 (en) * 2010-01-18 2012-09-27 Apple Inc. Intelligent Automated Assistant

Family Cites Families (63)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4688195A (en) * 1983-01-28 1987-08-18 Texas Instruments Incorporated Natural-language interface generating system
US5056021A (en) * 1989-06-08 1991-10-08 Carolyn Ausborn Method and apparatus for abstracting concepts from natural language
EP0473864A1 (en) * 1990-09-04 1992-03-11 International Business Machines Corporation Method and apparatus for paraphrasing information contained in logical forms
US5442780A (en) * 1991-07-11 1995-08-15 Mitsubishi Denki Kabushiki Kaisha Natural language database retrieval system using virtual tables to convert parsed input phrases into retrieval keys
US5555376A (en) 1993-12-03 1996-09-10 Xerox Corporation Method for granting a user request having locational and contextual attributes consistent with user policies for devices having locational attributes consistent with the user request
US5748974A (en) * 1994-12-13 1998-05-05 International Business Machines Corporation Multimodal natural language interface for cross-application tasks
US8639625B1 (en) * 1995-02-13 2014-01-28 Intertrust Technologies Corporation Systems and methods for secure transaction management and electronic rights protection
US6081774A (en) * 1997-08-22 2000-06-27 Novell, Inc. Natural language information retrieval system and method
JP3525042B2 (ja) * 1997-10-31 2004-05-10 日本電信電話株式会社 電子メールシステム，電子メール転送方法および電子メールプログラムを記録した記録媒体
US6115709A (en) 1998-09-18 2000-09-05 Tacit Knowledge Systems, Inc. Method and system for constructing a knowledge profile of a user having unrestricted and restricted access portions according to respective levels of confidence of content of the portions
US6842877B2 (en) 1998-12-18 2005-01-11 Tangis Corporation Contextual responses based on automated learning techniques
US6438543B1 (en) 1999-06-17 2002-08-20 International Business Machines Corporation System and method for cross-document coreference
US6691111B2 (en) * 2000-06-30 2004-02-10 Research In Motion Limited System and method for implementing a natural language user interface
US20030004706A1 (en) * 2001-06-27 2003-01-02 Yale Thomas W. Natural language processing system and method for knowledge management
US7475010B2 (en) * 2003-09-03 2009-01-06 Lingospot, Inc. Adaptive and scalable method for resolving natural language ambiguities
US7475021B2 (en) * 2003-10-22 2009-01-06 International Business Machines Corporation Method and storage medium for importing calendar data from a computer screen into a calendar application
US7813916B2 (en) 2003-11-18 2010-10-12 University Of Utah Acquisition and application of contextual role knowledge for coreference resolution
US7496500B2 (en) 2004-03-01 2009-02-24 Microsoft Corporation Systems and methods that determine intent of data and respond to the data based on the intent
US8473893B2 (en) * 2008-09-30 2013-06-25 Accurev, Inc. Integration of external software analysis processes with software configuration management applications
US7747966B2 (en) * 2004-09-30 2010-06-29 Microsoft Corporation User interface for providing task management and calendar information
JP2006099581A (ja) * 2004-09-30 2006-04-13 Oki Electric Ind Co Ltd 情報管理システム及び情報管理方法
JP4282591B2 (ja) * 2004-11-30 2009-06-24 株式会社東芝 スケジュール管理装置、スケジュール管理方法及びプログラム
US8032553B2 (en) * 2004-12-29 2011-10-04 Sap Ag Email integrated task processor
US7606700B2 (en) * 2005-11-09 2009-10-20 Microsoft Corporation Adaptive task framework
US20070106496A1 (en) * 2005-11-09 2007-05-10 Microsoft Corporation Adaptive task framework
US8055707B2 (en) 2005-11-30 2011-11-08 Alcatel Lucent Calendar interface for digital communications
JP2007199768A (ja) * 2006-01-23 2007-08-09 Fuji Xerox Co Ltd 文書管理装置及び文書管理方法、並びにコンピュータプログラム
US7702631B1 (en) 2006-03-14 2010-04-20 Google Inc. Method and system to produce and train composite similarity functions for product normalization
US8364467B1 (en) * 2006-03-31 2013-01-29 Google Inc. Content-based classification
US8060567B2 (en) * 2006-04-12 2011-11-15 Google Inc. Method, system, graphical user interface, and data structure for creating electronic calendar entries from email messages
US20090307212A1 (en) 2006-07-13 2009-12-10 Hayoman ,Internet Technologies Ltd. System and method for event management
US20100100815A1 (en) 2006-11-03 2010-04-22 Appen Pty Limited Email document parsing method and apparatus
US8599801B2 (en) 2007-02-01 2013-12-03 Yahoo! Inc. Collecting implicit information for determining context of event actions
US20080267504A1 (en) * 2007-04-24 2008-10-30 Nokia Corporation Method, device and computer program product for integrating code-based and optical character recognition technologies into a mobile visual search
MX2010002349A (es) * 2007-08-31 2010-07-30 Microsoft Corp Resolucion de correferencia en un sistema de procesamiento de lenguaje natural sensible a la ambiguedad.
US8046226B2 (en) 2008-01-18 2011-10-25 Cyberpulse, L.L.C. System and methods for reporting
US8527263B2 (en) * 2008-07-01 2013-09-03 International Business Machines Corporation Method and system for automatically generating reminders in response to detecting key terms within a communication
US8108206B2 (en) 2008-07-01 2012-01-31 International Business Machines Corporation Auto-generated to-do list
FR2935855B1 (fr) * 2008-09-11 2010-09-17 Alcatel Lucent Procede et systeme de communication pour la determination d'une sequence de services lies a une conversation.
US9443226B2 (en) 2009-01-12 2016-09-13 Sri International Electronic assistant for making predictions based on user messages
US20110016421A1 (en) * 2009-07-20 2011-01-20 Microsoft Corporation Task oriented user interface platform
US8943094B2 (en) * 2009-09-22 2015-01-27 Next It Corporation Apparatus, system, and method for natural language processing
US8417650B2 (en) 2010-01-27 2013-04-09 Microsoft Corporation Event prediction in dynamic environments
US20110202864A1 (en) 2010-02-15 2011-08-18 Hirsch Michael B Apparatus and methods of receiving and acting on user-entered information
US8346879B2 (en) 2010-06-04 2013-01-01 Xerox Corporation Detecting conflicts in email messages
US8381088B2 (en) 2010-06-22 2013-02-19 Microsoft Corporation Flagging, capturing and generating task list items
US8775400B2 (en) 2010-06-30 2014-07-08 Microsoft Corporation Extracting facts from social network messages
US8600901B2 (en) 2010-07-27 2013-12-03 Yahoo! Inc. Providing social likeness within a messaging context
US8521818B2 (en) 2010-08-05 2013-08-27 Solariat, Inc. Methods and apparatus for recognizing and acting upon user intentions expressed in on-line conversations and similar environments
US9092425B2 (en) 2010-12-08 2015-07-28 At&T Intellectual Property I, L.P. System and method for feature-rich continuous space language models
US8560487B2 (en) 2010-12-10 2013-10-15 International Business Machines Corporation Determining and conveying user availability
US20120192096A1 (en) 2011-01-25 2012-07-26 Research In Motion Limited Active command line driven user interface
US8849931B2 (en) 2011-03-15 2014-09-30 Idt Messaging, Llc Linking context-based information to text messages
US20120317499A1 (en) 2011-04-11 2012-12-13 Shen Jin Wen Instant messaging system that facilitates better knowledge and task management
US9262732B2 (en) 2011-06-22 2016-02-16 Sap Se System and method of enterprise action item planning, executing, tracking and analytics
US10984387B2 (en) * 2011-06-28 2021-04-20 Microsoft Technology Licensing, Llc Automatic task extraction and calendar entry
US9460095B2 (en) * 2011-11-28 2016-10-04 Microsoft Technology Licensing, Llc Quick capture of to-do items
US8615504B2 (en) 2011-12-14 2013-12-24 Artist Growth, Llc Action alignment for event planning, project management and process structuring
US9406049B2 (en) 2012-04-26 2016-08-02 Blackberry Limited Electronic device and method for updating message recipients based on message body indicators
US9299027B2 (en) * 2012-05-07 2016-03-29 Runaway 20, Inc. System and method for providing intelligent location information
US20140207716A1 (en) * 2013-01-22 2014-07-24 Maluuba Inc. Natural language processing method and system
US20140372102A1 (en) * 2013-06-18 2014-12-18 Xerox Corporation Combining temporal processing and textual entailment to detect temporally anchored events
US9606977B2 (en) * 2014-01-22 2017-03-28 Google Inc. Identifying tasks in messages

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2010191864A (ja) * 2009-02-20 2010-09-02 Nec Corp タスク自動生成システム、その方法及びそのプログラム
US20120245944A1 (en) * 2010-01-18 2012-09-27 Apple Inc. Intelligent Automated Assistant
JP2013517566A (ja) * 2010-01-18 2013-05-16 アップル インコーポレイテッド インテリジェント自動アシスタント

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2022203034A1 (ja) 2021-03-25 2022-09-29 味の素株式会社 畜肉風味付与剤

Also Published As

Publication number Publication date
BR112016016831A8 (pt) 2020-06-09
CN110110302A (zh) 2019-08-09
CN110110302B (zh) 2023-06-27
RU2018119149A (ru) 2018-11-08
JP2017508198A (ja) 2017-03-23
WO2015112497A1 (en) 2015-07-30
US10019429B2 (en) 2018-07-10
JP6476195B2 (ja) 2019-02-27
KR101881114B1 (ko) 2018-07-24
JP2019106194A (ja) 2019-06-27
US9606977B2 (en) 2017-03-28
US20150205782A1 (en) 2015-07-23
BR112016016831A2 (pt) 2017-08-08
US20170154024A1 (en) 2017-06-01
RU2018119149A3 (ja) 2020-01-31
CN106104517B (zh) 2019-04-05
US20180267948A1 (en) 2018-09-20
KR20160110501A (ko) 2016-09-21
US10534860B2 (en) 2020-01-14
JP7163355B2 (ja) 2022-10-31
JP6812473B2 (ja) 2021-01-13
RU2016133850A3 (ja) 2018-03-05
RU2016133850A (ru) 2018-03-05
RU2658792C2 (ru) 2018-06-22
CN106104517A (zh) 2016-11-09
EP3097497A1 (en) 2016-11-30

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP6812473B2 (ja) メッセージ中のタスクの識別
US11960543B2 (en) Providing suggestions for interaction with an automated assistant in a multi-user message exchange thread
KR102215471B1 (ko) 선택가능한 어플리케이션 링크들을 메시지 교환 스레드들에 통합하기
JP6246951B2 (ja) ユーザコンタクトエントリのデータ設定
US10601755B2 (en) Incorporating selectable application links into conversations with personal assistant modules
GB2556192A (en) Providing prompt in an automated dialog session based on selected content of prior automated dialog session
CN109564578B (zh) 基于自然语言用户界面输入生成自然语言输出
US10091147B2 (en) Providing additional information related to a vague term in a message
US20200042602A1 (en) Natural language processing contextual translation
CN111316276A (zh) 将分布式状态机与自动助手用于人机对话以保护隐私数据
US10484319B1 (en) Date and/or time resolution
US20190018893A1 (en) Determining tone differential of a segment
US20210097137A1 (en) Content context aware message intent checker

Legal Events

Date Code Title Description
A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20210106

A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20210106

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20210827

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20210921

A02 Decision of refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02

Effective date: 20220509

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20220720

C60 Trial request (containing other claim documents, opposition documents)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: C60

Effective date: 20220720

A911 Transfer to examiner for re-examination before appeal (zenchi)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A911

Effective date: 20220729

C21 Notice of transfer of a case for reconsideration by examiners before appeal proceedings

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: C21

Effective date: 20220801

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20220920

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20221019

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 7163355

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150