JP2022504384A - 多言語データ・ガバナンスおよび管理を改良するための認知照合構成 - Google Patents

多言語データ・ガバナンスおよび管理を改良するための認知照合構成 Download PDF

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Abstract

Figure 2022504384000001
本発明の実施形態は、多言語データの認知照合構成処理のためのコンピュータ実施方法を提供する。この方法は、多言語入力テキストを構文解析して複数の照合アイテムに分解することを含む。この方法は、複数の照合アイテムのそれぞれの照合アイテムの言語を検出することを含む。この方法は、複数の照合アイテムのそれぞれの照合アイテムを、複数の副言語バッファのうちの対応する副言語バッファに記憶することを含む。この方法は、複数の副言語バッファに関して第１のソート操作を実行することを含み、第１のソート操作は、一組の照合設定に基づいて複数の副言語バッファをソートすることを含み、この一組の照合設定は言語選択リストを含む。この方法は、ソートされた複数の副言語バッファの内容を併合して、複数の照合アイテムを含むソート済み出力を形成することを含む。

Description

本発明は一般に、テキストの多言語データ・ガバナンスおよび管理（multilingual data governance and management）に関し、より詳細には、多言語データ・ガバナンスおよび管理を改良するための認知照合構成（cognitive collation configuration）に関する。
データ・ガバナンスは一般に、データ管理システムにデータがインポートされたときにそのデータがある精密な標準を満たすことを保証するために、データ管理システムによって実行されるプロセスを指す。データ処理規則およびポリシーを管理するための統一されたガバナンスおよびインテグレーションの手法を提供するために、いくつかのプラットホームが開発された。データ照合はしばしば、データ・ガバナンスおよび管理の鍵となる特徴の１つである。
Ｌｉｎｕｘ（登録商標）、ＵＮＩＸ（登録商標）、ｉＯＳおよびＡｎｄｒｏｉｄ（登録商標）などの最新のオペレーティング・システムは、多言語データの処理およびソーティング（sorting）に依存している。技術における多言語データの使用はますます拡大している。例えば、ＵＮＩＸ（登録商標）システム・ログは、１００の言語／スクリプトで書かれたテキスト情報を含むことがある。電子メール・サーバは、異なる言語もしくは異なるスクリプトまたはその両方を有する電子メール主体（email subject）を表示およびソートする必要があることがある。同様に、クラウド・ストレージ・フォルダは、多数の言語で書かれた数千の名前付きファイルを含むことがある。例えばＵＮＩＸ（登録商標）では、オペレーティング・システムが、標準コマンド・ライン・プログラムを介してソートを利用して、現在のロケールによって定義されるある順序で入力アイテム・リスト（input item list）を照合する。現在、分離された言語照合規則およびロケール照合規則に従って多言語データをソートすることができるシステムまたはツールは存在しない。
本発明の実施形態は、多言語データの認知照合構成処理のためのコンピュータ実施方法（computer-implemented method）を提供する。このコンピュータ実施方法の非限定的な例は、１つまたは複数のプロセッサを備えるシステムによって、多言語入力テキストを構文解析して複数の照合アイテムに分解することを含む。この方法は、このシステムによって、複数の照合アイテムのそれぞれの照合アイテムの言語を検出することを含む。この方法は、このシステムによって、複数の照合アイテムのそれぞれの照合アイテムを、複数の副言語バッファ（sub language buffer）のうちの対応する副言語バッファに記憶することを含む。この方法は、このシステムによって、複数の副言語バッファに関して第１のソート操作を実行することを含み、第１のソート操作は、一組の照合設定（collation setting）に基づいて複数の副言語バッファをソートすることを含み、この一組の照合設定は言語選択リストを含む。この方法は、このシステムによって、ソートされた複数の副言語バッファの内容を併合して、複数の照合アイテムを含むソート済み出力（sorted output）を形成することを含む。
本発明の実施形態は、多言語データの認知照合構成処理のためのコンピュータ実施方法を提供する。この方法の非限定的な例は、１つまたは複数のプロセッサを備えるシステムによって、バックエンド・システムにソーティング・リクエストを送信することを含み、このソーティング・リクエストは多言語入力テキストを含む。バックエンド・システムは、多言語入力テキストを構文解析して複数の照合アイテムに分解するように構成されている。バックエンド・システムはさらに、複数の照合アイテムのそれぞれの照合アイテムの言語を検出するように構成されている。バックエンド・システムはさらに、複数の照合アイテムのそれぞれの照合アイテムを、複数の副言語バッファのうちの対応する副言語バッファに記憶するように構成されている。バックエンド・システムはさらに、複数の副言語バッファに関して第１のソート操作を実行するように構成されており、第１のソート操作は、一組の照合設定に基づいて複数の副言語バッファをソートすることを含み、この一組の照合設定は言語選択リストを含む。バックエンド・システムはさらに、ソートされた複数の副言語バッファの内容を併合して、複数の照合アイテムを有するソート済み出力を形成するように構成されている。
本発明の実施形態は、多言語データの認知照合構成処理のためのシステムを提供する。このシステムは、方法を実行するように構成された１つまたは複数のプロセッサを含む。この方法の非限定的な例は、このシステムによって、多言語入力テキストを構文解析して複数の照合アイテムに分解することを含む。この方法は、このシステムによって、複数の照合アイテムのそれぞれの照合アイテムの言語を検出することを含む。この方法は、このシステムによって、複数の照合アイテムのそれぞれの照合アイテムを、複数の副言語バッファのうちの対応する副言語バッファに記憶することを含む。この方法は、このシステムによって、複数の副言語バッファに関して第１のソート操作を実行することを含み、第１のソート操作は、一組の照合設定に基づいて複数の副言語バッファをソートすることを含み、この一組の照合設定は言語選択リストを含む。この方法は、このシステムによって、ソートされた複数の副言語バッファの内容を併合して、複数の照合アイテムを有するソート済み出力を形成することを含む。
本発明の実施形態は、多言語データの認知照合構成処理のためのコンピュータ・プログラム製品を提供し、このコンピュータ・プログラム製品は、プログラム命令を実装したコンピュータ可読ストレージ媒体を含む。このプログラム命令は、１つまたは複数のプロセッサを備えるバックエンド・システムによって、バックエンド・システムに方法を実行させるように実行可能である。この方法の非限定的な例は、バックエンド・システムによって、多言語入力テキストを構文解析して複数の照合アイテムに分解することを含む。この方法は、バックエンド・システムによって、複数の照合アイテムのそれぞれの照合アイテムの言語を検出することを含む。この方法は、バックエンド・システムによって、複数の照合アイテムのそれぞれの照合アイテムを、複数の副言語バッファのうちの対応する副言語バッファに記憶することを含む。この方法は、バックエンド・システムによって、複数の副言語バッファに関して第１のソート操作を実行することを含み、第１のソート操作は、一組の照合設定に基づいて複数の副言語バッファをソートすることを含み、この一組の照合設定は言語選択リストを含む。この方法は、バックエンド・システムによって、ソートされた複数の副言語バッファの内容を併合して、複数の照合アイテムを有するソート済み出力を形成することを含む。
本発明の実施形態は、多言語データの認知照合構成処理のためのシステムを提供する。このシステムの非限定的な例は、フロントエンド・コンポーネントと、バックエンド・コンポーネントと、１つまたは複数のプロセッサと、この１つまたは複数のプロセッサに動作可能に結合されたメモリとを含む。フロントエンド・コンポーネントは、バックエンド・コンポーネントにソーティング・リクエストを送信するように構成されており、このソーティング・リクエストは多言語入力テキストを含む。バックエンド・コンポーネントは、多言語入力テキストを構文解析して複数の照合アイテムに分解するように構成されている。バックエンド・コンポーネントはさらに、複数の照合アイテムのそれぞれの照合アイテムの言語を検出するように構成されている。バックエンド・コンポーネントはさらに、複数の照合アイテムのそれぞれの照合アイテムを、複数の副言語バッファのうちの対応する副言語バッファに記憶するように構成されている。バックエンド・コンポーネントはさらに、複数の副言語バッファに関して第１のソート操作を実行するように構成されており、第１のソート操作は、一組の照合設定に基づいて複数の副言語バッファをソートすることを含み、この一組の照合設定は言語選択リストを含む。バックエンド・コンポーネントはさらに、ソートされた複数の副言語バッファの内容を併合して、複数の照合アイテムを有するソート済み出力を形成するように構成されている。
本発明の技法によって、追加の技術的特徴および利益が実現される。本明細書には、本発明の実施形態および態様が詳細に記載されており、それらは、特許請求の範囲に記載されている主題の部分とみなされる。より十分な理解のため、以下の詳細な説明および図面を参照されたい。
本明細書に記載された独占権の詳細は、本明細書の末尾の特許請求の範囲に具体的に示されており、明確に主張されている。本発明の実施形態の上記の特徴および利点ならびにその他の特徴および利点は、添付図面とともに解釈される以下の詳細な説明から明白である。
本発明の１つまたは複数の実施形態によるクラウド・コンピューティング環境を示す図である。 本発明の１つまたは複数の実施形態による抽象化モデル層を示す図である。 本発明の１つまたは複数の実施形態を実施することができる例示的なコンピュータ・システムを示す図である。 本発明の１つまたは複数の実施形態による、多言語データを処理する認知照合構成サービスを提供するための例示的なシステムのブロック図である。 本発明の１つまたは複数の実施形態による、多言語データを処理する認知照合構成サービスを提供するための別の例示的なシステムのブロック図および対応するコンポーネント・フローを示す図である。 本発明の１つまたは複数の実施形態による例示的な認知照合構成設定の階層図である。 本発明の１つまたは複数の実施形態による例示的な多言語データ入力を示す図である。 本発明の１つまたは複数の実施形態による、図７の未ソートのテキスト入力をソートすることに応答して生成されることがある例示的な改良されたソート済み出力を示す図である。 本発明の１つまたは複数の実施形態による方法を示す流れ図である。
本明細書に示された図は例示のためのものである。本発明の思想を逸脱しない、図および図に記載された動作に対する多くの変形態様が存在しうる。例えば、動作を異なる順序で実行することができ、または動作を追加、削除もしくは変更することができる。また、用語「結合された」およびその変異語は、２つの要素間に通信経路を有することを示し、要素間に介在要素／接続がない要素間の直接接続を含意しない。これらの変形態様は全て本明細書の一部とみなされる。
添付図および記載された実施形態の以下の詳細な説明では、図に示されたさまざまな要素が２桁または３桁の参照符号を有する。少数の例外を除き、それぞれの参照符号の左端の数字はその要素が最初に示された図に対応する。
本明細書では、本発明のさまざまな実施形態が関連図を参照して説明される。本発明の範囲を逸脱することなく本発明の代替実施形態を考案することができる。以下の説明および図面には、要素間のさまざまな接続および位置関係（例えば上、下、隣りなど）が示されている。これらの接続もしくは位置関係またはその両方は、特に指定されていない限り、直接的なものであることまたは間接的なものであることができ、本発明は、この点に関して限定を意図したものではない。したがって、実体の結合は、直接結合または間接結合を指すことができ、実体間の位置関係は、直接的位置関係または間接的位置関係であることができる。さらに、本明細書には詳細に記載されていない追加のステップまたは機能を有するより包括的な手順またはプロセスに、本明細書に記載されたさまざまなタスクおよびプロセス・ステップを組み込むことができる。
特許請求の範囲および本明細書の解釈のために、以下の定義および略語が使用される。本明細書で使用されるとき、用語「備える（comprises）」、「備える（comprising）」、「含む（includes）」、「含む（including）」、「有する（has）」、「有する（having）」、「含有する（contains）」もしくは「含有する（containing）」、またはこれらの用語の他の変異語は、非排他的包含（non-exclusive inclusion）をカバーすることが意図されている。例えば、要素のリストを含む組成物、混合物、プロセス、方法、物品または装置は、必ずしもそれらの要素だけに限定されるわけではなく、明示的にはリストに入れられていない他の要素、あるいはこのような組成物、混合物、プロセス、方法、物品または装置に固有の他の要素を含みうる。
さらに、本明細書では、用語「例示的な」が、「例、事例または実例として役立つ」ことを意味するものとして使用されている。本明細書に「例示的」として記載された任意の実施形態または設計は必ずしも、他の実施形態または設計よりも好ましいまたは有利であるとは解釈されない。用語「少なくとも１つの」および「１つまたは複数の」は、１以上の任意の整数、すなわち１、２、３、４などを含むと理解してもよい。用語「複数の」は、２以上の任意の整数、すなわち２、３、４、５などを含むと理解してもよい。用語「接続」は、間接「接続」と直接「接続」の両方を含むことがある。
用語「約」、「実質的に」、「およそ」およびこれらの用語の変異語は、特定の数量の大きさに関連した、本出願の提出時に利用可能な機器に基づく誤差の程度を含むことが意図されている。例えば、「約」は、所与の値の±８％、または５％または２％の範囲を含みうる。
簡潔にするため、本明細書では、本発明の態様を製作および使用することに関係した従来の技法が、詳細に説明されることもあり、または詳細には説明されないこともある。特に、本明細書に記載されたさまざまな技術的特徴を実施するためのコンピューティング・システムおよび特定のコンピュータ・プログラムのさまざまな態様はよく知られている。したがって、本明細書では、簡潔にするために、よく知られたシステムもしくはプロセスまたはその両方の詳細を提供することなしに、従来の多くの実施態様の詳細が簡単にしか言及されておらず、または完全に省かれている。
本開示はクラウド・コンピューティングに関する詳細な説明を含むが、本明細書に記載された教示の実施態様はクラウド・コンピューティング環境に限定されないことを理解すべきである。むしろ、本発明の実施形態は、現在知られているまたは後に開発される他の任意のタイプのコンピューティング環境で実施することができる。
クラウド・コンピューティングは、最小限の管理労力またはサービスのプロバイダとの最小限のインタラクションで迅速に供給およびリリースすることができる構成可能なコンピューティング・リソース（例えばネットワーク、ネットワーク帯域幅、サーバ、処理、メモリ、ストレージ、アプリケーション、仮想機械およびサービス）の共有プールへの都合のよいオンデマンド・ネットワーク・アクセスを可能にするサービス配信モデルである。このクラウド・モデルは、少なくとも５つの特徴、少なくとも３つのサービス・モデル、および少なくとも４つのデプロイメント（deployment）モデルを含むことができる。
特徴は以下のとおりである。
オンデマンド・セルフサービス：クラウド・コンシューマ（cloud consumer）は、サーバ時間およびネットワーク・ストレージなどのコンピューティング機能の供給を、サービスのプロバイダとのヒューマン・インタラクションを必要とすることなく必要に応じて自動的に一方的に受けることができる。
ブロード・ネットワーク・アクセス：機能は、ネットワーク上で利用可能であり、異種シンまたはシック・クライアント・プラットホーム（例えば移動電話、ラップトップおよびＰＤＡ）による使用を促進する標準的機構を通してアクセスされる。
リソース・プーリング（resource pooling）：マルチテナント・モデルを使用して多数のコンシューマにサービスを提供するため、プロバイダのコンピューティング・リソースはプールされており、要求に応じて、異なる物理的および仮想リソースが動的に割当ておよび再割当てされる。コンシューマは一般に、提供されたリソースの正確な位置を制御できずまたは正確な位置を知らないが、より高次の抽象化レベル（例えば国、州またはデータセンター）で位置を指定することができるという意味で、位置独立の感覚がある。
ラピッド・エラスティシティ（rapid elasticity）：機能は、素早くスケールアウトするために迅速かつ弾力的に、場合によっては自動的に供給することができ、素早くスケールインするために迅速にリリースすることができる。コンシューマにとって、供給に利用可能な機能はしばしば無限であるように見え、いつでも好きな量だけ購入することができる。
メジャード・サービス（measured service）：クラウド・システムは、サービスのタイプ（例えば、ストレージ、処理、帯域幅および使用中ユーザ・アカウント）に対して適切なある抽象化レベルで計測機能に介入することによって、リソースの使用状況を自動的に制御および最適化する。リソースの使用状況を監視、制御および報告して、利用されているサービスのプロバイダとコンシューマの両方に透明性を提供することができる。
サービス・モデルは以下のとおりである。
ソフトウェア・アズ・ア・サービス（ＳａａＳ）：コンシューマに提供されるこの機能は、クラウド・インフラストラクチャ上でランしているプロバイダのアプリケーションを使用する機能である。ウェブ・ブラウザなどのシン・クライアント・インターフェース（例えばウェブ・ベースの電子メール）を通してさまざまなクライアント・デバイスからアプリケーションにアクセス可能である。場合によっては可能な限られたユーザ固有のアプリケーション構成の設定を除けば、コンシューマは、ネットワーク、サーバ、オペレーティング・システム、ストレージまたは個々のアプリケーション機能も含む基礎をなすクラウド・インフラストラクチャを管理もまたは制御もしない。
プラットフォーム・アズ・ア・サービス（ＰａａＳ）：コンシューマに提供されるこの機能は、クラウド・インフラストラクチャ上で、プロバイダがサポートするプログラム言語およびツールを使用して作成されたコンシューマ作成または取得のアプリケーションをデプロイする機能である。コンシューマは、ネットワーク、サーバ、オペレーティング・システムまたはストレージを含む基礎をなすクラウド・インフラストラクチャを管理もまたは制御もしないが、デプロイされたアプリケーションおよび場合によってはアプリケーション・ホスティング環境構成を制御することができる。
インフラストラクチャ・アズ・ア・サービス（ＩａａＳ）：コンシューマに提供されるこの機能は、処理、ストレージ、ネットワークおよび他の基本的なコンピューティング・リソースを供給する機能であり、コンシューマは任意のソフトウェアをデプロイおよびランすることができ、このソフトウェアは、オペレーティング・システムおよびアプリケーションを含むことができる。コンシューマは、基礎をなすクラウド・インフラストラクチャを管理もまたは制御もしないが、オペレーティング・システム、ストレージおよびデプロイされたアプリケーションは制御することができ、場合によっては、選択されたネットワーク・コンポーネント（例えばホスト・ファイアウォール）を限定的に制御することができる。
デプロイメント・モデルは以下のとおりである。
プライベート・クラウド：このクラウドのインフラストラクチャは、組織体のためだけに運営される。インフラストラクチャは、その組織体または第三者が管理することができ、オンプレミス（on-premises）またはオフプレミス（off-premises）で存在することができる。
コミュニティ・クラウド：このクラウドのインフラストラクチャは、いくつかの組織体によって共有され、利害（例えばミッション、セキュリティ要件、ポリシーおよびコンプライアンス上の問題）を共有する特定のコミュニティをサポートする。インフラストラクチャは、その組織体または第三者が管理することができ、オンプレミスまたはオフプレミスで存在することができる。
パブリック・クラウド：このクラウドのインフラストラクチャは、一般大衆または大きな産業グループが利用可能であり、クラウド・サービスを販売している組織体によって所有される。
ハイブリッド・クラウド：このクラウドのインフラストラクチャは、固有の実体を維持しているが、データおよびアプリケーション・ポータビリティを可能にする標準化された技術または独占技術（例えばクラウド間のロード・バランシングのためのクラウド・バースティング（cloud bursting））によって１つに結合された２つ以上のクラウド（プライベート、コミュニティまたはパブリック）の合成体である。
クラウド・コンピューティング環境は、無国籍、低結合、モジュール性および意味論的相互運用性に重きを置くサービス指向の環境である。クラウド・コンピューティングの中心には、相互接続されたノードのネットワークを含むインフラストラクチャがある。
次に図１を参照すると、例示的なクラウド・コンピューティング環境５０が示されている。示されているとおり、クラウド・コンピューティング環境５０は１つまたは複数のクラウド・コンピューティング・ノード１０を含み、クラウド・コンシューマによって使用されるローカル・コンピューティング・デバイス、例えばパーソナル・デジタル・アシスタント（ＰＤＡ）もしくは移動電話５４Ａ、デスクトップ・コンピュータ５４Ｂ、ラップトップ・コンピュータ５４Ｃまたは自動車コンピュータ・システム５４Ｎあるいはこれらの組合せは、これらのノードと通信することができる。ノード１０は互いに通信することができる。それらのノードは、上で説明したプライベート、コミュニティ、パブリックまたはハイブリッド・クラウドまたはこれらの組合せなどの１つまたは複数のネットワークに、物理的にまたは仮想的にグループ分けすることができる（図示せず）。これによって、クラウド・コンピューティング環境５０は、インフラストラクチャ、プラットホームもしくはソフトウェアまたはこれらの組合せをサービスとして提供することができ、そのため、クラウド・コンシューマは、ローカル・コンピューティング・デバイス上にリソースを維持する必要がない。図１に示されたタイプのコンピューティング・デバイス５４Ａ～Ｎは単なる例であることが意図されていること、ならびにコンピューティング・ノード１０およびクラウド・コンピューティング環境５０は、任意のタイプのネットワーク上もしくはアドレス指定可能なネットワーク接続上またはその両方で（例えばウェブ・ブラウザを使用して）、コンピュータ化された任意のタイプのデバイスと通信することができることが理解される。
次に図２を参照すると、クラウド・コンピューティング環境５０（図１）によって提供される一組の機能抽象化層が示されている。図２に示されたコンポーネント、層および機能は単なる例であることが意図されており、本発明の実施形態はそれらに限定されないことを予め理解しておくべきである。図示のとおり、以下の層および対応する機能が提供される。
ハードウェアおよびソフトウェア層６０は、ハードウェア・コンポーネントおよびソフトウェア・コンポーネントを含む。ハードウェア・コンポーネントの例は、メインフレーム６１、ＲＩＳＣ（縮小命令セット・コンピュータ）アーキテクチャ・ベースのサーバ６２、サーバ６３、ブレード・サーバ６４、ストレージ・デバイス６５ならびにネットワークおよびネットワーキング・コンポーネント６６を含む。いくつかの実施形態では、ソフトウェア・コンポーネントが、ネットワーク・アプリケーション・サーバ・ソフトウェア６７およびデータベース・ソフトウェア６８を含む。
仮想化層７０は抽象化層を提供し、この層から、仮想実体の以下の例を提供することができる：仮想サーバ７１、仮想ストレージ７２、仮想専用ネットワークを含む仮想ネットワーク７３、仮想アプリケーションおよびオペレーティング・システム７４、ならびに仮想クライアント７５。
一例では、管理層８０が下記の機能を提供することができる。リソース供給８１は、クラウド・コンピューティング環境内でタスクを実施する目的に利用されるコンピューティング・リソースおよびその他のリソースの動的調達を提供する。計量および価格設定８２は、クラウド・コンピューティング環境内でリソースが利用されたときの費用追跡、およびこれらのリソースの消費に対する課金または請求を提供する。一例では、これらのリソースがアプリケーション・ソフトウェア・ライセンスを含むことができる。セキュリティは、クラウド・コンシューマおよびタスクの識別確認ならびにデータおよび他のリソースの保護を提供する。ユーザ・ポータル８３は、コンシューマおよびシステム管理者に、クラウド・コンピューティング環境へのアクセスを提供する。サービス水準管理８４は、必要なサービス水準が達成されるようなクラウド・コンピューティング・リソースの割振りおよび管理を提供する。サービス水準合意（Service Level Agreement）（ＳＬＡ）計画および履行８５は、ＳＬＡによって将来必要になると予想されるクラウド・コンピューティング・リソースの事前調整および調達を提供する。
ワークロード層９０は、クラウド・コンピューティング環境を利用することができる機能の例を提供する。この層から提供することができるワークロードおよび機能の例は、マッピングおよびナビゲーション９１、ソフトウェア開発およびライフサイクル管理９２、仮想教室教育配信９３、データ解析処理９４、トランザクション処理９５、および認知照合構成サービス処理９６を含む。
次に、本発明の態様により具体的に関連する技術の概要を説明する。上述のとおり、データ・ガバナンスは一般に、データ管理システムにデータがインポートされたときにそのデータがある精密な標準を満たすことを保証するために、データ管理システムによって実行されるプロセスを指す。データ処理規則およびポリシーを管理するための統一されたガバナンスおよびインテグレーションの手法を提供するために、いくつかのプラットホームが開発された。データ照合はしばしば、データ・ガバナンスおよび管理の鍵となる特徴の１つである。
照合設定は、１つのロケール内の文字を比較するための一組の規則であり、比較の単位は、照合要素または照合単位と呼ばれる。ロケールは、指定された文化に対する慣例を定義するユーザの環境である。照合要素は、英語の「ａ」、「Ａ」および「２」、フランス語の「ａ」、すなわちアクセントの付いた「ａ」などの１つの文字、またはフランス語の「ｃｈ」、ドイツ語の「ＯＥ」などの文字列であることがある。照合規則は、ロケールの照合要素のソーティング順序を決定する。照合規則はロケール特異的（locale-specific）であるため、異なるロケールにおいては一組の照合要素が異なってソートされることがある。例えば、文字「Ａ」、「Ｂ」、「Ｄ」および「ｃ」は、英語では「Ａ Ｂ Ｄ ｃ」、フランス語では「Ａ Ｂ ｃ Ｄ」とソートされることがある。伝統的に、照合規則は通常、ロケール・ベースの仕様または標準によって支配され、所与のリストのソート後の順序は、ソーティング・プログラムがランしているロケールに依存する。異なるロケールにある同じ言語は異なる照合規則を有することがある。
Ｌｉｎｕｘ（登録商標）、ＵＮＩＸ（登録商標）、ｉＯＳおよびＡｎｄｒｏｉｄ（登録商標）などの最新のオペレーティング・システムは、多言語データの処理およびソーティングに依存している。技術における多言語データの使用はますます拡大している。例えば、ＵＮＩＸ（登録商標）システム・ログは、１００の言語／スクリプトで書かれたテキスト情報を含むことがある。電子メール・サーバは、異なる言語もしくは異なるスクリプトまたはその両方を有する電子メール主体を表示およびソートする必要があることがある。同様に、クラウド・ストレージ・フォルダは、多数の言語で書かれた数千の名前付きファイルを含むことがある。例えばＵＮＩＸ（登録商標）では、オペレーティング・システムが、標準コマンド・ライン・プログラムを介してソートを利用して、現在のロケールによって定義されるある順序で入力アイテム・リストを照合する。
上で識別したプロセスは、いくつかの技術的問題を生じがちである。例えば、照合規則は通常、ロケール・ベースの仕様または標準によって支配されるため、所与の多言語リストのソート後の順序は、ソーティング・プログラムがランしている現在のロケールだけに依存する。現在まで、異なる言語、スクリプトおよびロケールと組み合わされたアイテムを、異なる言語およびロケールにおいて定義された相関づけられた照合に従ってソートするための理想的で知的な手法はなかった。例えば、分離された言語照合規則およびロケール照合規則に従って多言語データをソートすることができるシステムまたはツールは存在しない。ＵＮＩＸ（登録商標）において、標準コマンド・ライン・プログラムのコマンド「ｌｓ」は、単一のロケール照合規則の下で多言語ファイル名を列挙するだけである。
次に、本発明の態様の概要を説明する。本発明の１つまたは複数の実施形態は、多言語データ・ガバナンスおよび管理を改良するための多言語データの認知照合構成（ＣＣＣ）処理の方法を提供することによって、先行技術の上述の短所に対処する。
この方法は、入力テキストを構文解析して、複数の照合アイテムｉｔｅｍｉ（ｉｔｅｍ１、ｉｔｅｍ２、ｉｔｅｍ３、．．．、ｉｔｅｍｍ）に分解することを含む。この方法は、構文解析後の所与のそれぞれのアイテムの言語（ｉｔｅｍｉ、Ｌｋ）を検出することを含み、言語Ｌｋ（Ｌ１、Ｌ２、Ｌ３、Ｌ４、．．．、Ｌｎ）である。この方法は、検出されたそれぞれのアイテムを、対応する副言語バッファｂ［Ｌｋ］＝∈（ｂ［Ｌ１］、ｂ［Ｌ２］、ｂ［Ｌ３］、ｂ［Ｌ４］、．．．、ｂ［Ｌｎ］）に保存することを含む。この方法は、第１のソート操作を実行することを含み、第１のソート操作は、現在の言語もしくはロケール設定またはその両方に基づいて全ての副言語バッファ（ｂ［Ｌ１］、ｂ［Ｌ２］、ｂ［Ｌ３］、ｂ［Ｌ４］、．．．、ｂ［Ｌｎ］）をソートすることを含む。本発明のいくつかの実施形態では、この方法が、それに加えてまたはその代わりに、第２のソート操作を実行することを含み、第２のソート操作は、例えば（ｂ［Ｌ１］、ｂ［Ｌ２］、ｂ［Ｌ３］、ｂ［Ｌ４］、．．．、ｂ［Ｌｎ］）のそれぞれをソートすることによって、それぞれの副言語バッファ（ｂ［Ｌｋ］）内でソートを実行することを含む。本発明のいくつかの実施形態では、第２のソート操作が、ＣＣＣ基準（criteria）のロケール設定基準、例えばロケール選択リストに基づく。この方法は、全ての副言語バッファの内容を併合して、新たなソート済み出力とすることを含む。
本発明のいくつかの実施形態では、リアルタイムＣＣＣ基準が定義され、このＣＣＣ基準は、デフォルト・ロケール選択ポリシー（例えばロケール選択リスト）、ミニマム言語セクション（minimum language section）もしくは言語決定しきい値（language determination threshold）、またはこれらの組合せを含む。本発明のいくつかの実施形態では、１人または複数のユーザの照合の好み（preference）を追跡するためのＣＣＣデータ構造が定義される。ＣＣＣ基準は、本明細書に示されたＣＣＣサービスをサポートするために使用される一組のＣＣＣ規則である。本発明のいくつかの実施形態では、ＣＣＣ基準が、ミニマム言語セクション、言語決定しきい値、デフォルト・ロケール選択ポリシーおよびその他の適当なＣＣＣ規則を含む。ミニマム言語セクションは、言語を決定するためおよび入力内容をグループ化するための最小の言語／スクリプト分類単位を示す。下表１は、本発明の１つまたは複数の実施形態による例示的な認知ミニマム言語セクション設定を示す。
Figure 2022504384000002
ミニマム言語セクション設定が表１に示されているように定義されているシナリオでは、特定のユーザのミニマム言語セクションがラテン－１に設定されている場合、ＣＣＣサービスは、英語、フランス語、ドイツ語、スペイン語およびアイスランド語の任意の内容を１つの副ソーティング・バッファとしてグループ化する。特定のユーザのミニマム言語セクションが中国語に設定されている場合、ＣＣＣサービスは、簡体字中国語および繁体字中国語の任意の内容を１つの副言語ソーティング・バッファとしてグループ化する。特定のユーザのミニマム言語セクションがＣＪＫに設定されている場合、ＣＣＣサービスは、中国語、日本語および朝鮮語の任意の内容を１つの副言語ソーティング・バッファとしてグループ化する。
言語決定しきい値は、テキストの特定の行（line）、列（row）、独立した行、区切り記号（delimiter）によって分離されたストリング（string）または段落（paragraph）などの特定の照合アイテムの言語を決定するために使用される所定の言語決定しきい値である。照合アイテムは、ある言語およびロケール内の順序付けおよびソーティング単位の基本エントリである。例えば、照合アイテムが、果物リストの中の「リンゴ」または「バナナ」であることがある。本発明のいくつかの実施形態では、言語決定しきい値が、照合アイテムの中の文字の最低百分率である。例えば、言語決定しきい値が８０％である場合、本発明のいくつかの実施形態では、１つの照合アイテムの文字（すなわち照合アイテムの照合要素）の少なくとも８０％がある１つの言語で書かれていると検出された場合に、その照合アイテムは、その１つの言語で書かれていると検出されることになる。これは、特定の照合アイテムが異なる言語のテキストの混合物を有する状況に対する支援を提供する。本発明のいくつかの実施形態では、言語決定しきい値が、所与の照合アイテムの言語を検出するために使用することができる１つまたは複数の記号または単位（例えば（￥）（℃）、（°Ｆ）など）からなる一組の記号または単位である。本発明のいくつかの実施形態では、言語決定しきい値が、例えばある種の実体名（例えばIBM）もしくはある種の頭字語（例えば「laugh out loud（声を立てて笑う）」の頭字語としての「LOL」）またはその両方など、所与の照合アイテムの言語を検出する目的に使用しないことができるある種の語を示す。例えば、「IBMはトップ１０の米国企業の１つです［IBM is one of the top ten US companies］」という照合アイテムは、たとえ語「IBM」が英語で書かれているとしても、英語ではなく日本語で書かれていると判定されることになる。
本発明のいくつかの実施形態では、所与のユーザに対するＣＣＣサービスにおいてどのロケール照合規則を使用するのかを決定するために、デフォルト・ロケール選択ポリシー（例えばロケール選択リスト）が使用される。下表２は、本発明の１つまたは複数の実施形態による例示的なデフォルト認知ロケール選択ポリシーを示している。
Figure 2022504384000003
表２に示された例の文脈では、フランス語内容は、ｆｒ＿ＦＲ．ＵＴＦ－８（フランス語フランス）、ｆｒ＿ＣＡ．ＵＴＦ－８（フランス語カナダ）など、表２に定義された任意のフランス語ロケールでありうる。この例では、フランス語ロケールｆｒ＿ＦＲ．ＵＴＦ－８が、全てのフランス語内容をソートするためのユーザＡに対するデフォルト・フランス語ロケールとして設定されており、フランス語ロケールｆｒ＿ＣＡ．ＵＴＦ－８が、全てのフランス語内容をソートするためのユーザＢに対するデフォルト・フランス語のロケールとして設定されている。本発明のいくつかの実施形態では、デフォルト・ロケールが予め設定されていない場合、同様の共通性を有する他のユーザによって選択されたロケールに基づいてロケールが設定される。
本発明のいくつかの実施形態では、この方法が、１人または複数のユーザの照合設定を監視および学習し、次いで学習された照合設定の好みを考慮してＣＣＣ基準を調整するために、１つまたは複数の機械学習アルゴリズムを実行することを含む。
機械学習は、推論（inference）もしくはデジタル・データ間の関係またはその両方を決定するために多数の技術によってしばしば使用される。例えば、機械学習技術、信号処理技術、画像処理技術、データ解析技術もしくはその他の技術またはこれらの組合せは、機械学習モデルを使用して、デジタル・データを解析し、デジタル・データを処理し、デジタル・データから推論を決定し、もしくはデジタル・データ間の関係を決定し、あるいはこれらの組合せを実行する。機械学習機能は、現在知られていない機能を実行するように訓練される機能を有する人工ニューラル・ネットワーク（artificial neural network）（ＡＮＮ）を使用して実装することができる。機械学習および認知科学では、ＡＮＮが、動物の生体ニューラル・ネットワーク、特に脳から着想を得た統計的学習モデルの一種である。ＡＮＮを使用して、多数の入力に依存するシステムおよび機能を推定または近似することができる。
ＡＮＮは、シミュレートされた「ニューロン」の働きをし、互いの間で電子信号の形態の「メッセージ」を交換する、相互接続されたプロセッサ要素のいわゆる「ニューロモーフィック（neuromorphic）」システムとして実装することができる。生体ニューロン間でメッセージを運ぶシナプス神経伝達物質接続のいわゆる「可塑性」と同様に、シミュレートされたニューロン間で電子的メッセージを運ぶＡＮＮ内の接続は、所与の接続の強さまたは弱さに対応する数値重みを備える。この重みは経験に基づいて調整および調節することができ、ＡＮＮを、入力に対して適応可能とし、学習できるようにする。例えば、手書き文字認識用のＡＮＮは、入力画像のピクセルによって活性化させることができる一組の入力ニューロンによって規定される。ネットワークの設計者によって決定された機能によって重み付けおよび変換された後、これらの入力ニューロンの活性化は次いで、下流の他のニューロンに渡される。それらの下流のニューロンをしばしば「隠れ」ニューロンと呼ばれる。出力ニューロンが活性化されるまで、このプロセスは繰り返される。活性化された出力ニューロンは、どの文字が読まれたかを決定する。
次に、本開示をより詳細に説明する。図３は、本発明の１つまたは複数の実施形態を実施するのに有用なコンピュータ・ベースのシステム３００の一例を示す高次ブロック図を示している。例示的な１つのコンピュータ・システム３００が示されているが、コンピュータ・システム３００は、コンピュータ・システム３００を追加のシステムに接続する通信経路３２６を含み、通信経路３２６は、インターネット、イントラネットまたは無線通信ネットワークもしくはこれらの組合せなどの、１つもしくは複数のワイド・エリア・ネットワーク（ＷＡＮ）または１つもしくは複数のローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）あるいはその両方を含むことができる。コンピュータ・システム３００と追加のシステムは、（例えばそれらの間でデータをやりとりするために）通信経路３２６を介して通信する。
コンピュータ・システム３００は、プロセッサ３０２などの１つまたは複数のプロセッサを含む。プロセッサ３０２は、通信インフラストラクチャ３０４（例えば通信バス、クロスオーバー・バー（cross-over bar）またはネットワーク）に接続されている。コンピュータ・システム３００は、ディスプレイ・ユニット３０８に表示するための図形、テキストおよびその他のデータを通信インフラストラクチャ３０４から（または図示されていないフレーム・バッファから）転送するディスプレイ・インターフェース３０６を含むことができる。コンピュータ・システム３００はさらに主メモリ３１０、好ましくはランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）を含み、さらに補助メモリ（secondary memory）３１２を含むことができる。補助メモリ３１２は、例えばハード・ディスク・ドライブ３１４もしくはリムーバブル・ストレージ・ドライブ３１６またはその両方を含むことができ、リムーバブル・ストレージ・ドライブ３１６は例えば、フロッピー（登録商標）・ディスク・ドライブ、磁気テープ・ドライブまたは光ディスク・ドライブを表す。リムーバブル・ストレージ・ドライブ３１６は、当業者によく知られている方式で、リムーバブル・ストレージ・ユニット３１８からの読出しもしくはリムーバブル・ストレージ・ユニット３１８への書込みまたはその両方を実行する。リムーバブル・ストレージ・ユニット３１８は例えば、リムーバブル・ストレージ・ドライブ３１６によって読み書きされる、フロッピー（登録商標）・ディスク、コンパクト・ディスク、磁気テープまたは光ディスクなどを表す。理解されることだが、リムーバブル・ストレージ・ユニット３１８は、コンピュータ・ソフトウェアもしくはデータまたはその両方が記憶されたコンピュータ可読媒体を含む。
本発明のいくつかの代替実施形態では、補助メモリ３１２が、コンピュータ・プログラムまたは他の命令をコンピュータ・システムにロードすることを可能にする他の同様の手段を含むことができる。そのような手段は例えば、リムーバブル・ストレージ・ユニット３２０およびインターフェース３２２を含むことができる。そのような手段の例は、（ビデオ・ゲーム装置に見られるものなどの）プログラム・パッケージおよびパッケージ・インターフェース、（ＥＰＲＯＭまたはＰＲＯＭなどの）リムーバブル・メモリ・チップおよび関連ソケット、ならびにリムーバブル・ストレージ・ユニット３２０からコンピュータ・システム３００にソフトウェアおよびデータを転送することを可能にするその他のリムーバブル・ストレージ・ユニット３２０およびインターフェース３２２を含むことができる。
コンピュータ・システム３００はさらに通信インターフェース３２４を含むことができる。通信インターフェース３２４は、コンピュータ・システムと外部デバイスとの間でソフトウェアおよびデータを転送することを可能にする。通信インターフェース３２４の例は、モデム、（Ｅｔｈｅｒｎｅｔカードなどの）ネットワーク・インターフェース、通信ポート、またはＰＣＭ－ＣＩＡスロットおよびカードなどを含むことができる。通信インターフェース３２４を介して転送されるソフトウェアおよびデータは信号の形態をとり、それらの信号は例えば、通信インターフェース３２４が受信することができる電子信号、電磁信号、光学信号またはその他の信号であることができる。これらの信号は、通信経路（すなわちチャネル）３２６を介して通信インターフェース３２４に提供される。通信経路３２６は信号を運び、ワイヤもしくはケーブル、光ファイバ、電話線、携帯電話リンク、ＲＦリンクまたは他の通信チャネルあるいはこれらの組合せを使用して実装することができる。
本開示では、用語「コンピュータ・プログラム媒体」、「コンピュータ使用可能媒体」および「コンピュータ可読媒体」が、主メモリ３１０および補助メモリ３１２、リムーバブル・ストレージ・ドライブ３１６、ならびにハード・ディスク・ドライブ３１４内に設置されたハード・ディスクなど、媒体全般を指すために使用される。コンピュータ・プログラム（コンピュータ制御論理とも呼ばれる）は、主メモリ３１０もしくは補助メモリ３１２またはその両方に記憶されている。通信インターフェース３２４を介してコンピュータ・プログラムを受け取ることもできる。このようなコンピュータ・プログラムは、ランされたときに、本明細書で論じられている本開示の特徴をコンピュータ・システムが実行することを可能にする。特に、これらのコンピュータ・プログラムは、ランされたときに、このコンピュータ・システムの特徴をプロセッサ３０２が実行することを可能にする。したがって、このようなコンピュータ・プログラムは、このコンピュータ・システムのコントローラを表す。
図４は、本発明の１つまたは複数の実施形態による、多言語データを処理する認知照合構成（ＣＣＣ）サービスを提供するための例示的なシステム４００のブロック図を示している。図４に示された例では、システム４００が、バックエンド・システム４０２およびフロントエンド・システム４０４を含む。バックエンド・システム４０２およびフロントエンド・システム４０４のコンポーネントに関する追加の詳細は後に、図５に示されたシステム５００のバックエンド・システム５０２およびフロントエンド・システム５０４に関して説明される。本発明のいくつかの実施形態では、バックエンド・システム４０２もしくはフロントエンド・システム４０４またはその両方が、並行プログラミング環境（concurrent programming environment）で動作するマルチスレッド・コンピュータ・システムの部分を形成する。一般に、並行プログラミング環境では、１つまたは複数のプロセッサ（例えばプロセッサ３０２）上で一組のプロセスを実行することができる。プロセスは、並行プログラミングの単位（例えばプログラムまたはプログラムの部分）を指す。プログラムの同じ部分を多数のプロセスが同時に実行することができ、次いで、それぞれのプロセスは多数のスレッドを含むことがある。プロセス・スレッドは、同じプログラム内で同時に実行されるプロセスまたは命令ストリームの部分要素（sub-element）を指す。並行プログラミングでは、同じタイプの２つ以上のトランザクションを同時に実行することを可能にするマルチスレッディング処理技術を使用することができる。それぞれのストリームは異なるトランザクション・メッセージを処理する。
本発明のいくつかの実施形態では、バックエンド・システム４０２が、データを受信、送信および処理することができる、独立型コンピューティング・デバイス、マネジメント・サーバ、ウェブ・サーバ、モバイル・コンピューティング・デバイスもしくは他の適当な電子デバイス、またはコンピューティング・システム、あるいはこれらの組合せである。本発明のいくつかの実施形態では、バックエンド・システム４０２が、データを受信、送信および処理することができる、独立型コンピューティング・デバイス、マネジメント・サーバ、ウェブ・サーバ、モバイル・コンピューティング・デバイスもしくは他の適当な電子デバイス、またはコンピューティング・システム上、あるいはこれらの組合せ上で実行可能な、アプリケーション、モジュールまたはオペレーティング・システムなどのソフトウェアである。本発明のいくつかの実施形態では、バックエンド・システム４０２が、クラウド・コンピューティング環境５０（図１）内の多数のコンピュータなどの多数のコンピュータを利用するサーバ・コンピューティング・システムである。本発明のいくつかの実施形態では、バックエンド・システム４０２が、バックエンド・システム４０２および他のアプリケーションまたはコンピューティング・デバイス（図示せず）とネットワーク４０６を介して通信することができる、ラップトップ・コンピュータ、タブレット・コンピュータ、ネットブック・コンピュータ、パーソナル・コンピュータ（ＰＣ）、デスクトップ・コンピュータ、パーソナル・デジタル・アシスタント（ＰＤＡ）、スマートフォンまたは他の適当なプログラム可能電子デバイスである。本発明のいくつかの実施形態では、バックエンド・システム４０２が、分散環境内でアクセス可能なシームレス・リソース（seamless resources）の単一のプールの働きをするクラスタ化されたコンピュータおよびコンポーネント（例えばデータベース・サーバ・コンピュータ、アプリケーション・サーバ・コンピュータなど）を利用する、コンピューティング・システムである。バックエンド・システム４０２は、図３に関して示し上で説明したものなどの内部および外部ハードウェア・コンポーネントを有することができる。
ネットワーク４０６は例えば、電気通信ネットワーク、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）、ワイド・エリア・ネットワーク（ＷＡＮ）、例えばインターネット、またはこれらの３つのネットワークの組合せとすることができ、有線、無線または光ファイバ接続を含むことができる。ネットワーク４０６は、音声、データおよびビデオ情報を含むマルチメディア信号を含む、データ、音声もしくはビデオ信号またはこれらの信号の組合せを受信および送信することができる、１つもしくは複数の有線または無線ネットワークあるいはその両方を含むことができる。一般に、ネットワーク４０６は、バックエンド・システム４０２、フロントエンド・システム４０４、または分散環境内の他のアプリケーションもしくはコンピューティング・デバイス（図示せず）、あるいはこれらの組合せの通信をサポートすることができる、接続およびプロトコルの任意の適当な組合せとすることができる。本発明のいくつかの実施形態では、システム４００が、クラウド・コンピューティング環境５０（図１）などのクラウド・コンピューティング環境の部分として実装される。本発明のいくつかの実施形態では、ネットワーク４０６が、通信インフラストラクチャ３０４もしくは通信経路３２６（図３）またはその両方を介して、バックエンド・システム４０２とフロントエンド・システム４０４を相互接続する。
本発明のいくつかの実施形態では、フロントエンド・システム４０４が、分散環境内のさまざまなコンポーネントおよびデバイスと通信することができる、ラップトップ・コンピュータ、タブレット・コンピュータ、ネットブック・コンピュータ、パーソナル・コンピュータ（ＰＣ）、デスクトップ・コンピュータ、パーソナル・デジタル・アシスタント（ＰＤＡ）、スマートフォン、インターネット・オブ・シングス（internet-of-things）（ＩｏＴ）使用可能デバイス（enabled device）、もしくは他の適当なプログラム可能電子デバイス、またはこれらの組合せなどのユーザ・デバイスである。本発明のいくつかの実施形態では、フロントエンド・システム４０４が、機械可読プログラム命令を実行することおよび分散環境内の他のコンピューティング・デバイス（図示せず）と通信することができる、プログラム可能電子モバイル・デバイスまたはプログラム可能電子モバイル・デバイスの組合せである。本発明のいくつかの実施形態では、フロントエンド・システム４０４が、データを受信、送信および処理することができる、独立型コンピューティング・デバイス、マネジメント・サーバ、ウェブ・サーバ、モバイル・コンピューティング・デバイスもしくは他の適当な電子デバイス、またはコンピューティング・システム上、あるいはこれらの組合せ上で実行可能な、アプリケーション、モジュールまたはオペレーティング・システムなどのソフトウェアである。本発明のいくつかの実施形態では、フロントエンド・システム４０４が、図３に関して示し上で説明したものなどの内部および外部ハードウェア・コンポーネントを含むことができる。
システム４００は、限定はされないが、機械学習技術、ビデオ処理技術、言語ソーティング技術、データ解析技術、データ分類技術、データ・クラスタ化技術、推奨システム技術、信号処理技術もしくは他のデジタル技術またはこれらの組合せなどの技術に関連するさまざまな技術的問題を解決するために利用することができる（例えば以前に知られていない機能的関係を学習する）機械学習システムである。システム４００は、現実に高度に技術的であり、抽象的でなく、人間による一組の精神的行為として実行することができない問題を、ハードウェアもしくはソフトウェアまたはその両方を使用して解決する。図４は、例示的なただ１つのシステムの図解を提供し、本発明の異なる実施形態を実施することができる他のシステムに関する、いかなる限定を暗示しない。当業者は、特許請求項によって記述された本発明の範囲を逸脱することなく、図示された環境に対する適当なさまざまな変更を実施することができる。例えば、本発明のいくつかの実施形態では、バックエンド・システム４０２とフロントエンド・システム４０４とが単一のサーバとして実施される。
図５は、本発明の１つまたは複数の実施形態による、多言語データを処理するＣＣＣサービスを提供するための例示的なシステム５００のブロック図および対応するコンポーネント・フローを示している。システム５００は、バックエンド・システム５０２およびフロントエンド・システム５０４を含み、バックエンド・システム５０２は、ＣＣＣパーサ（parser）５０６、言語検出ウィザード５０８、言語検出エンジン５１０、ＣＣＣアイテム・クラシファイヤ（classifier）５１２、ロケール・アサイナ（assigner）５１４、アイテム・ソーティング・エージェント５１６、言語ソーティング・ハンドラ（handler）５１８、ＣＣＣコンバイナ（combiner）５２０、ＣＣＣフィードバック・デーモン（daemon）５２２、ＣＣＣマネージャ（manager）５２４および複数の副言語バッファ５２６ａ～５２６ｎを含む。本発明のいくつかの実施形態では、ＣＣＣマネージャ５２４が、ＣＣＣプロファイル５２８およびＣＣＣ基準５３０を含む。本発明のいくつかの実施形態では、ＣＣＣパーサ５０６、言語検出ウィザード５０８、言語検出エンジン５１０、ＣＣＣアイテム・クラシファイヤ５１２、ロケール・アサイナ５１４、アイテム・ソーティング・エージェント５１６、言語ソーティング・ハンドラ５１８、ＣＣＣコンバイナ５２０、ＣＣＣフィードバック・デーモン５２２、ＣＣＣマネージャ５２４もしくは副言語バッファ５２６ａ～５２６ｎまたはこれらの組合せが、通信インフラストラクチャ３０４もしくは通信経路３２６またはその両方を介して相互接続されている。
ＣＣＣパーサ５０６は、フロントエンド・システム５０４から多言語入力テキストを受け取り、多言語入力テキストを構文解析して複数の照合アイテム（例えばｉｔｅｍｉ（ｉｔｅｍ１、ｉｔｅｍ２、ｉｔｅｍ３、．．．、ｉｔｅｍｍ））に分解するように構成されたアプリケーション、モジュールまたはシステムを含む。多言語入力テキストは、２つ以上の言語で書かれたテキストを含み、それぞれの言語は、１つまたは複数のロケールに関連づけられていることがある。本発明のいくつかの実施形態では、それぞれの照合アイテムが、多言語入力テキストの行、段落、列、またはテキストのその他のセグメント（segment）を表す。したがって、多言語入力テキストが複数のテキスト行（line of text）を含む本発明のいくつかの実施形態では、ＣＣＣパーサ５０６が、多言語入力テキストを、それぞれの行が照合アイテムである複数の行にセグメント化する。それぞれの照合アイテムは、１つまたは複数の照合要素（例えば、文字、文字列など）を含む。本発明のいくつかの実施形態では、バックエンド・システム５０２がフロントエンド・システム５０４からソーティング・リクエストを受け取ったことに応答して多言語入力テキストをＣＣＣパーサ５０６に渡すように、バックエンド・システム５０２が構成されている。本発明のいくつかの実施形態では、このソーティング・リクエストが、サービスＡＰＩの関数呼出しを介してフロントエンド・システム５０４から受け取られる。このソーティング・リクエストは多言語入力テキストを含む。ＣＣＣパーサ５０６は、言語検出ウィザード５０８もしくは言語検出エンジン５１０またはその両方に構文解析後の多言語入力テキストを送信するように構成されている。
言語検出ウィザード５０８は、構文解析後の所与のそれぞれのアイテム（ｉｔｅｍｉ）の言語（ｉｔｅｍｉ、Ｌｋ）を検出するために予め定められたＣＣＣ基準に従って言語検出エンジン５１０を呼び出すクライアントの働きをするアプリケーション、モジュールまたはシステムを含み、ここで言語Ｌｋ（Ｌ１、Ｌ２、Ｌ３、Ｌ４、．．．、Ｌｎ）である。言語検出エンジン５１０は、所与のストリングの言語名を決定し、決定された言語を呼出し元（例えば言語検出ウィザード５０８）に返すためのサービスＡＰＩ（例えば独立型またはＳａａＳ）を提供するアプリケーション、モジュールまたはシステムを含む。当業者に知られている適当なさまざまな言語検出エンジンを利用することができる。本発明のいくつかの実施形態では、言語検出ウィザード５０８および言語検出エンジン５１０によって実行される機能が、バックエンド・システム５０２の単一のアプリケーション、モジュールまたはシステムによって提供される。本発明のいくつかの実施形態では、言語検出エンジン５１０を外部エンジンとすることができ、もしくはバックエンド・システム５０２から分離することができ、またはその両方とすることができる。
ＣＣＣアイテム・クラシファイヤ５１２は、検出されたそれぞれのアイテムを、返された言語名に従って、複数の副言語バッファ５２６ａ～５２６ｎのうちの対応する副言語バッファに記憶するように構成されたアプリケーション、モジュールまたはシステムを含む。複数の副言語バッファ５２６ａ～５２６ｎは、検出されたアイテムを一時的に記憶する一組の副バッファ（ｂ［Ｌ１］、ｂ［Ｌ２］、ｂ［Ｌ３］、ｂ［Ｌ４］、．．．、ｂ［Ｌｎ］）である。例えば、英語、フランス語および日本語で書かれたテキスト行を入力テキストが含むシナリオを考えると、ＣＣＣアイテム・クラシファイヤ５１２は、英語に関連づけられた副言語バッファ５２６ａに英語テキストを記憶し、フランス語に関連づけられた副言語バッファ５２６ｂにフランス語テキストを記憶し、日本語に関連づけられた副言語バッファ５２６ｃに日本語テキストを記憶することになる。
ロケール・アサイナ５１４は、一組のロケール照合規則（例えばＣＣＣ設定のロケール設定）に基づいて、検出されたそれぞれの言語Ｌｋ（Ｌ１、Ｌ２、Ｌ３、Ｌ４、．．．、Ｌｎ）に照合ロケール名を割り当てるように構成されたアプリケーション、モジュールまたはシステムを含む。アイテム・ソーティング・エージェント５１６は、割り当てられた照合ロケール名に関連づけられたロケール照合規則に従ってそれぞれの副言語バッファｂ［Ｌｋ］をソートする（例えば（ｂ［Ｌ１］、ｂ［Ｌ２］、ｂ［Ｌ３］、ｂ［Ｌ４］、．．．、ｂ［Ｌｎ］）のそれぞれに対してソートを実行する）ように構成されたアプリケーション、モジュールまたはシステムを含む。例えば、本発明のいくつかの実施形態では、アイテム・ソーティング・エージェント５１６が、複数の副言語バッファ５２６ａ～５２６ｎの所与のそれぞれの副言語バッファ内でソーティング操作を実行するように構成されている。このソーティング操作は、所与の副言語バッファの複数の照合要素をソートする。本発明のいくつかの実施形態では、この複数の照合要素のソーティングが、一組のＣＣＣ設定に関連づけられた所定のロケール選択リスト（例えばロケール選択ポリシー）に基づいて実行される。本明細書では、アイテム・ソーティング・エージェント５１６によって実行されるソーティング操作を「第２のソート操作」と呼ぶ。図６は、本発明の１つまたは複数の実施形態による、例示的なＣＣＣ設定６００の階層図を示しており、ＣＣＣ設定６００は、複数の異なるグループおよびレベルを含む。
再び図５を参照すると、言語ソーティング・ハンドラ５１８は、現在の言語／ロケール設定に基づいて、全ての副言語バッファ（ｂ［Ｌ１］、ｂ［Ｌ２］、ｂ［Ｌ３］、ｂ［Ｌ４］、．．．、ｂ［Ｌｎ］）の最上位層ソート（top layer sort）を実行するように構成されたアプリケーション、モジュールまたはシステムを含む。本明細書では、言語ソーティング・ハンドラ５１８によって実行されるソーティング操作を「第１のソート操作」と呼ぶ。ＣＣＣコンバイナ５２０は、全ての副言語バッファ５２６ａ～５２６ｎの内容を併合して、改良されたソート済み出力５３２を生成するように構成されたアプリケーション、モジュールまたはシステムを含む。図７は、本発明の１つまたは複数の実施形態による、バックエンド・システム５０２がフロントエンド・システム５０４から受け取ることがある例示的な多言語データ入力７００を示している。この多言語データは、言語およびロケールが混ざりあった未ソートのＵｎｉｃｏｄｅテキストを含む。図８は、本発明の１つまたは複数の実施形態による、図７の未ソートのテキスト入力をソートすることに応答して生成されることがある例示的な改良されたソート済み出力８００を示している。この改良されたソート済み出力は、ＣＣＣコンバイナ５２０によって生成されたＵｎｉｃｏｄｅテキストを含む。この例では、改良されたソート済み出力８００が、ソートされたドイツ語（ｄｅ＿ＤＥ）部分８０２、ソートされた英語（ｅｎ＿ＵＳ）部分８０４、ソートされたフランス語（ｆｒ＿ＦＲ）部分８０６、ソートされた日本語（ｊａ＿ＪＰ）部分８０８、ソートされたロシア語（ｒｕ＿ＲＵ）部分８１０、ソートされた簡体字中国語（ｚｈ＿Ｈａｎｓ＿ＣＮ）部分８１２およびソートされた繁体字中国語（ｚｈ＿Ｈａｎｔ＿ＨＫ）部分８１４を含む。図８を見て分かるとおり、簡体字中国語のテキストと繁体字中国語のテキストは、異なる部分８１２および８１４にセグメント化されており、それぞれの部分は、ロケールに基づいてその部分の言語に割り当てられた特定のロケール選択リストに基づいてソートされている。
本発明のいくつかの実施形態では、フロントエンド・システム５０４からソーティング・リクエストを受け取ったことに応答して、改良されたソート済み出力５３２をフロントエンド・システム５０４に送信するように、バックエンド・システム５０２が構成されている。本発明のいくつかの実施形態では、このリクエストが、サービスＡＰＩの関数呼出しを介して行われる。
ＣＣＣフィードバック・デーモン５２２は、１人もしくは複数のユーザのソーティングの好み（例えばカスタマイズされた設定）の監視もしくは学習またはその両方を実行し、次いでＣＣＣ基準５３０をリアルタイムで調整するように構成されたアプリケーション、モジュールまたはシステムを含む。本発明のいくつかの実施形態では、ＣＣＣフィードバック・デーモン５２２が、１人または複数のユーザの学習されたソーティングの好みを考慮してＣＣＣ基準５３０を調整するために１つまたは複数の機械学習モデルを実行するように構成されている。
ＣＣＣマネージャ５２４は、１人または複数のユーザのＣＣＣプロファイル５２８およびＣＣＣ基準５３０を管理および記憶するアプリケーション、モジュールまたはシステムを含む。本発明のいくつかの実施形態では、ＣＣＣマネージャ５２４が、管理者またはユーザにユーザ・インターフェースを提示するように構成されている。ＣＣＣマネージャ５２４は、ユーザ・インターフェースを介したユーザからの入力を介してユーザの照合の好みを学習し、ユーザのＣＣＣプロファイル５２８を生成および記憶するように構成されている。本発明のいくつかの実施形態では、学習されたユーザの照合の好みが、ユーザ定義のカスタマイズされたＣＣＣ設定を含む。本発明のいくつかの実施形態では、ユーザのカスタマイズされたＣＣＣ設定が、ユーザのミニマム言語セクション、言語決定しきい値もしくはロケール選択ポリシーまたはこれらの組合せを含む。例えば、本発明のいくつかの実施形態では、ユーザのカスタマイズされたＣＣＣ設定のＣＣＣデータ構造が、［UserID, DeviceID, LanguagePreferenceList, Minimum LanguageSection, LanguageDeterminationThreshold, LocaleSelectionList, …］の形態をとり、いくつかの実施形態では、このＣＣＣデータ構造がデータベースに記憶されている。本発明のいくつかの実施形態では、ユーザＡとユーザＢが１つまたは複数のある種の共通性（例えば同じまたは同様の地理的位置、言語技能、ソーティングの好み、データ源など）を共有していることをＣＣＣマネージャ５２４が学習した場合に、ユーザＡのカスタマイズされたＣＣＣ設定が、ユーザＢのデフォルトＣＣＣ設定と同じ設定に設定される。本発明のいくつかの実施形態では、ＣＣＣプロファイル５２８が、ＣＣＣ基準データおよび関連構成データを記憶するように構成された階層構造である。本発明のいくつかの実施形態では、ＣＣＣプロファイル５２８が、サービス設定と、異なるＣＣＣ基準５３０とともに使用するためのユーザのパーソナライズされたカスタマイズ設定の両方を含む。本発明のいくつかの実施形態では、ユーザ・インターフェースが、ＣＣＣ基準５３０を定義および調整するように構成されている。本発明のいくつかの実施形態では、ユーザのカスタマイズされたＣＣＣ設定を得るために、バックエンド・システム５０２が、フロントエンド・システム５０４にユーザ・インターフェースを表示させる。
フロントエンド・システム５０４は、ユーザ入力インターフェース５３４を介してユーザから入力を受け取るように構成されている。この入力は、多言語入力データ（例えば多言語テキスト５３６）を含む。本発明のいくつかの実施形態では、フロントエンド・システム５０４のアプリケーション５３８が、バックエンド・システム５０２にソート・リクエストを送信するように構成されている。このソート・リクエストは多言語入力データを含む。本発明のいくつかの実施形態では、多言語入力の改良されたソート済み出力５３２をフロントエンド・システム５０４に提供することをバックエンド・システム５０２に実行させるために、ＣＣＣサービスＡＰＩの関数呼出しの実行によって、バックエンド・システム５０２にソート・リクエストが送信される。本発明のいくつかの実施形態では、ＣＣＣサービス機能が有効もしくは使用可能であるのかどうか、またはその両方であるのかどうかに基づいて、バックエンド・システム５０２への関数呼出しをするかどうかを判定するように、フロントエンド・システム５０４が構成されている。本発明のいくつかの実施形態では、アプリケーション５３８がバックエンド・システム５０２を呼び出さない場合に、フロントエンド・システム５０４自体が、多言語入力テキスト５３６のソート操作５４０を実行し、次いで改良されていないソート済み出力５４２を出力してユーザに返す。
次に、システム４００およびシステム５００の動作の追加の詳細を図９を参照して説明する。図９は、本発明の１つまたは複数の実施形態による方法９００を示す流れ図を示している。９０２で、多言語入力テキストを構文解析して複数の照合アイテムに分解する。本発明のいくつかの実施形態では、複数の照合アイテムのそれぞれの照合アイテムが複数の照合要素を含む。本発明のいくつかの実施形態では、複数の照合アイテムが、多言語入力テキストの複数のテキスト行を含む。本発明のいくつかの実施形態では、複数の照合アイテムのそれぞれの照合アイテムの複数の照合要素が、複数のテキスト行のそれぞれのテキスト行の複数の文字を含む。９０４で、複数の照合アイテムのそれぞれの照合アイテムの言語を検出する。９０６で、複数の照合アイテムのそれぞれの照合アイテムを、複数の副言語バッファのうちの対応する副言語バッファに記憶する。複数の副言語バッファのそれぞれの副言語バッファは、複数の言語のうちの異なる言語に関連づけられている。９０８で、複数の副言語バッファに関する第１のソート操作を実行する。第１のソート操作は、一組の照合設定に基づいて複数の副言語バッファをソートすることを含む。本発明のいくつかの実施形態では、この一組の照合設定が、言語選択リストもしくはロケール選択リストまたはその両方を含む。９１０で、ソートされた複数の副言語バッファの内容を併合して、複数の照合アイテムを含むソート済み出力を形成する。
本発明のいくつかの実施形態では、方法９００がさらに、複数の副言語バッファのそれぞれの副言語バッファ内で第２のソート操作を実行することを含み、副言語バッファの第２のソート操作は、副言語バッファの複数の照合要素をロケール選択リストに基づいてソートすることを含む。本発明のいくつかの実施形態では、副言語バッファの内容の併合が、第２のソート操作および第１のソート操作の後に実行される。
本発明のいくつかの実施形態では、方法９００がさらに、多言語入力テキストを構文解析する前に、サービスＡＰＩの関数呼出しを介してフロントエンド・システムからソーティング・リクエストを受け取ることを含み、このソーティング・リクエストは多言語入力テキストを含む。本発明のいくつかの実施形態では、方法９００がさらに、受け取ったソーティング・リクエストに応答して、ソート済み出力をフロントエンド・システムに送信することを含む。
本発明のいくつかの実施形態では、方法９００がさらに、１人または複数のユーザのソーティングの好みを監視および学習するように構成されたフィードバック・デーモンを実行することを含み、このフィードバック・デーモンはさらに、学習したソーティングの好みに基づいて一組の照合設定をリアルタイムで調整するように構成されている。
本発明は、インテグレーションの任意の可能な技術的詳細レベルにおいて、システム、方法もしくはコンピュータ・プログラム製品、またはこれらの組合せであることができる。コンピュータ・プログラム製品は、本発明の態様をプロセッサに実行させるためのコンピュータ可読プログラム命令をその上に有する、１つまたは複数のコンピュータ可読ストレージ媒体を含むことができる。
このコンピュータ可読ストレージ媒体は、命令実行デバイスが使用するための命令を保持および記憶することができる有形のデバイスとすることができる。このコンピュータ可読ストレージ媒体は例えば、限定はされないが、電子ストレージ・デバイス、磁気ストレージ・デバイス、光学ストレージ・デバイス、電磁気ストレージ・デバイス、半導体ストレージ・デバイスまたはこれらの適当な組合せとすることができる。コンピュータ可読ストレージ媒体のより具体的な例の非網羅的なリストは、ポータブル・コンピュータ・ディスケット、ハード・ディスク、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）、リードオンリー・メモリ（ＲＯＭ）、消去可能なプログラマブル・リードオンリー・メモリ（ＥＰＲＯＭ（登録商標）またはフラッシュ・メモリ）、スタティック・ランダム・アクセス・メモリ（ＳＲＡＭ）、ポータブル・コンパクト・ディスク・リードオンリー・メモリ（ＣＤ－ＲＯＭ）、デジタル・バーサタイル・ディスク（ＤＶＤ）、メモリ・スティック（登録商標）、フロッピー（登録商標）・ディスク、機械的にコード化されたデバイス、例えばパンチカードまたはその上に命令が記録された溝の中の一段高くなった構造体、およびこれらの任意の適当な組合せを含む。本明細書で使用されるとき、コンピュータ可読ストレージ媒体は、それ自体が一過性の信号、例えば電波もしくは他の自由に伝搬する電磁波、ウェーブガイドもしくは他の伝送媒体内を伝搬する電磁波（例えば光ファイバ・ケーブル内を通る光パルス）、または電線を通して伝送される電気信号であると解釈されるべきではない。
本明細書に記載されたコンピュータ可読プログラム命令は、コンピュータ可読ストレージ媒体から対応するそれぞれのコンピューティング／処理デバイスにダウンロードすることができるか、またはネットワーク、例えばインターネット、ローカル・エリア・ネットワーク、ワイド・エリア・ネットワークもしくは無線ネットワークまたはそれらの組合せを介して外部コンピュータもしくは外部ストレージ・デバイスにダウンロードすることができる。このネットワークは、銅伝送ケーブル、光伝送ファイバ、無線伝送、ルータ、ファイアウォール、スイッチ、ゲートウェイ・コンピュータもしくはエッジ・サーバ、またはこれらの組合せを含むことができる。それぞれのコンピューティング／処理デバイス内のネットワーク・アダプタ・カードまたはネットワーク・インターフェースは、コンピュータ可読プログラム命令をネットワークから受け取り、それらのコンピュータ可読プログラム命令を、対応するそれぞれのコンピューティング／処理デバイス内のコンピュータ可読ストレージ媒体に記憶するために転送する。
本発明の動作を実行するためのコンピュータ可読プログラム命令は、アセンブラ命令、命令セット・アーキテクチャ（ＩＳＡ）命令、機械命令、機械依存命令、マイクロコード、ファームウェア命令、状態設定データ、もしくは集積回路用の構成データであってもよく、またはＳｍａｌｌｔａｌｋ（登録商標）、Ｃ＋＋などのオブジェクト指向プログラミング言語、および「Ｃ」プログラミング言語または同種のプログラミング言語などの手続き型プログラミング言語を含む、１つもしくは複数のプログラミング言語の任意の組合せで書かれた、ソース・コードもしくはオブジェクト・コードのいずれかであってもよい。このコンピュータ可読プログラム命令は、全体がユーザのコンピュータ上で実行されてもよく、一部がユーザのコンピュータ上で実行されてもよく、独立型ソフトウェア・パッケージとして実行されてもよく、一部がユーザのコンピュータ上で、一部が遠隔コンピュータ上で実行されてもよく、または全体が遠隔コンピュータもしくは遠隔サーバ上で実行されてもよい。上記の最後のシナリオでは、遠隔コンピュータが、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）もしくはワイド・エリア・ネットワーク（ＷＡＮ）を含む任意のタイプのネットワークを介してユーザのコンピュータに接続されてもよく、またはこの接続が、外部コンピュータに対して（例えばインターネット・サービス・プロバイダを使用してインターネットを介して）実施されてもよい。いくつかの実施形態では、本発明の態様を実施するために、例えばプログラム可能論理回路、フィールドプログラマブル・ゲート・アレイ（ＦＰＧＡ）またはプログラム可能論理アレイ（ＰＬＡ）を含む電子回路が、このコンピュータ可読プログラム命令の状態情報を利用してその電子回路をパーソナライズすることにより、このコンピュータ可読プログラム命令を実行してもよい。
本明細書では、本発明の態様が、本発明の実施形態による方法、装置（システム）およびコンピュータ・プログラム製品の流れ図もしくはブロック図またはその両方の図を参照して説明される。それらの流れ図もしくはブロック図またはその両方の図のそれぞれのブロック、およびそれらの流れ図もしくはブロック図またはその両方の図のブロックの組合せは、コンピュータ可読プログラム命令によって実施することができることが理解される。
これらのコンピュータ可読プログラム命令は、機械を形成する汎用コンピュータ、専用コンピュータまたは他のプログラム可能データ処理装置のプロセッサに、それらのコンピュータまたは他のプログラム可能データ処理装置のプロセッサによって実行されるこれらの命令が、これらの流れ図もしくはブロック図またはその両方の図の１つまたは複数のブロックに指定された機能／動作を実施する手段を生成するように提供することができる。これらのコンピュータ可読プログラム命令はさらに、特定の方式で機能するようにコンピュータ、プログラム可能データ処理装置もしくは他のデバイスまたはこれらの組合せに指図することができるコンピュータ可読ストレージ媒体に、その中に命令が記憶されたコンピュータ可読ストレージ媒体が、これらの流れ図もしくはブロック図またはその両方の図の１つまたは複数のブロックに指定された機能／動作の態様を実施する命令を含む製品を含むように記憶することができる。
コンピュータ可読プログラム命令はさらに、コンピュータ、他のプログラム可能装置または他のデバイス上で一連の動作ステップを実行させて、コンピュータによって実施されるプロセスを生み出すために、このコンピュータ、他のプログラム可能データ処理装置または他のデバイス上に、このコンピュータ、他のプログラム可能装置または他のデバイス上で実施されるこれらの命令が、これらの流れ図もしくはブロック図またはその両方の図の１つまたは複数のブロックに指定された機能／動作を実施するようにロードすることができる。
添付図中の流れ図およびブロック図は、本発明のさまざまな実施形態によるシステム、方法およびコンピュータ・プログラム製品の可能な実施態様のアーキテクチャ、機能および動作を示す。この点に関して、それらの流れ図またはブロック図のそれぞれのブロックは、指定された論理機能を実施する１つまたは複数の実行可能命令を含む、命令のモジュール、セグメントまたは部分を表すことがある。いくつかの代替実施態様では、ブロックに示された機能を、図に示された順序とは異なる順序で実施することができる。例えば、連続して示された２つのブロックが、実際は、実質的に同時に実行されることがあるか、または、含まれる機能によってはそれらのブロックが逆の順序で実行されることもある。それらのブロック図もしくは流れ図またはその両方の図のそれぞれのブロック、ならびにそれらのブロック図もしくは流れ図またはその両方の図のブロックの組合せを、指定された機能もしくは動作を実行するか、または専用ハードウェアとコンピュータ命令の組合せを実施するハードウェアベースの専用システムによって実施することができることにも留意すべきである。
本発明のさまざまな実施形態の説明は例示のために提示されたものであり、それらの説明が網羅的であること、または開示された実施形態に限定されることは意図されていない。当業者には、記載された実施形態の範囲および思想を逸脱しない多くの変更および変形が明白になるであろう。本明細書で使用されている用語は、実施形態の原理、実際的用途、もしくは市場に出ている技術には見られない技術的改良を最もうまく説明するように、または本明細書に開示された実施形態を他の当業者が理解することができるように選択した。

Claims (25)

  1. 多言語データの認知照合構成処理のコンピュータ実施方法であって、
    １つまたは複数のプロセッサを備えるシステムによって、多言語入力テキストを構文解析して複数の照合アイテムに分解すること、
    前記システムによって、前記複数の照合アイテムのそれぞれの照合アイテムの言語を検出すること、
    前記システムによって、前記複数の照合アイテムのそれぞれの照合アイテムを、複数の副言語バッファのうちの対応する副言語バッファに記憶すること、
    前記システムによって、前記複数の副言語バッファに関して第１のソート操作を実行することであって、前記第１のソート操作が、一組の照合設定に基づいて前記複数の副言語バッファをソートすることを含み、前記一組の照合設定が言語選択リストを含む、前記第１のソート操作を実行すること、および
    前記システムによって、ソートされた前記複数の副言語バッファの内容を併合して、前記複数の照合アイテムを含むソート済み出力を形成すること
    を含む、コンピュータ実施方法。
  2. 前記照合設定がロケール選択リストをさらに含み、前記複数の照合アイテムのそれぞれの照合アイテムが複数の照合要素を含み、前記方法がさらに、
    前記システムによって、前記複数の副言語バッファのそれぞれの副言語バッファ内で第２のソート操作を実行すること
    を含み、副言語バッファの前記第２のソート操作が、前記副言語バッファの前記複数の照合要素を前記ロケール選択リストに基づいてソートすることを含み、前記併合が、前記第２のソート操作および前記第１のソート操作の後に実行される、
    請求項１に記載のコンピュータ実施方法。
  3. 前記複数の照合アイテムが、前記多言語入力テキストの複数のテキスト行を含み、前記複数の照合アイテムのそれぞれの照合アイテムの前記複数の照合要素が、前記複数のテキスト行のそれぞれのテキスト行の複数の文字を含む、請求項１に記載のコンピュータ実施方法。
  4. 前記多言語入力テキストを構文解析する前に、前記システムによって、サービスＡＰＩの関数呼出しを介してフロントエンド・システムからソーティング・リクエストを受け取ることであって、前記ソーティング・リクエストが前記多言語入力テキストを含む、前記ソーティング・リクエストを受け取ること、および
    前記システムによって、受け取った前記ソーティング・リクエストに応答して、前記ソート済み出力を前記フロントエンド・システムに送信すること
    を含む、請求項１に記載のコンピュータ実施方法。
  5. 前記システムによって、１人または複数のユーザのソーティングの好みを監視および学習するように構成されたフィードバック・デーモンを実行すること
    をさらに含み、前記フィードバック・デーモンがさらに、学習した前記ソーティングの好みに基づいて前記一組の照合設定をリアルタイムで調整するように構成されている、
    請求項１に記載のコンピュータ実施方法。
  6. 多言語データの認知照合構成処理のコンピュータ実施方法であって、
    １つまたは複数のプロセッサを備えるシステムによって、バックエンド・システムにソーティング・リクエストを送信すること
    を含み、前記ソーティング・リクエストが多言語入力テキストを含み、
    前記バックエンド・システムが、
    前記多言語入力テキストを構文解析して複数の照合アイテムに分解し、
    前記複数の照合アイテムのそれぞれの照合アイテムの言語を検出し、
    前記複数の照合アイテムのそれぞれの照合アイテムを、複数の副言語バッファのうちの対応する副言語バッファに記憶し、
    前記複数の副言語バッファに関して、第１のソート操作であって、前記第１のソート操作が、一組の照合設定に基づいて前記複数の副言語バッファをソートすることを含み、前記一組の照合設定が言語選択リストを含む、前記第１のソート操作を実行し、
    ソートされた前記複数の副言語バッファの内容を併合して、前記複数の照合アイテムを含むソート済み出力を形成する
    ように構成されている、コンピュータ実施方法。
  7. 前記照合設定がロケール選択リストをさらに含み、前記複数の照合アイテムのそれぞれの照合アイテムが複数の照合要素を含み、前記バックエンド・システムがさらに、
    前記複数の副言語バッファのそれぞれの副言語バッファ内で第２のソート操作を実行する
    ように構成されており、副言語バッファの前記第２のソート操作が、前記副言語バッファの前記複数の照合要素を前記ロケール選択リストに基づいてソートすることを含み、前記併合が、前記第２のソート操作および前記第１のソート操作の後に実行される、
    請求項６に記載のコンピュータ実施方法。
  8. 前記複数の照合アイテムが、前記多言語入力テキストの複数のテキスト行を含み、前記複数の照合アイテムのそれぞれの照合アイテムの前記複数の照合要素が、前記複数のテキスト行のそれぞれのテキスト行の複数の文字を含む、請求項６に記載のコンピュータ実施方法。
  9. 前記ソーティング・リクエストが、サービスＡＰＩの関数呼出しを介して前記システムから前記バックエンド・システムに送られ、前記バックエンド・システムがさらに、受け取った前記ソーティング・リクエストに応答して、前記ソート済み出力を前記システムに送信するように構成されている、請求項６に記載のコンピュータ実施方法。
  10. 前記バックエンド・システムがさらに、フィードバック・デーモンを実行するように構成されており、前記フィードバック・デーモンが、１人または複数のユーザのソーティングの好みを監視および学習するように構成されており、前記フィードバック・デーモンがさらに、学習した前記ソーティングの好みに基づいて前記一組の照合設定をリアルタイムで調整するように構成されている、請求項６に記載のコンピュータ実施方法。
  11. 多言語データの認知照合構成処理のためのシステムであって、前記システムが、方法を実行するように構成された１つまたは複数のプロセッサを備え、前記方法が、
    前記システムによって、多言語入力テキストを構文解析して複数の照合アイテムに分解すること、
    前記システムによって、前記複数の照合アイテムのそれぞれの照合アイテムの言語を検出すること、
    前記システムによって、前記複数の照合アイテムのそれぞれの照合アイテムを、複数の副言語バッファのうちの対応する副言語バッファに記憶すること、
    前記システムによって、前記複数の副言語バッファに関して第１のソート操作を実行することであって、前記第１のソート操作が、一組の照合設定に基づいて前記複数の副言語バッファをソートすることを含み、前記一組の照合設定が言語選択リストを含む、前記第１のソート操作を実行すること、および
    前記システムによって、ソートされた前記複数の副言語バッファの内容を併合して、前記複数の照合アイテムを含むソート済み出力を形成すること
    を含む、システム。
  12. 前記照合設定がロケール選択リストをさらに含み、前記複数の照合アイテムのそれぞれの照合アイテムが複数の照合要素を含み、前記方法がさらに、
    前記システムによって、前記複数の副言語バッファのそれぞれの副言語バッファ内で第２のソート操作を実行すること
    を含み、副言語バッファの前記第２のソート操作が、前記副言語バッファの前記複数の照合要素を前記ロケール選択リストに基づいてソートすることを含み、前記併合が、前記第２のソート操作および前記第１のソート操作の後に実行される、
    請求項１１に記載のシステム。
  13. 前記複数の照合アイテムが、前記多言語入力テキストの複数のテキスト行を含み、前記複数の照合アイテムのそれぞれの照合アイテムの前記複数の照合要素が、前記複数のテキスト行のそれぞれのテキスト行の複数の文字を含む、請求項１１に記載のシステム。
  14. 前記方法がさらに、
    前記多言語入力テキストを構文解析する前に、前記システムによって、サービスＡＰＩの関数呼出しを介してフロントエンド・システムからソーティング・リクエストを受け取ることであって、前記ソーティング・リクエストが前記多言語入力テキストを含む、前記ソーティング・リクエストを受け取ること、および
    前記システムによって、受け取った前記ソーティング・リクエストに応答して、前記ソート済み出力を前記フロントエンド・システムに送信すること
    をさらに含む、請求項１１に記載のシステム。
  15. 前記方法がさらに、
    前記システムによって、１人または複数のユーザのソーティングの好みを監視および学習するように構成されたフィードバック・デーモンを実行すること
    をさらに含み、前記フィードバック・デーモンがさらに、学習した前記ソーティングの好みに基づいて前記一組の照合設定をリアルタイムで調整するように構成されている、
    請求項１１に記載のシステム。
  16. 多言語データの認知照合構成処理のためのコンピュータ・プログラム製品であって、前記コンピュータ・プログラム製品が、プログラム命令を実装したコンピュータ可読ストレージ媒体を含み、前記プログラム命令が、１つまたは複数のプロセッサを備えるバックエンド・システムによって、前記バックエンド・システムに方法を実行させるように実行可能であり、前記方法が、
    前記バックエンド・システムによって、多言語入力テキストを構文解析して複数の照合アイテムに分解すること、
    前記バックエンド・システムによって、前記複数の照合アイテムのそれぞれの照合アイテムの言語を検出すること、
    前記バックエンド・システムによって、前記複数の照合アイテムのそれぞれの照合アイテムを、複数の副言語バッファのうちの対応する副言語バッファに記憶すること、
    前記バックエンド・システムによって、前記複数の副言語バッファに関して第１のソート操作を実行することであって、前記第１のソート操作が、一組の照合設定に基づいて前記複数の副言語バッファをソートすることを含み、前記一組の照合設定が言語選択リストを含む、前記第１のソート操作を実行すること、および
    前記バックエンド・システムによって、ソートされた前記複数の副言語バッファの内容を併合して、前記複数の照合アイテムを含むソート済み出力を形成すること
    を含む、コンピュータ・プログラム製品。
  17. 前記照合設定がロケール選択リストをさらに含み、前記複数の照合アイテムのそれぞれの照合アイテムが複数の照合要素を含み、前記方法がさらに、
    前記バックエンド・システムによって、前記複数の副言語バッファのそれぞれの副言語バッファ内で第２のソート操作を実行すること
    を含み、副言語バッファの前記第２のソート操作が、前記副言語バッファの前記複数の照合要素を前記ロケール選択リストに基づいてソートすることを含み、前記併合が、前記第２のソート操作および前記第１のソート操作の後に実行される、
    請求項１６に記載のコンピュータ・プログラム製品。
  18. 前記複数の照合アイテムが、前記多言語入力テキストの複数のテキスト行を含み、前記複数の照合アイテムのそれぞれの照合アイテムの前記複数の照合要素が、前記複数のテキスト行のそれぞれのテキスト行の複数の文字を含む、請求項１６に記載のコンピュータ・プログラム製品。
  19. 前記方法がさらに、
    前記多言語入力テキストを構文解析する前に、前記バックエンド・システムによって、サービスＡＰＩの関数呼出しを介してフロントエンド・システムからソーティング・リクエストを受け取ることであって、前記ソーティング・リクエストが前記多言語入力テキストを含む、前記ソーティング・リクエストを受け取ること、および
    前記バックエンド・システムによって、受け取った前記ソーティング・リクエストに応答して、前記ソート済み出力を前記フロントエンド・システムに送信すること
    をさらに含む、請求項１６に記載のコンピュータ・プログラム製品。
  20. 前記方法がさらに、
    前記バックエンド・システムによって、１人または複数のユーザのソーティングの好みを監視および学習するように構成されたフィードバック・デーモンを実行すること
    をさらに含み、前記フィードバック・デーモンがさらに、学習した前記ソーティングの好みに基づいて前記一組の照合設定をリアルタイムで調整するように構成されている、
    請求項１６に記載のコンピュータ・プログラム製品。
  21. 多言語データの認知照合構成処理のためのシステムであって、前記システムが、
    １つまたは複数のプロセッサと、
    前記１つまたは複数のプロセッサに動作可能に結合されたメモリと、
    フロントエンド・コンポーネントと、
    バックエンド・コンポーネントと
    を備え、
    前記フロントエンド・コンポーネントが、前記バックエンド・コンポーネントにソーティング・リクエストを送信するように構成されており、前記ソーティング・リクエストが多言語入力テキストを含み、
    前記バックエンド・コンポーネントが、
    前記多言語入力テキストを構文解析して複数の照合アイテムに分解し、
    前記複数の照合アイテムのそれぞれの照合アイテムの言語を検出し、
    前記複数の照合アイテムのそれぞれの照合アイテムを、複数の副言語バッファのうちの対応する副言語バッファに記憶し、
    前記複数の副言語バッファに関して、第１のソート操作であって、前記第１のソート操作が、一組の照合設定に基づいて前記複数の副言語バッファをソートすることを含み、前記一組の照合設定が言語選択リストを含む、前記第１のソート操作を実行し、
    ソートされた前記複数の副言語バッファの内容を併合して、前記複数の照合アイテムを含むソート済み出力を形成する
    ように構成されている、システム。
  22. 前記照合設定がロケール選択リストをさらに含み、前記複数の照合アイテムのそれぞれの照合アイテムが複数の照合要素を含み、前記バックエンド・コンポーネントがさらに、
    前記複数の副言語バッファのそれぞれの副言語バッファ内で第２のソート操作を実行する
    ように構成されており、副言語バッファの前記第２のソート操作が、前記副言語バッファの前記複数の照合要素を前記ロケール選択リストに基づいてソートすることを含み、前記併合が、前記第２のソート操作および前記第１のソート操作の後に実行される、
    請求項２１に記載のシステム。
  23. 前記複数の照合アイテムが、前記多言語入力テキストの複数のテキスト行を含み、前記複数の照合アイテムのそれぞれの照合アイテムの前記複数の照合要素が、前記複数のテキスト行のそれぞれのテキスト行の複数の文字を含む、請求項２１に記載のシステム。
  24. 前記ソーティング・リクエストが、サービスＡＰＩの関数呼出しを介して前記フロントエンド・コンポーネントから前記バックエンド・コンポーネントに送られ、前記バックエンド・コンポーネントがさらに、受け取った前記ソーティング・リクエストに応答して、前記ソート済み出力を前記フロントエンド・コンポーネントに送信するように構成されている、請求項２１に記載のシステム。
  25. 前記バックエンド・コンポーネントがさらに、フィードバック・デーモンを実行するように構成されており、前記フィードバック・デーモンが、１人または複数のユーザのソーティングの好みを監視および学習するように構成されており、前記フィードバック・デーモンがさらに、学習した前記ソーティングの好みに基づいて前記一組の照合設定をリアルタイムで調整するように構成されている、請求項２１に記載のシステム。
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