JP2022539135A - 複数の通信チャネルにわたるグローバル会話スレッドの作成 - Google Patents

Abstract

グローバル会話スレッドを生成するためのシステムは、１つ以上のユーザ・デバイスを用いる１人以上のユーザの間の複数の個別の会話に関連するデータを受信し、かつそのデータに基づいて個別の会話スレッドをモデル化するプロセッサを含む。加えて、プロセッサはモデル化された会話スレッドから特徴を抽出し、かつ抽出された特徴に基づいて会話をリンクさせてグローバル会話スレッドを作成する。個別の会話は異なるプラットフォームにおいて生じており、グローバル会話スレッドはそれらの異なるプラットフォームからの内容を含む。

Description

本出願は一般的に、さまざまなプラットフォームにおいて生じる会話に関し、より具体的には、異なる通信チャネルにわたるグローバル会話スレッドを作成することに関する。

銀行の従業員は、銀行内の通信および顧客との通信のためにさまざまなチャネルを用いる（たとえばｅメール、チャット、音声など）。市場における不正行為として特徴付けられ得る状況において、関連する通信は通常さまざまなチャネルで起こり、かつさまざまな当事者間で起こる。たとえば、ジョンは外国為替の価格を決定するために、ｅメールまたはテキスト・メッセージングを介して別の証券会社の相手と話すかもしれない。彼らが価格決定に到達すると、ジョンは自身の電話を用いて自身のフロント・デスクを呼び出し、多数の特定の通貨の購入または売却を発注するかもしれない。こうしたシナリオを捉えるためには、さまざまなチャネルを別々にモニタするのでは不十分である。

既存のシステムは、たとえばクラスタ化およびトピック・モデル化などの異なる技術を適用して、たとえばメッセージの主題、参加者、提出の日付、およびメッセージの内容などのメタ・データを用いて、密接に関係する会話を確定してそれらをともにグループ化する。ほとんどのシステムは、たとえばすべてのｅメールを調査して関係のあるｅメールを見出すなど、同じチャネル内の異なる会話を分析するため、別の通信チャネルに存在する可能性のある情報を逃してしまう。市場不正行為のシナリオに対する評価を行い得るグローバル会話スレッドを作成するために、異なる通信チャネルにわたる会話スレッドおよびそれらの通信チャネル内の異なる会話スレッドを検出できるシステムが必要とされている。

本開示は、先行技術のこれらの問題およびその他の問題を克服することに向けられたものである。

本発明は、ここで参照されるべき添付の請求項において定義されている。

いくつかの実施形態においては、データ処理システムにおけるグローバル会話スレッドを作成するためのコンピュータに実装される方法が開示される。データ処理システムは、処理デバイスと、プロセッサによって実行される命令を含むメモリとを含んでもよい。この方法は、１つ以上のユーザ・デバイスを用いる１人以上のユーザの間の複数の個別の会話に関連するデータを受信することと、そのデータに基づいて個別の会話スレッドをモデル化することと、モデル化した会話スレッドから特徴を抽出することと、抽出された特徴に基づいて会話をリンクさせてグローバル会話スレッドを作成することとを含んでもよい。個別の会話は異なるプラットフォームにおいて生じており、グローバル会話スレッドはそれらの異なるプラットフォームからの内容を含む。

付加的な実施形態は、グローバル会話スレッドを作成するためのシステムおよびコンピュータ・プログラム製品を含んでもよい。

本発明の前述およびその他の態様は、添付の図面に関連して読まれるときの以下の詳細な説明から最もよく理解される。本発明を例示する目的のために、図面には現在好ましい実施形態が示されているが、本発明は開示される特定の手段に限定されないことが理解される。図面には以下の図が含まれている。

開示される実施形態と整合するグローバル会話システムを示す概略図である。 例示的実施形態の態様が実現されるデータ処理システムの例を示すブロック図である。 開示される実施形態と整合する、グローバル会話スレッドを作成するためのプロセスの例を示す流れ図である。 開示される実施形態と整合する、個人間の第１の会話を示す図である。 開示される実施形態と整合する、個人間の第２の会話を示す図である。 開示される実施形態と整合する、会話をリンクさせるプロセスの例を示す流れ図である。 開示される実施形態と整合する、第１および第２の会話からのグローバル会話スレッドを示す図である。

本発明の実施形態は、システム、方法、もしくはコンピュータ・プログラム製品、またはその組み合わせであってもよい。コンピュータ・プログラム製品は、プロセッサに本発明の態様を実行させるためのコンピュータ可読プログラム命令を有するコンピュータ可読記憶媒体（または複数の媒体）を含んでもよい。

コンピュータ可読記憶媒体は、命令実行デバイスによって使用するための命令を保持および記憶できる有形デバイスであり得る。コンピュータ可読記憶媒体は、たとえば電子ストレージ・デバイス、磁気ストレージ・デバイス、光ストレージ・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、または前述の任意の好適な組み合わせなどであってもよいが、それに限定されない。コンピュータ可読記憶媒体のより具体的な例の非網羅的リストは以下を含む。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：ｒａｎｄｏｍ ａｃｃｅｓｓ ｍｅｍｏｒｙ）、リード・オンリ・メモリ（ＲＯＭ：ｒｅａｄ－ｏｎｌｙ ｍｅｍｏｒｙ）、消去可能プログラマブル・リード・オンリ・メモリ（ｅｒａｓａｂｌｅ ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ｒｅａｄ－ｏｎｌｙ ｍｅｍｏｒｙ）（ＥＰＲＯＭ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：ｓｔａｔｉｃ ｒａｎｄｏｍ ａｃｃｅｓｓ ｍｅｍｏｒｙ）、ポータブル・コンパクト・ディスク・リード・オンリ・メモリ（ＣＤ－ＲＯＭ：ｃｏｍｐａｃｔ ｄｉｓｃ ｒｅａｄ－ｏｎｌｙ ｍｅｍｏｒｙ）、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ：ｄｉｇｉｔａｌ ｖｅｒｓａｔｉｌｅ ｄｉｓｋ）、メモリ・スティック、フレキシブル・ディスク、機械的にコード化されたデバイス、たとえばパンチ・カードまたは記録された命令を有する溝の中の隆起構造など、および前述の任意の好適な組み合わせ。本明細書において用いられるコンピュータ可読記憶媒体は、たとえば電波もしくはその他の自由に伝播する電磁波、導波路もしくはその他の伝送媒体を通じて伝播する電磁波（例、光ファイバ・ケーブルを通過する光パルス）、またはワイヤを通じて伝送される電気信号など、それ自体が一時的信号のものであると解釈されるべきではない。

本明細書に記載されるコンピュータ可読プログラム命令は、コンピュータ可読記憶媒体から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され得るか、またはたとえばインターネット、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ：ｌｏｃａｌ ａｒｅａ ｎｅｔｗｏｒｋ）、広域ネットワーク（ＷＡＮ：ｗｉｄｅ ａｒｅａ ｎｅｔｗｏｒｋ）、もしくは無線ネットワーク、またはその組み合わせなどのネットワークを介して外部コンピュータまたは外部ストレージ・デバイスにダウンロードされ得る。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、またはその組み合わせを含んでもよい。各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、ネットワークからコンピュータ可読プログラム命令を受信して、そのコンピュータ可読プログラム命令を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記憶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：ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ－ｓｅｔ－ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ）命令、マシン命令、マシン依存命令、マイクロコード、ファームウェア命令、状態設定データ、または１つ以上のプログラミング言語の任意の組み合わせで書かれたソース・コードもしくはオブジェクト・コードであってもよく、このプログラミング言語はオブジェクト指向プログラミング言語、たとえばＪａｖａ、Ｓｍａｌｌｔａｌｋ、またはＣ＋＋など、および従来の手続き型プログラミング言語、たとえば「Ｃ」プログラミング言語または類似のプログラミング言語などを含む。コンピュータ可読プログラム命令は、すべてがユーザのコンピュータで実行されてもよいし、スタンド・アロン・ソフトウェア・パッケージとして部分的にユーザのコンピュータで実行されてもよいし、一部がユーザのコンピュータで、一部がリモート・コンピュータで実行されてもよいし、すべてがリモート・コンピュータまたはサーバで実行されてもよい。後者のシナリオにおいて、リモート・コンピュータは、ＬＡＮまたはＷＡＮを含む任意のタイプのネットワークを通じてユーザのコンピュータに接続されてもよいし、（たとえば、インターネット・サービス・プロバイダを用いてインターネットを通じて）外部コンピュータへの接続が行われてもよい。いくつかの実施形態において、たとえばプログラマブル・ロジック回路、フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（ＦＰＧＡ：ｆｉｅｌｄ－ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ｇａｔｅ ａｒｒａｙｓ）、またはプログラマブル・ロジック・アレイ（ＰＬＡ：ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ｌｏｇｉｃ ａｒｒａｙｓ）などを含む電子回路は、本発明の態様を行うために電子回路をパーソナライズするためのコンピュータ可読プログラム命令の状態情報を使用することによって、コンピュータ可読プログラム命令を実行してもよい。

本明細書においては、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を参照して、本発明の態様を説明している。流れ図もしくはブロック図またはその両方の各ブロック、および流れ図もしくはブロック図またはその両方におけるブロックの組み合わせは、コンピュータ可読プログラム命令によって実現され得ることが理解されるだろう。

これらのコンピュータ可読プログラム命令は、汎用目的コンピュータ、特定目的コンピュータ、またはマシンを生成するためのその他のプログラマブル・データ処理装置のプロセッサに提供されることによって、そのコンピュータまたはその他のプログラマブル・データ処理装置のプロセッサを介して実行される命令が、流れ図もしくはブロック図またはその両方の単数または複数のブロックにおいて指定される機能／動作を実現するための手段を生じてもよい。これらのコンピュータ可読プログラム命令は、コンピュータ、プログラマブル・データ処理装置、もしくはその他のデバイス、またはその組み合わせに特定の方式で機能するように指示できるコンピュータ可読記憶媒体にも記憶されることによって、命令が記憶されたコンピュータ可読記憶媒体が、流れ図もしくはブロック図またはその両方の単数または複数のブロックにおいて指定される機能／動作の態様を実現する命令を含む製造物を含んでもよい。

コンピュータ可読プログラム命令は、コンピュータ、他のプログラマブル・データ処理装置、または他のデバイスにもロードされて、コンピュータに実現されるプロセスを生成するためにコンピュータ、他のプログラマブル装置、または他のデバイスにおいて一連の動作ステップを行わせることによって、そのコンピュータ、他のプログラマブル装置、または他のデバイスにおいて実行される命令が、流れ図もしくはブロック図またはその両方の単数または複数のブロックにおいて指定される機能／動作を実現してもよい。

図面における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のアーキテクチャ、機能、および動作を示すものである。これに関して、流れ図またはブロック図の各ブロックは、指定される論理機能を実現するための１つ以上の実行可能命令を含むモジュール、セグメント、または命令の一部を表してもよい。いくつかの代替的実施において、ブロック内に示される機能は、図面に示されるものとは異なる順序で起こってもよい。たとえば、連続して示される２つのブロックは、実際には実質的に同時に実行されてもよいし、関与する機能によってはこれらのブロックがときに逆の順序で実行されてもよい。加えて、ブロック図もしくは流れ図またはその両方の各ブロック、およびブロック図もしくは流れ図またはその両方のブロックの組み合わせは、指定された機能または動作を行うか、特定目的のハードウェアおよびコンピュータ命令の組み合わせを実行する特定目的のハードウェア・ベースのシステムによって実現され得ることが注目されるだろう。

本開示は、会話をその内容に基づいてリンクさせることによって、異なる通信チャネル（異なる通信手段）にわたる会話を接続することによって、グローバル会話スレッドを作成するために用いられるシステムおよび方法に関する。プログラムされたシステムは、会話の当事者による市場不正行為または会話の主題としての市場不正行為を含み得るシナリオに焦点を合わせて、関連する会話を識別するために会話の内容に基づいて特定の情報を探してもよい。

図１は、グローバル会話システム１００の１つの例示的実施形態の概略図を示している。グローバル会話システム１００は、たとえば中央サーバ１１０および複数のユーザ・デバイス１２０などを含み、ユーザ・デバイス１２０は各々がユーザ１３０と関連付けられており、かつすべてがネットワーク１４０を通じて接続される。中央サーバ１１０および複数のユーザ・デバイス１２０は、機能的に単一の別個のコンポーネントとして表されているが、開示される実施形態はそのように限定されないことが理解されるべきである。さらに、いくつかの実施形態においては、これらのデバイスが組み合わされてもよい。たとえば、中央サーバ１１０もしくはそのコンポーネントまたはその両方が、１つ以上のユーザ・デバイス１２０に統合されてもよい。ユーザ１３０は、本明細書においてはユーザ・デバイス１２０を介する１つ以上の個別の会話の参加者と交換可能に記載される個人であり、こうした個別の会話は中央サーバ１１０によって組み合わされて、グローバル会話となってもよい。

図１では、３つのユーザ・デバイス１２０Ａ、１２０Ｂ、１２０Ｃが複数のユーザ・デバイス１２０を構成し、３人のそれぞれのユーザ１３０Ａ、１３０Ｂ、１３０Ｃがユーザ１３０を構成することが示されている。この表現は例示的なものであり、他の実施形態はこれより多い（または少ない）ユーザ・デバイス１２０および関連ユーザ１３０を含んでもよいことが理解されるべきである。さらに、各ユーザ・デバイス１２０が１人の関連ユーザ１３０のみを有する必要はない。いくつかの実施形態においては、単一のユーザ１３０が、たとえば組織構造内で同じ役割を割り当てられた複数の人々（例、管理者、アシスタント、パラリーガル、会計士など）などのユーザ・デバイス１２０に関連するすべての参加者を表してもよい。

中央サーバ１１０は、ハードウェアもしくはソフトウェアまたはその両方において実現されてもよく、かつさまざまな構成コンポーネントを含んでもよい。これらのコンポーネントは、たとえば１つ以上の処理デバイス、１つ以上のメモリ・デバイス、もしくは１つ以上のデータベース、またはその組み合わせなどを含んでもよい。中央サーバ１１０は、ユーザ・デバイス１２０からデータを受信し、かつユーザ・デバイス１２０にデータを送信するように構成された情報ハブとして特定的に構成される。たとえば、中央サーバ１１０はユーザ・デバイス１２０から会話データを受信する処理サーバとして構成されてもよい。ある実施形態において、中央サーバ１１０はサーバであるが、こうした実施形態に限定されるものではない。

ユーザ・デバイス１２０は、好ましくはユーザ１３０によって動作されてグローバル会話システム１００にデータを送るように構成されたコンピュータ・デバイスである。ユーザ・デバイス１２０は、たとえばパーソナル・コンピュータ（例、ラップトップ、デスクトップなど）、タブレット、スマート・フォンなどであってもよい。ユーザ・デバイス１２０は構成コンポーネントを含んでもよい。これらのコンポーネントはたとえば、ユーザ入力に関連するデータを収集するように構成されたＩ／Ｏデバイス、グローバル会話システム１００の他のコンポーネントにデータを送信し、かつそこからデータを受信するための通信ハードウェア、およびたとえばユーザ・インターフェースを表示するように構成されたディスプレイ・スクリーンなどの、ユーザ１３０に情報を表示するためのディスプレイ・デバイスなどを含んでもよい。ユーザ・デバイス１２０は、ユーザ１３０間の会話に関連するさまざまなプラットフォームをサポートするように構成される。たとえばユーザ・デバイス１２０は、たとえばメッセージング・プログラム、ｅメール・プログラム、ビデオ・フィード、オーディオ・フィード、カメラ入力およびその他の画像、ウェブ・ブラウザ、ソーシャル・メディア、モバイル・アプリケーションなどに関連するプラットフォームなどの通信プラットフォームをサポートしてもよい。

ユーザ１３０は、それぞれのユーザ・デバイス１２０に関連する個人であってもよい。たとえば、ユーザ１３０は会話に参加している１つ以上の会社の従業員であってもよい。ユーザ１３０は、異なる個人的特徴を有する異なる人々である。ユーザ１３０は異なる会社の従業員、異なる部門の従業員、異なる専門を有する従業員などであってもよい。ユーザ１３０は、たとえばクライアントおよびそのクライアントの財務管理をする金融専門家などの、顧客および従業員を含んでもよい。

ネットワーク１４０は、ローカルまたはグローバル・ネットワークであってもよく、中央サーバ１１０とユーザ・デバイス１２０との通信を可能にする有線もしくは無線またはその両方のコンポーネントおよび機能を含んでもよい。ネットワーク１４０は、少なくとも部分的にクラウド・サービスを介して提供されるインターネットによって具現化されてもよく、または、中央サーバ１１０およびユーザ・デバイス１２０のシステムおよびコンポーネントへのデータ転送およびそこからのデータ転送を可能にする１つ以上の通信デバイスもしくはシステムを含んでもよく、あるいはその両方であってもよい。

いくつかの例示的実施形態によると、グローバル会話システム１００のエレメントは、グローバル会話システム１００を実現するために、専門ハードウェア、ハードウェアにおいて実行されるソフトウェア、または専門ハードウェアとハードウェアにおいて実行されるソフトウェアとの任意の組み合わせにおいて実現されるロジックを含む。いくつかの例示的実施形態において、グローバル会話システム１００は、ニューヨーク州アーモンクのインターナショナル・ビジネス・マシーンズ社（Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｂｕｓｉｎｅｓｓ Ｍａｃｈｉｎｅｓ Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ）より入手可能なＩＢＭ Ｗａｔｓｏｎ（ＩＢＭ社の登録商標）システムであるか、またはそれを含んでいてもよく、これは以後に説明される例示的実施形態の機構によって増進される。

図２は、例示的実施形態の態様が実現されるデータ処理システム２００の例のブロック図である。データ処理システム２００は、たとえばサーバまたはクライアントなどのコンピュータの例であり、ここに本発明の例示的実施形態に対するプロセスを実施するコンピュータ使用可能コードまたは命令が位置する。一実施形態において、図２は、本明細書に記載されるグローバル会話システム１００を実現する、たとえば中央サーバ１１０などのサーバ・コンピュータ・デバイスを表している。

示される例において、データ処理システム２００は、ノース・ブリッジおよびメモリ・コントローラ・ハブ（ＮＢ／ＭＣＨ：ｎｏｒｔｈ ｂｒｉｄｇｅ ａｎｄ ｍｅｍｏｒｙ ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ ｈｕｂ）２０１と、サウス・ブリッジおよび入力／出力（Ｉ／Ｏ：ｉｎｐｕｔ／ｏｕｔｐｕｔ）コントローラ・ハブ（ＳＢ／ＩＣＨ：ｓｏｕｔｈ ｂｒｉｄｇｅ ａｎｄ ｉｎｐｕｔ／ｏｕｔｐｕｔ（Ｉ／Ｏ） ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ ｈｕｂ）２０２とを含むハブ・アーキテクチャを使用し得る。処理ユニット２０３、メイン・メモリ２０４、およびグラフィックス・プロセッサ２０５がＮＢ／ＭＣＨ２０１に接続され得る。グラフィックス・プロセッサ２０５は、アクセラレーテッド・グラフィックス・ポート（ＡＧＰ：ａｃｃｅｌｅｒａｔｅｄ ｇｒａｐｈｉｃｓ ｐｏｒｔ）を通じてＮＢ／ＭＣＨ２０１に接続され得る。

示される例において、ネットワーク・アダプタ２０６はＳＢ／ＩＣＨ２０２に接続する。オーディオ・アダプタ２０７、キーボードおよびマウス・アダプタ２０８、モデム２０９、リード・オンリ・メモリ（ＲＯＭ）２１０、ハード・ディスク・ドライブ（ＨＤＤ：ｈａｒｄ ｄｉｓｋ ｄｒｉｖｅ）２１１、光学ドライブ（ＣＤまたはＤＶＤ）２１２、ユニバーサル・シリアル・バス（ＵＳＢ：ｕｎｉｖｅｒｓａｌ ｓｅｒｉａｌ ｂｕｓ）ポートおよびその他の通信ポート２１３、ならびにＰＣＩ／ＰＣＩｅデバイス２１４は、バス・システム２１６を通じてＳＢ／ＩＣＨ２０２に接続できる。ＰＣＩ／ＰＣＩｅデバイス２１４は、イーサネット（Ｅｔｈｅｒｎｅｔ）（Ｒ）アダプタ、アドイン・カード、およびノートブック・コンピュータのためのＰＣカードを含んでもよい。ＲＯＭ２１０は、たとえばフラッシュ基本入力／出力システム（ＢＩＯＳ：ｂａｓｉｃ ｉｎｐｕｔ／ｏｕｔｐｕｔ ｓｙｓｔｅｍ）などであってもよい。ＨＤＤ２１１および光学ドライブ２１２は、インテグレーテッド・ドライブ・エレクトロニクス（ＩＤＥ：ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ ｄｒｉｖｅ ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ）またはシリアル・アドバンスト・テクノロジー・アタッチメント（ＳＡＴＡ：ｓｅｒｉａｌ ａｄｖａｎｃｅｄ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ａｔｔａｃｈｍｅｎｔ）インターフェースを用い得る。スーパーＩ／Ｏ（ＳＩＯ：ｓｕｐｅｒ Ｉ／Ｏ）デバイス２１５は、ＳＢ／ＩＣＨ２０２に接続され得る。

処理ユニット２０３において、オペレーティング・システムを実行できる。オペレーティング・システムは、データ処理システム２００内のさまざまなコンポーネントを連係させてその制御を提供できる。クライアントとしてのオペレーティング・システムは、商業的に入手可能なオペレーティング・システムであり得る。たとえばＪａｖａ（ＴＭ）プログラミング・システムなどのオブジェクト指向プログラミング・システムがオペレーティング・システムとともに実行されて、データ処理システム２００において実行されるオブジェクト指向プログラムまたはアプリケーションからオペレーティング・システムへの呼び出しを提供してもよい。サーバとしてのデータ処理システム２００は、アドバンスト・インタラクティブ・エグゼクティブ・オペレーティング・システムまたはＬｉｎｕｘ（Ｒ）オペレーティング・システムを実行するＩＢＭ（登録商標）ｅＳｅｒｖｅｒ（ＩＢＭ社の商標）Ｓｙｓｔｅｍ ｐ（ＩＢＭ社の登録商標）であり得る。データ処理システム２００は、処理ユニット２０３に複数のプロセッサを含み得るシンメトリック・マルチプロセッサ（ＳＭＰ：ｓｙｍｍｅｔｒｉｃ ｍｕｌｔｉｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）システムであり得る。代替的に、シングル・プロセッサ・システムが使用されてもよい。

オペレーティング・システム、オブジェクト指向プログラミング・システム、およびアプリケーションまたはプログラムに対する命令は、たとえばＨＤＤ２１１などのストレージ・デバイスに置かれており、処理ユニット２０３による実行のためにメイン・メモリ２０４にロードされる。グローバル会話システム１００の実施形態に対するプロセスは、たとえばメイン・メモリ２０４、ＲＯＭ２１０などのメモリまたは１つ以上の周辺デバイスに位置し得るコンピュータ使用可能プログラム・コードを用いて、処理ユニット２０３によって行われ得る。

バス・システム２１６は、１つ以上のバスを含み得る。バス・システム２１６は、ファブリックまたはアーキテクチャに付加された異なるコンポーネントまたはデバイスの間のデータの転送を提供できる任意のタイプの通信ファブリックまたはアーキテクチャを用いて実現され得る。たとえばモデム２０９またはネットワーク・アダプタ２０６などの通信ユニットは、データを送信および受信するために用いられ得る１つ以上のデバイスを含み得る。

図２に示されるハードウェアは、実施に依存して変化してもよいことを当業者は認識するだろう。示されるハードウェアに加えて、またはその代わりに、たとえばフラッシュ・メモリ、同等の不揮発性メモリ、または光ディスク・ドライブなど、他の内部ハードウェアまたは周辺デバイスが用いられてもよい。さらに、データ処理システム２００は、クライアント・コンピュータ・デバイス、サーバ・コンピュータ・デバイス、タブレット・コンピュータ、ラップトップ・コンピュータ、電話またはその他の通信デバイス、およびパーソナル・デジタル・アシスタントなどを含むがそれに限定されない、いくつかの異なるデータ処理システムのいずれかの形を取り得る。本質的に、データ処理システム２００はアーキテクチャの限定を有さない任意の公知であるか、または今後開発されるデータ処理システムであり得る。

図２に示されるハードウェアは、実施に依存して変化してもよいことを当業者は認識するだろう。たとえば、データ処理システム２００は、グローバル会話システム１００のいくつかの実施形態には直接含まれないであろういくつかのコンポーネントを含んでいる。しかし、グローバル会話システム１００は、開示される実施形態による処理方法およびステップを実行するためにデータ処理システム２００のコンポーネントおよび構成のうちの１つ以上を含んでもよいことが理解されるべきである。

さらに、示されるハードウェアに加えて、またはその代わりに、たとえばフラッシュ・メモリ、同等の不揮発性メモリ、または光ディスク・ドライブなど、他の内部ハードウェアまたは周辺デバイスが用いられてもよい。さらに、データ処理システム２００は、クライアント・コンピュータ・デバイス、サーバ・コンピュータ・デバイス、タブレット・コンピュータ、ラップトップ・コンピュータ、電話またはその他の通信デバイス、およびパーソナル・デジタル・アシスタントなどを含むがそれに限定されない、いくつかの異なるデータ処理システムのいずれかの形を取り得る。本質的に、データ処理システム２００はアーキテクチャの限定を有さない任意の公知であるか、または今後開発されるデータ処理システムであり得る。

図３は、グローバル会話スレッドを作成するための例示的なプロセス３００の流れ図である。例示的実施形態において、中央サーバ１１０はプロセス３００の１つ以上のステップを行ってもよい。ステップ３１０において、中央サーバ１１０は、１つ以上のユーザ・デバイス１２０からの１つ以上の会話に関連する識別詳細を含む会話データを受信する。識別詳細は、ユーザ情報、会話の内容、一般的詳細、特定的詳細などを含んでもよい。

ステップ３２０において、中央サーバ１１０は各会話スレッドをモデル化してもよい。たとえば、中央サーバ１１０は各人物をノードとしてモデル化し、人々の間の各会話をノード間のコネクタとしてモデル化してもよい。一例においては、２人の人物の間で会話が生じてもよい。たとえば、第１の従業員はｅメールを介して顧客／クライアントと会話してもよい。たとえば電話会議などにおいては、３人以上の人々の間でも会話が生じてもよい。別の例においては、たとえば覚書、メモ、自身へのｅメールなどを通じて、ただ１人のユーザが関与する会話が生じてもよい。

ステップ３３０において、中央サーバ１１０は会話から特徴を抽出してもよい。たとえば、中央サーバ１１０は人物の情報と、内容の特徴とを抽出してもよい。内容の特徴は、たとえばレベル１の特徴と、レベル２の特徴とを含んでもよい。他の実施形態において、内容の特徴は、異なるカテゴリの特徴（例、レベル１～４の特徴）を含んでもよい。レベル１の特徴は、通信のさまざまなカテゴリおよびサブカテゴリを関連付けるためのたとえばパーソナル対ビジネス、トレード対非トレード、外為対株式などを含んでもよい。レベル２の特徴はより特定的であってもよく、たとえば株式の場合のティッカー（すなわち、株または資産の識別子）または外国為替取引の場合の通貨、ティッカーまたは通貨の単位の数、および会話に関連する価格などを含む。レベル２の特徴は、金融取引に関連する取引の詳細を含んでもよい。言い換えると、レベル１の特徴は会話の一般的な識別特徴に関係していてもよく、レベル２の特徴は会話の内容もしくは意図またはその両方により特定的に関係していてもよい。

ステップ３４０において、中央サーバ１１０は、関連する会話をリンクさせてグローバル会話スレッドを作成してもよい。中央サーバ１１０によって検出される会話は、異なる人々の間で、異なるユーザ・デバイスを介して生じてもよく、かつ通信に対する異なるプラットフォームを伴う。しかし、各々の個別の会話は、同じトピックに対するより大きなグローバル会話の一部として１つ以上の他の個別の会話と関係していてもよい。たとえば、２人の個人が、たとえば計画的な不正アクティビティなどの市場不正行為に関する会話を行うかもしれない。その会話は、たとえば検出を回避する試みなどのために、異なるプラットフォーム（例、チャット・ベースのプラットフォーム、ｅメール・ベースのプラットフォーム、オーディオ・ベースのプラットフォームなど）にわたって生じるかもしれない。中央サーバ１１０は、異なるプラットフォームおよびデバイスにわたって関連の会話をリンクさせて、グローバル会話を識別するように構成され、それによって中央サーバ１１０は市場不正行為のシナリオに関係するグローバル会話を識別することができてもよい。

図４は、２人の個人である「ジョン」および「メアリー」の間の第１の会話のモデルの例である。第１の会話に関連するデータは、各々の人物に関するメタ・データ、たとえばその人物が特定の会社の従業員かどうか、その人物の可能性のあるアイデンティティ、顧客／会社の識別子、コンタクトの年数、および通信プロファイル（例、通信の頻度およびトピックは何か）などを含んでもよい。もしその個人（例、「ジョン」）が従業員であれば、人物の情報は部門、雇用年数、役職に関する付加的な詳細などを含んでもよい。

第１の会話に関連するデータは、会話に関するメタ・データ（例、内容データ、背景データなど）も含んでもよい。内容データはレベル１の特徴を含んでもよく、それはたとえば一般的なカテゴリ情報（例、ビジネス、トレード、外為など）、当事者、会話のプラットフォーム／チャネル（例、テキスト・メッセージング、チャット・チャネル、ｅメール、電話、ビデオ会議、ソーシャル・メディアなど）、日付、通話の持続時間などである。加えて内容データは、たとえばレベル２の特徴などを含んでもよく、それはたとえば議論された量、通貨、ティッカーなどの金融の詳細などである。

中央サーバ１１０は、自然言語処理を行って、会話に対する付加的なメタ・データ特徴を作成するように構成されてもよい。たとえば、中央サーバ１１０は用いられた単語またはフレーズに基づいて会話を分類してもよいし、会話の意図（ｉｎｔｅｎｔ）を決定してもよいし、会話のトピックを識別するなどしてもよい。中央サーバ１１０はフィードバック／機械学習プロセスを用いて、より多くの会話が収集されるにつれてプロセスを改善してもよい。

いくつかの実施形態において、「ジョン」と「メアリー」との間の単一の会話に関連する詳細は、グループ化会話スレッドの一部として、同じ人々の間の他の会話とともにグループ化されてもよい。会話スレッドは、中央サーバ１１０によって抽出された詳細も含んでもよく、それはたとえば会話の意図、役割パターン、会話の期間、スレッド内の会話の数などである。いくつかの態様において、２人の個人間のグループ化された会話は、その２人の人物の間の議論に関する詳細を提供する「グローバル会話スレッド」とみなされてもよい。

図５は、２人の個人である「ジョン」および「ジョー」の間の第２の会話のモデルの別の例である。この会話は、会社の２人の従業員、たとえばトレーディング部門のメンバおよびフロント・デスクの従業員などの間のものであってもよい。中央サーバ１１０は、各人物に関するメタ・データと、会話に関する内容データとを受信してもよい。内容データは、会話を一般的および特定的に説明するレベル１およびレベル２の特徴を含んでもよい。中央サーバ１１０は、「ジョン」と「ジョー」との間の複数の会話を追跡して、グループ化された会話スレッドを作成してもよい。

図６は、個別の会話をリンクさせてグローバル会話スレッドを作成するための例示的プロセス６００の流れ図である。たとえば、プロセス６００は、単一の会話インスタンスを別の単一の会話インスタンスにリンクさせるプロセスを含んでもよい。別の例において、プロセス６００は、２人の人物の間のグループ化された会話を他の２人の人物（例、少なくとも１人の異なる人物）の間の別のグループ化された会話にリンクさせることを含んでもよい。中央サーバ１１０は、プロセス６００の１つ以上のステップを行ってもよい。プロセス６００は、どの会話が関係するかを定めるための段階的フィルタリング・プロセスであってもよい。中央サーバ１１０は、たとえば市場不正行為シナリオなどの特定のトピックに関する会話をターゲットにしてもよい。

ステップ６１０において、中央サーバ１１０は、重複する会話スレッドを識別してもよい。ステップ６１０は、近い／類似の会話を識別するための、たとえばタイミング、意図、役割パターンなどの特定の特徴に基づく初期フィルタリング機構であってもよい。たとえば、中央サーバ１１０は、特定の人々の間、役割、特定の時間中、特定の単語を伴うすべての会話を識別してもよい。中央サーバ１１０は、会話をグループ化するために単純なルール・モデルまたは機械学習モデルを用いてもよい。

いくつかの実施形態において、中央サーバ１１０は、会話の１つ以上の特徴の近接性を比較することによって、重複する会話スレッドを識別してもよい。たとえば、中央サーバ１１０はタイミングの近接性（例、それらの会話がどれほど近い時間に生じたか）、意図の近接性（例、それらの会話の意図がどれほど類似しているか）、または役割パターンの近接性（例、個人がその会話において何の役割を有するか、およびそのパターンがどれほど類似しているか）を用いてもよい。タイミングの近接性の使用は、選択された期間内の会話をマッチングすることを含んでもよい。いくつかの実施形態において、意図の近接性の使用は、会話スレッド内の会話のトピックの類似性を比較することを含む。役割パターンの近接性の使用は、会話におけるエンティティの位置を比較して類似のパターンを識別することを含んでもよい。中央サーバ１１０はタイミングの近接性と、意図の近接性と、役割パターンの近接性との組み合わせを用いて、エンティティ間の重複する会話を識別してもよい。

ステップ６２０において、中央サーバ１１０は人々をグループ化して、動作のより大きなグループを形成してもよい。たとえば中央サーバ１１０は、関与する人々、会社内の部門、個人の役割などに基づいて、会話をさらにフィルタリングしてもよい。

ステップ６３０において、中央サーバ１１０は、対象とする関連会話をターゲットにするためのルールを用いてもよい。たとえば中央サーバ１１０は、たとえば金融用語、ティッカー、交渉用語、会話の結果、イベント・トリガなどの特定の特徴を含む会話をターゲットにしてもよい。

いくつかの実施形態において、中央サーバ１１０は、会話の決定された意図に基づいて関連する会話をターゲットにしてもよい。たとえば中央サーバ１１０は、個別の会話における参加者の役割と、その会話の決定された意図とを識別して、複数の会話にわたるパターンが存在するかどうかを判定してもよい。中央サーバ１１０は、たとえば不正分析モデルなどの教師あり機械学習モデルを用いて、有効（例、典型的な業務上の会話）および無効（例、不正な挙動）アクティビティを区別してもよい。

ステップ６４０において、中央サーバ１１０は、フィルタリングされた会話を収集してグローバル会話スレッドを作成してもよい。グローバル会話スレッドは、そのグローバル会話スレッドに関係する収集データを含んでもよい。たとえば、グローバル会話スレッドはレベル１の特徴を含んでもよく、それはたとえば構成会話のカテゴリ（例、ビジネス、トレード、外為、注文、購入）などである。グローバル会話スレッドはレベル２の特徴も含んでもよく、それはたとえば通信パターンなどである。他のデータは、会話全体の期間、個別の会話の数、平均持続時間などを含んでもよい。

いくつかの実施形態において、対象であり得る異常について、グローバル会話スレッドが分析されてもよい。たとえば、中央サーバ１１０はグローバル会話スレッドを不正検出システムに提供して、会話が不正アクティビティもしくは望ましくないアクティビティを含むか、または含む可能性があるかどうかを判定してもよい。同じプラットフォームで生じる会話のみの場合とは対照的に、異なるプラットフォームにわたる会話の組み合わせであるグローバル会話スレッドは、検出システムがエンティティ（例、同じ人々、同じ役割の人々）の間の相互作用をより完全に理解することを可能にする。

図７は、第１の会話および第２の会話から形成されたグローバル会話スレッドのモデルの例である。たとえば、グローバル会話は、「ジョン」と「メアリー」と「ジョー」との間の組み合わされた会話であってもよい。中央サーバ１１０は、グローバル会話スレッドに関係するメタ・データを記憶していてもよい。通信は、ユーザまたはグループ通信であってもよい。グローバル会話は、個人の代わりに役割に抽象化されてもよい。たとえば、識別子は「ジョー」の代わりに、たとえば「フロント・デスク担当者」などの役割であってもよい。

グローバル会話スレッドを作成するための例示的な方法は、異なる通信チャネルにわたるさまざまな当事者間の会話を識別することと、接続されたノードを用いて各会話をモデル化することと、会話の基本的および特定的な詳細を抽出することと、抽出された情報に基づいてモデル化された会話を互いにリンクさせることとを含む。開示される実施形態は、たとえ異なる通信チャネルにおける異なる当事者間の会話であっても、それらの会話のリンクを可能にする特徴を含む。可能性のある結果として、グローバル会話システムは、異なる通信チャネルにわたる会話を接続することによって、市場不正行為の状況を信頼性高く検出してもよい。このシステムは、グローバル会話スレッドにおいて異常が検出されたときに警告を提供することを含んでもよい。

本記載および請求項は、例示的実施形態の特定の特徴およびエレメントに関して「ある（ａ）」、「少なくとも１つの」、および「１つ以上の」という用語を用いることがある。当然のことながら、これらの用語およびフレーズは、特定の例示的実施形態に少なくとも１つの特定の特徴またはエレメントが存在するが、２つ以上が存在することもあり得ることを述べることが意図されている。すなわち、これらの用語／フレーズは、この記載または請求項を単一の特徴／エレメントが存在するものに限定することも、複数のこうした特徴／エレメントが存在することを要求することも意図していない。反対にこれらの用語／フレーズは、少なくとも１つの特徴／エレメントのみを要求しており、複数のこうした特徴／エレメントの可能性も記載および請求項の範囲内である。

加えて当然のことながら、以下の記載は例示的実施形態の実施の例をさらに示し、かつ例示的実施形態の機構の理解を助けるために、例示的実施形態のさまざまなエレメントに対する複数のさまざまな例を用いている。これらの例は非限定的であることが意図されており、例示的実施形態の機構を実施するためのさまざまな可能性を網羅するものではない。

本明細書に記載されるとおり、さまざまなシステム、サブシステム、エージェント、マネージャ、およびプロセスは、ハードウェア・コンポーネント、ソフトウェア・コンポーネント、および／またはその組み合わせを用いて実現され得る。例示的実施形態を参照して本発明を説明したが、本発明はそれに限定されない。本発明の好ましい実施形態に多数の変更および修正が行われてもよく、こうした変更および修正は本発明の範囲から逸脱することなく行われてもよいことを当業者は認識するだろう。

Claims (25)

1. 処理デバイスと、プロセッサによって実行される命令を含むメモリとを含むデータ処理システムにおけるグローバル会話スレッドを作成するためのコンピュータに実装される方法であって、前記方法は、
   １つ以上のユーザ・デバイスを用いる１人以上のユーザの間の複数の個別の会話に関連するデータを受信することと、
   前記データに基づいて個別の会話スレッドをモデル化することと、
   前記モデル化した会話スレッドから特徴を抽出することと、
   前記抽出された特徴に基づいて前記会話をリンクさせてグローバル会話スレッドを作成することとを含み、
   前記個別の会話は異なるプラットフォームにおいて生じ、前記グローバル会話スレッドは前記異なるプラットフォームからの内容を含む、方法。
2. 前記個別の会話スレッドを前記モデル化することは、エンティティをノードとして表すことと、会話を有する前記エンティティを接続することとを含む、請求項１に記載の方法。
3. 前記抽出された特徴は、基本的な特徴と特定的な特徴とを含む、請求項１または２に記載の方法。
4. 前記基本的な特徴は、前記エンティティの分類または会話のトピックを含む、請求項３に記載の方法。
5. 前記特定的な特徴は、取引の詳細を含む、請求項３または４に記載の方法。
6. 前記エンティティは個人である、請求項２～５のいずれかに記載の方法。
7. 前記エンティティは複数の個人を包含する役割である、請求項２～５のいずれかに記載の方法。
8. 前記抽出された特徴は、前記ユーザの情報を識別するメタ・データを含む、請求項１～７のいずれかに記載の方法。
9. 前記抽出された特徴は、前記個別の会話の日付および持続時間を含むメタ・データを含む、請求項１～８のいずれかに記載の方法。
10. 処理デバイスと、プロセッサによって実行される命令を含むメモリとを含むデータ処理システムにおけるグローバル会話スレッドを作成するためのコンピュータに実装される方法であって、前記方法は、
    複数の会話スレッドに関連するデータを受信することであって、各会話スレッドは、同じ人々または同じ役割の間の１つ以上の会話を含む、前記受信することと、
    前記データに基づいて前記複数の会話スレッドの重複する会話スレッドを識別することと、
    前記会話における人々または役割に基づいて、重複する会話スレッドをグループ化することと、
    ターゲットにした対象となる特徴を含む関連会話を識別するためにマッチング・ルールを適用することと、
    識別された前記関連会話に基づいてグローバル会話スレッドを作成することとを含み、前記グローバル会話スレッドは異なるプラットフォームにわたる会話スレッドを含む、方法。
11. 重複する会話スレッドを識別することは、タイミングの近接性、意図の近接性、または役割パターンの近接性のうちの１つ以上を比較することを含む、請求項１０に記載の方法。
12. タイミングの近接性を比較することは、選択された期間内の前記会話をマッチングすることを含む、請求項１０または１１に記載の方法。
13. 意図の近接性を比較することは、前記会話スレッド内の会話のトピックの類似性を比較することを含む、請求項１０、１１、または１２に記載の方法。
14. 役割パターンの近接性を比較することは、前記会話におけるエンティティの位置を比較することを含む、請求項１０～１３のいずれかに記載の方法。
15. 重複する会話スレッドを識別することは、タイミングの近接性と、意図の近接性と、役割パターンの近接性との組み合わせを比較することを含む、請求項１０～１４のいずれかに記載の方法。
16. グローバル会話スレッドを作成するためのシステムであって、処理デバイスと、プロセッサによって実行される命令を含むメモリとを含み、前記命令は、
    １つ以上のユーザ・デバイスを用いる１人以上のユーザの間の複数の個別の会話に関連するデータを受信することと、
    前記データに基づいて個別の会話スレッドをモデル化することと、
    前記モデル化した会話スレッドから特徴を抽出することと、
    前記抽出された特徴に基づいて前記会話をリンクさせてグローバル会話スレッドを作成することとを含む方法を実行し、
    前記個別の会話は異なるプラットフォームにおいて生じ、前記グローバル会話スレッドは前記異なるプラットフォームからの内容を含む、システム。
17. 前記個別の会話スレッドを前記モデル化することは、エンティティをノードとして表すことと、会話を有する前記エンティティを接続することとを含む、請求項１６に記載のシステム。
18. 前記抽出された特徴は、基本的な特徴と特定的な特徴とを含む、請求項１６または１７に記載のシステム。
19. 前記基本的な特徴は、前記エンティティの分類または会話のトピックを含む、請求項１８に記載のシステム。
20. 前記特定的な特徴は、取引の詳細を含む、請求項１８または１９に記載のシステム。
21. 前記抽出された特徴は、前記ユーザの情報を識別するメタ・データを含む、請求項１６～２０のいずれかに記載のシステム。
22. 前記抽出された特徴は、前記個別の会話の日付および持続時間を含むメタ・データを含む、請求項１６～２０のいずれかに記載のシステム。
23. グローバル会話スレッドを作成するように構成されたコンピュータ・プログラム製品であって、プロセスは、
    １つ以上のユーザ・デバイスを用いる１人以上のユーザの間の複数の個別の会話に関連するデータを受信することと、
    前記データに基づいて個別の会話スレッドをモデル化することと、
    前記モデル化した会話スレッドから特徴を抽出することと、
    前記抽出された特徴に基づいて前記会話をリンクさせてグローバル会話スレッドを作成することとを含み、
    前記個別の会話は異なるプラットフォームにおいて生じ、前記グローバル会話スレッドは前記異なるプラットフォームからの内容を含む、コンピュータ・プログラム製品。
24. グローバル会話スレッドを作成するように構成されたコンピュータ・プログラム製品であって、プロセスは、
    複数の会話スレッドに関連するデータを受信することであって、各会話スレッドは、同じ人々または同じ役割の間の１つ以上の会話を含む、前記受信することと、
    前記データに基づいて前記複数の会話スレッドの重複する会話スレッドを識別することと、
    前記会話における人々または役割に基づいて、重複する会話スレッドをグループ化することと、
    ターゲットにした対象となる特徴を含む関連会話を識別するためにマッチング・ルールを適用することと、
    識別された前記関連会話に基づいてグローバル会話スレッドを作成することとを含み、前記グローバル会話スレッドは異なるプラットフォームにわたる会話スレッドを含む、コンピュータ・プログラム製品。
25. 前記異なるプラットフォームは、チャット・ベースのプラットフォームおよびｅメール・ベースのプラットフォーム、またはテキスト・ベースのプラットフォームおよびオーディオ・ベースのプラットフォームを含む、請求項２４に記載のコンピュータ・プログラム製品。

Images