JP5943756B2 - データ中のあいまいな箇所の検索 - Google Patents

Description

本発明は、概して連想メモリの管理に関し、具体的には、情報の不明確化を低減することにより意思決定を改善する目的で連想メモリ内に格納されたデータ中に存在するあいまいな箇所を検索することに関する。

データを解析するとき、あいまいなデータは、解析の混乱、遅延、及び場合によってはエラーを生じさせうる。本明細書で使用する場合、「あいまいなデータ」とは、二つ以上の明確なカテゴリに関連付けられているデータの組である。「データの組」とは、番号、英数字からなる文字列、記号などの値、又は本明細書に別途記載するような値である。「カテゴリ」とは、ユーザ、又はデータ処理システムによって構成されたデータのグループ分けである。

例えば、番号「１２３−４５６−７８９０」は、電話番号であるかもしれず、或いは部品番号であるかもしれず、又はことによると他の何らかのカテゴリに関連付けられている可能性もある。この場合、番号「１２３−４５６−７８９０」は、「データの組」又は値である。このようなデータの組は、電話番号と部品番号とに関連付けられる。電話番号は第1 のカテゴリであり、部品番号は第２のカテゴリである。場合によっては、ユーザは、番号を見ただけでは、どちらのカテゴリにこの番号が属しているのかを知ることはできない。或いは、もっと広い意味では、ユーザは、第２のカテゴリの存在に関係なく、そもそもデータがあいまいなものでありうるかどうかを区別することができない。したがって、あいまいなデータの存在を検索するために、比較が必要でないこともある。

同じ番号列が多数の異なるカテゴリに関連付けられている場合や、特殊文字（例えば１２３−４５６−７８９０中の二つのハイフン）がサーチエンジンによって無視される場合、多重のあいまい性が生じ、それによりさらに多数のあいまいな箇所が生まれる。さらに、ユーザは、データの組を多数のカテゴリに属しているとみなすので、データ解析の複雑性が増大する。しかしながら、ユーザは、データの組にあいまいなデータが存在することに気づいていないことすらあり、こちらの方がむしろ大きな問題といえる。

上述のように、場合によっては、あいまいな箇所が特定されていない場合、データ解析にエラーが生じうる。例えば、あいまいなデータにより、誤った統計や、大量のデータを合計するときに不正確な計数が行われる可能性がある。加えて、大きなデータの組を検索するとき、あいまいなデータは結果的に組となり、ユーザが有益な情報を得ようとしている場合にフラストレーションを感じさせる。例えば、サーチエンジンに部品番号を入力する場合、ユーザは、返された結果の中に、住所番号、電話番号、及び番号の形態を満たすがユーザの興味の対象でないその他の多数のカテゴリを発見することがある。したがって、ユーザが、一又は複数のデータソース中にあいまい性が存在する可能性を理解して、データの不明化を回避し、それにより意思決定を向上させることができると有利である。

本発明の一実施形態により、複数のデータと、複数のデータ中の複数の関連付けとを含む連想メモリを含むシステムが提供される。複数のデータは、関連グループに収集されている。連想メモリは、複数のデータ間の直接相関に加えて、複数のデータの中の直接的関係性と間接的関係性とを含むグループから選択された、少なくとも一つの関係性に基づいて照会される。システムは、連想メモリの第１のパースペクティブ内で値を受け取る入力モジュールも含む。第１のパースペクティブは、複数のデータのうちの一組のデータに関するコンテクストの第１の選択を含んでいる。システムは、上記の値を用いて連想メモリのオープンクエリを実行するクエリモジュールも含んでいる。クエリモジュールは、さらに、連想メモリの挿入パースペクティブ及び第２のパースペクティブのうちの少なくとも一方内でオープンクエリを実行する。挿入パースペクティブは、連想メモリにフィードバックされる種類のパースペクティブを含んでいる。第２のパースペクティブは、データの組に関するコンテクストの第２の選択を含んでいる。挿入パースペクティブ及び第２のパースペクティブのうちの少なくとも一方は、第１のパースペクティブと同数以上のカテゴリの関連付けを有している。システムは、クエリの結果を表示する表示モジュールも含んでいる。表示モジュールは、さらに、オープンクエリの結果として得られた、一又は複数のあいまいかもしれない箇所のリストを表示する。

別の有利な実施形態は、コンピュータで実施される方法を提供する。コンピュータで実施されるこの方法は、連想メモリの第１のパースペクティブ内で値を受け取ることを含む。第１のパースペクティブは、複数のデータ内の一組のデータに関するコンテクストの第１の選択を含んでいる。連想メモリは、複数のデータと、複数のデータに含まれる複数の関連付けを含んでいる。複数のデータは、関連グループに収集される。連想メモリは、複数のデータ内の直接相関に加えて、複数のデータ内の間接的関係性に基づいて照会される。コンピュータで実施されるこの方法は、上記の値を用いて連想メモリのオープンクエリを実行することをさらに含んでおり、オープンクエリは、連想メモリの挿入パースペクティブ及び第２のパースペクティブのうちの少なくとも一方内で実行される。挿入パースペクティブは、連想メモリにフィードバックされる種類のパースペクティブを含んでいる。第２のパースペクティブは、データの組に関するコンテクストの第２の選択を含んでいる。挿入パースペクティブ及び第２のパースペクティブのうちの少なくとも一方は、前記値について、第１のパースペクティブと同数以上のカテゴリの関連付けを有している。コンピュータで実施されるこの方法は、クエリの結果を表示することをさらに含み、これには、オープンクエリの結果得られた、一又は複数のあいまいかもしれない箇所のリストを表示することが含まれる。

別の有利な実施形態は、コンピュータで読み取り可能なコードを格納するコンピュータで読み取り可能な固定の記憶媒体を提供する。コンピュータで読み取り可能なこのコードには、連想メモリの第１のパースペクティブ内で値を受け取るためのコンピュータで読み取り可能なコードが含まれる。第１のパースペクティブは、複数のデータ内の一組のデータに関するコンテクストの第１の選択を含んでいる。連想メモリは、複数のデータと、複数のデータ間の複数の関連付けを含んでいる。複数のデータは関連グループに収集されている。連想メモリは、複数のデータ間の直接相関に加えて複数のデータ間の間接的関係性に基づいて照会される。コンピュータで読み取り可能なコードには、さらに、上記の値を用いて連想メモリのオープンクエリを実行するためのコンピュータで読み取り可能なコードが含まれる。オープンクエリは、連想メモリの挿入パースペクティブ及び第２のパースペクティブのうちの少なくとも一方内で実行される。挿入パースペクティブは、連想メモリにフィードバックされる種類のパースペクティブを含んでいる。第２のパースペクティブは、データの組に関するコンテクストの第２の選択を含んでいる。挿入パースペクティブ及び第２のパースペクティブのうちの少なくとも一方は、前記値について、第１のパースペクティブと同数以上のカテゴリの関連付けを有している。コンピュータで読み取り可能なコードには、さらに、クエリの結果を表示するためのコンピュータで読み取り可能なコードが含まれ、クエリの結果の表示には、オープンクエリの結果得られた、一又は複数のあいまいかもしれない箇所のリストを表示することが含まれる。

上述のフィーチャ、機能、及び利点は、本発明の種々の実施形態において単独で達成することができるか、又は他の実施形態において組み合わせることができ、これらの実施形態のさらなる詳細は、後述の説明及び添付図面を参照して見ることができる。

新規のフィーチャと考えられる有利な実施形態の特徴は、特許請求の範囲に明記される。しかしながら、有利な実施形態と、好ましい使用モードと、さらにはそれらの目的及び利点とは、添付図面を参照して本発明の有利な一実施形態の以下の詳細な説明を読むことにより最もよく理解されるであろう。
有利な一実施形態による、連想メモリ内のデータに含まれるあいまい箇所を検索するためのシステムのブロック図である。 有利な一実施形態による、連想メモリ内のデータに含まれるあいまい箇所を検索するためのシステムをさらに詳細に示すブロック図である。 有利な一実施形態による、連想メモリ内のデータに含まれるあいまい箇所を検索する方法のフロー図である。 有利な一実施形態による、連想メモリ内のデータに含まれるあいまい箇所を明らかにする使用中の例示的ソフトウェアシステムを示している。 有利な一実施形態による、連想メモリ内のデータに含まれるあいまい箇所を検索する方法のフロー図である。 有利な一実施形態による、データのドメインとパースペクティブビューとの関係性を示している。 有利な一実施形態による、連想メモリのサーチ結果を示す例示的パースペクティブビューである。 有利な一実施形態による、連想メモリのサーチ結果のパースペクティブビューを表示するプロセスを示すフロー図である。 有利な一実施形態による、連想メモリ内のデータに対するクエリの結果見出される結果のリソースの集積を示している。 有利な一実施形態による、連想メモリ内のデータに対するクエリの結果見出される結果のリソースの集積を示す表である。 有利な一実施形態による、迅速な意思決定のための連想メモリの挿入パースペクティブを示している。 有利な一実施形態による、連想メモリの挿入パースペクティブの使用を示している。 有利な一実施形態による、連想メモリ内のエラーを示す表である。 有利な一実施形態による、連想メモリの動的な更新プロセスを示すフロー図である。 有利な一実施形態による、気づきにくい関係性を明らかにするために連想メモリのクエリを行った結果として得られる結果のワークシートビューである。 有利な一実施形態によるデータ処理システムを示している。

有利な実施形態は、あいまいなデータの存在がエラーに繋がりうることを認識し、考慮している。このようにして、有利な実施形態は、ユーザが、一又は複数のデータベースに関してあいまいなデータを迅速に特定し、評価し、且つ解消するための機構を提供する。有利な実施形態は、他に多数の用途を有している。

例えば、有利な実施形態は、挿入パースペクティブを含め、パースペクティブ又はビューを利用して、図１〜１８に示すような有効な関連性を見出す。有利な実施形態は、図１〜５に示すように、連想メモリ内のあいまい箇所を明らかにするために使用することができる。有利な実施形態は、図６〜８に示すように、連想メモリ内に結果又は他のデータのパースペクティブビューを提示することができる。有利な実施形態は、図９及び１０に示すように、リソースの集積を検索して表示するために使用することができる。有利な実施形態により、図１１及び１２に示すように、迅速な意思決定を行うための連想メモリのパースペクティブの挿入が説明される。有利な実施形態は、図１３及び１４に示すように、連想メモリ内のエラーを迅速に且つ効率的に解消するために使用することができる。有利な実施形態は、図１５に示すように、気づきにくい関係性を明らかにするために連想メモリのクエリを行うことにより得られた結果のワークシートビューを表示するために使用することができる。

本明細書において使用される用語「連想メモリ」は、複数のデータと、複数のデータに含まれる複数の関連付けを指している。これらのデータと関連付けは、コンピュータで読み取り可能な固定の記憶媒体に格納される。複数のデータは、それに関連付けられたグループに収集される。連想メモリは、複数のデータ内の直接相関に加えて複数のデータ内の間接的関係性に基づいて照会される。連想メモリは、また、直接的関係性と、直接的及び間接的な関係性の組み合わせとに基づいて照会される。このように、有利な実施形態により、複数のデータと、複数のデータに含まれる複数の関連付けとを含む連想メモリが提供される。複数のデータは関連グループに収集される。連想メモリは、複数のデータ間の直接相関に加えて、複数のデータの間の直接的関係性と間接的関係性とを含むグループから選択された、少なくとも一つの関係性に基づいて照会される。連想メモリはソフトウェアの形態をとってもよい。このように、連想メモリは、直接的な相関以外の関連性に基づいて、新規見識獲得の利益のために、関連グループに情報を収集するプロセスと考えることもできる。

本明細書で使用される「エンティティ」という用語は、はっきり区別される別々の存在であるオブジェクトを指し、このような存在は物質的なものである必要はない。したがって、抽象的概念及び法的制約もエンティティとみなされる。本明細書での使用に際し、エンティティが生物であるという仮定はしていない。

本明細書で使用される「パースペクティブ」とは、「視点」のことである。連想メモリに関して、パースペクティブとは、ユーザのドメインの特定の一面に関するコンテクストの選択である。本明細書で使用される「挿入パースペクティブ」は、連想メモリにフィードバックされる種類のパースペクティブであり、可能なリソースとして他のパースペクティブから可視である。

本明細書で使用される「ドメイン」は、解析に使用するために目の前にある主題である。

本明細書で使用される「あいまいな」という表現は、複数の可能な意味又は解釈を有する値又は用語に言及している。

まず、連想メモリ内のあいまいなデータの検索及び／又は解消について説明する。有利な実施形態では、連想メモリ技術を使用して、ドメインに固有の所定のパースペクティブ内に関連付けられたエンティティの記憶によりデータを解析することによって、あいまいな箇所を検索する。有利な実施形態は、検索中の情報にあいまい箇所が含まれているかどうかをユーザが迅速に決定することができるように、結果を分類する。

上述のように、連想メモリは、関係性、関連付け、及び頻度に対する照会の結果を基礎とする。連想メモリのこのような特性は、基礎となるデータにあいまいな情報が含まれているとき問題となりうる。このような問題は、大規模ドメイン内において厄介である。いずれにしろ、連想メモリ技術はすべて、あいまいなデータ間の区別を行うために困難な時間を持つ。

上述のように、あいまいなデータは、一のあいまいな値が別の値に関連しているかどうかを正確に決定する難しさを増大させる。このような場合では、形成された関連付けが誤っていることも多い。この場合、誤った関連付けが不正確な結果又は紛らわしい結果に繋がり、所望のレベルの精度で所望の解析を実行する難しさが増大しうる。

現在、連想メモリ内のデータがあいまいかどうかを決定するには、ユーザが疑念を持つことにより手動による調査を開始することが必要である。手動による調査は長時間を要し、面倒である。大規模なデータの組の内部にあいまい性が存在するかどうかを手動で明らかにすることは困難である。例えば、あいまいなデータを明らかにすることは、特定のデータがあいまいかどうかを真に決定するために題材の最新知識を必要とする。別の実施例では、データが位置するコンテクスト内においてのみ、あいまい性が明らかにされる。

コンテクストの評価は膨大な時間と主題専門家を必要とし、且つさらなるエラーの影響を受ける。またさらに、あいまいなデータが存在していても、ユーザがあいまいなデータの存在に気づかないことがあり、これでは次善の意思決定しか行われない。加えて、あいまい性は、異なるコンテクストにおいては異なる形態をとることがある。またさらに、実際にはエラーが存在するとき、データ構成内のエラーがあいまいさと間違われることがある。

有利な実施形態は、これらの問題及び他の問題を認識する。有利な実施形態は、特にデータを含む連想メモリを使用するとき、データにあいまいな箇所が含まれる可能性を自動的に表示するために使用される。有利な実施形態を使用して、このようなデータに含まれるあいまい箇所を解消することができる。有利な実施形態は、さらに、連想メモリの他の特性を認識し、連想メモリの使用に関して他の改善点を提供する。すなわち、有利な実施形態は、連想メモリのパースペクティブビューも提供する。パースペクティブビューは、迅速な意思決定を促すような、関連するエンティティの編成を可能にする。

有利な実施形態では、さらに、迅速な意思決定のために、連想メモリのパースペクティブを挿入する。挿入パースペクティブにより、迅速な意思決定を可能にするために、連想メモリ内に新規の非構造的データを挿入することができる。挿入パースペクティブは、さらに、そのままではあいまいと考えられるデータの訂正解釈をユーザが挿入するための機構となる。別の有利な実施形態では、集積に関して最も重要なエンティティにユーザが集中することを可能にすることにより、迅速な意思決定のために、連想メモリのリソース集積を提供する。

別の有利な実施形態では、連想メモリを使用して、意思決定に基づくワークフローを促進する。この有利な実施形態では、既知の連想エンティティに新規の非構造的データを挿入することが可能になることにより、それらの関連付けが向上し、改善した連想メモリを他のユーザが利用することが可能になる。これは、さらに、そのままではあいまいと考えられるデータの訂正解釈をユーザが挿入するための機構となる。

別の有利な実施形態は、連想メモリのワークシートビューを提供する。ワークシートビューは、サーチ結果志向の解析から得られる気づきにくい関連性を明らかにするために使用される、関連エンティティの編成を提供する。

別の有利な実施形態では、知的解析と、動作進行の過程とにおいて連想メモリ技術を使用する。この有利な実施形態は、大量のフリーテクストデータを迅速に評価するために連想メモリ技術を利用し、意味のある情報を得て、解析者が有効な業務計画を効率的に作成できるような方法でこの情報を提示する。

本明細書では、他の有利な実施形態についても記載する。このように、有利な実施形態は、上述の有利な実施形態に限られない。

図１は、有利な一実施形態による、連想メモリ内のデータに含まれるあいまい箇所を検索するためのシステムのブロック図である。図１に示すシステム１００は、分散環境又はネットワーク環境において、及び「クラウド」として知られる遠隔管理された一組のデータ処理システムにより、一又は複数のデータ処理システムを使用して実施することができる。システム１００を実施する一又は複数のデータ処理システムの各々は、図１６を参照して記載されるデータ処理システム１６００か、又はその変形とすることができる。システム１００は、一又は複数のモジュールを含むものと特徴付けることができる。これらのモジュールの各々は、別々でも、モノリシックなアーキテクチャの一部でもよい。システム１００は、ハードウェア、ソフトウェア、又はそれらの組み合わせの形態をとることができる。

システム１００は、連想メモリ１０２を含む。連想メモリ１０２は、複数のデータ１０４と、複数のデータ１０６間の複数の関連付け１０６とを含んでいる。複数のデータ１０４は、関連グループ１０８内に収集される。連想メモリ１０２は、複数のデータ１０４間の直接相関１１２に加えて複数のデータ１０４内の間接的関係性１１０に基づいて照会される。

システム１００は、入力モジュール１１４も含んでいる。入力モジュール１１４は、連想メモリ１０２の第１のパースペクティブ１１８内で値１１６を受け取る。第１のパースペクティブ１１８は、複数のデータ１０４内部の一組のデータに関するコンテクストの第１の選択１２０を含んでいる。

システム１００は、クエリモジュール１２２も含んでいる。クエリモジュール１２２は、値１１６を用いて連想メモリ１０２のオープンクエリを実行する。オープンクエリは、オープンクエリ言語サーチ１２３を用いて実行される。クエリモジュール１２２は、さらに、連想メモリ１０２の挿入パースペクティブ１２４及び第２のパースペクティブ１２６のうちの少なくとも一方内においてオープンクエリを実行する。挿入パースペクティブ１２４は、連想メモリ１０２中にフィードバックされる種類のパースペクティブ１２８である。第２のパースペクティブ１２６は、データの組に関するコンテクストの第２の選択１３０を含んでいる。パースペクティブの数は、図示されているものよりも多くても少なくてもよい。挿入パースペクティブ１２４及び第２のパースペクティブ１２６のうちの少なくとも一方の、値１１６に関するカテゴリ関連付け１３２の数は、第１のパースペクティブ１１８と同数以上である。

システム１００は、表示モジュール１３４も含んでいる。表示モジュール１３４は、クエリ１３６の結果を表示する。表示モジュール１３４は、さらに、クエリモジュール１２２によるオープンクエリの結果得られた一又は複数のあいまいかもしれない箇所のリストを表示する。有利な一実施形態では、一又は複数のあいまいかもしれない箇所のリスト１３８に含まれる一又は複数のあいまいかもしれない箇所には、値１１６に関する複数の一致する属性１４０が含まれる。

図１に示す有利な実施形態は、種々の有利な実施形態を実施可能な方式に対する物理的又はアーキテクチャ的な限定であることを意図していない。図示されたコンポーネントに加えて及び／又は代えて、他のコンポーネントを使用することができる。一部の有利な実施形態では幾つかのコンポーネントは不要である。また、ブロックは、幾つかの機能的なコンポーネントを示すために提示されている。種々の有利な実施形態において実施されるとき、これらのブロックの一又は複数は、異なるブロックに合成及び／又は分割することができる。

図２は、有利な一実施形態による、連想メモリ内のデータ内部にあいまい箇所が存在するかどうかを検索するためのシステムをさらに詳細に示すブロック図である。システム２００は、図１のシステム１００の一又は複数のコンポーネントをさらに詳細に示している。例えば、図２の表示モジュール２０２は、図１の表示モジュール１３４とすることができる。別の実施例では、図２のクエリの結果２０４は図１のクエリの結果１３６でありうる。図１及び２に使用されている類似の用語に関して他の実施例が存在する。図１及び２に使用されているこのような類似の用語は、類似の機能と類似の特性とを有することができる。

システム２００は、分散環境又はネットワーク環境において、及び場合によっては「クラウド」として知られる遠隔管理された一組のデータ処理システムにより、一又は複数のデータ処理システムを使用して実施することができる。システム２００を実施する一又は複数のデータ処理システムの各々は、図１６を参照して記載されるデータ処理システム１６００か、又はその変形とすることができる。システム２００は、一又は複数のモジュールを含むものと特徴付けることができる。これらのモジュールの各々は、別々でも、モノリシックなアーキテクチャの一部でもよい。システム２００は、ハードウェア、ソフトウェア、又はそれらの組み合わせの形態をとることができる。

有利な一実施形態では、値２０６は第１の番号２０８である。一又は複数のあいまいかもしれない箇所のリスト２１０には、複数の一致する属性２１２が含まれる。複数の一致する属性２１２は、第１の属性２１４を含む。第１の属性２１４は値２０６と一致する。複数の一致する属性２１２は、第２の属性２１６も含む。第２の属性２１６も値２０６と一致する。第１の属性２１４は、第１の番号２０８に関連付けられた第１のカテゴリ２１８でありうる。第２の属性２１６は、第１の番号２０８に関連付けられた第２のカテゴリ２２０でありうる。有利な一実施形態では、第１の番号２０８を検査するだけでは、第１の番号２０８が、ユーザ又はコンピュータプログラムによって知覚される場合に、第１のカテゴリ２１８に属するべきか、又は第２のカテゴリ２２０に属するべきか決定２２２できないとき、あいまい性が存在する。

場合によっては、最初のカテゴリ名２２３が一致しないか、又は第１のカテゴリ２１８とは異なるので、決定２２２は行われないこともある。この場合、データにあいまい性が存在する可能性があるか、又は存在する。すなわち、パースペクティブに入力された最初のカテゴリ名がそのパースペクティブのカテゴリとは異なるか、又は同カテゴリに一致しない場合、あいまいなデータが存在するか、又は存在する可能性がある。例えば、最初のカテゴリ名が「部品」であるが、最初のカテゴリが「電話番号」である場合、あいまいなデータが存在するか、又は存在する可能性がある。

有利な一実施形態では、値２０６は番号に限定されなくともよい。例えば、値２０６は、英数字２２４の組及び特殊文字の組２２６のうちの少なくとも一方とすることができる。特殊文字の組２２６に含まれる特殊文字には、句読点、記号、絵、及びアルファベット以外の文字を使用する言語から選択された文字のうちの少なくとも一つが含まれる。アルファベット以外の文字を使用する言語から選択された文字の例は、中国語の文字、日本語の漢字であり、さらに、アルファベットの性質を有するが必ずしも英数字でない言語、例えば、ヒンディ語、サンスクリット語、韓国語、日本語の平仮名及びカタカナを含むかな、ロシア語文字、アラビア語文字、又はアラブ様言語、及び他の文字言語に使用される英語以外或いはアラビア数字以外のあらゆる文字を含む。

有利な一実施形態では、表示モジュール２０２は、さらに、第１のカテゴリ２１８の第１のカテゴリ名２２８と、第２のカテゴリ２２０の第２のカテゴリ名２３０とを表示する。別の有利な実施形態では、表示モジュール２０２は、さらに、第１のカテゴリ２１８に関連付けられた第１のリンク２３２と、第２のカテゴリ２２０に関連付けられた第２のリンク２３４とを提供する。第１のリンク２３２は、第１のカテゴリ２１８に関連付けられた第１の情報２３６を示すことができる。第２のリンク２３４は、第２のカテゴリ２２０に関連付けられた第２の情報２３８を示すことができる。

図２に示す有利な実施形態は、種々の有利な実施形態を実施可能な方式に対する物理的又はアーキテクチャ的な限定であることを意図していない。図示されたコンポーネントに加えて及び／又は代えて、他のコンポーネントを使用することができる。一部の有利な実施形態では幾つかのコンポーネントは不要である。また、ブロックは、幾つかの機能的なコンポーネントを示すために提示されている。種々の有利な実施形態において実施されるとき、これらのブロックの一又は複数は、異なるブロックに合成及び／又は分割することができる。

図３は、有利な一実施形態による、連想メモリ内のデータに含まれるあいまい箇所を検索する方法のフロー図である。図３に示すプロセス３００は、モジュール、システム、又はデータ処理システム（例えば、図１のシステム１００、図２のシステム２００、又は図１６のデータ処理システム１６００）において実施される。図３に記載するプロセス３００は、コンピュータで読み取り可能なコードを格納するコンピュータで読み取り可能な固定の記憶媒体の形態で実施され、コンピュータで読み取り可能なコードは、プロセッサによって実施されると、図３に記載の方法を実行する。図３の工程は「システム」によって実施されるものとして記載されているが、プロセス３００は、図１及び２のシステムによって実施されるものに限定されず、場合によっては分散環境又はネットワーク環境において、一又は複数の実際の又は仮想のデータ処理システムによって実施されてもよい。プロセス３００は、ハードウェア、ソフトウェア、又はそれらの組み合わせを用いて実施することができる。

有利な一実施形態では、プロセス３００は、システムが、連想メモリの第１のパースペクティブ内部で値を受け取ることにより開始される（工程３０２）。有利な一実施形態では、第１のパースペクティブは、複数のデータ内部の一組のデータに関するコンテクストの第１の選択である。連想メモリは、複数のデータと、複数のデータに含まれる複数の関連付けである。複数のデータは、関連グループに収集される。連想メモリは、複数のデータ間の直接相関に加えて複数のデータ間の間接的関係性に基づいて照会される。

プロセス３００に戻る。次に、システムは値を用いて連想メモリのオープンクエリを実行する（工程３０４）。有利な一実施形態では、オープンクエリは、連想メモリの挿入パースペクティブ及び第２のパースペクティブのうちの少なくとも一方の内部で実行される。挿入パースペクティブは、連想メモリにフィードバックされる種類のパースペクティブである。第２のパースペクティブは、データの組に関するコンテクストの第２の選択である。挿入パースペクティブ及び第２のパースペクティブのうちの少なくとも一方は、第１のパースペクティブより多くのカテゴリの関連付けを有している。

プロセス３００に戻る。システムは、オープンクエリの結果得られた、一又は複数のあいまいかもしれない箇所のリストを表示することを含め、クエリの結果を表示する（工程３０６）。一又は複数のあいまいかもしれない箇所には、値に関して一致する複数の属性が含まれる。

プロセス３００の上述の工程には変更を加えることができ、任意の工程内にはさらなる詳細が存在しうる。例えば、値は第１の番号でもよく、複数の一致する属性は、値と一致する第１の属性及び値と一致する第２の属性でもよい。第１の属性は、第１の番号に関連付けられた第１のカテゴリとすることができる。第２の属性は、第１の番号に関連付けられた第２のカテゴリとすることができる。有利な一実施形態では、第１の番号を検査するだけでは、ユーザ又はコンピュータプログラムが感知する限りにおいては、第１の番号が第１のカテゴリに属するか又は第２のカテゴリに属するかを決定することができない。場合によっては、値又はデータが最初のクエリの最初のカテゴリ種類（図１の第１のパースペクティブ１１８の入力）と一致しないので、このような決定は行われない。

別の有利な実施形態では、値には、一組の英数字及び一組の特殊文字のうちの少なくとも一方が含まれる。特殊文字には、句読点、記号、絵、及びアルファベット以外の文字を使用する言語から選択された文字のうちの少なくとも一つが含まれる。

有利な一実施形態では、表示することは、さらに、第１のカテゴリに関して第１のカテゴリ名を、第２のカテゴリに関して第２のカテゴリ名を、それぞれ表示することを含む。有利な一実施形態では、表示することは、第１のカテゴリに関連付けられた第１のリンクと、第２のカテゴリに関連付けられた第２のリンクとを表示することを含む。第１のリンクは第１のカテゴリに関連付けられた第１の情報を示し、第２のリンクは第２のカテゴリに関連付けられた第２の情報を示す。別の有利な実施形態では、オープンクエリを実行することは、オープン属性クエリ言語サーチを用いてオープンクエリを実行することを含む。

図３に示す有利な実施形態は、種々の有利な実施形態を実施可能な方式に対する物理的又はアーキテクチャ的な限定であることを意図していない。図示されたコンポーネントに加えて及び／又は代えて、他のコンポーネントを使用することができる。一部の有利な実施形態では幾つかのコンポーネントは不要である。また、ブロックは、幾つかの機能的なコンポーネントを示すために提示されている。種々の有利な実施形態において実施されるとき、これらのブロックの一又は複数は異なるブロックに合成及び／又は分割することができる。

図４は、有利な一実施形態による、連想メモリ内のデータに含まれるあいまい箇所を表示する、使用中の例示的ソフトウェアシステムを示している。描画４００は例示的な性質のみを有し、有利な実施形態は、数の異なる形態をとることができ、多数の異なる方法で表示することができる。したがって、描画４００は、請求の範囲に記載の本発明を限定するものではない。描画４００は、図１〜３に関して記載した方法と技術の結果表示される。描画４００は、データ処理システム１６００を使用することにより、或いは一又は複数の他のデータ処理システムを使用することにより、表示することができる。本明細書で使用される場合、有利な実施形態は「システム」を一又は複数の工程を実行するものとして記載する。「システム」は、分散環境又はネットワーク環境において動作することができる一又は複数のデータ処理システムである。

描画４００は任意の数のパースペクティブを示し、これには、部品番号パースペクティブ４０２、パースペクティブ４０４、挿入パースペクティブ４０６、及びパースペクティブ４０８が含まれる。上述に定義したように、「パースペクティブ」とは「視点」のことである。各連想メモリは、一又は複数のパースペクティブを有することができる。描画４００は、４つのパースペクティブ、すなわち、パースペクティブ４０２、パースペクティブ４０４、挿入パースペクティブ４０６、及びパースペクティブ４０８を有する連想メモリ４０９を示している。パースペクティブ４０２は部品番号パースペクティブとすることができる。存在するパースペクティブの数は図４より多くても少なくてもよく、図４に示すものとは異なる多数の値又は構成を持ち、種類を異にするパースペクティブが存在してもよい。各連想メモリは、エンティティの挿入を可能にするパースペクティブを有することができる。例えば、「問題」パースペクティブ、又は「苦情」パースペクティブ」は、連想メモリに問題又は苦情のデータを挿入するための手段である。したがって、連想メモリ４０９に関して、パースペクティブとは、ユーザのドメインの特定の一面に関して選択されたコンテクストである。上述のように、「挿入パースペクティブ」は、連想メモリ４０９にフィードバックされる種類のパースペクティブである。

特定の有利な実施形態では、特許請求の範囲に記載の本発明を限定するものではないが、パースペクティブ４０２は特定の部品番号、例えば値４１０である。図４に表示される形態に関係なく、値４１０は、どのような値をとることもでき、英数字、又はその他のあらゆる記号（例えば、図１に関して上述したもの）からなる文字列でもよい。さらに、値４１０は、部品以外の様々なカテゴリに関連付けることができ、複数のカテゴリ又は対応する他のパースペクティブ（例えば、パースペクティブ４０４、挿入パースペクティブ４０６、及び／又はパースペクティブ４０８）に関連付けることができる。

有利な一実施形態では、ユーザ又はコンピュータプログラムは、パースペクティブ４０２内に値４１０を入力することができる。この特定の有利な実施形態では、開示内容又は特許請求の範囲を限定するものではないが、値４１０は部品番号とすることができる。この有利な実施形態では、ユーザは、パースペクティブ４０２内部に値４１０を入力することにより、値４１０の値に関連付けられたカテゴリを予め選択することができる。この特定の有利な実施形態では、ユーザは、調査中のデータがあいまいである可能性を認識しないことがある。ユーザは、値４１０をもっとよく理解したいと考えている。他の有利な実施形態では、ユーザは、この情報を使用して、値４１０が連想メモリ４０９内部の他のカテゴリに関連付けられている可能性により形成されたあいまい性を解消することができる。

値４１０を受け取った後、ワークシート４１４の要求された情報４１２に示すように、システムは挿入パースペクティブ４０６を使用することができる。ワークシートの別の実施形態は図１５に見ることができる。こうして、システムは、要求された情報４１２内において関連メモリ４０９のクエリを実行することができる。このクエリは、有利な一実施形態では、属性クエリ言語を使用して実行され、且つオープンクエリを使用して実行される。

このように、あいまいなデータを特定するために、システムは、挿入パースペクティブ４０６内において、所望の値（例えば、要求された情報４１２）についてのルックアップを実行することができる。ルックアップは、結果のカテゴリが何であれ、エンティティが見出される限り役に立つ。したがって、特定の非限定的な有利な実施形態では、最も信頼できる方法は、結果のカテゴリとして挿入パースペクティブ４０６を使用することである。というのは、挿入パースペクティブ４０６は他のパースペクティブすべての触媒として働くためである。このようにして、ドメイン内のあいまいなデータをすべて特定することができる。

次いで、システムは、ワークシート４１４内のテーブル４１６に示すように、要求された情報４１２のすべてのインスタンスを返す。有利な一実施形態において、要求された情報４１２は値４１０である。テーブル４１６内のこれらのインスタンスは、要求された情報４１２の値と一致させた結果であり、この場合も、要求された情報は部品番号でよく、連想メモリ４０９内には要求された情報４１２の他のインスタンスを見ることができる。返された値を使用して、要求された情報４１２のパースペクティブ４０２に関するあいまい性を特定することができる。

あいまいなデータは、結果のカテゴリ種類が最初のクエリのパースペクティブ種類と一致していない、結果の組の複数の一致する属性の形態で表示される。例えば、結果のカテゴリの種類の一つは、図４の一致する属性の列４１８に示されるように「部品番号」であり、これは、パースペクティブ４０２に値４１０を挿入することにより決定された最初のクエリのカテゴリ種類と一致する。しかしながら、結果の別のカテゴリ種類は、図４の一致する属性の列４１８に示されるように「電話」である。カテゴリ種類「電話」は「部品番号」と一致しない。したがって、結果のカテゴリ種類が最初のクエリのパースペクティブ種類と一致していない、結果の組の複数の一致する属性が存在する。したがって、値「１２３４５６７」は、連想メモリ４０９内においてあいまいなデータを表わす。

例えば、表４１６内において、一致する属性の列４１８は、値４１０の値そのものと共に、値４１０に関連するカテゴリを示しており、カテゴリと値とは、この特定の有利な実施形態ではコロンによって区切られている。各結果の一致する属性のカテゴリの値は、ユーザがあいまいなデータを特定することを助ける。つまり、対応する値を見ることにより、ユーザは、データが関連性を有するか、及び／又はあいまいであるかを決定することができる。例えば、ユーザは、ここでパースペクティブ４０２に入力された値４１０が、値が二つの異なるカテゴリに関連しているという意味であいまい性を有するデータを表していることを知る。この例では、値は部品番号（第１のカテゴリ）及び電話番号（第２のカテゴリ）両方に関連している。このように、部品番号に混じって電話番号が表示されているという事実が、値４１０があいまいであることを意味する。

この特定の有利な実施形態では、値４１０の値が電話番号４２０の値とも一致するので、電話番号４２０はあいまいなデータと考えられる。すなわち、値「１２３４５６７」は、二つのカテゴリと同時に一致し（値４１０と電話番号４２０の両方）、従って値「１２３４５６７」はあいまいである。 結果として、ユーザがこのあいまい性を認知しない場合、この値を使用して連想メモリ４０９に関して他の何らかのサーチ又は工程を実行すると、誤った結果又は望ましくない結果が生じうる。有利な実施形態を使用することにより、ユーザ又は有利な実施形態を使用するようにプログラムされたコンピュータプログラムは、値４１０の値が電話番号４２０の値に関するあいまい性を有しうることを知ることができる。こうして、ユーザ又はコンピュータプログラムは、連想メモリ４０９に関して他の何らかの動作を実行するとき、あいまい性を解消するか、又はあいまいなデータであることを考慮するといった適切な行動をとることができる。

システムには追加的な機能が与えられる。例えば、システムはあいまいなデータのソースを表示することができる。図４に示すように、任意の一致する属性又はカテゴリと、対応する値とは、「（挿入）ＩＤ」の列４２２に表示される。特に、例えば、ソースＩＤ４２４は、値「１２３４５６７」がカテゴリ又は属性「電話」に関連付けられているソースドキュメントの位置又はその他ルックアップ値を示すことができる。同様に、ユーザ又はコンピュータプログラムは、「｛挿入｝ＩＤ」の列４２２内の他の入力を使用して、対応する一致属性及び値が参照される対応するソースをルックアップすることができる。

有利な一実施形態では、「｛挿入｝ＩＤ」の列４２２内の入力は、リンク、ハイパーリンク、又は参照先のソースに対するその他のポインタにより行われる。このように、有利な一実施形態では、ユーザは、あいまいなデータの元のコンテクストを見るために、あいまいなデータのソースを選択することができる。例えば、ユーザ又はコンピュータプログラムは、例えばソースＩＤ４２４を「クリックする」ことにより、リンクを使用して値「１２３４５６７」が電話番号に関連付けられているソース材料を表示することができる。したがって、ユーザは、あいまい性が存在すると決定し、あいまいなデータを解消するか、又はあいまいなデータに適切に対応するための他の行動をとることができる。

任意で、システムはさらなる情報を表示することができる。例えば、システムはソースの列４２６を表示することができる。ソースの列４２６内の入力は、ユーザ又はコンピュータプログラムに対し、値が入力されたパースペクティブに関して、入力された値に推測される関連性を示すことができる。このように、例えば、関連性ソースは、パースペクティブ４０２内に入力された値４１０に従って、特定の一致する属性又はカテゴリに割り当てられる。

システムは、さらなる情報を表示することができる。このように、有利な実施形態は、図４に示す描画に限定されない。

換言すれば、図４に関して使用されるシステムは、値の結果カテゴリとして値のパースペクティブを有する所望の値に対するオープン属性クエリ言語サーチを実行することができる。この場合、システムはその結果の組から、一致する属性のカテゴリ値を表示することができる。システムはこのカテゴリ値を使用して、サーチされた値に関するあいまい性を示すことができる。一致する属性の結果として得られるカテゴリ値がサーチされた値のカテゴリと一致しない場合、データはあいまいである。システムは、さらに、値４１０に関連する一部又は全部のカテゴリをユーザが見ることを可能にする。このような能力は、データがあいまいである理由、及びあいまいなデータを修正すべきかどうか、或いは他の適切な行動をとるべきかを決定する際に有用である。

有利な実施形態は複数の利点を有する。例えば、データがあいまいであるかを決定するために、有利な実施形態は主題の最先端の知識を必要としない。実際、システムは、この事実を決定して単純でカテゴライズされた結果を提供又は表示することができ、これによってどのようにデータがあいまいと解釈されたのかを理解することができる。

別の実施例では、有利な実施形態は、データに含まれるあいまい性を発見するために、ユーザがデータの背後にあるコンテクストを明らかにすることを必要としない。実際、所定のパースペクティブ内において連想メモリのルックアップを使用することにより、システムはこのタスクを実行することができる。このルックアップは、様々なフォームと様々なコンテクストとを自動的に考慮することができ、ユーザに正確な結果を供給することができる。

別の実施例では、有利な実施形態は、そのままではあいまい性と間違われるデータ内のエラーを特定して訂正することを助ける。例えば、ユーザは、あいまいと特定された基礎となるデータを更新することにより、データをあいまいでなくすことができる。

別の実施例では、有利な実施形態は、ユーザが情報に基づく迅速な決定を行うことを可能にすると同時に、所与のドメイン内のあいまい性によってデータが不明化する恐れを低減することができる。有利な実施形態は、ユーザがあいまいかもしれない箇所を検索できるだけでなく、あいまいなデータの修正又はアドレスすることができるように、データを編成することができる。有利な実施形態は、ユーザが複数ページにわたるデータではなく単一のスクリーンを見るだけでよいように、あいまいかもしれないデータを圧縮及び要約することができる。

有利な実施形態は、あいまい性をサーチするときに、典型的に生じるクラッタを避けることができる。代わりに、有利な実施形態は、目前の問題にのみ焦点を当てた結果を提供することができる。有利な実施形態は、大量のデータを単純なカテゴリ及び値に縮小することができる。このようなフィーチャにより、ユーザがこれまで大規模なデータセットを調査するときにかけてきた大量の時間を節約することができる。

有利な実施形態は、ユーザが、結果の組内のあいまいなデータを迅速に明らかにすることを可能にする。有利な実施形態は、明らかになった結果の中にサーチ値を提供する。

有利な実施形態は、さらに、ユーザが選択した所定のパースペクティブとしてあいまいなデータにアドレスすることができる。有利な実施形態は、ユーザの要求に必須とみなされる結果のみを表示することができる。有利な実施形態は、迅速な決定を行うために使用される情報を取得する迅速な機構を提供することができる。有利な実施形態はドメインに固有である必要はない。有利な実施形態は、プラットフォーム独立且つ持ち運び可能なものにできる。

有利な実施形態は、あいまいなデータを発見して排除することにより、データ解析の完全性を向上させて、信頼度を高めることができる。有利な実施形態は、システムの柔軟な配置により可搬性を高めることができる。有利な実施形態は、ユーザのパースペクティブに基づいて編成されたデータにより、情報へのアクセス可能性を高めることができる。有利な実施形態は、複数の連想メモリのタスクを一度に完了させることで、リソースの使用効率を高めることができる。有利な実施形態は、必要とみなされるデータのみを示すことにより、或いは特定の種類のデータ、データのカテゴリ、又は他の何らかの編成方針のみを示すことにより有効性を向上させて、性能を向上させることができる。 有利な実施形態は、他の利点も有することができる。

図５は、有利な一実施形態による、連想メモリ内のデータに含まれるあいまい箇所を検索する方法のフロー図である。プロセス５００は、図３のプロセス３００の代替形態である。図５に示すプロセス５００は、モジュール、システム、又はデータ処理システム（例えば、図１のシステム１００、図２のシステム２００、又は図１６のデータ処理システム１６００）において実施される。図５に記載するプロセス５００は、コンピュータで読み取り可能なコードを格納するコンピュータで読み取り可能な固定の記憶媒体の形態で実施され、コンピュータで読み取り可能なコードは、プロセッサによって実施されると、図５に記載の方法を実行する。図５の工程は「システム」によって実施されるものとして記載されているが、プロセス５００は、図１及び２のシステムによって実施されるものに限定されず、場合によっては分散環境又はネットワーク環境において、一又は複数の実際の又は仮想のデータ処理システムによって実施されてもよい。プロセス５００は、ハードウェア、ソフトウェア、又はそれらの組み合わせを用いて実施することができる。

有利な一実施形態では、プロセス５００は、システムが、特定のデータに関する関連情報だけを取得するようにユーザを促すことにより開始される（工程５０２）。この目標を達成するために、ユーザは、データに関するサーチの結果に含まれる一部又は全部のあいまい箇所を検索することを望む、又は必要とする。

次に、システムは、データに関する情報を受け取る（工程５０４）。システムは、この情報をユーザから、又は場合によっては別のコンピュータプログラムから受け取る。例えば、ユーザは、その値と関連付けられたあいまい箇所を特定するために、部品番号の値を入力する。

次に、システムは複数の解析能を使用して、ユーザの要求に関連する広範囲のエンティティ解析結果を生成する（工程５０６）。次いでシステムは入力データを処理してあいまいなデータのリストを表示する（工程５０８）。システムは、値５０２に関する一致する属性のカテゴリ及び値を示すことにより、各エンティティを明確に特定することができる。システムは、図４に示すように、複数のカテゴリにまたがる一致する属性の値をあいまいと考える。

次に、システムは、データのあいまいな性質をさらに調査するかどうかを決定するようにユーザを促す（工程５１０）。さらなる調査が決定された場合、ユーザ又はコンピュータプログラムは、あいまいなデータのソースを検査して、どのように又はどうしてデータがあいまいであるかを決定する（工程５１２）。その結果、ユーザ又はコンピュータプログラムは、目前のあいまい性を決定することができる。

続いて、又は工程５１０におけるデータのあいまいな性質をこれ以上調査しないという決定に応答して、ユーザ又はコンピュータプログラムは、あいまいなデータの取扱方法に関する効率的な決定を行うことができる（工程５１４）。その後プロセスは終了する。このように、ユーザ又はコンピュータプログラムは、手元のタスクを完了するために必要な関連情報に集中することができる。

図５に示す有利な実施形態は、種々の有利な実施形態を実施可能な方式に対する物理的又はアーキテクチャ的な限定であることを意図していない。図示されたコンポーネントに加えて及び／又は代えて、他のコンポーネントを使用することができる。一部の有利な実施形態では幾つかのコンポーネントは不要である。また、ブロックは、幾つかの機能的なコンポーネントを示すために提示されている。種々の有利な実施形態において実施されるとき、これらのブロックの一又は複数は、異なるブロックに合成及び／又は分割することができる。

図６は、有利な一実施形態による、データのドメインとパースペクティブ一ビューとの関係性を示している。図６は、連想メモリ６００（図１の連想メモリ１０２とすることができる）を使用して実施される。パースペクティブについては、図１及び４に関して説明した。

ドメイン６０２は、連想メモリ６００内の様々な異種データ６０４を含みうる。図６は、異種データ６０４がどのようにパースペクティブビューに編成されているかを示している。例えば、すべての異種データ６０４の中で、特定のデータ要素がパースペクティブビュー６０６に編成される。パースペクティブビュー６０６は、図７のパースペクティブビュー７００とすることができる。例えば、データ要素６０８、６１０、６１２、６１４、及び６１６は、引き出し線６２０によって示されるように、パースペクティブビュー６０６に編成することができる。

有利な実施形態は、カスタムユーザインターフェースと連結した連想メモリ技術を使用することにより、エンティティとドメイン固有の所定のパースペクティブとの関連付けを記憶することによる結果志向の解析に基づいた迅速な意思決定を可能にする。有利な実施形態は、ユーザが、迅速な決定を行うためにそのパースペクティブ内の関係性及び関連付けを発見することを助ける効率的な方法で結果を編成する。

ここで、連想メモリのクエリ結果を思い通りに改善して提示するという問題に注目する。迅速な決定を行うとき、解析者は、大量のデータの組の中から特定の情報を迅速に見つけたいと考える。このような特定の情報は、好ましくは、解析者が正確な決定を行うために必要又は望ましいとみなされるデータ要素だけに焦点を当てることを可能にしながら、無関係と考えられる詳細に不必要に時間をかけずに提示される。

連想メモリ技術を使用した解析を集中させることは、連想メモリを使用して見出される結果が膨大な数に登るであろうことを考えると難しい。連想メモリ技術は、大量のデータに働きかけることができるので、所与のドメインの結果の組を操作しようとするとき、特に迅速な決定を行うことに集中するとき、ユーザに問題を呈する。連想メモリ技術の結果は、関係性、関連付け、及び頻度に基づき、これは大規模なドメイン内部で特定の問題に迅速に答えようとするとき複雑である。

したがって、連想メモリ技術の使用により得られる結果は、ユーザが無関係と考えるデータにより、ユーザの調査の焦点をぼかしてしまうことがある。例えば、特定の部品を探しているとき、ユーザは、オペレータからのデータ、モデル、保守の要求、整備データ、及び顧客のメッセージによって圧倒されてしまうことがある。これらの邪魔なデータにより、ユーザは元のタスクの狙い又は解決すべき問題を忘れてしまう場合がある。目前の問題に対する集中力を維持することは、特に連想メモリ技術により無数の操作の可能性とともに大量のデータが供給されるとき、非常に難しい。連想メモリのこのような面は、迅速な意思決定を遅らせる。

それでも、連想メモリ技術は複数の解析能をまとめることでユーザを補助することができる。複数の解析能には、データの属性、関連付け、及び類似性を収集することが含まれる。各解析能は別々の結果の組の形態をとることができ、これは、ユーザによる結果の組の中での値の比較を困難にする。幾つかの結果は異なるカテゴリにまたがっており、最初の問題の組からユーザの注意を逸らすことがある。加えて、これらの結果の多くは、タスクの組み合わせを含むので、見出されるまでに膨大な時間と労力とを消費する。結果として、連想メモリ技術は、特に、連想メモリにより生成される結果によりユーザが失念したり迷ったりする大量のデータの組に対応するとき、迅速な意思決定に関しては質の悪いツールと考えられる。

このような問題に対する二つの可能なアプローチには、ウェブサーチツールの使用と複雑なインテリジェンスツールの使用とが含まれる。要求された情報をサーチするためのウェブサーチツールに関して、この種のサーチは、要求された情報に関する情報を含むドキュメントへのリファレンスを返すことができる。しかしながら、多数の誤検出及び検出漏れが生じる可能性があり、情報は有用な形では表示されえない。次に、複雑なインテリジェンスツールは、タイムラインが変動しうる結果を解析する専門家を必要とする。

いずれにしろ、このような種類の問題の解決においては、以前は非常に長い手動のプロセスが行われた。ユーザは、最初の要求の狙いを失うことなく、データに対処する方法を見つけなければならない。場合によっては、このプロセスには、追加のソフトウェアを使用することが必要である。例えば、ユーザは、外部のツール又はアプリケーションを利用して、結果をそれにコピーする。いずれにしろ、ウェブサーチツールの使用も複雑なインテリジェンスツールの使用も有用でない。

結果を操作する別の方法は、結果を単純化することである。単純化は、ユーザが選択したパースペクティブとほぼ同じになるまでユーザのドメインを狭めることを含む。その後、ユーザは、パースペクティブがドメインと等しくなるまで、パースペクティブを広げることもできる。これらの手順のいずれか一つはユーザにサーチを修正させる。これは大部分のユーザが好まない。

図７は、有利な一実施形態による、連想メモリのサーチの結果を示す例示的パースペクティブビューである。図７の有利な実施形態は、このようなサーチの結果として表示されるスクリーンショットを示している。パースペクティブビュー７００は、図１〜６に関して記載された技術に従って行われたサーチ又はクエリの結果である。パースペクティブビュー７００は、図６の連想メモリ６００とすることができる。パースペクティブビュー７００は、連想メモリを用いて実行されたクエリ又はサーチの結果を表示することに必ずしも限定されず、ウェブサーチエンジン、及び／又は複雑なインテリジェンスツールを使用して実行されたクエリ又はサーチの結果を表示するために使用することもできる。有利な実施形態により、ユーザは、情報に基づく意思決定を迅速に行うために、重要な情報に集中することができる。パースペクティブ７０１は、図４のパースペクティブ４０２のようなパースペクティブとすることができる。パースペクティブ７０１は、図示のように部品パースペクティブとすることができるが、どのようなパースペクティブでもよく、図７に示す有利な実施形態に限定されない。

パースペクティブビュー７００は、異なるセクションに論理的に分割され、ライン、又はその他のいずれかの便利なセクション表示システムにより分割される。各セクションは特定の情報を表示する。セクションは、ユーザによる関連情報の発見を早めるように構成される。図７のセクションは、例示のみを目的に示されており、変更可能である。例えば、図７に示されるセクションは、図示のように上下に積み重なるセクションである必要はなく、異なるパターンに構成することができ、異なる形状、色、又は他の区別する特性により境界を定めてもよい。

図７に示す有利な実施形態では、上下に積み重なった７つのセクションが示されている。しかしながら、上述のように、このような構成は変更できる。

有利な一実施形態では、セクション７０２は最初のエンティティカテゴリと、サーチされた値を表示している。非限定的な実施例では、セクション７０２はその値と共にエンティティのカテゴリを表示する。この有利な実施形態では、エンティティのカテゴリは「部品番号」であり、値は「１２３４５６７」である。ユーザは、目前の主題に対する理解を深めるために、この値を供給する。ユーザは、この値に関連付けられたエンティティのカテゴリ、又はパースペクティブを予め選択することができる。ユーザがこのパースペクティブ内に留まる限り、すべての結果はカテゴリの形態をとる。

有利な一実施形態では、セクション７０４は、セクション７０２においてサーチされた値の属性クラウド値を表示する。属性クラウド値は、サーチされる値に関連付けられた広いカテゴリ又は値でありうる。属性クラウド値は、セクション７０２でサーチされた値に関連するサーチの間に集積した重要な単語のリストを供給することにより、迅速な要約を提供することができる。

有利な一実施形態では、セクション７０６は、セクション７０２においてサーチされた値の関連エンティティ値を表示する。このようなエンティティ値は、セクション７０２においてサーチされた値に関連付けられた追加のエンティティである。このようなエンティティ値は上記の属性に類似しているが、そのカテゴリ種類がユーザによって定義されているので、エンティティとしての重みが大きい。加えて、これらのエンティティ種類は、ユーザがそれらをパースペクティブとみなした場合、パースペクティブと定義することもできる。ユーザは、これらの値の一部又は全部を同じようにサーチすることができる。

有利な一実施形態では、セクション７０８は、セクション７０２においてサーチされた値に関連付けられたキーワード値を表示する。これらの値は上記セクション７０４の属性に類似であるが、キーワードとして、属性より大きな、しかしエンティティよりは小さな重みを有する。セクション７０４に含まれるこれらの値は、ユーザによって関連性があるとして特定されているが、パースペクティブとして特定されているのではない。いくつかの有利な実施形態では、ユーザはこれらの値をサーチすることができない。

有利な一実施形態では、セクション７１０は、セクション７０２においてサーチされた値に関連付けられた一又は複数のエンティティカテゴリの一又は複数の値を表示する。セクション７１０に含まれるこれらの値は、サーチされた値に関連付けられたエンティティであり、同じカテゴリ値を共有している。セクション７１０に含まれる値は、上記セクション７０４の属性に類似であるが、エンティティ及び／又はパースペクティブとして、属性より大きな重みを有している。有利な一実施形態では、ユーザはこれらの値をサーチすることもできる。

有利な一実施形態では、セクション７１２はスニペットを表示する。スニペットとは、セクション７０２においてサーチされた値に関連するコンテンツのテクスト又はグラフィックの断片である。したがって、セクション７１２は、ユーザに対して、サーチされた値に関連するリソースのスナップショットを提供することができる。好ましくは、セクション７１２は、データの最初の出処をユーザに示すことのみを目的として、基礎となるソースデータの短い断片を示す。しかしながら、セクション７１２は、新規の基礎データを、さらには完全な基礎データを示してもよい。セクション７１２は、場合によっては、もっと多くの基礎データを示すように拡張することも、もっと少ない基礎データを示すように縮小することもできる。

有利な一実施形態では、セクション７１４は、セクション７０２に示されたサーチ済みの値に似ている他のエンティティ値を表示することができる。したがって、セクション７１４に表示される値は、サーチされた値と同じ属性を共有しうる。このようなフィーチャにより、ユーザは、サーチされた値と類似の値を迅速に検索することができる。システムは、セクション７１４に含まれるこれらの値を、類似性によって、又は他の何らかの編成スキームによって、セクション７０２においてサーチされた値に最も類似するアイテムをセクション７１４の一番上におくなどして、ランク付け及び順序付けすることができる。

セクション７１４は、共通のエンティティが共有する一致する属性を表示することができる。しかしながら、セクション７１４は、ユーザが意思決定を行う上でさらに多くの情報が得られるように導くことを助ける新規のデータを示すことができる。例えば、有利な一実施形態では、システムは、ユーザが類似のエンティティの選択肢の中から最も安価なものを選択することができるように、部品の値段を表示することができる。

つまり、場合によっては、大量のデータをサーチするとき、特に連想メモリ学習エージェント技術を使用するとき、結果を分類することが重要である。この技術から収集された結果の管理及び操作は非常に難しい場合がある。有利な実施形態は、ユーザのパースペクティブに焦点を当てることにより、ユーザ又はクエリを行うコンピュータプログラムが連想メモリ技術を最大限に利用することを助ける。有利な実施形態は、ユーザが閲覧したいと思う最も有用なデータを供給するようによく考えぬかれたインターフェースへと、データを編成することができる。有利な実施形態は、もっと多くのデータを示しても、もっと少ないデータを示してもよい。

有利な実施形態は、さらに、エンドユーザにとって最も有益なパースペクティブからエンティティの解析を行うことができる。有利な実施形態は、最初のクエリから逸脱せずに結果の組を吟味できるようにデータを編成することができる。有利な実施形態は、複数のエンティティ解析タスクを実行して、エンドユーザにとって最も有益なパースペクティブ内にすべての結果を一度に表示することができる。有利な実施形態は、サーチされる値の最初のカテゴリを中心に結果をまとめることができる。このようなフィーチャにより、ユーザは、返された情報を迅速に閲覧することができる。

したがって、有利な実施形態は、ユーザに対し、情報を一度に要約する迅速な機構を提供する。有利な実施形態は、直感的にキーポイントとなる語句及び重要な語句のみを表示することができる。有利な実施形態は、最も有用なデータを最初に配置するので、ユーザはいずれの材料も通読することなく情報を得ることができる。有利な実施形態は、大量のデータに直面するときに大きな利点を提供する。

有利な実施形態は共通に使用される構文を表示するので、ユーザはそのデータを完全に理解しなくともデータをざっと閲覧することができる。有利な実施形態は、名詞、動詞、形容詞、及び副詞、或いは可能であれば絵、記号、ビデオ、又は音声を表示することができる。このようにして、有利な実施形態は、ユーザが、サーチされている情報の背後にある一般的概念を素早く掴むことを可能にする。

ウェブサーチエンジンは、このような能力を有さない。ウェブサーチエンジンによって返される結果は、通常、ドキュメント、或いは解析された大きなテクストを含んでいる。正確な決定を行うのに必要な種類の結果を得るために、解析者は資料を読んで理解するために膨大な時間をかけなければならない。このようなプロセスは、素早い意思決定を行うのにあまり有効ではない。加えて、ウェブサーチエンジンの有するサーチ能力は限定されている。ウェブサーチエンジンは、静的サーチを実行するが、連想メモリ技術に見られる豊富なエンティティ関連付けによって見られる結果のような結果を生成することはできない。

同様に、複雑なインテリジェンスツールは有利な実施形態の能力を有していない。このような種類のツールから得られる結果は、返されるデータが多すぎるので、膨大な解析と時間とを要する。複雑なインテリジェンスツールは、一般に、ツールを使用出来る主題の専門家も必要とする。

したがって、ウェブに基づくサーチ及び複雑なインテリジェンスツールは、有利な実施形態を使用して集められた結果を再生するために、任意の数の手動ステップを使用する。手動のステップ又は解析は、普通、わずらわしく、気が散りやすく、時間を要し、さらにエラーを生じることが多い。手動の解析は、ユーザの最初の要求を越えて、ユーザの元の興味から離れる方向へと進行する可能性をはらんでいる。

加えて、有利な実施形態は、典型的なエンティティ解析クエリから生じうるクラッタを避けることができる。このように、有利な実施形態は、ユーザによって予め選択された単一のパースペクティブ内において結果を提供することができる。このようなフィーチャにより、結果を目前の問題にのみ集中させる。その結果、有利な実施形態は、大量のデータを単純な単語及びサーチタームに縮小することができる。このようなフィーチャにより、大規模なデータセットを調査するときに大量の時間を節約することができる。

有利な実施形態は、迅速な決定を行うために使用されるキーポイントとなる情報及び重要な情報を取得する迅速な機構を提供することができる。有利な実施形態は、複数のエンティティ解析タスクを実行し、スクリーン上の一箇所にすべての結果を表示することができる。有利な実施形態は、操作が容易なよく考えられたインターフェースを提供する。

有利な実施形態はドメインに固有である必要はない。有利な実施形態は、プラットフォーム独立且つ持ち運び可能にできる。有利な実施形態は、ユーザによるパースペクティブと論理ユニットの追加及び削除を可能にするという意味で適応性である。

したがって、有利な実施形態により、ユーザは、望ましくない量のデータを解析する必要なく、情報に基づいて迅速な決定を行うことができる。有利な実施形態は、最も重要な情報が最初に提供されるようにデータを編成することができる。この情報は、ユーザが複数ページではなく数個の単語を読むだけでよいように圧縮及び要約される。

有利な実施形態は、個人の訓練ツールにもなる。有利な実施形態により、訓練生は、個々のタスクを実行するために必要なキーポイントなる情報にのみ集中することができる。有利な実施形態は、望ましくない量の情報を、理解可能な単語に一般化することにより、訓練に必要な時間を短縮することができる。

他のエンティティに基づくサーチツールと異なり、有利な実施形態は高度な適応性を提供する。有利な実施形態は、エンティティの解析を利用するあらゆるドメインに適している。ドメインが選択されたら、ユーザはそのドメイン内を調査するための任意のパースペクティブを選択することができる。ユーザは、パースペクティブと論理ユニットを追加及び削除することができる。さらに、このようなフィーチャにより、有利な実施形態が迅速に展開可能である。

図８は、有利な一実施形態による、連想メモリのサーチ結果のパースペクティブビューを表示するプロセスを示すフロー図である。図８に示すプロセス８００は、モジュール、システム、又はデータ処理システム（例えば、図１のシステム１００、図２のシステム２００、又は図１６のデータ処理システム１６００）において実施される。図８に記載するプロセス８００は、コンピュータで読み取り可能なコードを格納するコンピュータで読み取り可能な固定の記憶媒体の形態で実施され、コンピュータで読み取り可能なコードは、プロセッサによって実施されると、図８に記載の方法を実行する。図８の工程は「システム」によって実施されるものとして記載されているが、プロセス８００は、図１及び２のシステムによって実施されるものに限定されず、場合によっては分散環境又はネットワーク環境において、一又は複数の実際の又は仮想のデータ処理システムによって実施されてもよい。プロセス８００は、ハードウェア、ソフトウェア、又はそれらの組み合わせを用いて実施することができる。

プロセス８００は、ユーザ入力を受け取ることにより開始される（工程８０２）。ユーザから受け取られた入力は、予め選択されたパースペクティブ内にある。有利な一実施形態では、ユーザは、予め選択されたパースペクティブ内において、大規模な情報ドメイン内の特定の情報を取得するという業務を担う。ユーザは、目前の主題に対する理解を深めるために、特定の情報に対する要求を入力する。例えば、ユーザは、部品番号に関する情報を取得するという業務を担っており、この場合「部品番号」が予め選択されたパースペクティブである。このように、ユーザ入力を受け取る一環として、ユーザは部品番号を入力する。

次に、連想メモリは、ユーザ入力に対して複数の解析を実行することにより、広い範囲に亘るエンティティ解析結果を生成する（工程８０４）。次いで、システムは、エンティティ解析結果を受け取って表示用に系統立てる（工程８０６）。エンティティ解析結果を系統立てる一環として、システムは、エンティティ解析結果を上述のように編成することにより、ユーザによる迅速且つ正確な意思決定を助けることができる。

次に、システムは、ユーザに対して表示するために編成されたデータを返す（工程８０８）。有利な一実施形態では、ユーザ又は別のコンピュータプログラムは、表示されたデータを閲覧することのみにより、結果を使用して正確且つ迅速な意思決定を行うことができる（８１０）。

図８に示す有利な実施形態は、種々の有利な実施形態を実施可能な方式に対する物理的又はアーキテクチャ的な限定であることを意図していない。図示されたコンポーネントに加えて及び／又は代えて、他のコンポーネントを使用することができる。一部の有利な実施形態では幾つかのコンポーネントは不要である。また、ブロックは、幾つかの機能的なコンポーネントを示すために提示されている。種々の有利な実施形態において実施されるとき、これらのブロックの一又は複数は異なるブロックに合成及び／又は分割することができる。

図９は、有利な一実施形態による、連想メモリ内のデータに対するクエリの結果見出される結果のリソースの集積を示している。描画９００に示されるリソースの集積は、図１〜３に関連して記載された関連メモリ、方法、及びデバイスと、図１６のデータ処理システム１６００とを使用して実施される。描画９００は、ユーザのタスクとの関連性が最も高いデータはどれかに関して、迅速で、且つ可能であればあいまいでない意思決定を行うことができるように、リソース情報とデータとを集積する機構を示している。

図６と同じように、図９の描画９００に示すリソースの集積は、連想メモリ９０２（図１の連想メモリ１０２とすることができる）を使用して実施される。ドメイン９０４は、連想メモリ９０２内の様々な異種データ９０６を含みうる。図９は、図６の異種データ６０４がリソースの集積によってどのように編成されるのかを、表９０８に示すように表している。表９０８は、図１０の表１０００の一実施例である。例えば、すべての異種データ９０６の中で、特定のデータ要素が表９０８に編成される。例えば、データ要素９１０、９１２、９１４、９１６、及び９１８は、引き出し線９２０によって示されるように、表９０８に編成することができる。

表９０８は、見出されるインスタンスの総数によって編成されるデータと、そのようなデータが見出されるソースとを示している。見出されるインスタンスの数が多い程、データがユーザに関連している可能性が高い。したがって、最も関連性の高い情報を探すために、ユーザの時間がさらに効率的に使用される。同様に、ユーザは、求められているデータに関して最もヒット数の多い一又は複数のソースのサーチに集中することができる。一方で、ユーザは、カウントの少ない、又はリターン数の少ない情報をサーチすることに、望ましくない時間を掛ける必要がない。必然的に、ユーザは表９０８内の情報を他の方法で使用することができる。

したがって、有利な実施形態は、カスタムユーザインターフェースと連結した連想メモリ技術を使用して、ドメイン固有の所定のパースペクティブ内に関連付けられたエンティティの記憶を用いたリソースの集積を解析することにより、迅速な意思決定を可能にすることができる。有利な実施形態は、そのパースペクティブに関する迅速な意思決定を行うために、ユーザが情報の集積が最も多いエンティティに集中することができるように、結果を編成することができる。

例えば、供給業者が、前方のランディングギヤに必要な部品のリストを有する解析者を提供すると仮定する。この解析者は、自分の経験又はドメイン知識に基づいて最初に検索する部品を決定する。解析者がある部品に不慣れであった場合、その重要性に関係なく、この部品の処理を延期するかもしれない。また、解析者は、このリストを順番に、又はランダムに処理するかもしれない。

有利な実施形態は、典型的なエンティティ解析クエリから生じうるクラッタを避けることができる。クラッタは、情報のオーバーロードにより生じて、ユーザを困らせ、目前の情報を評価することを困難にする。有利な実施形態は、ユーザによって予め選択された単一のパースペクティブ内において結果を提供することにより、このような事態を回避することができる。このように、有利な実施形態は、結果を目前の問題にのみ集中させることができる。有利な実施形態は、大量のデータを単純な集積及びカウントに縮小することができる。このような結果により、大規模なデータセットを調査するときにかかる大量の時間を節約することができる。

このように、有利な実施形態は、ユーザが、結果の組内において最も有益なデータを迅速に明らかにすることを可能にする。図９に示すように、有利な実施形態は、関連付けの集積又はカウントにより一の値を決定することができる。

有利な実施形態は複数の利点を有する。例えば、有利な実施形態は、ユーザによって選択された所定のパースペクティブ内で問題に対処することができる。有利な実施形態は、ユーザの要求に必須のリソースの集積のみを表示することができる。有利な実施形態は、迅速な意思決定を行うために使用されるキーポイントとなる情報及び重要な情報を取得する迅速な機構を提供することができる。有利な実施形態はドメインに固有である必要はない。有利な実施形態は、プラットフォーム独立且つ持ち運び可能にできる。有利な実施形態は、ユーザによる単一の又は複数のサーチタームの選択と、データソースの追加及び削除とを可能にするという意味で適応性である。有利な実施形態は、データ解析をスピードアップすることにより、時間と費用を節約する。

一実施例として、航空機の翼の底部の保守が必要であると仮定する。解析者は翼に含まれる部品のリストを収集する。次いで、解析者は有利な実施形態を使用して、関連付けに基づいて最も重要な部品を決定し、それらの部品は最も重要であると予め決定されているので、最初にそれらの部品に集中する。このような手順は、これらの部品の多くが検索困難であるため、解析者の時間を節約することができる。部品を予め注文しておくことにより、航空機の翼の保守に使用される時間は短縮される。

図１０は、有利な一実施形態による、連想メモリ内のデータに対するクエリの結果見出される結果のリソースの集積を示す表である。表１０００は、図９の表９０８の一実施例である。表１０００は、例えば図９の表９０８である。

行１００２は、所望の値又は所望の値のリストを提示することができる。例えば、行１００２はユーザの興味の対象である部品又は部品のリストを提示することができる。行１００２は、予め選択されたパースペクティブ１００１内の最初のエンティティカテゴリとすることができる。行１００２に示される値は、コンピュータプログラムによって与えられるか、又はユーザによって与えられる。行１００２に示される値は、目前の主題に対する理解を深めるために与えられる。行１００２に示される値は、単一のエンティティ又はエンティティのリストであってもよい。ユーザは、これらの値に関連付けられるカテゴリを予め選択することができる。ユーザが割り当てられたパースペクティブ内に留まる限り、すべての集積結果はそのカテゴリの形態をとる。

列１００４、１００６、１００８、及び１０１０は、ドメイン内のデータのリソースの値を表している。したがって、列１００４、１００６、１００８、及び１０１０内の値は、ドメイン内のすべてのリソース又はデータソースを特定することができる。各値は、ドメイン内で特定される行１００２に示されるデータ数を含む個々のソースを表している。典型的に、これらのソースは、ユーザによって定義される論理ユニットに分割される。基本的に、これらのソースは連想メモリを生成した基礎ドータを含んでいる。

列１００４、１００６、１００８、及び１０１０内のセルは、順に、対応するデータソース内において、行１００２内の所与の値が発生したインスタンスの総数を示す。すなわち、例えば、列１００４の第２のセルは値「１１」を有している。この値は、列１００４の第１のセルに示された「ソース１」内において、行１００２の第１のセルに示された部品「ＸＹＺ」のインスタンスが１１回発生したことを意味している。

このように、列１００４、１００６、１００８、及び１０１０のセルに示される値は、各データソース内における関連付けの集積リソース又は集積数を特定する。これらの値は、列１０１２に示すように、集積数によりその使用を示すことにより、「興味」を示唆する。有利な実施形態は、これらの結果をソートして、列１０１２のセル１０１４に示すように、最大の値を一番上に配置することができる。

換言すると、セル１０１４内の値は、連想メモリ内のすべてのデータソースの中のリソース集積総数を特定する。セル１０１４内の値は、所望の値の「全体の興味」を表している。セル１０１４内の総リソース数が大きい値は、列１００２内においてこの値に無数の関連付けが存在すること、したがってその値が重要であると結論付けることができることを示唆する。同様に、セル１０１４内の総リソース数が小さい値は、列１００２内においてこの値に殆ど関連付けが存在しないこと、したがってその値が重要でないか、又はその値の重要性が低いと結論付けることができることを示唆する。

表１０００に示される様々な値は例示にすぎない。表１０００の値、数、カテゴリ、及びその他の面は、必要に応じて変更可能である。

有利な実施形態は、単一のエンティティを扱うことも、エンティティのリストを扱うこともできる。いずれにしろ、解析者は、返された情報の興味又は重要性を素早く決定することができる。解析者は、どのような追加情報を追求すべきかも決定することができる。

加えて、有利な実施形態は、対応するソース内のカウント数が殆ど又はまったくない場合に、各リソースのカウント数を表示することができる。このようなフィーチャは、場合によっては、値又は重要性が小さいことを示す。

このように、有利な実施形態は、データを最初から深く解析する必要なく、あらゆるデータセットに適用できる優先順位付け技術を利用する。有利な実施形態によれば、ユーザは、そのデータセット内の情報に優先順位を付けるために、経験又は過去の知識に頼る必要がない。有利な実施形態はこのタスクを実行することができる。

有利な実施形態は、ユーザに対し、認知された重要性に基づいてソートされた優先順位のリストを提供することもできる。ソートされた優先順位のリストは、データ内の関連付けに基づいて集められる。集積又はカウント数を供給することにより、有利な実施形態は、限定された量のデータ又は過大な量のデータが提示されるとき、アイテムの重要性を決定する難しさを回避することができる。

次に、有利な実施形態の使用例に注目する。まず、ユーザは、大規模なドメイン内において情報を取得するというタスクを与えられる。次に、ユーザは、目前の主題に対する理解を深めるために、特定の情報に対する要求を入力する。例えば、ユーザは、破損部品の番号リストに関する情報を取得するというタスクを与えられている。

次に、ユーザは、複数の解析能力を取り入れるための連想メモリ技術を使用して、ユーザの要求に関連する広範囲のエンティティ解析結果を生成する。このとき、有利な実施形態を使用して、入力データを処理し、ユーザのために集積したリソースのカウント数を生成することができる。図１０に示すように、有利な実施形態は、値又は「興味」により、これらの集積を編成又はソートすることができる。最後に、有利な実施形態は、ソートされた集積データをユーザに返し、これによりユーザは最大値を有する情報に興味を集中させることができる。或いは、いずれの値も高いカウント数を含まない場合、ユーザはデータが限定された値を有することを素早く見ることができる。最終的に、最も価値のある情報を有すると思われる情報を詳細に閲覧することにより、迅速な意思決定を行うことができる。

図１１は、有利な一実施形態による、迅速な意思決定のための連想メモリの挿入パースペクティブを示している。描画１１００に示されるパースペクティブの挿入は、図１〜３に関連して記載された連想メモリ、方法、及びデバイスと、図１６のデータ処理システム１６００とを使用して実施される。描画１１００は、ユーザが迅速な意思決定を行うことができるように、連想メモリに挿入パースペクティブを取り込む機構を示している。

有利な実施形態は、アドホックベースで連想メモリ技術に非構造的情報を挿入するために凝集アプローチを利用する。このフィーチャは、ドメインに特有の、所定の挿入パースペクティブ内に関連付けられているエンティティの記憶による結果志向の解析に基づく迅速な意思決定を可能にする。有利な実施形態は、ユーザが新規に取得された情報に関してタイムリーな決定を行うために関係性及び関連付けを発見することを助ける効率的な方法で結果を編成する。したがって、有利な実施形態は、解析的な観点から新規に導入されたデータを動的に理解する方法を提供する。有利な実施形態は、ユーザが連想メモリ技術ともっと迅速且つ効率的に相互作用することを可能にするユーザインターフェースアプリケーションを利用することができる。

有利な一実施形態では、ユーザは、挿入パースペクティブ１１０４を介してシステムに新規情報を挿入することができる。各連想メモリは、触媒として機能するタイプの挿入パースペクティブを有し、他のすべてのパースペクティブのフィードバック機構となる。挿入パースペクティブ１１０４は、この事実を利用して、ドメイン１１０６の連想メモリ内への挿入を行うことができる。このとき、データは、挿入パースペクティブ１１０４を使用する連想メモリ１１０２によって操作され、結果はユーザのパースペクティブ１１０８の観点から編成される。

図１２は、有利な一実施形態による、連想メモリの挿入パースペクティブの使用を示している。描画セット１２００は、図１〜３に示したようなシステムと、図１６のデータ処理システム１６００とを使用して実施される。描画セット１２００は、図１１の挿入パースペクティブ１１０４の使用を示すために使用される。連想メモリ１２０２は、本明細書の別の部分に記載するような連想メモリとすることができ、図１の連想メモリ１０２を含むがこれに限定されない。

有利な一実施形態では、描画１２０４は、インシデントレポート、ｅメール、ニュース記事、又は目前のドメインに関する何らかの資料といった、連想メモリ１２０２に挿入されるデータである。描画１２０４は、以前はシステム内に存在しなかった新規の知識又は情報を表示する又は表わすことができる。例えば、このような情報は、最近の記事、ｅメール、又は何らかの種類のインシデントレポートでありうる。いずれにしろ、描画１２０４に表示される情報は新規であり、主題に対する理解を深めるために連想メモリ１２０２内に挿入されなければならない。

描画１２０６は、描画１２０４から連想メモリ１２０２に情報を挿入するための例示的な手順を示している。有利な一実施形態では、ユーザは、グラフィカルユーザインターフェースを介してシステムに新規情報を挿入することができる。ユーザは、描画１２０４から、提供されるスペースへと、テクスト情報を複写するか、又は他の方法で入力することができる。有利な実施形態は、データ（例えば挿入パースペクティブ１２０８）を追加するために、一種類の挿入パースペクティブを使用することができる。各連想メモリ１２０２は、触媒として機能するタイプの挿入パースペクティブ１２０８を有し、他のすべてのパースペクティブのフィードバック機構となる。

次に、挿入パースペクティブ１２０８内の情報が処理される。新規に挿入された情報は処理されて、現在システム内に存在するデータと同期される。新規に挿入された情報は、連想メモリの一部となる。

この時点で、情報は、描画１２１０に示されるように、ユーザのパースペクティブから編成又は再編成される。したがって、結果として得られるデータは、パースペクティブビュー内に編成することができ、ユーザが最初に提示された情報を理解することを助けることができる。結果は、素早く解釈される理解が容易な単語及び表現に分割される。有利な実施形態は、任意の数の様々な方法で結果を分割することができる。

有利な一実施形態では、結果は、挿入特定を有する種類の挿入エンティティを用いて分割される。このようにして挿入された情報には、情報を特定するために自動的に値が割り当てられる。この値は、システム内において挿入される他のエンティティ種類と一貫性を有している。

結果は、挿入された情報の属性クラウド値を用いて分割することもできる。これらの値は、パースペクティブビューに示すことができ、挿入された情報に関連付けられた属性とすることができる。これらの値は、挿入の間に集積した重要単語のリストを供給することにより、迅速な要約となることができる。

結果は、パースペクティブビューに示すことができる挿入された情報の関連エンティティ値を使用して分割することもできる。これらの値は、挿入された情報に関連付けられたエンティティとすることができる。これらの値は上記属性に類似であるが、値はエンティティとして大きな重みを有する。ユーザは、必要に応じて、又は望めば、これらの値の全部又は一部をサーチすることができる。

結果は、パースペクティブビューに示すことができる挿入された情報の関連キーワードを使用して分割することもできる。これらの値は、挿入された情報に関連付けられたキーワードとすることができる。これらの値は上記の属性に類似であるが、キーワードとして、属性より大きな、しかしエンティティよりは小さな重みを有する。

結果は、パースペクティブビューに示すことができる挿入された情報のエンティティカテゴリの関連値を使用して分割することもできる。これらの値は、挿入された情報に関連付けられたエンティティであり、同じカテゴリ値を共有している。これらの値は上記属性に類似であるが、値はエンティティとして大きな重みを有する。ユーザは、これらの値もサーチすることができる。

結果は、パースペクティブビューに示すことができる基礎ソースデータのスニペットを示すことにより分割することもできる。このフィーチャは、ユーザに対して、挿入された情報に関連するリソースのスナップショットを提供することができる。この場合、表示されるものは属性、エンティティ、及びキーワードのソースの位置である。有利な位置実施形態では、データの小断片のみが示される。

結果は、パースペクティブビューに示すことができる挿入された情報に類似の他のエンティティ値によって分割することもできる。これらの値は、挿入された情報と同じ属性を共有することができる。このようなフィーチャにより、ユーザは、挿入された値と類似の値を迅速に検索することができる。有利な実施形態は、最も類似するものを一番上に配置するなどして、類似性によるこれらの値のランク付け及び順序付けをすることができる。

次に、使用される別の有利な実施形態に注目する。第１に、新規の非構造的情報がユーザに提示される。新規の非構造的情報は、多数の形態をとることができる。例えば、新規の非構造的情報は、インシデントレポートとすることができる。

次に、ユーザは最近発見された新規情報を調査するというタスクを有する。例えば、ユーザは、フライト中の現象に関して最近リリースされたインシデントレポートを研究するというタスクを有する。

このとき、ユーザは、システムに情報を挿入する。例えば、ユーザは、インシデントに対する理解を深めるために、連想メモリにインシデントレポートを入力する。このタスクを行うために、ユーザは、グラフィカルユーザインターフェース（例えば、描画１２０６に示されるもの）を使用して、システムにインシデントレポートをコピーアンドペーストすることができる。

或いは、ユーザは、複数の解析能力を使用する連想メモリ１２０２に、ユーザの要求に関連する広範囲のエンティティ解析結果を生成させることができる。通常、連想メモリ１２０２は、到来するデータを所定のチャネルで処理することができる。有利な一実施形態では、ユーザは、情報の動的な性質のために、正常なデータフロープロセスを迂回することができる。

次に、有利な実施形態は、入力データを動的に処理し、その結果をユーザのために系統立てることができる。有利な実施形態は、迅速な意思決定を可能にするために、描画１２１０に示すように結果を編成することができる。

有利な実施形態は、次いで、ユーザのパースペクティブに基づいて編成された関連情報を返す。ここで、目前のタスクを完了させるために有用な必要情報又は最も望ましい情報に焦点を当てることにより、迅速で、効率的で、且つ正確な意思決定が行われる。

有利な実施形態は、連想メモリ技術により、新規に取得されたデータを解析することに関する問題を解決することができる。具体的には、有利な実施形態により、ユーザは、迅速且つ正確な意思決定を行うために、幅及び深さの両方をカバーする新規の非構造的データを調査することができる。

例えば、航空機関士は、その航空整備士が勤務した航空機上において前夜発生した機内現象のインシデントを説明するレポートを取得することができる。航空整備士は、何が起こったのか、及びこの現象に適切に対応するにはどうしたらよいかを理解するために、このレポートを研究したいと考える。航空整備士は、このインシデントを、あらゆる過去の関連現象と比較することにより、このような現象に共通の解決法が存在するかどうかを決定したいと考える。しかしながら、連想メモリを使用してこの情報を正確且つ迅速に利用することは極めて難しい。

上述の実施例に続いて、航空整備士は以下の行動をとる。まず、航空整備士はレポートを読む。航空整備士は、次いで、履歴データを見つけるためにデータベース又は連想メモリに対する最適なクエリを行うためのキーワードをレポート内で検索する。航空整備士は、次いで、履歴データの関連性を比較することにより、意思決定を行う。

しかしながら、このようなステップには多数の欠点がある。第１に、プロセス全体に時間がかかりすぎ、迅速な意思決定に適していない。第２に、このプロセスはエラーを生じやすく、読み手の知識に依存する部分がある。第３に、間違いや誤った比較があると、ユーザは不正確又は不完全な意思決定を行うことになる。

加えて、連想メモリ技術を扱うとき、確立されたプロトコルによりまずデータを収集し、次いでデータを分析する。新規データが導入される場合、この新規データを使用するためには、まずシステムにローディングしてから処理しなければならない。このような事実により、正常な自動的データフローに従わないレポートから解析者が直ちに結果を取得することは難しい。

有利な実施形態は、これらの問題及び他の問題を認識し、それにうまく対処する。図１２に関して記載した有利な実施形態により、ユーザは、新規に導入された大量のデータに時間をかける必要なく、情報に基づく迅速な意思決定を行うことができる。データを入力するために挿入パースペクティブを使用し、次いでユーザのパースペクティブに従ってデータを編成することにより、このような目標が達成される。

具体的には、有利な実施形態は、最も重要な情報が最初に提供されるように、新規データを編成する。この情報は、ユーザが複数ページではなく数個の単語を読むだけでよいように圧縮及び要約される。有利な実施形態は、大部分の連想メモリ挿入技術には通常見られなに透明性も提供できる。実際、有利な実施形態は、何が挿入されているか、その挿入のステータス、及びその解析から収集される結果を明確に特定することができる。

有利な実施形態の別の利点は、データを挿入するために単一のパースペクティブを使用することである。有利な実施形態は、その性質に関係なく、すべてのデータを同様に挿入することができる。このようなフィーチャは、連想メモリへの単一の入力点として機能するので、複数箇所への誤入力又は不完全な入力を低減することができる。

図１３は、有利な一実施形態による、連想メモリ内のエラーの一例を示す表である。図１３に関連して記載される有利な実施形態は、連想メモリに導入後でデータを変更することができない様子を示している。

例えば、表１３００は、連想メモリ１３０２内に格納されているデータ及び関係性を表している。しかしながら、連想メモリ１３０２は、表１３００に示されるデータを図１３に示すように格納しなくともよい。表１３００又は連想メモリ１３０２は、コンピュータで読み取り可能な固定の記憶媒体（例えば、図１６の固定記憶域１６０８又はコンピュータで読み取り可能な記憶媒体１６２４）の形態をとることができる。表１３００又は連想メモリ１３０２内のデータは、プロセッサ（例えば、図１６のプロセッサユニット１６０４）によって操作することができる。図１３は表１３００内のエラーを示しており、このエラーには図１２に関して記載した手順と類似の手順を使用して対処することができる。しかしながら、一つ区別されるのは、新規情報が、それが追加された元のエンティティに自動的に関連付けられることである。

表１３００は、列１３０４と行１３０６とによって構成されている。列１３０４は、例えば生命有機体によってのみ表される様々なエンティティを表している。このように、例えば、列１３０８はクジラに関連する入力を含む。

次に、行１３０６は、列１３０４によって表される一のエンティティに関する様々な関係性を表わす。したがって、例えば、行１３１０は、列１３０４に示される生物エンティティの分類に関連している。

次に表１３００に含まれるエラーに注目する。セル１３１２は、列１３０８と行１３１０の交差部に当たり、つまりセル１３１２は生物有機体「クジラ」（列１３０８）の分類種類（行１３１０）を含まなければならない。セル１３１２に含まれるデータは、「クジラ」が「魚類」であることを示している。クジラは適切には哺乳類に分類されなければならないので、この入力は不正確である。このエラーを発見したユーザは、「クジラ」の正確な分類が適切に表示されるように、表１３００及び／又は関連メモリ１３０２の更新を望む。

この種のエラーは、有利には図１２に関して記載された手順に類似の手順を使用して修正することができ、但し一つ区別されるのは、新規挿入情報が、それが追加される元のエンティティに自動的に関連付けられることである。しかしながら、まず、この種のエラー修正が、連想メモリ１３０２に関して何故重要であるかに注目する。

有利な実施形態は、連想メモリのワークフロー問題を解決することができる。セル１３１２内の不正確なデータといった情報が連想メモリ１３０２内に存在する場合、システム内のこの情報の外部解析を利用することはできない。その結果、エラーの修正は極めて困難である。

有利な実施形態は、誤ったデータに関する追加情報をユーザが挿入することを可能にするフィードバック機構を提供する。導入後、新規情報はデータの関連付けを直ちに変更し、それによりユーザが見たいと思うものとの整合性が高い結果を提供することができる。

例えば、図１３のセル１３１２内に示されるエラーを考える。ユーザは、このシーケンスを再検討するたびにこのエラーを発見する。このエラーは、ユーザ（典型的には管理者）が連想メモリ１３０２全体を修正するまで発生し続ける。しかしながら、連想メモリ１３０２全体を修正することは時間を要する大変なプロセスである。

連想メモリ１３０２全体の修理とは別に、ユーザは幾つかの選択肢を有する。ユーザは情報を変更せずに放置することができるが、その場合、ユーザは互いに問題を再発見することになる。このような技術は、リソースを非効率的に使用することになり、非常に時間を無駄に使用する。

ユーザは、他のユーザに対し、様々な手段により（例えば、口頭又は書面で）、自分が連想メモリ１３０２に付加しようとする情報を伝えることができる。しかしながら、この技術は情報を分割して、情報の一部をメモリ内に維持し、情報の一部を他のいずれかに維持する。このような技術は、情報を検索するときに混乱を招く。

ユーザは、他のユーザがユーザの真の性質を認識するように、一般的知識、業界標準、又は常識に依存する。例えば、クジラは魚類ではなく哺乳類であるという事実は一般的知識である。しかしながら、このような技術は、全員が同じ一般的知識、業界標準、及び常識を共有すると仮定している。残念ながら、このような仮定は常に妥当ではない。

これらの技術のすべてはワークフローの問題に正確に対処することができない。しかしながら、有利な実施形態は、ユーザの入力を直ちにシステムに取り込むことができ、それにより全員がこの知識を直ちに利用することができる。ユーザ入力は、修正、追加の詳細、説明、関連する作業履歴、記号、絵、音声ファイル、又はその他いずれかのデータの形態をとることができる。

新規情報は追加情報とも呼ばれる。追加情報は、元のエンティティと動的に関連付けられ、結果はユーザのために系統立てられる。これらの手続きは、図１２に関して上述した技術を用いて実行される。

有利な一実施形態では、システムはまず追加情報の解析を行い、ユーザが追加情報を、追加情報に類似する他のエンティティと比較することを可能にする。このとき、ユーザは、元のエンティティに戻り、追加情報に基づいて更新された関連付けを閲覧することができる。その後、ユーザ又はコンピュータプログラムは、目前のタスクを完成するために必要な、又は望ましい知識に焦点を当てることにより迅速な意思決定を行うことができる。さらに、追加情報は既にシステムの一部であるので、他のユーザが追加情報を利用することができる。追加情報は、追加情報が最初に表示されるようにソートすることができるので、他のユーザがすぐに追加情報の恩恵を受けることができる。

ここで再度図１２を参照し、今度は図１３に関連して記載したようなエラーの訂正又は情報の修正を示す。有利な一実施形態では、ユーザは、例えば図１３のセル１３１２のエラーを訂正するために、新規情報を追加することができる。ユーザは、グラフィカルユーザインターフェース（例えば、図１２の描画１２０６）を介して新規情報を追加することができる。具体的には、ユーザは、図１２の挿入パースペクティブ１２０８を介して新規情報を追加することができる。

このとき、このシステムは単一の挿入パースペクティブの種類を使用してデータを追加する。上述のように、各連想メモリは、触媒として機能する種類の挿入パースペクティブを有し、他のすべてのパースペクティブのフィードバック機構となる。このような挿入パースペクティブにより挿入が可能となる。

有利な一実施形態では、新規に追加された情報はシステムによって処理される。具体的には、システムは、新規に追加されたデータをシステムに現在存在するデータと同期させることができる。このようにして、新規に追加された情報は連想メモリの一部となる。

このとき、システムは元のエンティティへ戻るリンクを提供する。このようにして、ユーザは、追加情報に基づいて更新された関連付けに戻り、これを閲覧することができる。この情報は、図１２の描画１２１０において閲覧することができる。

描画１２１０は、挿入された情報のスナップショットも含むことができる。別の有利な実施形態では、最も新しく追加されたデータが描画１２１０内において最初に表示される。

有利な一実施形態では、新規情報はユーザのパースペクティブから再編成される。結果として得られるデータは、よく知られている方法で編成され、ユーザが新規に追加された情報を理解することを助ける。結果は、ユーザによって素早く解釈される理解が容易な単語及び表現に細分割又はソートされる。

このように、有利な実施形態は、ユーザが既存のエンティティに新規の情報を追加することを可能にする。追加された新規の情報はエンティティ自体となるので、ユーザは他の情報と同じように新規情報を解析することができる。

しかしながら、一つ区別されるのは、新規情報が、それが追加された元のエンティティに自動的に関連付けられることである。このようなフィーチャにより、ユーザは、元のエンティティに対して追加情報が及ぼした影響を見るために、新規情報に戻ることができる。ユーザは、メモリのデータスキームを更新し、インターフェースをプログラムすることにより、所定の関連付けをさらに割り当てることができる。

このように、有利な実施形態によって、動的な意思決定を含む完全なワークフローが提供される。有利な実施形態により、ユーザは、連想メモリ又は意思決定プロセスのフローを乱すことなく、エンティティに関連する新規情報を挿入することができる。さらに、有利な実施形態は、ユーザの入力を直ちにシステムに取り込むことができる。導入された新規情報は、システム全体に伝播し、全員が直ちにこれを使用できるようになる。

図１４は、有利な一実施形態による、連想メモリの動的な更新プロセスを示すフロー図である。図１４に示すプロセス１４００は、モジュール、システム、又はデータ処理システム（例えば、図１のシステム１００、図２のシステム２００、又は図１６のデータ処理システム１６００）において実施される。図１４に記載するプロセス１４００は、コンピュータで読み取り可能なコードを格納するコンピュータで読み取り可能な固定の記憶媒体の形態で実施され、コンピュータで読み取り可能なコードは、プロセッサによって実施されると、図１４に記載の方法を実行する。図１４の工程は「システム」によって実施されるものとして記載されているが、プロセス１４００は、図１及び２のシステムによって実施されるものに限定されず、場合によっては分散環境又はネットワーク環境において、一又は複数の実際の又は仮想のデータ処理システムによって実施されてもよい。プロセス１４００は、ハードウェア、ソフトウェア、又はそれらの組み合わせを用いて実施することができる。

プロセス１４００は、システムが、大規模ドメイン内の情報を取得するようにユーザを促す（工程１４０２）ことにより開始される。この工程は任意で設けられる。例えば、ユーザは、ユーザ自身が率先する形でこのタスクの実行を決定することができるか、又は他の誰かによってこのタスクを与えられる。このタスクは任意の形態をとることができる。しかしながら、非限定的な実施例では、タスクは、ある種の自動車に関するレポートについての情報を取得するという形態をとる。

次に、システムは、データに対するユーザの要求を受け取る（工程１４０４）。有利な一実施形態では、ユーザは、目前の主題に対する理解を深めるために、特定の情報を要求する。例えば、ユーザは、自動車のレポートについての知識を取得するというタスクを与えられている。したがって、システムは自動車レポートの特定番号のユーザ入力を受け取る。

次に、システムは、ユーザの要求に関する情報を返す（工程１４０６）。返された情報は、ユーザ入力に基づく連想メモリへのクエリに基づくものである。検査時、ユーザは、返された情報がユーザの目的のために十分ではないと判断することができる。この結果、システムは、ユーザのパースペクティブから、よりよい結果を取得するために、追加情報の形態で追加のユーザ入力を受け取る。

このとき、ユーザは、返されたデータに対し、新規情報、又は更新情報が追加されなければならないと決定することができる。この結果、システムは、返されたデータに関する新規情報又は更新情報を受け取る（工程１４０８）。新規情報又は更新情報は、訂正、さらなる解析、或いは追加の詳細でありうる。例えば、ユーザは、関連付けに反映させるために、得られた結果に自動車リコール解析を追加したいと考える。リコール解析は、自動車レポートと相関する直接的な情報を引用している場合がある。

随意で、システムは、このとき通常のデータフローを迂回することができる（工程１４１０）。システムは、情報が動的な性質を有すること、及び情報が目前のエンティティに直接相関していることから、通常のデータフロープロセスを迂回することができる。

次いで、システムは、ユーザの要求に関連するエンティティ解析結果を生成する（工程１４１２）。有利な一実施形態では、システムは、連想メモリの複数の解析能力を特に使用することにより、広い範囲の結果を生成する。工程１４１０において通常のデータフローが使用された場合、システムは所定のチャネルによりユーザの要求を処理し、取得された結果は限定されたものになっていた。

次に、システムは新規情報又は更新情報を動的に処理する（工程１４１４）。「新規情報又は更新情報を動的に処理する」という表現は、幾つかの事例では、連想メモリが新規情報又は更新情報を元のエンティティに相関させること、及び、それによりシステムがユーザのために結果を系統立てることができることを意味する。系統立てられた結果は、本明細書の別の部分（例えば、図４、７、１２、１３、及び１５、但しこれらに限定されない）に記載の有利な実施形態に従って表示される。

次に、システムは、追加情報の解析を返す（工程１４１６）。これにより、ユーザは、新規情報又は更新情報を他の類似のエンティティと比較することができる。このとき、ユーザは、元のエンティティに戻り、追加情報又は更新情報に基づいて更新された関連付けを閲覧することができる。

随意で、システムは、このとき、何らかの意思決定を入力するようにユーザを促すことができる（１４１８）。この工程は、ユーザがシステム外で何らかの行動を取ることができるという意味で随意である。例えば、ユーザは、最も関連性の高い情報にのみ焦点を当てて目前のタスクを完了することにより、タスクに関する迅速な意思決定を行うことができる。

また、随意で、他のユーザが新規情報又は更新情報を利用することができる（工程１４２０）。新規情報又は更新情報が既に連想メモリの一部であるので、他のユーザはこのような情報を利用することができる。新規情報又は更新情報は、そのような情報が最初に現れるようにソートすることができる。このようにして、新規情報又は更新情報によって提供される恩恵を他のユーザがすぐに利用することができる。

例えば、システムは、データに対する新規の要求を受け取る（工程１４２２）。システムは、次いで、連想メモリを使用して、データに対するユーザの新規要求を処理する（工程１４２４）。システムは、次いで、新規関連情報を返す（工程１４２６）。随意で、システムは、意思決定を入力するようにユーザを促すことができる（１４２８）。しかしながら、このような意思決定はシステム外で行われる。その後プロセスは終了する。

図１５は、有利な一実施形態による、連想メモリのクエリ結果として得られた結果のワークシートビューである。有利な一実施形態では、ワークシート１５００は、ユーザに表示される結果を示すワークシートである。結果は、連想メモリに対して実行されたクエリの結果である。ワークシート１５００は、連想メモリ（例えば、図１の連想メモリ１０２）、又は本明細書に記載される他の連想メモリのいずれかを使用して実施される。図１のシステム１００もワークシート１５００を実施するために使用することができる。図１６のデータ処理システム１６００は、ワークシート１５００の生成、表示、印刷、及びその他の管理のために使用される。ワークシート１５００は連想メモリ内のデータの別のビューである。幾つかの有利な実施形態では、ワークシート１５００は、ユーザに提示されるグラフィカルユーザインターフェースを表している。

本出願人は、まず、ワークシート１５００が、連想メモリの照会時にサーチの結果を表示する現行の技術を上回る利点を呈する理由を述べる。解決を求めて問題のドメインをサーチするとき、ユーザは目前のパースペクティブにユーザの焦点を狭める傾向がある。その結果、ユーザはもっと広い問題及び解決法が存在することに気づくことができない。

例えば、ビークルの特定の配線の改良に関する解決法を探しているエンジニアは、年間のビークル製造に関してもっと大規模な改良が実行可能であることに気づかないか、又は場合によっては特定のビークル工場においてもっと大規模な改良が必要であることに気づかない。実際、配線改良の特定のインスタンスにのみ焦点を当てることにより、エンジニアは、最初の調査では気づきにくいパターンに注意を向ける前に、その問題に複数回戻ることがある。問題に戻るたびに、エンジニアは、異なるビークルに同じ手順を実行しようとして不要に時間をかけ、その結果問題が最初に理解していたよりずっと大きいことに気づく。

このような出来事は、一部の人々の、目前の問題に近視眼的に焦点を当てる傾向により、周知の問題にも起こりうる。ユーザは、後日結果的に明らかになることを何度も見逃してしまう。例えば、特定の施設において繰り返し行われる配線の改良工事が、他の施設より迅速に実行されていたということがありうる。長期に亘る調査の後、そのような改良の原因は、予想外の配線手順を行った独りの電気工であった。このように、すべての施設における配線改良工事の速度を上げる方法は、結果的には、独りの電気工の予想外の配線手順から学ぶことでありうる。しかしながら、他の場合には、そのような手順の変更が明らかでないことがあり、その施設の成功が他の何らかの理由に起因しているのかもしれない。

有利な実施形態は、これらの検討事項を考慮して、最初は明らかでなくとも結果的に明らかになる基礎的な傾向を見出して強調するために、情報を提示するための総合的な方法を提供する。例示的な手順を以下に示す。

まず、ユーザは、大規模なドメイン内において問題に関する知識を取得するタスクを与えられる。ユーザは、このとき、目前の主題に対する理解を深めるために、問題を説明することができる。例えば、機械工は、自動車の前方のコイルスプリングに対する改良に関する知識を取得するタスクを与えられる。この機械工は、問題を説明する情報を入力するためのグラフィカルユーザインターフェースを使用することができる。

ユーザは、複数の解析能力を取り入れる連想メモリ技術を使用して、コイルスプリングの問題に関連する広範囲のエンティティ解析結果を生成する。このとき、有利な実施形態は、結果を表示してユーザのために系統立てることができる。有利な実施形態は、結果を二つのカテゴリ、すなわちエンティティ種類の関連付けと、すべての関連付けに編成する。これらの関連付けは、ユーザに対し、意思決定を助ける有益な情報を供給する。

有利な実施形態は、問題の説明に含まれる表現と一致する属性を含むソースを有するエンティティ種類の結果のリストを返す。例えば、ユーザが「フロントアセンブリ」の部品を検索したいと考えた場合、返されるリストには、照合ターム「フロント」又は「アセンブリ」、或いはそれらの両方を有する部品が含まれる。

有利な実施形態は、すべてのエンティティ種類の結果のリストを同様に返すこともできる。これらの結果は、ユーザに対し、気づきにくい可能性のある有益な情報を供給する。ユーザは、それについて問い合わせることを知らなかった有益な情報を提供される。例えば、ユーザがフロントアセンブリの部品を検索したいと考えた場合、返されるリストには、部品だけでなく、モデル、オペレータ、及びその他といった他のエンティティも含まれる。このようなフィーチャにより、ユーザはユーザ自身のパースペクティブの外に目を向けて、もっと大きな問題及び／又は大きな解決法、或いはアプローチがあるかどうかを必然的に見ることになるので有益である。結果として、ユーザは、目前のタスクを完了させるために必要なデータのみを取得することにより、迅速な意思決定を行うことができる。

有利な一実施形態では、ユーザはパースペクティブ１５０１に問題の説明を入力することから開始することができる。このような説明の一部又は全部は、ワークシート１５００のタイトル（例えば、タイトル１５０２）に表示される。或いは、タイトル１５０２は、問題の説明である必要はなく、任意の情報に言及するものでもよい。一又は複数の入力セクションが存在してもよい。例えば、図１５に示される有利な実施形態では、入力セクションは、必須入力セクション１５０４、随意入力セクション１５０６、及び除外入力セクション１５０８である。この実施例の場合、ユーザは「コイル」を必須タームとして、「スプリング」、「フロント」、及び「タイヤ」を随意として、それぞれ選択することができる。ユーザは、これらのセクションを試用して、サーチタームのいずれの組み合わせがユーザの考える最良の結果を生み出すかを見ることができる。上記に示唆したように、入力セクションの数は図示された数より多くても少なくてもよく、入力セクションに入力された情報の一部又は全部をタイトル１５０２内部に表示することができるか、或いは表示しなくともよい。

必須入力セクション１５０４は、オープン属性クエリ言語を用いたクエリの実行に関して必須情報を入力するために使用することもできる。「必須情報」は、所与のサーチのために何が「必須」かのユーザの理解に関して決定され、有利な実施形態を限定するものではない。これらの値は、問題の説明に必須のタームである。必須入力セクション１５０４に入力された情報は、関連する結果を集計するために正確に照合される。

随意入力セクション１５０６は、随意の情報を入力するために使用される。随意入力セクション１５０６に入力される値は、問題の説明において随意のタームである。「随意」という表現は、所与のサーチのために何が「随意」かのユーザの理解に関して決定され、有利な実施形態を限定するものではない。随意入力セクション１５０６に入力された情報は、関連付けの結果を集計するために正確に照合されなくともよい。代わりに、ユーザが複数のタームを入力した場合、各タームは独立に評価される。

除外入力セクション１５０８は、クエリから除外されるべき情報を入力するために使用される。すなわち、除外入力セクション１５０８に入力される値は、問題の説明において除外されるタームである。「除外」という表現は、所与のサーチのために何が「除外される」かのユーザの理解に関して決定され、有利な実施形態を限定するものではない。除外入力セクション１５０８に入力される情報は、結果の属性リストにこれらのタームの一又は複数が含まれる場合に、結果リストから回答を除外することができる。

入力セクションの数は図示されているものより多くても少なくてもよい。例えば、連想メモリのクエリを実行するための命令を受け取るために、追加の入力セクションを設けることができる。このように、例えば、追加の入力セクションを選択すること、又は他の方法で起動することにより、関連付けのサーチを開始することができる。

図１５に示す実施例では、本発明によって返された結果は二つのカテゴリに分割される。第１のカテゴリは関連レポート１５１０であり、予め選択されたパースペクティブに対応する。関連レポート１５１０は、各レポート内の属性が元の問題の説明と一致するレポートのリストを表示する。この時点で、ユーザは各レポートを調査して、ユーザが目前のタスクに何らかの見識を得るかどうかを見ることができる。

第２のカテゴリは関連情報１５１２である。関連情報１５１２は、ユーザがサーチしようと思っていなかった可能性のある追加情報を提供する。さらなる調査により、製造者がその改良型コイルスプリングにより製品の９−３モデル１５１４を改良したことが示された。この事実は、おそらく、各レポートを調査した後でユーザに明らかになったものである。それでも、第２のカテゴリに表示されることにより、問題の説明が９−３モデル１５１４の属性に高い相関性を有することが示される。

このような結論は、目前のタスクに関する本当の問題が９−３モデル１５１４のシリーズ全体にあり、単に少数のレポートにあるのではないことを示唆するものである。このような知識は、目前のモデルの改良方法を決定するとき、情報に基づく迅速な意思決定を行うユーザによりよい情報を供給することによって、ユーザの時間を大きく節約することができる。

加えて、関連情報１５１２は、連想メモリ内において所望のエンティティと他のすべてのエンティティとの間に存在する気づきにくい関係性を示すことができる。これらの関係性の多くは、もっと大きな潜在的問題に注意を向けることにより、多数のユーザを驚かせる正相関を生む。

このように、有利な実施形態は、ユーザの直感によるパースペクティブの外側に存在するものであれ、解決法を特定するための総合的且つ一様なアプローチを提供する。有利な実施形態は、さらに、ユーザに対し、ユーザが「求めなかった」情報を提供することにより、ユーザがはじめは考えもしなかった結論を引き出すことを可能にする。有利な実施形態は、さらに、ユーザに対し、気づきにくい関係性を提示し、ユーザが問題のドメイン全体に対する理解を深めることを助けることができる。

ワークシート１５００は、その他の利点を有しうる。例えば、有利な実施形態は、ユーザによって選択された所定のパースペクティブ内で問題に対処するが、すべてのパースペクティブに結果を示すことができる。有利な実施形態は、ユーザの随意で、且つ「キーポイント」及び「必須」をユーザが決定するとき、ユーザの要求に必須のキーポイントとなる特徴のみを表示することができる。有利な実施形態は、迅速な決定を行うために使用される情報を取得する迅速な方法を提供することができる。有利な実施形態は、複数のエンティティ解析タスクを実行し、ディスプレイ上の一箇所にすべての結果を表示することができる。有利な実施形態はドメインに固有である必要はない。有利な実施形態は、プラットフォーム独立且つ持ち運び可能にできる。有利な実施形態は、ユーザによるワークシートの保存及び削除を許可するという点で適応性を有している。有利な実施形態は、上述に限定されない。

図１６は、有利な一実施形態による、データ処理システムを示している。図１６のデータ処理システム１６００は、有利な実施形態（例えば、図１のシステム１００）、或いは本明細書に開示されるその他のいずれかのモジュール、システム、又はプロセスを実施するために使用することができる。この実施例では、データ処理システム１６００は通信ファブリック１６０２を含み、この通信ファブリック１６０２はプロセッサユニット１６０４、メモリ１６０６、固定記憶域１６０８、通信ユニット１６１０、入出力（Ｉ／Ｏ）ユニット１６１２、及びディスプレイ１６１４の間の通信を行う。

プロセッサユニット１６０４は、記憶装置１６０６にローディング可能なソフトウェアに対する命令を実行する。プロセッサユニット１６０４は、特定の実装態様に応じて、任意の数のプロセッサ、複数のプロセッサコア、又はその他何らかの種類のプロセッサとすることができる。本明細書においてアイテムに言及して任意の数というとき、一又は複数のアイテムを意味する。さらに、プロセッサユニット１６０４は、単一のチップ上に主要プロセッサと共に二次プロセッサが存在する任意の数の異種プロセッサシステムを使用して実施してもよい。別の実施形態として、プロセッサユニット１６０４は、同種のプロセッサを複数個含む対称型マルチプロセッサシステムである。

メモリ１６０６及び固定記憶域１６０８は、記憶装置１６１６の例である。記憶装置は、情報を一時的に及び／又は恒久的に格納できる何らかのハードウェア部分であり、この情報には、限定されないが、データ、機能的形態のプログラムコード、及び／又はその他の適切な情報が含まれる。このような実施例では、記憶装置１６１６は、コンピュータで読み取り可能な記憶装置とも呼ばれる。このような実施例では、メモリ素子１６０６は、例えば、ランダムアクセスメモリか、或いは他のいずれかの適切な揮発性又は非揮発性の記憶装置とすることができる。固定記憶域１６０８は、特定の実装態様に応じて様々な形態をとることができる。

例えば、固定記憶域１６０８は、一又は複数のコンポーネント又はデバイスを含みうる。例えば、固定記憶域１６０８は、ハードドライブ、フラッシュメモリ、書換え形光ディスク、書換え可能磁気テープ、又はそれらの何らかの組み合わせである。固定記憶域１６０８によって使用される媒体は、取り外し可能なものでもよい。例えば、取り外し可能なハードドライブを固定記憶域１６０８に使用することができる。

このような実施例では、通信ユニット１６１０が他のデータ処理システム又はデバイスとの通信を行う。このような実施例では、通信ユニット１６１０はネットワークインターフェースカードである。通信ユニット１６１０は、物理的な通信リンク及び無線の通信リンクの両方を介して通信することができる。

入出力ユニット１６１２は、データ処理システム１６００に接続される他のデバイスとのデータの入出力を可能にする。例えば、入出力ユニット１６１２は、キーボード、マウス、及び／又は他の何らかの適切な入力装置によりユーザ入力のための接続を提供する。さらに、入出力ユニット１６１２は、プリンタに出力を送ることができる。ディスプレイ１６１４は、ユーザに対して情報を表示する機構を提供する。

オペレーティングシステム、アプリケーション、及び／又はプログラムのための命令は、記憶装置１６１６に置くことができ、記憶装置１６１６は通信ファブリック１６０２によりプロセッサユニット１６０４と通信する。このような実施例では、命令は固定記憶域１６０８上に機能的形態で存在する。このような命令は、メモリ１６０６にローディングされて、プロセッサユニット１６０４によって実行される。メモリ１６０６のようなメモリに位置させることができるコンピュータで実施可能な命令を使用して、プロセッサユニット１６０４は、様々な実施形態のプロセスを実行することができる。

このような命令はプログラムコード、コンピュータで使用可能なプログラムコード、又はコンピュータで読み取り可能なプログラムコードと呼ばれ、プロセッサユニット１６０４に含まれる一のプロセッサによって読み取られて実行される。種々の実施形態において、プログラムコードは、様々な物理的コンピュータ読み取り可能媒体（例えば、メモリ１６０６又は固定記憶域１６０８）上で具現化される。

プログラムコード１６１８は、選択的に取り外し可能且つデータ処理システム１６００にローディング又は移設可能なコンピュータで読み取り可能な媒体１６２０上に機能的形態で位置し、プロセッサユニット１６０４によって実行される。プログラムコード１６１８及びコンピュータで読み取り可能な媒体１６２０は、このような実施例においてコンピュータプログラム製品１６２２を形成する。一実施例では、コンピュータで読み取り可能な媒体１６２０は、コンピュータで読み取り可能な記憶媒体１６２４又はコンピュータで読み取り可能な信号媒体１６２６とすることができる。コンピュータで読み取り可能な媒体１６２４は、例えば、記憶装置（例えば、固定記憶域１６０８の一部であるハードドライブ）上への転送のために、ドライブ又は固定記憶域１６０８の一部である他のデバイスに挿入又は配置される光ディスク又は磁気ディスクを含むことができる。コンピュータで読み取り可能な記憶媒体１６２４は、データ処理システム１６００に接続された固定記憶域（例えば、ハードドライブ、サムドライブ、又はフラッシュメモリ）の形態をとることができる。場合によっては、コンピュータで読み取り可能な記憶媒体１６２４は、データ処理システム１６００から取り外し可能でなくともよい。

別の構成では、プログラムコード１６１８は、コンピュータで読み取り可能な信号媒体１６２６を使用してデータ処理システム１６００に転送される。コンピュータで読み取り可能な信号媒体１６２６は、例えば、プログラムコード１６１８を含む伝播データ信号である。例えば、コンピュータで読み取り可能な信号媒体１６２６は、電磁信号、光信号、及び／又は他のいずれかの適切な種類の信号である。これらの信号は、通信リンク（例えば、無線通信リンク、光ファイバケーブル、同軸ケーブル、電線、及び／又は他のいずれかの適切な種類の通信リンク）を介して伝送される。すなわち、これらの実施例では、通信リンク及び／又は接続は物理的なものでもよく、無線でもよい。

幾つかの有利な実施形態では、プログラムコード１６１８は、コンピュータで読み取り可能な信号媒体１６２６により、ネットワークを介して別のデバイス又はデータ処理システムから固定記憶域１６０８にダウンロードされ、データ処理システム１６００内で使用される。例えば、サーバデータ処理システム内でコンピュータ読み取り可能記憶媒体に格納されているプログラムコードは、ネットワークを介してサーバからデータ処理システム１６００にダウンロード可能である。プログラムコード１６１８を供給するデータ処理システムは、サーバコンピュータ、クライアントコンピュータ、又はプログラムコード１６１８を格納及び転送できるその他何らかのデバイスとすることができる。

データ処理システム１６００について説明した種々のコンポーネントは、種々の実施形態が実施される方法をアーキテクチャ的に限定するものではない。種々の例示的な実施形態は、データ処理システム１６００について説明されたコンポーネントに追加の又はそれらコンポーネントに代わるコンポーネントを含むデータ処理スステムにおいて実施することができる。図１６に示す他のコンポーネントを、図示されたものから変更することができる。種々の実施形態は、プログラムコードを実行できる任意のハードウェアデバイス又はシステムを用いて実施することができる。一実施例として、データ処理システムは、無機コンポーネントと統合された有機コンポーネントを含むことができる、及び／又はすべて人間以外の有機コンポーネントから構成することができる。例えば、記憶装置は、有機半導体で構成することができる。

別の実施例では、プロセッサユニット１６０４は、特定用途向けに製造又は構成された回路を有するハードウェアユニットの形態をとることができる。この種のハードウェアは、工程を実行するように構成された記憶装置からメモリにプログラムコードをローディングする必要なく、工程を実行することができる。

例えば、プロセッサユニット１６０４がハードウェアユニットの形態をとるとき、プロセッサユニット１６０４は、回路システム、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、プログラマブルロジックデバイス、又は任意の数の工程を実行するように構成された他の適切な種類のハードウェアとすることができる。プログラマブルロジックデバイスである場合、このデバイスは任意の数の工程を実行するように構成される。デバイスは、後で再構成することができるか、又は任意の数の工程を実行するように恒久的に構成することができる。プログラマブルロジックデバイスの例として、例えば、プログラマブルロジックアレイ、プログラマブルアレイロジック、フィールドプログラマブルロジックアレイ、フィールドプログラマブルゲートアレイ、及び他の適切なハードウェアデバイスが挙げられる。この種の実装態様の場合、様々な実施形態のプロセスがハードウェアユニットにおいて実施されるので、プログラムコード１６１８は省略可能である。

また別の実施例では、プロセッサユニット１６０４は、コンピュータ及びハードウェアユニットにおいて見られるプロセッサの組み合わせを使用して実施することができる。プロセッサユニット１６０４は、任意の数のハードウェアユニットと、プログラムコード１６１８を実行するように構成された任意の数のプロセッサとを有することができる。図示された実施例の場合、プロセッサの幾つかは任意の数のハードウェアユニットに実装され、他のプロセッサは任意の数のプロセッサに実装される。

別の実施例として、データ処理システム１６００に含まれる記憶装置は、データを格納できる任意のハードウェア装置である。メモリ１６０６、固定記憶域１６０８、及びコンピュータで読み取り可能な媒体１６２０は、有形形態の記憶装置の例である。

別の実施例では、バスシステムを使用して通信ファブリック１６０２を実施することができ、バスシステムは、システムバス又は入出力バスといった一又は複数のバスから構成される。言うまでもなく、バスシステムは、バスシステムに取り付けられた種々のコンポーネント又はデバイスの間でのデータ伝送を行う任意の適切な種類のアーキテクチャを使用して実施することができる。加えて、通信ユニットは、モデム又はネットワークアダプタといったデータの送受信に使用される一又は複数のデバイスを含むことができる。さらに、メモリは、例えば、メモリ１６０６、又はインターフェースに見られるようなキャッシュ、及び通信ファブリック１６０２中に存在するメモリコントローラハブとすることができる。

種々の有利な実施形態は、全体がハードウェアからなる実施形態、全体がソフトウェアからなる実施形態、又はハードウェア要素とソフトウェア要素とを含む実施形態の形態をとることができる。幾つかの実施形態は、限定しないが、例えばファームウェア、常駐ソフトウェア、及びマイクロコードといった形態を含むソフトウェアにおいて実施される。

さらに、種々の実施形態は、コンピュータ、或いは命令を実行する何らかのデバイス又はシステムにより使用されるか、或いはそれに接続されて使用されるプログラムコードを提供するコンピュータで使用可能又は読み取り可能な媒体からアクセス可能なコンピュータプログラム製品の形態をとることができる。本明細書の目的のために、コンピュータで使用可能又は読み取り可能な媒体は、一般に、命令実行システム、装置、又はデバイスによって使用されるか、或いはそれに接続されて使用されるプログラムの収容、格納、通信、伝播、又は運搬を行う任意の有形装置とすることができる。

コンピュータで使用可能又はコンピュータで読み取り可能な媒体は、例えば、限定しないが、電子システム、磁気システム、光学システム、電磁システム、赤外システム、又は半導体システム、或いは伝播媒体とすることができる。コンピュータで読み取り可能な媒体の非限定的な実施例には、半導体又は固体状態のメモリ、磁気テープ、取り出し可能なコンピュータディスケット、ランダムアクセスメモリ（ＲＭＡ）、リードオンリーメモリ（ＲＯＭ）、剛性磁気ディスク、及び光ディスクが含まれる。光ディスクには、コンパクトディスク−リードオンリーメモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）、コンパクトディスク−リード／ライト（ＣＤ−Ｒ／Ｗ）、及びＤＶＤが含まれる。

さらに、コンピュータで使用可能な又はコンピュータで読み取り可能な媒体は、コンピュータで読み取り可能又は使用可能なプログラムコードがコンピュータ上で実行されると、このコンピュータで読み取り可能又は使用可能なプログラムコードの実行によって、コンピュータが、コンピュータで読み取り可能又は使用可能な別のプログラムコードを通信リンクを介して伝送するように、コンピュータで読み取り可能又は使用可能なプログラムコードを収容又は格納することができる。このような通信リンクは、例えば、限定しないが、物理的な又は無線の媒体を使用することができる。

コンピュータで読み取り可能な又はコンピュータで使用可能なプログラムコードを格納及び／又は実行するデータ処理システムは、システムバスのような通信ファブリックによりメモリ要素に直接的に又は間接的に連結された一又は複数のプロセッサを含む。メモリ要素は、プログラムコード、大容量記憶装置、及び少なくとも何らかのコンピュータで読み取り可能な又はコンピュータで使用可能なプログラムコードを一時的に格納することにより、コード実行中に大容量記憶装置からコードを取り出す回数を低減できるキャッシュメモリを含むことができる。

入出力又はＩ／Ｏ装置は、直接的に、又はＩ／Ｏコントローラを介して、システムに連結することができる。このような装置には、例えば、限定されないが、キーボード、タッチスクリーンディスプレイ、及びポインティングデバイスが含まれる。種々の通信アダプタをシステムに連結することにより、データ処理システムを、構内ネットワーク又は公衆ネットワークを介在させて他のデータ処理システム、遠隔プリンタ、又は記憶装置に連結させることができる。非限定的な実施例はモデムであり、ネットワークアダプタは、現在利用可能な種類の通信アダプタのうちのごく一部に過ぎない。

このように、有利な実施形態は、特定の状況に関して具体的な意思決定を行うために、膨大なデータの中に関係性を見つけるという問題に対処するものである。有利な実施形態は、このようなタスクを実行するために、連想メモリ技術を利用する。

有利な実施形態は、挿入パースペクティブを含むパースペクティブ又はビューを利用して、図１〜１８に示すような有効な関連性を見出す。有利な実施形態は、図１〜５に示すように、連想メモリ内のあいまいなデータを検索するため、及び／又は解消するために、使用することができる。有利な実施形態は、図６〜８に示すように、連想メモリ内に結果又は他のデータのパースペクティブビューを提示するために使用することができる。有利な実施形態は、図９及び１０に示すように、リソースの集積を検索して表示するために使用することができる。有利な実施形態により、図１１及び１２に示すように、迅速な意思決定を行うための連想メモリの挿入パースペクティブが説明される。有利な実施形態は、図１３〜１４に示すように、連想メモリ内のエラーを迅速に且つ効率的に検索して解消するために使用することができる。有利な実施形態は、図１５に示すように、連想メモリのクエリ結果として得られた結果のワークシートビューを表示するために使用することができる。有利な実施形態は、他に多数の使用例及び応用例を有している。

上述した種々の有利な実施形態の説明は、例示及び説明を目的とするものであり、完全な説明であること、又はこれらの実施形態を開示された形態に限定することを意図していない。当業者には、多数の修正例及び変形例が明らかであろう。さらに、種々の有利な実施形態は、他の有利な実施形態とは異なる利点を提供する。選択された一又は複数の実施形態は、実施形態の原理と、実用的な用途とを最もよく説明するために、並びに、考慮される特定の用途に適した様々な修正点と共に種々の実施形態の開示内容を当業者が理解できるように、選ばれて説明されている。
また、本願は以下に記載する態様を含む。
（態様１）
関連グループに収集される複数のデータと、前記複数のデータ間の複数の関連付けとを含む連想メモリであって、複数のデータ間の直接相関に加えて、複数のデータ間の直接的及び間接的関係性を含むグループから選択された少なくとも一つの関係性に基づいて照会される連想メモリ、
連想メモリ内の第１のパースペクティブ内で一の値を受け取る入力モジュールであって、第１のパースペクティブが、複数のデータのうちの一組のデータに関するコンテクストの第１の選択を含んでいる、入力モジュール、
前記値を使用して連想メモリのオープンクエリを実行し、さらには、連想メモリの挿入パースペクティブ及び第２のパースペクティブのうちの少なくとも一方内でオープンクエリを実行するクエリモジュールであって、挿入パースペクティブは、連想メモリにフィードバックされる種類のパースペクティブを含み、第２のパースペクティブは、一組のデータに関するテクストの第２の選択を含み、且つ挿入パースペクティブ及び第２のパースペクティブのうちの少なくとも一方は、前記値に関して第１のパースペクティブと同数以上のカテゴリの関連付けを有する、クエリモジュール、並びに
クエリの結果を表示し、さらには、オープンクエリにより得られた一又は複数のあいまいかもしれない箇所のリストを表示する表示モジュール
を備えたシステム。
（態様２）
一又は複数のあいまいかもしれない箇所が、前記値について複数の一致する属性を含む、態様１に記載のシステム。
（態様３）
前記値が第１の番号を含み、複数の一致する属性が、前記値と一致する第１の属性と、前記値と一致する第２の属性とを含み、第１の属性が、第１の番号と関連付けられた第１のカテゴリを含み、第２の属性が、第１の番号と関連付けられた第２のカテゴリを含み、第１の番号を調べるだけでは、ユーザ又はコンピュータプログラムの理解により、第１の番号が第１のカテゴリに属するか又は第２のカテゴリに属するかの決定を行うことができない、態様２に記載のシステム。
（態様４）
前記値が英数字の組及び特殊文字の組のうちの少なくとも一方を含み、特殊文字は句読点、記号、絵、及びアルファベット以外の文字を使用する言語から選択された文字を含む、態様２に記載のシステム。
（態様５）
表示モジュールが、さらに、第１のカテゴリの第１のカテゴリ名と、第２のカテゴリの第２のカテゴリ名とを表示する、態様３に記載のシステム。
（態様６）
表示モジュールが、さらに、第１のカテゴリに関連付けられた第１のリンクと、第２のカテゴリに関連付けられた第２のリンクとを提供し、第１のリンクが、第１のカテゴリに関連付けられた第１の情報を示し、第２のリンクが、第２のカテゴリに関連付けられた第２の情報を示す、態様３に記載のシステム。
（態様７）
オープン属性クエリ言語サーチを使用してクエリが実行される、態様１に記載のシステム。
（態様８）
決定を行うときに第１のカテゴリと最初のカテゴリ名との間に相違があることにより、一又は複数のあいまいかもしれない箇所が生じる、態様３に記載のシステム。
（態様９）
コンピュータで実施される方法であって、
連想メモリの第１のパースペクティブ内で値を受け取るステップであって、第１のパースペクティブが、複数のデータのうちの一組のデータに関するテクストの第１の選択を含み、連想メモリが、関連グループに収集される複数のデータと、前記複数のデータ間の複数の関連付けとを含み、且つ連想メモリが、複数のデータ間の直接相関に加えて、複数のデータ間の直接的及び間接的関係性を含むグループから選択された少なくとも一つの関係性に基づいて照会されるように構成されているステップ、
前記値を使用して連想メモリのオープンクエリを実行するステップであって、連想メモリの挿入パースペクティブ及び第２のパースペクティブのうちの少なくとも一方の内部でオープンクエリを実行し、挿入パースペクティブは、連想メモリにフィードバックされる種類のパースペクティブを含み、第２のパースペクティブは、一組のデータに関するテクストの第２の選択を含み、且つ挿入パースペクティブ及び第２のパースペクティブのうちの少なくとも一方は、前記値に関して第１のパースペクティブと同数以上のカテゴリの関連付けを有するステップ、並びに
クエリの結果を表示するステップであって、オープンクエリの結果得られた、一又は複数のあいまいかもしれない箇所のリストを表示することを含むステップ
を含む方法。
（態様１０）
一又は複数のあいまいかもしれない箇所が、前記値について複数の一致する属性を含む、態様９に記載のコンピュータで実施される方法。
（態様１１）
前記値が第１の番号を含み、複数の一致する属性が、前記値と一致する第１の属性と、前記値と一致する第２の属性とを含み、第１の属性が、第１の番号と関連付けられた第１のカテゴリを含み、第２の属性が、第１の番号と関連付けられた第２のカテゴリを含み、第１の番号を調べるだけでは、ユーザ又はコンピュータプログラムの理解により、第１の番号が第１のカテゴリに属するか又は第２のカテゴリに属するかの決定を行うことができない、態様１０に記載のコンピュータで実施される方法。
（態様１２）
前記値が英数字の組及び特殊文字の組のうちの少なくとも一方を含み、特殊文字は句読点、記号、絵、及びアルファベット以外の文字を使用する言語から選択された文字を含む、態様１０に記載のコンピュータで実施される方法。
（態様１３）
表示するステップが、さらに、第１のカテゴリに関連付けられた第１のリンクと、第２のカテゴリに関連付けられた第２のリンクとを提供することを含み、第１のリンクは第１のカテゴリに関連付けられた第１の情報を示し、第２のリンクは第２のカテゴリに関連付けられた第２の情報を示す、態様１１に記載のコンピュータで実施される方法。

Claims (13)

1. プロセッサ、
   関連グループに収集される複数のデータと、前記複数のデータ間の複数の関連付けとを含む連想メモリであって、複数のデータ間の直接相関に加えて、複数のデータ間の直接的及び間接的関係性を含むグループから選択された少なくとも一つの関係性に基づいて照会されるように構成された連想メモリ、
   連想メモリ内の第１のパースペクティブ内で一の値を受け取るように構成された入力モジュールであって、第１のパースペクティブが、複数のデータのうちの一組のデータに関するコンテクストの第１の選択を含んでいる、入力モジュール、
   前記値を使用して連想メモリのオープンクエリを実行するように構成され、さらには、連想メモリの挿入パースペクティブ及び第２のパースペクティブのうちの少なくとも一方内でオープンクエリを実行するように構成されたクエリモジュールであって、挿入パースペクティブは、連想メモリにフィードバックされるように構成された種類のパースペクティブを含み、第２のパースペクティブは、一組のデータに関するコンテクストの第２の選択を含み、且つ挿入パースペクティブ及び第２のパースペクティブのうちの少なくとも一方は、前記値に関して第１のパースペクティブと同数以上のカテゴリの関連付けを有する、クエリモジュール、並びに
   オープンクエリの結果を表示するように構成され、さらには、オープンクエリにより得られた一又は複数のあいまいかもしれない箇所のリストを表示するように構成された表示モジュール
   を備えたシステムであって、
   前記第２のパースペクティブの表示は、
   カテゴリと前記値とを含む、第1のセクション
   前記値と関連した属性クラウド値を含む、第２のセクション
   前記値のエンティティ値を含む第３のセクション、
   前記値と関連したキーワード値を含む第４のセクション
   前記値と関連した１又は複数のカテゴリの１又は複数のカテゴリ値を含む第５のセクション、
   前記値と関連したコンテンツのテクストまたはグラフィックの１又は複数の部分を含む第６のセクション、及び
   前記値と類似したエンティティ値を含む第７のセクションを含む、
   システム。
2. 一又は複数のあいまいかもしれない箇所が、前記値について複数の一致する属性を含む、請求項１に記載のシステム。
3. 前記値が第１の番号を含み、複数の一致する属性が、前記値と一致する第１の属性と、前記値と一致する第２の属性とを含み、第１の属性が、第１の番号と関連付けられた第１のカテゴリを含み、第２の属性が、第１の番号と関連付けられた第２のカテゴリを含み、第１の番号を調べるだけでは、ユーザ又はコンピュータプログラムの理解により、第１の番号が第１のカテゴリに属するか又は第２のカテゴリに属するかの決定を行うことができない、請求項２に記載のシステム。
4. 前記値が英数字の組及び特殊文字の組のうちの少なくとも一方を含み、特殊文字は句読点、記号、絵、及びアルファベット以外の文字を使用する言語から選択された文字のうち少なくとも一つを含む、請求項２に記載のシステム。
5. 表示モジュールが、さらに、第１のカテゴリの第１のカテゴリ名と、第２のカテゴリの第２のカテゴリ名とを表示する、請求項３に記載のシステム。
6. 表示モジュールが、さらに、第１のカテゴリに関連付けられた第１のリンクと、第２のカテゴリに関連付けられた第２のリンクとを提供し、第１のリンクが、第１のカテゴリに関連付けられた第１の情報を示し、第２のリンクが、第２のカテゴリに関連付けられた第２の情報を示す、請求項３に記載のシステム。
7. オープン属性クエリ言語サーチを使用してオープンクエリが実行される、請求項１に記載のシステム。
8. 決定を行うときに第１のカテゴリと最初のカテゴリ名との間に相違があることにより、一又は複数のあいまいかもしれない箇所が生じる、請求項３に記載のシステム。
9. コンピュータで実施される方法であって、
   入力モジュールによって、連想メモリの第１のパースペクティブ内で値を受け取るステップであって、第１のパースペクティブが、複数のデータのうちの一組のデータに関するコンテクストの第１の選択を含み、連想メモリが、関連グループに収集される複数のデータと、前記複数のデータ間の複数の関連付けとを含み、且つ連想メモリが、複数のデータ間の直接相関に加えて、複数のデータ間の直接的及び間接的関係性を含むグループから選択された少なくとも一つの関係性に基づいて照会されるように構成されているステップ、
   クエリモジュールによって、前記値を使用して連想メモリのオープンクエリを実行するステップであって、連想メモリの挿入パースペクティブ及び第２のパースペクティブのうちの少なくとも一方の内部でオープンクエリを実行し、挿入パースペクティブは、連想メモリにフィードバックされるように構成された種類のパースペクティブを含み、第２のパースペクティブは、一組のデータに関するコンテクストの第２の選択を含み、且つ挿入パースペクティブ及び第２のパースペクティブのうちの少なくとも一方は、前記値に関して第１のパースペクティブと同数以上のカテゴリの関連付けを有するステップ、並びに
   表示モジュールによって、オープンクエリの結果を表示するステップであって、オープンクエリの結果得られた、一又は複数のあいまいかもしれない箇所のリストを表示することを含むステップ
   を含む方法であって、
   前記第２のパースペクティブの表示は、
   カテゴリと前記値とを含む、第1のセクション
   前記値と関連した属性クラウド値を含む、第２のセクション
   前記値のエンティティ値を含む第３のセクション、
   前記値と関連したキーワード値を含む第４のセクション
   前記値と関連した１又は複数のカテゴリの１又は複数のカテゴリ値を含む第５のセクション、
   前記値と関連したコンテンツのテクストまたはグラフィックの１又は複数の部分を含む第６のセクション、及び
   前記値と類似したエンティティ値を含む第７のセクションを含む、
   方法。
10. 一又は複数のあいまいかもしれない箇所が、前記値について複数の一致する属性を含む、請求項９に記載のコンピュータで実施される方法。
11. 前記値が第１の番号を含み、複数の一致する属性が、前記値と一致する第１の属性と、前記値と一致する第２の属性とを含み、第１の属性が、第１の番号と関連付けられた第１のカテゴリを含み、第２の属性が、第１の番号と関連付けられた第２のカテゴリを含み、第１の番号を調べるだけでは、ユーザ又はコンピュータプログラムの理解により、第１の番号が第１のカテゴリに属するか又は第２のカテゴリに属するかの決定を行うことができない、請求項１０に記載のコンピュータで実施される方法。
12. 前記値が英数字の組及び特殊文字の組のうちの少なくとも一方を含み、特殊文字は句読点、記号、絵、及びアルファベット以外の文字を使用する言語から選択された文字のうち少なくとも一つを含む、請求項１０に記載のコンピュータで実施される方法。
13. 前記表示するステップが、さらに、第１のカテゴリに関連付けられた第１のリンクと、第２のカテゴリに関連付けられた第２のリンクとを提供することを含み、第１のリンクは第１のカテゴリに関連付けられた第１の情報を示し、第２のリンクは第２のカテゴリに関連付けられた第２の情報を示す、請求項１１に記載のコンピュータで実施される方法。

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