JP6073802B2 - 消費者のプライバシープリファレンスに基づくアクセスコントロールポリシーの創出 - Google Patents
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Description
− キーワードの同義語を検索する。同義語は、汎用の辞書だけでなく、医療専門用語を扱う特定の医療辞書においても発見される。それぞれの同義語には、ユーザーによって示されたトピックについての関連性を表示する数字が割り当てられる。
− 文書プリセレクター7によって選択された複数の文書11の中で最も頻繁に使用されている用語を検索する。頻繁に使用される用語は、例えば、文書における用語の出現頻度(term frequency:tf)及び/又は逆文書頻度(inverse document frequency:idf)に基づいた、情報検索方法を使用して選定することができる。例えば、その用語を含む文書の数、tf.idf、BM25、言語モデル、といったものであり、Baeza−Yates等の第2章モデリングを参照のこと。加えて、ユーザー向けに用語の関連性を評価するために用語近接(フレーズ)の情報が使用され得る。例えば、“Term Proximity Scoreing for Keyword−Based Retrieval Systems”Rsofolo,Y.,Savoy,J.共著、Information Retrieval(2003)から知られた技術を使用する。この段階の結果として、関連性の確からしさを伴なうキーワード(及び/又はフレーズ)のリストが決定される。
−関連の辞書を使用して上位k個の関連用語を再評価する。例えば、特定のストップワー ド(stopword)リストと医療用語分布統計、といった医療データベースを含む医学辞書である。医学論文における用語分布は、一般の用語分布に比べて極めて偏っていることがあるので、この段階は有効である。結果として、上位k個の用語の新たな関連性スコアが決定される。最も高い関連性を伴なう唯一の用語まで続けることも可能である。つまり、1<kである。
− 直接のマッピング(例えば、存在論に基づいて):消費者のプライバシープリファレンスとして適切な記録(例えば、文書)を含むデータタイプを特定する。直接のマッピングは、彼または彼女のプライバシープリファレンスにおいてユーザーによって特定されたキーワード(エイズといったもの)と、関連する文書を含むデータタイプとの間に確立される。このマッピングは、例えば、既存の存在論(例えば、好適なSNOMEDコード)に基づいてよい。データタイプ及び/又は文書は、ユーザーによって指定されたキーワードと関係するように特定されており、マークされ、そして、それらに対するアクセスは、消費者プライバシープリファレンスにおいて指定されるように制限される。例えば、そのキーワード、または、既存の存在論に従ったユーザー指定のキーワードに関するキーワードを含む文書の直接的な検索を実行することもできる。こうして、文書タイプを選択するステップは省略され得る。
− 追加キーワードの抽出:第2ステップにおいては、第1ステップにおいて特定された関連の文書(またはデータタイプ)から追加のキーワードが抽出され得る。例えば、キーワードは、最初に指定されたキーワードに対して直接的にマッピングされた記録の一つの中で言及された薬剤の名前であってよい。
− 追加記録の特定:記録の残りは、ユーザー定義のキーワードに加えて第2のステップにおいて抽出された追加キーワードを使用して検索される。このことは、彼/彼女のプライバシーポリシーを特定するためにユーザーが使用することができる追加のデータタイプ及び/又は記録をリストに入れる。
Claims (15)
- アクセスコントロールポリシーを生成するためのシステムであって:
ユーザーが、前記ユーザーに関してパーソナルなトピックおよび第三者のアクセスに対する前記ユーザーのプリファレンスを示す許可セットを指示できるようにするユーザーインターフェイスと;
前記トピックに関する文書セットを発見するために、複数の文書の内容を分析する文書アナライザーと;
アクセスコントロールポリシーを生成するために、前記許可セットと前記文書セットを関連付ける関連サブシステムと、を含む
ことを特徴とするシステム。 - 前記文書アナライザーは、
前記トピックに関する文書に係る少なくとも一つの際立ったプロパティを発見するために、前記複数の文書の内容を分析するプロパティファインダーと;
前記際立ったプロパティに基づいて、前記文書セットを選択する文書セレクターと、を含む、
請求項1に記載のシステム。 - 前記文書アナライザーは、前記トピックに基づいて、前記プロパティファインダーによって分析された前記複数の文書を選択する文書プリセレクターを含む、
請求項2に記載のシステム。 - 前記文書アナライザーは、前記トピックに基づいて、少なくとも一つのデータタイプを選択するデータタイプセレクターを含み、かつ、
前記文書プリセレクターは、前記選択されたデータタイプの複数の文書を選択するように構成されている、
請求項3に記載のシステム。 - 前記ユーザーインターフェイスは、前記ユーザーが、適合された文書セットを獲得するように、前記文書アナライザーによって発見された前記文書セットを適合させることができるように構成されており、かつ、
前記関連サブシステムは、前記許可セットを前記適合された文書セットと関連付けるように構成されている、
請求項1に記載のシステム。 - 前記ユーザーインターフェイスは、前記ユーザーが、前記プロパティファインダーによって発見された前記少なくとも一つの際立ったプロパティを変更することができるように構成されており、かつ、
前記文書セレクターは、前記変更された際立ったプロパティに基づいて、前記文書セットを選択するように構成されている、
請求項2に記載のシステム。 - 前記トピックは、キーワードを含む、
請求項1に記載のシステム。 - 前記文書アナライザーは、前記文書の前記内容の中で前記キーワードを検索するように構成されている、
請求項7に記載のシステム。 - 前記文書アナライザーは、前記文書の前記内容に基づいて、さらなるキーワードを発見するように構成されており、かつ、前記さらなるキーワードに基づいて、前記文書セットを選択するように構成されている、
請求項8に記載のシステム。 - 前記少なくとも一つの際立ったプロパティは、データタイプまたはキーワードを含む、
請求項2に記載のシステム。 - 前記プロパティファインダーは、前記複数の文書の前記内容に対して、自然言語処理、及び/又は、情報検索方法を適用するように構成されている、
請求項2に記載のシステム。 - 前記システムは、さらに、
前記関連サブシステムによって獲得された前記アクセスコントロールポリシーを形成するように構成されたアクセスコントロールサブシステムを含む、
請求項1に記載のシステム。 - 請求項1の前記システムを含むワークステーション。
- アクセスコントロールポリシーを生成するための方法であって:
コンピュータにより、ユーザーが、前記ユーザーに関してパーソナルなトピックおよび第三者のアクセスに対する前記ユーザーのプリファレンスを示す許可セットを指示できるようにするステップと;
前記コンピュータにより、前記トピックに関する文書セットを発見するために、複数の文書の内容を分析するステップと;
前記コンピュータにより、アクセスコントロールポリシーを生成するために、前記許可セットと前記文書セットを関連付けるステップと、を含む
ことを特徴とする方法。 - プロセッサシステムに、請求項14の前記方法を実行させるインストラクションを含む、
コンピュータープログラム。
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