JP6377144B2 - 質問応答のための方法、システム、およびコンピュータ読取可能な記憶媒体 - Google Patents

Description

連邦政府の助成による研究に関する陳述
本明細書において開示される発明は、米国国防総省によって認められた契約番号Ｗ９１１ＮＦ−０６−３−０００１の下で米国政府の支援と共に行われた。米国政府は、本発明において一定の権利を有する。

本発明は、ネットワーク・デバイスにおけるデータ収集に関する。

ネットワークベースのソーシャル・ネットワーク、例えば、Ｆａｃｅｂｏｏｋ（Ｒ）、Ｔｗｉｔｔｅｒ（Ｒ）、ＦｏｕｒＳｑｕａｒｅ（Ｒ）、およびＧｏｏｇｌｅ＋（Ｒ）の使用は、センサとインターネット接続能力とを備えたスマートフォンの使用と共に着実に増加してきた。こうした技術、スマートフォンおよびソーシャル・ネットワークの融合は、クラウドソーシングなどのアプリケーションによって多数のスマートフォンのデータ収集能力を活用するアプリケーションを生み出すであろう。例えば、グーグル・マップのためのリアルタイムでのトラフィック監視は、自身の位置と速度情報とを自身のスマートフォンから共有する個人を通じて可能になる。この統合は、ソーシャル・ネットワーキング・アプリケーションを災害管理のためにも活用する。例えば、石油流出または他の環境災害は、ソーシャル・ネットワーキング・サイトで写真または他の関連情報を共有することによって、個人により監視され得る。化学物質流出、または特定の災害の周辺における大気品質は、例えば、モバイル・デバイスに関連付けられる空気サンプリング機器を使用して、同様に監視され得る。

こうした技術の使用を通じて取得された情報は、個人によって、または政策決定者および公的機関によって、集約され、処理され、次いで、消費され得る。この情報の消費は、情報の検索と、検索された情報に対する問い合わせまたは質問への回答とを含む。情報検索および自然言語処理（NLP:natural language processing）において、質問応答（QA:questionanswering）は、自然言語で提示される質問に自動的に応答するタスクである。ある質問に対する応答を見つけるために、ＱＡコンピュータ・プログラムは、予め構築されたデータベース、または自然言語文書のコレクション、例えば、ワールド・ワイド・ウェブもしくは何らかのローカルなコレクションなどのテキスト・コーパスのいずれかを使用する。コレクションの検索は、内部的な組織文書およびコンパイル済みのニュースワイヤ・レポートを通じた小さなローカル文書のコレクションから、ワールド・ワイド・ウェブまで、様々である。

ＱＡリサーチは、例えば、事実、リスト、定義、方法、理由、仮説に基づく質問、意味論的に制約された質問、言語横断的な質問を含む、広範囲な質問のタイプに対処することを試みる。一般に、ＱＡは、良好な検索コーパスを有すること、すなわち、所望の応答を含む文書の存在に依存する。そのため、質問の領域がコレクションに直交しない限り、より大きなコレクションサイズは、より良好なＱＡ性能と相互に関連する。ウェブなどの巨大なコレクションにおけるデータ冗長性の観念は、異なるコンテキストおよび異なる文書においては情報の塊が多くの異なる手法で言い表される状況を作る。これは、２つの利点を生み出す。第一に、正しい情報を多くの形式で出現させることによって、テキストを理解するために複雑なＮＬＰ技法を実行すべくＱＡシステムに課される負荷が低減される。第二に、正確な応答が不正確な応答の場合よりも文書中に多数回出現することに依拠することによって、正確な応答は、誤検出からフィルタリングされ得る。

閉領域の質問応答は、一定の領域下、例えば、医薬または自動車のメンテナンスの質問に対処し、より簡単なタスクを提示する。なぜならば、ＮＬＰシステムは、しばしばオントロジにおいて形式化される、領域固有の知識を利用することができるためである。あるいは、閉領域は、手続き情報よりもむしろ記述的情報を求める質問などの、限定されたタイプの質問のみが受け取られる状況を指し得る。開領域の質問応答は、殆どどのようなことに関する質問にも対処し、汎用オントロジおよび世界知識にのみ依拠し得る。他方で、こうしたシステムは、通常、応答が抽出される、はるかに多くの利用可能なデータを有する。

質問応答のための方法、システム、およびコンピュータ読取可能な記憶媒体を提供する。

本発明の例示的な実施形態に係るシステムおよび方法は、モバイル・デバイスからのコンテキスト認識型のリアルタイム情報を提供する。データ収集フレームワークは、データ、例えば、リアルタイム情報をモバイル・デバイスから収集するために使用される。データ収集フレームワークは、質問応答（QA）アプリケーション層、バックエンド層、エッジ収集層およびデータ層を含む階層化モデルである。ＱＡ層は、アーカイブされたデータ、例えば、ウィキペディアと、オンラインデータ、例えば、ブログおよびフィードならびにモバイル・デバイスからのリアルタイム情報といった入力の混合コーパスを、混合コーパスへの入力として受け取る。

元の質問を、データ収集フレームワークを使用してキャプチャされるデータの記述へ、例えば、データの仕様へ変換する、意味論的インタープリタ（semantic interpreter）が、ＱＡアプリケーション層において利用される。収集すべきデータは、質問のコンテキストと、質問をしているユーザに関連付けられる状態情報とに基づいて決定される。この状態情報は、ユーザ・プロファイルを含む。一実施形態において、領域依存のテンプレートおよびポリシーが、意味論的インタープリタにおいて使用される。こうした領域依存のテンプレートは、どのデータが所与の領域、例えば、医療領域または顧客サービス領域に関連するかを記述する。各テンプレートは、その領域に関連するデータタイプのリストを含み、テンプレートは、ＱＡシステムへ入力される質問の領域に関してパラメータ化される。データのタイプごとの、解像度などの品質、容量などの量は、所望のデータコレクションの詳細を特定するためにＱＡシステムが記入し得るパラメータである。ポリシーは、その日のどの時間に、またはどの位置において、どのユーザによって所有されるどのデバイスが、どのタイプのデータを収集するために使用され得るかなどの、データ収集に課される制約を含み得る。そのようなポリシーは、ユーザおよびＱＡシステムの嗜好が尊重されることを確保する。

意味論的インタープリタの他の適切な形式は、知識ベースのエキスパート・システムによる、質問のデータ収集仕様への変換を含む。知識ベースのエキスパート・システムは、質問に応答する際に必要とされる情報の異なる態様と、こうした異なる態様が互いにどのように関連するかとを記述するために、オントロジを使用する。情報ごとに、どのような種類のデータが関連し、どの分析論がそのデータから情報を生成し得るかに関する付加的な記述が含まれ得る。質問のカテゴリごとに、そのようなオントロジが構築され得る。エキスパート・システムは、所与の質問に応答するためにどのデータが必要とされるかを見つけ出すためにオントロジを検討し、データ収集仕様を構築し、こうしたデータ収集仕様をデータ収集インフラストラクチャへ送信して、所望のデータを取得する。データおよびイベント収集仕様は、ＱＡ層が応答することを試みている質問のコンテキストを使用して生成される。収集された生データは、データおよびイベント収集仕様に基づいて、変換され得る。出力が、質問に応答するために使用され得る、より上位の意味論的レベルにおける情報となるように、生データは、分析論によってさらに処理され得る。情報は、適当な形式、例えば、テキストまたはテーブルに変換され得る。これにより、基礎となるモバイル・データ・コレクション・システムが、リアルタイム・データを、ＱＡアプリケーション層が消費し得る情報へ変化させることが可能になる。

本発明に係る質問応答データ・キャプチャ・システムの一実施形態の概略図である。 自然言語問い合わせに応答して、データ生成ネットワーク・デバイス（datagenerating networked device）から生データおよび現象を取得するために、本発明の質問応答およびデータ・キャプチャ・システムを使用するための方法の一実施形態を示すフローチャートである。 自然言語問い合わせに応答してデータ要求仕様を生成するために使用されるオントロジの一実施形態の概略図である。

本発明に係るシステムおよび方法は、モバイル・エッジ・キャプチャおよび分析論（MECA:mobileedge capture and analytics）を活用する。ＭＥＣＡは、要求元のアプリケーションへデータを提供し、または自然言語問い合わせとして提示された質問へのリアルタイムでの質問応答を提供しようとする過去の試みの欠点を克服する、モバイル・デバイスなどのデータ収集デバイスからのデータ収集のための一般的なミドルウェアである。ＭＥＣＡは、コンピューティング・システム上で実行される多くの異なるアプリケーションからの多種多様なデータおよび情報ニーズをサポートし、アプリケーションがデータおよび情報ニーズを簡単に宣言的に表現することができるように、現象の高レベルな抽象化を提供する。ＭＥＣＡは、異なるアプリケーションにまたがる共通のデータおよび情報ニーズを識別する。このアプリケーションにまたがる識別は、生データの収集および生データのプリミティブな処理が一度だけ実行され、その結果がこれらのアプリケーション間で共有されることを確保する。アプリケーションにまたがって共通の生データおよび現象を共有することにより、垂直的アプローチにおいて見られる冗長性およびコンフリクトが回避される。

ＭＥＣＡは、例えば、自然言語問い合わせにおいて表現されるような、１つまたは複数のアプリケーションからの要件に基づいてデータ収集デバイスを選択および設定するための設定可能なフレームワークを使用する。異なるタイプのデータのリアルタイム収集が可能な一般的なソフトウェア・エージェントのインスタンスは、データ収集デバイスの各々上で実行される。各一般的なソフトウェア・エージェントは、ＭＥＣＡから命令を受信し、所望の生データを取得および返信する。ＭＥＣＡは、より高レベルの情報を、例えば、現象の形式で抽出するために、例えば、エッジ層において、データ・キャプチャ・システム全体にわたって生データへの随意的なプリミティブな処理を行う。プリミティブな処理を受けた生データは、現象データに変換され、当該現象データは、例えば、現象層（phenomenon layer）を通じて、要求元のアプリケーションへ返信される。一般に、本発明の様々な機能性は、データ・キャプチャ・システムの１つまたは複数の層において提供されてもよく、所与の１つまたは複数の層に限定されない。生データは、データまたはイベント収集仕様に基づいても変換され得る。分析論は、自然言語問い合わせにおいて提示された質問に応答する、より高い意味論的レベルにおいて生データ中の情報を出力するために、生データを処理すべく使用され得る。このより高い意味論的レベルは、自然言語応答、チャート、テーブルおよびグラフを含むが、これらに限定されない。これにより、ＭＥＣＡは、リアルタイム・データを、質問応答システムが消費し得る自然言語に変化させることが可能になる。

ＭＥＣＡは、異なるアプリケーションについてのリアルタイム・データを同時に収集するための共通インフラストラクチャを提供する。質問は、ＭＥＣＡと通信する１つまたは複数のコンピューティング・システム上で実行される、１つまたは複数のアプリケーションへ提示される。こうした質問は、後に意味論的インタープリタによってデータ収集仕様に変換される自然言語問い合わせとして提示される。こうしたデータ収集仕様は、データ・キャプチャ・システムの様々な層および位置から応答性のリアルタイムの生データを取得するために、ＭＥＣＡによって利用される。好適には、リアルタイムの生データは、データ・キャプチャ・システムのエッジ・デバイスから取得される。ＭＥＣＡにおけるミドルウェアは、アプリケーションに高レベルの抽象化を受けさせ、こうしたアプリケーションが現象収集仕様を使用してデータ収集仕様を宣言的に表現することを可能にする。各現象は、リアルタイムでの、または所与の期間にわたる、特定の物理的位置または地理的位置における一定の種類のイベントの発生である。例えば、一定の位置および時間における道路上のくぼみの検出は、１つの現象である。現象の使用は、複数のデータ生成ネットワーク・デバイス上に位置する物理センサによって直接キャプチャされるような生データよりも高い意味論的レベルにおいて情報を提供する。この高レベルの抽象化は、デバイス上の物理センサによって生成される生データが、通常、高容量であり、アプリケーションによって直接消費可能ではないという事実、および、異なるアプリケーション、特に、同じ領域内の異なるアプリケーションは、共通の情報ニーズを有し得るという事実によって動機づけされる。

例えば、公共施設保守アプリケーションは、適当な修理が時間通りに行われ得るように、道路上のくぼみを検出する必要がある。「国道１０１号線に沿った全てのくぼみの位置を識別せよ」という自然言語問い合わせは、保守オペレータなどのエンティティ（entity）によって、公共施設保守アプリケーションに入力される。くぼみは、運転手によって携帯されるスマートフォンからの３軸加速度データから検出され得る。そのため、国道１０１号線に沿って移動する運転手および同乗者のスマートフォンが識別され、運転手が所望の経路に沿って進行する限り、すなわち、生データが生の時系列データまたは３軸加速度データとして取得される限り、所望の３軸加速度データが、これらのスマートフォンから取得される。しかしながら、生の時系列データへの一定の処理は、潜在的なくぼみの実際の位置を識別するために実行されなければならない。そのような処理は、情報の意味論的レベルを改善し、自然言語問い合わせに応答してアプリケーションへ返信されるデータの量を低減するために、本発明のデータ・キャプチャ・システム内で実行される。また、異なるアプリケーション、特に、共通領域内の異なるアプリケーションは、共通の情報ニーズを有し得る。例えば、所与の車両内の同乗者および運転手からの生の衛星測位システム（GPS:global positioning system）サンプルが、彼らの通勤経路を識別するために集約される。こうした集約データは、リアルタイムの交通警報と長期の都市道路ネットワーク計画との両方のために有益である。一実施形態において、生データの収集およびプリミティブな処理は、こうしたアプリケーションにおける重複した労力を回避し、効率を改善するために、ＭＥＣＡ内部で共有される。

現象収集仕様を含む、コンピューティング・システム上で実行されるアプリケーションを通じて提示される自然言語問い合わせに基づく、意味論的インタープリタからのデータ収集仕様は、３つの部分、すなわち、必要とされるデータまたは現象のタイプの識別と、データに関連付けられ、またはデータが収集される地理的範囲または物理的位置と、データが収集されるべき期間とを含む。各タイプの現象は、データ構造および意味論の明確な定義を有する。タイプごとに、一定の種類の生データを現象に変換することができる、少なくとも１つのエッジ分析論（edge analytic）が存在する。こうした分析論は、必要に応じて、データ・キャプチャ・システム、すなわち、ＭＥＣＡによって動的に呼び出される。利用可能な分析論のコレクションと、したがって、現象タイプとは、拡張可能である。いったん新たなエッジ分析論が分析論ライブラリに追加されると、その新たなエッジ分析論が生成する現象タイプは、要求元のアプリケーションに利用可能となる。

図１を参照すると、１つの例示的な実施形態に従って、本発明は、アプリケーション層１０３と、当該アプリケーション層と通信するデータ・キャプチャ部１０７とを含む、質問応答およびデータ・キャプチャ・システム１００を対象とする。データ・キャプチャ部は、現象層１０２と、当該現象層と通信するエッジ層１０４と、当該エッジ層と通信するデータ層１０６とを含む。これらの層は、１つまたは複数の適切なコンピューティング・プラットフォーム上に、例えば、コンピュータまたはサーバ上に位置する。これらの層は、単一のコンピューティング・プラットフォーム上に位置しても、または、２つ以上の別個の異なるコンピューティング・プラットフォーム上に位置してもよい。一実施形態において、これらの層は、分散アプリケーションとして構成される。一般に、これらの層は、論理的であり、これらの物理表現は、異なる形式を取り得る。例えば、「エッジ層」は、セルラ基地局と同じ場所に位置し得るが、バックエンドのデータセンタにも存在し得る。これらの層は、単一の領域または複数の領域に存在し得る。一実施形態において、これらの層は、分散コンピューティング・システムとして構成されるデータ・キャプチャ・システムのために構成される。これらの層は、１つまたは複数の適切なコンピューティング・プラットフォーム上で実行されている、１つもしくは複数のソフトウェア・プログラムまたはソフトウェア・モジュールを使用して生成され得る。

アプリケーション層は、１つまたは複数のコンピューティング・システムまたはコンピューティング・プラットフォーム上で実行される、少なくとも１つのアプリケーション１０８、好適には、複数のアプリケーション１０８を含む。こうしたコンピューティング・システムは、データ・キャプチャ部の外部にあってもよいし、または、データ・キャプチャ部のこれらの層が実行されている同じコンピューティング・システムであってもよい。アプリケーションは、アプリケーションのユーザから自然言語問い合わせを受信し、または、アプリケーションの実行もしくは他のアプリケーションもしくはデバイスからの入力のいずれかに基づいて、自然言語問い合わせを生成する。質問応答およびデータ収集システム１００には、少なくとも１つの意味論的インタープリタ１０５と、少なくとも１つの生データ変換器１０９も含まれる。意味論的インタープリタおよび生データ変換器は、異なるコンピューティング・プラットフォーム上で実行されていても、アプリケーション層と、現象層と、エッジ層とを含むシステムの１つまたは複数の層上で実行されていてもよい。

意味論的インタープリタは、アプリケーションと通信し、アプリケーションにおいて受信された自然言語問い合わせを、データ収集部によって取り扱われ得るデータ要求仕様へ変換する。各データ要求仕様は、自然言語問い合わせに対応する、取得対象のデータのタイプの識別を含む。一実施形態において、現象層１０２は、データ要求仕様を受信し、データ要求仕様に対応するデータ収集要件を生成する。エッジ層１０４は、現象層からデータ収集要件を受信し、データ収集要件を満たすために必要とされる生データを識別する。データ層中の複数のデータ生成ネットワーク・デバイス１３０のうちの１つで実行される、複数の同一の共通ソフトウェア・エージェント１２８は、データ収集要件を満たすために必要とされる、識別済みの生データを取得する。生データ変換器は、生データをより高レベルの意味論に処理し、次いで、当該高レベルの意味論は、自然言語問い合わせに応答して、アプリケーションへ返信される。

意味論的インタープリタは、自然言語問い合わせのコンテンツ、例えば、単語、語句、および英数字の文字列を使用して、データ収集部へ転送されるデータ要求仕様を決定する。一実施形態において、意味論的インタープリタは、自然言語問い合わせに対応する、取得対象のデータのタイプを識別する際に、自然言語問い合わせのコンテンツに加えて、自然言語問い合わせを提示したエンティティに関するプロファイル情報も利用する。このプロファイル情報は、自然言語問い合わせを提示するためにアプリケーションを使用するエンティティについて取得され得る。適切なエンティティは、アプリケーションを使用する個人、企業、および政府機関を含むが、これらに限定されない。一実施形態において、プロファイル情報は、アプリケーションによって維持され、またはデータベースに記憶され、エンティティによって入力される自然言語問い合わせと共にアプリケーションによって提供される。適切なプロファイル情報は、エンティティの識別、エンティティに関連付けられる主題の識別、エンティティに関連付けられる技術領域、エンティティに関連付けられる過去の問い合わせおよび問い合わせ応答の履歴、関連するエンティティの識別、エンティティに関連付けられるデータ取得ポリシー、ならびにエンティティに関連付けられるセキュリティ許可を含むが、これらに限定されない。

一実施形態において、意味論的インタープリタは、複数の主題領域テンプレートを含む。主題領域は、自然言語問い合わせのコンテンツを記述する。適切な主題領域は、技術、医療、法律、政府、公衆安全、戦術、災害対応、緊急事態、法執行、教育、スポーツおよび輸送を含むが、これらに限定されない。各主題領域テンプレートは、所与の主題領域に関連するデータのタイプの予め定義されたリストと、当該データのタイプの予め定義されたリスト内のデータのタイプごとのパラメータのセットとを含む。パラメータは、異なるタイプのデータについての記述的な量および品質を提供する。好適には、パラメータのセットは、データのタイプについての調整可能な品質および量を提供する。こうした品質、例えば、解像度、精度、正確さおよび期間と、量、例えば、データ量とは、自然言語問い合わせを入力したアプリケーションまたはエンティティからの入力に基づいて調整され、当該問い合わせに応答して返されるデータの容認可能な品質および量を表現し得る。一実施形態において、意味論的インタープリタは、データのタイプごとに好適な品質および量に関する入力をアプリケーションから受信し、受信された入力に従って、データのタイプごとの品質および量を調整する。生データについて所望のパラメータを設定した後、共通ソフトウェア・エージェントは、データのタイプごとの調整された品質および量、すなわち、パラメータに従って、識別済みの生データを取得する。

意味論的インタープリタは、自然言語問い合わせに関連付けられる、１つまたは複数の主題領域を識別する。これは、自然言語問い合わせを構文解析し、所与の主題領域に関連付けられるキーワードまたは語句を識別することによって達成され得る。自然言語問い合わせに関連付けられる少なくとも１つの主題領域を識別した後、意味論的インタープリタは、複数の主題領域テンプレートから、自然言語問い合わせに関連付けられる主題領域に対応する１つの主題領域テンプレートを識別する。次いで、この対応する主題領域テンプレートは、データ要求仕様を生成するために、意味論的インタープリタによって使用される。

一実施形態において、意味論的インタープリタは、データ要求仕様を生成し、共通ソフトウェア・エージェントは、１つまたは複数のポリシーに従って、生データを取得する。一実施形態において、システム、例えば、意味論的インタープリタは、複数のデータ収集ポリシーを含む。各データ収集ポリシーは、データ収集に課される所定の制約、例えば、その日のどの時間に、どの位置において、どのユーザによって所有されるどのエッジ・デバイスが、どのタイプのデータを収集するために使用され得るかの識別を含む。そのため、ポリシーは、リアルタイムの生データを取得するために使用され得る、データ生成ネットワーク・デバイスに対する限定、データ収集に対する時間的な限定、およびデータ収集に対する空間的な限定を表す。共通ソフトウェア・エージェントは、識別されたデータ収集ポリシーに従って、識別済みの生データを取得する。ポリシーは、自然言語問い合わせの主題領域、または当該問い合わせを提示するエンティティの識別に拘わらず、使用され得る。あるいは、各データ収集ポリシーは、主題領域のうちの１つに関連付けられる。

データ要求仕様を構築するために使用される、予め定義されたテンプレートに加えて、意味論的インタープリタは、所与の主題領域に関するエキスパート知識も使用することができる。一実施形態において、意味論的インタープリタは、複数の主題領域エキスパートを含む、知識ベースのエキスパート・システムを含む。各主題領域エキスパートは、所与の主題領域に対応しており、その主題領域を包含する自然言語問い合わせについてのデータ要求仕様を生成するように構成される。

オントロジは、所与の自然言語問い合わせに応答して取得されるべき生データの範囲を拡張するために使用される。例えば、新たな問い合わせ、または付加的な問い合わせが、構築され得る。所与のオントロジは、将来の問い合わせのために、保存および再使用され得る。図３を参照すると、例示的なオントロジ３００が示される。このオントロジは、「所与の道路に沿って位置する車両および運転手」を求める自然言語問い合わせに応答して、生成または使用され得る。一般に、オントロジは、概念間の関係と、これらの概念の様々な属性とを記述する。例示的な問い合わせにおいて、概念は、車両３０２および運転手３０４である。車両の属性は、特に、色３０６と、車両のタイプ３０８と、車両のメーカおよびモデル３１０とを含む。色は、画像キャプチャ・デバイスからの車両の画像３２２を使用する色抽出技術３２０を使用して、または車両のテキスト記述３２６に基づくキーワード検出３２４を使用して、決定され得る。運転手の属性は、特に、身長３１２と、髪および目の色３１４と、服装３１６と、免許情報３１８とを含む。このオントロジは、同じ属性上の自然言語問い合わせについて繰り返し保存および使用される。オントロジは、任意の所与の属性のステータス３２８、すなわち、取得済みか、または取得済みでないかと、知識の信用または信頼性の表現とも提供する。次いで、データ取得部は、不明情報の決定と、当該不明情報を提供し得る生データとに基づいて、データ取得計画を立てる。

一実施形態において、システムは、意味論的インタープリタ内に配置され、または意味論的インタープリタと通信する、オントロジ・ビルダを含む。オントロジ・ビルダは、概念間の関係と、これらの概念の属性とを特定する。意味論的インタープリタは、自然言語問い合わせにおける概念を識別する。適切な概念は、人物を含む物理オブジェクト、および物理現象を含むが、これらに限定されない。この概念は、自然言語問い合わせからの少なくとも一部、例えば、単一の単語または語句を表し、当該一部は、自然言語問い合わせを構文解析することによって取得され得る。意味論的インタープリタは、オントロジ・ビルダを使用して、概念に対応するオントロジを構築する。このオントロジは、データ要求仕様を記述するために使用される。データ要求仕様を記述するためにオントロジを使用することは、概念の属性を識別するためにオントロジを使用することと、識別された属性に関する情報を取得するために利用可能なデータのタイプを識別することとを含む。

既に取得され、オントロジ内に配置された情報に関するステータスまたは状態情報も、質問応答およびデータ取得システムによって使用される。例えば、エッジ層は、取得されていない、識別された属性に関する情報を識別することができ、共通ソフトウェア・エージェントは、識別されたデータのタイプを使用して、取得されていない、識別された属性に関する識別された情報に対応する生データを取得する。

現象層１０２は、バックエンド、例えば、データセンタに存在しており、規定されるポリシーに従って全体的なデータ収集をコーディネートするために、および、生データと現象データとの両方をアプリケーションと自然言語問い合わせを提示するユーザとへ返信するために、アプリケーション層内のアプリケーションにおいて受信される自然言語問い合わせに基づいて、意味論的インタープリタから現象収集仕様を受信する責任を負う。一実施形態において、現象層は、意味論的インタープリタからデータ要求仕様を受信し、データ要求仕様に対応するデータ収集要件を生成するように構成される。各データ要求仕様は、データのタイプの識別と、データのタイプの収集のための期間と、所与のアプリケーションで受信される自然言語問い合わせにおいて要求および所望されるデータのタイプに関連付けられる物理位置とを含む。適切な物理位置は、地理的位置、座標で表される多角形、郵便の宛先、および道路区分を含むが、これらに限定されない。一実施形態において、データ要求仕様は、現象収集仕様である。各現象収集仕様は、コンピューティング・システム上で実行されるアプリケーションのユーザによって所望される少なくとも１つの現象の識別を含み、各現象は、所与の期間にわたる所与の物理位置における所与のイベントの発生である。そのため、アプリケーションのユーザは、現象によって促進される、より高レベルの言語を使用して、データを要求することができ、実際の生データを識別することは必要とされない。データ要求仕様に応答して現象層において生成されるデータ収集要件は、生データおよび現象を含み、ここで、各現象は、所与の期間にわたる所与の物理位置における所与のイベントの発生を表し、リアルタイムの生データから生成される。

一実施形態において、現象層は、バックエンド・タスク・マネージャ１１０としての収集タスク・マネージャ（CTM: Collection Task Manager）と、バックエンド・メタデータ・マネージャ（BMM:Backend Metadata Manager）１１２と、バックエンド・データ・マネージャ（BDM: Backend Data Manager）１１４とを含む。収集タスク・マネージャは、データ要求仕様を提示し、生成されたデータ収集要件をエッジ層へ転送するために、コンピューティング・システム上で実行される意味論的インタープリタおよびアプリケーション用のインターフェースを提供するように構成される。バックエンド・メタデータ・マネージャは、各エッジ・ノードによってエッジ層において生成されることが可能な現象に関するメタデータと、それらのノードの各々に関連付けられる物理位置範囲とを維持するように構成される。バックエンド・データ・マネージャは、データ生成ネットワーク・デバイスから取得される生データと、生データを使用してエッジ層において生成される現象とを受信し、受信された生データおよび現象を集約し、当該生データおよび現象を、データ要求仕様を提示する意味論的インタープリタへ、または自然言語問い合わせを受信するアプリケーションへ通信するように構成される。一実施形態において、収集タスク・マネージャは、データ収集要件を満たすようにエッジ層において開始されるデータ収集タスクのために、状態情報、例えば、収集済みか、または保留中かを維持するようにも構成される。

動作時には、ＣＴＭは、インターフェースを意味論的インタープリタおよびアプリケーションと通信させて、それらの現象収集仕様を受信する。仕様を受信すると、ＣＴＭは、ＢＭＭに問い合わせを行い、ＢＭＭは、どの現象タイプが利用可能であるかを含む、エッジ・ノードに関するメタデータと、それぞれの地理的範囲とを維持する。次いで、ＣＴＭは、エッジ層内の適当なエッジ・ノードを選択し、エッジ・ノードがリアルタイムでデータ収集を開始することができるように、これらの選択されたエッジ・ノードへ仕様を送信する。ＣＴＭは、収集タスクごとの状態情報、例えば、どのエッジ・ノードがデータ収集に関与するかという識別を生成および維持する。アプリケーション要求によって特定されるデータ収集のための時間ウィンドウの終了、またはアプリケーションによる終了のいずれかに起因して、データ収集タスクが終わる場合、状態はクリアされる。ＢＤＭは、１つの収集タスクを対象とするデータが、自然言語問い合わせを提示するアプリケーションへ継続的に提供されるように、生データおよび現象を含むデータをエッジ・ノードから受信し、集約する責任を負う。

一実施形態において、エッジ層は、ネットワーク・エッジ、例えば、セルラ・ネットワーク内の基地局に存在する。一般に、エッジ層は、論理的概念であり、データ・キャプチャ・システムにおけるエッジ層の物理的発現は、例えば、基地局において、またはバックエンドもしくはクラウド・データ・センタにおいて、様々な形態を取る。エッジ層は、現象層から収集要件を受信し、ローカルなデータ収集デバイスのサブセットの中でのデータ収集を管理し、プリミティブなデータ処理のためにエッジ分析論を実行する。一実施形態において、エッジ層は、現象層と通信しており、データ収集要件を受信し、データ収集要件を満たすために必要とされる生データを識別するように構成される。一実施形態において、エッジ層は、複数のエッジ分析論を含む。各エッジ分析論は、共通ソフトウェア・エージェントから取得される生データを処理して、データ収集要件に含まれる現象の少なくとも一部を生成し、ここで、各現象は、所与の期間にわたる所与の物理位置における所与のイベントの発生であり、生データから生成される。

一実施形態において、エッジ層は、複数の異なる別個のエッジ・ノード１１６を含む。各エッジ・ノードは個々に、またはエッジ層は一般に、データ収集要件を満たすために開始されるデータ収集タスクのための状態情報を維持するように構成されたエッジ・タスク・マネージャ１１８と、複数のデータ生成ネットワーク・デバイスの各々についての登録および状態情報を維持するように構成されたエッジ・メタデータ・マネージャ１２０とを含む。登録および状態情報は、各データ生成ネットワーク・デバイスの現在の位置と、各データ生成ネットワーク・デバイスの現在のエネルギー・レベルとを含む。エッジ層は、複数のエッジ分析論を含むエッジ分析論ライブラリ１２２もさらに含む。各エッジ分析論は、共通ソフトウェア・エージェントから取得される生データを処理して、データ収集要件に含まれる現象を生成し、ここで、各現象は、所与の期間にわたる所与の物理位置における所与のイベントの発生であり、生データから生成される。

一実施形態において、エッジ層は、エッジ分析論を実行するように構成されたエッジ分析論ランタイム・プラットフォーム１２４も含む。エッジ・データ・マネージャ１２６は、エッジ層内に提供されており、共通ソフトウェア・エージェントから取得される識別済みの生データを集約し、集約された識別済みの生データを現象層内のバックエンド・データ・マネージャへ通信するように構成される。一般に、エッジ層は、データ収集デバイスの識別済みのセットからのデータ収集と、特定された現象によって必要とされるプリミティブな処理のためにエッジ分析論を実行することとに責任を負う。エッジ層の様々な機能的な部分は、単一の位置に設けられて、エッジ層内の全てのエッジ・ノードによって共有されてもよいし、または、各エッジ・ノードに設けられてもよい。

動作時には、エッジ・タスク・マネージャ（ETM:edge task manager)は、ネットワーク・エッジにおける収集タスクに関する状態情報、例えば、どのデバイス上のどの感知動作がどのタスクに関与するかを維持し、デバイスの動作およびエッジ処理をコーディネートする。エッジ・メタデータ・マネージャ（EMM:edge metadata manager）は、データ収集デバイスの位置およびエネルギー・レベルなどの、データ収集デバイスに関する登録および状態情報を維持し、エッジ分析論ライブラリは、ＥＴＭが呼び出すべきエッジ分析論のコレクションを維持する。エッジ分析論ランタイム・プラットフォームは、エッジ分析論を配置すべきコンテナであり、エッジ・データ・マネージャ（EDM）は、同じ収集タスクを対象とする異なるデバイスからのデータを集約し、そのデータをさらなる集約のために現象層内のバックエンド・データ・マネージャへ送信する。現象層からデータ収集要件を受信すると、ＥＴＭは、まず、どのエッジ分析論が要求された現象を生成することができるか、および、どのデータ収集デバイスが必要とされる生データを生成することができるかを識別するように、ＥＭＭに問い合わせを行う。次いで、位置と、エネルギー・レベルと、データ収集および処理のコストとに基づいて、データ収集デバイスのセットが選択され、データ収集命令が、それらのデータ収集デバイスへ送信される。エッジ分析論がプリミティブな処理のために必要とされる場合、ＥＴＭは、ライブラリから当該分析論を呼び出し、当該分析論をエッジ分析論ランタイム・プラットフォーム上で実行する。

データ層は、複数の同一の共通ソフトウェア・エージェント１２８を含む。各共通ソフトウェア・エージェントは、複数のデータ生成ネットワーク・デバイス１３０のうちの１つで実行されており、エッジ層と通信する。共通ソフトウェア・エージェントは、データ収集要件を満たすために必要とされる識別済みの生データを取得するように構成される。一実施形態において、共通エージェントは、異なるデータ生成ネットワーク・デバイスにまたがって同一である。ただし、共通エージェントは、異なるタイプのデータ生成ネットワーク・デバイス上で同一である必要はない。一般に、共通エージェントは、共通エージェントが接続される、それらのネットワーク・エッジ・ノードによって理解される同じプロトコルを使用する。適切なデータ生成ネットワーク・デバイスは、セルラ電話、スマートフォン、タブレット・コンピュータ、デスクトップ・コンピュータ、ラップトップ・コンピュータ、携帯情報端末、無線周波数識別システム、レーダ・システム、モバイル・アドホック・ネットワーク内のノード、監視カメラ、無線トランシーバ、テレマティクス・デバイス、荷物追跡システム、データベース、または、これらの組み合わせを含む。複数のデータ生成ネットワーク・デバイスの各々は、エッジ・ノードのうちの１つに登録される。一実施形態において、エッジ層は、ネットワーク内の複数のエッジ・ノードを含み、各エッジ・ノードは、複数のデータ生成ネットワーク・デバイス上で実行される複数のソフトウェア・エージェントのうちの少なくとも１つと通信する。１つの好適な実施形態において、エッジ・ノードは、セルラ電話ネットワーク内の基地局であり、データ生成ネットワーク・デバイスは、セルラ・ネットワーク通信可能なデバイスである。

一実施形態において、データ層は、全てのデータ生成ネットワーク・デバイス上で実行される共通ソフトウェア・エージェントのインスタンスである。データ層は、エッジ層から設定および収集命令を受信し、データ生成ネットワーク・デバイス上の物理センサによって生成されるデータを返信する。各データ生成ネットワーク・デバイスは、エッジ・ノード、例えば、物理的に最も近いエッジ・ノードに登録して、当該データ生成ネットワーク・デバイス自体をデータ収集のために利用可能にする。また、各データ生成ネットワーク・デバイスは、当該データ生成ネットワーク・デバイスが生成することが可能な生データのタイプを報告し、データ収集要件が受信される場合に、エッジ・ノードが適切な選択および設定の決定を行うことができるように、当該データ生成ネットワーク・デバイスの位置およびエネルギー・レベルに関して、エッジ・ノードを定期的に更新する。データ生成ネットワーク・デバイスからの生データは、集約のためにＥＤＭへ送信される。エッジ分析論が呼び出された場合、この分析論は、生データまたは集約されたデータを取得し、これらを所望の現象に変換する。そのような現象は、バックエンドにおけるＢＤＭへ渡され、最終的には、アプリケーションへ返信される。そのため、データ・キャプチャ・システムのＭＥＣＡは、アプリケーションにまたがって生データと現象データとの両方を共有することを促進する。同じ種類の現象データが、１つのエッジ・ノードにおいて複数回要求される場合、既存の収集および処理動作は、できる限り再使用される。生データは、所望のより高レベルの意味論への変換のために、生データ変換器へも通信される。データ生成ネットワーク・デバイスからの生データ、エッジ分析論からの現象データ、および、より高い意味論レベルにおける変換された生データは、ＥＤＭへ送信され、複数のアプリケーションによって共有される。

一実施形態において、データ・キャプチャ・システムは、データ要求仕様を受信し、データ要求仕様に対応するデータ収集要件を生成するように構成された現象層を含む。各データ要求仕様は、データのタイプの識別、データのタイプの収集のための期間、およびデータのタイプに関連付けられる物理位置を含む。本システムは、現象層と通信し、複数のノードを含むエッジ層も含み、ここで、各ノードは、セルラ・ネットワーク内の基地局であり、データ収集要件を受信し、データ収集要件を満たすために必要とされる生データを識別するように構成される。複数の同一の共通ソフトウェア・エージェントは、本システムに含まれる。各共通ソフトウェア・エージェントは、複数のデータ生成ネットワーク・デバイスのうちの１つで実行されており、エッジ層内の複数のノードと通信する。各データ生成ネットワーク・デバイスは、セルラ・ネットワーク通信可能なデバイスであり、共通ソフトウェア・エージェントは、当該セルラ・ネットワーク通信可能なデバイスからのデータ収集要件を満たすために必要とされる識別済みの生データを取得するように構成される。

一実施形態において、各セルラ・ネットワーク通信可能なデバイスは、物理センサを含み、生データは、これらの物理センサから取得されるデータである。本システムは、エッジ層内の複数のノードに配置される複数のエッジ分析論も含み得る。各エッジ分析論は、データ収集要件に含まれる現象を生成するために、共通ソフトウェア・エージェントから取得される生データを処理するように構成され、ここで、各現象は、所与の期間にわたる所与の物理位置における所与のイベントの発生を表す。一実施形態において、エッジ層内の複数のノードは、付加的な通信ネットワーク、すなわち、非セルラ通信ネットワーク内のエッジ・ノードも含み、データ生成ネットワーク・デバイスは、当該付加的な通信ネットワーク内のエッジ・ノードと通信するタブレット・コンピュータ、デスクトップ・コンピュータ、ラップトップ・コンピュータ、携帯情報端末、無線周波数識別システム、レーダ・システム、モバイル・アドホック・ネットワーク内のノード、監視カメラ、無線トランシーバ、テレマティクス・デバイス、荷物追跡システムおよびデータベースのうちの少なくとも１つをさらに含む。

図２を参照すると、本発明の１つの例示的な実施形態は、ネットワーク・デバイスを使用する質問応答およびデータ収集のための方法２００を対象とする。自然言語問い合わせは、コンピューティング・システム上で実行されるアプリケーションにおいて受信される２０１。自然言語問い合わせは、エンティティから、例えば、アプリケーションのユーザ、別のアプリケーション、またはアプリケーション自体から受信される。

自然言語問い合わせは、意味論的変換器へ送信され、現象層において処理され得るデータ要求仕様へ変換される２０２。データ要求仕様は、自然言語問い合わせに対応する、取得対象のデータのタイプの識別を含む。一実施形態において、プロファイル情報は、自然言語問い合わせを提示したエンティティのために、意味論的インタープリタによって取得または維持される。このプロファイル情報は、自然言語問い合わせに対応する、取得対象のデータのタイプを識別することによって、自然言語問い合わせをデータ要求仕様に変換する際に使用され得る。

各自然言語問い合わせは、１つまたは複数の主題領域に関連し得る。そのため、自然言語問い合わせをデータ要求仕様に変換することは、所与の自然言語問い合わせに関連付けられる少なくとも１つの主題領域を識別することを含む。対応する主題領域テンプレートは、データ要求仕様を生成するために、意味論的インタープリタによって使用される。この対応する主題領域テンプレートは、対応する主題領域に関連するデータのタイプの予め定義されたリストと、当該データのタイプの予め定義されたリスト内のデータのタイプごとのパラメータのセットとを含む。パラメータの各セットは、データのタイプについての調整可能な品質および量を有する。そのため、データのタイプごとのパラメータのセットは、データのタイプごとの品質および量を調整することによって設定される。生データが取得される場合、生データは、データ要求仕様におけるデータのタイプの調整された品質および量に対応して取得される。そのため、容認可能な精度のデータの適切な容量は、自然言語問い合わせに応答して取得され得る。

ポリシーは、データ収集を管理するために使用され得る。こうしたポリシーは、生データを取得するために使用され得る、データ生成ネットワーク・デバイスに対する限定、データ収集に対する時間的な限定、およびデータ収集に対する空間的な限定を含む。ポリシーをデータ要求仕様に統合することによって、ポリシーに含まれる制約は、最終的には、生データを収集しているソフトウェア・エージェントに提供される。そのため、データ収集ポリシーは、識別され、意味論的インタープリタへ通信される。各データ収集ポリシーは、データ収集に課される所定の制約を表す。一実施形態において、各データ収集ポリシーは、識別された主題領域のうちの１つまたは複数に関連付けられる。そのため、主題領域の選択は、意味論的インタープリタに所望のポリシーを提供する。生データは、さらに、データ要求仕様におけるデータのタイプに対応して、かつ、識別されたデータ収集ポリシーに従って取得される生データである。

自然言語問い合わせにおいて意味論的インタープリタによって識別された主題領域は、知識ベースのエキスパート・システムにおいても使用され得る。意味論的インタープリタは、複数の主題領域の各々について、知識ベースのエキスパート・システムを維持し、または知識ベースのエキスパート・システムと通信する。意味論的インタープリタは、データ要求仕様を生成するために、識別された主題領域に対応する知識ベースのエキスパート・システムを使用する。

任意の所与の自然言語問い合わせは、１つまたは複数概念を含み得る。こうした概念は、自然言語問い合わせの少なくとも一部を表し、単語、語句、または英数字の文字列を含み得る。意味論的インタープリタは、自然言語問い合わせの少なくとも一部を表す、自然言語問い合わせにおける概念、例えば、物理オブジェクトまたは物理現象を識別し、その概念に対応するオントロジを構築する。特に、オントロジは、概念の属性を識別するために使用され、識別された属性に関する情報を取得するために利用可能なデータのタイプが識別され得る。そのため、このオントロジは、データ要求仕様を記述するために使用される。生データが取得される場合、取得されなかった、識別された属性に関する情報が識別され、データの識別済みのタイプは、取得されなかった、識別された属性に関する識別済みの情報に対応する生データを取得するために使用される。

データ要求仕様は、コンピューティング・システム上で実行されるアプリケーションから、データ・キャプチャ・システムの現象層において受信される２０３。このデータ要求仕様は、そのアプリケーションによって所望されるデータのタイプの識別、データのタイプの収集のための期間、データのタイプに関連付けられる物理位置を含む。好適には、データ収集仕様は、アプリケーションによって所望される少なくとも１つの現象の識別を含む現象収集仕様として受信される。

データ収集要件は、現象層において決定される２０４。こうしたデータ収集要件は、データ要求仕様に対応し、データ要求仕様に対応する生データおよび現象を含む。各現象は、上述されたように、所与の期間にわたる所与の物理位置における所与のイベントの発生を記述する。次いで、データ収集要件は、データ・キャプチャ・システムのエッジ層へ通信される２０６。一実施形態において、エッジ層は、複数のエッジ・ノードを含み、サポートされる現象タイプの識別および各エッジ・ノードによってカバーされる物理位置は、現象層において維持される。そのため、データ収集要件は、識別済みの現象タイプ、カバーされる物理位置、またはこれらの両方に基づいて、現象層から適当なエッジ・ノードへ通信される。また、データ要求仕様についての状態データは、現象レベルで維持され得る。こうした状態データは、例えば、所与のデータ要求の進行を監視し、データ要求仕様の終了時にクリアされる。適切な状態データは、データ要求仕様に対応するデータ収集のための残りの期間、およびデータ収集に関与するエッジ層内のエッジ・ノードの識別を含むが、これらに限定されない。

データ収集要件を満たすのに充分な生データを取得することが可能な、データ・キャプチャ・システム内の共通ソフトウェア・エージェントのセットは、データ・キャプチャ・システム内のエッジ層において識別される２０８。この共通ソフトウェア・エージェントのセットは、データ・キャプチャ・システム内の全ての利用可能な共通ソフトウェア・エージェントのサブセットであり得る。各共通ソフトウェア・エージェントは、同一のソフトウェア・エージェントであり、複数のデータ生成ネットワーク・デバイスのうちの１つで実行される。そのため、別個のまたは異なるソフトウェア・エージェントは、デバイス、アプリケーションまたはセンサごとに必要とはされず、共通エージェントは、全てのアプリケーションにまたがって使用され、全てのアプリケーション間で共有されるデータを生成することができる。一実施形態において、エッジ層は、ネットワーク内の複数のエッジ・ノードを含む。各エッジ・ノードは、複数のデータ生成ネットワーク・デバイス上で実行される複数のソフトウェア・エージェントのうちの少なくとも１つと通信する。任意の適切な通信プロトコルを使用する有線ネットワークまたは無線ネットワーク、ならびにローカル・エリア・ネットワークおよび広域ネットワークを含む、デバイス間の接続性および通信を確立するために使用される任意の適切なネットワークが使用され得る。データ生成ネットワーク・デバイスに含まれ、またはデータ生成ネットワーク・デバイスに接続されるセンサを使用して生データを生成するために使用されるデータ生成ネットワーク・デバイスは、ネットワーク上で有効とされ、ネットワーク上でデータを共有することが可能である。適切なデータ生成ネットワーク・デバイスは、セルラ電話、スマートフォン、タブレット・コンピュータ、デスクトップ・コンピュータ、ラップトップ・コンピュータ、携帯情報端末、無線周波数識別システム、レーダ・システム、モバイル・アドホック・ネットワーク内のノード、監視カメラ、無線トランシーバ、テレマティクス・デバイス、荷物追跡システム、データベース、および、これらの組み合わせを含むが、これらに限定されない。一実施形態において、ネットワークは、セルラ電話通信ネットワークである。この実施形態において、エッジ・ノードは、セルラ電話ネットワーク内の基地局であり、データ生成ネットワーク・デバイスは、セルラ・ネットワーク通信可能なデバイス、例えば、携帯電話、スマートフォン、タブレット・コンピュータである。

状態情報は、識別済みの共通ソフトウェア・エージェントが生データを取得している間に、識別済みの共通ソフトウェア・エージェントごとに、エッジ層において維持され得る。また、登録および状態情報は、データ生成ネットワーク・デバイスごとに維持される。エッジ層が複数のエッジ・ノードで形成される場合、各データ生成ネットワーク・デバイスは、エッジ・ノードのうちの１つに登録され、利用可能な生データのタイプを、各データ生成ネットワーク・デバイスから、そのデータ生成ネットワーク・デバイスが登録されるエッジ・ノードへ通信する。定期的更新も、各データ生成ネットワーク・デバイスから、そのデータ生成ネットワーク・デバイスが登録されるエッジ・ノードへ通信される。こうした定期的更新は、データ生成ネットワーク・デバイスについての位置データおよびエネルギー・レベルを含む。

識別済みの共通ソフトウェア・エージェントは、適当な生データまたは対応する生データを取得するために使用される。次いで、こうした生データは、データ・キャプチャ・システムの複数の層を通じて、要求元のアプリケーションに向かって返信される。最初に、生データは、エッジ層を通過し、データ収集要件における現象は、取得された生データを使用してエッジ層において生成される２１２。一実施形態において、エッジ層は、複数のエッジ分析論を含む。各エッジ分析論は、所与の現象に関連付けられ、データ収集要件を満たすために呼び出されることが可能である。所与のエッジ分析論は、１つの現象全体を生成することができ、または、１つまたは複数の現象の一部に寄与するために使用され得る。データ収集要件における現象に関連付けられるエッジ分析論は、現象を生成するために使用される。複数のエッジ分析論は、エッジ層内のライブラリにおいて維持される。新たなエッジ分析論は、ライブラリに追加され得る。こうしたエッジ分析論は、エッジ層全体にわたってアクセス可能であってもよいし、または、エッジ層内の所与のエッジ・ノードに固有であってもよい。現象層は、利用可能なエッジ分析論のリストと、エッジ層内のそれらの位置とを維持する。

次いで、組み合わされた生データと生成された現象とは、現象層へ通信される。生データおよびデータ要求仕様に対応する現象は、現象層において集約される２１４。また、集約された生データおよび現象は、現象層において記憶される２１６。データは、共通ソフトウェア・エージェントおよびエッジ分析論によって生成されるため、当該データは、全てのアプリケーションにまたがって後続のデータ要求仕様に応答する際に使用するのに適切である。一実施形態において、生データは、より高度な意味論的レベルを有する情報へ処理される２１７。集約された生データ、データ要求仕様に対応する現象、および処理済みのより高度な意味論的レベルのデータは、現象層から要求元のアプリケーションへ通信される２１８。

本発明に係る、ネットワーク・デバイスからのデータ収集のための方法の一実施形態において、データ要求仕様は、１つまたは複数のコンピューティング・システム上で実行される複数のアプリケーションから、データ・キャプチャ・システムの現象層において受信される。この場合もやはり、各データ要求仕様は、各アプリケーションによって所望されるデータのタイプの識別、それらのデータのタイプの収集のための期間、データのタイプに関連付けられる物理位置を含む。受信されるデータ要求仕様の全てに対応するデータ収集要件は、現象層において決定される。こうしたデータ収集要件は、データ要求仕様に対応する生データおよび現象を含み、アプリケーションから受信されるデータ要求仕様は、好適には、現象要求仕様の形式である。現象層は、全ての要求にわたるデータ収集要件を識別および集約する。そのため、異なるアプリケーションから要求される異なる現象が同じ生データを要求する場合、または異なるアプリケーションが同じ現象を要求する場合、現象層は、データ収集要件において生データおよび現象を複製しない。一実施形態において、２つのアプリケーションは、同じタイプのデータであるが、異なる位置または異なる期間のデータを要求し得る。現象層は、これらの要求を、最も効率的な手法で、例えば、両方の要求をカバーするために、拡張された時間または位置の範囲を有する単一のタイプのデータで、データ収集要件に組み込む。

データ収集要件を満たすために充分な生データを取得することが可能な、データ・キャプチャ・システム内の共通ソフトウェア・エージェントのセットは、データ・キャプチャ・システムにおけるエッジ層において識別され、これらの識別済みの共通ソフトウェア・エージェントは、生データを取得ために使用される。データ収集要件における現象は、エッジ層において生成され、データ要求仕様に対応する生データおよび現象は、現象層へ通信される。現象層は、例えば、効率のために、現象層がデータ収集要求をどのように分析し、集約したかの理解に基づいて、アプリケーション間で現象および生データの通信をコーディネートするために使用される。

一例において、データ・キャプチャ・システムは、化学物質流失シナリオにおいて個人と当局との両方にサービスを提供する災害管理アプリケーションにおいて使用される。このアプリケーションは、ＭＥＣＡによって収集されるデータおよび情報を使用し、現象収集仕様の高レベルの抽象化を含む、既存の垂直的アプローチと比較したＭＥＣＡの利点を示す。このアプリケーションは、データ生成ネットワーク・デバイス、すなわち、モバイル・デバイスのいずれとも直接相互作用する必要がない。垂直的アプローチとは異なり、このアプリケーションは、デバイスのモビリティおよびリソースの変化などの動的変化を懸念する必要がない。ＭＥＣＡは、全てのそうした動態を取り扱い、それらをアプリケーションにとって透過的にする。アプリケーションは、現象タイプ、地理的範囲および期間に関する現象収集仕様をＭＥＣＡへ送信しさえすればよい。

また、異なるタイプの現象および生データの同時収集がサポートされる。アプリケーションは、個人が危険なゾーンに近付きすぎる場合には個人に警報サービスを提供し、消防隊員の動きを追跡するために消防署などの当局に警告サービスを提供する。これらのサービスは、異なるタイプの現象および生データを必要とし、当該異なるタイプの現象および生データは、ＭＥＣＡによって同時に収集される。インテリジェントで効率的な処理が、ネットワーク・エッジにおいて提供される。ＭＥＣＡは、収集された生データに対してプリミティブな処理を行うエッジ分析論を有する。結果として得られる現象データは、はるかに少ない容量を有し、アプリケーションによってより簡単に消費可能な、より高レベルの意味論を持つ。また、メタデータおよびポリシー主導のデバイス選択および設定が提供される。ＭＥＣＡは、デバイスの位置、およびデータ収集能力などのデバイスのメタデータを維持する。デバイスのリソース・レベルに基づいてデバイスがどのように選択および設定されるべきかに関するポリシーも存在する。ＭＥＣＡは、メタデータおよびポリシーに基づいて、デバイスのサブセットを選択および設定する。

この例において、災害管理アプリケーションは、モバイル・デバイスから収集されるデータを使用して開発される。これは、自然災害シナリオとテロリスト攻撃シナリオとの両方におけるソーシャル・ネットワークについてのＭＥＣＡの利点を示す。アプリケーションは、近隣の危険の通知を受信するためにシステムと契約した個人へ警報メッセージを送信する。例は、垂れ下がった電線、化学物質流出、または放射線汚染に近付くことを含む。これにより、当局が緊急応答職員の状態を追跡することも可能になる。例えば、ある人物が長期間にわたり動かないか、または非常にゆっくりと動く場合、それは注意が必要な怪我または困難を示し得る。化学物質流出シナリオにおいて、個人は、危険物に気づき、その出来事を報告するために通報する。通信指令係は、通報を受け取り、最初に気づいた時の緊急事態のタイプ、位置および時間などの情報を収集し、最初の対応者に通知する。警察官、危険物処理班、消防隊員、および医療チームは、そのエリアに送られる対応者に含まれる。警察官または消防隊員は、通常、最初に到着し、彼らがまず行うことは、いわゆる「コールド・ゾーン」、例えば、安全なエリアから、「ホット・ゾーン」としても知られる高リスクのエリアを隔離することである。小さな領域がこれら２つのゾーンを分離し、当該小さな領域は、「ウォーム・ゾーン」と呼ばれる。

これらのゾーンは、「ホット・ゾーン」を内側の円とし、「ウォーム・ゾーン」を外側の円とする、同心円として地図上に表され得る。外側の円の外部には、「コールド・ゾーン」が存在する。ホット・ゾーンに入る者は全員、汚染されており、コールド・ゾーンに入るためには除染プロセスを経なければならない。医療チームを含む、他の対応者は、特殊部隊によって安全が宣言されるまで、ホット・ゾーンに入ることができない。消防隊長および他のチームリーダは、彼らのチームメンバの安全を保ち、ホット・ゾーンから離す必要がある。ある人物がウォーム・ゾーンに入る場合、化学物質への曝露の潜在的な危険を警告するために、警報メッセージがその人物に送信される。危険物処理班を含む特殊部隊がそのエリアを浄化し、汚染された人々を安全に隔離した後、特殊部隊は、そのエリアが安全だと宣言する。そのため、医療チームおよび消防隊員を含む、他の最初の対応者が、そのエリアに入ることができる。

これ以降は、動いていないまたは動きが遅いことが検出される場合には、チームリーダが、対応中の自身のチームメンバの移動モードを監視することが重要である。このアプリケーションのコンテキストは、ＭＥＣＡミドルウェアから必要とされる現象のタイプを決定する。このシナリオにおいて興味のある、異なるデータタイプから処理される２つの現象は、興味のあるゾーンに入りつつあり、これは、ＧＰＳからの位置データ、および加速度データを利用する移動モード現象を利用する。政策決定者または個人はそれぞれ、所与の位置における、ある時間ウィンドウ内の、興味のある現象を特定する。彼らは、矩形の地理的エリアおよび一定の期間において興味のある現象を識別することによって、ユーザフレンドリなテンプレートを通じて現象収集仕様を入力する。ＭＥＣＡは、この仕様を処理し、これらの２つの現象タイプを生成することが可能なエッジ・ノードを識別し、当該エッジ・ノードが責任を負う収集エリアは、特定された地理的範囲と重複する。適切なエッジ・ノードのサブセットが選択され、現象層は、収集仕様を当該適切なエッジ・ノードのサブセットへ転送する。これらのエッジ・ノードは、移動モードおよび近付いているゾーンの現象を生成することができるエッジ分析論が存在することを識別し、これは、デバイスからの加速度データおよびＧＰＳ位置データを生データ入力としてさらに必要とする。したがって、エッジ・ノードは、これらのデバイスに、関連するデータ収集を指示する。最後に、データが処理され、現象はアプリケーションへ送信され、これにより、個人および当局のための危険なゾーンの警報および移動モードの警告が生成される。

当業者によって認識されるように、本発明の態様は、システム、方法またはコンピュータ・プログラム製品として具現化され得る。したがって、本発明の態様は、全て、一般的に、本明細書において「回路」、「モジュール」または「システム」と呼ばれ得る、完全にハードウェアの実施形態、またはソフトウェアの態様とハードウェアの態様とを組み合わせる実施形態の形式を取り得る。さらに、本発明の態様は、コンピュータ読取可能なプログラム・コードが具現化された、１つまたは複数コンピュータ読取可能な媒体において具現化されるコンピュータ・プログラム製品の形式を取り得る。

１つまたは複数のコンピュータ読取可能な媒体の任意の組み合わせが利用され得る。コンピュータ読取可能な媒体は、コンピュータ読取可能な信号媒体またはコンピュータ読取可能な記憶媒体であり得る。コンピュータ読取可能な記憶媒体は、例えば、電子、磁気、光学、電磁気、赤外線、または半導体システム、装置、もしくはデバイス、またはこれらの任意の適切な組み合わせであり得るが、これらに限定されない。コンピュータ読取可能な記憶媒体のより具体的な例（包括的でないリスト）は、１本もしくは複数のワイヤを有する電気的接続、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）、読み出し専用メモリ（ROM:read-onlymemory）、消去可能プログラム可能読み出し専用メモリ（EPROM（erasable programmable read-only memory）もしくはフラッシュ・メモリ）、光ファイバ、ポータブル・コンパクト・ディスク読み出し専用メモリ（CD-ROM:compact disc read-only memory）、光学式記憶デバイス、磁気記憶デバイス、またはこれらの任意の適切な組み合わせを含む。本文書の文脈において、コンピュータ読取可能な記憶媒体は、命令実行システム、装置、またはデバイスによる使用のためのプログラム、またはこれらに関連するプログラムを包含または記憶することができる任意の有形の媒体であり得る。

コンピュータ読取可能な信号媒体は、例えば、ベースバンドにおいて、または搬送波の一部として、コンピュータ読取可能なプログラム・コードが具現化された伝搬データ信号を含み得る。そのような伝搬信号は、電磁気、光学、またはこれらの任意の適切な組み合わせを含むが、これらに限定されない多様な形式のいずれかを取り得る。コンピュータ読取可能な信号媒体は、コンピュータ読取可能な記憶媒体ではなく、命令実行システム、装置、またはデバイスによる使用のための、またはこれらに関連するプログラムを通信し、伝搬し、または搬送することができる任意のコンピュータ読取可能な媒体であり得る。

コンピュータ読取可能な媒体上に具現化されるプログラム・コードは、無線、有線、光ファイバケーブル、ＲＦなど、またはこれらの任意の適切な組み合わせを含むが、これらに限定されない任意の適切な媒体を使用して送信され得る。

本発明の態様についての演算を実行するためのコンピュータ・プログラム・コードは、Ｊａｖａ（Ｒ）、Ｓｍａｌｌｔａｌｋ（Ｒ）、Ｃ＋＋などのオブジェクト指向プログラミング言語と、「Ｃ」プログラミング言語または同様のプログラミング言語などの従来の手続き型プログラミング言語とを含む、１つまたは複数のプログラミング言語の任意の組み合わせにおいて記述され得る。プログラム・コードは、完全にユーザのコンピュータ上で、部分的にユーザのコンピュータ上で、スタンドアロンのソフトウェア・パッケージとして、部分的にユーザのコンピュータ上および部分的に遠隔コンピュータ上で、または完全に遠隔コンピュータもしくはサーバ上で実行され得る。後者のシナリオにおいて、遠隔コンピュータは、ローカル・エリア・ネットワーク（LAN:local area network）もしくは広域ネットワーク（WAN:widearea network）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く、または、この接続は、（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通じて）外部のコンピュータと行われてもよい。

本発明の態様は、本発明の実施形態に係る方法、装置（システム）およびコンピュータ・プログラム製品のフローチャート図またはブロック図あるいはその両方を参照しつつ、上述されている。フローチャート図またはブロック図あるいはその両方の各ブロックと、フローチャート図またはブロック図あるいはその両方の複数のブロックの組み合わせとは、コンピュータ・プログラム命令によって実装され得ることが理解されるであろう。こうしたコンピュータ・プログラム命令は、コンピュータまたは他のプログラム可能な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、フローチャートまたはブロック図あるいはその両方の１つまたは複数のブロックにおいて特定される機能／動作を実装するための手段を生成するように、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なデータ処理装置のプロセッサに提供されてマシンを作り出すものであってよい。

こうしたコンピュータ・プログラム命令は、コンピュータ読取可能な媒体に記憶された命令がフローチャートまたはブロック図あるいはその両方の１つまたは複数のブロックにおいて特定される機能／動作を実装する命令を含む製品を製造するように、コンピュータ読取可能な媒体に記憶され、コンピュータ、他のプログラム可能なデータ処理装置、または他のデバイスに特定の手法で機能するように指示するものであってもよい。

コンピュータ・プログラム命令は、コンピュータまたは他のプログラム可能な装置上で実行される命令が、フローチャートまたはブロック図あるいはその両方の１つまたは複数のブロックにおいて特定される機能／動作を実装するためのプロセスを提供するように、コンピュータにより実装されるプロセスを生成するべく、コンピュータ、他のプログラム可能なデータ処理装置、または他のデバイスにロードされて、コンピュータ、他のプログラム可能な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るものであってもよい。

図面中のフローチャートおよびブロック図は、本発明の様々な実施形態に係るシステム、方法およびコンピュータ・プログラム製品の取り得る実装のアーキテクチャ、機能性、および動作を示す。この点において、フローチャートまたはブロック図の各ブロックは、特定の論理機能を実装するための１つまたは複数の実行可能な命令を含むモジュール、セグメント、またはコードの一部を表し得る。いくつかの代替的な実装においては、ブロックに記載される機能が、図面に記載された順序とは異なる順序で生じ得ることも留意されるべきである。例えば、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く、または、時には、関与する機能性に応じて、これらのブロックが逆の順序で実行されてもよい。ブロック図またはフローチャート図あるいはその両方の各ブロックと、ブロック図またはフローチャート図あるいはその両方の複数のブロックの組み合わせとは、特定の機能または動作を実行する専用のハードウェアベースのシステムによって、または専用ハードウェアとコンピュータ命令との組み合わせによって実装され得ることも留意されるであろう。

本発明の例示的な実施形態に係る方法およびシステムは、完全にハードウェアの実施形態、完全にソフトウェアの実施形態、またはハードウェア要素とソフトウェア要素との両方を含む実施形態の形式を取ることができる。好適な実施形態において、本発明は、ソフトウェアにおいて実装され、当該ソフトウェアは、ファームウェア、常駐ソフトウェアおよびマイクロコードを含むが、これらに限定されない。また、例示的な方法およびシステムは、コンピュータ、論理処理ユニットもしくは任意の命令実行システムによる使用のためのプログラム・コード、またはこれらに関連するプログラム・コードを提供するコンピュータ使用可能な媒体またはコンピュータ読取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式を取り得る。本説明の目的のために、コンピュータ使用可能な媒体またはコンピュータ読取可能な媒体は、命令実行システム、装置、またはデバイスによる使用のためのプログラム、またはこれらに関連するプログラムを含み、記憶し、通信し、伝搬し、または搬送し得る任意の装置であり得る。適切なコンピュータ使用可能な媒体またはコンピュータ読取可能な媒体は、電子、磁気、光学、電磁気、赤外線、もしくは半導体システム（もしくは装置もしくはデバイス）または伝搬媒体を含むが、これらに限定されない。コンピュータ読取可能な媒体の例は、半導体メモリまたはソリッド・ステート・メモリ、磁気テープ、取り外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（RAM）、読み出し専用メモリ（ROM）、剛性磁気ディスクおよび光ディスクを含む。光ディスクの現行の例は、コンパクト・ディスク−読み出し専用メモリ（CD-ROM）、コンパクト・ディスク−読み出し／書き込み（CD-R/W:compactdisk-read/write）およびＤＶＤを含む。

プログラム・コードを記憶し、または実行し、あるいはその両方を行うための適切なデータ処理システムは、システム・バスを通じてメモリ素子に直接的または間接的に結合される少なくとも１つのプロセッサを含むが、これに限定されない。メモリ素子は、プログラム・コードの実際の実行中に採用されるローカル・メモリ、大容量記憶装置、およびキャッシュ・メモリを含み、これらは、実行中にコードが大容量記憶装置から検索されなければならない回数を低減するために、少なくとも何らかのプログラム・コードを一時的に記憶する。キーボード、ディスプレイおよびポインティング・デバイスを含むが、これらに限定されない、入力／出力デバイスまたはＩ／Ｏデバイスは、直接的に、または介在するＩ／Ｏコントローラを通じて、システムに結合され得る。本発明に係る方法およびシステムの例示的な実施形態は、データ処理システムが他のデータ処理システム、または遠隔プリンタ、または記憶デバイスに、介在するプライベート・ネットワークまたは公衆ネットワークを通じて結合されることを可能にするために、システムに結合されるネットワーク・アダプタも含む。適切な現在利用可能なタイプのネットワーク・アダプタは、モデム、ケーブル・モデム、ＤＳＬモデム、イーサネット（Ｒ）・カード、および、これらの組み合わせを含むが、それらに限定されない。

一実施形態において、本発明は、機械またはコンピュータによって読み取られる場合に、当該機械またはコンピュータに、本発明の例示的な実施形態に係る、ネットワーク・デバイスからの質問応答およびデータ収集のための方法を実行させる、機械実行可能なコードまたはコンピュータ実行可能なコードを含む、機械読取可能な媒体またはコンピュータ読取可能な媒体と、コンピュータ実行可能なコード自体とを対象とする。機械読取可能なコードまたはコンピュータ読取可能なコードは、機械またはコンピュータによって読み取られ、実行されることが可能な任意のタイプのコードまたは言語であってよく、機械言語、アセンブラ言語、より高レベルの言語、オブジェクト指向言語およびスクリプト言語を含む、本技術分野において公知で利用可能な任意の適切な言語または構文において表現され得る。コンピュータ実行可能なコードは、本発明に係るシステムによって利用されるコンピュータ・ネットワーク内に配置され、当該コンピュータ・ネットワークと通信し、当該コンピュータ・ネットワークによってアクセス可能なデータベースを含む、任意の適切な記憶媒体またはデータベースに記憶され、本発明の提示を制御するために使用される制御システムを含む、本技術分野において公知で利用可能な任意の適切なハードウェア・プラットフォーム上で実行され得る。

本明細書において開示される本発明の実例となる実施形態が、本発明の目的を達成することは明らかである一方で、多くの変形例および他の実施形態が当業者によって考え出され得ることが認識される。また、任意の実施形態からの特徴または要素あるいはその両方は、単独で、または他の実施形態との組み合わせにおいて使用されてもよく、本発明に係る方法からのステップまたは要素は、任意の適切な順序で実行または実施され得る。そのため、添付の特許請求の範囲は、全てのそのような変形例および実施形態をカバーすることが意図され、当該変形例および実施形態は、本発明の思想および範囲内に収まることが理解されるであろう。

Claims (40)

1. 質問応答のための方法であって、
   コンピューティング・システム上で実行されるアプリケーションにおいて自然言語問い合わせを受信することと、
   前記自然言語問い合わせをデータ要求仕様に変換することであって、前記データ要求仕様は、前記自然言語問い合わせに対応する取得対象のデータのタイプの識別を含む、前記変換することと、
   データ・キャプチャ・システムにおいて、前記データ要求仕様に対応するデータ収集要件を決定することであって、前記データ収集要件は、前記データ要求仕様に対応する生データおよび現象を含み、各現象は、所与の期間にわたる所与の物理位置における所与のイベントの発生を含む、前記決定することと、
   前記データ・キャプチャ・システムを使用して、リアルタイムで前記生データを取得することと、
   前記取得された生データを使用して、前記データ収集要件における前記現象を生成することと、
   前記データ要求仕様および前記自然言語問い合わせに対応する生データおよび現象を前記アプリケーションへ通信することと、
   を含む、方法。
2. 前記方法が、前記データ・キャプチャ・システムにおけるエッジ層において、前記データ収集要件を満たすために十分な生データを取得することが可能な前記データ・キャプチャ・システム内の共通ソフトウェア・エージェントのセットを識別することであって、各共通ソフトウェア・エージェントは、複数のデータ生成ネットワーク・デバイスのうちの１つで実行される、前記識別することをさらに含み、
   前記生データを取得することが、前記生データを取得するために、前記識別された共通ソフトウェア・エージェントを使用することをさらに含む、
   請求項１に記載の方法。
3. 前記自然言語問い合わせを受信することが、エンティティから前記自然言語問い合わせを受信することをさらに含み、
   前記方法が、前記エンティティについてのプロファイル情報を取得することをさらに含み、
   前記自然言語問い合わせをデータ要求仕様に変換することが、前記自然言語問い合わせに対応する、取得対象の前記データのタイプを識別する際に、前記取得されたプロファイル情報を使用することをさらに含む、
   請求項１に記載の方法。
4. 前記自然言語問い合わせをデータ要求仕様に変換することが、
   前記自然言語問い合わせに関連付けられる主題領域を識別することと、
   前記データ要求仕様を生成するために、対応する主題領域テンプレートを使用することと、
   をさらに含み、前記対応する主題領域テンプレートは、
   前記対応する主題領域に関連するデータのタイプの予め定義されたリストと、
   前記データのタイプの予め定義されたリスト内のデータのタイプごとのパラメータのセットとを含み、前記パラメータのセットは、前記データのタイプについての調整可能な品質および量を含む、
   請求項１に記載の方法。
5. 前記自然言語問い合わせをデータ要求仕様に変換することが、データのタイプごとの前記品質および量を調整することによって、データのタイプごとに前記パラメータのセットを定義することをさらに含み、
   前記生データを取得することが、前記データ要求仕様における前記データのタイプの前記調整された品質および量に対応する生データを取得することをさらに含む、
   請求項４に記載の方法。
6. 前記自然言語問い合わせをデータ要求仕様に変換することが、前記識別された主題領域に関連付けられるデータ収集ポリシーを識別することをさらに含み、各データ収集ポリシーは、データ収集に課される所定の制約を含み、
   前記生データを取得することが、前記識別されたデータ収集ポリシーに従って、前記データ要求仕様における前記データのタイプに対応する生データを取得することをさらに含む、
   請求項４に記載の方法。
7. 前記データ収集ポリシーが、前記生データを取得するために使用され得るデータ生成ネットワーク・デバイスに対する限定、データ収集に対する時間的な限定、およびデータ収集に対する空間的な限定を含む、請求項６に記載の方法。
8. 前記自然言語問い合わせをデータ要求仕様に変換することが、
   前記自然言語問い合わせに関連付けられる主題領域を識別することと、
   前記データ要求仕様を生成するために、前記識別された主題領域に対応する知識ベースのエキスパート・システムを使用することと、
   をさらに含む、請求項１に記載の方法。
9. 前記自然言語問い合わせをデータ要求仕様に変換することが、
   前記自然言語問い合わせにおける概念を識別することであって、前記概念は、前記自然言語問い合わせの少なくとも一部を含む、前記識別することと、
   前記概念に対応するオントロジを構築することと、
   前記データ要求仕様を記述するために、前記オントロジを使用することと、
   をさらに含む、請求項１に記載の方法。
10. 前記概念が、物理オブジェクトまたは物理現象を含む、請求項９に記載の方法。
11. 前記オントロジを使用することが、
    前記概念の属性を識別するために、前記オントロジを使用することと、
    前記識別された属性に関する情報を取得するために利用可能な前記データのタイプを識別することと、
    をさらに含む、請求項９に記載の方法。
12. 前記生データを取得することが、
    取得されていない、前記識別された属性に関する情報を識別することと、
    前記識別されたデータのタイプを使用して、取得されていない、前記識別された属性に関する前記識別された情報に対応する前記生データを取得することと、
    をさらに含む、請求項１１に記載の方法。
13. 前記方法が、前記生データをより高い意味論的レベルを含む情報へ処理することをさらに含み、
    生データおよび現象を通信することが、前記処理された生データを通信することをさらに含む、
    請求項１に記載の方法。
14. コンピュータによって読み取られる場合に、前記コンピュータに、質問応答のための方法を実行させるコンピュータ読取可能なコードを含む、コンピュータ読取可能な記憶媒体であって、前記方法は、
    コンピューティング・システム上で実行されるアプリケーションにおいて自然言語問い合わせを受信することと、
    前記自然言語問い合わせをデータ要求仕様に変換することであって、前記データ要求仕様は、前記自然言語問い合わせに対応する、取得対象のデータのタイプの識別を含む、前記変換することと、
    データ・キャプチャ・システムにおいて、前記データ要求仕様に対応するデータ収集要件を決定することであって、前記データ収集要件は、前記データ要求仕様に対応する生データおよび現象を含み、各現象は、所与の期間にわたる所与の物理位置における所与のイベントの発生を含む、前記決定することと、
    前記データ・キャプチャ・システムを使用して、リアルタイムで前記生データを取得することと、
    前記取得された生データを使用して、前記データ収集要件における前記現象を生成することと、
    前記データ要求仕様および前記自然言語問い合わせに対応する生データおよび現象を前記アプリケーションへ通信することと、
    を含む、コンピュータ読取可能な記憶媒体。
15. 前記方法が、前記データ・キャプチャ・システムにおけるエッジ層において、前記データ収集要件を満たすために十分な生データを取得することが可能な前記データ・キャプチャ・システム内の共通ソフトウェア・エージェントのセットを識別することであって、各共通ソフトウェア・エージェントは、複数のデータ生成ネットワーク・デバイスのうちの１つで実行される、前記識別することをさらに含み、
    前記生データを取得することが、前記生データを取得するために、前記識別された共通ソフトウェア・エージェントを使用することをさらに含む、
    請求項１４に記載のコンピュータ読取可能な記憶媒体。
16. 前記自然言語問い合わせをデータ要求仕様に変換することが、
    前記自然言語問い合わせに関連付けられる主題領域を識別することと、
    前記データ要求仕様を生成するために、対応する主題領域テンプレートを使用することであって、前記対応する主題領域テンプレートは、
    前記対応する主題領域に関連するデータのタイプの予め定義されたリストと、
    前記データのタイプの予め定義されたリスト内のデータのタイプごとのパラメータのセットとを含み、前記パラメータのセットは、前記データのタイプについての調整可能な品質および量を含む、前記使用することと、
    データのタイプごとの前記品質および量を調整することによって、データのタイプごとに前記パラメータのセットを定義することとをさらに含み、
    前記生データを取得することが、前記データ要求仕様における前記データのタイプの前記調整された品質および量に対応する生データを取得することをさらに含む、
    請求項１４に記載のコンピュータ読取可能な記憶媒体。
17. 前記自然言語問い合わせをデータ要求仕様に変換することが、前記識別された主題領域に関連付けられるデータ収集ポリシーを識別することであって、前記データ収集ポリシーが、前記生データを取得するために使用され得るデータ生成ネットワーク・デバイスに対する限定、データ収集に対する時間的な限定、およびデータ収集に対する空間的な限定を含む、前記識別することをさらに含み、
    前記生データを取得することが、前記識別されたデータ収集ポリシーに従って、前記データ要求仕様における前記データのタイプに対応する生データを取得することをさらに含む、
    請求項１６に記載のコンピュータ読取可能な記憶媒体。
18. 前記自然言語問い合わせをデータ要求仕様に変換することが、
    前記自然言語問い合わせにおける概念を識別することであって、前記概念は、前記自然言語問い合わせの少なくとも一部を含む、前記識別することと、
    前記概念に対応するオントロジを構築することと、
    前記データ要求仕様を記述するために、前記オントロジを使用することと、
    をさらに含む、請求項１４に記載のコンピュータ読取可能な記憶媒体。
19. 前記概念が、物理オブジェクトまたは物理現象を含む、請求項１８に記載のコンピュータ読取可能な記憶媒体。
20. 前記オントロジを使用することが、
    前記概念の属性を識別するために前記オントロジを使用することと、
    前記識別された属性に関する情報を取得するために利用可能な前記データのタイプを識別することと、
    をさらに含み、
    前記生データを取得することが、
    取得されていない、前記識別された属性に関する情報を識別することと、
    前記識別されたデータのタイプを使用して、取得されていない、前記識別された属性に関する前記識別された情報に対応する前記生データを取得することと、
    をさらに含む、
    請求項１８に記載のコンピュータ読取可能な記憶媒体。
21. 質問応答システムであって、
    コンピューティング・システム上で実行される少なくとも１つのアプリケーションを含むアプリケーション層であって、前記アプリケーションは、自然言語問い合わせを受信するように構成される、前記アプリケーション層と、
    前記アプリケーションと通信しており、前記自然言語問い合わせをデータ要求仕様に変換するように構成された意味論的インタープリタであって、前記データ要求仕様は、前記自然言語問い合わせに対応する、取得対象のデータのタイプの識別を含む、前記意味論的インタープリタと、
    前記データ要求仕様を受信し、前記データ要求仕様に対応するデータ収集要件を生成するように構成された現象層と、
    前記現象層と通信しており、前記データ収集要件を受信し、前記データ収集要件を満たすために必要とされる生データを識別するように構成されたエッジ層と、
    複数の同一の共通ソフトウェア・エージェントであって、各共通ソフトウェア・エージェントは、複数のデータ生成ネットワーク・デバイスのうちの１つで実行され、前記エッジ層と通信し、前記共通ソフトウェア・エージェントは、前記データ収集要件を満たすために必要とされる前記識別済みの生データを取得するように構成される、前記複数の同一の共通ソフトウェア・エージェントと、
    を備える、質問応答システム。
22. 前記意味論的インタープリタが、前記アプリケーション層および前記現象層のうちの少なくとも１つに配置される、請求項２１に記載の質問応答システム。
23. 前記意味論的インタープリタが、
    前記自然言語問い合わせを提示するために前記アプリケーションを使用するエンティティについてのプロファイル情報を取得し、
    前記自然言語問い合わせに対応する、前記取得対象のデータのタイプの識別において、前記取得されたプロファイル情報を使用する
    ようにさらに構成される、請求項２１に記載の質問応答システム。
24. 前記意味論的インタープリタが、複数の主題領域テンプレートを備え、各主題領域テンプレートは、
    所与の主題領域に関連するデータのタイプの予め定義されたリストと、
    前記データのタイプの予め定義されたリスト内のデータのタイプごとのパラメータのセットとを含み、前記パラメータのセットは、前記データのタイプについての調整可能な品質および量を含む、
    請求項２１に記載の質問応答システム。
25. 前記意味論的インタープリタが、
    前記自然言語問い合わせに関連付けられる主題領域を識別し、
    前記複数の主題領域テンプレートから、前記自然言語問い合わせに関連付けられる前記主題領域に対応する主題領域テンプレートを識別し、
    前記データ要求仕様を生成するために、前記対応する主題領域テンプレートを使用する
    ようにさらに構成される、請求項２４に記載の質問応答システム。
26. 前記意味論的インタープリタが、
    前記アプリケーションから、データのタイプごとに好適な品質および量に関する入力を受信し、
    前記受信された入力に従って、データのタイプごとの前記品質および量を調整する
    ようにさらに構成される、請求項２４に記載の質問応答システム。
27. 前記共通ソフトウェア・エージェントが、データのタイプごとの前記調整された品質および量に従って、前記識別された生データを取得するようにさらに構成される、請求項２４に記載の質問応答システム。
28. 前記意味論的インタープリタが、複数のデータ収集ポリシーをさらに含み、各データ収集ポリシーは、データ収集に課される所定の制約を含む、請求項２４に記載の質問応答システム。
29. 前記共通ソフトウェア・エージェントが、前記識別されたデータ収集ポリシーに従って、前記識別された生データを取得するようにさらに構成される、請求項２８に記載の質問応答システム。
30. 各データ収集ポリシーが、前記主題領域のうちの１つに関連付けられる、請求項２８に記載の質問応答システム。
31. 前記データ収集ポリシーが、前記生データを取得するために使用され得る前記データ生成ネットワーク・デバイスに対する限定、データ収集に対する時間的な限定、およびデータ収集に対する空間的な限定を含む、請求項２８に記載の質問応答システム。
32. 前記意味論的インタープリタが、複数の主題領域エキスパートを含む、知識ベースのエキスパート・システムをさらに備え、各主題領域エキスパートは、所与の主題領域に対応しており、前記主題領域を包含する自然言語問い合わせについての前記データ要求仕様を生成するように構成される、請求項２１に記載の質問応答システム。
33. 前記システムが、前記意味論的インタープリタと通信するオントロジ・ビルダをさらに備え、前記オントロジ・ビルダは、概念間の関係と前記概念の属性とを特定するように構成され、
    前記意味論的インタープリタが、
    前記自然言語問い合わせの少なくとも一部を含む、前記自然言語問い合わせにおける概念を識別し、
    前記概念に対応するオントロジを構築するために、前記オントロジ・ビルダを使用し、
    前記データ要求仕様を記述するために、前記オントロジを使用する
    ようにさらに構成される、
    請求項２１に記載の質問応答システム。
34. 前記概念が、物理オブジェクトまたは物理現象を含む、請求項３３に記載の質問応答システム。
35. 前記意味論的インタープリタが、
    前記概念の属性を識別するために、前記オントロジを使用し、
    前記識別された属性に関する情報を取得するために利用可能な前記データのタイプを識別する
    ようにさらに構成される、請求項３３に記載の質問応答システム。
36. 前記エッジ層が、取得されていない、前記識別された属性に関する情報を識別するようにさらに構成され、
    前記共通ソフトウェア・エージェントが、前記識別されたデータのタイプを使用して、取得されていない、前記識別された属性に関する前記識別された情報に対応する前記生データを取得するようにさらに構成される、
    請求項３５に記載の質問応答システム。
37. 前記エッジ層および前記アプリケーションと通信しており、
    前記生データをより高い意味論的レベルを含む情報へ処理し、
    前記処理された生データを前記アプリケーションへ通信する
    ように構成された生データ変換器を前記システムがさらに備える、請求項２１に記載の質問応答システム。
38. 前記データ収集要件が、生データおよび現象を含み、各現象は、所与の期間にわたる所与の物理位置における所与のイベントの発生を含み、生データから生成される、請求項２１に記載の質問応答システム。
39. 前記現象層が、
    自然言語問い合わせを提示するための、前記コンピューティング・システム上で実行されるアプリケーション用のインターフェースを提供し、前記データ要求仕様を提示するための前記意味論的インタープリタ用のインターフェースを提供し、前記生成されたデータ収集要件を前記エッジ層へ転送するように構成された収集タスク・マネージャと、
    前記エッジ層において異なるエッジ・ノードによって生成されることが可能な現象に関するメタデータと、各エッジ・ノードに関連付けられる物理位置範囲とを維持するように構成されたバックエンド・メタデータ・マネージャと、
    前記データ生成ネットワーク・デバイスから取得される生データ、および前記生データを使用して前記エッジ層において生成される現象を受信し、前記受信された生データおよび現象を集約し、前記生データおよび現象を、データ要求仕様を提示する前記アプリケーションへ通信するように構成されたバックエンド・データ・マネージャと、
    を備える、請求項２１に記載の質問応答システム。
40. 前記収集タスク・マネージャが、前記データ収集要件を満たすために、前記エッジ層において開始されるデータ収集タスクのための状態情報を維持するようにさらに構成される、請求項２４に記載の質問応答システム。

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