JP7483320B2 - 自動検索辞書およびユーザインターフェイス - Google Patents

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Description

本発明は、デジタルデータ処理に関する。そして、より特定的には、デジタル辞書を使用した、データセットの自動化および半自動化された検索（searching）及び／又は更新（updating）に関する。本発明は、ウェブサイト上の製品データベースおよび他のデータセットの検索を改善することにおいて、限定的ではない実施例として、アプリケーションを有している。
本特許申請は、２０１７年１１月３日付の米国特許出願第６２／５８１４７４号に基づく優先権を主張するものであり、その教示がここにおいて参照として包含されている。
典型的に、ウェブサイトの検索辞書は、検索クエリ（search query）の中にユーザによって入力された用語に関連する用語（terms）を特定するためにサイトの検索エンジンによって使用される用語のセットをリストアップしている。これにより、検索エンジンは、その検索要求をサイトデータベースにおいて使用される用語と合わせることができ、そして、従って、例えば、サイトオーナーまたはオペレータの希望ごとに、検索に応じて表示されるデータベースコンテンツの包含性をより良好に確保することができる。
検索エンジンを最新の状態に定義して、維持することは、ウェブサイトのオーナー／オペレータにとって現在はわずらわしい手作業（manual task）である。彼らは、検索キーワードを捜して、検索ログを通じて大量に調べる必要があり、それは結果として無し（null）または最善には及ばない検索結果を生じ、そして、検索された単語またはフレーズを、既に辞書内にある用語とリンクさせなければならない。
図面の参照により、以降の説明のより完全な理解が獲得され得る。
図１は、使用される一つの実施形態および一つの環境を示している。 図２は、図１の実施形態において使用される辞書テーブルを表している。 図３は、図１に示される一つの実施形態のオペレーションを表している。 図４は、図１に示される一つの実施形態のさらなるオペレーションを表している。
アーキテクチャ
図１は、ネットワーク１６を介してクライアントデジタルデータデバイス（「クライアント」）１４に対して接続されたサーバデジタルデータデバイス（「サーバ」）を含む、デジタルデータ処理システム１０を表している。デバイス１２、１４は、従来のデスクトップコンピュータ、ワークステーション、マイクロコンピュータ、ラップトップコンピュータ、タブレットコンピュータ、ＰＤＡ、携帯電話、または、市販されているタイプの他のデジタルデータデバイスを含み、全てがここにおける教示に従って適合されている。従って、それぞれが、当技術分野において知られたタイプの中央処理装置、メモリ、および、入力／出力サブシステムセクション（ここでは示されていない）を含んでいる。そして、（ｉ）当技術分野において知られたタイプのソフトウェア（例えば、適用できる場合に、アプリケーションソフトウェア、オペレーティングシステム、及び／又は、ミドルウェア）をここにおける教示に従って適合されるように実行すること、および、（ｉｉ）ここにおける教示に従って適合されるように当技術分野において知られた方法で、ネットワーク１６を介して他のデバイス１２、１４のうち１つまたはそれ以上と通信すること、に適している。
そうしたソフトウェアの実施例は、デバイス１２上で実行されるウェブサーバ３０を含む。ウェブサーバは、ウェブページ、ダウンロード、および他のデジタルコンテンツを要求デバイス（requesting device）、例えばクライアント１４、に対してネットワーク１６を介して転送する（transferring）ためのＨＴＴＰまたは他のプロトコルにおける要求に対して、ここにおける教示に従って適合されるように当技術分野において知られた方法で、応答する。ウェブサーバ３０は、また、デバイス１２により、そして、より特定的には、ウェブサーバ３０によって動作されるウェブサイトと関連するデータベースおよび他のデータセットを検索するためのそうした又は他のプロトコルにおける検索要求に対しても、ここにおける教示に従って適合されるように当技術分野において知られた方法で、応答する。
図示された実施形態において、ウェブサーバ３０は、ウェブアプリケーションフレームワーク３２の中で、及び／又は、関連してデバイス１２上で実行されているウェブアプリケーション３１を含んでいる。ウェブアプリケーション３１は、そのユーザの命令によるクライアント１４からの要求に応答してサーバ１２による特定的な行動（behavior）をもたらすための、ここにおける教示に従って適合されるように当技術分野において知られた、従来のそうしたソフトウェアを含んでいる。ウェブフレームワーク３２は、－例えば、アプリケーションプログラムインターフェイス（API）または他のものを介して－複数の、及び／又は、様々なウェブアプリケーション、そのうちの１つがここにおいて示されている（すなわち、ウェブアプリケーション）によって、使用される（または使用され得る）ライブラリおよび他の再使用可能なサービスを提供する（ここにおける教示に従って適合されるように）当技術分野において知られた従来のそうしたソフトウェアを含んでいる。
図示された実施形態において、ウェブサーバ３０、および、その構成コンポーネントである、ウェブアプリケーション３１、ウェブアプリケーションフレームワーク３２、およびキュレータ（curator）４８は、サーバアーキテクチャのアプリケーション層３８の中で実行される。その層３８は、ここにおける教示に従って適合されるように当技術分野において知られた方法で、サービスを提供し、かつ、通信プロトコルをサポートしており、サーバアーキテクチャにおける他の層とは別のものである。－他の層は、サービスを提供し、そして、より一般的には、クライアント１４からサーバ３０によって受け取られた要求のうち少なくともいくらかを処理するために、ウェブアプリケーション３１及び／又はフレームワーク３２によって要求されるリソース（ａ／ｋ／ａ「サーバリソース」）を提供する。
他の層は、例えば、データ層（ここにおける教示に従って適合されるように当技術分野において知られた方法で、データベースサーバ４０または他のミドルウェアとのインタラクションをサポートするサービスを提供するもの）、および、サーバのオペレーティングシステム（ここにおける教示に従って適合されるように当技術分野において知られた方法で、サーバのハードウェアおよびソフトウェアリソースを管理し、そして、そこで実行されているソフトウェアについて共通のサービスを提供するもの）を含んでいる。他の実施形態は、より多くの又はより少ない数の層を伴うアーキテクチャ、及び／又は、ここにおいて図示され、かつ、説明されたものとは異なるそれぞれの機能性を提供する層を用いたアーキテクチャを使用することができる。
デジタルデータプロセッサ、そして、より特定的に、例として、オペレーティングシステム４２は、当技術分野において知られたタイプのイベントロガー６０を提供する。オペレーティングシステム４２及び／又はデバイス１２上で実行されている他のソフトウェアによってメッセージ化されたイベントエントリをファイル６２へログ（log）するものである。これは、syslogといったオペレーティングシステムに備わっているイベントログ機能（event-logging functionality）、及び／又は、ここにおける教示に従って適合されるような当技術分野における全てによる、デバイス１２上で実行されているミドルウェアまたは他のソフトウェア（例えば、ウェブアプリケーション２４）によって提供される他のイベントログ機能であり得る。
図示された実施形態において、データ層は、ここにおける教示に従って適合されるように当技術分野において知られた方法で、デバイス上に維持されており、かつ／あるいは、デバイス１２と接続する通信におけるサイト固有（site-specific）データセットにアクセスすることをサポートしている。データセット４１は、例えば、オンラインリテイラ（retailer）によって維持されているタイプのプロダクトデータベース、オンラインライブラリまたはパブリッシャ（publisher）によって維持されているタイプのデータベース、ソーシャルネットワーク上に維持されているタイプのポスティングのコレクション（collection of postings）、または、他の検索可能なデータセットであってよく、全てが限定することのない実施例である。図面においては一つのデータセット４１だけが示されているが、いくつかの実施例においては（以下に説明されるように）、サーバ１２、そして、より特定的には、データ層が、複数のデータセットにアクセスすることをサポートすることができ、各データセットはウェブサーバ３０によって提供されるそれぞれのウェブサイトと関連付けされている。
ここにおいてはウェブサーバ３０のコンテクストにおいて説明されているが、他の実施形態において、ソフトウェア３１および３２は、ユーザ検索、ダウンロード、および他のリクエストに応答するために適切な他の機能性を定めることができる。例えば、ビデオサーバ、音楽サーバ、または、他のものである。そして、ここではウェブアプリケーション３１およびウェブフレームワーク３２を含むものとして示され、かつ、説明されているが、他の実施形態において、ウェブサーバ３０は、コンポーネント３１および３２の説明された機能性を単一のコンポーネントの中に結合することができ、または、より多くのコンポーネントの中に分散することができる。
図１の参照を続けると、図示された実施形態のクライアントデバイス１４は、ウェブブラウザ４４を実行する。ウェブブラウザは、－全てがここにおける教示に従って適合されるように当技術分野において知られた方法で、（典型的には）例えば、ページをダウンロードする、コンテンツを検索する、ウェブサーバ３０によってブラウザ４４にリターンされたユーザ情報を表示する、等の、ＨＴＴＰまたは他のプロトコルにおけるリクエストを生成するため、および、そうしたリクエストをネットワーク１４を介してウェブサーバ３０へ伝送するためのユーザコントロールの下で動作する。ここにおいてはウェブブラウザとして参照されているが、他の実施形態において、アプリケーション４４は、サーバ３０へリクエストを伝送するため、かつ／あるいは、そうしたリクエストに応答してそれらから受け取ったコンテンツを表示するために適切な他の機能性を含んでよい。例えば、ビデオプレーヤアプリケーション、ミュージックプレーヤアプリケーション、または他のものである。
図示された実施形態のデバイス１２、１４は、同じタイプのものであってよいが、より特定的に、それらは、異なるタイプのデバイスの組み合わせを構成している。そして、ここにおいては一つのサーバデジタルデータデバイス１２だけが示され、かつ、説明されているが、他の実施形態は、より多くの数のデバイスを使用することができることが正しく理解されよう。デバイスは、同種、異種または他の、ネットワーク化された又は他のデバイスであり、ここでウェブサーバ３０及び／又はデジタルデータプロセッサ１２に帰する機能を実行する。同様に、一つのクライアントデバイス１４が示されているが、他の実施形態は、より多くの又はより少ない数のデバイスを使用することができることが正しく理解されよう。デバイスは、同種、異種または他のデバイスであり、上述のように、それら自身が、同種、異種または他のものであるアプリケーション（例えば、４４）を実行している。さらに、デバイス１２、１４のうち１つまたはそれ以上は、データベースシステム（例えば、マルチテナント（multi-tenant）データベースシステムを含んでいるもの）、もしくは、他のシステムまたは環境、として、かつ／あるいは、それらを提供するように構成され得る。そして、ここにおいては、クライアント－サーバアーキテクチャにおいて示されているが、デバイス１２、１４は、ピアツーピア（peer-to-peer）、クライアント－サーバ、または、ここでの教示と一致する他のプロトコルにおいて、相互に関連付けるように構成されてよい。
ネットワーク１４は、サーバ１２とクライアントデバイス１４との間の通信をサポートするための適切な１つまたはそれ以上のネットワークを含んでいる。ネットワークは、当技術分野において知られたタイプの１つまたはそれ以上の構成を含んでいる。例えば、ローカルエリアネットワーク（LAN）、ワイドエリアネットワーク（WAN）、メトロポリタンエリアネットワーク（MAN）、及び/又は、インターネットである。
検索エンジンおよびサイト固有辞書（Site-Specific Dictionaries）
サーバ１２は、追加的に、－データ層、アプリケーション層３８、ウェブサーバ３０、それらの組み合せ、または他のものの中で提供される検索エンジン４５を通じて－特定のクライテリアを満たしているデータのアイテムを特定するためのデータセット４１を検索することをサポートすることができる。例えば、アイテムは、指定された用語（terms）それらの同義語（synonyms）、下位概念語（hyponyms）、および上位概念語（hypernyms）、及び／又は、辞書４６において特定されるようなそれに関連するもの（まとめて「関連語（”related terms”）」）を含んでいる。これは、ウェブサーバ３０または他のものによって成されたコール（call）（または他の呼び出し（invocation））に応答するものであってよく、例えば、ブラウザ４４または他のもののユーザによって起こされた検索要求に応答するものである。検索エンジン４５および辞書４６は、ここにおける教示に従って適合されるように当技術分野において知られたタイプのものである。検索エンジン４５によって見い出されたデータのアイテムは、データセット、ウェブアプリケーション３１、又は他のものに係る指示ごとに、ウェブページ、レコード、ファイル、または他のものであり得るが、全てがここにおける教示に従って適合されるような当技術分野における慣習により、例えば、リクエストを行ったユーザに対してブラウザ４４を介して表示するために、エンジン４５によって直接的または間接的にウェブサーバ３０に渡され得る。いくつかの実施形態において、サーバデジタルデバイス１２及びその構成コンポーネント、例えば、フレームワーク３２、データベース層、オペレーティングシステム、検索エンジン４５、等は、単一のウェブサイトおよびデータセット４１をサポートすることができるが、例えば、マルチテナント（multi-tenancy）アーキテクチャを使用する実施形態において、それらは複数のウェブサイトをサポートすることができる。にもかかわらず、図示された実施形態のサーバ１２は、辞書４６および、典型的には、データセット４１をサイト毎（per-site）のベースで維持している。従って、これらに対するここでの参照は、サイト固有辞書およびサイト固有データセットとしてのものである。このことは、物理的または論理的に、当技術分野における慣習または他のものとして成し遂げることができる。そして、所与のウェブサイトについてデータセット４１の検索において使用される用語が、サイトのオーナー／オペレータによって制御され得る方法でデータセット４１において使用される用語（terminology）と揃う（align with）ことを確保する。例えば、カジュアル衣服のウェブサイトのオーナー／オペレータは、そのサイトのための辞書４６において「カーキ（”khakis”）」、「ジーンズ（”jeans”）」、および関連語（例えば、同義語または下位概念語）として「ショーツ（”shorts”）」を定義することができ、そうして、例えば、カーキに対するデータセット４１の検索は、ジーンズおよび夏物ショーツについてのウェブページ、スラックスについてのものではない、を追加的にリターンする。さらに、ビジネス衣服ウェブサイトのオーナー／オペレータは、例えば、カーキに対するデータセット４１の検索が追加的にドレススラックスについてのウェブページ、ジーンズまたは夏物ショーツではない、をリターンするように、「カーキ」と「スラックス（”slacks”）」を関連するものとして定義するように辞書４６にデータを入れることができる。
ウェブサーバ３０へ検索結果を渡すこと、または他のもの、に加えて、エンジン４５は、各検索に関連してロガー６０を生成し、かつ、メッセージ化することができる。そうしたメッセージ化は、全てがここにおける教示に従って適合されるように当技術分野において知られた従来の方法で、検索する用語（searched-for terms）、辞書４６の中で見い出されて、エンジン４５によって検索の中へ組み入れられた関連用語、および、検索から結果として生じるデータセット４１における多数の「ヒット（”hits”）」を含むことができる。
辞書キュレーション（curation）ソフトウェア４８が図示された実施形態において提供されており、例えば、ウェブサイトオーナー／オペレータの入力に基づいて、自動的または半自動的に辞書４６を更新することを促進する。キュレータ（curator）４８とそうしたオーナー／オペレータとの間の通信は、ここにおける教示に従って適合されるように当技術分野における慣習として、コマンドラインを介して、例えばクライアント１４におけるブラウザ４４である、グラフィカルユーザインターフェイスを介して、または他のものを介して果たされ得る。その「キュレータ」３８のオペレーション、アプリケーション層３８の一部分を形成し得るもの、または他のものが、以下に説明される。その実装は、ここにおける教示の観点で当業者の知識の範囲内にある。
他の実施形態は、ここにおける教示から逸脱することなく、データセット４１へのアクセスおよび検索をサポートするための代替的なアーキテクチャを利用することができる。従って、限定することのない実施例として、検索エンジン４５及び／又は辞書は、アプリケーション層３８の一部分または他のものを形成することができる。
当業者であれば正しく理解するように、ここにおいて参照される「ソフトウェア」－限定することのない実施例として、ウェブサーバとその構成コンポーネント、ウェブアプリケーションとウェブアプリケーションフレームワーク３２、ブラウザ４４、検索エンジン４５、キュレータ４８、等を含んでいるもの－は、コンピュータプログラム（すなわち、コンピュータインストラクションのセット）を含んでいる。ここにおける教示に従って適合されるように当技術分野において知られたタイプの、一時的および非一時的なマシンで読取り可能な媒体において保管されているものであり、そのコンピュータプログラムは、それぞれのデジタルデータデバイス、例えば１２、１４について、それぞれのオペレーションおよびここにおいてそれらに帰された機能を実行する。そうしたマシンで読取り可能な媒体は、限定することのない実施例として、ここにおける教示に従って適合されるように当技術分野において知られた方法で、それぞれのデジタルデータデバイス１２、１４に対して接続された、ハードドライブ、ソリッドステートドライブ、等を含み得る。
辞書テーブル
図２は、図示された実施形態の各サイト固有辞書４６を形成しているテーブルを表しており、そのサイトのデータセット４１のエンジン４５による検索を促進する。テーブルは、サイト固有ルックアップテーブルＣ、コーパス（corpus）ルックアップテーブルＨ、および近似（approximating）ルックアップテーブルＧを含み、前記の１つまたはそれ以上の一時的なバージョンも同様である。それらの作成、更新、およびオペレーションは、ここにおける教示の観点で当業者の知識の範囲内にある。図示された実施形態において、テーブルは、サーバ１２に対してローカルで維持されているが、他の実施形態においては、リモートに維持されてよい。
サイト固有ルックアップテーブルＣは、サイトデータセット４１における検索可能な用語およびそれらの関連用語（上記に定義されたもの）のリストを維持している。図に示されるように、テーブルＣはマトリクスであり、そのインデックス（例えば、行と列の見出し）として検索用語を有し、そして、本体においてそれらのインデックスの交差点で「０」または「１」の値を有し、それらのインデックスのサイト固有関連性を反映している。「１」の値は、インデックスがサイトの検索の目的に関連すると考えられることを示し、「０」の値は、関連しないことを示している。
従って、例えば、図示されたテーブルＣにおいて、それぞれに、「カーキ」および「スラックス」の見出しの行と列によってインデックスされた行（row）でのテーブル本体における値「１」は、辞書Ｃが関連する特定のウェブサイトデータセット４１について、それらの用語を関連するものとしてエンジン４５が取り扱うことを示している。なお、「スラックス」および「ショーツ」の見出しの行と列によってインデックスされた行でのテーブル本体における値「０」は、それらの用語を関連しないものとしてエンジンが取り扱うことを示している。ルックアップテーブルＣのインデックスの値および本体は、第１インスタンスにおいて、デフォルト（default）チップを使用して、または、サイト固有辞書４６が関連するウェブサイトのオーナー／オペレータによって設定され得る。このことは、コマンドラインまたはキュレータ４８によって生成されたグラフィカルインターフェイス、または他のものを介して行われ得る。セットアップに続いて、それらの値は、以下に説明されるように、キュレータ４８によって自動的または半自動的に設定され得る。
コーパスルックアップテーブルＨは、同様にサイトデータセット４１における検索可能な用語およびそれらの関連用語のリストを維持するマトリクスである。ルックアップテーブルＣのように、そのインデックス（例えば、行と列の見出し）として検索用語を有し、そして、本体においてそれらのインデックスの交差点で値を有し、それらのインデックスの用語の関連性を反映している。ルックアップテーブルとは異なり、テーブルＨにおいてそれらの値によって反映される関連性はサイト固有のものではなく、むしろ、一般的なコーパスにおけるそれらのインデックスの関連性である。－すなわち、データセット４１が一部分を形成する、かつ／あるいは、そこからその用語、つまり、話された言葉、出版物のコレクション、ウェブページ、データセット、等を引き出す、ワーク（works）のより大きな本体におけるものである。
従って、実施例として、テーブルＨは、いくつかの実施形態において、インデックスの交差点で本体において「０」または「１」の値を有し、それらのインデックスに関連する用語が標準的な言語シソーラス（thesaurus）における同義語（または、そうでなければ関連するもの）であるか（「１」）否か（「０」）を反映している。シソーラスは、例えば、Roget's II － The New Thesaurus、または、関連の言語の他のよく知られているそのような参考文献、といったものである。テーブルＨまたは図示された実施形態は、そうした方法で埋められ（populated）ていない。むしろ、各交差点において、それらのインデックスが関連付けられているそれぞれの用語のベクトル化の間におけるコサイン類似性（cosine similarity）（または、他のユークリッド距離）と等しい本体値（body values）を有している。
そうしたベクトル化の生成は、当業者の知識の範囲内にある。（ｉ）エンジン４５によって検索されるデータセット４１の言語における全てのインターネットアクセス可能なウェブページ（または、そのサブセット）、（ｉｉ）データセット４１1のジャンル（genre）の全てのウェブページ及び／又はデータセット、および（iii）その他のもの、によって表されるようなコーパス上で、ここにおける教示に従って適合されるように、GloVe（例えば、Pennington共著、「GloVe：Global Vectors for Word Representation」、The 2014 Conference on Empirical Methods In Natural Language Processing, ACL 2014, ISBN 978-1-937284-96-1）、Word2Vec（例えば、 Goldberg共著、「word2vec Explained:Deriving Mikolov et al.' Negative-Sampling Word-Embedding Method」、arXiv：1402.3722で発行）、fastText（Facebook Researchからのオープンソースツール）、または、他の市販のベクトル化ツール、および 当技術分野における他のもの、を使用しているものである。
そうしたベクトル化の間におけるコサイン類似性（または、他のユークリッド距離）の決定は、ここにおける教示に従って適合されるように、そうした市販のツール及びそうでなければ従来技術におけるツールを使用する当業者の知識の範囲内にある。当業者によって理解されるように、そうしたコサイン類似性（または、他のユークリッド距離）の値は、必ずしも整数（whole number）ではなく、しかし、その代わりに、０と１との間の小数値または他のものであってよい。より多くのインデックスのうち１つまたはそれ以上がマルチワード用語（multi-word term）であるイベントにおいて、図示された実施形態は、テーブルＨの本体についてコサイン類似性値を決定するために、ここでの添付において“Similarity Metrics or Vectors&Matrices”の見出しの下で説明されるような方法を使用している。
図２は、単に実施例として、かつ、上記で参照された技術による計算または他の決定の利益を伴わずに、データセット４１について図示された実施形態において使用されるタイプのテーブルＨの中に含まれる値を示している。それは、テーブルＣとしてのインデックスと同じ用語を含んでいるが、インデックスの交差点でのマトリクスの本体における値はテーブルＣの値とは異なっている。それらは、決定された類似性に関連するからである。例えば、全てのインターネットでアクセス可能な英語のウェブページによって表示されるといった、一般的なコーパスの観点におけるそうした用語のGloVeベクトル化のコサイン類似性によるものである。
近似ルックアップテーブルＧは、変換関数をテーブルＨに対して適用することにより生成されるマトリクスである。変換関数は、テーブルＨをテーブルＣに対してフィットさせるものである。ルックアップテーブルＣおよびＨと同様に、テーブルＧは、そのインッデクスとして（例えば、行と列の見出し）サイト固有データセット４１の検索可能な用語を有し、そして、本体においてそれらのインデックスの交差点でそれらのインデックスによって示される用語の関連性を反映している値を有する。それらの値によって反映される関連性は、テーブルＨの対応する（または他の）インデックスでの値に対する変換関数の適用を示している。いくつかの実施形態において、変換関数は、正確にテーブルＣと一致する完全なフィットおよび結果として生じるテーブルＧを提供するが、他の実施形態において、変換は、単なる近似を結果として生じる。このことは、実施例として、かつ、計算または他の決定の利益を伴わずに、図２において説明されている。
上述の変換関数の決定のための技術は、ここでの添付において「第２ベクトル化への変換の学習（“Learning the Transformation to the Second Vectorization”）」の見出しの下で提供されている。その説明において、用語「第１ベクトル化（”First Vectorization”）」は、GloVe、Word2Vec、fastText、または、他の上述のそうしたベクトル化技術（添付においてＦと呼ばれるもの）を参照しており、そして、用語「第２ベクトル化（”Second Vectorization”）」は、上述のルックアップテーブルＧにおける対角化（diagonalization）によって得られるような変換関数の出力を参照している。その見出しの下での説明において、テーブルＧは、マトリクスＦとして参照されている。
オペレーション
図３は、サーバ１２のオペレーションを表している。そして、より特定的には、サイト固有データセット４１に対して向けられた検索要求に応答した検索エンジン４５およびキュレータ４８を示している。示されているステップ７０を参照する。そうした要求は、例えば、ウェブアプリケーション３１（および、より一般的には、ウェブサーバ３０）から、例えば、ユーザのリクエストまたは他のもので、サイト固有データセット４１を検索するためにブラウザ４４から受け取ったリクエストに応答して、全てがここにおける教示に従って適合されるような当技術分野における慣習により、受け取ることができる。
ステップ７２において、検索エンジンは、検索要求における検索用語、Ｗ、がサイト固有ルックアップテーブルＣの中にあるか否かを決定する。このことは、当技術分野において知られたルックアップテーブルアクセスの従来の方法において達成され得る。例えば、ここにおける教示に従って適合されるように、Ｃに係るインデックス（例えば、行／列の見出し）の中でＷを見い出すことによるものである。
そうである場合にステップ９０へ進み、そこで、検索エンジン４５は、ルックアップテーブルＣにおいてＷに関連する用語を特定する。このことは、例えば、関連性を示すＣの本体における値（例えば、１）を識別することによって行われ得る。そうした用語が見い出された場合／ときに、検索エンジン４５は、全てがここにおける教示に従って適合されるように当技術分野において知られた従来の方法で、「ヒット（”hits”）」のためにデータセット４１を検索すること、および、要求元に対するリターンのために結果をフィルタリングすることにおいて、それらを、Ｗ自身も同様に、使用することができる。このことは、例えば、再び、ここにおける教示に従って適合されるように当技術分野において知られた従来の方法で、それらの結果をユーザに対して表示するためにブラウザ４４に対してリターンすることを含み得る。ステップ９２を参照のこと。
ステップ７２においてＷがＣの中に見つからない場合、フローはステップ７４へ進み、そこで、検索エンジン４５は、キュレータ４８または他のものを適用して、テーブルＨの一時的コピーに対してＷを追加する。このことは、一時的テーブルのインデックスとしてＷを追加するだけでなく、テーブルの本体におけるインデックスで、上述のように、テーブルにおける他の用語のコーパスについて関連性を反映している値を追加することも、また、含んでいる。このことは、上記の説明と一致して、GloVeまたは他のものといった、ベクトル化ツールを使用することを含み得る。ステップ７６を参照のこと。ここにおいて説明されたように、そうした一時的テーブルを作成すること、そして、Ｗを一時的テーブルに対して追加することは、ここにおける教示の観点で当業者の知識の範囲内にある。
ステップ７８において、検索エンジン４５は、キュレータ４８または他のものを適用して、Ｈの一時的コピーから近似ルックアップテーブルＧの一時的コピーを生成する。このことは、上述の変換関数を使用して、上記（および、添付で）説明される方法において行われ得るものであり、そして、ここにおける教示の観点で当業者の知識の範囲内にある。ステップ８０を参照のこと。
いくつかの実施形態において、検索エンジン４５は、オプションのステップ８２を実行する。このことは、明らかにＷと関連する用語を特定するために一時的Ｇを使用することを含んでいる。このことは、例えば、一時的Ｇの本体において、Ｗによってインデックスされている行または列にあり、かつ、閾値（例えば、限定的でない例として、Ｇにおける関連性値が０から１までの一つの実施形態において、０．６の値）より上である値を特定することによって行われ得る。そうした明らかに関連する用語が見い出された場合に、検索エンジン４５は、全てがここにおける教示に従って適合されるように当技術分野において知られた従来の方法で、「ヒット（”hits”）」のためにデータセット４１を検索すること、および、要求元に対するリターンのために結果をフィルタリングすることにおいて、それらを、Ｗ自身も同様に、使用することができる。このことは、例えば、再び、ここにおける教示に従って適合されるように当技術分野において知られた従来の方法で、それらの結果をユーザに対して表示するためにブラウザ４４に対してリターンすることを含み得る。ステップ９２を参照のこと。
ステップ８４において、キュレータ４８は、オーナー／オペレータ（例えば、検索されているウェブサイトのオーナー／オペレータ）に、ＷをＣに対して追加することを彼／彼女が望むか否かをクエリする。例えば、さらなる検索を促進するためである。このことは、ブラウザ４４または他のものにおけるユーザインターフェイスを介して、上記または他のもので決定されたように、そして、例えば、ログファイル６２において反映されたように、Ｗおよび明らかに関連する用語をオーナー／オペレータに示すことによって行われ得る。ステップ８６を参照のこと。オーナー／オペレータの反応に応じて、キュレータ４８は、ＣのインデックスとしてＷ（および、オーナー／オペレータによって指定されたあらゆる他の用語）を追加するように、そして、Ｃの本体においてそれらのインデックスのそれぞれの交差点に１を置くことによって関連用語を示すように、Ｃを変更することができる。
ステップ８８において、キュレータは、ステップ８６で変更されたように、テーブルＣに従ってテーブルＦおよびＧを再生成し、そして、それらを辞書４６へ保管する。テーブルＦおよびＧの生成は、ここにおける説明の観点において、例えば、図２およびここでの添付に関連して、当業者の知識の範囲内にある。
代替的な実施形態
図４は、サーバ１２のオペレーションを表している。そして、より特定的には、一つの代替的な実施形態において、サイト固有データセット４１に対して向けられた検索要求に応答した検索エンジン４５およびキュレータ４８を示している。示されているステップ９０を参照する。そうした要求は、例えば、ウェブアプリケーション３１（および、より一般的には、ウェブサーバ３０）から、例えば、ユーザのリクエストまたは他のもので、サイト固有データセット４１を検索するためにブラウザ４４から送信されたリクエストに応答して、全てがここにおける教示に従って適合されるような当技術分野における慣習により、受け取ることができる。
ステップ９２において、検索エンジンは、検索要求における検索用語、Ｗ、がサイト固有ルックアップテーブルＣの中にあるか否かを決定する。このことは、当技術分野において知られたルックアップテーブルアクセスの従来の方法において達成され得る。例えば、ここにおける教示に従って適合されるように、Ｃに係るインデックス（例えば、行／列の見出し）の中でＷを見い出すことによるものである。そうである場合にステップ１０２へ進み、そこで、検索エンジン４５は、ルックアップテーブルＣにおいてＷに関連する用語を特定する。このことは、例えば、関連性を示すＣの本体における値（例えば、１）を識別することによって行われ得る。そうした用語が見い出された場合／ときに、検索エンジン４５は、全てがここにおける教示に従って適合されるように当技術分野において知られた従来の方法で、「ヒット（”hits”）」のためにデータセット４１を検索すること、および、要求元に対するリターンのために結果をフィルタリングすることにおいて、それらを、Ｗ自身も同様に、使用することができる。このことは、例えば、再び、ここにおける教示に従って適合されるように当技術分野において知られた従来の方法で、それらの結果をユーザに対して表示するためにブラウザ４４に対してリターンすることを含み得る。ステップ１０４を参照のこと。
ステップ９２においてＷがＣの中に見つからない場合、フローはステップ９４へ進み、そこで、検索エンジン４５は、キュレータ４８または他のものを適用して、サイト固有ルックアップテーブル、及び／又は、他のウェブサイトと関連付けされた辞書を検索する。このことは、例えば、マルチテナントアーキテクチャを有し、かつ、複数のウェブサイトをサポートする実施形態に係るデータ層におけるデータベースサーバまたは他の機能性によって促進される。そうした実施形態において、そのデータベースサーバまたは他の機能性は、テーブルＣ、及び／又は、そうした他のサイト、特には、ステップ９０において受け取られたリクエストが向けられていたデータセット４１と同じジャンルのデータセットを有するもの、のうち１つまたはそれ以上に係る辞書に対するアクセスをエンジン４５に提供することができる。このことは、例えば、関連プロダクトのリストまたはデータセット４１としての他のコンテンツを含んでいるデータセットを含み得る。テーブルＣ、及び／又は、他のウェブサイトと関連する辞書の検索は、マルチテナントアーキテクチャの中であろうと又はそうでなくても、ここにおける教示の観点で当業者の知識の範囲内にある。
Ｗが、サイト固有ルックアップテーブル、及び／又は、別のウェブサイトの辞書において見い出された場合に、検索エンジン４５は、オプションのステップ９６を実行する。このことは、明らかにＷと関連する用語を特定するために他のウェブサイトのサイト固有ルックアップテーブル及び／又は辞書を使用することを含んでいる。そうした他のサイト固有ルックアップテーブルが、例えば、図２に関して上述の方法で構成されている場合には、関連性を示しているテーブルの本体における値（例えば、１）を識別することによって行われ得る。そうした明らかに関連する用語が見い出された場合に、検索エンジン４５は、全てがここにおける教示に従って適合されるように当技術分野において知られた従来の方法で、「ヒット（”hits”）」のためにステップ９０において受け取ったリクエストが向けられたサイトのデータセット４１を検索すること、および、要求元に対するリターンのために結果をフィルタリングすることにおいて、それらを、Ｗ自身も同様に、使用することができる。このことは、例えば、再び、ここにおける教示に従って適合されるように当技術分野において知られた従来の方法で、それらの結果をユーザに対して表示するためにブラウザ４４に対してリターンすることを含み得る。ステップ１０４を参照のこと。
ステップ９８において、キュレータ４８は、オーナー／オペレータ（例えば、検索されているウェブサイトのオーナー／オペレータ）に、ＷをＣに対して追加することを彼／彼女が望むか否かに関してクエリする。例えば、さらなる検索を促進するためである。このことは、ブラウザ４４または他のものにおけるユーザインターフェイスを介して、上記または他のもので決定されたように、Ｗおよび明らかに関連する用語をオーナー／オペレータに示すことによって行われ得る。ステップ８６を参照のこと。オーナー／オペレータの反応に応じて、キュレータ４８は、ＣのインデックスとしてＷ（および、オーナー／オペレータによって指定されたあらゆる他の用語）を追加するように、そして、Ｃの本体においてそれらのインデックスのそれぞれの交差点に１を置くことによって関連用語を示すように、Ｃを変更することができる。ステップ１００を参照のこと。
上記は、ここにおける教示に従った実施形態である。これらは実施例であること、そして、ここにおいて示され、かつ、説明されたものに対する変更を組み込んでいる他の実施形態は、以下の請求項の範囲内に入ることが正しく理解されよう。
添付
技術的捕捉
ベクトルおよびマトリクスに対する類似性メトリック（Similarity Metrics for Vectors&Matrices）
Ｖ（）を、単語ｗのベクトル化関数（vectorization function）を表すものとし、ベクトル化関数は、その単語のＭ次元のベクトル表現を生成する。
そうした２つの単語ｐおよびｑに対する類似性メトリックは、それらのベクトル表現の間におけるコサイン類似性（Cosine similarity）として定義することができる。
Ｓｉｍ（ｐ、ｑ）＝ｃｏｓ（Ｖ（ｐ）、Ｖ（ｑ））
ここで、ＰおよびＱが、単一の単語より、むしろフレーズ（すなわち、複数の単語）を表している場合に、類似性を定義するための一つの一般的な方法は、個々の単語類似性を組み合わせるか、または、平均することであろう。
Figure 0007483320000001
 代わりに、「マトリクス」コサイン距離メトリック（"matrix" cosine distance metric）を定義する。
フレーズＰを、ｋ個の単語のシーケンスとする。
Ｐ＝｛ｐ１、・・・、ｐｋ｝
フレーズＰのマトリクス表現を構築する。ここで、マトリクスの各行（row）は、対応する単語のベクトル表現に対応している。
Figure 0007483320000002
 このマトリクスは、ｋ個の行（rows）およびＭ個の列（columns）を有している。
２つのそうしたマトリクスＡおよびＢについて、「マトリクス」コサインメトリックは、以下のように定義される。
Figure 0007483320000003
 この類似性メトリックは、０と１との間の数を与える。
第２ベクトル化への変換の学習（Learning the Transformation to the Second Vectorization）
プロセスの主要なステップは、どのように第１ベクトル化を第２ベクトル化へと変換するのか学習することである。数値的に、このことは、以下のようにして達成される。
Ｕを、ユーザ定義の同義語のセットとする。ここで、このセットの各エレメントは、ｐとｑが同義語であるように、単語ペア（ｐ、ｑ）を表している。（ｉ、ｊ）を、Ｎ個の単語を含む第１ベクトル化表現におけるこれらの単語のインデックスとする。
以下のようにマトリクスＣを定義する。
Figure 0007483320000004
 これから、マトリクスＦによって表現される第１ベクトル化を、Ｃによって表わされるグランドトゥルース（ground truth）とより良く整合するように調整する。
ステップ１．
１．Ｃを、Ｃ＝ＱΛＱＴであるように対角化する。
２．Λの最初のｋ個のエレメントを除く全てをゼロ０（zero）で埋め、このマトリクスをΛ’と示す。
３．σを、Λ’を降順にソートする順列（permutation）とする。
それに応じてＱ←Ｑσを設定することによって、Ｑの列（columns）を転置し、かつ、
Ｃ＝ＱΛ’ＱＴを再計算する。
ステップ２．
１．Ｆを、上記Ｃの一部分である単語に対する第１ベクトル化マトリクスであるとする。 Ｈ＝ＦＦＴを計算する。
２．Ｄを、Ｈの対角行列とする。
３．Ｈ←Ｄ－１／２ＨＤ－１／２を調整する。
ステップ３．
１．０＜λ＜１かつ０＜ｌ（エル）≦ｋ、であるパラメータを選び取る。
２．Ｃ←Ｃ＋λＨを設定する。
３．Λのエントリーが降順にソートされ、かつ、Ｆ’＝Ｑ１Λ［０．．ｌ］１／２であるような方法で、Ｃ＝Ｑ１ΛＱ１ Ｔを対角化することによって、調整された第２ベクトル化（Ｎ×ｌ）マトリクスＦ’≡Ｆ’（λ、ｌ）を計算する。
１０ デジタルデータ処理システム
１２ サーバデジタルデータデバイス
１４ クライアントデジタルデータベースデバイス
１６ インターネット
３０ ウェブサーバ
４０ データベースサーバ
４１ データセット
４２ オペレーティングシステム

Claims (8)

  1. データセットからコンテンツをフィルタリングすることに使用するための方法であって、デジタルデータ処理システムにおけるサーバデジタルデータデバイスのプロセッサによって実行され、
    前記プロセッサにより、サイトと関連付けされたデータセットに対して向けられた検索要求を受け容れるステップであり、前記検索要求は、前記データセットにおける用語のサイト固有関連性を表しているサイト固有ルックアップテーブルにおいて示される用語の中に無い検索用語を含み、関連用語は、同義語、下位概念語、および上位概念語のうちいずれかを含んでいる、ステップと、
    前記プロセッサにより、変換関数をコーパスルックアップテーブルに対して適用することによって、前記サイト固有ルックアップテーブルの形式にフィットされた近似ルックアップテーブルを生成するステップであり、前記コーパスルックアップテーブルは、一般的なコーパスで、前記データセットにおける用語の関連性を示している、ステップと、 前記プロセッサにより、前記近似ルックアップテーブルにおいて示されている、前記検索用語の関連用語である用語を特定するステップと、
    前記プロセッサにより、前記サイト固有ルックアップテーブルを、前記検索用語を含むように、かつ、該検索用語を該サイト固有ルックアップテーブルにおいて示される他の用語と関連するものとして表示するように変更するステップであり、前記表示は、前記検索用語と関連しているものとして、前記近似ルックアップテーブルから特定された用語の中からの選択に基づいている、ステップと、
    を含む、方法。
  2. 前記方法は、
    前記プロセッサにより、前記検索用語、および、前記検索用語の関連用語として前記近似ルックアップテーブルから特定された用語のうちいずれかを含むデジタルコンテンツを、前記データセットからフィルタリングするステップ、を含む、
    請求項１に記載の方法。
  3. 前記近似ルックアップテーブルを生成するステップは、
    インデックスとして前記データセットからの用語を有しており、かつ、前記変換関数の前記コーパスルックアップテーブルへの適用から結果として生じる値をインデックスにおいて有している、マトリクスとして、前記近似ルックアップテーブルを生成するステップ、を含む、
    請求項１に記載の方法。
  4. 前記方法は、
    前記プロセッサにより、前記近似ルックアップテーブルにおいて示され、前記検索用語の関連用語である用語を特定するステップ、を含む、
    請求項１に記載の方法。
  5. 前記特定するステップにおいて、前記検索用語の関連用語として特定されたサイト用語について、関連用語の選択のために表示するステップ、を含む、
    請求項４に記載の方法。
  6. データセットからコンテンツをフィルタリングするための方法であって、デジタルデータ処理システムにおけるサーバデジタルデータデバイスのプロセッサによって実行され、
    前記プロセッサにより、サイトと関連付けされたデータセットに対して向けられた検索要求を受け容れるステップであり、前記検索要求は、前記データセットにおける用語のサイト固有関連性を表しているサイト固有ルックアップテーブルにおいて示される用語の中に無い検索用語を含み、関連用語は、同義語、下位概念語、および上位概念語のうちいずれかを含んでいる、ステップと、
    前記プロセッサにより、変換関数をコーパスルックアップテーブルに対して適用することによって、前記サイト固有ルックアップテーブルの形式にフィットされた近似ルックアップテーブルを生成するステップであり、前記コーパスルックアップテーブルは、一般的なコーパスで、前記データセットにおける用語の関連性を示している、ステップと、
    前記プロセッサにより、前記近似ルックアップテーブルにおいて示されている、前記検索用語の関連用語である用語を特定するステップと、
    前記プロセッサにより、前記検索用語、および、前記検索用語の関連用語として前記近似ルックアップテーブルから特定された用語のうちいずれかを含むデジタルコンテンツを、前記データセットからフィルタリングするステップと、
    を含む、方法。
  7. コンピュータプログラムが保管されたマシンで読取り可能な記録媒体であって、
    該コンピュータプログラムは、デジタルデータデバイスに、請求項１乃至６いずれか一項に記載の方法を実行させる、
    マシンで読取り可能な記録媒体。
  8. 複数のコンピュータ実行可能命令を含むコンピュータプログラムであって、
    該コンピュータプログラムは、デジタルデータデバイスに、請求項１乃至６いずれか一項に記載の方法を実行させる、
    コンピュータプログラム。
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