KR102111082B1

KR102111082B1 - 지식 패널들을 컨텍스트화

Info

Publication number: KR102111082B1
Application number: KR1020197020247A
Authority: KR
Inventors: 아미트 베할; 란돌프 쥐. 브라운; 아카시 나나바티; 바랏 칼리안퍼
Original assignee: 구글 엘엘씨
Priority date: 2015-05-15
Filing date: 2016-05-05
Publication date: 2020-05-15
Also published as: US20220374440A1; US10402410B2; JP2019145150A; US20190347265A1; CN112966009A; KR20170110646A; EP3295334A1; US20160335264A1; KR102249436B1; CN107533558B; US11720577B2; DE112016002198T5; JP6735771B2; KR102001647B1; JP2018513477A; KR20200052992A; WO2016186856A1; JP6838098B2; US20230334056A1; KR20190086046A

Abstract

사용자에 의해 제출된 검색 쿼리에 의해 참조되는 엔터티(entity)의 엔터티 식별자 및 상기 검색 쿼리에 의해 참조되는 하나 이상의 컨텍스트 용어들(context terms)을 포함하는 요청을 수신하는 것; 상기 엔터티와 관련된 복수의 지식 요소들(knowledge elements)을 식별하는 것; 상기 검색 쿼리에 의해 참조되는 상기 엔터티와 연관된 하나 이상의 컨텍스트 용어들을 식별하는 것; 하나 이상의 컴퓨터들에 의해, 상기 검색 쿼리에 의해 참조되는 상기 엔터티와 연관된 상기 하나 이상의 컨텍스트 용어들을 식별하는 것에 기초하여, 순위 점수들을 상기 복수의 지식 요소들에 할당하는 것; 상기 지식 요소들에 할당된 상기 순위 점수들에 적어도 기초하여 상기 지식 요소들 가운데로부터 하나 이상의 지식 요소들을 선택하는 것; 및 상기 요청에 응답하여, 상기 엔터티와 연관된 정보 및 상기 하나 이상의 선택된 지식 요소들을 제공하는 것에 대한 방법들, 시스템들 및 장치이다. 명세서의 전체로부터 이해될 바와 같이, 지식 요소들의 식별 및 제공은 적어도 검색 결과와 인터렉팅하는 사용자들로부터 결과하는 네트워크 트래픽의 감소만이 아닌 다수의 기술적 이익들을 제공한다.

Description

지식 패널들을 컨텍스트화 {CONTEXTUALIZING KNOWLEDGE PANELS}

[관련 출원의 상호 참조]

본 출원은 2015년 5월 15일에 출원된 미국 가출원 번호 62/162,160의 이익을 주장하며, 상기 출원의 내용은 본 명세서에 참조로서 통합된다.

[기술분야]

본 명세서는 검색 엔진들과 관련된다.

일반적으로, 사용자는 쿼리를 검색엔진에 입력함으로써 정보를 요청할 수 있다. 검색엔진은 상기 쿼리를 프로세싱할 수 있고, 상기 쿼리에 응답하여 상기 사용자에게 출력하기 위한 정보를 제공할 수 있다.

시스템은 엔터티들(entities)(예를 들면, 가수들, 배우들, 뮤지션들, 작곡가들, 감독들, 텔레비전 네트워크들 또는 다른 프로덕션 회사들)의 식별자, 뿐만 아니라 사용자에 의해 제출된 검색 쿼리에 의해 참조되는 컨텍스트 용어들(context terms)을 포함하는 요청들을 수신할 수 있다. 엔터티와 하나 이상의 컨텍스트 용어들을 식별하는 요청을 수신하는 것에 응답하여, 시스템은 상기 컨텍스트 용어들을 고려하여 엔터티와 관련한 지식 패널 및 상기 컨텍스트 용어들을 고려하여 엔터티와 관련한 검색 결과를 포함하는 검색 결과 페이지를 제공하는 것을 결정할 수 있다. 지식 패널은 검색 쿼리에 의해 참조되는 특정 엔터티와 관련된 정보 예를 들면, 알려진 사실들을 제공하는 사용자 인터페이스 요소이다. 시스템은 검색 쿼리에 의해 식별되는 엔터티와 연관된 하나 이상의 컨텍스트 용어들을 식별함으로써 지식 패널에 포함시키기 위한 정보를 결정할 수 있다.

검색 쿼리에 의해 참조되는 특정 엔터티에 관련된 정보 예를 들면, 알려진 사실들을 포함하는 지식 패널의 제공은 시스템 및 사용자 둘 다에 대한 다수의 기술적 이익들을 제공할 수 있다. 이들 이익들 중 일부는 지식 패널이 사용자의 관심일 가능성이 큰 정보를 포함하며, 실제로, 사용자가 처음에 검색했었던 것에 대한 특정 정보를 포함할 수 있다는 사실에 적어도 부분적으로 기초한다. 그러므로, 검색 결과와 함께 제1 인스턴스에서 지식 패널을 통한 관련된 정보의 제공은 사용자가 검색 결과 중 하나를 실제 선택할 필요를 제거할 수 있다. 결과적으로, 검색 결과와 관련하여 수신되는 추가적인 사용자 입력들/선택들의 수가 평균적으로 감소될 수 있다. 추가적 사용자 입력들의 이러한 감소는, 비록 지식 패널을 포함한 검색 결과가 제공 될 때마다 반드시 달성되는 것은 아니지만, 네트워크 전체에 대한 네트워크 트래픽의 상당한 감소를 제공할 수 있다. 추가로, 또한 추가 입력들의 감소는 평균적으로 각 사용자 디바이스 내에서 계산 리소스 사용을 감소시킬 수 있다. 이러한 계산 리소스는 사용자 입력을 처리하고 네트워크와 통신하고 또한 스크린-온 시간(screen-on time)으로 인한 파워 사용으로 인한 프로세싱 파워를 포함할 수 있다. 스크린-온 시간의 감소는 사용자가 지식 패널을 포함하는 검색 결과를 수신한 직후에, 어떤 검색 결과를 선택하지 않고, 특정 정보에 대한 검색을 완료할 가능성이 높아지는 것으로부터 결과한다(관심있는 정보는 지식 패널에서 제공 될 수 있기 때문에). 화면 사용은 특히 모바일 디바이스들에서 사용자 디바이스들의 전력 사용량의 상당 부분을 차지할 수 있으므로, 스크린-온 시간의 감소는 특히 유용할 수 있다.

또한 검색 결과에 더하여 지식 패널의 제공은 여러 가지 방식들로 사용자의 인지적 부담(cognitive burden)을 감소시킬 수 있다. 상기 언급된 바와 같이, 정보의 특정 조각을 찾기 위해 요구되는 입력의 수 및 검색 범위가 감소될 수 있다. 또한, 지식 패널은 사용자의 검색 쿼리가 사용자에게 관심있는 엔터티와 관련하여 결과를 제공하기 위해 정확한 용어로 프레임(frame)되어 있음 쉽게 인지할 수 있는 시각적 검증을 제공 할 수 있다. 유사하게, (사용자가 검색하고 있는 것과 관련하여 엔터티와 관련된 경우) 지식 패널은 지식 패널과 함께 제공되는 다른 검색 결과가 관련이 있다는 추가된 신뢰도를 사용자에게 부여할 수 있다.

당연히 이해될 바와 같이, 상기 기술된 이점들이 획득되는 범위는, 지식 패널 내에서 사용자에게 더 높은 관련성 있는 정보를 제공함으로써 예를 들면, 컨텍스트 용어들을 고려함으로써 그리고 정보를 직관적이고 적절하게 정렬된 방식으로 제시함으로써 증가될 수 있다.

본 명세서에 기술된 본 발명의 혁신적 양태들은 방법들에 수록될 수 있으며, 상기 방법들은 사용자에 의해 제출된 검색 쿼리에 의해 참조되는 엔터티(entity)의 엔터티 식별자 및 상기 검색 쿼리에 의해 참조되는 하나 이상의 컨텍스트 용어들(context terms)을 포함하는 요청을 수신하는 것; 상기 엔터티와 관련된 복수의 지식 요소들(knowledge elements)을 식별하는 것; 상기 검색 쿼리에 의해 참조되는 상기 엔터티와 연관된 하나 이상의 컨텍스트 용어들을 식별하는 것; 하나 이상의 컴퓨터들에 의해, 상기 검색 쿼리에 의해 참조되는 상기 엔터티와 연관된 상기 하나 이상의 컨텍스트 용어들을 식별하는 것에 기초하여, 순위 점수들을 상기 복수의 지식 요소들에 할당하는 것; 상기 지식 요소들에 할당된 상기 순위 점수들에 적어도 기초하여 상기 지식 요소들 가운데로부터 하나 이상의 지식 요소들을 선택하는 것; 및 상기 요청에 응답하여, 상기 엔터티와 연관된 정보 및 상기 하나 이상의 선택된 지식 요소들을 제공하는 것의 액션들을 포함한다.

본 양태의 다른 실시예들은 상기 방법들의 액션들을 수행하도록 각각 구성된 대응하는 컴퓨터 시스템들, 장치 및 하나 이상의 컴퓨터 저장 디바이스들에 기록된 컴퓨터 프로그램들을 포함한다. 하나 이상의 컴퓨터들의 시스템은 동작 중 상기 시스템으로 하여금 상기 액션들을 수행하게 하는 시스템에 설치된 소프트웨어, 펌웨어, 하드웨어 또는 이들의 조합에 의해 특정 동작들 또는 액션들을 수행하도록 구성될 수 있다. 하나 이상의 컴퓨터 프로그램들은 데이터 프로세싱 장치에 의해 실행될 때, 상기 장치로 하여금 액션들을 수행하게 하는 명령어들을 포함함으로써 특정 동작들 또는 액션들을 수행하도록 구성될 수 있다.

전술한 실시예들 및 다른 실시예들은 단독으로 또는 조합하여 다음의 구성들 중 하나 이상을 각각 선택적으로 포함할 수 있다. 일부 구현예들에서, 지식 요소는 엔터티와 관련된 알려진 사실 또는 엔터티와 관련된 컨텐츠 아이템 중 적어도 하나이다.

다른 구현예들에서, 복수의 지식 요소들에 순위 점수들을 할당하는 것은 상기 검색 쿼리에 의해 참조되는 상기 엔터티와 연관된 상기 컨텍스트 용어들과 연관된 아이템 타입들을 결정하는 것; 상기 하나 이상의 지식 요소들과 연관된 요소 타입들(element types)을 결정하는 것; 및 상기 검색 쿼리에 의해 참조되는 상기 엔터티와 연관된 상기 컨텍스트 용어들과 연관된 상기 아이템 타입들 및 상기 지식 요소들과 연관된 상기 요소 타입들에 적어도 기초하여, 상기 지식 요소들에 순위 점수들을 할당하는 것을 포함한다.

특정 양태들에서, 상기 엔터티와 연관된 정보 및 상기 하나 이상의 선택된 지식 요소들을 제공하는 것은 상기 엔터티와 연관된 정보 및 상기 하나 이상의 선택된 지식 요소들이 지식 패널(knowledge panel)에 제시되게하는 데이터를 제공하는 것을 포함하며, 상기 지식 패널은 상기 검색 쿼리와 연관된 검색 결과 페이지와 함께 제시된다.

다른 양태들에서, 상기 엔터티와 연관된 정보 및 상기 하나 이상의 선택된 지식 요소들이 지식 패널에 제시되게하는 데이터를 제공하는 것은 상기 검색 쿼리에 의해 참조되는 상기 엔터티와 연관된 상기 하나 이상의 컨텍스트 용어들을 식별하는 것에 기초하여, 상기 지식 패널의 위치를 결정하는 것, 상기 결정된 위치는 상기 검색 쿼리와 연관된 상기 검색 결과 페이지와 함께 제시되는 상기 지식 패널의 위치를 정의하며; 및 상기 요청에 응답하여, 상기 검색 결과 페이지와 함께 제시되는 상기 지식 패널의 위치가 상기 결정된 위치에 대응하도록, 상기 지식 패널이 상기 검색 결과 페이지와 함께 제시되게하는 데이터를 제공하는 것을 포함한다.

일부 구현예들에서, 상기 엔터티와 연관된 정보 및 상기 하나 이상의 선택된 지식 요소들이 지식 패널에 제시되게하는 데이터를 제공하는 것은 상기 검색 쿼리에 의해 참조되는 상기 엔터티와 연관된 상기 하나 이상의 컨텍스트 용어들을 식별하는 것에 기초하여, 상기 지식 패널에 제시하기 위해 선택할 지식 요소들의 수를 결정하는 것; 및 상기 요청에 응답하여, 상기 지식 패널이 상기 지식 패널에 제시하기 위해 선택된 지식 요소들의 상기 결정된 수를 포함하도록, 상기 지식 패널이 상기 검색 결과 페이지와 함께 제시되게 하는 데이터를 제공하는 것을 포함한다.

다른 구현예들에서, 상기 엔터티와 연관된 정보 및 상기 하나 이상의 선택된 지식 요소들이 지식 패널에 제시되게하는 데이터를 제공하는 것은 상기 검색 쿼리에 의해 참조되는 상기 엔터티와 연관된 상기 하나 이상의 컨텍스트 용어들을 식별하는 것에 기초하여, 상기 지식 패널에 제시되는 상기 지식 요소들 각각의 위치를 결정하는 것, 상기 지식 요소들 각각의 상기 결정된 위치는 상기 검색 쿼리와 연관된 상기 검색 결과 페이지에 제시되는 상기 지식 패널 내에서 상기 지식 요소들 각각의 위치를 정의하며; 및 상기 요청에 응답하여, 상기 검색 결과 페이지와 함께 제시되는 상기 지식 패널 내에서 상기 지식 요소들 각각의 상기 위치가 상기 지식 요소들 각각의 상기 결정된 위치에 대응하도록, 상기 지식 패널이 상기 검색 결과 페이지와 함께 제시되게 하는 데이터를 제공하는 것을 포함한다.

일부 구현예들에서, 상기 엔터티와 연관된 정보 및 상기 하나 이상의 선택된 지식 요소들이 지식 패널에 제시되게하는 데이터를 제공하는 것은 상기 검색 쿼리에 의해 참조되는 상기 엔터티와 연관된 상기 하나 이상의 컨텍스트 용어들을 식별하는 것에 기초하여, 상기 지식 패널에 제시되는 상기 하나 이상의 지식 요소들과 연관된 텍스트를 하이라이트(highlight)하는 것을 결정하는 것, 상기 결정된 텍스트의 하이라이팅은 상기 검색 쿼리와 연관된 상기 검색 결과 페이지와 함께 제시되는 상기 지식 패널 내에서 상기 하나 이상의 지식 요소들과 연관된 텍스트의 하이라이팅을 정의하며; 및 상기 요청에 응답하여, 상기 검색 결과 페이지와 함께 제시되는 상기 지식 패널 내에서 상기 하나 이상의 지식 요소들과 연관된 텍스트의 상기 하이라이팅이 상기 결정된 텍스트의 하이라이팅에 대응하도록, 상기 지식 패널이 상기 검색 결과 페이지와 함께 제시되게 하는 데이터를 제공하는 것을 포함한다.

특정 양태들에서, 상기 엔터티와 연관된 정보 및 상기 하나 이상의 선택된 지식 요소들이 지식 패널에 제시되게하는 데이터를 제공하는 것은 상기 검색 쿼리에 의해 참조되는 상기 엔터티와 연관된 상기 하나 이상의 컨텍스트 용어들을 식별하는 것에 기초하여, 상기 지식 패널에서 제시되는 상기 선택된 지식 요소들 중 하나 이상과 관련되는 제목 및 부제를 결정하는 것, 상기 선택된 지식 요소들 중 하나 이상과 관련되는 상기 결정된 제목은 상기 검색 쿼리와 연관된 상기 검색 결과 페이지와 함께 제시되는 상기 지식 패널 내에서 상기 선택된 지식 요소들 중 하나 이상과 관련되는 제목 또는 부제를 정의하며; 및 상기 요청에 응답하여, 상기 검색 결과 페이지와 함께 제시되는 상기 지식 패널 내에서 상기 선택된 지식 요소들 중 하나 이상과 관련되는 상기 제목 또는 부제는 상기 선택된 지식 요소들 중 하나 이상과 관련되는 상기 결정된 제목 또는 부제에 대응하도록, 상기 지식 패널이 상기 검색 결과 페이지와 함께 제시되게 하는 데이터를 제공하는 것을 포함한다.

본 명세서에 기술된 본 발명의 하나 이상의 실시예들의 세부사항들은 첨부 도면들과 아래의 설명에서 기술된다. 본 발명의 다른 잠재적 구성들, 양태들 및 이점들은 상기 설명, 도면들 및 청구항들로부터 분명해질 것이다.

도 1은 하나 이상의 컨텍스트 용어들에 기초하여 지식 패널들을 제공하는 예시적 프로세스를 도시한다.
도 2는 하나 이상의 컨텍스트 용어들에 기초하여 지식 패널들을 제공하는 예시적 시스템을 도시한다.
도 3은 하나 이상의 컨텍스트 용어들에 기초하여 지식 패널들을 제공하는 예시적 프로세스의 흐름도를 도시한다.
도 4a 내지 도 4d는 하나 이상의 컨텍스트 용어들에 기초하여 지식 패널들을 제공하는 예시적 사용자 인터페이스를 도시한다.
다양한 도면들에서 동일한 참조 기호들은 동일한 구성요소들을 지칭한다.

본 명세서는 검색 쿼리들을 프로세싱하는 시스템을 기술하며, 그에 의해 사용자는 특정 엔터티를 식별하고 하나 이상의 추가적 컨텍스트 용어들을 포함하는 검색 쿼리를 검색 엔진 제공한다. 상기 쿼리에 응답하여, 엔터티와 관련된 정보는 지식 패널에서 사용자에게 제시된다. 예를 들면, 사용자는 쿼리 "Ronnie Wood The Rolling Stones"를 검색 엔진에 제공할 수 있다. 상기 쿼리에 대한 응답으로, 검색 결과 페이지가 사용자에게 제시될 수 있고, 상기 검색 결과 페이지는 지식 패널을 포함한다. 상기 지식 패널에서 제시되는 컨텐츠는 상기 쿼리에 포함된 하나 이상의 추가적인 컨텍스트 용어들에 의존할 수 있다. 또한 상기 검색 결과 페이지는 상기 지식 패널에 더하여, 상기 검색 쿼리와 관련된 하나 이상의 검색 결과를 포함할 수 있다.

도 1은 컨텍스트 용어들을 포함하는 검색 쿼리들에 기초하여 지식 패널들을 제공하는 예시적 프로세스 및 시스템(100)을 도시한다. 시스템(100)은 사용자 입력 쿼리를 포함하는 데이터 및 컨텍스트 용어들을 식별하는 데이터를 수신할 수 있다. 사용자 입력 쿼리와 연관된 엔터티가 결정될 수 있고, 상기 식별된 엔터티와 관련된 아이템들이 식별될 수 있다. 식별된 아이템들에 기초하여, 시스템(100)은 지식 패널에 포함시키기 위해 엔터티 및 컨텍스트 용어들과 관련된 정보를 선택할 수 있고, 시스템(100)은 상기 식별된 엔터티와 관련한 하나 이상의 검색 결과와 함께 검색 결과 페이지에 선택된 정보를 포함하는 지식 패널을 제공할 수 있다.

간략하게, 시스템(100)은 쿼리 엔진 프론트 엔드(query engine front-end)(120) 및 지식 패널 컨텍스트화기(knowledge panel contextualizer)(130)를 포함한다. 시스템(100)의 컴포넌트들은 전자적 통신들을 하나 이상의 네트워크들을 통해 교환할 수 있거나 또는 하나 이상의 유선 또는 무선 연결과 같은 다른 방식들로 통신들을 교환할 수 있다. 도 1에 도시된 바와 같이, 컨텍스트 용어들에 기초하여, 사용자 입력 쿼리에 응답하여 지식 패널을 제공하는 것과 연관된 프로세스는 시스템(100)에 의해 달성될 수 있다.

사용자 입력 쿼리들에 응답하여 지식 패널들을 제공하기 위한 프로세스의 동작(A 및 A') 동안에, 쿼리 엔진 프론트 엔드(120)는 사용자 입력 쿼리들을 포함하는 데이터를 수신한다. 예를 들면, 사용자(102)는 클라이언트 디바이스를 사용하여 쿼리 "Ronnie Wood" 와 같은 쿼리를 제공할 수 있다(A). 다른 사용자(112)는 클라이언트 디바이스를 사용하여 쿼리 "Ronnie Wood The Rolling Stones"와 같은 하나 이상의 컨텍스트 용어들을 포함하는 쿼리를 제공할 수 있다. 쿼리 엔진 프론트 엔드(120)는 사용자들(102, 112)에 의해 입력된 쿼리들을 포함하는 데이터를 수신할 수 있다. 수신된 데이터에 기초하여, 쿼리 엔진 프론트 엔드(120)는 사용자들(102, 112)에 의해 입력된 쿼리들과 연관된 엔터티들 예를 들면, 뮤지션 "Ronnie Wood"을 결정할 수 있고, 추가적 컨텍스트 용어들 예를 들면, 사용자(112)에 의해 제출된 검색 쿼리 "Ronnie Wood The Rolling Stones"를 포함하는 사용자들에 의해 입력된 쿼리들을 식별할 수 있다.

쿼리 엔진 프론트 엔드(120)는 사용자 입력 쿼리에 기초하여 엔터티를 식별할 수 있다. 예를 들면, 쿼리 엔진 프론트 엔드(120)는 사용자들(102, 112)로부터 쿼리들 "Ronnie Wood", "Ronnie Wood The Rolling Stones"와 같은 쿼리들을 수신할 수 있고, 쿼리 엔진 프론트 엔드(120)는 상기 쿼리들 둘 다 뮤지션 "Ronnie Wood"를 식별함을 결정할 수 있다. 일부 예시들에서, 쿼리 엔진 프론트 엔드(120)는 쿼리의 용어들을 하나 이상의 키워드 문구들과 비교함으로써 및/또는 사용자 입력의 용어들을 알려진 엔터티들과 연관된 용어들 예를 들면, 컨텍스트 용어들 데이터베이스에서 식별된 엔터티들의 이름들 또는 다른 데이터베이스에서 식별된 엔터티들이 이름들과 비교함으로써 사용자 입력 쿼리와 연관된 엔터티를 식별할 수 있다.

사용자 입력 쿼리에 기초하여 엔터티를 식별하는 것에 더하여, 쿼리 엔진 프론트 엔드(120)는 하나 이상의 추가적인 컨텍스트 용어들을 식별할 수 있다. 예를 들면, 쿼리 엔진 프론트 엔드(120)는 쿼리 "Ronnie Wood The Rolling Stones"를 제공한 사용자(112)가 컨텍스트 용어 "The Rolling Stones"가 포함된 검색 쿼리를 입력함을 결정할 수 있다. 일부 구현예들에서, 쿼리 엔진 프론트 엔드(120)는 쿼리 엔진 프론트 엔드(120)에 의해 식별된 엔터티와 연관된 하나 이상의 추가적인 컨텍스트 용어들을 식별할 수 있다.

사용자 입력 쿼리들에 의해 참조되는 엔터티들 및 하나 이상의 컨텍스트 용어들의 아이덴티티(identities)에 기초하여, 쿼리 엔진 프론트 엔드(120)는 동작 (B 및 B') 동안에, 엔터티들과 컨텍스트 용어들을 식별하는 데이터를 지식 패널 컨텍스트화기(130)에 전송할 수 있다. 예를 들면, 쿼리 엔진 프론트 엔드(120)는 데이터를 뮤지션 "Ronnie Wood"를 식별하는 지식 패널 컨텍스트화기(130)에 전송할 수 있고(B), 컨텍스트 용어 "The Rolling Stones" 및 뮤지션 "Ronnie Wood" 둘 다를 식별하는 데이터를 지식 패널 컨텍스트화기(130)에 추가로 전송할 수 있다(B').

지식 패널 컨텍스트화기(130)는 사용자 입력 쿼리에 의해 참조되는 엔터티를 식별하는 데이터 및 하나 이상의 컨텍스트 용어들을 식별하는 데이터를 수신할 수 있다. 예를 들면, 지식 패널 컨텍스트화기(130)는 엔터티 "Ronnie Wood"를 식별하는 데이터를 수신할 수 있다. 상기 데이터를 수신하는 것에 기초하여, 지식 패널 컨텍스트화기(130)는 "Ronnie Wood"와 연관된 컨텐츠 아이템들을 식별하는 데이터베이스에 엑세스할 수 있다. 유사하게, 지식 패널 컨텍스트화기(130)는 엔터티 "Ronnie Wood"와 연관된 컨텍스트 용어 "The Rolling Stones"를 식별하는 데이터를 수신할 수 있고, "Ronnie Wood" 및 "The Rolling Stones" 둘 다와 연관된 컨텐츠 아이템들을 식별할 수 있다.

사용자 입력 쿼리로부터 식별된 엔터티와 연관된 컨텐츠 아이템들을 식별하는 것은 지식 패널 컨텍스트화기(130)와 연관된 데이터베이스에 엑세스하는 것을 포함할 수 있다. 예를 들면, 지식 패널 컨텍스트화기(130)는 사용자(102)에 의해 입력된 검색 쿼리 "Ronnie Wood"에 대응하는 컨텐츠 아이템들을 식별하는 엔트리들을 포함하는 데이터베이스(135)를 유지할 수 있다. "Ronnie Wood"를 식별하는 데이터를 수신하는 것에 기초하여, 지식 패널 컨텍스트화기(130)는 "Ronnie Wood"와 연관된 엔트리들을 데이터베이스(135)에서 식별할 수 있다.

다른 예시에서, 도 1에 도시된 바와 같이, 지식 패널 컨텍스트화기(130)는 "Ronnie Wood"를 식별하는 데이터를 수신할 수 있고, 뿐만 아니라 컨텍스트 용어 "The Rolling Stones"를 식별하는 데이터를 수신할 수 있다. 지식 패널 컨텍스트화기(130)는 "Ronnie Wood" 및 컨텍스트 용어 "The Rolling Stones"와 연관된 아이템들을 식별하기 위해 데이터베이스(135)에 엑세스할 수 있다. 예를 들면, 지식 패널 컨텍스트화기(130)는 생일, 키, 가족 구성원, 경력 하이라이트들과 같은 "Ronnie Wood"에 관한 바이오그래픽 정보를 식별할 수 있고, 뮤지션 "Ronnie Wood"를 밴드 "The Rolling Stones"의 구성원으로 식별할 수 있고, 뮤지션 "Ronnie Wood"가 "The Rolling Stones"밴드와 공연 또는 작곡 한 음악 앨범과 노래를 식별할 수 있다(예를 들면, 노래 "Paint It Black" 및 "Sympathy for the Devil" 또는 앨범 "Sticky Fingers").

지식 패널 컨텍스트화기(130)에 의해 식별된 아이템들은 엔터티와 컨텍스트 용어들을 식별하는 데이터와 관련되는 적절한 제목들(titles) 및 부제들(subtitles)을, 둘다 텍스트 포맷으로 그리고 텍스트 포맷을 생성하기 위해 요구되는 구조화된 데이터로서, 포함할 수 있다. 예를 들어, 지식 패널 컨텍스트화기(130)는 엔터티 "Ronnie Wood" 및 컨텍스트 용어 "Rolling Stones"를 식별하는 데이터를 수신함에 따라, 제목 또는 부제 "1975 년부터 롤링 스톤즈의 멤버 (member_of:band = RollingStones, begin = 1975)"를 식별할 수 있다. 다른 예시들에서, 지식 패널 컨텍스트화기(130)는 엔터티 "The Rolling Stones" 및 컨텍스트 용어 "Rock Band"를 식별하는 데이터를 수신할 수 있고, 제목들 또는 부제들 "영국 록 밴드 (origin:England)" 또는 "런던에서 1962년에 결성된 록 밴드 (origin: location=London, begin=1962)"을 식별할 수 있다.

지식 패널에 포함시키기 위한 정보는 사용자 입력 쿼리에 의해 참조되는 엔터티 및 사용자 입력 쿼리에 의해 참조되는 하나 이상의 컨텍스트 용어들과 연관된 컨텐츠 아이템들을 식별하는 것에 기초하여 선택될 수 있다. 예를 들면, 검색 쿼리 "Ronnie Wood"를 수신함에 기초하여, 지식 패널 컨텍스트화기(130)는 사용자(102)에 대한 출력을 위해 제공될 수 있는 지식 패널에 포함시키기 위한 정보를 선택할 수 있다. 유사하게, 검색 쿼리 "Ronnie Wood The Rolling Stones"를 수신함에 기초하여, 지식 패널 컨텍스트화기(130)는 사용자(112)에 대한 출력을 위해 제공될 수 있는 지식 패널에 포함시키기 위한 정보를 선택할 수 있다.

지식 패널에 포함된 정보는 선택되어, 상기 선택된 정보가 특정 사용자 입력 검색 쿼리와 관련되게 한다. 컨텍스트 용어들 및 사용자 입력 쿼리에 의해 참조되는 엔터티들을 식별함으로써, 그리고 컨텍스트 용어들을 식별하는 것에 기초하여 정보를 선택함으로써, 시스템(100)은 사용자 입력 쿼리에 특화된 지식 패널을 제시할 수 있다. 예를 들면, 사용자(102)가 검색 쿼리 "Ronnie Wood"를 입력했다는 것을 결정함에 기초하여, 시스템(100)은 "Ronnie Wood"와 관련되는 바이오그래픽 정보, "Ronnie Wood"의 경력 하이라이트들을 식별하는 정보 또는 뮤지션 "Ronnie Wood"와 관련된 뉴스와 같은 사용자(102)에게 더 유용하거나 더 관심이 있을 가능성이 큰 정보를 선택할 수 있다. 다른 예시에서, 사용자(112)가 검색 쿼리 "Ronnie Wood The Rolling Stones"를 입력했다는 것을 결정함에 기초하여, 시스템(100)은 "Ronnie Wood"가 밴드 "The Rolling Stones"와 함께 작곡하거나 공연한 노래들 또는 앨범들, 또는 "Ronnie Wood" 및 "The Rolling Stones"가 등장하는 다가오는 콘서트를 식별하는 정보와 같은 사용자(112)에게 더 유용하거나 더 관심이 있을 가능성이 큰 정보를 선택할 수 있다.

기술된 본 발명의 일부 구현예들에 따르면, 지식 패널에 제시하기 위해 선택된 정보는 사용자 입력 쿼리에 의해 참조되는 엔터티 및 사용자 입력 쿼리에 의해 참조되는 하나 이상의 컨텍스트 용어들과 관련된 지식 요소들의 다양한 타입들을 포함할 수 있다. 일부 예시들에서, 엔터티와 관련된 지식 요소들은 상기 엔터티와 관련되는 바이오그래피 정보를 포함할 수 있고, 상기 엔터티와 관련되는 뉴스 또는 다른 출판물들을 포함할 수 있고, 상기 엔터티와 연관된 이벤트들을 포함할 수 있고, 상기 엔터티와 관련되는 또는 상기 엔터티에 의해 생산된 컨텐츠를 식별하거나 포함할 수 있거나, 또는 상기 엔터티와 관련된 것으로 식별되는 다른 정보를 포함할 수 있다.

예를 들면, "Ronnie Wood"와 관련된 정보는 "Ronnie Wood"와 관련된 바이오그래픽 정보 예를 들면, "Ronnie Wood"의 바이오그래피, "The Rolling Stones"의 다른 멤버들과 관련되는 정보, 또는 "Ronnie Wood"와 연관된 다른 사람들과 관련되는 정보를 포함할 수 있고, "Ronnie Wood"와 관련되는 컨텐츠 아이템들과 연관된 정보 예를 들면, 노래들, 앨범들, 비디오들 또는 "Ronnie Wood"가 등장하는 기타 컨텐츠들을 포함할 수 있고, "Ronnie Wood"와 관련된 다른 엔터티들과 연관된 정보 예를 들면, "Ronnie Wood"와 유사한 다른 아티스트들을 식별하는 정보, "Ronnie Wood"와 연관된 프로덕션 회사들, 스폰서들 또는 레코드 레이블들을 포함할 수 있고, "Ronnie Wood"와 관련된 이벤트들 또는 뉴스 예를 들면, "The Rolling Stones"가 등장하는 다가오는 콘서트들, "Ronnie Wood"와 관련되는 기사들 또는 뉴스 스토리들을 포함할 수 있거나 또는 엔터티 "Ronnie Wood"와 관련된 것으로 식별되는 임의의 기타 정보를 포함할 수 있다.

일부 예시들에서, 지식 요소들은 비디오, 뉴스 기사 또는 기타 컨텐츠와 같은 컨텐츠와 연관될 수 있다. 일부 구현예들에서, 지식 패널에 포함시키기 위한 정보를 선택하는 것은 연관된 컨텐츠를 가지는 특정 지식 요소들을 선택하는 것을 포함하며, 따라서, 예를 들면, 사용자에게 보여지기 위한 지식 패널에 비디오를 내장함으로써 특정 지식 요소들을 지식 패널에 포함하여 지식 요소와 연관된 컨텐츠가 지식 패널로부터 직접적으로 보여지게 한다. 다른 구현예들에서, 특정 지식 요소들은 지식 패널에 포함될 수 있으며, 따라서, 예를 들면, 컨텐츠와 연관된 웹사이트에 대한 링크를 제공함으로써 특정 지식 요소와 연관된 컨텐츠가 지식 패널로부터 사용자에게 링크되거나 또는 다르게 엑세스가능하게 한다.

동작(C 및 C') 동안에, 지식 패널들에서 제시하기 위해 선택되는 정보는 사용자들에게 출력을 위해 제시될 수 있다. 예를 들면, 지식 패널 컨텍스트화기(130)는 지식 패널에서 사용자(102)에게 제시하기 위해 하나 이상의 지식 요소들을 선택할 수 있고, 지식 패널이 사용자(102)에게 제시되게 하는 정보를 전송할 수 있고, 여기서 상기 제시된 지식 패널은 선택된 지식 요소들을 포함하는다. 유사하게, 지식 패널 컨텍스트화기(130)는 지식 패널에 포함시키기 위해 하나 이상의 지식 요소들을 선택할 수 있고, 지식 패널이 사용자(112)에게 제시되게 하는 정보를 전송하여, 지식 패널이 선택된 지식 요소들을 포함하게 한다.

도 1에 도시된 바와 같이, 지식 패널들은 사용자 입력 쿼리에 의해 참조되는 엔터티 및 사용자 입력 쿼리에 의해 참조되는 컨텍스트 용어들과 관련된 하나 이상의 검색 결과를 포함하는 사용자 인터페이스에서 사용자들에게 제시될 수 있다. 예를 들면, 지식 패널(106)은 클라이언트 디바이스에서 쿼리 "Ronnie Wood"를 입력하는 사용자(102)에 응답하여, 하나 이상의 검색 결과(108)과 함께 사용자 인터페이스(104)에서 사용자(102)에게 제시될 수 있다(C). 유사하게, 지식 패널(116)은 사용자 인터페이스(114)에서 사용자(112)에게 제시될 수 있으며, 여기서 사용자 인터페이스(114)는 하나 이상의 검색 결과들(118) 또한 포함한다(C').

지식 패널은 사용자 입력 쿼리에 의해 참조되는 엔터티와 연관된 사용자 입력 쿼리에 의해 참조되는 컨텍스트 용어들을 식별하는 것에 기초하여 선택된 정보를 포함할 수 있다. 예를 들면, 사용자(102)는 사용자(102)와 연관된 클라이언트 디바이스에서 쿼리 "Ronnie Wood"를 제공할 수 있다. 상기 쿼리를 수신함에 응답하여, 지식 패널 컨텍스트화기(130)는 지식 패널에 포함시킬 정보로서, "Ronnie Wood"의 바이오그래피와 연관된 정보를 선택할 수 있다. 상기 선택된 정보는 사용자 인터페이스(104)에 포함된 지식 패널(106)에서 사용자(102)에게 제시될 수 있다. 유사하게, "Ronnie Wood"와 컨텍스트 용어 "The Rolling Stones"를 참조하는 사용자(110)로부터의 쿼리를 수신함에 응답하여, 지식 패널 컨텍스트화기(130)는 지식 패널에 포함시킬 정보로서, "Ronnie Wood"의 바이오그래피와 연관된 정보, 뮤직 그룹 "The Rolling Stones" 및 밴드 "The Rolling Stones"의 멤버들을 식별하는 정보, 밴드 "The Rolling Stones"와 함께 "Ronnie Wood"가 작곡하거나 공연한 노래들 또는 앨범들을 선택할 수 있다. 상기 선택된 정보는 사용자 인터페이스(114)에 포함된 지식 패널(116)에서 사용자(112)에게 제시될 수 있다.

도 2는 하나 이상의 컨텍스트 용어들에 기초하여 지식 패널들을 제공하기 위한 시스템(200)을 도시한다. 구체적으로, 시스템(200)은 쿼리가 사용자로부터 수신되고 상기 사용자 입력 쿼리에 응답하여 지식 패널이 제공되는 구현예를 처리하며, 여기서 지식 패널에 제시되는 정보는 사용자 입력 쿼리에 포함된 하나 이상의 컨텍스트 용어들에 의존한다.

간략하게, 시스템(200)은 사용자에 의해 입력된 자연어 쿼리와 같은 쿼리를 수신할 수 있고, 상기 쿼리에 의해 참조되는 엔터티를 식별할 수 잇다. 또한, 시스템(200)은 쿼리에 의해 참조되는 임의의 추가적인 컨텍스트 용어들을 식별할 수 있고, 상기 컨텍스트 용어들을 식별하는 것에 기초하여 상기 엔터티와 관련된 정보를 지식 패널에 제시하기 위해 선택할 수 있다. 선택된 정보를 포함하는 지식 패널은 예를 들면, 상기 쿼리와 관련된 하나 이상의 웹 검색 결과를 포함하는 검색 결과 페이지에 지식 패널을 제공함으로써 사용자에게 출력을 제공할 수 있다. 시스템(200)은 클라이언트 디바이스(202), 쿼리 엔진 프론트 엔드(220), 지식 패널 컨텍스트화기(230), 엔터티 인식 엔진(recognition engine)(240) 및 지식 엔진(knowledge engine)(250)을 포함한다. 시스템(200)의 컴포넌트들은 하나 이상의 LAN 또는 WAN과 같은 하나 이상의 네트워크들을 통해 각각 통신할 수 있거나, 또는 하나 이상의 기타 유선 또는 무선 연결들을 통해 통신할 수 있다.

동작(A) 동안에, 쿼리 엔진 프론트 엔드(220)는 사용자에 의해 입력된 쿼리를 인코딩하는 데이터를 수신한다. 예를 들면, 사용자(204)는 클라이언트 디바이스(202)에서 쿼리 "Ronnie The Rolling Stones"를 제공할 수 있고, 쿼리를 인코딩하는 데이터는 쿼리 엔진 프론트 엔드(220)에 의해 수신될 수 있다. 일부 구현예들에서, 쿼리 엔진 프론트 엔드(220)는 사용자 입력 쿼리를 인코딩하는 데이터를 하나 이상의 네트워크들 또는 하나 이상의 기타 유선 또는 무선 연결들을 통해 수신할 수 있다.

클라이언트 디바이스(202)는 모바일폰, 스마트폰, PDA, 뮤직 플레이어, e-book 리더, 타블렛 컴퓨터, 웨어러블 컴퓨팅 디바이스, 랩톱 컴퓨터, 데스크톱 컴퓨터 또는 기타 이동식 또는 고정식 컴퓨팅 디바이스와 같은 모바일 컴퓨팅 디바이스일 수 있다. 클라이언트 디바이스(202)는 사용자(204)가 디바이스에서 쿼리를 입력할 수 있게 하는 마이크로폰, 키보드, 터치스크린 또는 기타 인터페이스를 구성할 수 있다. 일부 구현예들에서, 사용자(204)는 클라이언트 디바이스(202)로부터 제시되거나 엑세스가능한 인터페이스에서 쿼리를 제공할 수 있다. 예를 들면, 사용자(204)는 클라이언트 디바이스(202)에서 엑세스가능한 검색 엔진에서 쿼리를 입력할 수 있고, 클라이언트 디바이스(202)에서 엑세스가능한 데이터베이스에서 쿼리를 입력할 수 있고 또는 예를 들면, 소셜 네트워크 인터페이스와 같은 검색 능력들을 구성하는 임의의 기타 인터페이스에서 쿼리를 제공할 수 있다.

사용자(204)는 예를 들면, 쿼리의 하나 이상의 용어들을 말함으로써, 쿼리의 하나 이상의 용어들을 타이핑함으로써, 예를 들면, 사용가능한 용어들의 메뉴로부터 검색 쿼리의 하나 이상의 용어들을 선택함으로써, 예를 들면, 사용가능한 쿼리들의 메뉴로부터 하나 이상의 용어들을 포함하는 쿼리를 선택함으로써 또는 임의의 기타 방법을 사용하여 쿼리를 제공함으로써 클라이언트 디바이스(202)에서 자연어 쿼리를 제공할 수 있다. 다른 구현예들에서, 사용자(204)는 다른 방법들 예를 들면, 사용자가 검색하고 싶은 이미지를 선택하거나 제출함으로써, 사용자가 검색하고 싶은 컨텐츠의 오디오 또는 비디오 샘플을 제공함으로써, 또는 이와 다르게 클라이언트 디바이스(202)에서 쿼리를 입력함으로써 쿼리를 제공할 수 있다.

사용자(204)에 의해 입력된 쿼리를 포함하며 사용자(204)에 의해 입력된 쿼리에 의해 참조되는 하나 이상의 컨텍스트 용어들을 식별하는 데이터는 단일 데이터 패킷 또는 다수의 데이터 패킷들로 쿼리 엔진 프론트 엔드(220)에 의해 수신될 수 있다. 사용자 입력 쿼리와 연관된 데이터는 동시적으로 추가로 수신되거나 또는 다른 시간에 별도로 수신될 수 있다.

사용자에 의해 입력되는 쿼리를 인코딩하는 데이터를 수신함에 기초하여, 쿼리 엔진 프론트 엔드(220)는 사용자 입력 쿼리와 연관된 데이터를 인식 엔진(240)에 전송할 수 있다. 예를 들면, 사용자 입력 쿼리 "Ronnie The Rolling Stones"를 포함하는 데이터를 수신함에 기초하여, 쿼리 엔진 프론트 엔드(220)는 사용자 입력 쿼리 "Ronnie The Rolling Stones"와 연관된 데이터를 추출할 수 있고, 상기 쿼리와 연관된 데이터를 인식 엔진(240)에 전송할 수 있다.

동작(B) 동안에, 인식 엔진(240)은 사용자 입력 쿼리와 연관된 정보를 수신할 수 있고, 사용자 입력 쿼리 및 상기 사용자 입력 쿼리와 연관된 임의의 추가적 컨텍스트 용어들과 연관된 엔터티를 식별할 수 있다. 예를 들면, 인식 엔진(240)은 쿼리 "Ronnie The Rolling Stones"와 연관된 정보를 수신할 수 있고, 뮤지션 "Ronnie Wood"와 같은 쿼리와 연관된 엔터티 및 밴드 "The Rolling Stones"와 같은 쿼리와 연관된 컨텍스트 용어를 식별할 수 있다.

일부 구현예들에서, 인식 엔진(240)은 쿼리의 용어들을 알려진 엔터티들의 세트와 연관된 용어들과 비교함으로써 쿼리와 연관된 엔터티를 식별할 수 있다. 예를 들면, 인식 엔진(240)에 의해 수신된 쿼리는 자연어 쿼리(예를 들면, 쿼리 "Ronnie The Rolling Stones")일 수 있고, 인식 엔진(240)은 쿼리의 용어들을 알려진 엔터티들의 세트와 연관된 용어들과 비교함에 기초하여 엔터티 "Ronnie Wood"를 쿼리와 연관되는 것으로서 식별할 수 있다. 일부 구현예들에서, 엔터티들의 알려진 세트는 인식 엔진(240)과 연관된 데이터베이스 또는 예를 들면, 하나 이상의 네트워크들을 통해 인식 엔진(240)이 엑세스가능한 데이터베이스와 같은 데이터베이스에서 인식 엔진(240)이 엑세스가능할 수 있다.

일부 구현예들에서, 인식 엔진(240)은 컨텍스트 용어들을 알려진 컨텍스트 용어들의 세트와 연관된 용어들과 비교함으로써 쿼리와 연관된 임의의 추가적인 컨텍스트 용어들을 식별할 수 있다. 예를 들면, 인식 엔진(240)에 의해 수신된 쿼리는 자연어 쿼리(예를 들면, 쿼리 "Ronnie The Rolling Stones"일 수 있고, 인식 엔진(240)은 쿼리의 컨텍스트 용어들을 알려진 컨텍스트 용어들의 세트와 연관된 컨텍스트 용어들과 비교함에 기초하여, 컨텍스트 용어 "The Rolling Stones"를 쿼리와 연관된 것으로서 식별할 수 있다. 일부 구현예들에서, 컨텍스트 용어들의 알려진 세트는 인식 엔진(240)과 연관된 데이터베이스 또는 예를 들면, 하나 이상의 네트워크들을 통해 인식 엔진(240)이 엑세스가능한 데이터베이스와 같은 데이터베이스에서 인식 엔진(240)이 엑세스가능할 수 있다.

일부 예시들에서, 기술된 바와 같이, 사용자 입력 쿼리는 발화된 음성 쿼리(예를 들면, 클라이언트 디바이스(202)와 연관된 마이크로폰에 말함으로써 사용자(204)에 의해 입력된 쿼리)일 수 있다. 상기 예시에서, 쿼리 엔진 프론트 엔드(220)는 사용자(204)에 의해 제공된 발화된 음성 쿼리를 인코딩하는 데이터를 인식 엔진(240)에 전송할 수 있고, 인식 엔진(240)은 상기 발화된 음성 쿼리의 전사(transcription)를 획득할 수 있다. 예를 들면, 쿼리 인식 엔진(240)은 자동 음성 인식(ASR, automatic speech recognition) 엔진과 연관되거나 ASR엔진에 대한 엑세스를 가질 수 있고, 상기 발화된 음성 쿼리를 인코딩하는 데이터를 ASR엔진에 제출함에 기초하여, 상기 발화된 음성 쿼리의 전사를 획득할 수 있다. 인식 엔진(240)은 발화된 음성 쿼리의 전사를 획득할 수 있고, 전사의 용어들을 알려진 엔터티 또는 컨텍스트 용어들의 세트에 연관된 용어들에 각각 비교함으로써 쿼리와 연관된 엔터티 및 임의의 추가적인 컨텍스트 용어들을 식별할 수 있다.

일부 구현예들에서, 인식 엔진(240)은 쿼리의 하나 이상의 용어들을 검색 엔진에 제출함으로써 또는 쿼리의 하나 이상의 용어들을 데이터베이스에 제출함으로써 쿼리와 연관된 엔터티 및 쿼리와 연관된 임의의 추가적인 컨텍스트 용어들을 식별할 수 있고, 쿼리의 하나 이상의 용어들을 검색 엔진에 또는 데이터베이스에 대한 쿼리로서 제공한 결과에 기초하여 엔터티 및 쿼리와 연관된 임의의 추가적인 컨텍스트 용어들을 식별할 수 있다. 예를 들면, 인식 엔진(240)은 용어들 "Ronnie Wood The Rolling Stones", "The Rolling Stones" 또는 "Ronnie Wood"를 검색 엔진에 제출할 수 있고, 사용자 입력 쿼리에 의해 참조되는 엔터티로서 검색 엔진에 의해 반환되는 결과에서 식별된 엔터티를 식별할 수 있다. 일부 예시들에서, 사용자 입력 쿼리와 연관되는 것으로 식별된 엔터티는 최상단 검색 결과로서 식별된 엔터티일 수 있고, 검색 결과에 포함된 엔터티들 중 가장 중요한 엔터티일 수 있고 또는 다른 방식으로 검색 결과로부터 식별될 수 있다.

일부 예시들에서, 인식 엔진(240)은 사용자(204)에 의해 입력된 쿼리에 의해 참조될 수 있는 하나 이상의 엔터티를 식별할 수 있고, 인식 엔진(240)은 가능한 엔터티들 가운데로부터 단일의 엔터티를 선택할 수 있다. 예를 들면, 쿼리 "Ronnie The Rolling Stones"를 수신함에 응답하여, 인식 엔진(240)은 쿼리가 잠재적으로 뮤지션 "Ronnie Wood", 밴드 "The Rolling Stones" 또는 잡지 "Rolling Stone"을 참조한다는 것을 결정할 수 있다. 인식 엔진(240)은 엔터티 "The Rolling Stones"와 같은 특정 엔터티를 사용자 입력 쿼리에 의해 참조되는 엔터티로서 선택할 수 있다.

다수의 잠재적 엔터티들 가운데로부터 사용자 입력 쿼리에 의해 참조되는 것으로서 특정 엔터티를 선택하는 것은 인식 엔진(240)에 의해 수행되는 추가적인 분석을 포함할 수 있다. 일부 구현예들에서, 인식 엔진(240)은 사용자 입력 쿼리의 용어들이 잠재적 엔터티들에 연관된 용어들과 얼마나 유사한지 결정할 수 있고, 상기 쿼리 용어에 가장 가깝게 매칭되는 엔터티를 상기 엔터티로서 선택할 수 있다. 예를 들면, 인식 엔진(240)은 사용자 입력 쿼리 "Ronnie The Rolling Stones"가 뮤지션 "Ronnie Wood", 밴드 "The Rolling Stones", 잡지 "Rolling Stone" 또는 레코드 레이블 "Rolling Stone Records"를 참조할 가능성이 있음을 결정할 수 있다. 쿼리 "The Rolling Stones"의 용어들이 밴드 "The Rolling Stones"에 가장 잘 매칭됨을 결정하는 것에 기초하여, 인식 엔진(240)은 뮤지션 "Ronnie Wood"를 사용자 입력 쿼리에 의해 참조되는 엔터티로서 선택할 수 있다.

다른 구현예들에서, 인식 엔진(240)은 잠재적 엔터티들 중 가장 빈번하게 질의되는 엔터티를 결정할 수 있고, 상기 가장 빈번하게 질의되는 엔터티를 사용자 입력 쿼리에 의해 참조되는 엔터티로서 선택할 수 있다. 예를 들면, 인식 엔진(240)은 사용자 입력 쿼리 "Ronnie The Rolling Stones"가 뮤지션 "Ronnie Wood", 밴드 "The Rolling Stones", 잡지 "Rolling Stone", 앨범 "The Rolling Stones" 또는 레코드 레이블 "Rolling Stone Records"을 참조할 가능성이 있음을 결정할 수 있다. 대부분 사용자들이 뮤지션 "Ronnie Wood" 및/또는 밴드 "The Rolling Stones"를 질의한다거나 질의들의 대다수가 밴드 "The Rolling Stones"를 참조한다고 결정함에 기초하여, 인식 엔진(240)은 뮤지션 "Ronnie Wood"를 사용자 입력 쿼리에 의해 참조되는 엔터티로서 선택할 수 있다.

다른 구현예들에서, 인식 엔진(240)은 잠재적 엔터티와 연관된 중요도(importance measure) 또는 인기도(popularity measure)를 결정할 수 있고, 잠재적 엔터티들 중 가장 중요하거나 가장 인기있는 것을 사용자 입력 쿼리에 의해 참조되는 엔터티로서 선택할 수 있다. 예를 들면, 인식 엔진(240)은 잠재적 엔터티들 각각과 연관되는 다수의 리소스들(예를 들면, 웹사이트들, 엔트리들, 컨텐츠 아이템들, 포스팅들 등)을 결정할 수 있고, 상기 엔터티들과 연관된 리소스들의 수에 기초하여 잠재적 엔터티들 각각에 대한 중요도 또는 인기도의 레벨을 결정할 수 있다. 예를 들면, 뮤지션 "Ronnie Wood"는 레코드 레이블 "Rolling Stone Records" 보다 더 많은 수의 웹사이트들, 뉴스 기사들 및 포스팅들과 연관될 수 있고, 그러므로 뮤지션 "Ronnie Wood" 및 밴드 "The Rolling Stones"는 "Rolling Stone Records"보다 더 높은 중요도 또는 인기도를 가질 수 있다. 뮤지션 "Ronnie Wood" 및/또는 밴드 "The Rolling Stones"가 높은 중요도 또는 인기도를 가짐에 기초하여, 인식 엔진(240)은 뮤지션 "Ronnie Wood"를 사용자 입력 쿼리에 의해 참조되는 엔터티로서 식별할 수 있다.

일부 구현예들에서, 사용자 입력 쿼리의 용어들은 다수의 잠재적 엔터티들 사이에서 모호성을 없애는데 사용될 수 있다. 예를 들면, 인식 엔진(240)은 사용자 입력 쿼리와 연관된 다수의 잠재적 엔터티들을 식별할 수 있고, 사용자 입력 쿼리와 연관된 하나 이상의 컨텍스트 용어들과 매칭되는 쿼리의 용어들을 추가로 식별할 수 있다. 쿼리의 용어들이 추가적인 컨텍스트 용어들을 포함함을 결정함에 기초하여, 인식 엔진(240)은 특정 엔터티를 쿼리에 의해 참조되는 것으로서 식별할 수 있다. 예를 들면, 사용자 입력 쿼리는 "Rolling Stone band"일 수 있고, 인식 엔진(240)은 밴드 "The Rolling Stones", 잡지 "Rolling Stone", 및 레코드 레이블 "Rolling Stone Records"와 같은 쿼리에 의해 참조되는 다수의 잠재적 엔터티들을 식별할 수 있다. 쿼리에 포함된 용어 "band"가 추가적 컨텍스트 용어임을 결정함에 기초하여, 그리고 상기 컨텍스트 용어가 아티스트 또는 뮤지션 엔터티 타입과 연관됨을 결정함에 기초하여, 인식 엔진(240)은 밴드 "The Rolling Stones"를 쿼리에 의해 참조되는 엔터티로서 식별할 수 있다.

일부 구현예들에서, 사용자 입력 쿼리에 의해 참조되는 엔터티 및 임의의 추가 컨텍스트 용어를 식별하는 것은 엔터티와 연관된 엔터티 식별자 및 컨텍스트 용어와 연관된 컨텍스트 용어 식별자를 식별하는 것을 더 포함 할 수 있다. 예를 들면, 엔터티 또는 컨텍스트 용어는 엔터티 또는 컨텍스트 용어를 고유하게 식별하는 코드 또는 기타 식별자, 예를 들어 엔터티 또는 컨텍스트 용어를 식별하는 영숫자 코드와 연관될 수 있고, 쿼리에 의해 참조되는 것으로서 특정 엔터티 또는 컨텍스트 용어를 식별하는 것은 엔터티 또는 컨텍스트 용어와 연관된 코드 또는 기타 식별자를 식별하는 것을 포함 할 수 있다. 예를 들어, 뮤지션 "Ronnie Wood"는 뮤지션 "Ronnie Wood"를 식별하는 영숫자 코드와 연관될 수 있으며, 엔터티 "Ronnie Wood"를 식별하는 것에 기초하여, 인식 엔진(240)은 엔터티 "Ronnie Wood"와 연관된 영숫자 코드를 추가로 식별할 수 있다.

사용자 입력 쿼리에 의해 참조되는 엔터티 및 임의의 추가적인 컨텍스트 용어를 식별하는 것에 기초하여, 동작(C) 동안에, 인식 엔진(240)은 엔터티 및 임의의 추가적인 컨텍스트 용어를 식별하는 데이터를 쿼리 엔진 프론트 엔드(220)에 전송할 수 있다. 예를 들면, 인식 엔진(240)은 사용자(204)에 의해 입력된 쿼리에 의해 참조된 엔터티를 뮤지션 "Ronnie Wood"로서 식별할 수 있고, 사용자(204)에 의해 입력된 쿼리에 의해 참조된 추가적인 컨텍스트 용어를 밴드 "The Rolling Stones"로서 식별할 수 있다. 인식 엔진 (240)은 엔터티 및 컨텍스트 용어를 식별하는 데이터를 쿼리 엔진 프론트 엔드(220)에 전송할 수 있다. 일부 구현예들에서, 인식 엔진(240)은 참조된 엔터티 및 추가적인 컨텍스트 용어와 연관된 식별자를 추가적으로 결정할 수 있고, 쿼리 엔진 프론트 엔드(220)에 참조된 엔터티를 식별하는 데이터와 참조된 컨텍스트 용어를 식별하는 데이터를 전송하는 것에 더하여 또는 대신에 엔터티 식별자 및 컨텍스트 용어 식별자를 포함하는 데이터를 전송할 수 있다. 인식 엔진(240)은 하나 이상의 네트워크를 통해 또는 하나 이상의 다른 유선 또는 무선 연결을 통해, 참조된 엔터티 및 컨텍스트 용어들을 식별하는 데이터 및/또는 엔터티 식별자 및 컨텍스트 용어 식별자들을 쿼리 엔진 프론트 엔드(220)에 전송할 수 있다.

동작(D)에서, 쿼리 엔진 프론트 엔드(220)는 사용자 입력 쿼리에 의해 참조되는 엔터티를 식별하는 데이터 및 사용자 입력 쿼리에 의해 참조되는 임의의 추가적인 컨텍스트 용어들을 식별하는 데이터를 수신할 수 있고, 상기 엔터티를 식별하는 데이터를 지식 엔진(250)에 전송할 수 있다. 예를 들면, 쿼리 엔진 프론트 엔드(220)는 사용자 입력 쿼리에 의해 참조되는 엔터티를 뮤지션 "Ronnie Wood"로서 식별하는 정보를 수신할 수 있고, "Ronnie Wood"를 식별하는 지식 엔진(250)에 데이터를 전송할 수 있다. 일부 예시들에서, 쿼리 엔진 프론트 엔드(220)는 하나 이상의 네트워크를 통해, 또는 하나 이상의 다른 유선 또는 무선 연결을 통해, 참조된 엔터티를 식별하는 데이터를 지식 엔진(250)에 전송할 수 있다.

지식 엔진(250)은 참조된 엔터티를 식별하는 데이터를 수신할 수 있고, 상기 엔터티와 관련된 하나 이상의 지식 요소들을 식별할 수 있다. 기술된 바와 같이, 엔터티와 관련된 지식 요소들은 참조된 엔터티 또는 참조된 엔터티들과 연관된 엔터티들과 관련된 임의의 정보를 포함할 수 있다. 예를 들면, 지식 요소들은 정보적 지식 요소들 예를 들면, 엔터티와 연관된 바이오그래픽 정보를 포함할 수 있고, 컨텐츠 지식 요소들 예를 들면, 엔터티와 연관되거나 엔터티가 등장하는 사진들, 비디오들 또는 오디오를 포함할 수 있고, 리소스 지식 요소들 예를 들면, 엔터티와 연관된 웹사이트들 또는 소셜 네트워크 페이지들, 관계 지식 요소들 예를 들면, 엔터티가 하나 이상의 다른 엔터티들과 어떻게 연관되었는지 표시하는 정보를 포함할 수 있고, 뉴스 지식 요소들 예를 들면, 엔터티가 등장하거나 관련되는 기사들 또는 포스팅들을 포함하거나 또는 컴퓨팅 디바이스의 사용자 인터페이스에 표현되거나 제시될 수 있는 임의의 기타 정보를 포함할 수 있다.

일부 구현예들에서, 지식 엔진(250)은 엔터티들과 관련된 지식 요소들을 유지하는 데이터베이스 또는 서버에 엑세스함에 기초하여 식별된 엔터티와 관련된 지식 요소들을 식별할 수 있다. 예를 들면, 지식 엔진(250)은 엔터티 "Ronnie Wood"를 식별하는 정보를 수신할 수 있고, 지식 엔진은 엔터티 "Ronnie Wood"와 연관된 지식 요소들을 식별하기 위해 데이터베이스 또는 서버에 엑세스할 수 있다. 일부 구현예들에서, 지식 엔진(250)에 의해 엑세스되는 데이터베이스 또는 서버는 예를 들면, 지식 엔진(250)의 일부로서, 지식 엔진(250)과 연관된 데이터베이스 또는 서버일 수 있고, 또는 예를 들면, 하나 이상의 네트워크들을 통해 지식 엔진(250)이 데이터베이스 또는 서버에 엑세스할 수 있다.

데이터베이스 또는 서버는 다양한 엔터티들과 관련된 지식 요소들을 저장할 수 있고, 지식 엔진(250)은 사용자(204)에 의해 입력된 쿼리에 의해 참조되는 엔터티와 관련된 지식 요소들을 획득하거나 식별할 수 있다. 예를 들면, 지식 엔진(250)은 뮤지션 "Ronnie Wood"와 관련된 지식 요소들을 데이터베이스 또는 서버에서 식별할 수 있다. 지식 엔진(250)은 "Ronnie Wood"와 관련된 지식 요소들에 대한 데이터베이스 또는 서버의 검색을 수행함에 기초하여 또는 "Ronnie Wood"를 고유하게 식별하는 엔터티 식별자와 관련된 지식 요소들에 대한 검색을 수행함으로써 관련된 지식 요소들을 식별할 수 있다. 다른 구현예들에서, 지식 엔진(250)은 데이터베이스 또는 서버에서 식별된 엔터티와 명백하게 관련된 엔트리들에 엑세스함으로써 관련된 지식 요소들을 식별할 수 있다. 예를 들면, 데이터베이스 또는 서버는 "Ronnie Wood"와 관련된 지식 요소들을 포함하는 폴더 또는 기타 데이터 저장소를 유지할 수 있고, 지식 엔진(250)은 "Ronnie Wood"와 관련된 지식 요소들을 획득하거나 식별할 수 있다.

일부 구현예들에서, 엔터티들과 관련된 지식 요소들은 데이터베이스 또는 서버에 의해 액세스되거나, 데이터베이스 또는 서버에 전송되고 저장되는 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 특정 엔터티와 관련된 것으로 식별 된 정보는 엔터티와 관련된 지식 요소로서 데이터베이스 또는 서버에 저장 될 수 있다. 예를 들면, "Ronnie Wood"와 관련된 비디오와 "Ronnie Wood"와 관련된 뉴스 기사는 식별되어, "Ronnie Wood"와 관련된 지식 요소들로서 데이터베이스 또는 서버에 저장될 수 있다. 일부 예시들에서, 비디오 및 뉴스 기사는 예를 들면, "Ronnie Wood"에 대한 정기적인 웹 검색 수행에 기초하여 또는 "Ronnie Wood"와 관련된 새로운 컨텐츠가 웹에서 사용가능함을 결정하는 것에 기초하여 데이터베이스 또는 서버에 의해 식별될 수 있고, 또는 비디오 및 뉴스 기사는 예를 들면, 비디오 및 뉴스 기사를 "Ronnie Wood"에 관련하는 것으로 식별하는 정보를 데이터베이스 또는 서버에 제공하는 시스템(200)의 모더레이터(moderator) 또는 사용자에 기초하여 "Ronnie Wood"와 관련되는 것으로 데이터베이스 또는 서버에 저장될 수 있다.

일부 구현예들에서, 지식 엔진(250)은 엔터티에 대한 쿼리를 제공하고 상기 엔터티와 관련된 것으로 식별된 쿼리 결과를 수심함에 기초하여 식별된 엔터티와 관련된 지식 요소들을 획득하거나 식별할 수 있다. 예를 들면, 지식 엔진(250)은 쿼리를 검색 엔진 또는 "Ronnie Wood"에 대한 다른 검색가능한 리소스에 제공할 수 있고, 쿼리 결과를 수신할 수 있다. 지식 엔진(250)은 하나 이상의 쿼리 결과들을 식별된 엔터티와 연관된 지식 엔터티들로서 식별할 수 있다. 일부 예시들에서, 지식 엔진(250)은 예를 들면, 검색 결과와 관련된 리소스들을 크롤링(crawling)함으로써 그리고 사용자 입력 쿼리에 의해 참조되는 엔터티와 가장 관련되는 것으로서 식별된 리소스들의 부분들을 추출함으로써 검색 결과에 포함된 정보의 서브셋을 지식 요소로서 또는 지식 요소들을 대표하는 것으로서 식별할 수 있다.

일부 구현예들에서, 엔터티들과 관련된 지식 요소들은 하나 이상의 속성들과 연관될 수 있다. 일부 예시들에서, 지식 요소들과 연관된 속성들은 지식 요소들과 연관된 메타데이터에 저장될 수 있고, 지식 요소 컨텐츠 내에 저장될 수 있거나 또는 이와 다르게 예를 들면, 속성들이 지식 요소들과 연관되도록 데이터 테이블 또는 다른 컨스트럭트(construct)에서 속성들을 저장하는 데이터 저장소에서 지식 요소와 연관되어 저장될 수 있다.

지식 요소와 연관된 속성들은 지식 요소와 연관된 요소 타입을 포함할 수 있다. 예를 들면, 지식 요소는 정보적 지식 요소로서(예를 들면, 엔터티에 대한 바이오그래피 정보와 관련되는), 컨텐츠 지식 요소로서(예를 들면, 엔터티와 연관된 이미지, 비디오 또는 오디오), 리소스 지식 요소로서(예를 들면, 엔터티와 연관된 웹사이트), 관계 지식 요소로서(예를 들면, 식별된 엔터티에 관련되는 다른 엔터티들을 식별하는), 뉴스 지식 요소로서(예를 들면, 엔터티에 관한 포스팅 또는 기사) 식별될 수 있거나 또는 다른 요소 타입으로서 카테고리화될 수 있다.

또한 지식 요소와 연관된 속성들은 지식 요소와 연관된 순위 점수를 포함할 수 있다. 예를 들면, 지식 요소는 다수의 팩터들(factors)에 기초하여 순위 점수에 할당될 수 있고, 상기 순위 점수는 지식 요소와 연관될 수 있다. 상기 팩터들은 예를 들면, 상기 지식 요소가 얼마나 최근에 생성되었거나 획득되었는지, 예를 들면, 뉴스 기사가 얼마나 최근에 출판되었는지를 포함할 수 있고, 예를 들면, 지식 요소 또는 상기 지식 요소와 연관된 리소스들에 얼마나 많은 뷰들 또는 클릭들이 수신되었는지에 기초하여, 상기 지식 요소가 얼마나 인기있는지 또는 중요한 것으로 간주되는지를 포함할 수 있고, 예를 들면, 지식 요소가 엔터티의 나이 또는 장소의 위치와 같은 기초적 바이오그래픽 정보와 연관되었는지 여부와 같이 상기 지식 요소가 상기 엔터티에 얼마나 기초적인지를 포함할 수 있거나 또는 다른 팩터들을 포함할 수 있다. 일부 예시들에서, 지식 엔진(250)은 순위 점수를 지식 요소에 할당할 수 있거나 또는 다른 시스템에 의해 순위 점수는 지식 요소에 할당될 수 있거나, 사람에 의해 지식 아이템에 할당될 수 있다(예를 들면, 시스템(200)의 모더레이터 또는 사용자).

다른 속성들이 지식 요소에 연관될 수 있고 상기 지식 요소와 연관되어 저장될 수 있다. 예를 들면, 지식 요소와 연관된 다른 속성들은 지식 요소와 연관된 데이터, 지식 요소와 연관된 위치, 지식 요소와 연관된 파일 사이즈 및/또는 물리적 디스플레이 사이즈, 지식 요소의 요약, 또는 지식 요소 또는 지식 패널에 디스플레이하기 위해 지식 요소를 제공하는 것에 관한 기타 정보를 포함할 수 있다.

일부 구현예들에서, 참조된 엔터티에 연관되는 지식 요소들을 식별하는 것에 더하여, 지식 엔진(250)은 지식 아이템들에 연관된 추가적인 정보에 엑세스할 수 있다. 예를 들면, 지식 엔진(250)은 지식 요소들과 연관된 엔터티들을 식별할 수 있고, 지식 요소들의 요약 또는 바이오그래픽 정보에 엑세스하거나 지식 요소들과 연관된 기타 정보에 엑세스할 수 있다.

동작(E) 동안에, 사용자 입력 쿼리에 의해 참조되는 엔터티와 관련된 하나 이상의 지식 요소들을 식별하는 것에 기초하여, 지식 엔진(250)은 참조된 엔터티에 대해 식별된 지식 요소들을 식별하는 데이터를 쿼리 엔진 프론트 엔드(220)에 전송할 수 있다. 예를 들면, 지식 엔진(250)은 뮤지션 "Ronnie Wood"와 관련된 하나 이상의 지식 요소들을 획득하고 및/또는 식별할 수 있고, 지식 요소들을 포함하거나 식별하는 데이터를 쿼리 엔진 프론트 엔드(220)에 전송할 수 있다. 지식 엔진(250)은 지식 요소들을 포함하거나 식별하는 데이터를 하나 이상의 네트워크들 또는 하나 이상의 유선 또는 무선 연결을 통해 쿼리 엔진 프론트 엔드(220)에 전송할 수 있다. 쿼리 엔진 프론트 엔드(220)는 지식 엔진(250)으로부터 지식 요소들을 포함하거나 식별하는 데이터를 수신할 수 있다.

동작(F)에서, 쿼리 엔진 프론트 엔드(220)은 사용자 입력 쿼리에 의해 참조되는 엔터티에 대해 식별된 지식 요소들을 식별하는 데이터 및 사용자 입력 쿼리에 의해 참조되는 임의의 추가적인 컨텍스트 용어들을 식별하는 데이터를 지식 패널 컨텍스트화기(230)에 전송할 수 있다. 예를 들면, 쿼리 엔진 프론트 엔드(220)는 사용자(204)에 의해 입력된 쿼리에 의해 참조되는 엔터티를 뮤지션 "Ronnie Wood"로서 식별하는 정보를 수신할 수 있고, 쿼리 엔진 프론트 엔드(220)는 엔터티 "Ronnie Wood"에 대해 식별된 지식 요소들을 식별하는 데이터를 지식 패널 컨텍스트화기(230)에 전송할 수 있다. 추가적으로, 쿼리 엔진 프론트 엔드(220)는 사용자(204)에 의해 입력된 쿼리에 의해 참조되는 하나 이상의 컨텍스트 용어들의 식별자를 포함하는 데이터를 전송할 수 있다. 예를 들면, 쿼리 엔진 프론트 엔드(220)는 컨텍스트 용어 "The Rolling Stones"를 식별하는 데이터를 지식 패널 컨텍스트화기(230)에 전송할 수 있다. 일부 예시들에서, 쿼리 엔진 프론트 엔드(220)는 참조된 엔터티에 대해 식별된 지식 요소들을 식별하는 데이터 및 하나 이상의 컨텍스트 용어들을 식별하는 데이터를 하나 이상의 네트워크들 또는 하나 이상의 기타 유선 또는 무선 연결을 통해 지식 패널 컨텍스트화기(230)에 전송할 수 있다.

지식 패널 컨텍스트화기(230)는 사용자 입력 쿼리에 의해 참조된 엔터티에 대해 식별된 지식 요소들을 식별하는 데이터 및 사용자 입력 쿼리에 의해 참조되는 추가적인 컨텍스트 용어들을 식별하는 데이터를 수신할 수 있다. 지식 패널 컨텍스트화기는 상기 추가적인 컨텍스트 용어들에 기초하여 참조된 엔터티와 연관된 하나 이상의 지식 요소들에 점수 및 순위를 할당할 수 있다. 순위 점수들은 사용자의 관심을 만족시키고 사용자에게 그들의 의도가 이해되었음을 표시하기 위해 사용자 입력 검색 쿼리들에 대한 응답을 제공하는데 사용된다.

지식 요소들에 연관된 순위 점수들은 하나 이상의 추가적인 컨텍스트 용어들을 식별하는 것에 기초하여 할당되고 및/또는 조절될 수 있다. 예를 들면, 지식 패널 컨텍스트화기(230)는 뮤지션 "Ronnie Wood"을 식별하는 정보 및 컨텍스트 용어 "The Rolling Stones"를 식별하는 정보를 수신할 수 있다. 그 후, 지식 패널 컨텍스트화기(230)는 컨텐츠 데이터베이스(235)에 엑세스함으로써 컨텍스트 용어 "The Rolling Stones"와 관련하여 뮤지션 "Ronnie Wood"와 연관된 하나 이상의 지식 요소들을 스코어링(scoring)하고 랭킹(ranking)한다.

다른 예시들에서, 지식 패널 컨텍스트화기(230)는 사용자 쿼리에 의해 참조되는 엔터티 "Salman Khan"에 대해 식별된 지식 요소들을 식별하는 데이터, 뿐만 아니라 추가적인 컨텍스트 용오 "Academy"를 식별하는 데이터를 수신할 수 있다. 그 후, 지식 패널 컨텍스트화기(230)는 컨텐츠 데이터베이스(235)에 엑세스함으로써 컨텍스트 용어 "Academy"와 관련하여 "Salman khan"과 연관된 지식 요소들 중 하나 이상을 스코어링하고 랭킹한다. 교육자 "Salman khan"과 연관된 지식 요소들은 볼리우드(Bollywood) 배우 Salman Khan과 연관된 지식 요소들보다 더 높은 랭킹으로 나타날 수 있다.

다른 예시들에서, 지식 패널 컨텍스트화기(230)는 사용자 쿼리에 의해 참조되는 엔터티 "Faith Hill"에 대해 식별된 지식 요소들을 식별하는 데이터, 뿐만 아니라 추가적인 컨텍스트 용어 "2014"를 식별하는 데이터를 수신할 수 있다. 그 후, 지식 패널 컨텍스트화기(230)는 컨텐츠 데이터베이스(235)에 엑세스함으로써 컨텍스트 용어 "2014"와 관련하여 "Faith Hill"과 연관된 지식 요소들 중 하나 이상을 스코어링 하고 랭킹할 수 있다. 2014년 가수의 경력 및 수상과 연관된 지식 요소들 예를 들면, 수상 내역들, 발표된 곡 또는 연기한 영화는 다른 연도와 연관된 지식 요소들보다 더 높은 랭킹으로 나타날 수 있다.

또 다른 예시들에서, 지식 패널 컨텍스트화기(230)는 사용자 쿼리에 의해 참조된 엔터티 "Boyz n the Hood"에 대해 식별된 지식 요소들을 식별하는 데이터, 뿐만 아니라 추가적인 컨텍스트 용어 "Doughboy"를 식별하는 데이터를 수신할 수 있다. 그 후 지식 패널 컨텍스트화기(230)는 컨텐츠 데이터베이스(235)에 엑세스함으로써 컨텍스트 용어 "Doughboy"와 관련하여 "Boyz n the Hood"와 연관된 지식 요소들 중 하나 이상을 스코어링하고 랭킹할 수 있다. 캐릭터 "Doughboy"와 연관된 지식 요소들, 영화 또는 배우 "Ice Cube"의 캐스트 리스트는 영화의 다른 양태들과 연관된 지식 요소들 예를 들면, 릴리즈 날짜, 시놉시스, 등급들보다 더 높은 랭킹으로 나타날 수 있다.

순위 점수들은 엔터티와 연관된 지식 요소들과 연관된 요소 타입들에 기초하여 할당되고 및/또는 조절될 수 있다. 예를 들면, 컨텍스트 용어들이 "Ronnie Wood"에 의해 작곡된 노래들을 참조함을 결정함에 기초하여, "Ronnie Wood"에 의해 작곡된 노래들을 식별하거나 포함하는 지식 요소들에 연관된 할당되거나 조절된 순위 점수들은 "Ronnie Wood"가 등장하는 뮤직 비디오를 식별하거나 포함하는 지식 요소들에 연관된 할당되거나 조절된 순위 점수들보다 더 높을 수 있다.

다른 팩터들이 지식 요소들과 연관된 순위 점수들을 할당하고 및/또는 조절하는 경우에 고려될 수 있다. 일부 구현예들에서, 지식 요소들과 연관된 순위 점수들은 얼마나 최근에 정보가 릴리즈되었는지를 결정함에 기초하여 할당되고 및/또는 조절될 수 있다. 예를 들면, 지난 달 이내에 출판된 뉴스 기사와 연관된 지식 요소는 6개월 전에 출판된 뉴스 기사와 연관된 지식 요소보다 더 높은 할당되거나 조절된 순위 점수를 가질 수 있다.

일부 구현예들에서, 지식 요소들에 연관된 순위 점수들은 지식 요소와 연관된 정보의 질을 결정하는 것에 기초하여 할당되고 및/또는 조절될 수 있다. 예를 들면, 지식 엔진(250) 또는 쿼리 엔진 프론트 엔드(220)는 지식 요소와 연관된 정보가 수신한 뷰들의 수 예를 들면, 웹 히트들(web hits), 지식 요소와 연관된 정보를 언급하는 포스팅들의 수, 지식 요소와 연관된 정보에 대한 링크들, 및/또는 지식 요소와 연관된 정보가 다른 리소스들 또는 정보에 대해 가지는 링크들의 수를 결정할 수 있다. 더 많은 뷰들 포스팅들에서 더 많은 수의 언급들, 정보에 대한 더 많은 수의 링크들 및/또는 다른 리소스들 또는 정보에 대한 더 많은 수의 링크들을 수신한 정보와 연관된 지식 요소들은 더 적은 뷰들 및 언급들을 수신한 정보 및 더 적은 링크들과 연관된 정보와 연관된 지식 요소들 보다 더 높은 질을 가지는 것으로 식별될 수 있다. 지식 요소와 연관된 순위 점수는 지식 요소의 결정된 질에 기초하여 할당되고 및/또는 조절될 수 있어, 따라서 예를 들면, 더 높은 질의 지식 요소들은 더 낮은 질의 지식 요소들보다 더 높은 순위 점수들에 할당된다.

일부 구현예들에서, 지식 요소들과 연관된 순위 점수들은 2 이상의 컨텍스트 용어들을 식별하는 것에 기초하여 할당되고 및/또는 조절될 수 있다. 예를 들면, 도 2의 동작(F)과 관련하여 기술된 바와 같이, 사용자(204)에 의해 제공된 쿼리로부터 엔터티 "Ronnie wood" 및 2개의 컨텍스트 용어들 "The Rolling Stones" 및 "songs"을 식별하는 것에 기초하여, 지식 패널 컨텍스트화기(230)는 컨텍스트 용어들 둘 다에 기초하여 지식 요소들에 순위 점수들을 할당할 수 있다. 예를 들면, 컨텍스트 용어들 "The Rolling Stones" 및 "songs"을 식별하는 것에 기초하여, 밴드 "The Rolling Stones"의 멤버 "Ronnie Wood"에 의해 작곡되거나 공연된 노래들에 관한 정보를 식별하거나 포함하는 지식 요소들과 연관된 할당되거나 조절된 순위 점수들은 밴드 "The Rolling Stones"에 의해 작곡되거나 공연된 모든 다른 노래들에 관한 정보를 식별하거나 포함하는 지식 요소들과 연관된 할당되거나 조절된 순위 점수들보다 더 높을 수 있다.

일부 구현예들에서, 지식 요소들과 연관된 순위 점수들은 나이 그룹 또는 사용자(204)와 연관된 적합성 등급(suitability rating) 및/또는 참조된 엔터티와 관련된 지식 요소들을 결정하는 것에 기초하여 할당되거나 및/또는 조절될 수 있다. 예를 들면, 쿼리 엔진 프론트 엔드(220)는 사용자(204)의 이전 검색 이력에 기초하여, 사용자(204)의 계정 또는 프로필에 기초하여, 사용자(204)에 의해 사용된 웹 브라우저 또는 다른 어플리케이션과 연관된 부모의 제어들에 기초하여 또는 다른 정보에 기초하여 사용자(204)의 나이 그룹을 결정할 수 있다. 또한 쿼리 엔진 프론트 엔드(220) 및/또는 지식 엔진(250)은 예를 들면, 지식 요소와 연관된 정보에 할당된 적합성 등급을 식별하는 것에 기초하여 또는 다른 분석 예를 들면, 지식 요소와 연관된 정보를 크롤링하는 것을 수행함에 기초하여 참조된 엔터티와 관련된 지식 요소들과 연관된 적합성 등급을 결정할 수 있다. 사용자(204)의 결정된 나이 그룹 및/또는 지식 요소와 연관된 적합성 평가에 기초하여, 지식 요소와 연관된 순위 점수는 할당되고 및/또는 조절될 수 있다.

일부 구현에들에서, 사용자(204)의 관심이 식별될 수 있고, 지식 요소들과 연관된 순위 점수들은 사용자(204)의 관심에 기초하여 할당되고 및/또는 조절될 수 있다. 일부 구현예들에서, 지식 패널들에 포함된 링크들의 사용자 선택과 같은, 지식 패널들 및/또는 지식 패널들에 포함된 정보와의 사용자(204)의 인터렉션들의 이력이 결정될 수 있고, 지식 요소들과 연관된 순위 점수들이 상기 사용자(204)의 인터렉션 이력에 기초하여 할당되고 및/또는 조절될 수 있다. 실제로, 다른 팩터들이 지식 요소들과 연관된 순위 점수들을 할당하기 및/또는 조절하기에 추가적으로 또는 대안적으로 고려될 수 있고, 시스템(200)으로 하여금 사용자 입력 쿼리에 응답하여 사용자에게 관련한 지식 패널들을 제공하게 할 수 있다.

동작(G) 동안에, 지식 패널 컨텍스트화기(230)는 참조된 엔터티 및 사용자 입력 쿼리에 의해 참조되는 하나 이상의 컨텍스트 용어들과 연관된 지식 요소들의 순위 점수들을 할당하거나 조절할 수 있고, 지식 요소들을 식별하는 데이터 및 지식 요소들에 대응하는 순위 점수들을 쿼리 엔진 프론트 엔드(220)에 전송할 수 있다. 일부 예시들에서, 지식 패널 컨텍스트화기(230)는 상기 랭킹된 지식 요소들과 연관된 추가적인 정보를 쿼리 엔진 프론트 엔드(220)에 전송할 수 있다. 일부 구현예들에 따르면, 지식 패널 컨텍스트화기(230)는 참조된 엔터티 및 사용자 입력 쿼리에 의해 참조된 하나 이상의 컨텍스트 용어들과 연관된 랭킹된 지식 요소들을 식별하는 데이터를 하나 이상의 네트워크들 또는 하나 이상의 기타 유선 또는 무선 연결을 통해 쿼리 엔진 프론트 엔드(220)에 전송할 수 있다.

쿼리 엔진 프론트 엔드(220)는 참조된 엔터티 및 사용자 입력 쿼리에 의해 참조된 하나 이상의 컨텍스트 용어들과 연관된 랭킹된 지식 요소들을 식별하는 데이터를 수신할 수 있다. 동작(H) 동안에, 쿼리 엔진 프론트 엔드(220)는 지식 요소들의 순위 점수들에 기초하여 지식 패널에 포함시키기 위한 지식 요소들을 선택할 수 있다. 일부 구현예들에서, 지식 패널에 포함시키기 위해 지식 요소들을 선택하는 것은 식별된 지식 요소들, 식별된 지식 요소들과 연관된 정보 및/또는 사용자 입력 쿼리에 의해 참조된 하나 이상의 컨텍스트 용어들과 연관된 정보와 관련하여 추가적인 분석을 수행하는 것을 포함할 수 있다.

일부 구현예들에서, 지식 패널에 포함시키기 위해 식별된 지식 요소들 중 하나 이상을 선택하는 것은 지식 요소들과 연관된 할당된 순위 점수들에 기초한다. 일부 예시들에서, 지식 패널에 포함시키기 위해 지식 요소들을 선택하는 것은 가장 높은 또는 대안적으로 가장 낮은 순위 점수들이 할당된 지식 요소들의 특정 수를 선택하는 것을 포함할 수 있다. 다른 예시들에서, 지식 패널에 포함시키기 위해 지식 요소들을 선택하는 것은 순위 점수 임계치를 만족하는 할당되거나 조절된 순위 점수들과 연관된 지식 요소들 중 전부 또는 특정 수를 선택하는 것을 포함할 수 있고, 또는 할당되거나 조절된 순위 점수들 및 하나 이상의 기타 기준에 기초하여 지식 요소들을 선택하는 것과 관련될 수 있다.

지식 요소들과 연관된 순위 점수들을 할당하기 및/또는 조절하기에 더하여, 쿼리 엔진 프론트 엔드(220)는 사용자 입력 쿼리들에 응답하여 지식 패널들에 제시하는 것과 관련된 다른 파라미터들을 결정할 수 있다. 예를 들면, 지식 패널들은 검색 결과 페이지들 내에서 사용자들에게 디스플레이하기 위해 제공될 수 있고, 쿼리 엔진 프론트 엔드(220)는 검색 결과 페이지 내에서 하나 이상의 다른 웹 검색 결과들 가운데에서 지식 패널의 위치를 결정할 수 있다. 예를 들면, 결정은 검색 결과 페이지의 최상단에 지식 패널을 제시하도록 이루어질 수 있거나(예를 들면, 검색 결과의 리스팅 이전에), 검색 결과 페이지 내에서 다른 위치 예를 들면, 검색 결과의 리스팅 아래에서, 검색 결과의 리스팅의 중간에서, 검색 결과의 리스팅의 측면 패널 옆에서, 검색 결과 페이지 내의 팝업창에서, 또는 별개의 웹 브라우저창에서 또는 웹 브라우저의 별개의 탭에서와 같이 다른 위치에서 제시될 수 있다.

일부 구현예들에서, 쿼리 엔진 프론트 엔드(220)는 사용자 입력 쿼리에 의해 참조되는 하나 이상의 컨텍스트 용어들에 기초하여 지식 패널에 제시하기 위한 지식 요소들의 순서를 결정할 수 있다. 예를 들면, 지식 패널은 추가적인 컨텍스트 용어들에 기초하여 특정 순서로 선택된 지식 요소들을 제시하도록 구성될 수 있고, 따라서 예를 들면, 사용자(204)와 가장 관련된 또는 참조된 엔터티와 가장 가깝게 관련된 것으로 식별된 지식 요소들이 지식 패널에서 우선 제시되며, 더 적게 관련된 지식 요소들 또는 참조된 엔터티와 관련되지 않은 요소들은 지식 패널 내에서 지식 요소들의 리스팅에서 더 아래에 디스플레이된다.

일부 구현예들에서, 쿼리 엔진 프론트 엔드(220)는 지식 패널 내에서 지식 요소들의 제시와 관련된, 지식 패널에 포함시키기 위한 정보의 양, 지식 패널에서 제시하기 위한 정보의 타입들 또는 지식 패널에 디스플레이할 것인지 여부 또는 지식 패널에 디스플레이하는 것을 포기할지 여부와 같은 다른 파라미터들을 조절하는 것을 결정할 수 있다.

지식 요소들은 지식 패널에서 제시하기 위해 선택될 수 있고, 지식 패널의 제시와 관련된 파라미터들은 지식 요소들과 연관된 할당되거나 조절된 순위 점수들에 적어도 기초하여 결정될 수 있다. 예를 들면, 기술된 바와 같이, 특정 지식 요소들은 지식 엔진(250)에 의해 식별된 지식 요소들의 가장 높은 순위 점수들을 가지는 특정 지식 요소들에 기초하여 지식 패널에 포함시키기 위해 선택될 수 있다. 일부 예시들에서, 특정 지식 요소들은 특정 임계치를 만족하는 순위 점수들과 연관되는, 순위 점수들의 특정 범위를 만족하는 순위 점수들과 연관되는 지식 요소들에 기초하여 선택될 수 있거나 또는 다른 팩터들에 기초하여 선택될 수 있다.

다른 예시들에서, 검색 결과 페이지 내에서 지식 패널의 위치는 지식 패널에서 제시하기 위해 선택된 지식 요소들의 순위 점수들과 같은 하나 이상의 지식 요소들의 순위 점수들에 의존할 수 있다. 예를 들면, 쿼리 엔진 프론트 엔드(220)는 검색 결과의 리스팅에서 포함되는 지식 요소들의 순위 점수들에 기초하여 검색 결과 페이지의 최상단에(예를 들면, 검색 결과의 리스팅 이전에) 또는 검색 결과 페이지의 중간에(예를 들면, 검색 결과의 리스팅의 중간에) 지식 패널을 제시할 것을 결정할 수 있다. 다른 예시에서, 지식 패널에 포함시키기 위한 지식 요소들의 수는 순위 점수 임계치를 만족하는 순위 점수를 가지는 지식 요소들의 수를 결정함에 기초하여 결정될 수 있다. 예를 들면, 단지 3개의 지식 요소들이 임계치를 만족하는 순위 점수들과 연관되었음을 결정함에 기초하여, 상기 3개의 지식 요소들만 지식 패널에 제시되며, 반면 만약 5개의 지식 요소들이 임계치를 만족하는 순위 점수들과 연관됨을 결정한다면, 5개의 지식 요소들 전부 지식 패널에 제시될 수 있다.

일부 예시들에서, 지식 요소들과 연관된 순위 점수들은 기술된 팩터들 전부, 기술된 팩터들의 서브셋 또는 다른 팩터들을 고려할 수 있고, 지식 패널에서 특정 지식 요소들을 선택하는 것은 지식 요소들과 연관된 순위 점수들 및 다른 팩터들에 기초하여 지식 요소들을 선택하는 것과 관련될 수 있다.

유사하게, 일부 구현예들에서, 지식 패널들의 제시와 연관된 파라미터들은 다른 팩터들에 더하여 지식 요소들과 연관된 순위 점수들에 기초하여 결정될 수 있다. 예를 들면, 만약 하나 이상의 지식 요소들의 하나 이상의 순위 점수들이 미리 결정된 임계치를 초과하거나 만족하면, 쿼리 엔진 프론트 엔드(220)는 사용자(204)에게 지식 패널을 출력하는 것을 결정할 수 있다. 반대로, 만약 지식 요소들의 각 순위 점수가 미리 결정된 임계치를 초과하거나 만족하지 못한다면, 쿼리 엔진 프론트 엔드(220)는 사용자(204)에게 지식 패널을 출력하기를 포기할 것을 결정할 수 있다.

동작(I) 동안에, 지식 패널에 포함시키기 위해 지식 요소들을 선택하는 것 그리고 대안적으로 지식 패널의 제시와 관련되는 파라미터들을 결정하는 것에 기초하여, 쿼리 엔진 프론트 엔드(220)는 지식 패널의 제시와 연관된 정보를 클라이언트 디바이스(202)에 전송할 수 있다. 일부 구현예들에서, 쿼리 엔진 프론트 엔드(220)는 하나 이상의 선택된 지식 요소들과 연관된 데이터 및 지식 패널의 제시와 관련된 데이터를 하나 이상의 네트워크들 또는 하나 이상의 다른 유선 또는 무선 연결을 통해 클라이언트 디바이스에 전송할 수 있다.

클라이언트 디바이스(202)는 쿼리 엔진 프론트 엔드(220)로부터 지식 패널에 제시하는 것과 연관된 데이터를 수신할 수 있고, 선택된 지식 요소들을 포함하는 지식 패널을 사용자(204)에게 출력하기 위해 제공할 수 있다. 일부 구현예들에서, 클라이언트 디바이스(202)는 지식 패널의 제시와 연관된 하나 이상의 파라미터들을 정의하는 정보를 수신할 수 있고, 지식 패널이 파라미터들에 따라 사용자에게 제시되도록 사용자(202)에게 출력하기 위한 지식 패널을 제공할 수 있다.

일부 구현예들에서, 지식 패널은 사용자 입력 쿼리와 관련된 하나 이상의 검색 결과를 포함하는 검색 결과 페이지 내에 위치될 수 있다. 예를 들면, 클라이언트 디바이스(202)는 사용자 인터페이스(206)를 디스플레이할 수 있다. 사용자 인터페이스(206)는 검색 결과 페이지일 수 있고, 상기 사용자 인터페이스(206)는 쿼리 입력 필드(208), 지식 패널(210) 및 하나 이상의 검색 결과(212)를 포함한다. 도시된 바와 같이, 예를 들면, 사용자 인터페이스(206)는 검색 결과 페이지의 최상단에 지식 패널(210)을 디스플레이할 수 있다(예를 들면, 하나 이상의 검색 결과(212)의 리스팅 위에). 도2에서 도시된 바와 같이, 사용자 입력 쿼리 "Ronnie the Rolling Stones"를 수신함에 응답하여, 클라이언트 디바이스(202)는 뮤지션 "Ronnie Wood"의 이미지를 포함하고, 멤버 "Ronnie Wood"의 바이오그래피 및 밴드 "The rolling Stones"와 관련된 정보를 포함하는 지식 패널(210)에 제시되었다.

도시된 바와 같이, 사용자(204)에 제시된 사용자 인터페이스(206)는 사용자 입력 쿼리와 관련된 하나 이상의 검색 결과를 포함할 수 있다. 예를 들면, 쿼리 "Ronnie The Rolling Stones"를 제공하는 사용자(204)에 기초하여, 하나 이상의 검색 결과(212)가 식별될 수 있고, 하나 이상의 검색 결과(212)는 사용자(204)에게 제시되는 사용자 인터페이스(206)에 제시될 수 있다. 쿼리 "Ronnie The Rolling Stones"에 응답하여 식별된 검색 결과(212)는 사용자 입력 쿼리에 의해 참조된 하나 이상의 컨텍스트 용어들에 관계없이 동일한 검색 결과일 수 있고, 식별된 검색 결과는 사용자 입력 쿼리에 의해 참조되는 하나 이상의 컨텍스트 용어들에 의존할 수 있다. 일부 예시들에서, 식별된 검색 결과는 지식 패널(210)에서 제시된 지식 요소들에 의존할 수 있다. 검색 결과는 사용자 입력 쿼리를 검색 엔진에 제출하기, 및 검색 엔진으로부터 예를 들면, 검색 엔진과 연관된 서버로부터 하나 이상의 검색 결과를 식별하고 수신하기에 기초하여 결정될 수 있다.

일부 구현예들에서, 검색 결과가 식별될 수 있고 클라이언트 디바이스(202)에 전송될 수 있다. 클라이언트 디바이스(202)는 검색 결과를 식별하는 정보 및 지식 패널을 제시하는 것과 연관된 데이터를 수신할 수 있고, 사용자 인터페이스가 검색 결과 및 지식 패널 둘 다를 디스플레이하도록 구성할 수 있다. 다른 구현예들에서, 식별된 검색 결과와 연관된 정보는 쿼리 엔진 프론트 엔드(220)에 전송될 수 있고, 쿼리 엔진 프론트 엔드(220)는 지식 패널을 제시하는 것과 연관되고 검색 결과와 연관된 정보를 포함하는 데이터를 클라이언트 디바이스(202)에 전송할 수 있다. 클라이언트 디바이스(202)는 쿼리 엔진 프론트 엔드(220)로부터 정보를 수신할 수 있고, 지식 패널의 제시와 연관된 파라미터들에 따라 사용자(204)에게 지식 패널 및 검색 결과를 제공할 수 있다. 또 다른 구현예들에서, 쿼리 엔진 프론트 엔드(220)는 지식 패널을 제시하는 것과 연관된 정보를 검색 엔진에 전송할 수 있고, 검색 엔진은 지식 패널을 제시하는 것과 연관된 정보, 뿐만 아니라 하나 이상의 검색 결과와 연관된 정보를 포함하는 데이터를 클라이언트 디바이스(202)에 전송할 수 있다.

도 3은 미디어 소비 이력에 기초하여 지식 패널들을 제공하는 예시적 프로세스(300)을 제시한다. 예를 들면, 프로세스(300)는 사용자(204)에 의해 입력된 쿼리를 수신함에 응답하여 시스템(200)에 의해 수행될 수 있다.

단계(302)에서, 엔터티를 식별하고 하나 이상의 컨텍스트 용어들을 식별하는 요청이 수신된다. 일부 예시들에서, 요청은 사용자에 의해 제출된 검색 쿼리와 연관된 요청으로서 수신될 수 있다. 예를 들면, 쿼리 엔진 프론트 엔드(220)는 엔터티 및 사용자(204)에 의해 입력된 쿼리에 의해 참조되는 하나 이상의 컨텍스트 용어들 둘 다를 식별하는 데이터를 수신할 수 있다. 일부 예시들에서, 쿼리 엔진 프론트 엔드(220)는 클라이언트 디바이스(202)로부터 사용자 입력 쿼리를 인코딩하는 데이터를 수신할 수 있고, 상기 사용자 입력 쿼리를 인코딩하는 데이터를 엔터티 인식 엔진(240)에 전송할 수 있다. 쿼리에 의해 참조되는 엔터티는 엔터티 인식 엔진(240)에 의해 식별될 수 있고, 엔터티 인식 엔진(240)은 엔터티에 대한 식별자를 포함하는 데이터를 쿼리 엔진 프론트 엔드(220)에 전송할 수 있다. 다른 구현예들에서, 쿼리 엔진 프론트 엔드(220)에 의해 수신된 데이터는 엔터티 및 하나 이상의 컨텍스트 용어들 둘 다를 식별할 수 있다. 예를 들면, 쿼리 엔진 프론트 엔드(220)는 클라이언트 디바이스(202)로부터 사용자 입력 쿼리에 의해 참조되는 엔터티를 고유하게 식별하는 식별자 및 사용자 입력 쿼리에 의해 참조되는 하나 이상의 컨텍스트 용어들을 고유하게 식별하는 식별자를 포함하는 데이터를 수신할 수 있다. 쿼리 엔진 프론트 엔드(220)는 사용자 입력 쿼리에 의해 참조되는 엔터티를 식별하는 데이터 및 하나 이상의 컨텍스트 용어들을 식별하는 데이터를 하나 이상의 네트워크들을 통해 또는 하나 이상의 다른 유선 또는 무선 연결을 통해 수신할 수 있다.

단계(304)에서, 엔터티와 관련된 지식 요소들이 식별된다. 예를 들면, 쿼리 엔진 프론트 엔드(220)는 사용자 입력 쿼리에 의해 참조되는 엔터티를 식별하는 데이터를 수신할 수 있고, 엔터티와 관련된 지식 요소들을 식별할 수 있다. 일부 구현예들에서, 쿼리 엔진 프론트 엔드(220)는 엔터티를 식별하는 데이터를 지식 엔진(250)에 전송하고, 지식 엔진(250)으로부터 엔터티와 관련된 지식 요소들을 포함하거나 식별하는 데이터를 수신함으로써 엔터티와 관련된 지식 요소들을 식별할 수 있다. 일부 예시들에서, 쿼리 엔진 프론트 엔드(220)는 엔터티를 식별하는 데이터를 송신하고 엔터티와 관련된 지식 요소들과 연관된 데이터를 지식 엔진(250)으로부터 하나 이상의 네트워크들 또는 하나 이상의 유선 또는 무선 연결을 통해 수신할 수 있다.

단계(306)에서, 엔터티와 연관된 하나 이상의 컨텍스트 용어들이 식별된다. 예를 들면, 쿼리 엔진 프론트 엔드(220)는 사용자 입력 쿼리에 의해 참조되는 하나 이상의 컨텍스트 용어들을 식별하는 데이터를 수신할 수 있고, 엔터티와 연관된 컨텍스트 용어들 중 하나 이상을 식별할 수 있다. 일부 구현예들에서, 쿼리 엔진 프론트 엔드는 사용자 입력 쿼리에 의해 참조되는 엔터티를 식별하는 데이터 및 컨텍스트 용어들을 식별하는 데이터를 지식 엔진(250)에 전송하고, 지식 엔진(250)으로부터 엔터티 및 컨텍스트 용어들 둘 다와 관련된 지식 요소들을 포함하거나 식별하는 데이터를 수신함으로써 엔터티와 연관된 컨텍스트 용어들 중 하나 이상을 식별할 수 있다. 일부 예시들에서, 쿼리 엔진 프론트 엔드(220)는 사용자 입력 쿼리에 의해 참조되는 엔터티를 식별하는 데이터 및 컨텍스트 용어들을 식별하는 데이터를 지식 엔진(250)에 송신하고, 엔터티 및 컨텍스트 용어들 둘 다와 관련된 지식 요소들을 포함하거나 식별하는 데이터를 지식 엔진(250)으로부터 하나 이상의 유선 또는 무선 연결을 통해 수신할 수 있다.

단계(308)에서, 지식 요소들과 연관된 순위 점수들이 사용자 입력 쿼리에 의해 참조되는 그리고 사용자 입력 쿼리에 의해 참조되는 엔터티와 연관된 하나 이상의 컨텍스트 용어들을 식별하는 것에 기초하여 할당된다. 예를 들면, 쿼리 엔진 프론트 엔드(220)는 지식 엔진(250)으로부터 참조된 엔터티와 관련된 지식 요소들을 수신할 수 있고, 참조된 엔터티와 연관된 컨텍스트 용어들을 식별할 수 있다. 쿼리 엔진 프론트 엔드(220)는 예를 들면, 도 2의 동작(H)와 관련하여 기술된 프로세스들을 사용함으로써, 연관된 컨텍스트 용어들을 식별하는 것에 기초하여 참조된 엔터티와 관련된 지식 요소들과 연관된 순위 점수들을 할당하고 및/또는 조절할 수 있다. 일부 구현예들에서, 쿼리 엔진 프론트 엔드(220)는 지식 요소들 및 참조된 엔터티와 관련된 하나 이상의 컨텍스트 용어들을 식별하는 데이터를 하나 이상의 네트워크들 또는 하나 이상의 유선 또는 무선 연결을 통해 수신할 수 있다.

단계(310)에서, 하나 이상의 지식 요소들이 지식 패널에 포함되도록 선택되며, 지식 요소들의 선택은 지식 요소들에 할당된 순위 점수들에 적어도 기초한다. 예를 들면, 쿼리 엔진 프론트 엔드(220)는 지식 요소들에 할당된 순위 점수들에 기초하여, 지식 패널에 포함시키기 위한 지식 요소들 중 하나 이상을 선택하며, 상기 지식 패널은 사용자 입력 쿼리를 수신함에 응답하여 사용자(204)에게 제시될 수 있다. 예를 들면, 쿼리 엔진 프론트 엔드(220)는 가장 높은 순위 점수들과 연관된 특정 수의 지식 요소들을 선택할 수 있고, 특정 임계치를 만족하는 순위 점수들과 연관된 지식 요소들을 선택할 수 있고 또는 하나 이상의 기타 기준을 만족하는 순위 점수들과 연관된 지식 요소들을 선택할 수 있다. 일부 구현예들에서, 지식 요소들과 연관된 다른 데이터는 지식 패널에 제시하기 위해 지식 요소들을 선택하는 경우에 고려될 수 있다. 예를 들면, 지식 요소에 할당된 순위 점수에 기초하여 지식 요소를 선택하는 것에 더하여, 지식 요소는 그것이 얼마나 최근 것인지, 얼마나 인기 있는지 또는 얼마나 중요한 것으로 결정되었는지에 기초하여 선택될 수 있다(예를 들면, 지식 요소와 연관된 링크들의 수에 기초하여).

단계(312)에서, 선택된 지식 요소들은 출력을 위해 제공되며, 선택된 지식 요소들은 지식 패널에 제시된다. 예를 들면, 쿼리 엔진 프론트 엔드(220)는 데이터를 클라이언트 디바이스(202) 또는 선택된 지식 요소들이 지식 패널에 포함되게 하고 사용자(204)에 대한 출력으로 제공되게 하는 다른 시스템 예를 들면, 검색 엔진에 전송할 수 있다. 일부 구현예들에서, 지식 패널은 사용자 입력 쿼리와 관련한 하나 이상의 검색 결과를 포함하는 검색 결과 페이지 내에서 제시될 수 있다. 쿼리 엔진 프론트 엔드(220)는 하나 이상의 네트워크들 또는 하나 이상의 기타 유선 또는 무선 연결을 통해 선택된 지식 요소들을 포함하는 지식 패널을 제공하는 것과 관련된 데이터를 송신할 수 있다. 대응하는 지식 패널들에서 선택된 지식 요소들의 제시들은 아래의 도 4a 내지 도 4d를 참조하여 더 자세히 기술된다.

도 4a 내지 도 4d는 하나 이상의 컨텍스트 용어들에 기초하여 지식 패널들을 제시하는 예시적 사용자 인터페이스들(400, 420, 440, 460)을 도시한다. 일부 구현예들에서, 사용자 인터페이스들(400, 420, 440, 460)은 사용자 입력 쿼리에 응답하여 사용자들에게 제시될 수 있다. 일부 구현예들에서, 사용자 인터페이스들(400, 420, 440, 460)은 웹 브라우저 또는 예를 들면 웹 브라우저를 통해 사용자가 엑세스가능한 검색 엔진에 의해 제공되는 검색 결과 페이지에서 사용자에게 쿼리 구성을 제공할 수 있는 다른 어플리케이션에서 제시될 수 있다.

도 4a에 도시된 사용자 인터페이스(400)는 사용자에 의해 입력된 쿼리에 응답하여 지식 패널들을 디스플레이하는 대표적 사용자 인터페이스이다. 일부 구현예들에서, 사용자 인터페이스(400)는 검색 엔진 또는 사용자들이 정보에 대한 요청들을 제공하게 하는 다른 시스템에서 쿼리를 제공하는 사용자에 응답하여 사용자에게 제시될 수 있다. 간략하게, 사용자 인터페이스(400)는 쿼리 입력 필드(402), 쿼리 요청 제어(404), 지식 패널(410) 및 검색 결과(415)를 포함한다.

사용자 인터페이스(400)는 사용자에 의해 입력된 쿼리에 응답하여 제시될 수 있다. 예를 들면, 도 4a에 도시된 바와 같이, 사용자는 쿼리 입력 필드(402)에 쿼리 "Salman Khan educator"를 입력하였고, 사용자 인터페이스(400)는 쿼리 요청 제어(404)를 선택하는 사용자에 응답하여 사용자에게 제시될 수 있다. 지식 패널(410)에 포함된 정보는 쿼리 입력에 의해 참조되는 엔터티 "Salman Khan"과 연관된 컨텍스트 용어 "educator"를 식별함에 기초하여, 지식 패널(410)에 포함시키기 위해 선택되었다. 추가적으로, 지식 패널(410)은 사용자 인터페이스(400)에서 검색 결과(415) 위에 제시된다.

사용자 입력 쿼리에 응답하여 제시된 사용자 인터페이스(400)는 교육자 "Salman Khan"과 관련된 정보를 제시하는 지식 패널(410)을 포함할 수 있다. 도시된 바와 같이, 지식 패널(410)은 Salman Khan을 식별하고, "Salman Khan, educator"의 바이오그래피를 포함하며(예를 들면, "Salman Khan is a Bengali American teacher, entrepreneur and former hedge fund analyst…"라고 기술하는 바이오그래피의 발췌), 여기서 사용자는 더 많은 바이오그래피를 보기 위한 옵션을 가지며, 교육자 Salman Khan에 관한 사실들의 리스트를 포함하며(예를 들면, 생일, 국적, 키, 배우자, 학력), 또한 사람들이 검색하는데 관심 있을 수 있는 엔터티를 식별하는 패널을 포함하며(예를 들면 "Bill Gates", "Sugata Mitra" 및 "Daphne Koller"), 여기서 사용자는 오른쪽으로 스크롤링함으로써 더 많은 패널을 보기 위한 옵션을 가진다.

추가적으로 사용자 인터페이스(400)는 쿼리 "Salman Khan educator"와 관련한 검색 결과(415)를 제시한다. 예를 들면, 도 4a에 도시된 바와 같이, 검색 결과(415)는 "Salman Khan"에 대한 온라인 백과사전 항목 (예를 들면, "Salman Khan (educator)"에 대한 위키피디아 기사) 및 교육자 "Salman Khan"에 의해 설립된 Khan 아카데미에 대한 웹사이트에 대한 결과를 포함하며, 여기서 사용자는 아래로 스크롤링함으로써 더 많은 검색 결과를 보기 위한 옵션을 가진다.

도 4b에 도시된 사용자 인터페이스(420)는 사용자에 의해 입력된 쿼리에 응답하여 제시될 수 있는 다른 사용자 인터페이스를 제시한다. 예를 들면, 도 4b에 도시된 바와 같이, 사용자는 쿼리 'Salman Khan, actor"를 쿼리 입력 필드(422)에 입력하였고, 사용자 인터페이스(420)는 쿼리 요청 제어(424)를 선택하는 사용자에 응답하여 사용자에게 제시될 수 있다. 이 예시에서, 지식 패널에 포함된 정보는 도 4a에서와 같이, 엔터티 "Salman Khan"을 식별하는 것에 기초하여, 그리고 도 4a에서 도시된 것과 같은 컨텍스트 용어 "educator"와 반대로, 쿼리 입력에 의해 참조되는 엔터티 "Salman Khan"과 연관된 컨텍스트 용어 "actor"를 식별하는 것에 기초하여, 지식 패널(435)에 포함시키기 위해 선택되었다. 도 4a에서와 같이, 지식 패널(435)은 사용자 인터페이스에서 검색 결과(430) 위에 제시된다.

사용자 입력 쿼리에 응답하여 제시된 사용자 인터페이스(420)는 배우 "Salman Khan"과 관련된 정보를 제시하는 지식 패널(435)을 포함할 수 있다. 도시된 바와 같이, 지식 패널(435)은 Salman Khan을 식별하고 "Salman Khan, actor"의 바이오그래피를 포함하며(예를 들면, "Salman Khan is an Indian actor, producer, philanthropist and television personality…"를 기술하는 바이오그래피의 발췌), 여기서 사용자는 더 많은 바이오그래피를 보기 위한 옵션을 가지며, 배우 Salman Khan에 관한 사실들의 리스트를 포함하며(예를 들면, 생일, 국적, 키, 개봉할 영화), 배우 Salman Khan이 등장했던 영화 및 TV쇼를 식별하는 패널을 포함하며(예를 들면, "Kick", "Jai Ho" 및 "Bigg Boss"), 또한 사람들이 검색하는데 관심 있을 수 있는 엔터티를 식별하는 패널을 포함하며(예를 들면 "Shah Rukh Khan", "Aamir Khan" 및 "Katrina Kaif"), 여기서 사용자는 오른쪽으로 스크롤링함으로써 더 많은 양 패널을 보기 위한 옵션을 가진다.

추가적으로 사용자 인터페이스(420)는 쿼리 "Salman Khan actor"와 관련한 검색 결과(430)를 제시한다. 예를 들면, 도 4b에 도시된 바와 같이, 검색 결과(430)는 Salman Khan의 공식 웹사이트에 대한 결과를 포함하며, 사용자는 아래로 스크롤링함으로써 더 많은 검색 결과를 보기 위한 옵션을 가진다.

도 4c에 도시된 사용자 인터페이스(440)는 추가적인 컨텍스트 용어들을 포함하지 않는 사용자에 의해 입력된 쿼리에 응답하여 지식 패널들을 디스플레이하는 다른 대표적 사용자 인터페이스이다. 일부 구현예들에서, 사용자 인터페이스(440)는 검색 엔진 또는 사용자들이 정보에 대한 요청들을 제공할 수 있는 다른 시스템에서 쿼리를 제공하는 사용자에 응답하여 사용자에게 제시될 수 있다. 간략하게, 사용자 인터페이스(440)는 쿼리 입력 필드(442), 쿼리 요청 제어(444) 및 지식 패널(450)을 포함한다.

사용자 인터페이스(440)는 사용자에 의해 입력된 쿼리에 응답하여 제시될 수 있다. 예를 들면, 도 4c에 도시된 바와 같이, 사용자는 쿼리 입력 필드(442)에 쿼리 "Boyz in da Hood"를 입력했고, 사용자 인터페이스(440)는 쿼리 요청 제어(444)를 선택하는 사용자에 응답하여 사용자에게 제시될 수 있다. 지식 패널(440)에 포함된 정보는 쿼리 입력에 의해 참조되는 영화 "Boyz in da Hood"를 식별하는 것에 기초하여 지식 패널(440)에 포함시키기 위해 선택되었다.

사용자 입력 쿼리에 대한 응답으로 제시된 사용자 인터페이스(440)는 영화 "Boyz in da Hood"와 관련되는 정보를 제시하는 지식 패널(450)을 포함할 수 있다. 도시된 바와 같이, 지식 패널(410)은 영화 "Boyz in da Hood"의 제목, 영화의 상영시간의 길이(예를 들면, 2시간 7분), 영화의 장르(예를 들면, "Teen film/Coming of age"), "Tre (Cuba Gooding Jr.) is sent to live with his father, Furious Styles (Larry Fishburne), in tough South Central Los Angeles..."를 기술하는 영화의 시놉시스를 식별할 수 있고, 여기서 사용자는 더 많은 시놉시스를 보기 위한 옵션을 가지며, 영화에 관한 사실들의 리스트(예를 들면, "IMDB" 등급, 릴리즈 날짜, 감독, 프로듀서)를 포함하고 그리고 캐스트 멤버들을 식별하는 패널을 포함하며(예를 들면, "Cuba Gooding Jr.," "Laurence Fishburne," "Morris Chestnut" and "Nia Long"), 여기서 사용자는 오른쪽으로 스크롤링함으로써 더 많은 패널을 보기 위한 옵션을 가진다.

이 예시에서, 사용자 입력 쿼리는 하나 이상의 추가적인 컨텍스트 용어들을 포함하지 않는다. 만약 사용자가 캐릭터 "Tre Styles"와 관련한 정보에 대한 검색을 의도했다면, 예를 들면, 캐릭터 "Tre Styles"가 영화 "Boyz n the Hood"의 캐스트 멤버들 및 캐릭터들을 식별하는 패널에서 가장 먼저 보여지기 때문에 지식 패널은 적절한 응답으로 고려될 수 있다. 그러나, 만약 사용자가 캐릭터 "Doughboy"와 관련한 정보에 대한 검색을 의도했다면, 예를 들면, 캐릭터 "Doughboy"는 영화 "Boyz n the Hood"의 캐스트 멤버들 및 캐릭터들을 식별하는 패널의 가장 오른쪽 엣지에 보여지고, 사용자는 단지 캐릭터 "Doughboy"의 연관 이미지의 조각을 볼 수 있을 뿐이므로, 지식 패널은 부적절한 응답으로 고려될 수 있다.

도 4d에 도시된 사용자 인터페이스(460)는 추가적인 컨텍스트 용어들을 포함하는 사용자에 의해 입력된 쿼리에 응답하여 지식 패널들을 디스플레이하는 다른 대표적인 사용자 인터페이스이다. 일부 구현예들에서, 사용자 인터페이스(460)는 쿼리 엔진 또는 사용자가 정보에 대한 요청을 제공할 수 있는 다른 시스템에서 쿼리를 제공하는 사용자에 응답하여 사용자에게 제시될 수 있다. 간략하게, 사용자 인터페이스(460)는 쿼리 입력 필드(462), 쿼리 요청 제어(464) 및 지식 패널(475)를 포함한다.

사용자 인터페이스(460)는 사용자에 의해 입력된 쿼리에 응답하여 제시될 수 있다. 예를 들면, 도 4d에 도시된 바와 같이, 사용자는 쿼리 입력 필드(462)에서 쿼리 "Boyz in da Hood Doughboy"를 입력하였고, 사용자 인터페이스(460)는 쿼리 요청 제어(464)를 선택하는 사용자에 응답하여 사용자에게 제시될 수 있다. 이 예시에서, 지식 패널(475)에 포함된 정보는 영화 "Boyz in da Hood"를 식별함에 기초하여, 그리고 쿼리 입력에 의해 참조되는 영화 "Boyz in da Hood"와 연관된 컨텍스트 용어 "Doughboy"를 식별함에 기초하여 지식 패널(475)에 포함시키기 위해 선택되었다.

사용자 입력 쿼리에 응답하여 제시된 사용자 인터페이스(460)는 영화 "Boyz in da Hood"와 관련된 정보를 제시하는 지식 패널(475)을 포함할 수 있다. 도시된 바와 같이, 지식 패널(410)은 영화 "Boyz in da Hood"의 제목, 영화의 상영시간의 길이(예를 들면, 2시간 7분), 컨텍스트 용어 "Doughboy"에 기초하는 영화의 짧은 요약(예를 들면, "Teen film with Doughboy"), 캐스트 멤버들을 식별하는 패널(예를 들면, "Ice Cube," "Cuba Gooding Jr.," "Laurence Fishburne" and "Morris Chestnut"), 여기서 사용자는 오른쪽으로 스크롤링함으로써 더 많은 패널을 보기 위한 옵션을 가지며, "Tre (Cuba Gooding Jr.) is sent to live with his father, Furious Styles (Larry Fishburne), in tough South Central Los Angeles..." 를 기술하는 영화의 시놉시스를 식별할 수 있고, 여기서 사용자는 더 많은 시놉시스를 보기 위한 옵션을 가지며, 영화에 관한 사실들의 리스트(예를 들면, "IMDB" 등급, 릴리즈 날짜, 감독, 프로듀서)를 포함하고 그리고 캐스트 멤버들을 식별하는 패널을 포함하며(예를 들면, "Cuba Gooding Jr.," "Laurence Fishburne," "Morris Chestnut" and "Nia Long"), 여기서 사용자는 오른쪽으로 스크롤링함으로써 더 많은 패널을 보기 위한 옵션을 가진다.

이 예시에서, 사용자 입력 쿼리는 추가적인 컨텍스트 용어 "Doughboy"를 포함한다. 도 4c에서 사용자에 의해 입력된 검색 쿼리와 관련하여, 쿼리 "Boyz in da Hood Doughboy"에 응답하여 제시된 사용자 인터페이스(460)는 지식 패널(475)을 컨텍스트화하여 사용자의 관심과 의도를 반영한다.

일부 구현예들에서, 지식 패널에서 서로 다른 필드들이 디스플레이되는 순서는 사용자 입력 쿼리에 의해 참조되는 추가적인 컨텍스트 용어에 기초하여 달라질 수 있다. 예를 들면, 지식 패널(475)에서 서로 다른 필드들의 디스플레이되는 순서는 변경되어, 영화 "Boyz n the Hood"의 캐스트 멤버들 및 캐릭터들을 식별하는 패널이 영화와 관련된 다른 사실들(예를 들면, 영화의 시놉시스) 위에서 지식 패널(475)의 최상단에 가깝게 보여진다. 추가로, 영화의 캐스트 멤버들 및 캐릭터들을 식별하는 패널 내의 엔트리들의 디스플레이되는 순서 변경되어, 캐릭터 "Doughboy"를 연기하는 캐스트 멤버가 더 중요한 위치에 보여진다(예를 들면, 패널의 가장 좌측 위치).

일부 구현예들에서, 텍스트를 포함하는 지식 패널(475)의 다른 필드들은 변경되어 식별된 컨텍스트 용어 또는 사용자에 의해 입력된 상기 식별된 컨텍스트 용어들과 관련된 용어들의 출현들이 하이라이트될 수 있고, 볼드 또는 이탤릭체로 보여지거나 또는 이와 달리 시각적 요소를 사용하여 강조될 수 있다. 예를 들면, 용어 "Doughboy"또는 관련된 이름 "Ice Cube"의 각 인스턴스는 도 4d에 도시된 바와 같이 볼드 폰트의 사용을 통해 하이라이트될 수 있다. 다른 단어들 또는 용어들 또한 하이라이팅 또는 볼드 폰트의 사용을 통해 강조될 수 있다. 예를 들면, 만약 쿼리 용어가 지식 패널(475)에 보여지는 단어의 서브스트링(substring)인 경우, 쿼리 용어 서브스트링은 적절하게 강조될 수 있다. 다른 예시들에서, 쿼리 용어의 동의어가 강조될 수 있다. 추가적 예시들은 검색 쿼리와 관련된 연결된 합성어들(joined compound words) 또는 퍼지 매칭 단어들(fuzzy matched words)을 강조하는 것을 포함한다. 추가로, 도 4에 도시된 것처럼, 영화에서 캐릭터 "Doughboy"를 연기하는 배우 "Ice Cube"에 대한 캐스트 멤버 엔트리와 같이, 지식 패널에서 다른 필드들은 테두리 박스(bounding box)의 사용을 통해 강조될 수 있다.

일부 구현예들에서, 지식 패널(475)에 보여지는 제목들 또는 부제들은 사용자 입력 쿼리에 의해 참조되는 추가적인 컨텍스트 용어에 기초하여 변경될 수 있다. 예를 들면, 도 4c에서 영화 "Teen film/Coming of age"의 장르를 기술하는 부제는 도 4d에서 "Teen film with Doughboy"로 변경될 수 있다. 일부 구현예들에서, 사용자에 의해 입력된 검색 쿼리는 별칭을 참조할 수 있고, 지식 패널은 참조된 별칭을 대신 사용하는 제목들 및 텍스트를 제공할 수 있다.

다수의 구현예들이 기술되었다. 그럼에도 불구하고, 다양한 수정들이 본 발명의 정신과 범위로부터 벗어남 없이 이루어질 수 있다는 것이 이해될 것이다. 예를 들면, 상기 도시된 흐름의 다양한 형태들이 단계들의 재정렬, 추가 또는 제거와 함께 사용될 수 있다. 따라서, 다른 구현들은 다음 청구항들의 범위 내에 있다.

여기서 논의된 시스템 및/또는 방법이 사용자에 대한 개인 정보를 수집하거나 개인 정보의 사용을 만들 수 있는 예시들의 경우, 사용자에게 프로그램들이나 구성들이 개인 정보를 수집할지 여부를 제어할 수 있는 기회가 제공될 수 있다(예를 들면, 사용자의 소셜 네트워크, 사회적 행동 또는 활동, 직업, 선호도 또는 현재 위치, 또는 시스템 및/또는 방법이 사용자에게보다 관련이 있는 동작을 수행할 지 여부 및/또는 어떻게 수행할 지에 대한 제어에 관한 정보). 또한 특정 데이터는 저장되거나 사용되기 전에 하나 이상의 방법으로 익명화될 수 있어, 개인 식별 정보는 제거된다. 예를 들면, 사용자의 신원은 익명화되어, 사용자에 대해 개인 식별 정보를 결정될 수 없으며, 도시, 우편 번호 또는 주 수준과 같은 위치 정보가 획득된 곳에서 사용자의 지리적 위치를 일반화되어, 사용자의 특정 위치는 결정될 수 없다. 따라서 사용자는 자신에 관한 정보를 어떻게 수집하는지 및 어떻게 사용하는지 제어할 수 있다.

본 명세서에 기술된 실시예들 및 모든 기능적 동작들은 본 명세서에 개시된 구조들 및 그들의 구조적 균등물들을 포함하는 디지털 전자 회로에서, 또는 컴퓨터 소프트웨어, 펌웨어, 하드웨어에서 또는 그들 중 하나 이상의 조합들에서 구현될 수 있다. 실시예들은 하나 이상의 컴퓨터 프로그램물로서 구현될 수 있다. 즉, 데이터 프로세싱 장치에 의해 또는 데이터 프로세싱 장치의 동작을 제어하기 위한 실행을 위한 컴퓨터 판독가능 매체에 인코딩된 컴퓨터 프로그램 명령어들의 하나 이상의 모듈들로서 구현될 수 있다. 컴퓨터 판독가능 매체는 기계 판독가능 저장 디바이스, 기계 판독가능 저장 기판, 메모리 디바이스, 기계 판독가능 전파된 신호에 영향이 있는 물질의 구성 또는 그들 중 하나 이상의 조합일 수 있다. 용어 "데이터 프로세싱 장치"는 예시로서 프로그래머블 프로세서, 컴퓨터 도는 다수의 프로세서들 또는 컴퓨터들을 포함하는 데이터를 프로세싱하기 위한 모든 장치, 디바이스들 및 기계들을 포함한다. 또한, 하드웨어에 추가로, 장치는 문제되는 컴퓨터 프로그램을 위한 실행 환경을 생성하는 코드 예를 들면, 프로세서 펌웨어, 프로토콜 스택, 데이터베이스 관리 시스템, 운영 체제 또는 그들 중 하나 이상의 조합을 구성하는 코드를 포함할 수 있다. 전파된 신호는 인공적으로 생성된 신호 예를 들면, 적절한 수신기에 송신하기 위해 정보를 인코딩하도록 생성된 기계 생성 전기적, 광학적 또는 전자기적 신호이다.

컴퓨터 프로그램(프로그램, 소프트웨어, 소프트웨어 어플리케이션, 모듈, 소프트웨어 모듈 스크립트 또는 코드로도 지칭되거나 기술됨)은 컴파일된 또는 인터프리트된 언어들을 포함하는 임의의 형태의 프로그래밍 언어로 작성될 수 있고, 이는 단독형 프로그램으로서 또는 모듈, 컴포넌트, 서브 루틴으로서 또는 컴퓨팅 환경에서 사용하기 위해 적절한 기타 유닛으로서를 포함하는 임의의 형태로 배포될 수 있다. 컴퓨터 프로그램은 파일 시스템에서 파일에 반드시 대응되지는 않는다. 프로그램은 다른 프로그램들 또는 데이터를 보유하는 파일의 부분(예를 들면, 마크업 언어 문서에 정장된 하나 이상의 스크립트들), 문제되는 프로그램 전용 단일 파일에 또는 다수의 편성된 파일들(예를 들면, 하나 이상의 모듈들, 서브 프로그램들 또는 코드의 부분들을 저장하는 파일들)에 저장될 수 있다. 컴퓨터 프로그램은 하나의 컴퓨터 또는 한 장소에 위치되거나 다수의 사이트들에 분산되고 통신 네트워크에 의해 상호 연결된 다수의 컴퓨터들에서 실행되도록 배포될 수 있다.

본 명세서에 기술된 프로세스들 및 논리 흐름들은 입력 데이터를 동작시키고 출력을 생성함으로써 기능들을 수행하기 위해 하나 이상의 컴퓨터 프로그램들을 실행하는 하나 이상의 프로그래머블 컴퓨터들에 의해 수행될 수 있다. 또한, 프로세스들 및 논리 흐름들은 전용 논리 회로 예를 들면, FPGA(field programmable gate array) 또는 ASIC(application specific integrated circuit)에 의해 수행되고, 또한 장치는 전용 논리 회로로서 구현될 수 있다.

예시로서, 컴퓨터 프로그램의 실행을 위해 적절한 컴퓨터들은 전용 또는 범용 마이크로 프로세서들 또는 둘 다, 또는 임의의 다른 종류의 중앙 프로세싱 유닛에 기초할 수 있다. 일반적으로, 중앙 프로세싱 유닛은 명령어들 및 데이터를 리드 온리 메모리 또는 랜덤 엑세스 메모리 또는 둘 다로부터 수신할 것이다.

컴퓨터의 기초적 요소들은 명령어들을 수행하거나 실행하기 위한 중앙 프로세싱 유닛 및 명령어들 및 데이터를 저장하기 위한 하나 이상의 메모리 디바이스들이다. 또한, 일반적으로, 컴퓨터는 데이터를 저장하기 위한 하나 이상의 대형 저장 디바이스들 예를 들면, 자기적, 자기광학 디스크들 또는 광학적 디스크들을 포함하거나 그로부터 데이터를 수신하거나 그에 데이터를 전송하기 위해 동작적으로 연결될 것이다. 그러나, 컴퓨터는 상기 디바이스들을 반드시 가질 필요가 없다. 게다가 컴퓨터는 다른 디바이스 몇 가지 예를 들면, 모바일 전화, PDA, 모바일 오디오 또는 비디오 플레이어, 게임 콘솔, GPS 수신기 또는 이동식 저장 디바이스 예를 들면, USB, 플래시 드라이브에 내장될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 명령어들 및 데이터를 저장하기 위해 적절한 컴퓨터 판독가능 미디어는 예시로서, 반도체 메모리 디바이스들 예를 들면, EPROM, EEPROM 및 플래시 메모리 디바이스들; 자기 디스크들 예를 들면, 내장 하드 디스크들 또는 이동식 디스크들; 자기광학 디스크들; 및 CD-ROM 및 DVD-ROM 디스크들을 포함하는 모든 형태의 비휘발성 메모리, 미디어 및 메모리 디바이스들을 포함한다. 프로세서 및 메모리는 전용 논리 회로에 의해 보충되거나 그에 통합될 수 있다.

사용자와의 인터렉션을 제공하기 위해, 실시예들은 사용자에게 정보를 디스플레이하기 위한 디스플레이 디바이스 예를 들면, CRT 또는 LCD 모니터 및 사용자가 컴퓨터에 입력을 제공할 수 있는 키보드 및 포인팅 디바이스 예를 들면, 마우스 또는 트랙볼을 가지는 컴퓨터에서 구현될 수 있다. 다른 종류의 디바이스들도 사용자와의 인터렉션을 제공하기 위해 사용될 수 있다; 예를 들면, 사용자에게 제공되는 피드백은 임의의 감각적 피드백 예를 들면, 시각적 피드백, 청각적 피드백 또는 촉각적 피드백일 수 있고; 사용자로부터의 입력은 청각, 음성 또는 촉각적 입력을 포함하는 임의의 형태로 수신될 수 있다.

본 명세서에 기술된 본 발명의 실시예들은 백엔드 컴포넌트 예를 들면, 데이터 서버를 포함하거나, 또는 미들웨어 컴포넌트 예를 들면, 어플리케이션 서버를 포함하거나, 또는 프론트엔드 컴포넌트 예를 들면, 사용자가 본 명세서에 기술된 본 발명의 구현예와 인터렉션할 수 있는 그래픽 사용자 인터페이스 또는 웹브라우저를 가지는 클라이언트 컴퓨터를 포함하는 컴퓨팅 시스템 또는 하나 이상의 상기 백엔드, 미들웨어 또는 프론트엔드 컴포넌트들의 임의의 조합에서 구현될 수 있다. 시스템의 컴포넌트들은 디지털 데이터 통신 예를 들면, 통신 네트워크의 임의의 형태 또는 매체에 의해 상호연결될 수 있다. 통신 네트워크들의 예시들은 LAN(local area network) 및 WAN(wide area network) 예를 들면, 인터넷을 포함한다.

컴퓨팅 시스템은 클라이언트들 및 서버들을 포함할 수 있다. 클라이언트 및 서버는 일반적으로 원격에 있고, 일반적으로 통신 네트워크를 통해 인터렉션한다. 클라이언트 및 서버의 관계는 각각의 컴퓨터들에서 실행되며 상호 클라이언트-서버 관계를 가지는 컴퓨터 프로그램들에 의해서 발생한다.

본 명세서가 많은 특정 구현예 세부사항들을 포함하고 있지만, 이들은 어떠한 발명의 범위 또는 청구된 것에 대한 제한들로서 여겨져서는 아니되며, 오히려 특정 발명들의 특정 실시예들에 국한된 구성들의 설명들로서 여겨져야 한다. 또한 별개의 실시예들의 맥락에서 본 명세서에 기술된 특정 구성들은 단일의 실시예들에서 조합으로 구현될 수 있다. 또한 반대로, 단일의 실시예의 맥락에서 기술된 다양한 구성들은 다수의 실시예들에서 별개로 또는 임의의 적절한 서브컴비네이션으로 구현될 수 있다. 게다가, 비록 구성들이 특정 조합들에서 동작하는 것으로 상기 기술되고 심지어 상기와 같이 초기적으로 청구되었지만, 일부 경우들에서, 청구된 조합으로부터 하나 이상의 구성들이 조합으로부터 실행될 수 있고, 청구된 조합은 서브컴비네이션 또는 서브 컴비네이션의 변화를 지시할 수 있다.

유사하게, 동작들이 특정 순서로 도면들에서 도시되었지만, 이는 상기 동작들이 도시된 특정 순서 또는 순차적 순서로 수행되거나 또는 모든 도시된 동작들이 원하는 결과들을 달성하기 위해 수행되어야 할 것을 요구하는 것으로서 이해되어서는 아니된다. 특정 환경들에서, 멀티태스킹 및 병렬 프로세싱은 이점이 있다. 게다가, 상기 기술된 실시예들에서 다양한 시스템 모듈들 및 컴포넌트들의 분리도 모든 실시예들에서 상기 분리를 요구하는 것으로서 이해되어서는 아니되며, 기술된 프로그램 컴포넌트들 및 시스템들은 일반적으로 단일의 소프트웨어 제품에 함께 통합되거나 또는 다수의 소프트웨어 제품들에 패키징될 수 있다.

HTML 파일이 언급된 각 예시에서, 다른 파일 타입들 또는 포맷들이 대체될 수 있다. 예를 들면, HTML 파일은 XML, JSON, 일반 텍스트 또는 다른 타입의 파일들에 의해 교체될 수 있다. 게다가, 테이블 또는 해시 테이블이 언급된 곳에서 다른 데이터 구조들(예를 들면, 스프레드시트들, 관계 데이터베이스들 또는 구조화된 파일들)이 사용될 수 있다.

본 발명의 특정 실시예들이 기술되었다. 다른 실시예들도 다음의 청구항들의 범위 내에 있다. 예를 들면, 청구항들에 기재된 액션들은 다른 순서로 수행될 수 있고 여전히 원하는 결과를 달성한다.

Claims

컴퓨터로 구현되는 방법으로서,
(i) 사용자에 의해 제출된 검색 쿼리에 의해 참조되는 엔터티(entity)의 엔터티 식별자 및 (ii) 상기 검색 쿼리에 의해 참조되는 상기 엔터티 식별자에 더하여 상기 검색 쿼리에 의해 참조되는 하나 이상의 컨텍스트 용어들(context terms)을 포함하는 요청을 수신하는 단계;
상기 요청에 대한 응답인 지식 패널을 포함하는 검색 결과 페이지를 제공하도록 결정하는 단계, 그리고 상기 요청에 응답하여:
상기 검색 쿼리에 의해 참조되는 상기 엔터티 및 상기 검색 쿼리에 포함된 하나 이상의 컨텍스트 용어들과 관련되고 그리고 상기 지식 패널에 제시되도록 선택되는 지식 요소들을 포함하는 상기 지식 패널을 생성하는 단계, 상기 지식 패널에 제시될 지식 요소들의 선택은:
상기 사용자에 의해 제출된 상기 검색 쿼리에 의해 참조되는 상기 엔터티와 관련된 복수의 지식 요소들(knowledge elements)을 식별하는 단계;
상기 검색 쿼리에 의해 참조되는 상기 하나 이상의 컨텍스트 용어들로부터 상기 엔터티와 연관된 하나 이상의 추가적 컨텍스트 용어들을 식별하는 단계;
상기 하나 이상의 추가적 컨텍스트 용어들에 적어도 기초하여, 상기 엔터티와 관련된 상기 복수의 지식 요소들에 순위 점수들을 할당하는 단계;
상기 복수의 지식 요소들의 각 지식 요소에 할당된 상기 순위 점수들에 적어도 기초하여 상기 지식 패널에 제시하기 위해 상기 복수의 지식 요소들 가운데로부터 지식 요소들을 선택하는 단계; 및
상기 선택된 지식 요소에 할당된 상기 순위 점수에 적어도 기초하여 상기 선택된 지식 요소들 각각의 위치를 상기 지식 패널에서 다른 각각의 상기 선택된 지식 요소들과 관련하여 결정하는 단계를 포함하며; 및
상기 요청에 응답하여, 상기 선택된 지식 요소들을 포함하는 상기 지식 패널을 상기 검색 결과 페이지에 제공하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
청구항 1에 있어서,
상기 하나 이상의 추가적 컨텍스트 용어들에 적어도 기초하여, 상기 엔터티와 관련된 상기 복수의 지식 요소들에 순위 점수들을 할당하는 단계는:
상기 엔터티와 연관된 상기 하나 이상의 추가적 컨텍스트 용어들과 연관된 아이템 타입들을 결정하는 단계;
상기 복수의 지식 요소들과 연관된 요소 타입들(element types)을 결정하는 단계; 및
상기 검색 쿼리에 의해 참조되는 상기 엔터티와 연관된 상기 아이템들과 연관된 상기 아이템 타입들 및 상기 복수의 지식 요소들과 연관된 상기 요소 타입들에 적어도 기초하여, 상기 복수의 지식 요소들에 순위 점수들을 할당하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
청구항 1에 있어서,
상기 지식 패널에 제시하기 위해 상기 복수의 지식 요소들 가운데로부터 지식 요소들을 선택하는 단계는 i) 특정한 순위 점수 임계치를 만족하거나, ii) 순위 점수들의 범위를 만족하거나 또는 iii) 그것들의 조합을 만족하는 순위 점수들을 가지는 지식 요소들을 선택하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
청구항 3에 있어서,
상기 선택된 지식 요소들 각각의 위치를 상기 지식 패널에서 다른 각각의 상기 선택된 지식 요소들과 관련하여 결정하는 단계는 상기 지식 패널에서 낮은 순위 점수들을 가지는 선택된 지식 요소들 위에 높은 순위 점수들을 가지는 선택된 지식 요소들을 제시하도록 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
청구항 4에 있어서,
상기 선택된 지식 요소들 각각의 위치를 상기 지식 패널에서 다른 각각의 상기 선택된 지식 요소들과 관련하여 결정하는 단계는 상기 엔터티와 연관된 상기 하나 이상의 추가적 컨텍스트 용어들의 각각의 아이템 타입들과 동일한 아이템 타입인 각각의 연관된 아이템 타입을 가지는 선택된 지식 요소들을 제시하도록 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
청구항 1에 있어서,
상기 선택된 지식 요소들을 포함하는 상기 지식 패널을 상기 검색 결과 페이지에 제공하는 단계는 상기 선택된 지식 요소들이 제시되도록 하는 데이터를 상기 검색 결과 페이지의 상기 지식 패널에서, 상기 선택된 지식 요소들에 할당된 상기 각각의 순위 점수들에 적어도 기초한 각각의 위치들에서 제공하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
청구항 1에 있어서,
상기 지식 요소는 상기 엔터티와 관련된 알려진 사실 또는 상기 엔터티와 관련된 컨텐츠의 아이템 중 적어도 하나인 것을 특징으로 하는 방법.
시스템으로서,
하나 이상의 컴퓨터들 및 명령어들을 저장하는 하나 이상의 저장 디바이스들을 포함하며, 상기 명령어들은 상기 하나 이상의 컴퓨터들에 의해 실행될 때, 상기 하나 이상의 컴퓨터들로 하여금 동작들을 수행하게 하며, 상기 동작들은:
(i) 사용자에 의해 제출된 검색 쿼리에 의해 참조되는 엔터티(entity)의 엔터티 식별자 및 (ii) 상기 검색 쿼리에 의해 참조되는 상기 엔터티 식별자에 더하여 상기 검색 쿼리에 의해 참조되는 하나 이상의 컨텍스트 용어들(context terms)을 포함하는 요청을 수신하는 동작;
상기 요청에 대한 응답인 지식 패널을 포함하는 검색 결과 페이지를 제공하도록 결정하는 동작, 그리고 상기 요청에 응답하여:
상기 검색 쿼리에 의해 참조되는 상기 엔터티 및 상기 검색 쿼리에 포함된 하나 이상의 컨텍스트 용어들과 관련되고 그리고 상기 지식 패널에 제시되도록 선택되는 지식 요소들을 포함하는 상기 지식 패널을 생성하는 동작, 상기 지식 패널에 제시될 지식 요소들의 선택은:
상기 사용자에 의해 제출된 상기 검색 쿼리에 의해 참조되는 상기 엔터티와 관련된 복수의 지식 요소들(knowledge elements)을 식별하는 동작;
상기 검색 쿼리에 의해 참조되는 상기 하나 이상의 컨텍스트 용어들로부터 상기 엔터티와 연관된 하나 이상의 추가적 컨텍스트 용어들을 식별하는 동작;
상기 하나 이상의 추가적 컨텍스트 용어들에 적어도 기초하여, 상기 엔터티와 관련된 상기 복수의 지식 요소들에 순위 점수들을 할당하는 동작;
상기 복수의 지식 요소들의 각 지식 요소에 할당된 상기 순위 점수들에 적어도 기초하여 상기 지식 패널에 제시하기 위해 상기 복수의 지식 요소들 가운데로부터 지식 요소들을 선택하는 동작; 및
상기 선택된 지식 요소에 할당된 상기 순위 점수에 적어도 기초하여 상기 선택된 지식 요소들 각각의 위치를 상기 지식 패널에서 다른 각각의 상기 선택된 지식 요소들과 관련하여 결정하는 동작을 포함하며; 및
상기 요청에 응답하여, 상기 선택된 지식 요소들을 포함하는 상기 지식 패널을 상기 검색 결과 페이지에 제공하는 동작을 포함하는 것을 특징으로 하는 시스템.
청구항 8에 있어서,
상기 하나 이상의 추가적 컨텍스트 용어들에 적어도 기초하여, 상기 엔터티와 관련된 상기 복수의 지식 요소들에 순위 점수들을 할당하는 동작은:
상기 엔터티와 연관된 상기 하나 이상의 추가적 컨텍스트 용어들과 연관된 아이템 타입들을 결정하는 동작;
상기 복수의 지식 요소들과 연관된 요소 타입들(element types)을 결정하는 동작; 및
상기 검색 쿼리에 의해 참조되는 상기 엔터티와 연관된 상기 아이템들과 연관된 상기 아이템 타입들 및 상기 복수의 지식 요소들과 연관된 상기 요소 타입들에 적어도 기초하여, 상기 복수의 지식 요소들에 순위 점수들을 할당하는 동작을 포함하는 것을 특징으로 하는 시스템.
청구항 8에 있어서,
상기 지식 패널에 제시하기 위해 상기 복수의 지식 요소들 가운데로부터 지식 요소들을 선택하는 동작은 i) 특정한 순위 점수 임계치를 만족하거나, ii) 순위 점수들의 범위를 만족하거나 또는 iii) 그것들의 조합을 만족하는 순위 점수들을 가지는 지식 요소들을 선택하는 동작을 포함하는 것을 특징으로 하는 시스템.
청구항 10에 있어서,
상기 선택된 지식 요소들 각각의 위치를 상기 지식 패널에서 다른 각각의 상기 선택된 지식 요소들과 관련하여 결정하는 동작은 상기 지식 패널에서 낮은 순위 점수들을 가지는 선택된 지식 요소들 위에 높은 순위 점수들을 가지는 선택된 지식 요소들을 제시하도록 결정하는 동작을 포함하는 것을 특징으로 하는 시스템.
청구항 11에 있어서,
상기 선택된 지식 요소들 각각의 위치를 상기 지식 패널에서 다른 각각의 상기 선택된 지식 요소들과 관련하여 결정하는 동작은 상기 엔터티와 연관된 상기 하나 이상의 추가적 컨텍스트 용어들의 각각의 아이템 타입들과 동일한 아이템 타입인 각각의 연관된 아이템 타입을 가지는 선택된 지식 요소들을 제시하도록 결정하는 동작을 포함하는 것을 특징으로 하는 시스템.
청구항 8에 있어서,
상기 선택된 지식 요소들을 포함하는 상기 지식 패널을 상기 검색 결과 페이지에 제공하는 동작은 상기 선택된 지식 요소들이 제시되도록 하는 데이터를 상기 검색 결과 페이지의 상기 지식 패널에서, 상기 선택된 지식 요소들에 할당된 상기 각각의 순위 점수들에 적어도 기초한 각각의 위치들에서 제공하는 동작을 포함하는 것을 특징으로 하는 시스템.
청구항 8에 있어서,
상기 지식 요소는 상기 엔터티와 관련된 알려진 사실 또는 상기 엔터티와 관련된 컨텐츠의 아이템 중 적어도 하나인 것을 특징으로 하는 시스템.
컴퓨터 프로그램을 저장하는 컴퓨터-판독가능 저장 디바이스로서, 상기 프로그램은 명령어들을 포함하며, 상기 명령어들은 하나 이상의 컴퓨터들에 의해 실행되면, 상기 하나 이상의 컴퓨터들로 하여금 동작들을 수행하게 하며, 상기 동작들은:
(i) 사용자에 의해 제출된 검색 쿼리에 의해 참조되는 엔터티(entity)의 엔터티 식별자 및 (ii) 상기 검색 쿼리에 의해 참조되는 상기 엔터티 식별자에 더하여 상기 검색 쿼리에 의해 참조되는 하나 이상의 컨텍스트 용어들(context terms)을 포함하는 요청을 수신하는 동작;
상기 요청에 대한 응답인 지식 패널을 포함하는 검색 결과 페이지를 제공하도록 결정하는 동작, 그리고 상기 요청에 응답하여:
상기 검색 쿼리에 의해 참조되는 상기 엔터티 및 상기 검색 쿼리에 포함된 하나 이상의 컨텍스트 용어들과 관련되고 그리고 상기 지식 패널에 제시되도록 선택되는 지식 요소들을 포함하는 상기 지식 패널을 생성하는 동작, 상기 지식 패널에 제시될 지식 요소들의 선택은:
상기 사용자에 의해 제출된 상기 검색 쿼리에 의해 참조되는 상기 엔터티와 관련된 복수의 지식 요소들(knowledge elements)을 식별하는 동작;
상기 검색 쿼리에 의해 참조되는 상기 하나 이상의 컨텍스트 용어들로부터 상기 엔터티와 연관된 하나 이상의 추가적 컨텍스트 용어들을 식별하는 동작;
상기 하나 이상의 추가적 컨텍스트 용어들에 적어도 기초하여, 상기 엔터티와 관련된 상기 복수의 지식 요소들에 순위 점수들을 할당하는 동작;
상기 복수의 지식 요소들의 각 지식 요소에 할당된 상기 순위 점수들에 적어도 기초하여 상기 지식 패널에 제시하기 위해 상기 복수의 지식 요소들 가운데로부터 지식 요소들을 선택하는 동작; 및
상기 선택된 지식 요소에 할당된 상기 순위 점수에 적어도 기초하여 상기 선택된 지식 요소들 각각의 위치를 상기 지식 패널에서 다른 각각의 상기 선택된 지식 요소들과 관련하여 결정하는 동작을 포함하며; 및
상기 요청에 응답하여, 상기 선택된 지식 요소들을 포함하는 상기 지식 패널을 상기 검색 결과 페이지에 제공하는 동작을 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 판독가능 저장 디바이스.
청구항 15에 있어서,
상기 하나 이상의 추가적 컨텍스트 용어들에 적어도 기초하여, 상기 엔터티와 관련된 상기 복수의 지식 요소들에 순위 점수들을 할당하는 동작은:
상기 엔터티와 연관된 상기 하나 이상의 추가적 컨텍스트 용어들과 연관된 아이템 타입들을 결정하는 동작;
상기 복수의 지식 요소들과 연관된 요소 타입들(element types)을 결정하는 동작; 및
상기 검색 쿼리에 의해 참조되는 상기 엔터티와 연관된 상기 아이템들과 연관된 상기 아이템 타입들 및 상기 복수의 지식 요소들과 연관된 상기 요소 타입들에 적어도 기초하여, 상기 복수의 지식 요소들에 순위 점수들을 할당하는 동작을 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 판독가능 저장 디바이스.
청구항 15에 있어서,
상기 지식 패널에 제시하기 위해 상기 복수의 지식 요소들 가운데로부터 지식 요소들을 선택하는 동작은 i) 특정한 순위 점수 임계치를 만족하거나, ii) 순위 점수들의 범위를 만족하거나 또는 iii) 그것들의 조합을 만족하는 순위 점수들을 가지는 지식 요소들을 선택하는 동작을 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 판독가능 저장 디바이스.
청구항 17에 있어서,
상기 선택된 지식 요소들 각각의 위치를 상기 지식 패널에서 다른 각각의 상기 선택된 지식 요소들과 관련하여 결정하는 동작은 상기 지식 패널에서 낮은 순위 점수들을 가지는 선택된 지식 요소들 위에 높은 순위 점수들을 가지는 선택된 지식 요소들을 제시하도록 결정하는 동작을 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 판독가능 저장 디바이스.
청구항 18에 있어서,
상기 선택된 지식 요소들 각각의 위치를 상기 지식 패널에서 다른 각각의 상기 선택된 지식 요소들과 관련하여 결정하는 동작은 상기 엔터티와 연관된 상기 하나 이상의 추가적 컨텍스트 용어들의 각각의 아이템 타입들과 동일한 아이템 타입인 각각의 연관된 아이템 타입을 가지는 선택된 지식 요소들을 제시하도록 결정하는 동작을 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 판독가능 저장 디바이스.
청구항 15에 있어서,
상기 선택된 지식 요소들을 포함하는 상기 지식 패널을 상기 검색 결과 페이지에 제공하는 동작은 상기 선택된 지식 요소들이 제시되도록 하는 데이터를 상기 검색 결과 페이지의 상기 지식 패널에서, 상기 선택된 지식 요소들에 할당된 상기 각각의 순위 점수들에 적어도 기초한 각각의 위치들에서 제공하는 동작을 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 판독가능 저장 디바이스.