JP4383328B2 - 意味的速記のためのシステム及び方法 - Google Patents

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Description

本発明は意味的速記に関し、短いメモを意味的に筋の通った文法的なテキスト文への自動変換に関する。
学生、専門家、世論調査員、コールセンターやカスタマセンターの従業員などは、口頭で話された情報を完全で整った文章に書き下す時間がないことが多い。それよりも、そのような人は、会話や講義その他の口頭によるやりとりの進行にしたがって、数語のキーワードや短いメモをさっと書き留めることが普通である。速記法は、口頭のコミュニケーションの間に速記を取り、あとでその速記メモを完全なテキスト文書や口頭コミュニケーションを記録へと変換するための技術及びプロセスである。
多くの場合、速記録を完全な形のテキスト文書に変換するプロセスの高速化は望ましいことであり、それにより口頭コミュニケーションは素早く記録され公表される。例えば、特許文献1には、生のプレゼンテーション(発表)のトランスクリプト(筆記録)を作成する、リアルタイム・インターネット・トランスクリプト・プレゼンテーションシステムが開示されている。しかし、口頭コミュニケーションを筆記録に変換しても、適格な文章にならないことが多い。さらに、このようなリアルタイムのトランスクリプション・システムは生の情報を生成することしかできない。これらリアルタイム・トランスクリプション・システムは、情報を、素早く効果的に聴衆やコミュニティに対し情報を伝えるために、濃縮された意味的に筋の通った文法的なテキスト文書、すなわち適格な文章に要約することはしていない。
さらに、第1の例においてメモを生成できるのは、「意味的省略(semantic abbreviation) 」とでも呼ばれるようなものを用いた、複雑な概念的な解釈に関連する約束事に依っている。コミュニティがより緊密であればあるほど、また繰り返されるような種類の情報を伝達する必要が増えるほど、そのようなコード化が効率的なものとなる。
従来のリアルタイム・トランスクリプション・システムは、生の情報を受け取り、その生の情報をテキスト文書に変換するので、繰り返されるタイプの情報の伝達を効率よく行うことができない。従来のリアルタイム・トランスクリプション・システムは、繰り返される情報を認識せず、約束事をん認識していない。したがって、速記メモを完全な文法的なテキスト文書に変換できるようにして、各人が、口頭で伝達された情報を簡潔で、形の整った文章の形に要約した要約書として受け取れるようにすることができれば好ましい。
別の技術は、統制文書オーサリング(Controlled Document Authoring)である。典型的には、これらのシステムのユーザは、ユーザの言語での文書のテキストが展開されていくにつれて、その中に現れるアクティブ・フィールドのなかで、あり得る意味の選択肢を選ぶ。これら選択により、反復的に、その文書の末尾に達するまでに、その文書の内容が改善される。そして、このシステムは、その文書を複数の言語に翻訳する。この種の統制文書オーサリングシステムの1つが、多言語文書オーサリング(MDA:Multilingual Document Authoring)システムであり、これは非特許文献1,2及び3で議論されており、これらは参考のために本明細書に組み込む。
これらMDAシステムは、形式的機構(一種の単一化文法(unification grammar))に依拠して、形の整った意味的表現とそれをテキスト文書として実現したものを、いくつかの言語乃至文体で記述する。これらに示されるのは、薬学分野のリーフレットや実験レポート、新聞の項目別小広告など、文書内容の比較的完全なモデル化が可能な論述の領域に限られている。このような構成は、形の整った意味的表現とそれに伴う包括的テキスト認識結果(テキスト認識結果とは、意味的表現をテキスト文書として表したもの)を決定論的に生成する列挙(数え上げ:enumeration)機構として用いられる。しかし、これらMDAシステムでは、包括的テキスト文書認識結果は、列挙プロセスの中で、あり得る複数の異なるパス(経路)に関連するメニュー選択により、ユーザに質問に答えてもらうことにより生成されている。これは、明細書中に取り上げた文献中に示されている。
しかし、これらMDAシステムは、文法的な文を完成させるために、ユーザがディスプレイ画面上でアクティブなフィールドを選択する必要がある。アクティブフィールドを含んだ文や句はある特定の順序で現れる。これらアクティブフィールドは、固定数の選択肢を有し、これら選択肢は前回の選択に依存している。会話や講義その他の口頭でのやりとりの中で、話し手、例えば顧客サービス担当者と話している顧客は、多言語文書オーサリングシステムのグラフィカル・ユーザインタフェース(GUI)に現れる順序と同じ順序で発言するとは限らない。ユーザは、適切なアクティブフィールドを選ぶことができないかも知れないし、アクティブフィールド群にあるパラメータが限定されすぎている場合もあり得る。
米国特許出願公開2002/0089470A1号明細書 Caroline Brun, Marc Dymetman 及びVeronika Lux著、"Document Structure and Multilingual Text Authoring", Proceedings of First International Conference on Natural Language Generation (INLG'2000), Mitzpe Ramon, イスラエル, 2000 Aurelien Max著、"Reversing Controlled Document Authoring to Normalize Documents", Proceedings of the EACL'03 Student Research Workshop, Budapest, ハンガリー, 2003 Aurelien Max and Marc Dymetman著、"Document Content Analysis through Inverted Generation," AAAI 2002 Spring Symposium on Using (and Acquiring) Linguistic (and World) Knowledge for Information Access, Stanford University, 米国, 2002
本発明は、上記従来技術の問題の少なくとも一つを解決しようとするものである。
本発明では、入力されたデータを意味的に筋の通った文法的なテキスト文書に変換するためのシステムと方法を提供する。
また、入力データを解析し、入力データを他のデータと関連づけるためのシステムと方法を提供する。
また、入力データを格納されたデータと関連づけるためのシステム及び方法を提供する。
また、入力データと他のデータ、例えば格納されたデータ、との関連づけに基づき、包括的テキスト文書認識結果を生成するためのシステム及び方法を提供する。「他のデータ」は、局所的テキスト文書認識結果を含む。
また、短いメモを包括的テキスト表現に変換するためのコンピュータ読み取り可能なプログラムコードを有するコンピュータ利用可能な媒体を含んだコンピュータプログラム製品を提供する。
短いメモ又はキーワードは、意味的に筋の通った文法的なテキスト文書に変換することができる。短いメモやキーワードは聴衆やコミュニティにとって意味深いものかも知れないし、意味的な省略を含んでいる場合もあり、この省略は意味的に筋の通った文法的なテキスト文書を形成するのに使うことができる。短いメモか、意味的に筋の通ったテキスト文書を、或いはその両方を、ディスプレイ装置や印刷装置、音響装置その他の出力装置から出力してもよい。
包括的テキスト文書認識結果は、複数の局所的テキスト文書認識結果と短いメモ群とのファジー・マッチングを実行して、短いメモの各々に関連する少なくとも1つの局所的テキスト文書認識結果を求めることにより生成してもよい。
短いメモは、それに関連づけられた少なくとも1つの局所的テキスト文書認識結果とともに出力してもよい。
短いメモの各々に関連づけられた局所的テキスト文書認識結果のうちの1つが選択され、その選択された短いメモに基づく包括的テキスト文書認識結果が生成されるようにしてもよい。
包括的テキスト文書認識結果は、選択され関連づけられたテキスト文書認識結果の各々に対する意味的表現に基づき生成してもよい。
各局所的テキスト文書認識結果の妥当性を検査し(validation)、関連する意味的表現を検索し、それら意味的表現に基づき包括的テキスト文書認識結果を生成することにより、選択され関連づけられたテキスト文書認識結果の各々に対して意味的表現を求めるようにしてもよい。
ファジー・マッチングを、複数の局所的テキスト文書認識結果と短いメモ群との間で実行して、短いメモの各々に対して少なくとも1つの局所的テキスト文書認識結果を関連づけ、短いメモの各々に関連づけられた各局所的テキスト文書認識結果に対してランク付けをするようにしてもよい。各局所的テキスト文書認識結果に対し割り当てられたランクを、その局所的テキスト文書認識結果と対応づけて出力するようにしてもよい。
ファジー・マッチングを、複数の局所的テキスト文書認識結果と短いメモ群との間で実行して、短いメモの各々に対して少なくとも1つの局所的テキスト文書認識結果を関連づけ、短いメモの各々に対し記述子を求め、各局所的テキスト文書認識結果に対して記述子を与え、短いメモに対応する記述子と、局所的テキスト文書認識結果に対応する記述子との間のファジー類似度を求め、ファジー類似度に基づき記述子のランク付けをすることで、記述子に関連づけられた局所的テキスト文書認識結果を出力するようにしてもよい。
また1つの例では入力データを処理して包括的テキスト文書認識結果を求めるためのシステム及び方法を提供する。
また1つの例では意味文法(semantic grammar)を用いて意味構造を生成するためのシステム及び方法を提供する。
また1つの例では第1の認識文法を用いて、意味構造から複数の局所的テキスト文書認識結果を生成するためのシステム及び方法を提供する。
また1つの例では受け取った短いメモの入力データを複数の局所的テキスト文書認識結果の例とマッチング処理することで最終的な意味構造を画定するためのシステム及び方法を提供する。
また1つの例では第2の認識文法を用いて、最終的な意味構造から包括的テキスト文書認識結果を生成するためのシステム及び方法を提供する。
以上に説明した特徴や利点あるいはその他の特徴や利点は、以下に示す詳細な説明に記述されているか、またはその説明から明らかである。
以下、図面を参照して、本発明を実施するための最良の形態(以下「実施形態」と呼ぶ)について説明する。
図1は、意味的速記処理を実行する意味的速記システム10の一例を示す。この意味的速記システム10は、システムを操作するための様々な方法に従ってシステムを操作するための命令群を実行するように構成されたいかなる計算機上でも動作する。図1の例のシステムを動作させる方法(処理)は非決定的(non-deterministic)である。この代わりに、上述の文献に開示された適格なサーチ技術を用いて最適化してもよい。更に詳細には、図1は意味的速記システム10の概念的な構成を示しており、このシステムにおいてユーザはシステム10に短いメモ12を入力として与える。ユーザは、ユーザ入力14をシステム10に与えることもできる。個々の短いメモは、それぞれ1つ以上のキーワードを含んでいる。出力として、意味的速記システム10は、言語的には形の整っていない短いメモ12に関係する、形の整ったパラグラフ(段落)を表す包括的テキスト文書認識結果16を提供する。例えば、次に示す表1の最も左側の欄は短いメモ12の例を示し、表2の最も右側の欄は包括的テキスト文書認識結果16の例を示している。
Figure 0004383328
Figure 0004383328
短いメモ12から包括的テキスト文書認識結果16を生成するために、システム10は意味文法18を利用する。意味文法18は、形の整った意味構造20の集合を生成するために用いることができる。形の整った意味構造20は、例えば木(ツリー)の形で表現することができる。表1の最も右側の欄は、意味構造20についての考え得る多くの表現の中の一例を示したものである。局所的認識文法22は、意味構造20から局所的テキスト文書認識結果24を作成するのに用いることができ、包括的認識文法26は、包括的テキスト文書認識結果16を作成するのに用いることができる。局所的テキスト文書認識結果の例は、表1の中央の欄に示される。より一般的には、意味文法18は、意味構造を列挙する(数え上げる)ための意味文法オブジェクト群から構成されており、局所的認識文法22及び包括的認識文法26は、意味入力を局所的なテキスト(例えば文の断片)又は包括的なテキスト(例えばパラグラフ)へと、それぞれ変形するための認識文法オブジェクト群から構成されている。
図2は、表1及び2に示されるデータがシステム10により使用される概略の順序を示している。まずAにおいて、(図1の意味構造20からの)意味的表現群は、局所的テキスト文書認識結果(図1の符号24)を作成するのに用いられる。Bにおいて、そのテキスト文書認識結果は、短いメモ(図1の符号12)とマッチング処理される。Cにおいて、マッチ(適合)した局所的テキスト文書認識結果は逆に意味的表現を指し示し、意味的表現はDで包括的テキスト認識結果を作成するために用いられる。
処理では、短いメモ12の形での入力を受け取ると、システム10は、まず処理28で、意味文法18に対し命令を発し、処理30にて次の(すなわちカレントの)意味構造20を生成する。いったんカレントの意味構造20が生成されると、局所認識文法22は、カレントの意味構造20を用いて局所的テキスト文書認識結果24を生成するように命令される。処理32では局所的テキスト文書認識結果24と短いメモ12の近似度が最大化される。一例では、近似度の最大化は、処理30にて異なる複数の意味構造20(それぞれ対応する局所的テキスト文書認識結果24を持つ)を生成し、最良マッチング結果群34を識別して記録することにより達成される。最良マッチング結果群34は、短いメモ12に最も密接にマッチング(適合)する局所的テキスト文書認識結果24及びそれに対応する意味構造20の集合である。すなわち、局所的テキスト文書認識結果24が短いメモ12に対して所定レベルの類似度を持っていると処理32において判別されると、局所的テキスト文書認識結果24は、最良マッチング結果34として、それに対応する意味構造20への参照情報とともに記録される。
局所的テキスト文書認識結果24と短いメモ12との間に十分なレベルのマッチングが発生すると、処理36にて、ユーザから、1つ乃至複数の短いメモ12に対して同程度に近似した(すなわちマッチング度合いが近い)複数の異なる局所的テキスト文書認識結果の中からの選択のための入力が要求されることもある。複数の未決定のマッチング結果が筋の通っていない(non-coherent)意味構造に依存する処理14におけるユーザの選択のために提供される場合に、一つの例では、システム10は、処理36で矛盾する局所的テキスト文書認識結果が選択されたときにユーザが利用可能なものの中から筋が通っていない意味構造を取り除く。最終的な意味構造(これはユーザが処理14で暗黙に全部の最良マッチング結果を選択すると決定される)が決定されると、処理38でその最終的な意味構造に包括的認識文法26を適用することにより包括的テキスト文書認識結果16が生成される。
図3は、コミュニティの中で意味を持つ(例えば分野固有の)メモ群を、そのコミュニティの中で用いられる省略の約束事について関知しないもっと広い範囲の受け手と意思伝達するときに用いることができる意味的に筋の通った文法的なテキスト文書、すなわち包括的テキスト文書認識結果へと変換するための方法の一例を示すフローチャートである。短いメモを包括的テキスト文書認識結果へと変換する方法はステップS110から始まる。このステップS110では、ユーザ又はオペレータが短いメモなどの入力データをコンピュータに入力する。このコンピュータは、ディスプレイ画面上のグラフィカル・ユーザインタフェースにそれら短いメモ群を表示してもよい。制御はステップS120に進み、短いメモと局所的テキスト文書認識結果のリストとのファジーマッチング処理が実行され、局所的テキスト文書認識結果が短いメモに関連づけられる。次にステップS130及びS140で、短いメモは、関連づけされた局所的テキスト文書認識結果とともに表示され、これによりユーザは、ユーザ入力を必要とするほど十分に近いマッチング結果があれば、それを検討したり変更を加えたりすることができる。また、ユーザの入力が要求されなかった場合、制御はステップS150に進む。好適には、最高ランクの局所的テキスト文書認識結果となる見込みのあるものが強調表示されユーザ又はオペレータに供される。
もしユーザ入力が要求された場合は、制御はステップS145に進み、このステップでユーザ又はオペレータは局所的テキスト文書認識結果を選択する。選択された局所的テキスト文書認識結果は、S150にてそれら局所的テキスト文書認識結果に関連づけられた意味的表現へと変換される。これら意味的表現は、既存の文書オーサリングシステムにより提供することができる。次にステップS160で、それら意味的表現に対し関連づけられた包括的テキスト文書認識結果は、既存の文書オーサリングシステムにより生成され得る。次にステップS170で、包括的テキスト文書認識結果(意味的に筋の通った文法的なテキスト文書)を出力して処理は終了する。
図4は、例えば上述の図3のステップS120において用いられるような、短いメモと局所的テキスト文書認識結果とのファジーマッチング処理による、局所的テキスト文書認識結果と短いメモとの関連づけの処理の詳細を示したフローチャートである。ファジーマッチング処理はステップ121から始まり、続くステップS122では各局所的テキスト文書認識結果に対する記述子すなわち意味記号(semantic experssion)が求められる。制御はステップS123に進み、ここでは短いメモのそれぞれに対し記述子又は意味記号が求められる。MDAシステムやその他の統制文書オーサリングシステムがこれら記述子また意味記号を求める。
制御はステップS124に進み、ファジー類似度が求められる。これは例えば、個々の短いメモの記述子又は意味記号と各局所的テキスト文書認識結果の記述子又は意味記号とを比較することにより求められる。この類似度は、短いメモと局所的認識結果との意味的距離を計算することにより求められる。これは、すでに公知の或いはこれから開発される技術、例えば文献"Foundations of Statistical Natural Language Processing," Christopher D. Manning and Hinrich Schutze, Chapter 15, MIT Press 1999(この文献は参照文献として本明細書に全体的に組み込む)に示されるような技術、を用いて実行することができる。
例えば、記述子は、個々の局所的テキスト文書認識結果、及び個々の短いメモに対して求められる。短いメモの各々に対する記述子と、潜在的な局所的テキスト文書認識結果(すなわち局所的テキスト文書認識結果となり得る可能性のあるもの)群の記述子とを比較することにより、短いメモと潜在的な局所的テキスト文書認識結果との意味的な距離が計算される。この計算結果は、短いメモと、所定のしきい値より高い類似度を持つすべての潜在的な局所的テキスト文書認識結果とがマッチするかを判定するために用いられる。MDA文法又はその他の統制文書オーサリングシステムの文法に関し、可能性のあるすべての局所的テキスト文書認識結果の空間をサーチすることにならないようにするために、既に公知の或いはこれから開発される適格なサーチ技術、例えば文献"Essentials of Artificial Intelligence," Matt Ginsberg, Chapter 4, Morgan Kaufmann, 1993(参照のために全体的に本明細書に組み込む)に示されるようなもの、を用いることができ、これにより、1つの短いメモに対してしきい値を超える類似度を持つのは、少数の潜在的な局所的テキスト文書認識結果だけになる。また、個々の短いメモに関連する潜在的な局所的テキスト文書認識結果の数を処理可能な程度まで絞り込むのに、他の短いメモを利用することもできる。
ステップS124において短いメモそれぞれに対して局所的テキスト文書認識結果を見つけるのに加え、ステップS125において潜在的な局所的テキスト文書認識結果の各々に対し類似度に基づいてランク付けをしてもよい。個々の短いメモに関連づけられた潜在的な局所的テキスト文書認識結果は、最高(最も可能性の高い潜在的な局所的テキスト文書認識結果)から最低(最も見込みのない潜在的な局所的テキスト文書認識結果)までの何段階かにランク分けされる。ステップS130で処理が終わる。
図5は、例えば上述の図3のステップS160において用いられるような、選ばれた局所的テキスト文書認識結果の各々と関連づけられる意味的表現を判定する処理の詳細を示したフローチャートである。処理はステップS161から始まり、続くステップS162において、例えばメモリから意味的表現群が提供される。制御はS163に進み、各局所的テキスト認識結果に関連する意味的表現が検索される。次に、ステップS164では、局所的テキスト文書認識結果に基づいて完全な意味的表現が生成される。これら意味的表現は既存のMDAシステムにより求めることができ、これにより局所的テキスト文書認識結果に基づく完全な意味的表現が、例えば表1や表2に示したように、生成される。この代わりに、意味的表現は他の統制文書オーサリングシステムにより求めたり、追加したりすることができる。ステップS165で処理を終えステップS170に戻る。
図6は、グラフィカル・ユーザインタフェース(GUI)100の一例を示している。このGUI100は、ツールバー105、データ入力を促す要請文110、ユーザ又はオペレータにより入力される短いメモなどの入力データを表示するウインドウ120、を備えている。これら短いメモはキーワードと呼ぶこともでき、これらは聴衆やコミュニティには意味あるものとして理解される。コミュニティで使われる短いメモやキーワードの数には制限が無く、短いメモやキーワードの入力の順序も限定されていない。例えば、職業紹介業等の分野では、コールセンターを持ったインターネット職業紹介業者があり、コールセンターでは紹介業者の職員が、雇い主側からの電話を受け、サーチ可能なインターネット・ウェブサイト上に勤め口を掲示する。コールセンタの職員は、例えば短いメモ又はキーワードを入力し、その入力結果は図6に示したようにグラフィカル・ユーザインタフェース100に表示される。短いメモ又はキーワードは様々な入力装置を用いて入力することができ、ディスプレイ装置などの出力装置に出力される。
短いメモまたキーワードのうちのあるものは、業界では共通である。例えば職業紹介業では、雇用主の名前、職位、勤務地(the location of the position)、雇用期間、勤務上の義務、必要又は推奨学歴、経験年数、必要なコンピュータソフト使用技能、あると望ましいコンピュータソフト使用技能、必要な語学力、あると望ましい語学力、などである。それら短いメモが入力される順番は固定されていないし、重要でもない。更にオペレータは短いメモをいくつでも入力することができる。なぜなら、マッチング処理は、指定されたフィールドや入力の順序に基づき実行するのではなく、いま現に入力された入力データに基づき実行されるからである。
グラフィカル・ユーザインタフェース100には、短いメモの例として、"GlobalModest"121、 "admin assistant"122、 "Laval"123、 "CDD 1 year immediate"124、 "appointments, telephone, simple letters, filing, misc."125、"bac +2"126、"2 years experience"127、"Word Outlook"128、"French, English"129、及び"Italian plus"130が示されている。
ユーザが短いメモを入力すると、それら短いメモは局所的テキスト文書認識結果と関連づけられる。図7はグラフィカル・ユーザインタフェース200の例を示す。このGUI200は、ツールバー205と、オペレータに局所的テキスト文書認識結果の確認を促す要請文210とを含んでおり、更にそのしたに短いメモの欄230と局所的テキスト文書認識結果の欄250とを備えた2欄構成の表220を有している。図7に示されるように、短いメモ231〜248は局所的テキスト文書認識結果251〜268にそれぞれ対応している。個々の短いメモは、それが表している可能性がある局所的意味構造の範囲について文書オーサリングシステムにより生成されたあり得る局所的テキスト文書認識結果の中からの1個以上の局所的テキスト文書認識結果に関連づけられる。例えば短いメモ"admin assistant"231は、ブロック251内の1つの局所的テキスト文書認識結果と何連づけられる。この局所的テキスト文書認識結果は"The job offer is for administrative assistant"251aとなっている。例えば"Laval"233のように、対応する局所的テキスト文書認識結果を複数持つ短いメモもある。ブロック253に示すように、2つの局所的テキスト文書認識結果"The job location is Laval, Quebec"253a、及び"The job location is Laval, France"253bが、短いメモ"Laval"233に関連づけられる。各局所的テキスト文書認識結果には、いくつかの要素、例えばメモのテキストと局所的認識結果のテキストとの間の類似度や、所与の会社に言及している頻度、都市のデータベースと人口統計、及びその他の同様の情報など、に基づき求められたランクが付与される。例えば、局所的テキスト文書認識結果"The job location is Laval, Quebec"253aには、局所的テキスト文書認識結果"The job location is Laval, France"253bよりも高いランクが付与される。したがって、図2に示したような順序になり、"The job location is Laval, Quebec"253aがハイライト表示などで強調される。ただし、グラフィカル・ユーザインタフェース200は、ユーザに対し、適切な局所的テキスト文書認識結果を選択する機能を提供している。もし"The job location is Laval, Quebec"253a及び"The job location is Laval, France"253bのどちらも正しくなければ、ユーザ又はオペレータは"other"(その他)253cを選択し、正しい局所的テキスト文書認識結果を入力する。
図8には、ユーザ又はオペレータがすべての選択を完了したときの例が示されており、例えば適切な選択結果がハイライト表示で示されている。各局所的テキスト文書認識結果は、表1(その表の横行)に示したような、オーサリングシステムに関係する局所的意味的表現に関連づけて構成される。これら局所的意味的表現は、ひとまとまりとなって、包括的意味的表現(表1の最後の縦欄)を形成する。
局所的テキスト文書認識結果群を表1に示したように包括的意味的表現へと変換した後、文書オーサリングシステムを呼び出し、その意味的表現から包括的テキスト文書認識結果を生成させる。その結果は表2に示される。
図9は、ツールバー405、ウインドウ420を示す見出し410を示したグラフィカル・ユーザインタフェース400を示している。ウインドウ420には、上述の包括的認識文法を適用すること求められた、ユーザ又はオペレータから入力された短いメモに対応する包括的テキスト文書表現430が表示される。
図10は、複数の短いメモ又はキーワードを意味的に筋の通った文法的なテキスト文書、すなわち包括的テキスト文書認識結果へと変換するためのコンピュータシステム500の一例を示す。図10に示すように、コンピュータシステム500は、I/O(入出力)インタフェース510、コントローラ520、メモリ530、メモ/認識結果マッチング処理回路、ルーチン又はアプリケーション540、GUI生成回路、ルーチン又はアプリケーション550、メモ/認識結果リンク付け回路、ルーチン又はアプリケーション560、テキスト生成認識回路、ルーチン又はアプリケーション570を備え、それらは1又は複数の通信リンク580を介して相互に接続されている。通信リンク580は例えばデータバスやその他のネットワークなどである。同様に、メモリ530は、一時的又は無期限にデータやプログラムなどを格納するものであればいかなる構造の装置でもよい。
メモリ530はメモ部分531、局所的テキスト文書認識結果部分532、テキスト文書認識結果部分533、及びマッチング認識結果部分534を含んでいる。ユーザ又はオペレータは、短いメモ等の入力データの入力や、各種の選択指示を、ユーザ入力装置502を用いて入力できる。入力装置502はI/Oインタフェース510を介してシステム500と通信する。入力装置502は、コンピュータシステム500に対して電気的信号を与えることができるいかなる種類の装置であってもよい。コンピュータシステム500は、1個又は複数の出力装置504に対して信号を出力できる。コンピュータシステム500は、例えば、データ供給源600にアクセスすることができ、データ出力先610に対しデータを送ることができる。概略的には、データ出力先610は、生成された処理結果データを出力する機能を備えたいかなる装置でもよい。
短いメモが入力装置502から入力されると、それらメモはメモリ530のメモ部分531に格納される。コントローラ520は、処理のために、メモ部分531に格納された短いメモ群にアクセスすることができる。GUI生成回路、ルーチン又はアプリケーション550は、コントローラ520により起動されるか又は実行され、それら短いメモを出力装置504に表示し、ユーザがそれら短いメモを編集できるようにする。その他の様々な回路、ルーチン、アプリケーション、例えば音声発生や音声認識のための回路やルーチン、アプリケーションなど、をシステム500において用いることができる。
メモ/認識結果マッチング処理回路,ルーチン又はアプリケーション540は、コントローラ520により起動又は実行され、例えばメモ部分531に格納された短いメモと、例えば局所的テキスト文書認識結果部分532に格納された複数の局所的テキスト文書認識結果又は意味的記号(semantic expressions)とのマッチング処理を行う。マッチング認識結果部分534は、個々の短いメモに関連する局所的テキスト文書認識結果と、各局所的テキスト文書認識結果に対応するランクとを一時的に記憶する。GUI生成回路、ルーチン又はアプリケーション550は、短いメモ群や、個々の短いメモに対応する局所的テキスト文書認識結果、包括的テキスト文書認識結果を、ユーザやオペレータのために出力装置504に表示するように、コントローラ52に対し指示する。
メモ/認識結果リンク付け回路、ルーチン又はアプリケーション560は、コントローラ520に指令を発し、ユーザ入力装置502及びI/Oインタフェース510を介してオペレータから入力された、選択された局所的テキスト文書認識結果を処理させる。テキスト認識回路、ルーチン又はアプリケーション570は、選択された局所的テキスト文書認識結果を処理して包括的テキスト文書認識結果を求め、これをテキスト認識結果部分533に格納したり出力装置504に表示したり、又はその両方をするように、コントローラ520に指示する。
短いメモのような入力データを意味的に筋の通った文法的なテキスト文書すなわち包括的テキスト文書認識結果に変換するためのシステム及び方法は、プログラムにより動作する汎用コンピュータ又は図2〜5のフローチャートに示された処理を実装可能なその他のあらゆる装置に対し実装できる。
本実施形態のシステム及び方法は上述のような意味的表現を用いるものに限定されるものではない。上記のMDAシステムにおいて用いられた意味的表現の代わりに、或いはそれに付け加えて、他の種類の意味的表現を用いることもできる。
局所的テキスト文書認識結果群は記憶装置やメモリ装置に格納することができ、様々な意味的表現に合わせて整列させることができる。したがって、短いメモやその他の入力データは、可能な意味構造や意味的表現と関連づけることができ、それにより包括的テキスト文書認識結果を生成できる。意味的表現も記憶装置やメモリ装置に格納することができる。
入力データを受け取ると、ファジーマッチング処理は、潜在的な局所的テキスト文書認識結果ステートメントを識別し、その潜在的な局所的テキスト文書認識結果をその入力データに関連づける。局所的テキスト文書認識結果は意味構造に関連づけられる。ファジーマッチング処理は、上述の各文献に示されたような様々な技術を用いて実行することができる。ただし、ファジーマッチング処理はそのようなものに限定されない。例えばファジーマッチング処理において、入力データの類義語、入力データのテキスト文字列、及び入力データの中の特定の語や省略の情報提供能力(informativeness)や記述力(descriptiveness)を計算に入れることも可能である。1つの短いメモに複数の局所的テキスト文書認識結果が対応づけられた場合、それら局所的テキスト文書認識結果に対しランク付けをしてもよい。
オペレータ又はユーザが自分の意図にかなった局所的テキスト文書認識結果を選択できるような構成とすることができる。例えば、ユーザは、入力装置を用いて、短いメモに関連づけられた局所的テキスト文書認識結果の表示リストやメニューのなかから1つの局所的テキスト文書認識結果を選ぶことができる。そのようなリストやメニューは、ユーザが選択肢にない局所的テキスト文書認識結果をキーボード等から入力するための選択肢を含む。
包括的テキスト文書認識結果は、選択された局所的テキスト文書認識結果の意味的記述に基づき、選択された局所的テキスト文書認識結果から生成される。
<付記>
(1)
入力データを処理する方法であって、
入力データである短いメモを受け取るステップと、
意味文法を用いて意味構造を生成するステップと、
第1の認識文法を用いて前記意味構造から複数の局所的テキスト文書認識結果を生成するステップと、
前記短いメモを前記複数の局所的テキスト文書認識結果とマッチング処理し、最終的な意味構造を求めるステップと、
第2の認識文法を用いて、前記最終的な意味構造から包括的テキスト文書認識結果を生成するステップと、
を含む方法。
(2)
入力データを処理するためのシステムであって、
入力データである短いメモを受け取る入力装置と、
意味文法を用いて意味構造を生成する意味文法生成部と、
第1の認識文法を用いて前記意味構造から複数の局所的テキスト文書認識結果を生成する局所的テキスト文書認識結果生成部と、
前記短いメモを前記複数の局所的テキスト文書認識結果とマッチング処理し、最終的な意味構造を求める第1処理部と、
第2の認識文法を用いて、前記最終的な意味構造から包括的テキスト文書認識結果を生成する第2処理部と、
を含むシステム。
(3)
コンピュータに入力データの受け取りを指示するプログラムコードと、
前記コンピュータに前記入力データに基づく包括的テキスト文書認識結果の生成を指示するプログラムコードと、
前記コンピュータに前記包括的テキスト文書認識結果の出力を指示するプログラムコードと、
を有するコンピュータ読取可能な記録媒体。
(4)
コンピュータに、局所的テキスト文書認識結果と短いメモとのファジーマッチング処理を実行させ、短いメモの各々に対して少なくとも1つの局所的テキスト文書認識結果を関連づけさせるプログラムコードと、
コンピュータに、オペレータにより選択された、短いメモの各々に関連する少なくとも1つの局所的テキスト文書認識結果から包括的テキスト文書認識結果を生成させるプログラムコードと、
を有するコンピュータ読取可能な記録媒体。
(5)
短いメモ群を包括的テキスト文書認識結果に変換するためのシステムであって、
短いメモ群を入力する手段と、
それら短いメモ群に基づき包括的テキスト文書認識結果を生成する手段と、
前記包括的テキスト文書認識結果を出力する手段と、
を備えるシステム。
意味的速記処理を実行する意味的速記システムの一実施形態を示す図である。 短いメモから包括的テキスト文書認識結果までの全体的なデータの流れの順序を示す機能ブロック図である。 メモを意味的に筋の通った文法的なテキスト文書に変換する方法の一例の流れを示すフローチャートである。 局所的テキスト文書認識結果を短いメモと関連づけるステップの詳細を示すフローチャートである。 局所的テキスト文書認識結果に対する意味的表現を用いて包括的テキスト認識結果を生成するステップの詳細を示すフローチャートである。 ユーザから入力される短いメモを示すグラフィカル・ユーザインタフェースの一例を示す図である。 短いメモの各々に関連する一個以上の局所的テキスト文書認識結果を表示したグラフィカル・ユーザインタフェースの一例を示す図である。 短いメモの各々に関連する、選択された局所的テキスト文書認識結果を表示したグラフィカル・ユーザインタフェースの一例を示す図である。 短いメモと局所的テキスト文書認識結果とから生成される包括的テキスト文書認識結果すなわち意味的に筋の通った文法的なテキスト文書の例を表示したグラフィカル・ユーザインタフェースの一例を示す図である。 メモ変換システムの一例を示す機能ブロック図である。
符号の説明
10 意味的速記システム、12 短いメモ(例えばキーワード)、16 包括的テキスト文書認識結果(例えばパラグラフ)、18 意味文法、20 (カレントの)意味構造、22 局所的認識文法、24 局所的テキスト文書認識結果、26 包括的認識文法、34 最良マッチング結果群。

Claims (4)

  1. 入力データを処理する方法であって、
    入力装置が、入力データである複数のキーワードを受け取るステップと、
    意味文法生成部が、意味文法を用いて複数の局所的意味的表現を生成するステップと、
    局所的テキスト生成部が、文書オーサリングシステムを用いて、前記複数の局所的意味的表現から、文の断片である局所的テキストを複数生成するステップと、
    第1処理部が、前記複数のキーワードを前記複数の局所的テキストとマッチング処理することにより、前記各キーワードに対応する対応局所的テキストを特定し、特定した各対応局所的テキストに対応する各局所的意味表現をまとめた包括的意味的表現を求めるステップと、
    第2処理部が、前記包括的意味的表現を文書オーサリングシステムに処理させることにより、前記包括的意味的表現をテキストで表現した包括的テキストを生成するステップと、
    を含む方法であって、
    前記各局所的意味的表現は、語に対してあらかじめ定められた形式で属性を付加することで意味を表現する情報であり、
    前記局所的テキスト生成部は、前記局所的意味的表現ごとに、当該局所的意味的表現に対応して生成した局所的テキストを当該局所的意味的表現と対応づけて記憶手段に記憶し、
    前記第1処理部は、
    前記キーワードごとに、当該キーワードを前記記憶手段に記憶された前記各局所的テキストとマッチング処理することにより、当該キーワードに対して所定のしきい値以上の意味的類似度を持つ局所的テキストの中から前記キーワードに対応する対応局所的テキストを特定し、特定した前記対応局所的テキストに対応する局所的意味的表現を前記記憶手段から取得し、
    前記各キーワードについて前記取得手段が取得した各局所的意味的表現をまとめて包括的意味的表現を生成する、
    ことを特徴とする方法。
  2. 入力データを処理するためのシステムであって、
    入力データである複数のキーワードを受け取る入力装置と、
    意味文法を用いて複数の局所的意味的表現を生成する意味文法生成部と、
    文書オーサリングシステムを用いて、前記複数の局所的意味的表現から、文の断片である局所的テキストを複数生成する局所的テキスト生成部と、
    前記複数のキーワードを前記複数の局所的テキストとマッチング処理することにより、前記各キーワードに対応する対応局所的テキストを特定し、特定した各対応局所的テキストに対応する各局所的意味表現をまとめた包括的意味的表現を求める第1処理部と、
    前記包括的意味的表現を文書オーサリングシステムに処理させることにより、前記包括的意味的表現をテキストで表現した包括的テキストを生成する第2処理部と、
    を含むシステムであって、
    前記各局所的意味的表現は、語に対してあらかじめ定められた形式で属性を付加することで意味を表現する情報であり、
    前記局所的テキスト生成部は、前記局所的意味的表現ごとに、当該局所的意味的表現に対応して生成した局所的テキストを当該局所的意味的表現と対応づけて記憶手段に記憶し、
    前記第1処理部は、
    前記キーワードごとに、当該キーワードを前記記憶手段に記憶された前記各局所的テキストとマッチング処理することにより、当該キーワードに対して所定のしきい値以上の意味的類似度を持つ局所的テキストの中から前記キーワードに対応する対応局所的テキストを特定し、特定した前記対応局所的テキストに対応する局所的意味的表現を前記記憶手段から取得する取得手段と、
    前記各キーワードについて前記取得手段が取得した各局所的意味的表現をまとめて包括的意味的表現を生成する手段と、
    を備えることを特徴とするシステム
  3. 前記取得手段は、当該キーワードに対して所定のしきい値以上の意味的類似度を持つ局所的テキストが前記記憶手段に複数存在する場合には、それら複数の局所的テキストを表示装置に表示し、それら表示された複数の局所的テキストの中でユーザに選択されたものを前記対応局所的テキストとして特定する、
    ことを特徴とする請求項記載のシステム。
  4. コンピュータを、
    入力データである複数のキーワードを受け取る入力装置、
    意味文法を用いて複数の局所的意味的表現を生成する意味文法生成部、
    文書オーサリングシステムを用いて、前記複数の局所的意味的表現から、文の断片である局所的テキストを複数生成する局所的テキスト生成部、
    前記複数のキーワードを前記複数の局所的テキストとマッチング処理することにより、前記各キーワードに対応する対応局所的テキストを特定し、特定した各対応局所的テキストに対応する各局所的意味表現をまとめた包括的意味的表現を求める第1処理部、
    前記包括的意味的表現を文書オーサリングシステムに処理させることにより、前記包括的意味的表現をテキストで表現した包括的テキストを生成する第2処理部、
    として機能させるためのプログラムであって、
    かじめ定められた形式で属性を付加することで意味を表現する情報であり、
    前記局所的テキスト生成部は、前記局所的意味的表現ごとに、当該局所的意味的表現に対応して生成した局所的テキストを当該局所的意味的表現と対応づけて記憶手段に記憶し、
    前記第1処理部は、
    前記キーワードごとに、当該キーワードを前記記憶手段に記憶された前記各局所的テキストとマッチング処理することにより、当該キーワードに対して所定のしきい値以上の意味的類似度を持つ局所的テキストの中から前記キーワードに対応する対応局所的テキストを特定し、特定した前記対応局所的テキストに対応する局所的意味的表現を前記記憶手段から取得する取得手段と、
    前記各キーワードについて前記取得手段が取得した各局所的意味的表現をまとめて包括的意味的表現を生成する手段と、
    を備えることを特徴とするプログラム
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