JP4467184B2 - 知識創造可能性を有するドキュメントの意味論的分析及び選択 - Google Patents

Description

【０００１】
【優先権主張の基礎となる出願の参照】
この出願では、１９９８年９月９日に出願された米国特許仮出願第６０／０９９，６４１号に基づく優先権を主張する。
【０００２】
【発明の属する技術分野】
本発明は、特定のコンテンツ又は主題を含む候補となっている文書（ドキュメント）を意味論（セマンティクス、semantics）的に分析（＝解析）、選択及び要約するコンピュータ・ベースの装置及び方法に関する。
【０００３】
【従来の技術】
コンピュータ・ベースのドキュメント・サーチ・プロセッサは、インターネット及びワールド・ワイド・ウェブ上に公表されたもの（publications）に対するキーワード・サーチを実行することが知られている。今日では、情報の持ち主やサービス・プロバイダは、自らのデータベースを個人的な嗜好や要求に適応させている。例えば、ボストン所在のエージェンツ社（Agents, Inc.）は、ウェブ上で音楽ファン向けの個人ごとに個別化された（personalized）ニューズレターを提供しており、このニューズレターでは、クラシック音楽愛好者はラップ音楽に関する広告を受け取ることがなく、ラップ音楽愛好者はクラシック音楽に関する広告を受け取ることはない。香港のＫＤ社（KD, Inc.）は、ウェブをサーチする際に意味が類似している単語を考慮するようなシステムを開発している。今日では、ユーザは、「Screen」という単語を打ち込むことによって、ウェブから１万もの文書をダウンロードすることができる。ＫＤ社によって設計されたサーチ・システムでは、ユーザは、「Computer Screen」、「TV Screen」又は「Window Screen」に関する文書を求めているかどうかが質問される。この場合には、関係のない文書の数は、劇的に減少することになる。
【０００４】
ソフトウェア・ベースのサーチ・プロセッサは、１人のユーザからのリクエストを記憶しておき、ウェブ上で個人ごとに個別化されたノンストップのサーチを実行することができる。従って、ユーザは、朝、目を覚ますと、自分自身が興味を有する領域に関する参考文献と複数の新しい文書の要約とを見ることができる。１９９７年には、基本的な技術文献、ジャーナル、雑誌及びすべての工業国の特許のほとんどすべてが、ウェブ上で、すなわち電子的なフォーマットで、入手可能となった。
【０００５】
ウェブのキーワード・サーチは、ユーザに大きな価値を与えてくれるのであるが、同時に、この価値に悪影響を及ぼす重大な問題を既に生じており、将来も生じることになろう。特に、ウェブ上で入手可能な情報量は膨大であるから、キーワード・サーチ・プロセッサがダウンロードする情報は多すぎるのであって、その大部分は、ユーザが欲している情報とは無関係であるか、重要性を持たないものである。多くのユーザは、特定のリクエストに関係する数本の論文を要求しているだけであるのに、数百もの論文を与えられれば、当惑し諦めてしまうことになる。
【０００６】
この問題は、科学及び工学という技術分野でも経験されている。その理由は、図書館、特許庁、大学、国立の研究機関などの数が増加し、また、それ以外にもウェブ・アクセスができる科学技術情報の総量が増加しているからである。技術者、科学者及び博士にとっては、自らの関心対象であるトピックに関する論文、文書、特許及び一般的情報があまりに多すぎて圧倒されてしまっている。更に、ユーザは、現時点では、ダウンロードした内容を調べてそれがユーザの目的と関係するかどうかを判断する際には、２つの選択肢を有しているだけである。ユーザは、著者自身による要約を読むか、及び／又は、内容全体の幾つかの部分を精査して、この特定のドキュメントを保存又はプリントアウトするかどうかを決定することができるだけである。著者自身による要約は総括的ではないことが多く、ユーザにとって興味がある特定の課題への言及が省略されていたり、その課題の取扱いが総括的にはなされていないことがある。従って、要約の精査や、内容全体の精査には、ほとんど価値がなく、ユーザの側で非常識なほどに時間を要する可能性がある。
【０００７】
従来の米国特許第５，７７４，８３３号及び第５，７９４，０５０号などの様々な試みでは、選択の検索能力（recall）や精度を向上させることが目的とされているが、これらの方法では、単に、多様なキーワードやテキスト内のフレーズの理解に基づく様々な選択技術を用いたキーワード又はフレーズによるサーチに依存しているだけである。これらの従来の方法で、検索能力を向上させる可能性はあるが、なぜ特定のドキュメントが選択されたのか、そして、関連のある部分はどこなのかを判断するには、依然として、物理的及び心理的な労力を必要とする。これは、概要（サマリ）又はコンセプトを発生させずにドキュメント又は要約の全体が与えられることの結果として生じる。
【０００８】
【発明の概要】
本発明の原理によるコンピュータ・ベースのソフトウェア・システム及び方法は、上述の問題を解決することができ、ウェブ又はそれ以外のネットワーク上のあらゆるデータベースをキーワードを用いてノンストップでサーチし、候補ドキュメント（candidate documents）を特定の技術的機能及び特定の物理的効果を求めて意味論的に処理し、それによって、サーチ基準を満たす優先順位が高くごく少数の又はただ１つの検索結果をユーザに提示又は識別する。
【０００９】
更に、本発明の原理によるコンピュータ・ベースのソフトウェア・システムは、これら少数の関連性が極めて高いドキュメントを捕捉し、サーチ基準によって指定された正確な技術的又は物理的特徴の圧縮された短いサマリを作成する。
【００１０】
本発明の別の特徴には、選択されたドキュメントの意味論的分析結果を用いて知識コンセプト（knowledge concepts）に関する新規なアイデアを作成することが含まれる。このシステムは、ドキュメントにおいて言及されている主語（subject）、作用（action）及び目的語（object）を分析し、表現を上述の構成要素に関する新たな及び／又は異なるプロファイルに再構成することによって、これを実行している。以下で更に説明するように、これらの構成要素間の関係を再構成したものの幾つかは、これまでだれも考えたことのない新規なコンセプトを含んでいる。
【００１１】
本発明の１つの特徴によれば、この方法及び装置は、ユーザが、自らがこれに関する刊行物又はドキュメントの取得を望んでいるタスク又はコンセプトに関係する自然言語テキストを入力することで開始する。システムは、このリクエスト・テキストを分析し、それぞれの単語にその単語のタイプを指示するコードをタグとして自動的に付ける。リクエストにおけるすべての単語にいったんタグが付けられると、システムは、意味論的な分析を実行する。この意味論的な分析は、ある例においては、リクエストの最初の文における動詞グループを決定して記憶するステップと、更に、その文における名詞グループを決定して記憶するステップとを含む。このプロセスは、リクエストの中のすべての文に対して反復される。
【００１２】
次に、システムは、階層的アルゴリズムを用いて、それぞれのリクエスト文をパージング（構文解析）して、その文の意味を実質的に示す符号化（コード化）されたフレームワークを作成する。システムには、この符号化されたフレームワークを作成する際の補助となる、例えば、文法ルール、パージング・ルール、辞書シノニム（類義語）など、様々なタイプのデータベースが含まれる。いったんパージングされると、文のコードは記憶され、システムは、それぞれの文における主語−作用−目的語（ＳＡＯ）抽出（extractions）を識別し、それらを記憶する。１つの文は、以下の詳細な説明で見られるように、１、２又は更に多くのＳＡＯ抽出を有しうる。それぞれの抽出は、以下で説明されるある種のルールに従って処理されることにより、正規化されてＳＡＯ構造となる。従って、リクエスト・テキストに対して実行された意味論的分析ルーチンの結果は、リクエストのコンテンツを示す一連のＳＡＯ構造である。リクエストのこれらのＳＡＯ構造は、（１）候補ドキュメントのＳＡＯ構造を以下で説明するように比較する比較モジュールと、（２）キーワード及びキーワードの組合せやそれらのシノニムを識別して候補ドキュメントを求めてインターネットのウェブ、イントラネット及びローカルなデータベースをサーチするサーチ・リクエスト及びキーワード発生器とに適用される。例えば、アルタビスタ（Alta Vista）などの任意の適切なサーチエンジンを用いることにより、発生されたキーワードに基づいて、候補ドキュメントを識別し、選択し、ダウンロードすることができる。
【００１３】
既に述べたように、キーワードによるサーチは、あまりに多くの候補ドキュメントを与えてくれる。しかし、本発明の原理によれば、システムは、それぞれの候補ドキュメントに対して、ユーザが入力したサーチ・リクエストに対して実行されたのと実質的に同じ意味論的分析を実行する。すなわち、システムは、それぞれの候補ドキュメントのそれぞれの文に対してＳＡＯ構造を発生し、それらを比較ユニットに送る。比較ユニットでは、リクエストＳＡＯ構造が候補ドキュメントのＳＡＯ構造と比較される。リクエストのＳＡＯ構造のプロファイルと実質的に一致するＳＡＯ構造を有する少数の候補ドキュメントは、検索済ドキュメント・ユニットの中に送られる。検索済ドキュメント・ユニットでは、これらの少数の候補ドキュメントは、関連性の順序によってランク付けされる。次に、システムは、リクエストのＳＡＯ構造に一致するドキュメントのＳＡＯ構造を統合（シンセサイズ）することによってそれぞれの検索されたドキュメントの核心（エッセンス）を要約し、この要約をユーザが表示又は印刷するために記憶する。ユーザは、後でこの要約を読み、検索されたドキュメントの全体とそのＳＡＯとを表示又は印刷するのか、それとも、削除するのかを決定することができる。
【００１４】
既に述べたように、それぞれの検索されたドキュメントのそれぞれの文に対するＳＡＯ構造は、本発明によるシステムに記憶される。本発明の知識創造性（knowledge creativity）の側面によると、システムは、これらの記憶されている構造を分析して、共通又は同等の主語及び目的語がどこに存在するのかを識別し、ユーザが考慮するための新たなＳＡＯ構造又はＳＡＯ構造の新たな系列を再構成、発生及び統合する。これらの新たな構造及び系列は一意的であり、ユーザがリクエストした主題に関する問題への新たな解答を含むことがありえる。例えば、２つの構造Ｓ１−Ａ１−Ｏ１及びＳ２−Ａ２−Ｏ２が記憶されており、このシステムが、Ｓ２がＯ１と同等である、そのシノニムである、又は、それ以外の何らかの関係を有していると認識する場合には、システムは、ユーザのアクセスのために、Ｓ１−Ａ１−Ｓ２−Ａ２−Ｏ２という要約を発生し記憶する。あるいは、システムは、Ｓ１とＡ２との間の関連性を記憶している場合には、Ｓ１−Ａ１／Ａ２−Ｏ１を発生し、所望の結果に向かってのＯ１の改善を示唆することができる。
【００１５】
これ以外の別の効果及び長所は、図面を参照しながら以下の詳細な説明を読むことによって明らかになるはずである。
【００１６】
【発明の実施の形態】
本発明の原理による意味論的処理システムの１つの実施例には、以下のものが含まれる。
【００１７】
ＣＰＵ１２は、汎用パーソナル・コンピュータ又はネットワークに接続されたサーバ又はミニコンピュータとして構成されており、キーボード１４、マウス１６、スキャナ１９、ＣＤリーダ１７及びプリンタなどの標準的なユーザ入力及び出力ドライバを備えている。システム１０は、また、ＬＡＮ、ＷＡＮ及び／又は公衆若しくは私的切換式ネットワークを介してウェブに接続されている標準的な通信ポート２１を含む。
【００１８】
図１ないし図６を参照すると、意味論的処理システム１０は、ウェブ若しくはローカル・エリア・ネットからダウンロードされた、又は、キーボード１４若しくはそれ以外の入力デバイスの中の１つを用いてユーザ・リクエスト・テキストとして発生されたドキュメントを受け取り記憶する一時的記憶装置又はデータベースを含む。ユーザは、以下で例が開示されているこのリクエストをタイプするか、又は、ドキュメント全体をデータベース（ＤＢ）１２に入力してそのドキュメントをユーザのリクエストとして指定することができる。システム１０は、更に、それぞれのドキュメントのテキスト全体を受け取る意味論的プロセッサ１４を含み、また、それぞれの文のそれぞれの単語にタグとしてコード・タイプ（例えば、マルコフ・チェーン理論コード）を付する主語−作用−目的語（ＳＡＯ）分析ユニット１６を含む。ユニット１６は、次に、それぞれの文の中でそれぞれの動詞グループと名詞グループ（後述する）とを識別し、それぞれの文のパージング（構文解析）及び正規化をして、その文の意味を表すＳＡＯ構造を作成する。ユニット１６は、その出力をＳＡＯ構造１８のＤＢに与える。ＳＡＯプロセッサ・ユニット２０は、リクエストのＳＡＯ構造を記憶し、ユニット１８に記憶されているそれぞれのドキュメントのそれぞれの文のＳＡＯ構造を受け取る。ユニット２０は、ドキュメントのＳＡＯをリクエストのＳＡＯと比較して、一致のないドキュメントを削除する。一致したドキュメントのＳＡＯ構造は、ユニット１８又は他のいずれかの記憶装置に再び記憶される。更に、ユニット２０は、１つのドキュメントの中のＳＡＯ構造や、１つ又は複数の他の関連するドキュメントのＳＡＯ構造を分析して、ＳＡＯ構造の間の関係を求め、ユーザが考慮するための新たなＳＡＯ構造を発生する。これらの新たな構造は、ユニット１８又はシステムの中の他のいずれかの記憶装置に記憶される。
【００１９】
ユニット１４は、更に、ＳＡＯ構造をテーブル形式で受け取る自然言語ユニット２２を含み、これらの構造を自然言語形式すなわち文に統合する。
ユニット１４は、また、ＳＡＯ構造を受け取り、その中からキーワード及びフレーズを抽出して、追加的なキーワード／フレーズとして用いるためのシノニムを取得する。
【００２０】
データベース２６、２８及び３０は、全体が示されているように、ユニット１４から出力を受け取り、以下で説明するように、選択されたＳＡＯ構造の自然言語のサマリと、ポート２１を介してサーチエンジンに送られるユーザ・リクエストを形成するキーワード／フレーズとを記憶する。
【００２１】
ユニット１６は、ユニット１２からドキュメントのテキスト全体を受け取り、そのテキスト及びそれ以外のコンテンツを標準的な平文（plain text）のフォーマットに変換するドキュメント・プレフォーマッタ３２を含む。テキスト・コーダ３４は、テキストのそれぞれの文のそれぞれの単語を分析して、単語のタイプを指定するすべての単語にコードをタグとして付ける。図８を参照のこと。図４において指定された様々なデータベース４４は、ユニット１６の各ユニットを補助することができる。タグを付した後では、認識ユニット３６が、それぞれの文の動詞グループ（図９）と名詞グループ（図１０）とを識別する。次に、文パーザ３８が、それぞれの文をパージングして、その文の意味を表す階層的なコード化された形式を作成する。図１１では、ＳＡＯ抽出器４０が、それぞれの文のＳＡＯを抽出されたテーブル形式（図１２）として構成する。ノーマライザ（正規化器）４２は、既に述べたように、抽出結果を正規化してＳＡＯ構造を作成する（図１３）。
【００２２】
ＳＡＯプロセッサ２０は、３つの主なユニットを含む。比較ユニット４６は、データベース１８からＳＡＯ構造を受け取る。これらの構造の１つの組が、上述したユーザ・リクエスト・テキストから生じ、別の組が、候補ドキュメントから生じる。次に、ユニット４６は、これらの２つの組のＳＡＯ構造の間に一致があるかどうかを求めて、これらの２つの組を比較する。結果的に一致がない場合には、候補ドキュメントと関連するＳＡＯは削除される。一致が認められる場合には、ドキュメントは関連性ありとマークが付され、ランクが付けられ、ユニット１２に記憶され、そのＳＡＯ構造はユニット１８に記憶される。次に、ユニット４６は、順にすべての候補ドキュメントを以上と同じ態様で比較する。
【００２３】
ユニット２０はまた、ＳＡＯ構造再構成ユニット４８を含むが、このユニットでは、同じ事柄に関する別のドキュメントからの新たなＳＡＯ構造を統合し、それらを上述したように新たな構造に合成して、ユニット１８に与える。
【００２４】
フィルタリング・ユニット５０は、それぞれのドキュメントのすべてのＳＡＯ構造を分析して、リクエストのＳＡＯ構造と関連しないものをブロックすなわち削除する。
【００２５】
参照番号５２は、ユニット２０のサブユニットに利用可能なデータベースを示している。
ＳＡＯシンセサイザ（統合）ユニット２２（図６）は、それぞれの受け取られたＳＡＯ構造に対して主語のコンテンツを検出する主語検出器５４を含む。Ｓが検出される場合には、ＳＡＯは、ユニット５６に与えられるが、このユニット５６では、動詞グループのツリー構造が、文法、意味論、スピーチ・パターン及びシノニムに関するルール・データベース６６を用いて、自然言語として回復されている。シンセサイザ５８は、主語の名詞グループについて同じことを行い、シンセサイザ６０は、目的語の名詞グループに対して同じことを行う。そして、コンバイナ６８が、これらのグループを合成して、自然言語による文を作成する。
【００２６】
Ｓがユニット５４によって検出されなかった場合には、ＳＡＯ構造はシンセサイザ６２によって処理され受動態の形式の動詞グループが回復される。シンセサイザ６４は、受動態の文に対して目的語の名詞グループを処理し、コンバイナ７０は、これらのグループを合成して自然言語の文を作成する。
【００２７】
ユニット５４によって受け取られたＳＡＯ構造が新たな構造マーキングを生じる場合には、コンバイナ６８及び７０がその出力をユニット２８に与え、それらがマークが付された既存のＳＡＯ構造である場合には、ユニット６８及び７０は、出力をユニット２６に与える。図３を参照のこと。
【００２８】
本発明の原理による方法への顕著なステップが、図３に示されている。図３では、括弧内の数字は、プロセスのステップが生じる図２のユニットを指している。セッションは、ユーザが、キーボードを用いることによってカスタマイズすることができる又は図１に示された入力デバイスの１つを介して入力される自然言語ドキュメントである自然言語リクエストを入力することから開始する。典型的なユーザは、図７のシステム１０のユニット１４に示されているように、カスタマイズされたリクエストを発生し、次に、最初にそれぞれの単語にタイプ・コードをタグとして付し（図８）、次に、それぞれの文の動詞グループ（図９）と名詞グループ（図１０）とを識別し、それぞれの文を処理して階層的なツリーを作成し（図１１）、ＳＡＯ抽出を抽出してすべての抽出された単語がリクエストのオリジナルとなるようにする（図１２）。次に、この方法は、これらの単語のそれぞれを正規化（修正）して、それぞれの作用がその不定詞形（infinitive form）に変更されるようにする。従って、図１２の「is isolated」は「ISOLATE」に変更され、「to」という単語が理解される（図１３）。図１１に現れている主語、作用及び動詞のすべての属性が図１２及び図１３に示されているとは限らないことを理解すべきであるが、システムは、ＳＡＯ要素に関連する完全な属性を知っており、これらの属性はＳＡＯ構造の一部である。また、図１３においては、最後の作用に対応する主語はリストに含まれていない。この理由は、計画ルールに従って示されているからである。この存在しないことが、方法全体の信頼性に影響を与えることはない。というのは、候補ドキュメントのすべての文は、分離−スライド（Isolate-slides）というＡ−Ｏを含んでおり、主語とは無関係な事項であると考えられるからである。正規化されたＳＡＯは、ここでは、ＳＡＯ構造と称される。これらのユーザ・リクエストのＳＡＯ構造は、次の２つのステップで記憶され与えられる。すなわち、（ｉ）ユーザ・リクエストのキーワード／フレーズの統合と、（ｉｉ）以下で説明されるような、それぞれの候補ドキュメントのそれぞれの文のＳＡＯ構造の比較分析との２つのステップである。
【００２９】
リクエストのＳＡＯ構造のキーワード／フレーズは、記憶され、標準的なサーチエンジンに送られて、ローカルなデータベース、ＬＡＮ及び／又はウェブにおいて候補ドキュメントがサーチされる。アルタビスタ（AltaVista^TM）、ヤフー（Yahoo^TM）又はそれ以外の一般的なサーチエンジンを用いることができる。このサーチエンジンは、リクエストのＳＡＯ構造のキーワード／フレーズを用いて、候補ドキュメントを識別し、それら（テキスト全体）をシステム１０による分析のために記憶する。次に、サーチ・リクエストに対する上述のＳＡＯ分析が、それぞれの候補ドキュメントのそれぞれの文に対して反復され、それによって、図３に示されているように、ＳＡＯ構造が発生され記憶される。更に、それぞれのドキュメントのＳＡＯ構造は、リクエストのＳＡＯ構造が候補ドキュメントのＳＡＯ構造と比較される比較ステップにおいて用いられる。一致が見いだされない場合には、そのドキュメントと関連のＳＡＯ構造とは、システムから削除される。１つ又は複数の一致が見いだされる場合には、ドキュメントと関連のＳＡＯ構造とは関連性ありとしてマークされる。その関連性の度合いは、例えば、１．０から１０．０のスケールでマークが付される。関連性のあるドキュメントのテキストは、ユーザが望むのであれば、表示又は印刷のために、全体が恒久的に記憶される（ただし、ユーザが望むのであれば、後で削除可能である）。関連性のあるＳＡＯ構造もまた、関連性ありとしてマークが付されて、恒久的に記憶される。
【００３０】
次に、システム１０は、最も関連性の低いＳＡＯ構造をフィルタリングによって除去し、それぞれの関連するドキュメントの一致したＳＡＯ構造を用いて、一致したＳＡＯ構造とその一致したＳＡＯ構造に関連する完全な文が存在するページ数とを統合して自然言語によるサマリ文を統合する。このサマリは記憶され、希望する場合にはユーザが表示又は印刷ができる。
【００３１】
関連するドキュメントの関連するＳＡＯ構造は、フィルタリングがなされた後で、分析され、すべての関連する構造の間で、主語、作用及び動詞の間の関係が識別される。そして、ＳＡＯ構造が処理され、記憶されて自然言語による新たな文に統合されるように、新たなＳＡＯ構造に再構成される。新たな文は、おそらくはその中の幾つかの文は、ユーザが考慮すべき新しいアイデア、コンセプト及び思想を表現又は凝縮しているはずである。これらの新たな文は、ユーザが表示又は印刷するために記憶される。
【００３２】
例えば、
Ｓ₁−Ａ₁−Ｏ₁
Ｓ₂−Ａ₂−Ｏ₂
Ｓ₃−Ａ₃−Ｏ₃
であり、Ｓ₁はＯ₃と同一であるかそのシノニムである場合には、Ｓ₃−Ａ₃−Ｓ₁−Ａ₁−Ｏ₁は統合されて新たな文となり記憶される。
【００３３】
従って、本発明による方法及び装置は、ユーザがリクエストした関心対象である領域に直接に関係する新たなアイデアを自動的に提供する。これらのアイデアの中の幾つかは、新規なものであって、ユーザが考察している問題、及び／又は、特定のドキュメント及びユーザのリクエストに直接に関係する特定のドキュメントの関係する部分のサマリに新たな解答を示唆する可能性がある。
【００３４】
以上では本発明のシステム及び方法の応用例として技術的、科学的及び医学的な分野について述べたが、これらに限定されるという意味ではない。本発明は、歴史、哲学、神学、詩論、芸術又は書かれた言語が用いられるあらゆる分野において有用である。
【００３５】
以上で開示されている実施例に対しては、本発明の精神及び範囲から逸脱することなく、様々な強化及び修正が可能であることを理解すべきである。
【図面の簡単な説明】
【図１】 本発明の原理によるシステムの１つの実施例の図解的な表現である。
【図２】 本発明によるシステムのアーキテクチャに関する主な構成要素の概略的な表現である。
【図３】 本発明の原理による方法の概略的な表現である。
【図４】 図２のユニット１６の概略的な表現である。
【図５】 図２のユニット２０の概略的な表現である。
【図６】 図２のユニット２２の概略的な表現である。
【図７】 ユーザによって入力されたユーザ・リクエスト・テキストの典型的な例である。
【図８】 図７のテキストにタグを付し符号化した表現の例である。
【図９】 図８のテキストの動詞グループの識別である。
【図１０】 図８の符号化されたテキストの名詞グループの識別である。
【図１１】 図８のテキストがパージングされ階層的に符号化されたものの表現である。
【図１２】 図７のテキストのＳＡＯ抽出の表現である。
【図１３】 図１２の抽出のＳＡＯ構造の表現である。

Claims (18)

1. 自然言語によるドキュメントの分析及び選択システムであって、
   モニタと、中央処理装置（ＣＰＵ）と、記憶手段と、自然言語によるリクエストを表すリクエスト・データを発生するユーザ入力装置と、ローカル及びリモート自然言語ドキュメント・データベースと通信する通信装置と、を有し、前記ＣＰＵにより前記リクエスト・データが前記記憶手段に記憶されるようにした、汎用コンピュータと、
   前記リクエスト・データの動詞グループ及び名詞グループを識別する意味論的プロセッサであって、これら動詞グループ及び名詞グループを用いてリクエストの主語・作用・目的語（ＳＡＯ）抽出の表現を生成し、各リクエストのＳＡＯ抽出を正規化してリクエストのＳＡＯ構造を形成し、かつ該リクエストのＳＡＯ構造をＳＡＯデータベースに記憶し、該リクエストのＳＡＯ構造からキーワード／キーフレーズを抽出し、該キーワード／キーフレーズに対する同義語を追加のキーワード／キーフレーズとして取得し、これらのキーワード／キーフレーズをサーチ・エンジンに通信して、前記通信装置による候補ドキュメント検索に供するようにした意味論的プロセッサと
   を備えていることを特徴とするシステム。
2. 請求項１記載のシステムにおいて、前記意味論的プロセッサは、前記リクエストのＳＡＯ抽出の前記表現と前記候補ドキュメントのＳＡＯ抽出の表現との間の一致を識別することを特徴とするシステム。
3. 請求項２記載のシステムにおいて、前記意味論的プロセッサは、リクエストのＳＡＯ抽出の少なくとも１つの表現と一致する候補ドキュメントのＳＡＯ抽出の表現を少なくとも１つ含む候補ドキュメント・データを関連性ありとしてマークする手段を備えていることを特徴とするシステム。
4. 請求項３記載のシステムにおいて、前記意味論的プロセッサは、候補ドキュメントのＳＡＯ抽出の表現がリクエストのＳＡＯ抽出の表現と一致しないようなドキュメントに対して、記憶されている候補ドキュメント・データと候補ドキュメントのＳＡＯ抽出の記憶された表現とを消去する手段を備えていることを特徴とするシステム。
5. 請求項２記載のシステムにおいて、前記意味論的プロセッサは、複数の記憶されたテキスト・フォーマット化ルール、符号化ルール、単語タグ付けルール、ＳＡＯ再構成ルール、パージング・ルール、ＳＡＯ抽出ルール及び正規化ルールを有するＳＡＯテキスト・アナライザを含んでおり、これらのルールは前記リクエスト・データ及び候補ドキュメント・データに適用され、候補ドキュメント及びリクエストのＳＡＯ抽出の表現がそれぞれ候補ドキュメント及びリクエストのＳＡＯ構造を構成することを特徴とするシステム。
6. 請求項５記載のシステムにおいて、リクエストのＳＡＯ構造を統合し、統合されたＳＡＯ構造を発生しサーチワード／フレーズとして前記通信装置に適用してウェブ又はローカル・データベース上のドキュメント・サーチエンジンに適用し、候補ドキュメント・データのこのシステムへのダウンロードを生じさせる手段を更に備えていることを特徴とするシステム。
7. 請求項５記載のシステムにおいて、ドキュメントのＳＡＯ構造の受信に少なくとも部分的に応答して、マークの付されたドキュメントの自然言語によるサマリを、前記モニタ上に表示するために発生し記憶するＳＡＯシンセサイザを更に備えていることを特徴とするシステム。
8. 請求項５記載のシステムにおいて、該システムはさらに、前記リクエストに関連性がありかつ記憶されている前記候補ドキュメントのＳＡＯ構造の間で主語、作用及び目的語の間の関係を分析し、少なくとも１つの他のＳＡＯ構造との関係を有するＳＡＯ構造を処理して別のＳＡＯ構造を発生し、前記別のＳＡＯ構造をユーザに表示するために記憶するＳＡＯシンセサイザを更に備えていることを特徴とするシステム。
9. 請求項８記載のシステムにおいて、前記関係は、Ｓ₁がＯ₂のシノニムであるとして、
   Ｓ₁−Ａ₁−Ｏ₁
   Ｓ₂−Ａ₂−Ｏ₂
   を含む場合には、Ｓ₂−Ａ₂−Ｓ₁−Ａ₁−Ｏ₁であることを特徴とするシステム。
10. ワールド・ワイド・ウェブと、モニタ、中央処理装置（ＣＰＵ）、ユーザ入力装置、記憶装置、並びにローカル及びリモートの自然言語ドキュメント・データベースとの通信のための通信装置を有する汎用コンピュータとを含むデジタル・データ処理システムにおいて、自然言語ドキュメントを分析及び選択する方法であって、
    自然言語によるリクエストを受け取り、該リクエストをリクエスト・データとして記憶するステップと、
    前記リクエスト・データを意味論的に処理するステップであって、
    前記リクエスト・データの動詞グループ及び名詞グループを識別するステップと、
    これら動詞グループ及び名詞グループを用いてリクエストの主語・作用・目的語（ＳＡＯ）抽出の表現を生成するステップと、
    各リクエストのＳＡＯ抽出を正規化してリクエストのＳＡＯ構造を形成するステップと、
    該リクエストのＳＡＯ構造からキーワード／キーフレーズを抽出するステップと、
    該キーワード／キーフレーズに対する同義語を追加のキーワード・キーフレーズとして取得するステップと、
    これらのキーワード／キーフレーズをサーチ・エンジンに通信して、前記通信装置による候補ドキュメント検索に供するようにするステップと
    からなる意味論的処理ステップと
    を含むことを特徴とする方法。
11. 請求項１０記載の方法において、前記リクエストのＳＡＯ抽出と前記候補ドキュメントのＳＡＯ抽出との表現の間の一致を識別するステップを更に含むことを特徴とする方法。
12. 請求項１１記載の方法において、前記意味論的な処理は、リクエストのＳＡＯ抽出の少なくとも１つの表現と一致する候補ドキュメントのＳＡＯ抽出の表現を少なくとも１つ含む候補ドキュメント・データを関連性ありとしてマークすることを含むことを特徴とする方法。
13. 請求項１２記載の方法において、前記意味論的な処理は、リクエストのＳＡＯ抽出の表現と一致する候補ドキュメントのＳＡＯ抽出の表現を有していないドキュメントに対して、記憶されている候補ドキュメント・データと候補ドキュメントのＳＡＯ抽出の記憶されている表現とへのアクセスを削除することを含むことを特徴とする方法。
14. 請求項１１記載の方法において、前記意味論的な処理は、複数の記憶されたテキスト・フォーマット化ルール、名詞並びに動詞認識ルール、符号化ルール、単語タグ付けルール、ＳＡＯ再構成ルール、パージング・ルール、ＳＡＯ抽出ルール及び正規化ルールを前記リクエスト・データ及び候補ドキュメント・データに適用することを含んでおり、候補ドキュメント及びリクエストのＳＡＯ抽出の表現がそれぞれ候補ドキュメント及びリクエストのＳＡＯ構造を構成することを特徴とする方法。
15. 請求項１４記載の方法において、リクエストのＳＡＯ構造を統合し、統合されたＳＡＯ構造をサーチ・ワード／フレーズとして発生してウェブ又はローカル・データベース上のドキュメント・サーチエンジンに適用し、候補ドキュメント・データの前記ＣＰＵへのダウンロードを生じさせることを特徴とする方法。
16. 請求項１４記載の方法において、前記それぞれの関連するドキュメントのＳＡＯ構造の受信に関係して、マークの付された関連するドキュメントの自然言語によるサマリを、記憶し前記モニタ上に表示するステップを更に含むことを特徴とする方法。
17. 請求項１４記載の方法において、前記リクエストに関連性がありかつ記憶されている前記候補ドキュメントのＳＡＯ構造の間で主語、作用及び目的語の間の関係を分析するステップと、少なくとも１つの他の関連性を有し記憶されているＳＡＯ構造との関係を有するＳＡＯ構造を処理するステップと、少なくとも部分的に前記関係に基づいて別のＳＡＯ構造を発生するステップと、前記別のＳＡＯ構造を記憶し、前記別のＳＡＯ構造をユーザに表示するステップを更に含むことを特徴とする方法。
18. 請求項１７記載の方法において、前記関係が、
    Ｓ₁−Ａ₁−Ｏ₁が１つの関連性を有し記憶されているＳＡＯ構造を含み、
    Ｓ₂−Ａ₂−Ｏ₂が第２の関連性を有し記憶されているＳＡＯ構造を含む、
    ということで構成され、前記関係は、Ｓ₁がＯ₂のシノニムであることを含む場合には、Ｓ₂−Ａ₂−Ｓ₁−Ａ₁−Ｏ₁であることを特徴とする方法。

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