Enjoy access to millions of ebooks, audiobooks, magazines, and more from Scribd. Alternatively, one or more of the techniques described herein may be fully implemented in device without the need for network and cloud or fully implemented in cloud The six data items are 1 description of the corresponding task “pick up Chloe” , 2 time to complete the task “5 pm today” , and 3. iPad Requires iPadOS レッスンから Technology Applications for Scheduling Dareen Salama, of the STV Group, discusses the technology applications used for scheduling.
 
 

 

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Learners will discover the key project scheduling techniques and procedures including; how to create a network diagram, how to define the importance of the critical path in a project network, and defining project activities float. Also covered are the fundamentals of Bar Charts, Precedence Diagrams, Activity on Arrow, PERT, Range Estimating, and linear project operations and the line of balance. Schedule, Linear Scheduling Method, Program Evaluation And Review Technique PERT , Critical Path Method.

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GV 年9月10日 Filled Star Filled Star Filled Star Filled Star Filled Star. T 年4月11日 Filled Star Filled Star Filled Star Filled Star Filled Star. レッスンから Technology Applications for Scheduling Dareen Salama, of the STV Group, discusses the technology applications used for scheduling.

The task manager may be implemented by software, may be implemented by hardware, or may be implemented by any combination of software and hardware. デバイス１１０は、情報を他のデバイスと共有するための通信技術（例えば、無線技術）を含む。デバイス１１０は、様々な統合ユーザインタフェース部を含むことができ、又はデバイスの１つ以上の通信ポート又はデータリンクを通じてユーザインタフェース部に結合されうる。ユーザインタフェース部の非限定的な例は、音声入力部（例えば、マイク）と、物理入力部（例えば、キーボード、マウス、トラックボール、回転ダイアル又はホイール、タッチパッド又はタッチスクリーン）と、動きセンサ（例えば、加速度計、磁力計又はジャイロスコープ）とを含む。これらのユーザインタフェース部の何れも、有線又は無線の通信技術を用いてユーザ入力を与えるためにデバイス１１０と通信する外部ユニットとして実装されうる。有線通信技術の例は、ユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）インタフェース、ファイヤワイヤインタフェースなどを含む。無線通信技術の例は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、ＷｉＦｉ（登録商標）、ＷｉＭａｘ（登録商標）、赤外線を含む。これらのユーザインタフェース部を通じて、デバイス１１０はユーザから物理入力又は音声入力を受信できる。 Device includes communication technology eg, wireless technology for sharing information with other devices.

The device may include various integrated user interface units or may be coupled to the user interface unit through one or more communication ports or data links of the device. Non-limiting examples of user interfaces include voice inputs eg microphones , physical inputs eg keyboards, mice, trackballs, rotating dials or wheels, touchpads or touch screens , and motion sensors eg, touchscreens.

For example, an accelerometer, a magnetic field meter or a gyroscope. Any of these user interface units can be implemented as an external unit that communicates with the device to provide user input using wired or wireless communication technology. Examples of wired communication technologies include universal serial bus USB interfaces, Firewire interfaces, and the like.

Through these user interface units, the device can receive physical input or voice input from the user. デバイス１１０は、視覚情報及びオーディオ情報をユーザに提示するための１つ以上の出力部を含む。出力部の非限定的な例は、視覚データを表示するためのディスプレイ部及びオーディオを再生するためのスピーカを含む。 The device includes one or more output units for presenting visual and audio information to the user. Non-limiting examples of output units include a display unit for displaying visual data and a speaker for reproducing audio.

クラウド１３０は１つ以上の計算デバイスによって実装される。クラウド１３０は、ＮＬＰ（自然言語処理）サービス１３２及び１つ以上の他のサービス１３４Ａ〜Ｎのような複数のサービスをホスティングする。ＮＬＰサービス１３２は、ユーザが何を言おうとしているかを理解するために、ユーザが話しうる実世界の物の１つ以上のモデルを用いる。例えば、ＮＬＰサービス１３２は、モデル及びコンテキストに基づいて、ユーザが「彼」、「そこ」又は「あれ」のような用語を用いる場合にユーザが何を言及している可能性があるかを判定できる。ＮＬＰサービス１３２がどのように動作しうるかの例は、上記で参照される米国特許出願第１２／９８７，９８２号に記載される。 The cloud is implemented by one or more computing devices.

Cloud hosts multiple services such as NLP Natural Language Processing service and one or more other services A-N. The NLP service uses one or more models of real-world objects that the user can speak to understand what the user is trying to say. For example, NLP service determines what the user may be referring to when using terms such as “he,” “there,” or “that,” based on the model and context.

it can. An example of how NLP Service can work is described in US Patent Application No. ＮＬＰサービス１３２は、１つ以上の他のサービス１３４Ａ〜Ｎ及び場合によってはクラウド１３０でホスティングされない他のサービスと通信し、これらによって実行される動作を開始するために多数のＡＰＩを採用してもよい。例えば、「今夜の午後７時にサンノゼのマルベージャに２名予約する」というユーザコマンドを反映する、デバイスから送信された音声データに応じて、ＮＬＰサービス１３２は、午後７時にこのレストランで２名の予約の作成を開始するためにマルベージャ・レストランにより提供されるオンライン予約サービスにＡＰＩコールを行う。よって、ＮＬＰサービス１３２は、デバイス１１０のユーザが手動でテキストデータを入力し、多数のアプリケーションとやり取りすることを必要とせずに、多くの操作が自動的に実行されることを可能にする。 The NLP service may communicate with one or more other services A-N and possibly other services not hosted in the cloud and employ a large number of APIs to initiate the operations performed by them.

For example, the NLP service reserves two people at this restaurant at pm, depending on the audio data sent by the device, which reflects the user command “Reserve two people at Marveja in San Jose tonight at pm”. Make an API call to the online booking service provided by Marveja Restaurant to begin the creation of.

Thus, the NLP service allows the user of the device to manually enter text data and automatically perform many operations without having to interact with a large number of applications. デバイス１１０とクラウド１３０でホスティングされるサービスとの間の通信は、ネットワーク１２０を介して可能にされる。ネットワーク１２０は、様々な計算デバイス間のデータ交換を提供する任意の媒体又はメカニズムによって実装されうる。このようなネットワークの例は、限定なしに、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）、イーサネット（登録商標）又はインターネット、又は１つ以上の地上波、衛星又は無線リンクを含む。ネットワークは、記載されたもののようなネットワークの組合せを含んでもよい。限定なしに、ネットワークは、伝送制御プロトコル（ＴＣＰ）、ユーザデータグラムプロトコル（ＵＤＰ）及び／又はインターネットプロトコル（ＩＰ）に従ってデータを送信してもよい。 Communication between the device and the service hosted in the cloud is enabled via the network The network can be implemented by any medium or mechanism that provides data exchange between various computing devices.

Examples of such networks include, without limitation, local area networks LANs , wide area networks WANs , Ethernet registered trademarks or the Internet, or one or more terrestrial, satellite or wireless links. The network may include a combination of networks such as those described.

以下の記載は、デバイス１１０とクラウド１３０との両方が、タスク項目の生成、タスク項目の編成、タスク項目の通知の引き起こし及びタスク項目の消費に関与する多数の例を含む。この代わりに、本明細書で記載される技術のうちの１つ以上は、（ネットワーク１２０及びクラウド１３０を不要にして）完全にデバイス１１０に実装されてもよいし、完全にクラウド１３０に実装されてもよいし、デバイス１１０とクラウド１３０との何らかの組合せを用いて実装されてもよい。 The following description includes a number of examples in which both the device and the cloud are involved in task item generation, task item organization, task item notification triggering, and task item consumption.

Alternatively, one or more of the techniques described herein may be fully implemented in device without the need for network and cloud or fully implemented in cloud It may be implemented using some combination of the device and the cloud タスク項目の処理 タスク項目は、デバイス１１０で作成されてもよいし、デバイス１１０で受信された入力に基づいてクラウド１３０で作成されてもよい。図示していないが、タスク項目はデバイス１１０に格納されてもよいし、クラウド１３０に格納されてもよいし、両方に同期されてもよい。タスク項目がクラウド１３０に格納されるならば、タスクマネージャ１１２は、例えばユーザからの入力に応じて、又は１つ以上のタスク項目に関連した１つ以上のトリガー基準が満たされることに応じて、タスク項目を読み出してもよい。 Processing task items Task items may be created on the device or may be created on the cloud based on the input received on the device Although not shown, task items may be stored in device , in cloud , or synchronized to both.

If the task item is stored in the cloud , the task manager will respond, for example, in response to input from the user, or in response to one or more trigger criteria associated with one or more task items being met.

You may read the task item. タスク項目がクラウド１３０で作成され格納されるシナリオでは、タスクマネージャ１１２は、主に、タスクに関する情報を表示する１つ以上のユーザインタフェースの集合でありうる。よって、クラウド１３０のタスクサービス（不図示）は、タスク項目を維持し、トリガーイベントが生じた際に通知を引き起こすことに責任を有しうる。 In a scenario where task items are created and stored in the cloud , the task manager can be primarily a collection of one or more user interfaces that display information about the task.

Therefore, the task service not shown of the cloud may be responsible for maintaining task items and triggering notifications when a trigger event occurs. これに代えて、タスクマネージャ１１２は、デバイス１１０で託す項目を作成して格納する。このシナリオでは、タスクマネージャ１１２は、タスク項目を維持し、トリガーイベントが生じた際に通知を生成することに完全に責任を有してもよい。このシナリオの１つの利点は、デバイス１１０がクラウド１３０でホスティングされているサービスと通信できない「オフライン」モードでデバイス１１０が動作中であってもよいことである。 Instead, the task manager creates and stores the items entrusted to the device In this scenario, Task Manager may be entirely responsible for maintaining task items and generating notifications when a trigger event occurs.

One advantage of this scenario is that the device may be operating in an “offline” mode in which the device cannot communicate with services hosted in the cloud さらに、このシナリオでは、デバイス１１０はＮＬＰサービス１３２のようなサービスを含んでもよく、このようなサービスはタスクマネージャ１１２の一部であってもよいし、タスクマネージャ１１２とは別個に実行されてもよい。このようなサービスは、ユーザが迅速かつ容易にタスクを作成することを可能にする対話式のインタフェースとして機能する。このようなサービスは、サービスを実行させるための入力をデバイス１１０のユーザが提供することを必要とせずに、バックグラウンドで連続して実行されているプロセスによって実装されてもよい。よって、デバイス１１０が始動（又は再始動）する場合はいつも、サービスが自動的に始動される。 Further, in this scenario, device may include services such as NLP service , which may be part of task manager or may be executed separately from task manager Such services act as an interactive interface that allows users to create tasks quickly and easily.

Such a service may be implemented by a process running continuously in the background without requiring the user of device to provide input to run the service.

Therefore, whenever the device is started or restarted , the service is automatically started. これに代えて、タスク項目を作成するために必要な情報は、（すなわち、クラウド１３０でホスティングされる）ＮＬＰサービス１３２によって識別されてもよい。デバイス１１０は、バックグラウンドで連続して実行され、ユーザからの入力（例えば、音声又はテキスト）を識別し、ネットワーク１３０を通じて入力をＮＬＰサービス１３２に送信するユーザ入力インタフェースを含みうる。ＮＬＰサービス１３２が入力におけるタスクの詳細を識別すると、ＮＬＰサービス１３２はタスク情報（例えば、タスクの記述及びタスクを完了すべき時刻）を、（ａ）ネットワーク１２０を通じてタスクマネージャ１１２に送信し、タスクマネージャ１１２が当該情報に基づいてタスク項目を作成して格納してもよいし、（ｂ）当該情報に基づいてタスク項目を作成するためにクラウド１３０のタスクサービスへ送信してもよい。 Alternatively, the information needed to create the task item may be identified by the NLP service ie, hosted in cloud The device may include a user input interface that runs continuously in the background, identifies inputs from the user eg, voice or text , and sends the inputs to the NLP service over the network When the NLP service identifies the task details in the input, the NLP service sends task information eg, task description and time to complete the task to the task manager through a network to the task manager.

本明細書で与えられる例の大半は、ＮＬＰサービス１３２がデバイス１１０から入力データを受信し、当該入力データに反映された（タスクに関する）詳細を識別し、これらの詳細をタスクマネージャ１１２に提供することを伴う。しかし、本発明の実施形態はこのシナリオに限定されない。このような例は、これに代えて、デバイス１１０だけを伴ってもよいし、デバイス１１０が単に入力・表示デバイスとして伴い、クラウド１３０のＮＬＰサービス１３２及びタスクサービスが主な機能を提供してもよい。 In most of the examples given herein, the NLP service receives input data from the device , identifies the details with respect to the task reflected in the input data, and provides these details to the task manager Accompanied by that.

However, embodiments of the present invention are not limited to this scenario. Ｉ． コンテキストに基づくタスク項目の生成 本発明の実施形態によれば、タスク項目は入力と当該入力のコンテキストとに基づいて生成される。入力の「コンテキスト」は、デバイス１１０で（ユーザからの、タスク項目の生成を開始した入力に関して）現在又は直近に表示又は処理されたデータを指す。よって、コンテキストデータはユーザからの入力に反映されていない。例えば、デバイス１１０のユーザは以下の音声入力、すなわち「私が自宅に着いたらプロジェクトに関する電子メールを彼に送る」を与えてもよい。「彼」が誰を指すのかが当該入力だけでは明確でないので、「彼」という名詞は曖昧である。しかし、音声入力のコンテキストは、デバイス１１０がジャック・バウアーという名前の人からの電子メールを現在表示しており（又は、ついさっきまで表示しており）、当該電子メールが「バニー」という名前のプロジェクトに関する状況更新の要求を含むことでありうる。音声入力及びコンテキストに基づいて、タスクマネージャ１１２（又はクラウド１３０のタスクサービス）は、「バニー・プロジェクトに関する電子メールをジャック・バウアーに送る」という記述を含み、デバイス１１０のトリガー基準がユーザの自宅の地理的位置又はそこに近い地理的位置であることを含むタクス項目を作成する。デバイス１１０がユーザの自宅に又はその近くにある場合に、タスクマネージャ１１２は、タスク項目からの記述を含む通知をデバイス１１０において表示させる。 I.

Generation of Context-Based Task Items According to embodiments of the present invention, task items are generated based on an input and the context of that input. An input “context” refers to the data currently or most recently displayed or processed on device with respect to the input from the user that has initiated the generation of task items.

Therefore, the context data is not reflected in the input from the user. For example, the user of device may give the following voice input: “send him an email about the project when I get home”. The noun “he” is ambiguous because it is not clear from the input alone who “he” refers to. However, in the context of voice input, the device is currently displaying or has just been an email from a person named Jack Bauer, and the email is named “Bunny”.

It can include a request for status updates regarding the project. Based on voice input and context, Task Manager or the task service in Cloud includes the statement “Send an email about the bunny project to Jack Bauer” and the trigger criteria for device is at the user’s home. Create a tax item that includes being a geographical location or a geographical location close to it.

When the device is at or near the user’s home, the task manager causes the device to display a notification containing a description from the task item. 図２は、本発明の実施形態に従うユーザ入力のコンテキストに基づいてタスク項目を生成するためのプロセス２００を示すフロー図である。ステップ２１０で、タスクについての１つ以上の第１属性を明確に特定する入力がユーザから受信される。入力はテキスト入力であってもよいし、音声入力であってもよい。テキスト入力は、デバイス１１０のユーザがデバイス１１０の物理キーを押すことからのものであってもよいし、グラフィカルキーボードを含むデバイス１１０のタッチスクリーンを押すことからのものであってもよい。これに加えて又はこれに代えて、デバイス１１０は、デバイス１１０が音声データに変換する音声入力をユーザから受信するマイクを含む。デバイス１１０は、（音声データであろうがテキストデータであろうが）入力データをＮＬＰサービス１３２に送信してもよく、ＮＬＰサービス１３２は当該入力データを分析して、タスクについての１つ以上の第１属性を識別する。その代わりに、上述したように、デバイス１１０は、当該入力データを分析してタスクについての１つ以上の第１属性を識別する機能を含んでもよい。（本明細書の例の多くは自然言語処理に言及するが、自然言語処理は必須ではない。） FIG.

At step , an input is received from the user that explicitly identifies one or more first attributes for the task. The input may be text input or voice input. The text input may be from the user of the device pressing a physical key on the device or from pressing the touch screen of the device including a graphical keyboard. In addition to or instead of this, the device includes a microphone that receives from the user an audio input that the device converts into audio data.

The device may transmit input data whether voice data or text data to the NLP service , which analyzes the input data to one or more of the tasks. Identify the first attribute. Alternatively, as described above, the device may include the ability to analyze the input data to identify one or more first attributes for the task.

Many of the examples herein refer to natural language processing, but natural language processing is not required. ステップ２２０で、入力データに基づいてタスクについてタスク項目が生成される。ステップ２３０で、入力とは別個のものであるコンテキストデータに基づいてタスクについての１つ以上の第２属性が判定される。ステップ２３０はステップ２２０の後に生じるものとして示されるが、ステップ２３０はステップ２２０の前に生じてもよい。 At step , a task item is generated for the task based on the input data.

At step , one or more second attributes for the task are determined based on contextual data that is separate from the input. Although step is shown as occurring after step , step may occur before step ステップ２４０で、１つ以上の第１属性及び１つ以上の第２属性がタスク項目に関連して格納される。 In step , one or more first attributes and one or more second attributes are stored in relation to the task item.

プロセス２００のステップは、１つ以上のデバイスによって実行されてもよい。例えば、ステップ２１０の入力は、タスク項目を生成するためのデバイス１１０で処理されてもよい。このシナリオでは、タスクマネージャ１１２（又はデバイス１１０で実行されている別のプロセス）は、タスクについて、入力で識別されない１つ以上の第２属性を判定するために入力に関連したコンテキストデータを識別する。その後、タスクマネージャ１１２は、タスク項目において、又はタスク項目に関連して、１つ以上の第２属性を格納する。 The steps of process may be performed by one or more devices.

For example, the input in step may be processed by the device for generating task items. In this scenario, task manager or another process running on device identifies contextual data associated with the input to determine one or more secondary attributes that are not identified in the input for the task. The task manager then stores one or more second attributes in or in relation to the task item.

これに代えて、別のシナリオでは、デバイス１１０は、ネットワーク１２０を通じてユーザ入力をＮＬＰサービス１３２へ送信する。ＮＬＰサービス１３２は、タスクについて、入力で識別されない１つ以上の第２属性を決定するために入力に関連するコンテキストデータを入力として受け付ける。コンテキストデータは、（ステップ２２０で）タスク項目の生成を開始する入力の前に、ＮＬＰサービス１３２に送信されていてもよい。ＮＬＰサービス１３２は、１つ以上の第２属性をタスクマネージャ１１２（又はクラウド１３０のタスクサービス）へ送信する。タスクマネージャ１１２は、新たに生成されたタスク項目において、又はこれに関連して、１つ以上の第２属性を格納する。 Instead, in another scenario, device sends user input to NLP service through network The NLP service accepts context data related to an input as input to determine one or more second attributes that are not identified in the input for the task.

The contextual data may have been sent to the NLP service prior to the input in step to start generating the task item. The NLP service transmits one or more second attributes to the task manager or the task service of the cloud The task manager stores one or more second attributes in or in connection with the newly generated task item.

マネージャ１１２と通信するようにＮＬＰサービス１３２に合図するために所定の単語又はフレーズが用いられてもよい。例えば、「私にリマインドしてほしいのは、…」や「私がする必要があるのは、…」で始まるユーザコマンドは、タスクマネージャ１１２と通信すると判定するためにＮＬＰサービス１３２によって用いられる。これらのユーザコマンドのうちの１つを検出したことに応じて、ＮＬＰサービス１３２は、（デバイス１１０からの）入力データと、場合によっては位置、時刻、記述及び／又は動作のような所定のタイプのタスク詳細についてのコンテキストデータとを分析する。その後、ＮＬＰサービス１３２は、タスクマネージャ１１２と通信すると判定し、通信（群）の一部としてタスク詳細をタスクマネージャ１１２へ送信する。 A predetermined word or phrase may be used to signal the NLP service to communicate with the manager For example, user commands beginning with “I want you to remind me Analyze with contextual data about the task details of.

After that, the NLP service determines that it communicates with the task manager , and transmits the task details to the task manager as a part of the communication group. コンテキストデータのソース タスク項目の生成を開始するユーザ入力に関連したコンテキストデータは、多くのソースのうちの１つから由来してもよい。コンテキストデータの非限定的な例は、デバイス１１０に表示されている又は表示されていたデータ（「表示データ」）と、デバイス１１０に格納されている又はデバイス１１０に関連するデータ（「個人データ」）と、デバイス１１０によって処理されている又は処理されていたデータ（「処理データ」）と、デバイス１１０のユーザにより以前に与えられたデータ（「入力データ」）と、デバイス１１０の位置を示すデータ（「位置データ」）とを含む。 Source of Contextual Data The contextual data associated with the user input that initiates the generation of the task item may come from one of many sources.

以下は、表示データ、すなわちデバイス１１０に表示されている又は表示されていたデータの例である。デバイス１１０は、地図の特定の位置に関連したマーカを含む地図を表示する。その後、デバイス１１０のユーザは、地図が表示されている間又は地図が表示されなくなった直後に、「私は本日の５時までにそこに行く必要がある。」と言う。ＮＬＰサービス１３２（又はデバイス１１０の音声分析器）は、音声データを反映する音声データを分析する。ＮＬＰサービス１３２は、デバイス１１０に現在表示されているデータを分析して、「そこ」がどこを指すかを判定する。ＮＬＰサービス１３２は、マーカ及び関連した位置を識別し、「そこ」を当該位置に置き換える。ＮＬＰサービス１３２は、本日午後５時をタスクの完了時刻として示し、特定された位置をタスクの位置として示すタスクデータをタスクマネージャ１１２へ送信する。タスクマネージャ１１２は、タスクデータに基づいてタスク項目を生成する。 The following is an example of display data, that is, data displayed or displayed on the device The device displays a map that includes markers associated with a particular location on the map.

The user of device then says, “I need to be there by 5 o’clock today” while the map is displayed or shortly after the map disappears. The NLP service or the voice analyzer of the device analyzes voice data that reflects the voice data.

The NLP service analyzes the data currently displayed on the device to determine where “there” refers. The NLP service identifies the marker and the associated location and replaces “there” with that location. The NLP service transmits task data indicating today 5 pm as the task completion time and the specified position as the task position to the task manager The task manager generates task items based on the task data.

表示データの別の例として、デバイス１１０は、特定の送信者からのものであり、件名を含む電子メールを表示する。その後、デバイス１１０のユーザは、「私はこの件に関して彼に２時間後に電子メールを送る必要がある。」と言う。デバイス１１０は、この入力を反映する音声データと、表示されている画像とをＮＬＰサービス１３２へ送信する。これに応答して、ＮＬＰサービス１３２は、電子メールの送信者の電子メールアドレスと、電子メールの件名とを識別する。ＮＬＰサービス１３２は、現在時刻から２時間後の時刻をタスクの完了時間として示すタスクデータをタスクマネージャ１１２へ送信する。 As another example of display data, device is from a particular sender and displays an email containing a subject.

The user of device then says, “I need to email him two hours later on this matter. In response, the NLP service identifies the email address of the sender of the email and the subject of the email. The NLP service transmits the task data indicating the time two hours after the current time as the task completion time to the task manager 以下は、個人データ、すなわちデバイス１１０に格納されているか、デバイス１１０に関連するデータの例である。デバイス１１０のユーザは、「私は明日の正午１２：００にレイチェルとランチをする。」と言う。デバイス１１０は、この入力を反映する音声データをＮＬＰサービス１３２へ送信し、ＮＬＰサービス１３２は音声データの「レイチェル」を識別する。ＮＬＰサービス１３２は、（デバイス１１０又はクラウド１３０に格納された）連絡先データすなわち「アドレス帳」で「レイチェル」を調べ、レイチェルの苗字がグッドウィンであることを判定する。その後、ＮＬＰサービス１３２は、「レイチェル・グッドウィン」を、タスクについて生成されるタスク項目に関連付けさせる。デバイス１１０に格納されることに加えて又はこれに代えて、個人データはクラウド１３０、すなわちデバイス１１０のリモートに格納されてもよい。 The following is an example of personal data, i.

A user of device says, “I will have lunch with Rachel at noon tomorrow. The NLP service looks up “Rachel” in the contact data stored in device or cloud or “address book” and determines that Rachel’s surname is Goodwin. The NLP service then associates “Rachel Goodwin” with the task items generated for the task.

In addition to or instead of being stored in device , personal data may be stored remotely in cloud , i. device 以下は、処理データ、すなわちデバイス１１０によって直近に処理されたデータの例である。例えば、デバイス１１０のユーザは、友人と通信するために電話としてデバイス１１０を使用した。デバイス１１０は、ユーザが誰と直近に話したかの記録をつける。通話が終了した後、ユーザは「３０分後に彼女にかけなおすことを私にリマインドしてください。」と言う。ＮＬＰサービス１３２は、音声入力を分析することに追加して、誰がデバイス１１０と直近に電話通話（例えば、最新の５件の電話通話）を確立したかを示すデータを分析する。ＮＬＰサービス１３２は、デバイス１１０と最も直近に確立された電話通話の電話番号を判定する。その後、ＮＬＰサービス１３２は、コンテキストデータに基づいて、電話番号が特定の人に関連していると判定する。ＮＬＰサービス１３２は、通話のタスクと、現在時刻から３０分後の時刻であるタスクの完了時刻と、特定の人の名前と、場合によっては特定の人の電話番号とを示すタスクデータをタスクマネージャ１１２へ送信する。タスクマネージャ１１２は、タスク項目に基づいてタスク項目を生成する。 The following is an example of processed data, i.

For example, a user of device used device as a telephone to communicate with a friend. The device keeps a record of who the user most recently spoke to. After the call ends, the user says, “Remind me to call her back in 30 minutes. The NLP service determines the telephone number of the most recently established telephone call with the device The NLP service then determines that the telephone number is associated with a particular person based on the contextual data.

The NLP service manages task data indicating a call task, a task completion time that is 30 minutes after the current time, a specific person’s name, and in some cases, a specific person’s telephone number. Send to The task manager generates a task item based on the task item. 以下は、入力データ、すなわちデバイス１１０のユーザによって直近に（例えば、最新の５分間に）与えられたデータの例である。ユーザからの入力はテキスト入力であってもよいし、音声入力であってもよい。デバイス１１０又はＮＬＰサービス１３２は、直近に入力された入力の記録をつけ、現在の入力に反映された所定の用語の識別を判定するために当該入力を使用してもよい。例えば、デバイス１１０のユーザは、「今晩７時にそこで彼と会うことを私にリマインドしてください。」と言う。ＮＬＰサービス１３２は、当該音声入力を反映する音声データを受信し、「彼」及び「そこ」という用語を識別する。「彼」が誰であり、「そこ」がどこであるかは明確でないが、ＮＬＰサービス１３２は、ユーザから直近に受信された入力にアクセスする。このような直近に受信した入力は、（人の名前として識別される）「ジョージ・リード」という名前と、（場所として識別される）「スターバックス」という名前とを反映する。これに応じて、ＮＬＰサービス１３２は、「ジョージ・リードとスターバックスで会う」ことであり、時刻が当日の午後７時であるタスクを生成させる。 The following is an example of input data, i.

The input from the user may be text input or voice input. The device or NLP service may keep a record of the most recently input input and use that input to determine the identification of a given term reflected in the current input. For example, a user of device says, “Remind me to meet him there at 7 o’clock tonight.

Although it is not clear who “he” is and where “there” is, NLP service accesses the input most recently received from the user. Such most recently received input reflects the name “George Reed” identified as a person’s name and the name “Starbucks” identified as a location. In response, NLP Service is to “meet George Reed at Starbucks” and generate a task whose time is pm on the day. 以下は、位置データ、すなわち現在のものであろうと、過去のものであろうと、デバイス１１０の位置を示すデータの例である。デバイス１１０のユーザは、「来週の火曜日にここでランチのためにジュリアンと会うことを私にリマインドしてください。」と言う。デバイス１１０は、この入力を反映する音声データをＮＬＰサービス１３２へ送信する。ＮＬＰサービス１３２は「ここ」という用語を識別し、これに応じてデバイス１１０が現在どこに位置しているかを判定する。現在位置は、多数の方法で判定されうる。例えば、デバイス１１０は、緯度座標・経度座標のような地理的位置をＮＬＰサービス１３２に提供してもよい。その後、ＮＬＰサービス１３２は、座標に基づいて、これら座標に位置する場所又は施設の名前を判定してもよい。ＮＬＰサービス１３２は、示された日付にランチのためにジュリアンと会うタスクについてのタスク項目に、場所又は施設の名前を関連付けさせる。 The following is an example of location data, i.

A user of device says, “Remind me to meet Julian here for lunch next Tuesday. The NLP service identifies the term “here” and accordingly determines where the device is currently located. The current position can be determined in a number of ways.

For example, device may provide geographic location, such as latitude and longitude coordinates, to NLP service The NLP service may then determine the name of the location or facility located at these coordinates based on the coordinates.

The NLP service associates the name of the location or facility with the task item for the task of meeting Julian for lunch on the indicated date. これに代えて、ユーザは「私は、私が先週の木曜日の正午にいたのと同じ場所で明日ジョシュ・ピーターズに会う必要がある。」と言う。デバイス１１０は、この入力を反映する音声データをＮＬＰサービス１３２へ送信する。ＮＬＰサービスは、「私が先週の木曜日の正午にいたのと同じ場所で」というフレーズを識別し、これに応じてデバイス１１０が先週の木曜日の正午に位置していた場所を判定する。ＮＬＰサービス１３２は（クラウド１３０に格納された、又はデバイス１１０に格納されＮＬＰサービス１３２に送信された）位置履歴データにアクセスし、先週の木曜日の正午にデバイス１１０が位置していた場所を判定する。位置履歴は場所の名前を示してもよいし、地理的座標で構成されてもよい。地理的座標であるならば、ＮＬＰサービス１３２は、これらの座標に位置している場所又は施設の名前を判定する。ＮＬＰサービス１３２は、示された日付にジョシュ・ピーターズに会うタスクについてのタスク項目に対してこの名前を関連付けさせる。 Instead, the user says, “I need to meet Josh Peters tomorrow at the same place I was at noon last Thursday.

The NLP service identifies the phrase “at the same place I was at noon last Thursday” and accordingly determines where the device was located at noon last Thursday. The NLP service accesses location history data stored in the cloud or stored in the device and transmitted to the NLP service to determine where the device was located at noon last Thursday.

The location history may indicate the name of the place or may be composed of geographical coordinates. If it is in geographic coordinates, the NLP service determines the name of the location or facility located at these coordinates. NLP Service associates this name with a task item for a task that meets Josh Peters on the indicated date.

デバイス１１０に関して生じるイベントはまた、タスク項目を作成するために用いられうる。このようなイベントは、表示データ、提示データ及び処理データのような上述のコンテキストデータの１つ以上のカテゴリ（又はタイプ）に含まれうる。例えば、デバイス１１０は、着呼を検出し、呼又は発信者に関する電話番号又は他の識別情報をデバイス１１０の画面に表示させることによって、呼をユーザに通知する。この情報に加えて、表示は３つの選択可能なオプション、すなわち「応答する」と、「無視する」と、「後でかけなおす」とを含んでもよい。ユーザが「後でかけなおす」を選択したならば、発信者と、場合によっては呼の時刻及び／又は発信者に電話をかける時刻とを識別するタスク項目が作成される。また、タスク項目は、「電話予定」のタイプのタスクとして自動的に分類されてもよい。 Events that occur for device can also be used to create task items.

Such events may be included in one or more categories or types of the contextual data described above, such as display data, presentation data and processing data. For example, the device notifies the user of the call by detecting the incoming call and displaying a telephone number or other identifying information about the call or caller on the screen of the device In addition to this information, the display may include three selectable options: “respond”, “ignore”, and “call back later”.

Task items may also be automatically categorized as “call appointment” type tasks. タスク項目の生成に関する本明細書の例の多くは、タスクに関する詳細を含む音声入力又はテキスト入力をユーザが与えることを含む。タスク項目がどのように生成されうるかに関する別の非限定的な例は、デバイス１１０の画面に表示されているテキストをユーザが選択（又はハイライト）することである。選択されたテキストはコンテキストデータであるとみなされる。テキストが選択された後に、ユーザに１つ以上のオプションが提示されてもよく、そのうちの１つは「リマインド」オプションであり、このオプションは選択された場合に、タスク項目を生成させる。タスクマネージャ１１２は、選択されたテキストに反映された情報に基づいてタスク項目を生成する。タスク項目の詳細はまた、タスクの通知を引き起こす時刻又はイベントのような他のコンテキストデータから判定されてもよい。 Many of the examples herein for generating task items include giving the user voice or text input containing details about the task.

Another non-limiting example of how task items can be generated is for the user to select or highlight the text displayed on the screen of device The selected text is considered to be contextual data. After the text is selected, the user may be presented with one or more options, one of which is the “Remind” option, which causes a task item to be generated when selected. The task manager generates task items based on the information reflected in the selected text.

The details of the task item may also be determined from other contextual data such as the time or event that triggers the notification of the task. 仮想ダイアログ 一部の状況では、ＮＬＰサービス１３２は、デバイス１１０から受信された入力と、当該入力に関連したコンテキストとに基づいてタスクに関する１つ以上の詳細を判定することができない。よって、ある実施形態では、ＮＬＰサービス１３２は、１つ以上の詳細を判定するために、デバイス１１０のユーザに更なる入力を促す。１つ以上の詳細は、タスクの記述、タスクの位置、（存在するならば）リマインダの位置又はタスクの時刻のようなタスク項目の任意の属性に関しうる。 Virtual Dialog In some situations, the NLP service may not be able to determine one or more details about a task based on the input received from device and the context associated with that input.

Thus, in certain embodiments, the NLP service prompts the user of device for further input in order to determine one or more details. One or more details may relate to any attribute of the task item, such as task description, task location, reminder location if any , or task time. 例えば、ＮＬＰサービス１３２は、「７時にスティーブに電話することを私にリマインドしてください。」というユーザコマンドを反映する音声データをデバイス１１０から受信する。ＮＬＰサービス１３２は、スティーブという名を含む、ユーザの多数の連絡先に関する情報（例えば、アドレス帳）にアクセスできてもよい。さらに、複数のスティーブの連絡先のどれに電話するかの曖昧さを解消するために用いることができるものはアドレス帳に何もない。したがって、ＮＬＰサービス１３２は、デバイス１１０によって表示（又は可聴に再生）される以下のメッセージ、「スティーブ・アンダーソンですか？スティーブ・ハンソンですか？スティーブ・ジョブズですか？」をデバイス１１０へ送信する。その後、ユーザは３つのスティーブの連絡先のうちの１つを示す音声入力又はテキスト入力をデバイス１１０に与える。これに応じて、デバイス１１０は、ネットワーク１２０を通じて、対応する音声データ又はテキストデータをＮＬＰサービス１３２へ送信する。 For example, the NLP service receives voice data from the device that reflects the user command “Please remind me to call Steve at 7 o’clock.

In addition, there is nothing in the address book that can be used to disambiguate which of Steve’s contacts to call. Therefore, the NLP service sends the following message, “Steve Anderson? Steve Hanson? Steve Jobs? The user then gives the device a voice or text input indicating one of the three Steve’s contacts. In response, the device transmits the corresponding voice or text data to the NLP service over the network 別の例として、ＮＬＰサービス１３２は、「私はホールフーズでパンを手に入れる必要がある。」というユーザのコマンドを反映する音声データをデバイス１１０から受信する。これに応じて、ＮＬＰサービス１３２は、（ａ）デバイス１１０の現在位置又は（ｂ）ユーザの自宅に一番近いホールフーズ店の検索を実行する。デバイス１１０の現在位置の近く及びユーザの自宅の近くに複数のホールフーズ店が存在するかもしれない。従って、ＮＬＰサービス１３２は、デバイス１１０によって表示される以下のメッセージ、「どのホールフーズですか？アルマデン通り？チェスターエクスプレスウェイ？グリーン通り？」をデバイス１１０へ送信する。その後、ユーザは、３つのホールフーズ店のうちの１つを示す音声入力又はテキスト入力をデバイス１１０に与える。これに応じて、デバイス１１０は、ネットワーク１２０を通じて、対応する音声データ又はテキストデータをＮＬＰサービス１３２へ送信する。 As another example, the NLP service receives voice data from the device that reflects the user’s command, “I need to get bread at Whole Foods.

There may be multiple Whole Foods stores near the current location of device and near the user’s home. Therefore, the NLP service transmits the following message displayed by the device , “Which Whole Foods? Almaden Street? Chester Expressway? Green Street? The user then provides the device with voice or text input indicating one of the three Whole Foods stores.

別の例として、ＮＬＰサービス１３２は、「８時までにジェリーにテキスト送信することを私にリマインドしてください。」というユーザのコマンドを反映する音声データをデバイス１１０から受信する。これに応じて、ＮＬＰサービス１３２は、当該音声データと当該入力のコンテキストとに基づいて、ユーザの連絡先リスト（又はアドレス帳）に示されるようにジェリーがジェリー・ウォールであると判定する。しかし、ユーザがＳＭＳメッセージをジェリーに送信する時刻が午前８時を意図しているのか午後８時を意図しているのかが不明確である。従って、ＮＬＰサービス１３２は、デバイス１１０で表示される以下のメッセージ、「ジェリー・ウォールに午前８時と午後８時とのどちらにテキスト送信したいですか？」をデバイス１１０へ送信する。その後、ユーザは、２つの時刻のうちの１つを選択する音声入力又はテキスト入力をデバイス１１０に与える。これに応じて、デバイス１１０は、ネットワーク１２０を通じて、対応する音声データ又はテキストデータをＮＬＰサービス１３２へ送信する。 As another example, the NLP service receives voice data from the device that reflects the user’s command, “Please remind me to send text to Jerry by 8 o’clock.

However, it is unclear whether the time when the user sends an SMS message to Jerry is intended to be am or pm. Therefore, the NLP service transmits the following message displayed on the device , “Which do you want to send text to the jelly wall at am or pm?

The user then gives the device a voice or text input to select one of the two times. タスク項目の自動分類 ある実施形態では、ＮＬＰサービス１３２は、デバイス１１０のユーザからの入力に基づいて、タスク項目が関連付ける１つ以上のカテゴリを判定する。１つ以上のカテゴリは、事実上無制限でありうる多くの異なるカテゴリのうちの１つでありうる。タスク項目が関連付けられうるカテゴリの非限定的な例は、購入するもの、休暇中に行うこと、職場で行うこと、運転中に行うことを含む。各カテゴリは、サブカテゴリに関連しうる。例えば、「購入カテゴリ」は、食料品店で購入する項目を示す食料品カテゴリと、購入する書籍を示す書籍カテゴリと、購入する楽曲を示す音楽カテゴリとに分割されうる。 Automatic Classification of Task Items In one embodiment, the NLP service determines one or more categories associated with a task item based on input from the user of device One or more categories can be one of many different categories that can be virtually unlimited.

Non-limiting examples of categories to which task items can be associated include what to buy, what to do on vacation, what to do at work, what to do while driving.

Each category can be associated with a subcategory. For example, the “purchase category” can be divided into a grocery category indicating an item to be purchased at a grocery store, a book category indicating a book to be purchased, and a music category indicating a music to be purchased.

例えば、ユーザは以下の音声入力、「牛乳を買うことを私にリマインドしてください。」をデバイス１１０に与えてもよい。デバイス１１０は、当該入力を反映する音声データをＮＬＰサービス１３２へ送信する。ＮＬＰサービス１３２は、タスク項目が作成されるべきであり、「牛乳を買う」が当該タスク項目に関連した記述であるべきであることを判定する。ＮＬＰサービス１３２はまた、牛乳が食料品項目であり、タスク項目が食料品カテゴリ及び／又は購入カテゴリに関連付けられるべきであることを判定してもよい。よって、ＮＬＰサービス１３２は、（ＮＬＰサービス１３２、クラウド１３０のタスクサービス又はタスクマネージャ１１２の何れで作成されたものであっても、）タスク項目が関連すべき１つ以上のカテゴリを示すカテゴリデータをタスクマネージャ１１２へ送信してもよい。 For example, the user may give the device the following voice input, “Remind me to buy milk.

The NLP service determines that a task item should be created and that “buying milk” should be a description related to the task item. Thus, the NLP service provides category data whether created by the NLP service , the task service of the cloud , or the task manager that indicates one or more categories to which the task item should be associated.

It may be sent to the task manager 以下に記載されるように、各タスク項目に関連した１つ以上のカテゴリは、同一のカテゴリが属するタクス項目を編成し、同一のカテゴリのタスク項目をデバイス１１０で表示するために用いられうる。これにより、デバイス１１０のユーザが、完了時刻、作成時刻、（後述される）トリガータイプ、位置、タイプ（例えば、リマインダタスク対非リマインダタスク）又は他の基準によることに加えて又はこれに代えて、カテゴリ別にタスク項目を閲覧することが可能になる。 As described below, one or more categories associated with each task item can be used to organize tax items to which the same category belongs and to display task items of the same category on the device This allows the user of device to in addition to or in lieu of completion time, creation time, trigger type discussed below , position, type eg, reminder task vs.

non-reminder task or other criteria. ＩＩ． タスク項目の通知の引き起こし 上述のように、タスク項目は、満たされた場合にデバイス１１０のユーザに対して通知を提示させるか、他の何らかの動作を実行させる１つ以上のトリガー基準（又は、トリガー）に関連付けられてもよい。タスク項目の１つ以上のトリガー基準が満たされる場合に、通知（又は他の動作）が「引き起こされる」。トリガー基準の非限定的な例は、時刻、位置、相対移動時間、コンテキストトリガー、外因性トリガーを含み、これらのそれぞれは以下により詳細に説明される。 II. Triggering a Task Item Notification As described above, a task item is one or more trigger criteria or triggers that, when satisfied, cause the user of device to present a notification or perform some other action.

May be associated with. A notification or other action is “triggered” when one or more trigger criteria for a task item are met. Non-limiting examples of trigger criteria include time, position, relative travel time, context triggers, exogenous triggers, each of which is described in more detail below. 時刻トリガー 時刻トリガーの時刻は、絶対時刻、相対時刻、反復時刻又は象徴的締め切りでありうる。絶対時刻の例は、太平洋標準時刻の２０１１年６月６日午前９時である。相対時刻の例は、「パトリオッツ対ジェッツのフットボールの試合の１０分前」である。反復時刻の例は、「毎週木曜日の午前１０時」である。象徴的締め切りの例は、「営業日の終わり」である。 Time Trigger The time of a time trigger can be absolute time, relative time, recurring time or symbolic deadline.

An example of absolute time is am Pacific Standard Time, June 6, An example of relative time is “10 minutes before a Patriots vs. Jets football game”. An example of a repeat time is “every Thursday at 10 am”.

An example of a symbolic deadline is “end of business day”. 位置トリガー 本発明の実施形態によれば、デバイス１１０の位置は、タスク項目に関連したトリガー基準である。このようなトリガー基準は、本明細書で「位置トリガー」と呼ばれる。デバイス１１０の位置は、多くの方法のうちの１つで判定されてもよい。例えば、デバイス１１０の位置は、ＷｉＦｉ位置決定、セル位置決定及び／又はＧＰＳ（全地球測位システム）位置決定に基づいて自動的に判定されてもよい。デバイス１１０は、クラウド１３０のサービスからの入力を用いて自身の現在位置を判定してもよいし、これを用いないで判定してもよい。 Position Trigger According to an embodiment of the present invention, the position of the device is a trigger reference associated with the task item.

Such trigger criteria are referred to herein as “position triggers”. The position of the device may be determined by one of many methods. The device may determine its own current position using the input from the service of the cloud , or may determine without using it.

ある実施形態では、ユーザは、所定の地理的位置に関連付けられているラベルを示す入力を与えてもよい。例えば、デバイス１１０のユーザは、以下の文、「私は自宅にいる。」又は「私はホールフーズにいる。」を話してもよい。その後、ＮＬＰサービス１３２は、「自宅」という単語又は「ホールフーズ」というフレーズを、上述の３つの位置決定方法のうちの１つに基づいて判定されたデバイス１１０の現在位置に関連付けてもよい。この単語と位置との関連付けは、「自宅」又は「ホールフーズ」がどこに位置しているかを判定するために後で利用されうる。 In certain embodiments, the user may provide input indicating a label associated with a given geographic location. For example, a user of device may speak the following sentence, “I am at home” or “I am at Whole Foods. This word-position association can be used later to determine where “home” or “Whole Foods” is located.

位置トリガーは、特定の地理的位置又はエリアに関連しなくてもよい。その代わりに、位置トリガーは、特定の地理的位置又はエリアに制限されない場所に関連してもよい。例えば、タスク項目の位置トリガーは「道路上」又は「運転中」であってもよい。デバイス１１０（又はデバイス１１０で実行されているプロセス）は、デバイス１１０の現在位置が高速道路又は別の混雑中の道路上であることを判定する。よって、デバイス１１０が移動している速さに関係なく、又はユーザが移動中であることを示す別のデバイスとデバイス１１０がペアをなすかどうかに関わらず、この判定が行われる。この判定に基づいて、タスクマネージャ１１２は、１つ以上のタスク項目を分析して、「道路上」又は「運転中」という位置トリガーに何らかのタスク項目が関連しているかを判定する。 Location triggers do not have to be associated with a particular geographic location or area.

Instead, the location trigger may relate to a location that is not restricted to a particular geographic location or area. For example, the position trigger of the task item may be “on the road” or “driving”. The device or the process running on the device determines that the current location of the device is on a highway or another busy road. Thus, this determination is made regardless of the speed at which the device is moving, or whether the device is paired with another device that indicates that the user is moving.

Based on this determination, the task manager analyzes one or more task items to determine if any task item is associated with the “on the road” or “driving” position trigger.

別の例として、タスク項目の位置トリガーは、ユーザの車であってもよい。具体的に、ユーザは、以下の音声コマンド、「運転中に私に母に電話することを私にリマインドしてください。」を与えていてもよい。ＮＬＰサービス１３２は当該コマンドを反映する音声データを分析し、「運転中」がユーザの車を指すことを決定する。ユーザの車は、デバイス１１０がユーザの車と通信することを可能にするＢｌｕｅｔｏｏｔｈ対応コンポーネントを有してもよい。デバイス１１０がユーザの車内のＢｌｕｅｔｏｏｔｈ対応コンポーネントにより伝播されるＢｌｕｅｔｏｏｔｈ信号の範囲内に入ると、デバイス１１０は、デバイス１１０がユーザの車内に（又は少なくともその近くに）位置していると判定する。この判定に応じて、タスクマネージャ１１２は、タスク項目の位置トリガーを引き起こす。タスクマネージャ１１２は、母に電話することをユーザに知らせるリマインダメッセージをデバイス１１０に表示させる。その後、ユーザは、デバイス１１０で実行されている電話アプリケーションに、ユーザの母に関連した電話番号への電話を開始させるシングルタップ又は音声応答を与えてもよい。 As another example, the task item position trigger may be the user’s car.

Specifically, the user may give the following voice command, “Remind me to call my mother while driving. The user’s vehicle may have a Bluetooth-enabled component that allows the device to communicate with the user’s vehicle.

When the device falls within the range of the Bluetooth signal propagated by the Bluetooth-enabled component in the user’s vehicle, the device determines that the device is located in or at least near the user’s vehicle. In response to this determination, the task manager triggers a position trigger for the task item.

The task manager causes the device to display a reminder message notifying the user to call the mother. The user may then give the telephone application running on device a single tap or voice response to initiate a call to the telephone number associated with the user’s mother.

別のＢｌｕｅｔｏｏｔｈ対応デバイスとの接続（すなわち「ペアリング」）を確立することは、デバイス１１０の位置を決定するために用いられうるペアリングの一例であるが、他のタイプのペアリングも可能である。例えば、デバイス１１０は、夕方及び朝の時間中に、所定のネットワークデータを検出してもよい。ネットワークデータは、デバイス１１０が接続してもよい１つ以上のネットワークを示す。ネットワークデータは、１つ以上のネットワークの名前又は１つ以上のルータのＭＡＣアドレスを含みうる。その後、デバイス１１０は、当該ネットワークデータが検出された場合はいつも、デバイス１１０がユーザの自宅にいるとみなされると判定してもよい。よって、ペアリングはデバイス１１０とルータのような別のデバイスとの間の接続の確立を必要とするので、実際のペアリングは要求されない。別の例として、デバイス１１０は、電車、地下鉄又はバスのＷｉＦｉ信号を検出してもよい。ＷｉＦｉ信号は、ＷｉＦｉ信号に対応する交通手段のタイプを示してもよい。よって、デバイス１１０は、ＷｉＦｉ信号に基づいて、自身の位置が「電車内」、「地下鉄内」又は「バス内」であることを検出してもよい。タスク項目のトリガー条件がこれらの位置のうちの１つ以上を示すならば、当該タスク項目に関連した動作が引き起こされうる。さらに、このような「輸送指向の」位置はまた、「乗車中」又は「移動中」のような（以下に詳細に後述される）特定のコンテキストに関連しているとみなされてもよい。よって、タスクマネージャ１１２によるこのようなコンテンツの検出は、所定のタスク項目に関連した動作を実行させてもよい。 Establishing a connection ie, “pairing” with another Bluetooth-enabled device is an example of pairing that can be used to locate the device , but other types of pairing are also possible.

is there. For example, device may detect predetermined network data during evening and morning hours. The network data indicates one or more networks to which the device may connect. The network data may include the name of one or more networks or the MAC address of one or more routers.

The device may then determine that the device is considered to be at the user’s home whenever the network data is detected.

Therefore, pairing requires the establishment of a connection between device and another device, such as a router, and does not require actual pairing. As another example, device may detect WiFi signals on trains, subways or buses.

The WiFi signal may indicate the type of mode of transportation corresponding to the WiFi signal. Therefore, the device may detect that its position is “in the train”, “in the subway”, or “in the bus” based on the WiFi signal. If the trigger condition of a task item indicates one or more of these positions, the action associated with that task item can be triggered.

In addition, such “transport-oriented” positions may also be considered to be relevant to a particular context discussed in detail below , such as “on board” or “on the move.

位置トリガーの上述の例は、「私がＹに到着した場合にＸを行うことを私にリマインドしてください。」というユーザ入力に見られるような「到着トリガー」に分類されうる。別のタイプの位置トリガーは、「出発トリガー」であり、この例は、「私が職場を出る場合にＸを行うことを私にリマインドしてください。」又は「私がここを出る場合に…」というユーザコマンドに見られる。ある実施形態では、出発トリガーのシナリオで、特定の出発トリガーが「発せられる（fire）」前に、現在位置及び出発位置からの最小距離が必要となる。このような最小距離は、誤った開始が存在する場合の対応する動作の実行を回避するのに役立ちうる。 The above example of a position trigger can be categorized as an “arrival trigger” as seen in the user input “Please remind me to do an X when I arrive at Y”.

Another type of position trigger is the “departure trigger”, an example of which is “remind me to do an X when I leave the office” or “when I leave here In certain embodiments, in a departure trigger scenario, the current position and the minimum distance from the departure position are required before a particular departure trigger is “fired”. Such a minimum distance can help avoid performing the corresponding action in the presence of a false start. さらに、位置トリガーは、タスク項目の動作を引き起こす複数の条件のうちの１つであってもよい。複数の条件を含むユーザコマンドの例は、「私が自宅に着くのと午後８時とのうちの遅い方にＸを行うことを私にリマインドしてください。」、「午後８時と私が出るのとのうちの早い方にＸを行うことを私にリマインドしてください。」、「午後８時と私が運転中であるとのうちの早い方にＸを行うことを私にリマインドしてください。」を含む。 Further, the position trigger may be one of a plurality of conditions that trigger the operation of the task item.

Examples of user commands that include multiple conditions are “Remind me to do an X later than I get home and 8 pm. 移動時間トリガー ある実施形態では、デバイス１１０のユーザに通知を提供するために、デバイス１１０の位置とタスク項目に関連した時刻とが用いられる。よって、時刻がタスク項目に関連した１つ以上のトリガー基準の１つであってもよいが、デバイス１１０の位置は、少なくとも明示的に、そうでなくてもよい。 Travel Time Trigger In some embodiments, the location of the device and the time associated with the task item are used to provide notification to the user of the device Thus, the time may be one of the one or more trigger criteria associated with the task item, but the location of the device may, at least explicitly, not.

図３は本発明の実施形態に従うタスクについてスケジュールされた時刻の前にユーザにリマインダを提供する時刻を決定するためのプロセス３００を説明するフロー図である。プロセス３００は、デバイス１１０又はクラウド１３０で実行されている１つ以上のプロセスによって実行されうる。しかし、説明を簡単にするために、プロセス３００のすべてのステップはタスクマネージャ１１２によって実行される。 FIG. Process can be executed by one or more processes running on device or cloud However, for simplicity of explanation, all steps of process are performed by task manager ステップ３１０で、タスクマネージャ１１２はデバイス１１０の現在位置を判定する。ステップ３２０で、タスクマネージャ１１２は、タスク項目に関連した（又はこれによって識別される）目的地の位置（又は「目的位置」）を判定する。ステップ３２０で、２つの位置の間の距離に基づいて、タスクマネージャ１１２は、「移動時間」、すなわちデバイス１１０のユーザが目的位置へ移動するのにかかるだろう時間を判定する。ステップ３３０で、タスクマネージャ１１２は、「差分時間」、すなわち現在時刻と、タスク項目に関連した時刻トリガー基準との間の差分を判定する。ステップ３４０で、移動時間が差分時間と同じか近いならば、タスクマネージャ１１２はユーザに通知を提供する。この通知は、目的地への移動をユーザが開始するためのリマインダ（ユーザがその準備をまだしていない場合）として機能する。 In step , the task manager determines the current position of the device At step , the task manager determines the location or “destination location” of the destination associated with or identified by the task item.

In step , based on the distance between the two positions, the task manager determines the “travel time”, i. At step , task manager determines the “difference time”, that is, the difference between the current time and the time trigger criteria associated with the task item.

In step , if the travel time is equal to or close to the difference time, the task manager provides the user with a notification. This notification acts as a reminder if the user has not yet prepared for it to initiate the move to the destination. 例えば、タスク項目は、特定のレストランで午後２時にスーと会うためのリマインダについてのものであってもよい。タスクマネージャ１１２は、デバイス１１０の位置と、特定のレストランの位置とを判定する。特定のレストランの位置は、例えばインターネット検索を開始し、デバイス１１０の位置から最も近い同じ名前のレストランを識別することによって判定されうる。これに代えて、特定のレストランの住所が既にタスク項目に関連して格納されていてもよい。デバイス１１０の位置と特定のレストランとの間の距離に基づいて、タスクマネージャ１１２は、デバイス１１０のユーザが特定のレストランへ移動するのにどれくらいの時間がかかるか（すなわち、「移動時間」）を判定する。移動時間が現在時刻と時刻トリガー（すなわち、午後２時）との間の差分と同じか近い（例えば、１０分以内）場合に、タスクマネージャ１１２は、特定のレストランに午後２時に到着するためにはユーザがすぐに出なければならないことを示すメッセージをデバイス１１０に表示させる。 For example, the task item may be about a reminder to meet Sue at 2 pm at a particular restaurant.

The task manager determines the location of the device and the location of a particular restaurant. The location of a particular restaurant can be determined, for example, by initiating an internet search and identifying the closest restaurant of the same name from the location of device Alternatively, the address of a particular restaurant may already be stored in relation to the task item.

Based on the location of the device and the distance between the particular restaurant, Task Manager determines how long it will take for the user of the device to travel to the particular restaurant ie, “travel time”.

If the travel time is equal to or close to eg, within 10 minutes the difference between the current time and the time trigger ie, 2 pm , Task Manager will arrive at a particular restaurant at 2 pm. Causes the device to display a message indicating that the user must leave immediately.

ある実施形態では、目的地へ向かう時刻は、デバイス１１０の現在位置に基づいて変わる。例えば、デバイス１１０の現在位置が位置Ａであり、目的地が位置Ｂである場合に、タスクマネージャ１１２は、スケジュールされたタスクの時刻の５０分前にユーザが移動を開始すべきであると判定する。しかし、デバイス１１０の現在位置がいまや位置Ｃであることを検出したことに応じて、タスクマネージャ１１２は、スケジュールされたタスクの時刻の２０分前にユーザが移動を開始すべきであると判定する。例えば、デバイス１１０のユーザは一日の始めに自宅にいてもよく、タスクマネージャ１１２は、ユーザの自宅から夕方の夕食イベントの位置までの移動に５０分かかると判定する。その日のうち後の時刻に、デバイス１１０のユーザは、夕食イベントの位置に、より近い職場に移動する。デバイス１１０が異なる位置にあることに応じて、タスクマネージャ１１２は、ユーザの職場から夕食イベントの位置までの移動に２０分かかることを判定する。 In some embodiments, the time to the destination varies based on the current position of the device For example, if the current position of the device is position A and the destination is position B, task manager determines that the user should start moving 50 minutes before the time of the scheduled task.

To do. However, in response to detecting that the current position of device is now position C, task manager determines that the user should start moving 20 minutes before the time of the scheduled task. For example, the user of device may be at home at the beginning of the day, and task manager determines that it takes 50 minutes to move from the user’s home to the location of the evening supper event.

At a later time of the day, the user of device moves to work closer to the location of the supper event. Depending on the location of the device , the task manager determines that it takes 20 minutes to move from the user’s workplace to the location of the supper event. ある実施形態では、目的地へ向かう時刻は、現在の交通情報に基づいて変わる。例えば、午後２：３０に、タスクマネージャ１１２は、デバイス１１０のユーザがレストランへ向かうべき時刻が午後５：００であると判定する。しかし、ユーザがレストランへ到着するのに利用する高速道路の自動車事故に起因して、交通がかなり低速になる。タスクマネージャ１１２は、午後３：３０に、ユーザがレストランへ向かうべき時刻が午後４：００であると判定する。 In some embodiments, the time to the destination changes based on current traffic information.

For example, at pm, task manager determines that the time when the user of device should head to the restaurant is pm. However, traffic slows considerably due to a car accident on the highway that users use to reach restaurants. The task manager determines at pm that the time the user should head to the restaurant is pm. 図４は、本発明の実施形態に従う移動リマインダのビュー４００である。ビュー４００はデバイス１１０により表示される。ビュー４００の移動リマインダは６つのデータ項目を含む。６つのデータ項目は、（１）対応するタスクの記述４１０（「クロエを迎えにいく」）と、（２）タスクを完了すべき時刻４２０（「本日午後５：００」）と、（３）デバイス１１０のユーザが目的地への移動を開始すべき時刻にする動作４３０と、（４）目的地に間に合うように到着するためにユーザが移動を開始すべき時刻をユーザがリマインドされたいことを示すリマインダ時刻４４０と、（５）目的地に間に合うように到着するためにユーザが移動を開始すべき時刻を示す開始時刻４５０と、（６）目的地の名前及び目的地の住所を示す位置４６０とを含む。デバイス１１０が表示する別の移動リマインダは、より多くのデータ項目又はより少ないデータ項目を含んでもよい。 FIG.

View is displayed by device The move reminder of view contains six data items. The six data items are 1 description of the corresponding task “pick up Chloe” , 2 time to complete the task “5 pm today” , and 3.

Action to set the time when the user of the device should start moving to the destination, and 4 the user wants to be reminded of the time when the user should start moving to arrive in time for the destination. Reminder time to indicate, 5 start time to indicate the time when the user should start moving to arrive in time for the destination, and 6 position to indicate the name of the destination and the address of the destination.

And include. Another mobile reminder displayed by device may contain more or fewer data items. 動作４３０に関連した動作は、（移動リマインダの最上部に示される）現在時刻が開始時刻４５０によって示される時刻に等しいとタスクマネージャ１１２が判定したことに応じて引き起こされても（すなわち実行されても）よい。説明される例では、動作４３０は、タスクマネージャ１１２が開始時刻４５０に地図を生成させデバイス１１０のユーザに向けて表示させる地図関連動作である。地図は、位置４６０の住所の指標、ユーザの現在位置の指標、又は両方を含む。開始時刻４５０に地図を自動的に表示させる代わりに、タスクマネージャ１１２はまず、地図を生成するためのオプションを含むメッセージをデバイス１１０で表示させてもよい。ユーザが当該オプションを（例えば、音声入力又は画面へのタップを通じて）選択したならば、タスクマネージャ１１２は地図を生成させ、表示させる。 The action associated with action is triggered ie, executed in response to Task Manager determining that the current time shown at the top of the move reminder is equal to the time indicated by the start time Also good.

In the example described, the operation is a map-related operation in which the task manager generates a map at the start time and displays it for the user of the device The map includes an address indicator at location , an indicator of the user’s current location, or both.

Instead of automatically displaying the map at start time , task manager may first display a message on device that includes an option to generate the map.

If the user selects the option eg, through voice input or tapping the screen , Task Manager will generate and display a map. リマインダ設定は、「オン」モードであっても、「オフ」モードであってもよい。図４では、リマインダ時刻は「オン」モードである。リマインダ時刻４４０が「オフ」モードであるならば、ビュー４００の移動リマインダはリマインダ時刻４４０又は開始時刻４５０を含まなくてもよい。 The reminder setting may be in “on” mode or “off” mode.

In FIG. If the reminder time is in “off” mode, the move reminder in view may not include the reminder time or start time 上述のように、タスクマネージャ１１２は、デバイス１１０の位置の変化に応じて開始時刻４５０を変えてもよい。よって、午前にデバイス１１０がユーザの自宅に位置している場合に開始時刻４５０は「本日午後３：３０」を示してもよいが、午後にデバイス１１０がユーザの職場に位置している場合に開始時刻４５０は「本日午後４：２０」を示してもよい。 As described above, the task manager may change the start time according to the change in the position of the device Thus, the start time may indicate “today pm” when the device is located at the user’s home in the morning, but when the device is located at the user’s workplace in the afternoon.

The start time may indicate “today pm”. ある実施形態では、タスクマネージャ１１２は、デバイス１１０の位置の有意な変化に応じて、計算された開始時刻４５０の変化をチェックする。位置の有意な変化は、すでに計算されている他のイベントの結果として判定されてもよい。例えば、デバイス１１０は、セルタワーの間を遷移する際に既にイベントを処理していてもよく、これらのイベントは位置の変化の再計算を引き起こし、従って、更新された開始時刻４５０の変化の再計算を引き起こす。位置の潜在的な有意な変化を示すイベントの非限定的な他の例は、検出されたＷｉＦｉシグネチャの変化、（地図又はナビゲーションのような）何らかの他のアプリケーションについての正確なＧＰＳ位置の計算、電力サイクルイベント、デバイスのラジオのオン・オフ、加速度計信号に基づく警告、及び位置情報を含むテキストメッセージ又はプッシュ通知の受信である。 In one embodiment, the task manager checks for a change in the calculated start time in response to a significant change in the position of the device