JP5116772B2 - 適応データベース - Google Patents

Description

本発明は、一般的な通信に関し、特に、通信デバイス間の情報のやり取りに関する。

携帯端末のような通信デバイスは、他の通信デバイスのユーザとコミュニケーションを行うために個人によって用いられても良い。例えば、通信デバイスは、他の通信デバイスへの呼の設定、テキストメッセージの送信や、他の通信デバイスからの呼の受信、テキストメッセージのために用いられてよい。通信デバイスは、一般的に英数字キーパッドによって、ユーザがテキストメッセージのようなテキストを入力することを可能とする。

［サマリ］
一つの特徴によると、第一の通信デバイスが提供される。前記第一の通信デバイスは、ユーザからの入力を受信するように構成された入力デバイスと単語予測と関連付けられた第一のデータベースを格納するように構成されたメモリとを有する。前記第一の通信デバイスは、第二の通信デバイスと接続を形成し、前記第二の通信デバイスは単語予測と関連付けられた第二のデータベースを含み、少なくとも前記第二のデータベースの一部を取得し、前記第一の通信デバイスに少なくとも前記第二のデータベースの一部を格納し、少なくとも前記第二のデータベースを用いて前記受信した入力において単語予測を実行するように構成された方法も含む。

加えて、少なくとも前記第二のデータベースの一部を格納した際に前記ロジック回路は、前記第二のデータベースの一部と前記第一のデータベースを統合し、前記メモリに前記マージされたデータベースを格納されても良い。

加えて、前記ロジック回路は、更に前記第二のデータベースを解析し、前記第一と第二のデータベース間の類似もしくは差異の少なくとも一つを特定するように構成されても良い。

加えて、前記特定に基づいて、前記第一の通信デバイスに少なくとも前記第二のデータベースの一部を格納するか否かを決定するように構成されても良い。

加えて、前記第一と第二のデータベース間の類似もしくは差異の少なくとも一つを特定する際に、前記ロジック回路は、前記第一と第二のデータベース両方において用いられる頻度が低い少なくとも一つの包含に基づいて類似を特定するように構成されても良い。

加えて、前記ロジック回路は、少なくとも一つの同じ接続において、個別の前記第一と第二の通信デバイスそれぞれに格納された接続一覧もしくは住所録が含まれるか否かを特定し、個別の前記第一と第二の通信デバイスそれぞれに格納された前記接続一覧もしくは住所録が、少なくとも一つの同じ接続に含まれる際には、前記第一の通信デバイスに少なくとも前記第二のデータベースの一部を格納するように構成されても良い。

加えて、単語予測を行う際に、前記ロジック回路は、時刻もしくは時間帯に基づいて単語予測を行うように構成されても良い。

加えて、時刻もしくは時間帯に基づいて単語予測を行う際に、前記ロジック回路は前記第一の時刻に前記入力が受信された場合、前記受信した入力と対応付けられている単語の候補として第一の時刻に入力される頻度の高い単語を重く重み付けするように構成されても良い。

加えて、少なくとも前記第二のデータベースを取得する際に、前記ロジック回路は、無線ネットワークを越えて前記第二の通信デバイスと通信し、前記ユーザからの入力無しに少なくとも前記第二のデータベースの一部を読み込むように構成されても良い。

加えて、前記第一の通信デバイスは、携帯端末を含んで良い。

他の特長によると、方法は、単語予測に対応付けられた第一のデータベースを格納している第一の携帯端末において実行されて良い。前記方法は、前記第二の携帯端末が単語予測と対応付けられた第二のデータベースを含む場合に、無線ネットワークを介して第二の携帯端末と接続する手段を含む。前記方法は、少なくとも前記第二のデータベースの一部を取得する手段と前記第一の携帯端末に少なくとも第二のデータベースの一部を格納する手段も含んで良い。前記方法は更に、英数字キーパッドを介してユーザからの入力を受信する受信手段と前記第二のデータベースの一部と前記第一のデータベースとを用いて受信した入力の単語予測を行う手段とを含んでも良い。

加えて、前記方法は更に、前記第二のデータベースを解析する手段と、前記第一と第二のデータベース間の類似もしくは際の少なくとも一つを特定する手段と、前記特定する手段に基づいて前記第一の携帯端末に少なくとも前記第二のデータベースの一部を格納するか否かを決定する手段とを含む。

加えて、前記方法は更に、個別の前記第一と第二の携帯端末に格納された接続一覧もしくは住所録が少なくとも一つの同じ接続を含んでいるか否かを特定する手段と、個別の前記第一と第二の携帯端末に格納された接続一覧もしくは住所録が少なくとも一つの同じ接続を含んでいる場合には、前記第一の携帯端末に少なくとも前記第二のデータベースの一部を格納する手段とを含んでも良い。

加えて、単語予測を実行する手段は、前記第一の時刻に入力が受信された場合、前記受信した入力と対応づけられている単語の候補として、第一の時刻に前記第一の携帯端末のユーザによって入力される頻度の高い単語を重く重み付けする重み付け手段を含んで良い。

加えて、前記取得手段は、無線通信を超えて前記第二の通信端末と通信する手段と、前記ユーザからの入力無しに少なくとも前記第二のデータベースを読み取る手段とを含んでも良い。

更なる特長によると、一連の命令を格納されているコンピュータ読取可能媒体が提供されても良い。少なくとも一つのプロセッサによって実行される命令は、プロセッサを、無線ネットワークを介して第一の携帯端末との接続を形成する形成させ、第一の携帯端末の第一のデータベースにアクセスさせ、前記第一のデータベースは、単語予測と関連付けられ、前記第一のデータベースを解析させ、少なくとも前記第一のデータベースの一部を取得させ、メモリに少なくとも前記第一のデータベースの一部を格納させる。

加えて、少なくとも一つのプロセッサが、第二のデータベースを含んでいる第二の携帯端末に含まれてよい。前記第一のデータベースを解析するための命令は、少なくとも一つのプロセッサを、前記第一と第二のデータベース間の類似と差異の少なくとも一つを特定させ、前記特定に基づいて、前記第二の携帯端末に少なくとも前記第一のデータベースの一部を格納するか否かを決定させても良い。

加えて、前記第一と第二のデータベース間の類似もしくは差異の少なくとも一つを特定するための命令は、少なくとも一つのプロセッサを、前記第一と第二のデータベース両方において少なくとも一つの用いられる頻度の低い単語の包括に基づいて類似を特定させても良い。

加えて、前記第一と第二のデータベース間の類似もしくは差異の少なくとも一つを特定するための命令は、少なくとも一つのプロセッサを、個別の前記第一と第二の携帯端末それぞれに格納された接続一覧もしくは住所録に格納された共通情報に基づいて類似を特定させても良い。

加えて、コンピュータ読取可能媒体は更に、少なくとも一つのプロセッサを、テキストメッセージと関連付いたユーザ入力を受信させ、前記格納された前記第一のデータベースの一部を用いてユーザ入力に単語認識を実行させても良い。

加えて、少なくとも一つのプロセッサは、第二の携帯端末に含まれても良く、少なくとも一つのプロセッサに文字認識を実行させるための命令は、少なくとも一つのプロセッサを、前記第一の時刻に入力が受信された場合、前記受信された入力と対応付けられているランドの候補として第一の時刻に前記第二の携帯端末のユーザによって入力される品ふぉの高い単語を重く重み付けさせても良い。

図１は、ここで述べられた方法とシステムが実装可能なシステム例の図である。 図２は、図１の実施例と一致する携帯端末の図である。 図３は、図２の実施例と一致する携帯端末において実装されたコンポーネントの機能ブロックの例図である。 図４は、図３の携帯端末において、実装されたコンポーネントの機能ブロック図である。 図５は、実施例における携帯端末によって処理例を示しているフロー図である。 図６は、実施例における携帯端末によって処理例を示しているフロー図である。 図７は、実施例における携帯端末によって処理例を示しているフロー図である。

添付の図を参照し、その中において、同じ参照番号指定を有する要素は、同じ要素を表している。

以下の発明の詳細な説明は、添付した図を参照する。異なる図における同じ参照番号は、同じもしくは類似の要素を特定する。また、以下の詳細な説明は、発明を限定するものではない。代わりに、発明の範囲は、添付のクレーム及び均等物によって定義される。

［システム例］
図１は、ここで述べられた方法とシステムが実装可能なシステム１００の例図である。システム１００は、ネットワーク１４０を介して接続された携帯端末１１０、１２０、及び１３０を含んで良い。図１において示された構成の例は、分かり易いように提供されている。一般的なシステムは、図１に示されるよりも多く、もしくは少ないデバイスを含んでいても良いということを理解されるべきである。加えて、図１において示された様々な構成要素間の通信を促進する他のデバイスは、システム１００に含まれていても良い。

本発明の特徴は、携帯端末１１０〜１３０の一つのような携帯端末のコンテキストにおいて、ここで述べられている。ここで用いられているように、用語“携帯端末”は、マルチライン・ディスプレイを有する、もしくは有しないセルラー方式無線電話と、データ処理、ファクシミリ、及びデータ通信能力をセルラー方式無線電話と組み合わせることができるパーソナルコミュニケーションシステム（ＰＣＳ）端末と、無線電話、ポケベル、インターネット／イントラネットアクセス、ウェブブラウザ、システム手帳、カレンダ、全地球測位システム（ＧＰＳ）受信機のうち少なくともいずれか一つを含むことが可能な携帯情報端末（ＰＤＡ）と、従来のラップトップコンピュータもしくはパームトップコンピュータ受信機のうちの少なくとも一つ、もしくは無線電話送受信機を含む他の装置とを含んでいても良い。携帯端末は、“普及した計算処理（pervasive computing）”デバイスと呼ばれても良い。

ネットワーク１４０は、セルラーネットワーク、衛星ネットワーク、インターネット、公衆交換電話網（ＰＳＴＮ）のような電話網、首都圏エリアネットワーク（ＭＡＮ）、広域ネットワーク（ＷＡＮ）、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、もしくは他のタイプのネットワークを含む1以上のネットワークであっても良い。携帯端末１１０、１２０、及び１３０は、有線、無線、もしくは光学的結合を通してネットワーク上を互いに通信しても良い。

実施例において、ネットワーク１４０は、データを携帯端末１１０、１２０、及び１３０へ、そして、それらから送信するためのコンポーネントを用いるセルラーネットワークを含む。そのようなコンポーネントは、それらの周辺における携帯端末からデータを送受信する基地局アンテナ（不図示）を含んでいて良い。そのようなコンポーネントは、基地局アンテナと接続し、周知技術に従うスイッチやルータ（不図示）のような他のデバイスと通信をする基地局を含んでいても良い。

システム１００は、システム１００における通信端末をお互い探すことができ、お互いに通信できるアドホック・ネットワークを含んでいても良い。例えば、システム１００は、図１にて破線の円で示されたアドホック・ネットワーク１５０を含んでいても良い。アドホック・ネットワーク１５０は、携帯端末１１０、１２０を含んでも良い。アドホック・ネットワーク１５０は追加のコンポーネントや追加の携帯端末（不図示）を含んで良いと理解されるべきである。

実装例において、携帯端末１１０〜１３０は、アドホック・ネットワーク１５０において、ある携帯端末が他の携帯端末を探すことができるように、“ビーコン”を用いても良い。ビーコンは、ある携帯端末によって生成されることができ、伝送距離における携帯端末のいくつか、もしくは全てによって受信されても良い伝送である。すなわち、ビーコンは、いくつかの特定の携帯端末／ノードへの伝送よりはむしろ、ブロードキャスト伝送であっても良い。ビーコンは、２つの携帯端末間で通信を開始するために用いられても良く、以下で更に詳細に述べる。

図２は、ここで述べられた方法とシステムが実装可能な携帯端末１１０の例の図である。携帯端末１２０、１３０は、同じもしくは同様の要素を含んでよく、同じもしくは同様に構成されて良いと理解されるべきである。

図２を参照すると、携帯端末１１０は、筐体２１０、スピーカ２２０、ディスプレイ２３０、コントロールボタン２４０、キーパッド２５０、及びマイク２６０を含んで良い。筐体２１０は、外側の要素から携帯端末１１０のコンポーネントを保護する。スピーカ２２０は、携帯端末１１０のユーザに可聴情報を提供できる。

ディスプレイ２３０は、ユーザに視覚情報を提供できる。例えば、ディスプレイ２３０は、電話の呼び出しの着信もしくは発信、または、電子メール（Ｅメール）の着信もしくは発信の少なくとも一方、インスタント・メッセージ（ＩＭ）、ショート・メッセージ・サービス（ＳＭＳ）メッセージなどに関する情報を提供することができる。ディスプレイ２３０は、携帯端末１１０に格納された電話帳／住所録、現在時刻、ユーザによって実施されたビデオゲーム、ダウンロードしたコンテンツ（例えば、ニュースや他の情報）などのような様々なアプリケーションに関する情報を表示しても良い。

コントロールボタン２４０は、ユーザが携帯端末１１０と情報のやり取りを行うことを可能とし、携帯端末１１０が、通話を行い、様々なメディアを実行するなどの１以上のオペレーションの実行を引き起こす。例えば、コントロールボタン２４０は、ダイアルボタン、ハングアップボタン、実行ボタンなどを含んで良い。実装例において、コントロールボタン２４０は、携帯端末１１０によって実行される様々なアプリケーションを制御する１以上のボタンを含んで良い。例えば、コントロールボタン２４０の一つは、他の携帯端末と情報を共有するための、共有単語予測データベースのようなアプリケーションプログラムを実行するために用いられても良い。

キーパッド２５０は、標準の電話キーパッドを含んで良い。示されているように、キーパッド２５０における多くのキーは、数字の値と様々な文字を含んでいる。例えば、数字の２を有するキーは、文字Ａ、Ｂ、及びＣを含む。これらの文字は、携帯端末１１０にテキスト入力をする際にユーザによって用いられても良い。入力デバイスの他のタイプが提供されても良い。例えば、他の実装において、タッチスクリーンが情報を入力するために提供されて良い。さらに他の実装において、ＱＷＥＲＴＹキーボードやドボラックキーボードが用いられて良い。加えて、ジェスチャベース入力デバイス、光学式文字認識（ＯＣＲ）ベース入力デバイス、ジョイスティック、仮想キーボード、音声からテキストへのエンジン（speech-to-text engine）などは、携帯端末１１０へ情報を入力するために用いられて良い。マイク２６０は、ユーザから可聴情報を受信できる。

図３は、実施例に準じた携帯端末１１０のコンポーネントを示した図である。図３を参照すると、携帯端末１１０は、バス３１０、処理ロジック３２０、メモリ３３０、入力デバイス３４０、出力デバイス３５０、通信インタフェース３６０、及びアンテナ３７０を含んで良い。バス３１０は、携帯端末１１０のコンポーネントの間の通信を可能とする。当業者は、携帯端末１１０が多くの他の方法で構成されて良く、他の要素もしくは異なる要素を含んで良いと認識するであろう。例えば、携帯端末１１０は、データを処理するための１以上の変調器、復調器、エンコーダ、デコーダなどや、携帯端末１１０を動作するための１以上の電源を含んでよい。処理ロジック３２０は、プロセッサ、マイクロプロセッサ、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（ＦＰＧＡ）などを含んで良い。処理ロジック３２０は、通信デバイス１１０のオペレーションを制御するソフトウェア命令／プログラムや、データ構造を実行できる。

メモリ３３０は、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）や処理ロジック３２０による実行のための情報や構造を格納する動的記憶デバイスの他のタイプ、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）や処理ロジック３２０による実行のための情報や構造を格納する静的記憶デバイスの他のタイプ、情報や構造を格納するためのフラッシュメモリ（例えば、電気的消去可能ＰＲＯＭ（ＥＥＰＲＯＭ））デバイス、もしくは、磁気的もしくは光学的記録媒体の他のタイプや類似のデバイスのうち少なくとも一つを有しても良い。メモリ３３０は、処理ロジック３２０による命令の実行の間、一時的に変数もしくは中間の情報を格納するために用いられても良い。処理ロジック３２０によって用いられた命令は、その代わりとして、処理ロジック３２０によってアクセス可能なコンピュータ読込可能媒体のほかのタイプにて格納されても良い。コンピュータ読込可能媒体は、１以上のメモリデバイスもしくは搬送波の少なくとも一方を含んで良い。

入力デバイス３４０は、操作者が携帯端末１１０に情報を入力することを可能とする機構を含んで良く、例えば、マイク２６０、キーパッド２５０、コントロールボタン２４０、キーボード（例えば、ＱＷＥＲＴＹキーボードやドボラックキーボード）、ジェスチャベース入力デバイス、ＯＣＲベース入力デバイス、ジョイスティック、仮想キーボード、音声からテキストへのエンジン、マウス、ペン、音声認識、もしくは、生体機構などの少なくとも一つが、携帯端末１１０に情報を入力することに用いられて良い。マイク２６０は、ユーザから可聴情報を受信することができる。

出力デバイス３５０は、ユーザに情報を出力するディスプレイ２３０のようなディスプレイ、プリンタ、スピーカ２２０のような１以上のスピーカ、などを含む１以上の機構を含んで良い。

通信インタフェース３６０は、携帯端末１１０が他のデバイスもしくはシステムの少なくとも一方と通信ができる、いくつかの送受信機のような機構を含んで良い。例えば、通信インタフェース３６０は、モデムやＬＡＮへのイーサネット（登録商標）インタフェースを含んで良い。通信インタフェース３６０は、無線ネットワークのようなネットワークを介して通信するための機構を含んでも良い。例えば、通信インタフェース３６０は、ネットワーク１４０を通って無線周波数（ＲＦ）データを送信し受信するために、１以上のＲＦの送信機、受信機、もしくは送受信機の少なくとも一つを含んで良い。アンテナ３７０は、ＲＦ信号を送信し受信するために１以上のアンテナを含んで良い。

携帯端末１１０は、電話の呼び出しを生成し受信し、電子メール、テキストメッセージ、マルチメディアメッセージ、ショート・メッセージ・サービス（ＳＭＳ）メッセージなどを送受信し、様々な他のアプリケーションを実行するユーザのためのプラットフォームを提供してよい。携帯端末１１０は、単語予測と関連したデータベースのような、他の携帯端末と情報のやり取りと関連した処理を実行しても良く、以下で詳細に述べる。携帯端末１１０は、メモリ３３０のようなコンピュータ読取可能媒体に含まれている命令の順に実行する処理ロジック３２０に応答して、これらのオペレーションを実行して良い。そのような命令は、例えば、通信インタフェース３６０を通って他のコンピュータ読取可能媒体からメモリ３３０へ読み込まれて良い。コンピュータ読取可能媒体は、１以上のメモリデバイスもしくは搬送波の少なくとも一つを含んで良い。他の実装形態において、ハードワイヤド回路は、発明と一致する処理を実装するためのソフトウェア命令の代わり、もしくは組み合わせて用いられて良い。従って、ここで述べられた実装は、ハードウェア回路やソフトウェアの特定の組み合わせを限定するものではない。

本発明の特徴は、携帯端末のコンテキストにおいてここで述べられる。ここで述べられるシステムや方法は、様々な他の通信機能性が無く、様々な単語予測の機能性を含む他のデバイスにおいて実装されても良いということを理解されるべきでもある。例えば、発明の特徴は、パーソナル・コンピュータ（ＰＣ）、ラップトップコンピュータ、ＰＤＡ、メディア・プレイイング・デバイス（例えば、ＭＰＥＧオーディオレイヤ３（ＭＰ３）プレーヤ、ビデオゲームプレイイングデバイス）などにて実装されて良い。

図４は、メモリ３３０におけるような、図３の携帯端末１１０にて実装されたコンポーネントの機能ブロックの例図である。図４を参照すると、メモリ３３０は、単語予測ロジック４２０と単語予測データベース４３０を含んでいるメッセージング・プログラム４１０を含んで良い。単語予測ロジック４２０と単語予測データベース４３０は、メッセージング・プログラム４１０に含まれるように示されている。他の実施形態において、１以上のこれらのコンポーネントは、メッセージング・プログラム４１０に対して外部に設置されて良い。

メッセージング・プログラム４１０は、携帯端末１２０と１３０のような他のデバイスへメッセージを送信し、デバイスへメッセージを受信するために用いられるメッセージング・プログラムのいくつかのタイプを含んでいて良い。例えば、メッセージング・プログラム４１０は、携帯端末１１０が他のデバイスと通信できるようにする、マルチメディア・メッセージ・サービス（ＭＭＳ）ベースプログラム、ショート・メッセージ・サービス（ＳＭＳ）ベースプログラム、インスタント・メッセージ（ＩＭ）ベースプログラム、Ｅメールプログラム、もしくは他のテキストベースアプリケーションプログラムを含んで良い。

単語予測ロジック４２０は、入力もしくはタイプされているユーザによって入力された単語を予測するために用いられるロジックを含んで良い。単語予測ロジック４２０は、候補の文字、次の文字、単語、次の単語、もしくは句の少なくとも一つを、例えば、ユーザがキーパッド２５０を通してテキストを入力している際に、ディスプレイ２３０を通してユーザに示すことができる。ここで用いられている単語“候補の文字（candidate character）”、“次の候補の文字（next candidate character）”、“候補の単語（candidate word）”、“次の候補の単語（candidate next word）”、“候補の句（candidate phrase）”は、文字、次の文字、単語、次の単語、もしくは句のそれぞれは、ユーザがキーパッド２５０を通して入力しようとする文字／単語／句と一致する可能性がある。実施形態の例において、単語予測ロジック４２０は、単語予測を実行するために単語予測データベース４３０を用いてもよく、以下に詳細を述べる。

単語予測データベース４３０は、現在の単語、もしくは句の少なくとも一方のデータベースを含んで良い。いくつかの実施形態において、携帯端末１１０のユーザがメッセージを入力し、もしくはメッセージを受信した少なくとも一方の際に、単語予測データベース４３０は、動的に更新されても良い。例えば、単語予測データベース４３０は、特定の言語において、ほとんどの場合に用いられる常用語や常用句を、最初から組み込んでいても良い。メッセージング・プログラム４１０は、メッセージを生成し送信する際に、単語予測データベース４３０をまだ格納されていない単語／句を、単語予測データベース４３０に加えられても良い。このように、単語予測データベース４３０は、携帯端末１１０のユーザによって将来使われるであろう単語を含む可能性がより高い。

上記で簡潔に述べたように、従来のシステムにおいて、キーパッド２５０（図２）における各英数字ボタンは３つの異なる文字の一つと対応してよい。例えば、ユーザが数字“２”を従来のキーパッドを通して入力したとき、対応しているテキストは、文字Ａ、Ｂ、もしくはＣのいずれかとなることができる。従来のＴ９／Ｚｉタイプの予測入力スキームにおいて、メッセージング・プログラムは、ユーザにタイプされるであろう文字を推測し、予測する。例えば、もしユーザが“８４３”を入力したら、従来のメッセージング・プログラムは、単語“the”がユーザに入力されるであろうと仮定することができる。そのようなシステムにおいて、メッセージング・プログラムは、ユーザが入力を望むことを予測するために現在の単語の辞書を用いることができる。そのような従来のシステムは、しかしながら、様々なシナリオにおいて正しい単語を見つけることが、多くの場合できない。
［典型的な処理］
典型的な実施形態において、携帯端末１１０は、他の携帯端末のような他のデバイスと、それら個々の単語予測データベースにおける情報をやりとりするために接続できる。図５は、1以上の携帯端末１１０〜１３０のような携帯端末によって典型的な処理を示したフロー図である。処理は、携帯端末１１０のような携帯端末が起動された際（ａｃｔ５１０）に開始する。携帯端末１１０のユーザが、他のパーティを有する単語予測データベース４３０と関連した情報を交換／受信を望むことを予測する。例えば、携帯端末１１０のユーザは、周辺における他の携帯端末に格納された単語予測データベース４３０に関しての情報を受信したいと望んでも良い。携帯端末１１０のユーザは、その単語予測データベース４３０を他の携帯端末に受信すること許可するように望んでも良い。この場合、携帯端末１１０〜１３０のような携帯端末のユーザは、互いに接続できる（ａｃｔ５２０）。例えば、携帯端末１１０〜１３０は、ローカル・アドホック・ネットワークを形作っても良いし、もしくは、アドホック・ネットワーク１５０のように既存のアドホック・ネットワークに接続しても良い。

例えば、一つの実施形態おいて、携帯端末１１０が起動した後、携帯端末１１０のユーザは、他の携帯端末と単語予測データベースを共有するための対応したアプリケーションプログラムを起動しても良い。ユーザは、例えば、携帯端末１１０における押下する入力デバイス、またはコントロールボタン２４０、またはキーパッド入力を含む入力デバイス３４０（図２）を介してアプリケーションを起動しても良い。プログラムを起動した後、携帯端末１１０は、上記で述べたようにビーコン伝送を送信できる。従って、携帯端末１１０は、携帯端末１１０のユーザからの入力の要求がない単語予測データベースを共有するために、アプリケーションプログラムと対応付けられたバックグラウンドで実行中の処理として、自動的に情報のやり取りをし、他の携帯端末との接続を構成する。

各々の場合において、携帯端末１１０の周囲における他の携帯端末は、ビーコン信号を受信し、携帯端末１１０と、携帯端末１１０とビーコンを受信した他の携帯端末との間の通信を円滑にするために用いられることができる識別子のような情報のやり取りを行ってもよい。携帯端末１２０は、携帯端末１１０の周囲にあり、携帯端末１１０からビーコン信号を受信することを推測する。更に携帯端末１１０と携帯端末１２０が、互いに通信でき、アドホック・ネットワーク１５０の一部を形作ることができることを推測する。

別の実施形態において、携帯端末１１０は、起動したら所定の信号伝達を行う他の携帯端末１１０と通信するように構成されても良い。例えば、携帯端末１１０は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、ＷｉＦｉ、赤外線（ＩＲ）技術やいくつかの他の通信技術を通して他の携帯端末１１０と通信するように構成されても良い。

各々の場合において、携帯端末１１０は、携帯端末１２０の位置の周囲にあり、もしくは比較的近くにあり、携帯端末１１０は、携帯端末１２０との接続／リンクを形成できるとする。更に、携帯端末１１０のユーザは、携帯端末１２０の単語予測データベース４３０と対応付けられた携帯端末１２０から情報を検索することを望んでいるとする。この場合において、携帯端末１１０は、携帯端末１２０の単語予測データベース（ここでは単語予測データベース４３０Ｂと呼ぶ）にアクセスしたい旨の要求を携帯端末１２０へ送信しても良い（ａｃｔ５３０）。

携帯端末１２０は、要求を受信し、携帯端末１１０に単語予測データベース４３０Ｂへのアクセスを許可するものとする（ａｃｔ５４０）。携帯端末１１０はその際、単語予測データベース４３０の一部をアップロードするか、またはそれと自らの単語予測データベース４３０とを統合するかを決定するために単語予測データベースを解析しても良い。いくつかの実施形態において注意すべきことは、携帯端末１１０は、単語予測データベース４３０Ｂと自らの単語予測データベース４３０とをコンテンツの解析無しに単一の単語予測データベースを生成するために結合しても良いし、もしくは解析の後に携帯端末１１０に単語予測データベース４３０Ｂをアップロードしても良い、ということである。

図６は、単語予測データベース４３０Ｂを解析することに対応づけられた典型的な処理を示している。処理は、単語予測データベース４３０と単語予測データベース４３０Ｂとを比較する処理ロジック３２０から始まる（ａｃｔ６１０）。例えば、処理ロジック３２０は、どのくらいの頻度で携帯端末１１０と１２０のユーザが異なる単語を用いたか、を特定しても良い。例えば、単語予測データベースは４３０と４３０Ｂは、様々なメッセージにおいて用いられた単語を含んで良く、メッセージにて用いられた各々の単語の頻度もしくは回数を特定するための情報を含んでいても良い。

処理ロジック３２０は、候補リストにおいて、携帯端末１２０のユーザに提供された様々な単語の順番を特定しても良い。例えば、処理ロジック３２０は、携帯端末１２０が携帯端末１２０のユーザに対し、様々な候補の単語をリスト化した順番を特定しても良い。処理ロジック３２０は、単語予測データベース４３０と４３０Ｂがコンテンツの点で異なる範囲を決定しても良い。例えば、処理ロジック３２０は、単語予測データベース４３０と４３０Ｂが、とても一般的に用いられた単語以外にほとんど同じ単語を含んでいないかどうかを決定するために、単語予測データベース４３０と４３０Ｂとを比較しても良い。そのような一致の欠如は、携帯端末１１０と１２０のユーザが、テキストメッセージを生成する際に類似した単語を用いる可能性が低いことを示すことができる。これは、携帯端末１１０のユーザが、テキストベースメッセージを生成する際に類似の単語を用いるであろう可能性が低いかもしれないため、データベース４３０Ｂが、単語予測データベース４３０とマージするのに良い候補ではないことを示している。

処理ロジック３２０は、一般的でない単語や表現、もしくはデータベース４３０においてユニークで独特な単語／表現を確認しても良い。そのような単語は、特定の言語ではほとんど用いられない単語／表現か、あるいは活動の特定領域に関連付けられた単語である単語／表現として対応しても良い。これらの特異な／独自の単語を特定するために、処理ロジック３２０は単語予測データベース４３０Ｂをスキャンして、受信したテキストメッセージにおいてや他の携帯端末の単語予測データベースへのアクセスにおいてのような、処理ロジック３２０によって遭遇することがめったに無いテキストメッセージや単語を生成する際に、処理ロジック３２０が、携帯端末１２０のユーザによって入力されたり用いられたりしない単語を特定する。特異な／独自の文字の決定は、携帯端末１１０が遭遇したほかの携帯端末と関連されるようにしても良い。例として、単語予測データベース４３０Ｂが、単語“ブロントサウルス（brontosaurus）”を含み、携帯端末１１０は他の携帯端末にて単語“ブロントサウルス”に遭遇していなかったが、携帯端末１１０はすでに単語予測データベース４３０に単語“ブロントサウルス”を格納していたとする。携帯端末１１０と１２０の両方は、このユニークな単語を共有しているため、処理ロジック３２０は、携帯端末１１０と１２０のユーザが類似する単語予測データベースを持つ可能性があり、テキストベースメッセージを生成する際に類似の単語を用いる可能性があると決定しても良い。従って、一般的でない単語やまれに用いられる単語の利用は、類似した興味や専門的職業などを示すことができる。加えて、類似した俗語や表現は、年齢もしくは興味の少なくとも一方における類似を示すことができ、テキストベースメッセージを生成する際に、ユーザが類似の単語／句を用いるであろうことを示すこともできる。

処理ロジック３２０は、様々な時刻や日中の時間の間隔／期間において、より高い頻度で用いられる単語予測データベース４３０Ｂにて単語を特定しても良い。例えば、“タクシー(cab)”、“映画(movie)”、“飲み物(drinks)”のような単語は、晩に携帯端末１２０のユーザによって、より高い頻度で用いられる可能性がある。“仕事(work)”、“朝食(breakfast)”のような他の単語は、朝により高い頻度で用いられる可能性がある。処理ロジック３２０は、この時刻の利用とデータベース４３０Ｂにおける単語／句の時刻の利用とにおける、単語予測データベース４３０における単語の利用情報の時間を比較する。もし、時刻の利用が類似していれば、これは、携帯端末１１０と１２０のユーザが類似した興味を有する可能性が高く、テキストベースメッセージを生成する際に、類似の単語を用いる可能性がある。

処理ロジック３２０は、携帯端末１１０と１２０のユーザが互いにもしくは少なくとも一方が共有する接続を知っているかどうかを決定しても良い。例えば、処理ロジック３２０は、携帯端末１２０に格納された接続一覧や住所録を確認し、それと自身の接続一覧／住所録とを比較しても良い。携帯端末１１０と１２０のユーザが互いに知っているか（例えば、携帯端末１２０のユーザと対応付けられた接続情報が、携帯端末１１０の接続一覧に格納されている、もしくは逆もまた同様）、接続一覧／住所録が多くの接続で共有している（例えば、携帯端末１２０に格納された1以上の接続が、携帯端末１１０の接続一覧にも格納されている）ならば、これは、ユーザが共通の興味を有している可能性が高く、テキストベースメッセージを生成する際に類似の単語を用いる可能性があることを示している。

処理ロジック３２０は、そのとき、データベース４３０と４３０Ｂとを統合するか否かを決定するために収集したデータを解析しても良い。例えば、一つの実施形態において、処理ロジック３２０は、携帯端末１１０と１２０がユニーク／独自の単語の所定数を共有しているか否かで、データベース４３０Ｂがデータベース４３０と統合されるべきであるかを決定して良い。他の実施形態において、処理ロジック３２０は、携帯端末１２０が、同じ時刻に携帯端末１１０によって用いられた単語と一致する、特定の時刻に用いられた所定数の単語を含むか否かで、データベース４３０Ｂがデータベース４３０と統合されるべきであるかを決定してよい。

各々の場合において、処理ロジック３２０は、データベース４３０とデータベース４３０Ｂの全部、もしくはデータベース４３０とデータベース４３０Ｂの一部を統合するか否かを決定してよい。例えば、処理ロジック３２０は、データベース４３０Ｂの一部（例えば、特定の時刻において携帯端末１２０のユーザによって高い頻度で用いられる単語）のみを統合するように決定する。決定に依存して、処理ロジック３２０はデータベース４３０とデータベース４３０Ｂの要求された一部（もしくは、全部）を統合しても良い（ａｃｔ６３０）。統合したデータベースは、そのとき、携帯端末１１０に格納されて良く（例えば、単語予測データベース４３０）、ユーザ入力に応じて候補の単語を生成するために用いられても良い。

いくつかの実施形態において、携帯端末１１０は、他のユーザの単語予測データベースと自身の単語予測データベース４３０を統合するか否かを決定する前に、閾値や基準を生成しても良い。例えば、携帯端末１１０は、最初は共通の様々な単語におけるインデックスやランキングが無く始動し、他の携帯端末の単語予測データベースと遭遇した各々の時間において、この共通／非共通の品質を“学んで”、洗練しても良い。この閾値は、携帯端末１１０が遭遇した携帯端末の数に依存してよい。従って、所定数の携帯端末は、基準や閾値を規定する前に遭遇されても良い。

いくつかの実施形態において、閾値は、様々な単語予測データベースに格納された情報に関する統計的分散に基づいて良い。例えば、閾値は、遭遇した他の携帯端末の数のみでなく、遭遇した一定量の偏差に基づいても良い。これは、良い基準／閾値を提供するために、他のデータベースと自身の言語予測データベース４３０とを統合するかどうかを決定する前に処理ロジック３２０に十分な情報を受信させることができる。

図７は、メッセージング・プログラム４１０によって統合したデータベースを用いることを対応付けられた典型的な処理を示している。処理は、生成するためにユーザがメッセージング・プログラム４１０を起動すること、もしくは他の通信デバイス（例えば、携帯端末１３０）から受信したメッセージに応答すること、の少なくとも一方によって開始する。ユーザは、メッセージを構成し、ユーザが文字“８９７”を入力することを推測する（ａｃｔ７１０）。単語予測ロジック４２０は、単語予測データベース４３０を検索し、入力“８９７”と対応する候補の単語として“ティラノサウルス（tyrannosaurus）”を特定し、ディスプレイ２３０を通して候補の単語を提供することができる（ａｃｔ７２０）。この単語（例えば、ティラノサウルス）は、データベース４３０Ｂから受信されても良く、図６に関して上記で述べられた処理において携帯端末１１０に格納されている。この単語は、携帯端末１１０のユーザが入力を望む単語である。携帯端末１１０のユーザは、そのとき、この入力を用いて選んでも良く、例えば、キーパッド２５０を用いて単語の文字を入力するよりも、ユーザが要求すること無しにコントロールボタン２４０の一つを用いる。このように、単語予測データベース４３０は、テキストベースメッセージにおける候補の単語を特定するために、１以上の他の単語予測データベース（例えば、この例における単語予測データベース４３０Ｂ）から受信した単語を用いても良い。

各々の場合において、他のユーザの単語予測データベースにアクセスすることは、単語予測ロジック４２０に、別の方法では特定することができないであろう候補の単語を特定し、これまで必要とされるよりも少ない入力文字で候補の単語を特定し、様々な異なる候補の単語をランク付けすることなどを許し、単語予測ロジック４２０の機能性を増加させる。

いくつかの実施形態において、データベース４３０Ｂのような他の携帯端末から得たデータベースは、単語予測データベース４３０から独立して格納されても良い。この実施形態において、単語予測ロジック４２０は、単語予測を行う際に、単語予測データベース４３０と読み出した単語予測データベース（例えば、単語予測データベース４３０Ｂ）の両方を検索しても良い。もし、単語予測データベース４３０Ｂのような読み出した単語予測データベースから単語や表現が実質的には特定されず、所定の時間内にテキストメッセージの入力においてユーザによって選択されなかったならば、処理ロジック３２０は、単語／表現が実質的に特定されず、もしくはユーザによって入力が選択されなかった、少なくとも一方において、読み取った単語予測データベース（すなわち、この例における単語予測データベース４３０Ｂ）を削除しても良い。しかしながら、もし単語予測データベースから提供された単語／表現が、所定の時間内に実質的にユーザから選択されたら、処理ロジック３２０は、単語予測データベース４３０Ｂは削除されるべきでないことを示しても良い。もし、テキストメッセージの入力において、単語予測データベース４３０Ｂから特定された１以上の表現がユーザによって選択されたならば、処理ロジック３２０は、読み取った単語予測データベース４３０と単語予測データベース４３０とを統合しても良い。

上記では述べられていないが、他の携帯端末（例えば、携帯端末１３０）は、自身の単語予測データベース４３０と統合するために、携帯端末１１０の単語予測データベース４３０にアクセスするか、もしくは単語予測データベース４３０の一部をダウンロードしてよい。いくつかの実施形態において、もし携帯端末１１０は多くの携帯端末からのデータを格納するならば、他の携帯端末（例えば、携帯端末１３０）は、そのとき、携帯端末１１０によって遭遇したこれらの他の携帯端末全て、もしくはいくつかから情報をダウンロードして良く、例えば、データベース間の類似度や一致に基づいても良い（例えば、携帯端末１３０の単語予測データベースと単語予測データベース４３０との間の一致）。このように、携帯端末における単語予測データベースが移動することは、とてもすばやく起こることができる。

いくつかの実施形態において、特に設計された単語予測データベース以外の情報は、単語予測において補助するために携帯端末によって用いられて良い。例えば、携帯端末１１０は、携帯端末１２０のような他の携帯端末に格納されたキャッシュされたＷｅｂページのような、様々なドキュメントにアクセスして良い。携帯端末１２０に格納された情報は、そのとき、携帯端末１１０に格納された情報と比較されて良く、いわば携帯端末１１０において携帯端末１２０からアクセスされた情報の一部、全部、もしくは無いかどうかを決定する上記で述べられた単語予測データベース４３０と４３０Ｂに関することと類似である。例として、携帯端末１１０のユーザは、単語ブロントサウルスに対応付けられた情報のため、インターネットを検索する（例えば、表現ブロントサウルスを用いてウェブを見る）。もし、携帯端末１２０のユーザが、インターネットや単語ブロントサウルスと対応付けられたキャッシュされたＷｅｂページやキャッシュされたＵＲＬを含む携帯端末１２０のメモリにおいてもこの表現を検索するのであれば、携帯端末１２０からの他の情報と同様に、携帯端末１１０は、この情報（例えば、キャッシュされたＷｅｂページ、もしくはキャッシュされたＵＲＬの少なくとも一方）を決定しても良いし、携帯端末１１０のユーザによって、適切な、もしくは単語予測を補助するため、もしくは他の目的のために用いられて良い。携帯端末１１０は、そのとき、携帯端末１１０における携帯端末１２０からのこの情報を格納して良く、目的に関連した将来の単語予測に用いても良い。このように、もし携帯端末１１０と１２０のユーザが、類似のブラウザ履歴を有しているならば、携帯端末１１０は、自身のストレージに携帯端末１２０からの情報を格納して良い。

これに類似して、携帯端末１２０（例えば、処理ロジック３２０）は、携帯端末１２０に格納した画像を解析してもよく、これらの画像と携帯端末１１０に格納された画像とを比較しても良い。もし画像が十分に関連していれば、携帯端末１１０は、携帯端末１１０にこれらの画像と携帯端末１２０からの他の情報とを格納しても良い。携帯端末１１０は、そのとき、単語予測において補助するためにこの情報を用いてよい。

また他の実施形態において、携帯端末１１０は、携帯端末１１０と１２０のユーザが共通の興味を共有する可能性があるか否かを決定するために、携帯端末１１０と１２０が、様々な都市、州、国のような同じ物理的位置に滞在しているか否かを決定して良い。例えば、携帯端末１１０と１２０は各々、携帯端末１１０と１２０それぞれが、それぞれ自身の位置を決定し、位置情報の履歴を格納することができるＧＰＳ受信機やいくつかの他のデバイスを含んで良い。携帯端末１１０は、そのとき、携帯端末１２０と対応付けられた物理的位置の履歴と自身の物理的位置の履歴を比較してよい（例えば、都市名、州名、国名など）。例えば、もし携帯端末１２０のユーザが、Washington, D.C.とLund, Swedenで携帯端末１２０を利用し（もしくは、これらの場所で携帯端末１２０を所持し）、携帯端末１１０もこれらの格納された位置情報を保持していれば、携帯端末１１０は、携帯端末１２０における様々なコンテンツ（単語予測データベース４３０Ｂと他の情報（例えば、様々なファイル、キャッシュされたデータなど）を含んでも良い）を決定することができ、単語予測を実行する際や他の目的に対し、携帯端末１１０において有用とすることができる。携帯端末１１０や１２０によって格納された他の位置情報は、特定のレストラン、都市公園、スタジアムなどの名前と、これらの場所に滞在した頻度を含んで良い。この情報は、携帯端末１２０における情報が携帯端末１１０のユーザに対し有用であるであろうことを決定することに用いられても良い。このように、もし、携帯端末１１０と１２０のユーザが、同じ位置に滞在していれば、携帯端末１１０は、自らのストレージに携帯端末１２０からの情報を格納して良い。

［まとめ］
ここで述べられた特徴と一致する実施形態は、単語予測を実行するために用いられるデータベースの全部または一部を、ユーザが共有することができる。そのような処理は、適切な単語、語句、または表現の少なくとも１つを含むであろう単語予測データベースをより適切にすることによって、メッセージングの知識を向上する。

本発明の実施形態の前の記述は、説明図と記述を提供しているが、網羅的で、開示された明確な形式に発明を制限するといった意図ではない。

例えば、上記の記述は、単語を含んでいるデータベースの統合に焦点を当てていた。単語予測データベースは、句、表現、英数字キーパッドを通して入力するのが困難なＵＲＬ、もしくはユーザによって入力される他のタイプの情報を含んでも良いと理解されるべきである。加えて、単語予測データベースは、単語予測データベースに格納された句や表現に基づいて次の単語予測を実行しても良い。例えば、句“play soccer”は、単語予測データベースに格納されており、ユーザが単語“play”を入力したら、単語予測ロジック４２０は、単語playの後に次の単語の候補“soccer”を提供してよい。

加えて、上記の記述は、例えば、携帯端末間の無線やエア接続を形成することに注目していた。他の実施形態において、携帯端末は、例えば、コンピュータディスク、メモリスティック、もしくは他のコンピュータ読取可能媒体に格納された単語予測データベースとやり取りを行ってよい。

また更に、いくつかの実施形態において、多数の携帯端末にアクセス可能なサーバが提供されてもよく、サーバは、多数の携帯端末と対応付けられた単語の使い方を含んでも良い。サーバは、携帯端末の１つ（例えば、携帯端末１１０〜１３０）によって実行されたテキスト入力アプリケーションがメッセージを送信するそれぞれの時間や、様々な携帯端末による断続的な基準によって、この単語の使い方の情報を提供されても良い。

特定の携帯端末（例えば、携帯端末１１０）は、そのとき、リアルタイム基準で、定期的な間隔や不定期の間隔でサーバにアクセスし、自身の単語予測データベースを有する多数の携帯端末と関連付けられたユーザによって用いられた単語の保管所を受信、もしくは比較の少なくとも一方を行い、サーバのデータベースの一部と自身の単語予測データベースとを統合してよい。サーバデータベースは、特定の単語が現在の位置（例えば、都市、州、国など）において起こり易いというような地理的要素を考慮に入れても良い。この場合において、サーバは、格納された用語に対応付けられた地理的識別表示情報を格納してよい。サーバにアクセスする携帯端末は、そのとき、携帯端末が位置し、もしくは用いられた少なくとも一方の場所に関連付けられた地理的領域に関する単語、用語、もしくは句の少なくとも一つのみを取り出しても良い。

加えて、上記で述べたように、利用時刻は、単語予測データベース４３０Ｂのような他の単語予測データベースの一部を取り出すかどうかを決定することに用いられても良い。いくつかの実施形態において、時刻情報は、データ入力と対応する候補の単語を特定するときに、単語予測ロジック４２０によって用いられても良い。例えば、単語予測ロジック４２０は、ユーザが入力を意図する単語／句は、特定の時刻にユーザによって入力されていなかった単語／句よりも、その時刻においてテキストを入力する際に、携帯端末１１０のユーザによって以前入力された単語／句であるとして、キーパッドを介したデータ入力と対応する候補の単語／句をランク付けしても良い。例として、単語“work”、“breakfast”のような朝にユーザによって入力される頻度が高い候補の単語は、この候補の単語と一致する可能性のある９：００ＡＭにキーパッド２５０を通して入力された入力の際には、候補リスト（例えば、ディスプレイ２３０を通して提供される多数の単語のリストにおいてより高く示されたり、太字や大きなフォントで示されたりといった、より目立つ方法で示される）において、携帯端末１１０のユーザによって朝に定期的に用いられない他の単語（もしくは、句）よりも高くランク付けされて良い。

また他の実施形態において、位置情報は、データベースを共有するか否かの決定に用いられて良い。例えば、もし携帯端末１１０と１２０のユーザが、ユーザが特定の物理的位置にいる間に類似の単語を入力したならば、これは、携帯端末ユーザ１１０が様々な興味を共有していることを示している。この場合において、携帯端末１１０は、単語予測データベース４３０Ｂを単語予測データベース４３０と統合するか格納する、もしくは携帯端末１１０における単語予測データベース４３０Ｂの一部を格納する少なくとも一つを行ってよい。データベースを結合するか否かを決定するのに補助することができる他の要素は、共有された単語（すなわち、携帯端末１１０と１２０のユーザによって同じ位置にて記入された単語）が他のものによって用いられる頻度が低いか否かによってでも良い。

更に、一連の動作が図５〜７に関して述べられている間、動作の命令は、発明と一致する他の実施形態にて変化する。

発明の特徴が、上述したように、例えば、コンピュータデバイス、セルラー通信デバイス／システム、方法、もしくはコンピュータプログラムプロダクトの少なくとも一つに組み入れられても良いことは、普通の当業者の一人にとって明らかである。それに応じて、本発明は、ハードウェアもしくはソフトウェア（ファームウェア、常駐ソフトウェア、マイクロコードを含む）の少なくとも一方において具現化されても良い。さらに、発明の特徴は、命令実行システムとの接続によってもしくは接続における利用のための媒体で具現化された、コンピュータが利用可能なもしくはコンピュータが読込可能なコードを有する、コンピュータが利用可能なもしくはコンピュータが読込可能な記憶媒体におけるコンピュータプログラムプロダクトという形をとっても良い。発明の原則と対応する特徴を実装するために用いられた実際のソフトウェアコードや特定の制御ハードウェアは、発明を限定するものではない。従って、特徴の操作や動作は、特定のソフトウェアコードに関連すること無しに述べられる。当業者が、ここで述べられた特徴を実装するためにソフトウェアや制御ハードウェアを設計することができるということを理解される。

更に発明の特定の部分は、１以上の機能を実行する“ロジック”として実装されても良い。このロジックは、プロセッサ、マイクロプロセッサ、特定用途向け集積回路、もしくはフィールド・プログラマブル・ゲート・アレイのようなハードウェア、ソフトウェア、もしくはハードウェアとソフトウェアとの組み合わせを含んで良い。

単語“構成する／構成している（comprises/comprising）”は、この明細書で用いられている場合、既定の特徴、整数、工程もしくはコンポーネントを明確にするのであって、既定の、もしくは追加の１以上の特徴、整数、工程、コンポーネント、もしくは集合を妨げるものではない。

本願の記述におけるエレメント、動作、もしくは命令は、はっきりと述べられたものを除いて、発明の重大で本質的要素として解釈されるべきではない。ここで用いられている、冠詞“ａ”についてもまた、１以上のものを含むことを意味する。１つのもののみを意味する場合には、単語“one”や類似の言語を用いている。更に、句“基づく（based on）”は、ここでは、他の明らかな状態である場合を除いて、意味“少なくとも一部が基づく（based, as least in part, on）”を意味している。

本発明の範囲は、クレームやそれらに対応する語句にて定義される。

Claims (10)

1. ユーザからの入力を受信する入力デバイス（３４０）と
   第一の利用情報を有する少なくとも一つの単語を含む単語予測と対応付けられた第一のデータベースを格納したメモリ（３３０）と
   ロジック回路（４２０）と
   を有する第一の通信デバイス（１１０）であって、
   前記ロジック回路は、
   第二の通信デバイス（１２０、１３０）との接続を形成し、前記第二の通信デバイスは第二の利用情報を有する少なくとも一つの単語を含む単語予測と対応付けられた第二のデータベースを含み、
   前記第二のデータベースの少なくとも一部を取得し、
   前記第二のデータベースの前記少なくとも一部を解析して、前記第二のデータベースの前記少なくとも一部に格納された少なくとも一つの単語の前記第二の利用情報を判定し、
   前記第一のデータベースに格納された前記少なくとも一つの単語の前記第一の利用情報と前記第二のデータベースの前記少なくとも一部に格納された前記少なくとも一つの単語の前記第二の利用情報とに基づいて、前記第一の通信デバイスの前記第一のデータベースと前記第二の通信デバイスの前記第二のデータベースとの間の類似もしくは差異の少なくとも一つを特定し、
   前記特定に基づいて、前記第一の通信デバイスに前記第二のデータベースの前記少なくとも一部を格納するか否かを決定し、
   前記第一の通信デバイスに前記第二のデータベースの前記少なくとも一部を格納し、
   前記第二のデータベースの前記少なくとも一部を用いて、前記受信した入力に対する単語予測を実行する
   ことを特徴とする第一の通信デバイス。
2. 前記第二のデータベースの前記少なくとも一部を格納する際に、前記ロジック回路（４２０）は更に、
   前記第二のデータベースと前記第一のデータベースとを統合し、
   前記メモリに前記統合したデータベースを格納する
   ことを特徴とする請求項１に記載の第一の通信デバイス。
3. 前記第一のデータベースと前記第二のデータベースとの間の類似もしくは差異の少なくとも一つを特定する際に、前記ロジック回路（４２０）は更に、前記第一と第二のデータベース両方において、少なくとも一つの用いられた頻度の低い単語を包含していることに基づいて類似を特定することを特徴とする請求項１に記載の第一の通信デバイス。
4. 前記ロジック回路（４２０）は更に、
   前記個別の第一と第二の通信デバイスそれぞれに格納された接続一覧もしくは住所録が、少なくとも一つの同じ接続を含むか否かを特定し、
   前記個別の第一と第二の通信デバイスそれぞれに格納された接続一覧もしくは住所録が、少なくとも一つの同じ接続を含んでいた場合、前記第一の通信デバイスに前記第二のデータベースの前記少なくとも一部を格納する
   ことを特徴とする請求項１に記載の第一の通信デバイス。
5. 単語予測を行う際に、前記ロジック回路（４２０）は更に、時刻もしくは時間帯に基づいて単語予測を行うことを特徴とする請求項１に記載の第一の通信デバイス。
6. 前記時刻もしくは前記時間帯に基づいて単語予測を行う際に、前記ロジック回路（４２０）は更に、第一の時刻に入力を受信した場合、前記受信した入力と対応する単語の候補として前記第一の時刻の間により高い頻度で入力する単語を重く重み付けする請求項５に記載の第一の通信デバイス。
7. 第一の利用情報を有する少なくとも一つの単語を含む単語予測と対応付けられた第一のデータベースを格納する第一の通信端末（１１０）において、
   無線ネットワーク（１４０）を介して、第二の利用情報を有する少なくとも一つの単語を含む単語予測と対応付けられた第二のデータベースを含む第二の携帯端末（１２０、１３０）と接続を形成する形成工程と、
   前記第二のデータベースの少なくとも一部を取得する取得工程と、
   前記第二のデータベースを解析して、前記第二のデータベースの前記少なくとも一部に格納された前記少なくとも一つの単語の前記第二の利用情報を判定する解析工程と、
   前記第二のデータベースの前記少なくとも一部に格納された前記少なくとも一つの単語の前記第二の利用情報に基づいて、前記第一と第二のデータベースとの間の類似と差異の少なくとも一つを特定する差異特定工程と、
   前記差異特定工程における特定に基づいて、前記第一の携帯端末（１１０）に前記第二のデータベースの前記少なくとも一部を格納するか否かを決定する決定工程と、
   前記第一の携帯端末（１１０）に前記第二のデータベースの前記少なくとも一部を格納する格納工程と、
   英数字キーパッド（２５０）を介して、ユーザから入力を受信する受信工程と、
   前記第二のデータベースの一部と前記第一のデータベースとを用いて前記受信した入力の単語予測を行う実行工程と
   を有することを特徴とする方法。
8. 前記第二のデータベースの少なくとも一部を格納する前記格納工程は、前記第二のデータベースと前記第一のデータベースを統合することを特徴とする請求項７に記載の方法。
9. 前記第一と第二のデータベースとの間の類似と差異の少なくとも一つを特定する差異特定工程は、前記第一と第二のデータベース両方において、少なくとも一つの用いられた頻度の少ない単語の包含に基づいて類似を特定することを特徴とする請求項７に記載の方法。
10. 前記個別の第一（１１０）と第二（１２０、１３０）の携帯端末それぞれに格納された接続一覧もしくは住所録が、少なくとも一つの同じ接続を含むか否かを特定する接続特定工程と、
    前記個別の第一と第二の携帯端末それぞれに格納された接続一覧もしくは住所録が、少なくとも一つの同じ接続を含んでいた場合、前記第一の通信デバイスに前記第二のデータベースの前記少なくとも一部を格納する接続格納工程と
    を更に有することを特徴とする請求項７に記載の方法。

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