JP6944320B2 - Information processing equipment, information processing methods, and programs - Google Patents
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Description
本発明は、情報処理装置、情報処理方法、およびプログラムに関する。 The present invention relates to an information processing device, an information processing method, and a program.
ウェブ検索の分野において、ユーザが入力したキーワード（以下、「クエリ」という）に応じて、このクエリに関連する各種商品またはサービス（以下、「商品等」という）の情報を提供する手法が行われている。また、ユーザが意図する商品等の情報を高精度で提供するために、クエリに対応する商品等のカテゴリをカテゴリ間のツリー構造のデータとして予め定義し、このツリー構造のデータに基づいて、各クエリに対するカテゴリ間の類似度を算出する手法が知られている（例えば、特許文献１参照）。 In the field of web search, a method of providing information on various products or services (hereinafter referred to as "products, etc.") related to this query is performed according to a keyword entered by a user (hereinafter referred to as "query"). ing. In addition, in order to provide information on products, etc. intended by the user with high accuracy, categories such as products, etc. corresponding to the query are defined in advance as tree structure data between categories, and each category is defined in advance based on the tree structure data. A method of calculating the similarity between categories for a query is known (see, for example, Patent Document 1).
しかしながら、従来の手法では、クエリとの関連度が低く、ユーザが意図しない商品等の情報が提供される場合があった。例えば、「テレビ」というクエリに対して「テレビ台」の商品の情報が提供される場合、「ビール」というクエリに対して「グラス」の商品の情報が提供される場合等、ユーザが意図した商品等とは異なるカテゴリに属する商品等の情報が提供される場合があった。 However, in the conventional method, the degree of relevance to the query is low, and information such as a product not intended by the user may be provided. For example, when the query "TV" is provided with the product information of the "TV stand", or the query "beer" is provided with the product information of the "glass", the user intended. In some cases, information on products, etc. that belong to a category different from the products, etc. was provided.
本発明は、このような事情を考慮してなされたものであり、より正確にカテゴリを推定することにより、検索精度を向上させることが可能な情報処理装置、情報処理方法、およびプログラムを提供することを目的の一つとする。 The present invention has been made in consideration of such circumstances, and provides an information processing device, an information processing method, and a program capable of improving search accuracy by estimating a category more accurately. That is one of the purposes.
本発明の一態様は、ユーザによって入力されたクエリを取得する取得部と、クエリ間の関係がツリー構造で表され、且つ、前記クエリの各々と検索対象のカテゴリとが関連付けられたカテゴリ辞書データにおいて、前記ツリー構造の最上位に位置するクエリから順に、前記取得部によって取得されたクエリが該当するまで辿った結果に基づいて、前記取得部によって取得されたクエリに対応するカテゴリを推定する推定部と、前記推定部によって推定されたカテゴリに属する検索結果を表示するための情報を生成する生成部とを備える情報処理装置である。 One aspect of the present invention is category dictionary data in which an acquisition unit that acquires a query input by a user and a relationship between the queries are represented in a tree structure, and each of the queries and a category to be searched are associated with each other. In the estimation, the category corresponding to the query acquired by the acquisition unit is estimated based on the result of tracing until the query acquired by the acquisition unit is applicable in order from the query located at the top of the tree structure. It is an information processing apparatus including a unit and a generation unit that generates information for displaying search results belonging to the category estimated by the estimation unit.
本発明の一態様によれば、正確にカテゴリを推定することにより、検索精度を向上させることができる。 According to one aspect of the present invention, the search accuracy can be improved by accurately estimating the category.
以下、図面を参照して、情報処理装置、情報処理方法、およびプログラムの実施形態について説明する。 Hereinafter, an information processing apparatus, an information processing method, and an embodiment of a program will be described with reference to the drawings.
＜１．第１実施形態＞
以下、本発明の第１実施形態について説明する。本実施形態の情報処理装置は、検索に用いられたクエリを単語（以下、「ワード」ともいう）に分離し、予め定義された単語とカテゴリとを関連付けしたワードツリーデータに基づいて、クエリと対応するカテゴリを推定し、この推定したカテゴリに属する商品等の情報（検索対象）を検索結果として出力する。本実施形態における「カテゴリ」とは、検索に用いられたクエリに対して検索結果として提供されるコンテンツの内容（商品またはサービス）が属する分野を示す情報である。本実施形態では、情報処理装置が、商品等のコンテンツの検索結果を提供する検索サーバである例について説明する。
<1. First Embodiment>
Hereinafter, the first embodiment of the present invention will be described. The information processing apparatus of the present embodiment separates the query used for the search into words (hereinafter, also referred to as "words"), and uses the query and the query based on the word tree data in which the predefined words and categories are associated with each other. The corresponding category is estimated, and information (search target) such as products belonging to this estimated category is output as a search result. The "category" in the present embodiment is information indicating a field to which the content (product or service) of the content provided as a search result for the query used for the search belongs. In the present embodiment, an example in which the information processing device is a search server that provides search results for contents such as products will be described.
＜１−１．システム構成＞
図１は、本実施形態の検索サーバ１（情報処理装置）の機能ブロック図である。検索サーバ１は、ネットワークＮＷを介して、端末装置Ｔ等と接続されている。ネットワークＮＷは、例えば、ＷＡＮ（Wide Area Network）やＬＡＮ（Local Area Network）、インターネット、専用回線、無線基地局、プロバイダ等を含む。
<1-1. System configuration>
FIG. 1 is a functional block diagram of the search server 1 (information processing device) of the present embodiment. The search server 1 is connected to the terminal device T or the like via the network NW. The network NW includes, for example, WAN (Wide Area Network), LAN (Local Area Network), the Internet, a dedicated line, a wireless base station, a provider, and the like.
端末装置Ｔは、検索サーバ１により提供される検索サービスを利用するユーザによって操作される。端末装置Ｔは、例えば、パーソナルコンピュータ、スマートフォンなどの携帯電話やタブレット端末、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）などのコンピュータ装置である。端末装置Ｔは、ユーザの操作に基づいて動作するブラウザまたはアプリケーションプログラムが、例えば、情報提供を要求するクエリを検索サーバ１に送信し、クエリと関連付けられた情報を検索サーバ１から受信する。 The terminal device T is operated by a user who uses the search service provided by the search server 1. The terminal device T is, for example, a personal computer, a mobile phone such as a smartphone, a tablet terminal, or a computer device such as a PDA (Personal Digital Assistant). In the terminal device T, a browser or application program that operates based on a user's operation sends, for example, a query requesting information provision to the search server 1, and receives information associated with the query from the search server 1.
検索サーバ１は、端末装置Ｔから入力されたクエリと関連付けられた検索結果のページ情報を端末装置Ｔに送信する。検索サーバ１は、クエリと、このクエリと関連付けられたサイトのページを参照するための参照情報とを関連付けた検索データを用いて、検索結果のページ情報を生成する。参照情報は、例えば、ＵＲＬ（Uniform Resource Locator）を含む。 The search server 1 transmits the page information of the search result associated with the query input from the terminal device T to the terminal device T. The search server 1 generates page information of the search result by using the search data in which the query and the reference information for referencing the page of the site associated with the query are associated with each other. The reference information includes, for example, a URL (Uniform Resource Locator).
検索サーバ１は、例えば、通信部１０（取得部）と、クエリ分離部１２（分離部）と、判定部１４、第１カテゴリ推定部１６（推定部）と、検索結果生成部１８（生成部）と、記憶部２０とを備える。通信部１０は、ネットワークＮＷを介して、端末装置Ｔ等と通信する。通信部１０は、ネットワークＮＷを介して、端末装置Ｔからクエリを受信し、検索結果のページ情報を端末装置Ｔに送信する。通信部１０は、例えば、ＮＩＣ等の通信インターフェースを含む。
The search server 1 includes, for example, a communication unit 10 (acquisition unit), a query separation unit 12 (separation unit), a
記憶部２０は、例えば、クエリと関連付けられたサイトのページを参照するための参照情報を含む検索データＤ１と、カテゴリ間の関係をツリー構造で表したカテゴリツリーデータＤ２と、クエリ間の関係をツリー構造で表し且つクエリの各々と対応するカテゴリの情報を含むワードツリーデータＤ３等を記憶する。記憶部２０は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、フラッシュメモリ、またはこれらのうち複数が組み合わされたハイブリッド型記憶装置等により実現される。また、記憶部２０の一部または全部は、ＮＡＳや外部のストレージサーバ等、検索サーバ１がアクセス可能な外部装置であってもよい。
The
クエリ分離部１２は、端末装置Ｔから取得されたクエリの文字列を解析して、単語に分離する。クエリ分離部１２は、例えば、クエリに含まれるスペース、カンマ等を区切りの基準として、クエリを単語に分離する。
The
判定部１４は、クエリ分離部１２によって分離された単語が、ワードツリーデータＤ３に定義されているか否かを判定する。
The
第１カテゴリ推定部１６は、記憶部２０から読み出したワードツリーデータＤ３に基づいて、クエリ分離部１２によって分離された単語に対応するカテゴリを、端末装置Ｔから取得されたクエリに対応するカテゴリとして推定する。第１カテゴリ推定部１６は、ワードツリーデータＤ３の最上位に位置するクエリから順に、端末装置Ｔから取得されたクエリが該当するまで辿った結果に基づいて、端末装置Ｔから取得されたクエリに対応するカテゴリを推定する。第１カテゴリ推定部１６によるカテゴリ推定処理の詳細については後述する。
The first
検索結果生成部１８は、第１カテゴリ推定部１６によって推定されたカテゴリを用いた絞込み検索を行い、検索結果である検索結果ページを生成する。例えば、検索結果生成部１８は、記憶部２０に記憶された検索データＤ１に対して推定されたカテゴリを用いた絞込み検索を行い、推定されたカテゴリに属する商品等の情報を含む検索結果ページを生成する。検索結果生成部１８は、生成した検索結果ページを、通信部１０を介して、端末装置Ｔに送信する。
The search
検索サーバ１の各機能部は、例えば、コンピュータにおいて、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等のハードウェアプロセッサがプログラム（ソフトウェア）を実行することにより実現される。また、これらの構成要素のうち一部または全部は、ＬＳＩ（Large Scale Integration）やＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）等のハードウェア（回路部；circuitryを含む）によって実現されてもよいし、ソフトウェアとハードウェアの協働によって実現されてもよい。 Each functional unit of the search server 1 is realized, for example, by executing a program (software) by a hardware processor such as a CPU (Central Processing Unit) in a computer. In addition, some or all of these components are hardware (circuits) such as LSI (Large Scale Integration), ASIC (Application Specific Integrated Circuit), FPGA (Field-Programmable Gate Array), GPU (Graphics Processing Unit), etc. It may be realized by the part; including circuitry), or it may be realized by the cooperation of software and hardware.
＜１−２．ワードツリーデータ＞
以下において、ワードツリーデータＤ３について説明する。図２は、カテゴリツリーデータＤ２の一例を示す図であり、図３は、カテゴリツリーデータＤ２に基づいて定義されたワードツリーデータＤ３の一例を示す図である。ワードツリーデータＤ３は、例えば、検索サーバ１の設計者等の人手により定義される。
<1-2. Word tree data>
The word tree data D3 will be described below. FIG. 2 is a diagram showing an example of category tree data D2, and FIG. 3 is a diagram showing an example of word tree data D3 defined based on category tree data D2. The word tree data D3 is defined manually, for example, by the designer of the search server 1.
図２に示すカテゴリツリーデータＤ２においては、第１階層Ｌ１のカテゴリとして「家電（Ａ）」が定義され、この第１階層Ｌ１「家電（Ａ）」の下位に位置する第２階層Ｌ２のカテゴリとして「冷暖房器具空調家電（Ａ：Ａ）」が定義され、この第２階層Ｌ２「冷暖房器具空調家電（Ａ：Ａ）」の下位に位置する第３階層Ｌ３のカテゴリとして「エアコン（Ａ：Ａ：Ａ）」が定義され、この第３階層Ｌ３「エアコン（Ａ：Ａ：Ａ）」の下位に位置する第４階層Ｌ４のカテゴリとして「エアコン（家庭用）（Ａ：Ａ：Ａ：Ａ）」、「窓用エアコン（Ａ：Ａ：Ａ：Ｂ）」、「エアコンフィルター（Ａ：Ａ：Ａ：Ｃ）」、「エアコン用リモコン（Ａ：Ａ：Ａ：Ｄ）」、および「その他エアコン部品アクセサリー（Ａ：Ａ：Ａ：Ｅ）」が定義されている。なお、括弧内の記号は、カテゴリを識別するカテゴリＩＤを示している。 In the category tree data D2 shown in FIG. 2, "home appliances (A)" is defined as the category of the first layer L1, and the category of the second layer L2 located below the first layer L1 "home appliances (A)". "Air conditioner (A: A)" is defined as "Air conditioner (A: A)", and "Air conditioner (A: A)" is defined as the category of the third layer L3 located below the second layer L2 "Air conditioner air conditioner (A: A)". : A) ”is defined, and as a category of the fourth layer L4 located below the third layer L3“ air conditioner (A: A: A) ”,“ air conditioner (for home use) (A: A: A: A) , "Air conditioner for windows (A: A: A: B)", "Air conditioner filter (A: A: A: C)", "Remote control for air conditioner (A: A: A: D)", and "Other air conditioners" Parts accessories (A: A: A: E) ”are defined. The symbols in parentheses indicate the category ID that identifies the category.
また、このカテゴリツリーデータＤ２においては、第４階層Ｌ４に定義されたカテゴリの各々に、カテゴリが、「本体」、「準本体」、および「周辺機器」のいずれの分類と関連するかを示す本体フラグＦが設定されている。例えば、「エアコン（家庭用）（Ａ：Ａ：Ａ：Ａ）」には、本体フラグＦ「本体」が関連付けられている。 Further, in this category tree data D2, it is shown which of the categories of "main body", "quasi-main body", and "peripheral device" is associated with each of the categories defined in the fourth layer L4. The main body flag F is set. For example, the main body flag F "main body" is associated with the "air conditioner (for home use) (A: A: A: A)".
ワードツリーデータＤ３は、カテゴリツリーデータＤ２に基づいて定義される。例えば、ワードツリーデータＤ３は、検索に利用されることが想定されるクエリ（利用される頻度が高いクエリ）と、カテゴリツリーデータＤ２に定義されたカテゴリとを関連付けしたデータ（カテゴリ辞書データ）である。図３に示すワードツリーデータＤ３においては、第１階層Ｈ１としてクエリ「エアコン」に対してカテゴリＩＤ「Ａ：Ａ：Ａ」が関連付けられている。このカテゴリＩＤ「Ａ：Ａ：Ａ」は、図２に示すカテゴリツリーデータＤ２における第３階層Ｌ３の「エアコン（Ａ：Ａ：Ａ）」と対応する。 The word tree data D3 is defined based on the category tree data D2. For example, the word tree data D3 is data (category dictionary data) that associates a query that is expected to be used for a search (a query that is frequently used) with a category defined in the category tree data D2. be. In the word tree data D3 shown in FIG. 3, the category ID “A: A: A” is associated with the query “air conditioner” as the first layer H1. This category ID "A: A: A" corresponds to the "air conditioner (A: A: A)" of the third layer L3 in the category tree data D2 shown in FIG.
また、このワードツリーデータＤ３においては、第１階層Ｈ１「エアコン」の下位に位置する第２階層Ｈ２のクエリ「本体」に対してカテゴリＩＤ「Ａ：Ａ：Ａ：Ａ」が関連付けられており、クエリ「窓用」に対してカテゴリＩＤ「Ａ：Ａ：Ａ：Ｂ」が関連付けられており、クエリ「フィルター」に対してカテゴリＩＤ「Ａ：Ａ：Ａ：Ｃ」が関連付けられており、クエリ「リモコン」に対してカテゴリＩＤ「Ａ：Ａ：Ａ：Ｄ」が関連付けられており、クエリ「部品」に対してカテゴリＩＤ「Ａ：Ａ：Ａ：Ｅ」が関連付けられている。 Further, in this word tree data D3, the category ID "A: A: A: A" is associated with the query "main body" of the second layer H2 located below the first layer H1 "air conditioner". , The category ID "A: A: A: B" is associated with the query "window", and the category ID "A: A: A: C" is associated with the query "filter". The category ID "A: A: A: D" is associated with the query "remote control", and the category ID "A: A: A: E" is associated with the query "part".
このワードツリーデータＤ３においては、上記のクエリの以外に、第１階層Ｈ１としてのクエリ「窓用エアコン」に対してカテゴリＩＤ「Ａ：Ａ：Ａ：Ｂ」が関連付けられており、また、第１階層Ｈ１としてのクエリ「エアコンフィルター」に対してカテゴリＩＤ「Ａ：Ａ：Ａ：Ｃ」が関連付けられている。さらに、類似のクエリを含むものとして、第１階層Ｈ１としてクエリ「自動車」に対してカテゴリＩＤ「Ｘ：Ｘ」が関連付けられており、第１階層Ｈ１「自動車」の下位に位置する第２階層Ｈ２のクエリ「エアコンフィルター」に対してカテゴリＩＤ「Ｘ：Ｘ：Ｘ：Ｙ」が関連付けられている。 In this word tree data D3, in addition to the above query, the category ID "A: A: A: B" is associated with the query "window air conditioner" as the first layer H1, and the first layer. The category ID "A: A: A: C" is associated with the query "air conditioner filter" as the first layer H1. Further, as including similar queries, the category ID "X: X" is associated with the query "automobile" as the first layer H1, and the second layer located below the first layer H1 "automobile". The category ID "X: X: X: Y" is associated with the H2 query "air conditioner filter".
＜１−３．検索処理＞
以下において、検索サーバ１の検索処理について説明する。図４は、検索サーバ１の検索処理の流れの一例を示す図である。図５は、検索サーバ１の検索処理の一例の概要を説明する図である。
<1-3. Search process>
The search process of the search server 1 will be described below. FIG. 4 is a diagram showing an example of the flow of the search process of the search server 1. FIG. 5 is a diagram illustrating an outline of an example of a search process of the search server 1.
まず、クエリ分離部１２は、通信部１０を介して、端末装置Ｔから入力されたクエリを取得する（Ｓ１０１）。次に、クエリ分離部１２は、端末装置Ｔから取得されたクエリを解析して、単語に分離する（Ｓ１０３）。クエリ分離部１２は、例えば、クエリに含まれるスペース、カンマ等を区切りの基準として、クエリを単語に分離する。
First, the
図５に示す例では、クエリ分離部１２は、検索ページにおいてユーザが端末装置Ｔを介して入力したクエリ「窓用 エアコン」を取得し、このクエリを、スペースを区切りとして、単語１「窓用」と、単語２「エアコン」との２つの単語に分離する。
In the example shown in FIG. 5, the
次に、判定部１４は、クエリ分離部１２によって分離された単語が、ワードツリーデータＤ３の第１階層Ｈ１（最上位層）に定義されているか否かを判定する（Ｓ１０５）。図５に示す例では、単語１「窓用」は、図３に示すワードツリーデータＤ３の第１階層Ｈ１には存在しないが、単語２「エアコン」は、ワードツリーデータの第１階層Ｈ１に存在する。さらに、単語２「エアコン」の下位に位置する第２階層Ｈ２として単語１「窓用」が存在する。この場合、判定部１４は、クエリ分離部１２によって分離された単語が、ワードツリーデータＤ３の第１階層Ｈ１に定義されていると判定する。
Next, the
一方、クエリ分離部１２によって分離された単語の全てがワードツリーデータＤ３の第１階層Ｈ１に存在しない場合、判定部１４は、クエリ分離部１２によって分離された単語が、ワードツリーデータＤ３の第１階層Ｈ１に定義されていないと判定する。
On the other hand, when all the words separated by the
判定部１４が、クエリ分離部１２によって分離された単語がワードツリーデータＤ３の第１階層Ｈ１に定義されていると判定した場合、第１カテゴリ推定部１６は、ワードツリーデータＤ３に基づいて、クエリ分離部１２によって分離された単語と対応するカテゴリを、端末装置Ｔから取得されたクエリに対応するカテゴリとして推定する（Ｓ１０７）。図５に示す例では、単語２「エアコン」の下位の第２階層Ｈ２の単語１「窓用」と関連付けられたカテゴリＩＤ「Ａ：Ａ：Ａ：Ｂ」である「窓用エアコン」が、ユーザが意図したカテゴリと推定される。
When the
次に、検索結果生成部１８は、端末装置Ｔから取得されたクエリに関して、第１カテゴリ推定部１６によって推定されたカテゴリで絞込み検索を行う（Ｓ１０９）。検索結果生成部１８は、端末装置Ｔから取得されたクエリに含まれる単語のうち、判定部１４によってワードツリーデータＤ３に定義されていると判定された単語を削除し、残りの単語を検索クエリとして、検索データＤ１に対して推定されたカテゴリに属する商品等の検索を行う。
Next, the search
図５に示す例では、端末装置Ｔから取得されたクエリに含まれる単語１「窓用」と、単語２「エアコン」との両方がワードツリーデータＤ３に定義されていると判定されている。この場合、検索結果生成部１８は、単語１および単語２を削除するため、検索データＤ１に対する検索クエリが存在しなくなる。この場合、検索結果生成部１８は、検索クエリを指定せずに、ユーザが意図したカテゴリと推定されたカテゴリＩＤ「Ａ：Ａ：Ａ：Ｂ（窓用エアコン）」のみを指定し、検索データＤ１に対して検索を行う。
In the example shown in FIG. 5, it is determined that both the word 1 “for window” and the word 2 “air conditioner” included in the query acquired from the terminal device T are defined in the word tree data D3. In this case, since the search
次に、検索結果生成部１８は、推定されたカテゴリを用いた検索結果に基づいて、検索結果ページを生成し、端末装置Ｔに送信する（Ｓ１１１）。なお、判定部１４が、クエリ分離部１２によって分離された単語がワードツリーデータＤ３に定義されていないと判定した場合、検索結果生成部１８は、上述のカテゴリ推定処理を行うことなく、端末装置Ｔから取得されたクエリを用いた通常の検索処理（カテゴリを絞込みしない検索処理）を行って検索結果ページを生成し、端末装置Ｔに送信する。以上により、本フローチャートの処理が終了する。
Next, the search
図６は、検索サーバ１によって処理されるクエリと推定されたカテゴリとの関係の一例を示す図である。端末装置Ｔから取得されたクエリが「エアコン」である場合、このクエリを入力したユーザは、エアコンの「本体」の検索を意図していることが想定される。このため、図３に示すワードツリーデータＤ３における第１階層Ｈ１の「エアコン（Ａ：Ａ：Ａ）」には「本体絞込」のフラグが設定されている。この「本体絞込」のフラグは、図２に示すカテゴリツリーデータＤ２の第４階層Ｌ４のカテゴリ「エアコン（家庭用）（Ａ：Ａ：Ａ：Ａ）」に設定された本体フラグＦにおける「本体」と関連付けられている。このため、第１カテゴリ推定部１６は、端末装置Ｔから取得されたクエリが「エアコン」である場合、ユーザが意図したカテゴリとして「エアコン（家庭用）（Ａ：Ａ：Ａ：Ａ）」を推定する。
FIG. 6 is a diagram showing an example of the relationship between the query processed by the search server 1 and the presumed category. When the query obtained from the terminal device T is "air conditioner", it is assumed that the user who inputs this query intends to search for the "main body" of the air conditioner. Therefore, the flag of "main body narrowing down" is set in the "air conditioner (A: A: A)" of the first layer H1 in the word tree data D3 shown in FIG. This "main unit narrowing down" flag is the "main unit flag F" set in the category "air conditioner (household) (A: A: A: A)" of the fourth layer L4 of the category tree data D2 shown in FIG. It is associated with the "body". Therefore, when the query obtained from the terminal device T is "air conditioner", the first
そして、検索結果生成部１８は、ワードツリーデータＤ３に定義されていると判定されたクエリ「エアコン」を削除し、ユーザが意図したカテゴリと判定されたカテゴリ「エアコン（家庭用）（Ａ：Ａ：Ａ：Ａ）」に属する商品の情報を検索して、検索結果ページを生成する。
Then, the search
また、端末装置Ｔから取得されたクエリが「エアコン 部品 リモコン」である場合、ワードツリーデータＤ３において、第１階層Ｈ１としてクエリ「エアコン」が存在し、クエリ「エアコン」の下位に位置する第２階層Ｈ２としてクエリ「部品」および「リモコン」の両方が存在する。この場合、第１カテゴリ推定部１６は、第２階層Ｈ２のクエリ「部品」と関連付けられたカテゴリＩＤ「Ａ：Ａ：Ａ：Ｅ」である「その他エアコン部品アクセサリー」と、第２階層Ｈ２のクエリ「リモコン」と関連付けられたカテゴリＩＤ「Ａ：Ａ：Ａ：Ｄ」である「エアコン用リモコン」との両方をユーザが意図したカテゴリと推定する。
Further, when the query acquired from the terminal device T is the "air conditioner component remote controller", the query "air conditioner" exists as the first layer H1 in the word tree data D3, and the second query "air conditioner" is located below the query "air conditioner". There are both queries "parts" and "remote control" as hierarchy H2. In this case, the first
そして、検索結果生成部１８は、第１階層Ｈ１として定義されていると判定されたクエリ「エアコン」と、第２階層Ｈ２として定義されていると判定されたクエリ「部品」および「リモコン」とを削除し、ユーザが意図したカテゴリと判定されたカテゴリ「その他エアコン部品アクセサリー（Ａ：Ａ：Ａ：Ｅ）」またはカテゴリ「エアコン用リモコン（Ａ：Ａ：Ａ：Ｄ）」に属する商品の情報を検索（ＯＲ検索）して、検索結果ページを生成する。
Then, the search
また、端末装置Ｔから取得されたクエリが「窓用 エアコン Ａ社」である場合、ワードツリーデータＤ３において、第１階層Ｈ１としてクエリ「エアコン」が存在し、クエリ「エアコン」の下位に位置する第２階層Ｈ２としてクエリ「窓用」が存在する。この場合、第１カテゴリ推定部１６は、第２階層Ｈ２のクエリ「窓用」と関連付けられたカテゴリＩＤ「Ａ：Ａ：Ａ：Ｂ」である「窓用エアコン」をユーザが意図したカテゴリと推定する。
Further, when the query acquired from the terminal device T is "window air conditioner company A", the query "air conditioner" exists as the first layer H1 in the word tree data D3, and is located below the query "air conditioner". There is a query "for windows" as the second layer H2. In this case, the first
そして、検索結果生成部１８は、第１階層Ｈ１として定義されていると判定された単語クエリ「エアコン」と、第２階層Ｈ２として定義されていると判定されたクエリ「窓用」とを削除し、残りのクエリである「Ａ社」を検索クエリとして、「窓用エアコン」カテゴリに属する商品の情報を検索して、検索結果ページを生成する。
Then, the search
また、端末装置Ｔから取得されたクエリが「フィルター」である場合、このクエリは、ワードツリーデータＤ３の第１階層Ｈ１に存在しない。この場合、検索結果生成部１８は、上述のカテゴリ推定処理を行うことなく、クエリ「フィルター」を用いた通常の検索処理を行い、検索結果ページを生成する。
Further, when the query acquired from the terminal device T is a "filter", this query does not exist in the first layer H1 of the word tree data D3. In this case, the search
また、端末装置Ｔから取得されたクエリが「自動車 エアコンフィルター 脱臭」である場合、このクエリには、ワードツリーデータＤ３の第１階層Ｈ１に存在する「エアコンフィルター（Ａ：Ａ：Ａ：Ｃ）」と、「自動車（Ｘ：Ｘ）」が存在する。さらに、クエリ「自動車」の下位に位置する第２階層Ｈ２としてクエリ「エアコンフィルター（Ｘ：Ｘ：Ｘ：Ｙ）」が存在する。この場合、第１カテゴリ推定部１６は、「エアコンフィルター（Ａ：Ａ：Ａ：Ｃ）」と「エアコンフィルター（Ｘ：Ｘ：Ｘ：Ｙ）」との両方をユーザが意図したカテゴリと推定する。
Further, when the query acquired from the terminal device T is "automobile air conditioner filter deodorization", this query includes the "air conditioner filter (A: A: A: C)" existing in the first layer H1 of the word tree data D3. ", And" automobile (X: X) "exists. Further, the query "air conditioner filter (X: X: X: Y)" exists as the second layer H2 located below the query "automobile". In this case, the first
この場合、推定された２つのカテゴリ「エアコンフィルター（Ａ：Ａ：Ａ：Ｃ）」および「エアコンフィルター（Ｘ：Ｘ：Ｘ：Ｙ）」のうち、どちらを優先すべきであるかは判断がつかない。このため、検索結果生成部１８は、ワードツリーデータＤ３に定義されていると判定されたクエリを削除することなく、「自動車 エアコンフィルター 脱臭」を検索クエリとして、「エアコンフィルター（Ａ：Ａ：Ａ：Ｃ）」または「エアコンフィルター（Ｘ：Ｘ：Ｘ：Ｙ）」に属する商品を検索（ＯＲ検索）し、検索結果ページを生成する。すなわち、端末装置Ｔから取得されたクエリの中に、ワードツリーデータＤ３の第１階層Ｈ１に定義されたクエリが２つ以上の含まれている場合には、検索結果生成部１８は、ワードツリーデータＤ３に定義されていると判定されたクエリを削除することなく、端末装置Ｔから取得されたクエリを用いて、検索データＤ１に対する検索処理を行う。
In this case, it is difficult to determine which of the two estimated categories "air conditioner filter (A: A: A: C)" and "air conditioner filter (X: X: X: Y)" should be prioritized. Not stick. Therefore, the search
また、図７に示すようなカテゴリツリーデータＤ４が定義されている条件下において、端末装置Ｔから取得されたクエリが「ダウンジャケット」である場合、このクエリ「ダウンジャケット」は、メンズの「ダウンジャケット」またはレディースの「ダウンジャケット」のいずれを意図しているのか判断がつかない。この場合、図８に示すワードツリーデータＤ５のように、第１階層Ｈ１としてクエリ「ダウンジャケット」を定義し、この「ダウンジャケット」の下位に位置する第２階層Ｈ２のクエリとして「メンズ」および「レディース」を定義しておく。これにより、端末装置Ｔから取得されたクエリが「ダウンジャケット」である場合、検索結果生成部１８は、ワードツリーデータＤ５に基づいて、メンズの「ダウンジャケット（Ｂ：Ａ：Ａ）」またはレディースの「ダウンジャケット（Ｂ：Ｂ：Ａ）」に属する商品を検索（ＯＲ検索）することができる。
Further, under the condition that the category tree data D4 as shown in FIG. 7 is defined, when the query acquired from the terminal device T is the "down jacket", this query "down jacket" is the men's "down jacket". I can't tell whether it's intended as a "jacket" or a ladies' "down jacket." In this case, as shown in the word tree data D5 shown in FIG. 8, the query "down jacket" is defined as the first layer H1, and "men's" and the query of the second layer H2 located below the "down jacket" are defined as "men's". Define "ladies". As a result, when the query obtained from the terminal device T is a "down jacket", the search
以上において説明した本実施形態の検索サーバ１によれば、クエリと対応するカテゴリを適切に推定でき、さらには、検索精度を向上させることができる。また、ワードツリーデータに定義されていると判定された単語を削除し、推定されたカテゴリを用いた絞込み検索を行うことで、商品等の提供者は、自身の商品等の情報が検索結果ページにおいて上位に表示されることを目的として商品等の名称に検索に利用されることが想定されるワードを追加するといった対応が不要となる。また、カテゴリの絞込みを可能とすることで、価格が安い順に商品等を表示させる場合等に、意図しないカテゴリの商品等の情報が表示されることがないため、検索サイトの利便性を向上させることができる。 According to the search server 1 of the present embodiment described above, the category corresponding to the query can be appropriately estimated, and the search accuracy can be improved. In addition, by deleting the words determined to be defined in the word tree data and performing a refined search using the estimated category, the provider of the product etc. can obtain the information of his / her own product etc. on the search result page. It is not necessary to add words that are expected to be used for search to the names of products, etc. for the purpose of being displayed at the top. In addition, by making it possible to narrow down the categories, when displaying products in ascending order of price, information on products in unintended categories will not be displayed, improving the convenience of the search site. be able to.
なお、上記においては家電分野およびファッション分野におけるショッピングサイトの例を説明したが、車、二輪車等のショッピングサイト、ゲーム機器のショッピングサイト、オークションサイト等、情報の検索処理を伴うサービスであれば、本実施形態を適用可能である。また、ワードツリーデータにおいて、各クエリと対応するカテゴリが１つである例を説明したが、１つのクエリに複数のカテゴリが関連付けられてもよい。 In the above, examples of shopping sites in the fields of home appliances and fashion have been described, but if the service involves information search processing, such as shopping sites for cars and motorcycles, shopping sites for game machines, auction sites, etc. The embodiment is applicable. Further, in the word tree data, an example in which each query has one category corresponding to each query has been described, but one query may be associated with a plurality of categories.
＜２．第２実施形態＞
以下、本発明の第２実施形態について説明する。本実施形態の検索サーバは、第１実施形態と比較して、ワードツリーデータに基づいてカテゴリを推定する第１カテゴリ推定部に加えて、機械学習に基づいてカテゴリを推定する第２カテゴリ推定部をさらに備える点が異なる。このため、構成などについては第１実施形態で説明した図および関連する記載を援用し、詳細な説明を省略する。
<2. Second Embodiment>
Hereinafter, a second embodiment of the present invention will be described. Compared with the first embodiment, the search server of the present embodiment has a second category estimation unit that estimates a category based on machine learning, in addition to a first category estimation unit that estimates a category based on word tree data. The difference is that it is further provided. Therefore, for the configuration and the like, the drawings and related descriptions described in the first embodiment will be referred to, and detailed description will be omitted.
＜２−１．システム構成＞
図９は、本実施形態の検索サーバ２（情報処理装置）の機能ブロック図である。検索サーバ２は、第１実施形態の検索サーバ１と比較して、第２カテゴリ推定部２２（第２推定部）をさらに備える。第１カテゴリ推定部１６（第１推定部）は、利用頻度の高いクエリを対象に作成したワードツリー（カテゴリ辞書データ）に基づいてカテゴリの推定処理を行うため、ワードツリーに定義されたクエリに対する推定精度は高く、複数のカテゴリが特定されるようなクエリでも対応が可能である。しかしながら、第１カテゴリ推定部１６は、ワードツリーに定義されていないクエリ（すなわち、利用頻度が中程度または低程度であることが想定されるクエリ。製品名等。）に対しては利用できない。そこで、本実施形態では、第２カテゴリ推定部２２が、ワードツリーに定義されていないクエリを対象に、機械学習に基づくカテゴリの推定処理を行う。第２カテゴリ推定部２２は、例えば、末端カテゴリ推定部２４と、中間カテゴリ推定部２６とを備える。
<2-1. System configuration>
FIG. 9 is a functional block diagram of the search server 2 (information processing device) of the present embodiment. The search server 2 further includes a second category estimation unit 22 (second estimation unit) as compared with the search server 1 of the first embodiment. The first category estimation unit 16 (first estimation unit) performs category estimation processing based on a word tree (category dictionary data) created for frequently used queries, so that the query defined in the word tree is used. The estimation accuracy is high, and it is possible to handle queries that specify multiple categories. However, the first
末端カテゴリ推定部２４は、カテゴリツリーにおける末端（最下層）のカテゴリを推定する。例えば、末端カテゴリ推定部２４は、端末装置Ｔから取得されたクエリと、このクエリに応じて提供された検索結果ページにおいてユーザがクリックしたカテゴリのうちクリック数が最も多い末端カテゴリ（ユーザが意図したと考えられるカテゴリ（正解カテゴリ））との関係を予め学習することにより、第１モデル（以下、「末端カテゴリモデルＭ１」という）を生成し、記憶部２０に記憶させる。末端カテゴリ推定部２４は、この末端カテゴリモデルＭ１に基づいて、端末装置Ｔから取得されたクエリに対応する末端カテゴリを推定する。この末端カテゴリ推定部２４による推定処理は、端末装置Ｔから取得されたクエリの処理数（或いは、端末装置Ｔから取得されたクエリに応じて提供された検索結果ページにおけるクリック数）が十分に多い場合に、その推定精度が高いことが想定される。
The end
中間カテゴリ推定部２６は、複数の下位のカテゴリを包含することが可能な中間層のカテゴリを推定する。例えば、中間カテゴリ推定部２６は、端末装置Ｔから取得されたクエリと、このクエリに応じて提供された検索結果ページにおいてユーザがクリックしたカテゴリのうちクリック数が最も多い中間のカテゴリ（ユーザが意図したと考えられるカテゴリ（正解カテゴリ））との関係を予め学習するにより、第２モデル（以下、「中間カテゴリモデルＭ２」という）を生成し、記憶部２０に記憶させる。中間カテゴリ推定部２６は、この中間カテゴリモデルＭ２に基づいて、端末装置Ｔから取得されたクエリに対応する中間のカテゴリを推定する。
The intermediate
上述の末端カテゴリ推定部２４によるカテゴリ推定処理は、レディースとメンズとに別れるようなカテゴリを対象とするクエリに対してはその推定精度が低下する場合がある。このように、上述の末端カテゴリ推定部２４を用いた場合に精度が低下することが想定される場合には、複数の下位のカテゴリを包含することが可能な中間カテゴリ推定部２６が利用される。例えば、端末装置Ｔから取得されたクエリが「ダッフルコート」である場合に、中間カテゴリ推定部２６は、「メンズ」であるカテゴリと、「レディース」であるカテゴリとを推定する。次に、検索結果生成部１８は、推定されたカテゴリ「メンズ」または「レディース」で絞込んで、検索クエリ「ダッフルコート」を用いた検索処理（カテゴリ「メンズ」、「レディース」のＯＲ検索）を行う。
The category estimation process by the terminal
末端カテゴリ推定部２４および中間カテゴリ推定部２６は、多層構造のニューラルネットワーク（Deep Neural Network：ＤＮＮ）、畳み込みニューラルネットワーク（Convolutional Neural Network：ＣＮＮ）、再帰型ニューラルネットワーク（Recurrent Neural Network：ＲＮＮ）等を用いたディープラーニング技術を採用してよい。
The terminal
＜２−２．検索処理＞
以下において、検索サーバ２の検索処理について説明する。図１０は、検索サーバ２の検索処理の流れの一例を示す図である。
<2-2. Search process>
The search process of the search server 2 will be described below. FIG. 10 is a diagram showing an example of the flow of the search process of the search server 2.
まず、クエリ分離部１２は、通信部１０を介して、端末装置Ｔから入力されたクエリを取得する（Ｓ２０１）。次に、クエリ分離部１２は、端末装置Ｔから取得されたクエリを解析して、単語に分離する（Ｓ２０３）。
First, the
次に、判定部１４は、クエリ分離部１２によって分離された単語が、ワードツリーデータＤ３に定義されているか否かを判定する（Ｓ２０５）。
Next, the
判定部１４が、クエリ分離部１２によって分離された単語がワードツリーデータＤ３に定義されていると判定した場合、第１カテゴリ推定部１６は、ワードツリーデータＤ３に基づいて、クエリ分離部１２によって分離された単語に対応するカテゴリを、端末装置Ｔから取得されたクエリに対応するカテゴリとして推定する（Ｓ２０７）。
When the
一方、判定部１４は、クエリ分離部１２によって分離された単語がワードツリーデータＤ３に定義されていないと判定した場合、さらに、端末装置Ｔから取得したクエリに関して、過去における同一のクエリの処理数が閾値以上であるか否かを判定する（Ｓ２１３）。この閾値（精度情報の一例）は、端末装置Ｔから取得したクエリに対応する末端カテゴリの推定処理の信頼度を示す基準となるものである。端末装置Ｔから取得したクエリの処理数が閾値以上であれば、このクエリに対する末端カテゴリの学習が十分に行われており、末端カテゴリ推定部２４による推定処理の精度が高いことが想定される。一方、端末装置Ｔから取得したクエリの処理数が閾値未満であれば、このクエリに対する末端カテゴリの学習が不十分であり、末端カテゴリ推定部２４による推定処理の精度が低いことが想定される。過去におけるクエリ毎の処理数は、例えば、記憶部２０に記憶された検索ログＬに含まれている。
On the other hand, when the
判定部１４が、端末装置Ｔから取得したクエリの処理数が閾値以上であると判定した場合、末端カテゴリ推定部２４は、末端カテゴリ推定モデルＭ１に基づいて、取得したクエリに対応する末端カテゴリを推定する（Ｓ２１５）。一方、判定部１４が、端末装置Ｔから取得したクエリの処理数が閾値以上ではないと判定した場合、中間カテゴリ推定部２６は、中間カテゴリ推定モデルＭ２に基づいて、取得したクエリに対応する末端カテゴリを推定する（Ｓ２１７）。
When the
次に、検索結果生成部１８は、端末装置Ｔから取得したクエリに関して、第１カテゴリ推定部１６、末端カテゴリ推定部２４、および中間カテゴリ推定部２６のいずれかにより推定されたカテゴリで絞込み検索を行う（Ｓ２０９）。なお、第１カテゴリ推定部１６によって推定されたカテゴリを用いた絞込み検索を行う場合、検索結果生成部１８は、取得したクエリに含まれるクエリのうち、ワードツリーデータＤ３に定義されていると判定されたクエリを削除し、残りのクエリを検索クエリとして推定されたカテゴリに属する商品等の情報の検索を行う。
Next, the search
次に、検索結果生成部１８は、推定されたカテゴリを用いた検索結果に基づいて、検索結果ページを生成し、端末装置Ｔに送信する（Ｓ２１１）。以上により、本フローチャートの処理が終了する。
Next, the search
以上において説明した本実施形態の検索サーバ２によれば、クエリと対応するカテゴリを適切に推定でき、さらには、検索精度を向上させることができる。ワードツリーデータに基づいてカテゴリを推定することができない場合に、機械学習に基づいてカテゴリを推定することで、検索精度をいっそう向上させることができる。なお、中間カテゴリ推定部２６により複数のカテゴリが推定される場合には、そのカテゴリ別の検索結果を提供することも可能である。
According to the search server 2 of the present embodiment described above, the category corresponding to the query can be appropriately estimated, and the search accuracy can be improved. When the category cannot be estimated based on the word tree data, the search accuracy can be further improved by estimating the category based on machine learning. When a plurality of categories are estimated by the intermediate
以上において説明した実施形態によれば、ユーザによって入力されたクエリを取得する取得部と、クエリ間の関係がツリー構造で表され、且つ、前記クエリの各々と検索対象のカテゴリとが関連付けられたカテゴリ辞書データにおいて、前記ツリー構造の最上位に位置するクエリから順に、前記取得部によって取得されたクエリが該当するまで辿った結果に基づいて、前記取得部によって取得されたクエリに対応するカテゴリを推定する推定部と、前記推定部によって推定されたカテゴリに属する検索結果を表示するための情報を生成する生成部とを備えることにより、正確にカテゴリを推定し、検索精度を向上させることができる。 According to the embodiment described above, the acquisition unit for acquiring the query input by the user and the relationship between the queries are represented in a tree structure, and each of the queries is associated with the category to be searched. In the category dictionary data, in order from the query located at the top of the tree structure, the category corresponding to the query acquired by the acquisition unit is classified based on the result of tracing until the query acquired by the acquisition unit is applicable. By providing an estimation unit for estimation and a generation unit for generating information for displaying search results belonging to the category estimated by the estimation unit, it is possible to accurately estimate the category and improve the search accuracy. ..
以上、本発明を実施するための形態について実施形態を用いて説明したが、本発明はこうした実施形態に何等限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々の変形及び置換を加えることができる。 Although the embodiments for carrying out the present invention have been described above using the embodiments, the present invention is not limited to these embodiments, and various modifications and substitutions are made without departing from the gist of the present invention. Can be added.
１、２…検索サーバ（情報処理装置）
１０…通信部（取得部）
１２…クエリ分離部（分離部）
１４…判定部
１６…第１カテゴリ推定部（第１推定部）
１８…検索結果生成部（生成部）
２０…記憶部
２２…第２カテゴリ推定部（第２推定部）
２４…末端カテゴリ推定部
２６…中間カテゴリ推定部
1, 2 ... Search server (information processing device)
10 ... Communication department (acquisition department)
12 ... Query separation part (separation part)
14 ...
18 ... Search result generation unit (generation unit)
20 ...
24 ... Terminal
Claims (6)
クエリ間の関係がツリー構造で表され、且つ、前記クエリの各々と検索対象のカテゴリとが関連付けられたカテゴリ辞書データにおいて、前記ツリー構造の最上位に位置するクエリから順に、前記取得部によって取得されたクエリが該当するまで辿った結果に基づいて、前記取得部によって取得されたクエリに対応するカテゴリを推定する推定部と、
前記推定部によって推定されたカテゴリに属する検索結果を表示するための情報を生成する生成部と、
前記取得部によって取得されたクエリを単語に分離する分離部を備え、
前記推定部は、前記分離部によって分離された単語に対応するカテゴリを、前記取得部によって取得されたクエリに対応するカテゴリとして推定し、
前記生成部は、前記分離部によって分離された単語のうち、前記カテゴリ辞書データに定義されている単語を削除し、残りの単語を用いて前記検索対象の情報を記憶する記憶装置を検索した結果に基づいて、前記検索結果を表示するための情報を生成する、
情報処理装置。 An acquisition unit that acquires the query entered by the user, and
In the category dictionary data in which the relationship between the queries is represented by a tree structure and each of the queries is associated with the category to be searched, the query located at the top of the tree structure is acquired by the acquisition unit in order. An estimation unit that estimates the category corresponding to the query acquired by the acquisition unit based on the result traced to the corresponding query, and an estimation unit.
A generation unit that generates information for displaying search results belonging to the category estimated by the estimation unit, and a generation unit.
A separation unit that separates the query acquired by the acquisition unit into words is provided.
The estimation unit estimates the category corresponding to the word separated by the separation unit as the category corresponding to the query acquired by the acquisition unit .
The generation unit deletes the words defined in the category dictionary data from the words separated by the separation unit, and uses the remaining words to search for a storage device that stores the information to be searched. Generates information for displaying the search results based on
Information processing device.
請求項１に記載の情報処理装置。 When there are a plurality of words corresponding to the query located at the top of the tree structure among the words separated by the separation unit, the generation unit does not delete the words defined in the tree structure. In addition, based on the result of searching the storage device using the words separated by the separation unit, information for displaying the search result is generated.
The information processing device according to claim 1.
前記判定部が前記取得部によって取得されたクエリが前記カテゴリ辞書データに定義されていると判定した場合、前記推定部は、前記取得部によって取得されたクエリと対応するカテゴリを推定し、
前記判定部が前記取得部によって取得されたクエリが前記カテゴリ辞書データに定義されていないと判定した場合、前記推定部は、前記カテゴリの推定を行わず、前記生成部は、前記取得部によって取得されたクエリと関連付けられた前記検索結果を表示するための情報を生成する、
請求項１又は２に記載の情報処理装置。 A determination unit for determining whether or not the query acquired by the acquisition unit is defined in the category dictionary data is further provided.
When the determination unit determines that the query acquired by the acquisition unit is defined in the category dictionary data, the estimation unit estimates the category corresponding to the query acquired by the acquisition unit.
When the determination unit determines that the query acquired by the acquisition unit is not defined in the category dictionary data, the estimation unit does not estimate the category, and the generation unit acquires the query by the acquisition unit. Generate information to display the search results associated with the query
The information processing device according to claim 1 or 2.
請求項１から３のうちいずれか一項に記載の情報処理装置。 The category dictionary data is defined based on a category tree that represents the relationships between the categories to be searched in a tree structure.
The information processing device according to any one of claims 1 to 3.
ユーザによって入力されたクエリを取得する取得し、
クエリ間の関係がツリー構造で表され、且つ、前記クエリの各々と検索対象のカテゴリとが関連付けられたカテゴリ辞書データにおいて、前記ツリー構造の最上位に位置するクエリから順に、前記取得されたクエリが該当するまで辿った結果に基づいて、前記取得されたクエリに対応するカテゴリを推定する推定し、
前記推定されたカテゴリに属する検索結果を表示するための情報を生成する生成し、
前記取得されたクエリを単語に分離し、
前記分離された単語に対応するカテゴリを、前記取得されたクエリに対応するカテゴリとして推定し、
前記分離された単語のうち、前記カテゴリ辞書データに定義されている単語を削除し、残りの単語を用いて前記検索対象の情報を記憶する記憶装置を検索した結果に基づいて、前記検索結果を表示するための情報を生成する、
情報処理方法。 The computer
Get the query entered by the user and get
In the category dictionary data in which the relationship between the queries is represented by a tree structure and each of the queries is associated with the category to be searched, the obtained queries are obtained in order from the query located at the top of the tree structure. Estimate the category corresponding to the obtained query based on the result traced to the corresponding
Generate information to display search results that belong to the estimated category
Separate the retrieved query into words and
The category corresponding to the separated word is estimated as the category corresponding to the obtained query, and the category is estimated.
Among the separated words, the word defined in the category dictionary data is deleted, and the search result is obtained based on the result of searching the storage device that stores the information to be searched using the remaining words. Generate information to display,
Information processing method.
ユーザによって入力されたクエリを取得する取得させ、
クエリ間の関係がツリー構造で表され、且つ、前記クエリの各々と検索対象のカテゴリとが関連付けられたカテゴリ辞書データにおいて、前記ツリー構造の最上位に位置するクエリから順に、前記取得されたクエリが該当するまで辿った結果に基づいて、前記取得されたクエリに対応するカテゴリを推定する推定させ、
前記推定されたカテゴリに属する検索結果を表示するための情報を生成する生成させ、
前記取得されたクエリを単語に分離させ、
前記分離された単語に対応するカテゴリを、前記取得されたクエリに対応するカテゴリとして推定させ、
前記分離された単語のうち、前記カテゴリ辞書データに定義されている単語を削除し、残りの単語を用いて前記検索対象の情報を記憶する記憶装置を検索した結果に基づいて、前記検索結果を表示するための情報を生成させる、
プログラム。 On the computer
Get the query entered by the user Get
In the category dictionary data in which the relationship between the queries is represented by a tree structure and each of the queries is associated with the category to be searched, the obtained queries are obtained in order from the query located at the top of the tree structure. Based on the result traced to the case, the category corresponding to the obtained query is estimated and estimated.
Generate information to display search results that belong to the estimated category.
Separate the retrieved query into words
The category corresponding to the separated word is estimated as the category corresponding to the acquired query, and the category is estimated.
Among the separated words, the word defined in the category dictionary data is deleted, and the search result is obtained based on the result of searching the storage device that stores the information to be searched using the remaining words. Generate information to display,
program.
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