JP7396190B2 - Extraction program, extraction method and extraction device - Google Patents
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Description
本発明は、抽出プログラム、抽出方法及び抽出装置に関する。 The present invention relates to an extraction program, an extraction method, and an extraction device.
従来、検索キーワードを形態素解析により区切ることで得られた単語を用いて、コンテンツを検索する技術が知られている。 2. Description of the Related Art Conventionally, a technique is known in which content is searched using words obtained by segmenting a search keyword through morphological analysis.
しかしながら、従来の技術には、検索キーワードを適切に区切ることができない場合があるという問題がある。 However, the conventional technology has a problem in that search keywords may not be separated appropriately.
例えば、従来の技術では、辞書に登録された単語を基に形態素解析が行われる。ここで、辞書に「富士通株式会社」という単語が登録されており、「富士通」という単語は登録されていない場合を考える。このとき、ユーザが「富士通」という検索キーワードを入力して検索を行った場合、「富士通株式会社」という単語が記載された文書を検索することができない場合がある。なお、ユーザは、「富士通株式会社」という単語が記載された文書が検索結果に含まれることを意図して、略称である「富士通」という検索キーワードを入力したものとする。 For example, in conventional technology, morphological analysis is performed based on words registered in a dictionary. Here, consider a case where the word "Fujitsu Ltd." is registered in the dictionary, but the word "Fujitsu" is not registered. At this time, if the user enters the search keyword "Fujitsu" and performs a search, it may not be possible to search for a document in which the word "Fujitsu Ltd." is written. It is assumed that the user inputs the search keyword ``Fujitsu,'' which is an abbreviation, with the intention that a document containing the word ``Fujitsu Ltd.'' will be included in the search results.
1つの側面では、検索キーワードを適切に区切ることを目的とする。 One aspect aims to appropriately segment search keywords.
1つの態様では、抽出プログラムは、データを用いて区切り前の検索キーワードに対する複数の区切りパターンそれぞれについて区切り後の検索キーワードで検索を行ったときの検索結果における正解ナレッジの検索順位を特定する処理をコンピュータに実行させる。データは、区切り前の検索キーワードと区切り前の検索キーワードに対する正解ナレッジとの対応関係を示したデータである。抽出プログラムは、複数の区切りパターンのうち、特定された検索順位が所定条件を満たす区切りパターンを、区切り前の検索キーワードに適用する区切りパターンとして抽出する処理をコンピュータに実行させる。 In one aspect, the extraction program performs a process of identifying the search ranking of correct answer knowledge in search results when a search is performed using a search keyword after separation for each of a plurality of separation patterns for a search keyword before separation using data. Let the computer run it. The data is data showing the correspondence between the search keyword before the break and the correct answer knowledge for the search keyword before the break. The extraction program causes the computer to execute a process of extracting, from among the plurality of delimitation patterns, a delimitation pattern whose specified search ranking satisfies a predetermined condition as a delimitation pattern to be applied to the search keyword before delimitation.
1つの側面では、検索キーワードを適切に区切ることができる。 In one aspect, search keywords can be appropriately separated.
以下に、本発明に係る抽出プログラム、抽出方法及び抽出装置の実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施例により本発明が限定されるものではない。また、各実施例は、矛盾のない範囲内で適宜組み合わせることができる。 Embodiments of the extraction program, extraction method, and extraction device according to the present invention will be described in detail below based on the drawings. Note that the present invention is not limited to this example. Moreover, each embodiment can be combined as appropriate within a consistent range.
図1を用いて、実施例に係る抽出装置の構成を説明する。図1は、抽出装置の構成例を示す図である。抽出装置10は、ユーザから検索キーワードの入力を受け付ける。また、抽出装置10は、検索キーワードの区切りパターンが登録された辞書形式のデータを出力する。 The configuration of an extraction device according to an embodiment will be explained using FIG. 1. FIG. 1 is a diagram showing an example of the configuration of an extraction device. The extraction device 10 receives input of a search keyword from a user. Further, the extraction device 10 outputs data in a dictionary format in which delimitation patterns of search keywords are registered.
図1に示すように、抽出装置10は、入力部11、出力部12、記憶部13及び制御部14を有する。入力部11は、データを入力するためのインタフェースである。例えば、入力部11は、マウス及びキーボード等の入力装置を介してデータの入力を受け付ける。また、出力部12は、データを出力するためのインタフェースである。例えば、出力部12は、ディスプレイ等の出力装置にデータを出力する。 As shown in FIG. 1, the extraction device 10 includes an input section 11, an output section 12, a storage section 13, and a control section 14. The input unit 11 is an interface for inputting data. For example, the input unit 11 receives data input via input devices such as a mouse and a keyboard. Further, the output unit 12 is an interface for outputting data. For example, the output unit 12 outputs data to an output device such as a display.
記憶部13は、データや制御部14が実行するプログラム等を記憶する記憶装置の一例であり、例えばハードディスクやメモリ等である。記憶部13は、正解ナレッジ情報131、辞書情報132及びコンテンツDB133を有する。
The storage unit 13 is an example of a storage device that stores data, programs executed by the control unit 14, and the like, and is, for example, a hard disk or a memory. The storage unit 13 includes correct answer knowledge information 131,
正解ナレッジ情報131は、正解ナレッジの順位(rank_base)である。例えば、正解ナレッジは、ユーザが入力した検索キーワードに対する検索結果のうち、ユーザの意図に最も合致するものである。 The correct knowledge information 131 is the rank (rank_base) of the correct knowledge. For example, the correct answer knowledge is the one that most matches the user's intention among the search results for the search keyword input by the user.
例えば、ユーザがコンテンツ群の中から所望するコンテンツを検索するために「入出力設計書」という検索キーワードを入力した場合の、当該ユーザが所望するコンテンツが検索結果の中で3番目に位置していたとする。この場合、「入出力設計書」という検索キーワードに対する、当該所望するコンテンツの検索順位が3位であったことを示す情報が正解ナレッジ情報131となる。 For example, when a user enters the search keyword "input/output design document" to search for a desired content from a group of contents, the content desired by the user is located third in the search results. Suppose that In this case, the correct knowledge information 131 is information indicating that the desired content was ranked third in the search ranking for the search keyword "input/output design document."
辞書情報132は、形態素解析を行うための情報である。図2は、辞書情報のデータ構造の例を示す図である。図2に示すように、辞書情報132には、区切り前の検索キーワードと区切り後の検索キーワードが含まれる。図2の例では、区切り前の検索キーワードが「入出力設計書」であり、区切り後の検索キーワードが「[入出力],[設計書]」である。
The
コンテンツDB133は、コンテンツを記憶する。コンテンツは、例えば文書ファイル、テキストファイル及び表計算ファイル等である。
The
図1に戻り、制御部14は、例えば、CPU(Central Processing Unit)、MPU(Micro Processing Unit)、GPU(Graphics Processing Unit)等によって、内部の記憶装置に記憶されているプログラムがRAMを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部14は、例えば、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)やFPGA(Field Programmable Gate Array)等の集積回路により実現されるようにしてもよい。制御部14は、解析部141、検索部142、特定部143、及び抽出部145を有する。
Returning to FIG. 1, the control unit 14 uses, for example, a CPU (Central Processing Unit), an MPU (Micro Processing Unit), a GPU (Graphics Processing Unit), etc., to allow programs stored in an internal storage device to use the RAM as a work area. This is achieved by executing as . Further, the control unit 14 may be realized by, for example, an integrated circuit such as an ASIC (Application Specific Integrated Circuit) or an FPGA (Field Programmable Gate Array). The control unit 14 includes an analysis unit 141, a search unit 142, a
解析部141は、区切り前の検索キーワードに対して形態素解析を行う。例えば、区切り前の検索キーワードは、入力部11を介してユーザによって入力される。解析部141は、形態素解析により、区切り前の検索キーワードを、所定の区切りパターンに基づく要素に分解する。なお、本実施例において、要素は、1つの形態素又は複数の形態素を結合した文字列であるものとする。 The analysis unit 141 performs morphological analysis on the search keyword before separation. For example, the search keyword before the break is input by the user via the input unit 11. The analysis unit 141 uses morphological analysis to decompose the search keyword before delimitation into elements based on a predetermined delimitation pattern. Note that in this example, an element is assumed to be one morpheme or a character string formed by combining a plurality of morphemes.
検索部142は、区切り前の検索キーワード、又は区切り後の検索キーワードを用いてコンテンツの検索を行う。検索部142は、コンテンツDB133に格納されたコンテンツの検索を行う。また、検索部142は、検索結果として得られたコンテンツに順位を付与する。例えば、検索部142は、検索キーワードとの類似度が大きい順に高い順位を付与する。
The search unit 142 searches for content using a search keyword before division or a search keyword after division. The search unit 142 searches for content stored in the
特定部143は、データを用いて、区切り前の検索キーワードに対する複数の区切りパターンそれぞれについて、区切り後の検索キーワードで検索を行ったときの検索結果における正解ナレッジの検索順位を特定する。データは、区切り前の検索キーワードと区切り前の検索キーワードに対する正解ナレッジとの対応関係を示したデータである。
Using data, the
抽出部144は、複数の区切りパターンのうち、特定された検索順位が所定条件を満たす区切りパターンを、区切り前の検索キーワードに適用する区切りパターンとして抽出する。また、抽出部144は、抽出した区切りパターンによって区切り前の検索キーワードを区切ることにより得られる情報を、辞書形式のデータ、すなわち辞書情報132として記憶部13に登録する。
The extraction unit 144 extracts, from among the plurality of break patterns, a break pattern whose specified search ranking satisfies a predetermined condition as a break pattern to be applied to the search keyword before break. Further, the extraction unit 144 registers information obtained by dividing the search keyword before division using the extracted division pattern in the storage unit 13 as data in a dictionary format, that is,
図3は、区切りパターンの抽出について説明する図である。まず、図3に示すように、解析部141は、区切り前の検索キーワードに対し、複数の区切りパターンで形態素解析を行う。ここで、区切り前の検索キーワードが、単語w_1+単語w_2+単語w_3+単語w_4であるものとする。なお、「+」は文字列の結合を表す演算子であるものとする。例えば、区切りパターンには、単語w_1、単語w_2、単語w_3及び単語w_4の全てを区切るパターン、単語w_1と単語w_2は結合したままにしておくパターン等がある。 FIG. 3 is a diagram illustrating extraction of a delimiter pattern. First, as shown in FIG. 3, the analysis unit 141 performs morphological analysis on the search keyword before separation using a plurality of separation patterns. Here, it is assumed that the search keywords before separation are word w_1+word w_2+word w_3+word w_4. Note that "+" is an operator representing a combination of character strings. For example, the separation pattern includes a pattern that separates all of word w_1, word w_2, word w_3, and word w_4, a pattern that leaves word w_1 and word w_2 combined, and the like.
このとき、検索部142は、各区切りパターンに対応する区切り後の検索キーワードのそれぞれを用いてコンテンツの検索を行う。特定部143は、最も検索精度が高い区切りパターンを特定する。
At this time, the search unit 142 searches for content using each of the post-delimitation search keywords corresponding to each delimitation pattern. The specifying
抽出部144は、特定部143によって特定された区切りパターンを辞書情報132として登録する。例えば、抽出部144は、複数の区切りパターンのうち、特定された検索順位が、区切り前の検索キーワードで検索を行ったときの検索結果における正解ナレッジの検索順位よりも上位である区切りパターンを、区切り前の検索キーワードに適用する区切りパターンとして抽出する。
The extracting unit 144 registers the delimiter pattern specified by the specifying
さらに具体的な例を挙げて説明する。ユーザは、「入出力画面設計書.xlsx」というファイルを検索結果として得ることを所望し、「入出力設計書」という検索キーワードを入力したものとする。このとき、「入出力設計書」という検索キーワードをそのまま使って検索を行ったときの検索結果における「入出力画面設計書.xlsx」の順位が3位であったものとする。また、「入出力設計書」という検索キーワードと、「入出力画面設計書.xlsx」の順位が3位であったという情報は、正解ナレッジ情報131として記憶されているものとする。 This will be explained by giving a more specific example. It is assumed that the user desires to obtain a file called "input/output screen design document.xlsx" as a search result, and inputs the search keyword "input/output design document." At this time, it is assumed that when the search keyword "input/output design document" is used as is, the ranking of "input/output screen design document.xlsx" in the search results is third. Further, it is assumed that the search keyword "input/output design document" and the information that "input/output screen design document.xlsx" was ranked third are stored as correct answer knowledge information 131.
ここで、まず、解析部141は、「入出力設計書」を、「入 出力 設計 書」、「入出力 設計 書」、「入出力設計 書」、「入出力 設計書」の4つのパターンに分解する。なお、スペースは区切り記号であり、検索においてはAND条件を表すものとする。 First, the analysis unit 141 divides the "input/output design document" into four patterns: "input/output design document," "input/output design document," "input/output design document," and "input/output design document." Disassemble. Note that a space is a delimiter and represents an AND condition in a search.
そして、検索部142は、各パターンの検索キーワードで検索を行う。検索キーワードが「入 出力 設計 書」であるときの、検索結果における「入出力画面設計書.xlsx」の順位は、10位であったものとする。また、検索キーワードが「入出力 設計 書」であるときの、検索結果における「入出力画面設計書.xlsx」の順位は、6位であったものとする。また、検索キーワードが「入出力設計 書」であるときの、検索結果における「入出力画面設計書.xlsx」の順位は、3位であったものとする。また、検索キーワードが「入出力 設計書」であるときの、検索結果における「入出力画面設計書.xlsx」の順位は、2位であったものとする。 Then, the search unit 142 performs a search using each pattern of search keywords. It is assumed that when the search keyword is "input/output design document", the ranking of "input/output screen design document.xlsx" in the search results is 10th place. Further, it is assumed that when the search keyword is "input/output design document", the ranking of "input/output screen design document.xlsx" in the search results is 6th place. It is also assumed that when the search keyword is "input/output design document," the ranking of "input/output screen design document.xlsx" in the search results is 3rd place. Further, it is assumed that when the search keyword is "input/output design document", the ranking of "input/output screen design document.xlsx" in the search results is second.
このとき、特定部143は、最も順位が高かった「入出力 設計書」に対応する区切りパターンを特定する。そして、抽出部144は、区切りパターンを「[入出力],[設計書]」のように表現し、辞書情報132に追加する。なお、区切りパターンの表現形式は、上記のものに限られない。
At this time, the specifying
ここで、解析部141は、辞書情報132に登録済みの検索キーワードについては、辞書情報132に従って形態素解析を行う。つまり、図2のように、区切り前の検索キーワード「入出力設計書」に対応する区切り後の検索キーワードが辞書情報132に追加済みの場合、解析部141は、「入出力設計書」を「入出力 設計書」と分解する。そして、検索部142は、「入出力 設計書」という検索キーワードで検索を行う。
Here, the analysis unit 141 performs morphological analysis on search keywords registered in the
図4は、抽出処理の流れを示すフローチャートである。図4に示すように、まず、解析部141は、形態素解析により検索キーワードを要素に分解する(ステップS101)。次に、検索部142は、形態素解析における区切りパターンごとに検索を行う(ステップS102)。そして、特定部143は、正解ナレッジの検索結果における順位を特定する(ステップS103)。抽出部144は、最も順位が高い区切りパターンを抽出し辞書に登録する(ステップS104)。
FIG. 4 is a flowchart showing the flow of the extraction process. As shown in FIG. 4, the analysis unit 141 first decomposes a search keyword into elements by morphological analysis (step S101). Next, the search unit 142 searches for each delimiter pattern in the morphological analysis (step S102). The specifying
上述したように、特定部143は、データを用いて、区切り前の検索キーワードに対する複数の区切りパターンそれぞれについて、区切り後の検索キーワードで検索を行ったときの検索結果における正解ナレッジの検索順位を特定する。データは、区切り前の検索キーワードと区切り前の検索キーワードに対する正解ナレッジとの対応関係を示したデータである。抽出部144は、複数の区切りパターンのうち、特定された検索順位が所定条件を満たす区切りパターンを、区切り前の検索キーワードに適用する区切りパターンとして抽出する。このように、抽出装置10は、実際に検索精度が良好であった区切りパターンを抽出することができる。このため、本実施例によれば、検索キーワードを適切に区切ることができるようになる。
As described above, the specifying
抽出部144は、複数の区切りパターンのうち、特定された検索順位が、区切り前の検索キーワードで検索を行ったときの検索結果における正解ナレッジの検索順位よりも上位である区切りパターンを、区切り前の検索キーワードに適用する区切りパターンとして抽出する。これにより、区切り前の検索キーワードよりも検索精度が向上するような区切りパターンのみを抽出することができる。 The extraction unit 144 selects, from among the plurality of delimitation patterns, a delimitation pattern whose identified search ranking is higher than the search ranking of the correct answer knowledge in the search results when searching with the search keyword before the delimitation. Extract as a delimiter pattern to be applied to search keywords. Thereby, it is possible to extract only the break pattern that improves the search accuracy compared to the search keyword before the break.
抽出部144は、抽出した区切りパターンによって区切り前の検索キーワードを区切ることにより得られる情報を、辞書形式のデータとして記憶部に登録する。このように、検索精度が向上する区切りパターンを辞書として保持しておくことで、精度の高い検索を行うことができる。 The extraction unit 144 registers information obtained by dividing the search keyword before division using the extracted division pattern into the storage unit as data in a dictionary format. In this way, by storing delimiter patterns that improve search accuracy as a dictionary, highly accurate searches can be performed.
上記文書中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。また、実施例で説明した具体例、分布、数値等は、あくまで一例であり、任意に変更することができる。 Information including processing procedures, control procedures, specific names, and various data and parameters shown in the above documents and drawings can be changed arbitrarily unless otherwise specified. Furthermore, the specific examples, distributions, numerical values, etc. described in the examples are merely examples, and can be changed arbitrarily.
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散や統合の具体的形態は図示のものに限られない。つまり、その全部又は一部を、各種の負荷や使用状況等に応じて、任意の単位で機能的又は物理的に分散・統合して構成することができる。さらに、各装置にて行われる各処理機能は、その全部又は任意の一部が、CPU及び当該CPUにて解析実行されるプログラムにて実現され、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。 Furthermore, each component of each device shown in the drawings is functionally conceptual, and does not necessarily need to be physically configured as shown in the drawings. That is, the specific form of distributing and integrating each device is not limited to what is shown in the drawings. In other words, all or part of them can be functionally or physically distributed and integrated into arbitrary units depending on various loads, usage conditions, and the like. Furthermore, all or any part of each processing function performed by each device can be realized by a CPU and a program that is analyzed and executed by the CPU, or can be realized as hardware using wired logic.
図5は、ハードウェア構成例を説明する図である。図5に示すように、抽出装置10は、通信インタフェース10a、HDD(Hard Disk Drive)10b、メモリ10c、プロセッサ10dを有する。また、図5に示した各部は、バス等で相互に接続される。 FIG. 5 is a diagram illustrating an example of a hardware configuration. As shown in FIG. 5, the extraction device 10 includes a communication interface 10a, an HDD (Hard Disk Drive) 10b, a memory 10c, and a processor 10d. Further, each part shown in FIG. 5 is interconnected by a bus or the like.
通信インタフェース10aは、ネットワークインタフェースカード等であり、他のサーバとの通信を行う。HDD10bは、図1に示した機能を動作させるプログラムやDBを記憶する。 The communication interface 10a is a network interface card or the like, and communicates with other servers. The HDD 10b stores programs and DB that operate the functions shown in FIG.
プロセッサ10dは、図1に示した各処理部と同様の処理を実行するプログラムをHDD10b等から読み出してメモリ10cに展開することで、図1等で説明した各機能を実行するプロセスを動作させるハードウェア回路である。すなわち、このプロセスは、抽出装置10が有する各処理部と同様の機能を実行する。具体的には、プロセッサ10dは、解析部141、検索部142、特定部143及び抽出部145と同様の機能を有するプログラムをHDD10b等から読み出す。そして、プロセッサ10dは、解析部141、検索部142、特定部143及び抽出部145等と同様の処理を実行するプロセスを実行する。
The processor 10d reads a program that executes the same processing as each processing unit shown in FIG. It is a hardware circuit. That is, this process executes the same functions as each processing unit included in the extraction device 10. Specifically, the processor 10d reads a program having the same functions as the analysis section 141, the search section 142, the
このように抽出装置10は、プログラムを読み出して実行することで学習類方法を実行する情報処理装置として動作する。また、抽出装置10は、媒体読取装置によって記録媒体から上記プログラムを読み出し、読み出された上記プログラムを実行することで上記した実施例と同様の機能を実現することもできる。なお、この他の実施例でいうプログラムは、抽出装置10によって実行されることに限定されるものではない。例えば、他のコンピュータ又はサーバがプログラムを実行する場合や、これらが協働してプログラムを実行するような場合にも、本発明を同様に適用することができる。 In this way, the extraction device 10 operates as an information processing device that executes a learning method by reading and executing a program. Further, the extraction device 10 can also realize the same functions as in the above-described embodiments by reading the program from the recording medium using a medium reading device and executing the read program. Note that the programs in other embodiments are not limited to being executed by the extraction device 10. For example, the present invention can be similarly applied to cases where another computer or server executes a program, or where these computers or servers cooperate to execute a program.
このプログラムは、インターネット等のネットワークを介して配布することができる。また、このプログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク(FD)、CD-ROM、MO(Magneto-Optical disk)、DVD(Digital Versatile Disc)等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行することができる。 This program can be distributed via a network such as the Internet. In addition, this program is recorded on a computer-readable recording medium such as a hard disk, flexible disk (FD), CD-ROM, MO (Magneto-Optical disk), or DVD (Digital Versatile Disc), and is read from the recording medium by the computer. It can be executed by being read.
10 抽出装置
11 入力部
12 出力部
13 記憶部
14 制御部
131 正解ナレッジ情報
132 辞書情報
133 コンテンツDB
141 解析部、
142 検索部
143 特定部
144 抽出部
10 Extraction device 11 Input section 12 Output section 13 Storage section 14 Control section 131 Correct
141 Analysis Department,
142
Claims (5)
前記複数の区切りパターンのうち、特定された前記検索順位が所定条件を満たす区切りパターンを、前記区切り前の検索キーワードに適用する区切りパターンとして抽出する
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする抽出プログラム。 Using data showing the correspondence between the search keyword before the break and the correct answer knowledge for the search keyword before the break, a search is performed using the search keyword after the break for each of the plurality of break patterns for the search keyword before the break. identify the search ranking of the correct answer knowledge in the search results when
An extraction program that causes a computer to perform a process of extracting, among the plurality of break patterns, a break pattern whose search ranking satisfies a predetermined condition as a break pattern to be applied to the search keyword before the break. .
前記複数の区切りパターンのうち、特定された前記検索順位が所定条件を満たす区切りパターンを、前記区切り前の検索キーワードに適用する区切りパターンとして抽出する
処理をコンピュータが実行することを特徴とする抽出方法。 Using data showing the correspondence between the search keyword before the break and the correct answer knowledge for the search keyword before the break, a search is performed using the search keyword after the break for each of the plurality of break patterns for the search keyword before the break. identify the search ranking of the correct answer knowledge in the search results when
An extraction method characterized in that a computer performs a process of extracting, from among the plurality of break patterns, a break pattern whose specified search ranking satisfies a predetermined condition as a break pattern to be applied to the search keyword before the break. .
前記複数の区切りパターンのうち、特定された前記検索順位が所定条件を満たす区切りパターンを、前記区切り前の検索キーワードに適用する区切りパターンとして抽出する抽出部と、
を有することを特徴とする抽出装置。 Using data showing the correspondence between the search keyword before the break and the correct answer knowledge for the search keyword before the break, a search is performed using the search keyword after the break for each of the plurality of break patterns for the search keyword before the break. a specifying unit that specifies the search ranking of the correct answer knowledge in the search results when
an extraction unit that extracts, from among the plurality of break patterns, a break pattern in which the specified search ranking satisfies a predetermined condition as a break pattern to be applied to the search keyword before the break;
An extraction device characterized by having:
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