JP7453199B2 - 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム - Google Patents
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Description
まず、図1を参照し、実施形態に係る情報処理装置が行う情報処理方法の概要について説明する。図1は、実施形態に係る情報処理方法の概要を示す説明図である。なお、図1では、文脈一貫性を用いた頑健なエンティティリンキングを実施する場合を例に挙げて説明する。
本実施形態では、情報提供装置100は、形態素解析の枠組みをエンティティリンキングへ拡張する。例えば、情報提供装置100は、単語系列Xに対してスコア最大のエンティティ系列Yを求める。下記の数式(1)は、単語系列Xが与えられたときに確率が最大となるエンティティ系列Yを求める式である。下記の数式(1)のうち(yt,yt-1)は、現在のエンティティは、その1つ前のエンティティにのみ影響を受けることを表している。Kは、観測素性に対して遷移素性をどれだけ強く反映させるかといった倍率を表している。
情報提供装置100は、例えば非特許文献1に記載の手法であるFEL(Fast Entity Linking)の対数確率和最大化モデルを用いる。例えば、情報提供装置100は、下記の数式(2)のように、P(e|s)を用いて単語系列sに対するエンティティeの生起確率を求める。
情報提供装置100は、エンティティを、クリックされた単語から生成したLDA(Latent Dirichlet Allocation:潜在的ディリクレ配分法)のドキュメントとしてモデル化する。例えば、情報提供装置100は、非特許文献2に記載されているように、ドキュメントをクリックされた単語で構成される仮想的なドキュメントとして捉え、LDAでベクトル化する手法を用いてモデル化する。これにより、各エンティティには、それぞれ数百(例:500)次元からなるベクトルが付与される。なお、LDAは自然言語処理の一例である。実際には、word2vec等であってもよい。また、情報提供装置100は、エンティティ同士の関連性をエンティティ同士の内積で計算する。そして、情報提供装置100は、単語系列のエンティティ候補によりラティス構造を構築し、最尤なエンティティ系列を求める。例えば、情報提供装置100は、上記のように、ビタビアルゴリズム(Viterbi algorithm)によるスコア最大の経路推定を行う(数1参照)。
図1に示すように、情報提供装置100は、ネットワークN(図3参照)を介して、各利用者Uの端末装置10から、クエリの入力を受け付け、クエリに基づいて検索する(ステップS1)。
(評価データ)
図2は、評価実験のための評価データの例を示す図である。図2に示すように、情報提供装置100は、球団親会社(12件)と野球コンテキスト語(20件)を空白連結して評価用クエリを定義する(計240件)。例えば、情報提供装置100は、球団親会社「オリックス」と野球コンテキスト「試合」を空白連結して評価用クエリ「オリックス 試合」を定義する。文脈を考慮しなければ球団ではなく、企業や地域(都道府県)等に判定されることもあり得る。評価実験の結果、これらの評価用クエリ(計240件)のうち、約13.8%改善した。
本実施形態では、情報提供装置100は、観測素性(例:FEL)と遷移素性(例:トピックベクトル内積)とを特徴量として設計する。特徴量は有効なものの一例であり、追加することは可能である。また、本実施形態では、情報提供装置100は、単語系列のベクトル表現や、任意長の単語系列に紐づくエンティティの検出等を行う。
次に、図3を用いて、実施形態に係る情報提供装置100が含まれる情報処理システム1の構成について説明する。図3は、実施形態に係る情報処理システム1の構成例を示す図である。図3に示すように、実施形態に係る情報処理システム1は、端末装置10と情報提供装置100とを含む。これらの各種装置は、ネットワークNを介して、有線又は無線により通信可能に接続される。ネットワークNは、例えば、LAN(Local Area Network)や、インターネット等のWAN(Wide Area Network)である。
次に、図4を用いて、端末装置10の構成について説明する。図4は、端末装置10の構成例を示す図である。図4に示すように、端末装置10は、通信部11と、表示部12と、入力部13と、測位部14と、センサ部20と、制御部30(コントローラ)と、記憶部40とを備える。
通信部11は、ネットワークN(図3参照)と有線又は無線で接続され、ネットワークNを介して、情報提供装置100との間で情報の送受信を行う。例えば、通信部11は、NIC(Network Interface Card)やアンテナ等によって実現される。
表示部12は、位置情報等の各種情報を表示する表示デバイスである。例えば、表示部12は、液晶ディスプレイ(LCD:Liquid Crystal Display)や有機ELディスプレイ(Organic Electro-Luminescent Display)である。また、表示部12は、タッチパネル式のディスプレイであるが、これに限定されるものではない。
入力部13は、利用者Uから各種操作を受け付ける入力デバイスである。例えば、入力部13は、文字や数字等を入力するためのボタン等を有する。なお、入力部13は、入出力ポート(I/O port)やUSB(Universal Serial Bus)ポート等であってもよい。また、表示部12がタッチパネル式のディスプレイである場合、表示部12の一部が入力部13として機能する。また、入力部13は、利用者Uから音声入力を受け付けるマイク等であってもよい。マイクはワイヤレスであってもよい。
測位部14は、GPS(Global Positioning System)の衛星から送出される信号(電波)を受信し、受信した信号に基づいて、自装置である端末装置10の現在位置を示す位置情報(例えば、緯度及び経度)を取得する。すなわち、測位部14は、端末装置10の位置を測位する。なお、GPSは、GNSS(Global Navigation Satellite System)の一例に過ぎない。
例えば、測位部14は、端末装置10のWi-Fi(登録商標)通信機能や、各通信会社が備える通信網を利用して、端末装置10の位置を測位する。具体的には、測位部14は、Wi-Fi通信等を行い、付近の基地局やアクセスポイントとの距離を測位することにより、端末装置10の位置を測位する。
また、測位部14は、端末装置10のBluetooth(登録商標)機能を利用して位置を測位してもよい。例えば、測位部14は、Bluetooth(登録商標)機能によって接続されるビーコン(beacon)発信機と接続することにより、端末装置10の位置を測位する。
また、測位部14は、予め測定された構造物の地磁気のパターンと、端末装置10が備える地磁気センサとに基づいて、端末装置10の位置を測位する。
また、例えば、端末装置10が駅改札や店舗等で使用される非接触型ICカードと同等のRFID(Radio Frequency Identification)タグの機能を備えている場合、もしくはRFIDタグを読み取る機能を備えている場合、端末装置10によって決済等が行われた情報とともに、使用された位置が記録される。測位部14は、かかる情報を取得することで、端末装置10の位置を測位してもよい。また、位置は、端末装置10が備える光学式センサや、赤外線センサ等によって測位されてもよい。
センサ部20は、端末装置10に搭載又は接続される各種のセンサを含む。なお、接続は、有線接続、無線接続を問わない。例えば、センサ類は、ウェアラブルデバイスやワイヤレスデバイス等、端末装置10以外の検知装置であってもよい。図4に示す例では、センサ部20は、加速度センサ21と、ジャイロセンサ22と、気圧センサ23と、気温センサ24と、音センサ25と、光センサ26と、磁気センサ27と、画像センサ(カメラ)28とを備える。
制御部30は、例えば、CPU(Central Processing Unit)、ROM(Read Only Memory)、RAM、入出力ポート等を有するマイクロコンピュータや各種の回路を含む。また、制御部30は、例えば、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)やFPGA(Field Programmable Gate Array)等の集積回路等のハードウェアで構成されてもよい。制御部30は、送信部31と、受信部32と、処理部33とを備える。
送信部31は、例えば入力部13を用いて利用者Uにより入力された各種情報や、端末装置10に搭載又は接続された各センサ21~28によって検知された各種情報、測位部14によって測位された端末装置10の位置情報等を、通信部11を介して情報提供装置100へ送信することができる。
受信部32は、通信部11を介して、情報提供装置100から提供される各種情報や、情報提供装置100からの各種情報の要求を受信することができる。
処理部33は、表示部12等を含め、端末装置10全体を制御する。例えば、処理部33は、送信部31によって送信される各種情報や、受信部32によって受信された情報提供装置100からの各種情報を表示部12へ出力して表示させることができる。
記憶部40は、例えば、RAM(Random Access Memory)、フラッシュメモリ(Flash Memory)等の半導体メモリ素子、又は、HDD(Hard Disk Drive)、SSD(Solid State Drive)、光ディスク等の記憶装置によって実現される。かかる記憶部40には、各種プログラムや各種データ等が記憶される。
次に、図5を用いて、実施形態に係る情報提供装置100の構成について説明する。図5は、実施形態に係る情報提供装置100の構成例を示す図である。図5に示すように、情報提供装置100は、通信部110と、記憶部120と、制御部130とを有する。
通信部110は、例えば、NIC(Network Interface Card)等によって実現される。また、通信部110は、ネットワークN(図3参照)と有線又は無線で接続される。
記憶部120は、例えば、RAM(Random Access Memory)、フラッシュメモリ(Flash Memory)等の半導体メモリ素子、又は、HDD、SSD、光ディスク等の記憶装置によって実現される。図5に示すように、記憶部120は、利用者情報データベース121と、履歴情報データベース122と、関連性情報データベース123とを有する。
利用者情報データベース121は、利用者Uに関する利用者情報を記憶する。例えば、利用者情報データベース121は、利用者Uの属性等の種々の情報を記憶する。図6は、利用者情報データベース121の一例を示す図である。図6に示した例では、利用者情報データベース121は、「利用者ID(Identifier)」、「年齢」、「性別」、「自宅」、「勤務地」、「興味」といった項目を有する。
履歴情報データベース122は、利用者Uの行動を示す履歴情報(ログデータ)に関する各種情報を記憶する。図7は、履歴情報データベース122の一例を示す図である。図7に示した例では、履歴情報データベース122は、「利用者ID」、「位置履歴」、「検索履歴」、「閲覧履歴」、「購買履歴」、「投稿履歴」といった項目を有する。
関連性情報データベース123は、エンティティ同士の関連性に関する各種情報を記憶する。図8は、関連性情報データベース123の一例を示す図である。図8に示した例では、関連性情報データベース123は、「単語」、「候補」、「確率」といった項目を有する。
図5に戻り、説明を続ける。制御部130は、コントローラ(Controller)であり、例えば、CPU(Central Processing Unit)、MPU(Micro Processing Unit)、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)やFPGA(Field Programmable Gate Array)等によって、情報提供装置100の内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム(情報処理プログラムの一例に相当)がRAM等の記憶領域を作業領域として実行されることにより実現される。図5に示す例では、制御部130は、取得部131と、算出部132と、提供部133とを有する。
取得部131は、利用者Uにより入力された検索クエリを取得する。例えば、取得部131は、利用者Uが検索エンジン等に検索クエリを入力してキーワード検索を行った際に、通信部110を介して、当該検索クエリを取得する。すなわち、取得部131は、通信部110を介して、利用者Uにより検索エンジンやサイト又はアプリの検索窓に入力されたキーワードを取得する。すなわち、取得部131は、クエリの入力を受け付ける受付部として機能する。
算出部132は、クエリの単語系列の候補エンティティによりラティス構造を構築し、最尤なエンティティ系列を求める。例えば、算出部132は、単語系列に対して候補エンティティを確率と共に列挙し、候補エンティティ同士の関連性を仮想文書の内積で算出し、確率と内積との対数和を取り、仮想ノードをラティス前後に設置し、仮想ノード間でスコアが最大となる経路を求め、最尤のエンティティ系列を得る。
提供部133は、通信部110を介して、検索クエリを入力した利用者Uの端末装置10に、最尤なエンティティ系列に応じた検索結果を提供する。
次に、図9を用いて実施形態に係る情報提供装置100による処理手順について説明する。図9は、実施形態に係る処理手順を示すフローチャートである。なお、以下に示す処理手順は、情報提供装置100の制御部130によって繰り返し実行される。
上述した端末装置10及び情報提供装置100は、上記実施形態以外にも種々の異なる形態にて実施されてよい。そこで、以下では、実施形態の変形例について説明する。
上述してきたように、本願に係る情報処理装置(端末装置10及び情報提供装置100)は、クエリの入力を受け付ける受付部(取得部131)と、クエリの単語系列の候補エンティティによりラティス構造を構築し、最尤なエンティティ系列を求める算出部132と、最尤なエンティティ系列に応じた検索結果を提供する提供部133と、を備えることを特徴とする。
また、上述した実施形態に係る端末装置10や情報提供装置100は、例えば図10に示すような構成のコンピュータ1000によって実現される。以下、情報提供装置100を例に挙げて説明する。図10は、ハードウェア構成の一例を示す図である。コンピュータ1000は、出力装置1010、入力装置1020と接続され、演算装置1030、一次記憶装置1040、二次記憶装置1050、出力I/F(Interface)1060、入力I/F1070、ネットワークI/F1080がバス1090により接続された形態を有する。
以上、本願の実施形態を説明したが、これら実施形態の内容により本発明が限定されるものではない。また、前述した構成要素には、当業者が容易に想定できるもの、実質的に同一のもの、いわゆる均等の範囲のものが含まれる。さらに、前述した構成要素は適宜組み合わせることが可能である。さらに、前述した実施形態の要旨を逸脱しない範囲で構成要素の種々の省略、置換又は変更を行うことができる。
10 端末装置
100 情報提供装置
110 通信部
120 記憶部
121 利用者情報データベース
122 履歴情報データベース
123 関連性情報データベース
130 制御部
131 取得部
132 算出部
133 提供部
Claims (9)
- クエリの入力を受け付ける受付部と、
前記クエリの単語系列の候補エンティティによりラティス構造を構築し、最尤なエンティティ系列を求める算出部と、
前記最尤なエンティティ系列に応じた検索結果を提供する提供部と、
を備え、
前記算出部は、単語系列に対して候補エンティティを確率と共に列挙し、候補エンティティ同士の関連性を仮想文書の内積で算出し、前記確率と前記内積との対数和を取り、仮想ノードをラティス前後に設置し、仮想ノード間でスコアが最大となる経路を求め、最尤のエンティティ系列を得る
ことを特徴とする情報処理装置。 - 前記算出部は、エンティティが紐づかない単語を、単語そのものからなる仮想文書と推定する
ことを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記算出部は、CRFでの日本語形態素解析をクエリの単語系列に適用する
ことを特徴とする請求項1又は2に記載の情報処理装置。 - 前記算出部は、知識ベースに単語系列が紐づくエンティティが存在する場合、エンティティに紐づく全クリックログから構成される仮想文書のトピックベクトルを計算して文脈一貫性を評価する
ことを特徴とする請求項1~3のうちいずれか1つに記載の情報処理装置。 - 前記算出部は、知識ベースに単語系列が紐づくエンティティが存在しない場合、単一単語からなる仮想文書のトピックベクトルを計算して文脈一貫性を評価する
ことを特徴とする請求項1~4のうちいずれか1つに記載の情報処理装置。 - 前記算出部は、任意長の単語系列からエンティティを特定するものであって、空白分割された単語だけでなく、単語列を特定可能であり、「A B C」というクエリに対し、「A B C」を空白で区切り、「A」と「B」と「C」との3つに分かれる第1パターン、「A B」と「C」との2つと1つに分かれる第2パターン、「A」と「B C」との1つと2つに分かれる第3パターン、「A B C」の1つに固まった第4パターン、の4パターンそれぞれについて計算して最もスコアが高いものを返す
ことを特徴とする請求項1~5のうちいずれか1つに記載の情報処理装置。 - 前記算出部は、エンティティを、クリックされた単語から生成したLDAのドキュメントとしてモデル化する際、隣り合う単語同士の関連性を考慮し、クエリを文としてモデル化する
ことを特徴とする請求項1~6のうちいずれか1つに記載の情報処理装置。 - 情報処理装置が実行する情報処理方法であって、
クエリの入力を受け付ける受付工程と、
前記クエリの単語系列の候補エンティティによりラティス構造を構築し、最尤なエンティティ系列を求める算出工程と、
前記最尤なエンティティ系列に応じた検索結果を提供する提供工程と、
を含み、
前記算出工程では、単語系列に対して候補エンティティを確率と共に列挙し、候補エンティティ同士の関連性を仮想文書の内積で算出し、前記確率と前記内積との対数和を取り、仮想ノードをラティス前後に設置し、仮想ノード間でスコアが最大となる経路を求め、最尤のエンティティ系列を得る
ことを特徴とする情報処理方法。 - クエリの入力を受け付ける受付手順と、
前記クエリの単語系列の候補エンティティによりラティス構造を構築し、最尤なエンティティ系列を求める算出手順と、
前記最尤なエンティティ系列に応じた検索結果を提供する提供手順と、
をコンピュータに実行させるための情報処理プログラムであって、
前記算出手順では、単語系列に対して候補エンティティを確率と共に列挙し、候補エンティティ同士の関連性を仮想文書の内積で算出し、前記確率と前記内積との対数和を取り、仮想ノードをラティス前後に設置し、仮想ノード間でスコアが最大となる経路を求め、最尤のエンティティ系列を得る
ことを特徴とする情報処理プログラム。
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