JP2009043263A - 質問分類方法およびそのシステム - Google Patents

Abstract

【課題】質問分類方法およびそのシステムを提供する。
【解決手段】質問分類方法は、入力された質問に関連するサービス内の分類カテゴリを抽出し、カテゴリ内に存在するフィードバック情報を分析してキーワードを抽出するステップと、キーワードを用いて質問と一定の基準以上の類似度を有するカテゴリを選定するステップと、選定されたカテゴリと類似度の結合を介して質問の意図が反映された検索結果を提供するステップとを含む。
【選択図】図５

Description

本発明は、質問分類方法およびそのシステムに関し、より詳細には、曖昧なユーザの質問から適合する検索結果を提供するために、ユーザの行動パターンに対するフィードバック情報を分析し、質問を指定されたカテゴリに分類する質問分類方法及び質問分類システムに関する。

一般的に、情報検索方法は、ユーザが入力したクエリを分析し、分析されたクエリに対応する検索結果を人気度順に従って整列して提供する。

例えば、ユーザが「ドラム」をクエリとして入力し、楽器のドラムに関連した情報を検索しようとする場合に、従来の情報検索方法は、他のユーザによって「ドラム」に対応する検索結果として「ドラム洗濯機」の人気度が高ければ、ユーザが検索しようとする楽器のドラムよりもドラム洗濯機を優先的に検索結果として提供されてしまい、ユーザが所望する検索結果を優先的に提供できないという問題点がある。

一例として、ユーザによって入力された質問が「ジーンズ」である場合に、従来の情報検索方法は、男性用ジーンズまたは女性用ジーンズのうちで人気がある商品のみを検索するので、女性のユーザが男性用ジーンズを所望する場合において、女性ジーンズのうちの人気のある商品のみを検索結果として提供するようになれば、ユーザが所望する情報を適切に検索して提供できないという結果を招来してしまうことになる。

また、一例として、ユーザによって入力された質問が「プーマ」である場合に、従来の情報検索方法は、アビューズ（ａｂｕｓｅ）行為によって「ナイキ／アディダス／ポロ／ビーンポール」などが含まれる検索結果が上位に露出するようになれば、実際にユーザが所望するプーマに対する検索結果を正確に提供できないという問題点がある。

したがって、ユーザの質問の意図をより正確に把握して、ユーザが所望する情報検索結果を提供できるようにするための質問分類方法が切に求められている。

本発明は、上記した問題点を解決するために案出されたものであって、曖昧なユーザの質問から適合する検索結果を提供するために、ユーザの行動パターンに対するフィードバック情報を分析し、質問を指定されたカテゴリに分類する質問分類方法及びそのシステムを提供することを目的とする。

また、本発明は、サービス内の大分類カテゴリを抽出してカテゴリ内に存在するフィードバック情報を分析し、抽出されたキーワードを用いて質問を分類する質問分類方法及びそのシステムを提供することを他の目的とする。

また、本発明は、抽出されたキーワードを用いて質問と高い類似度を有するカテゴリを選定して質問を分類する質問分類方法及びそのシステムを提供することを他の目的とする。

さらに、本発明は、選定されたカテゴリと類似度の結合を介して質問の意図が反映された適合な検索結果を提供するために質問を分類する質問分類方法及びそのシステムを提供することをさらに他の目的とする。

上記した目的を達成するために、本発明の一実施形態に係る質問分類方法は、入力された質問に関連するサービス内の分類カテゴリを抽出し、前記カテゴリ内に存在するフィードバック情報を分析してキーワードを抽出するステップと、前記キーワードを用いて質問と一定の基準以上の類似度を有するカテゴリを選定するステップと、前記選定されたカテゴリと類似度の結合を介して質問の意図が反映された検索結果を提供するステップとを含む。

本発明の一実施形態に係る質問分類システムは、入力された質問に関連するサービス内の分類カテゴリを抽出し、前記カテゴリ内に存在するフィードバック情報を分析してキーワードを抽出する抽出部と、前記抽出されたキーワードを用いて質問と一定の基準以上の類似度を有するカテゴリを選定するカテゴリ選定部と、前記選定されたカテゴリと類似度の結合を介して質問の意図が反映された検索結果を提供する検索結果提供部とを備える。

本発明によれば、曖昧なユーザの質問から適合する検索結果を提供するために、ユーザの行動パターンに対するフィードバック情報を分析し、質問を指定されたカテゴリに分類する質問分類方法及びそのシステムを提供することができる効果がある。

また、本発明によれば、サービス内の大分類カテゴリを抽出してカテゴリ内に存在するフィードバック情報を分析し、抽出されたキーワードを用いて質問を分類する質問分類方法及びそのシステムを提供することができる効果がある。

また、本発明によれば、抽出されたキーワードを用いて質問と高い類似度を有するカテゴリを選定して質問を分類する質問分類方法及びそのシステムを提供することができる効果がある。

さらに、本発明によれば、選定されたカテゴリと類似度の結合を介して質問の意図が反映された適合な検索結果を提供するための質問分類方法及びそのシステムを提供することができる効果がある。

以下、添付の図面を参照しながら、本発明に係る質問分類方法及びそのシステムについてより詳細に説明する。

図１は、本発明に係る質問分類システムとユーザ端末機との連動関係を示す図である。

図１を参照すれば、ユーザ端末機１１０は、ユーザから検索しようとする質問（ｑｕｅｒｙ）が入力されると、入力された質問を質問分類システム１２０に送信する。なお、ユーザ端末機１１０と質問分類システム１２０とは、有線／無線の通信網で接続され、例えば、インターネット等を介して通信することができる。

質問分類システム１２０は、入力された質問に関連するサービス内の分類カテゴリを抽出する。

質問分類システム１２０は、抽出されたカテゴリ内に存在するフィードバック情報を分析してキーワードを抽出する。すなわち、質問分類システム１２０は、カテゴリ内に存在するフィードバック情報として質問に対するクリック頻度、販売指数、ベストセラーまたはロングセラーなどを分析し、頻度とタグ又は頻度とキーワード形態でデータを生成することができる。

質問分類システム１２０は、キーワードを用いて質問と一定の基準以上の類似度を有するカテゴリを選定する。すなわち、質問分類システム１２０は、ベクトル空間に表現される抽出キーワードを分析し、質問と高い類似度を有するカテゴリを選定することができる。

質問分類システム１２０は、選定されたカテゴリと類似度の結合を介して質問の意図が反映された検索結果を提供する。すなわち、質問分類システム１２０は、選定されたカテゴリと類似度の結合を介してユーザの質問の意図を把握し、ユーザの質問の意図に対応する検索結果をユーザ端末機１１０に提供することができる。

このように、本発明に係る質問分類システム１２０は、ユーザの行動パターンに対するフィードバック情報を分析し、質問を指定されたカテゴリに分類することで、曖昧なユーザの質問に対して適合する検索結果を提供することができる。

図２は、本発明の一実施形態に係る質問分類システムの構成を示す図である。

図２を参照すれば、質問分類システム１２０は、データベース２００と、抽出部２１０と、カテゴリ選定部２２０と、検索結果提供部２３０とを備える。

データベース２００は、ユーザによって入力される質問に対応して提供される各種情報及び各種情報が存在する分類カテゴリ情報を記録して保持する。すなわち、データベース２００は、ユーザによって入力された質問に関連する各種サービス内の分類カテゴリ情報及びカテゴリに属するすべての情報に対するフィードバック情報を記録して保持することができる。フィードバック情報は、質問に対するクリック頻度を含む。

抽出部２１０は、入力された質問に関連するサービス内の分類カテゴリを抽出する。

図３は、キムチに関連するカテゴリの一例を示す図である。

図３を参照すれば、抽出部２１０は、ユーザから「キムチ」という質問が入力されると、サービス内の分類カテゴリに属するすべての情報に対するフィードバック情報を収集し、フィードバック情報を分析し、入力された質問である「キムチ」が属するカテゴリを抽出することができる。例えば、「キムチ」という用語が属するカテゴリリスト３００を抽出することができる。カテゴリリスト３００とは、ユーザによって入力された質問が属するカテゴリを抽出したリストである。第１カテゴリ３１０は、「キムチ」という用語が属する分類カテゴリが「食品スーパーマーケット」である場合を示しており、第２カテゴリ３２０は、「キムチ」が含まれる「キムチ桶」という用語が属する分類カテゴリが「生活／台所／文具」である場合を示しており、第３カテゴリ３３０は、「キムチ」という用語が属する分類カテゴリが「家電製品」である場合を示している。また、カテゴリ抽出部２１０は、質問に対するクリック頻度を分析し、クリック頻度が一定の基準値以上であるカテゴリをランキングすることができる。

抽出部２１０は、サービス内の分類カテゴリに属するすべての情報に対するフィードバック情報を収集する。すなわち、抽出部２１０は、下位カテゴリのすべての情報に対するフィードバック情報を索引語として有する文章である分類カテゴリを分析してフィードバック情報を収集することができる。

図４は、大分類カテゴリが属するすべての商品のフィードバック情報を収集した一例を示す図である。

図４を参照すれば、第１大分類カテゴリ４１０は、カテゴリＩＤ（ｃａｔｅ＿ｉｄ）が「８」であり、カテゴリ名（ｃａｔｅ ｎａｍｅ）が「食品／スーパーマーケット」である。抽出部２１０は、第１大分類カテゴリ４１０から「南洋アロエ」に対するクリック頻度「８」、「釣り」に対するクリック頻度「２８」、「キムチ」に対するクリック頻度「１０」、「グルコサミン」に対するクリック頻度「５」、「みかん」に対するクリック頻度「２５」をフィードバック情報として収集することができる。

第２大分類カテゴリ４２０は、カテゴリＩＤが「０」であり、カテゴリ名が「家電製品」である。抽出部２１０は、第２大分類カテゴリ４２０から「ナビゲーション価格比較」に対するクリック頻度「１７」、「冷蔵庫」に対するクリック頻度「１７」、「キムチ」に対するクリック頻度「５」、「工学用計算機」に対するクリック頻度「１７」、「計算機」に対するクリック頻度「２５」、「携帯電話」に対するクリック頻度「２００２」をフィードバック情報として収集することができる。

また、抽出部２１０は、カテゴリ内の存在するフィードバック情報を分析してキーワードを抽出する。すなわち、抽出部２１０は、カテゴリ内の存在するユーザの行動パターンに対するフィードバック情報を分析してキーワードを抽出する。フィードバック情報は、質問に対するクリック頻度、販売指数、または人気度を含むことができる。一例として、人気度は、ベストセラーまたはロングセラーなどのように書籍の販売人気度を適用することができる。さらに、抽出部２１０は、カテゴリ内の存在するフィードバック情報を分析し、クリック頻度又はクリック頻度とキーワード形態でデータを生成することもできる。一例として、抽出部２１０は、図３に示す食品スーパーマーケットカテゴリ３１０に属するすべての情報に対するフィードバック情報を収集し、このフィードバック情報を分析して「ジャーキー、ゴマの葉キムチ、キムチ、チーズケーキ」をキーワードとして抽出することができる。

カテゴリ選定部２２０は、キーワードを用いて質問と一定の基準以上の類似度を有するカテゴリを選定する。すなわち、カテゴリ選定部２２０は、ベクトル空間に表現される抽出キーワードを分析し、質問と高い類似度を有するカテゴリを選定することができる。一例として、質問が「キムチ」であり、抽出されたキーワードが「キムチ、キムチ桶」である場合に、抽出部２１０は、「キムチ、キムチ桶」というキーワードが「キムチ」という質問と一定の基準以上の類似度を有するため、「キムチ」又は「キムチ桶」が含まれた食品スーパーマーケットカテゴリ３１０、生活／台所／文具カテゴリ３２０、及び家電製品カテゴリ３３０を当該質問「キムチ」と高い類似度を有するカテゴリとして選定することができる。なお、例えば、「キムチ」と「キムチ桶」との間の類似度は、公知の単語間の類似度に関する技術を適用することが可能であり、また、単語間の類似度を予め格納して適用することも可能である。

カテゴリ選定部２２０は、質問に対するクリック頻度を分析して一定の基準値以上の加重値を有するカテゴリをランキングし、ランキング結果に応じてカテゴリを選定することができる。すなわち、カテゴリ選定部２２０は、質問に対するクリック頻度を分析して、当該質問に対する一定の基準値以上のクリック頻度を有するカテゴリに対して加重値を付与し、当該加重値に基づいてカテゴリをランキングし、ランキング結果に応じてカテゴリを選定することができる。一例として、カテゴリ選定部２２０は、質問に対するクリック頻度を分析し、質問が最も多くクリックされた情報が存在する大分類カテゴリをランキングし（クリック頻度に基づいてランキングし）、ランキング結果に応じてカテゴリを選定することができる。また、例えば、質問が「キムチ」であり、一定の基準値がクリック頻度１００である場合に、カテゴリ選定部２２０は、図３に示すように、食品スーパーマーケットカテゴリ３１０において質問である「キムチ」に対するクリック頻度が「１６０」であることから基準値を満たす。このため、当該食品スーパーマーケットカテゴリ３１０に対して所定の加重値を付加し、家電製品カテゴリ３３０において質問である「キムチ」に対するクリック頻度が「５」であることから基準を満たさないため、家電製品カテゴリ３３０には該加重値を付加しない。したがって、家電製品カテゴリ３３０よりも食品スーパーマーケットカテゴリ３１０がさらに高い順位でランキングされることによって、「キムチ」に対するカテゴリを食品スーパーマーケットカテゴリ３１０として選定することができる。なお、カテゴリ選定部２２０は、付与された加重値に基づいて、上記以外の方法によりランキング及びランキング結果に応じたカテゴリの選定を行うことができる。例えば、加重値が付与されたカテゴリのみを抽出し、抽出したカテゴリを用いたランキング及びカテゴリの選定を行ったり、付与された加重値とクリック頻度とに基づいてランキング及びカテゴリの選定を行うことができる。

検索結果提供部２３０は、選定されたカテゴリと類似度の結合を介して質問の意図が反映された検索結果を提供する。すなわち、検索結果提供部２３０は、選定されたカテゴリと質問に対するクリック頻度を用い、質問と情報との類似度に応じて質問の意図が反映された検索結果を提供することができる。例えば、選定されたカテゴリが食品スーパーマーケットカテゴリ３１０である場合に、検索結果提供部２３０は、食品スーパーマーケットカテゴリ３１０に含まれた質問である「キムチ」に対するクリック頻度が「１６０」と高いため、食品スーパーマーケットカテゴリ３１０に含まれた検索結果を質問の意図が反映された検索結果として提供することができる。すなわち、選定されたカテゴリが当該質問に対した高いクリック頻度であれば、質問と情報との間に高い類似度があり、類似度が高いカテゴリを含む検索結果を提供することで、質問の意図が的確に反映された検索結果を提供することができる。

このように、本発明に係る質問分類システム１２０は、ユーザの行動パターンに対するフィードバック情報を分析した結果に応じてユーザによって入力された質問を指定されたカテゴリに分類し、ユーザの質問に適合する検索結果を提供することができる。

図５は、本発明の一実施形態に係る質問分類方法を説明するためのフローチャートである。

図５を参照すれば、ステップＳ５１０で、質問分類システムは、入力された質問に関連するサービス内の分類カテゴリを抽出し、カテゴリ内に存在するフィードバック情報を分析してキーワードを抽出する。すなわち、ステップＳ５１０で、質問分類システムは、入力された質問に関連するサービス内の分類カテゴリを抽出し、カテゴリ内に存在するユーザの行動パターンに対するフィードバック情報を分析してキーワードを抽出することができる。フィードバック情報は、質問に対するクリック頻度、販売指数、または人気度を含むことができる。

ステップＳ５１０で、質問分類システムは、カテゴリに属するすべての情報に対するフィードバック情報を収集する。すなわち、ステップＳ５１０で、質問分類システムは、下位カテゴリのすべての情報に対するフィードバック情報を索引語として有する文章である分類カテゴリを分析し、分類カテゴリに属するすべての情報に対するフィードバック情報を収集する。

また、ステップＳ５１０で、質問分類システムは、フィードバック情報を用いて質問が属するカテゴリのキーワードを抽出する。すなわち、ステップＳ５１０で、質問分類システムは、質問に対するクリック頻度を分析して質問が属するカテゴリのキーワードを抽出することができる。

ステップＳ５２０で、質問分類システムは、キーワードを用いて質問と一定の基準以上の類似度を有するカテゴリを選定する。すなわち、ステップＳ５２０で、質問分類システムは、ベクトル空間に表現される抽出キーワードを分析し、質問と高い類似度を有するカテゴリを選定する。

一例として、ステップＳ５２０で、質問分類システムは、質問に対するクリック頻度を用いて一定の基準値以上の加重値を有するカテゴリを選定する。すなわち、ステップＳ５２０で、質問分類システムは、質問に対するクリック頻度を分析し、質問が最も多くクリックされた情報が存在する大分類カテゴリをランキングして選定することができる。

ステップＳ５３０で、質問分類システムは、選定されたカテゴリと類似度の結合を介して質問の意図が反映された検索結果を提供する。すなわち、ステップＳ５３０で、質問分類システムは、選定されたカテゴリと質問に対するクリック頻度を用い、質問と情報との類似度に応じて質問の意図が反映された検索結果を提供することができる。

このように、本発明に係る質問分類方法は、ユーザの行動パターンに対するフィードバック情報を分析した結果に応じて質問を指定されたカテゴリに分類し、ユーザの質問に適合な検索結果を提供することができる。

なお、本発明に係る質問分類方法の各ステップは、コンピュータにより実行されるプログラム（命令）により実現することができ、該プログラムを含むコンピュータ読取可能な記録媒体として提供されることが可能である。当該記録媒体は、プログラム命令、データファイル、データ構造などを単独または組み合わせて含むこともでき、記録媒体およびプログラム命令は、本発明の目的のために特別に設計されて構成されたものでもよく、コンピュータソフトウェア分野の技術を有する当業者にとって公知であり使用可能なものであってもよい。コンピュータ読取可能な記録媒体の例としては、ハードディスク、フロッピー（登録商標）ディスク及び磁気テープのような磁気媒体、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤのような光記録媒体、フロプティカルディスクのような磁気−光媒体、およびＲＯＭ、ＲＡＭ、フラッシュメモリなどのようなプログラム命令を保存して実行するように特別に構成されたハードウェア装置が含まれる。また、記録媒体は、プログラム命令、データ構造などを保存する信号を送信する搬送波を含む光または金属線、導波管などの送信媒体でもある。プログラム命令の例としては、コンパイラによって生成されるような機械語コードだけでなく、インタプリタなどを用いてコンピュータによって実行され得る高級言語コードを含む。前記したハードウェア要素は、本発明の動作を実行するために一以上のソフトウェアモジュールとして作動するように構成することができ、その逆もできる。

上述したように、本発明の好ましい実施形態を参照して説明したが、該当の技術分野において熟練した当業者にとっては、特許請求の範囲に記載された本発明の思想および領域から逸脱しない範囲内で、本発明を多様に修正および変更させることができることを理解することができるであろう。すなわち、本発明の技術的範囲は、特許請求の範囲に基づいて定められ、発明を実施するための最良の形態により制限されるものではない。

本発明に係る質問分類システムとユーザ端末機との連動関係を示す図である。 本発明の一実施形態に係る質問分類システムの構成を示す図である。 キムチに関連するカテゴリの一例を示す図である。 大分類カテゴリが属するすべての商品のフィードバック情報を収集した一例を示す図である。 本発明の一実施形態に係る質問分類方法を説明するためのフローチャートである。

符号の説明

１１０：ユーザ端末機
１２０：質問分類システム
２００：データベース
２１０：抽出部
２２０：カテゴリ選定部
２３０：検索結果提供部

Claims (13)

1. 入力された質問に関連するサービス内の分類カテゴリを抽出し、前記カテゴリ内に存在するフィードバック情報を分析してキーワードを抽出するステップと、
   前記キーワードを用いて質問と一定の基準以上の類似度を有するカテゴリを選定するステップと、
   前記選定されたカテゴリと類似度の結合を介して質問の意図が反映された検索結果を提供するステップと、
   を含むことを特徴とする質問分類方法。
2. カテゴリ内に存在するフィードバック情報を分析してキーワードを抽出する前記ステップは、
   前記サービス内の分類カテゴリに属するすべての情報に対するフィードバック情報を収集し、前記フィードバック情報を分析して質問が属するキーワードを抽出することを特徴とする請求項１に記載の質問分類方法。
3. カテゴリ内に存在するフィードバック情報を分析してキーワードを抽出する前記ステップは、
   前記カテゴリ内に存在するユーザの行動パターンに対するフィードバック情報を分析してキーワードを抽出し、
   前記フィードバック情報は、
   前記質問に対するクリック頻度、販売指数、または人気度を含むことを特徴とする請求項２に記載の質問分類方法。
4. カテゴリ内に存在するフィードバック情報を分析してキーワードを抽出する前記ステップは、
   前記分類カテゴリ内の下位カテゴリのすべての情報に対するフィードバック情報を分析して前記キーワードを抽出することを特徴とする請求項２に記載の質問分類方法。
5. キーワードを用いて質問と一定の基準以上の類似度を有するカテゴリを選定する前記ステップは、
   前記質問に対するクリック頻度を用いて一定の基準値以上の加重値を有するカテゴリを選定することを特徴とする請求項２に記載の質問分類方法。
6. キーワードを用いて質問と一定の基準以上の類似度を有するカテゴリを選定する前記ステップは、
   前記フィードバック情報を分析し、前記質問が最も多くクリックされた情報が存在する大分類カテゴリをランキングし、前記ランキング結果に応じて前記カテゴリを選定することを特徴とする請求項１に記載の質問分類方法。
7. 請求項１〜６のうちのいずれか一項の方法を実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
8. 入力された質問に関連するサービス内の分類カテゴリを抽出し、前記カテゴリ内に存在するフィードバック情報を分析してキーワードを抽出する抽出部と、
   前記抽出されたキーワードを用いて質問と一定の基準以上の類似度を有するカテゴリを選定するカテゴリ選定部と、
   前記選定されたカテゴリと類似度の結合を介して質問の意図が反映された検索結果を提供する検索結果提供部と、
   を備えることを特徴とする質問分類システム。
9. 前記抽出部は、
   前記サービス内の分類カテゴリに属するすべての情報に対するフィードバック情報を収集して質問が属するキーワードを抽出することを特徴とする請求項８に記載の質問分類システム。
10. 前記抽出部は、
    下位カテゴリのすべての情報に対するフィードバック情報を索引語として有する文章である前記分類カテゴリを分析して前記フィードバック情報を収集し、前記収集されたフィードバック情報を分析して前記キーワードを抽出することを特徴とする請求項８に記載の質問分類システム。
11. 前記抽出部は、
    前記カテゴリ内に存在するユーザの行動パターンに対するフィードバック情報を分析して前記キーワードを抽出し、
    前記フィードバック情報は、
    前記質問に対するクリック頻度、販売指数、または人気度を含むことを特徴とする請求項８に記載の質問分類システム。
12. 前記カテゴリ選定部は、
    前記質問に対するクリック頻度を用いて一定の基準値以上の加重値を有するカテゴリをランキングし、ランキング結果に応じて前記カテゴリを選定することを特徴とする請求項１１に記載の質問分類システム。
13. 前記カテゴリ選定部は、
    前記フィードバック情報を分析し、前記質問が最も多くクリックされた情報が存在する大分類カテゴリをランキングし、前記ランキング結果に応じて前記カテゴリを選定することを特徴とする請求項１１に記載の質問分類システム。

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