JP2012079029A - サジェスチョンクエリ抽出装置及び方法、並びにプログラム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】インスタンスパターン行列生成部62のうち、正規化自己相互情報量演算部71は、インスタンスパターン行列の各要素毎に、正規化自己相互情報量を演算する。エッジカット部72は、正規化自己相互情報量の値が閾値th以下である要素のエッジを削除する。正規化ラプラシアン行列演算部63は、このようなインスタンスパターン行列生成部62によって生成されたインスタンスパターン行列を用いて、正規化ラプラシアン行列を演算し、カーネルとして正規化ラプラシアン行列保持部43に保持させる。
【選択図】図4
Description
前記クリックスルーログを参照して、各々の前記クエリについて、関連付けられた前記クリック先URLの数を、共起頻度として集計する頻度集計手段と、
前記頻度集計手段により集計された前記共起頻度に基づいて、インスタンスとしての前記クエリと、パターンとしての前記クリック先URLとの関連を示すインスタンスパターン行列を生成するインスタンスパターン行列生成手段と、
前記インスタンスパターン行列生成手段により生成されたインスタンスパターン行列に基づいて、前記インスタンスとしての前記クエリと共起クエリとの関連を示す正規化ラプラシアン行列をカーネルとして演算する正規化ラプラシアン行列演算手段と、
前記ユーザ端末から前記入力クエリを受け付けたことに応じて、前記正規化ラプラシアン行列演算手段により演算された前記正規化ラプラシアン行列をカーネルとして用いるラベル伝播手法に従って、前記入力クエリをシードとした場合における、クエリ同士の意味の類似度スコアを演算し、前記類似度スコアが高いクエリを優先して関連クエリとして抽出する関連クエリ抽出手段と、
前記関連クエリ抽出手段により抽出された前記関連クエリの中から、前記類似度スコアに基づくランキングに従って、前記入力クエリに対する前記サジェスチョンクエリを抽出して、前記ユーザ端末に送信するサジェスチョンクエリ送信手段と、
を備え、
前記インスタンスパターン行列演算手段は、
前記インスタンスパターン行列の各要素毎に、正規化自己相互情報量を演算する正規化自己相互情報量演算手段と、
前記正規化自己相互情報量演算手段により各要素毎に演算された各々の前記正規化自己相互情報量のうち、所定の閾値以下の正規化自己相互情報量を持つ要素を削除することによって、当該要素におけるインスタンスとパターンとを結ぶエッジを削除するエッジ削除手段と、
を有するサジェスチョンクエリ抽出装置。
前記関連クエリ抽出手段により抽出された前記関連クエリについて、前記尤度算出言語モデル作成手段により作成された尤度算出言語モデルに基づいて、尤度を、クエリらしさを示す尤度スコアとして演算する尤度スコア演算手段と、
前記関連クエリ抽出手段により抽出された前記関連クエリについて、前記類似度に加えてさらに、前記尤度スコア演算手段により演算された前記尤度スコアに基づいて、リランキングするリランキング手段と、
をさらに備え、
前記サジェスチョンクエリ送信手段は、前記リランキング手段によるリランキングの結果に従って、前記サジェスチョンクエリを抽出して、前記ユーザ端末に送信する、
(1)に記載のサジェスチョンクエリ抽出装置。
また、尤度は、文字或いは単語の出現頻度等の確率分布を用いて表現することができるが、運用上は浮動小数点演算におけるアンダーフローを防ぐ観点から、自然対数尤度が好適に採用される。
インスタンスパターン行列Wとは、例えば、インスタンスxiとパターンpjの関連性を示す値(従来は単純な共起回数であり、本実施形態では後述する正規化自己相互情報量)をi行j列の要素値として有する行列をいう。ここで、従来においては、インスタンスパターン行列Wは、次の式(2)によって正規化された上で、式(1)に代入されていた。
ここで、行列D(N)は、次の式(3)によって定まる行列Nの次数対角行列をいう。
なお、本実施形態では、後述するように、正規化ラプラシアン行列Lは、図1の正規化ラプラシアン行列作成部42によって作成されて、正規化ラプラシアン行列保持部43に保持される。
式(6)において、i(x,p)が、インスタンスxとパターンpとの自己相互情報量を示している。即ち、式(6)の右辺において、インスタンスxとパターンpとが互いに独立であると仮定して求めた確率分布がp(x)p(p)であり、実際に観測された確率分布がp(x,p)である。式(6)の右辺に示すように、これらの2つの確率分布の情報量の差が自己相互情報量i(x,p)として求められる。
式(8)において、右辺の[α]thは、閾値th以下の場合、入力値αを削除し(入力値αを入力としてはみずに、出力せず)、閾値thを超えている場合、入力値αをそのまま出力する関数を意味している。ここで、閾値thは、半正定値性を満足させるために0以上の値である必要がある。
次に、図1のサジェスチョンクエリ抽出装置11のうち、尤度算出言語モデルを作成する準備部23について説明する。
lnP(w)
=ΣlnP(x[i]|{x[i−N+1],...,x[i−1]})
=Σ{ln(freq({x[i−N+1],...,x[i]}))−ln(freq({x[i−N+1],...,x[i−1]}))}
の式に従って、自然対数尤度を計算する。
なお、この実施形態では自然対数尤度を計算しているが、あくまで一例であって、クエリらしさを表現可能な様々なものが採用可能である。
次に、このようなサジェスチョンクエリ提供処理システムのうち、サジェスチョンクエリ抽出装置11が実行する一連の処理(以下、「サジェスチョンクエリ抽出処理」と称する)の流れについて説明する。
ステップS12において、正規化ラプラシアン行列作成部42は、正規化ラプラシアン行列を作成し、カーネルとして正規化ラプラシアン行列保持部43に保持させる。なお、このようなステップS12の処理を、以下、「正規化ラプラシアン行列作成処理」と呼ぶ。正規化ラプラシアン行列作成処理の詳細については、図6を参照して後述する。
ステップS12の正規化ラプラシアン行列作成処理が実行されると、処理はステップS13に進む。
ステップS14において、尤度算出言語モデル作成部52は、尤度算出言語モデルを作成し、尤度算出言語モデル保持部53に保持させる。これにより、処理はステップS15に進む。
ユーザ端末12から入力クエリが供給されてこない場合、ステップS15においてNOであると判定されて、処理はステップS15に再度戻される。即ち、ユーザ端末12から入力クエリが供給されてくるまでの間、ステップS15の判定処理が繰り返し実行されることで、サジェスチョンクエリ抽出処理が待機状態になる。
その後、ユーザ端末12から入力クエリが供給されてくると、ステップS15においてYESであると判定されて、処理はステップS16に進む。
12 ユーザ端末
21 主処理部
22 準備部
23 準備部
31 関連クエリ抽出部
32 尤度スコア演算部
33 クエリリストリランキング部
34 サジェスチョンクエリ送信部
41 クリックスルーログDB
42 正規化ラプラシアン行列作成部
43 正規化ラプラシアン行列保持部
51 言語資源DB
52 尤度算出言語モデル作成部
53 尤度算出言語モデル保持部
61 共起頻度集計部
62 インスタンスパターン行列生成部
63 正規化ラプラシアン行列演算部
71 正規化自己相互情報量演算部
72 エッジカット部
Claims (4)
- クエリに対する検索結果のクリック先を示すクリック先URLと、当該クエリとが関連付けられた履歴情報を複数含むクリックスルーログに基づいて、ユーザ端末から新たなクエリとして入力される入力クエリに対して、意味の類似するサジェスチョンクエリを抽出するサジェスチョンクエリ抽出装置であって、
前記クリックスルーログを参照して、各々の前記クエリについて、関連付けられた前記クリック先URLの数を、共起頻度として集計する頻度集計手段と、
前記頻度集計手段により集計された前記共起頻度に基づいて、インスタンスとしての前記クエリと、パターンとしての前記クリック先URLとの関連を示すインスタンスパターン行列を生成するインスタンスパターン行列生成手段と、
前記インスタンスパターン行列生成手段により生成されたインスタンスパターン行列に基づいて、前記インスタンスとしての前記クエリと共起クエリとの関連を示す正規化ラプラシアン行列をカーネルとして演算する正規化ラプラシアン行列演算手段と、
前記ユーザ端末から前記入力クエリを受け付けたことに応じて、前記正規化ラプラシアン行列演算手段により演算された前記正規化ラプラシアン行列をカーネルとして用いるラベル伝播手法に従って、前記入力クエリをシードとした場合におけるクエリ同士の意味の類似度スコアを演算し、前記類似度スコアが高いクエリを優先して関連クエリとして抽出する関連クエリ抽出手段と、
前記関連クエリ抽出手段により抽出された前記関連クエリの中から、前記類似度スコアに基づくランキングに従って、前記入力クエリに対する前記サジェスチョンクエリを抽出して、前記ユーザ端末に送信するサジェスチョンクエリ送信手段と、
を備え、
前記インスタンスパターン行列演算手段は、
前記インスタンスパターン行列の各要素毎に、正規化自己相互情報量を演算する正規化自己相互情報量演算手段と、
前記正規化自己相互情報量演算手段により各要素毎に演算された各々の前記正規化自己相互情報量のうち、所定の閾値以下の正規化自己相互情報量を持つ要素を削除することによって、当該要素におけるインスタンスとパターンとを結ぶエッジを削除するエッジ削除手段と、
を有するサジェスチョンクエリ抽出装置。 - 前記クエリを複数含む言語資源DBに基づいて、尤度算出言語モデルを作成する尤度算出言語モデル作成手段と、
前記関連クエリ抽出手段により抽出された前記関連クエリについて、前記尤度算出言語モデル作成手段により作成された尤度算出言語モデルに基づいて、尤度を、クエリらしさを示す尤度スコアとして演算する尤度スコア演算手段と、
前記関連クエリ抽出手段により抽出された前記関連クエリについて、前記類似度に加えてさらに、前記尤度スコア演算手段により演算された前記尤度スコアに基づいて、リランキングするリランキング手段と、
をさらに備え、
前記サジェスチョンクエリ送信手段は、前記リランキング手段によるリランキングの結果に従って、前記サジェスチョンクエリを抽出して、前記ユーザ端末に送信する、
請求項1に記載のサジェスチョンクエリ抽出装置。 - クエリに対する検索結果のクリック先を示すクリック先URLと、当該クエリとが関連付けられた履歴情報を複数含むクリックスルーログに基づいて、ユーザ端末から新たなクエリとして入力される入力クエリに対して、意味の類似するサジェスチョンクエリを抽出するサジェスチョンクエリ抽出装置が実行するサジェスチョンクエリ抽出方法であって、
前記クリックスルーログを参照して、各々の前記クエリについて、関連付けられた前記クリック先URLの数を、共起頻度として集計する頻度集計ステップと、
前記頻度集計ステップの処理により集計された前記共起頻度に基づいて、インスタンスとしての前記クエリと、パターンとしての前記クリック先URLとの関連を示すインスタンスパターン行列を生成するインスタンスパターン行列生成ステップと、
前記インスタンスパターン行列生成ステップの処理により生成されたインスタンスパターン行列に基づいて、前記インスタンスとしての前記クエリと共起クエリとの関連を示す正規化ラプラシアン行列をカーネルとして演算する正規化ラプラシアン行列演算ステップと、
前記ユーザ端末から前記入力クエリを受け付けたことに応じて、前記正規化ラプラシアン行列演算ステップの処理により演算された前記正規化ラプラシアン行列をカーネルとして用いるラベル伝播手法に従って、前記入力クエリをシードとした場合における、クエリ同士の意味の類似度スコアを演算し、前記類似度スコアが高いクエリを優先して関連クエリとして抽出する関連クエリ抽出ステップと、
前記関連クエリ抽出ステップの処理により抽出された前記関連クエリの中から、前記類似度スコアに基づくランキングに従って、前記入力クエリに対する前記サジェスチョンクエリを抽出して、前記ユーザ端末に送信するサジェスチョンクエリ送信ステップと、
を含み、
前記インスタンスパターン行列演算ステップは、
前記インスタンスパターン行列の各要素毎に、正規化自己相互情報量を演算する正規化自己相互情報量演算ステップと、
前記正規化自己相互情報量演算ステップの処理により各要素毎に演算された各々の前記正規化自己相互情報量のうち、所定の閾値以下の正規化自己相互情報量を持つ要素を削除することによって、当該要素におけるインスタンスとパターンとを結ぶエッジを削除するエッジ削除ステップと、
を含むサジェスチョンクエリ抽出方法。 - クエリに対する検索結果のクリック先を示すクリック先URLと、当該クエリとが関連付けられた履歴情報を複数含むクリックスルーログに基づいて、ユーザ端末から新たなクエリとして入力される入力クエリに対して、意味の類似するサジェスチョンクエリを抽出するサジェスチョンクエリ抽出装置を制御するコンピュータに、
前記クリックスルーログを参照して、各々の前記クエリについて、関連付けられた前記クリック先URLの数を、共起頻度として集計する頻度集計ステップと、
前記頻度集計ステップの処理により集計された前記共起頻度に基づいて、インスタンスとしての前記クエリと、パターンとしての前記クリック先URLとの関連を示すインスタンスパターン行列を生成するインスタンスパターン行列生成ステップと、
前記インスタンスパターン行列生成ステップの処理により生成されたインスタンスパターン行列に基づいて、前記インスタンスとしての前記クエリと共起クエリとの関連を示す正規化ラプラシアン行列をカーネルとして演算する正規化ラプラシアン行列演算ステップと、
前記ユーザ端末から前記入力クエリを受け付けたことに応じて、前記正規化ラプラシアン行列演算ステップの処理により演算された前記正規化ラプラシアン行列をカーネルとして用いるラベル伝播手法に従って、前記入力クエリをシードとした場合における、クエリ同士の意味の類似度スコアを演算し、前記類似度スコアが高いクエリを優先して関連クエリとして抽出する関連クエリ抽出ステップと、
前記関連クエリ抽出ステップの処理により抽出された前記関連クエリの中から、前記類似度スコアに基づくランキングに従って、前記入力クエリに対する前記サジェスチョンクエリを抽出して、前記ユーザ端末に送信する制御を実行するサジェスチョンクエリ送信制御ステップと、
を含み、
前記インスタンスパターン行列演算ステップは、
前記インスタンスパターン行列の各要素毎に、正規化自己相互情報量を演算する正規化自己相互情報量演算ステップと、
前記正規化自己相互情報量演算ステップの処理により各要素毎に演算された各々の前記正規化自己相互情報量のうち、所定の閾値以下の正規化自己相互情報量を持つ要素を削除することによって、当該要素におけるインスタンスとパターンとを結ぶエッジを削除するエッジ削除ステップと、
を含む制御処理を実行させるプログラム。
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