JP2019020980A - Estimation device, estimation method, estimation program, and model - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、推定装置、推定方法、推定プログラム、及びモデルに関する。 The present invention relates to an estimation device, an estimation method, an estimation program, and a model.
近年、インターネットの飛躍的な普及に伴い、インターネットを介した販売が盛んになっている。例えば、買い手側が、オークションシステムにおいて一般消費者により出品された商品を、真正なものとして安心して入札することを可能とする技術が知られている。 In recent years, with the rapid spread of the Internet, sales via the Internet have become popular. For example, a technology is known that enables a buyer to place a bid for a product that has been exhibited by a general consumer in an auction system as genuine.
しかしながら、上記の従来技術では、電子商取引サービスにおける情報の正確性の向上を可能にすることが難しい場合がある。例えば、商品の販売元等の出品者が商品のカテゴリ等を入力していない場合や誤ったカテゴリを入力している場合等においては、電子商取引サービスにおける情報の正確性の向上を可能にすることが難しい。 However, with the above-described conventional technology, it may be difficult to improve the accuracy of information in the electronic commerce service. For example, it is possible to improve the accuracy of information in electronic commerce services when sellers such as merchants of merchandise have not entered the category of the merchandise, or have entered an incorrect category. Is difficult.
本願は、上記に鑑みてなされたものであって、電子商取引サービスにおける情報の正確性の向上を可能にする推定装置、推定方法、推定プログラム、及びモデルを提供することを目的とする。 The present application has been made in view of the above, and an object thereof is to provide an estimation device, an estimation method, an estimation program, and a model that can improve the accuracy of information in an electronic commerce service.
本願に係る推定装置は、複数の販売元が提供する商品を購入可能な電子商取引サービスにおける出品に関する情報を取得する取得部と、前記取得部により取得された出品に関する情報に基づいて、前記出品の対象に関する情報を推定する推定部と、を備えたことを特徴とする。 The estimation apparatus according to the present application includes an acquisition unit that acquires information about an exhibition in an electronic commerce service that can purchase products provided by a plurality of vendors, and the information about the exhibition acquired by the acquisition unit. And an estimation unit for estimating information related to the object.
実施形態の一態様によれば、電子商取引サービスにおける情報の正確性の向上を可能にすることができるという効果を奏する。 According to one aspect of the embodiment, there is an effect that it is possible to improve the accuracy of information in the electronic commerce service.
以下に、本願に係る推定装置、推定方法、推定プログラム、及びモデルを実施するための形態(以下、「実施形態」と呼ぶ)について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係る推定装置、推定方法、推定プログラム、及びモデルが限定されるものではない。また、以下の各実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。 Hereinafter, an embodiment (hereinafter, referred to as “embodiment”) for implementing an estimation apparatus, an estimation method, an estimation program, and a model according to the present application will be described in detail with reference to the drawings. In addition, the estimation apparatus, the estimation method, the estimation program, and the model according to the present application are not limited by this embodiment. In the following embodiments, the same portions are denoted by the same reference numerals, and redundant description is omitted.
(実施形態)
〔1.生成処理〕
まず、図1を用いて、実施形態に係る生成処理の一例について説明する。図1は、実施形態に係る生成処理の一例を示す図である。図1では、推定装置100が電子商取引サービスにおける管理者GM1により正解情報が付与された出品に関する情報(以下、「商品情報」ともいう)に基づいてモデルの生成を行う場合を示す。以下では、正解情報が付与された商品情報を「学習データ」ともいう。なお、図1及び図2の例では、電子商取引サービスが複数のストア(販売元)が出品するネットショッピングモールサービス(以下、単に「ネットショッピングモール」とする)である場合を一例に説明する。なお、電子商取引サービスは、ネットショッピングモールに限らず、オークションサービス等の種々のサービスであってもよい。
(Embodiment)
[1. Generation process)
First, an example of the generation process according to the embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 1 is a diagram illustrating an example of a generation process according to the embodiment. FIG. 1 shows a case where the
例えば、管理者GM1は、電子商取引サービスを提供する提供元であってもよい。なお、ここでいう商品情報とは、所定の商品またはサービス(以下、併せて「商品」とする)に関する情報を意味する。例えば、商品情報には、商品の提供元が出品時に入力した情報が含まれる。図1の例では、商品情報には、画像情報(以下、単に「画像」ともいう)と文字情報との2つの種別の情報が含まれる場合を示す。また、図1の例では、推定装置100が正解情報として商品のカテゴリが付与された商品情報に基づいてモデルの生成を行う場合を示す。すなわち、図1の例では、推定装置100が正解情報として商品のカテゴリが付与された商品情報に基づいて、その商品情報が示す対象である商品のカテゴリを推定するモデルの生成を行う場合を示す。
For example, the administrator GM1 may be a provider that provides an electronic commerce service. The product information here means information related to a predetermined product or service (hereinafter collectively referred to as “product”). For example, the product information includes information input by the product provider at the time of listing. In the example of FIG. 1, the product information includes a case where two types of information, image information (hereinafter also simply referred to as “image”) and character information, are included. In the example of FIG. 1, the
また、推定装置100は、生成したモデルを用いて、ある商品が出品された際の商品情報に基づいて、その商品のカテゴリを推定する。また、推定装置100は、推定した商品のカテゴリに基づいて、サービスを提供したりするが、この点については図2で説明する。
Moreover, the
〔推定システムの構成〕
まず、図1の説明に先立って、図3に示す推定システム1について説明する。図3に示すように、推定システム1は、管理者装置10と、販売元装置20と、推定装置100とが含まれる。管理者装置10と、販売元装置20と、推定装置100とは所定のネットワークNを介して、有線または無線により通信可能に接続される。図3は、実施形態に係る推定システムの構成例を示す図である。なお、図3に示した推定システム1には、複数台の管理者装置10や、複数台の販売元装置20や、複数台の推定装置100が含まれてもよい。
[Configuration of estimation system]
First, prior to the description of FIG. 1, the estimation system 1 shown in FIG. 3 will be described. As illustrated in FIG. 3, the estimation system 1 includes an
管理者装置10は、推定装置100の管理者によって利用される情報処理装置である。管理者装置10は、例えば、スマートフォンや、タブレット型端末や、ノート型PC(Personal Computer)や、デスクトップPCや、携帯電話機や、PDA(Personal Digital Assistant)等により実現される。なお、以下では、管理者装置10を管理者と表記する場合がある。すなわち、以下では、管理者を管理者装置10と読み替えることもできる。図1に示す管理者GM1は、管理者装置10を操作することにより、推定装置100の情報を表示したり、推定装置100に処理を要求したりしてもよい。
The
例えば、管理者GM1は、管理者装置10を用いて、所定の商品情報に正解情報を付与する。例えば、管理者GM1は、管理者装置10を用いて、学習データとして用いる商品情報に正解情報を付与する。図1の例では、管理者GM1は、電子商取引サービスにおけるカテゴリ分類に基づいて、商品情報に正解情報を付与する。
For example, the manager GM1 uses the
なお、管理者装置10と推定装置100とは一体であってもよい。この場合、例えば、推定装置100が有する画面により推定装置100が有する情報を表示させ、キーボードやマウス等の入力インターフェイス等を用いて推定装置100に処理の指示等を行ってもよい。
The
販売元装置20は、商品を販売する売主によって利用される情報処理装置である。売主は、個人であってもよいし、法人等であってもよい。例えば、販売元装置20は、販売元SA1によって利用される。例えば、販売元SA1は、販売元装置20を用いて、電子商取引サービスにおいて販売する商品を追加したり、在庫の管理や価格の設定を行ったりする。また、販売元装置20は、例えば、スマートフォンや、タブレット型端末や、ノート型PCや、デスクトップPCや、携帯電話機や、PDA等により実現される。なお、以下では、販売元装置20を販売元と表記する場合がある。すなわち、以下では、販売元を販売元装置20と読み替えることもできる。具体的には、図2では、販売元装置20が販売元SA1により利用されるノート型PCである場合を示す。
The
推定装置100は、出品に関する情報(商品情報)に基づいて、出品の対象に関する情報を推定する情報処理装置である。図2の例では、推定装置100は、商品のカテゴリの推定に用いられるモデルであって、商品情報が入力されたモデルの出力に基づいて、その商品のカテゴリを推定する。
The
また、推定装置100は、推定した出品の対象に関する情報に基づいてサービスを提供する。図2の例では、推定装置100は、商品を出品した販売元へ、推定したその商品のカテゴリに関する情報を提供する。また、推定システム1においては、推定装置100が複数の販売元が提供する商品を購入可能な電子商取引サービスを提供する。すなわち、推定システム1においては、複数の販売元が提供する商品を購入可能な電子商取引サービスが提供される。
The
また、推定装置100は電子商取引サービスや検索サービス等の種々のサービスを提供してもよい。また、外部の情報処理装置が検索サービスや電子商取引サービスを提供する場合、推定装置100は検索サービスや電子商取引サービスを提供しなくてもよい。この場合、推定装置100は、検索サービスや電子商取引サービスを提供する外部の情報処理装置等から各種情報を取得し、取得した各種情報に基づいて推定処理や外部の情報処理装置への情報提供を行ってもよい。
Further, the
図1の示す例では、管理者GM1は、画像IM101や文字情報CH101等を含む商品情報GD101に対して正解情報を付与する(ステップS11−1)。例えば、管理者GM1は、商品情報GD101に含まれる画像IM101や文字情報CH101等の内容に基づいて、商品情報GD101のカテゴリが「Aカテゴリ」であることを示す正解情報を付与する。なお、図1の例では、商品カテゴリを「Aカテゴリ」等のように抽象的な記号で表記するが、例えば「Aカテゴリ」は、「食品」や「飲料水」のような具体的なカテゴリを示す情報であるものとする。 In the example shown in FIG. 1, the administrator GM1 gives correct information to the product information GD101 including the image IM101, the character information CH101, and the like (step S11-1). For example, the administrator GM1 gives correct information indicating that the category of the product information GD101 is “A category” based on the contents of the image IM101 and the character information CH101 included in the product information GD101. In the example of FIG. 1, the product category is represented by an abstract symbol such as “A category”. For example, “A category” is a specific category such as “food” or “drinking water”. It is assumed that the information is information.
なお、上記のように、「商品GD*(*は任意の数値)」と記載した場合、その商品は商品ID「GD*」により識別される商品であることを示す。例えば、「商品GD1」と記載した場合、その商品は商品ID「GD1」により識別される商品である。なお、以下では、「商品GD*(*は任意の数値)」の商品情報を「商品GD*(*は任意の数値)」と表記する場合がある。例えば、以下では、商品GD1を商品GD1の商品情報と読み替えることもできる。 As described above, when “product GD * (* is an arbitrary numerical value)” is described, it indicates that the product is a product identified by the product ID “GD *”. For example, when “product GD1” is described, the product is a product identified by the product ID “GD1”. Hereinafter, the product information of “product GD * (* is an arbitrary numerical value)” may be expressed as “product GD * (* is an arbitrary numerical value)”. For example, hereinafter, the product GD1 can be read as product information of the product GD1.
また、管理者GM1は、画像IM102や文字情報CH102等を含む商品情報GD102に対して正解情報を付与する(ステップS11−2)。例えば、管理者GM1は、商品情報GD102に含まれる画像IM102や文字情報CH102等の内容に基づいて、商品情報GD102のカテゴリが「Bカテゴリ」であることを示す正解情報を付与する。 Further, the manager GM1 gives correct information to the product information GD102 including the image IM102, the character information CH102, and the like (step S11-2). For example, the administrator GM1 gives correct information indicating that the category of the product information GD102 is “B category” based on the contents of the image IM102 and the character information CH102 included in the product information GD102.
また、管理者GM1は、画像IM103や文字情報CH103等を含む商品情報GD103に対して正解情報を付与する(ステップS11−3)。例えば、管理者GM1は、商品情報GD103に含まれる画像IM103や文字情報CH103等の内容に基づいて、商品情報GD103のカテゴリが「Cカテゴリ」であることを示す正解情報を付与する。 Further, the administrator GM1 gives correct information to the product information GD103 including the image IM103, the character information CH103, and the like (step S11-3). For example, the administrator GM1 gives correct information indicating that the category of the product information GD103 is “C category” based on the contents of the image IM103 and the character information CH103 included in the product information GD103.
また、管理者GM1は、画像IM104や文字情報CH104等を含む商品情報GD104に対して正解情報を付与する(ステップS11−4)。例えば、管理者GM1は、商品情報GD104に含まれる画像IM104や文字情報CH104等の内容に基づいて、商品情報GD104のカテゴリが「Dカテゴリ」であることを示す正解情報を付与する。 Further, the manager GM1 gives correct information to the product information GD104 including the image IM104, the character information CH104, and the like (step S11-4). For example, the administrator GM1 gives correct information indicating that the category of the product information GD104 is “D category” based on the contents of the image IM104, the character information CH104, and the like included in the product information GD104.
なお、ステップS11−1〜S11−4は、処理を説明するためのものであり、ステップS11−1〜S11−4のいずれが先に行われてもよく、以下、ステップS11−1〜S11−4を区別せずに説明する場合、ステップS11と総称する。例えば、管理者GM1は、ステップS11に示すような正解情報の付与を学習データとして用いる多数の商品情報に対して行う。これにより、推定システム1においては、商品情報(出品情報)と正解情報(カテゴリ)が対応づけられた学習データLD1が生成される。なお、図1の例では、正解情報の付与を説明するために、管理者GM1が付与する場合を示すが、正解情報の付与は、推定装置100等により機械的に行われてもよい。
Note that steps S11-1 to S11-4 are for explaining the processing, and any of steps S11-1 to S11-4 may be performed first, and hereinafter steps S11-1 to S11- 4 will be collectively referred to as step S11. For example, the manager GM1 performs the assignment of correct information as shown in step S11 on a large number of product information that is used as learning data. Thereby, in the estimation system 1, learning data LD1 in which product information (exhibition information) and correct answer information (category) are associated with each other is generated. In the example of FIG. 1, the case where the administrator GM1 assigns the correct information is illustrated in order to explain the correct information, but the correct information may be mechanically performed by the
そして、推定装置100は、ステップS11において正解情報が付与された学習データLD1を取得する(ステップS12)。具体的には、推定装置100は、ステップS11において正解情報が付与された商品情報GD101〜GD104等を取得する。
And the
そして、推定装置100は、ステップS12で取得した学習データLD1に含まれる商品情報を学習データとして追加する(ステップS13)。具体的には、推定装置100は、学習データLD1を学習データ記憶部121に追加する。
And the
そして、推定装置100は、学習データに基づいてモデルを生成する(ステップS14)。例えば、推定装置100は、学習データ記憶部121中の商品情報GD101〜GD104等を学習データ(教師データ)として、学習を行なうことにより、モデルを生成する。
And the
ここで、推定装置100が生成するモデル(学習器)について簡単に説明する。図1の例において、推定装置100が生成するモデルM11は、商品情報が入力された場合に複数のカテゴリの各々に対応する複数のスコアSCを出力するモデルである。例えば、モデルM11は、分類したいカテゴリがAカテゴリ〜Jカテゴリの10のカテゴリである場合、Aカテゴリ〜Jカテゴリの各々に対応する10個のスコアを出力するモデルである。なお、出力の数は、分類したい内容に応じて適宜設定されてもよい。例えば、推定装置100は、100個のカテゴリに商品を分類したい場合、100個のカテゴリの各々に対応する100個のスコアを出力するモデルを生成してもよい。また、推定装置100は、カテゴリに限らず、種々の対象に関する分類を行うモデルを生成してもよい。例えば、推定装置100は、商品名ごとに分類を行うモデルを生成してもよい。
Here, a model (learning device) generated by the
例えば、図1の例では、推定装置100が入力された商品情報に対応する商品がAカテゴリ〜Zカテゴリの26個のカテゴリのいずれに属するかを推定するモデルM11を生成するものとする。図1の例において、推定装置100が生成するモデルM11は、商品情報が入力された場合にAカテゴリ〜Zカテゴリの各カテゴリに属する確率を示すスコアSCを出力するモデルであるものとする。この場合、モデルM11は、各スコアとして0以上1以下の値を出力する。例えば、Aカテゴリに対応するスコアが「0.65」である場合、入力された商品情報に対応する対象(商品)がAカテゴリに属する確率が「65%」であることを示す。なお、推定装置100が生成するモデルM11は上記に限らず、スコアが大きい程、そのスコアに対応するカテゴリに属する可能性が高いことを示すモデルであればどのようなモデルであってもよい。推定装置100は、モデルM11の出力をソフトマックス関数等の種々の関数を用いて確率に変換した情報を用いてもよい。
For example, in the example of FIG. 1, it is assumed that the
ここから、図1に示すモデルM11の構成を説明する。モデルM11は、商品情報のうち、画像情報が入力される入力層を有する部分モデルM11−1、文字情報が入力される入力層を有する部分モデルM11−2、及びスコアを出力する層を有する部分モデルM11−3を含む。 From here, the structure of the model M11 shown in FIG. 1 is demonstrated. The model M11 includes a partial model M11-1 having an input layer to which image information is input, a partial model M11-2 having an input layer to which character information is input, and a portion having a layer for outputting a score, among product information Includes model M11-3.
例えば、部分モデルM11−1は、入力された画像情報IMDから特徴情報FE1を抽出する部分モデルである。図1の例では、部分モデルM11−1は、画像情報の局所領域の畳み込みとプーリングとを繰り返す、いわゆる畳み込みニューラルネットワーク(CNN:Convolutional Neural Network)により構成されるものとする。なお、部分モデルM11−1は、CNNに限らず、RNN(Recurrent Neural Network)、LSTM(Long Short-Term Memory)等といった種々のニューラルネットワークであってもよい。 For example, the partial model M11-1 is a partial model that extracts the feature information FE1 from the input image information IMD. In the example of FIG. 1, the partial model M11-1 is configured by a so-called convolutional neural network (CNN) that repeats convolution and pooling of a local region of image information. The partial model M11-1 is not limited to CNN, but may be various neural networks such as RNN (Recurrent Neural Network) and LSTM (Long Short-Term Memory).
また、例えば、部分モデルM11−2は、入力された文字情報CHDから特徴情報FE2を抽出する部分モデルである。図1の例では、部分モデルM11−2は、CNNにより構成されるものとする。なお、部分モデルM11−2は、CNNに限らず、RNN、LSTM等といった種々のニューラルネットワークであってもよい。このように、図1に示すモデルM11は、商品情報に含まれる画像情報から特徴情報FE1を抽出し、文字情報から特徴情報FE2を抽出する。すなわち、モデルM11は、画像情報と文字情報とから独立して特徴を抽出する。 For example, the partial model M11-2 is a partial model that extracts the feature information FE2 from the input character information CHD. In the example of FIG. 1, the partial model M11-2 is assumed to be configured by CNN. The partial model M11-2 is not limited to CNN, and may be various neural networks such as RNN, LSTM, and the like. As described above, the model M11 illustrated in FIG. 1 extracts the feature information FE1 from the image information included in the product information, and extracts the feature information FE2 from the character information. That is, the model M11 extracts features independently from image information and character information.
また、例えば、部分モデルM11−3は、部分モデルM11−1が抽出した特徴情報FE1及び部分モデルM11−2が抽出した特徴情報FE2の入力に応じて、スコアを出力する部分モデルである。例えば、部分モデルM11−3は、部分モデルM11−1における出力及び部分モデルM11−2における出力が入力される部分モデルである。 Further, for example, the partial model M11-3 is a partial model that outputs a score in accordance with the input of the feature information FE1 extracted by the partial model M11-1 and the feature information FE2 extracted by the partial model M11-2. For example, the partial model M11-3 is a partial model to which the output from the partial model M11-1 and the output from the partial model M11-2 are input.
例えば、部分モデルM11−3の入力層には、部分モデルM11−1における出力層及び部分モデルM11−2における出力層が連結される。例えば、部分モデルM11−3の入力層における入力は、部分モデルM11−1における出力層のノード(ニューロン)及び部分モデルM11−2における出力層のノード(ニューロン)が全結合されてもよい。 For example, the output layer in the partial model M11-1 and the output layer in the partial model M11-2 are connected to the input layer of the partial model M11-3. For example, as for the input in the input layer of the partial model M11-3, the node (neuron) in the output layer in the partial model M11-1 and the node (neuron) in the output layer in the partial model M11-2 may be fully coupled.
上記のように、部分モデルM11−2は、特徴情報FE1、特徴情報FE2から商品全体の特徴を抽出しスコアを出力する部分モデルである。例えば、部分モデルM11−3は、CNNにより構成されてもよい。また、部分モデルM11−3は、CNNに限らず、RNN、LSTM等といった種々のニューラルネットワークであってもよい。 As described above, the partial model M11-2 is a partial model that extracts the features of the entire product from the feature information FE1 and the feature information FE2 and outputs a score. For example, the partial model M11-3 may be configured by CNN. The partial model M11-3 is not limited to CNN, but may be various neural networks such as RNN and LSTM.
なお、部分モデルM11−1や部分モデルM11−2や部分モデルM11−3は、モデルM11内における各部の構成を説明するために便器的に付与する符号である。すなわち、モデルM11は、モデルM11外から見た場合、商品情報である画像情報及び文字情報が入力された場合に、各カテゴリに対応するスコアを出力する1つのモデルである。 In addition, the partial model M11-1, the partial model M11-2, and the partial model M11-3 are codes assigned to the toilet in order to explain the configuration of each unit in the model M11. That is, the model M11 is one model that outputs a score corresponding to each category when image information and character information, which are product information, are input when viewed from outside the model M11.
例えば、推定装置100は、学習データLD1を用いてモデルM11を生成する。例えば、推定装置100は、モデルM11に商品情報GD101が入力された場合に、Aカテゴリに対応するスコアが「1」に近づくように、学習処理を行う。例えば、推定装置100は、モデルM11の部分モデルM11−1に商品情報GD101の画像IM101が入力され、部分モデルM11−2に商品情報GD101の文字情報CH101が入力された場合に、部分モデルM11−3が出力するAカテゴリに対応するスコアが「1」に近づくように、学習処理を行う。
For example, the estimating
また、例えば、推定装置100は、モデルM11に商品情報GD102が入力された場合に、Bカテゴリに対応するスコアが「1」に近づくように、学習処理を行う。例えば、推定装置100は、モデルM11に商品情報GD103が入力された場合に、Cカテゴリに対応するスコアが「1」に近づくように、学習処理を行う。例えば、推定装置100は、モデルM11に商品情報GD104が入力された場合に、Dカテゴリに対応するスコアが「1」に近づくように、学習処理を行う。すなわち、推定装置100は、モデルM11における出力(スコア)と、入力した商品情報に対応する正解情報との誤差が少なくなるようにパラメータ(接続係数)を補正するバックプロパゲーション(誤差逆伝播法)等の処理によりモデルM11を生成する。例えば、推定装置100は、所定の損失(ロス)関数を最小化するようにバックプロパゲーション等の処理を行うことによりモデルM11を生成する。上述のような処理を繰り返すことで、推定装置100は、入力された商品情報に対応する商品のカテゴリをより精度よく推定可能にするスコアを出力するモデルM11を生成することができる。なお、モデルの学習手法については、上述した手法に限定されるものではなく、任意の公知技術が適用可能である。すなわち、推定装置100は、学習データに含まれる商品情報が入力された場合に、正解情報に対応するスコアを出力するようにモデルM11を学習可能であれば、どのような手法によりもでるM11の生成を行ってもよい。
Further, for example, when the product information GD102 is input to the model M11, the
上記のような処理により、図1の例では、推定装置100は、モデル情報記憶部122に示すように、モデルID「M11」により識別されるモデル(モデルM11)を生成する。上記のように、「モデルM*(*は任意の数値)」と記載した場合、その商品は商品ID「M*」により識別されるモデルであることを示す。例えば、「モデルM11」と記載した場合、そのモデルはモデルID「M11」により識別されるモデルである。また、図1中のモデル情報記憶部122に示すように、モデルM11は用途「カテゴリ」、すなわちカテゴリ分類のために用いられるモデルであり、その具体的なモデルデータが「モデルデータMTD11」であることを示す。例えば、推定装置100は、モデルM11に商品情報を入力することにより、入力した商品情報のカテゴリがどのカテゴリである可能性が高いかを示すスコアを、モデルM11に出力させ、モデルM11が出力するスコアに基づいてカテゴリを推定する。
With the processing as described above, in the example of FIG. 1, the
上述したように、推定装置100は、商品情報と正解情報とが対応付けられた学習データを用いて学習することにより、商品のカテゴリを適切に推定可能にするモデルを生成することができる。また、推定装置100は、商品情報に含まれる画像及び文字情報の各々特徴を個別に抽出した後、商品全体の特徴を抽出するモデルを生成することにより、商品のカテゴリを適切に推定可能にするモデルを生成することができる。これにより、推定装置100は、電子商取引サービスにおける情報の正確性の向上を可能にするために用いるモデルを生成することができる。したがって、推定装置100は、上述のように生成したモデルを用いることにより、例えば、電子商取引サービスにおいて表示される商品情報の正確性の向上を可能にすることができる。
As described above, the
〔2.推定処理〕
図2を用いて、実施形態に係る推定処理の一例について説明する。図2は、実施形態に係る推定処理の一例を示す図である。図2では、推定装置100は、販売元が出品を行う際に、出品の対象の属性情報であるカテゴリを推定し、出品における情報入力をアシストする情報を提供する場合を示す。
[2. (Estimation process)
An example of the estimation process according to the embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 2 is a diagram illustrating an example of an estimation process according to the embodiment. FIG. 2 shows a case where the
まず、推定装置100は、販売元SA1が利用する販売元装置20から出品に関する情報を取得する(ステップS21)。例えば、販売元SA1は、販売元装置20に表示された電子商取引サービスの販売元用のサイト等において所定の操作を行うことにより、推定装置100に出品に関する情報を送信する。図2の例では、販売元装置20は、画像IM11及び文字情報CH11を含む商品情報GD11を送信する。
First, the estimating
販売元装置20から出品に関する情報を取得した推定装置100は、出品に関する情報をモデルに入力する(ステップS22)。図2の例では、推定装置100は、販売元SA1から取得した商品情報GD11をモデルM11に入力する。具体的には、推定装置100は、画像IM11及び文字情報CH11をモデルM11に入力する。
The
例えば、推定装置100は、画像IM11をモデルM11の部分モデルM11−1に入力する。そして、部分モデルM11−1は、画像IM11から特徴情報FE1−11を抽出する。また、例えば、推定装置100は、文字情報CH11をモデルM11の部分モデルM11−2に入力する。そして、部分モデルM11−2は、文字情報CH11から特徴情報FE2−11を抽出する。また、部分モデルM11−3は、特徴情報FE1−11及び特徴情報FE2−11に応じてスコアを算出する。
For example, the estimating
これにより、推定装置100は、モデルM11から商品情報GD11に対応するスコアを出力させる(ステップS23)。図2の例では、推定装置100は、スコアSC11に示すように、Aカテゴリ〜Dカテゴリ等の複数のカテゴリの各々に対応するスコアをモデルM11に出力させる。
Thereby, the
図2の例では、モデルM11は、スコアSC11に示すように、商品情報GD11について、Aカテゴリのスコアを「0.01」、Bカテゴリのスコアを「0.65」、Cカテゴリのスコアを「0」、及びDカテゴリのスコアを「0.05」と出力する。 In the example of FIG. 2, as shown in the score SC11, the model M11 has a “A” category score of “0.01”, a B category score of “0.65”, and a C category score of “ “0” and the score of the D category are output as “0.05”.
そして、推定装置100は、モデルM11の出力に基づいて、商品情報GD11に対応する商品のカテゴリを推定する(ステップS24)。ここで、図2の例では、スコアSC11に示すように、Bカテゴリに対応するスコア「0.65」が最大値となっている。そのため、推定装置100は、推定情報ES11に示すように、商品情報GD11に対応する商品のカテゴリを「Bカテゴリ」と推定する。
Then, the estimating
その後、推定装置100は、ステップS24において推定したカテゴリに関する情報を販売元装置20へ提供する(ステップS25)。例えば、推定装置100は、販売元SA1による出品の対象のカテゴリがBカテゴリに該当することを示す情報を提供する。図2の例では、推定装置100は、商品情報GD11に対応する商品のカテゴリがBカテゴリに該当することを示す情報を販売元装置20へ提供する。
After that, the estimating
推定装置100からカテゴリに関する情報が提供された販売元装置20は、カテゴリに関する情報を表示する(ステップS26)。例えば、販売元装置20は、販売元SA1による出品の対象のカテゴリがBカテゴリに該当することを示す情報を表示する。図2の例では、販売元装置20は、商品情報GD11に対応する商品のカテゴリがBカテゴリに該当することを示す情報を表示する。
The
そして、販売元SA1は、推定装置100から提供された情報を基に、出品に関する情報を推定装置100に登録する(ステップS27)。例えば、販売元装置20は、商品情報GD11に対応する商品のカテゴリとしてBカテゴリを登録するように要求する情報を推定装置100に送信する。
And sales agency SA1 registers the information regarding exhibition into the
そして、販売元装置20から情報登録の要求を取得した推定装置100は、出品に関する情報を登録する(ステップS28)。例えば、推定装置100は、販売元SA1が出品した対象に関する情報を登録する。図2の例では、推定装置100は、商品情報GD11に関する情報を商品情報記憶部123に登録する。
And the
例えば、推定装置100は、図1中の商品情報記憶部123に示すように、商品ID「GD11」により識別される商品(商品GD11)のカテゴリとして、Bカテゴリを登録する。また、推定装置100は、商品GD11の画像として、画像IM11を登録し、商品GD11の文字情報として、文字情報CH11を登録する。
For example, as illustrated in the product
上述したように、推定装置100は、販売元が出品した対象のカテゴリを推定し、推定したカテゴリに関する情報を販売元に提供することにより、販売元が間違ったカテゴリを登録することを抑制する。例えば、上記のような複数の販売元が提供する商品を購入可能な電子商取引サービスにおいては、各販売元によって入力する情報の精度や量が異なる場合が多い。例えば、ある販売元は極端に入力する情報が少なかったりする場合がある。このような場合であっても、推定装置100は、種々のモデルを適宜用いて出品の対象に関する情報を推定することにより、販売元に負荷をかけることなく出品に関する情報を増加することができる。このように、推定装置100は、電子商取引サービスにおける情報の正確性の向上を可能にすることができる。また、推定装置100は、販売元に出品における情報入力をアシストする情報を提供することにより、出品における販売元の負荷を低減させることにより、電子商取引サービスにおける出品量を増大させることができる。これにより、推定装置100は、電子商取引サービスを向上させ、ユーザの満足度を高めることができる。
As described above, the
(2−1.推定情報の利用)
図1及び図2の例においては、ネットショッピングモールにおける場合を例示したが、オークションサービスにおいて個人が出品を行う場合、事業者が行う場合に比べて入力する情報が不足している場合が多い。このような場合であっても、推定装置100は、種々の用途のモデルを生成し、生成したモデルを用いて取得した出品に関する情報に対して推定処理を行うことにより、推定した情報を販売元に提供することが可能となる。これにより、推定装置100は、電子商取引サービスにおける情報の正確性の向上を可能にすることができる。
(2-1. Use of estimated information)
In the example of FIGS. 1 and 2, the case in an online shopping mall is illustrated, but when an individual makes an exhibition in an auction service, there are many cases where information to be input is insufficient as compared with the case where an operator performs. Even in such a case, the
また、オークションサービスに限らず、1つの販売元が商品を販売する形態ではなく、複数の販売元から出品を受け付けるネットショッピングモール等においても同様の課題が生じる。例えば、JAN(Japan Article Number)コード等のような商品を識別情報が出品に関する情報に含まれていない場合、どの商品とどの商品が対応するかが不明である場合が多く、商品の販売状況等の管理が難しい。このように、商品を識別情報が出品に関する情報に含まれていない場合であっても、例えば商品名を推定するモデルを用いることにより、商品に関する情報を推定し、その情報に基づいて商品の販売状況等の管理することが可能となる。なお、この点の詳細については、後述する。 The same problem arises not only in the auction service but also in an online shopping mall or the like that accepts listings from a plurality of sellers, not a form in which one seller sells products. For example, if the product information such as JAN (Japan Article Number) code is not included in the information related to the exhibition, it is often unclear which product corresponds to which product, such as the sales status of the product. Is difficult to manage. As described above, even when the identification information of the product is not included in the information related to the exhibition, the information related to the product is estimated by using a model for estimating the product name, for example, and the sales of the product based on the information is performed. The situation can be managed. Details of this point will be described later.
(2−2.情報提供サービス)
図1の例では、推定装置100が販売元に出品における情報入力をアシストする情報を提供する場合を示したが、推定装置100は、推定した情報を用いて種々のサービスを行ってもよい。例えば、推定装置100は、推定した出品の対象に関する情報に基づいて、所定のユーザへ推奨する商品に関する情報を提供してもよい。例えば、推定装置100は、商品名を推定するモデルM21(図10参照)を用いてユーザが購入した商品を特定できた場合、その商品に関連する商品に関する情報をユーザに提供してもよい。例えば、推定装置100は、商品名を推定するモデルM21(図10参照)を用いて、各ユーザが購入した商品の特定の精度を向上させることにより、ユーザに提供する推奨情報の精度を向上させることができる。例えば、推定装置100は、ユーザの購入履歴に含まれる商品情報をモデルM21(図10参照)に入力することにより、ユーザが過去に購入した商品を精度よく特定し、特定したユーザが過去に購入した商品に基づいて、ユーザに推奨情報を提供してもよい。
(2-2. Information provision service)
In the example of FIG. 1, the
例えば、推定装置100は、商品の一覧を表示する際に、モデルM21(図10参照)を用いて推定した商品名等を用いて、一覧に含まれる商品の多様性を向上させてもよい。例えば、推定装置100は、モデルM21(図10参照)を用いて推定した商品名が同じである商品情報を表示されないように商品情報が配置された一覧をユーザに提供することにより、同じような商品が並ぶ一覧をユーザに提供することを抑制することができる。例えば、推定装置100は、推定した出品の対象に関する情報に基づいて、商品のランキング情報を提供してもよい。例えば、推定装置100は、商品名を推定するモデルM21(図10参照)を用いてユーザが購入した商品を特定することにより、商品の販売実績を精度よく収集することを可能にし、その情報に基づいて商品の売上ランキング等を生成してもよい。なお、この点につては図11において詳述する。
For example, when the list of products is displayed, the
(2−3.複数サービス間での情報利用)
また、推定システム1は、複数のサービス間における情報の提供を行ってもよい。例えば、推定装置100は、電子商取引サービス(例えばオークションサービスとする)とは異なる電子商取引サービス(例えばネットショッピングモールとする)における情報を用いて、推定された出品の対象に関する情報に基づいて、オークションサービスにおける情報入力をアシストする情報を提供してもよい。例えば、推定装置100は、オークションサービスとは異なるネットショッピングモールにおける情報に基づいて生成されたモデルを用いて、オークションサービスにおける出品の対象に関する情報を推定し、推定した出品の対象に関する情報に基づいて、オークションサービスにおける情報入力をアシストする情報を提供してもよい。この場合、推定装置100は、図1に示すように、ネットショッピングモールにおける情報に基づいて生成されたモデルを用いて、図2に示すように、オークションサービスにおける情報入力をアシストする情報を提供してもよい。なお、推定装置100は、推定システム1外のネットショッピングモールを提供する装置から情報を取得してもよいし、推定システム1内においてネットショッピングモールを提供する装置から情報を取得してもよい。また、推定装置100が、オークションサービス及びネットショッピングモールの両方のサービスを提供してもよい。これにより、推定装置100は、情報の正確性が相対的に高いサービス(ネットショッピングモール)における情報を用いて、情報の正確度が相対的に低いサービス(オークションサービス)における情報を適切に推定することができる。したがって、推定装置100は、情報の正確度が相対的に低いサービス(オークションサービス)においても、適切に情報入力をアシストする情報を提供してもよい。
(2-3. Use of information between multiple services)
Moreover, the estimation system 1 may provide information among a plurality of services. For example, the
〔3.推定装置の構成〕
次に、図4を用いて、実施形態に係る推定装置100の構成について説明する。図4は、実施形態に係る推定装置100の構成例を示す図である。図4に示すように、推定装置100は、通信部110と、記憶部120と、制御部130とを有する。なお、推定装置100は、推定装置100の管理者等から各種操作を受け付ける入力部(例えば、キーボードやマウス等)や、各種情報を表示するための表示部(例えば、液晶ディスプレイ等)を有してもよい。
[3. Configuration of estimation device]
Next, the configuration of the
(通信部110)
通信部110は、例えば、NIC(Network Interface Card)等によって実現される。そして、通信部110は、ネットワークと有線または無線で接続され、管理者装置10との間で情報の送受信を行う。
(Communication unit 110)
The communication unit 110 is realized by, for example, a NIC (Network Interface Card). The communication unit 110 is connected to the network by wire or wireless, and transmits / receives information to / from the
(記憶部120)
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、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。実施形態に係る記憶部120は、図4に示すように、学習データ記憶部121と、モデル情報記憶部122と、商品情報記憶部123とを有する。
(Storage unit 120)
The
(学習データ記憶部121)
実施形態に係る学習データ記憶部121は、学習データに関する各種情報を記憶する。図5は、実施形態に係る学習データ記憶部の一例を示す図である。例えば、学習データ記憶部121は、モデルの生成に用いる教師データを記憶する。図5に示す学習データ記憶部121には、「商品ID」、「正解情報」、「画像」、「文字情報」といった項目が含まれる。
(Learning data storage unit 121)
The learning
「商品ID」は、商品を識別するための識別情報を示す。例えば、商品ID「GD101」により識別される商品の商品情報は、図1の例に示した商品情報GD101に対応する。「正解情報」は、商品IDにより識別される商品の分類を示す。「画像」は、商品情報に含まれる画像を示す。図5では「画像」に「IM101」といった概念的な情報が格納される例を示したが、実際には、画像情報、または、その格納場所を示すファイルパス名などが格納される。 “Product ID” indicates identification information for identifying a product. For example, the product information of the product identified by the product ID “GD101” corresponds to the product information GD101 illustrated in the example of FIG. “Correct answer information” indicates the classification of the product identified by the product ID. “Image” indicates an image included in the product information. FIG. 5 shows an example in which conceptual information such as “IM101” is stored in “image”, but actually image information or a file path name indicating the storage location is stored.
「文字情報」は、商品情報の文字情報を示す。図5では「文字情報」に「CH101」といった概念的な情報が格納される例を示したが、実際には、商品情報のタイトルや説明文等の商品情報に関する種々の文字情報が格納される。 “Character information” indicates character information of product information. FIG. 5 shows an example in which conceptual information such as “CH101” is stored in “character information”, but in practice, various character information related to product information such as titles and explanations of product information is stored. .
例えば、図5に示す例において、商品情報ID「GD101」により識別される商品情報(商品情報GD101)は、画像IM101や文字情報CH101を含むことを示す。また、例えば、図5に示す例において、商品情報ID「GD102」により識別される商品情報(商品情報GD102)は、画像IM102や文字情報CH102を含むことを示す。 For example, in the example illustrated in FIG. 5, the product information (product information GD101) identified by the product information ID “GD101” includes the image IM101 and the character information CH101. For example, in the example illustrated in FIG. 5, the product information (product information GD102) identified by the product information ID “GD102” includes the image IM102 and the character information CH102.
なお、学習データ記憶部121は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、学習データ記憶部121は、学習データが追加された日時に関する情報を記憶してもよい。また、例えば、学習データ記憶部121は、各学習データがどのような判定処理により追加されたかを示す情報を記憶してもよい。例えば、学習データ記憶部121は、各学習データが管理者の選択により判定されたか等を示す情報を記憶してもよい。
Note that the learning
(モデル情報記憶部122)
実施形態に係るモデル情報記憶部122は、モデルに関する情報を記憶する。例えば、モデル情報記憶部122は、生成処理により生成されたモデル情報(モデルデータ)を記憶する。図6は、実施形態に係るモデル情報記憶部の一例を示す図である。図6に示すモデル情報記憶部122は、「モデルID」、「用途」、「モデルデータ」といった項目が含まれる。なお、図6では、モデルM11のみを図示するが、モデルM12、M13等の複数のモデル情報が記憶されてもよい。
(Model information storage unit 122)
The model
「モデルID」は、モデルを識別するための識別情報を示す。例えば、モデルID「M11」により識別されるモデルは、図1の例に示したモデルM11に対応する。「用途」は、対応するモデルの用途を示す。また、「モデルデータ」は、対応付けられた対応するモデルのデータを示す。例えば、「モデルデータ」には、各層におけるノードと、各ノードが採用する関数と、ノードの接続関係と、ノード間の接続に対して設定される接続係数とを含む情報が含まれる。 “Model ID” indicates identification information for identifying a model. For example, the model identified by the model ID “M11” corresponds to the model M11 illustrated in the example of FIG. “Use” indicates the use of the corresponding model. “Model data” indicates data of a corresponding model associated with the model data. For example, “model data” includes information including nodes in each layer, functions adopted by the nodes, connection relationships between the nodes, and connection coefficients set for connections between the nodes.
例えば、図6に示す例において、モデルID「M11」により識別されるモデル(モデルM11)は、用途が「カテゴリ」であり、入力された情報に対応する対象のカテゴリの推定に用いられることを示す。また、モデルM11のモデルデータは、モデルデータMDT11であることを示す。 For example, in the example illustrated in FIG. 6, the model (model M11) identified by the model ID “M11” has a usage of “category” and is used for estimation of a target category corresponding to input information. Show. Further, the model data of the model M11 is model data MDT11.
モデルM11(モデルデータMDT11)は、所定の対象に関する画像情報及び文字情報が入力される入力層と、出力層と、入力層から出力層までのいずれかの層であって出力層以外の層に属する第1要素と、第1要素と第1要素の重みとに基づいて値が算出される第2要素と、を含み、入力層に入力された画像情報及び文字情報に対し、出力層以外の各層に属する各要素を第1要素として、第1要素と第1要素の重みとに基づく演算を行うことにより、所定の対象の推定を定量化した値に関する情報を出力層から出力するよう、コンピュータを機能させるためのモデルである。 The model M11 (model data MDT11) is an input layer to which image information and character information related to a predetermined object are input, an output layer, and any layer from the input layer to the output layer, and a layer other than the output layer. And a second element whose value is calculated based on the first element and the weight of the first element, and for image information and character information input to the input layer, other than the output layer A computer is used to output information about a value obtained by quantifying the estimation of a predetermined target from the output layer by performing an operation based on the first element and the weight of the first element, with each element belonging to each layer as a first element. Is a model for making
例えば、モデルM11が含む第1要素は、入力層または中間層が有するいずれかのノードに対応する。また、第2要素は、第1要素と対応するノードから値が伝達されるノードである次段のノードに対応する。また、第1要素の重みは、第1要素と対応するノードから第2要素と対応するノードに伝達される値に対して考慮される重みである接続係数に対応する。 For example, the first element included in the model M11 corresponds to any node of the input layer or the intermediate layer. The second element corresponds to the next node, which is a node to which a value is transmitted from the node corresponding to the first element. The weight of the first element corresponds to a connection coefficient that is a weight considered for a value transmitted from a node corresponding to the first element to a node corresponding to the second element.
なお、モデル情報記憶部122は、上記に限らず、目的に応じて種々のモデル情報を記憶してもよい。
The model
(商品情報記憶部123)
実施形態に係る商品情報記憶部123は、商品に関する各種情報を記憶する。図7に、実施形態に係る商品情報記憶部123の一例を示す。図7に示す商品情報記憶部123は、「商品ID」、「分類」、「画像」、「文字情報」といった項目を有する。
(Product information storage unit 123)
The product
「商品ID」は、商品を識別するための識別情報を示す。「分類」は、対応する商品の分類を示す。例えば、「分類」は、モデルにより推定された商品の分類を示す。「画像」は、商品情報である商品情報の画像を示す。図7では「画像」に「IM1」といった概念的な情報が格納される例を示したが、実際には、画像情報、または、その格納場所を示すファイルパス名などが格納される。 “Product ID” indicates identification information for identifying a product. “Classification” indicates the classification of the corresponding product. For example, “classification” indicates the classification of the product estimated by the model. “Image” indicates an image of product information that is product information. Although FIG. 7 shows an example in which conceptual information such as “IM1” is stored in “image”, actually, image information or a file path name indicating the storage location is stored.
「文字情報」は、商品IDにより識別される商品の商品情報に含まれる文字情報を示す。「文字情報」には、商品IDにより識別される商品の商品情報に含まれるタイトルや説明文等の種々の文字情報が含まれる。なお、図7に示す商品情報記憶部123では、文字情報を文字情報「CH1」等のように抽象的な記号で示すが、例えば「新品バッグA…」や「送料無料…」等のように、各タイトルは対応する商品の具体的なタイトルであるものとする。
“Character information” indicates text information included in the product information of the product identified by the product ID. The “character information” includes various character information such as a title and a description included in the product information of the product identified by the product ID. In the product
例えば、図7に示す例において、商品ID「GD1」により識別される商品(商品GD1)の画像は、画像「IM1」であることを示す。また、商品GD1の文字情報は、文字情報「CH1」であることを示す。 For example, in the example illustrated in FIG. 7, the image of the product (product GD1) identified by the product ID “GD1” is the image “IM1”. Further, the character information of the product GD1 indicates that the character information is “CH1”.
なお、商品情報記憶部123は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。商品情報記憶部123は、商品の具体的な名称等を記憶してもよい。
The product
(制御部130)
図4の説明に戻って、制御部130は、コントローラ(controller)であり、例えば、CPU(Central Processing Unit)やMPU(Micro Processing Unit)等によって、推定装置100内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム(推定プログラムの一例に相当)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130は、コントローラであり、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。制御部130は、モデル情報記憶部122に記憶されているモデルM11等に従った情報処理により、所定の対象に関する画像情報及び文字情報が入力される入力層と、出力層と、入力層から出力層までのいずれかの層であって出力層以外の層に属する第1要素と、第1要素と第1要素の重みとに基づいて値が算出される第2要素と、を含み、入力層に入力された画像情報及び文字情報に対し、出力層以外の各層に属する各要素を第1要素として、第1要素と第1要素の重みとに基づく演算を行うことにより、所定の対象の推定を定量化した値に関する情報を出力層から出力する。
(Control unit 130)
Returning to the description of FIG. 4, the control unit 130 is a controller and is stored in a storage device inside the
図4に示すように、制御部130は、取得部131と、生成部132と、推定部133と、提供部134とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部130の内部構成は、図4に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。制御部130は、記憶部120に記憶されているモデルM11(モデルデータMDT11)に従った情報処理により、第1要素と第1要素の重みとに基づいて値が算出される第2要素と、を含み、入力層に入力された画像情報及び文字情報に対し、出力層以外の各層に属する各要素を第1要素として、第1要素と第1要素の重みとに基づく演算を行うことにより、所定の対象の推定を定量化した値に関する情報を出力層から出力する。
As shown in FIG. 4, the control unit 130 includes an acquisition unit 131, a generation unit 132, an estimation unit 133, and a provision unit 134, and implements or executes the information processing functions and operations described below. . Note that the internal configuration of the control unit 130 is not limited to the configuration illustrated in FIG. 4, and may be another configuration as long as information processing described later is performed. The control unit 130, by information processing according to the model M11 (model data MDT11) stored in the
(取得部131)
取得部131は、各種情報を取得する。例えば、取得部131は、学習データ記憶部121と、モデル情報記憶部122と、商品情報記憶部123等から各種情報を取得する。また、取得部131は、各種情報を外部の情報処理装置から取得してもよい。また、取得部131は、各種情報を管理者装置10や販売元装置20等から取得してもよい。
(Acquisition part 131)
The acquisition unit 131 acquires various types of information. For example, the acquisition unit 131 acquires various types of information from the learning
例えば、取得部131は、複数の販売元が提供する商品を購入可能な電子商取引サービスにおける出品に関する情報を取得する。例えば、取得部131は、出品に関する複数の種別の情報を取得する。例えば、取得部131は、出品に関する画像情報及び文字情報を取得する。例えば、取得部131は、出品に関する複数の種別の情報を取得する。例えば、取得部131は、出品に関する画像情報及び文字情報を取得する。 For example, the acquisition unit 131 acquires information related to an exhibition in an electronic commerce service that can purchase products provided by a plurality of vendors. For example, the acquisition unit 131 acquires a plurality of types of information related to the exhibition. For example, the acquisition unit 131 acquires image information and character information related to the exhibition. For example, the acquisition unit 131 acquires a plurality of types of information related to the exhibition. For example, the acquisition unit 131 acquires image information and character information related to the exhibition.
図1の例では、取得部131は、正解情報が付与された学習データLD1を取得する。例えば、取得部131は、正解情報が付与された商品情報GD101〜GD104等を取得する。 In the example of FIG. 1, the acquisition unit 131 acquires learning data LD1 to which correct information is assigned. For example, the acquisition unit 131 acquires the product information GD101 to GD104 to which the correct answer information is assigned.
図2の例では、取得部131は、販売元SA1が利用する販売元装置20から出品に関する情報を取得する。例えば、取得部131は、販売元装置20から画像IM11及び文字情報CH11を含む商品情報GD11を取得する。
In the example of FIG. 2, the acquisition unit 131 acquires information related to the exhibition from the
(生成部132)
生成部132は、各種情報を生成する。例えば、生成部132は、学習データ記憶部121に記憶された学習データを用いて、モデル情報記憶部122に示すようなモデルを生成する。例えば、生成部132は、取得部131により取得された学習データに基づいて、電子商取引サービスにおける対象の推定に用いるモデルを生成する。生成部132は、モデルを生成し、生成したモデルをモデル情報記憶部122に格納する。具体的には、生成部132は、所定の対象に関する画像情報及び文字情報が入力される入力層と、出力層と、入力層から出力層までのいずれかの層であって出力層以外の層に属する第1要素と、第1要素と第1要素の重みとに基づいて値が算出される第2要素と、を含み、入力層に入力された画像情報及び文字情報に対し、出力層以外の各層に属する各要素を第1要素として、第1要素と第1要素の重みとに基づく演算を行うことにより、所定の対象の推定を定量化した値に関する情報を出力層から出力するモデルを生成する。
(Generator 132)
The generation unit 132 generates various types of information. For example, the generation unit 132 generates a model as shown in the model
図1の例では、生成部132は、学習データに基づいてモデルを生成する。例えば、生成部132は、推定装置100は、学習データ記憶部121中の商品情報GD101〜GD104等を学習データ(教師データ)として、学習を行なうことにより、モデルを生成する。
In the example of FIG. 1, the generation unit 132 generates a model based on the learning data. For example, the generation unit 132 generates a model by performing learning using the product information GD101 to GD104 and the like in the learning
図1の例では、生成部132は、学習データLD1を用いてモデルM11を生成する。例えば、生成部132は、モデルM11に商品情報GD101が入力された場合に、Aカテゴリに対応するスコアが「1」に近づくように、学習処理を行う。例えば、生成部132は、モデルM11の部分モデルM11−1に商品情報GD101の画像IM101が入力され、部分モデルM11−2に商品情報GD101の文字情報CH101が入力された場合に、部分モデルM11−3が出力するAカテゴリに対応するスコアが「1」に近づくように、学習処理を行う。 In the example of FIG. 1, the generation unit 132 generates a model M11 using the learning data LD1. For example, when the product information GD101 is input to the model M11, the generation unit 132 performs a learning process so that the score corresponding to the A category approaches “1”. For example, when the image IM101 of the product information GD101 is input to the partial model M11-1 of the model M11 and the character information CH101 of the product information GD101 is input to the partial model M11-2, the generation unit 132 receives the partial model M11- The learning process is performed so that the score corresponding to the A category output by 3 approaches “1”.
また、図1の例では、生成部132は、モデルM11に商品情報GD102が入力された場合に、Bカテゴリに対応するスコアが「1」に近づくように、学習処理を行う。例えば、生成部132は、モデルM11に商品情報GD103が入力された場合に、Cカテゴリに対応するスコアが「1」に近づくように、学習処理を行う。例えば、生成部132は、モデルM11に商品情報GD104が入力された場合に、Dカテゴリに対応するスコアが「1」に近づくように、学習処理を行う。例えば、生成部132は、モデルM11における出力(スコア)と、入力した商品情報に対応する正解情報との誤差が少なくなるようにパラメータ(接続係数)を補正するバックプロパゲーション(誤差逆伝播法)等の処理によりモデルM11を生成する。例えば、生成部132は、所定の損失(ロス)関数を最小化するようにバックプロパゲーション等の処理を行うことによりモデルM11を生成する。 In the example of FIG. 1, when the product information GD102 is input to the model M11, the generation unit 132 performs a learning process so that the score corresponding to the B category approaches “1”. For example, when the product information GD103 is input to the model M11, the generation unit 132 performs a learning process so that the score corresponding to the C category approaches “1”. For example, when the product information GD104 is input to the model M11, the generation unit 132 performs a learning process so that the score corresponding to the D category approaches “1”. For example, the generation unit 132 performs backpropagation (error back propagation method) that corrects a parameter (connection coefficient) so that an error between the output (score) in the model M11 and correct information corresponding to the input product information is reduced. A model M11 is generated by such processing as described above. For example, the generation unit 132 generates the model M11 by performing processing such as back propagation so as to minimize a predetermined loss function.
(推定部133)
推定部133は、各種情報を推定する。推定部133は、学習データ記憶部121と、モデル情報記憶部122と、商品情報記憶部123等に記憶された情報を用いて種々の情報を推定する。例えば、推定部133は、取得部131により取得された各種情報に基づいて、種々の情報を推定する。
(Estimation unit 133)
The estimation unit 133 estimates various information. The estimation unit 133 estimates various information using information stored in the learning
例えば、推定部133は、取得部131により取得された出品に関する情報に基づいて、出品の対象に関する情報を推定する。例えば、推定部133は、出品の対象の属性情報を出品の対象に関する情報として推定する。例えば、推定部133は、出品の対象を出品の対象に関する情報として推定する。 For example, the estimation unit 133 estimates information related to the subject of the exhibition based on information related to the exhibition acquired by the acquisition unit 131. For example, the estimation unit 133 estimates the attribute information of the exhibition target as information related to the exhibition target. For example, the estimation unit 133 estimates the listing target as information related to the listing target.
例えば、推定部133は、対象の推定に用いられるモデルであって、出品に関する情報が入力されたモデルの出力に基づいて、出品の対象に関する情報を推定する。例えば、推定部133は、出品に関する複数の種別の情報が入力されたモデルの出力に基づいて、出品の対象に関する情報を推定する。例えば、推定部133は、画像情報及び文字情報が入力されたモデルの出力に基づいて、出品の対象に関する情報を推定する。例えば、推定部133は、所定の情報により生成されたニューラルネットワークを含むモデルを用いて、出品の対象に関する情報を推定する。例えば、推定部133は、畳み込み処理及びプーリング処理を行うニューラルネットワークを含むモデルを用いて、出品の対象に関する情報を推定する。 For example, the estimation unit 133 is a model used for estimation of an object, and estimates information related to an exhibition target based on an output of a model to which information related to exhibition is input. For example, the estimation unit 133 estimates information related to the subject of the exhibition based on the output of the model in which a plurality of types of information related to the exhibition are input. For example, the estimation unit 133 estimates information related to an exhibition target based on an output of a model in which image information and character information are input. For example, the estimation unit 133 estimates information related to an exhibition target using a model including a neural network generated based on predetermined information. For example, the estimation unit 133 estimates information related to an exhibition target using a model including a neural network that performs convolution processing and pooling processing.
図2の例では、推定部133は、モデルM11の出力に基づいて、商品情報GD11に対応する商品のカテゴリを推定する。例えば、推定部133は、推定情報ES11に示すように、商品情報GD11に対応する商品のカテゴリを「Bカテゴリ」と推定する。 In the example of FIG. 2, the estimation unit 133 estimates a product category corresponding to the product information GD11 based on the output of the model M11. For example, the estimation unit 133 estimates the category of the product corresponding to the product information GD11 as “B category” as indicated by the estimation information ES11.
例えば、推定部133は、上述したニューラルネットワーク等、任意の構造を有するモデルを用いて、スコアの算出を行う。具体的には、モデルM11は、画像及び文字情報を含む商品情報(すなわち、上述したスコアの算出に用いられる各要素)が入力された場合に、所定の対象の推定を定量化した値(すなわち、商品情報に対応する商品がどの分類に属する可能性が高いかを示唆するスコア)を出力するように係数が設定される。推定部133は、このようなモデルM11を用いて、各出品の対象に関するスコアを算出する。 For example, the estimation unit 133 calculates a score using a model having an arbitrary structure such as the above-described neural network. Specifically, the model M11 is a value obtained by quantifying the estimation of a predetermined target when product information including image and text information (that is, each element used for calculating the score described above) is input (that is, the model M11). The coefficient is set so as to output a score indicating which category the product corresponding to the product information is likely to belong to. Using the model M11, the estimation unit 133 calculates a score related to each exhibition target.
なお、上記例では、モデルM11が、画像及び文字情報を含む商品情報が入力された場合に、所定の対象の推定を定量化した値を出力するモデルである例を示した。しかし、実施形態に係るモデル(モデルX)は、モデルM11にデータの入出力を繰り返すことで得られる結果に基づいて生成されるモデルであってもよい。例えば、モデルXは、画像及び文字情報を含む商品情報を入力とし、モデルM11が出力するスコアを出力とするよう学習されたモデル(モデルY)であってもよい。または、モデルM11は、画像及び文字情報を含む商品情報を入力とし、モデルYの出力値を出力とするよう学習されたモデルであってもよい。また、推定部133がGAN(Generative Adversarial Networks)を用いた推定処理を行う場合、モデルM11は、GANの一部を構成するモデルであってもよい。 In the above example, the model M11 is an example of a model that outputs a value obtained by quantifying the estimation of a predetermined target when product information including image and character information is input. However, the model (model X) according to the embodiment may be a model generated based on a result obtained by repeatedly inputting / outputting data to / from the model M11. For example, the model X may be a model (model Y) that is learned so that product information including image and character information is input and a score output by the model M11 is output. Alternatively, the model M11 may be a model that has been learned so that product information including image and character information is input and the output value of the model Y is output. Further, when the estimation unit 133 performs an estimation process using GAN (Generative Adversarial Networks), the model M11 may be a model that constitutes a part of the GAN.
(提供部134)
提供部134は、各種情報を提供する。例えば、提供部134は、管理者装置10や販売元装置20に各種情報を提供する。例えば、提供部134は、推定部133により推定された出品の対象に関する情報を提供する。
(Providing unit 134)
The providing unit 134 provides various information. For example, the providing unit 134 provides various information to the
例えば、提供部134は、推定部133により推定された出品の対象に関する情報に基づいて、所定のユーザへ推奨する商品に関する情報を提供する。例えば、提供部134は、推定部133により推定された出品の対象に関する情報に基づいて、出品における情報入力をアシストする情報を提供する。例えば、提供部134は、推定部133により推定された出品の対象に関する情報に基づいて、商品のランキング情報を提供する。 For example, the providing unit 134 provides information related to a recommended product to a predetermined user based on the information related to the exhibition target estimated by the estimating unit 133. For example, the providing unit 134 provides information for assisting information input in the exhibition based on the information regarding the subject of the exhibition estimated by the estimation unit 133. For example, the providing unit 134 provides product ranking information based on information related to the subject of listing estimated by the estimating unit 133.
図2の例では、提供部134は、推定部133により推定されたカテゴリに関する情報を販売元装置20へ提供する。例えば、提供部134は、販売元SA1による出品の対象のカテゴリがBカテゴリに該当することを示す情報を提供する。例えば、提供部134は、商品情報GD11に対応する商品のカテゴリがBカテゴリに該当することを示す情報を販売元装置20へ提供する。
In the example of FIG. 2, the providing unit 134 provides information related to the category estimated by the estimating unit 133 to the
〔4.生成処理のフロー〕
次に、図8を用いて、実施形態に係る推定システム1による生成処理の手順について説明する。図8は、実施形態に係る生成処理の一例を示すフローチャートである。
[4. Generation process flow)
Next, the procedure of the generation process by the estimation system 1 according to the embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 8 is a flowchart illustrating an example of the generation process according to the embodiment.
図8に示すように、推定装置100は、学習データを取得する(ステップS101)。例えば、推定装置100は、学習データ記憶部121から学習データを取得する。
As shown in FIG. 8, the
その後、推定装置100は、学習データに基づきモデルを生成する(ステップS102)。図1の例では、推定装置100は、学習データ記憶部121から学習データを用いてモデルM11を生成する。
Thereafter, the estimating
〔5.推定処理のフロー〕
次に、図9を用いて、実施形態に係る推定システム1による生成処理の手順について説明する。図9は、実施形態に係る推定処理の一例を示すフローチャートである。
[5. (Estimation process flow)
Next, the procedure of the generation process by the estimation system 1 according to the embodiment will be described using FIG. FIG. 9 is a flowchart illustrating an example of the estimation process according to the embodiment.
図9に示すように、推定装置100は、販売元から出品情報を取得する(ステップS201)。図2の例では、推定装置100は、販売元SA1が利用する販売元装置20から出品に関する情報を取得する。
As illustrated in FIG. 9, the
また、推定装置100は、モデルを用いて出品の対象のカテゴリを推定する(ステップS202)。図2の例では、推定装置100は、モデルM11を用いて商品情報GD11に対応する商品のカテゴリを「Bカテゴリ」と推定する。
Moreover, the
また、推定装置100は、推定した情報を販売元に提供する(ステップS203)。図2の例では、推定装置100は、商品情報GD11に対応する商品のカテゴリがBカテゴリに該当することを示す情報を販売元装置20へ提供する。
Further, the estimating
〔6.推定の粒度〕
上述した例では、カテゴリを推定する場合を示したが、推定装置100は、カテゴリに限らず、種々の粒度(階層)の分類を推定してもよい。例えば、推定装置100は、商品名等を推定してもよい。この点について、図10を用いて説明する。図10は、実施形態に係るモデルの生成の一例を示す図である。図10の例では、推定装置100は、販売形態や特徴の異別によらず同じ商品を商品として分類するモデルM21を生成する場合を一例として説明する。例えば、推定装置100は、個数や色やサイズ(内容量)等によらず同じ商品を商品として分類するモデルM21を生成する。なお、図1と同様の点については、同一の部位には同一の符号を付し、適宜説明を省略する。
[6. Estimated granularity)
Although the case where the category is estimated has been described in the above-described example, the
図10の示す例では、管理者GM1は、画像IM201や文字情報CH201等を含む商品情報GD201に対して正解情報を付与する(ステップS31−1)。例えば、管理者GM1は、商品情報GD201に含まれる画像IM201や文字情報CH201等の内容に基づいて、商品情報GD201の商品が「水A」であることを示す正解情報を付与する。なお、図10の例では、「水A」は商品名を示す情報であるものとする。 In the example illustrated in FIG. 10, the administrator GM1 gives correct information to the product information GD201 including the image IM201, character information CH201, and the like (step S31-1). For example, the administrator GM1 gives correct information indicating that the product of the product information GD201 is “water A” based on the contents of the image IM201 and the character information CH201 included in the product information GD201. In the example of FIG. 10, “water A” is information indicating a product name.
また、管理者GM1は、画像IM202や文字情報CH202等を含む商品情報GD202に対して正解情報を付与する(ステップS31−2)。例えば、管理者GM1は、商品情報GD202に含まれる画像IM202や文字情報CH202等の内容に基づいて、商品情報GD202のカテゴリが「水A」であることを示す正解情報を付与する。 Further, the manager GM1 gives correct information to the product information GD202 including the image IM202, the character information CH202, and the like (step S31-2). For example, the administrator GM1 gives correct information indicating that the category of the product information GD202 is “water A” based on the contents of the image IM202, the character information CH202, and the like included in the product information GD202.
このように、図10の例では、商品情報GD201及び商品情報GD202は、同じ商品名「水A」に関する出品であっても、本数が異なるが、管理者GM1は、商品情報GD201及び商品情報GD202を同じ商品「水A」を対象とする出品であるものとして、同じ正解情報を付与する。なお、管理者GM1は、本数の差異に限らず、色やサイズ(内容量)等の違う対象についても同じ商品名であれば、同じ正解情報を付与してもよい。 As described above, in the example of FIG. 10, the product information GD201 and the product information GD202 are different in the number of items even if they are related to the same product name “water A”. And the same correct answer information is given as an exhibition for the same product “water A”. Note that the manager GM1 is not limited to the difference in the number of items, and the same correct answer information may be assigned to different objects such as colors and sizes (contents) as long as the product names are the same.
なお、ステップS31−1、S31−2は、処理を説明するためのものであり、ステップS31−1、S31−2のいずれが先に行われてもよく、以下、ステップS31−1、S31−2を区別せずに説明する場合、ステップS31と総称する。例えば、管理者GM1は、ステップS31に示すような正解情報の付与を学習データとして用いる多数の商品情報に対して行う。これにより、図10の例においては、商品情報(出品情報)と正解情報(カテゴリ)が対応づけられた学習データLD2が生成される。 Note that steps S31-1 and S31-2 are for explaining the processing, and any of steps S31-1 and S31-2 may be performed first. Hereinafter, steps S31-1 and S31- When the description is made without distinguishing the two, they are collectively referred to as step S31. For example, the manager GM1 performs the assignment of correct information as shown in step S31 on a large number of product information using learning data. Thereby, in the example of FIG. 10, learning data LD2 in which product information (exhibition information) and correct information (category) are associated with each other is generated.
そして、推定装置100は、ステップS31において正解情報が付与された学習データLD2を取得する(ステップS32)。具体的には、推定装置100は、ステップS31において正解情報が付与された商品情報GD201、GD202等を取得する。
And the
そして、推定装置100は、ステップS32で取得した学習データLD2に含まれる商品情報を学習データとして追加する(ステップS33)。具体的には、推定装置100は、学習データLD2を学習データ記憶部121Aに追加する。
And the
そして、推定装置100は、学習データに基づいてモデルを生成する(ステップS34)。例えば、推定装置100は、学習データ記憶部121A中の商品情報GD201、GD202等を学習データ(教師データ)として、学習を行なうことにより、モデルを生成する。なお、図10中の学習データ記憶部121Aにおいて商品IDの欄に図示する「1本」や「12本」については、対応する商品に含まれる個数を示し、個数は販売元による入力に基づいて特定したり、画像情報や文字情報等から推定したりしてもよい。
And the
図10の例において、推定装置100が生成するモデルM21は、商品情報が入力された場合に複数の商品名の各々に対応する複数のスコアSCを出力するモデルである。例えば、モデルM21は、分類したい商品名が1000種類である場合、1000種類の商品名の各々に対応する100個のスコアを出力するモデルである。
In the example of FIG. 10, the model M21 generated by the
ここから、図10に示すモデルM21は図1中のモデルM11と同様の構成であるが、モデルM21の構成について簡単に説明する。モデルM21は、商品情報のうち、画像情報が入力される入力層を有する部分モデルM21−1、文字情報が入力される入力層を有する部分モデルM21−2、及びスコアを出力する層を有する部分モデルM21−3を含む。 From here, although the model M21 shown in FIG. 10 is the structure similar to the model M11 in FIG. 1, the structure of the model M21 is demonstrated easily. The model M21 is a partial model M21-1 having an input layer to which image information is input, a partial model M21-2 having an input layer to which character information is input, and a portion having a layer for outputting a score among the product information Includes model M21-3.
例えば、部分モデルM21−1は、入力された画像情報IMDから特徴情報FE1を抽出する部分モデルである。図10の例では、部分モデルM21−1は、画像情報の局所領域の畳み込みとプーリングとを繰り返す、いわゆる畳み込みニューラルネットワークにより構成されるものとする。なお、部分モデルM21−1は、CNNに限らず、RNN、LSTM等といった種々のニューラルネットワークであってもよい。 For example, the partial model M21-1 is a partial model that extracts the feature information FE1 from the input image information IMD. In the example of FIG. 10, it is assumed that the partial model M21-1 includes a so-called convolutional neural network that repeats convolution and pooling of a local area of image information. The partial model M21-1 is not limited to CNN, but may be various neural networks such as RNN, LSTM, and the like.
また、例えば、部分モデルM21−2は、入力された文字情報CHDから特徴情報FE2を抽出する部分モデルである。図10の例では、部分モデルM21−2は、CNNにより構成されるものとする。なお、部分モデルM21−2は、CNNに限らず、RNN、LSTM等といった種々のニューラルネットワークであってもよい。このように、図10に示すモデルM21は、商品情報に含まれる画像情報から特徴情報FE1を抽出し、文字情報から特徴情報FE2を抽出する。すなわち、モデルM21は、画像情報と文字情報とから独立して特徴を抽出する。 Further, for example, the partial model M21-2 is a partial model that extracts the feature information FE2 from the input character information CHD. In the example of FIG. 10, the partial model M21-2 is assumed to be composed of CNN. The partial model M21-2 is not limited to CNN, and may be various neural networks such as RNN, LSTM, and the like. As described above, the model M21 illustrated in FIG. 10 extracts the feature information FE1 from the image information included in the product information, and extracts the feature information FE2 from the character information. That is, the model M21 extracts features independently from image information and character information.
また、例えば、部分モデルM21−3は、部分モデルM21−1が抽出した特徴情報FE1及び部分モデルM21−2が抽出した特徴情報FE2の入力に応じて、スコアを出力する部分モデルである。例えば、部分モデルM21−3は、部分モデルM21−1における出力及び部分モデルM21−2における出力が入力される部分モデルである。 Further, for example, the partial model M21-3 is a partial model that outputs a score in accordance with the input of the feature information FE1 extracted by the partial model M21-1 and the feature information FE2 extracted by the partial model M21-2. For example, the partial model M21-3 is a partial model to which the output from the partial model M21-1 and the output from the partial model M21-2 are input.
例えば、部分モデルM21−3の入力層には、部分モデルM21−1における出力層及び部分モデルM21−2における出力層が連結される。例えば、部分モデルM21−3の入力層における入力は、部分モデルM21−1における出力層のノード(ニューロン)及び部分モデルM21−2における出力層のノード(ニューロン)が全結合されてもよい。 For example, the output layer in the partial model M21-1 and the output layer in the partial model M21-2 are connected to the input layer of the partial model M21-3. For example, as for the input in the input layer of the partial model M21-3, the node (neuron) in the output layer in the partial model M21-1 and the node (neuron) in the output layer in the partial model M21-2 may be fully coupled.
上記のように、部分モデルM21−2は、特徴情報FE1、特徴情報FE2から商品全体の特徴を抽出しスコアを出力する部分モデルである。例えば、部分モデルM21−3は、CNNにより構成されてもよい。また、部分モデルM21−3は、CNNに限らず、RNN、LSTM等といった種々のニューラルネットワークであってもよい。 As described above, the partial model M21-2 is a partial model that extracts features of the entire product from the feature information FE1 and feature information FE2 and outputs a score. For example, the partial model M21-3 may be configured by CNN. The partial model M21-3 is not limited to CNN, but may be various neural networks such as RNN and LSTM.
なお、部分モデルM21−1や部分モデルM21−2や部分モデルM21−3は、モデルM21内における各部の構成を説明するために便器的に付与する符号である。すなわち、モデルM21は、モデルM21外から見た場合、商品情報である画像情報及び文字情報が入力された場合に、各カテゴリに対応するスコアを出力する1つのモデルである。 In addition, the partial model M21-1, the partial model M21-2, and the partial model M21-3 are codes given as a toilet for explaining the configuration of each unit in the model M21. That is, when viewed from outside the model M21, the model M21 is one model that outputs a score corresponding to each category when image information and character information, which are product information, are input.
例えば、推定装置100は、学習データLD2を用いてモデルM21を生成する。例えば、推定装置100は、モデルM21に商品情報GD201が入力された場合に、水Aに対応するスコアが「1」に近づくように、学習処理を行う。例えば、推定装置100は、モデルM21の部分モデルM21−1に商品情報GD201の画像IM201が入力され、部分モデルM21−2に商品情報GD201の文字情報CH201が入力された場合に、部分モデルM21−3が出力する水Aに対応するスコアが「1」に近づくように、学習処理を行う。また、例えば、推定装置100は、モデルM21に商品情報GD202が入力された場合に、水Aに対応するスコアが「1」に近づくように、学習処理を行う。すなわち、推定装置100は、モデルM21における出力(スコア)と、入力した商品情報に対応する正解情報との誤差が少なくなるようにパラメータ(接続係数)を補正するバックプロパゲーション等の処理によりモデルM21を生成する。例えば、推定装置100は、所定の損失(ロス)関数を最小化するようにバックプロパゲーション等の処理を行うことによりモデルM21を生成する。上述のような処理を繰り返すことで、推定装置100は、入力された商品情報に対応する商品名をより精度よく推定可能にするスコアを出力するモデルM21を生成することができる。なお、モデルの学習手法については、上述した手法に限定されるものではなく、任意の公知技術が適用可能である。すなわち、推定装置100は、学習データに含まれる商品情報が入力された場合に、正解情報に対応するスコアを出力するようにモデルM21を学習可能であれば、どのような手法によりモデルM21の生成を行ってもよい。
For example, the estimating
上記のような処理により、推定装置100は、図10中のモデル情報記憶部122に示すように、モデルID「M21」により識別されるモデル(モデルM21)を生成する。また、図10中のモデル情報記憶部122に示すように、モデルM21は用途「商品」、すなわち商品分類のために用いられるモデルであり、その具体的なモデルデータが「モデルデータMTD21」であることを示す。例えば、推定装置100は、モデルM21に商品情報を入力することにより、入力した商品情報の商品名が何である可能性が高いかを示すスコアを、モデルM21に出力させ、モデルM21が出力するスコアに基づいて商品名を推定する。
Through the processing as described above, the
上述したように、推定装置100は、個数や色やサイズ(内容量)等によらず同じ商品を商品として分類するモデルM21を生成することにより、販売形態や特徴が異なる商品であっても、同じ商品の販売として把握可能にすることができる。これにより、推定装置100は、電子商取引サービスにおける情報の正確性の向上を可能にすることができる。
As described above, the
〔7.集計処理例〕
図10に示すモデルM21を用いて推定された商品名に基づく集計について図11を用いて説明する。図11は、実施形態に係る集計処理の一例を示す図である。図11中の商品情報記憶部123Aに示すように、推定装置100は、各商品について販売数を集計する。また、図11の例では、商品情報記憶部123Aに示すように、分類には図10中のモデルM21等により推定された商品名が記憶される。図11の例では、商品ID「GD201」により識別される商品の販売数は、「100」であることを示す。また、図11の例では、商品ID「GD202」により識別される商品の販売数は、「10」であることを示す。
[7. Example of aggregation processing)
Aggregation based on the product names estimated using the model M21 shown in FIG. 10 will be described with reference to FIG. FIG. 11 is a diagram illustrating an example of a counting process according to the embodiment. As shown in the product
推定装置100は、モデルM21を用いて推定された商品名に基づく集計を行う。図11の例では、推定装置100は、モデルM21を用いて推定された商品名「水A」の売上本数を集計する(ステップS41)。ここで、図11の例では、商品ID「GD201」により識別される商品は、商品名「水A」であり、商品に含まれる個数が「1」であると推定される。また、図11の例では、商品ID「GD202」により識別される商品は、商品名「水A」であり、商品に含まれる個数が「12」であると推定される。
The
そのため、推定装置100は、集計情報TL41に示すように、商品情報GD201及び商品情報GD202等の情報に基づいて、水Aの売上個数を220本と集計する。具体的には、推定装置100は、計算式CF41に示すように、商品情報GD201の販売数「100」に商品情報GD201の個数「1」を乗算した数と、商品情報GD202の販売数「10」に商品情報GD202の個数「12」を乗算した数とを合算することにより、水Aの売上個数を220本と集計する。
Therefore, as shown in the total information TL41, the
例えば、商品情報GD201と商品情報GD202とを別の商品として管理した場合、上記のような水Aとしての売上個数を算出することはできない。また、例えば、商品情報GD201及び商品情報GD202の販売数を単純に合算した場合、その値は「110」となり、その値の意味は不明となる。一方で、推定装置100は、商品情報GD201と商品情報GD202とを同一の商品名の商品を対象とする商品として管理し、各販売数と個数とに基づいて、売上個数を算出することにより、所望の単位での販売状況の把握が可能となる。例えば、推定装置100は、このように集計した売上個数に基づいて、商品のランキングを生成することにより、より正確に販売状況を反映したランキングを生成可能となる。
For example, when the product information GD201 and the product information GD202 are managed as different products, the number of sales as the water A as described above cannot be calculated. For example, when the sales numbers of the product information GD201 and the product information GD202 are simply added together, the value is “110”, and the meaning of the value is unknown. On the other hand, the
また、図11の例では、推定装置100は、サイズの異なる商品情報GD211と商品情報GD212とを同一の商品名「化粧水C」の商品として管理し、売上個数(60=50+10)を算出することにより、商品名「化粧水C」の売上個数での販売状況の把握が可能となる。なお、推定装置100は、商品情報GD211と商品情報GD212とを同一の商品名「化粧水C」の商品を対象とする商品として管理し、各販売数と容量とに基づいて、総容量を集計してもよい。また、図11の例では、推定装置100は、色の異なる商品情報GD221と商品情報GD222とを同一の商品名「財布E」の商品として管理し、売上個数(6=2+4)を算出することにより、商品名「財布E」の売上個数での販売状況の把握が可能となる。
In the example of FIG. 11, the
〔8.効果〕
上述してきたように、実施形態に係る推定装置100は、取得部131と、推定部133とを有する。取得部131は、複数の販売元が提供する商品を購入可能な電子商取引サービスにおける出品に関する情報を取得する。また、推定部133は、取得部131により取得された出品に関する情報に基づいて、出品の対象に関する情報を推定する。
[8. effect〕
As described above, the
このように、実施形態に係る推定装置100は、出品に関する情報に基づいて、出品の対象に関する情報を推定することにより、電子商取引サービスにおける情報の正確性の向上を可能にすることができる。
As described above, the
また、実施形態に係る推定装置100において、推定部133は、出品の対象の属性情報を出品の対象に関する情報として推定する。
Moreover, in the
このように、実施形態に係る推定装置100は、出品の対象の属性情報を出品の対象に関する情報として推定することにより、電子商取引サービスにおける情報の正確性の向上を可能にすることができる。
As described above, the
また、実施形態に係る推定装置100において、推定部133は、出品の対象を出品の対象に関する情報として推定する。
Moreover, in the
このように、実施形態に係る推定装置100は、出品の対象を出品の対象に関する情報として推定することにより、電子商取引サービスにおける情報の正確性の向上を可能にすることができる。
As described above, the
また、実施形態に係る推定装置100において、推定部133は、対象の推定に用いられるモデルであって、出品に関する情報が入力されたモデルの出力に基づいて、出品の対象に関する情報を推定する。
Further, in the
このように、実施形態に係る推定装置100は、対象の推定に用いられるモデルであって、出品に関する情報が入力されたモデルの出力に基づいて、出品の対象に関する情報を推定することにより、電子商取引サービスにおける情報の正確性の向上を可能にすることができる。
As described above, the
また、実施形態に係る推定装置100において、取得部131は、出品に関する複数の種別の情報を取得する。推定部133は、出品に関する複数の種別の情報が入力されたモデルの出力に基づいて、出品の対象に関する情報を推定する。
Moreover, in the
このように、実施形態に係る推定装置100は、出品に関する複数の種別の情報が入力されたモデルの出力に基づいて、出品の対象に関する情報を推定することにより、電子商取引サービスにおける情報の正確性の向上を可能にすることができる。
As described above, the
また、実施形態に係る推定装置100において、取得部131は、出品に関する画像情報及び文字情報を取得する。推定部133は、画像情報及び文字情報が入力されたモデルの出力に基づいて、出品の対象に関する情報を推定する。
Moreover, in the
このように、実施形態に係る推定装置100は、画像情報及び文字情報が入力されたモデルの出力に基づいて、出品の対象に関する情報を推定することにより、電子商取引サービスにおける情報の正確性の向上を可能にすることができる。
As described above, the
また、実施形態に係る推定装置100において、推定部133は、所定の情報により生成されたニューラルネットワークを含むモデルを用いて、出品の対象に関する情報を推定する。
Moreover, in the
このように、実施形態に係る推定装置100は、所定の情報により生成されたニューラルネットワーク(CNN)を含むモデルを用いて、出品の対象に関する情報を推定することにより、電子商取引サービスにおける情報の正確性の向上を可能にすることができる。
As described above, the
また、実施形態に係る推定装置100において、推定部133は、畳み込み処理及びプーリング処理を行うニューラルネットワークを含むモデルを用いて、出品の対象に関する情報を推定する。
Moreover, in the
このように、実施形態に係る推定装置100は、畳み込み処理及びプーリング処理を行うニューラルネットワークを含むモデルを用いて、出品の対象に関する情報を推定することにより、電子商取引サービスにおける情報の正確性の向上を可能にすることができる。
As described above, the
また、実施形態に係る推定装置100は、生成部132を有する。生成部132は、モデルを生成する。
In addition, the
このように、実施形態に係る推定装置100は、モデルを生成し、生成したモデルを用いて出品の対象に関する情報を推定することにより、電子商取引サービスにおける情報の正確性の向上を可能にすることができる。
As described above, the
また、実施形態に係る推定装置100は、提供部134を有する。提供部134は、推定部133により推定された出品の対象に関する情報を提供する。
In addition, the
このように、実施形態に係る推定装置100は、推定された出品の対象に関する情報を提供することにより、電子商取引サービスにおける正確性の高い情報を提供することができる。
As described above, the
また、実施形態に係る推定装置100において、提供部134は、推定部133により推定された出品の対象に関する情報に基づいて、所定のユーザへ推奨する商品に関する情報を提供する。
In addition, in the
このように、実施形態に係る推定装置100は、推定された出品の対象に関する情報に基づいて、所定のユーザへ推奨する商品に関する情報を提供することにより、電子商取引サービスにおける正確性の高い情報を提供することができる。
As described above, the
また、実施形態に係る推定装置100において、提供部134は、推定部133により推定された出品の対象に関する情報に基づいて、出品における情報入力をアシストする情報を提供する。
Further, in the
このように、実施形態に係る推定装置100は、推定された出品の対象に関する情報に基づいて、出品における情報入力をアシストする情報を提供することにより、電子商取引サービスにおける正確性の高い情報を提供することができる。
As described above, the
また、実施形態に係る推定装置100において、推定部133は、電子商取引サービスとは異なる電子商取引サービスにおける情報を用いて、出品の対象に関する情報を推定する。また、提供部134は、推定部133により推定された出品の対象に関する情報に基づいて、電子商取引サービスにおける情報入力をアシストする情報を提供する。
Moreover, in the
このように、実施形態に係る推定装置100は、電子商取引サービス(例えばオークションサービス)とは異なる電子商取引サービス(例えばネットショッピングモール)における情報を用いて、推定された出品の対象に関する情報に基づいて、電子商取引サービス(例えばオークションサービス)における情報入力をアシストする情報を提供することにより、電子商取引サービス(例えばオークションサービス)における正確性の高い情報を提供することができる。
As described above, the
また、実施形態に係る推定装置100において、推定部133は、電子商取引サービスとは異なる電子商取引サービスにおける情報に基づいて生成されたモデルを用いて、出品の対象に関する情報を推定する。また、提供部134は、推定部133により推定された出品の対象に関する情報に基づいて、電子商取引サービスにおける情報入力をアシストする情報を提供する。
Moreover, in the
このように、実施形態に係る推定装置100は、電子商取引サービス(例えばオークションサービス)とは異なる電子商取引サービス(例えばネットショッピングモール)における情報に基づいて生成されたモデルを用いて、推定された出品の対象に関する情報に基づいて、電子商取引サービス(例えばオークションサービス)における情報入力をアシストする情報を提供することにより、電子商取引サービス(例えばオークションサービス)における正確性の高い情報を提供することができる。
As described above, the
また、実施形態に係る推定装置100において、提供部134は、推定部133により推定された出品の対象に関する情報に基づいて、商品のランキング情報を提供する。
Further, in the
このように、実施形態に係る推定装置100は、推定された出品の対象に関する情報に基づいて、商品のランキング情報を提供することにより、電子商取引サービスにおける正確性の高い情報を提供することができる。
As described above, the
〔9.ハードウェア構成〕
上述してきた実施形態に係る推定装置100は、例えば図12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。図12は、推定装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ1000は、CPU1100、RAM1200、ROM(Read Only Memory)1300、HDD(Hard Disk Drive)1400、通信インターフェイス(I/F)1500、入出力インターフェイス(I/F)1600、及びメディアインターフェイス(I/F)1700を有する。
[9. Hardware configuration)
The
CPU1100は、ROM1300またはHDD1400に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ROM1300は、コンピュータ1000の起動時にCPU1100によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ1000のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。
The CPU 1100 operates based on a program stored in the
HDD1400は、CPU1100によって実行されるプログラム、及び、かかるプログラムによって使用されるデータ等を格納する。通信インターフェイス1500は、ネットワークNを介して他の機器からデータを受信してCPU1100へ送り、CPU1100が生成したデータをネットワークNを介して他の機器へ送信する。
The
CPU1100は、入出力インターフェイス1600を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、及び、キーボードやマウス等の入力装置を制御する。CPU1100は、入出力インターフェイス1600を介して、入力装置からデータを取得する。また、CPU1100は、生成したデータを入出力インターフェイス1600を介して出力装置へ出力する。
The CPU 1100 controls an output device such as a display and a printer and an input device such as a keyboard and a mouse via the input /
メディアインターフェイス1700は、記録媒体1800に格納されたプログラムまたはデータを読み取り、RAM1200を介してCPU1100に提供する。CPU1100は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス1700を介して記録媒体1800からRAM1200上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体1800は、例えばDVD(Digital Versatile Disc)、PD(Phase change rewritable Disk)等の光学記録媒体、MO(Magneto-Optical disk)等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。
The
例えば、コンピュータ1000が実施形態に係る推定装置100として機能する場合、コンピュータ1000のCPU1100は、RAM1200上にロードされたプログラムまたはデータ(例えば、モデルM11(モデルデータMDT11))を実行することにより、制御部130の機能を実現する。コンピュータ1000のCPU1100は、これらのプログラムまたはデータ(例えば、モデルM11(モデルデータMDT11))を記録媒体1800から読み取って実行するが、他の例として、他の装置からネットワークNを介してこれらのプログラムを取得してもよい。
For example, when the
以上、本願の実施形態及び変形例のいくつかを図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の開示の行に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。 As described above, some of the embodiments and modifications of the present application have been described in detail with reference to the drawings. It is possible to carry out the present invention in other forms that have been modified and improved.
〔10.その他〕
また、上記実施形態及び変形例において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、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。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。
[10. Others]
In addition, among the processes described in the above-described embodiments and modifications, all or a part of the processes described as being automatically performed can be manually performed, or are described as being performed manually. All or part of the processing can be automatically performed by a known method. In addition, the processing procedures, specific names, and information including various data and parameters shown in the document and drawings can be arbitrarily changed unless otherwise specified. For example, the various types of information illustrated in each drawing is not limited to the illustrated information.
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・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。 Further, each component of each illustrated apparatus is functionally conceptual, and does not necessarily need to be physically configured as illustrated. In other words, the specific form of distribution / integration of each device is not limited to that shown in the figure, and all or a part thereof may be functionally or physically distributed or arbitrarily distributed in arbitrary units according to various loads or usage conditions. Can be integrated and configured.
また、上述してきた実施形態及び変形例は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。 In addition, the above-described embodiments and modifications can be combined as appropriate within a range that does not contradict processing contents.
また、上述してきた「部(section、module、unit)」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、取得部は、取得手段や取得回路に読み替えることができる。 In addition, the “section (module, unit)” described above can be read as “means” or “circuit”. For example, the acquisition unit can be read as acquisition means or an acquisition circuit.
1 推定システム
100 推定装置
121 学習データ記憶部
122 モデル情報記憶部
123 商品情報記憶部
130 制御部
131 取得部
132 生成部
133 推定部
134 提供部
10 管理者装置
20 販売元装置
N ネットワーク
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1
Claims (19)
前記取得部により取得された出品に関する情報に基づいて、前記出品の対象に関する情報を推定する推定部と、
を備えることを特徴とする推定装置。 An acquisition unit that acquires information related to listings in an electronic commerce service that can purchase products provided by a plurality of vendors;
Based on information related to the listing acquired by the acquisition unit, an estimation unit that estimates information related to the subject of the listing;
An estimation apparatus comprising:
前記出品の対象の属性情報を前記出品の対象に関する情報として推定する
ことを特徴とする請求項1に記載の推定装置。 The estimation unit includes
The estimation apparatus according to claim 1, wherein the attribute information of the exhibition target is estimated as information related to the exhibition target.
前記出品の対象を前記出品の対象に関する情報として推定する
ことを特徴とする請求項1または請求項2に記載の推定装置。 The estimation unit includes
The estimation apparatus according to claim 1, wherein the exhibition target is estimated as information related to the exhibition target.
対象の推定に用いられるモデルであって、前記出品に関する情報が入力されたモデルの出力に基づいて、前記出品の対象に関する情報を推定する
ことを特徴とする請求項1〜3のいずれか1項に記載の推定装置。 The estimation unit includes
The model used for estimation of an object, wherein the information related to the object of the exhibition is estimated based on an output of the model to which the information related to the exhibition is input. The estimation apparatus described in 1.
前記出品に関する複数の種別の情報を取得し、
前記推定部は、
前記出品に関する複数の種別の情報が入力された前記モデルの出力に基づいて、前記出品の対象に関する情報を推定する
ことを特徴とする請求項4に記載の推定装置。 The acquisition unit
Obtaining multiple types of information about the listing,
The estimation unit includes
The estimation apparatus according to claim 4, wherein information relating to the subject of the exhibition is estimated based on an output of the model to which a plurality of types of information relating to the exhibition are input.
前記出品に関する画像情報及び文字情報を取得し、
前記推定部は、
前記画像情報及び前記文字情報が入力された前記モデルの出力に基づいて、前記出品の対象に関する情報を推定する
ことを特徴とする請求項5に記載の推定装置。 The acquisition unit
Obtain image information and text information related to the exhibition,
The estimation unit includes
The estimation apparatus according to claim 5, wherein information related to the exhibition target is estimated based on an output of the model to which the image information and the character information are input.
所定の情報により生成されたニューラルネットワークを含む前記モデルを用いて、前記出品の対象に関する情報を推定する
ことを特徴とする請求項4〜6のいずれか1項に記載の推定装置。 The estimation unit includes
The estimation apparatus according to any one of claims 4 to 6, wherein information relating to the exhibition target is estimated using the model including a neural network generated based on predetermined information.
畳み込み処理及びプーリング処理を行う前記ニューラルネットワークを含む前記モデルを用いて、前記出品の対象に関する情報を推定する
ことを特徴とする請求項7に記載の推定装置。 The estimation unit includes
The estimation apparatus according to claim 7, wherein information relating to the exhibition target is estimated using the model including the neural network that performs convolution processing and pooling processing.
をさらに備えることを特徴とする請求項4〜8のいずれか1項に記載の推定装置。 A generating unit for generating the model;
The estimation apparatus according to claim 4, further comprising:
をさらに備えることを特徴とする請求項1〜9のいずれか1項に記載の推定装置。 A providing unit that provides a service based on information related to the subject of the listing estimated by the estimating unit;
The estimation apparatus according to claim 1, further comprising:
前記推定部により推定された前記出品の対象に関する情報を提供する
ことを特徴とする請求項10に記載の推定装置。 The providing unit includes:
The estimation apparatus according to claim 10, wherein information related to the subject of the exhibition estimated by the estimation unit is provided.
前記推定部により推定された前記出品の対象に関する情報に基づいて、所定のユーザへ推奨する商品に関する情報を提供する
ことを特徴とする請求項10または請求項11に記載の推定装置。 The providing unit includes:
The estimation device according to claim 10 or 11, wherein information on a product recommended to a predetermined user is provided based on information on the target of the exhibition estimated by the estimation unit.
前記推定部により推定された前記出品の対象に関する情報に基づいて、前記出品における情報入力をアシストする情報を提供する
ことを特徴とする請求項10〜12のいずれか1項に記載の推定装置。 The providing unit includes:
The estimation apparatus according to any one of claims 10 to 12, wherein information for assisting information input in the exhibition is provided based on information on the target of the exhibition estimated by the estimation unit.
前記電子商取引サービスとは異なる電子商取引サービスにおける情報を用いて、前記出品の対象に関する情報を推定し、
前記提供部は、
前記推定部により推定された前記出品の対象に関する情報に基づいて、前記電子商取引サービスにおける情報入力をアシストする情報を提供する
ことを特徴とする請求項10〜13のいずれか1項に記載の推定装置。 The estimation unit includes
Using information in an electronic commerce service different from the electronic commerce service, estimating information related to the subject of the exhibition,
The providing unit includes:
14. The estimation according to claim 10, wherein information for assisting information input in the electronic commerce service is provided on the basis of information on the subject of the exhibition estimated by the estimation unit. apparatus.
前記電子商取引サービスとは異なる電子商取引サービスにおける情報に基づいて生成されたモデルを用いて、前記出品の対象に関する情報を推定し、
前記提供部は、
前記推定部により推定された前記出品の対象に関する情報に基づいて、前記電子商取引サービスにおける情報入力をアシストする情報を提供する
ことを特徴とする請求項10〜14のいずれか1項に記載の推定装置。 The estimation unit includes
Using a model generated based on information in an electronic commerce service different from the electronic commerce service, estimating information on the subject of the listing,
The providing unit includes:
The estimation according to any one of claims 10 to 14, wherein information for assisting information input in the electronic commerce service is provided based on information related to the subject of the exhibition estimated by the estimation unit. apparatus.
前記推定部により推定された前記出品の対象に関する情報に基づいて、商品のランキング情報を提供する
ことを特徴とする請求項10〜15のいずれか1項に記載の推定装置。 The providing unit includes:
The estimation apparatus according to any one of claims 10 to 15, wherein product ranking information is provided on the basis of information related to the exhibition target estimated by the estimation unit.
複数の販売元が提供する商品を購入可能な電子商取引サービスにおける出品に関する情報を取得する取得工程と、
前記取得工程により取得された出品に関する情報に基づいて、前記出品の対象に関する情報を推定する推定工程と、
を含むことを特徴とする推定方法。 An estimation method performed by a computer,
An acquisition process for acquiring information related to listings in an electronic commerce service that can purchase products provided by a plurality of vendors;
Based on information related to the listing acquired in the acquiring step, an estimation step for estimating information related to the subject of the listing;
The estimation method characterized by including.
前記取得手順により取得された出品に関する情報に基づいて、前記出品の対象に関する情報を推定する推定手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする推定プログラム。 An acquisition procedure for acquiring information related to listings in an electronic commerce service where products provided by multiple vendors can be purchased;
An estimation procedure for estimating information related to the subject of the exhibition based on information related to the exhibition acquired by the acquisition procedure;
An estimation program for causing a computer to execute.
出力層と、
前記入力層から前記出力層までのいずれかの層であって前記出力層以外の層に属する第1要素と、
前記第1要素と前記第1要素の重みとに基づいて値が算出される第2要素と、を含み、
前記入力層に入力された画像情報及び文字情報に対し、前記出力層以外の各層に属する各要素を前記第1要素として、前記第1要素と前記第1要素の重みとに基づく演算を行うことにより、前記所定の対象の推定を定量化した値に関する情報を前記出力層から出力するよう、
コンピュータを機能させるためのモデル。 An input layer for inputting image information and character information related to a predetermined object;
The output layer,
A first element belonging to any layer from the input layer to the output layer other than the output layer;
A second element whose value is calculated based on the first element and a weight of the first element;
An operation based on the first element and the weight of the first element is performed on the image information and the character information input to the input layer, with each element belonging to each layer other than the output layer as the first element. In order to output information on the value obtained by quantifying the estimation of the predetermined target from the output layer,
A model for making a computer function.
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