JP5575902B2 - クエリのセマンティックパターンに基づく情報検索 - Google Patents

クエリのセマンティックパターンに基づく情報検索 Download PDF

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Description

［関連出願の相互参照］
本出願は、あらゆる目的のために参照によって本明細書に組み込まれる、発明の名称を「INFORMATION RETRIEVAL METHOD AND SYSTEM THEREOF（情報検索方法及びそのシステム）」とする、２００９年９月４日付けで出願された中国特許出願第２００９１０１７１０８３．Ｘ号に基づく優先権を主張する。
サーチエンジンは、情報の収集及び探索にとって不可欠なツールである。代表的なサーチエンジンは、キーワード又はキーフレーズなどの、ユーザによる入力クエリを解析し、結果を探して返す。サーチエンジンは、ユーザのニーズに合う関連の情報を探すために、インデックス付けされた情報を使用することが多い。既存のサーチエンジンの多くは、クエリをカテゴリ分けし、次いでそのカテゴリの中から関連のエントリを見つけるように設計される。例えば、「マイケル・ジョーダン」についてのクエリは、スポーツのカテゴリに分類され、「バラク・オバマ」は、ニュース及び／又は政治のカテゴリに分類されるであろう。
カテゴリに基づくクエリ分類は、既にカテゴリ分けされた特定の情報をサーチするように設計されたバーティカル（垂直）サーチエンジンにとっては有用であるが、ユーザの意図を特定するには適していないことが多い。例えば、カテゴリに基づく代表的なサーチエンジンは、クエリ「携帯バッテリ」がエレクトロニクスの分野であることは判定できるが、ユーザが携帯電話を探しているのか又はバッテリを探しているのかを容易に把握できないことが多く、結果として関連性を低下させる。
発明の様々な実施形態が、以下の詳細な説明及び添付の図面で開示される。
本発明の実施形態における又は先行技術における技術的解決策のより良い理解のために、実施形態又は先行技術の添付の図面が以下で簡単に説明される。当業者にならば、以下で説明される図面が本発明の実施形態の一部にすぎないこと、及び創作的な努力を伴うことなくこれらの図面に基づいてその他の図面が得られることが明らかである。
前処理段階の一実施形態を示すフローチャートである。
クエリを処理するためのプロセスの一実施形態を示すフローチャートである。
上記の前処理動作を実現する情報処理システムの一実施形態のブロック図である。
上記のクエリ処理動作を実現する情報処理システムの一実施形態のブロック図である。
情報検索システムの別の実施形態を示すブロック図である。
情報検索システムの別の実施形態を示すブロック図である。
本発明は、プロセス、装置、システム、合成物、コンピュータ可読ストレージメディアに実装されたコンピュータプログラム製品、並びに／又は結合先のメモリに格納された命令及び／若しくは結合先のメモリによって提供される命令を実行するように構成されたプロセッサなどのプロセッサを含む、数々の形態で実装することができる。本明細書では、これらの実装形態、又は本発明がとりえるその他のあらゆる形態が技術と称されるであろう。総じて、開示されたプロセスのステップの順序は、本発明の範囲内で可変である。別途明記されない限り、タスクを実施するように構成されているとして説明されるプロセッサ又はメモリなどのコンポーネントは、所定時にタスクを実施するように一時的に構成された汎用コンポーネントとして、又はタスクを実施するように製造された特殊コンポーネントとして実装されてよい。本明細書で使用される「プロセッサ」という用語は、コンピュータプログラム命令などのデータを処理するように構成された１つ又は２つ以上のデバイス、回路、及び／又は処理コアを言う。
本発明の原理を示した添付の図面とともに、以下で、本発明の１つ又は２つ以上の実施形態の詳細な説明が提供される。本発明は、このような実施形態との関連で説明されているが、いかなる実施形態にも限定されない。本発明の範囲は、特許請求の範囲によってのみ限定され、本発明は、数々の代替形態、変更形態、及び均等物を内包している。以下の説明では、本発明の完全な理解を可能にするために、数々の詳細が明記されている。これらの詳細は、例示を目的として提供されており、本発明は、これらの詳細の一部又は全部を伴わずとも、特許請求の範囲にしたがって実施されるであろう。明瞭さを期するために、本発明に関係した技術分野で知られている技術的要素は、本発明が不必要に不明瞭にされないように、詳細な説明を省略されている。
ユーザの意図と、フィルタリング動作及びランキング動作とを特定するためにクエリのセマンティックパターンを使用する情報検索が開示される。一部の実施形態では、クエリのセマンティックパターンと、フィルタリング動作及びランキング動作との間の対応関係を構築するために、前処理段階が使用される。新しいクエリが、それらのセマンティックパターンを特定するために処理され、それらのセマンティックパターンに対応するフィルタリング動作及びランキング動作を使用して、クエリ結果がフィルタリング及びランキングされる。ユーザの意図は、セマンティックパターンに反映されるので、フィルタリング及びランキングを経た結果は、高い関連性を持つ傾向がある。
図１は、前処理段階の一実施形態を示すフローチャートである。プロセス１００は、図３との関連において以下で説明されるシステム３００などのシステムにおいて実施されてよい。
図１において、ステップ２０１では、クエリに対応するセマンティックタグを特定するために、履歴クエリ記録のセットに対してセマンティック解析が実施される。本明細書で使用されるセマンティックタグとは、クエリ用語の特徴付け（特性化）を意味する。クエリ用語と、それらに対応するセマンティックタグとの関連付けを確立するために、手動の指定（ウェブページ／ウェブサイトの作成者又はレビュー担当者による指定など）を使用することができる。例えば、「電話」というクエリ用語は、「製品」というセマンティックタグに関連付けられ、「携帯」という用語は、「修飾語句」というセマンティックタグに関連付けられ、「メインテナンス」という用語は、「意図」というセマンティックタグに関連付けられる。この例では、プロセス１００が開始される前に、クエリ用語及びそれらに対応するセマンティックタグのデータベースが使用可能にされ、セマンティック解析は、そのデータベースのなかでクエリ用語を探すことによって実施される。
ステップ１０４では、セマンティックタグに基づく統計的測定によって、クエリのセマンティックパターンが決定される。セマンティックパターンは、自然言語の特性に基づくパターンであり、手動で且つ／又は機械学習によって構築されてよい。例えば、クエリが複数のクエリワードを含む場合は、自然言語の特性に基づいて、中心用語が決定される。この例では、クエリのセマンティックパターンは、クエリ用語のセマンティックタグの要約である。例えば、「携帯バッテリ」というクエリは、「バッテリ」という中心用語と、「修飾語句＋製品」というセマンティックパターンとを有する。同様に、「デジタルカメラ」もやはり、「修飾語句＋製品」というセマンティックパターンを有する。セマンティックパターンのその他の例には、「製品＋意図」（例えば「エンジンメインテナンス」）や、「製品＋価格」（例えば「バナナ価格」）などがある。クエリに対応するセマンティックパターンは、セマンティックパターン表に格納される。履歴データを集めるための時間が長いほど、そして記録されるクエリが多いほど、セマンティックパターンの適用範囲が広まり、したがって、クエリ結果を見つけ出す精度が向上される。
パターンが統計的に有意であることを保証するために、履歴クエリデータのセット用に数々のセマンティックパターンが形成されるであろうが、使用されるのは、選択されたもののみである。したがって、ステップ１０６では、既定の閾値に少なくとも適合する率で出現するセマンティックパターンが特定され、選択される。
一部の実施形態では、履歴記録の集合のなかの各クエリエントリが、
［Query］＼ｔ［Semantic Pattern］＼ｔ［PV］
の形で表示される。ここで、「Query」は、クエリであり、「Semantic Pattern」は、セマンティックパターンであり、「PV」は、履歴記録集合のなかでそのクエリがなされた回数である。
エントリは、以下の表に格納される。
Figure 0005575902
表中のエントリに基づいて、各セマンティックパターンがサーチクエリのなかで出現する回数が、そのセマンティックパターンに対応するＰＶ値を加算することによって決定される。例えば、「修飾語句＋製品」のパターンは、この記録セットのなかで２６回出現する。こうして、所定の閾値を超える合計ＰＶを持つセマンティックパターンが特定される。
一部の実施形態では、所定の閾値を超える率で出現するセマンティックパターンがマーク付けされる。一部の実施形態では、このようなセマンティックパターンは、個別に格納される。
ステップ１０８では、履歴記録に基づいて、セマンティックパターンに対応するユーザ行為が決定される。本明細書で使用されるユーザ行為とは、クエリが入力された後に返される結果のなかから特定のリンクを選択するなどのユーザ行動を言う。ユーザクエリの記録及びクエリに応答したユーザ行動に基づいて、セマンティックパターンと、ユーザ行為との間の対応関係が確立される。例えば、「ブランド＋価格」というパターンの場合は、ユーザ行為は、厳密な一致を提供する結果、信頼できるウェブサイトからの結果、及び場所に基づく結果を選択することを含むであろう。
ユーザ行為は、ユーザの意図を示し、ユーザの意図は、一部の実施形態では、ユーザ意図属性を使用して特性化される。ステップ１１０では、セマンティックパターンに関連付けられたユーザ行為に基づいて、各セマンティックパターンの１つ又は２つ以上のユーザ意図属性が決定される。
ユーザ意図属性の例には、曖昧性の程度、信頼性要件、時間効率要件、及び場所要件などがある。一部の実施形態で使用される属性、及びそれらの属性に対応するものとして考えられる値が、以下の表２に示される。
Figure 0005575902
本明細書で使用される曖昧性の程度とは、問い合わせされた情報に対するユーザの理解の確実性の程度を言う。ユーザが問い合わせ情報に関する特定の理解を有するが、応答が固有である必要が無いときは、セマンティックパターンは、限定的セマンティックパターンであるとみなされる。クエリの限定的セマンティックパターンの例には、具体的なブランド名若しくは製品番号（例えば「ノキアＮ９２オリジナルバッテリ」）、又は特定の定義を有するワードがある。ユーザが固有な応答を要求するクエリをなすときは、そのクエリのセマンティックパターンは、正確なセマンティックパターンであると見なされる。例えば、「アリババカスタマサービスの電話番号」又は「毛沢東の誕生日」を求めるクエリなどである。ユーザのクエリが限定的でも正確でもないときは、サーチエンジンによって複数の視点、複数のソース、及び複数の分野の結果が提供され、セマンティックパターンは、一般化されたセマンティックパターンであると見なされる。例えば、「上海の供給協同組合」を求めるクエリは、一般化されたセマンティックパターンを有する。
セマンティックパターンの曖昧性の程度の決定は、或る特定のクエリの各クエリワードにしたがって実施されてよいことを留意されるべきである。例えば、「ノキアＮ９２」の範囲は、「携帯」の範囲よりも大幅に狭いので、「携帯バッテリ」は、一般化されたパターンを有し、「ノキアＮ９２バッテリ」は、限定的なパターンを有する。
信頼性要件は、ユーザクエリが信頼できるソースからの結果を要求するかどうかを言う。信頼性要件は、文字通りの意味から決定されてよい。例えば、「年＋政策」というセマンティックパターンは、信頼できる結果を要求するパターンであり、したがって、「年＋政策」というセマンティックパターンを持つクエリ（「２００８税法」など）の場合は、公式政府のウェブサイトなどの信頼できるソースからの結果が優先される。
時間効率要件は、結果が或る特定の時点又は或る特定の期間からのものであるという要件を言う。これは、間接的な時間要件であってよく、例えば、「バナナ価格」というクエリは、情報が可能な限りリアルタイムに近いことを要求する。時間効率要件は、文字通りの意味から決定されてもよい。もし、セマンティックパターンが具体的な時間ワード（例えば年、月、日）に関連している場合、そのセマンティックパターンは、時間効率要件（例えば「２００８年輸出税申告制限」）を有する。ワードによっては、例えば「新しい」や「最新」のように、時間効率要件を直接的に示すものもある。したがって、「最新ノキア」というクエリは、時間効率要件を有するセマンティックパターンを伴うものとして構成される。
場所要件は、サーチ対象が場所範囲制限を有するかどうかを言う。ユーザサーチ習慣に関する予備知識に基づいて、或る種のクエリは、場所に関連していると見なされる。例えば、「石炭輸送」というクエリは、輸出される製品又は輸入される製品に関する情報を暗に意味する「製品＋輸送」という対応するセマンティックパターンを有する。
一部の実施形態では、製品に関連した或る種のセマンティックパターンが、製品が小口販売されるか又は大口販売されるかを示す量的属性を有するであろう。例えば、「米販売」というクエリは、通常は卸売クエリであると見なされ、「デルＤ６３０」は、小売クエリであると見なされる。
したがって、「輸送製品」などのセマンティックパターンは、「曖昧性」、「信頼できる結果が要求されず」、「時間効率が要求される」、「場所が要求される」、及び「量的サイズが決定されず」という属性を有する。一部の実施形態では、パターンは、
［Pattern（パターン）］＼ｔ［Ambiguity（曖昧性）］＼ｔ［Authority（信頼性）］＼ｔ［Temporal（時間性）］＼ｔ［Regional（場所性）］＼ｔ［Batch（まとまり性）］
の形で格納される。
表３は、幾つかのクエリの意図解析結果の一例である。結果は、クエリのセマンティックパターンに対応するユーザサーチ意図属性を示す。
Figure 0005575902
ユーザが特定のクエリ結果を選択するとき、それらの行為は、或る特定のフィルタリング動作及びランキング動作を実施するのと同様の効果を有する。したがって、ステップ１１２では、ユーザ意図属性に基づいて、フィルタリング動作及びランキング動作が決定される。フィルタリング動作及びランキング動作は、検索された結果を処理するやり方である。フィルタリング動作は、場所、信頼性の程度、曖昧性などの属性に基づいて、特定の結果を選択する。ランキング動作は、時間などの或る特定の特徴に基づいて、結果を順序付ける。例えば、サーチ時間に近い作成時間を持つ結果ほど、高いランクにランキングされる。属性の設定は、どのフィルタリング方法及びどのランキング方法が選択されるかを決定する。異なる組み合わせの属性設定は、異なるフィルタリング方法及び異なるランキング方法に対応する。例えば、もし、セマンティックパターンが信頼できる結果を要求する場合は、結果情報は、信頼できるウェブサイトからの結果ページなどの信頼できる結果を選択する対応するフィルタリング方法によってフィルタリングされる。もし、セマンティックパターンが場所要件を有する場合は、結果情報は、場所要件に適合するようにフィルタリングされる。１つのサーチ結果セットに対し、複数のフィルタリング方法を適用することができる。一部の実施形態では、フィルタリングされた結果は、曖昧性の程度に基づいてランキングもされ、曖昧性の程度が低いほど、高いランクにランキングされる。
この例では、前処理中に、ユーザサーチ意図属性のセットと、或る特定のフィルタリング方法及びランキング方法との間の対応関係が事前に定義され、使用可能にされるとする。一部の実施形態では、対応関係を格納するために、「対応関係データ表」が使用される。フィルタリング方法及びランキング方法と、或る特定のセマンティックパターンとの間の対応関係のエントリ例が、表４に示される。
Figure 0005575902
前処理プロセスでは、様々なユーザ入力クエリが、結果として同じセマンティックパターンになることがある。セマンティックパターンを得ることの複雑性を軽減するために、クエリは、事前に処理されてよい。一部の実施形態では、クエリは、それらのセマンティックパターンが決定される前に、冗長な又は無意味な記号を除去するためにフィルタリングされる、追加の意味を追加しない部分を除去するためにステミング（語幹抽出）される、クエリを個々の成分に分けるためにセグメント化（分割）されるなどされる。
また、或る特定の電子商取引プラットフォームでは、ユーザは、通常は商取引活動に従事しており、尚且つそれらのクエリの多くは、このような活動を対象としているので、前処理プロセス中にセマンティックパターンを差別化する能力は、更に向上させることが可能である。具体的には、「供給する」、「買い申し込みする」、「購入する」、及び「入会（加入）する」などの、ユーザ意図を直接的に表現することができる或る特定の語（ワード）が特定され、これらは、以下で意図識別子と称される。意図識別子を含むクエリは、通常は製品も含むので、一部の実施形態では、このようなクエリは、「意図＋製品」又は「製品＋意図」のセマンティックパターンに自動的にマッピングされる。例えば、「車購入」は、「意図＋製品」というセマンティックパターンに自動的にマッピングされ、「トロピカルフルーツ供給」は、「製品＋意図」というセマンティックパターンに自動的にマッピングされる。クエリ意図に関連付けられた意図属性（例えば、曖昧性の程度、信頼性要件、時間効率要件、場所要件、及び量サイズ）が決定されたら、セマンティックパターンに対応する意図属性セットのフィルタリング方法及びランキング方法を決定することができる。したがって、後続のサーチプロセスにおいて、もし、クエリが意図識別子を含む場合は、そのセマンティックパターンは、「意図＋製品」又は「製品＋意図」であると決定することができる。これらの特別なセマンティックパターンの例が、表５に示される。
Figure 0005575902
意図識別子に関連した全てのセマンティックパターンを見つけて決定することができるとは限らないので、クエリの文脈を考慮することなく意図識別子を決定すると、結果として適用範囲が好ましくなくなることがある。この問題を解決するために、クエリは、クエリのＰＶに基づいて統計的測定がなされる前に、個々のワード及び対応するセマンティックパターンがＰＶ総数に含まれるように拡張されてよい。例えば、「化学製品輸送」というクエリは、「製品輸送」、「製品意図識別子」、及び「化学製品意図識別子」に拡張されてよい。
拡張されたクエリ及びそのパターンは、量が大きくなる可能性があるので、分散計算プラットフォームを使用して、パターンにしたがってマージング（併合）が実施されてよく、その結果に対し、ＰＶにしたがってランキングが実施されてよい。結果は、
［Pattern（パターン）］＼ｔ［ＰＶ］＼ｔ［Unique Count（固有総数）］＼ｔ［Examples（例）］
としてフォーマットされてよい。
一部の実施形態では、適切なパターンを決定するために、前処理プロセスで決定されたセマンティックパターンに対してパターンスクリーニングが実施される。適切なパターンは、複数のクエリに対して一様な適用範囲を有することが望ましい。一部の実施形態では、以下のように、評価が実施される。すなわち、或るセマンティックパターンを適用されるＰＶ数の閾値を設定し、そのセマンティックパターンを適用されるクエリＰＶ分布のエントロピーの閾値を設定し、クエリに基づいてセマンティックパターンのエントロピーを計算し、適用範囲が好ましくない又は分布における一様性が乏しいセマンティックパターンを結果から取り除くために、決定されたセマンティックパターンをＰＶ閾値及び閾値エントロピーに基づいてフィルタリングする。一部の実施形態では、セマンティックパターンを適用されるクエリＰＶ分布のエントロピーは、以下のように計算される。
Figure 0005575902
 ここで、ｉは、クエリのインデックスに対応し、Ｐｉは、セマンティックパターンに対応する全てのクエリのなかでそのクエリが出現する確率に対応する。
例えば、もし、或る特定のセマンティックパターンが２つの対応するクエリを有し、尚且つ各クエリが履歴サンプルのなかで１０回出現するならば、セマンティックパターンのエントロピーは、
−０．５*log０．５−０．５log０．５＝log２
である。
別の例として、もし、セマンティックパターンが２つの対応するクエリを有し、尚且つ１つが履歴サンプルのなかで５回出現し、もう１つが１０回出現するならば、セマンティックパターンのエントロピーは、
−１／３*log（１／３）−２／３*log（２／３）
である。
高いエントロピー値は、セマンティックパターンによる適用範囲が優れていることを示す。事前に定義された閾値に適合しない値などの低いエントロピー値は、セマンティックパターンによる適用範囲が好ましくないことを示し、したがって、結果から取り除かれる。
続いて、意図解析が実施され、セマンティックパターンと、分類された対象との間の対応関係が設定される。
更に、セマンティックパターンを差別化する能力を高めるために意図識別子を設定するに際しては、１つのクエリが複数のセマンティックパターンを有することがある。具体的な意味を有するセマンティックパターンは、優先度が高く、抽象的な意味を有するセマンティックパターンは、優先度が低い。例えば、「バナナ価格」というクエリは、２つのパターン「製品＋意図」及び「製品＋価格」に対応するであろう。第２のパターンは、第１のパターンよりもより具体的な意味を有するので、「バナナ価格」に対応するセマンティックパターンとして、「バナナ＋価格」が選択される。
上記の前処理プロセスは、セマンティックパターンと、フィルタリング方法及びランキング方法との間に対応関係を設定する。受信されたクエリを、そのセマンティックパターン及び対応関係に基づいて処理するときは、サーチエンジンによって返されたクエリ結果は、ユーザの意図に良く適合する結果のリストを表示するために、フィルタリング及びランキングされる。図２は、クエリを処理するためのプロセスの一実施形態を示すフローチャートである。
ステップ２０２では、ユーザクエリが受信される。ステップ２０４では、クエリに応答してサーチ結果が生成される。一部の実施形態では、サーチ結果は、標準的なサーチエンジンによって生成される。
ステップ２０６では、クエリのセマンティックパターンを決定するために、クエリに対してセマンティック解析が実施される。一部の実施形態では、事前に設定されたクエリ用語／セマンティックタグデータベースを使用して、一致するセマンティックタグが見つけ出され、上記の例において示された表１などのクエリ／セマンティックパターンを使用して、一致するセマンティックパターンが見つけ出される。ゆえに、「デジタルカメラ」又は「携帯バッテリ」というクエリは、「修飾語句＋製品」というセマンティックパターンに対応する。
ステップ２０８では、上記に示された対応関係データ表（表４）などの、事前に設定された基準情報に基づいて、クエリのセマンティックパターンに対応するフィルタリング方法及びランキング方法が決定される。クエリのセマンティックパターンを与えられたら、表のなかからフィルタリング方法及びランキング方法が探し出される。
ステップ２１０では、サーチエンジンによって返されたサーチ結果が、フィルタリング方法を使用してフィルタリングされ、フィルタリング方法によって選択された結果が、ランキング方法にしたがってランキングされる。
ステップ２１２では、フィルタリング及びランキングを経た結果が表示される。
具体的には、サーチは、クエリを使用して実施され、検索された結果は、フィルタリング方法を使用してフィルタリングされ、最終的に、ランキング方法にしたがってランキングされて表示される。
例えば、「修飾語句＋製品」というセマンティックパターンを有する「携帯バッテリ」というクエリの場合、対応するフィルタリング方法は、修飾条件として修飾語句「携帯」を使用して結果をスクリーニングし、サーチ対象としてサーチエンジンに製品「バッテリ」を入力するものである。
図３は、上記の前処理動作を実現する情報処理システムの一実施形態のブロック図である。システム３００は、パソコン、サーバコンピュータ、ハンドヘルドすなわち携帯用のデバイス、フラットパネルデバイス、マルチプロセッサシステム、マイクロプロセッサベースのシステム、ミニコンピュータ、大型コンピュータ、特殊用途向けデバイス、上記のシステム若しくはデバイスのうちの任意を含む分散コンピューティング環境、又は１つ若しくは２つ以上のプロセッサと該プロセッサにつながれたメモリとを含みプロセッサに命令を提供するように構成されたその他のハードウェア／ソフトウェア／ファームウェアの組み合わせなどの、１つ又は２つ以上のコンピューティングデバイスを使用して実装されてよい。
この例では、システム３００は、基準ストレージユニット３１と、受信ユニット３２と、セマンティックパターンマッチングユニット３３と、処理方法決定ユニット３４と、実行ユニット３５とを含む。
基準ストレージユニット３１は、セマンティックパターンとフィルタリング方法及びランキング方法との間の対応関係を格納するように適応され、このセマンティックパターンは、既定の閾値に少なくとも適合する率で出現するセマンティックパターンである。セマンティックパターンは、自然言語の特性に基づいて要約される。
一部の実施形態では、基準ストレージユニットは、ユーザの行為を表すユーザのサーチ意図属性はもちろん、クエリのセマンティックパターンの統計的測定のためにクエリに対応するユーザ行為のサーチログも格納する。ユーザのサーチ意図属性の設定は、フィルタリング方法及びランキング方法を決定する。したがって、セマンティックパターンと、フィルタリング方法及びランキング方法との間の対応関係を確立することができる。
受信ユニット３２は、ユーザによって入力されたクエリを受信するように適応される。クエリは、複数のキーワードを含むのが普通である。
セマンティックパターンマッチングユニット３３は、受信ユニット３２によって受信されたクエリに対し、そのセマンティックタグを決定するために及び次いで該セマンティックタグに基づいてクエリのセマンティックパターンを決定するためにセマンティック解析を実施するように適応される。
処理方法決定ユニット３４は、ストレージユニット３１に格納された基準情報にしたがって、クエリのセマンティックパターンに対応するフィルタリング方法及びランキング方法を決定するように適応される。
実行ユニット３５は、フィルタリング方法及びランキング方法を使用して、検索された結果を処理するように適応される。一部の実施形態では、実行ユニットは、上述のようなパターンスクリーニングも実施する。
図４は、上記のクエリ処理動作を実現する情報処理システムの一実施形態のブロック図である。システム４００は、パソコン、サーバコンピュータ、ハンドヘルドすなわち携帯用のデバイス、フラットパネルデバイス、マルチプロセッサシステム、マイクロプロセッサベースのシステム、ミニコンピュータ、大型コンピュータ、特殊用途向けデバイス、上記のシステム若しくはデバイスのうちの任意を含む分散コンピューティング環境、又は１つ若しくは２つ以上のプロセッサと該プロセッサにつながれたメモリとを含みプロセッサに命令を提供するように構成されたその他のハードウェア／ソフトウェア／ファームウェアの組み合わせなどの、１つ又は２つ以上のコンピューティングデバイスを使用して実装されてよい。
この例では、システム４００は、基準ストレージユニット４１と、受信ユニット４２と、セマンティックパターンマッチングユニット４３と、処理方法決定ユニット４４と、実行ユニット４５と、第１のスクリーニングユニット４６とを含む。
受信ユニット４２、セマンティックパターンマッチングユニット４３、処理方法決定ユニット４４、及び実行ユニット４５は、受信ユニット３２、セマンティックパターンマッチングユニット３３、処理方法決定ユニット３４、及び実行ユニット３５と実質的に同様に機能する。
第１のスクリーニングユニット４６は、既定の期間内にセマンティックパターンに一致するクエリの数を計算し、セマンティックパターンによる適用範囲をクエリの数対クエリの総数の比として決定し、既定の閾値を超える適用範囲を持つセマンティックパターンを得るように適応される。
基準ストレージユニット４１は、セマンティックパターンと、フィルタリング方法及びランキング方法との間の対応関係を格納するように適応され、このセマンティックパターンは、既定の閾値を超える出現率を持つとともに履歴記録のなかのクエリのセマンティックパターンのなかで既定の閾値を超える適用範囲を持つセマンティックパターンである。
図５は、情報検索システムの別の実施形態を示したブロック図である。システム５００は、基準ストレージユニット５１と、受信ユニット５２と、セマンティックパターンマッチングユニット５３と、処理方法決定ユニット５４と、実行ユニット５５と、第２のスクリーニングユニット５６とを含む。
受信ユニット５２、セマンティックパターンマッチングユニット５３、処理方法決定ユニット５４、及び実行ユニット５５は、受信ユニット３２、セマンティックパターンマッチングユニット３３、処理方法決定ユニット３４、及び実行ユニット３５と実質的に同様に機能する。
第２のスクリーニングユニット５６は、問い合わせされた全てのキーワードに照らして同じセマンティックパターンを持つキーワードのエントロピーを計算し、該エントロピーを、セマンティックパターンを差別化する能力として決定し、既定の値を超えるエントロピーを持つセマンティックパターンを得るように適応される。
基準ストレージユニット５１は、セマンティックパターンと、フィルタリング方法及びランキング方法との間の対応関係を格納するように適応され、該セマンティックパターンは、既定の閾値を超える出現率を持つとともに履歴記録のなかのクエリのセマンティックパターンのなかで既定の閾値を超えるエントロピーを持つセマンティックパターンである。
図６は、情報検索システムの別の実施形態を示すブロック図である。システム６００は、基準ストレージユニット６１と、受信ユニット６２と、セマンティックパターンマッチングユニット６３と、処理方法決定ユニット６４と、実行ユニット６５と、第３のスクリーニングユニット６６とを含む。
受信ユニット６２、セマンティックパターンマッチングユニット６３、処理方法決定ユニット６４、及び実行ユニット６５は、受信ユニット３２、セマンティックパターンマッチングユニット３３、処理方法決定ユニット３４、及び実行ユニット３５と実質的に同様に機能する。
第３のスクリーニングユニット６６は、既定の期間内にセマンティックパターンに一致するクエリの数を計算し、セマンティックパターンによる適用範囲をクエリの数対クエリの総数の比として決定し、既定の期間内に問い合わせされた全てのキーワードに照らして同じセマンティックパターンを持つキーワードのエントロピーを計算し、既定の閾値を超える出現率を持ち、既定の閾値を超える適用範囲を持ち、尚且つ既定の値を超えるエントロピーを持つセマンティックパターンを得るように適応される。
基準ストレージユニット６１は、セマンティックパターンと、フィルタリング方法及びランキング方法との間の対応関係を格納するように適応され、このセマンティックパターンは、既定の閾値を超える出現率を持つとともに履歴記録のなかのクエリのセマンティックパターンのなかで既定の閾値を超えるエントロピー及び既定の閾値を超える適用範囲を持つセマンティックパターンである。
システム３００、４００、５００、及び６００は、パソコン、サーバコンピュータ、ハンドヘルドすなわち携帯用のデバイス、フラットパネルデバイス、マルチプロセッサシステム、マイクロプロセッサベースのシステム、ミニコンピュータ、大型コンピュータ、特殊用途向けデバイス、上記のシステム若しくはデバイスのうちの任意を含む分散コンピューティング環境、又は１つ若しくは２つ以上のプロセッサと該プロセッサにつながれたメモリとを含みプロセッサに命令を提供するように構成されたその他のハードウェア／ソフトウェア／ファームウェアの組み合わせなどの、１つ又は２つ以上のコンピューティングデバイスを使用して実装されてよい。上述されたユニットは、１つ又は２つ以上の汎用プロセッサ上で実行されるソフトウェアコンポーネントとして、プログラマブルロジックデバイス及び／若しくは所定の機能を実施するように設計された特殊用途向け集積回路などのハードウェアとして、又はそれらの組み合わせとして実装することができる。一部の実施形態では、ユニットは、本発明の実施形態で説明されている方法をコンピュータデバイス（パソコン、サーバ、ネットワーク機器など）に実行させるための幾つかの命令を含み尚且つ不揮発性のストレージ媒体（光ディスク、フラッシュストレージデバイス、モバイルハードディスクなど）に格納することができるソフトウェア製品の形で具現化することができる。ユニットは、１つのデバイス上に実装されてよい、又は複数のデバイスに分散されてよい。ユニットの機能は、互いに合体されてよい、又は更に複数のサブユニットに分割されてよい。
本明細書で説明される実施形態の方法のステップ又はアルゴリズムは、ハードウェア、プロセッサによって実行されるソフトウェアモジュール、又はそれらの組み合わせによって実装されてよい。ソフトウェアモジュールは、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、メモリ、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、電気的にプログラム可能なＲＯＭ、電気的に消去可能なＲＯＭ、レジスタ、ハードディスク、取り外し可能なハードディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、又は当該分野で知られたその他の任意の形態のストレージ媒体に配されてよい。
前処理動作を伴う情報検索と、クエリ処理とが開示されている。前処理動作は、自然言語の特性及びユーザの習慣に基づいてセマンティックパターンを設定し、セマンティックパターンと、フィルタリング方法及びランキング方法との間の対応関係を確立する。ユーザによって入力されたクエリを受信するに際し、クエリに一致するセマンティックパターンが決定され、対応するフィルタリング方法及びランキング方法を使用して、考えられるサーチ結果がフィルタリング及びランキングされる。サーチ結果の解析及び提示において、履歴データに基づくユーザ意図が考慮されるので、ユーザ意図と、検索された結果との間の関連性が改善され、サーチの精度が向上される。
以上の実施形態は、理解を明瞭にする目的で幾らか詳細に説明されてきたが、本発明は、提供された詳細に限定されない。本発明の実現には、多くの代替的手法がある。開示された実施形態は、例示的であって、限定的ではない。
適用例１：情報検索方法であって、履歴クエリ情報のセットを前処理することと、ユーザクエリを処理すること、を備え、前記履歴クエリ情報のセットを前処理することは、前記履歴クエリ情報のセットにおける複数のクエリに基づいて、複数のセマンティックパターンを決定することと、前記複数のセマンティックパターンと、複数のフィルタリング動作及びランキング動作との間に対応関係を確立することと、を備え、
前記ユーザクエリを処理することは、前記ユーザクエリを受信することと、前記ユーザクエリに応答して複数の結果を検索することと、前記ユーザクエリに対応するセマンティックパターンを決定することと、前記対応関係に基づいて、前記セマンティックパターンに対応するフィルタリング動作及びランキング動作のセットを決定することと、フィルタリング及びランキングを経た結果のセットを生成するために、前記複数の結果に対して前記フィルタリング動作及びランキング動作のセットを実行することと、を備える、方法。
適用例２：適用例１に記載の方法であって、前記履歴クエリ情報のセットにおける複数のクエリに基づいて、複数のセマンティックパターンを決定することは、前記複数のクエリについて、対応するクエリの中の複数のクエリ用語を特徴付ける複数のセマンティックタグを各々が含む複数のセマンティックタグセットを特定することと、前記複数のセマンティックタグセットに基づいて、前記履歴記録のセットの中の前記複数のクエリに対応する可能性のあるセマンティックパターンを決定することと、前記履歴記録のセットの中の前記複数のクエリに対応する複数のセマンティックパターンを、可能性のあるセマンティックパターンから選択することと、前記複数のセマンティックパターンのそれぞれは、既定の閾値に少なくとも適合する率で出現する、ことと、を含む、方法。
適用例３：適用例２に記載の方法であって、前記履歴記録のセットの中の前記複数のクエリに対応する複数のセマンティックパターンを、可能性のあるセマンティックパターンから選択することは、各セマンティックパターンについて、前記セマンティックパターンに対応する対応クエリの総数を決定することと、前記対応クエリの総数が閾値を超える場合に前記各セマンティックパターンを選択することと、を含む、方法。
適用例４：適用例２に記載の方法であって、前記履歴記録のセットの中の前記複数のクエリに対応する複数のセマンティックパターンを、可能性のあるセマンティックパターンから選択することは、各セマンティックパターンについて、前記セマンティックパターンのエントロピーを計算することと、そのエントロピーが既定の閾値に適合しない場合に前記セマンティックパターンを破棄することと、を含む、方法。
適用例５：適用例１に記載の方法であって、前記複数のセマンティックパターンと、複数のフィルタリング動作及びランキング動作との間に対応関係を確立することは、前記複数のセマンティックパターンに対応する複数のユーザ行為セットを決定することと、前記複数のユーザ行為セットに対応する複数のユーザ意図属性セットを決定することと、前記複数のユーザ意図属性セットに基づいて、前記複数のフィルタリング動作及びランキング動作を決定することと、を含む、方法。
適用例６：適用例１に記載の方法であって、前記複数のユーザ意図属性は、曖昧性属性の程度を含む、方法。
適用例７：適用例１に記載の方法であって、前記複数のユーザ意図属性は、信頼性要件属性を含む、方法。
適用例８：適用例１に記載の方法であって、前記複数のユーザ意図属性は、時間効率要件属性を含む、方法。
適用例９：適用例１に記載の方法であって、前記複数のユーザ意図属性は、場所要件属性を含む、方法。
適用例１０：適用例１に記載の方法であって、前記複数のユーザ意図属性は、量属性を含む、方法。
適用例１１：情報検索システムであって、１つ又は２つ以上のプロセッサと、前記プロセッサにつながれ、前記プロセッサに命令を提供するように構成されている１つ又は２つ以上のメモリと、を備え、前記１つ又は２つ以上のプロセッサは、履歴クエリ情報のセットを前処理し、ユーザクエリを処理するように、構成されており、前記履歴クエリ情報のセットを前処理することは、前記履歴クエリ情報のセットにおける複数のクエリに基づいて、複数のセマンティックパターンを決定することと、前記複数のセマンティックパターンと、複数のフィルタリング動作及びランキング動作との間に対応関係を確立することと、を備え、
前記ユーザクエリを処理することは、前記ユーザクエリを受信することと、前記ユーザクエリに応答して複数の結果を検索することと、前記ユーザクエリに対応するセマンティックパターンを決定することと、前記対応関係に基づいて、前記セマンティックパターンに対応するフィルタリング動作及びランキング動作のセットを決定することと、フィルタリング及びランキングを経た結果のセットを生成するために、前記複数の結果に対して前記フィルタリング動作及びランキング動作のセットを実行することと、を備える、システム。
適用例１２：適用例１１に記載のシステムであって、前記履歴クエリ情報のセットにおける複数のクエリに基づいて、複数のセマンティックパターンを決定することは、前記複数のクエリについて、対応するクエリの中の複数のクエリ用語を特徴付ける複数のセマンティックタグを、各々が含む複数のセマンティックタグセットを特定することと、前記複数のセマンティックタグセットに基づいて、前記履歴記録のセットのなかの前記複数のクエリに対応する可能性のあるセマンティックパターンを決定することと、前記履歴記録のセットの中の前記複数のクエリに対応する複数のセマンティックパターンを、可能性のあるセマンティックパターンから選択することと、前記複数のセマンティックパターンのそれぞれは、既定の閾値に少なくとも適合する率で出現することと、を含む、システム。
適用例１３：適用例１２に記載のシステムであって、前記履歴記録のセットの中の前記複数のクエリに対応する複数のセマンティックパターンを、可能性のあるセマンティックパターンから選択することは、各セマンティックパターンについて、前記セマンティックパターンに対応する対応クエリの総数を決定することと、前記対応クエリの総数が閾値を超える場合に、前記各セマンティックパターンを選択することと、を含む、システム。
適用例１４：適用例１２に記載のシステムであって、前記履歴記録のセットの中の前記複数のクエリに対応する複数のセマンティックパターンを、可能性のあるセマンティックパターンから選択することは、各セマンティックパターンについて、前記セマンティックパターンのエントロピーを計算することと、そのエントロピーが既定の閾値に適合しない場合に前記セマンティックパターンを破棄することと、を含む、システム。
適用例１５：適用例１１に記載のシステムであって、前記複数のセマンティックパターンと、複数のフィルタリング動作及びランキング動作との間に対応関係を確立することは、前記複数のセマンティックパターンに対応する複数のユーザ行為セットを決定することと、前記複数のユーザ行為セットに対応する複数のユーザ意図属性セットを決定することと、前記複数のユーザ意図属性セットに基づいて、前記複数のフィルタリング動作及びランキング動作を決定することと、を含む、システム。
適用例１６：適用例１１に記載のシステムであって、前記複数のユーザ意図属性は、曖昧性属性の程度を含む、システム。
適用例１７：適用例１１に記載のシステムであって、前記複数のユーザ意図属性は、信頼性要件属性を含む、システム。
適用例１８：適用例１１に記載のシステムであって、前記複数のユーザ意図属性は、時間効率要件属性を含む、システム。
適用例１９：適用例１１に記載のシステムであって、前記複数のユーザ意図属性は、場所要件属性を含む、システム。
適用例２０：適用例１１に記載のシステムであって、前記複数のユーザ意図属性は、量属性を含む、システム。
適用例２１：個々の特性を推測するためのコンピュータプログラム製品であって、コンピュータ可読ストレージ媒体に実装され、履歴クエリ情報のセットを前処理することのためのコンピュータ命令と、ユーザクエリを処理することのためのコンピュータ命令と、を備え、
前記履歴クエリ情報のセットを前処理することは、前記履歴クエリ情報のセットのなかの複数のクエリに基づいて、複数のセマンティックパターンを決定することと、前記複数のセマンティックパターンと、複数のフィルタリング動作及びランキング動作との間に対応関係を確立することと、を備え、
前記ユーザクエリを処理することは、前記ユーザクエリを受信することと、前記ユーザクエリに応答して複数の結果を検索することと、前記ユーザクエリに対応するセマンティックパターンを決定することと、前記対応関係に基づいて、前記セマンティックパターンに対応するフィルタリング動作及びランキング動作のセットを決定することと、フィルタリング及びランキングを経た結果のセットを生成するために、前記複数の結果に対して前記フィルタリング動作及びランキング動作のセットを実施することと、を備える、コンピュータプログラム製品。

Claims (19)

  1. 情報検索方法であって、
    履歴クエリ情報のセットを前処理することと、
    ユーザクエリを処理すること、
    を備え、
    前記履歴クエリ情報のセットを前処理することは、
    前記履歴クエリ情報のセットにおける複数のクエリに基づいて、複数のセマンティックパターンを決定することであって、
    前記複数のクエリについて、対応するクエリの中の複数のクエリ用語を特徴付ける複数のセマンティックタグを各々が含む複数のセマンティックタグセットを特定することと、
    前記複数のセマンティックタグセットに基づいて、前記履歴記録のセットの中の前記複数のクエリに対応する可能性のあるセマンティックパターンを決定することと、
    前記履歴記録のセットの中の前記複数のクエリに対応する複数のセマンティックパターンを、可能性のあるセマンティックパターンから選択することと、前記複数のセマンティックパターンのそれぞれは、既定の閾値に少なくとも適合する率で出現することと、を含む前記履歴クエリ情報のセットにおける複数のクエリに基づいて、複数のセマンティックパターンを決定することと、
    前記複数のセマンティックパターンと、複数のフィルタリング動作及びランキング動作との間に対応関係を確立することと、
    を備え、
    前記ユーザクエリを処理することは、
    前記ユーザクエリを受信することと、
    前記ユーザクエリに応答して複数の結果を検索することと、
    前記ユーザクエリに対応するセマンティックパターンを決定することと、
    前記対応関係に基づいて、前記セマンティックパターンに対応するフィルタリング動作及びランキング動作のセットを決定することと、
    フィルタリング及びランキングを経た結果のセットを生成するために、前記複数の結果に対して前記フィルタリング動作及びランキング動作のセットを実行することと、
    を備える、方法。
  2. 請求項１に記載の方法であって、
    前記履歴記録のセットの中の前記複数のクエリに対応する複数のセマンティックパターンを、可能性のあるセマンティックパターンから選択することは、
    各セマンティックパターンについて、前記セマンティックパターンに対応する対応クエリの総数を決定することと、
    前記対応クエリの総数が閾値を超える場合に前記各セマンティックパターンを選択することと、
    を含む、方法。
  3. 請求項１に記載の方法であって、
    前記履歴記録のセットの中の前記複数のクエリに対応する複数のセマンティックパターンを、可能性のあるセマンティックパターンから選択することは、
    各セマンティックパターンについて、前記セマンティックパターンのエントロピーを計算することと、
    そのエントロピーが既定の閾値に適合しない場合に前記セマンティックパターンを破棄することと、
    を含む、方法。
  4. 請求項１に記載の方法であって、
    前記複数のセマンティックパターンと、複数のフィルタリング動作及びランキング動作との間に対応関係を確立することは、
    前記複数のセマンティックパターンに対応する複数のユーザ行為セットを決定することと、
    前記複数のユーザ行為セットに対応する複数のユーザ意図属性を決定することと、
    前記複数のユーザ意図属性に基づいて、前記複数のフィルタリング動作及びランキング動作を決定することと、
    を含む、方法。
  5. 請求項４に記載の方法であって、
    前記複数のユーザ意図属性は、曖昧性属性の程度を含む、方法。
  6. 請求項４に記載の方法であって、
    前記複数のユーザ意図属性は、信頼性要件属性を含む、方法。
  7. 請求項４に記載の方法であって、
    前記複数のユーザ意図属性は、時間効率要件属性を含む、方法。
  8. 請求項４に記載の方法であって、
    前記複数のユーザ意図属性は、場所要件属性を含む、方法。
  9. 請求項４に記載の方法であって、
    前記複数のユーザ意図属性は、量属性を含む、方法。
  10. 情報検索システムであって、
    １つ又は２つ以上のプロセッサと、
    前記プロセッサにつながれ、前記プロセッサに命令を提供するように構成されている１つ又は２つ以上のメモリと、
    を備え、
    前記１つ又は２つ以上のプロセッサは、
    履歴クエリ情報のセットを前処理し、
    ユーザクエリを処理するように、
    構成されており、
    前記履歴クエリ情報のセットを前処理することは、
    前記履歴クエリ情報のセットにおける複数のクエリに基づいて、複数のセマンティックパターンを決定することであって、
    前記複数のクエリについて、対応するクエリの中の複数のクエリ用語を特徴付ける複数のセマンティックタグを、各々が含む複数のセマンティックタグセットを特定することと、
    前記複数のセマンティックタグセットに基づいて、前記履歴記録のセットのなかの前記複数のクエリに対応する可能性のあるセマンティックパターンを決定することと、
    前記履歴記録のセットの中の前記複数のクエリに対応する複数のセマンティックパターンを、可能性のあるセマンティックパターンから選択することと、前記複数のセマンティックパターンのそれぞれは、既定の閾値に少なくとも適合する率で出現することと、を含む、前記履歴クエリ情報のセットにおける複数のクエリに基づいて、複数のセマンティックパターンを決定することと、
    前記複数のセマンティックパターンと、複数のフィルタリング動作及びランキング動作との間に対応関係を確立することと、
    を備え、
    前記ユーザクエリを処理することは、
    前記ユーザクエリを受信することと、
    前記ユーザクエリに応答して複数の結果を検索することと、
    前記ユーザクエリに対応するセマンティックパターンを決定することと、
    前記対応関係に基づいて、前記セマンティックパターンに対応するフィルタリング動作及びランキング動作のセットを決定することと、
    フィルタリング及びランキングを経た結果のセットを生成するために、前記複数の結果に対して前記フィルタリング動作及びランキング動作のセットを実行することと、
    を備える、システム。
  11. 請求項１０に記載のシステムであって、
    前記履歴記録のセットの中の前記複数のクエリに対応する複数のセマンティックパターンを、可能性のあるセマンティックパターンから選択することは、
    各セマンティックパターンについて、前記セマンティックパターンに対応する対応クエリの総数を決定することと、
    前記対応クエリの総数が閾値を超える場合に、前記各セマンティックパターンを選択することと、
    を含む、システム。
  12. 請求項１０に記載のシステムであって、
    前記履歴記録のセットの中の前記複数のクエリに対応する複数のセマンティックパターンを、可能性のあるセマンティックパターンから選択することは、
    各セマンティックパターンについて、前記セマンティックパターンのエントロピーを計算することと、
    そのエントロピーが既定の閾値に適合しない場合に前記セマンティックパターンを破棄することと、
    を含む、システム。
  13. 請求項１０に記載のシステムであって、
    前記複数のセマンティックパターンと、複数のフィルタリング動作及びランキング動作との間に対応関係を確立することは、
    前記複数のセマンティックパターンに対応する複数のユーザ行為セットを決定することと、
    前記複数のユーザ行為セットに対応する複数のユーザ意図属性を決定することと、
    前記複数のユーザ意図属性に基づいて、前記複数のフィルタリング動作及びランキング動作を決定することと、
    を含む、システム。
  14. 請求項１３に記載のシステムであって、
    前記複数のユーザ意図属性は、曖昧性属性の程度を含む、システム。
  15. 請求項１３に記載のシステムであって、
    前記複数のユーザ意図属性は、信頼性要件属性を含む、システム。
  16. 請求項１３に記載のシステムであって、
    前記複数のユーザ意図属性は、時間効率要件属性を含む、システム。
  17. 請求項１３に記載のシステムであって、
    前記複数のユーザ意図属性は、場所要件属性を含む、システム。
  18. 請求項１３に記載のシステムであって、
    前記複数のユーザ意図属性は、量属性を含む、システム。
  19. 個々の特性を推測するためのコンピュータプログラムであって、
    履歴クエリ情報のセットを前処理するための機能であって、
    前記履歴クエリ情報のセットの中の複数のクエリに基づいて、複数のセマンティックパターンを決定するための機能であって、
    前記複数のクエリについて、対応するクエリの中の複数のクエリ用語を特徴付ける複数のセマンティックタグを、各々が含む複数のセマンティックタグセットを特定することと、
    前記複数のセマンティックタグセットに基づいて、前記履歴記録のセットのなかの前記複数のクエリに対応する可能性のあるセマンティックパターンを決定することと、
    前記履歴記録のセットの中の前記複数のクエリに対応する複数のセマンティックパターンを、可能性のあるセマンティックパターンから選択することと、前記複数のセマンティックパターンのそれぞれは、既定の閾値に少なくとも適合する率で出現することと、を含む、前記履歴クエリ情報のセットにおける複数のクエリに基づいて、複数のセマンティックパターンを決定するための機能と、
    前記複数のセマンティックパターンと、複数のフィルタリング動作及びランキング動作との間に対応関係を確立するための機能と
    を含む履歴クエリ情報のセットを前処理するための機能と、
    ユーザクエリを処理するための機能であって、
    前記ユーザクエリを受信するための機能と、
    前記ユーザクエリに応答して複数の結果を検索するための機能と、
    前記ユーザクエリに対応するセマンティックパターンを決定するための機能と、
    前記対応関係に基づいて、前記セマンティックパターンに対応するフィルタリング動作及びランキング動作のセットを決定するための機能と、
    フィルタリング及びランキングを経た結果のセットを生成するために、前記複数の結果に対して前記フィルタリング動作及びランキング動作のセットを実施するための機能とを含むユーザクエリを処理するための機能と、
    をコンピュータによって実現させる、コンピュータプログラム。
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