JP7128229B2 - 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、情報処理装置、情報処理方法及びプログラムに関する。

従来、変換対象文字列の変換の候補を容易に選択する技術が知られている（特許文献１参照）。

特開２０１８－１８５７１５号公報

しかしながら、従来の技術では、ユーザの誤入力や変換ミスに基づく不自然な検索クエリを正しい内容に書き換える際に、単漢字の読みに基づく書き換え規則が原因で誤った漢字に変換されることを防ぐためには、モデルを精緻化するなど複雑な工程が必要であった。

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、不自然な検索クエリの生成を抑制するための、開発者によって直観的で簡便な手段を提供することを目的とする。

本願に係る情報処理装置は、ユーザが入力した検索クエリを取得する取得部と、前記取得部により取得された前記検索クエリを所定の整形条件に従って整形する整形処理部と、不適切な整形結果を検出するための所定のリストを用いて、前記整形処理部により整形された前記検索クエリの整形結果のうち、不適切な整形結果を検出する検出部と、前記検出部により検出された前記不適切な整形結果を棄却する棄却部と、を有することを特徴とする。

実施形態の一態様によれば、不自然な検索クエリの生成を抑制することができる。

図１は、実施形態に係る情報処理システムの一例を示す図である。 図２は、実施形態に係る整形処理の一例を示す図である。 図３は、実施形態に係る端末装置の構成例を示す図である。 図４は、実施形態に係る整形処理装置の構成例を示す図である。 図５は、実施形態に係る整形処理の流れの一例を示すフローチャートである。 図６は、ハードウェア構成の一例を示す図である。

以下に、本願に係る情報処理装置、情報処理方法及びプログラムを実施するための形態（以下、「実施形態」と記載する。）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情報処理装置、情報処理方法及びプログラム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。

［実施形態］
〔１．情報処理システムの構成〕
まず、図１を用いて、情報処理装置の一例である端末装置１００若しくは整形処理装置１０を有する情報処理システム１の構成について説明する。図１は、実施形態に係る情報処理システム１の一例を示す図である。図１に示すように、情報処理システム１は、整形処理装置１０、端末装置１００、及び検索サーバ２００を有する。なお、情報処理システム１は、複数の端末装置１００を有する。また、整形処理装置１０と、検索サーバ２００とは、同一のサーバ装置やクラウドシステム等により実現されてもよい。ここで、整形処理装置１０、端末装置１００、及び検索サーバ２００は、ネットワークＮ（例えば、図４参照）を介して有線又は無線により通信可能に接続される。

整形処理装置１０は、ユーザが端末装置１００に入力した検索クエリを受信し、端末装置１００から受信した検索クエリの誤変換や誤字脱字の整形処理を行う情報処理装置であり、例えば、サーバ装置やクラウドシステム等により実現される。

端末装置１００は、スマートフォンやタブレット等のスマートデバイスであり、３Ｇ（Generation）やＬＴＥ（Long Term Evolution）等の無線通信網を介して任意のサーバ装置と通信を行うことができる携帯端末装置である。図１の例では、端末装置１００は、ユーザの一例であるユーザＵによって利用される。また、端末装置１００は、液晶ディスプレイ等の画面であって、タッチパネルの機能を有する画面を有し、ユーザから指やスタイラス等によりタップ操作、スライド操作、スクロール操作等、コンテンツ等の表示データに対する各種の操作を受付ける。なお、以下の説明では、画面のうち、コンテンツが表示されている領域上で行われた操作を、コンテンツに対する操作と記載する場合がある。なお、端末装置１００は、スマートデバイスのみならず、デスクトップＰＣ（Personal Computer）やノートＰＣ等の情報処理装置であってもよい。

検索サーバ２００は、検索エンジンとして、ユーザが入力した検索クエリ（キーワード等）に応じてネットワーク上での検索を行う情報処理装置であり、例えば、サーバ装置やクラウドシステム等により実現される。例えば、検索サーバ２００は、ネットワークを介して、ユーザが入力した検索クエリに応じたＷｅｂサイトやＳＮＳ（Social Networking Service）サイト、電子商取引サイト、オークションサイト等を検出する。あるいは、これらのサイトにおいて、ユーザが入力した検索クエリに応じたページや投稿、商品等を検出する。また、検索サーバ２００は、ユーザが入力した検索クエリに応じたファイルやアプリケーションプログラム（アプリ）等を検出してもよい。

本実施形態では、検索サーバ２００は、整形処理装置１０が整形処理を行った後の検索クエリを受信し、整形処理後の検索クエリに応じてネットワーク上での検索を行う。なお、実際には、検索サーバ２００は、ユーザが端末装置１００に入力した検索クエリを直接受信し、端末装置１００から受信した検索クエリを整形処理装置１０に転送し、整形処理装置１０に検索クエリの整形処理を要求し、整形処理装置１０から応答として整形処理後の検索クエリを受信してもよい。

〔２．情報処理システムが実行する処理について〕
情報処理システム１では、整形処理装置１０及び端末装置１００が、以下の提供処理を実行する。以下の説明では、整形処理装置１０が実行する処理により、提案データがユーザに提供される処理の一例について説明するが、以下に説明する提供処理は、一部若しくは全てを端末装置１００が実現してもよい。

例えば、整形処理装置１０は、ユーザが端末装置１００に入力した検索クエリ（キーワード等）を端末装置１００から受信する（ステップＳ１）。なお、実際には、整形処理装置１０は、検索サーバ２００から、ユーザが入力した検索クエリを受信してもよい。

つづいて、整形処理装置１０は、検索クエリの誤変換や誤字脱字の整形処理を行う（ステップＳ２）。このとき、整形処理装置１０は、書き換え規則（整形規則）に従って書き換え候補（整形候補）を生成して、モデルのスコアが最大のものを選ぶ。すなわち、モデルのスコアが最大の書き換え候補を書き換え結果（整形結果）として選択する。

図１の例では、書き換え前の「クアパークツだ」という検索クエリに対し、書き換え規則に従って書き換え候補を生成して、モデルのスコアが最大である「クアパーク津田」を書き換え後の検索クエリ（整形処理後の検索クエリ）とする。

具体的には、整形処理装置１０は、書き換え規則に従って、仮名「あ→ア」、ローマ字「a→ア」、漢字の読み「阿→ア」、同音の漢字「武→部」、英語の読み「hotel→ホテル」、濁点の有無「カ→ガ」、大文字小文字「ァ→ア」、長音化に伴う表記揺れ「コウ→コー」等の書き換えを行って種類毎に整形し、書き換え候補を生成する。

モデルは、例えばSeq2Seq（sequence to sequence）モデルである。Seq2Seqモデルは、ＲＮＮ（Recurrent Neural Network）系のニューラルネットワークを使った文の生成モデルである。ＲＮＮは、ＬＳＴＭ（Long short-term memory）等であってもよい。Seq2Seqモデルは、元々翻訳のために提案されたニューラルネットワークのモデルであり、スペル訂正も翻訳の一種なのでスペラーの実現にも使用できる。

なお、Seq2Seqモデルの代わりに、言語モデルを採用することも可能である。言語モデルとは、テキスト（検索クエリ）の自然さを数値化するモデルである。原理的には、検索履歴（ログ）の中から、検索クエリごとのリクエスト数をカウントし、リクエスト数に応じて自然さを数値化したものである。例えば、Ｎグラム（Ｎ－ｇｒａｍ）モデルを採用する。

そして、整形処理装置１０は、整形処理後の検索クエリを検索サーバ２００に送信する（ステップＳ３）。

〔２－１．整形処理の一例について〕
以下、図２を用いて、整形処理の具体例について説明する。図２は、実施形態に係る成形処理の一例を示す図である。

整形処理装置１０は、検索クエリの誤変換や誤字脱字の整形処理（図１のステップＳ２）において、漢字列の読みのホワイトリストを用いて、不適切な書き換え結果を検出する（ステップＳ２１）。具体的には、整形処理装置１０は、整形処理後の書き換え結果が適切であるか否かを判定し、適切ではないと判定した場合、整形処理後の書き換え結果を不適切な書き換え結果として検出する。

例えば、単漢字の読みに基づく書き換え規則が原因で、「ホテルタイコ」が「ホテル平戸」に書き換えられる問題が発生したとする。これは、「平」の読みの１つが「タイ」であり、「戸」の読みの１つが「コ」であることから、「ホテルタイコ」の「タイ」を「平」、「コ」を「戸」に誤変換したことが原因である。

ここで、漢字列の読みのホワイトリストには、「平戸」の読みとして「ヒラト」が登録されているが、「タイコ」は登録されていない。すなわち、「平戸」は「ヒラト」と読み、「タイコ」とは読まないことを示している。そのため、結論として、「タイコ」は「平戸」に書き換えられないことがわかる。

これにより、整形処理装置１０は、「ホテルタイコ」の書き換え結果として示された「ホテル平戸」を、不適切な書き換え結果として検出する。

そして、整形処理装置１０は、検出した不適切な書き換え結果を棄却する（ステップＳ２２）。ここでは、整形処理装置１０は、漢字列の読みのホワイトリストに基づいて、「ホテルタイコ」の書き換え結果として得られた「ホテル平戸」を棄却して、次点の書き換え候補を選択して新たな書き換え結果とする。そして、整形処理装置１０は、漢字列の読みのホワイトリストを用いて、新たな書き換え結果が不適切な書き換え結果か否かを判定する（ステップＳ２１に戻る）。整形処理装置１０は、新たな書き換え結果が不適切な書き換え結果でなければ、正式な書き換え結果として決定する。もし、次点の書き換え候補が存在しない場合、すなわち不適切な書き換え結果しかなかった場合には、整形処理を行う前の検索クエリ（元の検索クエリ）をそのまま使用する。

〔２－２．整形処理の他例について〕
また、整形処理装置１０は、棄却された不適切な書き換え結果に基づいて、漢字列の読みのブラックリストを生成してもよい。例えば、「ホテルタイコ」の書き換え結果として得られた「ホテル平戸」を棄却した場合、「平戸」の読みとして「タイコ」をブラックリストに登録してもよい。そして、上記とは反対に、漢字列の読みのホワイトリストではなく、漢字列の読みのブラックリストを用いて、不適切な書き換え結果を検出することも可能である。

このとき、整形処理装置１０は、検索クエリの誤変換や誤字脱字の整形処理において、漢字列の読みのブラックリストを用いて、不適切な書き換え結果を検出する。具体的には、整形処理装置１０は、整形処理後の書き換え結果が適切であるか否かを判定し、適切ではないと判定した場合、整形処理後の書き換え結果を不適切な書き換え結果として検出する。

例えば、漢字列の読みのブラックリストには、「平戸」の読みとして「タイコ」が登録される。すなわち、「タイコ」が「平戸」に書き換えられるのは不適切な書き換え結果であることになる。

これにより、整形処理装置１０は、「ホテルタイコ」の書き換え結果として示された「ホテル平戸」を、不適切な書き換え結果として検出する。

そして、整形処理装置１０は、検出した不適切な書き換え結果を棄却する。例えば、整形処理装置１０は、漢字列の読みのブラックリストに基づいて、「ホテルタイコ」の書き換え結果として得られた「ホテル平戸」を棄却する。

なお、漢字列の読みは一例に過ぎない。ホワイトリスト及びブラックリストは、漢字列の読みに限らず、誤変換や誤字脱字の発生しやすい固有名詞の正式名称／略称、慣用句、決まり文句、言い回し、ことわざ、熟語、英単語のスペル、文法、単複同形名詞、動詞活用変化等を登録していてもよい。また、これらのカテゴリ毎に作成されてもよい。

これにより、整形処理装置１０は、検索クエリの誤変換や誤字脱字の整形処理の精度を向上させることができる。

〔３．端末装置の構成〕
次に、図３を用いて、実施形態に係る端末装置１００の構成について説明する。図３は、実施形態に係る端末装置１００の構成例を示す図である。図３に示すように、端末装置１００は、通信部１１０と、入力部１２０と、出力部１３０と、物理センサ１４０と、制御部１５０とを有する。

通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。そして、通信部１１０は、ネットワークＮと有線又は無線で接続され、整形処理装置１０との間で情報の送受信を行う。

入力部１２０は、ユーザから各種操作を受け付ける入力装置である。例えば、入力部１２０は、キーボードやマウスや操作キー等によって実現される。また、入力部１２０は、マイク等の音声入力装置であってもよい。これにより、例えば、音声認識により、音声データに含まれる文字をテキストデータに変換することができる。

出力部１３０は、各種情報を表示するための表示装置であり、すなわち、画面である。例えば、出力部１３０は、液晶ディスプレイ等によって実現される。なお、端末装置１００にタッチパネルが採用される場合には、入力部１２０と出力部１３０とは一体化される。また、以下の説明では、出力部１３０を画面と記載する場合がある。

物理センサ１４０は、端末装置１００の各種の物理的な情報を検出するセンサであり、例えば、ジャイロセンサ、加速度センサ、気圧センサ、温度センサ、音量センサ、明度センサ等である。なお、物理センサ１４０は、ＧＰＳ（Global Positioning System）等の測位システムを用いて、端末装置１００の現在位置を推定するセンサであってもよい。また、端末装置１００は、上記の加速度センサやジャイロセンサ、気圧センサ等を利用した歩行者自律航法（ＰＤＲ：Pedestrian Dead-Reckoning）等の技術を用いて端末装置１００の位置を測位することが可能である。

また、物理センサ１４０は、画像センサを含む。画像センサは、例えば、ＣＣＤ（Charge-Coupled Device）イメージセンサや、ＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）イメージセンサ等である。すなわち、物理センサ１４０は、端末装置１００のカメラ機能としての役割も果たす。これにより、例えば、画像認識により、画像データに含まれる文字をテキストデータに変換することができる。

制御部１５０は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等によって、整形処理装置１０内部の記憶装置に記憶されている各種プログラムがＲＡＭ（Random Access Memory）を作業領域として実行されることにより実現される。例えば、この各種プログラムは、ウェブブラウザと呼ばれるアプリケーションプログラムに該当する。また、制御部１５０は、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。

図３に示すように、制御部１５０は、要求部１５１と、操作制御部１５２と、表示処理部１５３とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現又は実行する。なお、制御部１５０の内部構成は、図３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。また、制御部１５０が有する各処理部の接続関係は、図３に示した接続関係に限られず、他の接続関係であってもよい。

要求部１５１は、操作制御部１５２から検索クエリに関する入力データを受信した場合は、整形処理装置１０に対して、検索クエリを送信する。

また、要求部１５１は、操作制御部１５２から検索クエリを受信した場合は、整形処理装置１０に対して、検索クエリの整形処理要求を送信する。このとき、要求部１５１は、整形処理装置１０に対して、検索サーバ２００への整形処理後の検索クエリ送信要求を送信してもよい。もしくは、要求部１５１は、検索サーバ２００に対して、整形処理装置１０から受信した整形処理後の検索クエリを送信する。

操作制御部１５２は、入力部１２０を介して受け付けたユーザの操作にしたがって、各種制御を実行する。例えば、操作制御部１５２は、ユーザが入力部１２０に対して各種選択操作を行った場合は、選択操作内容を表示処理部１５３に出力する。また、操作制御部１５２は、入力部１２０を介して受け付けたスクロール操作やタップ操作等、ユーザの操作の内容を表示処理部１５３に出力する。

表示処理部１５３は、受信した各種データを出力部１３０に表示する。例えば、表示処理部１５３は、検索クエリやコンテンツに関するデータを表示する処理を実行する。表示処理部１５３は、例えば、ＣＰＵやＭＰＵ等によって、ＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。

〔４．整形処理装置の構成〕
次に、図４を用いて、実施形態に係る整形処理装置１０の機能構成の一例について説明する。図４は、実施形態に係る整形処理装置１０の構成例を示す図である。図４に示すように、整形処理装置１０は、通信部２０と、記憶部３０と、制御部４０とを有する。

通信部２０は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。そして、通信部２０は、ネットワークＮと有線又は無線で接続され、端末装置１００、及び検索サーバ２００との間で情報の送受信を行う。

記憶部３０は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ（Flash Memory）等の半導体メモリ素子、又は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、光ディスク等の記憶装置によって実現される。また、記憶部３０は、検索履歴データベース３１と、書き換え規則データベース３２と、モデルデータベース３３と、ホワイトリストデータベース３４と、ブラックリストデータベース３５を有する。

検索履歴データベース３１は、検索履歴（ログ）を記憶する。例えば、検索履歴データベース３１は、端末装置１００から受信した検索クエリと、その検索結果の中からユーザが選択したサイトのアドレス等を記憶する。

書き換え規則データベース３２は、書き換え規則を記憶する。書き換え規則とは、例えば、仮名「あ→ア」、ローマ字「a→ア」、漢字の読み「阿→ア」、同音の漢字「武→部」、英語の読み「hotel→ホテル」、濁点の有無「カ→ガ」、大文字小文字「ァ→ア」、長音化に伴う表記揺れ「コウ→コー」等の書き換えを定義したものである。

モデルデータベース３３は、モデルを記憶する。モデルは、例えばSeq2Seq（sequence to sequence）モデルである。Seq2Seqモデルは、ＲＮＮ（Recurrent Neural Network）系のニューラルネットワークを使った文の生成モデルである。ＲＮＮは、ＬＳＴＭ（Long short-term memory）等であってもよい。

なお、Seq2Seqモデルの代わりに、言語モデルを採用することも可能である。言語モデルとは、テキスト（検索クエリ）の自然さを数値化するモデルである。原理的には、検索履歴（ログ）の中から、検索クエリごとのリクエスト数をカウントし、リクエスト数に応じて自然さを数値化したものである。例えば、Ｎグラム（Ｎ－ｇｒａｍ）モデルを採用する。

モデルの学習手法は、例えばディープニューラルネットワーク（ＤＮＮ：Deep Neural Network）を利用したディープラーニング（深層学習）等である。また、データマイニングやその他の機械学習アルゴリズムを利用してもよい。整形処理装置１０は、上述した各種の学習手法により、モデルの学習を行う。

ホワイトリストデータベース３４は、ホワイトリストを記憶する。ホワイトリストとは、例えば、正しい漢字列の読みを登録したリストである。

ブラックリストデータベース３５は、ブラックリストを記憶する。ブラックリストとは、例えば、誤った漢字列の読みを登録したリストである。

なお、漢字列の読みは一例に過ぎない。ホワイトリスト及びブラックリストは、漢字列の読みに限らず、誤変換や誤字脱字の発生しやすい固有名詞の正式名称／略称、慣用句、決まり文句、言い回し、ことわざ、熟語、英単語のスペル、文法、単複同形名詞、動詞活用変化等を登録していてもよい。また、これらのカテゴリ毎に作成されてもよい。

但し、「汚名挽回」や「gooder」のように、一般的には誤用とされる単語であっても、あえてその単語を検索クエリとして検索が行われる場合もある。そのため、誤った単語であっても、有名な誤用や、検索クエリとして使用される可能性がある単語、検索履歴において検索クエリとして登場頻度（使用頻度）が高い（所定の閾値以上である）単語等に関しては、ブラックリストに登録しない、又は、あえてホワイトリストに登録しておく等の対応を行うようにしてもよい。

制御部４０は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等によって、整形処理装置１０内部の記憶装置に記憶されている各種プログラムが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４０は、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。図４に示すように、制御部４０は、取得部４１と、整形処理部４２と、出力部４３を有する。

取得部４１は、通信部２０を介して、端末装置１００又は検索サーバ２００から、ユーザが入力した検索クエリを取得する。また、取得部４１は、通信部２０を介して、端末装置１００又は検索サーバ２００から検索クエリの成形処理の要求等を取得してもよい。

整形処理部４２は、取得部４１により取得された検索クエリの誤変換や誤字脱字の整形処理を行う。例えば、整形処理部４２は、書き換え規則に従って候補を生成して、モデルのスコアが最大のものを選ぶ。

また、整形処理部４２は、検出部５１と、棄却部５２を有する。

検出部５１は、取得部４１により取得された検索クエリの誤変換や誤字脱字の整形処理において、漢字列の読みのホワイトリスト又はブラックリストを用いて、不適切な書き換え結果を検出する。具体的には、検出部５１は、整形処理後の書き換え結果が適切であるか否かを判定し、適切ではないと判定した場合、整形処理後の書き換え結果を不適切な書き換え結果として検出する。すなわち、検出部５１は、整形処理後の書き換え結果が適切であるか否かを判定する判定部としても機能する。

棄却部５２は、検出部５１により検出された不適切な書き換え結果を棄却して、次点の書き換え候補を選択して新たな書き換え結果とする。棄却部５２は、例えば漢字列の読みのホワイトリスト又はブラックリストを用いて、新たな書き換え結果が不適切な書き換え結果か否かを判定する。

出力部４３は、通信部２０を介して、整形処理部４２により整形処理された検索クエリを、検索サーバ２００に出力する。すなわち、出力部４３は、通信部２０を介して、整形処理後の検索クエリを、検索サーバ２００に入力する。

〔５．整形処理装置１０の処理フロー〕
次に、図５を用いて、制御情報を実行した端末装置１００と整形処理装置１０が実行する整形処理の手順について説明する。図５は、実施形態に係る整形処理の流れの一例を示すフローチャートである。

例えば、整形処理装置１０は、ネットワークＮを介して、ユーザの端末装置１００又は検索サーバ２００から検索クエリを取得する（ステップＳ１０１）。

そして、整形処理装置１０は、取得された検索クエリの誤変換や誤字脱字の整形処理を行う（ステップＳ１０２）。このとき、整形処理装置１０は、書き換え規則に従って書き換え候補を生成して、モデルのスコアが最大のものを選ぶ。現在の検索クエリが正しい場合、現在の検索クエリのスコアが最大となり、書き換え結果も現在の検索クエリと同じになる。

そして、整形処理装置１０は、検索クエリの整形処理における書き換え結果について、漢字列の読みのホワイトリスト又はブラックリストを用いて、書き換え結果が適切か否かを判定する（ステップＳ１０３）。

そして、整形処理装置１０は、書き換え結果が適切であると判定した場合（ステップＳ１０３；Ｙｅｓ）には、検索サーバ２００に対して、整形処理後の検索クエリを送信する（ステップＳ１０４）。すなわち、整形処理装置１０は、整形処理後の検索クエリを検索サーバ２００に入力する。

また、整形処理装置１０は、書き換え結果が適切ではない（不適切である）と判定した場合（ステップＳ１０３；Ｎｏ）には、次点の書き換え候補が存在するか否かを判定する（ステップＳ１０５）。

そして、整形処理装置１０は、次点の書き換え候補が存在する場合（ステップＳ１０５；Ｙｅｓ）には、不適切な書き換え結果を棄却して、次点の書き換え候補を選択して新たな書き換え結果とする（ステップＳ１０６）。そして、整形処理装置１０は、新たな書き換え結果について、書き換え結果が適切か否かを判定する（ステップＳ１０３に戻る）。

また、整形処理装置１０は、次点の書き換え候補が存在しない場合（ステップＳ１０５；Ｎｏ）、すなわち不適切な書き換え結果しかなかった場合には、検索サーバ２００に対して、整形処理を行う前の検索クエリ（元の検索クエリ）を送信する（ステップＳ１０７）。すなわち、整形処理装置１０は、元の検索クエリを検索サーバ２００に入力する。

〔６．変形例〕
上記では、提供処理の一例について説明した。しかしながら、実施形態は、これに限定されるものではない。以下、提供処理の変形例について説明する。なお、以下に説明する提供処理は、端末装置１００側が発揮する機能により実現されてもよく、整形処理装置１０側が発揮する機能により実現されてもよい。

〔６－１．装置構成〕
上記実施形態では、情報処理システム１に、検索サーバ２００が含まれる例について説明したが、実施形態は、これに限定されるものではない。例えば、整形処理装置１０は、端末装置１００から検索クエリを受信し、検索クエリに整形処理を施した後、整形処理後の検索クエリを端末装置１００に返信する機能を備えていてもよい。このような構成を有する場合、情報処理システム１は、検索サーバ２００を有さずともよい。

また、上記実施形態では、情報処理システム１に、端末装置１００が含まれる例について説明したが、実施形態は、これに限定されるものではない。例えば、整形処理装置１０は、検索サーバ２００から検索クエリを受信し、検索クエリに整形処理を施した後、整形処理後の検索クエリを検索サーバ２００に返信する機能を備えていてもよい。このような構成を有する場合、情報処理システム１は、端末装置１００を有さずともよい。

なお、整形処理装置１０は、ユーザの端末装置１００内の一機能として実装されてもよい。すなわち、整形処理装置１０は、ユーザの端末装置１００であってもよい。また、同様に、整形処理装置１０は、検索サーバ２００内の一機能として実装されてもよい。すなわち、整形処理装置１０は、検索サーバ２００であってもよい。

〔６－２．その他〕
また、上記実施形態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又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又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。

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、その全部又は一部を、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又は物理的に分散・統合して構成することができる。

また、上記してきた各実施形態は、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。

〔６－３．プログラム〕
また、上述してきた実施形態に係る整形処理装置１０及び端末装置１００は、例えば図６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６は、ハードウェア構成の一例を示す図である。コンピュータ１０００は、出力装置１０１０、入力装置１０２０と接続され、演算装置１０３０、一次記憶装置１０４０、二次記憶装置１０５０、出力ＩＦ（Interface）１０６０、入力ＩＦ１０７０、ネットワークＩＦ１０８０がバス１０９０により接続された形態を有する。

演算装置１０３０は、一次記憶装置１０４０や二次記憶装置１０５０に格納されたプログラムや入力装置１０２０から読み出したプログラム等に基づいて動作し、各種の処理を実行する。一次記憶装置１０４０は、ＲＡＭ等、演算装置１０３０が各種の演算に用いるデータを一次的に記憶するメモリ装置である。また、二次記憶装置１０５０は、演算装置１０３０が各種の演算に用いるデータや、各種のデータベースが登録される記憶装置であり、ＲＯＭ（Read Only Memory）、フラッシュメモリ、ＨＤＤ、ＳＳＤ等により実現される。

出力ＩＦ１０６０は、モニタやプリンタといった各種の情報を出力する出力装置１０１０に対し、出力対象となる情報を送信するためのインタフェースであり、例えば、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）やＤＶＩ（Digital Visual Interface）、ＨＤＭＩ（登録商標）（High Definition Multimedia Interface）といった規格のコネクタにより実現される。また、入力ＩＦ１０７０は、マウス、キーボード、及びスキャナ等といった各種の入力装置１０２０から情報を受信するためのインタフェースであり、例えば、ＵＳＢ等により実現される。

なお、入力装置１０２０は、例えば、ＣＤ（Compact Disc）、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、又は半導体メモリ等から情報を読み出す装置であってもよい。また、入力装置１０２０は、ＵＳＢメモリ等の外付け記憶媒体であってもよい。

ネットワークＩＦ１０８０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演算装置１０３０へ送り、また、ネットワークＮを介して演算装置１０３０が生成したデータを他の機器へ送信する。

演算装置１０３０は、出力ＩＦ１０６０や入力ＩＦ１０７０を介して、出力装置１０１０や入力装置１０２０の制御を行う。例えば、演算装置１０３０は、入力装置１０２０や二次記憶装置１０５０からプログラムを一次記憶装置１０４０上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。

例えば、コンピュータ１０００が端末装置１００として機能する場合、コンピュータ１０００の演算装置１０３０は、一次記憶装置１０４０上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部１５０の機能を実現する。また、コンピュータ１０００が整形処理装置１０として機能する場合、コンピュータ１０００の演算装置１０３０は、一次記憶装置１０４０上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部４０の機能を実現する。

〔７．効果〕
上述したように、整形処理装置１０は、不自然な検索クエリの生成を抑制することができる。例えば、整形処理装置１０は、単漢字の読みに基づく漢字列の読みの誤りを原因とする整形結果を、不適切な整形結果として検出することができる。また、整形処理装置１０は、検索クエリに対し、整形規則に従って整形候補を生成し、モデルのスコアが最大の整形候補を整形結果として選択することができる。

また、整形処理装置１０は、不適切な整形結果を棄却し、モデルのスコアが次点の整形候補を新たな整形結果として選択し、不適切な整形結果を検出するための所定のリストを用いて、新たな整形結果のうち、不適切な整形結果を検出することができる。

また、整形処理装置１０は、ユーザが入力した検索クエリを、ユーザの端末装置１００や検索サーバ２００から取得することができる。また、整形処理装置１０は、整形処理後の検索クエリを、検索サーバ２００やユーザの端末装置１００に送信することができる。

以上、本願の実施形態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、発明の開示の欄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。

また、上記してきた「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。

１ 情報処理システム
１０ 整形処理装置
２０、１１０ 通信部
３０ 記憶部
３１ 検索履歴データベース
３２ 書き換え規則データベース
３３ モデルデータベース
３４ ホワイトリストデータベース
３５ ブラックリストデータベース
４０、１５０ 制御部
４１ 取得部
４２ 整形処理部
４３ 出力部
５１ 検出部
５２ 棄却部
１００ 端末装置
１２０ 入力部
１３０ 出力部
１４０ 物理センサ
１５１ 要求部
１５２ 操作制御部
１５３ 表示処理部
２００ 検索サーバ

Claims (13)

1. ユーザが入力した検索クエリを取得する取得部と、
   前記取得部により取得された前記検索クエリを所定の整形条件に従って整形する整形処理部と、
   不適切な整形結果を検出するための所定のリストを用いて、前記整形処理部により整形された前記検索クエリの整形結果のうち、不適切な整形結果を検出する検出部と、
   前記検出部により検出された前記不適切な整形結果を棄却する棄却部と、
   を有することを特徴とする情報処理装置。
2. 前記整形処理部は、前記検索クエリの一部もしくは全てを漢字列に整形し、
   前記検出部は、前記所定のリストとして、漢字列と当該漢字列の読みとを対応付けたリストを用いて、不適切な整形結果を検出する
   ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記検出部は、単漢字の読みに基づく漢字列の読みの誤りを原因とする整形結果を、不適切な整形結果として検出する
   ことを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
4. 前記所定のリストは、正しい漢字列の読みを示すホワイトリストである
   ことを特徴とする請求項２又は３に記載の情報処理装置。
5. 前記所定のリストは、誤った漢字列の読みを示すブラックリストである
   ことを特徴とする請求項２～４のいずれか１つに記載の情報処理装置。
6. 前記整形処理部は、前記検索クエリに対し、整形規則に従って整形候補を生成し、モデルのスコアが最大の整形候補を整形結果として選択する
   ことを特徴とする請求項１～５のいずれか１つに記載の情報処理装置。
7. 前記棄却部は、前記検出部により検出された前記不適切な整形結果を棄却し、前記モデルのスコアが次点の整形候補を新たな整形結果として選択し、
   前記検出部は、不適切な整形結果を検出するための前記所定のリストを用いて、前記棄却部により選択された前記新たな整形結果のうち、不適切な整形結果を検出する
   ことを特徴とする請求項６に記載の情報処理装置。
8. 前記整形処理部により整形された前記検索クエリの整形結果のうち、適切な整形結果を外部の情報処理装置に出力する出力部
   をさらに有することを特徴とする請求項１～７のいずれか１つに記載の情報処理装置。
9. 前記取得部は、前記ユーザが端末装置に入力した前記検索クエリを、ネットワークを介して、前記外部の情報処理装置から取得する
   ことを特徴とする請求項８に記載の情報処理装置。
10. 前記外部の情報処理装置は、前記検索クエリに応じて処理を行うサーバ装置である
    ことを特徴とする請求項８又は９に記載の情報処理装置。
11. 前記外部の情報処理装置は、前記ユーザの端末装置である
    ことを特徴とする請求項８又は９に記載の情報処理装置。
12. 情報処理装置が実行する情報処理方法であって、
    ユーザが入力した検索クエリを取得する取得工程と、
    前記取得工程により取得された前記検索クエリを所定の整形条件に従って整形する整形処理工程と、
    不適切な整形結果を検出するための所定のリストを用いて、前記整形処理工程により整形された前記検索クエリの整形結果のうち、不適切な整形結果を検出する検出工程と、
    前記検出工程により検出された前記不適切な整形結果を棄却する棄却工程と、
    を含むことを特徴とする情報処理方法。
13. ユーザが入力した検索クエリを取得する取得手順と、
    前記取得手順により取得された前記検索クエリを所定の整形条件に従って整形する整形処理手順と、
    不適切な整形結果を検出するための所定のリストを用いて、前記整形処理手順により整形された前記検索クエリの整形結果のうち、不適切な整形結果を検出する検出手順と、
    前記検出手順により検出された前記不適切な整形結果を棄却する棄却手順と、
    をコンピュータに実行させるためのプログラム。

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