JP7212655B2 - Information processing device, information processing method, and information processing program - Google Patents

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Description

本発明は、情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムに関する。 The present invention relates to an information processing device, an information processing method, and an information processing program.

ユーザが入力した文字列であるクエリに対して様々の情報の検索サービスを行うための技術が提供されている。そのような検索サービスにおいては、ユーザが入力したクエリに誤記が含まれる場合等において、その誤記を変換した上で検索結果をユーザに提供する技術が提供されている(例えば特許文献1等)。 Techniques have been provided for performing various information retrieval services in response to a query, which is a character string input by a user. In such a search service, when a query input by a user contains an error, a technology is provided that converts the error and provides the user with search results (for example, Patent Document 1, etc.).

特許第6529456号Patent No. 6529456

しかしながら、上記の従来技術では、ユーザが望んだ検索となっていない場合がある。例えば、従来技術では第1文字列とその第1文字列の誤記として入力され得る第2文字列とを対応付けた辞書を用いて、文字列を変換しているに過ぎない。そのため、ユーザが変換前の第2文字列をクエリとして用いて検索を行うことを望んでいる場合には対応することが難しい。そのため、クエリ間の関係性を適切に推定することが望まれている。 However, in the above conventional technology, there are cases where the search desired by the user is not achieved. For example, in the prior art, character strings are simply converted using a dictionary that associates a first character string with a second character string that can be input as an error in the first character string. Therefore, it is difficult to respond when the user desires to perform a search using the second character string before conversion as a query. Therefore, it is desired to appropriately estimate the relationship between queries.

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、クエリ間の関係性を適切に推定する情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラム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 information processing device, an information processing method, and an information processing program for appropriately estimating the relationship between queries.

本願に係る情報処理装置は、ユーザが入力したクエリである第1クエリによる検索が要求された第1時点から、前記ユーザに前記第1クエリと異なるクエリである第2クエリに関する検索情報を提供し、前記ユーザにより前記第2クエリの前記検索情報が選択された第2時点までの時間である経過時間を示す履歴情報を取得する取得部と、前記取得部により取得された前記履歴情報が示す前記経過時間のばらつき度合いに基づいて、前記第1クエリと前記第2クエリとの間の関係性を推定する推定部と、を備えたことを特徴とする。 The information processing apparatus according to the present application provides search information related to a second query, which is a query different from the first query, to the user from a first time point when a search by a first query, which is a query input by a user, is requested. an acquisition unit for acquiring history information indicating an elapsed time up to a second point in time when the search information of the second query was selected by the user; an estimating unit that estimates a relationship between the first query and the second query based on a degree of variation in elapsed time.

実施形態の一態様によれば、クエリ間の関係性を適切に推定することができるという効果を奏する。 According to one aspect of the embodiment, it is possible to appropriately estimate the relationship between queries.

図1は、実施形態に係る情報処理システムによる処理の一例を示す図である。FIG. 1 is a diagram illustrating an example of processing by an information processing system according to an embodiment. 図2は、実施形態に係る情報処理装置の構成例を示す図である。FIG. 2 is a diagram illustrating a configuration example of an information processing apparatus according to the embodiment; 図3は、実施形態に係る履歴情報記憶部の一例を示す図である。3 is a diagram illustrating an example of a history information storage unit according to the embodiment; FIG. 図4は、実施形態に係る推定情報記憶部の一例を示す図である。4 is a diagram illustrating an example of an estimated information storage unit according to the embodiment; FIG. 図5は、実施形態に係る端末装置の構成例を示す図である。FIG. 5 is a diagram illustrating a configuration example of a terminal device according to the embodiment; 図6は、実施形態に係る情報処理装置による処理の一例を示すフローチャートである。FIG. 6 is a flowchart illustrating an example of processing by the information processing apparatus according to the embodiment; 図7は、実施形態に係る端末装置による処理の一例を示すフローチャートである。7 is a flowchart illustrating an example of processing by the terminal device according to the embodiment; FIG. 図8は、ハードウェア構成の一例を示す図である。FIG. 8 is a diagram illustrating an example of a hardware configuration;

以下に、本願に係る情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラム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情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理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。 Hereinafter, modes for implementing an information processing apparatus, an information processing method, and an information processing program (hereinafter referred to as "embodiments") according to the present application will be described in detail with reference to the drawings. The information processing apparatus, information processing method, and information processing program according to the present application are not limited to this embodiment. Also, in each of the following embodiments, the same parts are denoted by the same reference numerals, and overlapping descriptions are omitted.

(実施形態)
〔1.情報処理〕
図1を用いて、実施形態に係る情報処理の一例について説明する。図1は、実施形態に係る情報処理システムによる処理の一例を示す図である。
(embodiment)
[1. information processing]
An example of information processing according to the embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 1 is a diagram illustrating an example of processing by an information processing system according to an embodiment.

まず、情報処理システム1の構成について説明する。図1に示すように、情報処理システム1は、端末装置10と、情報処理装置100とが含まれる。端末装置10と、情報処理装置100とは図示しない所定の通信網を介して、有線または無線により通信可能に接続される。なお、図1に示した情報処理システム1には、複数台の端末装置10や、複数台の情報処理装置100が含まれてもよい。 First, the configuration of the information processing system 1 will be described. As shown in FIG. 1 , the information processing system 1 includes a terminal device 10 and an information processing device 100 . The terminal device 10 and the information processing device 100 are communicably connected by wire or wirelessly via a predetermined communication network (not shown). Note that the information processing system 1 shown in FIG. 1 may include a plurality of terminal devices 10 and a plurality of information processing apparatuses 100 .

情報処理装置100は、ユーザにより入力されたクエリによる検索の要求から、そのクエリとは異なるクエリの情報を提供して、ユーザがその情報を選択するまでの経過時間を示す履歴情報を用いて、経過時間のばらつき度合いに基づいて、クエリ間の関係性を推定する情報処理装置である。以下では、ユーザが入力したクエリを第1クエリと記載し、第1クエリと異なるクエリ(文字列)であり、ユーザに情報を提供するクエリを第2クエリと記載する場合がある。例えば、第2クエリは、良く知られている対象を示す文字列であり、第1クエリは、第2クエリの誤記である。第1クエリは、第2クエリと同じ読みであるが、漢字、仮名、カタカナの組合せが第2クエリと異なる文字列である。第1クエリは、第2クエリがもしかして検索の対象として表示されるクエリであってもよい。 The information processing apparatus 100 provides information on a query different from the query from the search request by the query input by the user, and uses history information indicating the elapsed time until the user selects the information, An information processing device that estimates a relationship between queries based on the degree of variation in elapsed time. Hereinafter, a query input by a user may be referred to as a first query, and a query (character string) different from the first query and providing information to the user may be referred to as a second query. For example, the second query is a string indicating a well-known subject, and the first query is a typo of the second query. The first query is a character string that has the same pronunciation as the second query, but has a different combination of kanji, kana, and katakana. The first query may be a query for which the second query is possibly displayed as a search target.

図1では、情報処理装置100は、クエリを入力したユーザが利用する端末装置10に、検索結果を提供する検索装置としても機能する。例えば、情報処理装置100は、ウェブページの対象として検索処理を実行する検索エンジンとしての機能を有する。なお、クエリを用いて検索を行う点は通常の検索エンジンと同様であるため、適宜詳細な説明を省略する。例えば、情報処理装置100は、クエリを用いた検索処理の対象となる対象情報群であるウェブページ群が、インデックスされて格納されたデータベースを有し、そのデータベースの情報を対象として検索処理を実行する。なお、検索される対象は、ウェブページに限らず、クエリを用いて検索可能であれば、どのような情報であってもよく、例えば電子商取引における商品等の取引対象等、様々な検索対象であってもよい。 In FIG. 1, the information processing device 100 also functions as a search device that provides search results to the terminal device 10 used by the user who has input the query. For example, the information processing apparatus 100 has a function as a search engine that executes search processing for web pages. It should be noted that since it is the same as a normal search engine in terms of performing a search using a query, a detailed description will be omitted as appropriate. For example, the information processing apparatus 100 has a database in which a group of web pages, which is a group of target information to be searched using a query, is indexed and stored, and executes search processing on the information in the database. do. The target to be searched is not limited to web pages, and can be any information as long as it can be searched using a query. There may be.

図1では情報処理装置100が検索装置としても機能する、すなわち情報処理装置100と検索装置とが一体である場合を説明するが、情報処理装置100と検索装置とは別体であってもよい。この場合、情報処理システム1には、クエリを対象とした検索処理を実行し、検索結果を提供する検索サービスを提供する検索装置が含まれる。例えば、情報処理装置100は、ユーザが入力したクエリ、または変更後のクエリを検索装置へ送信し、検索装置から検索結果を受信し、その検索結果をユーザが利用する端末装置10に送信する。なお、検索装置が直接ユーザが利用する端末装置10へ検索結果を送信してもよい。 FIG. 1 illustrates a case where the information processing device 100 also functions as a search device, that is, the information processing device 100 and the search device are integrated. However, the information processing device 100 and the search device may be separate entities. . In this case, the information processing system 1 includes a search device that executes a search process for a query and provides a search service that provides search results. For example, the information processing device 100 transmits a query input by the user or a changed query to the search device, receives search results from the search device, and transmits the search results to the terminal device 10 used by the user. Note that the search device may directly transmit the search result to the terminal device 10 used by the user.

端末装置10は、ユーザによって利用されるデバイス(コンピュータ)である。端末装置10は、ユーザによる操作を受け付ける。端末装置10は、ユーザによるクエリの入力を受け付ける。端末装置10は、情報処理装置100から提供された検索結果を表示する。 The terminal device 10 is a device (computer) used by a user. The terminal device 10 receives an operation by a user. The terminal device 10 receives a query input by the user. The terminal device 10 displays search results provided from the information processing device 100 .

また、以下では、端末装置10をユーザと表記する場合がある。すなわち、以下では、ユーザを端末装置10と読み替えることもできる。なお、端末装置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。図1の例では、端末装置10がタッチパネル機能を有するスマートフォンである場合を示す。 Moreover, below, the terminal device 10 may be described as a user. That is, hereinafter, the user can also be read as the terminal device 10 . The terminal device 10 is implemented by, for example, a smart phone, a tablet terminal, a notebook PC (Personal Computer), a desktop PC, a mobile phone, a PDA (Personal Digital Assistant), or the like. The example of FIG. 1 shows a case where the terminal device 10 is a smartphone having a touch panel function.

以下、図1を用いて、情報処理の一例を説明する。図1では、ユーザがユーザID「U1」により識別されるユーザ(以下、「ユーザU1」とする場合がある)である場合を示す。また、図1に示す例においては、端末装置10が情報処理装置100と通信するタイミングに応じて、端末装置10を端末装置10-1、10-2として説明する。例えば、端末装置10-1がある日時でユーザU1によるクエリに応じて情報処理装置100と通信する端末装置10を示し、端末装置10-2が端末装置10-1よりも後の日時でユーザU1によるクエリに応じて情報処理装置100と通信する端末装置10を示す。図1に示す端末装置10-1および端末装置10-2は、ユーザU1により利用される同じ端末装置10である。以下では、端末装置10-1、10-2について、特に区別なく説明する場合には、端末装置10と記載する。 An example of information processing will be described below with reference to FIG. FIG. 1 shows a case where the user is identified by a user ID "U1" (hereinafter sometimes referred to as "user U1"). Also, in the example shown in FIG. 1, the terminal device 10 will be described as terminal devices 10-1 and 10-2 according to the timing at which the terminal device 10 communicates with the information processing device 100. FIG. For example, terminal device 10-1 shows terminal device 10 that communicates with information processing device 100 in response to a query by user U1 at a certain date and time, and terminal device 10-2 shows user U1 at a date and time later than terminal device 10-1. 1 shows a terminal device 10 communicating with an information processing device 100 in response to a query by . Terminal device 10-1 and terminal device 10-2 shown in FIG. 1 are the same terminal device 10 used by user U1. Hereinafter, the terminal devices 10-1 and 10-2 will be referred to as the terminal device 10 when they are described without distinction.

まず、情報処理装置100は、ログデータ群LG1に含まれるユーザの検索行動に関する履歴情報を用いて、クエリ間の関係性の推定に用いる情報を生成する(ステップS11)。情報処理装置100は、ユーザが入力したクエリである第1クエリによる検索が要求された第1時点から、ユーザに第1クエリと異なるクエリである第2クエリに関する検索情報を提供し、ユーザにより第2クエリの検索情報が選択された第2時点までの時間である経過時間(以下単に「経過時間」と記載する場合がある)を示す履歴情報を取得する。ここでいう第2クエリの検索情報とは、第2クエリによる検索結果であってもよいし、第2クエリによる検索を推奨する文字列、例えばもしかして検索等であってもよい。例えば、第2クエリの検索情報には対応するコンテンツ(のURL(Uniform Resource Locator)等)へのハイパーリンク(リンク)が張られている。図1では、情報処理装置100は、第1クエリが文字列「XXXX」であり、第2クエリが文字列「YYYY」である場合の経過時間を示す履歴情報を取得する。例えば、情報処理装置100は、ユーザが第1クエリ「XXXX」を入力した第1時点から、ユーザに第2クエリ「YYYY」の検索結果を提供し、ユーザが第2クエリの検索結果を選択した第2時点までの時間(経過時間)を示す履歴情報を取得する。ここで、文字列「XXXX」と文字列「YYYY」とは、読みは同じであるが、漢字の表記が異なる文字列であってもよい。例えば、文字列「XXXX」は、ユーザによる入力ミスなどの誤記を変換する変換用リストに、文字列「YYYY」の誤記として登録されている文字列であってもよい。 First, the information processing apparatus 100 generates information used for estimating the relationship between queries, using history information about user search behavior included in the log data group LG1 (step S11). The information processing apparatus 100 provides the user with search information regarding a second query, which is a different query from the first query, from a first time when a search by a first query, which is a query input by the user, is requested, and the user performs a second query. Acquire history information indicating an elapsed time (hereinafter sometimes simply referred to as “elapsed time”) that is the time up to the second point in time when the search information of the two queries is selected. The search information of the second query here may be the search result of the second query, or may be a character string that recommends the search by the second query, for example, a search by chance. For example, the search information of the second query has a hyperlink (link) to the corresponding content (URL (Uniform Resource Locator), etc.). In FIG. 1, the information processing apparatus 100 acquires history information indicating the elapsed time when the first query is the character string "XXXX" and the second query is the character string "YYYY". For example, the information processing apparatus 100 provides the user with the search results of the second query "YYYY" from the first time point when the user inputs the first query "XXXX", and the user selects the search results of the second query. Acquire history information indicating the time (elapsed time) up to the second point in time. Here, the character string "XXXX" and the character string "YYYY" may have the same reading but different kanji notation. For example, the character string "XXXX" may be a character string registered as an error in the character string "YYYY" in a conversion list for converting errors such as input errors by the user.

そして、情報処理装置100は、履歴情報を用いて、経過時間のばらつき度合いを示す情報を生成する。例えば、情報処理装置100は、文字列「XXXX」を対象とする履歴情報を用いて、経過時間の標準偏差を算出する。図1では、情報処理装置100は、文字列「XXXX」を対象とする履歴情報を用いて、経過時間の標準偏差(推定用情報GR1中のσに対応)を示す推定用情報GR1を生成する。なお、図1では説明のために推定用情報GR1、GR2に正規分布を示すが、分布は正規分布に限られず、実際の経過時間のばらつきに応じた様々な分布であってもよい。図1では、情報処理装置100は、文字列「XXXX」がクエリとして入力され、文字列「YYYY」の検索に関する情報を提供された場合の経過時間の標準偏差を算出する。例えば、情報処理装置100は、経過時間の標準偏差を「VL1」と算出する。なお、「VL1」は具体的な値であるものとする。 Then, the information processing apparatus 100 uses the history information to generate information indicating the degree of variation in elapsed time. For example, the information processing apparatus 100 calculates the standard deviation of the elapsed time using the history information for the character string "XXXX". In FIG. 1, the information processing apparatus 100 generates estimation information GR1 indicating the standard deviation of the elapsed time (corresponding to σ in the estimation information GR1) using the history information for the character string "XXXX". . In FIG. 1, normal distributions are shown in the estimation information GR1 and GR2 for explanation, but the distributions are not limited to the normal distributions, and may be various distributions according to variations in the actual elapsed time. In FIG. 1, the information processing apparatus 100 calculates the standard deviation of the elapsed time when the character string "XXXX" is input as a query and the information regarding the search for the character string "YYYY" is provided. For example, the information processing apparatus 100 calculates the standard deviation of the elapsed time as "VL1". Note that "VL1" is assumed to be a specific value.

そして、情報処理装置100は、経過時間の標準偏差「VL1」と閾値との比較に基づいて、クエリ間の関係性を推定する(ステップS12)。以下、閾値が「TH1」であるものとして説明するが、「TH1」は具体的な値であるものとする。図1では、情報処理装置100は、経過時間の標準偏差「VL1」と閾値「TH1」との比較に基づいて、文字列「XXXX」と文字列「YYYY」との関係性を推定する。情報処理装置100は、標準偏差「VL1」が閾値「TH1」未満である場合、文字列「XXXX」と文字列「YYYY」との関係性が高いと推定する。具体的には、情報処理装置100は、標準偏差「VL1」が閾値「TH1」未満である場合、文字列「XXXX」が文字列「YYYY」の誤記(入力ミス)であると推定する。図1では、情報処理装置100は、標準偏差「VL1」が閾値「TH1」未満であるため、文字列「XXXX」が文字列「YYYY」の誤記(入力ミス)であると推定する。 Then, the information processing apparatus 100 estimates the relationship between the queries based on the comparison between the standard deviation "VL1" of the elapsed time and the threshold (step S12). In the following description, it is assumed that the threshold value is "TH1", and "TH1" is a specific value. In FIG. 1, the information processing apparatus 100 estimates the relationship between the character string "XXXX" and the character string "YYYY" based on the comparison between the standard deviation "VL1" of the elapsed time and the threshold value "TH1". When the standard deviation “VL1” is less than the threshold “TH1”, the information processing apparatus 100 estimates that the character string “XXXX” and the character string “YYYY” are closely related. Specifically, when the standard deviation “VL1” is less than the threshold “TH1”, the information processing apparatus 100 estimates that the character string “XXXX” is a typographical error (input error) of the character string “YYYY”. In FIG. 1, the information processing apparatus 100 estimates that the character string "XXXX" is a typographical error (input error) of the character string "YYYY" because the standard deviation "VL1" is less than the threshold value "TH1".

端末装置10-1は、ユーザU1による「XXXX」というクエリの入力を受け付ける(ステップS13)。図1に示す例において、ユーザU1は、端末装置10-1の画面に表示された検索サイトのページ中の検索窓にクエリ「XXXX」を入力し、検索実行のボタンを押下する。そして、端末装置10-1は、クエリ「XXXX」を情報処理装置100へ送信する(ステップS14)。 The terminal device 10-1 receives the input of the query "XXXX" by the user U1 (step S13). In the example shown in FIG. 1, the user U1 inputs the query "XXXX" into the search window in the page of the search site displayed on the screen of the terminal device 10-1, and presses the search execution button. Then, the terminal device 10-1 transmits the query "XXXX" to the information processing device 100 (step S14).

端末装置10-1からクエリ「XXXX」を受信した情報処理装置100は、推定結果を基に検索処理を実行する。情報処理装置100は、受信したクエリ「XXXX」が文字列「YYYY」の誤記であると推定したため、クエリ「XXXX」は変更が必要であると推定する。そのため、情報処理装置100は、クエリ「YYYY」を用いて、検索処理を実行する。 The information processing device 100 that has received the query “XXXX” from the terminal device 10-1 executes search processing based on the estimation result. Since the information processing apparatus 100 presumes that the received query "XXXX" is a typographical error in the character string "YYYY", it presumes that the query "XXXX" needs to be changed. Therefore, the information processing apparatus 100 executes search processing using the query “YYYY”.

そして、情報処理装置100は、クエリ「YYYY」の検索結果をユーザU1が利用する端末装置10-1へ提供する(ステップS18)。図1の例では、情報処理装置100は、クエリ「XXXX」ではなくクエリ「YYYY」での検索結果であることを通知する情報と共に、「YYYY」の検索結果を表示するコンテンツを端末装置10-1へ提供してもよい。なお、情報処理装置100が行う情報提供が上記限らず、様々な態様であってもよい。例えば、情報処理装置100は、検索結果を提供する前に、クエリ「XXXX」をクエリ「YYYY」に変更するか否かをユーザU1に確認する情報を提供してもよい。この場合、情報処理装置100は、ユーザU1が選択したクエリに対応する検索結果を端末装置10-1へ提供してもよい。また、情報処理装置100は、クエリ「YYYY」の検索結果とともに、クエリ「XXXX」の検索結果を提供してもよい。 Then, the information processing device 100 provides the search result of the query “YYYY” to the terminal device 10-1 used by the user U1 (step S18). In the example of FIG. 1 , the information processing apparatus 100 sends the content displaying the search result of “YYYY” to the terminal device 10-10-10 along with the information notifying that the search result of the query “YYYY” is not the query “XXXX”. 1 may be provided. Note that the provision of information by the information processing apparatus 100 is not limited to the above, and may be in various forms. For example, the information processing apparatus 100 may provide information for confirming to the user U1 whether to change the query "XXXX" to the query "YYYY" before providing the search result. In this case, the information processing device 100 may provide the terminal device 10-1 with search results corresponding to the query selected by the user U1. The information processing apparatus 100 may also provide search results for the query "XXXX" along with the search results for the query "YYYY".

また、情報処理装置100は、端末装置10-1から提供した情報へのユーザU1による操作等の情報を履歴情報として収集する。例えば、情報処理装置100は、ユーザU1が利用する端末装置10から第1クエリ「XXXX」による検索の要求を受け付けた第1時点から、ユーザU1が第2クエリ「YYYY」の検索結果を選択したことを示す情報を受信した第2時点までの経過時間を履歴情報として収集する。同様に、情報処理装置100は、他のユーザが利用する端末装置10を対象として、第1クエリ「XXXX」による検索の要求を受け付けた第1時点から、ユーザU1が第2クエリ「YYYY」の検索結果を選択したことを示す情報を受信した第2時点までの経過時間を履歴情報として収集する。なお、情報処理装置100は、履歴情報を収集する外部装置から追加する履歴情報を取得してもよい。 The information processing apparatus 100 also collects, as history information, information such as operations by the user U1 on information provided from the terminal device 10-1. For example, the information processing apparatus 100 selects the search result of the second query "YYYY" from the first time when the user U1 receives a search request by the first query "XXXX" from the terminal device 10 used by the user U1. Elapsed time up to the second point in time when the information indicating that is received is collected as history information. Similarly, the information processing apparatus 100 receives a search request based on the first query "XXXX" for the terminal devices 10 used by other users, from the first time point when the user U1 uses the second query "YYYY". Elapsed time up to the second point in time when information indicating that a search result has been selected is collected as history information. Note that the information processing apparatus 100 may acquire additional history information from an external device that collects history information.

そして、情報処理装置100は、収集した履歴情報をログデータ群LG1に追加して、ログデータ群LG2に更新する(ステップS16)。ここで、ステップS15の段階までは、文字列「XXXX」は、特定の対象(意味)に対応しておらず、表記が文字列「YYYY」に近いため、文字列「YYYY」の誤記として扱われていたが、ステップS15の時点では、文字列「XXXX」が特定の対象(意味)を指すものとして使われ始めているものとする。 Then, the information processing apparatus 100 adds the collected history information to the log data group LG1 to update the log data group LG2 (step S16). Here, up to the stage of step S15, the character string "XXXX" does not correspond to a specific object (meaning) and the notation is close to the character string "YYYY", so it is treated as an error in the character string "YYYY". However, at the time of step S15, it is assumed that the character string "XXXX" has begun to be used to indicate a specific object (meaning).

情報処理装置100は、ログデータ群LG2に含まれるユーザの検索行動に関する履歴情報を用いて、クエリ間の関係性の推定に用いる情報を生成する(ステップS17)。情報処理装置100は、ユーザが入力したクエリである第1クエリによる検索が要求された第1時点から、ユーザに第1クエリと異なるクエリである第2クエリに関する検索情報を提供し、ユーザにより第2クエリの検索情報が選択された第2時点までの時間である経過時間を示す履歴情報を取得する。図1では、情報処理装置100は、第1クエリが文字列「XXXX」であり、第2クエリが文字列「YYYY」である場合の経過時間を示す履歴情報を取得する。そして、情報処理装置100は、履歴情報を用いて、経過時間のばらつき度合いを示す情報を生成する。例えば、情報処理装置100は、文字列「XXXX」を対象とする履歴情報を用いて、経過時間の標準偏差を算出する。図1では、情報処理装置100は、文字列「XXXX」を対象とする履歴情報を用いて、経過時間の標準偏差(推定用情報GR2中のσに対応)を示す推定用情報GR2を生成する。図1では、情報処理装置100は、文字列「XXXX」がクエリとして入力され、文字列「YYYY」の検索に関する情報を提供された場合の経過時間の標準偏差を算出する。例えば、情報処理装置100は、経過時間の標準偏差を「VL2」と算出する。なお、「VL2」は具体的な値であり、「VL1」よりも大きい値であるものとする。 The information processing apparatus 100 generates information used for estimating the relationship between queries, using the history information about the user's search behavior included in the log data group LG2 (step S17). The information processing apparatus 100 provides the user with search information regarding a second query, which is a different query from the first query, from a first time when a search by a first query, which is a query input by the user, is requested, and the user performs a second query. Acquire history information indicating the elapsed time up to the second point in time when the search information of the two queries was selected. In FIG. 1, the information processing apparatus 100 acquires history information indicating the elapsed time when the first query is the character string "XXXX" and the second query is the character string "YYYY". Then, the information processing apparatus 100 uses the history information to generate information indicating the degree of variation in elapsed time. For example, the information processing apparatus 100 calculates the standard deviation of the elapsed time using the history information for the character string "XXXX". In FIG. 1, the information processing apparatus 100 generates estimation information GR2 indicating the standard deviation of the elapsed time (corresponding to σ in the estimation information GR2) using the history information for the character string "XXXX". . In FIG. 1, the information processing apparatus 100 calculates the standard deviation of the elapsed time when the character string "XXXX" is input as a query and the information regarding the search for the character string "YYYY" is provided. For example, the information processing apparatus 100 calculates the standard deviation of the elapsed time as "VL2". It should be noted that "VL2" is a specific value and is assumed to be a larger value than "VL1".

そして、情報処理装置100は、経過時間の標準偏差「VL2」と閾値との比較に基づいて、クエリ間の関係性を推定する(ステップS18)。図1では、情報処理装置100は、経過時間の標準偏差「VL2」と閾値「TH1」との比較に基づいて、文字列「XXXX」と文字列「YYYY」との関係性を推定する。情報処理装置100は、標準偏差「VL2」が閾値「TH1」以上である場合、文字列「XXXX」と文字列「YYYY」との関係性が低いと推定する。具体的には、情報処理装置100は、標準偏差「VL2」が閾値「TH1」以上である場合、文字列「XXXX」が文字列「YYYY」とは異なる意味を示す単語であると推定する。図1では、情報処理装置100は、標準偏差「VL2」が閾値「TH1」以上であるため、文字列「XXXX」が新しく意味を持つ単語(新単語)であると推定する。この場合、情報処理装置100は、文字列「XXXX」を、他の文字列の誤記(表記ミス)として取り扱う対象から除外する。具体的には、情報処理装置100は、変換用リストのうち、他の文字列の誤記として登録されている文字列「XXXX」を除く。 Then, the information processing apparatus 100 estimates the relationship between the queries based on the comparison between the standard deviation "VL2" of the elapsed time and the threshold (step S18). In FIG. 1, the information processing apparatus 100 estimates the relationship between the character string "XXXX" and the character string "YYYY" based on the comparison between the standard deviation "VL2" of the elapsed time and the threshold value "TH1". The information processing apparatus 100 estimates that the relationship between the character string "XXXX" and the character string "YYYY" is low when the standard deviation "VL2" is equal to or greater than the threshold value "TH1". Specifically, when the standard deviation “VL2” is equal to or greater than the threshold “TH1”, the information processing apparatus 100 estimates that the character string “XXXX” is a word with a different meaning from the character string “YYYY”. In FIG. 1, the information processing apparatus 100 estimates that the character string "XXXX" is a new word (new word) because the standard deviation "VL2" is equal to or greater than the threshold "TH1". In this case, the information processing apparatus 100 excludes the character string “XXXX” from being treated as a typographical error (notation error) of other character strings. Specifically, the information processing apparatus 100 removes the character string "XXXX" registered as an error in other character strings from the conversion list.

端末装置10-2は、ユーザU1による「XXXX」というクエリの入力を受け付ける(ステップS19)。そして、端末装置10-2は、クエリ「XXXX」を情報処理装置100へ送信する(ステップS20)。 The terminal device 10-2 receives the input of the query "XXXX" by the user U1 (step S19). Then, the terminal device 10-2 transmits the query "XXXX" to the information processing device 100 (step S20).

端末装置10-2からクエリ「XXXX」を受信した情報処理装置100は、推定結果を基に検索処理を実行する。情報処理装置100は、受信したクエリ「XXXX」が特定の意味に対応する文字列(単語)であると推定したため、クエリ「XXXX」は変更が不要であると推定する。情報処理装置100は、クエリ「XXXX」を用いて、検索処理を実行する。そして、情報処理装置100は、変換後クエリ「XXXX」の検索結果をユーザU1が利用する端末装置10-2へ提供する(ステップS21)。 The information processing apparatus 100 that has received the query “XXXX” from the terminal device 10-2 executes search processing based on the estimation result. Since the information processing apparatus 100 presumes that the received query "XXXX" is a character string (word) corresponding to a specific meaning, it presumes that the query "XXXX" does not need to be changed. The information processing apparatus 100 executes search processing using the query “XXXX”. Then, the information processing apparatus 100 provides the search result of the post-conversion query “XXXX” to the terminal device 10-2 used by the user U1 (step S21).

ここで、第1クエリが特に意味を持たず単なる第2クエリの表記ミスの場合、各ユーザが第1クエリを入力した際に、各ユーザが同程度の認知時間が経過した後に、自身の入力ミスを認識し第2クエリの検索情報を選択することとなる。 Here, if the first query has no particular meaning and is simply a spelling mistake in the second query, when each user inputs the first query, after the same recognition time has passed for each user, the input Recognizing the mistake, the search information for the second query is selected.

そのため、第2クエリの表記ミスである第1クエリを入力した各ユーザについて、大体同程度の経過時間となる。したがって、第1クエリが第2クエリの表記ミスの場合、ユーザが入力した第1クエリによる検索が要求された第1時点から、ユーザに第2クエリに関する検索情報を提供し、ユーザにより第2クエリの検索情報が選択された第2時点までの経過時間のばらつき度合いは小さくなる。 Therefore, the elapsed time is approximately the same for each user who has input the first query, which is a spelling error of the second query. Therefore, if the first query is a misspelling of the second query, the search information on the second query is provided to the user from the first time when a search by the first query input by the user is requested, and the user enters the second query. The degree of variation in the elapsed time up to the second point in time when the search information is selected becomes small.

一方、第1クエリを入力したユーザには、第1クエリが第2クエリとは異なる意味を有し始めた場合、第1クエリでの検索を目的として第1クエリを入力したユーザ、第2クエリでの検索を目的として第1クエリを入力したユーザ等、異なる目的で第1クエリを入力したユーザが混在することとなる。また、第1クエリが第2クエリとは異なる意味を有する場合、第1クエリを入力した各ユーザが実際に第1クエリと第2クエリとのいずれでの検索を目的として入力したのかを認識するための時間を要したり、各ユーザの第1クエリに対する認識の程度に応じて経過時間が変動したりすることとなる。 On the other hand, if the first query begins to have a different meaning from the second query, the user who entered the first query may have the user who entered the first query for the purpose of searching with the first query. There will be a mixture of users who input the first query for different purposes, such as users who input the first query for the purpose of searching in . Also, if the first query has a different meaning from the second query, it is recognized whether each user who entered the first query actually entered the first query or the second query for the purpose of searching. In addition, the elapsed time may vary depending on the degree of recognition of each user for the first query.

そのため、意味を有する第1クエリを入力した各ユーザについて、経過時間にばらつきが生じることとなる。したがって、第1クエリが意味を有する場合、ユーザが入力した第1クエリによる検索が要求された第1時点から、ユーザに第2クエリに関する検索情報を提供し、ユーザにより第2クエリの検索情報が選択された第2時点までの経過時間のばらつき度合いは大きくなる。 Therefore, the elapsed time varies for each user who has input a meaningful first query. Therefore, if the first query has meaning, the search information on the second query is provided to the user from the first time when the search by the first query input by the user is requested, and the search information on the second query is provided by the user. The degree of variation in the elapsed time up to the selected second point in time increases.

そのため、上述したように情報処理装置100は、経過時間のばらつき度合いに基づいて判定することにより、クエリ間の関係性を適切に推定することができる。例えば、情報処理装置100は、日本語のように、同じ読みであるが、漢字、仮名、カタカナの組合せによって、異なる意味に対応する文字列があるような言語において、クエリ間の関係性を適切に推定することができる。図1では、情報処理装置100は、2つのクエリの関係性が低くなる程、その2つのクエリが違う意味(概念)を示す単語、すなわち双方が他方の表記ミスではなく、独自の意味(概念)に対応する文字列であると推定することができる。 Therefore, as described above, the information processing apparatus 100 can appropriately estimate the relationship between queries by making determinations based on the degree of variation in elapsed time. For example, the information processing apparatus 100 can appropriately determine the relationship between queries in a language such as Japanese in which there are character strings that have the same pronunciation but have different meanings depending on combinations of kanji, kana, and katakana. can be estimated to In FIG. 1, the information processing apparatus 100 uses words that indicate different meanings (concepts) of the two queries as the relationship between the two queries becomes lower, that is, both of them are unique meanings (concepts) rather than notational errors of the other. ) can be assumed to be a string corresponding to

〔1-1.ばらつき度合い〕
なお、上記の例では、クエリ間の関係性の推定に経過時間の標準偏差を用いる場合を一例として示したが、情報処理装置100は、標準偏差に限らず、様々な情報(値)を用いて、クエリ間の関係性を推定してもよい。例えば、情報処理装置100は、経過時間のばらつき度合いを示す指標として、経過時間の分散を用いて、クエリ間の関係性を推定してもよい。この場合も上述した標準偏差の場合と同様に、情報処理装置100は、経過時間の分散と閾値(分散用の閾値)との比較により、クエリ間の関係性を推定してもよい。
[1-1. degree of variation]
In the above example, the case where the standard deviation of the elapsed time is used to estimate the relationship between queries is shown as an example, but the information processing apparatus 100 is not limited to the standard deviation, and uses various information (values) may be used to infer relationships between queries. For example, the information processing apparatus 100 may estimate the relationship between queries using the variance of elapsed times as an index indicating the degree of variation in elapsed times. In this case, similarly to the case of the standard deviation described above, the information processing apparatus 100 may estimate the relationship between queries by comparing the variance of elapsed time with a threshold (threshold for variance).

〔1-2.中央値〕
また、情報処理装置100は、経過時間の中央値(推定用情報GR1、GR2中のμに対応)を用いて、クエリ間の関係性を推定してもよい。例えば、情報処理装置100は、経過時間の中央値と他の閾値との比較を基に、クエリ間の関係性を推定してもよい。
[1-2. Median〕
The information processing apparatus 100 may also estimate the relationship between queries using the median value of the elapsed times (corresponding to μ in the estimation information GR1 and GR2). For example, the information processing apparatus 100 may estimate the relationship between queries based on the comparison of the median elapsed time with another threshold.

情報処理装置100は、経過時間の中央値が他の閾値以上である場合、第1クエリと第2クエリとの関係性が低いと推定してもよい。例えば、情報処理装置100は、経過時間の中央値が他の閾値以上である場合、第1クエリが第2クエリとは異なる意味を示す単語であると推定する。 The information processing apparatus 100 may estimate that the relationship between the first query and the second query is low when the median value of the elapsed time is equal to or greater than another threshold. For example, when the median value of the elapsed time is equal to or greater than another threshold, the information processing apparatus 100 estimates that the first query is a word indicating a meaning different from that of the second query.

また、情報処理装置100は、経過時間の中央値が他の閾値未満である場合、第1クエリと第2クエリとの関係性が高いと推定してもよい。例えば、情報処理装置100は、経過時間の中央値が他の閾値未満である場合、第1クエリが第2クエリの誤記であると推定する。 Further, the information processing apparatus 100 may estimate that the relationship between the first query and the second query is high when the median value of the elapsed times is less than another threshold. For example, the information processing apparatus 100 estimates that the first query is a spelling error of the second query when the median value of the elapsed time is less than another threshold.

また、情報処理装置100は、経過時間の中央値の変化に基づいて、クエリ間の関係性を推定してもよい。情報処理装置100は、経過時間の中央値が増加する加速度に基づいて、クエリ間の関係性を推定してもよい。情報処理装置100は、経過時間の中央値が増加傾向にある場合、第1クエリと第2クエリとの関係性が低いと推定してもよい。 The information processing apparatus 100 may also estimate the relationship between queries based on changes in the median elapsed time. The information processing apparatus 100 may estimate the relationship between queries based on the acceleration with which the median elapsed time increases. The information processing apparatus 100 may estimate that the relationship between the first query and the second query is low when the median value of the elapsed time tends to increase.

情報処理装置100は、経過時間の中央値の増加率が所定の値以上である場合、第1クエリと第2クエリとの関係性が低いと推定してもよい。例えば、情報処理装置100は、経過時間の中央値が所定の値以上である場合、第1クエリが第2クエリとは異なる意味を示す単語であると推定する。 The information processing apparatus 100 may estimate that the relationship between the first query and the second query is low when the increase rate of the median elapsed time is equal to or greater than a predetermined value. For example, when the median value of the elapsed time is equal to or greater than a predetermined value, the information processing apparatus 100 estimates that the first query is a word indicating a different meaning from the second query.

情報処理装置100は、経過時間の中央値の増加率が所定の値未満である場合、第1クエリと第2クエリとの関係性が高いと推定してもよい。例えば、情報処理装置100は、経過時間の中央値が所定の値未満である場合、第1クエリが第2クエリの誤記であると推定する。 The information processing apparatus 100 may estimate that the relationship between the first query and the second query is high when the increase rate of the median elapsed time is less than a predetermined value. For example, the information processing apparatus 100 estimates that the first query is a spelling error of the second query when the median value of the elapsed time is less than a predetermined value.

なお、情報処理装置100は、中央値に限らず、様々な代表値を用いてもよい。例えば、情報処理装置100は、経過時間の平均値や最頻値を用いて、クエリ間の関係性を推定してもよい。中央値以外の他の代表値を用いる場合も同様の処理により、情報処理装置100は、クエリ間の関係性を推定してもよく、中央値の場合と同様の処理のため詳細な記載は省略する。 Note that the information processing apparatus 100 may use various representative values instead of the median value. For example, the information processing apparatus 100 may estimate the relationship between queries using an average value or a mode value of elapsed times. When using a representative value other than the median value, the information processing apparatus 100 may estimate the relationship between queries by the same processing, and the detailed description is omitted because the processing is the same as in the case of the median value. do.

〔1-3.その他の推定方法〕
また、情報処理装置100は、経過時間のばらつき度合いを用いた推定結果と、経過時間の代表値を用いた推定結果との両方を用いて、クエリ間の関係性を推定してもよい。
[1-3. Other Estimation Methods]
Further, the information processing apparatus 100 may estimate the relationship between queries using both the estimation result using the degree of variation in the elapsed time and the estimation result using the representative value of the elapsed time.

例えば、情報処理装置100は、経過時間のばらつき度合いを用いた推定結果と、経過時間の代表値を用いた推定結果との両方が一致する場合、その推定結果を基にクエリ間の関係性を推定してもよい。 For example, when both the estimation result using the degree of variation in the elapsed time and the estimation result using the representative value of the elapsed time match, the information processing apparatus 100 determines the relationship between the queries based on the estimation result. can be estimated.

例えば、情報処理装置100は、経過時間のばらつき度合いによる推定結果が第1クエリと第2クエリとの関係性が低いとの推定結果であり、経過時間の中央値による推定結果が第1クエリと第2クエリとの関係性が低いとの推定結果である場合、第1クエリと第2クエリとの関係性が低いと推定してもよい。この場合、情報処理装置100は、第1クエリが第2クエリとは異なる意味を示す単語であると推定してもよい。 For example, the information processing apparatus 100 determines that the estimation result based on the degree of variation in the elapsed time is an estimation result that the relationship between the first query and the second query is low, and the estimation result based on the median value of the elapsed time is an estimation result that is the first query. If the estimation result indicates that the relationship with the second query is low, it may be estimated that the relationship between the first query and the second query is low. In this case, the information processing apparatus 100 may presume that the first query is a word indicating a different meaning from the second query.

例えば、情報処理装置100は、経過時間のばらつき度合いによる推定結果が第1クエリと第2クエリとの関係性が高いとの推定結果であり、経過時間の中央値による推定結果が第1クエリと第2クエリとの関係性が高いとの推定結果である場合、第1クエリと第2クエリとの関係性が高いと推定してもよい。この場合、情報処理装置100は、第1クエリが第2クエリの誤記であると推定してもよい。 For example, the information processing apparatus 100 determines that the estimation result based on the degree of variation in the elapsed time is the estimation result that the first query and the second query are highly related, and the estimation result based on the median value of the elapsed time is the first query. If the estimation result indicates that the relationship with the second query is high, it may be estimated that the relationship between the first query and the second query is high. In this case, the information processing apparatus 100 may estimate that the first query is a spelling error of the second query.

例えば、情報処理装置100は、経過時間のばらつき度合いによる推定結果が第1クエリと第2クエリとの関係性が高いとの推定結果であり、経過時間の中央値による推定結果が第1クエリと第2クエリとの関係性が低いとの推定結果である場合、第1クエリと第2クエリとの関係性が不定である推定してもよい。また、情報処理装置100は、経過時間のばらつき度合いによる推定結果が第1クエリと第2クエリとの関係性が低いとの推定結果であり、経過時間の中央値による推定結果が第1クエリと第2クエリとの関係性が高いとの推定結果である場合、第1クエリと第2クエリとの関係性が不定である推定してもよい。 For example, the information processing apparatus 100 determines that the estimation result based on the degree of variation in the elapsed time is the estimation result that the first query and the second query are highly related, and the estimation result based on the median value of the elapsed time is the first query. If the estimation result indicates that the relationship with the second query is low, it may be estimated that the relationship between the first query and the second query is indefinite. Further, the information processing apparatus 100 determines that the estimation result based on the degree of variation in elapsed time is an estimation result that the relationship between the first query and the second query is low, and the estimation result based on the median value of the elapsed time is an estimation result that indicates that the relationship between the first query and the second query is low. If the estimation result indicates that the relationship with the second query is high, it may be estimated that the relationship between the first query and the second query is indefinite.

これにより、情報処理装置100は、クエリ間の関係性の推定精度を向上させることができる。なお、上記は一例に過ぎず、情報処理装置100は、経過時間のばらつき度合いの推定結果と、経過時間の代表値の推定結果とを用いた様々な方法により、クエリ間の関係性を推定してもよい。 Thereby, the information processing apparatus 100 can improve the estimation accuracy of the relationship between queries. The above is only an example, and the information processing apparatus 100 estimates the relationship between queries by various methods using the estimation result of the degree of variation in the elapsed time and the estimation result of the representative value of the elapsed time. may

また、情報処理装置100は、第1クエリ及び第2クエリと異なる第3クエリの情報を用いて、クエリ間の関係性を推定してもよい。例えば、情報処理装置100は、第1クエリについて、第2クエリ及び第3クエリの各々との関係性を基に、クエリ間の関係性を推定してもよい。 Also, the information processing apparatus 100 may estimate the relationship between queries using information of a third query that is different from the first query and the second query. For example, the information processing apparatus 100 may estimate the relationship between queries based on the relationship between the first query and each of the second query and the third query.

例えば、情報処理装置100は、第1クエリと第2クエリとの関係性が低いとの推定結果であり、第1クエリと第3クエリとの関係性が低いとの推定結果である場合、第1クエリが第2クエリ及び第3クエリとの関係性が低いと推定してもよい。この場合、情報処理装置100は、第1クエリが第2クエリ及び第3クエリとは異なる意味を示す単語であると推定してもよい。 For example, if the estimation result indicates that the relationship between the first query and the second query is low, and the estimation result indicates that the relationship between the first query and the third query is low, the information processing apparatus 100 It may be estimated that one query has a low relationship with the second query and the third query. In this case, the information processing apparatus 100 may estimate that the first query is a word that indicates a different meaning than the second and third queries.

例えば、情報処理装置100は、第1クエリと第2クエリとの関係性が高いとの推定結果であり、第1クエリと第3クエリとの関係性が高いとの推定結果である場合、第1クエリと他のクエリとの関係性が不定であると推定してもよい。また、情報処理装置100は、第1クエリと第2クエリとの関係性が高いとの推定結果であり、第1クエリと第3クエリとの関係性が低いとの推定結果である場合、第1クエリと他のクエリとの関係性が不定であると推定してもよい。情報処理装置100は、第1クエリと第2クエリとの関係性が低いとの推定結果であり、第1クエリと第3クエリとの関係性が高いとの推定結果である場合、第1クエリと他のクエリとの関係性が不定であると推定してもよい。 For example, if the estimation result indicates that the relationship between the first query and the second query is high, and the estimation result indicates that the relationship between the first query and the third query is high, the information processing apparatus 100 determines that the first query and the third query are highly related. It may be estimated that the relationship between one query and another query is indefinite. Further, when the estimation result indicates that the relationship between the first query and the second query is high and the relationship between the first query and the third query is low, the information processing apparatus 100 determines that the relationship between the first query and the third query is low. It may be estimated that the relationship between one query and another query is indefinite. If the estimation result indicates that the relationship between the first query and the second query is low and the relationship between the first query and the third query is high, the information processing apparatus 100 determines that the relationship between the first query and the third query is high. and other queries may be assumed to be indeterminate.

これにより、情報処理装置100は、クエリ間の関係性の推定精度を向上させることができる。なお、上記は一例に過ぎず、情報処理装置100は、第3クエリに関する様々な情報を用いた方法により、クエリ間の関係性を推定してもよい。 Thereby, the information processing apparatus 100 can improve the estimation accuracy of the relationship between queries. Note that the above is merely an example, and the information processing apparatus 100 may estimate the relationship between queries by a method using various information regarding the third query.

〔1-4.履歴情報の収集〕
なお、履歴情報は、上記に限らず、種々の態様により収集されてもよい。例えば、各端末装置10が経過時間を計測し、計測した経過時間を情報処理装置100へ送信してもよい。そして、情報処理装置100は、各端末装置10から取得した履歴情報を履歴情報記憶部121に追加することにより、履歴情報を収集してもよい。例えば、各端末装置10は、第1クエリを情報処理装置100へ送信した日時(第1時点)と、情報処理装置100から受信した第2クエリの検索情報をユーザが選択した日時(第2時点)とを記憶し、それらを関連付けて、情報処理装置100へ送信してもよい。この場合、情報処理装置100は、各端末装置10から取得した第1時点及び第2時点から経過時間を算出し、算出した経過時間を含む履歴情報を履歴情報記憶部121に追加することにより、履歴情報を収集してもよい。
[1-4. Collection of history information]
Note that the history information is not limited to the above, and may be collected in various ways. For example, each terminal device 10 may measure the elapsed time and transmit the measured elapsed time to the information processing device 100 . The information processing apparatus 100 may collect history information by adding the history information acquired from each terminal device 10 to the history information storage unit 121 . For example, each terminal device 10 stores the date and time (first time point) when the first query was transmitted to the information processing device 100 and the date and time (second time point) when the user selected search information for the second query received from the information processing device 100. ) may be stored, associated with each other, and transmitted to the information processing apparatus 100 . In this case, the information processing apparatus 100 calculates the elapsed time from the first time point and the second time point acquired from each terminal device 10, and adds the history information including the calculated elapsed time to the history information storage unit 121. Historical information may be collected.

〔2.情報処理装置の構成〕
次に、図2を用いて、実施形態に係る情報処理装置100の構成について説明する。図2は、実施形態に係る情報処理装置100の構成例を示す図である。図2に示すように、情報処理装置100は、通信部110と、記憶部120と、制御部130とを有する。なお、情報処理装置100は、情報処理装置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。
[2. Configuration of Information Processing Device]
Next, the configuration of the information processing apparatus 100 according to the embodiment will be described using FIG. FIG. 2 is a diagram illustrating a configuration example of the information processing apparatus 100 according to the embodiment. As shown in FIG. 2, the information processing apparatus 100 has a communication section 110, a storage section 120, and a control section . The information processing apparatus 100 includes an input unit (for example, a keyboard, a mouse, etc.) that receives various operations from an administrator of the information processing apparatus 100, and a display unit (for example, a liquid crystal display, etc.) for displaying various information. may have.

(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、所定の通信網(ネットワーク)と有線または無線で接続され、端末装置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) or the like. The communication unit 110 is connected to a predetermined communication network (network) by wire or wirelessly, and transmits and receives information to and from the terminal device 10 .

(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2に示すように、履歴情報記憶部121と、推定情報記憶部122とを有する。
(storage unit 120)
The storage unit 120 is realized by, for example, a semiconductor memory device such as a RAM (Random Access Memory) or a flash memory, or a storage device such as a hard disk or an optical disk. The storage unit 120 according to the embodiment has a history information storage unit 121 and an estimated information storage unit 122, as shown in FIG.

なお、記憶部120は、経過時間のばらつき度合いとの比較に用いる閾値の情報やクエリの表記に変更が必要と判定した場合に、クエリの表記の変換に用いる一覧表である変換用リストを記憶する。例えば、記憶部120は、経過時間の標準偏差との比較に用いる閾値を記憶する。例えば、変換用リストは、第1文字列と、その第1文字列の誤記として入力され得る第2文字列とを対応付けた一覧表である。図1の例では、変換用リストは、第1文字列「YYYY」に、その誤記として入力され得る第2文字列「XXXX」、「ZZZZ」等が対応付けられた一覧表である。なお、変換用リストは、情報処理装置100が生成してもよいし、変換用リストを生成する外部装置から情報処理装置100が取得してもよい。 Note that the storage unit 120 stores a conversion list, which is a list used to convert the query expression, when it is determined that the threshold information used for comparison with the degree of variation in the elapsed time or the expression of the query needs to be changed. do. For example, the storage unit 120 stores a threshold used for comparison with the standard deviation of elapsed time. For example, the conversion list is a table that associates a first character string with a second character string that can be entered as an error in the first character string. In the example of FIG. 1, the conversion list is a table in which the first character string "YYYY" is associated with the second character strings "XXXX", "ZZZZ", etc. that can be entered as errors. The conversion list may be generated by the information processing apparatus 100, or may be acquired by the information processing apparatus 100 from an external device that generates the conversion list.

(履歴情報記憶部121)
実施形態に係る履歴情報記憶部121は、ユーザの検索に関する行動履歴に関する各種情報を記憶する。履歴情報記憶部121は、ユーザが入力したクエリと、そのクエリと異なる2クエリの検索結果を提供し、ユーザが検索結果を選択するまでの経過時間を記憶する。図3は、本開示の実施形態に係る履歴情報記憶部の一例を示す図である。図3の例では、履歴情報記憶部121は、「対象文字列」、「履歴ID」、「経過時間」といった項目が含まれる。
(History information storage unit 121)
The history information storage unit 121 according to the embodiment stores various kinds of information regarding the action history regarding user searches. The history information storage unit 121 provides the query input by the user and the search results of two queries different from the query, and stores the elapsed time until the user selects the search result. FIG. 3 is a diagram illustrating an example of a history information storage unit according to an embodiment of the present disclosure; In the example of FIG. 3, the history information storage unit 121 includes items such as "target character string", "history ID", and "elapsed time".

「対象文字列」は、履歴の収集対象となる文字列(第1クエリ)を示す。「履歴ID」は、対象文字列を用いた各検索の履歴を識別するための識別情報を示す。図3の例では、「対象文字列」に「XXXX」といった抽象的な符号を図示するが、実際には、具体的な文字列が記憶される。 "Target character string" indicates a character string (first query) whose history is to be collected. “History ID” indicates identification information for identifying the history of each search using the target character string. In the example of FIG. 3, an abstract code such as "XXXX" is illustrated in the "target character string", but in reality, a specific character string is stored.

「経過時間」は、対応する検索における経過時間を示す。図3の例では、「経過時間」に「TM1」といった抽象的な符号を図示するが、実際には、「0.5秒」、「1秒」、「7秒」等の具体的な時間を示す情報が記憶される。 "Elapsed time" indicates the elapsed time in the corresponding search. In the example of FIG. 3, an abstract code such as 'TM1' is shown for 'elapsed time', but in reality, specific time such as '0.5 seconds', '1 second', and '7 seconds' is stored.

図3の例では、対象文字列「XXXX」については、履歴ID「DID1」、「DID2」、「DID3」等により識別される複数の検索の履歴が収集されていることを示す。履歴ID「DID1」により識別される検索における経過時間は、「TM1」であることを示す。 In the example of FIG. 3, for the target character string "XXXX", a plurality of search histories identified by history IDs "DID1", "DID2", "DID3", etc. are collected. The elapsed time in the search identified by the history ID "DID1" is "TM1".

なお、履歴情報記憶部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、履歴情報記憶部121は、各履歴の第1時点及び第2時点を示す情報を記憶してもよい。例えば、履歴情報記憶部121は、各履歴において対象文字列(第1クエリ)に代えて検索結果を提供したクエリ(第2クエリ)を示す情報を履歴IDに対応付けて記憶してもよい。 It should be noted that the history information storage unit 121 may store various types of information, not limited to the above, depending on the purpose. For example, the history information storage unit 121 may store information indicating the first time point and the second time point of each history. For example, the history information storage unit 121 may store information indicating the query (second query) that provided the search result instead of the target character string (first query) in each history in association with the history ID.

(推定情報記憶部122)
実施形態に係る推定情報記憶部122は、推定結果に関する情報を記憶する。例えば、推定情報記憶部122は、新たな単語として推定した単語(新単語)を記憶する。図4は、本開示の第1の実施形態に係る推定情報記憶部の一例を示す図である。図4に、第1の実施形態に係る推定情報記憶部122の一例を示す。図4に示した例では、推定情報記憶部122は、「新単語ID」、「文字列」といった項目が含まれる。
(Estimated information storage unit 122)
The estimation information storage unit 122 according to the embodiment stores information about estimation results. For example, the estimation information storage unit 122 stores a word (new word) estimated as a new word. FIG. 4 is a diagram illustrating an example of an estimated information storage unit according to the first embodiment of the present disclosure; FIG. 4 shows an example of the estimation information storage unit 122 according to the first embodiment. In the example shown in FIG. 4, the estimated information storage unit 122 includes items such as "new word ID" and "character string".

「新単語ID」は、新たに単語として推定された文字列を識別するための識別情報を示す。「文字列」は、新単語として推定された文字列を示す。図3の例では、「文字列」に「XXXX」といった抽象的な符号を図示するが、実際には、具体的な文字列が記憶される。 "New word ID" indicates identification information for identifying a character string newly estimated as a word. "Character string" indicates a character string estimated as a new word. In the example of FIG. 3, an abstract code such as "XXXX" is illustrated in "character string", but in reality, a concrete character string is stored.

図4に示す例では、新単語ID「WD1」により識別される文字列(新単語)は、「XXXX」であることを示す。 The example shown in FIG. 4 indicates that the character string (new word) identified by the new word ID "WD1" is "XXXX".

なお、推定情報記憶部122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。 It should be noted that the estimated information storage unit 122 may store various types of information, not limited to the above, depending on the purpose.

(制御部130)
図2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、情報処理装置100内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム(情報処理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。
(control unit 130)
Returning to the description of FIG. 2, the control unit 130 is a controller, and is stored in a storage device inside the information processing apparatus 100 by, for example, a CPU (Central Processing Unit) or an MPU (Micro Processing Unit). Various programs (corresponding to an example of an information processing program) are executed by using the RAM as a work area. Also, the control unit 130 is a controller, and is implemented by an integrated circuit such as an ASIC (Application Specific Integrated Circuit) or an FPGA (Field Programmable Gate Array).

図2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、処理部134と、提供部135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2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130が有する各処理部の接続関係は、図2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。 As shown in FIG. 2, the control unit 130 includes an acquisition unit 131, a generation unit 132, an estimation unit 133, a processing unit 134, and a provision unit 135, and has information processing functions and actions described below. realize or perform Note that the internal configuration of the control unit 130 is not limited to the configuration shown in FIG. 2, and may be another configuration as long as it performs the information processing described later. Moreover, the connection relationship between the processing units of the control unit 130 is not limited to the connection relationship shown in FIG. 2, and may be another connection relationship.

(取得部131)
取得部131は、記憶部120から各種の情報を取得する。取得部131は、履歴情報記憶部121から履歴情報を取得する。取得部131は、履歴情報記憶部121から経過時間のばらつき度合いの算出に用いるデータを取得する。
(Acquisition unit 131)
Acquisition unit 131 acquires various types of information from storage unit 120 . Acquisition unit 131 acquires history information from history information storage unit 121 . The acquisition unit 131 acquires data used for calculating the degree of variation in elapsed time from the history information storage unit 121 .

取得部131は、ユーザが入力したクエリである第1クエリによる検索が要求された第1時点から、ユーザに第1クエリと異なるクエリである第2クエリに関する検索情報を提供し、ユーザにより第2クエリの検索情報が選択された第2時点までの時間である経過時間を示す履歴情報を取得する。 The obtaining unit 131 provides search information regarding a second query, which is a different query from the first query, to the user from a first time point when a search by the first query, which is a query input by the user, is requested. Obtain history information indicating elapsed time up to a second point in time when the search information of the query was selected.

取得部131は、通信部110を介して、端末装置10から情報を受信する。取得部131は、ユーザが入力したクエリを端末装置10から受信する。 The acquisition unit 131 receives information from the terminal device 10 via the communication unit 110 . The acquisition unit 131 receives a query input by the user from the terminal device 10 .

取得部131は、端末装置10から履歴情報を取得してもよい。取得部131は、第1クエリが入力された端末装置10に提供された第2クエリに関する情報が選択されるまでの経過時間を端末装置10から取得する。取得部131は、第1クエリとともに経過時間を端末装置10から収集する。 The acquisition unit 131 may acquire history information from the terminal device 10 . The acquisition unit 131 acquires from the terminal device 10 the elapsed time until the information on the second query provided to the terminal device 10 to which the first query is input is selected. The acquisition unit 131 collects the elapsed time from the terminal device 10 together with the first query.

(生成部132)
生成部132は、取得部131により取得された情報を用いて様々な情報を生成する。生成部132は、外部の情報処理装置からの情報や記憶部120に記憶された情報に基づいて、各種情報を生成する。生成部132は、各種情報から各種の値を算出する。
(Generating unit 132)
The generation unit 132 generates various information using the information acquired by the acquisition unit 131 . The generation unit 132 generates various types of information based on information from an external information processing device and information stored in the storage unit 120 . The generator 132 calculates various values from various information.

生成部132は、履歴情報記憶部121に記憶された情報に基づいて、各種情報を生成する。生成部132は、標準偏差等を示す推定用情報GR1や推定用情報GR2を生成する。生成部132は、推定用情報GR1や推定用情報GR2に示す各種の値を算出する。生成部132は、履歴情報記憶部121に記憶された経過時間を用いて、経過時間のばらつき度合いを算出する。生成部132は、履歴情報記憶部121に記憶された経過時間を用いて、標準偏差を算出する。生成部132は、履歴情報記憶部121に記憶された経過時間を用いて、中央値を算出する。生成部132は、履歴情報記憶部121に記憶された経過時間を用いて、分散や平均値等を算出してもよい。 The generation unit 132 generates various types of information based on the information stored in the history information storage unit 121 . The generation unit 132 generates estimation information GR1 and estimation information GR2 indicating standard deviation and the like. The generation unit 132 calculates various values indicated in the estimation information GR1 and the estimation information GR2. The generation unit 132 uses the elapsed time stored in the history information storage unit 121 to calculate the degree of variation in the elapsed time. The generation unit 132 uses the elapsed time stored in the history information storage unit 121 to calculate the standard deviation. The generating unit 132 uses the elapsed times stored in the history information storage unit 121 to calculate the median value. The generation unit 132 may use the elapsed time stored in the history information storage unit 121 to calculate the variance, average value, and the like.

(推定部133)
推定部133は、種々の情報を推定する。推定部133は、取得部131により取得された履歴情報が示す経過時間のばらつき度合いに基づいて、第1クエリと第2クエリとの間の関係性を推定する。推定部133は、経過時間の標準偏差を、経過時間のばらつき度合いとして用いて、第1クエリと第2クエリとの間の関係性を推定する。
(Estimation unit 133)
The estimation unit 133 estimates various information. The estimation unit 133 estimates the relationship between the first query and the second query based on the degree of variation in elapsed time indicated by the history information acquired by the acquisition unit 131 . The estimation unit 133 estimates the relationship between the first query and the second query using the standard deviation of the elapsed times as the degree of variation in the elapsed times.

推定部133は、経過時間のばらつき度合いと閾値との比較に基づいて、第1クエリと第2クエリとの間の関係性を推定する。推定部133は、経過時間のばらつき度合いが閾値以上である場合、第1クエリと第2クエリとの関係性が低いと推定する。推定部133は、経過時間のばらつき度合いが閾値以上である場合、第1クエリが第2クエリとは異なる意味を示す単語であると推定する。推定部133は、経過時間のばらつき度合いが閾値未満である場合、第1クエリと第2クエリとの関係性が高いと推定する。推定部133は、経過時間のばらつき度合いが閾値未満である場合、第1クエリが第2クエリの誤記であると推定する。 The estimation unit 133 estimates the relationship between the first query and the second query based on the comparison between the degree of variation in the elapsed time and the threshold. The estimation unit 133 estimates that the relationship between the first query and the second query is low when the degree of variation in elapsed time is equal to or greater than the threshold. The estimation unit 133 estimates that the first query is a word indicating a different meaning from the second query when the degree of variation in the elapsed time is equal to or greater than the threshold. The estimation unit 133 estimates that the relationship between the first query and the second query is high when the degree of variation in elapsed time is less than the threshold. The estimation unit 133 estimates that the first query is a spelling error of the second query when the degree of variation in the elapsed time is less than the threshold.

推定部133は、経過時間の中央値に基づいて、第1クエリと第2クエリとの間の関係性を推定する。推定部133は、経過時間の中央値の変化に基づいて、第1クエリと第2クエリとの間の関係性を推定する。 The estimation unit 133 estimates the relationship between the first query and the second query based on the median elapsed time. The estimation unit 133 estimates the relationship between the first query and the second query based on the change in the median elapsed time.

(処理部134)
処理部134は、各種の処理を実行する。処理部134は、ユーザが入力したクエリに基づく検索処理を実行する。処理部134は、ユーザが入力したクエリを用いて検索処理を実行する。処理部134は、ユーザに提供する情報を生成する。処理部134は、ユーザに提供するコンテンツを生成する。
(Processing unit 134)
The processing unit 134 executes various types of processing. The processing unit 134 executes search processing based on the query input by the user. The processing unit 134 executes search processing using the query input by the user. The processing unit 134 generates information to be provided to the user. The processing unit 134 generates content to be provided to the user.

処理部134は、ユーザが入力した第1クエリと異なる第2クエリを用いた検索処理を実行する。処理部134は、ユーザが入力したクエリが変換用リストの変換元クエリに含まれる場合、ユーザが入力したクエリを、そのクエリに対応付けられた変換先クエリに変更する。処理部134は、ユーザが入力したクエリと、記憶部120に記憶された変換用リスト中の変換元クエリとを比較し、ユーザが入力したクエリに一致した変換元クエリに対応する変換先クエリにクエリの表記を変換する。そして、処理部134は、変換した変換後のクエリを用いて検索処理を実行する。 The processing unit 134 executes search processing using a second query different from the first query input by the user. When the query input by the user is included in the conversion source query in the conversion list, the processing unit 134 changes the query input by the user to the conversion target query associated with the query. The processing unit 134 compares the query input by the user with the conversion source query in the conversion list stored in the storage unit 120, and selects the conversion destination query corresponding to the conversion source query that matches the query input by the user. Convert query notation. Then, the processing unit 134 executes search processing using the converted query.

(提供部135)
提供部135は、通信部110を介して、端末装置10へ情報を送信する。提供部135は、ユーザが利用する端末装置10へ検索サービスを提供する。例えば、提供部135は、処理部134による検索処理の結果である検索結果を端末装置10へ送信する。提供部135は、処理部134により生成された情報を端末装置10へ送信する。
(Providing unit 135)
The providing unit 135 transmits information to the terminal device 10 via the communication unit 110 . The providing unit 135 provides a search service to the terminal device 10 used by the user. For example, the providing unit 135 transmits search results, which are results of search processing by the processing unit 134 , to the terminal device 10 . The providing unit 135 transmits the information generated by the processing unit 134 to the terminal device 10 .

提供部135は、ユーザが入力したクエリである第1クエリと異なるクエリである第2クエリに関する検索情報をユーザの端末装置10に送信する。提供部135は、ユーザが入力した第1クエリと異なる第2クエリに関する検索情報を送信する。提供部135は、ユーザが入力した第1クエリと異なる第2クエリを提案する検索情報を送信する。提供部135は、第2クエリを用いて検索を行う事を推奨する検索情報を送信する。提供部135は、ユーザが入力した第1クエリが変換用リストの変換元クエリに含まれる場合、第1クエリに一致した変換元クエリに対応する変換先クエリ(第2クエリ)の検索情報を送信する。 The providing unit 135 transmits search information regarding a second query, which is a different query from the first query, which is a query input by the user, to the terminal device 10 of the user. The providing unit 135 transmits search information regarding a second query different from the first query input by the user. The providing unit 135 transmits search information proposing a second query different from the first query input by the user. The providing unit 135 transmits search information that recommends searching using the second query. When the first query input by the user is included in the conversion source query of the conversion list, the providing unit 135 transmits search information of the conversion destination query (second query) corresponding to the conversion source query that matches the first query. do.

〔3.端末装置の構成〕
次に、図5を用いて、実施形態に係る端末装置10の構成について説明する。図5は、実施形態に係る端末装置10の構成例を示す図である。図5に示すように、端末装置10は、通信部11と、記憶部12と、入力部13と、表示部14と、制御部15とを有する。なお、端末装置10は、各種情報を音声出力するための音声出力部(例えばスピーカ等)を有してもよい。
[3. Configuration of terminal device]
Next, the configuration of the terminal device 10 according to the embodiment will be described using FIG. FIG. 5 is a diagram showing a configuration example of the terminal device 10 according to the embodiment. As shown in FIG. 5 , the terminal device 10 has a communication section 11 , a storage section 12 , an input section 13 , a display section 14 and a control section 15 . Note that the terminal device 10 may have an audio output unit (for example, a speaker or the like) for outputting various kinds of information by audio.

(通信部11)
通信部11は、例えば、通信回路等によって実現される。そして、通信部11は、図示しない所定の通信網と有線または無線で接続され、情報処理装置100との間で情報の送受信を行う。
(Communication unit 11)
The communication unit 11 is implemented by, for example, a communication circuit or the like. The communication unit 11 is connected to a predetermined communication network (not shown) by wire or wirelessly, and transmits and receives information to and from the information processing apparatus 100 .

(記憶部12)
記憶部12は、例えば、RAM、フラッシュメモリ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。記憶部12は、例えば、端末装置10にインストールされているアプリケーション(例えば情報表示アプリ等)に関する情報、例えばプログラム等を記憶する。
(storage unit 12)
The storage unit 12 is realized by, for example, a semiconductor memory device such as a RAM or flash memory, or a storage device such as a hard disk or an optical disk. The storage unit 12 stores, for example, information regarding an application (for example, an information display application, etc.) installed in the terminal device 10, such as a program.

(入力部13)
入力部13は、ユーザからの各種操作を受け付ける。入力部13は、音声を検知する機能を有し、ユーザの発話による音声入力を受け付ける。入力部13は、音声を検知するマイクにより検知されたユーザによる発話を入力として受け付ける。
(Input unit 13)
The input unit 13 receives various operations from the user. The input unit 13 has a function of detecting voice, and receives voice input by user's utterance. The input unit 13 receives, as an input, the user's utterance detected by a microphone that detects voice.

また、入力部13は、タッチパネル機能により表示面を介してユーザからの各種操作を受け付けてもよい。また、入力部13は、端末装置10に設けられたボタンや、端末装置10に接続されたキーボードやマウスからの各種操作を受け付けてもよい。 Further, the input unit 13 may receive various operations from the user through the display surface using a touch panel function. The input unit 13 may also receive various operations from buttons provided on the terminal device 10 or from a keyboard or mouse connected to the terminal device 10 .

例えば、入力部13は、端末装置10の表示部14を介してユーザの指定操作等の操作を受け付ける。例えば、入力部13は、タッチパネルの機能によりユーザの操作を受け付ける受付部として機能する。この場合、入力部13と受付部151とは一体であってもよい。なお、入力部13によるユーザの操作の検知方式には、タブレット端末では主に静電容量方式が採用されるが、他の検知方式である抵抗膜方式、表面弾性波方式、赤外線方式、電磁誘導方式など、ユーザの操作を検知できタッチパネルの機能が実現できればどのような方式を採用してもよい。 For example, the input unit 13 receives an operation such as a user designation operation via the display unit 14 of the terminal device 10 . For example, the input unit 13 functions as a reception unit that receives a user's operation using a touch panel function. In this case, the input unit 13 and the reception unit 151 may be integrated. As for the detection method of the user's operation by the input unit 13, the tablet terminal mainly adopts the capacitance method, but there are other detection methods such as the resistive film method, the surface acoustic wave method, the infrared method, and the electromagnetic induction method. Any method may be adopted as long as the user's operation can be detected and the function of the touch panel can be realized.

(表示部14)
表示部14は、例えば液晶ディスプレイや有機EL(Electro-Luminescence)ディスプレイ等によって実現されるタブレット端末等の表示画面であり、各種情報を表示するための表示装置である。
(Display unit 14)
The display unit 14 is a display screen of a tablet terminal or the like realized by, for example, a liquid crystal display or an organic EL (Electro-Luminescence) display, and is a display device for displaying various information.

(制御部15)
制御部15は、コントローラであり、例えば、CPUやMPU等によって、端末装置10内部の記憶部12など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。例えば、この各種プログラムは、インストールされているアプリケーション(例えばメッセージアプリ等)のプログラムが含まれる。また、制御部15は、コントローラであり、例えば、ASICやFPGA等の集積回路により実現される。
(control unit 15)
The control unit 15 is a controller, and is realized by, for example, executing various programs stored in a storage device such as the storage unit 12 inside the terminal device 10 using a RAM as a work area by a CPU, MPU, or the like. . For example, the various programs include programs of installed applications (for example, message applications, etc.). Also, the control unit 15 is a controller, and is realized by an integrated circuit such as ASIC or FPGA, for example.

図5に示すように、制御部15は、受付部151と、送信部152と、受信部153と、処理部154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15の内部構成は、図5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。 As shown in FIG. 5, the control unit 15 includes a reception unit 151, a transmission unit 152, a reception unit 153, and a processing unit 154, and implements or executes the information processing functions and actions described below. . Note that the internal configuration of the control unit 15 is not limited to the configuration shown in FIG. 5, and may be another configuration as long as it performs the information processing described later.

(受付部151)
受付部151は、各種情報を受け付ける。例えば、受付部151は、入力部13を介してユーザによる入力を受け付ける。受付部151は、ユーザによる操作を受け付ける。受付部151は、表示部14により表示された情報に対するユーザの操作を受け付ける。受付部151は、ユーザによるクエリの入力を受け付ける。例えば、受付部151は、ユーザU1による文字列「XXXX」というクエリの入力を受け付ける。
(Reception unit 151)
The reception unit 151 receives various information. For example, the reception unit 151 receives input from the user via the input unit 13 . The accepting unit 151 accepts an operation by a user. The accepting unit 151 accepts a user's operation on the information displayed by the display unit 14 . The reception unit 151 receives input of a query by the user. For example, the reception unit 151 receives input of a query character string “XXXX” by the user U1.

受付部151は、表示部14に表示された情報に対するユーザの操作を受け付ける。受付部151は、表示部14に表示された検索結果に関する情報に対するユーザの操作を受け付ける。 The accepting unit 151 accepts a user's operation on the information displayed on the display unit 14 . The accepting unit 151 accepts a user's operation on the information about the search results displayed on the display unit 14 .

(送信部152)
送信部152は、通信部11を介して、情報処理装置100へ情報を送信する。送信部152は、ユーザが入力したクエリを情報処理装置100へ送信する。送信部152は、受付部151によるユーザの操作の受け付けに応じて、ユーザの操作を示す情報を情報処理装置100へ送信する。送信部152は、情報処理装置100から提供された情報に対する、ユーザによる選択を示す情報を情報処理装置100へ送信する。
(Sending unit 152)
The transmission unit 152 transmits information to the information processing device 100 via the communication unit 11 . The transmission unit 152 transmits the query input by the user to the information processing device 100 . The transmission unit 152 transmits information indicating the user's operation to the information processing apparatus 100 in response to the reception of the user's operation by the reception unit 151 . Transmitter 152 transmits information indicating a user's selection of information provided from information processing apparatus 100 to information processing apparatus 100 .

(受信部153)
受信部153は、通信部11を介して、情報処理装置100から情報を受信する。受信部153は、ユーザが入力したクエリに対応する検索結果を情報処理装置100から受信する。受信部153は、ユーザが入力した第1クエリと異なる第2クエリに関する検索情報を受信する。受信部153は、ユーザが入力した第1クエリと異なる第2クエリの検索結果を受信する。受信部153は、ユーザが入力した第1クエリと異なる第2クエリを提案する検索情報を受信する。受信部153は、第2クエリを用いて検索を行う事を推奨する検索情報を受信する。
(Receiver 153)
The receiving unit 153 receives information from the information processing device 100 via the communication unit 11 . The receiving unit 153 receives search results corresponding to the query input by the user from the information processing device 100 . The receiving unit 153 receives search information regarding a second query that is different from the first query input by the user. The receiving unit 153 receives search results of a second query different from the first query input by the user. The receiving unit 153 receives search information that proposes a second query different from the first query input by the user. The receiving unit 153 receives search information that recommends searching using the second query.

受信部153は、ユーザが入力したクエリが変更されていない場合、ユーザが入力したクエリを用いた検索結果を情報処理装置100から受信する。受信部153は、ユーザが入力したクエリが変更された場合、変更後のクエリに対応する検索結果を含む情報を情報処理装置100から受信する。 If the query input by the user has not been changed, the receiving unit 153 receives the search results using the query input by the user from the information processing apparatus 100 . When the query input by the user is changed, the receiving unit 153 receives information including search results corresponding to the changed query from the information processing apparatus 100 .

(処理部154)
処理部154は、各種の処理を実行する。処理部154は、受信部153が受信した情報を表示部14に表示する。処理部154は、ユーザが入力したクエリに対応する検索結果を表示部14に表示する。
(Processing unit 154)
The processing unit 154 executes various types of processing. The processing unit 154 displays the information received by the receiving unit 153 on the display unit 14 . The processing unit 154 displays the search results corresponding to the query input by the user on the display unit 14 .

処理部154は、ユーザが入力した第1クエリと異なる第2クエリに関する検索情報を表示部14に表示する。処理部154は、ユーザが入力した第1クエリと異なる第2クエリの検索結果を表示部14に表示する。処理部154は、ユーザが入力した第1クエリと異なる第2クエリを提案する検索情報を表示部14に表示する。処理部154は、第2クエリを用いて検索を行う事を推奨する検索情報を表示部14に表示する。 The processing unit 154 displays on the display unit 14 search information regarding a second query different from the first query input by the user. The processing unit 154 displays on the display unit 14 search results of a second query different from the first query input by the user. The processing unit 154 displays on the display unit 14 search information proposing a second query different from the first query input by the user. The processing unit 154 displays on the display unit 14 search information that recommends performing a search using the second query.

なお、上述した制御部15による各処理は、例えば、JavaScript(登録商標)などにより実現されてもよい。また、上述した表示処理が所定のアプリケーション(例えば情報表示アプリ等)により行われる場合や推論処理等の処理が専用アプリにより行われる場合、制御部15は、例えば、所定のアプリや専用アプリを制御するアプリ制御部を有してもよい。 Note that each process by the control unit 15 described above may be implemented by, for example, JavaScript (registered trademark). Further, when the display processing described above is performed by a predetermined application (for example, an information display application) or when processing such as inference processing is performed by a dedicated application, the control unit 15 controls the predetermined application or the dedicated application, for example. You may have the application control part which carries out.

〔4.処理フロー〕
次に、図6を用いて、実施形態に係る情報処理システム1による情報処理の手順について説明する。図6は、実施形態に係る情報処理装置による処理の一例を示すフローチャートである。
[4. Processing flow]
Next, the procedure of information processing by the information processing system 1 according to the embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 6 is a flowchart illustrating an example of processing by the information processing apparatus according to the embodiment;

図6に示すように、情報処理装置100は、第1クエリによる検索が要求された第1時点から、ユーザにより第2クエリの検索情報が選択された第2時点までの経過時間を示す履歴情報を取得する(ステップS101)。 As shown in FIG. 6, the information processing apparatus 100 stores history information indicating the elapsed time from the first point in time when the search by the first query is requested to the second point in time when the search information of the second query is selected by the user. (step S101).

情報処理装置100は、履歴情報が示す経過時間のばらつき度合いに基づいて、第1クエリと第2クエリとの間の関係性を推定する(ステップS102)。例えば、情報処理装置100は、経過時間の標準偏差が閾値以上である場合、第1クエリが第2クエリとは異なる意味を示す単語であると推定する。また、情報処理装置100は、推定結果に応じたクエリに基づく検索処理を行い、その検索結果をユーザが利用する端末装置10へ提供する。 The information processing apparatus 100 estimates the relationship between the first query and the second query based on the degree of variation in the elapsed time indicated by the history information (step S102). For example, when the standard deviation of the elapsed time is equal to or greater than a threshold, the information processing apparatus 100 estimates that the first query is a word with a different meaning than the second query. The information processing apparatus 100 also performs a search process based on a query corresponding to the estimation result, and provides the search result to the terminal device 10 used by the user.

次に、図7を用いて端末装置10におけるモデルを用いた推論等の処理の流れを示す。図7は、実施形態に係る端末装置による処理の一例を示すフローチャートである。 Next, the flow of processing such as inference using a model in the terminal device 10 will be described with reference to FIG. 7 is a flowchart illustrating an example of processing by the terminal device according to the embodiment; FIG.

図7に示すように、端末装置10は、クエリの入力を受け付けていない場合(ステップS201:No)、クエリが入力されるまで待機する。端末装置10は、クエリの入力を受け付けた後(ステップS201:Yes)、クエリを送信する(ステップS202)。例えば、端末装置10は、クエリを情報処理装置100へ送信する。 As shown in FIG. 7, the terminal device 10 waits until a query is input when the input of the query is not received (step S201: No). After accepting the input of the query (step S201: Yes), the terminal device 10 transmits the query (step S202). For example, the terminal device 10 transmits a query to the information processing device 100 .

端末装置10は、検索結果を受信する(ステップS203)。例えば、端末装置10は、クエリの送信先である情報処理装置100から、検索結果を受信する。そして、端末装置10は、検索結果を表示する(ステップS204)。 The terminal device 10 receives the search result (step S203). For example, the terminal device 10 receives search results from the information processing device 100 to which the query is sent. Then, the terminal device 10 displays the search results (step S204).

〔5.効果〕
上述してきたように、実施形態に係る情報処理装置100は、取得部131と、推定部133とを有する。取得部131は、ユーザが入力したクエリである第1クエリによる検索が要求された第1時点から、ユーザに第1クエリと異なるクエリである第2クエリに関する検索情報を提供し、ユーザにより第2クエリの検索情報が選択された第2時点までの時間である経過時間を示す履歴情報を取得する。推定部133は、取得部131により取得された履歴情報が示す経過時間のばらつき度合いに基づいて、第1クエリと第2クエリとの間の関係性を推定する。
[5. effect〕
As described above, the information processing apparatus 100 according to the embodiment has the acquisition unit 131 and the estimation unit 133 . The obtaining unit 131 provides search information regarding a second query, which is a different query from the first query, to the user from a first time point when a search by the first query, which is a query input by the user, is requested. Obtain history information indicating elapsed time up to a second point in time when the search information of the query was selected. The estimation unit 133 estimates the relationship between the first query and the second query based on the degree of variation in elapsed time indicated by the history information acquired by the acquisition unit 131 .

これにより、実施形態に係る情報処理装置100は、第1クエリを入力したユーザに対して、第2クエリの情報を提供し、その情報を選択するまでの経過時間を収集して、その経過時間を基に第1クエリと第2クエリとの関係性を推定することにより、クエリ間の関係性を適切に推定することができる。 As a result, the information processing apparatus 100 according to the embodiment provides the information of the second query to the user who has input the first query, collects the elapsed time until the information is selected, and collects the elapsed time By estimating the relationship between the first query and the second query based on , it is possible to appropriately estimate the relationship between the queries.

また、実施形態に係る情報処理装置100において、推定部133は、経過時間の標準偏差を、経過時間のばらつき度合いとして用いて、第1クエリと第2クエリとの間の関係性を推定する。 Also, in the information processing apparatus 100 according to the embodiment, the estimation unit 133 estimates the relationship between the first query and the second query using the standard deviation of the elapsed time as the degree of variation in the elapsed time.

これにより、実施形態に係る情報処理装置100は、経過時間の標準偏差を用いることにより、クエリ間の関係性を適切に推定することができる。 Accordingly, the information processing apparatus 100 according to the embodiment can appropriately estimate the relationship between queries by using the standard deviation of the elapsed time.

また、実施形態に係る情報処理装置100において、推定部133は、経過時間のばらつき度合いと閾値との比較に基づいて、第1クエリと第2クエリとの間の関係性を推定する。 Also, in the information processing apparatus 100 according to the embodiment, the estimation unit 133 estimates the relationship between the first query and the second query based on the comparison between the degree of variation in elapsed time and the threshold.

これにより、実施形態に係る情報処理装置100は、経過時間のばらつき度合いと閾値との比較により、クエリ間の関係性を適切に推定することができる。 Accordingly, the information processing apparatus 100 according to the embodiment can appropriately estimate the relationship between queries by comparing the degree of variation in elapsed time with the threshold.

また、実施形態に係る情報処理装置100において、推定部133は、経過時間のばらつき度合いが閾値以上である場合、第1クエリと第2クエリとの関係性が低いと推定する。 In addition, in the information processing apparatus 100 according to the embodiment, the estimation unit 133 estimates that the relationship between the first query and the second query is low when the degree of variation in elapsed time is equal to or greater than the threshold.

これにより、実施形態に係る情報処理装置100は、経過時間のばらつき度合いが閾値以上である場合、第1クエリと第2クエリとの関係性が低いと推定することにより、クエリ間の関係性を適切に推定することができる。 As a result, the information processing apparatus 100 according to the embodiment estimates that the relationship between the first query and the second query is low when the degree of variation in the elapsed time is equal to or greater than the threshold, thereby determining the relationship between the queries. can be estimated appropriately.

また、実施形態に係る情報処理装置100において、推定部133は、経過時間のばらつき度合いが閾値以上である場合、第1クエリが第2クエリとは異なる意味を示す単語であると推定する。 In addition, in the information processing apparatus 100 according to the embodiment, the estimation unit 133 estimates that the first query is a word indicating a different meaning from the second query when the degree of variation in elapsed time is equal to or greater than a threshold.

これにより、実施形態に係る情報処理装置100は、経過時間のばらつき度合いが閾値以上である場合、第1クエリが第2クエリとは異なる意味を示す単語であると推定することにより、クエリ間の関係性を適切に推定することができる。 As a result, the information processing apparatus 100 according to the embodiment estimates that the first query is a word indicating a meaning different from that of the second query when the degree of variation in the elapsed time is equal to or greater than the threshold. Relations can be properly estimated.

また、実施形態に係る情報処理装置100において、推定部133は、経過時間のばらつき度合いが閾値未満である場合、第1クエリと第2クエリとの関係性が高いと推定する。 Further, in the information processing apparatus 100 according to the embodiment, the estimation unit 133 estimates that the relationship between the first query and the second query is high when the degree of variation in elapsed time is less than the threshold.

これにより、実施形態に係る情報処理装置100は、経過時間のばらつき度合いが閾値未満である場合、第1クエリと第2クエリとの関係性が高いと推定することにより、クエリ間の関係性を適切に推定することができる。 As a result, the information processing apparatus 100 according to the embodiment determines the relationship between the queries by estimating that the relationship between the first query and the second query is high when the degree of variation in the elapsed time is less than the threshold. can be estimated appropriately.

また、実施形態に係る情報処理装置100において、推定部133は、経過時間のばらつき度合いが閾値未満である場合、第1クエリが第2クエリの誤記であると推定する。 Further, in the information processing apparatus 100 according to the embodiment, the estimation unit 133 estimates that the first query is a spelling error of the second query when the degree of variation in elapsed time is less than the threshold.

これにより、実施形態に係る情報処理装置100は、経過時間のばらつき度合いが閾値未満である場合、第1クエリが第2クエリの誤記であると推定することにより、クエリ間の関係性を適切に推定することができる。 As a result, the information processing apparatus 100 according to the embodiment appropriately determines the relationship between queries by estimating that the first query is a typo in the second query when the degree of variation in the elapsed time is less than the threshold. can be estimated.

また、実施形態に係る情報処理装置100において、推定部133は、経過時間の中央値に基づいて、第1クエリと第2クエリとの間の関係性を推定する。 Also, in the information processing apparatus 100 according to the embodiment, the estimation unit 133 estimates the relationship between the first query and the second query based on the median value of the elapsed times.

これにより、実施形態に係る情報処理装置100は、経過時間のばらつき度合いに加えて、経過時間の中央値を用いることにより、より精度よくクエリ間の関係性を適切に推定することができる。 Accordingly, the information processing apparatus 100 according to the embodiment can appropriately estimate the relationship between queries with higher accuracy by using the median value of elapsed times in addition to the degree of variation in elapsed times.

また、実施形態に係る情報処理装置100において、推定部133は、経過時間の中央値の変化に基づいて、第1クエリと第2クエリとの間の関係性を推定する。 Also, in the information processing apparatus 100 according to the embodiment, the estimation unit 133 estimates the relationship between the first query and the second query based on the change in the median value of the elapsed time.

これにより、実施形態に係る情報処理装置100は、経過時間のばらつき度合いに加えて、経過時間の中央値の変化を用いることにより、より精度よくクエリ間の関係性を適切に推定することができる。 As a result, the information processing apparatus 100 according to the embodiment can appropriately estimate the relationship between queries with higher accuracy by using the change in the median value of the elapsed time in addition to the degree of variation in the elapsed time. .

〔6.ハードウェア構成〕
また、上述した実施形態に係る端末装置10や情報処理装置100は、例えば図8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。以下、情報処理装置100を例に挙げて説明する。図8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I/F(Interface)1060、入力I/F1070、ネットワークI/F1080がバス1090により接続された形態を有する。
[6. Hardware configuration]
Also, the terminal device 10 and the information processing device 100 according to the above-described embodiments are implemented by a computer 1000 configured as shown in FIG. 8, for example. The information processing apparatus 100 will be described below as an example. FIG. 8 is a diagram illustrating an example of a hardware configuration; The computer 1000 is connected to an output device 1010 and an input device 1020, and an arithmetic device 1030, a primary storage device 1040, a secondary storage device 1050, an output I/F (Interface) 1060, an input I/F 1070, and a network I/F 1080 are buses. It has a form connected by 1090.

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。演算装置1030は、例えばCPU(Central Processing Unit)、MPU(Micro Processing Unit)、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)やFPGA(Field Programmable Gate Array)等により実現される。 The arithmetic device 1030 operates based on programs stored in the primary storage device 1040 and the secondary storage device 1050, programs read from the input device 1020, and the like, and executes various processes. The arithmetic unit 1030 is implemented by, for example, a CPU (Central Processing Unit), MPU (Micro Processing Unit), ASIC (Application Specific Integrated Circuit), FPGA (Field Programmable Gate Array), or the like.

一次記憶装置1040は、RAM(Random Access Memory)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)、HDD(Hard Disk Drive)、SSD(Solid State Drive)、フラッシュメモリ等により実現される。二次記憶装置1050は、内蔵ストレージであってもよいし、外付けストレージであってもよい。また、二次記憶装置1050は、USBメモリやSD(Secure Digital)メモリカード等の取り外し可能な記憶媒体であってもよい。また、二次記憶装置1050は、クラウドストレージ(オンラインストレージ)やNAS(Network Attached Storage)、ファイルサーバ等であってもよい。 The primary storage device 1040 is a memory device such as a RAM (Random Access Memory) that temporarily stores data used for various calculations by the arithmetic device 1030 . The secondary storage device 1050 is a storage device in which data used for various calculations by the arithmetic device 1030 and various databases are registered. State Drive), flash memory, or the like. The secondary storage device 1050 may be an internal storage or an external storage. Also, the secondary storage device 1050 may be a removable storage medium such as a USB memory or an SD (Secure Digital) memory card. Also, the secondary storage device 1050 may be a cloud storage (online storage), a NAS (Network Attached Storage), a file server, or the like.

出力I/F1060は、ディスプレイ、プロジェクタ、及びプリンタ等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ーフェイスであり、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I/F1070は、マウス、キーボード、キーパッド、ボタン、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ーフェイスであり、例えば、USB等により実現される。 The output I/F 1060 is an interface for transmitting information to be output to the output device 1010 that outputs various information such as a display, a projector, and a printer. (Digital Visual Interface), HDMI (registered trademark) (High Definition Multimedia Interface), and other standardized connectors. Also, the input I/F 1070 is an interface for receiving information from various input devices 1020 such as a mouse, keyboard, keypad, buttons, scanner, etc., and is realized by, for example, USB.

また、出力I/F1060及び入力I/F1070はそれぞれ出力装置1010及び入力装置1020と無線で接続してもよい。すなわち、出力装置1010及び入力装置1020は、ワイヤレス機器であってもよい。 Also, the output I/F 1060 and the input I/F 1070 may be wirelessly connected to the output device 1010 and the input device 1020, respectively. That is, the output device 1010 and the input device 1020 may be wireless devices.

また、出力装置1010及び入力装置1020は、タッチパネルのように一体化していてもよい。この場合、出力I/F1060及び入力I/F1070も、入出力I/Fとして一体化していてもよい。 Also, the output device 1010 and the input device 1020 may be integrated like a touch panel. In this case, the output I/F 1060 and the input I/F 1070 may also be integrated as an input/output I/F.

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。 Note that the input device 1020 includes, for example, optical recording media such as CDs (Compact Discs), DVDs (Digital Versatile Discs), PDs (Phase change rewritable discs), magneto-optical recording media such as MOs (Magneto-Optical discs), and tapes. It may be a device that reads information from a medium, a magnetic recording medium, a semiconductor memory, or the like.

ネットワークI/F1080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。 Network I/F 1080 receives data from other devices via network N and sends the data to arithmetic device 1030, and also transmits data generated by arithmetic device 1030 via network N to other devices.

演算装置1030は、出力I/F1060や入力I/F1070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。 Arithmetic device 1030 controls output device 1010 and input device 1020 via output I/F 1060 and input I/F 1070 . For example, arithmetic device 1030 loads a program from input device 1020 or secondary storage device 1050 onto primary storage device 1040 and executes the loaded program.

例えば、コンピュータ1000が情報処理装置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130の機能を実現する。また、コンピュータ1000の演算装置1030は、ネットワークI/F1080を介して他の機器から取得した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してもよい。また、コンピュータ1000の演算装置1030は、ネットワークI/F1080を介して他の機器と連携し、プログラムの機能やデータ等を他の機器の他のプログラムから呼び出して利用してもよい。 For example, when the computer 1000 functions as the information processing device 100 , the arithmetic device 1030 of the computer 1000 implements the functions of the control unit 130 by executing a program loaded on the primary storage device 1040 . Further, arithmetic device 1030 of computer 1000 may load a program acquired from another device via network I/F 1080 onto primary storage device 1040 and execute the loaded program. Further, the arithmetic unit 1030 of the computer 1000 may cooperate with another device via the network I/F 1080, and call functions, data, etc. of the program from another program of the other device for use.

〔7.その他〕
以上、本願の実施形態を説明したが、これら実施形態の内容により本発明が限定されるものではない。また、前述した構成要素には、当業者が容易に想定できるもの、実質的に同一のもの、いわゆる均等の範囲のものが含まれる。さらに、前述した構成要素は適宜組み合わせることが可能である。さらに、前述した実施形態の要旨を逸脱しない範囲で構成要素の種々の省略、置換又は変更を行うことができる。
[7. others〕
Although the embodiments of the present application have been described above, the present invention is not limited by the contents of these embodiments. In addition, the components described above include those that can be easily assumed by those skilled in the art, those that are substantially the same, and those within the so-called equivalent range. Furthermore, the components described above can be combined as appropriate. Furthermore, various omissions, replacements, or modifications of components can be made without departing from the gist of the above-described embodiments.

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。 Further, among the processes described in the above embodiments, all or part of the processes described as being automatically performed can be manually performed, or the processes described as being performed manually can be performed manually. All or part of this can also be done automatically by known methods. In addition, information including processing procedures, specific names, various data and parameters shown in the above documents and drawings can be arbitrarily changed unless otherwise specified. For example, the various information shown 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。 Also, each component of each device illustrated is functionally conceptual, and does not necessarily need to be physically configured as illustrated. In other words, the specific form of distribution and integration of each device is not limited to the illustrated one, and all or part of them can be functionally or physically distributed and integrated in arbitrary units according to various loads and usage conditions. Can be integrated and configured.

例えば、上述した情報処理装置100は、複数のサーバコンピュータで実現してもよく、また、機能によっては外部のプラットホーム等をAPI(Application Programming Interface)やネットワークコンピューティング等で呼び出して実現するなど、構成は柔軟に変更できる。 For example, the information processing apparatus 100 described above may be implemented by a plurality of server computers, and depending on the function, may be implemented by calling an external platform or the like using an API (Application Programming Interface), network computing, or the like. can be changed flexibly.

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。 Also, the above-described embodiments and modifications can be appropriately combined within a range that does not contradict the processing content.

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。 Also, the above-mentioned "section, module, unit" can be read as "means" or "circuit". For example, the acquisition unit can be read as acquisition means or an acquisition circuit.

1 情報処理システム
100 情報処理装置
120 記憶部
121 履歴情報記憶部
122 推定情報記憶部
130 制御部
131 取得部
132 生成部
133 推定部
134 処理部
135 提供部
10 端末装置
11 通信部
12 記憶部
13 入力部
14 表示部
15 制御部
151 受付部
152 送信部
153 受信部
154 処理部
1 information processing system 100 information processing device 120 storage unit 121 history information storage unit 122 estimated information storage unit 130 control unit 131 acquisition unit 132 generation unit 133 estimation unit 134 processing unit 135 provision unit 10 terminal device 11 communication unit 12 storage unit 13 input Part 14 Display Part 15 Control Part 151 Receiving Part 152 Transmitting Part 153 Receiving Part 154 Processing Part

Claims (15)

ユーザが入力したクエリである第1クエリによる検索が要求された第1時点から、前記ユーザに前記第1クエリと異なるクエリである第2クエリに関する検索情報を提供し、前記ユーザにより前記第2クエリの前記検索情報が選択された第2時点までの時間である経過時間を示す履歴情報を取得する取得部と、
前記取得部により取得された前記履歴情報が示す前記経過時間のばらつき度合いに基づいて、前記第1クエリと前記第2クエリとの間の関係性を推定する推定部と、
を備え
前記推定部は、
前記経過時間の前記ばらつき度合いが閾値以上である場合、前記第1クエリと前記第2クエリとの関係性が低いと推定す
ことを特徴とする情報処理装置。
providing search information on a second query, which is a different query from the first query, to the user from a first time when a search by a first query, which is a query input by a user, is requested; an acquisition unit that acquires history information indicating an elapsed time that is a time up to a second point in time when the search information of is selected;
an estimation unit that estimates a relationship between the first query and the second query based on the degree of variation in the elapsed time indicated by the history information acquired by the acquisition unit;
with
The estimation unit
The information processing apparatus , wherein the relationship between the first query and the second query is estimated to be low when the degree of variation in the elapsed time is equal to or greater than a threshold .
ユーザが入力したクエリである第1クエリによる検索が要求された第1時点から、前記ユーザに前記第1クエリと異なるクエリである第2クエリに関する検索情報を提供し、前記ユーザにより前記第2クエリの前記検索情報が選択された第2時点までの時間である経過時間を示す履歴情報を取得する取得部と、
前記取得部により取得された前記履歴情報が示す前記経過時間のばらつき度合いに基づいて、前記第1クエリと前記第2クエリとの間の関係性を推定する推定部と、
を備え
前記推定部は、
前記経過時間の前記ばらつき度合いが閾値以上である場合、前記第1クエリが前記第2クエリとは異なる意味を示す単語であると推定する
ことを特徴とする情報処理装置。
providing search information on a second query, which is a different query from the first query, to the user from a first time when a search by a first query, which is a query input by a user, is requested; an acquisition unit that acquires history information indicating an elapsed time that is a time up to a second point in time when the search information of is selected;
an estimation unit that estimates a relationship between the first query and the second query based on the degree of variation in the elapsed time indicated by the history information acquired by the acquisition unit;
with
The estimation unit
The information processing apparatus, wherein when the degree of variation in the elapsed time is equal to or greater than a threshold , the first query is estimated to be a word indicating a meaning different from that of the second query.
ユーザが入力したクエリである第1クエリによる検索が要求された第1時点から、前記ユーザに前記第1クエリと異なるクエリである第2クエリに関する検索情報を提供し、前記ユーザにより前記第2クエリの前記検索情報が選択された第2時点までの時間である経過時間を示す履歴情報を取得する取得部と、
前記取得部により取得された前記履歴情報が示す前記経過時間のばらつき度合いに基づいて、前記第1クエリと前記第2クエリとの間の関係性を推定する推定部と、
を備え
前記推定部は、
前記経過時間の前記ばらつき度合いが閾値未満である場合、前記第1クエリと前記第2クエリとの関係性が高いと推定する
ことを特徴とする情報処理装置。
providing search information on a second query, which is a different query from the first query, to the user from a first time when a search by a first query, which is a query input by a user, is requested; an acquisition unit that acquires history information indicating an elapsed time that is a time up to a second point in time when the search information of is selected;
an estimation unit that estimates a relationship between the first query and the second query based on the degree of variation in the elapsed time indicated by the history information acquired by the acquisition unit;
with
The estimation unit
The information processing apparatus, wherein the relationship between the first query and the second query is estimated to be high when the degree of variation in the elapsed time is less than a threshold .
ユーザが入力したクエリである第1クエリによる検索が要求された第1時点から、前記ユーザに前記第1クエリと異なるクエリである第2クエリに関する検索情報を提供し、前記ユーザにより前記第2クエリの前記検索情報が選択された第2時点までの時間である経過時間を示す履歴情報を取得する取得部と、
前記取得部により取得された前記履歴情報が示す前記経過時間のばらつき度合いに基づいて、前記第1クエリと前記第2クエリとの間の関係性を推定する推定部と、
を備え
前記推定部は、
前記経過時間の前記ばらつき度合いが閾値未満である場合、前記第1クエリが前記第2クエリの誤記であると推定する
ことを特徴とする情報処理装置。
providing search information on a second query, which is a different query from the first query, to the user from a first time when a search by a first query, which is a query input by a user, is requested; an acquisition unit that acquires history information indicating an elapsed time that is a time up to a second point in time when the search information of is selected;
an estimation unit that estimates a relationship between the first query and the second query based on the degree of variation in the elapsed time indicated by the history information acquired by the acquisition unit;
with
The estimation unit
The information processing apparatus, wherein the first query is estimated to be a spelling error of the second query when the degree of variation in the elapsed time is less than a threshold .
前記推定部は、
前記経過時間の標準偏差を、前記経過時間の前記ばらつき度合いとして用いて、前記第1クエリと前記第2クエリとの間の関係性を推定する
ことを特徴とする請求項1~4のいずれか1項に記載の情報処理装置。
The estimation unit
The standard deviation of the elapsed time is used as the degree of variation in the elapsed time to estimate the relationship between the first query and the second query . The information processing device according to item 1 .
前記推定部は、
前記経過時間の中央値が他の閾値以上の場合、前記第1クエリと前記第2クエリとの間の関係性が低いと推定し、前記経過時間の中央値が前記他の閾値未満の場合、前記第1クエリと前記第2クエリとの間の関係性が高いと推定する
ことを特徴とする請求項1~のいずれか1項に記載の情報処理装置。
The estimation unit
If the median elapsed time is greater than or equal to another threshold , presuming that the relationship between the first query and the second query is low, and if the median elapsed time is less than the other threshold, The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 5 , wherein it is estimated that the relationship between the first query and the second query is high .
前記推定部は、
前記経過時間の中央値の増加率が所定の値以上である場合、前記第1クエリと前記第2クエリとの間の関係性が低いと推定し、前記経過時間の中央値の増加率が前記所定の値以未満である場合、前記第1クエリと前記第2クエリとの間の関係性が高いと推定する
ことを特徴とする請求項に記載の情報処理装置。
The estimation unit
If the increase rate of the median value of the elapsed time is equal to or greater than a predetermined value, it is estimated that the relationship between the first query and the second query is low, and the rate of increase of the median value of the elapsed time is the above 7. The information processing apparatus according to claim 6 , wherein if the value is less than a predetermined value, it is estimated that the relationship between the first query and the second query is high .
コンピュータが実行する情報処理方法であって、
ユーザが入力したクエリである第1クエリによる検索が要求された第1時点から、前記ユーザに前記第1クエリと異なるクエリである第2クエリに関する検索情報を提供し、前記ユーザにより前記第2クエリの前記検索情報が選択された第2時点までの時間である経過時間を示す履歴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前記履歴情報が示す前記経過時間のばらつき度合いに基づいて、前記第1クエリと前記第2クエリとの間の関係性を推定する推定工程と、
を含み、
前記推定工程は、
前記経過時間の前記ばらつき度合いが閾値以上である場合、前記第1クエリと前記第2クエリとの関係性が低いと推定す
ことを特徴とする情報処理方法。
A computer-executed information processing method comprising:
providing search information on a second query, which is a different query from the first query, to the user from a first time when a search by a first query, which is a query input by a user, is requested; an acquisition step of acquiring history information indicating an elapsed time up to a second point in time when the search information of is selected;
an estimation step of estimating a relationship between the first query and the second query based on the degree of variation in the elapsed time indicated by the history information acquired by the acquisition step;
including
The estimation step includes
An information processing method, comprising: estimating that a relationship between the first query and the second query is low when the degree of variation in the elapsed time is equal to or greater than a threshold .
ユーザが入力したクエリである第1クエリによる検索が要求された第1時点から、前記ユーザに前記第1クエリと異なるクエリである第2クエリに関する検索情報を提供し、前記ユーザにより前記第2クエリの前記検索情報が選択された第2時点までの時間である経過時間を示す履歴情報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履歴情報が示す前記経過時間のばらつき度合いに基づいて、前記第1クエリと前記第2クエリとの間の関係性を推定する推定手順と、
をコンピュータに実行させ
前記推定手順は、
前記経過時間の前記ばらつき度合いが閾値以上である場合、前記第1クエリと前記第2クエリとの関係性が低いと推定す
ことを特徴とする情報処理プログラム。
providing search information on a second query, which is a different query from the first query, to the user from a first time when a search by a first query, which is a query input by a user, is requested; an acquisition procedure for acquiring history information indicating an elapsed time, which is the time up to a second point in time when the search information of is selected;
an estimation step of estimating a relationship between the first query and the second query based on the degree of variation in the elapsed time indicated by the history information acquired by the acquisition step;
on the computer, and
The estimation procedure includes:
An information processing program , comprising: estimating that a relationship between the first query and the second query is low when the degree of variation in the elapsed time is equal to or greater than a threshold .
コンピュータが実行する情報処理方法であって、A computer-executed information processing method comprising:
ユーザが入力したクエリである第1クエリによる検索が要求された第1時点から、前記ユーザに前記第1クエリと異なるクエリである第2クエリに関する検索情報を提供し、前記ユーザにより前記第2クエリの前記検索情報が選択された第2時点までの時間である経過時間を示す履歴情報を取得する取得工程と、providing search information on a second query, which is a different query from the first query, to the user from a first time when a search by a first query, which is a query input by a user, is requested; an acquisition step of acquiring history information indicating an elapsed time up to a second point in time when the search information of is selected;
前記取得工程により取得された前記履歴情報が示す前記経過時間のばらつき度合いに基づいて、前記第1クエリと前記第2クエリとの間の関係性を推定する推定工程と、an estimation step of estimating a relationship between the first query and the second query based on the degree of variation in the elapsed time indicated by the history information acquired by the acquisition step;
を含み、including
前記推定工程は、The estimation step includes
前記経過時間の前記ばらつき度合いが閾値以上である場合、前記第1クエリが前記第2クエリとは異なる意味を示す単語であると推定するWhen the degree of variation in the elapsed time is equal to or greater than a threshold, it is estimated that the first query is a word indicating a meaning different from that of the second query.
ことを特徴とする情報処理方法。An information processing method characterized by:
ユーザが入力したクエリである第1クエリによる検索が要求された第1時点から、前記ユーザに前記第1クエリと異なるクエリである第2クエリに関する検索情報を提供し、前記ユーザにより前記第2クエリの前記検索情報が選択された第2時点までの時間である経過時間を示す履歴情報を取得する取得手順と、providing search information on a second query, which is a different query from the first query, to the user from a first time when a search by a first query, which is a query input by a user, is requested; an acquisition procedure for acquiring history information indicating an elapsed time, which is the time up to a second point in time when the search information of is selected;
前記取得手順により取得された前記履歴情報が示す前記経過時間のばらつき度合いに基づいて、前記第1クエリと前記第2クエリとの間の関係性を推定する推定手順と、an estimation step of estimating a relationship between the first query and the second query based on the degree of variation in the elapsed time indicated by the history information acquired by the acquisition step;
をコンピュータに実行させ、on the computer, and
前記推定手順は、The estimation procedure includes:
前記経過時間の前記ばらつき度合いが閾値以上である場合、前記第1クエリが前記第2クエリとは異なる意味を示す単語であると推定するWhen the degree of variation in the elapsed time is equal to or greater than a threshold, it is estimated that the first query is a word indicating a meaning different from that of the second query.
ことを特徴とする情報処理プログラム。An information processing program characterized by:
コンピュータが実行する情報処理方法であって、A computer-executed information processing method comprising:
ユーザが入力したクエリである第1クエリによる検索が要求された第1時点から、前記ユーザに前記第1クエリと異なるクエリである第2クエリに関する検索情報を提供し、前記ユーザにより前記第2クエリの前記検索情報が選択された第2時点までの時間である経過時間を示す履歴情報を取得する取得工程と、providing search information on a second query, which is a different query from the first query, to the user from a first time when a search by a first query, which is a query input by a user, is requested; an acquisition step of acquiring history information indicating an elapsed time up to a second point in time when the search information of is selected;
前記取得工程により取得された前記履歴情報が示す前記経過時間のばらつき度合いに基づいて、前記第1クエリと前記第2クエリとの間の関係性を推定する推定工程と、an estimation step of estimating a relationship between the first query and the second query based on the degree of variation in the elapsed time indicated by the history information acquired by the acquisition step;
を含み、including
前記推定工程は、The estimation step includes
前記経過時間の前記ばらつき度合いが閾値未満である場合、前記第1クエリと前記第2クエリとの関係性が高いと推定するIf the degree of variation in the elapsed time is less than a threshold, it is estimated that the relationship between the first query and the second query is high.
ことを特徴とする情報処理方法。An information processing method characterized by:
ユーザが入力したクエリである第1クエリによる検索が要求された第1時点から、前記ユーザに前記第1クエリと異なるクエリである第2クエリに関する検索情報を提供し、前記ユーザにより前記第2クエリの前記検索情報が選択された第2時点までの時間である経過時間を示す履歴情報を取得する取得手順と、providing search information on a second query, which is a different query from the first query, to the user from a first time when a search by a first query, which is a query input by a user, is requested; an acquisition procedure for acquiring history information indicating an elapsed time, which is the time up to a second point in time when the search information of is selected;
前記取得手順により取得された前記履歴情報が示す前記経過時間のばらつき度合いに基づいて、前記第1クエリと前記第2クエリとの間の関係性を推定する推定手順と、 an estimation step of estimating a relationship between the first query and the second query based on the degree of variation in the elapsed time indicated by the history information acquired by the acquisition step;
をコンピュータに実行させ、on the computer, and
前記推定手順は、The estimation procedure includes:
前記経過時間の前記ばらつき度合いが閾値未満である場合、前記第1クエリと前記第2クエリとの関係性が高いと推定するIf the degree of variation in the elapsed time is less than a threshold, it is estimated that the relationship between the first query and the second query is high.
ことを特徴とする情報処理プログラム。An information processing program characterized by:
コンピュータが実行する情報処理方法であって、A computer-executed information processing method comprising:
ユーザが入力したクエリである第1クエリによる検索が要求された第1時点から、前記ユーザに前記第1クエリと異なるクエリである第2クエリに関する検索情報を提供し、前記ユーザにより前記第2クエリの前記検索情報が選択された第2時点までの時間である経過時間を示す履歴情報を取得する取得工程と、providing search information on a second query, which is a different query from the first query, to the user from a first time when a search by a first query, which is a query input by a user, is requested; an acquisition step of acquiring history information indicating an elapsed time up to a second point in time when the search information of is selected;
前記取得工程により取得された前記履歴情報が示す前記経過時間のばらつき度合いに基づいて、前記第1クエリと前記第2クエリとの間の関係性を推定する推定工程と、an estimation step of estimating a relationship between the first query and the second query based on the degree of variation in the elapsed time indicated by the history information acquired by the acquisition step;
を含み、including
前記推定工程は、The estimation step includes
前記経過時間の前記ばらつき度合いが閾値未満である場合、前記第1クエリが前記第2クエリの誤記であると推定するpresuming that the first query is a typographical error of the second query when the degree of variation in the elapsed time is less than a threshold
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ユーザが入力したクエリである第1クエリによる検索が要求された第1時点から、前記ユーザに前記第1クエリと異なるクエリである第2クエリに関する検索情報を提供し、前記ユーザにより前記第2クエリの前記検索情報が選択された第2時点までの時間である経過時間を示す履歴情報を取得する取得手順と、providing search information on a second query, which is a different query from the first query, to the user from a first time when a search by a first query, which is a query input by a user, is requested; an acquisition procedure for acquiring history information indicating an elapsed time, which is the time up to a second point in time when the search information of is selected;
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