クエリ理解（Query understanding）

# クエリ理解（Query understanding）とは
- 検索エンジンユーザーの意図をその検索キーワードから意味を引き出すプロセス
- 自然言語処理のうち、検索クエリの理解に特化したタスク
- このプロセスは、検索エンジンが結果を取得してランク付けする前に一般的に行われる


# クエリ理解に関連する主な方法

# トークン化（Tokenization）
- テキストデータを解析しやすくするために、長い文字列をより小さな要素「トークン」に分割するプロセス
- 自然言語処理（NLP）において基本的なステップ

**日本語のトークン化**：
英語のように単語間に空白がある言語では比較的簡単ですが、日本語のように単語間に明確な区切りがない言語では難しさが増します。
日本語では、単語セグメンテーションアルゴリズムが必要です。形態素解析器（例：MeCab, Kuromojiなど）を使用して、テキストを意味のある断片に分割します。これにより、日本語テキストは「形態素」と呼ばれる最小の言語単位に分解されます。

**単語の定義の難しさ**：
「単語」という概念は言語によって異なり、一貫した定義が存在しません。例えば、複合語や熟語、固有名詞などは一つのトークンとして扱うべきか、複数のトークンに分割すべきかという問題があります。これはアルゴリズムやその適用される文脈によって異なります。

# スペリングの修正（Spelling Correction）
検索クエリのスペルミスを自動的に検出し、修正するプロセス

## スペル修正アルゴリズムの基本
**言語モデルの使用**：
ほとんどのスペル修正アルゴリズムは、言語モデルに基づいています。言語モデルは、単語の出現確率や文脈に基づいて、どのような単語が自然な文脈で使われるかを学習します。
スペルミスが疑われる単語が出現した場合、言語モデルは文脈に基づき、最も可能性の高い正しい単語を提案します。

**辞書ベースのアプローチ**：
別の方法として、正しい単語の大規模な辞書を使用し、入力された単語を辞書内の単語と照合して修正を行う方法があります。この方法は、言語モデルに依存しない単純なスペルチェックに適しています。

**編集距離**：
スペル修正アルゴリズムは、編集距離（Levenshtein距離など）を用いて、入力された単語と辞書内の単語との類似度を計算します。編集距離は、一方の文字列を他方の文字列に変換するために必要な操作（挿入、削除、置換）の最小回数を指します。

**コンテキストの考慮**：
最新のアルゴリズムでは、単語単体ではなく、周囲の文脈も考慮に入れます。これにより、文脈に応じたより正確な修正が可能になります。


# ステミングとレンマ化（Stemming and Lemmatization）
単語の異なる形態を同一視することで、検索システムのリコールを高める技術

## ステミング
単語の接尾辞を取り除くことにより、単語をその「幹」（ステム）に簡略化するプロセス
これにより、異なる単語形式を同一の基本形に帰着させる

**方法**：
ステミングは一般的に、固定されたルールの集合を使用する
例えば、英語では、"running"、"runs"、"ran" はすべて "run" に簡略化される

**限界**：
ステミングは単純なルールに基づいているため、時には文脈や単語の意味を考慮せずに適用され、不正確な結果をもたらすことがある（例: "university" と "universal" のステムが同じになる可能性がある）。

## レンマ化
レンマ化は、単語をその辞書形（レンマ）に変換するプロセス
単語の変化形を基本形に正確に帰着させるために、より複雑な分析を行う

**方法**：
レンマ化は、単語の文法的特徴（品詞など）を考慮し、詳細なルールセットや辞書を用いて行われる。例えば、"better" のレンマは "good" となる

**利点**：
- レンマ化は文脈や文法を考慮するため、ステミングよりも精度が高いです
- これにより、より正確なテキスト分析や検索結果を提供することができる


**日本語におけるステミングとレンマ化**
日本語におけるステミングとレンマ化は、英語のように単純なルールベースのアプローチではうまく機能しません。
これは、日本語が膠着言語であり、単語の形が複雑に変化するためです。しかし、日本語の形態素解析を用いることで、ある意味での「ステミングとレンマ化」が可能です。形態素解析は、単語をその基本形に分解し、単語の「幹」を特定します。

**日本語のステミングの例**
日本語の動詞は、様々な活用形を持ちますが、形態素解析器を使うことで、これらを基本形に戻すことができます。
例えば、「食べる」（たべる）という動詞には、以下のような変化形があります：
- 食べます（たべます）
- 食べた（たべた）
- 食べている（たべている）
- 食べろ（たべろ）

これらの形は、形態素解析器によってすべて基本形の「食べる」に変換されます。
これにより、様々な文脈で使用される同じ動詞の異なる形を一つの基本形に統一することができ、テキストデータの分析や処理を効率的に行うことが可能になります。

:::note warn
日本語のステミングは、英語のような単純な接尾辞の削除ではなく、より複雑な文法規則と辞書情報に基づいて行われます。形態素解析器は、単語の品詞情報や活用形などを考慮し、適切な基本形を導き出します。
:::

### 日本語のステミングの限界の例

**多義語の処理**:
- 日本語には多くの多義語が存在し、これらの単語は文脈によって意味が大きく変わることがあります。
- 例えば、「かける」という動詞は多くの意味を持ちます（「電話をかける」、「走りかける」、「時間がかかる」など）。形態素解析器はこれらをすべて同じ基本形「かける」に変換しますが、実際にはそれぞれ異なる意味を持っています。

**同じ読みの異なる単語**:
- 日本語には同じ読み方をするが異なる意味を持つ単語が多数存在します。
- 例えば、「はし」は「橋」（bridge）と「箸」（chopsticks）の両方に読み方が当てはまりますが、形態素解析器は文脈に基づく判断をせずに、どちらか一方の基本形に変換する可能性があります。

**複合名詞の処理**:
- 複合名詞は、複数の名詞が組み合わさって新しい意味を成すものです。
- 例えば、「電子書籍」（「電子」と「書籍」の複合）のような複合名詞は、形態素解析によって分割されることがありますが、これによって元の意味が失われる可能性があります。

# エンティティ認識（Entity Recognition）
- テキスト中の具体的なエンティティ（実体）を特定し、分類する自然言語処理のプロセス
- 特に「名前付きエンティティ認識（Named Entity Recognition, NER）」は、人名、地名、組織名など特定のカテゴリに属する名前付きエンティティを識別し分類する

### エンティティ認識の基本

**エンティティの特定**：
- テキストから具体的な実体（例：人、場所、組織）を識別します。
- これには、特定の単語やフレーズがエンティティであることを検出するプロセスが含まれます。

**カテゴリへの分類**：
- 識別されたエンティティを特定のカテゴリ（例：人名、地名、組織名）に分類します。
- このプロセスは、エンティティが属するグループや種類を明確にすることを目的としています。

**文脈の分析**：
- エンティティの文脈を考慮し、同じ単語が異なる文脈で異なるエンティティを指している可能性がある場合、それを区別します。
- 例えば、「Apple」が果物を指す場合とテクノロジー企業を指す場合の区別などです。

## 名前付きエンティティ認識（NER）
特定の名前付きエンティティをテキストから抽出し、それらを事前に定義されたカテゴリに分類するプロセス
名前付きエンティティの例には、以下のようなものがあります：
- 人名（例：「田中太郎」）
- 地名（例：「東京」）
- 組織名（例：「国連」）
- 日付や時間（例：「2024年1月1日」）
- 金額（例：「1000円」）
- その他特定のカテゴリに属するエンティティ

応用例
- 情報抽出：特定の情報（例えば、企業名、人名）を大量のテキストから抽出する
- 文書分類と検索：エンティティに基づいて文書を分類し、関連する情報を迅速に検索する
- コンテンツ推薦とパーソナライゼーション：ユーザーの関心事に基づいたコンテンツや情報を推薦する


## クエリの書き換え（Query Rewriting）
- ユーザーの検索クエリをより効果的に処理するためのテクニック
- ユーザーが入力した元のクエリを自動的に修正または拡張し、より関連性の高い結果を返すことを目的としている

### クエリの書き換えの主な手法

**クエリの拡張（Query Expansion）**：
- 元のクエリに追加の用語（例えば、同義語や関連語）を加えることにより、検索のリコール（検索結果の網羅性）を高める方法

例：ユーザーが「スマートフォン」というクエリで検索した場合、拡張されたクエリでは「携帯電話」「iPhone」「Android」などの用語が追加されることがあります

**クエリの緩和（Query Relaxation）**：
- 検索クエリから特定の用語を取り除くことにより、クエリに合致するドキュメントの要件を減らす方法
- これにより、より幅広い結果が返されるようになりますが、特定性は低下する可能性がある

例：「赤い日本製スポーツカー」から「日本製スポーツカー」とすることで、色に関する制約を取り除きます。

### クエリの書き換えの重要性とは
- ユーザーの意図の正確な把握：ユーザーが望む情報を正確に理解し、それに基づいて結果を提供することができる
- 検索結果の質の向上：より関連性の高い情報を提供することで、ユーザーの満足度を高めることができる
- 検索の効率化：ユーザーが望む情報をより迅速に見つけることができるようになる