(57)【要約】【課題】エンティティと関連付けられた別名情報を収集することが可能な情報処理装置、情報処理方法、およびプログラムを提供すること。【解決手段】エンティティの別名の候補を生成する生成部と、前記エンティティと、前記生成部により生成された別名の候補との関連度合を示す第１情報を算出する算出部と、前記第１情報が入力されると、前記第１情報に関連付けられた別名の候補がエンティティの別名であるか否かを示す情報を出力するように学習された学習モデルに基づいて、前記生成部により生成された別名の候補が前記エンティティの別名であるか否かを判定する判定部と、を備える情報処理装置。【選択図】図１
2020046805.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
エンティティの別名の候補を生成する生成部と、
前記エンティティと、前記生成部により生成された別名の候補との関連度合を示す第１情報を算出する算出部と、
前記第１情報が入力されると、前記第１情報に関連付けられた別名の候補がエンティティの別名であるか否かを示す情報を出力するように学習された学習モデルに基づいて、前記生成部により生成された別名の候補が前記エンティティの別名であるか否かを判定する判定部と、
を備える情報処理装置。
【請求項２】
前記第１情報は、前記エンティティと関連付けられた百科事典ウェブページに前記エンティティの別名の候補が含まれるか否かを示す情報を含む、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記第１情報は、前記別名の候補を検索クエリとした場合に得られる検索結果ウェブページに含まれるリンクの利用状況に関する情報を含む、
請求項１または２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記第１情報は、前記別名の候補の文字列が、前記エンティティの文字列の部分文字列であるか否かを示す情報を含む、
請求項１から３のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記第１情報は、前記別名の候補の文字列と、前記エンティティの文字列との編集距離を示す情報を含む、
請求項１から４のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記学習モデルを生成する学習部をさらに備える、
請求項１から５のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記学習部は、百科事典ウェブページのリダイレクト情報に基づいて得られる別名のうち、リダイレクト先がウェブページ内の特定位置であるリダイレクト情報に基づいて得られる別名は学習データとして採用しない、
請求項６に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記生成部は、百科事典ウェブページのリダイレクト情報に基づいて、第１エンティティの名前を示す第１ワードに関連付けられた第１ページへのリダイレクト元である、第２ページに関連付けられた第２ワードを、前記第１エンティティの別名の候補とする、
請求項１から７のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記生成部は、百科事典ウェブページの第１エンティティの名前を示す第１ワードに関連付けられた第１ページに第２ページへの誘導情報が含まれる場合、前記第１ワードを、前記第２ページに関連付けられた第２ワードにより示される第２エンティティの別名の候補とする、
請求項１から８のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記生成部は、検索に利用された検索クエリと、検索結果ウェブページに含まれるリンクのうちクリックされたリンクのリンク先のページに関連付けられるエンティティの名前とが異なる場合、前記検索クエリを、前記エンティティの別名の候補とする、
請求項１から９のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項１１】
コンピュータが、
エンティティの別名の候補を生成し、
前記エンティティと、生成された前記別名の候補との関連度合を示す第１情報を算出し、
前記第１情報が入力されると、前記第１情報に関連付けられた別名の候補がエンティティの別名であるか否かを示す情報を出力するように学習された学習モデルに基づいて、生成された前記別名の候補が前記エンティティの別名であるか否かを判定する、
情報処理方法。
【請求項１２】
コンピュータに、
エンティティの別名の候補を生成させ、
前記エンティティと、生成された前記別名の候補との関連度合を示す第１情報を算出させ、
前記第１情報が入力されると、前記第１情報に関連付けられた別名の候補がエンティティの別名であるか否かを示す情報を出力するように学習された学習モデルに基づいて、生成された前記別名の候補が前記エンティティの別名であるか否かを判定させる、
プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、情報処理方法、およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、ウェブからデータ（文書や画像など）を収集し、収集したデータを自動的にデータベース化するクローラが知られている。クローラは、ウェブページ中のリンクを辿って、様々なＩＰアドレスのウェブページからデータを収集する。クローラによって収集されたデータは、ウェブ情報データベースに蓄積される。一方、検索エンジンは、ユーザによって入力された検索ワード（以下、「検索クエリ」とも言う）を受信すると、受信した検索ワードに関連するウェブページやアプリページの情報（例えば、ＵＲＬ：Uniform Resource Locator）をウェブ情報データベースから取得し、取得した情報の一覧を検索結果として出力する。
【０００３】
検索エンジンは、ユーザ満足度を向上させるため、ユーザによって入力された検索クエリに関連するデータを検索結果とともに出力するように運用されている場合がある。これを実現するために、テキストデータとエンティティとを互いに関連付けて記憶したデータベースが用いられる場合がある（特許文献１参照）。データベースにおいて、ある特定のエンティティと関連付けられているテキストデータが検索クエリとして入力されると、その特定のエンティティに関する情報が検索結果とともに出力される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１７−７６４０３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ユーザによって入力される検索クエリは、エンティティの正式名称以外に、エンティティのあだ名（ニックネーム）、略称、通称、自称などの別名を含む場合がある。これらの別名とエンティティとが関連付けられていない場合、エンティティに関する情報が取得できず、或いはユーザが意図しない不適切なエンティティに関する情報が取得されて検索結果とともに出力される場合がある。
【０００６】
本発明は、このような事情を考慮してなされたものであり、エンティティと関連付けられた別名情報を収集することが可能な情報処理装置、情報処理方法、およびプログラムを提供することを目的の一つとする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の一態様は、エンティティの別名の候補を生成する生成部と、前記エンティティと、前記生成部により生成された別名の候補との関連度合を示す第１情報を算出する算出部と、前記第１情報が入力されると、前記第１情報に関連付けられた別名の候補がエンティティの別名であるか否かを示す情報を出力するように学習された学習モデルに基づいて、前記生成部により生成された別名の候補が前記エンティティの別名であるか否かを判定する判定部と、を備える情報処理装置である。
【発明の効果】
【０００８】
本発明の一態様によれば、エンティティと関連付けられた別名情報を収集することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本実施形態に係るナレッジデータサーバの使用環境及び構成を示す図である。
【図２】本実施形態に係るナレッジグラフの一例を示す図である。
【図３】本実施形態に係る「野球選手Ａ」のウェブページの一例を示す図である。
【図４】本実施形態に係る検索結果ウェブページの一例を示す図である。
【図５】本実施形態における百科事典ウェブページのリダイレクト処理の一例を説明する図である。
【図６】本実施形態における百科事典ウェブページのリダイレクト情報の一例を示す図である。
【図７】本実施形態における収集部により収集された百科事典ウェブページの一例を示す図である。
【図８】本実施形態における収集部により収集された百科事典ウェブページの一例を示す図である。
【図９】本実施形態における別名候補情報の一例を示す図である。
【図１０】本実施形態における別名リストの一例を示す図である。
【図１１】本実施形態のナレッジデータサーバの学習動作の一例を示す流れ図である。
【図１２】本実施形態における百科事典ウェブページのリダイレクト処理の一例を説明する図である。
【図１３】本実施形態のナレッジデータサーバの別名判定動作の一例を示す流れ図である。
【図１４】本実施形態のナレッジデータサーバのオンライン動作の一例を示す流れ図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、図面を参照し、本発明の情報処理装置、情報処理方法、及びプログラムの実施形態について説明する。本実施形態においては、情報処理装置が、ナレッジデータサーバの一部を構成するものとして説明する。ナレッジデータサーバは、例えば、収集対象データ（例えば、画像やテキストデータ）を収集し、収集したデータに基づいてナレッジグラフを生成するサーバである。本実施形態において、ナレッジグラフは、エンティティやクラス、プロパティと、エンティティに関連する関連データが記載されているウェブページの所在情報とが関連付けられたデータである。
【００１１】
エンティティとは、例えば、ある対象事物の実体（例えば、実世界で存在している物体）を表していてもよいし、ある対象事物の概念（例えば、実世界または仮想世界の中で定義された概念）を表していてもよい。例えば、対象事物が「建物」という概念である場合、エンティティは、「○○塔」や「○○ビルディング」などといった実体を表してよい。また、例えば、対象事物が「経済学」という概念である場合、エンティティは、「ミクロ経済学」や「マクロ経済学」などといった実体のない抽象的な概念を表してよい。以下、実施形態について詳細に説明する。
【００１２】
＜実施形態＞
＜１−１．ナレッジデータサーバの使用環境＞
図１は、本実施形態に係るナレッジデータサーバ１００の使用環境及び構成を示す図である。ナレッジデータサーバ１００は、端末装置２００と、ウェブサーバ３００と、クロール対象機器ＤＶと、ネットワークＮＷを介して通信可能に接続される。ネットワークＮＷは、ワールドワイドウェブ（World Wide Web）を意味し、インターネットやイントラネットで標準的に用いられるＨＴＭＬ文書などを利用したシステムである。ネットワークＮＷは、無線基地局やプロバイダ装置、専用回線などを更に含んでよい。
【００１３】
端末装置２００は、ユーザによって使用される装置であり、例えば、スマートフォンなどの携帯電話、タブレット型コンピュータ、ノート型コンピュータ、デスクトップ型コンピュータなどである。ウェブサーバ３００は、検索エンジンを用いて検索結果を表示するためのウェブページを生成し、端末装置２００に提供するサーバである。
【００１４】
ナレッジデータサーバ１００は、例えば、制御部１１０と、記憶部１２０とを備える。記憶部１２０は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、フラッシュメモリ、またはこれらのうち複数が組み合わされたハイブリッド型記憶装置などにより実現される。また、記憶部１２０の一部または全部は、ＮＡＳ（Network Attached Storage）や外部のストレージサーバなど、ナレッジデータサーバ１００がアクセス可能な外部装置であってもよい。記憶部１２０には、例えば、ナレッジグラフＤ１と、別名候補情報Ｄ２と、判定モデルＤ３と、別名リストＤ４とが記憶される。
【００１５】
図２は、本実施形態に係るナレッジグラフＤ１の一例を示す図である。ナレッジグラフＤ１において記述された事物は、オントロジーによって定義される。オントロジーとは、事物のクラスおよびプロパティを定義したものであり、クラスとプロパティとの間に成り立つ制約を集めたものである。
【００１６】
クラスとは、オントロジーにおいて、同じ性質を持つ事物同士を一つのグループにしたものである。事物の性質がどういったものであるのか、すなわち事物がどのクラスに属するのかは、後述するプロパティにより決定される。
【００１７】
例えば、くちばしを持ち、卵生の脊椎動物であり、前肢が翼になっている、という性質を持つ事物は、「鳥」というクラスに分類される。また、「鳥」というクラスの中で、飛べない、という性質を持つ事物は、例えば、「ペンギン」や「ダチョウ」という、より下位のクラスに分類される。このように、クラスの体系は、上位と下位の関係を有する階層構造となっていてよい。上位のクラスの性質は、下位のクラスに継承される。上述した例では、「鳥」というクラスの、「くちばしを持ち、卵生の脊椎動物であり、前肢が翼になっている」という性質は、「ペンギン」や「ダチョウ」という下位のクラスの性質にも含まれることになる。クラスを識別するためのクラス名は、例えば、「鳥」というクラスであれば、そのクラス名は「鳥」という文字列によって表されてよい。尚、クラス名は、必ずしも意味を表している必要はなく、例えば、「鳥」というクラスであっても、「情報１」や「Ｃ１」といった単なる識別情報を示す文字列が割り当てられてもよい。上述したエンティティ、すなわち事物は、オントロジーにより定義されたクラス体系の中に含まれる、いずれかのクラスに属するものとする。
【００１８】
プロパティとは、事物の性質や特徴、クラス間の関係を記述する属性である。例えば、プロパティは、「〜を体の構成要素としてもつ」という性質や、「〜に生息する」という性質を示す属性であってもよいし、「あるクラスが上位クラスであり、あるクラスが下位クラスである」というクラス間の上位下位の関係を示す属性であってもよい。プロパティを識別するためのプロパティ名は、上述したクラス名と同様に、そのプロパティ名自体が意味を表していてもよいし、意味を表していなくてもよい。
【００１９】
ナレッジグラフＤ１は、上述したクラスがノードとして表され、上述したプロパティがラベル付き、且つ方向性のあるエッジとして表された有向グラフである。このようなグラフ構造によって、事物についての情報がノードにより、事物間の関係がエッジによって判別可能となる。
【００２０】
図２示される例のナレッジグラフＤ１は、エンティティＥ１と、エンティティＥ２とが、「所属チーム」というプロパティ名のクラスに属する。本実施形態において、各エンティティには、各エンティティを識別することが可能な情報（以下、「エンティティ識別情報ＥＩＤ」）と、エンティティ名と、当該エンティティのウェブページの所在情報とが関連付けられる。
【００２１】
所在情報とは、ウェブ上の位置を特定するための情報であり、例えば、ＵＲＬである。所在情報が示すウェブページには、当該エンティティの関連データが記載されている。図２に示すナレッジグラフＤ１において、エンティティＥ１には、エンティティ識別情報ＥＩＤの「０００１」と、エンティティ名の「野球選手Ａ」と、当該エンティティに関連する関連データが記載されているウェブページの所在情報である「ｈｔｔｐ：／／百科事典ウェブページ／野球選手Ａ」というＵＲＬとが関連付けられている。また、エンティティＥ２には、エンティティ識別情報ＥＩＤの「０００２」と、エンティティ名「野球チームＢ」と、当該エンティティに関連する関連データが記載されているウェブページの所在情報である「ｈｔｔｐ：／／百科事典ウェブページ／野球チームＢ」というＵＲＬとが関連付けられている。以降の説明において、エンティティに関連する関連データをエンティティの関連データと記載する。また、エンティティの関連データが記載されているウェブページを、エンティティのウェブページとも記載する。
【００２２】
図３は、本実施形態に係る「野球選手Ａ」のウェブページの一例を示す図である。「野球選手Ａ」のウェブページには、「野球選手Ａ」の関連データが記載されている。
【００２３】
＜１−２．検索結果ウェブページ＞
図４は、本実施形態に係る検索結果ウェブページの一例を示す図である。図４に示されるように、端末装置２００の表示部２１０には、クエリ入力領域２１１と、ナレッジパネル２２０と、検索結果２３０とが含まれる検索結果ウェブページが表示される。ナレッジパネル２２０には、検索クエリに関連するエンティティ２２１と、エンティティ２２１に関連する画像２２２と、エンティティ２２１に関連する関連情報２２３とが含まれる。ユーザは、端末装置２００を用いて、端末装置２００の表示部２１０に表示された検索ページに検索クエリを入力する。検索クエリとは、一つの検索ワードまたは複数の検索ワードの組み合わせである。端末装置２００は、ユーザによって入力された検索クエリをウェブサーバ３００に送信する。
【００２４】
ウェブサーバ３００は、端末装置２００から受信した検索クエリをナレッジデータサーバ１００に送信する。ナレッジデータサーバ１００は、受信した検索クエリに対応するエンティティに関連する情報をウェブサーバ３００に送信する。ナレッジデータサーバ１００は、例えば、ナレッジグラフＤ１に基づいて、受信した検索クエリと関連付けられたエンティティに関連付けられた所在情報をウェブサーバ３００に送信する。ウェブサーバ３００は、受信した所在情報に基づいて、当該所在情報が示すウェブページのうち、エンティティの関連データを抽出する。ウェブサーバ３００は、抽出したエンティティの関連データ（この一例では、ナレッジパネル２２０に示す情報）を含めた検索結果ウェブページを生成する。
【００２５】
図４に示される例においては、検索クエリとして「野球選手Ａ」が入力され、ナレッジパネル２２０には「野球選手Ａ」に関連する画像や様々な情報が表示されている。ナレッジパネル２２０には、例えば、「野球選手Ａ」の画像２２２や、「野球選手Ａ」の生年月日や出身地等の関連情報２２３が表示される。このように、検索結果２３０だけでなく、ナレッジパネル２２０を表示部２１０に表示することで、検索結果に対するユーザ満足度を向上させることができる。
【００２６】
＜１−３．ナレッジデータサーバ１００の構成＞
図１に戻り、制御部１１０は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）などのハードウェアプロセッサがプログラム（ソフトウェア）を実行することにより実現される。制御部１１０は、例えば、通信Ｉ／Ｆ（Interface）１１１と、収集部１１２と、別名候補抽出部１１３（生成部）と、素性抽出部１１４（算出部）と、判定部１１５と、別名リスト生成部１１６と、所在情報取得部１１７と、学習部１１８とを備える。また、これらの構成要素のうち一部または全部（内包する記憶部を除く）は、ＬＳＩ（Large Scale Integration）やＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）などのハードウェア（回路部；circuitryを含む）によって実現されてもよいし、ソフトウェアとハードウェアの協働によって実現されてもよい。通信Ｉ／Ｆ１１１は、ネットワークＮＷを介した各機能部と、他の機器（例えば、クロールの対象機器（以下、「クロール対象機器ＤＶ」）、端末装置２００、及びウェブサーバ３００）との通信を仲介する。
【００２７】
収集部１１２は、所定のウェブページに関する収集対象データを、ネットワークＮＷを介してクロール対象機器ＤＶから収集する。収集部１１２による収集処理の対象となる収集対象データは、例えば、利用者によって編集可能な百科事典のウェブページ（以下、「百科事典ウェブページ」）、検索エンジンの検索ログ等である。
【００２８】
収集部１１２は、いわゆるクローラプログラムにより実現される。収集対象データは、ネットワークＮＷ上（クロール対象機器ＤＶの記憶領域内）にあり、ブラウザで閲覧可能なデータを含む。尚、収集対象データは、ブラウザに限らず、アプリケーションプログラムによって再生されるデータであってもよい。収集対象データは、例えば、ＨＴＭＬ（HyperText Markup Language）のソースを示すテキストデータを含むウェブページを含む。収集部１１２は、百科事典ウェブページのうち、例えば、ナジッレグラフＤ１に含まれるエンティティのそれぞれの名前と対応するテキストデータが記載されたウェブページが存在する場合、そのすべてを収集する。
【００２９】
また、収集対象データは、例えば、百科事典ウェブページに関するリダイレクト情報を含む。図５は、本実施形態における百科事典ウェブページのリダイレクト処理の一例を説明する図である。図６は、本実施形態における百科事典ウェブページのリダイレクト情報の一例を示す図である。例えば、百科事典ウェブページにおいて、ユーザが端末装置２００を操作して「野球選手Ａ」（第１ワード）の別名である「別名ａ」（第２ワード）を検索クエリとして入力した場合、端末装置２００には入力された「別名ａ」と関連付けられたウェブページＰ１（第２ページ）は表示されることなく、「野球選手Ａ」と関連付けられたウェブページＰ２（第１ページ）へのリダイレクト（転送）が行われ、端末装置２００にはこのウェブページＰ２が表示される。すなわち、ウェブページＰ１はリダイレクト元のページであり、リダイレクト先のページとしてウェブページＰ２が設定されたページ（リダイレクト先としてウェブページＰ２のＵＲＬが設定された転送用ページ）である。図６に示されるように、リダイレクト情報は、上記のようなリダイレクト元のページと関連付けられたワードと、リダイレクト先のページと関連付けられたワードとが関連付けられたリストを含む。図６には、例えば、リダイレクト元のワード「別名ａ」と、リダイレクト先のワード「野球選手Ａ」とが関連付けられたデータが含まれる。
【００３０】
尚、収集部１１２によるクロール処理を行わずに、例えば、ナレッジデータサーバ１００のオペレータが運用端末のブラウザを操作して手動で収集対象データを収集し、ナレッジデータサーバ１００に設けられた入力部（図示しない）を介して収集対象データを入力するようにしてもよい。
【００３１】
リダイレクト元のワードは、リダイレクト先のワードの同義語であり、これら２つのワードは同一のエンティティを示していることが想定される。すなわち、リダイレクト元のワードは、リダイレクト先のワードの別名であることが想定される。このため、別名候補抽出部１１３は、収集部１１２により収集された収集対象データに含まれるリダイレクト情報から、リダイレクト元のワードおよびリダイレクト先のワードを抽出し、リダイレクト元のワードを、リダイレクト先のワードの別名の候補（以下、「別名候補」）として、別名候補情報Ｄ２に登録する。
【００３２】
また、別名候補抽出部１１３は、収集部１１２により収集された収集対象データに含まれる百科事典ウェブページのＨＴＭＬのソースを示すテキストデータから誘導情報を抽出し、抽出した誘導情報に基づいて別名候補を抽出し、別名候補情報Ｄ２に登録する。図７は、本実施形態における収集部１１２により収集された百科事典ウェブページの一例を示す図である。図７に示される百科事典ウェブページは、「キャラクタＣ」（第１エンティティ）と関連付けられたページであり、「キャラクタＣ（アニメ）Ｔ１」および「キャラクタＣ（テレビドラマ）Ｔ２」のそれぞれと関連付けられたページへの誘導情報を含んでいる。これらの「キャラクタＣ（アニメ）」および「キャラクタＣ（テレビドラマ）」（第２エンティティ）はいずれもエンティティとなりうるものである。この場合、「キャラクタＣ」のワードは、エンティティテとしての「キャラクタＣ（アニメ）」および「キャラクタＣ（テレビドラマ）」の別名（例えば、略称）である可能性がある。そこで、別名候補抽出部１１３は、あるウェブページと関連付けられたワード（図７に示される例では「キャラクタＣ」）を、該ウェブページに含まれる誘導情報に含まれるワード（図７に示される例では「キャラクタＣ（アニメ）」および「キャラクタＣ（テレビドラマ）」）の別名候補として、別名候補情報Ｄ２に登録する。
【００３３】
また、別名候補抽出部１１３は、収集部１１２により収集された収集対象データに含まれる検索エンジンの検索ログに基づいて別名候補を抽出し、別名候補情報Ｄ２に登録する。例えば、別名候補抽出部１１３は、検索結果ウェブページに含まれるリンクのクリックログなどの利用状況に関する情報を収集する。別名候補抽出部１１３は、検索に利用された検索クエリと、検索結果ウェブページに含まれるリンクのうちユーザがクリックしたリンク先のページ（例えば、百科事典ウェブページ）に関連付けられるエンティティの名前とが異なる場合、この検索クエリを、エンティティの別名候補として抽出する。別名候補抽出部１１３は、検索結果ウェブページに含まれるリンクのうち、クリック数、クリック率（ＣＴＲ：Click Trough Rate）等が所定の閾値以上であるリンクのリンク先のページに関連付けられるエンティティのみに対して、検索クエリを別名候補として設定してよい。尚、以下においては、収集対象データが、百科事典ウェブページに関するリダイレクト情報である場合を例に挙げて説明する。
【００３４】
図１に戻り、素性抽出部１１４は、エンティティと、該エンティティに関して別名候補抽出部１１３により抽出された別名候補との組の各々について、素性情報（第１情報）を抽出する。素性情報とは、エンティティと、別名候補との関連度合を示す情報である。素性情報は、別名候補の確からしさを判定するための指標となる情報である。素性情報には、例えば、百科事典ウェブページに含まれるエンティティの要約情報に基づく第１素性情報、検索結果ウェブページに含まれるリンクのクリックログなどの利用状況に基づく第２素性情報、別名候補の文字列構造に基づく第３素性情報及び第４素性情報等が含まれる。素性抽出部１１４は、例えば、第１から第４素性情報のうちの少なくとも１つの情報を抽出する。尚、素性情報は、上記の第１から第４素性情報の４種類に限定されるものではなく、エンティティと、別名候補との関連度合を示すのに有用な情報であれば任意に付け加えることができる。
【００３５】
（第１素性情報）
図８は、本実施形態に係る「野球選手Ａ」の百科事典ウェブページの一例を示す図である。「野球選手Ａ」の百科事典ウェブページには、「野球選手Ａ」のプロフィールに関する情報（要約情報）が含まれており、このプロフィールに関する情報には「愛称：ＢＢＢ（Ｎ１）」の文字列が含まれている。素性抽出部１１４は、例えば、このプロフィール情報（「愛称」という欄の情報（キー）と、その内容を示す「ＢＢＢ」（バリュー））を参照し、別名候補情報Ｄ２に含まれる別名候補の各々が、関連付けされるエンティティのページの要約情報を含まれるか否かを判定する。このように、素性抽出部１１４は、別名候補が要約情報に含まれている場合、例えば、別名候補情報Ｄ２の素性１の欄に“１”を記録し、別名候補が要約情報に含まれていない場合、別名候補情報Ｄ２の素性１の欄に“０”を記録する。
【００３６】
（第２素性情報）
素性抽出部１１４は、検索結果ウェブページに含まれるリンクのクリックログ等の利用状況に関する情報に基づいて、別名候補情報Ｄ２に含まれる別名候補の各々が検索クエリとして利用された場合に、関連付けされるエンティティに関連付けられたページに遷移する確率（別名候補が対応するエンティティに関連付けられる確率）を示す第２素性情報を算出する。例えば、素性抽出部１１４は、検索結果ウェブページに含まれるリンクのクリック率を第２素性情報として算出して、別名候補情報Ｄ２の素性２の欄に記録する。
【００３７】
（第３素性情報）
素性抽出部１１４は、別名候補情報Ｄ２に含まれる別名候補の各々の文字列が、関連付けされるエンティティの文字列の部分文字列であるか否かを示す第３素性情報を算出し、別名候補情報Ｄ２の素性３の欄に登録する。例えば、別名候補の文字列が「ＡＢＣＤ」であり、エンティティの文字列が「東京ＡＢＣＤ」である場合、この別名候補の文字列「ＡＢＣＤ」は、エンティティの文字列「東京ＡＢＣＤ」の部分文字列である。素性抽出部１１４は、別名候補の各々の文字列が、関連付けされるエンティティの文字列の部分文字列である場合、例えば、別名候補情報Ｄ２の素性３欄に“１”を記録し、別名候補の各々の文字列が、関連付けされるエンティティの文字列の部分文字列ではない場合、別名候補情報Ｄ２の素性３の欄に“０”を記録する。
【００３８】
（第４素性情報）
素性抽出部１１４は、別名候補情報Ｄ２に含まれる別名候補の各々の文字列と、関連付けされるエンティティの文字列との編集距離（レーベンシュタイン距離）を算出し、算出した編集距離を示す第４素性情報を、別名候補情報Ｄ２の素性４の欄に記録する。例えば、別名候補の文字列が「ＡＢＥフィルムメーカー」であり、エンティティの文字列が「あべフィルムメーカー」である場合、編集距離は“３”である。
【００３９】
図１に戻り、判定部１１５は、判定モデルＤ３に基づいて、別名候補情報Ｄ２に含まれる別名候補の各々が、関連付けられるエンティティの別名であるか否かを判定する。判定モデルＤ３は、素性情報（例えば、素性１から４の少なくとも１つ）が与えられた場合に、該素性情報に関する別名候補がエンティティの別名であるか否かの判定結果を出力するようにモデリングされたものである。判定結果は、別名であるか否かを示すもの（例えば、別名であることを示す“１”または別名ではないことを示す“０”）であってもよいし、別名である確率を示す数値であってもよい。以下において、判定結果が、別名であるか否かを示すものである場合を例に挙げて説明する。
【００４０】
判定モデルＤ３は、例えば、ロジスティック回帰分析、決定木分析、サポートベクターマシン、再帰型ニューラルネットワーク（Recurrent Neural Network：ＲＮＮ）、多層構造のニューラルネットワーク（Deep Neural Network：ＤＮＮ）、または畳み込みニューラルネットワーク（Convolutional Neural Network：ＣＮＮ）を用いたディープラーニングに基づく技術等の任意の機械学習により生成されたモデルであってよい。
【００４１】
判定部１１５は、別名候補が、関連付けされるエンティティの別名であると判定した場合、例えば、別名候補情報Ｄ２の判定結果の欄に“１”を記録し、別名ではないと判定した場合、別名候補情報Ｄ２の判定結果の欄に“０”を記録する。
【００４２】
図９は、本実施形態における別名候補情報Ｄ２の一例を示す図である。図９に示される例では、エンティティである「野球選手Ａ」に対して、別名候補「別名ａ」、素性１「１（要約情報に含まれている）」、素性２「０．１４（クリック率）」、素性３「１（部分文字列である）」、素性４「３（編集距離）」、判定結果「１（別名である）」が関連付けされている。
【００４３】
別名リスト生成部１１６は、別名候補情報Ｄ２に含まれるデータのうち、判定結果が「１」である、すなわち、判定部１１５により別名候補が別名であると判定されたデータの「エンティティ」と「別名候補」との組を抽出して、別名リストＤ４を生成する。図１０は、本実施形態における別名リストＤ４の一例を示す図である。図１０に示される例では、エンティティである「野球選手Ａ」に対して、別名１「別名ａ」、別名２「別名ｃ」が関連付けされている。尚、別名リストＤ４生成する代わりに、抽出された「別名候補」を、「エンティティ」と関連付けてナレッジグラフＤ１に登録してもよい。
【００４４】
所在情報取得部１１７は、ナレッジグラフＤ１および別名リストＤ４に基づいて、ウェブサーバ３００から受信した検索クエリに対応するエンティティに関連付けられている所在情報を取得する。所在情報取得部１１７は、ナレッジグラフＤ１に含まれるエンティティ名の中に、受信した検索クエリと合致するエンティティ名が存在するか否かを判定する。所在情報取得部１１７は、受信した検索クエリと合致するエンティティ名が存在すると判定した場合、該エンティティに関連付けられている所在情報を取得する。
【００４５】
一方、所在情報取得部１１７は、受信した検索クエリと合致するエンティティ名がナレッジグラフＤ１に存在しないと判定した場合、別名リストＤ４に登録されている別名の中に、受信した検索クエリと合致する別名が存在するか否かを判定する。所在情報取得部１１７は、受信した検索クエリと合致する別名が別名リストＤ４に存在すると判定した場合、該別名と関連付けられたエンティティに関連付けられている所在情報を取得する。このとき、検索クエリと、エンティティ名または別名とが完全一致する場合だけでなく、部分一致または意味的に同一とみなされる程度の相違がある場合も、対応するエンティティ名または別名とみなしてよい。尚、別名がナレッジグラフＤ１に登録されている場合、所在情報取得部１１７は、ナレッジグラフＤ１に登録された別名に基づいて、受信した検索クエリと合致する別名が存在するか否かを判定してもよい。
【００４６】
次に、所在情報取得部１１７は、取得した所在情報をウェブサーバ３００に送信する。所在情報取得部１１７は、受信した検索クエリと合致するエンティティおよび別名が存在しないと判定した場合、所在情報が存在しない旨を示す情報をウェブサーバ３００に送信する。
【００４７】
図１に戻り、学習部１１８は、エンティティの名前と、別名と、素性情報との組を含む学習データを用いて機械学習を行うことで判定モデルＤ３を生成し、生成した判定モデルＤ３を記憶部１２０に記憶させる。学習部１１８は、例えば、ロジスティック回帰分析、決定木分析、サポートベクターマシン、再帰型ニューラルネットワーク、多層構造のニューラルネットワーク、または畳み込みニューラルネットワークを用いたディープラーニング技術等の任意の技術を採用してよい。
【００４８】
＜１−４．学習動作＞
図１１は、本実施形態のナレッジデータサーバ１００の学習動作の一例を示す流れ図である。ナレッジデータサーバ１００は、例えば、日次、週次等の任意のタイミングで実施されるバッチ処理により学習動作を行う。
【００４９】
まず、学習部１１８は、学習対象の学習データを生成する（Ｓ１０）。例えば、学習部１１８は、ナレッジグラフＤ１に既に登録されている「エンティティ」と「別名」との組を抽出し、抽出した「エンティティ」と「別名」との組に対する「素性情報（例えば、素性１から４の少なくとも１つ）」を算出し、「エンティティ」、「別名」、及び「素性情報」の組を学習データとする。
【００５０】
また、学習部１１８は、百科事典ウェブページのリダイレクト情報に基づいて、学習データを生成してもよい。図１２は、本実施形態における百科事典ウェブページのリダイレクト処理の一例を説明する図である。図１２には、「別名ａ」と関連付けられたウェブページＰ１から「野球選手Ａ」と関連付けられたウェブページＰ２へのリダイレクト１と、「別名ａ」と関連付けられたウェブページＰ１から「野球チームＢ」と関連付けられたウェブページＰ３内の特定位置（「メンバ情報」の欄）へのリダイレクト２とが示されている。ウェブページ内の特定位置へのリダイレクトは、該ウェブページ内のリダイレクトを受ける場所にｉｄ属性及びｎａｍｅ属性を指定したＡタグを設置し、リダイレクト先を指定するＵＲＬの引数に上記において指定したｎａｍｅ属性の名前を指定すること等により実現される。
【００５１】
この場合、リダイレクト１は、「野球選手Ａ」と関連付けられたウェブページＰ２のそのものへのリダイレクトであるため、リダイレクト元のウェブページＰ１と関連付けられた「別名ａ」は、リダイレクト先のウェブページＰ２と関連付けられた「野球選手Ａ」の別名である可能性が高いと考えられる。一方、リダイレクト２は、「野球チームＢ」と関連付けられたウェブページＰ３のそのものではなく、ウェブページＰ３内の特定位置へのリダイレクトであるため、リダイレクト元のウェブページＰ１と関連付けられた「別名ａ」は、リダイレクト先のウェブページＰ２と関連付けられた「野球チームＢ」の別名である可能性が低いと考えられる。そこで、学習部１１８は、百科事典ウェブページに関するリダイレクト情報に基づいて得られるデータのうち、リダイレクト先がウェブページのそのものであるエンティティと別名との組については学習データとして採用する。一方、学習部１１８は、リダイレクト先がウェブページ内の特定位置であるエンティティと別名との組については学習データとして採用しない。尚、学習データは、ナレッジデータサーバのオペレータにより生成されてもよい。
【００５２】
次に、学習部１１８は、生成した学習データを用いて機械学習を行い、エンティティと、該エンティティの別名と、該エンティティの素性情報との関係を学習した判定モデルＤ３を生成し（Ｓ１２）、生成した判定モデルＤ３を記憶部１２０に記憶させる（Ｓ１４）。以上により、本フローチャートの処理が終了する。
【００５３】
＜１−５．別名判定動作＞
図１３は、本実施形態のナレッジデータサーバ１００の別名判定動作の一例を示す流れ図である。ナレッジデータサーバ１００は、例えば、日次、週次等の任意のタイミングで実施されるバッチ処理により別名判定動作を行う。
【００５４】
まず、別名候補抽出部１１３は、収集部１１２により収集された収集対象データに含まれるリダイレクト情報から、リダイレクト元のワードおよびリダイレクト先のワードを抽出し、リダイレクト元のワードを、リダイレクト先のワード（すなわち、エンティティの名前）の別名候補として抽出する（Ｓ２０）。別名候補抽出部１１３は、抽出したエンティティと、別名候補との組を別名候補情報Ｄ２に記録する。
【００５５】
次に、素性抽出部１１４は、別名候補情報Ｄ２に含まれるエンティティと、別名候補との組の各々に対して、素性情報（例えば、素性１から４の少なくとも１つ）を抽出する（Ｓ２２）。素性抽出部１１４は、抽出した素性情報を、別名候補情報Ｄ２に記録する。
【００５６】
次に、判定部１１５は、別名候補情報Ｄ２と、判定モデルＤ３とに基づいて、別名候補の各々が、関連付けられるエンティティの別名であるか否かを判定する（Ｓ２４）。判定部１１５は、判定結果を別名候補情報Ｄ２に記録する。
【００５７】
次に、別名リスト生成部１１６は、別名候補情報Ｄ２に含まれるデータのうち、判定結果が「１」である（すなわち、判定部１１５により別名候補が、関連付けされるエンティティの別名であると判定されたデータ）の「エンティティ」と「別名候補」との組を抽出して、別名リストＤ４を生成する（Ｓ２６）。以上により、本フローチャートの処理が終了する。
【００５８】
＜１−６．オンライン動作＞
図１４は、本実施形態のナレッジデータサーバ１００のオンライン動作の一例を示す流れ図である。まず、所在情報取得部１１７は、ウェブサーバ３００から検索クエリを受信する（Ｓ３０）。
【００５９】
次に、所在情報取得部１１７は、ナレッジグラフＤ１に含まれるエンティティ名の中に、受信した検索クエリと合致するエンティティ名が存在するか否かを判定する（Ｓ３２）。所在情報取得部１１７は、受信した検索クエリと合致するエンティティ名が存在すると判定した場合、該エンティティに関連付けられている所在情報を取得し、ウェブサーバ３００に送信し（Ｓ３４）、本フローチャートの処理を終了する。
【００６０】
一方、所在情報取得部１１７は、受信した検索クエリと合致するエンティティ名がナレッジグラフＤ１に存在しないと判定した場合、別名リストＤ４に別名として登録されている別名の中に、受信した検索クエリと合致する別名が存在するか否かを判定する（Ｓ３６）。所在情報取得部１１７は、受信した検索クエリと合致する別名が別名リストＤ４に存在すると判定した場合、該別名と関連付けられたエンティティに関連付けられている所在情報を取得し、ウェブサーバ３００に送信する（Ｓ３４）。以上により、本フローチャートの処理が終了する。
【００６１】
一方、所在情報取得部１１７は、受信した検索クエリと合致する別名が存在しないと判定した場合、所在情報が存在しない旨を示す情報をウェブサーバ３００に送信する（Ｓ３８）。以上により、本フローチャートの処理が終了する。
【００６２】
以上、説明したように、本実施形態のナレッジデータサーバ１００は、エンティティの別名の候補を生成する生成部（別名候補抽出部１１３）と、前記エンティティと、前記生成部により生成された別名の候補との関連度合を示す第１情報を算出する算出部（素性抽出部１１４）と、前記第１情報が入力されると、前記第１情報に関連付けられた別名の候補がエンティティの別名であるか否かを示す情報を出力するように学習された学習モデルに基づいて、前記生成部により生成された別名の候補が前記エンティティの別名であるか否かを判定する判定部（判定部１１５）と、を備える。これによって、エンティティと関連付けられた別名情報を収集することができる。
【００６３】
以上、本発明を実施するための形態について実施形態を用いて説明したが、本発明はこうした実施形態に何等限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々の変形及び置換を加えることができる。
【符号の説明】
【００６４】
１００…ナレッジデータサーバ
１１０…制御部
１１１…通信Ｉ／Ｆ
１１２…収集部
１１３…別名候補抽出部
１１４…素性抽出部
１１５…判定部
１１６…別名リスト生成部
１１７…所在情報取得部
１１８…学習部
１２０…記憶部
２００…端末装置
２１０…表示部
２１１…クエリ入力領域
２２０…ナレッジパネル
２２１…エンティティ
２２２…画像
２２３…関連情報
２３０…検索結果
３００…ウェブサーバ
Ｄ１…ナレッジグラフ
Ｄ２…別名候補情報
Ｄ３…判定モデル
Ｄ４…別名リスト
Ｒ１…リダイレクト情報
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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