(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
Ｗｅｂサイトから提示された商品リストからユーザが商品を閲覧した閲覧条件のうち、商品リストを得るための絞込み条件として入力・選択された条件以外の隠れ条件を閲覧条件として抽出する情報抽出装置であって、
商品リストに掲載された各商品に共通する語を、該語の出現順位に応じて共通語として抽出する共通語抽出手段と、
商品リスト中、ユーザが閲覧していない商品よりも閲覧した商品に対する語ほど高スコアを与え、与えられたスコアの順位に応じて特有語として抽出する特有語抽出手段と、
Ｗｅｂサイトに登録される全商品に対する文字列情報を蓄積するデータベースを参照して特有語が係り受け先で共通語が係り受け元の係り受け構造の出現頻度を取得し、取得された前記出現頻度を用いて該特有語の隠れ条件度を算出し、算出された隠れ条件度の順位に応じて該特有語を隠れ条件として抽出する隠れ条件度算出手段と、
を備えることを特徴とする情報抽出装置。
【請求項２】
隠れ条件度算出手段は、前記文字列情報中に前記係り受け構造が出現する商品数を前記出現頻度とする
ことを特徴とする請求項１記載の情報抽出装置。
【請求項３】
隠れ条件度算出手段は、前記文字列情報中における前記係り受け構造の出現回数を特有語の出現する商品数で正規化した数値を前記出現頻度とする
ことを特徴とする請求項１記載の情報抽出装置。
【請求項４】
Ｗｅｂサイトから提示された商品リストからユーザが商品を閲覧した閲覧条件のうち、商品リストを得るための絞込み条件として入力・選択された条件以外の隠れ条件を閲覧条件として抽出する装置の情報抽出方法であって、
商品リストに掲載された各商品に共通する語を、該語の出現順位に応じて共通語として抽出する共通語抽出ステップと、
商品リスト中、ユーザが閲覧していない商品よりも閲覧した商品に対する語ほど高スコアを与え、与えられたスコアの順位に応じて特有語として抽出する特有語抽出ステップと、
Ｗｅｂサイトに登録される全商品に対する文字列情報を蓄積するデータベースを参照して特有語が係り受け先で共通語が係り受け元の係り受け構造の出現頻度を取得し、取得された前記出現頻度を用いて該特有語の隠れ条件度を算出し、算出された隠れ条件度の順位に応じて該特有語を隠れ条件として抽出する隠れ条件度算出ステップと、
を有することを特徴とする情報抽出方法。
【請求項５】
隠れ条件度算出ステップは、前記文字列情報中に前記係り受け構造が出現する商品数を前記出現頻度とする
ことを特徴とする請求項４記載の情報抽出方法。
【請求項６】
隠れ条件度算出ステップは、前記文字列情報中における前記係り受け構造の出現回数を特有語の出現する商品数で正規化した数値を前記出現頻度とする
ことを特徴とする請求項４記載の情報抽出方法。
【請求項７】
請求項１〜３のいずれか１項に記載の情報抽出装置の各手段としてコンピュータを機能させる情報抽出プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、例えばＥＣ（ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ  ｃｏｍｍｅｒｃｅの略）サイトなどで提示された商品リストに対してユーザが商品詳細ページを閲覧した条件のうち、商品リストを得るための絞込条件として入力・選択された条件以外の隠れ条件を閲覧条件として抽出する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、Ｗｅｂ上にはＥＣサイトや電子商店街やサイバーモールなどが普及し、インターネットを利用して商品を購入するユーザが増加している。このようなユーザが購入目的の商品を探索する方法としては、キーワード検索やカテゴリ検索などによって商品群を絞り込んで商品リストを獲得し、商品リスト中から購入目的に合う商品を閲覧する方法が用いられている。このときユーザは購入目的に合う商品の条件を閲覧条件としている。
【０００３】
一方、マーケッタは、顧客ニーズの把握のためにサイトを閲覧するユーザが実際に意図する閲覧条件を推定し、その絞り込みに用いたキーワード・カテゴリなどの入力語や閲覧した商品群を利用している。
【０００４】
もっとも、ユーザは必ずしも全ての閲覧条件を入力語として入力するわけではないため、入力語を用いた閲覧条件の推定ではユーザが実際に意図する閲覧条件をすべて推定することができない。また、閲覧した商品群を用いた閲覧条件の推定では、閲覧した商品に共通する条件の一部のみをユーザが閲覧条件として意図していても、それを区別することができず、すべてを閲覧条件の推定結果としてしまう。
【０００５】
そこで、その他の情報を用いてユーザの閲覧条件を推定する方法が非特許文献１に提案されている。非特許文献１の手法は、ユーザの閲覧行動履歴である検索ログを用いて、入力語を関連する語に拡張し、拡張された語を基に閲覧条件を推定する。この検索ログには、ユーザが検索クエリとして入力した入力語と、該入力語に基づく検索結果として提示されたＷｅｂページのリストと、該リストから閲覧したＷｅｂページとが情報として記録されている。ここでは前記リストから閲覧されたＷｅｂページの閲覧条件のうち、入力語ではない条件を隠れ条件としてユーザの閲覧条件を推定している。
【０００６】
この隠れ条件を抽出する方法としては、Ｗｅｂページを記述している文から語を抽出して隠れ条件を推定する方法がある。このとき隠れ条件の指数を示す隠れ条件度を、閲覧しなかったＷｅｂページ群よりも閲覧したＷｅｂページ群に多く出現する語に高く与えられるように算出する。ここではこの隠れ条件度の高い語を特有語、即ち隠れ条件として抽出する。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】徳永健伸  ”言語と計算５  情報検索と言語処理”  財団法人東京大学出版会  １９９９年１１月２５日初版発行  ｐ．１５４〜１５９
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、従来の手法では、マーケッティングにおいて重要な語に高い隠れ条件度が与えられず、閲覧条件の抽出に問題が生じるおそれがあった。
【０００９】
すなわち、マーケッティングにおいては閲覧した商品を説明できる閲覧条件を表す語が重要である。商品を説明できるためには閲覧条件が、属性（色や価格といった抽象的なもの）ではなく、属性値（属性に対して具体的な値を与えるもの）を示すことが必要となる。例えば商品属性「色」の場合に、”色の商品”では商品を説明できないが、商品属性「色」を具体化した”黒色の商品”であれば商品を説明することできる。したがって、マーケッティングにおいて閲覧条件の推定を行うためには、属性値を閲覧条件として推定することが求められる。
【００１０】
ところが、ユーザが閲覧しなかった商品群よりも閲覧した商品群に多く出現する語が属性値とは限らないため、従来の手法では属性値に高い隠れ条件度が与えられないおそれがある。例えばファッションサイトについてみれば、”色”・”ファッション”・”ネット”などのファッションサイトで使われる用語のうち隠れ条件として重要ではない語が、閲覧された商品群に共通して出現するため、属性値ではなく、属性に高い隠れ条件度を与えるおそれがある。
【００１１】
本発明は、上述のような従来技術の問題を解決するためになされたものであり、Ｗｅｂサイトで使われる用語のうち重要でない語には高い隠れ条件度を与えず、重要な語に高い隠れ条件度を与え、抽出される閲覧条件の正確性を高めることを解決課題としている。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
そこで、本発明は、商品リストの各商品に対して共通する共通語を抽出し、特有語と共通語との係り受け構造に着目する。すなわち、特有語が係り受け先で共通語が係り受け元の係り受け構造の出現頻度が高い特有語を隠れ条件として抽出する。
【００１３】
本発明の一態様は、Ｗｅｂサイトから提示された商品リストからユーザが商品を閲覧した閲覧条件のうち、商品リストを得るための絞込み条件として入力・選択された条件以外の隠れ条件を閲覧条件として抽出する情報抽出装置であって、商品リストに掲載された各商品に共通する語を、該語の出現順位に応じて共通語として抽出する共通語抽出手段と、商品リスト中、ユーザが閲覧していない商品よりも閲覧した商品に対する語ほど高スコアを与え、与えられたスコアの順位に応じて特有語として抽出する特有語抽出手段と、Ｗｅｂサイトに登録される全商品に対する文字列情報を蓄積するデータベースを参照して特有語が係り受け先で共通語が係り受け元の係り受け構造の出現頻度を取得し、取得された前記出現頻度を用いて該特有語の隠れ条件度を算出し、算出された隠れ条件度の順位に応じて該特有語を隠れ条件として抽出する隠れ条件度算出手段と、を備える。
【００１４】
本発明の他の態様は、Ｗｅｂサイトから提示された商品リストからユーザが商品を閲覧した閲覧条件のうち、商品リストを得るための絞込み条件として入力・選択された条件以外の隠れ条件を閲覧条件として抽出する装置の情報抽出方法であって、商品リストに掲載された各商品に共通する語を、該語の出現順位に応じて共通語として抽出する共通語抽出ステップと、商品リスト中、ユーザが閲覧していない商品よりも閲覧した商品に対する語ほど高スコアを与え、与えられたスコアの順位に応じて特有語として抽出する特有語抽出ステップと、Ｗｅｂサイトに登録される全商品に対する文字列情報を蓄積するデータベースを参照して特有語が係り受け先で共通語が係り受け元の係り受け構造の出現頻度を取得し、取得された前記出現頻度を用いて該特有語の隠れ条件度を算出し、算出された隠れ条件度の順位に応じて該特有語を隠れ条件として抽出する隠れ条件度算出ステップと、を有する。
【００１５】
なお、本発明は、前記装置としてコンピュータを機能させるプログラムの態様としてもよい。このプログラムは、ネットワークや記録媒体などを通じて提供することができる。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、Ｗｅｂサイトで使われる用語のうち重要でない語には高い隠れ条件度を与えることなく、重要な語に高い隠れ条件度を与え、抽出される閲覧条件の正確性を高めることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明の実施形態に係る情報抽出装置の構成図。
【図２】同  処理フローチャート。
【図３】同  共通語抽出部の処理フローチャート。
【図４】同  特有語抽出部の処理フローチャート。
【図５】同  隠れ条件度算出部の処理フローチャート。
【図６】係り受け構造の説明図。
【図７】頻度Ｓ（ａi，ｂj）の一例を示す説明図。
【図８】頻度Ｓ（ａi，ｂj）の他例を示す説明図。
【図９】実施例に係る商品リストの画像図。
【図１０】同  商品詳細ページを閲覧した状態を示す図。
【図１１】同  入力語集合・商品リスト群・特有スコアを示す図。
【図１２】同  隠れ条件の抽出例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
≪構成例≫
図１に基づき本発明の実施形態に係る情報抽出装置の構成例を説明する。この情報抽出装置１は、顧客ニーズの把握のためにＥＣサイトを閲覧するユーザの閲覧条件を抽出する。ここではユーザが閲覧した商品リストの絞込条件のうち、検索キーワードやカテゴリなどの入力語以外の条件を閲覧条件として抽出する。
【００１９】
具体的には情報抽出装置１は、ＥＣサイトを管理・運用するサーバ群などにより構成され、通常のコンピュータのハードウェアリソース、例えばＣＰＵ．メモリ（ＲＡＭ）・ハードディスクドライブ装置などの記憶装置などを備える。このハードウェアリソースとソフトウェアリソース（ＯＳ．アプリケーション等）の協働の結果、情報抽出装置１は、図１に示すように、共通語抽出部２．特有語抽出部３．隠れ条件度算出部４として機能している。
【００２０】
この情報抽出装置１には、商品情報入力装置５．隠れ条件出力装置６．全商品情報データベース７が接続されている。このデータベース７にはＥＣサイトの全商品と該各商品に対する文字列情報が商品情報データとして格納されている。なお、図１中の各バッファＢ１〜Ｂ９は前記記憶装置に構築されているものとし、また前記データベース７は情報抽出装置１に内蔵してもよいものとする。
【００２１】
図２に基づき処理内容を説明すれば、商品情報入力装置５を通じてＥＣサイトにおけるユーザの各種閲覧情報が入力データとして、情報抽出装置１のバッファＢ１〜Ｂ３に書き込まれる（Ｓ０１）。すなわち、処理対象としてユーザの閲覧した商品リスト語群が共通語抽出部２の商品情報群入力バッファＢ１に書き込まれる。また、商品リストに掲載された全商品に対する総単語群が総単語出現数群バッファＢ２に書き込まれる。さらに、ユーザが商品リストの絞込条件に用いた入力語、即ち検索キーワードやカテゴリ選択などの文字列を形態素解析によって分割した各語が入力単語群バッファＢ３に書き込まれる。
【００２２】
表１〜３は前記バッファＢ１〜Ｂ３に書き込まれるデータ例を示している。ここではユーザは検索キーワード”アイシャドウ”で商品リストを絞り込んでいるものとする。この商品リスト中、商品１をクリックしてその商品詳細ページを閲覧している一方、商品２はクリックしなくその商品詳細ページは閲覧していないものとする。この商品１．２の商品詳細ページのコメントは以下の通りとする。
・商品１  商品名”人気のｘｘｘｘミステックスアイズ”  コメント”ｘｘｘｘの美しく調和する四つのカラーがセットされたアイシャドウ”
・商品２  商品名”ｙｙｙｙシークレットコレクション大人気  コメント”ｙｙｙｙならではの遊び心いっぱいのアイシャドウ”
【００２３】
【表１】
0005551665.tif 000002
【００２４】
【表２】
0005551665.tif 000003
【００２５】
【表３】
0005551665.tif 000004
【００２６】
表１は、商品情報群入力バッファＢ１に書き込まれた商品リスト語群の一例を示している。この商品リスト語群は、商品リストに掲載された全商品に対して、商品のクリック後に表示される商品詳細ページの文（例えば商品説明やコメントなど）から抽出された語に基づき作成される。ここでは抽出された各語の語番号毎に商品の商品番号・商品閲覧の有無・語の出現回数が商品リスト語情報として各行に書き込まれている。この商品番号は、商品詳細ページに語番号の語が出現する商品に一意に付与される番号を示している。また、商品閲覧の有無は、ユーザが商品の商品詳細ページを閲覧していれば”閲覧”と示され、閲覧されていなければ”非閲覧”と示される。
【００２７】
表２は、総単語出現数群バッファＢ２に書き込まれた総単語出現数群の一例を示している。ここでは商品番号毎に商品詳細ページに出現する総単語数が書き込まれている。なお、表３は、入力単語群バッファＢ３に書き込まれる入力語を示している。
【００２８】
【表４】
0005551665.tif 000005
【００２９】
表４は、前記データベース７に格納された商品情報データの一例を示している。この商品情報データは、人手などで予め用意された全商品、例えば隠れ条件抽出対象のＥＣサイト（ここではファッションサイト）に登録されている全商品に対する商品詳細ページの文字列情報からなる。この文字列情報は、商品の商品番号と商品詳細ページの文字列群とのペアで構成されている。
【００３０】
そして、共通語抽出部２は、商品情報群入力バッファＢ１に書き込まれた商品リスト語群に基づき商品リストに掲載された商品の商品詳細ページで出現頻度の高い語を共通語として抽出する（Ｓ０２）。また、特有語抽出部３は、商品情報群入力バッファＢ１に書き込まれた商品リスト語群に基づき特有語を抽出する。ここでは商品リスト中、ユーザが閲覧していない商品の商品詳細ページよりも閲覧した商品の商品詳細ページに出現する語ほど高い特有スコアを与え、特有スコアの上位の語を特有語として抽出する（Ｓ０３）。この特有スコアは、ユーザが閲覧した商品の商品詳細ページにおける語の出現確率と閲覧しなかった商品の商品詳細ページにおける語の出現確率との比率によって算出する。
【００３１】
さらに、隠れ条件算出部４は、前記データベース７の格納データから特有語が係り受け先で共通語が係り受け元の係り受け構造の出現頻度を取得し、取得した出現頻度を用いて該特有語の隠れ条件度を算出する（Ｓ０４）。算出された隠れ条件度の順位が上位の特有語を隠れ条件として隠れ条件出力装置６に出力する（Ｓ０５）。このとき入力語群バッファＢ３に書き込まれた入力語に応じた特有語は除外されるものとする。
【００３２】
抽出された隠れ条件は、隠れ条件出力装置６を介してＥＣサイトの管理サーバなどに出力され、ＥＣサイトのマーケティングなどに役立てられる。以下、各部２〜４の具体的な処理内容を説明する。
【００３３】
≪共通語抽出部２の処理内容≫
図３に基づき共通語抽出部２の具体的な処理内容を説明する。ここではＳ０２の詳細な処理内容を示し、共通語抽出部２は商品情報入力装置５から商品情報群入力バッファＢ１に商品リスト語群が書き込まれると処理を開始する。この商品情報群入力バッファＢ１には表１のデータが書き込まれるものとする。
【００３４】
Ｓ１１．Ｓ１２：共通語抽出部２は、処理が開始されると商品情報群入力バッファＢ１から一つの商品リスト語情報を取り出す（Ｓ１１）。ここで取り出した商品リスト情報中の語を含む商品数の計数を行って、共通語群バッファＢ４に書き込む（Ｓ１２）。なお、表５は、共通語群バッファＢ４に書き込まれたデータ例を示し、商品リスト情報の語毎に出現商品数が書き込まれている。
【００３５】
【表５】
0005551665.tif 000006
【００３６】
Ｓ１３．Ｓ１４：共通語抽出部２は、商品情報群入力バッファＢ１中にＳ１２の処理が未処理の商品リスト語情報が存在するか否かを確認する（Ｓ１３）。確認の結果、未処理の商品リスト語情報が存在すればＳ１２に戻って商品数の計数などの処理を再開する一方、未処理の商品リスト語情報が存在しなければＳ１４に進む。
【００３７】
すなわち、共通語抽出部２は、共通語群バッファＢ４中の語を出現商品数が高い順に並べ替え、事前に定められた定数Ｎeを用いて上位Ｎe個を抽出する（Ｓ１４）。抽出された上位Ｎe個の語を共通語として、隠れ条件度算出部４の共通語群入力バッファＢ５に書き込んで処理を終了する。なお、表６は、共通語群入力バッファＢ５に書き込まれたデータ例を示し、Ｎe個の共通語群が書き込まれている。
【００３８】
【表６】
0005551665.tif 000007
【００３９】
≪特有語抽出部３の処理内容≫
図４に基づき特有語抽出部３の具体的な処理内容を説明する。ここではＳ０３の詳細な処理内容を示し、特有語抽出部３は共通語抽出部２から共通語群入力バッファＢ５に共通語群が書き込まれると処理を開始する。このとき商品情報群入力バッファＢ１には表１のデータが書き込まれ、総単語出現数群バッファＢ２には表２のデータが書き込まれ、共通語群入力バッファＢ５には表６の共通語群が書き込まれているものとする。
【００４０】
Ｓ２１．Ｓ２２：特有語抽出部３は、処理が開始されると商品情報群入力バッファＢ１から一つの商品リスト語情報の語を取り出す（Ｓ２１）。ここでは表１中、任意列の語を取り出するものとする。取り出した語の特有スコアを算出し、取り出した語と算出された特有スコアとのペアを特有語群バッファＢ６に書き込む（Ｓ２２）。
【００４１】
【表７】
0005551665.tif 000008
【００４２】
表７は、特有語群バッファＢ６に書き込まれたデータ例を示し、語の語番毎に特有スコアが書き込まれている。この特有スコアは、表１中で”非閲覧”と示された商品よりも”閲覧”と示されている商品の語ほど高スコアとなるように算出される。算出方法は、表１中の”閲覧”と示された商品番号の商品（閲覧商品）おける語の出現確率Ｐc,t、”非閲覧”と示された商品番号の商品（非閲覧商品）における語の出現確率Ｐs,tとすれば、特有スコアＳｐc,tは式（１）で算出することができる。
【００４３】
【数１】
0005551665.tif 000009
【００４４】
ただし、「出現確率Ｐs,t＝０」の場合、特有スコアＳｐc,tは予め定められた「定数Ｔclick（任意の定数）」とする。出現確率Ｐc,tは、すべての閲覧商品における語の出現回数（閲覧商品の出現総数）／閲覧商品の商品数（閲覧総数）により計算することができる。同様に出現確率Ｐs,tは、すべての非閲覧商品における語の出現回数（非閲覧商品の出現総数）／非閲覧商品の商品数（非閲覧総数）により算出することができる。
【００４５】
なお、出現確率Ｐc,tを閲覧商品の出現総数／閲覧商品の総単語数で算出し、出現確率Ｐs,tを非閲覧商品の出現総数／非閲覧商品の総単語数で算出してもよい。この総単語数は、総単語出現数群バッファＢ２（表２）の総単語出現数を用いればよい。
【００４６】
Ｓ２３．Ｓ２４：特有語抽出部３は、商品情報群入力バッファＢ１中にＳ２２の処理が未処理の商品リスト語情報が存在するか否かを確認する（Ｓ２３）。確認の結果、未処理の商品リスト語情報が存在すればＳ２２に戻って商品数の計数などの処理を再開する一方、未処理の商品リスト語情報が存在しなければＳ２４に進む。
【００４７】
すなわち、特有語抽出部３は、特有語群バッファＢ６中の語を特有スコアの高い順に並べ替え、事前に定められた定数Ｎoを用いて上位Ｎo個を抽出する（Ｓ２４）。抽出された上位Ｎo個の語を特有語として、隠れ条件度算出部４の特有語群入力バッファＢ７に書き込んで処理を終了する。なお、表８は、特有語群入力バッファＢ７に書き込まれたデータ例を示し、Ｎo個の特有語群に対して語番号毎に特有スコアが書き込まれている。
【００４８】
【表８】
0005551665.tif 000010
【００４９】
≪隠れ条件度算出部４の処理内容≫
図５に基づき隠れ条件度算出部４の処理内容を説明する。ここではＳ０４．Ｓ０５の詳細を示し、隠れ条件度算出部４は特有語抽出部３から特有語群入力バッファＢ７に特有語群が書き込まれると処理を開始する。このとき各バッファＢ５．Ｂ７には、表６．表８のデータが書き込まれ、前記データベース７には表４の商品情報データが書き込まれているものとする。
【００５０】
Ｓ３１〜Ｓ３４：隠れ条件度算出部４は、特有語群入力バッファＢ７から特有語を一つ取り出し（Ｓ３１）、共通語群入力バッファＢ５から共通語を一つ取り出し（Ｓ３２）、前記データベース７から商品情報データを一つ取り出し（Ｓ３３）、その後にＳ３４の処理に進む。
【００５１】
Ｓ３４では、まず、商品情報データから文字列を抽出し、該文字列中の係り受け語の出現頻度を算出する。このとき係り受け語は、図６に示すように、”特有語の共通語”で構成される文字列とする。ここでは例えば取り出した文字列中の”ｘｘｘｘのアイシャドウ”に対する出現頻度（出現回数）の計数を商品毎に行う。
【００５２】
つぎに係り受け語群バッファＢ８から同じ係り受け語と該係り受け語の出現頻度とを参照し、同じ係り受け語が存在すれば参照した出現頻度に今回の出現頻度を加算して係り受け語群バッファＢ８に書き込む。一方、同じ係り受け語が存在しなければ、今回の係り受け語と出現頻度とを係り受け語群バッファＢ８に書き込む。なお、表９は、係り受け語群バッファＢ８に書き込まれたデータ例を示し、商品の商品番号毎に係り受け語と出現頻度とが書き込まれている。
【００５３】
【表９】
0005551665.tif 000011
【００５４】
Ｓ３５〜Ｓ３７：隠れ条件度算出部４がＳ３４〜Ｓ３７の確認処理を行う。すなわち、Ｓ３４で取り出した商品情報データ中にＳ３５の処理が未処理の文字列が存在するか否かを確認する（Ｓ３５）。確認の結果、未処理の文字列が存在すればＳ３４の処理を再開する一方、未処理の文字列が存在しなければＳ３６に進む。
【００５５】
Ｓ３６では、前記データベース７中にＳ３３以降の処理が未処理の商品情報データが存在するか否かを確認する。確認の結果、未処理の商品情報データが存在すればＳ３３に戻って処理を続行する一方、未処理の商品情報データが存在しなければＳ３７に進む。
【００５６】
Ｓ３７では、共通語群入力バッファＢ５にＳ３２以降の処理が未処理の共通語が存在するか否かを確認する。確認の結果、未処理の共通語が存在すればＳ３２に戻って処理を続行する一方、未処理の共通語が存在しなければＳ３８に進む。
【００５７】
Ｓ３８：隠れ条件度算出部４は、係り受け語群バッファＢ８からＳ３１で取り出された特有語の隠れ条件度を算出し、算出された隠れ条件度を特有語とペアにして隠れ条件度群バッファＢ９に書き込む。
【００５８】
すなわち、係り受け語群バッファＢ８に含まれるすべての係り受け語に対して、Ｓ３１で取り出された特有語（ａ1）が係り受け先で、かつＳ３２〜Ｓ３７の処理済の各共通語（ｂ1，ｂ2，．．．）が係り受け元となる係り受け構造（係り受け語）が出現する頻度Ｓ（ａi，ｂj）を用いて、特有語（ａ1）の隠れ条件度Ｃaiを式（２）で算出する。
【００５９】
【数２】
0005551665.tif 000012
【００６０】
図７に基づき頻度Ｓ（ａi，ｂj）の一例を説明する。ここでは特有語（ａ1）を”ｘｘｘｘ”、各共通語（ｂ1，ｂ2，．．．）を”人気”・”アイシャドウ”・”セット”とする。したがって、係り受け構造は、”ｘｘｘｘ−人気”・”ｘｘｘｘ−アイシャドウ”・”ｘｘｘｘ−セット”の３通りと示されている。
【００６１】
このとき係り受け語群バッファＢ８には、アイテム（商品）毎に各係り受け構造の出現頻度が書き込まれている。ここでは係り受け語群バッファＢ８のデータに基づき各係り受け構造の出現商品数を頻度Ｓ（ａi，ｂj）に用いる。
【００６２】
図７の事例によれば、”ｘｘｘｘ−人気”はアイテム１．２に出現し、”ｘｘｘｘ−アイシャドウ”はアイテム１〜３に出現し、”ｘｘｘｘ−セット”はアイテム３に出現している。したがって、頻度Ｓ（ａi，ｂj）は、（”ｘｘｘｘ−人気”＝２  ”ｘｘｘｘ−アイシャドウ”＝３  ”ｘｘｘｘ−セット”＝１）となる。
【００６３】
図８に基づき頻度Ｓ（ａi，ｂj）の他例を説明する。ここでは係り受け構造の全アイテムにおける出現回数をアイテム数で正規化した頻度Ｓ（ａi，ｂj）を用いている。
【００６４】
図８の事例によれば、”ｘｘｘｘ−人気”はアイテム１に２回、アイテム２に１回、アイテム３に０回の合計３回出現している。また、”ｘｘｘｘ−アイシャドウ”は、アイテム１〜３のそれぞれに１回の合計３回出現している。さらに”ｘｘｘｘ−セット”は、アイテム１に０回、アイテム２に０回、アイテム３に１回の合計１回出現している。この合計出現回数をアイテムの個数「３」で除算し、正規化（平均化）する。
【００６５】
したがって、頻度Ｓ（ａi，ｂj）は、（”ｘｘｘｘ−人気”＝３／３＝１  ”ｘｘｘｘ−アイシャドウ”＝３／３＝１  ”ｘｘｘｘ−セット”＝１／３＝０．３３）となる。
【００６６】
【表１０】
0005551665.tif 000013
【００６７】
なお、表１０は、隠れ条件度群バッファＢ９に書き込まれたデータ例を示している。ここでは特有語毎に隠れ条件度が書き込まれている。
【００６８】
Ｓ３９．Ｓ４０：隠れ条件度算出部４は、特有語群入力バッファＢ７中にＳ３１以降の処理が未処理の特有語が存在するか否かを確認する（Ｓ３９）。確認の結果、未処理の特有語が存在すればＳ３１に戻って処理を続行する一方、存在しなければＳ４０に進む。
【００６９】
すなわち、隠れ条件度算出部４は、隠れ条件度群バッファＢ９中の特有語群を、隠れ条件度が高い順に並べ替え、入力語群バッファＢ３に含まれる語ではない事前に定められた定数Ｎhを用いて上位Ｎh個を隠れ条件として抽出し、抽出された隠れ条件を隠れ条件出力装置６に出力して該装置６に入力させ（Ｓ４０）、処理を終了する。なお、表１１は、隠れ条件出力装置６に入力される隠れ条件を示している。
【００７０】
【表１１】
0005551665.tif 000014
【００７１】
このように情報抽出装置１によれば、係り受け構造の頻度Ｓ（ａi，ｂj）を用いて隠れ条件度を算出するため、属性を示す語（例えば「色」）は隠れ条件とせずに属性値（例えば「黒い」）を隠れ条件とすることが可能となる。したがって、例えば”色”、”ファッション”、”ネット”などのファッションサイトで使われる用語だが重要ではない語に高い隠れ条件度が与えられることはなく、重要な語にのみ高い隠れ条件度が与えられて隠れ条件として出力され、出力される閲覧条件の正確性を高めることができる。これによりマーケッタとしては、ＥＣサイトの閲覧ユーザの閲覧条件をより正しく推定でき、顧客ニーズに把握に貢献できる。
【００７２】
≪実施例≫
以下、図９〜図１２に基づき情報抽出装置１を用いた実施例を説明する。ここではユーザは、入力語”Ｔシャツ  ｚｚｚ”のキーワードを入力し、図９の商品リストが提示されている。このときユーザの隠れ条件は、”ネイビー色のシャツの商品を商品リストから閲覧している（ネイビーを抽出するのが目的）”とする。なお、図９中の１〜１２は、商品リスト掲載の商品を示しているものとする。
【００７３】
この商品リストに対してユーザは、興味のある商品をクリックして商品詳細ページを閲覧したものとする。図１０中では、一例として商品１をクリックして商品詳細ページを閲覧した状態を示している。ここでは同様に商品７．８．１２も商品詳細ページが閲覧され、商品詳細ページの閲覧・非閲覧は「閲覧総数＝４．非閲覧総数＝８」とする。この各商品詳細ページから抽出された商品情報を基づき商品情報群入力バッファに書き込まれる商品リスト語群が作成される。また、ユーザの閲覧の如何を問わずＥＣサイトに登録されている各商品の詳細ページの商品情報に基づき前記データベース７の商品情報データが作成される。
【００７４】
商品情報群入力バッファＢ１には、図１１に示すように、商品リストに掲載された商品の商品詳細ページから抽出された各語に対して商品番号（商品１〜５）毎に閲覧の有無（閲覧ｏｒ非閲覧）・閲覧回数をペアに書き込まれている。
【００７５】
この各語の特有スコアを算出するにあたって、「Ｐc＝閲覧商品の出現総数／閲覧総数．Ｐs＝非閲覧商品の出現総数／非閲覧総数」とすれば、
・ネイビー    Ｐc＝３／４  Ｐs＝０／８
・ワンサイズ    Ｐc＝３／４  Ｐs＝１／８
・素材          Ｐc＝３／４  Ｐs＝０／８
・ニルブァーナ  Ｐc＝０／４  Ｐs＝２／８
と算出される。
【００７６】
そして、Ｓ２１〜Ｓ２４の処理によれば、ユーザの閲覧していない商品詳細ページよりも閲覧した商品詳細ページに多く含まれる語（ＰcのＰsに対する比率の大きい語）、即ち”ネイビー”と”素材”とが、図１２に示すように、特有語として特有語群入力バッファＢ７に書き込まれる。ここではＳ１１〜Ｓ１４の処理を通じて、全商品の商品詳細ページに多く含まれる”Ｔシャツ”、”ｚｚｚ”、”中国製”が事前に共通語群入力バッファＢ５に書き込まれているものとする。
【００７７】
このとき係り受け構造（特有語の共通語）の大規模商品情報（商品情報データ群）、即ち前記データベース７での出現回数は、”ネイビーの＊（共通語）”＝２０００回・”素材の＊（共通語）”＝５０回とする。ここでは定数Ｎh＝１０００回と設定されているものとする。そうすると、Ｓ３１〜４０を通じて”ネイビー”は隠れ条件として出力される一方、”素材”は隠れ条件ではなく、出力されることはない。
【００７８】
したがって、情報抽出装置１によれば、ユーザの隠れ条件に合致した特有語が出力され、ユーザの隠れ条件に合致しない特有語は出力されず、ユーザの閲覧条件を正しく推定することできる。
【００７９】
≪プログラムなど≫
本発明は、情報抽出装置１の各部２〜４の一部もしくは全部として、コンピュータを機能させる情報抽出プログラムとして構成することもできる。このプログラムによれば、Ｓ０１〜Ｓ０５．Ｓ１１〜Ｓ１４．Ｓ２１〜Ｓ２４．Ｓ３１〜Ｓ４０の一部あるいは全部をコンピュータに実行させることが可能となる。
【００８０】
前記プログラムは、Ｗｅｂサイトや電子メールなどネットワークを通じて提供することができる。また、前記プログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ，ＤＶＤ−ＲＯＭ，ＣＤ−Ｒ，ＣＤ−ＲＷ，ＤＶＤ−Ｒ，ＤＶＤ−ＲＷ，ＭＯ，ＨＤＤ，ＢＤ−ＲＯＭ，ＢＤ−Ｒ，ＢＤ−ＲＥなどの記録媒体に記録して、保存・配布することも可能である。この記録媒体は、記録媒体駆動装置を利用して読み出され、そのプログラムコード自体が前記実施形態の処理を実現するので、該記録媒体も本発明を構成する。
【符号の説明】
【００８１】
１…情報抽出装置
２…共通語抽出部（共通語抽出手段）
３…特有語抽出部（特有語抽出手段）
４…隠れ条件度算出部（隠れ条件度算出手段）
５…商品情報入力装置
６…隠れ条件出力装置
７…全商品情報データベース（データベース）
Ｂ１…商品情報群入力バッファ
Ｂ２…総単語出現数群バッファ
Ｂ３…入力語群バッファ
Ｂ４…共通語群バッファ
Ｂ５…共通語群入力バッファ
Ｂ６…特有語群バッファ
Ｂ７…特有語群入力バッファ
Ｂ８…係り受け語群バッファ
Ｂ９…隠れ条件度群バッファ
【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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