(57)【要約】【課題】アイテムの正式名称の全てを含まない文書からでも、該アイテムに関する情報を検索する。【解決手段】素性抽出部１４が、形態素解析済みのアイテム名に含まれる各形態素について、表記、品詞、及び文字種に加えて、シソーラスにおける形態素が所属するカテゴリのカテゴリ情報及び予め作成されたカテゴリ辞書における形態素が所属するカテゴリのカテゴリ情報の少なくとも一方を素性として抽出し、コア表記抽出部１６が、形態素毎にコア表記であるか否かを示す正解ラベルが付与された複数の学習用アイテム名の各々から抽出された素性の各々と正解ラベルとを用いてどういう素性の組み合わせのときにあるラベルらしいかを学習したコア表記抽出モデル１８と、素性抽出部１４により各形態素について抽出された素性とに基づいて、アイテム名からコア表記を抽出し、情報検索部２０が、該抽出されたコア表記をクエリとしてアイテム名に関する情報を検索する。【選択図】図１
2014146136.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
形態素解析済みのアイテム名に含まれる各形態素について、前記形態素の表記、品詞、及び文字種に加えて、予め定められたシソーラスにおける前記形態素が所属するカテゴリのカテゴリ情報及び語と前記語が所属するカテゴリのカテゴリ情報とを対応付けて格納した予め作成されたカテゴリ辞書における前記形態素が所属するカテゴリのカテゴリ情報の少なくとも一方を、前記アイテム名からコア表記を抽出するための素性として抽出する素性抽出手段と、
形態素毎にコア表記であるか否かを示す正解ラベルが付与された複数の学習用アイテム名の各々から抽出された素性の各々と前記正解ラベルとを用いてどういう素性の組み合わせのときにあるラベルらしいかを学習したモデルと、前記素性抽出手段により各形態素について抽出された素性とに基づいて、前記アイテム名からコア表記を抽出するコア表記抽出手段と、
前記コア表記抽出手段により抽出されたコア表記をクエリとして前記アイテム名に関する情報を検索する情報検索手段と、
を含むアイテム情報検索装置。
【請求項２】
形態素毎にコア表記であるか否かを示す正解ラベルが付与された複数の形態素解析済みの学習用アイテム名に含まれる各形態素について、前記形態素の表記、品詞、及び文字種に加えて、予め定められたシソーラスにおける前記形態素が所属するカテゴリのカテゴリ情報及び語と前記語が所属するカテゴリのカテゴリ情報とを対応付けて格納した予め作成されたカテゴリ辞書における前記形態素が所属するカテゴリのカテゴリ情報の少なくとも一方を、素性として抽出する素性抽出手段と、
前記素性抽出手段により前記複数の学習用アイテム名の各々に含まれる各形態素から抽出された素性の各々と、前記正解ラベルとを用いてどういう素性の組み合わせのときにあるラベルらしいかを機械学習により学習して、入力されたアイテム名に含まれる各形態素がコア表記であるか否かを同定するためのモデルを作成するモデル作成手段と、
を含むモデル作成装置。
【請求項３】
素性抽出手段が、形態素解析済みのアイテム名に含まれる各形態素について、前記形態素の表記、品詞、及び文字種に加えて、予め定められたシソーラスにおける前記形態素が所属するカテゴリのカテゴリ情報及び語と前記語が所属するカテゴリのカテゴリ情報とを対応付けて格納した予め作成されたカテゴリ辞書における前記形態素が所属するカテゴリのカテゴリ情報の少なくとも一方を、前記アイテム名からコア表記を抽出するための素性として抽出し、
コア表記抽出手段が、形態素毎にコア表記であるか否かを示す正解ラベルが付与された複数の学習用アイテム名の各々から抽出された素性の各々と前記正解ラベルとを用いてどういう素性の組み合わせのときにあるラベルらしいかを学習したモデルと、前記素性抽出手段により各形態素について抽出された素性とに基づいて、前記アイテム名からコア表記を抽出し、
情報検索手段が、前記コア表記抽出手段により抽出されたコア表記をクエリとして前記アイテム名に関する情報を検索する
アイテム情報検索方法。
【請求項４】
素性抽出手段が、形態素毎にコア表記であるか否かを示す正解ラベルが付与された複数の形態素解析済みの学習用アイテム名に含まれる各形態素について、前記形態素の表記、品詞、及び文字種に加えて、予め定められたシソーラスにおける前記形態素が所属するカテゴリのカテゴリ情報及び語と前記語が所属するカテゴリのカテゴリ情報とを対応付けて格納した予め作成されたカテゴリ辞書における前記形態素が所属するカテゴリのカテゴリ情報の少なくとも一方を、素性として抽出し、
モデル作成手段が、前記素性抽出手段により前記複数の学習用アイテム名の各々に含まれる各形態素から抽出された素性の各々と、前記正解ラベルとを用いてどういう素性の組み合わせのときにあるラベルらしいかを機械学習により学習して、入力されたアイテム名に含まれる各形態素がコア表記であるか否かを同定するためのモデルを作成する
モデル作成方法。
【請求項５】
コンピュータを、請求項１に記載のアイテム情報検索装置又は請求項２に記載のモデル作成装置を構成する各手段として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、アイテムに関する情報を検索するアイテム情報検索装置及び方法と、アイテム情報検索装置及び方法に使用されるモデルを作成するモデル作成装置及び方法と、プログラムと、に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来の情報検索は、ユーザが入力したクエリに対し、表記ゆれの拡張を行ったり、助詞などをストップワードとして削除したりすることでシステムクエリを作成し、そのクエリを使って検索するという方法により行なわれていた（例えば、非特許文献１）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】Modern Information Retrieval second edition，Ricardo Baeza-Yates, Berthier Ribeiro-Neto，Person Education Limited，2011
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
例えば、商品名や店舗名などのアイテムに関してユーザによる書き込み文書から情報を検索する際、ユーザによる書き込み文書にアイテムの正式名称の全てが書込まれていないと、従来の方法で作成したクエリでは検索結果が得られないことがある。たとえば正式名称が「いろはランドなんば店」についてのユーザの書き込み文書に「なんば店」が省略されて「いろはランド」と書かれている場合、従来技術を用いたとしても、「いろはランドなんば店」のままのクエリでは、ユーザによる書き込み文書から検索結果が得られない。
【０００５】
本発明は、上記の点を鑑みなされたものであり、アイテムの正式名称の全てを含まない文書からでも、該アイテムに関する情報を検索することができるアイテム情報検索装置及び方法と、プログラムとを提供すると共に、該アイテム情報検索装置及び方法に使用されるモデルを作成することができるモデル作成装置及び方法と、プログラムとを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記目的を達成するために、本発明のアイテム情報検索装置は、形態素解析済みのアイテム名に含まれる各形態素について、前記形態素の表記、品詞、及び文字種に加えて、予め定められたシソーラスにおける前記形態素が所属するカテゴリのカテゴリ情報及び語と前記語が所属するカテゴリのカテゴリ情報とを対応付けて格納した予め作成されたカテゴリ辞書における前記形態素が所属するカテゴリのカテゴリ情報の少なくとも一方を、前記アイテム名からコア表記を抽出するための素性として抽出する素性抽出手段と、形態素毎にコア表記であるか否かを示す正解ラベルが付与された複数の学習用アイテム名の各々から抽出された素性の各々と前記正解ラベルとを用いてどういう素性の組み合わせのときにあるラベルらしいかを学習したモデルと、前記素性抽出手段により各形態素について抽出された素性とに基づいて、前記アイテム名からコア表記を抽出するコア表記抽出手段と、前記コア表記抽出手段により抽出されたコア表記をクエリとして前記アイテム名に関する情報を検索する情報検索手段と、を備えている。
【０００７】
このように、アイテム名から素性を抽出し、学習用アイテム名から抽出された素性とコア表記であるか否かを示す正解ラベルとを用いてどういう素性の組み合わせのときにあるラベルらしいかを学習した学習モデルと、上記アイテム名から抽出した素性とに基づいて、アイテム名からコア表記を抽出し、該抽出したコア表記をクエリとして検索するようにしたため、アイテムの正式名称の全てを含まない文書からでも該アイテムに関する情報を検索することができる。
【０００８】
また、本発明のモデル作成装置は、形態素毎にコア表記であるか否かを示す正解ラベルが付与された複数の形態素解析済みの学習用アイテム名に含まれる各形態素について、前記形態素の表記、品詞、及び文字種に加えて、予め定められたシソーラスにおける前記形態素が所属するカテゴリのカテゴリ情報及び語と前記語が所属するカテゴリのカテゴリ情報とを対応付けて格納した予め作成されたカテゴリ辞書における前記形態素が所属するカテゴリのカテゴリ情報の少なくとも一方を、素性として抽出する素性抽出手段と、前記素性抽出手段により前記複数の学習用アイテム名の各々に含まれる各形態素から抽出された素性の各々と、前記正解ラベルとを用いてどういう素性の組み合わせのときにあるラベルらしいかを機械学習により学習して、入力されたアイテム名に含まれる各形態素がコア表記であるか否かを同定するためのモデルを作成するモデル作成手段と、を備えている。
【０００９】
このように、形態素毎に正解ラベルが付与された形態素解析済みの複数の学習用アイテム名から形態素毎に素性を抽出し、該抽出した素性と正解ラベルとを用いてどういう素性の組み合わせのときにあるラベルらしいかを機械学習により学習してモデルを作成するようにしたため、アイテムに関する情報を検索する際に使用されるコア表記を精度高く抽出することができるモデルを作成できる。特に、カテゴリ情報という抽象化された情報で学習できるため、精度の高いモデルを作成できる。また、未学習データでもカテゴリ情報等を手がかりに識別できる。
【００１０】
また、本発明のアイテム情報検索方法は、素性抽出手段が、形態素解析済みのアイテム名に含まれる各形態素について、前記形態素の表記、品詞、及び文字種に加えて、予め定められたシソーラスにおける前記形態素が所属するカテゴリのカテゴリ情報及び語と前記語が所属するカテゴリのカテゴリ情報とを対応付けて格納した予め作成されたカテゴリ辞書における前記形態素が所属するカテゴリのカテゴリ情報の少なくとも一方を、前記アイテム名からコア表記を抽出するための素性として抽出し、コア表記抽出手段が、形態素毎にコア表記であるか否かを示す正解ラベルが付与された複数の学習用アイテム名の各々から抽出された素性の各々と前記正解ラベルとを用いてどういう素性の組み合わせのときにあるラベルらしいかを学習したモデルと、前記素性抽出手段により各形態素について抽出された素性とに基づいて、前記アイテム名からコア表記を抽出し、情報検索手段が、前記コア表記抽出手段により抽出されたコア表記をクエリとして前記アイテム名に関する情報を検索する方法である。
【００１１】
また、本発明のモデル作成方法は、素性抽出手段が、形態素毎にコア表記であるか否かを示す正解ラベルが付与された複数の形態素解析済みの学習用アイテム名に含まれる各形態素について、前記形態素の表記、品詞、及び文字種に加えて、予め定められたシソーラスにおける前記形態素が所属するカテゴリのカテゴリ情報及び語と前記語が所属するカテゴリのカテゴリ情報とを対応付けて格納した予め作成されたカテゴリ辞書における前記形態素が所属するカテゴリのカテゴリ情報の少なくとも一方を、素性として抽出し、モデル作成手段が、前記素性抽出手段により前記複数の学習用アイテム名の各々に含まれる各形態素から抽出された素性の各々と、前記正解ラベルとを用いてどういう素性の組み合わせのときにあるラベルらしいかを機械学習により学習して、入力されたアイテム名に含まれる各形態素がコア表記であるか否かを同定するためのモデルを作成する方法である。
【００１２】
また、本発明のプログラムは、コンピュータを、上記アイテム情報検索装置又は上記モデル作成装置を構成する各手段として機能させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００１３】
以上説明したように、本発明のアイテム情報検索装置、アイテム情報検索方法、及びプログラムによれば、アイテムの正式名称の全てを含まない文書からでも、該アイテムに関する情報を検索することができる、という効果が得られる。また、本発明のモデル作成装置、モデル作成方法、及びプログラムによれば、上記アイテムに関する情報を検索する際に使用されるコア表記を精度高く抽出することができるモデルを作成できる、という効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本実施の形態に係るアイテム情報検索装置の構成を示すブロック図である。
【図２】入力されたアイテム名の形態素解析結果の一例を示す図である。
【図３】本実施の形態におけるアイテム情報検索処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。
【図４】コア表記抽出処理の詳細な処理内容を示すフローチャートである。
【図５】カテゴリ辞書の一例を示す図である。
【図６】本実施の形態に係るモデル作成装置の構成を示すブロック図である。
【図７】本実施の形態におけるモデル作成処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。
【００１６】
本発明の実施の形態に係るアイテム情報検索装置１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）と、ＲＡＭ（Random Access Memory）と、後述するアイテム情報検索処理ルーチンを実行するためのプログラムを記憶したＲＯＭ（Read Only Memory）とを備えたコンピュータで構成されている。このコンピュータは、機能的には、図１に示すように、形態素解析部１２と、素性抽出部１４と、コア表記抽出部１６と、コア表記抽出モデル１８と、情報検索部２０と、を含んだ構成で表すことができる。
【００１７】
アイテム情報検索装置１０には、商品名や店舗名等のアイテム名が入力される。アイテム情報検索装置１０は、入力されたアイテム名を基に、ブログやレビュー記事等の様々な文書データから、アイテムに関する情報を検索する。
【００１８】
形態素解析部１２は、周知の技術である形態素解析処理を行って、入力されたテキスト（ここではアイテム名）を単語に分解し、各単語に、品詞、読み情報などを付与する。一例として、「いろはランドなんば店」というアイテム名に対する形態素解析結果の具体例を図２に示す。図２に示す例では、形態素単位で区切られたアイテム名の表記（出現表記）の各々に、品詞、カナ表記、標準表記、終止形の情報が付与されている。
【００１９】
素性抽出部１４は、形態素解析済みのアイテム名から、コア表記抽出のための手がかりとなる特徴（以下、素性という）を抽出する。
【００２０】
コア表記抽出部１６は、形態素解析済みのアイテム名から、コア表記を抽出する。
【００２１】
コア表記とは、そのアイテム名のメインとなる部分であり、その部分が削除されるとそのアイテム名として成り立たなくなる部分をいう。例えば、アイテム名が店舗名の場合、アイテム名に含まれる支店名やジャンル名は削除しても店舗を表わすことができるため、それらを除いた部分をコア表記とすることができる。
【００２２】
コア表記の抽出方法には、例えば、
(1) 人手で作成した正解データから事前に作成したコア表記抽出モデル１８を使用して抽出する方法や、
(2) 人手で作成したコア表記抽出規則を使用して抽出する方法、
等がある。
【００２３】
なお、コア表記抽出モデル１８は、予め人手で作成した正解データから、Conditional Random fieldsなどのシーケンシャルラベリングに用いられる機械学習手法によりコンピュータに学習させることで事前に生成されたモデルであって、アイテム名の各形態素についてコア表記である形態素、及びコア表記ではない形態素を同定するための学習モデルである。コア表記抽出モデル１８の生成方法についての詳細は後述する。
【００２４】
また、本実施形態では、上記(1)のコア表記抽出モデル１８を使用して抽出する方法について特に詳細に説明する（詳細は後述）。
【００２５】
情報検索部２０は、コア表記抽出部１６が抽出したコア表記をクエリとして文書データを検索し、検索結果を出力する。
【００２６】
次に、本実施の形態に係るアイテム情報検索装置１０の作用について説明する。アイテム情報検索装置１０にアイテム名が入力されると、アイテム情報検索装置１０において、図３に示すアイテム情報検索処理ルーチンが実行される。
【００２７】
まず、ステップ１００において、形態素解析部１２が、周知の技術である形態素解析処理を行って、入力されたアイテム名を形態素に分解し、各形態素に、品詞、読み情報などを付与する。
【００２８】
次に、ステップ１０２で、素性抽出部１４が、形態素解析済みのアイテム名の各形態素の素性を抽出する。
【００２９】
具体的には、素性抽出部１４は、各形態素の素性として、形態素の表記（この表記は、入力された文字列のままの出現表記であってもよいし、標準表記であってもよい）及び形態素の品詞を含む形態素情報のほか、形態素の文字種（カタカナ、ひらがな、数字、漢字、アルファベット、その他）、予め定められたシソーラスでの形態素が所属するカテゴリのカテゴリ番号、及びユーザが予め作成した辞書（以下、カテゴリ辞書という）での形態素が所属するカテゴリ情報を抽出する。
【００３０】
なお、表記及び品詞等の形態素情報は、形態素解析部１２の形態素解析結果から抽出することができる。文字種は、表記の文字種を解析することにより得られる。
【００３１】
また、カテゴリ情報は、表記ではなくその単語（形態素）が属するカテゴリ、例えば、地名、国名、ジャンル名などを示す情報である。カテゴリ情報により、単語の素性を抽象化でき、コア表記となりやすい単語、及びコア表記にはなりにくい単語を判別することができ、より精度よくコア表記を抽出できる。
【００３２】
素性の１つとしてカテゴリ情報を使用することで、例えば「クラス情報が地名だとコア表記となりにくい」という抽象化された手がかりを使用できる。従って、新たに学習データにない地名を含むアイテム名が入力された場合でも、後述するコア表記ラベル付与処理において、上記抽象化した手がかりを用いて精度よくコア表記ラベルを付与することができ、最終的に精度の高いコア表記を抽出できる。カテゴリ情報の取得には、既存のシソーラスである日本語語彙大系や分類語彙表などを使用することができる。しかしながら、コア表記抽出に有効なカテゴリ（例えば、チェーン店名など）は既存のシソーラスの体系ではカバーされていないことが多いため、シソーラスだけでなく、ユーザが事前に作成したカテゴリ辞書も併用する。
【００３３】
カテゴリ辞書は、ジャンル名（例えば、ブティック、レストランなど）やチェーン店名などのカテゴリ名を示すカテゴリ情報と、語の表記とが対で格納された辞書である。カテゴリ辞書の一例を図５に示す。カテゴリ辞書を使用してカテゴリ情報を抽出する際には、素性抽出対象の形態素の表記でカテゴリ辞書を検索することで、該形態素のカテゴリ情報を抽出することができる。これにより、シソーラスには登録されていないカテゴリ情報を抽出でき、抽出する素性の精度が上がる。
【００３４】
なお、シソーラス及びカテゴリ辞書を併用する場合、シソーラスからカテゴリ情報が得られる場合もある。この場合には、素性抽出対象の形態素のシソーラスにおける登録番号（カテゴリ番号）を、カテゴリ辞書のカテゴリ情報に代えて、或いはカテゴリ情報と共に抽出する。このように、カテゴリ番号からもカテゴリの内容を特定できる。なお、カテゴリ辞書には登録されていない形態素について、シソーラスから素性としてカテゴリ番号を抽出した場合には、カテゴリ情報が省略され、カテゴリ番号のみが素性として抽出されることもある。
【００３５】
ここで、ステップ１０２において抽出される素性の例を、前述の「いろはランドなんば店」に含まれる形態素「なんば」を例に挙げて説明する。この場合、例えば、まず以下の素性が抽出される。
【００３６】
・現在対象としている形態素の表記「なんば」、
・品詞「名詞:固有:地」、
・カテゴリ番号「464」、
・文字種「ひらがな」、
・カテゴリ情報「地名」
【００３７】
「なんば」以外の他の形態素についても、同様に素性が抽出される。そして、各形態素に対して前後に配置された２つの形態素の各々の素性を紐付けておく。例えば、「なんば」に対しては、「なんば」の前後２つの形態素（ここでは、「いろは」、「ランド」、「店」）についての素性を紐付け、なんばの素性とする。
【００３８】
なお、ここでは、シソーラスとカテゴリ辞書の両方を併用する例について説明したが、これに限定されない。例えば、カテゴリ辞書の内容を十分に充実させた場合には、シソーラスを用いずにカテゴリ辞書のみを用いて素性を抽出できる。この場合には、素性としてカテゴリ番号は抽出されない。
【００３９】
また、ここでは、各形態素に対して、前後２つの形態素の素性を紐付ける例について説明したが、紐付ける形態素の数は限定されない。例えば、前後１つの形態素の素性を紐付けてもよいし、前後３つ以上の形態素の素性を紐付けてもよいし、紐付ける形態素の数を、前側と後側とで異ならせてもよい。
【００４０】
次に、ステップ１０４において、コア表記抽出部１６が、形態素解析済みのアイテム名からコア表記を抽出する。ステップ１０４で行なわれるコア表記抽出処理の詳細な流れを、図４を参照して説明する。
【００４１】
ステップ２００において、コア表記抽出部１６は、コア表記ラベル付与処理を行なう。具体的には、入力されたアイテム名の各形態素に対して、上記ステップ１０２で抽出された素性とコア表記抽出モデル１８とに基づいて、B-CORE、I-CORE、Oの３種類のラベルのいずれかを付与する。なお、このラベルはIOB2と呼ばれるフォーマットに従っており、B-COREはコア表記の先頭形態素を、I-COREはコア表記の先頭以外の形態素を、Oはコア表記以外の形態素をそれぞれ示す。
【００４２】
例えば、まず、コア表記抽出部１６は、上記ステップ１０２で抽出した素性と、コア表記抽出モデル１８とに基づいて、各形態素のラベルが、B-COREか、I-COREか、Oかを判定する。
【００４３】
次に、ステップ２０２において、コア表記抽出部１６は、コア表記同定処理を行なう。
【００４４】
具体的には、コア表記抽出部１６は、ステップ２００においてラベルを付与した形態素のうち、B-COREのラベルが付与された形態素の表記と、B-COREのラベルが付与された形態素に連なりI-COREのラベルが付与された形態素の表記とを結合し、これをアイテム名のコア表記とする。すなわち、B-CORE及びI-COREのラベルが付与された連続して連なる形態素がコア表記とされる。また、コア表記抽出部１６は、B-COREのラベルが付与された形態素であって、I-COREのラベルが付与された形態素が１つも連なっていない孤立した形態素の場合には、該孤立した形態素をそのまま単独でアイテム名のコア表記とする。
【００４５】
なお、コア表記抽出部１６は、B-COREのラベルが付与された形態素が複数存在した場合には、B-COREのラベルが付与された複数の形態素のうち、最も末尾に近い形態素を選択し、該選択した形態素と、該選択した形態素に連なりI-COREのラベルが付与された形態素の表記とを結合し、これをアイテム名のコア表記とする。また、コア表記抽出部１６は、上記選択した形態素が孤立した形態素であった場合には、該選択した形態素そのものをアイテム名のコア表記とする。また、コア表記抽出部１６は、B-COREが付与された形態素が１つも存在しない場合には、入力されたアイテム名の表記を、そのままアイテム名のコア表記とする。
【００４６】
ここで、コア表記抽出部１６によるコア表記抽出方法が、上記(2)の「人手で作成したコア表記抽出規則を使用して抽出する方法」である場合について簡単に説明する。具体的には、上記コア表記抽出モデル１８に代えて、人手で作成したコア表記抽出規則を用いる。例えば、「地名の形態素の後に“店”という表記の形態素が連なる場合には該形態素の組み合わせはコア表記にはならない」というコア表記抽出規則を人手で入力して記憶しておく。コア表記抽出部１６はコア表記抽出規則を参照して、コア表記になる（コア表記にならないと判断されなかった）形態素を、入力されたアイテム名のコア表記として抽出する。
【００４７】
次に、図３のステップ１０６において、情報検索部２０が、コア表記抽出部１６により抽出されたコア表記をクエリとして文書データを検索する。
【００４８】
ステップ１０８において、情報検索部２０は、検索結果を出力する。例えば、情報検索部２０は、クエリが含まれる文の集合を検索結果として出力する。なお、検索結果は、テキストデータとして何らかの記憶部に出力して記憶させてもよいし、表示部に出力して表示させるようにしてもよい。
【００４９】
以上説明したように、本実施の形態に係るアイテム情報検索装置１０によれば、形態素解析済みのアイテム名の各形態素に対して素性を抽出し、各形態素の素性及びコア表記抽出モデル１８に基づいて、アイテム名からコア表記を抽出してクエリとして用いて情報を検索するようにしたため、アイテムの正式名称の全てを含まない文書からでも、該アイテムに関する情報を検索することができる。
【００５０】
次に、コア表記抽出モデル１８の具体的な作成方法について説明する。コア表記抽出モデル１８は、モデル作成装置２２により予め作成される。本発明の実施の形態に係るモデル作成装置２２は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）と、ＲＡＭ（Random Access Memory）と、後述するモデル作成処理ルーチンを実行するためのプログラムを記憶したＲＯＭ（Read Only Memory）とを備えたコンピュータで構成されている。このコンピュータは、機能的には、図６に示すように、形態素解析部２４と、素性抽出部２６と、モデル作成部２８とを含んだ構成で表すことができる。
【００５１】
モデル作成装置２２には、予め人手で形態素毎にコア表記であるか否かを示す正解ラベル（ここでは、B-CORE，I-CORE，O）を付与した学習用アイテム名が複数入力される。
【００５２】
形態素解析部２４は、上記アイテム情報検索装置１０の形態素解析部１２と同様に、周知の技術である形態素解析処理を行って、入力された学習用アイテム名を形態素に分解し、各形態素に、品詞、読み情報などを付与する。
【００５３】
素性抽出部２６は、上記アイテム情報検索装置１０の素性抽出部１４において行なわれた素性抽出と同様に、形態素解析済みの学習用アイテム名の各形態素について素性を抽出する。
【００５４】
モデル作成部２８は、素性抽出部２６により得られた各形態素の素性情報と、上記学習用アイテム名の各形態素に予め付与されている正解ラベルとを参照して、既知の技術である機械学習手法を用い、各形態素がB-CORE，I-CORE，Oのいずれかを判定する手がかりとしての素性（形態素毎の素性、及び各形態素に連なる各形態素の素性との組み合わせを含む）と正解ラベルとを用いてどういう素性の組み合わせのときにあるラベルらしいかを自動的に学習し、モデル（コア表記抽出モデル１８）を作成する。
【００５５】
次に、本実施の形態に係るモデル作成装置２２の作用について説明する。モデル作成装置２２に複数の学習用アイテム名が入力されると、モデル作成装置２２において、図７に示すモデル作成処理ルーチンが実行される。
【００５６】
まず、ステップ３００において、形態素解析部２４が、周知の技術である形態素解析処理を行って、入力された各学習用アイテム名を形態素に分解し、各形態素に、品詞、読み情報などを付与する。
【００５７】
次に、ステップ３０２において、素性抽出部２６が、形態素解析済みの学習用アイテム名の各形態素について素性を抽出する。この素性抽出処理は、上記アイテム情報検索装置１０において行なわれた素性抽出部１４による素性抽出処理と同様に行なわれる。
【００５８】
次に、ステップ３０４において、モデル作成部２８が、上記抽出された素性情報と、予め上記学習用アイテム名の各形態素に付与された正解ラベルを参照して、既知の技術である機械学習手法を用い、各形態素がB-CORE，I-CORE，Oのいずれのラベルであるかを判定するモデルを作成する。
【００５９】
なお、ここでは、モデル作成装置２２に入力される学習用アイテム名を、予め各形態素にB-CORE，I-CORE，Oが付与されたデータとしたが、これに限定されない。例えば、モデル作成装置２２に入力される学習用アイテム名を、コア表記となる部分に何らかのタグが付与された学習用アイテム名としてもよい。この場合には、入力された学習用アイテム名を、形態素ごとにB-CORE、I-CORE、Oのラベルを付与した形式に自動的に変換してから、機械学習を行なうようにすればよい。
【００６０】
また、既存の機械学習手法として、例えば、Conditional Random Fields（CRF）などを使用することができる。
【００６１】
以上説明したように、本実施の形態に係るモデル作成装置２２によれば、正解ラベルが付与された形態素解析済みの学習用アイテム名に含まれる各形態素について、表記、品詞、及び文字種に加えて、予め定められたシソーラスのカテゴリ番号及びユーザにより予め作成されたカテゴリ辞書のカテゴリ情報の少なくとも一方を素性として抽出し、抽出した素性の各々と正解ラベルの各々との対応付けを機械学習により学習してコア表記抽出モデル１８を作成するため、アイテムに関する情報を検索する際に使用されるコア表記を精度高く抽出することができるモデルを作成できる。特に、カテゴリ番号やカテゴリ情報という抽象化された情報でコア表記になりやすいか否かを学習できるため、精度よくモデルを作成できる。また、このモデルにより、未学習データでも、カテゴリ番号やカテゴリ情報等を手がかりに識別できる。
【００６２】
なお、本発明は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内で様々な変形や応用が可能である。
【００６３】
例えば、上記実施の形態では、素性抽出部１４や素性抽出部２６において、シソーラス及びユーザが作成したカテゴリ辞書の双方を用いて素性抽出を行なう例について説明したが、これに限定されない。例えば、シソーラス無しでも十分に素性を抽出することが可能となるように内容を充実させてカテゴリ辞書を作成した場合には、シソーラスを用いなくてもよい。シソーラスを用いない場合には、シソーラスのカテゴリ番号の抽出が省略される。
【００６４】
また、アイテム情報検索装置１０の形態素解析部１２を外部の装置に設けてもよい。この場合には、アイテム情報検索装置１０に、形態素解析済みのアイテム名が入力されるようにすればよい。また、同様に、モデル作成装置２２の形態素解析部２４を外部の装置に設けてもよい。この場合には、モデル作成装置２２に、形態素解析済みの学習用アイテム名が入力されるようにすればよい。
【００６５】
また、アイテム情報検索装置１０及びモデル作成装置２２を共通のコンピュータシステムにより構成してもよい。この場合には、例えば、形態素解析部１２及び形態素解析部２４を共通のモジュールで構成することができる。
【００６６】
また、本発明は、周知のコンピュータに媒体もしくは通信回線を介して、プログラムをインストールすることによっても実現可能である。
【００６７】
また、上述のアイテム情報検索装置及びモデル作成装置は、内部にコンピュータシステムを有しているが、「コンピュータシステム」は、ＷＷＷシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）も含むものとする。
【００６８】
また、本願明細書中において、プログラムが予めインストールされている実施形態として説明したが、当該プログラムを、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納して提供することも可能である。
【符号の説明】
【００６９】
１０   アイテム情報検索装置
１２   形態素解析部
１４   素性抽出部
１６   コア表記抽出部
１８   コア表記抽出モデル
２０   情報検索部
２２   モデル作成装置
２４   形態素解析部
２６   素性抽出部
２８   モデル作成部
【図１】
2014146136.tif 000003
【図２】
2014146136.tif 000004
【図３】
2014146136.tif 000005
【図４】
2014146136.tif 000006
【図５】
2014146136.tif 000007
【図６】
2014146136.tif 000008
【図７】
2014146136.tif 000009