(57)【要約】      （修正有）【課題】ユーザの意図に沿ったコンテンツを効率よく検索する装置、方法及びプログラムを提供する。【解決手段】検索装置１００は、抽出部１３２と、算出部１３４と、検索部１３８とを有する。抽出部１３２は、検索処理に利用するための素性をコンテンツから抽出する。算出部１３４は、抽出部１３２によって抽出された素性の組み合わせにおける共起関係に基づいて、素性ごとに設定される所定の指標値を算出し、算出された指標値とコンテンツとを対応付けて所定の記憶部１２０に格納する。検索部１３８は、算出部１３４によって算出された所定の指標値に基づいて、ユーザから送信されるクエリに適合するコンテンツを検索する。【選択図】図４
2018072983.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
検索処理に利用するための素性をコンテンツから抽出する抽出部と、
前記抽出部によって抽出された素性の組み合わせにおける共起関係に基づいて、前記素性ごとに設定される所定の指標値を算出し、算出された指標値と前記コンテンツとを対応付けて所定の記憶部に格納する算出部と、
前記算出部によって算出された所定の指標値に基づいて、ユーザから送信されるクエリに適合するコンテンツを検索する検索部と、
を備えたことを特徴とする検索装置。
【請求項２】
前記所定の指標値に基づいて、検索対象のコンテンツの中からクエリに適合するコンテンツを検索するためのモデルを生成する生成部、
をさらに備え、
前記検索部は、
前記生成部によって生成されたモデルに前記ユーザから送信されるクエリと前記検索対象のコンテンツとを入力し、入力に応じて当該モデルから出力されるマッチングスコアに基づいて、当該クエリに適合するコンテンツを検索する、
ことを特徴とする請求項１に記載の検索装置。
【請求項３】
前記算出部は、
検索処理におけるクエリとして所定の素性が用いられた場合に、当該検索処理における検索結果として出力されたコンテンツに含まれる素性と、当該クエリとして用いられた素性とが共起関係を有すると判定する、
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の検索装置。
【請求項４】
前記算出部は、
前記素性が検索処理におけるクエリとして用いられた場合に、検索結果として、クエリを送信したユーザの所望するコンテンツが検索されたか否かを示す結果を学習することにより、前記素性に設定される所定の指標値を算出する、
ことを特徴とする請求項１〜３のいずれか一つに記載の検索装置。
【請求項５】
前記算出部は、
前記クエリを送信したユーザから検索結果としてコンテンツが選択される回数が多いほど、当該コンテンツにおける当該クエリとして用いられた素性に設定される所定の指標値が高くなるよう学習した処理の結果に基づいて、当該所定の指標値を算出する、
ことを特徴とする請求項４に記載の検索装置。
【請求項６】
前記抽出部は、
前記素性として、前記コンテンツに含まれる単語を抽出し、
前記算出部は、
前記抽出部によって抽出された単語の組み合わせにおける共起関係に基づいて、前記単語ごとに設定される所定の指標値を算出する、
ことを特徴とする請求項１〜５のいずれか一つに記載の検索装置。
【請求項７】
前記抽出部は、
前記素性として、前記コンテンツと関連付けられている商品に設定された特徴情報を抽出し、
前記算出部は、
前記抽出部によって抽出された前記単語又は前記特徴情報のいずれかの組み合わせにおける共起関係に基づいて、当該単語又は当該特徴情報ごとに設定される所定の指標値を算出する、
ことを特徴とする請求項６に記載の検索装置。
【請求項８】
前記抽出部は、
前記特徴情報として、前記商品の価格又は前記商品のカテゴリを抽出し、
前記算出部は、
前記抽出部によって抽出された前記単語、前記商品の価格又は前記商品のカテゴリのいずれかの組み合わせにおける共起関係に基づいて、前記単語、前記商品の価格又は前記商品のカテゴリごとに設定される所定の指標値を算出する、
ことを特徴とする請求項７に記載の検索装置。
【請求項９】
コンピュータによって実行される検索方法であって、
検索処理に利用するための素性をコンテンツから抽出する抽出工程と、
前記抽出工程によって抽出された素性の組み合わせにおける共起関係に基づいて、前記素性ごとに設定される所定の指標値を算出し、算出された指標値と前記コンテンツとを対応付けて所定の記憶部に格納する算出工程と、
前記算出工程によって算出された所定の指標値に基づいて、ユーザから送信されるクエリに適合するコンテンツを検索する検索工程と、
を含んだことを特徴とする検索方法。
【請求項１０】
検索処理に利用するための素性をコンテンツから抽出する抽出手順と、
前記抽出手順によって抽出された素性の組み合わせにおける共起関係に基づいて、前記素性ごとに設定される所定の指標値を算出し、算出された指標値と前記コンテンツとを対応付けて所定の記憶部に格納する算出手順と、
前記算出手順によって算出された所定の指標値に基づいて、ユーザから送信されるクエリに適合するコンテンツを検索する検索手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする検索プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、検索装置、検索方法および検索プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、通信ネットワークの発達とともに、様々なサービスがネットワークを介して提供されている。これに関連して、ネットワーク上に存在するサービスを検索したり、サービス内において所望の商品や記事を検索したりするための様々な検索技術が提案されている。
【０００３】
例えば、検索に利用する広告指標の予測値を高速に求めることによって、ユーザに配信する広告を検索する（抽出する）処理を効率的に行うことのできる技術が知られている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１５−２２５５４９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上記の従来技術では、ユーザの意図に沿ったコンテンツを効率よく検索することができるとは限らない。具体的には、上記の従来技術は、所定の指標の予測値を高速に求めることで検索効率を向上させるものであり、クエリを送信するユーザの意図に沿ったコンテンツを検索するための処理に応用できるとは限らない。
【０００６】
本願は、上記に鑑みてなされたものであって、ユーザの意図に沿ったコンテンツを効率よく検索することができる検索装置、検索方法、及び検索プログラム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】
【０００７】
本願に係る検索装置は、検索処理に利用するための素性をコンテンツから抽出する抽出部と、前記抽出部によって抽出された素性の組み合わせにおける共起関係に基づいて、前記素性ごとに設定される所定の指標値を算出し、算出された指標値と前記コンテンツとを対応付けて所定の記憶部に格納する算出部と、前記算出部によって算出された所定の指標値に基づいて、ユーザから送信されるクエリに適合するコンテンツを検索する検索部と、を備えたことを特徴とする。
【発明の効果】
【０００８】
実施形態の一態様によれば、ユーザの意図に沿ったコンテンツを効率よく検索することができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】図１は、実施形態に係る検索処理の一例を示す図（１）である。
【図２】図２は、実施形態に係る検索処理の一例を示す図（２）である。
【図３】図３は、実施形態に係る検索システムの構成例を示す図である。
【図４】図４は、実施形態に係る検索装置の構成例を示す図である。
【図５】図５は、実施形態に係るコンテンツ記憶部の一例を示す図である。
【図６】図６は、実施形態に係る検索情報記憶部の一例を示す図である。
【図７】図７は、実施形態に係る指標値記憶部の一例を示す図である。
【図８】図８は、実施形態に係るウェブサーバの構成例を示す図である。
【図９】図９は、実施形態に係る処理手順を示すフローチャート（１）である。
【図１０】図１０は、実施形態に係る処理手順を示すフローチャート（２）である。
【図１１】図１１は、検索装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下に、本願に係る検索装置、検索方法および検索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検索装置、検索方法および検索プログラムが限定されるものではない。また、各実施形態は、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。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。
【００１１】
〔１．検索処理の一例〕
まず、図１及び図２を用いて、実施形態に係る検索処理の一例について説明する。図１は、実施形態に係る検索処理の一例を示す図（１）である。図１では、本願に係る検索装置１００によって、検索対象であるコンテンツに対して、検索処理に利用される所定の指標値が算出される処理の一例を示している。なお、実施形態では、検索対象のコンテンツとして、オークションサイトにおける出品物（より厳密には、コンテンツとは、出品者が出品物を紹介するための紹介ページに関するデータを意味する。以下では、オークションサイトにおける商品のような出品物自体を示す場合には、「コンテンツに関連付けられた商品」のように表記する。）を例に挙げる。
【００１２】
図１に示す検索装置１００は、出品者から入稿されるコンテンツを保持するサーバ装置である。検索装置１００は、例えば、オークションサイトを提供するウェブサーバ３０（図３参照）と連動し、オークションサイトに出品された出品物を検索するための処理を行う。すなわち、実施形態に係る検索装置１００は、オークションサイトを利用するユーザからクエリを受信し、受信したクエリに対する検索結果として、クエリに適合するコンテンツをユーザに送信する。具体的には、検索装置１００は、ユーザが操作する情報処理端末であるユーザ端末１０（図２参照）からコンテンツ検索の要求を受け付けた場合に、保持しているコンテンツの中から、クエリに適合するコンテンツを検索する。そして、検索装置１００は、検索したコンテンツを検索結果としてユーザ端末１０に送信する。
【００１３】
図１に示す入稿端末２０は、オークションサイトに商品を出品する出品者によって利用される情報処理端末である。例えば、入稿端末２０は、出品者による操作に従って、コンテンツを検索装置１００に入稿する。実施形態において、出品者が入稿するコンテンツとは、コンテンツに関連付けられた商品（出品物）を紹介するための紹介文（テキストデータ）や、商品を撮像した画像データ等を含むデータ群である。また、コンテンツには、コンテンツのタイトルや、コンテンツを出品した出品者を識別する情報等も含まれる。なお、実施形態では説明の簡略化のため、検索装置１００が、コンテンツのタイトルに含まれるテキストデータを利用して検索を行う例を示すが、検索装置１００は、コンテンツのタイトル以外の説明文や、画像の説明として付与されたテキストデータ等を用いて検索を行ってもよい。
【００１４】
ここで、オークションサイト等におけるコンテンツの検索では、検索に用いられるクエリに適合したコンテンツであって、ユーザの意図に沿ったコンテンツを検索結果の上位としてユーザに返すことが望ましい。例えば、検索処理におけるクエリには、同一表記の単語であっても異なる意図を含むクエリが存在する。このような場合に、クエリに含まれるユーザの意図を加味して、検索結果に反映できることが望ましい。
【００１５】
例えば、オークションサイトの出品物を検索しようとするユーザが、検索クエリとして「カニ」と「送料込」という２つの単語を組み合わせたクエリを送信したものとする。この場合、通常、検索対象となるコンテンツに含まれる単語とクエリとの相関を指標値として算出する手法が採用される。そして、算出したスコアに基づいてコンテンツがランク付けされ、ランク付けされた順番に検索結果がユーザ端末１０に表示される。
【００１６】
しかしながら、オークションサイトに出品される出品物の中には、例えば、食品としての「カニ」と、カニの形状に似たバイク用品である「ブレーキキャリパー」とが含まれる可能性がある。この場合、検索手法によっては、ユーザが意図しないコンテンツが検索結果の上位として検索されるおそれがある。例えば、検索を行ったユーザは、食品としての「カニ」を検索しようとして「カニ」と「送料込」という２つの単語を組み合わせたクエリを送信したにもかかわらず、バイク用品である「ブレーキキャリパー」を検索結果として受信する可能性がある。
【００１７】
なお、従来から、ｔｆ−ｉｄｆ（Term  Frequency、Inverse  Document  Frequency）等を用いることで、ユーザの意図に近付けた検索結果を返す手法が提案されている。しかし、これらを検索手法に利用する場合、検索クエリに示される検索の意図を表現するには表現力が弱く、これらの手法でランク付けされた検索結果では、ユーザの意図を反映するための精度が出ない場合がある。また、従来手法を利用する場合、ユーザからクエリが送信された後に単語の一致率等の算出を行うことになるため、検索結果をユーザに迅速に返すことが困難になる可能性がある。
【００１８】
また、クエリに含まれる単語と、コンテンツに含まれる単語との共起度（例えば、コサイン類似度）を利用して検索を行う手法も想定される。この場合、クエリに含まれる単語と、コンテンツに含まれる単語とが共起しやすいものであるほど、検索結果を示すスコアが高くなるため、ユーザの意図に近い検索結果が導出され易くなる。しかしながら、かかる手法も、ユーザから受信したクエリに含まれる単語とコンテンツに含まれる単語との共起度を、ユーザからクエリを受信するたびに算出しなければならない。このため、検索対象となるコンテンツが膨大な量となるオークションサイト等では算出に費やす時間が長くなることから、現実的には、かかる手法を採用することは難しい。
【００１９】
そこで、実施形態に係る検索装置１００は、検索対象となるコンテンツが入稿され、記憶部に格納される時点において、予めコンテンツに含まれる単語同士の共起度を算出する手法を採用する。かかる手法により、検索装置１００は、クエリを送信したユーザの意図に沿ったコンテンツを的確に検索することができるとともに、検索処理を効率よく迅速に行うことを可能にする。以下、図１及び図２を用いて、検索装置１００によって行われる検索処理の一例を流れに沿って説明する。
【００２０】
まず、出品者は、入稿端末２０を介して、検索装置１００にコンテンツを入稿する（ステップＳ０１）。例えば、出品者は、図１に示すコンテンツＣ０１と、コンテンツＣ０２とを入稿したとする。コンテンツＣ０１は、食品としてのカニを商品とするコンテンツであり、コンテンツのタイトルは、「北海道の新鮮なカニをお届けします（送料込）！」である。また、コンテンツＣ０２は、バイク用品としてのブレーキキャリパーを商品とするコンテンツであり、コンテンツのタイトルは、「ブレーキキャリパーを販売しています（カニタイプ、チタン製、送料込）。」である。
【００２１】
検索装置１００は、出品者からコンテンツの入稿を受け付けた場合、メモリ等の記憶部にコンテンツを格納する段階において、検索処理に用いるための素性をコンテンツから抽出する。具体的には、検索装置１００は、素性として、コンテンツに含まれる単語のうち、クエリになりうる単語の抽出を行う（ステップＳ０２）。なお、実施形態に係る検索装置１００は、「コンテンツのタイトル」を検索処理に用いるため、コンテンツのタイトルに含まれるテキストデータのなかから、クエリになりうる単語の抽出を行うものとする。
【００２２】
クエリになりうる単語は、例えば、実際にクエリとして利用された回数等を学習した結果に基づいて、検索装置１００の管理者によって適宜設定されるものとする。例えば、検索装置１００は、コンテンツのタイトルを形態素解析し、含まれる単語のうち、実際にクエリとして利用された回数の多い単語を所定数（例えば４つ）だけ抽出する。なお、検索装置１００は、例えば検索対象となるコンテンツにおけるｔｆ−ｉｄｆ等の重み値を利用して、クエリになりうる単語を抽出するようにしてもよい。例えば、検索装置１００は、所定のコンテンツにおいて形態素解析された単語に対して、各単語のｔｆ−ｉｄｆ等の重み値を算出し、算出した値の上位から順に単語を抽出する。これにより、検索装置１００は、例えばコンテンツに特有の単語を抽出しやすくなるとともに、一般に広く用いられる単語については、抽出される単語から排除することができる。
【００２３】
図１の例では、検索装置１００は、コンテンツＣ０１については、「カニ」、「北海道」、「新鮮」、「送料込」をクエリになりうる単語として抽出したものとする。また、検索装置１００は、コンテンツＣ０２については、「カニ」、「ブレーキ」、「チタン」、「送料込」をクエリになりうる単語として抽出したものとする。
【００２４】
続いて、検索装置１００は、クエリになりうる単語として抽出した単語について、各々を組み合わせる。そして、検索装置１００は、組み合わせられた単語同士の共起度に基づいて、各々の単語について、所定の指標値を算出する（ステップＳ０３）。ここで、所定の指標値とは、検索装置１００がコンテンツを検索する際に利用する数値であり、クエリとのマッチングスコアを算出するために利用する数値である。かかる指標値は、コンテンツごと、かつ、抽出された単語ごとに設定される。具体的には、実施形態に係る指標値とは、コンテンツＣ０１について、クエリが「カニ」である場合に、コンテンツＣ０１に含まれる「カニ」という単語がどのような重みを持つ単語であるかが数値化されたものである。
【００２５】
検索装置１００は、例えば所定の学習処理を経て、２つの単語の組み合わせの共起度に基づいて、各単語の指標値を求める。例えば、検索装置１００は、クエリとしての「カニ」が所定ユーザから送信された場合に、所定コンテンツに含まれる「カニ」という単語が、ユーザが検索結果として表示されたコンテンツをクリック（選択）することにどれくらい寄与したかという結果を学習する。この場合、ユーザがクリックしたコンテンツとは、検索結果としてユーザ端末１０に表示された複数のコンテンツのうち、ユーザが自らの意図に沿ったコンテンツであると考え、選択したコンテンツであることを示す。いわば、クリックされたコンテンツ（あるいは、コンテンツに含まれる単語）とは、学習処理における正解データを示す。
【００２６】
すなわち、検索装置１００は、「カニ」というクエリでコンテンツが検索され、さらに検索されたコンテンツがユーザからクリックされた場合に、クエリ「カニ」という単語と、クリックされたコンテンツに含まれる単語とが共起性を有すると判定する。例えば、「カニ」というクエリで検索されたコンテンツのうち、ユーザからクリックされたコンテンツに「カニ」や「北海道」や「新鮮」等が含まれる割合が高い場合、〈クエリ「カニ」、単語「カニ」〉というペアや、〈クエリ「カニ」、単語「北海道」〉というペアや、〈クエリ「カニ」、単語「新鮮」〉というペアは、各々の単語同士が共起性を有する（共起度が高い）と判定される。一方、「カニ」というクエリで検索されたコンテンツのうち、ユーザからクリックされたコンテンツに「送料込」等が含まれる割合が低い場合、〈クエリ「カニ」、単語「送料込」〉というペアの単語同士は、共起性を有さない（共起度が低い）と判定される。
【００２７】
このように、検索装置１００は、クエリとして用いられた単語が、どのくらい「ユーザからクリックされるコンテンツ（言い換えれば、ユーザが意図していたコンテンツ）を検索する」という事象に対して寄与したか、という傾向を数値化する。より具体的には、検索装置１００は、検索処理におけるクエリとして所定の単語（例えば「カニ」）が用いられた場合に、検索結果として出力されるコンテンツに含まれる単語（例えば「カニ」や「北海道」や「新鮮」や「送料込」）と、当該クエリとして用いられた単語（「カニ」）とが共起関係を有すると判定し、その共起関係を学習に基づき数値化する。
【００２８】
図１の例を用いて、具体的に説明する。図１の例のコンテンツＣ０１について、検索装置１００は、クエリになりうる単語として、「カニ」、「北海道」、「新鮮」、「送料込」を抽出している。このとき、検索装置１００は、クエリが「カニ」であった場合に、各単語の共起度を示す数値を上記機械学習により算出する。すなわち、検索装置１００は、コンテンツＣ０１における「カニ」という単語に対応する指標値を算出するために、〈クエリ「カニ」、単語「カニ」〉、〈クエリ「カニ」、単語「北海道」〉、〈クエリ「カニ」、単語「新鮮」〉、〈クエリ「カニ」、単語「送料込」〉という４つのペアを作成する。そして、検索装置１００は、４つ各々のペアに対して、上記機械学習により求められる数値を算出する。そして、検索装置１００は、４つ各々のペアの数値を足した数値を、「コンテンツＣ０１における単語「カニ」」の指標値として算出する。
【００２９】
仮に、〈クエリ「カニ」、単語「カニ」〉というペアに対して算出された数値が「５」であり、〈クエリ「カニ」、単語「北海道」〉というペアに対して算出された数値が「３」であり、〈クエリ「カニ」、単語「新鮮」〉というペアに対して算出された数値が「２」であり、〈クエリ「カニ」、単語「送料込」〉というペアに対して算出された数値が「０」であったとする。この場合、検索装置１００は、４つ各々のペアの数値を足した数値である「５＋３＋２＋０」、すなわち、「１０」という数値を、「コンテンツＣ０１における単語「カニ」」の指標値として算出する。
【００３０】
同様にして、検索装置１００は、コンテンツＣ０１における「カニ」以外の単語について指標値を算出する。例えば、検索装置１００は、コンテンツＣ０１における「北海道」という単語に対応する指標値を算出するため、〈クエリ「北海道」、単語「カニ」〉、〈クエリ「北海道」、単語「北海道」〉、〈クエリ「北海道」、単語「新鮮」〉、〈クエリ「北海道」、単語「送料込」〉という４つのペアを作成する。そして、検索装置１００は、４つ各々のペアに対して、上記機械学習により求められる数値を算出する。そして、検索装置１００は、４つ各々のペアの数値を足した数値を、「コンテンツＣ０１における単語「北海道」」の指標値として算出する。
【００３１】
このようにして、検索装置１００は、コンテンツＣ０１における各単語の指標値として、「カニ」について「１０」を算出し、「北海道」について「８」を算出し、「新鮮」について「５」を算出し、「送料込」について「０．１」を算出したものとする。これらの指標値は、検索装置１００が検索対象とするコンテンツ群において、例えばクエリが「カニ」である場合には、「カニ」や「北海道」や「新鮮」といった単語をタイトルに含むコンテンツが、比較的ユーザからクリックされ易い傾向であることを示している。言い換えれば、クエリ「カニ」を送信したユーザは、「カニ」や「北海道」や「新鮮」といった単語をタイトルに含むコンテンツを比較的クリックし易い傾向であることを示す。すなわち、クエリ「カニ」とは、「カニ」や「北海道」や「新鮮」といった単語をタイトルに含むコンテンツがユーザからクリックされる事象に対して、比較的寄与が大きい単語といえる。
【００３２】
一方、図１に示す例では、例えばクエリが「送料込」である場合には、「カニ」や「北海道」や「新鮮」といった単語をタイトルに含むコンテンツがユーザからクリックされ易い傾向になる、とはいえないものであることを示す。言い換えれば、クエリ「送料込」を送信したユーザは、クエリ「送料込」によって、「カニ」や「北海道」や「新鮮」といった単語をタイトルに含むコンテンツを積極的に検索しようとする意図が薄いことを示す。すなわち、クエリ「送料込」とは、「カニ」や「北海道」や「新鮮」といった単語をタイトルに含むコンテンツがユーザからクリックされる事象に対して寄与の小さい単語といえる。このことは、ユーザが「送料込」というクエリを送信したからといって、「カニ」や「北海道」や「新鮮」といった単語をタイトルに含むコンテンツを検索しようとしているとはいえない、という傾向を示すものである。
【００３３】
続いて、コンテンツＣ０２について説明する。図１におけるコンテンツＣ０２について、検索装置１００は、クエリになりうる単語として、「カニ」、「ブレーキ」、「チタン」、「送料込」を抽出している。検索装置１００は、クエリが「カニ」であった場合に、各単語の共起度を示す数値を上記機械学習により算出する。すなわち、検索装置１００は、コンテンツＣ０２における「カニ」という単語に対応する指標値を算出するために、〈クエリ「カニ」、単語「カニ」〉、〈クエリ「カニ」、単語「ブレーキ」〉、〈クエリ「カニ」、単語「チタン」〉、〈クエリ「カニ」、単語「送料込」〉という４つのペアを作成する。そして、検索装置１００は、４つ各々のペアに対して、上記機械学習により求められる数値を算出する。そして、検索装置１００は、４つ各々のペアの数値を足した数値を、「コンテンツＣ０２における単語「カニ」」の指標値として算出する。
【００３４】
なお、図１の例においては、クエリ「カニ」を送信したユーザ全体の傾向として、「カニ」や「北海道」や「新鮮」といった単語をタイトルに含むコンテンツと比較して、「カニ」や「ブレーキ」や「チタン」といった単語をタイトルに含むコンテンツを目的として検索を行なったユーザは少数であるものとする。このことは、「カニ」をクエリとして、「ブレーキ」のようなコンテンツ（商品）を検索するユーザは、「カニ」をクエリとして、「カニ」のようなコンテンツ（商品）を検索するユーザに比べて、極めて少数であることを意味する。
【００３５】
このため、コンテンツＣ０２における「カニ」は、コンテンツＣ０１における「カニ」よりも、低い指標値が算出される。具体的には、〈クエリ「カニ」、単語「カニ」〉というペアに対して算出された数値が「５」であり、〈クエリ「カニ」、単語「ブレーキ」〉というペアに対して算出された数値が「−３」であり、〈クエリ「カニ」、単語「チタン」〉というペアに対して算出された数値が「−５」であり、〈クエリ「カニ」、単語「送料込」〉というペアに対して算出された数値が「０」であったとする。この場合、検索装置１００は、４つ各々のペアの数値を足した数値である「５＋（−３）＋（−５）＋０」、すなわち、「−３」という数値を、「コンテンツＣ０２における単語「カニ」」の指標値として算出する。なお、図１では、指標値が負の値をとる例を示しているが、これらの数値は相対的な値を示すものであり、数値そのものは意味をなさない。例えば、検索装置１００は、正規化によって、算出する指標値の値がすべて正の値になるよう調整してもよい。
【００３６】
同様にして、検索装置１００は、コンテンツＣ０２における「カニ」以外の単語についても指標値を算出する。すなわち、検索装置１００は、コンテンツＣ０２における「ブレーキ」という単語に対応する指標値を算出するため、〈クエリ「ブレーキ」、単語「カニ」〉、〈クエリ「ブレーキ」、単語「ブレーキ」〉、〈クエリ「ブレーキ」、単語「チタン」〉、〈クエリ「ブレーキ」、単語「送料込」〉という４つのペアを作成する。そして、検索装置１００は、４つ各々のペアに対して、上記機械学習により求められる数値を算出する。そして、検索装置１００は、４つ各々のペアの数値を足した数値を、「コンテンツＣ０２における単語「ブレーキ」」の指標値として算出する。
【００３７】
このようにして、検索装置１００は、コンテンツＣ０２における各単語の指標値として、「カニ」について「−３」を算出し、「ブレーキ」について「１」を算出し、「チタン」について「１」を算出し、「送料込」について「０．２」を算出したものとする。この数値は、検索装置１００が検索対象とするコンテンツ群において、例えばクエリが「カニ」である場合には、「ブレーキ」や「チタン」や「送料込」といった単語をタイトルに含むコンテンツは、「カニ」や「北海道」や「新鮮」といった単語をタイトルに含むコンテンツに比べて、ユーザからクリックされにくい傾向であることを示す。すなわち、クエリ「カニ」とは、「ブレーキ」や「チタン」や「送料込」といった単語をタイトルに含むコンテンツがユーザからクリックされる事象に対して、寄与が比較的小さい単語といえる。
【００３８】
このように、検索装置１００は、出品者から入稿されたコンテンツＣ０１やコンテンツＣ０２に対して、実際の検索処理に先立ち、検索に用いられると想定される単語に対して予め指標値を算出しておく。そして、検索装置１００は、算出した指標値と対応付けてコンテンツを所定の記憶部に格納する（ステップＳ０４）。
【００３９】
続いて、図２を用いて、検索装置１００が行う実際の検索処理について説明する。図２は、実施形態に係る検索処理の一例を示す図（２）である。具体的には、図２では、検索装置１００が、保持しているコンテンツの中から、ユーザが送信したクエリに適合するコンテンツを検索する処理について説明する。
【００４０】
図２に示すユーザ端末１０は、ユーザによって利用される情報処理端末である。ユーザ端末１０は、ユーザの操作に従い、オークションサイト画面を表示したり、オークションサイトにおいてユーザから入力されたクエリを送信したりする処理を行う。
【００４１】
図２において、ユーザは、オークションサイトを訪問したとする（ステップＳ１０）。そして、ユーザは、「カニ」と「送料込」という２つの単語をクエリとして送信する（ステップＳ１１）すなわち、ユーザは、「カニ」と「送料込」という２つの単語をクエリとして、オークションサイトに出品された出品物を検索する。具体的には、ユーザは、ユーザ端末１０に表示されたオークションサイトのウェブページ内の検索窓に「カニ」と「送料込」という単語を入力する。
【００４２】
検索装置１００は、保持しているコンテンツに対して、予め算出しておいた指標値とクエリとをマッチングさせ、マッチングスコアを算出する（ステップＳ１２）。図１で説明したように、検索装置１００は、コンテンツＣ０１に含まれる単語について、既に、「カニ：１０、北海道：８、新鮮：５、送料込：０．１」という指標値を算出している。そして、検索装置１００は、コンテンツに含まれる単語のうち、クエリに含まれる単語とマッチングした単語に対応付けられた指標値を合計する。この場合、検索装置１００は、例えば下記のような検索モデル（下記式（１））を用いてもよい。
【００４３】
【数１】
2018072983.tif 000003
【００４４】
上記式（１）において、「ｑ」は「クエリ（query）」を示し、「Ｄ」は「ドキュメント（Document、実施形態ではドキュメントとは、検索対象となるコンテンツのことを意味する）」を示し、「ｔ」は「クエリとドキュメント（コンテンツ）に共通して存在する単語（term）」を示し、ｗ（ｔ）は「単語の重み（term  weight）」を示し、ｆ（ｔ，Ｄ）は「マッチングスコア」を示すものとする。なお、説明を簡略化するため、実施形態ではｗ（ｔ）は「１」であるものとする。
【００４５】
上記式（１）が示すように、検索装置１００は、クエリと共通した単語（マッチングした単語）についての指標値を全て加算することにより、クエリとコンテンツのマッチングスコアを算出する。例えば、検索装置１００は、コンテンツＣ０１については、「カニ」と「送料込」がマッチングし、そのマッチングスコアは「１０＋０．１＝１０．１」であると算出する。また、検索装置１００は、コンテンツＣ０２については、「カニ」と「送料込」がマッチングし、そのマッチングスコアは「−３＋０．２＝−２．８」であると算出する。
【００４６】
そして、検索装置１００は、マッチングスコアに基づいてコンテンツにランクを付与する（ステップＳ１３）。例えば、検索装置１００は、検索対象がコンテンツＣ０１とコンテンツＣ０２である場合、マッチングスコアに基づいて、コンテンツＣ０１に「１」をランク付けし、コンテンツＣ０２に「２」をランク付けする。
【００４７】
そして、検索装置１００は、ユーザ端末１０に対して、ランク順に検索結果を送信する（ステップＳ１４）。すなわち、検索装置１００は、検索結果として、コンテンツＣ０１をコンテンツＣ０２よりも優先的にユーザ端末１０に送信する。ユーザ端末１０は、検索装置１００から送信されたコンテンツを検索結果として表示する。なお、ユーザ端末１０は、検索結果として表示したコンテンツがユーザからクリックされたことや、クリックされなかったことなどの結果情報を検索装置１００に送信するようにしてもよい。かかる情報に基づいて、検索装置１００は、さらに指標値算出のための学習処理を繰り返す。
【００４８】
図１および図２において説明してきたように、実施形態に係る検索装置１００は、検索処理に利用するための素性（図１の例では、コンテンツのタイトルが含む単語）をコンテンツから抽出する。また、検索装置１００は、抽出された単語の組み合わせにおける共起関係に基づいて、単語ごとに設定される所定の指標値を算出し、算出された指標値とコンテンツとを対応付けて所定の記憶部に格納する。さらに、検索装置１００は、算出された所定の指標値に基づいて、ユーザから送信されるクエリに適合するコンテンツを検索する。
【００４９】
これにより、検索装置１００は、コンテンツのタイトルに同じ単語（「カニ」や「送料込」）が含まれるコンテンツＣ０１とコンテンツＣ０２であって、ユーザから送信されたクエリが「カニ」と「送料込」であったとしても、ユーザが意図していると想定される可能性が高いコンテンツＣ０１を優先的に検索することができる。また、検索装置１００は、予めコンテンツからクエリになりうる単語を抽出して、抽出した単語に関して指標値を予め算出しておくことにより、高速に検索処理を行うことができる。また、検索装置１００は、コンテンツのインデックス作成時点において、予め検索処理に用いる指標値を算出する。この場合、検索装置１００は、ユーザから送信されるクエリを用いずに、コンテンツ内の単語のみで作成する組み合わせで指標値を算出する手法を採ることで、処理する単語の組み合わせを有限にすることができる。このようにして、実施形態に係る検索装置１００は、ユーザの意図に沿ったコンテンツを効率よく検索することができる。
【００５０】
上述してきたように、検索装置１００は、コンテンツの入稿時（検索対象とするコンテンツのインデックス作成時）において指標値を算出することで、検索処理の効率化を図る。以下、このような処理を行う検索装置１００、及び、検索装置１００を含む検索システム１の構成等について、詳細に説明する。
【００５１】
〔２．検索システムの構成〕
図３を用いて、実施形態に係る検索装置１００が含まれる検索システム１の構成について説明する。図３は、実施形態に係る検索システム１の構成例を示す図である。図３に例示するように、実施形態に係る検索システム１には、ユーザ端末１０と、入稿端末２０と、ウェブサーバ３０と、検索装置１００とが含まれる。これらの各種装置は、ネットワークＮ（例えば、インターネット）を介して、有線又は無線により通信可能に接続される。なお、図３に示した検索システム１には、複数台のユーザ端末１０や、複数台の入稿端末２０や、複数台のウェブサーバ３０が含まれてもよい。
【００５２】
ユーザ端末１０は、例えば、スマートフォンや、デスクトップ型ＰＣ（Personal  Computer）や、ノート型ＰＣや、タブレット型端末や、携帯電話機、ＰＤＡ（Personal  Digital  Assistant）、ウェアラブルデバイス（Wearable  Device）等の情報処理装置である。ユーザ端末１０は、ユーザによる操作に従って、ウェブサーバ３０にアクセスすることで、ウェブサーバ３０から提供されるウェブサイトからウェブページを取得する。そして、ユーザ端末１０は、取得したウェブページを表示装置（例えば、液晶ディスプレイ）に表示する。なお、本明細書中においては、ユーザとユーザ端末１０とを同一視する場合がある。例えば、「ユーザにコンテンツを送信する」とは、実際には、「ユーザが利用するユーザ端末１０にコンテンツを送信する」ことを意味する場合がある。
【００５３】
入稿端末２０は、検索装置１００にコンテンツを入稿する出品者によって利用される情報処理装置である。入稿端末２０は、出品者による操作に従って、検索装置１００にコンテンツを入稿する処理を実行する。
【００５４】
なお、出品者は、入稿端末２０を用いて検索装置１００にコンテンツを入稿せずに、かかる入稿等を代理店に依頼する場合もある。この場合、検索装置１００にコンテンツを入稿等するのは代理店となる。以下では、「出品者」といった表記は、出品者だけでなく代理店を含む概念であり、「入稿端末」といった表記は、入稿端末だけでなく代理店によって利用される代理店装置を含む概念であるものとする。
【００５５】
ウェブサーバ３０は、ユーザ端末１０からアクセスされた場合に、各種ウェブページを提供するサーバ装置である。実施形態では、ウェブサーバ３０は、オークションサイトを提供しているものとする。なお、ウェブサーバ３０は、例えば、ニュースサイト、天気予報サイト、ショッピングサイト、ファイナンス（株価）サイト、路線検索サイト、地図提供サイト、旅行サイト、飲食店紹介サイト、ウェブブログなどに関する各種ウェブページを提供してもよい。
【００５６】
ウェブサーバ３０によって提供されるウェブページには、ウェブサイト内を検索するための検索窓が含まれるものとする。ユーザは、検索窓にクエリを入力することにより、ウェブサイト内のコンテンツを検索する。なお、実施形態では、ウェブページを提供する処理はウェブサーバ３０により行われ、コンテンツを検索する処理は検索装置１００により行われる例を示しているが、ウェブサーバ３０と検索装置１００とは一体であってもよい。
【００５７】
検索装置１００は、入稿端末２０から受け付けたコンテンツに含まれる素性を抽出し、素性に対して指標値を算出し、算出した指標値に基づいてコンテンツの検索を行うサーバ装置である。
【００５８】
〔３．検索装置の構成〕
次に、図４を用いて、実施形態に係る検索装置１００の構成について説明する。図４は、実施形態に係る検索装置１００の構成例を示す図である。図４に示すように、検索装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。なお、検索装置１００は、検索装置１００を利用する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。
【００５９】
（通信部１１０について）
通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ（Network  Interface  Card）等によって実現される。かかる通信部１１０は、ネットワークＮと有線又は無線で接続され、ネットワークＮを介して、ユーザ端末１０や、入稿端末２０や、ウェブサーバ３０との間で情報の送受信を行う。
【００６０】
（記憶部１２０について）
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。記憶部１２０は、コンテンツ記憶部１２１と、検索情報記憶部１２２と、指標値記憶部１２３とを有する。
【００６１】
（コンテンツ記憶部１２１について）
コンテンツ記憶部１２１は、入稿端末２０から入稿されるコンテンツに関する情報を記憶する。ここで、図５に、実施形態に係るコンテンツ記憶部１２１の一例を示す。図５は、実施形態に係るコンテンツ記憶部１２１の一例を示す図である。図５に示した例では、コンテンツ記憶部１２１は、「出品者ＩＤ」、「コンテンツＩＤ」、「タイトル」、「商品」、「価格帯」、「商品カテゴリ」といった項目を有する。
【００６２】
「出品者ＩＤ」は、出品者又は入稿端末２０を識別するための識別情報を示す。「コンテンツＩＤ」は、出品者から入稿されたコンテンツを識別するための識別情報を示す。なお、本明細書中では、図５に示したような識別情報を参照符号として用いる場合がある。例えば、出品者ＩＤ「Ａ０１」によって識別される出品者を「出品者Ａ０１」と、コンテンツＩＤ「Ｃ０１」によって識別されるコンテンツを「コンテンツＣ０１」と、それぞれ表記する場合がある。
【００６３】
「タイトル」は、コンテンツに設定されるタイトルを示す。「商品」は、コンテンツに関連付けられた商品（出品物）を示す。「価格帯」は、出品者によって商品に設定された価格が属する価格帯を示す。例えば、出品者によって商品に設定された出品価格が「１５００」円である商品は、「１０００〜２０００」円の価格帯に属する。「商品カテゴリ」は、商品が属するカテゴリを示す。
【００６４】
すなわち、図５に示したデータの一例は、出品者ＩＤ「Ａ０１」によって識別される出品者Ａ０１が、コンテンツＩＤ「Ｃ０１」によって識別されるコンテンツＣ０１を入稿したことを示している。また、コンテンツＣ０１のタイトルは「北海道の新鮮なカニをお届けします（送料込）！」であり、商品は「カニ」であり、価格帯は「１０００〜２０００」円であり、商品カテゴリは「生鮮食品」であることを示している。
【００６５】
なお、図５での図示は省略したが、コンテンツ記憶部１２１には、コンテンツに設定された商品の説明文や、商品を撮像した画像データや、入稿日時等の情報が記憶されてもよい。
【００６６】
また、実際にユーザ端末１０に送信されるコンテンツのコンテンツデータ（テキストデータや、画像データ等）は、検索装置１００とは別に備えられた所定のストレージサーバに記憶されてもよい。この場合、検索装置１００は、コンテンツ記憶部１２１に記憶されたコンテンツＩＤに基づいて、外部のストレージサーバに記憶されたコンテンツを特定する。そして、検索装置１００は、ストレージサーバに対して、特定されたコンテンツをユーザ端末１０に対して送信するよう制御する。
【００６７】
（検索情報記憶部１２２について）
検索情報記憶部１２２は、ユーザによって検索されたコンテンツに関する情報を記憶する。具体的には、検索情報記憶部１２２は、検索結果として送信されたコンテンツに対するユーザの反応に関する情報（クリックログ）等を記憶する。ここで、図６に、実施形態に係る検索情報記憶部１２２の一例を示す。図６は、実施形態に係る検索情報記憶部１２２の一例を示す図である。図６に示した例では、検索情報記憶部１２２は、「検索ＩＤ」、「検索クエリ」、「クリックされたコンテンツＩＤ」、「コンテンツが含む単語」といった項目を有する。
【００６８】
「検索ＩＤ」は、実行された検索処理を識別する識別情報を示す。「検索クエリ」は、検索処理においてユーザから送信されたクエリを示す。「クリックされたコンテンツＩＤ」は、検索結果としてユーザ端末１０に送信された複数のコンテンツ（例えば、検索結果ページに一覧表示された複数のコンテンツ）のうち、実際にユーザからクリックされたコンテンツの識別情報を示す。なお、図６に示すコンテンツＩＤは、図５に示したコンテンツＩＤと一致するものとする。「コンテンツが含む単語」は、ユーザからクリックされたコンテンツのタイトルに含まれる単語を示す。なお、この場合のコンテンツが含む単語とは、図１で示した、コンテンツが含む「クエリになりうる単語」として抽出された単語に対応するものとする。
【００６９】
すなわち、図６に示したデータの一例は、検索ＩＤ「Ｆ０１」によって識別される検索Ｆ０１のログデータであり、検索クエリは「新鮮」と「カニ」であり、クリックされたコンテンツＩＤは「Ｃ０１」であり、コンテンツＣ０１が含む単語は、「カニ」、「北海道」、「新鮮」、「送料込」であることを示している。
【００７０】
（指標値記憶部１２３について）
指標値記憶部１２３は、検索装置１００によって算出された指標値と、コンテンツとを対応付けて記憶する。ここで、図７に、実施形態に係る指標値記憶部１２３の一例を示す。図７は、実施形態に係る指標値記憶部１２３の一例を示す図である。図７に示した例では、指標値記憶部１２３は、「コンテンツＩＤ」、「抽出された単語」、「指標値」といった項目を有する。
【００７１】
「コンテンツＩＤ」は、図５及び図６に示した同様の項目に対応する。「抽出された単語」は、コンテンツのタイトルに含まれる単語のうち、「クエリになりうる単語」として抽出された単語を示す。「指標値」は、各コンテンツにおいて、抽出された単語の各々に対して算出された指標値を示す。
【００７２】
すなわち、図７に示したデータの一例は、コンテンツＩＤ「Ｃ０１」によって識別されるコンテンツＣ０１において、抽出された単語は、「カニ」、「北海道」、「新鮮」、「送料込」であり、各々に対して算出された指標値は、「１０」、「８」、「５」、「０．１」であることを示している。
【００７３】
（制御部１３０について）
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、検索装置１００内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム（検索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。
【００７４】
図４に示すように、制御部１３０は、入稿受付部１３１と、抽出部１３２と、取得部１３３と、算出部１３４と、受信部１３５と、検索制御部１３６と、生成部１３７と、検索部１３８と、送信部１３９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４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４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。
【００７５】
（入稿受付部１３１について）
入稿受付部１３１は、入稿端末２０からコンテンツの入稿を受け付ける。そして、入稿受付部１３１は、入稿元の出品者を識別する出品者ＩＤと、コンテンツを識別するコンテンツＩＤとを対応付けて、コンテンツ記憶部１２１に記憶する。また、入稿受付部１３１は、コンテンツに関連付けられた商品に対する出品価格の設定や、商品カテゴリの設定等を入稿端末２０から受け付けてもよい。
【００７６】
（抽出部１３２について）
抽出部１３２は、検索処理に利用するための素性をコンテンツから抽出する。例えば、抽出部１３２は、素性として、コンテンツに含まれる単語を抽出する。実施形態では、抽出部１３２は、コンテンツのタイトルに含まれる単語の中から、クエリになりうる単語を抽出する例を示している。
【００７７】
抽出部１３２は、例えばコンテンツのタイトルを構成するテキストデータを形態素解析する。そして、抽出部１３２は、形態素解析した単語のうち、過去にクエリとして用いられた回数の多い単語を、当該コンテンツにおけるクエリになりうる単語として抽出する。
【００７８】
なお、抽出部１３２は、ｔｆ−ｉｄｆ等の重み値を利用してクエリになりうる単語を抽出してもよい。例えば、抽出部１３２は、過去にクエリとして用いられた回数の多い単語であっても、当該単語が広く一般に使用される単語であり、当該コンテンツの特徴を示す単語でないと判定される単語（例えば、重み値が低い単語）については抽出しないようにしてもよい。
【００７９】
（取得部１３３について）
取得部１３３は、各種情報を取得する。例えば、取得部１３３は、コンテンツの検索結果を受信したユーザ端末１０において、いずれのコンテンツがクリックされたかといった、検索処理におけるユーザの反応に関する情報を取得する。例えば、取得部１３３は、後述する送信部１３９によってコンテンツがユーザ端末１０に送信される度に、ユーザ端末１０においていずれのコンテンツがクリックされたかといったユーザの反応に関する情報を取得する。そして、取得部１３３は、検索処理に関するログデータとして、取得した情報を検索情報記憶部１２２に記憶する。
【００８０】
また、取得部１３３は、抽出部１３２によってコンテンツの素性が抽出された後には、当該コンテンツにおける指標値の算出処理に用いるために、これまでに取得した検索ログを検索情報記憶部１２２から取得する。例えば、取得部１３３は、図６に示すように、どのようなクエリによって検索された場合にどのようなコンテンツが実際にユーザにクリックされたか、また、クリックされたコンテンツに含まれる単語に関する情報を取得する。すなわち、取得部１３３は、検索処理におけるクエリ、また、当該クエリによって検索されたコンテンツがクリックされた回数、また、クリックされたコンテンツに含まれる単語の登場回数等に関する情報を取得する。
【００８１】
なお、取得部１３３は、ユーザ端末１０に表示された検索結果ページに含まれる複数のコンテンツに関する情報（いずれのランクまでのコンテンツが検索結果ページに表示されたかなど）や、ユーザ端末１０においてコンテンツがクリックされたか否かといった情報を取得する手法については、既知の種々の手法により実現してもよい。例えば、取得部１３３は、ウェブビーコン（web  beacon）等によって実現される通知機能を利用して、コンテンツに関する情報や、ユーザ端末１０における操作情報を取得してもよい。
【００８２】
（算出部１３４について）
算出部１３４は、抽出部１３２によって抽出された素性の組み合わせにおける共起関係に基づいて、素性ごとに設定される所定の指標値を算出し、算出された指標値とコンテンツとを対応付けて所定の記憶部に格納する。
【００８３】
具体的には、算出部１３４は、取得部１３３によって取得された検索情報に基づいて、抽出部１３２によって抽出された単語の組み合わせにおける共起関係を数値化する。そして、算出部１３４は、数値化された共起関係に基づいて、コンテンツにおける単語ごとに設定される指標値を算出する。
【００８４】
図１において説明したように、算出部１３４は、検索処理におけるクエリとして単語が用いられた場合に、検索処理における検索結果として出力されたコンテンツに含まれる単語と、クエリとして用いられた単語とが共起関係を有すると判定する。
【００８５】
そして、算出部１３４は、所定の単語が検索処理におけるクエリとして用いられた場合に、検索結果として、クエリを送信したユーザの所望するコンテンツが検索されたか否かを示す結果を学習することにより、当該単語に設定される所定の指標値を算出する。
【００８６】
例えば、算出部１３４は、クエリを送信したユーザから検索結果としてコンテンツが選択される回数が多いほど、当該コンテンツにおけるクエリとして用いられた単語に設定される所定の指標値が高くなるよう学習した処理の結果に基づいて、所定の指標値を算出する。
【００８７】
具体的な算出処理の流れとしては、まず算出部１３４は、取得部１３３によって取得された検索結果に関する情報を学習することにより、クエリとして用いられた単語が、どのくらい「ユーザからクリックされるコンテンツを検索する」という事象に対して寄与したか、という傾向を数値化する。そして、算出部１３４は、検索処理におけるクエリとしての単語と、検索結果として出力されるコンテンツに含まれる単語とが共起関係を有すると判定する。例えば、算出部１３４は、ある程度のサンプル数を有する検索結果のうち、クエリとしての単語と、当該クエリによって検索されたコンテンツに含まれる単語との組み合わせが多く観測されるほど、それらの組み合わせにおける単語同士の共起度が高いものとして、高い数値を算出する。なお、単語同士の共起関係を数値化する処理は、既知の機械学習処理を様々に組み合わせて行われてもよい。
【００８８】
そして、算出部１３４は、コンテンツにおいて抽出された単語同士でペアを作成し、コンテンツにおける単語ごとの指標値を算出する。図１に示したコンテンツＣ０１の例では、算出部１３４は、コンテンツＣ０１における単語「カニ」の指標値として、〈クエリ「カニ」、単語「カニ」〉というペアの数値「５」と、〈クエリ「カニ」、単語「北海道」〉というペアの数値「３」と、〈クエリ「カニ」、単語「新鮮」〉というペアの数値「２」と、〈クエリ「カニ」、単語「送料込」〉というペアの数値「０」とを全て加算し、「１０」を算出する。
【００８９】
このように、算出部１３４は、実際に送信されたクエリを用いて検索を行う前の段階、すなわち、検索対象であるコンテンツを記憶部内にインデクシング（indexing）する段階において、検索処理のための指標値を算出する。そして、算出部１３４は、算出された指標値とコンテンツとを対応付けて指標値記憶部１２３に格納する。
【００９０】
（受信部１３５について）
受信部１３５は、ユーザ端末１０から送信されるクエリに関する情報を受信する。具体的には、受信部１３５は、ウェブページを表示するユーザ端末１０から送信されるクエリであって、ウェブページに含まれるコンテンツを検索するための検索クエリを受信する。例えば、受信部１３５は、クエリとして、単語や単語同士の組み合わせを受信する。なお、受信部１３５は、クエリとして、コンテンツに関連付けられた商品に設定された価格や、商品のカテゴリ等を受信してもよい。
【００９１】
（検索制御部１３６について）
検索制御部１３６は、コンテンツの検索に関する処理を制御する。実施形態では、検索制御部１３６には、算出部１３４が算出した指標値を利用して検索を行うためのモデルを生成する生成部１３７と、生成部１３７が生成したモデルを利用してコンテンツを検索する検索部１３８とを含む。
【００９２】
（生成部１３７について）
生成部１３７は、算出部１３４によって算出された指標値に基づいて、検索対象のコンテンツの中からクエリに適合するコンテンツを検索するためのモデルを生成する。具体的には、生成部１３７は、上記式（１）で示すように、コンテンツに含まれる単語とクエリとがマッチングした場合に、マッチングした単語の指標値を総和して指標値を算出するような検索モデルを生成する。
【００９３】
なお、上記式（１）で示したモデルは一例であり、生成部１３７は、コンテンツに含まれる単語とクエリとがマッチングした場合に、マッチングした単語の指標値に基づいて、コンテンツにおけるマッチングスコアを出力するモデルであれば、上記式（１）とは異なるモデルを生成してもよい。
【００９４】
（検索部１３８について）
検索部１３８は、算出部１３４によって算出された所定の指標値に基づいて、ユーザから送信されるクエリに適合するコンテンツを検索する。具体的には、検索部１３８は、生成部１３７によって生成されたモデルにユーザから送信されるクエリと検索対象のコンテンツとを入力し、入力に応じてモデルから出力されるマッチングスコアに基づいて、クエリに適合するコンテンツを検索する。
【００９５】
具体的には、検索部１３８は、出力したマッチングスコアの順にコンテンツをランク付けする。そして、検索部１３８は、ランクが上位のコンテンツから順に検索結果として表示されるよう、検索結果としてのコンテンツを整列させる。すなわち、検索部１３８によってマッチングスコアが高く算出されたコンテンツほど、検索結果における上位のコンテンツとして扱われる。
【００９６】
（送信部１３９について）
送信部１３９は、各種情報を送信する。例えば、送信部１３９は、受信部１３５によって受信されたクエリに応答して、検索部１３８によって検索されたコンテンツを検索結果としてユーザ端末１０に送信する。
【００９７】
なお、上述のように、実際にユーザ端末１０に送信されるコンテンツのデータ自体は、検索装置１００に係るコンテンツ記憶部１２１内に記憶されていなくてもよい。例えば、送信部１３９は、外部に備えられた所定のストレージサーバに制御命令を送信することで、コンテンツをユーザ端末１０に送信させてもよい。
【００９８】
〔４．ウェブサーバの構成〕
次に、図８を用いて、実施形態に係るウェブサーバ３０の構成について説明する。図８は、実施形態に係るウェブサーバ３０の構成例を示す図である。図８に示すように、ウェブサーバ３０は、通信部３１と、ウェブページ記憶部３２と、制御部３３とを有する。
【００９９】
通信部３１は、例えば、ＮＩＣ等によって実現される。そして、通信部３１は、ネットワークＮと有線または無線で接続され、ユーザ端末１０や検索装置１００との間で情報の送受信を行う。
【０１００】
ウェブページ記憶部３２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。そして、ウェブページ記憶部３２は、ウェブページに関する情報を記憶する。例えば、ウェブページ記憶部３２は、ウェブページを形成するＨＴＭＬファイルや、ウェブページに表示される静止画像や動画像を記憶する。なお、ウェブページ記憶部３２に記憶されるウェブページには、ウェブページ上のコンテンツを検索する検索窓や、価格帯やカテゴリを設定してコンテンツ（商品）を検索するための検索枠が含まれてもよい。
【０１０１】
制御部３３は、例えば、ＣＰＵやＭＰＵ等によって、ウェブサーバ３０内部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。また、制御部３３は、例えば、ＡＳＩＣやＦＰＧＡ等の集積回路により実現される。
【０１０２】
図８に示すように、制御部３３は、受付部３４と、配信部３５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３３の内部構成は、図８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３３が有する各処理部の接続関係は、図８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。
【０１０３】
受付部３４は、ユーザ端末１０からウェブページの取得要求を受け付ける。例えば、受付部３４は、ウェブページの取得要求として、ＨＴＴＰリクエストを受け付ける。
【０１０４】
配信部３５は、受付部３４によってウェブページの取得要求が受け付けられた場合に、ウェブページをユーザ端末１０に配信する。具体的には、配信部３５は、ウェブページ記憶部３２から取得要求対象のウェブページを取得し、取得したウェブページをユーザ端末１０に配信する。また、配信部３５は、ユーザ端末１０から検索クエリの入力を受け付けた場合は、入力された内容を検索装置１００に送信してもよい。あるいは、配信部３５は、ユーザ端末１０から検索クエリの入力を受け付けた場合は、ユーザ端末１０と検索装置１００との通信を制御し、ユーザ端末１０から検索装置１００に検索クエリが送信されるよう制御してもよい。
【０１０５】
〔５．処理手順〕
次に、図９及び図１０を用いて、実施形態に係る検索装置１００による処理の手順について説明する。まず、図９を用いて、検索装置１００が、コンテンツの入稿時に指標値を算出し、コンテンツと指標値とを対応付けて記憶部に格納する処理の手順を説明する。図９は、実施形態に係る処理手順を示すフローチャート（１）である。
【０１０６】
図９に示すように、検索装置１００は、入稿端末２０からコンテンツの入稿を受け付けたか否かを判定する（ステップＳ１０１）。コンテンツの入稿を受け付けていない場合（ステップＳ１０１；Ｎｏ）、検索装置１００は、コンテンツの入稿を受け付けるまで待機する。
【０１０７】
一方、コンテンツの入稿を受け付けた場合（ステップＳ１０１；Ｙｅｓ）、検索装置１００は、コンテンツのタイトルの中から、クエリになりうる素性（単語）を抽出する（ステップＳ１０２）。
【０１０８】
そして、検索装置１００は、抽出した素性に関する検索情報を取得する（ステップＳ１０３）。例えば、検索装置１００は、検索情報として、抽出した素性がクエリとして用いられた場合に、どのようなコンテンツが検索され、どのようなコンテンツがクリックされ、どのような単語がクリックされたコンテンツに含まれていたかといった情報を取得する。
【０１０９】
続いて、検索装置１００は、取得した検索情報に基づいて、素性に関する指標値を算出する（ステップＳ１０４）。そして、検索装置１００は、コンテンツと、コンテンツにおける素性ごとに算出した指標値とを対応付けて、指標値記憶部１２３に格納する（ステップＳ１０５）。
【０１１０】
次に、図１０を用いて、検索装置１００がコンテンツを検索する処理の手順を説明する。図１０は、実施形態に係る処理手順を示すフローチャート（２）である。
【０１１１】
図１０に示すように、検索装置１００は、ユーザ端末１０からクエリを受信したか否かを判定する（ステップＳ２０１）。クエリを受信していない場合（ステップＳ２０１；Ｎｏ）、検索装置１００は、クエリを受信するまで待機する。
【０１１２】
一方、クエリを受信した場合（ステップＳ２０１；Ｙｅｓ）、検索装置１００は、クエリと指標値とに基づいてマッチングスコアを算出する（ステップＳ２０２）。そして、検索装置１００は、マッチングスコアに基づいてコンテンツにランクを付与する（ステップＳ２０３）。
【０１１３】
続いて、検索装置１００は、ランク順に整列されたコンテンツを検索結果としてユーザ端末１０に送信する（ステップＳ２０４）。さらに、検索装置１００は、コンテンツに対するユーザの反応に関する情報を取得する（ステップＳ２０５）。具体的には、検索装置１００は、ユーザの反応に関する情報として、検索結果として送信されたコンテンツのうちいずれのコンテンツがクリックされたかといった情報を取得する。
【０１１４】
そして、検索装置１００は、コンテンツに対するユーザの反応に関する情報を取得したのち、取得した情報に基づいて学習処理を行い、コンテンツに関する情報を更新する（ステップＳ２０６）。例えば、検索装置１００は、単語の共起関係に関する数値や、コンテンツにおける単語の指標値を再計算し、指標値を最適化させる。
【０１１５】
〔６．変形例〕
上述した検索装置１００は、上記実施形態以外にも種々の異なる形態にて実施されてよい。そこで、以下では、検索装置１００の他の実施形態について説明する。
【０１１６】
〔６−１．単語の重み〕
上記実施形態では、検索装置１００が生成するモデルにおいて、単語の重み（ｗ（ｔ））の値が「１」である例を示した。しかし、検索装置１００は、単語の重みとして、「１」以外の数値を用いてもよい。例えば、検索装置１００は、クエリに頻繁に用いられる傾向にある単語ほど、単語としての重みを与えるようにしてもよい。
【０１１７】
例えば、検索装置１００は、検索情報記憶部１２２を参照し、ユーザから送信されるクエリの単語のうち、クエリとして用いられる回数の多い単語ほど、単語としての重みが重くなるように設定する。例えば、「カニ」と「送料込」という２つの単語について、各々がクエリとして用いられた回数が「９：１」であったと仮定する。この場合に、ユーザが「カニ」と「送料込」という２つの単語の組み合わせをクエリとして送信した場合、検索装置１００は、単語の重みとして、「カニ」に「０．９」を設定し、「送料込」に「０．１」を設定してもよい。
【０１１８】
この場合、図１及び図２で示したコンテンツＣ０１を例にすると、マッチングスコアの算出において、検索装置１００は、「カニ」と「送料込」がマッチングし、そのマッチングスコアは「１０＊０．９＋０．１＊０．１＝９．０１」であると算出する。また、コンテンツＣ０２を例にすると、マッチングスコアの算出において、検索装置１００は、「カニ」と「送料込」がマッチングし、そのマッチングスコアは「−３＊０．９＋０．２＊０．１＝−２．６８」であると算出する。すなわち、検索装置１００は、よりユーザにクエリとして用いられ易い単語（クエリ）に重み値を与えることで、クエリとして用いられる頻度の高い単語に関して算出されるマッチングスコアが、クエリとして用いられる頻度の低い単語に関して算出されるマッチングスコアよりも高く算出されるように調整できる。これにより、検索装置１００は、ユーザの意図を検索結果により一層反映させることができる。
【０１１９】
〔６−２．特徴情報〕
上記実施形態では、検索装置１００は、コンテンツのタイトルに含まれる単語を素性として、指標値の算出処理や、指標値を利用した検索処理を行う例を示した。ここで、検索装置１００は、単語以外の情報を素性として用いてもよい。
【０１２０】
例えば、検索装置１００は、素性として、コンテンツと関連付けられている商品に設定された特徴情報を抽出してもよい。そして、検索装置１００は、抽出された単語又は特徴情報のいずれかの組み合わせにおける共起関係に基づいて、単語又は特徴情報ごとに設定される指標値を算出してもよい。例えば、検索装置１００は、特徴情報として、商品の価格又は商品のカテゴリを抽出する。この場合、検索装置１００は、抽出された単語、商品の価格又は商品のカテゴリのいずれかの組み合わせにおける共起関係に基づいて、単語、商品の価格又は商品のカテゴリごとに設定される指標値を算出する。
【０１２１】
図５を例にすると、検索装置１００は、コンテンツＣ０１と関連付けられている商品「カニ」に設定された特徴情報として、価格帯が「１０００〜２０００」円であり、商品カテゴリが「生鮮食品」であることを参照し、これらの特徴情報を素性として用いる。すなわち、オークションサイト等において、ユーザは、クエリとして検索窓に入力する単語のみならず、価格やカテゴリで商品を検索する場合がありうる。この場合、検索装置１００は、クエリとして、価格やカテゴリを受信する。そして、検索装置１００は、上記実施形態で説明した処理と同様に、単語や価格やカテゴリといった情報のうち、ペアとなった情報同士の共起情報を数値化した値を取得する。これにより、検索装置１００は、単語のみならず、価格や、カテゴリ等についての指標値を算出することができる。
【０１２２】
そして、検索装置１００は、コンテンツのうち、単語ごとや、価格や、カテゴリ等について算出した指標値と対応付けてコンテンツを格納する。そして、ユーザがクエリとして価格やカテゴリを送信した場合には、クエリと、コンテンツの素性（すなわち、単語や、価格やカテゴリといった特徴情報）とのマッチングを判定し、マッチングスコアを算出する。これにより、検索装置１００は、クエリとして、単語や価格やカテゴリを組み合わせて送信したユーザに応答して、よりクエリに適合するコンテンツを検索結果として送信することができる。
【０１２３】
〔６−３．素性〕
また、検索装置１００は、コンテンツの素性として、コンテンツのタイトルに含まれる単語や、コンテンツに関連付けられた商品の価格やカテゴリのみならず、様々な情報を利用してもよい。例えば、検索装置１００は、コンテンツのタイトルのみならず、コンテンツに含まれる全てのテキストデータから単語を抽出してもよい。また、検索装置１００は、コンテンツに関連付けられた商品の特徴情報として、商品のサイズや重さなどの情報、オークション終了までの日数や時間、色や形状、模様など、種々の情報を素性として用いてもよい。
【０１２４】
〔６−４．マッチングスコア〕
また、検索装置１００は、指標値やマッチングスコアを算出する際に、コンテンツに含まれる素性（単語）の頻度を加味した算出を行ってもよい。例えば、検索装置１００は、コンテンツのタイトルに登場する単語の頻度に応じて、単語に重みを与えるなどの調整を行ってもよい。例えば、図１に示したコンテンツＣ０１において、コンテンツのタイトルに含まれる単語のうち、「北海道」が、他の単語よりも２倍多く出現するものとする。この場合、検索装置１００は、頻度を加味し、例えば〈クエリ「カニ」、単語「北海道」〉というペアに対して算出される数値を「３」の２倍である「６」として算出する、などの調整を行ってもよい。なお、かかる数値は一例であり、検索装置１００は、例えばコンテンツに出願する単語の頻度を正規化したり、対数として示したりすることで、数値の調整を適宜行ってもよい。
【０１２５】
〔６−５．媒体〕
上記実施形態では、ウェブサーバ３０が提供するウェブページを例に挙げて検索処理が行われる例を示した。しかし、コンテンツを表示する媒体は、オークションサイト等のウェブページに限られない。例えば、検索装置１００は、所定のアプリを介して提供されるサービスにおいてコンテンツを検索する処理や、所定のドキュメント（文書）を検索する処理等に、上記で説明した処理手法を用いてもよい。
【０１２６】
〔６−６．学習〕
上記実施形態では、検索装置１００が、検索結果として送信されたコンテンツがユーザからクリックされる傾向を学習することで指標値の算出処理等を行う例を示した。しかし、検索装置１００は、クリックされる傾向のみならず、例えば、ユーザが当該コンテンツを閲覧した傾向や、ユーザが当該コンテンツに関連付けられた商品を購買するなどのコンバージョン（conversion）に至った傾向を学習してもよい。
【０１２７】
また、検索装置１００は、学習の結果を用いて、コンテンツに含まれる単語から、コンテンツに対応した単語ベクトルを生成し、ベクトル空間を用いることにより、コンテンツの検索を行ってもよい。例えば、検索装置１００は、ユーザから送信されたクエリと、コンテンツに対応する単語ベクトルとの空間関係性を計算し、クエリが示す空間方向と近い空間方向を有する単語ベクトルに対応するコンテンツを検索結果としてユーザに送信するようにしてもよい。
【０１２８】
〔７．ハードウェア構成〕
上述してきた実施形態に係る検索装置１００やユーザ端末１０やウェブサーバ３０は、例えば図１１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、検索装置１００を例に挙げて説明する。図１１は、検索装置１００の機能を実現するコンピュータ１０００の一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ１０００は、ＣＰＵ１１００、ＲＡＭ１２００、ＲＯＭ１３００、ＨＤＤ１４００、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１５００、入出力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１６００、及びメディアインターフェイス（Ｉ／Ｆ）１７００を有する。
【０１２９】
ＣＰＵ１１００は、ＲＯＭ１３００又はＨＤＤ１４００に記憶されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ＲＯＭ１３００は、コンピュータ１０００の起動時にＣＰＵ１１００によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ１０００のハードウェアに依存するプログラム等を記憶する。
【０１３０】
ＨＤＤ１４００は、ＣＰＵ１１００によって実行されるプログラム、及び、かかるプログラムによって使用されるデータ等を記憶する。通信インターフェイス１５００は、通信網５００（図３に示したネットワークＮに対応）を介して他の機器からデータを受信してＣＰＵ１１００へ送り、ＣＰＵ１１００が生成したデータを、通信網５００を介して他の機器へ送信する。
【０１３１】
ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、及び、キーボードやマウス等の入力装置を制御する。ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、入力装置からデータを取得する。また、ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して生成したデータを出力装置へ出力する。
【０１３２】
メディアインターフェイス１７００は、記録媒体１８００に記憶されたプログラム又はデータを読み取り、ＲＡＭ１２００を介してＣＰＵ１１００に提供する。ＣＰＵ１１００は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス１７００を介して記録媒体１８００からＲＡＭ１２００上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体１８００は、例えば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、または半導体メモリ等である。
【０１３３】
例えば、コンピュータ１０００が実施形態に係る検索装置１００として機能する場合、コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、ＲＡＭ１２００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、ＨＤＤ１４００には、記憶部１２０内のデータが記憶される。コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、これらのプログラムを記録媒体１８００から読み取って実行するが、他の例として、他の装置から通信網５００を介してこれらのプログラムを取得してもよい。
【０１３４】
〔８．その他〕
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また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また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。
【０１３５】
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、その全部または一部を、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または物理的に分散・統合して構成することができる。例えば、図４に示した取得部１３３と受信部１３５とは統合されてもよい。また、例えば、記憶部１２０に記憶される情報は、ネットワークＮを介して、外部に備えられた所定の記憶装置に記憶されてもよい。
【０１３６】
また、上記実施形態では、検索装置１００が、例えば、コンテンツの入稿を受け付ける受付処理と、指標値を算出する算出処理と、コンテンツを検索する検索処理とを行う例を示した。しかし、上述した検索装置１００は、受付処理を行う受付装置と、算出処理を行う算出装置と、検索処理を行う検索装置とに分離されてもよい。この場合、受付装置は、少なくとも入稿受付部１３１を有する。算出装置は、少なくとも算出部１３４を有する。検索装置は、少なくとも検索部１３８を有する。そして、上記の検索装置１００による処理は、受付装置と、算出装置と、検索装置との各装置を有する検索システム１によって実現される。
【０１３７】
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。
【０１３８】
〔９．効果〕
上述してきたように、実施形態に係る検索装置１００は、抽出部１３２と、算出部１３４と、検索部１３８とを有する。抽出部１３２は、検索処理に利用するための素性をコンテンツから抽出する。算出部１３４は、抽出部１３２によって抽出された素性の組み合わせにおける共起関係に基づいて、素性ごとに設定される所定の指標値を算出し、算出された指標値とコンテンツとを対応付けて所定の記憶部（実施形態では、指標値記憶部１２３）に格納する。検索部１３８は、算出部１３４によって算出された所定の指標値に基づいて、ユーザから送信されるクエリに適合するコンテンツを検索する。
【０１３９】
このように、実施形態に係る検索装置１００は、ユーザからクエリが送信された時点で検索処理に用いる指標値を算出するのではなく、コンテンツの格納時点において、検索処理に用いる指標値を算出する。また、検索装置１００は、コンテンツの素性同士の組み合わせにおける共起関係に基づいて指標値を算出する。これにより、検索装置１００は、ユーザの意図に沿ったコンテンツを効率よく検索することができる。
【０１４０】
また、実施形態に係る検索装置１００は、所定の指標値に基づいて、検索対象のコンテンツの中からクエリに適合するコンテンツを検索するためのモデルを生成する生成部１３７をさらに備える。検索部１３８は、生成部１３７によって生成されたモデルにユーザから送信されるクエリと検索対象のコンテンツとを入力し、入力に応じてモデルから出力されるマッチングスコアに基づいて、クエリに適合するコンテンツを検索する。
【０１４１】
このように、実施形態に係る検索装置１００は、指標値に基づいてマッチングスコアを出力する検索モデルを利用して検索を行う。また、上記のように検索装置１００は、指標値をコンテンツが含む素性ごとに予め算出しておく。これにより、検索装置１００は、ユーザからクエリを受信した場合に、迅速にマッチングスコアを出力することができるため、検索処理を高速化することができる。
【０１４２】
また、算出部１３４は、検索処理におけるクエリとして所定の素性が用いられた場合に、検索処理における検索結果として出力されたコンテンツに含まれる素性と、クエリとして用いられた素性とが共起関係を有すると判定する。
【０１４３】
このように、実施形態に係る検索装置１００は、クエリとして用いられた素性と、その検索結果として出力されたコンテンツに含まれる素性とを共起関係が有するものとして判定する。ある素性によって検索されたコンテンツは、当該素性と関係性を有するものと推測できるため、検索装置１００は、上記処理によって、コンテンツにおいて抽出される素性同士の共起関係を適切に数値化することができる。
【０１４４】
また、算出部１３４は、素性が検索処理におけるクエリとして用いられた場合に、検索結果として、クエリを送信したユーザの所望するコンテンツが検索されたか否かを示す結果を学習することにより、素性に設定される所定の指標値を算出する。
【０１４５】
このように、実施形態に係る検索装置１００は、実際にコンテンツが検索された結果に対してユーザの反応を取得し、取得した情報に基づいて素性同士の共起関係を判定することによって、各素性に設定される指標値を算出する。このため、検索装置１００は、指標値に対して、ユーザの反応、すなわち、クエリによって示されるユーザの意図を反映させた指標値を算出することができる。これにより、検索装置１００は、よりユーザの意図に沿ったコンテンツを検索することを可能にする。
【０１４６】
また、算出部１３４は、クエリを送信したユーザから検索結果としてコンテンツが選択される回数が多いほど、コンテンツにおけるクエリとして用いられた素性に設定される所定の指標値が高くなるよう学習した処理の結果に基づいて、所定の指標値を算出する。
【０１４７】
このように、実施形態に係る検索装置１００は、実際にコンテンツが検索された結果に対するユーザの反応として、コンテンツが選択される回数（例えば、クリックされる回数）を取得する。ユーザは、自身が意図していたコンテンツが検索結果に含まれていた場合に、当該コンテンツをクリックすることにより詳細情報等をユーザ端末１０に表示させることが想定される。このため、検索装置１００は、ユーザから検索結果としてコンテンツが選択される回数に基づいて指標値を算出することにより、ユーザの意図を反映させた指標値を精度良く算出することができる。
【０１４８】
また、抽出部１３２は、素性として、コンテンツに含まれる単語を抽出する。算出部１３４は、抽出部１３２によって抽出された単語の組み合わせにおける共起関係に基づいて、単語ごとに設定される所定の指標値を算出する。
【０１４９】
このように、実施形態に係る検索装置１００は、コンテンツに含まれる単語を用いて処理を行う。これにより、検索装置１００は、コンテンツに同じ単語が含まれるような複数のコンテンツを検索対象とする場合でも、クエリにおいてユーザが意図していると想定される可能性が高いコンテンツをより正確に検索することができる。
【０１５０】
また、抽出部１３２は、素性として、コンテンツと関連付けられている商品に設定された特徴情報を抽出する。算出部１３４は、抽出部１３２によって抽出された単語又は特徴情報のいずれかの組み合わせにおける共起関係に基づいて、単語又は特徴情報ごとに設定される所定の指標値を算出する。
【０１５１】
このように、実施形態に係る検索装置１００は、単語のみならず、コンテンツに含まれる商品の特徴情報を用いて処理を行ってもよい。これにより、検索装置１００は、単語に限られず、様々な情報をクエリとして用いるような状況においても、ユーザに意図に沿った適切なコンテンツを検索することができる。
【０１５２】
また、抽出部１３２は、特徴情報として、商品の価格又は商品のカテゴリを抽出する。算出部１３４は、抽出部１３２によって抽出された単語、商品の価格又は商品のカテゴリのいずれかの組み合わせにおける共起関係に基づいて、単語、商品の価格又は商品のカテゴリごとに設定される所定の指標値を算出する。
【０１５３】
このように、実施形態に係る検索装置１００は、コンテンツに含まれる商品の価格やカテゴリ等の情報を用いて処理を行ってもよい。これにより、検索装置１００は、価格やカテゴリを指定して検索を行うオークションサイトやショッピングサイト等の検索において、よりユーザの意図を適切に反映させた検索結果をユーザに提供することができる。
【０１５４】
以上、本願の実施形態を図面に基づいて詳細に説明したが、これは例示であり、発明の開示の欄に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。
【０１５５】
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。
【符号の説明】
【０１５６】
１  検索システム
１０  ユーザ端末
２０  入稿端末
３０  ウェブサーバ
１００  検索装置
１１０  通信部
１２０  記憶部
１２１  コンテンツ記憶部
１２２  検索情報記憶部
１２３  指標値記憶部
１３０  制御部
１３１  入稿受付部
１３２  抽出部
１３３  取得部
１３４  算出部
１３５  受信部
１３６  検索制御部
１３７  生成部
１３８  検索部
１３９  送信部
【図１】
2018072983.tif 000004
【図２】
2018072983.tif 000005
【図３】
2018072983.tif 000006
【図４】
2018072983.tif 000007
【図５】
2018072983.tif 000008
【図６】
2018072983.tif 000009
【図７】
2018072983.tif 000010
【図８】
2018072983.tif 000011
【図９】
2018072983.tif 000012
【図１０】
2018072983.tif 000013
【図１１】
2018072983.tif 000014