(57)【要約】      （修正有）【課題】円滑な情報の生成を実現する方法及び装置を提供する。【解決手段】方法は、所定の期間内の検索データを抽出するステップと、当該検索データから複数の目標クエリを確定するステップと、各目標クエリ中のエンティティの属性を確定するステップと、複数の目標クエリに係る各エンティティに対して、当該エンティティを含む目標クエリ中の属性に応じて、エンティティを含む目標クエリに対してクラスタリングを行い、クラスタリングされた各カテゴリ中の目標クエリの検索回数の合計に基づいて、当該エンティティの目標属性を確定するステップを含む。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
情報を生成するための方法であって、
所定の期間内の検索データを抽出するステップと、
前記検索データから複数の目標クエリ（検索語）を確定するステップであって、前記目標クエリは所定のエンティティリスト中のエンティティを含むクエリである、ステップと、
各目標クエリ中のエンティティの属性を確定するステップと、
前記複数の目標クエリに係る各エンティティに対して、当該エンティティを含む目標クエリ中の属性に応じて、エンティティを含む目標クエリに対してクラスタリングを行い、クラスタリングされた各カテゴリ中の目標クエリの検索回数の合計に基づいて、当該エンティティの目標属性を確定するステップと
を含む、情報を生成するための方法。
【請求項２】
請求項１において、
クラスタリングされた各カテゴリ中の目標クエリの検索回数の合計に基づいて、当該エンティティの目標属性を確定した後に、さらに
前記複数の目標クエリに係る各エンティティに対して、当該エンティティの目標属性の属性値を確定し、当該エンティティの目標属性と当該エンティティの目標属性の属性値をデータベースに記憶するステップを含むことを特徴とする、情報を生成するための方法。
【請求項３】
請求項１において、
前記検索データから複数の目標クエリを確定するステップは、
前記検索データ中のクエリに対して重複排除処理を行い、重複排除処理された各クエリの前記検索データにおける検索回数を統計するステップと、
重複排除処理されたクエリから複数の目標クエリを確定するステップであって、前記目標クエリは所定のエンティティリスト中のエンティティを含むクエリである、ステップと
を含むことを特徴とする、情報を生成するための方法。
【請求項４】
請求項１において、
前記所定の期間内の検索データを抽出する前に、さらに
予め設置された過去の検索データから標準クエリを確定するステップであって、前記標準クエリは、前記エンティティリスト中の任意の一つのエンティティと当該エンティティに対応する予め設置された標準属性リスト中の任意の１つの標準属性で構成されたクエリである、ステップと、
確定された各標準クエリに対して、前記過去の検索データから当該標準クエリの同時発生クエリを確定し、前記同時発生クエリ中のエンティティ以外の内容を、当該標準クエリ中の標準属性の一般化属性として確定するステップであって、前記同時発生クエリは、ユーザが検索した後、最後にクリックした検索結果項目に対応するページと、ユーザが標準クエリを使用して検索した後、最後にクリックした検索結果項目に対応するページが同時に使用したクエリである、ステップと
を含むことを特徴とする、情報を生成するための方法。
【請求項５】
請求項４において、
前記複数の目標クエリに係る各エンティティに対して、当該エンティティを含む目標クエリ中の属性に応じて、エンティティを含む目標クエリに対してクラスタリングを行うステップは、
各目標クエリ中のエンティティの属性を、相応の予め設置された標準属性リスト中の各標準属性と当該標準属性の各一般化属性に対してそれぞれマッチングを行うステップと、
前記複数の目標クエリに係る各エンティティに対して、各標準属性と当該標準属性の一般化属性を１つのカテゴリとして、属性のマッチング結果に応じて、当該エンティティを含む目標クエリに対してクラスタリングを行う、ステップと
を含むことを特徴とする、情報を生成するための方法。
【請求項６】
請求項５において、
クラスタリングされた各カテゴリ中の目標クエリの検索回数の合計に基づいて、当該エンティティの目標属性を確定するステップは、
クラスタリングされた各カテゴリ中の目標クエリの検索回数の合計を確定するステップと、
確定された検索回数の合計の最大値に対応する標準属性を当該エンティティの単語の目標属性に確定するステップと
を含むことを特徴とする、情報を生成するための方法。
【請求項７】
情報を生成するための装置であって、
所定の期間内の検索データを抽出するように構築された抽出ユニットと、
前記検索データから複数の目標クエリを確定するように構築されたものであって、前記目標クエリは所定のエンティティリスト中のエンティティを含むクエリである、第１の確定ユニットと、
各目標クエリ中のエンティティの属性を確定するように構築された第２の確定ユニットと、
前記複数の目標クエリに係る各エンティティに対して、当該エンティティを含む目標クエリ中の属性に応じて、エンティティを含む目標クエリに対してクラスタリングを行い、クラスタリングされた各カテゴリ中の目標クエリの検索回数の合計に基づいて、当該エンティティの目標属性を確定するように構築された第３の確定ユニットと
を含む、情報を生成するための装置。
【請求項８】
請求項７において、
前記複数の目標クエリに係る各エンティティに対して、当該エンティティの目標属性の属性値を確定し、当該エンティティの目標属性と当該エンティティの目標属性の属性値をデータベースに記憶するように構築された第４の確定ユニットをさらに含むことを特徴とする、情報を生成するための装置。
【請求項９】
請求項７において、
前記第１の確定ユニットは、
前記検索データ中のクエリに対して重複排除処理を行い、重複排除処理された各クエリの前記検索データにおける検索回数を統計するように構築された重複排除モジュールと、
重複排除処理されたクエリから複数の目標クエリを確定するように構築されたものであって、前記目標クエリは所定のエンティティリスト中のエンティティを含むクエリである、確定モジュールと
を含むことを特徴とする、情報を生成するための装置。
【請求項１０】
請求項７において、
予め設置された過去の検索データから標準クエリを確定するように構築されたものであって、前記標準クエリは、前記エンティティリスト中の任意の一つのエンティティと当該エンティティに対応する予め設置された標準属性リスト中の任意の１つの標準属性で構成されたクエリである、第５の確定ユニットと、
確定された各標準クエリに対して、前記過去の検索データから当該標準クエリの同時発生クエリを確定し、前記同時発生クエリ中のエンティティ以外の内容を、当該標準クエリ中の標準属性の一般化属性として確定するように構築されたものであって、前記同時発生クエリは、ユーザが検索した後、最後にクリックした検索結果項目に対応するページと、ユーザが当該標準クエリを使用して検索した後、最後にクリックした検索結果項目に対応するページが同時に使用したクエリである、第６の確定ユニットと
をさらに含むことを特徴とする、情報を生成するための装置。
【請求項１１】
請求項１０において、
前記第３の確定ユニットは、
各目標クエリ中のエンティティの属性を、相応の予め設置された標準属性リスト中の各標準属性と当該標準属性の各一般化属性に対してそれぞれマッチングを行うように構築されたマッチングモジュールと、
前記複数の目標クエリに係る各エンティティに対して、各標準属性と当該標準属性の一般化属性を１つのカテゴリとして、属性のマッチング結果に応じて、当該エンティティを含む目標クエリに対してクラスタリングを行うように構築されたクラスタリングモジュールと
を含むことを特徴とする、情報を生成するための装置。
【請求項１２】
請求項１１において、
前記第３の確定ユニットは、
クラスタリングされた各カテゴリ中の目標クエリの検索回数の合計を確定するように構築された第１の確定モジュールと、
確定された検索回数の合計の最大値に対応する標準属性を当該エンティティの単語の目標属性に確定するように構築された第２の確定モジュールと
を含むことを特徴とする、情報を生成するための装置。
【請求項１３】
１つまたは複数のプロセッサと、１つまたは複数のプログラムを記憶するための記憶装置とを含むサーバであって、
前記１つまたは複数のプログラムが前記１つまたは複数のプロセッサによって実行される場合、前記１つまたは複数のプロセッサが、請求項１から請求項６のうちいずれか１項の方法を実現する、サーバ。
【請求項１４】
コンピュータプログラムが記憶されているコンピュータ読み取り可能な記憶媒体であって、
前記コンピュータプログラムがプロセッサによって実行される場合、請求項１から請求項６のうちいずれか１項の方法を実現する、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本願は、コンピュータの技術分野に関するものであり、具体的には、インターネットの技術分野に関するものであり、特には情報を生成するための方法及び装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
インターネット検索において、一部の質疑応答検索は、エンティティと属性を結合させる形式で説明することができる。ここで、エンティティは概念、物事や出来事を示す情報であり、例えば、「ワシントン」、「シアトル」、「湾岸戦争」、「ビッグバン理論」、「劉さん」などであることができる。属性は、エンティティの特徴またはエンティティに関する情報を反映することができ、例えば、エンティティが「関節炎」の場合、属性の例は、「治療」、「価格照会」などを含むことができる。これらのタイプの質疑応答の要求を満たすためには、通常、各エンティティとエンティティの属性をマイニングする必要がある。
【０００３】
従来の方式は、通常、百科事典やバーチカルサイトに基づいてエンティティとエンティティの属性をマイニングし、このような方案は権威的なバーチカルサイトが必要であり、ウェブサイトエンティティの属性が比較的に全面的なことを要求する。従来の別の方法は、一般的に、エンティティが該当するバーチカルカテゴリに基づいてエンティティの一般的な属性を人為的に定義する。しかし、従来の方式は、すべてマイニングされたエンティティの属性から目標属性（例えば、ユーザの検索回数が比較的に多く、または比較的に関心を持つ人気の属性、ユーザの検索回数が比較的に少なく、または比較的関心のない人気のない属性など）を確定できない。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本願は、情報を生成するための方法及び装置を提供する。
【０００５】
第一の局面として、情報を生成するための方法を提供し、上記方法は、所定の期間内の検索データを抽出するステップと、上記検索データから複数の目標クエリ（検索語）を確定するステップであって、上記目標クエリは所定のエンティティリスト中のエンティティを含むクエリである、ステップと、各目標クエリ中のエンティティの属性を確定するステップと、上記複数の目標クエリに係る各エンティティに対して、当該エンティティを含む目標クエリ中の属性に応じて、エンティティを含む目標クエリに対してクラスタリングを行い、クラスタリングされた各カテゴリ中の目標クエリの検索回数の合計に基づいて、当該エンティティの目標属性を確定するステップと、を含む。
【０００６】
本願の一部の実施形態において、クラスタリングされた各カテゴリ中の目標クエリの検索回数の合計に基づいて、当該エンティティの目標属性を確定した後に、さらに上記複数の目標クエリに係る各エンティティに対して、当該エンティティの目標属性の属性値を確定し、当該エンティティの目標属性と当該エンティティの目標属性の属性値をデータベースに記憶するステップを、含む。
【０００７】
本願の一部の実施形態において、上記検索データから複数の目標クエリを確定するステップは、上記検索データ中のクエリに対して重複排除処理を行い、重複排除処理された各クエリの上記検索データにおける検索回数を統計するステップと、重複排除処理されたクエリから複数の目標クエリを確定するステップであって、上記目標クエリは所定のエンティティリスト中のエンティティを含むクエリである、ステップとを含む。
【０００８】
本願の一部の実施形態において、上記所定の期間内の検索データを抽出する前に、さらに予め設置された過去の検索データから標準クエリを確定するステップであって、上記標準クエリは、上記エンティティリスト中の任意の一つのエンティティと当該エンティティに対応する予め設置された標準属性リスト中の任意の１つの標準属性で構成されたクエリである、ステップと、確定された各標準クエリに対して、上記過去の検索データから当該標準クエリの同時発生クエリを確定し、上記同時発生クエリ中のエンティティ以外の内容を、当該標準クエリ中の標準属性の一般化属性として確定するステップであって、上記同時発生クエリは、ユーザが検索した後、最後にクリックした検索結果項目に対応するページと、ユーザが標準クエリを使用して検索した後、最後にクリックした検索結果項目に対応するページが同時に使用したクエリである、ステップと、を含む。
【０００９】
本願の一部の実施形態において、上記複数の目標クエリに係る各エンティティに対して、当該エンティティを含む目標クエリ中の属性に応じて、エンティティを含む目標クエリに対してクラスタリングを行うステップは、各目標クエリ中のエンティティの属性を、相応の予め設置された標準属性リスト中の各標準属性と当該標準属性の各一般化属性に対してそれぞれマッチングを行うステップと、上記複数の目標クエリに係る各エンティティに対して、各標準属性と当該標準属性の一般化属性を１つのカテゴリとして、属性のマッチング結果に応じて、当該エンティティを含む目標クエリに対してクラスタリングを行う、ステップを含む。
【００１０】
本願の一部の実施形態において、クラスタリングされた各カテゴリ中の目標クエリの検索回数の合計に基づいて、当該エンティティの目標属性を確定するステップは、クラスタリングされた各カテゴリ中の目標クエリの検索回数の合計を確定するステップと、確定された検索回数の合計の最大値に対応する標準属性を当該エンティティの単語の目標属性に確定するステップとを含む。
【００１１】
第二の局面として、情報を生成するための装置を提供し、上記装置は、所定の期間内の検索データを抽出するように構築された抽出ユニットと、上記検索データから複数の目標クエリを確定するように構築されたものであって、上記目標クエリは所定のエンティティリスト中のエンティティを含むクエリである、第１の確定ユニットと、各目標クエリ中のエンティティの属性を確定するように構築された第２の確定ユニットと、上記複数の目標クエリに係る各エンティティに対して、当該エンティティを含む目標クエリ中の属性に応じて、エンティティを含む目標クエリに対してクラスタリングを行い、クラスタリングされた各カテゴリ中の目標クエリの検索回数の合計に基づいて、当該エンティティの目標属性を確定するように構築された第３の確定ユニットと、を含む。
【００１２】
本願の一部の実施形態において、上記装置は、上記複数の目標クエリに係る各エンティティに対して、当該エンティティの目標属性の属性値を確定し、当該エンティティの目標属性と当該エンティティの目標属性の属性値をデータベースに記憶するように構築された第４の確定ユニットをさらに含む。
【００１３】
本願の一部の実施形態において、上記第１の確定ユニットは、上記検索データ中のクエリに対して重複排除処理を行い、重複排除処理された各クエリの上記検索データにおける検索回数を統計するように構築された重複排除モジュールと、重複排除処理されたクエリから複数の目標クエリを確定するように構築されたものであって、上記目標クエリは所定のエンティティリスト中のエンティティを含むクエリである、確定モジュールとを含む。
【００１４】
本願の一部の実施形態において、上記装置は、予め設置された過去の検索データから標準クエリを確定するように構築されたものであって、上記標準クエリは、上記エンティティリスト中の任意の一つのエンティティと当該エンティティに対応する予め設置された標準属性リスト中の任意の１つの標準属性で構成されたクエリである、第５の確定ユニットと、確定された各標準クエリに対して、上記過去の検索データから当該標準クエリの同時発生クエリを確定し、上記同時発生クエリ中のエンティティ以外の内容を、当該標準クエリ中の標準属性の一般化属性として確定するように構築されたものであって、上記同時発生クエリは、ユーザが検索した後、最後にクリックした検索結果項目に対応するページと、ユーザが当該標準クエリを使用して検索した後、最後にクリックした検索結果項目に対応するページが同時に使用したクエリである、第６の確定ユニットをさらに含む。
【００１５】
本願の一部の実施形態において、上記第３の確定ユニットは、各目標クエリ中のエンティティの属性を、相応の予め設置された標準属性リスト中の各標準属性と当該標準属性の各一般化属性に対してそれぞれマッチングを行うように構築されたマッチングモジュールと、上記複数の目標クエリに係る各エンティティに対して、各標準属性と当該標準属性の一般化属性を１つのカテゴリとして、属性のマッチング結果に応じて、当該エンティティを含む目標クエリに対してクラスタリングを行うように構築されたクラスタリングモジュールを含む。
【００１６】
本願の一部の実施形態において、上記第３の確定ユニットは、クラスタリングされた各カテゴリ中の目標クエリの検索回数の合計を確定するように構築された第１の確定モジュールと、確定された検索回数の合計の最大値に対応する標準属性を当該エンティティの単語の目標属性に確定するように構築された第２の確定モジュールを含む。
【００１７】
第三の局面として、１つまたは複数のプロセッサと、１つまたは複数のプログラムを記憶するための記憶装置とを含み、上記１つまたは複数のプログラムが上記１つまたは複数のプロセッサによって実行される場合、上記１つまたは複数のプロセッサが上記情報を生成するための方法を実現するサーバを提供する。
【００１８】
第四の局面として、コンピュータプログラムが記憶されているコンピュータ読み取り可能な記憶媒体であって、上記コンピュータプログラムがプロセッサによって実行される場合、上記情報を生成するための方法を実現するコンピュータ読み取り可能な記憶媒体を提供する。
【００１９】
本願の実施形態により提供される情報を生成するための方法および装置は、抽出された所定の期間内の検索データから複数の目標クエリを確定した後、各目標クエリ中のエンティティの属性を確定し、続いて、複数の目標クエリに係る各エンティティに対して、当該エンティティを含む目標クエリ中の属性に応じて、エンティティを含む目標クエリのクラスタリングを行い、クラスタリングされた各カテゴリ中の目標クエリの検索回数の合計に基づいて、当該エンティティの目標属性を確定する。これにより、マイニングされたエンティティの属性から目標属性（例えば、ユーザの検索回数が相対的に多く、または比較的に関心を持つ人気の属性、ユーザの検索回数が比較的少なく、または比較的に関心のない人気のない属性など）を確定して、円滑な情報生性を実現することができる。
【００２０】
以下の図面による非限定的な実施例についての詳細な説明を読み、参照することにより、本願の他の特徴、目的及び利点がより明らかになる。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】本願が適用可能な例示的なシステムアーキテクチャーの図である。
【図２】本願に係る情報を生成するための方法の一実施例のフローチャートである。
【図３】本願に係る情報を生成するための方法の一応用シーンの例示図である。
【図４】本願に係る情報を生成するための方法の一応用シーンの例示図である。
【図５】本願に係る情報を生成するための装置の一実施例の例示的な構成図である。
【図６】本願の実施例を実現するのに適するサーバのコンピュータシステムの例示的な構成図である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２２】
以下、図面と実施例を参照しながら、本願を詳細に説明する。ここで記載される具体的な実施例は、関連の発明を解釈するのみに用いられ、当該発明に対する限定ではないことは理解される。なお、説明の便宜上、図面には、関連の発明に関わる部分のみを示す。
【００２３】
なお、矛盾が生じない限り、本願における実施例及び実施例における特徴は互いに組み合わせることができるものとする。以下、図面を参照しながら、実施例を併せて本願を詳しく説明する。
【００２４】
図１は、本願の情報を生成するための方法または情報を生成するための装置の実施例が適用可能な例示的なシステムアーキテクチャー１００を示す。
【００２５】
図１に示すように、システムアーキテクチャー１００は、端末装置１０１、１０２、１０３と、ネットワーク１０４と、サーバ１０５とを含むことができる。ネットワーク１０４は、端末装置１０１、１０２、１０３とサーバ１０５との間で通信リンクの媒介を提供するために用いられる。ネットワーク１０４は、例えば、有線、無線通信リンク又は光ケーブルなどのような各種の接続タイプを含んでもよい。
【００２６】
ユーザは、メッセージの送受信などをするように、端末装置１０１、１０２、１０３を使用し、ネットワーク１０４を介してサーバ１０５とインタラクションをすることができる。端末装置１０１、１０２、１０３に、例えば検索種類のアプリケーション、Ｗｅｂブラウザのアプリケーションなどの各種の通信クライアント・アプリケーションがインストールされてもよい。
【００２７】
端末装置１０１、１０２、１０３は、ディスプレイを有し且つＷｅｂブラウジングをサポートする各種の電子機器であってもよく、スマートフォン、タブレット型パソコン、ラップトップコンピュータ及びデスクトップコンピュータなどを含むが、これに限定されない。
【００２８】
サーバ１０５は、例えば、端末装置１０１、１０２、１０３に対して情報の検索を行って、生成された検索データの処理を行うデータ処理サーバのような、各種のサービスを提供するサーバであってもよい。データ処理サーバは、検索要求を受信した後に生成された検索データ、行動データなどに対して分析等の処理を行い、処理結果（例えば、目標属性）を記憶することができる。
【００２９】
なお、本願の実施例により提供される情報を生成するための方法は、一般的にサーバ１０５によって実行され、対応して、情報を生成するための装置は、一般的にサーバ１０５に設置されている。
【００３０】
図１における端末装置、ネットワーク及びサーバの数は、模式的なものにすぎないことを理解すべきである。必要に応じて、任意の数の端末装置、ネットワーク及びサーバを有してもよい。
【００３１】
続いて、図２を参照すると、図２は、本願に係る情報を生成するための方法の一実施例のフロー２００を示す。当該情報を生成するための方法は、以下のようなステップを含む。
【００３２】
ステップ２０１において、所定の期間内の検索データを抽出する。
【００３３】
本実施例において、情報を生成するための方法が動作している電子機器（例えば、図１に示すサーバ１０５）には、過去の検索データが記憶されていることができる。ここで、上記過去の検索データは、例えば、検索ログのような、現在時刻以前のユーザが情報の検索を行って生成されたデータであることができる。上記電子機器は、上記過去の検索データから所定の期間（例えば、最近の一週間）内の検索データを抽出することができる。実践において、検索データには、ユーザが送信した検索要求に含まれているクエリ、ユーザが検索要求を送信した後クリックした各検索結果項目（例えば、Ｗｅｂリンク）、クリック時間、ユーザ名などの情報が含まれてもよいが、これに限定されない。
【００３４】
一部の応用シーンにおいて、上記過去の検索データは、上記電子機器と通信接続されている他の機器（例えば、データ記憶サーバ）に記憶されることもできる。これらの応用シーンにおいて、上記電子機器は、有線接続または無線接続の方法で、機器から所定の期間内の検索データを抽出することができる。上記無線接続方式は、３Ｇ／４Ｇ接続、ＷｉＦｉ接続、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ接続、ＷｉＭＡＸ接続、Ｚｉｇｂｅｅリンク、ＵＷＢ（ｕｌｔｒａ  ｗｉｄｅｂａｎｄ）接続、およびその他の既知のまたは将来開発される無線接続方式を含むことができるが、これに限定されない。
【００３５】
ステップ２０２において、検索データから複数の目標クエリを確定する。
【００３６】
本実施例において、上記電子機器には、エンティティのリストを予め記憶しておくことができる。上記エンティティのリストは、当業者が予め定めたものであることができ、各種のデータマイニング方法を用いて、エンティティの予めマイニングを行い総合したものであることもでき、ここでこれに対する限定をしない。実践において、エンティティは、概念、物事や出来事を示す情報であってもよい。例えば、「ワシントン」、「シアトル」、「湾岸戦争」、「ビッグバン理論」、「劉さん」などは、すべてエンティティの例として使用することができる。ここで、「劉さん」は、例えばいずれかのスターの名前のような一つの具体的な人の名前であることができる。エンティティは、属性を備えてもよく、属性は、エンティティの任意の方面を反映する特徴またはエンティティに関する情報であることができる。例えば、エンティティが「関節炎」の場合、属性の例は、「治療」、「価格照会」などを含むことができる。
【００３７】
ここで、上記電子機器は、文字列マッチングの方式（例えば、ＡＣ自動装置（Ａｈｏ−Ｃｏｒａｓｉｃｋ  ａｕｔｏｍａｔｏｎ）アルゴリズムを使用して、文字列マッチングを進める）を用いて上記検索データ中の各クエリとエンティティリスト中のエンティティに対してマッチングを行い、上記所定のエンティティリスト中のエンティティを含むクエリを目標クエリに確定して、上記検索データから複数の目標クエリを確定することができる。例えば、検索クエリである「劉さんの妻は誰なのか」は、エンティティ「劉さん」を含み、このような場合、クエリである「劉さんの妻は誰なのか」を目標クエリに確定することができる。
【００３８】
ステップ２０３において、各目標クエリ中のエンティティの属性を確定する。
【００３９】
本実施例において、上記電子機器には、上記エンティティリスト中の各エンティティの属性リストが予め記憶されていることができる。例えば、エンティティである「劉さん」の属性リストに、属性「妻」、属性「娘」、属性「映像作品」、属性「歌」などが含まれていることができる。各エンティティの属性リストは、当業者が予め定めたものであることができ、上記電子機器は、各種のデータマイニング方法を用いて百科事典タイプのウェブサイトまたはバーチカルサイトから予めマイニングを行い総合したものであることもでき、ここで限定をしない。
【００４０】
上記電子機器は、以下のようなステップに従って、各目標クエリ中のエンティティの属性を確定することができる。すなわち、まず、各目標クエリに対して、上記電子機器では、まず、エンティティ末尾から目標クエリの分割を行うことができる。例示的に、目標クエリが「劉さんの妻は誰なのか」であれば、上記電子機器は、その目標クエリをエンティティ「劉さん」と「妻は誰なのか」に分割することができ、このような場合に、「妻は誰なのか」は、エンティティ（実体）である「劉さん」の属性である。続いて、上記電子機器は、文字列マッチングの方式を用いて、分割された、エンティティを含んでいない部分と、当該エンティティの属性リスト中の属性とに対してマッチングを行うことができる。続いて、上記電子機器は、マッチングされた属性のリスト中の属性を、その目標クエリ中のエンティティの属性とすることができ、または、分割された、エンティティを含まない部分を、その目標クエリ中のエンティティの属性として確定することができる。
【００４１】
本実施例の複数のオプションとなる実施例において、上記電子機器は、各目標クエリ中のエンティティ以外の内容を、対応する目標クエリ中のエンティティの属性として直接に確定することもできる。
【００４２】
ステップ２０４において、複数の目標クエリに係る各エンティティに対して、当該エンティティを含む目標クエリ中の属性に応じて、エンティティを含む目標クエリに対してクラスタリングを行い、クラスタリングされた各カテゴリ中の目標クエリの検索回数の合計に基づいて、当該エンティティの目標属性を確定する。
【００４３】
本実施例において、複数の目標クエリに係る各エンティティに対して、上記電子機器は、以下のようなステップに従って実行することができる。
【００４４】
第１ステップにおいて、当該エンティティを含む目標クエリ中の属性に応じて、エンティティを含む目標クエリに対してクラスタリングを行う。各カテゴリは、当該エンティティの１つのタイプの属性に対応することができ、同じタイプの属性は、当該エンティティを含む属性リスト中の同じ属性であることができる。例示的に、当該エンティティは、「劉さん」であり、当該エンティティを含む目標クエリとして、「劉さんの妻は誰なのか」、「劉さんの妻」、「劉さんの妻の名前は何ですか」、「劉さんの娘」、「劉さんの娘の名前は何ですか」、「劉さんの娘は誰なのか」、「劉さんの映画」及び「劉さんがどのような映画に出演したのか」がそれぞれ存在する。ここで、目標クエリ「劉さんの妻は誰なのか」、「劉さんの妻」及び「劉さんの妻の名前は何ですか」には、すべてエンティティ「劉さん」の属性リスト中の属性「妻」が存在するので、これらの３つの目標クエリはエンティティ「劉さん」の同じタイプの属性を含むものと見なすことができ、これらの３つの目標のクエリを１つのカテゴリとすることができる。さらに、目標クエリ「劉さんの娘」、「劉さんの娘の名前は何ですか」、「劉さんの娘は誰か」には、すべてエンティティ「劉さん」の属性リスト中の属性「娘」が含まれているので、これらの３つの目標クエリはエンティティ「劉さん」の同じタイプの属性を含むものと見なすことができ、これらの３つの目標のクエリを１つのカテゴリとすることができる。さらに、目標クエリ「劉さんの映画」、「劉さんがどのような映画に出演したのか」には、すべてエンティティ「劉さん」の属性リスト中の属性「映画」が存在するので、これらの２つの目標クエリはエンティティ「劉さん」の同じタイプの属性を含むものと見なすことができ、これらの２つの目標クエリを１つのカテゴリとすることができる。
【００４５】
第２ステップにおいて、クラスタリングされた各カテゴリ中の目標クエリの検索回数の合計に基づいて、当該エンティティの目標属性を確定する。ここで、上記目標属性は、人気のある属性または人気のない属性等であることができる。ここで、上記人気のある属性は、ユーザが検索エンジンでエンティティに関連する問題を検出するとき、ユーザの検索回数が比較的多く、比較的関心を持つ属性であり、上記人気のない属性は、ユーザが検索エンジンでエンティティに関連する問題を検出するとき、ユーザの検索回数が相対的に少なく、比較的関心のない属性であることができる。上記電子機器は、検索回数の合計の大きさに基づいて、当該エンティティの属性の人気度を確定することができる。
【００４６】
本実施例の複数のオプションとなる実施例において、上記目標属性は、人気のある属性であることができる。この時、上記電子機器は、先にクラスタリングされた各カテゴリ中の目標クエリの検索回数の合計を確定し、続いて、検索回数の合計の最大値に対応する属性を、当該エンティティの単語の人気のある属性として確定することができる。人気のある属性の数は、一つに限定されず、任意の量（例えば、３個）であることができる。この時、上記電子機器は、最初に検索回数の合計に基づいて、大きい順に各カテゴリに対応する属性の順序の配列を行うことができ、続いて、配列された順序に従って当該エンティティの言葉の人気のある属性として所定の数（例えば、３個）の属性を選択することができる。
【００４７】
本実施例の複数のオプションとなる実施例において、上記目標属性は、人気のない属性であることができる。この時、上記電子機器は、先にクラスタリングされた各カテゴリ中の目標クエリの検索回数の合計を確定し、続いて、検索回数の合計の最小値に対応する属性を、当該エンティティの言葉の人気のない属性として確定することができる。人気のない属性の数は、一つに限定されず、所定の任意の数（例えば、３個）であることができる。この時、上記電子機器は、最初に検索回数の合計に基づいて、少ない順に各カテゴリに対応する属性の順序の配列を行うことができ、続いて、配列された順序に従って当該エンティティの言葉の人気のない属性として所定の数（例えば、３個）の属性を選択することができる。
【００４８】
続いて、図３を参照すると、図３は、本実施例に係る情報を生成するための方法の応用シーンの例示図である。図３の応用シーンにおいて、データ処理サーバは、まず一週内の検索データ３０１を抽出することができる。続いて、データ処理サーバは、各目標クエリ中のエンティティの属性を確定するように、当該検索データ３０１から複数の目標クエリ３０２を確定する。続いて、当該複数の目標クエリに係る各エンティティに対して、データ処理サーバは、エンティティを含む目標クエリ中の属性に応じて、エンティティを含む目標クエリのクラスタリングを行い、クラスタリングされた各カテゴリ中の目標クエリの検索回数の合計に基づいて、当該エンティティの目標属性３０３を確定することができる。
【００４９】
本願の実施例により提供される方法は、抽出された所定の期間内の検索データから複数の目標クエリを確定した後、各目標クエリ中のエンティティの属性を確定する。続いて、複数の目標クエリに係る各エンティティに対して、当該エンティティを含む目標クエリ中の属性に応じて、エンティティを含む目標クエリのクラスタリングを行い、クラスタリングされた各カテゴリ中の目標クエリの検索回数の合計に基づいて、当該エンティティの目標属性を確定する。これにより、マイニングされたエンティティの属性から目標属性（例えば、ユーザの検索回数が比較的に多く、または比較的に関心を持つ人気の属性、ユーザの検索回数が比較的に少なく、または比較的関心のない人気のない属性など）を確定して、円滑な情報の生成を実現することができる。
【００５０】
さらに、図４を参照すると、図４は、情報を生成するための方法の他の一実施例のフロー４００を示す。その情報を生成するための方法のフロー４００は、以下のようなステップを含む。
【００５１】
ステップ４０１で、予め設置された過去の検索データから標準クエリを確定する。
【００５２】
本実施例において、情報を生成するための方法が動作している電子機器（例えば、図１に示すサーバ１０５）には、過去の検索データが記憶されていることができる。ここで、上記過去の検索データは、例えば、検索ログのような、現在の時刻以前のユーザが情報の検索を行って生成されたデータであることができる。実践において、過去の検索データは、ユーザが送信した検索要求に含まれているクエリ、ユーザが検索要求を送信した後クリックした各検索結果項目、クリック時間、ユーザ名などの情報を含むことができるが、これに限定されない。また、上記電子機器には、エンティティのリストが予め記憶されていてもよく、上記エンティティリスト中の各エンティティに対応する予め設置された標準属性リストが記憶されていてもよい。ここで、上記エンティティリストと予め設置された標準属性リストは、当業者が予め定めたものであってもよく、上記電子機器により各種のデータマイニング方法を用いてエンティティとエンティティのプロパティのマイニングを行い総合したものであってもよく、ここで、これに対する限定をしない。標準属性は、例えば、「妻」、「娘」、「映画作品」などのような、エンティティの任意の方面を反映する特徴またはエンティティに関する情報であってもよい。
【００５３】
ここで、上記電子機器は、上記エンティティリスト中の任意の一つのエンティティと、当該エンティティに対応する予め設置された標準属性リスト中の任意の１つの標準属性で構成されたクエリを、標準クエリに確定し、上記過去の検索データ中のクエリから標準クエリを確定することができる。例えば、エンティティ「劉さん」と当該エンティティの標準属性「妻」により標準クエリ「劉さんの妻」を構成する。
【００５４】
ステップ４０２において、確定された各標準クエリに対して、過去の検索データから当該標準クエリの同時発生クエリを確定し、同時発生のクエリ中のエンティティ以外の内容を、当該標準クエリ中の標準属性の一般化属性として確定する。
【００５５】
本実施例において、上記電子機器は、確定された各標準クエリに対して、まず上記過去の検索データから当該標準クエリの同時発生クエリを確定することができる。ここで、上記同時発生クエリは、ユーザが検索した後、最後にクリックした検索結果項目に対応するページと、ユーザが標準クエリを使用して検索した後、最後にクリックした検索結果項目に対応するページが同時に使用したクエリであることができる。ここで、過去の検索データには、ユーザが検索要求を送信した後、クリックした各検索結果項目、クリック時間などの情報が含まれているので、上記過去の検索データ中の各クエリに対して、上記電子機器は、ユーザがクリックした各検索結果項目の時間に基づいて、ユーザが当該クエリを用いて検索を行った後に最後にクリックした検索結果項目を確定することができる。例示的に、ユーザが１つのクエリを利用して検索を行った後、第１の検索結果項目、第２の検索結果項目及び第３の検索結果項目を順次にクリックし、続いて、当該ユーザが検索に対応する任意の検索結果項目のクリック操作を実行していない場合、上記第３の検索結果項目が、当該クエリを使用して検索を行った後に最後にクリックした検索結果項目である。検索結果項目に対応するページが同じであるとは、検索結果項目に対応するページの内容が同じ、またはリンクが同じであることを言う。
【００５６】
この標準クエリの同時発生クエリを確定した後に、上記電子機器は、上記同時発生クエリ中のエンティティ以外の内容を、当該標準クエリ中の標準属性の一般化属性として確定することができる。例示的に、標準的なクエリ「劉さんの妻」の同時発生クエリとして、「劉さんの妻は誰なのか」、「劉さんのワイフは誰なのか」、「劉さんの妻」、「劉さんのワイフ」、「劉さんの妻の名前は何ですか」及び「劉さんのワイフの名前は何ですか」がある。このような場合、各同時発生クエリ中のエンティティ以外の内容「妻は誰なのか」、「ワイフは誰なのか」、「の妻」、「のワイフ」、「妻の名前は何ですか」、「ワイフの名前は何か」を標準属性「妻」の一般化属性として使用する。
【００５７】
ステップ４０３において、所定の期間内の検索データを抽出する。
【００５８】
本実施例において、上記電子機器は、上記過去の検索データから所定の期間（例えば、最近の一週間）内の検索データを抽出することができる。
【００５９】
ステップ４０４において、検索データ中のクエリに対して重複排除処理を行い、重複排除処理された各クエリの検索データにおける検索回数を統計する。
【００６０】
本実施例において、上記電子機器は、抽出された検索データ中のクエリに対して重複排除処理を行い、重複排除処理された各クエリの検索データにおける検索回数を統計することができる。実践において、上記電子機器は、従来の各種のデータの重複排除方法または従来の各種のデータ重複除去方法を利用して、検索の重複排除処理を行うことができ、ここでこれに対する重複された説明は省略する。
【００６１】
ステップ４０５において、重複排除処理されたクエリから複数の目標クエリを確定する。
【００６２】
本実施例において、上記電子機器は、文字列マッチングの方式（例えば、ＡＣ自動装置（Ａｈｏ−Ｃｏｒａｓｉｃｋ  ａｕｔｏｍａｔｏｎ）アルゴリズムを使用して、文字列マッチングを行う）を利用して、重複排除処理されたクエリのうち、各検索と上記エンティティリスト中のエンティティとのマッチングを行い、上記所定のエンティティリスト中のエンティティを含むクエリを目標クエリとして確定して、重複排除処理されたクエリから複数の目標クエリを確定することができる。
【００６３】
ステップ４０６において、各目標クエリ中のエンティティの属性を確定する。
【００６４】
本実施例においては、各目標クエリに対して、上記電子機器は、この目標クエリ中のエンティティ以外の内容を、対応する目標クエリ中のエンティティの属性として確定することができる。
【００６５】
ステップ４０７において、各目標クエリ中のエンティティの属性を、相応の予め設置された標準属性リスト中の各標準属性と当該標準属性の各一般化属性に対してそれぞれマッチングを行う。
【００６６】
本実施例において、上記電子機器は、各目標クエリ中のエンティティの属性を、相応の予め設置された標準属性リスト中の各標準属性と当該標準属性の各一般化属性に対してそれぞれマッチングを行うことができる。具体的には、各目標クエリに対して、上記電子機器は、それぞれの目標クエリ中のエンティティの属性を、当該エンティティの予め設置された標準属性リスト中の各標準属性、各標準属性の各一般化プロパティに対してマッチングを行うことができる。
【００６７】
ステップ４０８において、上記複数の目標クエリに係る各エンティティに対して、各標準属性と当該標準属性の一般化属性を１つのカテゴリとして、属性のマッチング結果に応じて、エンティティを含む目標クエリに対してクラスタリングを行う。
【００６８】
本実施例において、上記複数の目標クエリに係る各エンティティに対して、上記電子機器は、各標準属性と当該標準属性の一般化属性を１つのカテゴリとして、属性のマッチング結果に応じて、エンティティを含む目標クエリ対してクラスタリングを行うことができる。
【００６９】
例示的に、上記複数の目標クエリに含まれているエンティティ「劉さん」に対応する目標クエリである「劉さんの妻」、「劉さんの妻は誰なのか」、「劉さんのワイフは誰なのか」、「劉さんの娘」、「劉さんの娘は誰なのか」、「劉さんの映画作品」、「劉さんがどのような映画に出演したのか」がある。標準属性「妻」の一般化属性は「妻は誰なのか」、「妻は誰なのか」を含み、標準属性「娘」の一般化属性は「娘は誰なのか」を含み、標準属性「映画」の一般化属性は、「映画作品」、「どのような映画に出演したのか」を含む。当該エンティティ「劉さん」について、上記電子機器は、標準属性と当該標準属性の一般化属性を一カテゴリ（つまり、「妻」、「妻は誰なのか」、「ワイフは誰なのか」は、１つのカテゴリであり、「娘」、「娘は誰なのか」は、１つのカテゴリであり、「映画作品」、「どのような映画に出演したのか」は、１つのカテゴリである）として、目標クエリに対するクラスタリングを行い、当該エンティティ「劉さん」の目標クエリを３つのカテゴリに分類することができる。ここで、目標クエリ「劉さんの妻」、「劉さんの妻は誰なのか」、「劉さんのワイフは誰なのか」は、１つのカテゴリであり、目標のクエリ「劉さんの娘」、「劉さんの娘は誰なのか」は、１つのカテゴリであり、目標クエリ「劉さんの映画作品」、「劉さんがどのような映画に出演したのか」は、１カテゴリであることができる。
【００７０】
ステップ４０９において、複数の目標クエリに係る各エンティティに対して、クラスタリングされた各カテゴリ中の目標クエリの検索回数の合計を確定する。
【００７１】
本実施例において、上記複数の目標クエリに係る各エンティティに対して、上記電子機器は、クラスタリングされた各カテゴリ中の目標クエリの検索回数の合計を確定することができる。
【００７２】
ステップ４１０において、複数の目標クエリに係る各エンティティに対して、確定された検索回数の合計の最大値に対応する標準属性を当該エンティティの単語の目標属性に確定する。
【００７３】
本実施例において、上記複数の目標クエリに係る各エンティティに対して、上記電子機器は、確定された検索回数の合計の最大値に対応する標準属性を、当該エンティティの単語の目標属性に確定することができる。ここで、上記目標属性とは、人気のある属性であることができる。つまり、ユーザが検索エンジンでエンティティに関連する問題を検出するとき、ユーザの検索回数が最も多く、最も関心を持つ属性であることができる。
【００７４】
ステップ４１１において、複数の目標クエリに係る各エンティティに対して、当該エンティティの目標属性の属性値を確定し、当該エンティティの目標属性と当該エンティティの目標属性の属性値をデータベースに記憶する。
【００７５】
本実施例において、複数の目標クエリに係る各エンティティに対して、上記電子機器は、当該エンティティの目標属性の属性値を確定し、当該エンティティの目標属性と当該エンティティの目標属性の属性値をデータベースに記憶することができる。例示的に、上記電子機器は、上記属性値を取得するために、予め設置された知識チャートから当該エンティティの目標属性の属性値を検索することができる。
【００７６】
図４から分かるように、図２に対応する実施例と比較し、本実施例中の方法のフロー４００は、過去の検索データに基づいて属性の一般化を行うステップと、標準属性と一般化属性に基づいて目標クエリのクラスタリングを行うステップを強調する。これにより、本実施例で説明した方法は、検索の多様化、口語問題点を考慮して、検索データに対してより全面的な統計情報と処理を進めることができ、生成された目標属性の精度を向上させることができる。
【００７７】
続いて、図５を参照すると、上記各図に示す方法の実現として、本願は、情報を生成するための装置の一実施例を提供する。上記装置の実施例は、図２に示す方法の実施例に対応し、上記装置は、具体的に様々な電子機器に適用することができる。
【００７８】
図５に示すように、本実施例で提供される情報を生成するための装置５００は、所定の期間内の検索データを抽出するように構築された抽出ユニット５０１と、上記検索データから複数の目標クエリクエリを確定するように構築されたものであって、上記目標クエリは所定のエンティティリスト中のエンティティを含むクエリである、第１の確定ユニット５０２と、各目標クエリ中のエンティティの属性を確定するように構築された第２の確定ユニット５０３と、上記複数の目標クエリに係る各エンティティに対して、当該エンティティを含む目標クエリ中の属性に応じて、エンティティを含む目標クエリのクラスタリングを行い、クラスタリングされた各カテゴリ中の目標クエリの検索回数の合計に基づいて、当該エンティティの目標属性を確定するように構築された第３の確定ユニット５０４を含む。
【００７９】
本実施例の複数のオプションとなる実施例において、上記情報を生成するための装置５００は、第４の確定ユニット（図示せず）をさらに含んでもよい。ここで、上記第４の確定ユニットは、上記複数の目標クエリに係る各エンティティに対して、当該エンティティの目標属性の属性値を確定し、当該エンティティの目標属性と当該エンティティの目標属性の属性値をデータデータベースに記憶するように構築されることができる。
【００８０】
本実施例の複数のオプションとなる実施例において、上記第１の確定ユニット５０２は、重複排除モジュールと確定モジュール（図示せず）を含んでもよい。ここで、上記重複除去モジュールは、上記検索データ中のクエリに対して重複排除処理を行い、重複排除処理された各クエリの検索データにおける検索回数を統計するように構築されることができる。上記確定モジュールは、重複排除処理されたクエリから複数の目標クエリを確定するように構築され、上記目標クエリは所定のエンティティリスト中のエンティティを含むクエリであることができる。
【００８１】
本実施例の複数のオプションとなる実施例において、上記情報を生成するための装置５００は、第５の確定ユニットと第６の確定ユニット（図示せず）をさらに含んでもよい。ここで、上記第５の確定ユニットは、予め設置された過去の検索データから標準クエリを確定するように構築され、上記標準クエリは、上記エンティティリスト中の任意の一つのエンティティと当該エンティティに対応する予め設置された標準属性リスト中の任意の１つの標準属性で構成されたクエリであることができる。上記第６の確定ユニットは、確定された各標準クエリに対して、上記過去の検索データから当該標準クエリの同時発生クエリを確定し、上記同時発生クエリ中のエンティティ以外の内容を、当該標準クエリ中の標準属性の一般化属性として確定するように構築され、上記同時発生クエリは、ユーザが検索した後、最後にクリックした検索結果項目に対応するページと、ユーザが標準クエリを使用して検索した後、最後にクリックした検索結果項目に対応するページが同時に使用したクエリであることができる。
【００８２】
本実施例の複数のオプションとなる実施例において、上記第３の確定ユニット５０４は、マッチングモジュールとクラスタリングモジュール（図示せず）を含んでもよい。ここで、上記マッチングモジュールは、各目標クエリ中のエンティティの属性を、相応の予め設置された標準属性リスト中の各標準属性と当該標準属性の各一般化属性に対してそれぞれマッチングを行うよう構築されることができる。上記クラスタリングモジュールは、上記複数の目標クエリに係る各エンティティに対して、各標準属性と当該標準属性の一般化属性を１つのカテゴリとして、属性のマッチング結果に応じて、エンティティを含む目標クエリ対してクラスタリングを行うように構築されることができる。
【００８３】
本実施例の複数のオプションとなる実施例において、上記第３の確定ユニット５０４は、第１の確定モジュールと第２の確定モジュール（図示せず）を含んでもよい。ここで、上記第１の確定モジュールは、クラスタリングされた各カテゴリ中の目標クエリの検索回数の合計を確定するように構築することができる。上記第２の確定モジュールは、確定された検索回数の合計の最大値に対応する標準属性を当該エンティティの単語の目標属性に確定するように構築することができる。
【００８４】
本願の実施例により提供される装置は、第１の確定ユニット５０２によって、抽出ユニット５０１により抽出された所定の期間内の検索データから複数の目標クエリを確定した後、第２の確定ユニット５０３により各目標クエリ中のエンティティの属性を確定する。続いて、第３の確定ユニット５０４によって、複数の目標クエリに係る各エンティティに対して、当該エンティティを含む目標クエリ中の属性に応じて、エンティティを含む目標クエリに対するクラスタリングを行い、クラスタリングされた各カテゴリ中の目標クエリの検索回数の合計に基づいて、当該エンティティの目標属性を確定する。これにより、マイニングされたエンティティの属性から目標属性（例えば、ユーザの検索回数が比較的に多かったり、比較的に関心を持つ人気の属性、ユーザの検索回数が比較的に少なかったり、相対的に関心のない人気のない属性など）を確定して、円滑な情報の生成を実現することができる。
【００８５】
続いて、図６を参照する。図６は、本願の実施例を実現するための電子機器に適用されるコンピュータシステム６００の構成の模式図を示す。図６に示す電子機器は、一つの例示に過ぎず、本願の実施例の機能及び使用の範囲に如何なる限定をもたらすものではない。
【００８６】
図６に示すように、コンピュータシステム６００は、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）６０２に格納されたプログラム、又は記憶部６０８からランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）６０３に取り込まれたプログラムにより各種適宜な動作及び処理を実行することができる中央処理装置（ＣＰＵ）６０１を具備する。ＲＡＭ６０３において、システム６００の動作に必要な各種のプログラム及びデータが格納されている。ＣＰＵ６０１と、ＲＯＭ６０２と、ＲＡＭ６０３とは、バス６０４を介して互いに接続されている。入力／出力（Ｉ／Ｏ）インターフェース６０５もバス６０４に接続されている。
【００８７】
キーボード、カメラ、タッチスクリーン、マイクなどを含む入力部６０６と、タッチスクリーンなど及びスピーカーなどを含む出力部６０７と、ハードディスクなどを含む記憶部６０８と、ＬＡＮカード、モデムなどのネットワークインターフェースカードを含む通信部６０９は、Ｉ/Ｏインターフェース６０５に接続されている。通信部６０９は、インターネットのようなネットワークを経由して、通信処理を実行する。ドライブ６１０も、必要に応じてＩ／Ｏインターフェース７０５に接続される。磁気ディスク、光ディスク、磁気光ディスク、半導体メモリーなどのようなリムーバブルメディア６１１は、必要に応じて、読み取ったコンピュータプログラムを必要に応じて記憶部６０８にインストールできるように、ドライブ６１０に取り付けられる。
【００８８】
特に、本願の実施例によれば、以上のフローチャートを参照しながら記載したプロセスは、コンピュータソフトウェアプログラムとして実現することができる。例えば、本願の実施例は、コンピュータ可読媒体に載せられるコンピュータプログラムを含むコンピュータプログラムを含み、当該コンピュータプログラムは、フローチャートに示された方法を実行するためのプログラムコードを含む。このような実施例において、当該コンピュータプログラムは、通信部６０９を介してネットワークからダウンロードされてインストールされてもよく、及び／又はリムーバブルメディア６１１からインストールされてもよい。当該コンピュータプログラムが中央処理装置（ＣＰＵ）６０１により実行されると、本願の方法によって特定された上記機能が実行されるようになっている。なお、本願に記載されたコンピュータ可読媒体は、コンピュータ可読シグナル媒体、又はコンピュータ可読記憶媒体、あるいは上記両者の任意の組み合わせであってもよい。コンピュータ可読記憶媒体は、例えば、電気、磁気、光、電磁気、赤外線、又は半導体のシステム、装置又はデバイス、あるいは任意の上記の組み合わせであってもよいが、これらに限定するものではない。コンピュータ可読記憶媒体のより具体的な例示として、一つ又は複数の導線を有する電気接続、携帯可能なコンピュータ磁気ディスク、ハードディスク、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、消去可能プログラマブル読み出し専用メモリ（ＥＰＲＯＭ又はフラッシュメモリ）、光ケーブル、携帯可能なコンパクトディスク読み出し専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）、光記憶装置、磁気記憶装置、又は上記の任意の適切な組み合わせを含むが、これらに限定されない。本願において、コンピュータ可読記憶媒体は、プログラムを含有又は記憶するいずれの有形媒体であってもよく、当該プログラムは、コマンド実行システム、装置又はデバイスに用いられ、又はそれらが組み合わせて用いられる。本願において、コンピュータ可読のシグナル媒体は、ベースバンドにおいて又はキャリアの一部として伝播されるデータシグナルを含み、コンピュータ可読のプログラムコードが載せられる。このように伝播されたデータシグナルは、電磁気シグナル、光シグナル、又は上記の任意の適切な組み合わせを含む種々の形式を採ることができるが、これらに限定されない。コンピュータ可読の信号媒体は、コンピュータ可読記憶媒体以外のいいかなるコンピュータ可読媒体であってもよく、当該コンピュータ可読媒体は、コマンド実行システム、装置又はデバイスにより使用され、又はそれらと組み合わせて使用されるためのプログラムを送信、伝播又は伝送することができる。コンピュータ可読媒体に含まれるプログラムコードは、無線、電線、光ケーブル、ＲＦなど、又は上記任意の適切な組み合わせを含む任意の適切な媒体を用いて伝送することができるが、それらに限定されない。
【００８９】
図面におけるフローチャート及びブロック図は、本願の各種実施例によるシステム、方法及びコンピュータプログラムが実現可能なシステムアーキテクチャー、機能及び動作を図示する。この点から、フローチャート又はブロック図におけるそれぞれのブロックは、１つのモジュール、プログラムブロック、又はコードの一部を示すことができ、当該モジュール、プログラムブロック、又はコードの一部は、一つ又は複数の所定のロジカル機能を実現するための実行可能なコマンドを含む。なお、複数の代わりになる実装において、ブロックに表示された機能は、図面に表示された順番と異なる順番で発生させることができる。例えば、２つの直列的に接続されると示されたブロックは、実際には、基本的に並行して実行することができ、機能によっては、逆の順番で実行することも可能である。なお、ブロック図及び／又はフローチャートにおけるそれぞれのブロックと、ブロック図及び／又はフローチャートにおけるブロックの組み合わせは、所定の機能又は処理を実行するための専用のハードウェアに基づくシステムによって実現することができ、あるいは、専用ハードウェアとコンピュータコマンドの組み合わせによって実現することができる。
【００９０】
本願の実施例に説明されたユニットは、ソフトウェアによって実現されてもよく、ハードウェアによって実現されてもよい。説明されたユニットは、プロセッサに設置されても良い。例えば、抽出ユニットと、第１の確定ユニットと、第２の確定ユニットと、第３の確定ユニットとを備えるプロセッサとして記載されても良い。なお、これらのユニットの名称は場合によってユニットそのものに対する限定にはならず、例えば、抽出ユニットは、「所定の期間内の検索データを抽出するユニット」と記載されても良い。
【００９１】
他の態様として、本願は、コンピュータ可読媒体を提供し、当該コンピュータ可読媒体は、上記実施例に記載された装置に含まれるものであってもよく、当該装置に取り込まれることなく、単独で存在するものであってもよい。上記コンピュータ可読媒体が一つ又は複数のプログラムを載せて、上記一つ又は複数のプログラムが当該装置によって実行されると、当該装置は、所定の期間内の検索データを抽出し、上記検索データから複数の目標クエリを確定し、各目標クエリ中のエンティティの属性を確定し、上記複数の目標クエリに係る各エンティティに対して、当該エンティティを含む目標クエリ中の属性に応じて、エンティティを含む目標クエリに対してクラスタリングを行い、クラスタリングされた各カテゴリ中の目標クエリの検索回数の合計に基づいて、当該エンティティの目標属性を確定するようになっている。
【００９２】
以上の記載は、本願の好ましい実施例、及び使われている技術的原理の説明に過ぎない。当業者は、本願に係る保護範囲が、上記の技術特徴による特定お組合せからなる技術方案に限定されるものではなく、本願の趣旨を逸脱しない範囲で、上記技術特徴又は均等の特徴の任意の組合せからなる他の技術方案も含まれることを理解している。例えば、上記特徴と、本願に開示された類似の機能を持っている技術特徴（これらに限定されていない）とを互いに置き換えてなる技術方案も含まれる。
【図１】
2019145093.tif 000003
【図２】
2019145093.tif 000004
【図３】
2019145093.tif 000005
【図４】
2019145093.tif 000006
【図５】
2019145093.tif 000007
【図６】
2019145093.tif 000008
【手続補正書】
【提出日】平成31年4月15日(2019.4.15)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
情報を生成するための方法であって、
所定の期間内の検索データを抽出するステップと、
前記検索データから複数の目標クエリ（検索語）を確定するステップであって、前記目標クエリは所定のエンティティリスト中のエンティティを含むクエリである、ステップと、
各目標クエリ中のエンティティの属性を確定するステップと、
前記複数の目標クエリに係る各エンティティに対して、当該エンティティを含む目標クエリ中の属性に応じて、エンティティを含む目標クエリに対してクラスタリングを行い、クラスタリングされた各カテゴリ中の目標クエリの検索回数の合計に基づいて、当該エンティティの目標属性を確定するステップと
を含む、情報を生成するための方法。
【請求項２】
請求項１において、
クラスタリングされた各カテゴリ中の目標クエリの検索回数の合計に基づいて、当該エンティティの目標属性を確定した後に、さらに
前記複数の目標クエリに係る各エンティティに対して、当該エンティティの目標属性の属性値を確定し、当該エンティティの目標属性と当該エンティティの目標属性の属性値をデータベースに記憶するステップを含むことを特徴とする、情報を生成するための方法。
【請求項３】
請求項１において、
前記検索データから複数の目標クエリを確定するステップは、
前記検索データ中のクエリに対して重複排除処理を行い、重複排除処理された各クエリの前記検索データにおける検索回数を統計するステップと、
重複排除処理されたクエリから複数の目標クエリを確定するステップであって、前記目標クエリは所定のエンティティリスト中のエンティティを含むクエリである、ステップと
を含むことを特徴とする、情報を生成するための方法。
【請求項４】
請求項１において、
前記所定の期間内の検索データを抽出する前に、さらに
予め設置された過去の検索データから標準クエリを確定するステップであって、前記標準クエリは、前記エンティティリスト中の任意の一つのエンティティと当該エンティティに対応する予め設置された標準属性リスト中の任意の１つの標準属性で構成されたクエリである、ステップと、
確定された各標準クエリに対して、前記過去の検索データから当該標準クエリの同時発生クエリを確定し、前記同時発生クエリ中のエンティティ以外の内容を、当該標準クエリ中の標準属性の一般化属性として確定するステップであって、前記同時発生クエリは、ユーザが検索した後、最後にクリックした検索結果項目に対応するページと、ユーザが標準クエリを使用して検索した後、最後にクリックした検索結果項目に対応するページが同時に使用したクエリである、ステップと
を含むことを特徴とする、情報を生成するための方法。
【請求項５】
請求項４において、
前記複数の目標クエリに係る各エンティティに対して、当該エンティティを含む目標クエリ中の属性に応じて、エンティティを含む目標クエリに対してクラスタリングを行うステップは、
各目標クエリ中のエンティティの属性を、相応の予め設置された標準属性リスト中の各標準属性と当該標準属性の各一般化属性に対してそれぞれマッチングを行うステップと、
前記複数の目標クエリに係る各エンティティに対して、各標準属性と当該標準属性の一般化属性を１つのカテゴリとして、属性のマッチング結果に応じて、当該エンティティを含む目標クエリに対してクラスタリングを行う、ステップと
を含むことを特徴とする、情報を生成するための方法。
【請求項６】
請求項５において、
クラスタリングされた各カテゴリ中の目標クエリの検索回数の合計に基づいて、当該エンティティの目標属性を確定するステップは、
クラスタリングされた各カテゴリ中の目標クエリの検索回数の合計を確定するステップと、
確定された検索回数の合計の最大値に対応する標準属性を当該エンティティの単語の目標属性に確定するステップと
を含むことを特徴とする、情報を生成するための方法。
【請求項７】
情報を生成するための装置であって、
所定の期間内の検索データを抽出するように構築された抽出ユニットと、
前記検索データから複数の目標クエリを確定するように構築されたものであって、前記目標クエリは所定のエンティティリスト中のエンティティを含むクエリである、第１の確定ユニットと、
各目標クエリ中のエンティティの属性を確定するように構築された第２の確定ユニットと、
前記複数の目標クエリに係る各エンティティに対して、当該エンティティを含む目標クエリ中の属性に応じて、エンティティを含む目標クエリに対してクラスタリングを行い、クラスタリングされた各カテゴリ中の目標クエリの検索回数の合計に基づいて、当該エンティティの目標属性を確定するように構築された第３の確定ユニットと
を含む、情報を生成するための装置。
【請求項８】
請求項７において、
前記複数の目標クエリに係る各エンティティに対して、当該エンティティの目標属性の属性値を確定し、当該エンティティの目標属性と当該エンティティの目標属性の属性値をデータベースに記憶するように構築された第４の確定ユニットをさらに含むことを特徴とする、情報を生成するための装置。
【請求項９】
請求項７において、
前記第１の確定ユニットは、
前記検索データ中のクエリに対して重複排除処理を行い、重複排除処理された各クエリの前記検索データにおける検索回数を統計するように構築された重複排除モジュールと、
重複排除処理されたクエリから複数の目標クエリを確定するように構築されたものであって、前記目標クエリは所定のエンティティリスト中のエンティティを含むクエリである、確定モジュールと
を含むことを特徴とする、情報を生成するための装置。
【請求項１０】
請求項７において、
予め設置された過去の検索データから標準クエリを確定するように構築されたものであって、前記標準クエリは、前記エンティティリスト中の任意の一つのエンティティと当該エンティティに対応する予め設置された標準属性リスト中の任意の１つの標準属性で構成されたクエリである、第５の確定ユニットと、
確定された各標準クエリに対して、前記過去の検索データから当該標準クエリの同時発生クエリを確定し、前記同時発生クエリ中のエンティティ以外の内容を、当該標準クエリ中の標準属性の一般化属性として確定するように構築されたものであって、前記同時発生クエリは、ユーザが検索した後、最後にクリックした検索結果項目に対応するページと、ユーザが当該標準クエリを使用して検索した後、最後にクリックした検索結果項目に対応するページが同時に使用したクエリである、第６の確定ユニットと
をさらに含むことを特徴とする、情報を生成するための装置。
【請求項１１】
請求項１０において、
前記第３の確定ユニットは、
各目標クエリ中のエンティティの属性を、相応の予め設置された標準属性リスト中の各標準属性と当該標準属性の各一般化属性に対してそれぞれマッチングを行うように構築されたマッチングモジュールと、
前記複数の目標クエリに係る各エンティティに対して、各標準属性と当該標準属性の一般化属性を１つのカテゴリとして、属性のマッチング結果に応じて、当該エンティティを含む目標クエリに対してクラスタリングを行うように構築されたクラスタリングモジュールと
を含むことを特徴とする、情報を生成するための装置。
【請求項１２】
請求項１１において、
前記第３の確定ユニットは、
クラスタリングされた各カテゴリ中の目標クエリの検索回数の合計を確定するように構築された第１の確定モジュールと、
確定された検索回数の合計の最大値に対応する標準属性を当該エンティティの単語の目標属性に確定するように構築された第２の確定モジュールと
を含むことを特徴とする、情報を生成するための装置。
【請求項１３】
１つまたは複数のプロセッサと、１つまたは複数のプログラムを記憶するための記憶装置とを含むサーバであって、
前記１つまたは複数のプログラムが前記１つまたは複数のプロセッサによって実行される場合、前記１つまたは複数のプロセッサが、請求項１から請求項６のうちいずれか１項の方法を実現する、サーバ。
【請求項１４】
コンピュータプログラムが記憶されているコンピュータ読み取り可能な記憶媒体であって、
前記コンピュータプログラムがプロセッサによって実行される場合、請求項１から請求項６のうちいずれか１項の方法を実現する、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【請求項１５】
コンピュータプログラムであって、
前記コンピュータプログラムがプロセッサにより実行されると、請求項１から請求項６のうちいずれか１項の方法を実現する、コンピュータプログラム。
【外国語明細書】
2019145093000001.pdf