(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
文書検索の検索語qに関連する語を発見する文書検索用関連語発見装置であって、
過去の文書検索において入力順序を有する複数の語で文書検索が行われた際の、入力順序の前後関係を持つ２語の組の共起頻度について記憶する検索共起語記憶手段と、
指定語を一つ入力として受け取り、前記検索共起語記憶手段から、該指定語よりも入力順序が後の共起語である後共起語の集合を取得する後共起語集合取得手段と、
指定語を一つ入力として受け取り、前記検索共起語記憶手段から、該指定語よりも入力順序が前の共起語である前共起語の集合を取得する前共起語集合取得手段と、
指定語を二つ入力として受け取り、前記検索共起語記憶手段から、第一の指定語が、第二の指定語よりも前に出現して共起した頻度を取得する共起頻度取得手段と、
前記後共起語集合取得手段で取得された前記検索語qの後共起語集合に含まれる各後共起語aについて、前記前共起語集合取得手段で取得された該後共起語aの前共起語集合を取得し、該前共起語集合に含まれる各前共起語bについて、前記共起頻度取得手段で取得した該前共起語bと該後共起語aの組の共起頻度を取得し、取得した全ての共起頻度集合を用いて、前記検索語qに関する該後共起語aの検索精度p(q|a)を推定する検索精度推定手段と、
前記検索精度推定手段の出力に基づいて、前記検索語ｑの後共起語集合に含まれる語の中から、前記検索語ｑに関連する関連語を決定する関連語決定手段と、
を有することを特徴とする文書検索用関連語発見装置。
【請求項２】
前記検索精度推定手段は、
前記後共起語集合取得手段で得られた前記検索語qの後共起語集合に含まれる各後共起語aについて、前記前共起語集合取得手段で得られた該後共起語aの前共起語集合を取得し、該前共起語集合に含まれる各前共起語bについて、前記検索語qに関する該前共起語bの前記検索精度p(q|b)と、該前共起語bに関する該後共起語aの前記検索精度p(b|a)を推定し、推定した全ての検索精度を用いて、前記検索語qに関する該後共起語aの検索精度p(q|a)を推定する手段を含む、
ことを特徴とする請求項１記載の文書検索用関連語発見装置。
【請求項３】
文書検索の検索語qに関連する語を発見する文書検索用関連語発見方法であって、
過去の文書検索において入力順序を有する複数の語で文書検索が行われた際の、入力順序の前後関係を持つ２語の組の共起頻度について記憶する検索共起語記憶手段を有する装置において、
後共起語集合取得手段が、指定語を一つ入力として受け取り、前記検索共起語記憶手段から、該指定語よりも入力順序が後の共起語である後共起語の集合を取得する後共起語集合取得ステップと、
前共起語集合取得手段が、指定語を一つ入力として受け取り、前記検索共起語記憶手段から、該指定語よりも入力順序が前の共起語である前共起語の集合を取得する前共起語集合取得ステップと、
共起頻度取得手段が、指定語を二つ入力として受け取り、前記検索共起語記憶手段から、第一の指定語が、第二の指定語よりも前に出現して共起した頻度を取得する共起頻度取得ステップと、
検索精度推定手段が、前記後共起語集合取得ステップで得られた前記検索語qの後共起語集合に含まれる各後共起語aについて、前記前共起語集合取得ステップで得られた該後共起語aの前共起語集合を取得し、該前共起語集合に含まれる各前共起語bについて、前記共起頻度取得ステップで得られた該前共起語bと該後共起語aの組の共起頻度を取得し、取得した全ての共起頻度集合を用いて、前記検索語qに関する該後共起語aの検索精度p(q|a)を推定する検索精度推定ステップと、
関連語決定手段が、前記検索精度推定ステップで得られた前記検索語qに関する該後共起語aの検索精度p(q|a)に基づいて、前記検索語ｑの後共起語集合に含まれる語の中から、前記検索語ｑに関連する関連語を決定する関連語決定ステップと、
を行うことを特徴とする文書検索用関連語発見方法。
【請求項４】
前記検索精度推定ステップにおいて、
前記後共起語集合取得ステップで得られた前記検索語qの後共起語集合に含まれる各後共起語aについて、前記前共起語集合取得ステップで得られた該後共起語aの前共起語集合を取得し、該前共起語集合に含まれる各前共起語bについて、前記検索語qに関する該前共起語bの前記検索精度p(q|b)と、該前共起語bに関する該後共起語aの前記検索精度p(b|a)を推定し、推定した全ての検索精度を用いて、前記検索語qに関する該後共起語aの検索精度p(q|a)を推定する、
ことを特徴とする請求項３記載の文書検索用関連語発見方法。
【請求項５】
コンピュータを、
請求項１または２記載の文書検索用関連語発見装置の各手段として機能させるための文書検索用関連語発見プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、文書検索用関連語発見装置及び方法及びプログラムに係り、特に、検索エンジンなどの検索ログから取得可能な「検索語の共起関係」と「検索語の入力順序」を利用して、マイクロブログなどの文書集合の中から、検索語に関連する文書を、高い検索精度を保ちながら、より網羅的に取得するために役立つ関連語を推定する文書検索用関連語発見装置及び方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、利用者自身の状況や雑記などを短い文章で投稿するマイクロブログの普及が進んでいる。マイクロブログでは1つの文書に含まれる単語が少ないため、一つの語による検索では、利用者が求める文書検索の網羅性を十分に上げることができない。
【０００３】
ここで、検索語を増やせば、OR検索により文書検索の網羅性を上げることができる。検索語を増やすためには、検索語に関連する語を発見すればよい。関連語の抽出のためには、語の共起集合や、２つの語の出現に関する独立性の検定によって、関連語を発見する手法が従来提案されてきた（例えば、非特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】佐々木靖広、佐藤理史、宇津呂武仁著「関連用語収集問題とその解法」、言語処理学会、自然言語処理 Vol.13 No.3、pp.151-175，2006年7月
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、上記従来の手法による関連語は、文書検索を絞り込むための関連語としては有用であるが、検索結果の網羅性を上げるために、検索語と発見した複数関連語でOR検索を行うには不適切な語も多数発見されてしまう。つまり、検索結果に、元々の検索結果とは無関係な文書が含まれてしまう。たとえば、検索語が「ゴルフ」のとき、「スイング」は「ゴルフ」に関連する語ではあるが、同時に「テニス」などの文書とも関連してしまい、検索の精度が落ちてしまう。
【０００６】
上記のように、現在は、文書検索の精度を保ちつつ、網羅性を向上させるための関連語発見技術は存在しない。
【０００７】
ここで、検索エンジンの利用者が、複数の検索語を入力して検索を行う場合、語の入力順序には語の抽象度の大小関係が統計的に反映されることが知られている（たとえば、文献「山口雅史、大島裕明、小山聡、田中克己「サーチエンジンのクエリログを利用した同位語・話題語の発見と可視化」、情報処理学会研究報告、2006-DBS-140、147-154、2006年7月」）。すなわち、抽象的な語ほど先に入力されて、絞り込みの役目を果たす具体的な語ほど後に入力されやすい。
【０００８】
本発明は、上記の点に鑑みてなされたもので、大量の検索ログから推定できる「検索語の共起関係」と「検索語の入力順序」を利用する前提において、検索語のみに強く関連し、他の語には関連しない語、すなわち、文書検索の精度を保ちつつ検索網羅性を向上できる文書検索用関連語を取得する文書検索用関連語発見装置及び方法及び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】
【０００９】
上記の課題を解決するため、本発明（請求項１）は、文書検索の検索語qに関連する語を発見する文書検索用関連語発見装置であって、
過去の文書検索において入力順序を有する複数の語で文書検索が行われた際の、入力順序の前後関係を持つ２語の組の共起頻度について記憶する検索共起語記憶手段と、
指定語を一つ入力として受け取り、前記検索共起語記憶手段から、該指定語よりも入力順序が後の共起語である後共起語の集合を取得する後共起語集合取得手段と、
指定語を一つ入力として受け取り、前記検索共起語記憶手段から、該指定語よりも入力順序が前の共起語である前共起語の集合を取得する前共起語集合取得手段と、
指定語を二つ入力として受け取り、前記検索共起語記憶手段から、第一の指定語が、第二の指定語よりも前に出現して共起した頻度を取得する共起頻度取得手段と、
前記後共起語集合取得手段で取得された前記検索語qの後共起語集合に含まれる各後共起語aについて、前記前共起語集合取得手段で取得された該後共起語aの前共起語集合を取得し、該前共起語集合に含まれる各前共起語bについて、前記共起頻度取得手段で取得した該前共起語bと該後共起語aの組の共起頻度を取得し、取得した全ての共起頻度集合を用いて、前記検索語qに関する該後共起語aの検索精度p(q|a)を推定する検索精度推定手段と、
前記検索精度推定手段の出力に基づいて、前記検索語ｑの後共起語集合に含まれる語の中から、前記検索語ｑに関連する関連語を決定する関連語決定手段と、を有する。
【００１０】
また、本発明（請求項２）は、前記検索精度推定手段において、
前記後共起語集合取得手段で得られた前記検索語qの後共起語集合に含まれる各後共起語aについて、前記前共起語集合取得手段で得られた該後共起語aの前共起語集合を取得し、該前共起語集合に含まれる各前共起語bについて、前記検索語qに関する該前共起語bの前記検索精度p(q|b)と、該前共起語bに関する該後共起語aの前記検索精度p(b|a)を推定し、推定した全ての検索精度を用いて、前記検索語qに関する該後共起語aの検索精度p(q|a)を推定する手段を含む。
【発明の効果】
【００１１】
上記のように本発明の文書分類装置によれば、検索エンジンにおいて、入力順序を有する複数の語で文書検索が行われた際の、検索語の順序と共起頻度のログを利用して、検索語よりも具体的で、検索語と共起する確率が高い語を発見するので、OR検索において文書検索の精度を保ちつつ検索網羅性を向上できる語を精度よく発見できる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本発明の一実施の形態における文書検索用関連語発見装置の構成図である。
【図２】本発明の一実施の形態における文書検索用関連語発見装置の動作のフローチャートである。
【図３】本発明の一実施の形態における検索共起語記憶部の共起語テーブルの例である。
【図４】本発明の一実施の形態におけるスコア計算例である。
【図５】本発明の一実施の形態における関連語の決定例である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、図面と共に本発明の実施の形態を説明する。
【００１４】
図１は、本発明の一実施の形態における文書分類装置の構成を示す。
【００１５】
同図に示す文書検索用関連語発見装置は、検索共起語記憶部６０と後共起語集合取得部１０と前共起語集合取得部２０と共起頻度取得部３０と検索精度推定部４０と関連語決定部５０から構成され、入力として与えられた検索語の関連語を出力する。
【００１６】
図２は、本発明の一実施の形態における文書検索用関連語発見装置の学習動作フローチャートである。
【００１７】
ステップ１）後共起語集合取得部１０は、検索語qを指定語として受け取り、該指定語の後共起語集合A(q)を、検索共起語記憶部６０より取得する。図３に、検索共起語記憶部６０が記憶する共起語テーブルの例を示す。ここでは、検索語qが前共起語として含まれる行の後共起語の集合を取得する。
【００１８】
ステップ２）前共起語集合取得部２０は、前記後共起語集合A(q)に含まれる各後共起語aを指定語として受取り、該指定語の前共起語集合B(a)を、検索共起語記憶部６０より取得する。ここでは、図３に示す共起語テーブルにおいて、検索語qが後共起語として含まれる行の前共起語の集合を取得する。なお、B(a)には検索語qが含まれる。
【００１９】
ステップ３）全ての後共起語aと前共起語bの組を指定語として受取り、共起頻度取得部３０を用いて、図３に示す共起語テーブルより、前共起語b（第一の指定語）と後共起語a（第二の指定語）の共起頻度f(b→a)を取得する。
【００２０】
ステップ４）検索精度推定部４０は、後共起語aの、検索語qに対する検索精度p(q|a)を、以下の式により推定する。
【００２１】
【数１】
0005727415.tif 000002
ここで、γはスムージングパラメータであり、0.5などの値を指定する。また、|B(a)|は、B(a)に含まれる後共起語の個数を示す。式(1)の値が1に近い後共起語aは、検索語qよりも具体的で、かつ検索語qにしか関連しない。よって、後共起語aにより検索すれば、検索語qは含まないが、検索語qに関連する文書を発見できる様になる。
【００２２】
また、p(q|a)は、以下のように計算しても良い（請求項２：検索精度推定手段）
【００２３】
【数２】
0005727415.tif 000003
式(1)では、後共起語aが検索語q以外の前共起語bと多く共起するような場合に、検索精度が低くなってしまう。しかし、式(2)では、前共起語bと検索語qの関連をp(q|b)により推定し、その影響を考慮するので、後共起語aの前共起語集合B(a)が、すべて検索語qに強く関連する場合は、後共起語aの検索精度が1に近づく推定を行うことができる。
【００２４】
ステップ５）関連語決定部５０は、各後共起語aの、検索語qに対する検索スコアscore(a;q)を、以下の式により推定する。
【００２５】
【数３】
0005727415.tif 000004
ここで、θは検索精度の閾値であり、検索結果に、検索語qに関連しない語が含まれる割合を調節する。θが高いほど、検索結果の文書集合は検索語qに関するものが多く含まれるが、検索の結果発見された文書数は少なくなる。たとえば、図４に、γ=0.5、θ=0.95と指定し、式(1)と式(3)によりscore(a;q)を計算した例を示す。ここでは、検索語として「ゴルフ」を与えた際に、「ゴルフ」としか共起しない後共起語「ダブルボギー」の検索精度p(ゴルフ|ダブルボギー)は高くなるが、他の語とも多く共起する後共起語「ルール」の検索精度p(ゴルフ|ルール)は低くなっていることが分かる。
【００２６】
そして、関連語決定部５０は、score(a;q)>0を満たす後共起語aのうち、最も値が大きいＮ個を検索語qの関連語として決定し、出力する。また、score(a;q)>αを満たす語をすべて検索語qの関連語として決定し、出力しても良い。図５に関連語の決定例を示す。ここでは、θ=0.95、N=2として、検索語「ゴルフ」の関連語「ホールインワン」「ダブルボギー」を発見している。
【００２７】
上記のように本発明では、クエリログから取得可能な検索語の共起関係と検索語の抽象度の大小関係を利用することにより、検索語ｑよりも具体的で、ｑと統計的有意に多く共起し、補完後（特に、ｑに関連のない語）には共起しない語の集合｛ｗ｝を取得できる。当該ｑの関連語集合｛ｗ｝によってｑに関連する文書を検索精度を保ちながら網羅的に抽出できる。
【００２８】
本発明は、どのような文書の検索に対しても適用可能な関連語を出力するが、特に、Twitter（登録商標）などのマイクロブログに代表される、文書長の短い文書の検索において有効な関連語を出力できる。
【００２９】
また、本発明は、図１に示す構成要素の動作をプログラムとして構築し、マイクロブログ文書分類装置として利用されるコンピュータにインストールして実行させる、または、ネットワークを介して流通させることが可能である。
【００３０】
また、構築されたプログラムをハードディスクやフレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬記憶媒体に格納し、コンピュータにインストールする、または、配布することが可能である。
【符号の説明】
【００３１】
１０  後共起語集合取得部
２０  前共起語集合取得部
３０  共起頻度取得部
４０  検索精度推定部
５０  関連語決定部
６０  検索共起語記憶部
【図１】
0005727415.tif 000005
【図２】
0005727415.tif 000006
【図３】
0005727415.tif 000007
【図４】
0005727415.tif 000008
【図５】
0005727415.tif 000009