(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のカテゴリの間の関連関係を判定するための、コンピュータにより実行される方法であって、
第２のカテゴリの名前について述べる文のすべてを第１のカテゴリの説明から抽出するとともに該第１のカテゴリの名前について述べる文のすべてを該第２のカテゴリの説明から抽出し、カテゴリ毎に、カテゴリ文の集合であるカテゴリ文書を生成するステップと、
前記カテゴリ文書内の各カテゴリ文をトピックモデルに適用することで該カテゴリ文毎のトピックを生成するステップと、
別々の前記カテゴリ文により説明されているターゲットカテゴリ毎に一又は複数の関連カテゴリを選択するステップと、
前記一又は複数の関連カテゴリを前記トピックに割り当てるステップと、
前記ターゲットカテゴリと前記一又は複数の関連カテゴリとの関係を示すために、前記関連カテゴリ毎に、前記ターゲットカテゴリの前記カテゴリ文書から少なくとも一つの抜粋文を選択するステップと、
前記ターゲットカテゴリの名前と前記トピックを表す語とに基づいて、製品説明において前記少なくとも一つの抜粋文を有する製品を選択するステップと、
前記少なくとも一つの抜粋文と前記製品の名前とを含むトピックページを作成するステップと
を含む方法。
【請求項２】
前記トピックモデルが潜在的ディリクレ配分アルゴリズムを使用する、
請求項１に記載のコンピュータにより実行される方法。
【請求項３】
前記トピックページを作成するステップが、製品オントロジツリーにおける距離に応じてトピックをまとめてグループ化するためにｋ平均クラスタリングを実行するステップを含む、
請求項１に記載のコンピュータにより実行される方法。
【請求項４】
生成される前記トピックの数が前記カテゴリの数の少なくとも１０分の１である、
請求項１に記載のコンピュータにより実行される方法。
【請求項５】
関連カテゴリを選択するステップが、前記ターゲットカテゴリの前記カテゴリ文書内の文の数に応じて潜在的な関連カテゴリをソートするステップであって、該文が、前記関連カテゴリの一つを述べるか、又は前記関連カテゴリの一つにおける製品説明に由来するかのいずれかである、該ステップを含む、
請求項１に記載のコンピュータにより実行される方法。
【請求項６】
前記第１のカテゴリの説明が該第１のカテゴリの製品説明であり、前記第２のカテゴリの説明が該第２のカテゴリの製品説明である、
請求項１に記載のコンピュータにより実行される方法。
【請求項７】
複数のカテゴリの間の関連関係を判定するシステムであって、
第２のカテゴリの名前について述べる文のすべてを第１のカテゴリの説明から抽出するとともに該第１のカテゴリの名前について述べる文のすべてを該第２のカテゴリの説明から抽出し、カテゴリ毎に、カテゴリ文の集合であるカテゴリ文書を生成し、
前記カテゴリ文書内の各カテゴリ文をトピックモデルに適用することで該カテゴリ文毎のトピックを生成し、
別々の前記カテゴリ文により説明されているターゲットカテゴリ毎に一又は複数の関連カテゴリを選択し、
前記一又は複数の関連カテゴリを前記トピックに割り当て、
前記ターゲットカテゴリと前記一又は複数の関連カテゴリとの関係を示すために、前記関連カテゴリ毎に、前記ターゲットカテゴリの前記カテゴリ文書から少なくとも一つの抜粋文を選択し、
前記ターゲットカテゴリの名前と前記トピックを表す語とに基づいて、製品説明において前記少なくとも一つの抜粋文を有する製品を選択し、
前記少なくとも一つの抜粋文と前記製品の名前とを含むトピックページを作成する
ようにプログラムされたデータプロセッサ
を備えるシステム。
【請求項８】
前記トピックモデルが潜在的ディリクレ配分アルゴリズム（ＬＤＡ）を使用する、
請求項７に記載のシステム。
【請求項９】
前記データプロセッサが、
ＬＤＡ結果を使用して前記トピックページを作成して、前記トピックを表す製品カテゴリを選択し、
ｋ平均クラスタリングを用いて、製品オントロジツリーにおける距離に応じてそれらのカテゴリをグループ化する
ようにさらにプログラムされる、
請求項７に記載のシステム。
【請求項１０】
前記生成されるトピックの数が前記カテゴリの数の少なくとも１０分の１である、
請求項７に記載のシステム。
【請求項１１】
関連カテゴリの選択において、前記ターゲットカテゴリの前記カテゴリ文書内の文の数に応じて潜在的な関連カテゴリをソートするように、前記データプロセッサがさらにプログラムされ、該文が、前記関連カテゴリの一つを述べるか、又は前記関連カテゴリの一つにおける製品説明に由来するかのいずれかである、
請求項７に記載のシステム。
【請求項１２】
前記第１のカテゴリの説明が該第１のカテゴリの製品説明であり、前記第２のカテゴリの説明が該第２のカテゴリの製品説明である、
請求項７に記載のシステム。
【請求項１３】
コンピュータ読取可能な記憶媒体であって、データプロセッサ上で実行された場合に前記データプロセッサに、
第２のカテゴリの名前について述べる文のすべてを第１のカテゴリの説明から抽出するとともに該第１のカテゴリの名前について述べる文のすべてを該第２のカテゴリの説明から抽出し、カテゴリ毎に、カテゴリ文の集合であるカテゴリ文書を生成するステップと、
前記カテゴリ文書内の各カテゴリ文をトピックモデルに適用することで該カテゴリ文毎のトピックを生成するステップと、
別々の前記カテゴリ文により説明されているターゲットカテゴリ毎に一又は複数の関連カテゴリを選択するステップと、
前記一又は複数の関連カテゴリを前記トピックに割り当てるステップと、
前記ターゲットカテゴリと前記一又は複数の関連カテゴリとの関係を示すために、前記関連カテゴリ毎に、前記ターゲットカテゴリの前記カテゴリ文書から少なくとも一つの抜粋文を選択するステップと、
前記ターゲットカテゴリの名前と前記トピックを表す語とに基づいて、製品説明において前記少なくとも一つの抜粋文を有する製品を選択するステップと、
前記少なくとも一つの抜粋文と前記製品の名前とを含むトピックページを作成するステップと
を実行させるプログラムを含む、
コンピュータ読取可能な記憶媒体。
【請求項１４】
前記トピックモデルが潜在的ディリクレ配分アルゴリズムを使用する、
請求項１３に記載のコンピュータ読取可能な記憶媒体。
【請求項１５】
前記トピックページを作成するステップが、製品オントロジツリーにおける距離に応じてトピックをまとめてグループ化するためにｋ平均クラスタリングを実行するステップを含む、
請求項１３に記載のコンピュータ読取可能な記憶媒体。
【請求項１６】
生成される前記トピックの数が前記カテゴリの数の少なくとも１０分の１である、
請求項１３に記載のコンピュータ読取可能な記憶媒体。
【請求項１７】
関連カテゴリを選択するステップが、前記ターゲットカテゴリの前記カテゴリ文書内の文の数に応じて潜在的な関連カテゴリをソートするステップであって、該文が、前記関連カテゴリの一つを述べるか、又は前記関連カテゴリの一つにおける製品説明に由来するかのいずれかである、該ステップを含む、
請求項１３に記載のコンピュータ読取可能な記憶媒体。
【請求項１８】
前記第１のカテゴリの説明が該第１のカテゴリの製品説明であり、前記第２のカテゴリの説明が該第２のカテゴリの製品説明である、
請求項１３に記載のコンピュータ読取可能な記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【利益の主張】
【０００１】
[001]本出願は、参照によりそれらの全体が本明細書に組み込まれる、２０１２年２月９日出願の米国特許仮出願第６１／５９７，０３２号、及び２０１２年９月１０日出願の米国特許出願第１３／６０７，９６７号の利益を主張するものである。
【技術分野】
【０００２】
[002]本発明は一般に電子商取引に関し、より詳細には、ウェブベースの商取引を容易にするためにパフォーマンス、プレゼンテーション拡張プロトコル、及びシステムアーキテクチャを実施するためのネットワーク接続ベースのコンピュータシステム及び方法に関する。
【背景技術】
【０００３】
[003]インターネット上でのショッピングは多くの点で物理的な市場でのショッピングとは非常に異なる。一つのかなり大きな違いは、オンラインショッピングモデルが検索指向であること、すなわち、ユーザがクエリにタイプ入力して上位の結果において対応する製品を見つけることに基づくことである。したがって、オンラインショッピングは、買いたいと思う特定のタイプの製品のことを考えているユーザの目的によくかなっている。そのようなユーザは、自分の選んだ製品を迅速に見つけることや、同じ製品のよく似た代替物及び変形物を比較することができることを望む。
【０００４】
[004]他方では、多くのユーザはショッピングの行動を楽しむだけであり、購入を決める前に様々な異なるアイテムを見てまわることを好む。そのようなショッピング体験は、従来、例えば百貨店又はショッピングセンタに入って見てまわることにより、オフライン市場又は物理的市場にのみよく適していた。検索指向オンラインショッピングサイトは、十分な又は満足のいく「見てまわる」機能を提供しない。
【０００５】
[005]本発明は、これらの及び他の問題を解決しようとするために、ユーザが物理的市場を見てまわることと同等のオンライン体験を幾分かはできるようにしユーザに関連製品を提供する拡張オンラインショッピング体験の提供を目的とする。
【発明の概要】
【０００６】
[006]したがって、本発明の一つの目的は、ユーザに関連製品を提示するアクセスポータルを有するネットワークベースのコンピュータシステムを提供することである。
【０００７】
[007]本発明の他の目的は、ユーザに提示される関連製品を最適化するためのプロトコルを提供することである。
【０００８】
[008]本発明のさらに他の目的は、関連関係抽出を提供することである。
【０００９】
[009]本発明のさらに他の目的は、製品／ｅコマース領域のためのトピック発見を提供することである。
【００１０】
[010]本発明のさらに他の目的は、イベントとカテゴリとのマッチングを提供することである。
【００１１】
[011]本発明の上記の及び他の目的は、選択的にプログラムされたウェブ接続のコンピュータプラットフォーム及びシステムを含む本発明の特定の例示的な実施形態において達成される。
【００１２】
[012]本発明の他の特徴及び利点は、添付の図面及び詳細な説明とともに考慮することでより明らかになる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】開示技術の一実施形態による例示的インターネット市場環境を示すブロック図である。
【図２】開示技術の一実施形態による、図１のサーフショッピングサーバ１１０における例示的な構成要素のブロック図である。
【図３】開示技術の例示的な実施形態のスクリーンショットである。
【図４】開示技術の例示的な実施形態のスクリーンショットである。
【図５】ＬＤＡモデル及びそのパラメータを示す図である。
【実施形態の説明】
【００１４】
[018]本発明は、現実世界のショッピング体験を模倣する方法でアイテムがユーザに提示されるようにデータをウェブページに提供するための、選択的にプログラムされたデータプロセッサによって実行されるコンピュータシステム及び方法を対象とする。開示技術の様々な態様はまた、関連関係抽出を使用して製品又はカテゴリの関連を計算するためのシステム及び方法に関する。開示技術の追加の態様は、自動トピック発見、及びイベントとカテゴリとのマッチングに関する。本明細書に記載されている特定の実施形態は例示であって、開示技術の範囲を限定するものではない。
【００１５】
[019]図１を参照すると、開示技術によるインターネット市場のインフラストラクチャ１００の一実施形態のブロック図が示されている。インターネット市場のインフラストラクチャ１００は、ルータ、ハブ、ゲートウェイなどの一又は複数の電気通信デバイスと、有線接続又は無線接続などの一又は複数の接続とを含んでもよいネットワーク１０２を備える。異なる実施形態では、ネットワーク１０２は様々な数の電気通信デバイス及び接続を含むことができ、様々な異なる地形に広げることができる。異なる実施形態では、ネットワーク１０２は、とりわけ、有線電話のインフラストラクチャ、セルラ電話のインフラストラクチャ、ケーブルテレビジョンのインフラストラクチャ、及び／又は衛星テレビジョンのインフラストラクチャの全て又は一部分を含むことができる。
【００１６】
[020]様々なインターネット市場参加者は、一又は複数のユーザコンピュータ１０４，１０６、小売店サーバ１０８、及びサーフショッピングサーバ１１０を含むネットワーク１０２と通信する。本明細書で使用される場合は、用語「コンピュータ」は、例えばデスクトップ、ラップトップ、サーバ、セルフォン、スマートフォン、ハンドヘルドデバイス、テレビジョンセットトップボックス、及び／又はネットワーク接続コンピューティングシステム、又はそれらの複合若しくは組合せを含め、機械命令を実行することができる任意のシステム又はデバイスを含む。小売店サーバ１０８はウェブページ、及びウェブページを要求しているシステム又はデバイスにウェブページを提供することができるウェブサーバソフトウェアを含む。ウェブページは、例えばショッピングコンテンツを含めて、無数の様々な媒体及びコンテンツを含むことができる。サーフショッピングサーバ１１４は、カテゴリと製品との間の関連関係を判定し、トピックページを作成し、以下に詳細に説明するような様々な他の機能を実行するように動作可能である。サーフショッピングサーバ１１４は小売店サーバ１０８の一部分でもよいし独立したサーバでもよい。
【００１７】
[021]ユーザコンピュータ１０４，１０６、小売店サーバ１０８、並びにサーフショッピングサーバ１１０はそれぞれ、ネットワーク通信デバイス、非一時的記憶媒体／デバイス、プロセッサ、メモリなどのハードウェア、並びにオペレーティングシステムソフトウェア、ウェブサーバソフトウェア及び／又はウェブブラウジングソフトウェアなどのソフトウェアを含むことができる。一実施形態では、ユーザコンピュータ１０４，１０６は、小売店サーバ１０８及び／又はサーフショッピングサーバ１１０からウェブページを要求することができるウェブブラウザを含む。「ウェブページ」は、例えば、画面上に表示されたビジュアルコンテンツ（例えば、テキスト、ピクチャ、ビデオ、ボタンなど）、ビジュアルコンテンツを表示させるソフトウェアコード、並びに何も表示させないがウェブページに関連して一定の機能を実行する他のソフトウェアコードを含む様々な事物の集まりを指すことを当業者は理解するであろう。
【００１８】
[022]図２は、開示技術の一実施形態による、図１のサーフショッピングサーバ１１０の例示的な構成要素を示す。インターフェースソフトウェア２０２は、サーフショッピングサーバ１１０とのユーザ対話を可能にする。記憶媒体２０４は、関連関係抽出エンジン２０６及び出力エンジン２１０を実行するために必要とされるプログラミングを含む選択的プログラミングを記憶するように動作可能である。関連関係抽出エンジン２０６は、以下に説明するアルゴリズム及び方法が実行されるようにデータプロセッサ２０８上で実行され得る。出力エンジン２１０は、関連関係抽出エンジン２０６の結果、例えばトピックページをユーザコンピュータに又は小売店サーバに出力するように動作可能である。
【００１９】
[023]一実施形態では、ユーザは、ある製品カテゴリ、例えばワインの製品を調べることができる。システムの目的の一つは、他のどのカテゴリがユーザにとって興味があるかを判定してそのようなカテゴリを表示することである。例えば、ワインの場合は、カテゴリは、様々なタイプのワインだけでなく、ワイン開け用具及びワイン保存器具、並びに、ワイングラス、又はチーズなどワインと一緒に出すのに適した食物でもよい。これらの製品カテゴリは、小売店ごとに特有のものでもよい「製品オントロジツリー」の中で定義されてもよい。例えば、小売店Ｘは、サブカテゴリとしてワインオープナーを有する家庭用品カテゴリ、並びにサブカテゴリとして飲み物及び飲み物カテゴリのサブカテゴリとしてワインを有する食物カテゴリを有してもよい。この例では、前述の製品のタイプの全てが、製品オントロジツリーにおいてしばしば遠く離れて現れる小売店の製品階層内の様々なカテゴリに割り当てられる。さらに、ユーザデータは、希薄問題の影響を受ける可能性があるので、このタイプの関連を見つけるには十分でない可能性がある。あるいは、このようにして見つけられた関連コンテンツは、それを一緒に表示することが楽しいサーフィン体験の提供になる程には首尾一貫しない可能性がある。
【００２０】
[024]小売店製品階層内のカテゴリ、例えば“パスタソース”とそのカテゴリに割り当てられた製品説明とが与えられたとすると、本発明は、“パスタソース”の場合は“パスタ”，“トマト”，“オリーブオイル”，“チーズ”などの他の関連カテゴリを抽出する。これは、「カテゴリ文書」の集合を作成し、この文書集合内の隠れたトピックを発見するトピックモデルアルゴリズムを利用することにより達成される。
【００２１】
[025]次いで、関連カテゴリが、各カテゴリにとって重要であるトピック、及びカテゴリ名の同時出現に基づいて見つけられる。さらに、関連カテゴリはまた、それらが割り当てられたトピックに応じてグループ化することが可能であり、これは、関連カテゴリ情報を配列するための自然な方法を提供する。開示された本発明は、関連カテゴリごとに、関連を説明する製品説明から例示的製品及び抜粋（スニペット（ｓｎｉｐｐｅｔ））文を選択する。さらに、開示された本発明はまた、与えられたトピックにとって中心的なカテゴリをリストアップするトピックページを作成する。トピックページは、ストアにおけるテーマディスプレイの同等物、例えば“イタリア料理で使用される材料”とみなされてもよい。
【００２２】
[026]サーフショッピングパラダイム
【００２３】
[027]サーフショッピングは、オンラインストアを「見て回り」たいと思うユーザのために様々な製品をブラウズし探索することを容易にするオンラインショッピングパラダイムと定義できる。サーフショッピングするターゲットユーザは、必ずしも特定のアイテムを探索する意図を有しているわけではなく、探索しショッピングの行動を楽しむためにサイトを訪れるユーザである。したがって、サーフショッピングインターフェースの目的は、ユーザの注意を捕らえて楽しみを提供することである。ユーザがサイトに長く留まれば留まるほど、ユーザが購入しようと決心する製品に出くわす可能性が大きくなる。サーフショッピングの他の機能は、ユーザが気付かなかったか又は探索しようと思わなかったかもしれない製品を、提示物を見ている間に表示することにより、ユーザの目にさらすことである。
【００２４】
[028]したがって、好ましい実施形態では、サーフショッピングインターフェースは、様々なナビゲーションオプションと興味を引く表示とを含む。ユーザを楽しませるために、システムは、さらに探索可能な方向として役立つことができる、ユーザが現在見ている製品選択に関係がある様々なオプションを提供するべきである。さらに、関係があるとして表示されるアイテム（製品カテゴリ又は製品）は、サイトのさらなるサーフィングを促進するように興味深く興味を引く方法で編成され表示されるべきである。これらの要素は、製品カテゴリ間の関連関係を抽出し、それらの関連をテーマ／トピックに編成するための方法によって容易にされる。進行する二つのセクションは、プロトタイプ実験において使用される方法及びデータの構成要素を導入する。
【００２５】
[029]事前の定義及びデータ
【００２６】
[030]関連関係。典型的なオンライン小売店製品カテゴリ階層が与えられたとすると、関連関係は必ずしも同じセマンティッククラスにあるわけではないが、すなわち製品ツリーにおいて近くにあるわけではないが、それにもかかわらず概念的に関係があると感知されるアイテム間に存在する。そのような関係の例には、“カップ”と“コーヒー”や“自転車”と“ヘルメット”などがある。アイテムは、一つの行動又はイベントタイプに関係する（パスタを料理することは、パスタ、ポット、湯を沸かすことなどを含む）ので、関連関係があるとみなされてもよく、一つのアイテムタイプが別のアイテム（茶、ティーポット）のための容器として役立つか、又はそれらがしばしば一緒に見つけられる（婦人のハンドバッグ内のハンカチとコンパクトミラー）。
【００２７】
[031]与えられたエンティティに関連関係があるエンティティのセットを発見することを別にすれば、エンティティのメンバは、メンバをターゲットエンティティに結びつけるテーマ又はトピック全体に応じてグループ化されてもよい。例えば、チーズに関係があるエンティティは、通常朝食に食べられる他の食物、又は料理におけるチーズの使用に関係があるアイテムを含んでもよく、この場合、関連エンティティは、二つのテーマグループにさらに分けられるであろう。単一のトピックの一例を挙げると、料理テーマの下のグループ化されたチーズに関係があるエンティティは、おろし金（すりおろすための道具）、ピザ（トッピングとして使用されるチーズ又はソース材料）又はトマトソース（チーズと組み合わされる材料）を含んでもよい。
【００２８】
[032]手動又は自動分類に基づいて、カテゴリノードはカテゴリ及び属性に分けられてもよく、属性ノードはツリーの下部に現れる。例えば、“茶碗”カテゴリの子は、“磁器”、“陶磁器”、“プラスチック”などの材料を示す属性を含んでもよい。
【００２９】
[033]用語カテゴリは階層内のそのカテゴリノードの下の製品のセット（及び対応する製品文書）を指すが、一方で、用語カテゴリ名はカテゴリに与えられたラベルを指す。一例では、カテゴリ名が製品文書において使用される場合、カテゴリ名はそのカテゴリのアイテムを指す単純化仮定が行われてもよい。一例では、各カテゴリは一つの名前／ラベルを有するが、原則として、その名前は、カテゴリのアイテムを指すために使用される同義語又はキーワードのリストで置き換えられてもよい。
【００３０】
[034]方法の概要
【００３１】
[035]選択された領域、例えば食物と台所内の製品カテゴリ間の関連を見つけるための方法を以下に説明する。下記では食物と台所の領域からのカテゴリノード（合計１０８８）のみを考慮した特定の実験が参照され、下記の特定の例の参照は限定的でないことが理解される。一実施形態では、関連関係を抽出するために使用される方法は以下のステップから成る。
【００３２】
[036]１．カテゴリ文書作成
【００３３】
[037]領域内のカテゴリＸごとに、他のカテゴリＹに関連してそのカテゴリを説明する全ての文から成る人工の文書を作成し、より具体的には、少なくとも一つの他のカテゴリＹの名前について述べるＸ内の製品説明からの全ての文、並びにカテゴリＸの名前について述べるカテゴリＹ内の製品説明からの全ての文を含める。結果は文書のセット（コーパス）であり、カテゴリごとに一つの文書である。
【００３４】
[038]２．潜在的ディリクレ配分法（ＬＤＡ）を使用したトピック発見
【００３５】
[039]カテゴリ文書のコーパス上でＬＤＡを使用してトピックモデルを実行し、文書内の隠れたトピック／テーマを発見する。モデルの結果は文書集合内のメイントピック（各トピックに現れそうな語によって表される）と、カテゴリ文書ごとの支配的なトピック及び文書集合内の語ごとのトピックラベルとを提供する。文書の与えられたコーパスのためのトピックの数は経験的に設定されるべきである。食物と台所の領域では、カテゴリの数の１０分の１であるトピックの数が最適である。一実施形態では、一般的過ぎるトピックを回避するためにトピックの上位１０％が廃棄される。
【００３６】
[040]３．カテゴリ文書ごとの関連カテゴリの選択及びトピックへのカテゴリの割当て
【００３７】
[041]別々のカテゴリ文書において説明されているターゲットカテゴリごとに、潜在的な関連カテゴリは、ターゲットカテゴリ文書内での出現に応じてソートされるか、又はトピックモデルの結果に基づいて関係スコアが割り当てられる。また、各関連カテゴリは関連カテゴリ文書内の上位トピックとのオーバラップに基づいてターゲット内の上位トピックの一つに割り当てられる。
【００３８】
[042]４．抜粋（スニペット（ｓｎｉｐｐｅｔ））及びサンプル製品選択
【００３９】
[043]前の二つのステップが与えられたとすると、トピックへの関連カテゴリの割り当てが知られ、ターゲットと関連カテゴリとの関係を示す抜粋候補として役立つことができるターゲットカテゴリ文書内に文のセットがある。この文のセットでは、関連対におけるカテゴリ名の一つを含む最も頻繁な述語項構造が見つけられ、それらの文は、語がこの特定の関連関係に割り当てられたトピックにどれほど属する可能性があるかに応じてソートされる。製品説明において上位スコアの抜粋を有した製品が例として選択される。ターゲットカテゴリ名及びトピックを表す語からクエリを作成し、探索結果を関連カテゴリのアイテムに制限することにより、製品インデックスにおいてさらなる例示的製品を探索することができる。
【００４０】
[044]５．各トピックを表すためのカテゴリの選択及びクラスタリング
【００４１】
[045]ＬＤＡを使用して、隠れたトピックがカテゴリ文書の集まり内に発見されたので、その結果は、ストアにおけるテーマディスプレイ又はテーマコーナの同等物とみなされてもよい「トピックページ」を作成することも可能にする。トピックページを作成するために、このトピックの下にある最も可能性のあるカテゴリ文書が選択され、製品オントロジツリーにおける距離に応じてカテゴリ文書をグループ化するためにｋ平均クラスタリングのバージョンが使用され、その結果、同様のカテゴリを一緒に示すことと、互いに適合しないカテゴリを除去することとができるようになる。開示された本発明の一実施形態による例示的トピックページのスクリーンショットを図３に示す。
【００４２】
[046]６．トピックラベル選択
【００４３】
[047]トピックの数は、与えられた領域におけるカテゴリの数よりはるかに少なく（例えば、１０８８カテゴリの食物と台所の領域に対して１００トピック）、これは手動のトピックラベル選択を可能にする。しかし、一実施形態ではトピックラベル選択は自動化される。トピックラベルは、トピックページ上の上位トピックキーワード及びカテゴリの選択に基づいて注釈者によって割り当てられてもよい。
【００４４】
[048]方法の詳細
【００４５】
[049]１．カテゴリ文書作成
【００４６】
[050]このセクションでは、そのカテゴリの全ての製品説明を与えられたカテゴリ文書をどのように作成するかを説明する。その場合、与えられた領域のためのそのような文書の集合は、次のセクションで説明されるトピックモデルクラスタリングのための入力として使用されてもよい。
【００４７】
[051]まず、全ての説明がトークン化され、パート・オブ・スピーチ（ＰＯＳ）がタグ化されて文に分節化される。製品説明における文の分節化は、（句読点だけでなく、星印、音符、及びいくつかの他の記号を含んでもよい）約２０の文字の与えられたセット内のスプリッタ文字の一つに遭遇した時に分節化するかどうかを判断する簡単な単純ベイズ分類器に基づく。分類器に供給される特徴は、前の語、前の語のＰＯＳ、スプリッタ文字自体、及び（語内の）前のスプリッタからの距離である。
【００４８】
[052]分節化の後に、説明データが以下のルールに従って除かれる。重複している説明は除去され、重複している文も同じ商店主によって供給された製品説明に由来する場合は除去される。句読点又は数字のみが異なる文も重複とみなされる。さらに、述語（動詞若しくは形容詞）も格助詞も含まない分節は、キーワードリストなど、文でない分節を排除するために除去される。
【００４９】
[053]全ての文は、ソースカテゴリに基づいて別々の文書にグループ化され、製品説明が属するカテゴリのＩＤを含む一意のＩＤを割り当てられる。次いで、文はさらにフィルタされ、領域内の別のカテゴリの名前を含む文のみを残す。これは、与えられた製品カテゴリと他のカテゴリとの関係を潜在的に説明する文の保持を可能にする。これはまた、出荷情報又は梱包情報などのメタデータを除去するのにも役立つ。しかし、データはトークン化されたフォーマットで保持され、カテゴリ名に一致する全てのサブストリングは単一の語を形成するように連結される（多くのカテゴリ名は二つ以上のトークンから成る）。
【００５０】
[054]カテゴリｘについての重要な知識が、カテゴリｘの名前について述べる他のカテゴリからの製品説明に含まれてもよい。したがって、最後のステップにおいて、各カテゴリ文書は、関係があるカテゴリ名を含んだ他のカテゴリにおける説明からコピーされた文で増大する。
【００５１】
[055]結果は文書の集合（コーパス）であり、製品カテゴリごとに一つの文書である。これらの文書は、首尾一貫したテキストでも概要でもなく、製品説明から抽出された関係がある文をまとめてグループ化するだけであることに留意されたい。ＬＤＡは語モデルのバッグなので、そのようなカテゴリ文書のコーパスは次のステップのための有効な入力を構成する。
【００５２】
[056]２．潜在的ディリクレ配分法
【００５３】
[057]与えられたターゲットに関連関係があるエンティティを識別することのほかに、他の目的は、この知識を、ターゲットエンティティの様々な態様に基づいて、及びこの知識が関係があるとして分類されたエンティティに関連付けられるように、テーマ別グループに編成することである。したがって、潜在的ディリクレ配分法（ＬＤＡ）と呼ばれるモデルが利用される。
【００５４】
[058]ＬＤＡを実行するためには、３つのパラメータ、前のトピック、前の語、及びトピッククラスタの数、すなわちモデルによって発見されるべきコーパス内の隠れたテーマの数を指定しなければならない。一実施形態では、前のトピックは、トピックの数によって割られた５０に設定され、前の語は０．０１に設定される。１より少ない前のトピックは文書内のトピックの「ピークの」分布を保証し、文書ごとに少数の支配的なトピックが区別される。文書の与えられたコーパスのためのトピックの数は経験的に設定されるべきである。食物と台所の領域では、カテゴリの数の１０分の１であるトピックの数が最適であることが分かった。
【００５５】
[059]推論法として崩壊型ギブスサンプリングを利用するソフトウェアが使用されてもよい。サンプリング法では、結果は、何回かのサンプラーの「バーンイン」の繰返しの後に複数のサンプルにわたって平均することが可能である。しかし、実際には、全サンプルにわたるトピック識別不能性の問題が導入される可能性がある。一実施形態では、コーパスの対数尤度が（例えば、２５００〜３０００の繰返しに）安定化した後に取られる単一サンプル近似法が使用されてもよい。
【００５６】
[060]一実験では、文書内の全ての語は語幹変化のない形で与えられた。文書から全ての数字及び句読文字を除去するために１１３語のストップリストが使用された。入力も、関連関係及び行動のトピック特性を発見する機会を増大させるようにフォーマットされた。文書内の全ての語を入力として使用することに加えて、コーパス全体にわたって依存パーサを実行し、述語表現（動詞、形容詞、及び動名詞）、及びオリジナルケースフォームでのそれらの項のみを保持することも可能である（すなわち、格助詞が単一のトークンを形成するために名詞に付けられた）。後者のオプションは、トピック分布に影響を与えることに加えて、コーパスサイズを低減し、したがって、計算時間を短縮するという利点を有する。
【００５７】
[061]ＬＤＡの結果は、各文書における推論されたトピック割合とトピックの語分布表現とから成る。トピック語分布は、与えられたトピックの下の最も共通の語の判定を可能にする。これらは、ラベルをトピックに割り当てるために人間の注釈者によって、又は自動手段によって使用することが可能である語である。
【００５８】
[062]ＬＤＡによって発見された隠れたトピックは特殊性／一般性が様々である。いくつかのトピッククラスタは、与えられた領域、例えば食物と台所の領域内の食べることについてのトピックには一般的過ぎる。このトピックを割り当てられたカテゴリの数を調べることによってそのようなトピックを見つけて除外することが可能である（カテゴリが多ければ多いほど、トピックは一般的で不明瞭である）。一般的過ぎるトピックを回避するために、文書の数に応じてトピックの上位Ｘ％（例えば１０％）を廃棄することが得策であり得る。
【００５９】
[063]一実施形態では、製品オントロジツリーの中の関連カテゴリを発見するために、関係トピックモデル（ＲＴＭ）などの管理されたＬＤＡが使用される。ＲＴＭを使用すると、モデルは、製品オントロジツリー内のカテゴリ間の既存のリンク上でトレーニングすることが可能であり、その結果は、カテゴリ階層ツリーにおける互いに離れているカテゴリ間のリンクを予測することに適用可能である。
【００６０】
[064]３．関連カテゴリ選択及びトピック割当て
【００６１】
[065]別々のカテゴリ文書によって説明されるターゲットカテゴリごとに、開示された本発明は、関連カテゴリについて述べるか又は関連カテゴリの製品説明に由来するかのいずれかのターゲットカテゴリ文書内の文の数に応じて潜在的な関連カテゴリをソートする。これは二つのカテゴリ間の関係強度の近似尺度を提供する。
【００６２】
[066]二つのカテゴリ間の関係の他の可能な尺度は、メインカテゴリ及びトピックｚを与えられたとすると関連カテゴリ候補を見る確率として表された、ＬＤＡ結果に直接基づいて計算されたスコアであり、これは以下のように定義され得る。
【数１】
0005824532.tif 000002
【００６３】
[068]ここで、トピックｚを与えられたカテゴリ文書ｃの確率は（全ての文書の確率が等しいという追加の仮定を有する）ベイズルールから計算される。
【数２】
0005824532.tif 000003
【００６４】
[070]一実施形態では、そのカテゴリのための主要なテーマを表すためにターゲットカテゴリ文書において４つの上位トピックが選ばれた。この数は柔軟であるが、通常、単一のカテゴリでは３〜５トピックが支配的である。それらのトピックのそれぞれでは、４つの関連カテゴリが、前にソートされたカテゴリ候補リストに反復適用され、以下の式に基づいて各候補をトピックに割り当てることにより、割り当てられた。式中、ｚはトピックであり、ｃはカテゴリである。
ＲｅｌＺ（ｃｉ，ｃｊ）＝ｍａｘｚ（Ｐ（ｚｋ｜ｃｉ）＋Ｐ（ｚｋ｜ｃｊ））  （１）
【００６５】
[072]これは、そのトピックの下で両方のカテゴリの確率を最大化するオーバラッピングトピックを選択することに対応する。潜在的オーバラップに関してチェックされたトピックは、ターゲット及び関連候補カテゴリにおける上位１０トピックに制限され、したがって、オーバラップがない場合は候補を拒否することが可能である。
【００６６】
[073]関連カテゴリをトピックに割り当てるための他の代替実施形態は、（例えば、関連カテゴリの名前を含むメインカテゴリ文書から全ての文を抽出することにより）関係を説明する文から成る新しい文書を作成することである。その場合、標準的なＬＤＡ予測方法の一つを使用して新しい文書における上位トピックを予測するために、適合するように作られたＬＤＡモデルが使用されてもよい。
【００６７】
[074]４．抜粋の選択
【００６８】
[075]各関連カテゴリの例示的製品を表すべき抜粋を選択するために、開示された本発明は、抜粋候補プールとしてターゲットカテゴリ文書からの文の文節を使用する。
【００６９】
[076]単一の関連カテゴリのための候補セットに含まれる文は、（ａ）ターゲットの名前及び関連カテゴリの両方を含む文、（ｂ）対における一つのカテゴリの名前を含み、他のカテゴリの製品説明に由来する文を含む。これは、文がそのカテゴリの製品説明に由来するので、カテゴリ名の一つだけが抜粋に現れ、もう一つのカテゴリ名が暗黙のうちに存在する可能性があることを意味する。製品が属するカテゴリの名前はしばしば説明に存在しない。その代わりに、それは暗黙の又は無効な項であり、例えば、ラーメンヌードルの説明は、それがヌードルを指しているとしても“ラーメン”という語を含まない可能性がある。文に単一のカテゴリ名だけが存在することができるようにする方策により、全ての文にわたってより多くのカバレッジ及びより信頼性の高い統計値が可能になる。
【００７０】
[077]まず、候補文は、最も共通の項＋予測構造によってフィルタされ、ここで、格項はカテゴリ名である。カテゴリ間の関係が一般的に表されるある推定形態が存在するが、文にはカテゴリ名の一つしか存在しない可能性があるので、開示された本発明では対における二つのカテゴリから最も頻繁なカテゴリ名＋格組合せを選択することが想定される。次に、システムは、候補セットにおいてこのカテゴリ項が依存する最も頻繁な動詞を見つける。例えば、カテゴリ対の“キュウリ及び漬物”では、最も頻繁な項−述語構造は、“キュウリを漬けること”であり得る。
【００７１】
[078]次いで、最も頻繁な場合であり推定形態である候補文が、関連カテゴリ対が割り当てられたトピックを候補文内の語がどれほど密に反映しているかに応じてスコア付けされる。スコアは各文内の語のトピックｚスコアを合計することにより割り当てられる。ｚスコアはトピック内の語の出現が平均と異なる標準偏差の数、すなわち、トピックに関係のないその予想頻度を表す統計尺度である。ｚスコアは、以下に示されているように、（二項分布のために計算された）コーパスの標準偏差で割られた、トピックｔ内の語ｗｉの生頻度と、ｔ内のｗｉの予想頻度との差として計算される。Ｎは全コーパス内の語の数である。
【数３】
0005824532.tif 000004
【００７２】
[080]抜粋候補をソートするための他の選択肢は、トピックｚスコアの代わりにスキップバイグラム統計値を使用することを含む。
【００７３】
[081]５．トピックページ作成
【００７４】
[082]トピックページは、与えられたトピックに関係があるカテゴリをクラスタ化し、ページ上で提示されるべき最も「信頼性の高い」クラスタを選ぶことにより作成される。
【００７５】
[083]カテゴリは、まず一次ｋ平均クラスタリングを使用してクラスタ化され、この場合、カテゴリ間の距離はオントロジツリー内のカテゴリ間のエッジの数だけである。各クラスタは、トピックを与えられたそのクラスタ内のカテゴリに割り当てられた確率の平均に基づいて信頼性スコアを受け取る。トピックｚを与えられたカテゴリ文書ｃの確率は、[068]において定義された式に従って計算される。ＬＤＡ結果はカテゴリを与えられた各トピックの確率を提供するので、トピックを与えられたカテゴリの確率は、コーパス内の全てのカテゴリは確率が等しいという追加の仮定で、ベイズルールを使用して計算することが可能である。クラスタはそれらの信頼性スコアに応じてソートされる。
【００７６】
[084]クラスタがトピックページに受け入れられるためには、そのクラスタ内の上位カテゴリのためのトピックを与えられる確率が、最高の信頼性を有するクラスタ内の平均確率より高くなければならない。さらに、各クラスタ内のある確率閾値より低いカテゴリは、より首尾一貫したページの作成を保証するために廃棄されてもよい（閾値は経験的に設定することが可能である）。クラスタのラベルは、最も低い共通の先祖カテゴリの名前である。
【００７７】
[085]６．自動ラベリング
【００７８】
[086]トピックラベリングは一般に二つの段階、すなわち、（ａ）候補選択をラベリングすることと、その後に続く（ｂ）候補スコアリングをラベリングすることとから成り、これにより、システムが候補ラベルをソートし最良のもの（複数可）を選択することができるようにする。本発明の一実施形態では、候補選択及びスコアリングの前にさらに二つの段階、すなわち、（ｃ）トピックをｘ個（例えば、３個）のタイプの一つに分類すること、及び（ｄ）トピックタイプに応じて次に続く候補ラベルプールにスコアを与えることが追加される。
【００７９】
[087]トピックに基づいて製品カテゴリ間の関連を見つけるために本開示に記載の方法を使用して、システムは各トピックを表す製品カテゴリを見つけることもできる。システムはこのカテゴリ選択及び製品カテゴリオントロジからの知識を使用して、トピックを、一実施形態では、以下のタイプのうちの一つに分類する。
【００８０】
[088]ｉ．セマンティックトピック。これは、トピックを表すとして選択された製品カテゴリの８０％以上が製品カテゴリオントロジ内の単一のサブツリーに属するトピック、すなわち、根より２レベル下又はそれより下における共通の先祖を共有するトピックを指す。
【００８１】
[089]ｉｉ．製品タイプトピック。このトピックは、カテゴリオントロジ内の複数のサブツリーに属するカテゴリをグループ化するが、大多数のカテゴリに共通の製品タイプがあり、これは、カテゴリ名に反映される。例えば、サンダルが、オントロジにおける男性の靴、女性の靴、及び子供の靴のカテゴリグループの下に現れてもよい。その場合、サンダルという語が複数のカテゴリ名に現れ、与えられたトピックにおける高い確率の語であろうことが予想されるであろう。
【００８２】
[090]ｉｉｉ．特有の特徴トピック。このトピックは、共通の特徴（例えば、エレガント又はカジュアル）を共有する様々なタイプの製品をグループ化するか、又は単一の行動（例えば、スチームクッキング又はカクテル準備）において使用される。トピックがセマンティック又は製品タイプトピックとして識別されなかった場合は、自動的にこのタイプに入る。
【００８３】
[091]ラベル候補プールは、判定されたトピックタイプに依存する。例として、トピックがセマンティックトピックであると判定された場合は、ラベルは先祖カテゴリラベルである。トピックが製品タイプトピックであると判定された場合は、ラベルは、トピック内の上位１０の最も可能性のある語、及びトピックページ作成中にそのトピックに割り当てられたカテゴリの名前に基づいて選ばれる。トピックが特有の特徴トピックである場合は、ラベル候補は、与えられたトピックのための最も可能性のある語によって作成されたｎグラム又は名詞句によって、又はトピックによって表された概念を最も近い電子百科事典の項目に一致させることにより選択される（下記を参照されたい。Ｊｅｙ  Ｈａｎ  Ｌａｕ、Ｋａｒｌ  Ｇｒｉｅｓｅｒ、Ｄａｖｉｄ  Ｎｅｗｍａｎ、及びＴｉｍｏｔｈｙ  Ｂａｌｄｗｉｎ。Ａｕｔｏｍａｔｉｃ  ｌａｂｅｌｌｉｎｇ  ｏｆ  ｔｏｐｉｃ  ｍｏｄｅｌｓ．計算機用言語協会の第４９回年次集会の議事録における、Ｈｕｍａｎ  Ｌａｎｇｕａｇｅ  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ−第１巻、ＨＬＴ’１１、１５３６〜１５４５ページ、Ｓｔｒｏｕｄｓｂｕｒｇ、ＰＡ、ＵＳＡ、２０１１。Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ  ｆｏｒ  Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌ  Ｌｉｎｇｕｉｓｔｉｃｓ。Ｑｉａｏｚｈｕ  Ｍｅｉ、Ｘｕｅｈｕａ  Ｓｈｅｎ、及びＣｈｅｎｇＸｉａｎｇ  Ｚｈａｉ。Ａｕｔｏｍａｔｉｃ  ｌａｂｅｌｉｎｇ  ｏｆ  ｍｕｌｔｉｎｏｍｉａｌ  ｔｏｐｉｃ  ｍｏｄｅｌｓ。第１３回知識発見及びデータマイニングに関するＡＣＭ  ＳＩＧＫＤＤ国際会議、ＫＤＤ’０７の議事録における、４９０〜４９９ページ、Ｎｅｗ  Ｙｏｒｋ、ＮＹ、ＵＳＡ、２００７。ＡＣＭ。これらはそれぞれ参照により本明細書に組み込まれる）。トピック語多項式（トピックを与えられた語彙における語の確率）に加えて、システムはトピックの内容を示す関連製品カテゴリを選択し、システムはこれらのカテゴリ並びに上位トピック語を使用して各関連カテゴリの代表的な製品を探索することができる。一実施形態では、選択ラベル候補ｎグラムは下記から選択される。
【００８４】
[092]ｉ．与えられたトピック内の上位１０の最も可能性のある語。
【００８５】
[093]ｉｉ．トピックを表すために選択されたカテゴリの名前及びそれらの先祖カテゴリ（親及びそれより上）。これは、トピックが皿又はパスタなどの同じタイプの製品をほとんどグループ化する場合に特に有用である。
【００８６】
[094]ｉｉｉ．そのトピックのための上位１０の語を使用してそのカテゴリの中で探索することによりトピックカテゴリごとに選ばれた上位５０の製品のタイトル。これらのタイトルは高確率トピック語を含む可能性があるが、これらはトピックを例示する製品なので、追加の有用な候補語句も含む可能性がある。代替として、製品説明又は概説からの選択文、例えば与えられたトピックにおいて高い確率を有する語を含む文がタイトルに加えて使用されてもよい。
【００８７】
[095]セマンティックトピックを除いて、ラベルが単に先祖カテゴリ名である場合には、上記で概説された方法に従って選ばれた候補は一実施形態では以下のようにスコアを与えられることが可能である。システムは、トピックｚのための候補プールＬ内の候補ラベルｌｉに下記の式に基づいてスコアを割り当て、式中、ｗは語（式における合計がコーパス内の語彙における全ての語にわたる）を表し、ｐは確率を表し、点別相互情報（ＰＭＩ）はカテゴリ領域コーパス全体にわたって製品別に計算される。
【数４】
0005824532.tif 000005
【００８８】
[097]さらに、一般的な意味を有する非常に頻繁に現れる候補は逆文書頻度（ｉｄｆ）に基づいてフィルタアウトされてもよく、あるいは、ｉｄｆはラベル候補確率を正規化するために上のスコアに組み込まれてもよい。一例では、項ｔのｉｄｆは、ｔを含む文書の数で割られた文書の総数またははその総数の対数である。
【００８９】
[098]追加の適用形態
【００９０】
[099]ユーザがブラウズする製品のカテゴリを表示するために、サーフショッピング構成要素として関連関係発見を使用することのほかに、下記を含めて、本方法に関する他のあり得る適用形態がある。
【００９１】
[0100]１．カテゴリページ
【００９２】
[0101]カテゴリのためのランディングページ又は特徴ページが与えられれば、本方法の結果を関連カテゴリを表示するために使用することも可能である。
【００９３】
[0102]２．推奨
【００９４】
[0103]本方法の結果は、特に、ユーザがあるアイテムを購入したばかりであって、ユーザが与えられたカテゴリの同様のアイテムを比較することにもはや興味がないが関連カテゴリを調べたいと思う可能性がある場合は、推奨システムに組み込まれることも可能である。
【００９５】
[0104]３．テーマページ
【００９６】
[0105]本方法によって作成されたトピックページはテーマ表示ページとして残りの結果とは別に使用することが可能である。開示された本発明の一実施形態による例示的テーマページのスクリーンショットを図４に示す。
【００９７】
[0106]潜在的ディリクレ配分法
【００９８】
[0107]以下のセクションは、上記で簡単に説明されたＬＤＡに関する追加の詳細を提供する。ＬＤＡは、基本的トピックの混合としてコーパス内の各文書を表す生成的トピックモデルである。次に、各トピックは全語にわたる多項分布とみなされてもよい。観測可能な変数だけが文書内の語であり、潜在トピックはコーパス内の基本的テーマを表すと想定される。ＬＤＡの基本バージョンは語モデルのバッグであり、ここで、文書の中の語は交換可能であると想定される。
【００９９】
[0108]モデルの背後にある直観は、新聞記事などの各文書が少数の基本的トピックをカバーするということである。例えば、新しい学校に資金助成をすることについての記事は、教育トピックに属する内容と資金／予算作成トピックからの内容とを含んでもよい。記事内の各語には、この語を特定のトピックについての情報を伝達すると分類するトピックラベルを割り当てることができる。
【０１００】
[0109]生成的モデルの観点から見ると、観測されたデータ（文書内の語）は隠れたトピック変数に依存する。したがって、文書が作成される場合、文書に挿入される語は、その文書内の様々なトピックの重要性に応じて、及び異なる語がどれほど与えられたトピックに現れる可能性があるかに応じてサンプリングされる。例えば、トピック「教育」が文書において高い確率を有する場合は、次の語がそのトピックから生成され得る可能性がある。さらに、次の語は、「学校」など、教育トピックにおいて高い確率を有する語である可能性がより大きい。
【０１０１】
[0110]より形式的には、集まり内の文書のための生成的プロセスは以下のように要約されてもよい。文書ごとにトピック混合物を選び、続いて、（ａ）文書特定トピック混合物から選択されたトピック、及び（ｂ）そのトピックのための語分布を条件として、文書内の各語を選ぶ。文書の生成を以下でより詳細に説明する。
【０１０２】
[0111]ＬＤＡモデル及びそのパラメータを図５にグラフィックで示す。グラフィックモデルはＤ個の文書のコーパスを示し、それぞれＮｄ個の語である。さらに、コーパス内にはＫ個のトピックがあり、ここで、各トピックβは、コーパスに見られる全語にわたる多項分布に対応する。ｚｄ，ｎは、文書ｄ内のｎ番目の語に割り当てられるトピックラベルである。語レベル変数ｚのほかに文書レベル変数Θもあり、ここで、Θｄは、文書ｄ内の全トピックにわたって多項式をパラメータ化する。最後に、α及びηは、生成的プロセス中に文書内のトピック分布及びトピック内の語分布がそこからサンプリングされる、ディリクレ事前分布に関するパラメータである。
【０１０３】
[0112]上記で定義された変数が与えられると、図１に例示された生成的プロセスは以下のステップによって定義できる。
１．Θｄ〜Ｄｉｒ（α）を選び、ここで、ｄ∈｛１，...，Ｄ｝
２．βｋ〜Ｄｉｒ（η）を選び、ここで、ｋ∈｛１，...，Ｋ｝
３．語ｗｄ，ｎのそれぞれについて、ｎ∈｛１，...，Ｎｄ｝であり、
（ａ）まず、トピックｚｄ，ｎ〜多項式（Θｄ）を選び、
（ｂ）次いで、語ｗｄ，ｎ〜多項式
【数５】
0005824532.tif 000006
を選ぶ。
【０１０４】
[0116]したがって、文書ｄ内の与えられた語のためのトピックラベルｚの選択が、Θｄによってパラメータ化された文書内のトピックの多項分布に依存することがわかる。さらに、語の選択は、その語のために選択されたトピックｚ及びそのトピック内の語の分布に依存する。また、これらの依存関係は、生成的プロセスに関係を持つ全ての隠れた及び観測された変数のための同時確率分布において見え、これは、下記（１）に示されている。
【数６】
0005824532.tif 000007
【０１０５】
[0118]上記で提示された同時分布は、生成的モデルの背後にある確率的仮定を例示する。しかし、それは、潜在変数Θ、β及びｚの値が知られていると想定される場合は、モデルのパラメータの単一設定のために有効である。実際には、モデルの唯一の与えられた部分は、集まり内の文書において観測された語から成る。したがって、推論又は事後計算とも呼ばれるモデルの可変設定を推定するタスクは、下記のように、観測されたコーパスを与えられれば全ての隠れた変数の条件付き分布を見つけることを伴う。
【数７】
0005824532.tif 000008
【０１０６】
[0120]右辺の分子は、単に、モデルの単一「バージョン」における全てのランダムな変数の同時分布である。この分母は、隠れた変数の任意の設定の下でのコーパスの周辺確率を表す。理論的には、これはトピックモデルの全ての可能なバージョンを合計することにより計算されることも可能であるが、この合計は、コーパス内の語全体にわたる可能なトピックラベル割り当ての数のため扱いにくい。
【０１０７】
[0121]したがって、モデルの事後確率は、通常、変分推論法又はサンプリング法、最も頻繁にはギブスサンプリングなどの技法を使用して推定される。サンプリング法の場合には、推定値は複数のサンプルを平均することにより計算されてもよく、あるいはその代わりに単一サンプル近似法が使用されてもよい。ＬＤＡの実施においては崩壊型ギブスサンプリングを利用してもよい。
【０１０８】
[0122]前述の本発明は、汎用又は専用コンピューティングシステム環境若しくは構成で使用可能である。本発明による使用に適し得るよく知られているコンピューティングシステム、環境、及び／又は構成の例は、パーソナルコンピュータ、サーバコンピュータ、ハンドヘルド若しくはラップトップデバイス、タブレットデバイス、マルチプロセッサシステム、マイクロプロセッサベースのシステム、セットトップボックス、プログラマブルコンシューマ電子機器、ネットワークＰＣ、ミニコンピュータ、メインフレームコンピュータ、上記システム若しくはデバイスのいずれかを含む分散コンピューティング環境などを含むがそれらに限定されない。
【０１０９】
[0123]本発明のコンピュータシステムの構成要素は、処理ユニット、システムメモリ、及びシステムメモリを含む様々なシステム構成要素を処理ユニットを結合するシステムバスを含んでもよいがそれらに限定されない。コンピュータシステムは、通常、様々な非一時的コンピュータ可読媒体を含む。コンピュータ可読記憶媒体は、コンピュータによってアクセスすることが可能である任意の入手可能な媒体であってよく、揮発性媒体及び不揮発性媒体の両方、並びに取外し可能な媒体及び取外し不可能な媒体を含む。例として、限定としてではなく、コンピュータ可読記憶媒体は、コンピュータ記憶媒体及び通信媒体を含んでもよい。コンピュータ記憶媒体は、コンピュータ可読命令、データ構造、プログラムモジュール又は他のデータなどの情報を記憶することができる。コンピュータ記憶媒体は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュメモリ若しくは他のメモリ技術、ＣＤ−ＲＯＭ、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）若しくは他の光ディスクストレージ、磁気カセット、磁気テープ、磁気ディスクストレージ若しくは他の磁気ストレージデバイス、又は所望の情報を記憶するために使用することが可能であり、コンピュータによってアクセスすることが可能である任意の他の媒体を含むがそれらに限定されない。通信媒体は、通常、コンピュータ可読命令、データ構造、プログラムモジュール、又は搬送波若しくは他の伝送機構などの変調データ信号内の他のデータを具現化し、任意の情報配信媒体を含む。用語「変調データ信号」は、信号内の情報をエンコードするような方法で設定又は変更されたその特性の一又は複数を有する信号を意味する。例として、限定としてではなく、通信媒体は、有線ネットワーク又は直接有線接続などの有線媒体、並びに音響媒体、ＲＦ媒体、赤外線媒体及び他の無線媒体などの無線媒体を含む。上記のいずれかのものの組合せもコンピュータ可読媒体の範囲内に含まれるべきである。
【０１１０】
[0124]コンピュータシステムは、一又は複数のリモートコンピュータへの論理的接続を使用してネットワーク接続された環境で動作することができる。リモートコンピュータは、パーソナルコンピュータ、サーバ、ルータ、ネットワークＰＣ、ピアデバイス又は他の共通ネットワークノードでもよく、通常、コンピュータに関する前述の要素の多く又は全てを含む。図示された論理的接続は、一又は複数のローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）及び一又は複数の広域ネットワーク（ＷＡＮ）を含むが、他のネットワークを含んでもよい。そのようなネットワーキング環境は、オフィス、企業規模でのコンピュータネットワーク、イントラネット、及びインターネットでは普通である。
【０１１１】
[0125]説明を容易にするために、本明細書では、必ずしも本発明の全てのステップ又は要素がソフトウェア又はコンピュータシステムの一部分として説明されるわけではないが、各ステップ又は要素は対応するコンピュータシステム又はソフトウェアコンポーネントを有してもよいことを当業者は理解するであろう。したがって、そのようなコンピュータシステム及び／又はソフトウェアコンポーネントは、それらの対応するステップ又は要素（すなわち、それらの機能）を記述することによりイネーブルにされ、本発明の範囲内にある。さらに、本発明の様々なステップ及び／又は要素は、非一時的記憶媒体に記憶され、プロセッサによって選択的に実行されてもよい。
【０１１２】
[0126]本発明の様々な要素を構成するように記載されている本発明の前述の構成要素は、例示的であって制限的ではないものとする。構成要素として同じ又は同様の機能を実行する多くの適切な構成要素は、本発明の範囲内に含まれるものとする。そのような他の構成要素は、例えば、本発明の開発の後に開発される構成要素を含んでもよい。
【図１】
0005824532.tif 000009
【図２】
0005824532.tif 000010
【図５】
0005824532.tif 000011
【図３】
0005824532.tif 000012
【図４】
0005824532.tif 000013