【手続補正書】
【提出日】平成25年10月1日(2013.10.1)
【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】
情報を検索するための方法であって、
クライアントから現行クエリデータを受信し、
前記現行クエリデータの一般属性特徴を抽出し、前記一般属性特徴は、複数のカテゴリに対応する前記現行クエリデータの複数の確度を計算するために用いられ、前記確度の各々は、前記現行クエリデータが前記複数のカテゴリの内のそれぞれのカテゴリに属する確度を示し、
前記一般属性特徴に少なくとも部分的に基づいて、前記現行クエリデータの前記複数の確度を決定することであって、最大エントロピモデル、線形回帰またはサポートベクターマシンモデルを用いて、前記複数の確度を決定し、
前記複数の確度に少なくとも部分的に基づいてカテゴリを選択し、選択されたカテゴリである選択カテゴリは前記複数のカテゴリの１つであり、他のカテゴリの確度よりも高い確度を有し、
前記選択カテゴリ内において、前記現行クエリデータに対応する検索結果を検索し、
前記検索結果を返すこと、
を備える、方法。
【請求項２】
請求項１に記載の方法であって、前記一般属性特徴は、前記現行クエリデータ内のキーワードに対応する単語レベル特徴を含む、方法。
【請求項３】
請求項１に記載の方法であって、前記一般属性特徴は、前記現行クエリデータ内の見出し語に対応する語根に対応する構文特徴を含む、方法。
【請求項４】
請求項３に記載の方法であって、前記構文特徴を含む前記一般属性特徴の抽出は、
前記現行クエリデータ内の前記キーワードの品詞タグ付けと、前記現行クエリデータ内の前記キーワードを含む句の特定とを実行し、
前記品詞タグ付けおよび前記句の前記特定の結果に少なくとも部分的に基づいて、前記クエリデータ内の名詞句を取得し、
前記名詞句の前記見出し語に関連する前記語根を抽出すること、
を備える、方法。
【請求項５】
請求項１に記載の方法であって、前記一般属性特徴は、前記キーワードに対応する意味タグに対応する意味特徴を含む、方法。
【請求項６】
請求項５に記載の方法であって、前記意味特徴を含む前記一般属性特徴の抽出は、
前記現行クエリデータの前記キーワードの種類を特定し、
前記特定された種類に従って、前記キーワードの動作動詞タグ、製品タグ、ブランドタグ、型式タグ、または、別のタグを取得すること、
を備える、方法。
【請求項７】
請求項１に記載の方法であって、前記一般属性特徴は、クリックログ内で前記現行クエリデータに対応する被クリックカテゴリに対応するクリック特徴を含む、方法。
【請求項８】
請求項７に記載の方法であって、前記クリック特徴を含む前記一般属性特徴の抽出は、
前記現行クエリデータが前記クリックログ内に存在するか否かを判定し、前記クリックログは、前記クエリデータおよび前記クリック特徴の間の対応関係を格納するよう適合されており、
前記現行クエリデータが前記クリックログ内に存在する場合に、前記事前設定されたクリックログから前記現行クエリデータに対応する第１の所定の数の被クリックカテゴリを取得すし、前記被クリックカテゴリは、前記クエリデータの検索後にユーザによってクリックされた対応する製品が属するカテゴリであり、
前記現行クエリデータが前記クリックログ内に存在しない場合に、前記現行クエリデータに最も近い被クリッククエリデータについて前記クリックログに照会し、前記被クリッククエリデータに対応する前記第１の所定の数のカテゴリを前記クリック特徴として取得し、前記被クリッククエリデータは、前記現行クエリデータから最短編集距離にある前記クリックログ内のデータであること、
を備える、方法。
【請求項９】
請求項１に記載の方法であって、前記一般属性特徴は、選択ログ内で前記現行クエリデータに対応する少なくとも１つの被選択カテゴリに対応する選択特徴を含む、方法。
【請求項１０】
請求項９に記載の方法であって、前記選択特徴を含む前記一般属性特徴の抽出は、
前記現行クエリデータが前記選択ログ内に存在するか否かを判定し、前記選択ログは、前記クエリデータおよび前記選択特徴の間の対応関係を格納するよう適合されており、
前記現行クエリデータが前記選択ログ内に存在する場合に、前記選択ログから前記現行クエリデータに対応する第１の所定の数の被選択カテゴリを取得し、前記被選択カテゴリは、検索エンジンのマッピングテーブル内で前記現行クエリデータに関連付けられたカテゴリを表し、
前記現行クエリデータが前記選択ログ内に存在しない場合に、前記現行クエリデータに最も近い被選択クエリデータについて前記選択ログに照会し、前記被選択クエリデータに対応する前記第１の所定の数のカテゴリを前記現行クエリデータの選択特徴として取得し、前記被選択クエリデータは、前記現行クエリデータから最短編集距離にある前記選択ログ内のデータであること、
を備える、方法。
【請求項１１】
請求項１に記載の方法であって、前記一般属性特徴は、同一セッションにおける前記現行クエリデータの前の１つのクエリに対応する実質的に最適なカテゴリに対応するセッション特徴を含む、方法。
【請求項１２】
請求項１１に記載の方法であって、前記セッション特徴を含む前記一般属性特徴の抽出は、
前記同じセッションにおける前記現行クエリデータの前の先行するクエリデータを取得し、
前記先行するクエリデータに対応する最適なカテゴリ分け結果が属するカテゴリを取得し、
前記最適なカテゴリ分け結果が属する前記カテゴリを前記現行クエリデータのセッション特徴として設定すること、
を備える、方法。
【請求項１３】
請求項１に記載の方法であって、前記一般属性特徴に少なくとも部分的に基づく、前記現行クエリデータの前記複数の確度の決定は、
前記一般属性特徴を条件付き確率モデルの所与情報として設定し、
前記条件付き確率モデルを用いて、前記現行クエリが前記所与情報の条件下で前記それぞれのカテゴリに属する複数の事後確率を計算し、
前記複数の事後確率を前記複数の確度として設定すること、
を備える、方法。
【請求項１４】
請求項１に記載の方法であって、さらに、
前記複数の確度の内、既定の第１の閾値を満たす選択された確度と、前記選択された確度に対応するカテゴリとを特定し、
前記現行クエリデータについての前記選択カテゴリを選択するために、前記複数の確度の内の前記選択された確度と、前記選択された確度に対応するカテゴリとを前記クライアントに返すこと、
を備える、方法。
【請求項１５】
請求項１に記載の方法であって、前記選択カテゴリは、前記現行クエリデータについて計算された最大確度を有する、方法。
【請求項１６】
情報を検索するためのシステムであって、
１または複数のプロセッサであって、
クライアントから現行クエリデータを受信し、
前記現行クエリデータの一般属性特徴を抽出し、前記一般属性特徴は、複数のカテゴリに対応する前記現行クエリデータの複数の確度を計算するために用いられ、前記確度の各々は、前記現行クエリデータが前記複数のカテゴリの内のそれぞれのカテゴリに属する確度を示し、
前記一般属性特徴に少なくとも部分的に基づいて、前記現行クエリデータの前記複数の確度を決定することであって、最大エントロピモデル、線形回帰またはサポートベクターマシンモデルを用いて、前記複数の確度を決定し、
前記複数の確度に少なくとも部分的に基づいてカテゴリを選択し、選択されたカテゴリである選択カテゴリは前記複数のカテゴリの１つであり、他のカテゴリの確度よりも高い確度を有し、
前記選択カテゴリ内において、前記現行クエリデータに対応する検索結果を検索し、
前記検索結果を返すことを実行するよう構成されている１または複数のプロセッサと、
前記１または複数のプロセッサに接続され、前記プロセッサに命令を提供するよう構成されている１または複数のメモリと、
を備える、システム。
【請求項１７】
情報を検索するためのコンピュータプログラムであって、
クライアントから現行クエリデータを受信するための機能と、
前記現行クエリデータの一般属性特徴を抽出するための機能と、前記一般属性特徴は、複数のカテゴリに対応する前記現行クエリデータの複数の確度を計算するために用いられ、前記確度の各々は、前記現行クエリデータが前記複数のカテゴリの内のそれぞれのカテゴリに属する確度を示し、
前記一般属性特徴に少なくとも部分的に基づいて、前記現行クエリデータの前記複数の確度を決定するための機能であって、最大エントロピモデル、線形回帰またはサポートベクターマシンモデルを用いて、前記複数の確度を決定する機能と、
前記複数の確度に少なくとも部分的に基づいてカテゴリを選択する機能と、選択されたカテゴリである選択カテゴリは前記複数のカテゴリの１つであり、他のカテゴリの確度よりも高い確度を有し、
前記選択カテゴリ内で、前記現行クエリデータに対応する検索結果を検索するための機能と、
前記検索結果を返すための機能と、
をコンピュータによって実現させるコンピュータプログラム。
【請求項１８】
請求項１に記載の方法であって、前記カテゴリの選択は、前記複数のカテゴリから予め定められた数のカテゴリを選択することを含む、方法。
【請求項１９】
請求項１に記載の方法であって、前記カテゴリの選択は、前記複数のカテゴリから予め定められたしきい値を超えた１つのカテゴリを選択することを含む、方法。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００４７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００４７】
工程４０８では、クエリカテゴライザは、単語レベル特徴、構文特徴、意味特徴、クリック特徴、選択特徴、および、セッション特徴を、条件付き確率モデルの所与情報として設定する。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００４８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００４８】
任意の与えられたカテゴリＣについて、現行クエリデータがカテゴリＣに対応する確度は、現行クエリデータが所与の関連する情報ｘの条件下でカテゴリＣに属すると決定される事後確率ｐ（「ｃが正確なカテゴリ｜ｘ」と表現される）として表すことができる。ここで、ｘは、所与情報、すなわち、この実施形態では、単語レベル特徴、構文特徴、意味特徴、クリック特徴、選択特徴、および、セッション特徴を表す。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００５２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００５２】
ここで、ｙ∈｛ｃが正確なカテゴリ、ｃが不正確なカテゴリ｝、ｘは現行クエリデータに対応する所与情報、すなわち、この実施形態では単語レベル特徴、構文特徴、意味特徴、クリック特徴、選択特徴、および、セッション特徴である。ｆjは、最大エントロピモデルに対応する特徴値であり、例えば、ｘが単語レベル特徴である時に、訓練データが「現行クエリデータのキーワードが「ｐｈｏｎｅ」を含めば、カテゴリはＣである」ことを示す場合、特徴ｆjは、「現行のクエリデータのキーワードが「ｐｈｏｎｅ」を含む」という条件で値「１」を有し、そうでなければ、ｆjは値「０」を有する。λjは、現行クエリデータの特徴に対応する加重であり、モデル訓練を通して得ることができる。Ｚ（ｘ）は、モデル訓練を通して得ることができる規格化因子である。
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００７１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００７１】
工程５０６では、クエリカテゴライザは、種類の特定に従って、キーワードの動作動詞タグ、製品タグ、ブランドタグ、型式タグ、および／または、別のタグを取得する。クエリ「ｆｉｎｄ  Ｎｏｋｉａ  Ｎ９５  ｐｈｏｎｅｓ」については、全部で４つの意味特徴、すなわち、「動作：ｆｉｎｄ」、「ブランド：Ｎｏｋｉａ」、「型式：Ｎ９５」、および、「製品：ｐｈｏｎｅ」が取得される。
【手続補正６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１１３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１１３】
所与情報設定サブモジュール９０１は、単語レベル特徴、構文特徴、意味特徴、クリック特徴、選択特徴、および、セッション特徴を、条件付き確率モデルの所与情報として設定するよう適合される。
【手続補正７】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１１６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１１６】
第１の判定モジュール９０３は、計算および取得されたそれぞれの確度が、事前設定された第１の閾値より高いか否かを判定するよう適合される。
【手続補正８】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１６０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１６０】
上述の実施形態は、理解しやすいようにいくぶん詳しく説明されているが、本発明は、提供された詳細事項に限定されるものではない。本発明を実施する多くの代替方法が存在する。開示された実施形態は、例示であり、限定を意図するものではない。
適用例１：情報を検索するための方法であって、クライアントから現行クエリデータを受信し、前記現行クエリデータの一般属性特徴を抽出し、前記一般属性特徴は、複数のカテゴリに対応する前記現行クエリデータの複数の確度を計算するために用いられ、前記確度の各々は、前記現行クエリデータが前記複数のカテゴリの内のそれぞれのカテゴリに属する確度を示し、前記一般属性特徴に少なくとも部分的に基づいて、前記現行クエリデータの前記複数の確度を決定し、選択カテゴリ内において、前記現行クエリデータに対応する検索結果を検索し、前記選択カテゴリは、前記複数のカテゴリの１つであり、前記複数の確度に少なくとも部分的に基づいて選択され、前記検索結果を返すこと、を備える、方法。
適用例２：適用例１に記載の方法であって、前記一般属性特徴は、前記現行クエリデータ内のキーワードに対応する単語レベル特徴を含む、方法。
適用例３：適用例１に記載の方法であって、前記一般属性特徴は、前記現行クエリデータ内の見出し語に対応する語根に対応する構文特徴を含む、方法。
適用例４：適用例３に記載の方法であって、前記構文特徴を含む前記一般属性特徴の抽出は、前記現行クエリデータ内の前記キーワードの品詞タグ付けと、前記現行クエリデータ内の前記キーワードを含む句の特定とを実行し、前記品詞タグ付けおよび前記句の前記特定の結果に少なくとも部分的に基づいて、前記クエリデータ内の名詞句を取得し、前記名詞句の前記見出し語に関連する前記語根を抽出すること、を備える、方法。
適用例５：適用例１に記載の方法であって、前記一般属性特徴は、前記キーワードに対応する意味タグに対応する意味特徴を含む、方法。
適用例６：適用例５に記載の方法であって、前記意味特徴を含む前記一般属性特徴の抽出は、前記現行クエリデータの前記キーワードの種類を特定し、前記特定された種類に従って、前記キーワードの動作動詞タグ、製品タグ、ブランドタグ、型式タグ、または、別のタグを取得すること、を備える、方法。
適用例７：適用例１に記載の方法であって、前記一般属性特徴は、クリックログ内で前記現行クエリデータに対応する被クリックカテゴリに対応するクリック特徴を含む、方法。
適用例８：適用例７に記載の方法であって、前記クリック特徴を含む前記一般属性特徴の抽出は、前記現行クエリデータが前記クリックログ内に存在するか否かを判定し、前記クリックログは、前記クエリデータおよび前記クリック特徴の間の対応関係を格納するよう適合されており、前記現行クエリデータが前記クリックログ内に存在する場合に、前記事前設定されたクリックログから前記現行クエリデータに対応する第１の所定の数の被クリックカテゴリを取得すし、前記被クリックカテゴリは、前記クエリデータの検索後にユーザによってクリックされた対応する製品が属するカテゴリであり、前記現行クエリデータが前記クリックログ内に存在しない場合に、前記現行クエリデータに最も近い被クリッククエリデータについて前記クリックログに照会し、前記被クリッククエリデータに対応する前記第１の所定の数のカテゴリを前記クリック特徴として取得し、前記被クリッククエリデータは、前記現行クエリデータから最短編集距離にある前記クリックログ内のデータであること、を備える、方法。
適用例９：適用例１に記載の方法であって、前記一般属性特徴は、選択ログ内で前記現行クエリデータに対応する少なくとも１つの被選択カテゴリに対応する選択特徴を含む、方法。
適用例１０：適用例９に記載の方法であって、前記選択特徴を含む前記一般属性特徴の抽出は、前記現行クエリデータが前記選択ログ内に存在するか否かを判定し、前記選択ログは、前記クエリデータおよび前記選択特徴の間の対応関係を格納するよう適合されており、前記現行クエリデータが前記選択ログ内に存在する場合に、前記選択ログから前記現行クエリデータに対応する第１の所定の数の被選択カテゴリを取得し、前記被選択カテゴリは、検索エンジンのマッピングテーブル内で前記現行クエリデータに関連付けられたカテゴリを表し、前記現行クエリデータが前記選択ログ内に存在しない場合に、前記現行クエリデータに最も近い被選択クエリデータについて前記選択ログに照会し、前記被選択クエリデータに対応する前記第１の所定の数のカテゴリを前記現行クエリデータの選択特徴として取得し、前記被選択クエリデータは、前記現行クエリデータから最短編集距離にある前記選択ログ内のデータであること、を備える、方法。
適用例１１：適用例１に記載の方法であって、前記一般属性特徴は、同一セッションにおける前記現行クエリデータの前の１つのクエリに対応する実質的に最適なカテゴリに対応するセッション特徴を含む、方法。
適用例１２：適用例１１に記載の方法であって、前記セッション特徴を含む前記一般属性特徴の抽出は、前記同じセッションにおける前記現行クエリデータの前の先行するクエリデータを取得し、前記先行するクエリデータに対応する最適なカテゴリ分け結果が属するカテゴリを取得し、前記最適なカテゴリ分け結果が属する前記カテゴリを前記現行クエリデータのセッション特徴として設定すること、を備える、方法。
適用例１３：適用例１に記載の方法であって、前記一般属性特徴に少なくとも部分的に基づく、前記現行クエリデータの前記複数の確度の決定は、前記一般属性特徴を条件付き確率モデルの所与情報として設定し、前記条件付き確率モデルを用いて、前記現行クエリが前記所与情報の条件下で前記それぞれのカテゴリに属する複数の事後確率を計算し、前記複数の事後確率を前記複数の確度として設定すること、を備える、方法。
適用例１４：適用例１に記載の方法であって、さらに、前記複数の確度の内、既定の第１の閾値を満たす選択された確度と、前記選択された確度に対応するカテゴリとを特定し、前記現行クエリデータについての前記選択カテゴリを選択するために、前記複数の確度の内の前記選択された確度と、前記選択された確度に対応するカテゴリとを前記クライアントに返すこと、を備える、方法。
適用例１５：適用例１に記載の方法であって、前記選択カテゴリはユーザによって選択される、方法。
適用例１６：適用例１に記載の方法であって、前記選択カテゴリは、前記現行クエリデータについて計算された最大確度を有する、方法。
適用例１７：情報を検索するためのシステムであって、１または複数のプロセッサであって、クライアントから現行クエリデータを受信し、前記現行クエリデータの一般属性特徴を抽出し、前記一般属性特徴は、複数のカテゴリに対応する前記現行クエリデータの複数の確度を計算するために用いられ、前記確度の各々は、前記現行クエリデータが前記複数のカテゴリの内のそれぞれのカテゴリに属する確度を示し、前記一般属性特徴に少なくとも部分的に基づいて、前記現行クエリデータの前記複数の確度を決定し、選択カテゴリ内において、前記現行クエリデータに対応する検索結果を検索し、前記選択カテゴリは、前記複数のカテゴリの１つであり、前記複数の確度に少なくとも部分的に基づいて選択され、前記検索結果を返すことを実行するよう構成されている１または複数のプロセッサと、
前記１または複数のプロセッサに接続され、前記プロセッサに命令を提供するよう構成されている１または複数のメモリと、を備える、システム。
適用例１８：  個人の特徴を推測するためのコンピュータプログラム製品であって、前記コンピュータプログラム製品は、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体内に組み込まれ、クライアントから現行クエリデータを受信するためのコンピュータ命令と、前記現行クエリデータの一般属性特徴を抽出するためのコンピュータ命令と、前記一般属性特徴は、複数のカテゴリに対応する前記現行クエリデータの複数の確度を計算するために用いられ、前記確度の各々は、前記現行クエリデータが前記複数のカテゴリの内のそれぞれのカテゴリに属する確度を示し、前記一般属性特徴に少なくとも部分的に基づいて、前記現行クエリデータの前記複数の確度を決定するためのコンピュータ命令と、選択カテゴリ内で、前記現行クエリデータに対応する検索結果を検索するためのコンピュータ命令と、前記選択カテゴリは、前記複数のカテゴリの１つであり、前記複数の確度に少なくとも部分的に基づいて選択され、前記検索結果を返すためのコンピュータ命令と、を備える、コンピュータプログラム製品。
【手続補正９】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】図４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図４】
2013506189.tif 000001