(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
分類規則情報に基づいて電子商取引サイトに係る商品に登録される商品説明情報の分類を行う商品情報分類装置であって、
前記商品説明情報は、複数のストアが種々の商品カテゴリごとに提供する商品毎に登録される情報であり、
前記商品説明情報が属する前記商品カテゴリの数をカテゴリ頻度として当該商品説明情報毎に算出する第１算出手段と、
前記商品説明情報が属する前記ストアの数をストア頻度として当該商品説明情報毎に算出する第２算出手段と、
前記算出されたカテゴリ頻度とストア頻度との比率から前記分類規則情報を生成する分類規則生成手段と、
前記分類規則生成手段により生成された分類規則情報に基づいて前記商品説明情報がノイズ情報又は商品特定情報かを識別し分類する分類手段と、
を備える商品情報分類装置
【請求項２】
前記登録された商品説明情報を形態素解析して所定単位の文字列に分割する分割手段を更に備え、
前記第１算出手段及び第２算出手段は、前記分割手段により分割された文字列毎に前記カテゴリ頻度及びストア頻度を算出する請求項１に記載の商品情報分類装置。
【請求項３】
前記商品説明情報の文字種別を識別する第１識別手段を更に備え、
前記分類規則生成手段は、前記第１識別手段により識別された文字種別に基づいて前記分類規則情報を生成する請求項１又は２に記載の商品情報分類装置。
【請求項４】
前記商品説明情報の文字長を識別する第２識別手段を更に備え、
前記分類規則生成手段は、前記第２識別手段により識別された文字長に基づいて前記分類規則情報を生成する請求項１〜３のいずれか一項に記載の商品情報分類装置。
【請求項５】
前記商品説明情報の他の商品説明情報との位置関係を識別する第３識別手段を更に備え、
前記分類規則生成手段は、前記第３識別手段により識別された位置関係に基づいて前記分類規則情報を生成する請求項１〜４のいずれか一項に記載の商品情報分類装置。
【請求項６】
前記分類規則生成手段は、前記カテゴリ頻度とストア頻度との比率を機械学習手法により学習することにより前記分類規則情報を生成する請求項１〜５のいずれか一項に記載の商品情報分類装置。
【請求項７】
前記分類規則生成手段は、前記ストア頻度が前記カテゴリ頻度よりも高い場合に前記商品説明情報を商品特定情報として分類する分類規則情報を生成する請求項１〜６のいずれか一項に記載の商品情報分類装置。
【請求項８】
前記分類規則生成手段は、前記カテゴリ頻度が前記ストア頻度よりも高い場合に前記商品説明情報をノイズ情報として分類する分類規則情報を生成する請求項１〜７のいずれか一項に記載の商品情報分類装置。
【請求項９】
コンピュータに、分類規則情報に基づいて電子商取引サイトに係る商品に登録される商品説明情報の分類を行わせるためのプログラムであって、
前記商品説明情報は、複数のストアが種々の商品カテゴリごとに提供する商品毎に登録される情報であり、
前記コンピュータに、
前記商品説明情報が属する前記商品カテゴリの数をカテゴリ頻度として当該商品説明情報毎に算出する第１算出手段と、
前記商品説明情報が属する前記ストアの数をストア頻度として当該商品説明情報毎に算出する第２算出手段と、
前記算出されたカテゴリ頻度とストア頻度との比率から前記分類規則情報を生成する分類規則生成手段と、
前記分類規則生成手段により生成された分類規則情報に基づいて前記商品説明情報のノイズ情報又は商品特定情報かの識別を行い分類する分類手段と、
を実現させるためのプログラム。
【請求項１０】
分類規則情報に基づいて電子商取引サイトに係る商品に登録される商品説明情報の分類を行う商品情報分類方法であって、
前記商品説明情報は、複数のストアが種々の商品カテゴリごとに提供する商品毎に登録される情報であり、
前記商品説明情報が属する前記商品カテゴリの数をカテゴリ頻度として当該商品説明情報毎に算出する第１算出工程と、
前記商品説明情報が属する前記ストアの数をストア頻度として当該商品説明情報毎に算出する第２算出工程と、
前記算出されたカテゴリ頻度とストア頻度との比率から前記分類規則情報を生成する分類規則生成工程と、
前記分類規則生成工程において生成された分類規則情報に基づいて前記商品説明情報のノイズ情報又は商品特定情報かの識別を行い分類する分類工程と、
を含む商品情報分類方法。 
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は電子商取引に係る商品説明情報を分類する技術に関し、特にオークションサイトやショッピングサイト等のストアで扱う商品説明情報を検索するために当該商品説明情報を分類する商品情報分類装置、プログラム、商品情報分類方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、インターネットなどにおけるオークションサイトやショッピングサイトでは、種々の商品カテゴリごとに複数のストアが商品を提供しており、数多くの商品が取り扱われている。これらのサイトでは、商品の特徴などを示す情報を受け付けて、商品に対応して予め記憶されている商品説明情報と比較することで、購買者が所望する商品の検索が行われている。
【０００３】
例えば、商品説明情報を検索するための技術としては、特許文献１、２などがある。特許文献１には、商品が有する色を商品属性として記憶管理しておき、ユーザにより入力された色に基づいて検索を行うことが開示されている。この特許文献１における商品属性としての色はユーザが登録するものである。また、特許文献２には、商品の属性情報を登録者が入力し、画像処理により商品画像の色を判定することで、入力された色による商品検索を行うことが開示されている。
【特許文献１】特開２００２−９２０２０号公報
【特許文献２】特開２００２−２５９４０１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上述した商品説明情報には、商品の特性や特徴などを表現するシード（商品特定情報）と、商品の特性や特徴とは関係ない宣伝表現などであるノイズ（ノイズ情報）と、が含まれている。このため、商品説明情報に基づいた商品名寄せや商品検索などの処理を精度良く行うためにはノイズを識別して排除する必要がある。
【０００５】
しかしながら、上記従来技術では、商品説明情報の登録時にノイズが混入してしまうため、商品検索の精度を向上させることはできなかった。また、シードとノイズを逐次設定して商品説明情報の登録を行うことは非常に煩雑なことであった。従って、商品説明情報がノイズかシードかを精度よく識別することができれば、商品検索の精度向上を図ることができる。
【０００６】
本発明の課題は、上記従来技術の問題に鑑みてなされたものであって、商品に登録された商品説明情報のシードかノイズかの識別を高精度に行うことで、商品検索の精度向上を図ることである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記課題を解決するために、請求項１に記載の発明は、分類規則情報に基づいて電子商取引サイトに係る商品に登録される商品説明情報の分類を行う商品情報分類装置であって、
前記商品説明情報は、複数のストアが種々の商品カテゴリごとに提供する商品毎に登録される情報であり、
前記商品説明情報が属する前記商品カテゴリの数をカテゴリ頻度として当該商品説明情報毎に算出する第１算出手段と、
前記商品説明情報が属する前記ストアの数をストア頻度として当該商品説明情報毎に算出する第２算出手段と、
前記算出されたカテゴリ頻度とストア頻度との比率から前記分類規則情報を生成する分類規則生成手段と、
前記分類規則生成手段により生成された分類規則情報に基づいて前記商品説明情報のノイズ情報又は商品特定情報かの識別を行い分類する分類手段と、
を備える。
【０００８】
請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の発明において、
前記登録された商品説明情報を形態素解析して所定単位の文字列に分割する分割手段を更に備え、
前記第１算出手段及び第２算出手段は、前記分割手段により分割された文字列毎に前記カテゴリ頻度及びストア頻度を算出する。
【０００９】
請求項３に記載の発明は、請求項１又は２に記載の発明において、
前記商品説明情報の文字種別を識別する第１識別手段を更に備え、
前記分類規則生成手段は、前記第１識別手段により識別された文字種別に基づいて前記分類規則情報を生成する。
【００１０】
請求項４に記載の発明は、請求項１〜３の何れか一項に記載の発明において、
前記商品説明情報の文字長を識別する第２識別手段を更に備え、
前記分類規則生成手段は、前記第２識別手段により識別された文字長に基づいて前記分類規則情報を生成する。
【００１１】
請求項５に記載の発明は、請求項１〜４の何れか一項に記載の発明において、
前記商品説明情報の他の商品説明情報との位置関係を識別する第３識別手段を更に備え、
前記分類規則生成手段は、前記第３識別手段により識別された位置関係に基づいて前記分類規則情報を生成する。
【００１２】
請求項６に記載の発明は、請求項１〜５の何れか一項に記載の発明において、
前記分類規則生成手段は、前記カテゴリ頻度とストア頻度との比率を機械学習手法により学習することにより前記分類規則情報を生成する。
【００１３】
請求項７に記載の発明は、請求項１〜６の何れか一項に記載の発明において、
前記分類規則生成手段は、前記ストア頻度が前記カテゴリ頻度よりも高い場合に前記商品説明情報を商品特定情報として分類する分類規則情報を生成する。
【００１４】
請求項８に記載の発明は、請求項１〜７の何れか一項に記載の発明において、
前記分類規則生成手段は、前記カテゴリ頻度が前記ストア頻度よりも高い場合に前記商品説明情報をノイズ情報として分類する分類規則情報を生成する。
【００１５】
請求項９に記載の発明は、
コンピュータに、分類規則情報に基づいて電子商取引サイトに係る商品に登録される商品説明情報の分類を行わせるためのプログラムであって、
前記商品説明情報は、複数のストアが種々の商品カテゴリごとに提供する商品毎に登録される情報であり、
前記コンピュータに、
前記商品説明情報が属する前記商品カテゴリの数をカテゴリ頻度として当該商品説明情報毎に算出する第１算出手段と、
前記商品説明情報が属する前記ストアの数をストア頻度として当該商品説明情報毎に算出する第２算出手段と、
前記算出されたカテゴリ頻度とストア頻度との比率から前記分類規則情報を生成する分類規則生成手段と、
前記分類規則生成手段により生成された分類規則情報に基づいて前記商品説明情報のノイズ情報又は商品特定情報かの識別を行い分類する分類手段と、
を実現させる。
【００１６】
請求項１０に記載の発明は、
分類規則情報に基づいて電子商取引サイトに係る商品に登録される商品説明情報の分類を行う商品情報分類方法であって、
前記商品説明情報は、複数のストアが種々の商品カテゴリごとに提供する商品毎に登録される情報であり、
前記商品説明情報が属する前記商品カテゴリの数をカテゴリ頻度として当該商品説明情報毎に算出する第１算出工程と、
前記商品説明情報が属する前記ストアの数をストア頻度として当該商品説明情報毎に算出する第２算出工程と、
前記算出されたカテゴリ頻度とストア頻度との比率から前記分類規則情報を生成する分類規則生成工程と、
前記分類規則生成工程において生成された分類規則情報に基づいて前記商品説明情報のノイズ情報又は商品特定情報かの識別を行い分類する分類工程と、
を含む。
【発明の効果】
【００１７】
請求項１、９、１０に記載の発明によれば、分類規則情報に基づいて電子商取引サイトに係る商品説明情報の分類を行う際に、その商品説明情報が属するストア数であるストア頻度とその商品説明情報が属する商品カテゴリ数であるカテゴリ頻度との比率から分類規則情報を生成できる。このため、この分類規則情報に基づいて商品説明情報を分類することができ、商品の特性や特徴などを表現するシードと、商品の特性や特徴とは関係ない宣伝表現などであるノイズとの識別を高精度に行うことができる。
【００１８】
請求項２に記載の発明によれば、入力された商品説明情報を形態素解析して所定単位に分割した文字列をシード又はノイズに分類できる。
【００１９】
請求項３に記載の発明によれば、商品説明情報の文字種別を含めて分類規則情報を生成するため、商品説明情報のシード又はノイズへの分類を高精度に行うことができる。
【００２０】
請求項４に記載の発明によれば、商品説明情報の文字長を含めて分類規則情報を生成するため、商品説明情報のシード又はノイズへの分類を高精度に行うことができる。
【００２１】
請求項５に記載の発明によれば、商品説明情報間の位置関係を含む分類規則情報を生成するため、商品説明情報のシード又はノイズへの分類を高精度に行うことができる。
【００２２】
請求項６に記載の発明によれば、機械学習手法により分類規則情報を生成するため、ユーザにより登録される商品説明情報に応じて分類規則情報を生成することができる。
【００２３】
請求項７に記載の発明によれば、ストア頻度がカテゴリ頻度よりも高い場合に、商品説明情報を商品特定情報として分類できる。
【００２４】
請求項８に記載の発明によれば、カテゴリ頻度がストア頻度よりも高い場合に、商品説明情報をノイズ情報として分類できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２５】
以下、本発明の実施の形態について図を参照して説明するが、この発明の範囲は以下の実施の形態に限定されない。
【００２６】
先ず、本実施の形態に係る電子商取引システムの構成について図１、２を参照して説明する。図１は、電子商取引システム１００の構成を示す概略図である。図２は、サーバ装置２０の機能的構成を模式的に示すブロック図である。
【００２７】
図１に示すように、電子商取引システム１００は、ネットワークＮに接続された端末１１、１２…と、電子商取引サイト１０１を構成するサーバ装置２０及び記憶装置３０と、を有する構成である。ネットワークＮは、インターネットや電気通信事業者等の電話回線網、携帯電話通信網等であり、当該ネットワークＮに接続する端末１１、１２…、サーバ装置２０等の装置間をデータ通信可能に接続する。
【００２８】
端末１１、１２…は、ディスプレイなどの表示装置、キーボードなどの操作装置を備えたＰＣ（Personal  Computer）、ＷＳ（Work  Station）、ＰＤＡ（Personal  Digital  Assistant）、携帯電話等の端末機器である。端末１１、１２…は、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）等を備えている（いずれも図示しない）。端末１１、１２…は、ＣＰＵとＲＯＭに記憶されたプログラムとの協働により、各種データ処理やネットワークＮを介したデータ通信を行う。
【００２９】
具体的には、端末１１、１２…は、ウエブブラウザや、電子メールなどにより電子商取引サイトのウエブサーバなどであるサーバ装置２０とデータ通信を行うことで、電子商取引に係るデータの送受信を行う。端末１１、１２は、電子商取引サイト１０１を介して商品を購入する顧客側、又は、電子商取引サイト１０１を介して商品を販売するストア側の操作端末である。
【００３０】
例えば、端末１１、１２…は、顧客からの操作指示に基づいてサーバ装置２０にアクセスすることで、当該サーバ装置２０が管理する商品説明情報の閲覧や、商品の発注などを行う。また、端末１１、１２…は、電子商取引システム１００で商品売買を行うストア側の操作者からの操作指示に基づいてサーバ装置２０にアクセスすることで、当該ストアが取り扱う商品の登録、売上の確認などを行う。
【００３１】
商品情報分類装置であるサーバ装置２０は、ＰＣやＷＳ等の情報機器であり、記憶装置３０とはＵＳＢ（Universal Serial Bus）などの通信インターフェイスを介して接続されている。サーバ装置２０は、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ等を備えており（いずれも図示しない）、ＣＰＵとＲＯＭに記憶されたプログラムとの協働により、記憶装置３０に記憶される電子商取引に係るデータの処理を行う。
【００３２】
具体的には、サーバ装置２０は、上述したＣＰＵとプログラムとの協働により、電子商取引サイトのウエブサーバとしての機能を実現し、端末１１、１２…からの当該ウエブサーバへのアクセスに基づき、端末１１、１２…からの電子商取引に関連する指示に応じたデータ処理を行う。
【００３３】
例えば、サーバ装置２０は、端末１１、１２…を操作する顧客からの商品説明情報の閲覧や、商品の発注指示などに基づいて、記憶装置３０に記憶されたデータの読み出し、又は、書き込みを行う。同様に、端末１１、１２を操作するストア側の操作者からの商品登録や売上確認などの指示に基づいて、記憶装置３０に記憶されたデータの読み出し、又は、書き込みを行う。所定の商品説明情報に関して検索などの指示が行われた場合は、読み出されたデータから該当データの検索が行われる。
【００３４】
また、サーバ装置２０は、上述したＣＰＵとプログラムとの協働により、端末１１、１２…又は記憶装置３０から入力された商品説明情報の分析を行い、当該分析結果と、機械学習手法により生成された分類規則と、に基づいて、商品の特性や特徴などを表現するシード（商品特定情報）と、商品の特性や特徴とは関係ない宣伝表現などであるノイズ（ノイズ情報）と、に分類するデータ処理を行う（詳細は後述する）。なお、このデータ処理において、サーバ装置２０は、予め分類結果が付与された商品説明情報が端末１１、１２…又は記憶装置３０から入力された場合、その商品説明情報の分類結果と、その商品説明情報の分析結果と、の対応関係を機械学習手法により学習する（詳細は後述する）。
【００３５】
上述した商品説明情報とは、商品の名称、商品内容の説明文など、商品を識別する商品ＩＤに関連付けられた文字情報のことである。この商品説明情報は、複数のストアが種々の商品カテゴリごとに提供する商品毎に登録される。また、上述した商品説明情報の分析とは、記憶装置３０に記憶された電子商取引サイト１０１で取り扱われる全ての商品の商品説明情報に基づいて、当該電子商取引サイト１０１の種々の商品カテゴリにおける、入力された商品説明情報が出現する頻度を示すカテゴリ頻度、電子商取引サイト１０１の複数のストアにおける、入力された商品説明情報が出現する頻度を示すストア頻度等の商品説明情報の特徴量を算出することである。すなわち、サーバ装置２０は、商品説明情報の分類や機械学習手法において商品説明情報を識別する際の当該商品説明情報の特徴量（商品説明情報の素性）として、少なくとも上述したカテゴリ頻度及びストア頻度を算出する。
【００３６】
記憶装置３０は、ＨＤＤ（Hard  Disk  Drive）等のストレージである。記憶装置３０は、教師情報３１、商品情報３２、シード情報３３、ノイズ情報３４、分類規則３５、集計情報３６等の電子商取引に関連するデータをサーバ装置２０から読み出し、又は、書き込み可能に記憶する。なお、記憶装置３０が記憶する各種データは、ユニークなキー値などにより互いに関連付けられたデータベースであってよい。このデータベースは、ＳＱＬ（Structured  Query  Language）などにより、サーバ装置２０からのデータの参照、登録、更新が可能である。
【００３７】
教師情報３１は、予め分類結果が付与された商品説明情報であり、後述する機械学習手法の教師データである。商品情報３２は、電子商取引サイト１０１において複数のストアが種々の商品カテゴリごとに提供された商品に関連する情報であり、上述した商品説明情報を含む情報である。シード情報３３は、商品情報３２において商品の特性や特徴などを表現するシードに関する情報である。ノイズ情報３４は、商品情報３２において商品の特性や特徴とは関係ない宣伝表現などであるノイズに関する情報である。分類規則３５は、機械学習手法により生成された商品説明情報を分類するためのデータである。具体的には、分類規則３５は、商品説明情報の特徴量（例えばカテゴリ頻度及びストア頻度）により当該商品説明情報を分類するための特徴空間（例えばカテゴリ頻度及びストア頻度による空間）における分類境界面を示す関数などである。集計情報３６は、入力された商品説明情報の分析結果などを集計したデータである。
【００３８】
次に、サーバ装置２０において、ＣＰＵとプログラムとの協働により実現されるデータ処理の構成であり、入力された商品説明情報の分類及び予め分類結果が付与された商品説明情報が入力された場合の機械学習に関する構成について、図２を参照して詳細に説明する。図２は、サーバ装置２０のＣＰＵとプログラムとの協働で実現される機能的構成を模式的に示す図である。
【００３９】
図２に示すように、サーバ装置２０は、商品情報入力部２１、トークン生成部２２、ストア頻度算出部２３、カテゴリ頻度算出部２４、トークン素性判定部２５、機械学習部２６、判定部２７を有する構成である。
【００４０】
商品情報入力部２１は、端末１１、１２…や記憶装置３０から、教師情報３１や商品情報３２の入力を受け付ける。なお、商品情報入力部２１において一度に入力される商品説明情報は、いずれか一の商品に関するものである。例えば、複数の商品を含む教師情報３１や商品情報３２などが入力された場合は、一つの商品に対応する商品説明情報の読み出しが順次行われる。
【００４１】
分割手段としてのトークン生成部２２は、商品情報入力部２１により入力された商品説明情報の形態素解析を行い、当該入力された商品説明情報をトークン（単語等の所定単位の文字列）に分割する。このトークン生成部２２におけるトークンへの分割は、Ｎ−ｇｒａｍ（例えばtrigramの場合は３形態素連続で１単位）にまとめて行うものであってよい。また、トークンへの分割は、Ｎ−ｇｒａｍにまとめたトークン候補と、辞書データ（特に図示しない）と、を比較して辞書データに含まれる候補をトークンとして分割してもよい。
【００４２】
第２算出手段としてのストア頻度算出部２３は、記憶装置３０に記憶された商品情報３２に基づいて、複数のストアが電子商取引サイトに出品する全ての商品の商品説明情報において、トークン生成部２２により分割して生成されたトークンが出現するストアの数、すなわち、トークンが電子商取引サイトのストアに出現する頻度であるストア頻度を算出する。なお、ストア頻度算出部２３は、トークンに関する他の算出値との相関性を比較できるように、ストアの全体数に対する該当数の比率をストア頻度として算出してもよい。
【００４３】
第１算出手段としてのカテゴリ頻度算出部２４は、記憶装置３０に記憶された商品情報３２に基づいて、種々の商品カテゴリに分類された電子商取引サイトの全ての取扱商品の商品説明情報において、トークン生成部２２により分割して生成されたトークンが出現する商品カテゴリの数、すなわち、トークンが電子商取引サイトの商品カテゴリに出現する頻度であるカテゴリ頻度を算出する。なお、カテゴリ頻度算出部２４は、トークンに関する他の算出値との相関性を比較できるように、商品カテゴリの全体数に対する該当数の比率をカテゴリ頻度として算出してもよい。
【００４４】
第１、第２、第３識別手段としてのトークン素性判定部２５は、トークン生成部２２において商品説明情報から分割されたトークンの文字種、文字長、商品説明情報における分割位置等の素性を判別する。トークン素性判定部２５において判別されるトークンの文字種としては、カタカナ文字、ひらがな文字、英数字、漢字などがある。また、商品説明情報における分割位置としては、商品名や説明文の何文字目で分割されたトークンであるかなどの文字数などがある。
【００４５】
分類規則生成手段としての機械学習部２６は、予めトークンごとの分類結果（シード／ノイズ）が付与された商品説明情報である教師情報３１が入力された場合、そのトークンごとの分類結果と、ストア頻度算出部２３、カテゴリ頻度算出部２４により算出されたトークンのカテゴリ頻度及びストア頻度と、との対応関係を示す分類規則３５を機械学習手法により生成する。
【００４６】
なお、機械学習部２６は、トークンのカテゴリ頻度及びストア頻度以外であって、トークン素性判定部２５により判別されたトークンの素性（文字種／文字長／分割位置）と、分類結果と、の対応関係を含めて機械学習手法による分類規則３５の生成を行うものであってよい。すなわち、機械学習部２６は、カテゴリ頻度とストア頻度の２つの次元を少なくとも含むより高次の機械学習を行うものであってよい。
【００４７】
機械学習部２６における機械学習手法には、カテゴリ頻度及びストア頻度を少なくとも含む特徴空間において、分類結果が付与された商品説明情報の分布をマージン最大に分類する分類境界面を示すサポートベクトルを算出するサポートベクターマシン（ＳＶＭ：Support  Vector  Machine）を用いてよい。このサポートベクターマシンは、線形ＳＶＭ又はカーネル関数等を用いる非線形ＳＶＭのいずれであってよい。
【００４８】
機械学習部２６では、機械学習手法としてサポートベクターマシンを用いることで、マージン最大の分類境界面を得ることができるため、分類精度を向上させることができる。なお、機械学習部２６の機械学習手法としては、ベイズ理論、ニューラルネット、パーセプトロンなどの手法を用いてもよい。
【００４９】
分類手段としての判定部２７は、ストア頻度算出部２３、カテゴリ頻度算出部２４により算出されたトークンのストア頻度及びカテゴリ頻度と、教師情報３１に基づいて機械学習手法により機械学習部２６で生成された分類規則３５と、に基づいて、入力された商品説明情報（分類結果が付与されていない）を分割したトークンのシード／ノイズ判定を行う。判定部２７は、上述した判定結果に基づいて、トークンをシード情報３３又はノイズ情報３４に分類して格納する。
【００５０】
なお、判定部２７は、ストア頻度及びカテゴリ頻度以外に、トークン素性判定部２５により判別されたトークンの素性（文字種／文字長／分割位置）と、トークンの素性を含めて生成された分類規則３５と、に基づいて、入力された商品説明情報（分類結果が付与されていない）を分割したトークンのシード／ノイズ判定を行うものであってよい。すなわち、判定部２７は、カテゴリ頻度とストア頻度の２つの特徴量を少なくとも含めたトークンの素性と、３５と、に基づいてシード／ノイズ判定を行ってよい。
【００５１】
ここで、サーバ装置２０においてＣＰＵとプログラムとの協働により実行される処理であり、教師情報３１の入力により分類規則３５が生成される処理の詳細を図３〜図７を参照して説明する。
【００５２】
図３は、図２に示したサーバ装置２０の機能構成のうち、機械学習に係る構成を模式的に示したブロック図である。図４は、サーバ装置２０における機械学習に係る処理を示すフローチャートである。図５は、教師情報３１を具体的に示す概念図である。図６は、集計情報３６を具体的に示す概念図である。図７は、カテゴリ頻度とストア頻度とによる特徴空間における教師情報３１のトークン分布を示す分布図である。なお、図７のトークン分布は、インターネット上で運用されている電子商取引サイトから任意に抽出された１０００件分の商品に対応する商品説明情報に基づくものである。
【００５３】
図３、図４に示すように、処理が開始されると、分類結果が付与された商品説明情報である教師情報３１の入力が商品情報入力部２１で受け付けられる（ステップＳ１１）。
【００５４】
図５に示すように、入力される教師情報３１は、商品を識別する商品ＩＤ、その商品のストアを識別するストアＩＤ、その商品のカテゴリを識別するカテゴリＩＤ、その商品の名称や説明文などである商品説明情報の他に、当該商品説明情報のトークンに対してシード又はノイズのラベルが付されたデータである。
【００５５】
次いで、図３、図４に示すように、受け付けられた教師情報３１について、トークン生成部２２によるトークン生成が行われ（ステップＳ１２）、ストア頻度算出部２３、カテゴリ頻度算出部２４による生成されたトークンのカテゴリ頻度及びストア頻度の算出（ステップＳ１３）、トークン素性判定部２５による生成されたトークンの素性（文字種／文字長／分割位置）判定（ステップＳ１４）が行われて、それら分析結果が集計情報３６に記憶される。
【００５６】
図６に示すように、集計情報３６には、トークン生成部２２により生成されたトークンごとに、当該トークンに予め付与されたシード又はノイズのラベルと、算出されたストア頻度及びカテゴリ頻度と、判別された文字種、文字長、分割位置の情報が格納されている。
【００５７】
次いで、図３、図４に示すように、集計情報３６に格納されたトークンごとの分類結果と、そのトークンの素性であって、カテゴリ頻度、ストア頻度、文字種、文字長、分割位置と、の対応関係が機械学習部２６により機械学習手法を用いて算出され、当該算出結果が分類規則３５として出力される（ステップＳ１５）。
【００５８】
図７に示すように、カテゴリ頻度及びストア頻度における特徴空間上の教師情報３１のトークン分布は、シードとノイズとで異なる分布となる。具体的には、宣伝文句などのノイズであるトークンは、カテゴリ頻度が高く、ストア頻度が低い位置に分布している。これは、電子商取引サイトにおいて、同一のストアが同じ宣伝文句で複数の商品を扱い、自社の商品を強調していることが影響していると考えられる。また、他のストアとの差別化のため、他のストアと同じ宣伝文句を控えることが影響していると考えられる。
【００５９】
また、教師情報３１のトークン分布において、商品の特徴を示すトークンは、ストア頻度が高く、カテゴリ頻度が低い位置に分布している。これは、商品の特徴部分がストアに関係せず、普遍的なものであることが影響していると考えられる。また、商品カテゴリが異なることで、商品の特徴も異なることが影響していると考えられる。
【００６０】
機械学習部２６では、上述したカテゴリ頻度及びストア頻度を含めたトークンの素性と、そのトークンに予め付与された分類結果と、に基づいて機械学習が行われるため、トークンのシード／ノイズの分類に関し、分類精度の高い分類規則３５を生成することができる。
【００６１】
次に、サーバ装置２０においてＣＰＵとプログラムとの協働により実行される処理であり、商品情報３２の入力により当該商品情報３２のトークンがシード／ノイズに分類される処理の詳細を図８〜図１３を参照して説明する。
【００６２】
図８は、図２に示したサーバ装置２０の機能構成のうち、シード／ノイズ判定に係る構成を模式的に示したブロック図である。図９は、サーバ装置２０におけるシード／ノイズ判定に係る処理を示すフローチャートである。図１０は、商品情報３２を具体的に示す概念図である。図１１は、集計情報３６を具体的に示す概念図である。図１２は、シード／ノイズ判定後の集計情報３６を具体的に示す概念図である。図１３は、シード／ノイズ判定の結果を例示する概念図である。
【００６３】
図８、図９に示すように、処理が開始されると、商品情報３２の入力が商品情報入力部２１で受け付けられる（ステップＳ２１）。この入力される商品情報３２は、図１０に示すように、商品を識別する商品ＩＤ、その商品のストアを識別するストアＩＤ、その商品のカテゴリを識別するカテゴリＩＤ、その商品の名称や説明文などである商品説明情報などを含むデータである。
【００６４】
次いで、図８、図９に示すように、受け付けられた商品情報３２について、トークン生成部２２によるトークン生成が行われ（ステップＳ２２）、ストア頻度算出部２３、カテゴリ頻度算出部２４による生成されたトークンのカテゴリ頻度及びストア頻度の算出（ステップＳ２３）、トークン素性判定部２５による生成されたトークンの素性（文字種／文字長／分割位置）判定（ステップＳ２４）が行われて、それら分析結果が集計情報３６に記憶される。
【００６５】
ステップＳ２２〜Ｓ２４により分析結果が記憶された集計情報３６は、図１１に示すように、トークン生成部２２により生成されたトークンごとに、当該トークンについて算出されたストア頻度及びカテゴリ頻度と、判別された文字種、文字長、分割位置の情報が格納されたものである。なお、集計情報３６におけるシード又はノイズのラベルについては、分類結果が付与されていないため、ＮＵＬＬデータが格納される。
【００６６】
次いで、図８、図９に示すように、集計情報３６に格納されたトークンの分析結果と、分類規則３５と、に基づいたトークンのシード／ノイズ判定が判定部２７で行われてその判定結果が集計情報３６のラベルに格納され、その集計情報３６のラベルに基づいてトークンがシード情報３３又はノイズ情報３４に分類して格納される（ステップＳ２５）。
【００６７】
なお、この判定部２７で行われるトークンのシード／ノイズ判定では、シード情報３３、ノイズ情報３４を参照することで、判定対象のトークンが既にシード／ノイズ判定が行われて分類済みであるか否かを識別し、未だ判定が行われていないトークンについてのみ判定する構成であってもよい。この場合は、重複した判定を防止することができる。
【００６８】
上述したステップＳ２５における判定後の集計情報３６は、図１２に示すように、分類規則３５に基づいてラベルに判定結果が格納されたものとなる。この集計情報３６に格納された各トークンはそのトークンに対応するラベルに基づいてシード情報３３又はノイズ情報３４に分類される。
【００６９】
このステップＳ２５における判定結果は、図１３に示すとおりである。具体的には、カテゴリ頻度が高く、ストア頻度が低いトークンであり、「３５００円以上お買い上げ」、「送料無料セール」、「決算セール」などのいわゆる宣伝文句のトークンは、前述した教師情報３１により機械学習が行われて算出された分類規則３５に基づいてノイズと判定される。同様に、ストア頻度が高く、カテゴリ頻度が低いトークンであり、「フットマッサージャー」、「岩盤浴マット」、「超音波加湿器」などの商品の特徴を示すトークンは、分類規則３５に基づいてシードと判定される。
【００７０】
以上のように、分類規則情報（分類規則３５）に基づいて電子商取引サイト（電子商取引サイト１０１）に係る商品に登録される商品説明情報の分類を行う商品情報分類装置（サーバ装置２０）であって、商品説明情報は複数のストアが種々の商品カテゴリごとに提供する商品毎に登録される情報であり、商品説明情報が属する商品カテゴリの数をカテゴリ頻度として商品説明情報毎に算出する第１算出手段（カテゴリ頻度算出部２４）と、商品説明情報が属するストアの数をストア頻度として商品説明情報毎に算出する第２算出手段（ストア頻度算出部２３）と、算出されたカテゴリ頻度とストア頻度との比率から分類規則情報を生成する分類規則生成手段（機械学習部２６）と、分類規則生成手段により生成された分類規則情報に基づいて商品説明情報がノイズ情報又は商品特定情報かを識別し分類する分類手段（判定部２７）と、を備える。
【００７１】
このため、商品情報分類装置は、分類規則情報に基づいて電子商取引サイトに係る商品説明情報の分類を行う際に、その商品説明情報が属するストア数であるストア頻度とその商品説明情報が属する商品カテゴリ数であるカテゴリ頻度との比率から分類規則情報を生成できる。このため、この分類規則情報に基づいて商品説明情報を分類することができ、商品の特性や特徴などを表現するシードと、商品の特性や特徴とは関係ない宣伝表現などであるノイズとの識別を高精度に行うことができる。
【００７２】
特に、商品情報分類装置は、電子商取引サイトの商品説明情報において、ストア頻度及びカテゴリ頻度との比率に分類する際の特徴量がある場合に、その商品説明情報の分類を的確に行うことができる。
【００７３】
また、商品情報分類装置は、登録された商品説明情報を形態素解析して所定単位の文字列に分割する分割手段（トークン生成部２２）を更に備え、第１算出手段及び第２算出手段は、分割手段により分割された文字列毎にカテゴリ頻度及びストア頻度を算出する。このため、商品情報分類装置は、入力された商品説明情報を形態素解析して所定単位に分割した文字列をシード又はノイズに分類できる。
【００７４】
また、商品情報分類装置は、商品説明情報の文字種別を識別する第１識別手段（トークン素性判定部２５）を更に備え、分類規則生成手段は、第１識別手段により識別された文字種別に基づいて分類規則情報を生成する。
【００７５】
このため、商品情報分類装置は、商品説明情報の文字種別を含めて分類規則情報を生成するため、商品説明情報のシード又はノイズへの分類を高精度に行うことができる。すなわち、商品情報分類装置では、商品説明情報の分類に関して、カテゴリ頻度及びストア頻度に当該商品説明情報の文字種別の次元を加えた、より高次元の特徴空間でシード／ノイズ分類を行うことができ、分類精度をより向上させることができる。
【００７６】
また、商品情報分類装置は、商品説明情報の文字長を識別する第２識別手段（トークン素性判定部２５）を更に備え、分類規則生成手段は、第２識別手段により識別された文字長に基づいて分類規則情報を生成する。
【００７７】
このため、商品情報分類装置は、商品説明情報の文字長を含めて分類規則情報を生成するため、商品説明情報のシード又はノイズへの分類を高精度に行うことができる。すなわち、商品情報分類装置では、商品説明情報の分類に関して、カテゴリ頻度及びストア頻度に当該商品説明情報の文字長の次元を加えた、より高次元の特徴空間でシード／ノイズ分類を行うことができ、分類精度をより向上させることができる。
【００７８】
また、商品情報分類装置は、商品説明情報の他の商品説明情報との位置関係を識別する第３識別手段（トークン素性判定部２５）を更に備え、分類規則生成手段は、第３識別手段により識別された位置関係に基づいて分類規則情報を生成する。
【００７９】
このため、商品情報分類装置は、商品説明情報間の位置関係を含む分類規則情報を生成するため、商品説明情報のシード又はノイズへの分類を高精度に行うことができる。すなわち、商品情報分類装置は、商品説明情報の分類に関して、カテゴリ頻度及びストア頻度に当該商品説明情報間の位置関係の次元を加えた、より高次元の特徴空間でシード／ノイズ分類を行うことができ、分類精度をより向上させることができる。
【００８０】
また、商品情報分類装置の分類規則生成手段は、カテゴリ頻度とストア頻度との比率を機械学習手法により学習することにより分類規則情報を生成する。このため、商品情報分類装置は、機械学習手法により分類規則情報を生成するため、ユーザにより登録される商品説明情報に応じて分類規則情報を生成することができる。
【００８１】
また、商品情報分類装置の分類規則生成手段は、ストア頻度がカテゴリ頻度よりも高い場合に商品説明情報を商品特定情報として分類する分類規則情報を生成する。このため、商品情報分類装置は、ストア頻度がカテゴリ頻度よりも高い場合に、商品説明情報を商品特定情報として分類できる。
【００８２】
また、商品情報分類装置の分類規則生成手段は、カテゴリ頻度がストア頻度よりも高い場合に商品説明情報をノイズ情報として分類する分類規則情報を生成する。このため、商品情報分類装置は、カテゴリ頻度がストア頻度よりも高い場合に、商品説明情報をノイズ情報として分類できる。
【００８３】
なお、上述した実施の形態における記述は、一例を示すものであり、これに限定するものではない。上述した実施の形態における構成及び動作に関しては、適宜変更が可能である。
【図面の簡単な説明】
【００８４】
【図１】本実施の形態に係る電子商取引システムの構成を示す概略図である。
【図２】サーバ装置の機能構成を模式的に示すブロック図である。
【図３】サーバ装置の機械学習に係る構成を模式的に示すブロック図である。
【図４】サーバ装置の機械学習に係る処理を示すフローチャートである。
【図５】教師情報を例示する概念図である。
【図６】集計情報を例示する概念図である。
【図７】カテゴリ頻度とストア頻度とによる特徴空間における教師情報のトークン分布を示す分布図である。
【図８】サーバ装置のシード／ノイズ判定に係る構成を模式的に示すブロック図である。
【図９】サーバ装置のシード／ノイズ判定に係る処理を示すフローチャートである。
【図１０】商品情報を例示する概念図である。
【図１１】判定前の集計情報を例示する概念図である。
【図１２】判定後の集計情報を例示する概念図である。
【図１３】シード／ノイズ判定の結果を例示する概念図である。
【符号の説明】
【００８５】
１００  電子商取引システム
１０１  電子商取引サイト
１１、１２  端末
２０  サーバ装置
２１  商品情報入力部
２２  トークン生成部
２３  ストア頻度算出部
２４  カテゴリ頻度算出部
２５  トークン素性判定部
２６  機械学習部
２７  判定部
３０  記憶装置
３１  教師情報
３２  商品情報
３３  シード情報
３４  ノイズ情報
３５  分類規則
３６  集計情報
Ｎ  ネットワーク
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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