(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ベースとなるベース語を取得するベース語取得手段と、
前記ベース語取得手段により取得したベース語が被修飾語となる複合語を複合語記憶手段から取得する複合語取得手段と、
前記複合語取得手段により取得した複合語を分類するための分類項目を、分類項目記憶手段を参照して取得する分類項目取得手段と、
前記複合語取得手段により取得した複合語を分類するための手がかりとなる素性に関する素性情報を、素性情報記憶手段を参照して取得する素性情報取得手段と、
予め生成された分類モデルと、前記複合語取得手段により取得した複合語に対して前記素性情報取得手段により取得した素性情報とを用いて、前記ベース語を含む前記複合語を、前記分類項目取得手段により取得した分類項目に振り分ける複合語分類手段と、
前記ベース語に基づきベース語に関連した複数の要素を含むベース語関連情報を取得するベース語関連情報取得手段と、
前記複合語分類手段の分類結果に応じて、前記ベース語関連情報取得手段により取得したベース語関連情報に含まれる要素の少なくとも一部のそれぞれを前記分類項目のいずれかに分類するベース語関連情報分類手段と、
前記ベース語関連情報分類手段により分類されたベース語関連情報を出力する出力手段と、
を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
請求項１に記載の情報処理装置において、
複合語に対して素性情報を用いて、当該複合語の素性ベクトルを生成する素性ベクトル生成手段と、
学習用の複合語を取得する学習用複合語取得手段と、
前記学習用複合語取得手段により取得した学習用の複合語に対応した学習用の分類項目を取得する学習用分類項目取得手段と、
前記学習用複合語取得手段により取得した学習用の複合語から前記素性ベクトル生成手段により生成された当該学習用の複合語の素性ベクトルと、前記学習用分類項目取得手段により取得した学習用の分類項目とを用いて、機械学習を行って、前記分類モデルを構築する分類モデル構築手段と、
を更に備え、
前記素性ベクトル生成手段が、前記複合語取得手段により取得した複合語に対して前記素性情報を用いて、当該複合語の素性ベクトルを生成し、
前記複合語分類手段が、前記分類モデル構築手段により構築された分類モデルと、前記複合語取得手段により取得した複合語の素性ベクトルとを用いて、前記ベース語を含む前記複合語を、前記分類項目に振り分けることを特徴とする情報処理装置。
【請求項３】
請求項１に記載の情報処理装置において、
前記複合語の前記ベース語に対する修飾語部分を取得する修飾語部分取得手段を更に備え、
前記素性情報記憶手段は、前記分類項目のそれぞれと所定の語とを関連付けた分類辞書を記憶し、
前記素性情報取得手段が、前記分類項目のそれぞれと所定の語とを関連付けた分類辞書を、前記素性情報記憶手段を参照して取得し、
前記複合語分類手段が、前記素性情報記憶手段に記憶された分類辞書を用いて予め生成された分類モデルと、前記修飾語部分取得手段により取得した修飾語部分に対する前記素性情報とを用いて、前記ベース語を含む前記複合語を、前記分類項目に振り分けることを特徴とする情報処理装置。
【請求項４】
請求項３に記載の情報処理装置において、
前記修飾語部分取得手段により取得した修飾語部分から接尾辞を取得する接尾辞取得手段を更に備え、
前記複合語分類手段が、前記素性情報記憶手段に記憶された分類辞書を用いて予め生成された分類モデルと、前記接尾辞取得手段により取得した接尾辞を除いた前記修飾語部分に対する前記素性情報とを用いて、前記ベース語を含む前記複合語を、前記分類項目に振り分けることを特徴とする情報処理装置。
【請求項５】
請求項３または請求項４に記載の情報処理装置において、
前記分類項目のそれぞれと所定の語との関連付けを、当該所定の語が所定の記憶手段において出現する出現数に応じて決定し、または、前記分類項目のそれぞれに対応する抽出パターンに適合する当該所定の語を所定の記憶手段から抽出することにより決定し、前記分類辞書を生成する分類辞書生成手段を更に備えたことを特徴とする情報処理装置。
【請求項６】
請求項１から請求項５のいずれか１項に記載の情報処理装置において、
前記複合語分類手段により前記複合語が振り分けられた分類項目の中から特定の分類項目をユーザに選択させるため、前記複合語が振り分けられた分類項目をユーザ端末装置に出力する分類項目出力手段と、
前記ユーザ端末装置から前記分類項目の選択結果を取得するユーザ選択結果取得手段と、を更に備え、
前記ベース語関連情報分類手段が、前記複合語分類手段の分類結果に応じて、前記ユーザ選択結果取得手段により取得した前記分類項目の選択結果と前記ベース語とにより取得したベース語関連情報に含まれる要素の少なくとも一部のそれぞれを前記分類項目のいずれかに分類することを特徴とする情報処理装置。
【請求項７】
請求項１から請求項６のいずれか１項に記載の情報処理装置において、
前記ベース語取得手段が、前記ベース語として、ユーザ端末装置から検索キーワードを取得し、
前記ベース語関連情報取得手段が、前記検索キーワードに基づき検索をした検索結果を取得し、
前記ベース語関連情報分類手段が、前記複合語分類手段の分類結果に応じて、前記ベース語関連情報取得手段により検索された検索結果に含まれる要素の少なくとも一部のそれぞれを前記分類項目のいずれかに分類することを特徴とする情報処理装置。
【請求項８】
請求項１から請求項７のいずれか１項に記載の情報処理装置において、
前記ベース語から前記複合語の候補を生成する複合語候補生成手段と、
前記候補の中から、前記複合語を決定する複合語決定手段と、
を更に備え、
前記複合語取得手段が、前記複合語決定手段により決定された複合語を取得することを特徴とする情報処理装置。
【請求項９】
請求項８に記載の情報処理装置において、
前記複合語決定手段が、前記複合語候補生成手段により生成された複合語の候補を商品の説明文に含めて当該商品を取り扱っている取扱店の数を求め、当該取扱店の数に応じて、前記複合語を決定することを特徴とする情報処理装置。
【請求項１０】
請求項８または請求項９に記載の情報処理装置において、
前記複合語決定手段が、前記ベース語が所定の記憶手段において出現する出現数に応じて、前記複合語を決定することを特徴とする情報処理装置。
【請求項１１】
請求項８から請求項１０のいずれか１項に記載の情報処理装置において、
前記複合語決定手段が、前記複合語候補生成手段により生成された複合語の候補を検索キーワードとした検索のヒット件数に応じて、前記複合語を決定することを特徴とする情報処理装置。
【請求項１２】
請求項８から請求項１１のいずれか１項に記載の情報処理装置において、
前記複合語候補生成手段が、前記ベース語と当該ベース語とは異なる語とを組み合わせて、前記候補を生成することを特徴とする情報処理装置。
【請求項１３】
請求項１から請求項１２のいずれか１項に記載の情報処理装置において、
前記ベース語を検索キーワードとした第１検索結果と、前記複合語を検索キーワードとした第２検索結果とを、取得する検索結果取得手段と、
前記検索結果取得手段により取得した前記第１検索結果の少なくとも一部と第２検索結果とを表示手段の画面上に区別して表示させるように検索結果情報を生成する検索結果情報生成手段と、
を更に備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項１４】
請求項１３に記載の情報処理装置において、
前記検索結果情報生成手段が、前記第１検索結果の少なくとも一部として、前記第１検索結果から前記第２検索結果の部分を取り除いた検索結果を表示させるように検索結果情報を生成することを特徴とする情報処理装置。
【請求項１５】
情報処理を行う情報処理装置の情報処理方法において、
ベースとなるベース語を取得するベース語取得ステップと、
前記ベース語取得ステップにおいて取得したベース語が被修飾語となる複合語を複合語記憶手段から取得する複合語取得ステップと、
前記複合語取得ステップにおいて取得した複合語を分類するための分類項目を、分類項目記憶手段を参照して取得する分類項目取得ステップと、
前記複合語取得ステップにおいて取得した複合語を分類するための手がかりとなる素性に関する素性情報を、素性情報記憶手段を参照して取得する素性情報取得ステップと、
予め生成された分類モデルと、前記複合語取得ステップにおいて取得した複合語に対して前記素性情報取得ステップにおいて取得した素性情報とを用いて、前記ベース語を含む前記複合語を、前記分類項目取得ステップにおいて取得した分類項目に振り分ける複合語分類ステップと、
前記ベース語に基づきベース語に関連した複数の要素を含むベース語関連情報を取得するベース語関連情報取得ステップと、
前記複合語分類ステップの分類結果に応じて、前記ベース語関連情報取得ステップにおいて取得したベース語関連情報に含まれる要素の少なくとも一部のそれぞれを前記分類項目のいずれかに分類するベース語関連情報分類ステップと、
前記ベース語関連情報分類ステップにおいて分類されたベース語関連情報を出力する出力ステップと、
を含むことを特徴とする情報処理方法。
【請求項１６】
コンピュータを、
ベースとなるベース語を取得するベース語取得手段、
前記ベース語取得手段により取得したベース語が被修飾語となる複合語を複合語記憶手段から取得する複合語取得手段、
前記複合語取得手段により取得した複合語を分類するための分類項目を、分類項目記憶手段を参照して取得する分類項目取得手段、
前記複合語取得手段により取得した複合語を分類するための手がかりとなる素性に関する素性情報を、素性記憶手段を参照して取得する素性情報取得手段、
予め生成された分類モデルと、前記複合語取得手段により取得した複合語に対して前記素性情報取得手段により取得した素性情報とを用いて、前記ベース語を含む前記複合語を、前記分類項目取得手段により取得した分類項目に振り分ける複合語分類手段、
前記ベース語に基づきベース語に関連した複数の要素を含むベース語関連情報を取得するベース語関連情報取得手段、
前記複合語分類手段の分類結果に応じて、前記ベース語関連情報取得手段により取得したベース語関連情報に含まれる要素の少なくとも一部のそれぞれを前記分類項目のいずれかに分類するベース語関連情報分類手段、および、
前記ベース語関連情報分類手段により分類されたベース語関連情報を出力する出力手段として機能させることを特徴とする情報処理装置用プログラム。
【請求項１７】
コンピュータを、
ベースとなるベース語を取得するベース語取得手段、
前記ベース語取得手段により取得したベース語が被修飾語となる複合語を複合語記憶手段から取得する複合語取得手段、
前記複合語取得手段により取得した複合語を分類するための分類項目を、分類項目記憶手段を参照して取得する分類項目取得手段、
前記複合語取得手段により取得した複合語を分類するための手がかりとなる素性に関する素性情報を、素性情報記憶手段を参照して取得する素性情報取得手段、
予め生成された分類モデルと、前記複合語取得手段により取得した複合語に対して前記素性情報取得手段により取得した素性情報とを用いて、前記ベース語を含む前記複合語を、前記分類項目取得手段により取得した分類項目に振り分ける複合語分類手段、
前記ベース語に基づきベース語に関連した複数の要素を含むベース語関連情報を取得するベース語関連情報取得手段、
前記複合語分類手段の分類結果に応じて、前記ベース語関連情報取得手段により取得したベース語関連情報に含まれる要素の少なくとも一部のそれぞれを前記分類項目のいずれかに分類するベース語関連情報分類手段、および、
前記ベース語関連情報分類手段により分類されたベース語関連情報を出力する出力手段として機能させることを特徴とする情報処理装置用プログラムがコンピュータ読み取り可能に記録された記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ウェブページを生成する情報処理装置、情報処理方法、情報処理装置用プログラム、および、記録媒体の技術分野に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、検索キーワードによる検索結果を、一覧表示してウェブページ等に表示する検索システムが知られている。例えば、特許文献１には、キーワード検索により検索された商品の画像を一覧表示で見られ商品同士を比較し易くした商品検索方法が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００２−３１８８１４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１のような従来技術において、ある検索キーワード（例えば、「自転車」）で商品等を検索する場合、本体である商品だけでなく、その付属品（例えば、「自転車用ヘルメット、自転車用ライト」）等が混在してユーザにとって見にくい検索結果が得られる場合がある。さらに、所定のテーマに従って特集したウェブページを自動生成しようとする場合も、本体である商品と付属品等が混在してユーザにとって見にくいウェブページとなってしまう可能性がある。
【０００５】
本発明は、このような問題に鑑みてなされたものであり、その課題の一例は、ユーザにとって見やすい表示ができる情報処理装置等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】
【０００６】
上記課題を解決するために、請求項１に記載の発明は、ベースとなるベース語を取得するベース語取得手段と、前記ベース語取得手段により取得したベース語が被修飾語となる複合語を複合語記憶手段から取得する複合語取得手段と、前記複合語取得手段により取得した複合語を分類するための分類項目を、分類項目記憶手段を参照して取得する分類項目取得手段と、前記複合語取得手段により取得した複合語を分類するための手がかりとなる素性に関する素性情報を、素性情報記憶手段を参照して取得する素性情報取得手段と、予め生成された分類モデルと、前記複合語取得手段により取得した複合語に対して前記素性情報取得手段により取得した素性情報とを用いて、前記ベース語を含む前記複合語を、前記分類項目取得手段により取得した分類項目に振り分ける複合語分類手段と、前記ベース語に基づきベース語に関連した複数の要素を含むベース語関連情報を取得するベース語関連情報取得手段と、前記複合語分類手段の分類結果に応じて、前記ベース語関連情報取得手段により取得したベース語関連情報に含まれる要素の少なくとも一部のそれぞれを前記分類項目のいずれかに分類するベース語関連情報分類手段と、前記ベース語関連情報分類手段により分類されたベース語関連情報を出力する出力手段と、を備えることを特徴とする。
【０００７】
従って、分類項目に従ってベース語関連情報が分類されているため、ベース語関連情報の混在が分類項目をもとに整理され、ユーザにとって見やすい表示ができる。
【０００８】
請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の情報処理装置において、複合語に対して素性情報を用いて、当該複合語の素性ベクトルを生成する素性ベクトル生成手段と、学習用の複合語を取得する学習用複合語取得手段と、前記学習用複合語取得手段により取得した学習用の複合語に対応した学習用の分類項目を取得する学習用分類項目取得手段と、前記学習用複合語取得手段により取得した学習用の複合語から前記素性ベクトル生成手段により生成された当該学習用の複合語の素性ベクトルと、前記学習用分類項目取得手段により取得した学習用の分類項目とを用いて、機械学習を行って、前記分類モデルを構築する分類モデル構築手段と、を更に備え、前記素性ベクトル生成手段が、前記複合語取得手段により取得した複合語に対して前記素性情報を用いて、当該複合語の素性ベクトルを生成し、前記複合語分類手段が、前記分類モデル構築手段により構築された分類モデルと、前記複合語取得手段により取得した複合語の素性ベクトルとを用いて、前記ベース語を含む前記複合語を、前記分類項目に振り分けることを特徴とする。
【０００９】
この場合、ユーザにとって見やすい表示をするための分類モデルを、機械学習により高い精度で実現できる。具体的には、機械学習を用いることで、ヒューリスティックなものを利用した場合と比較して、様々な素性を考慮することができるようになるため、高い精度を実現でき、様々な情報を分類に有効活用することができる。
【００１０】
請求項３に記載の発明は、請求項１に記載の情報処理装置において、前記複合語の前記ベース語に対する修飾語部分を取得する修飾語部分取得手段を更に備え、前記素性情報記憶手段は、前記分類項目のそれぞれと所定の語とを関連付けた分類辞書を記憶し、前記素性情報取得手段が、前記分類項目のそれぞれと所定の語とを関連付けた分類辞書を、前記素性情報記憶手段を参照して取得し、前記複合語分類手段が、前記素性情報記憶手段に記憶された分類辞書を用いて予め生成された分類モデルと、前記修飾語部分取得手段により取得した修飾語部分に対する前記素性情報とを用いて、前記ベース語を含む前記複合語を、前記分類項目に振り分けることを特徴とする。
【００１１】
この場合、分類項目に従ってベース語関連情報が分類されているため、ベース語関連情報の混在が分類項目をもとに整理され、ユーザにとって見やすい表示ができる。さらに、分類辞書により効率的に複合語が分類項目に振り分けることができる。
【００１２】
請求項４に記載の発明は、請求項３に記載の情報処理装置において、前記修飾語部分取得手段により取得した修飾語部分から接尾辞を取得する接尾辞取得手段を更に備え、前記複合語分類手段が、前記素性情報記憶手段に記憶された分類辞書を用いて予め生成された分類モデルと、前記接尾辞取得手段により取得した接尾辞を除いた前記修飾語部分に対する前記素性情報とを用いて、前記ベース語を含む前記複合語を、前記分類項目に振り分けることを特徴とする。
【００１３】
この場合、所定のルールにより効率的に複合語が分類項目に振り分けることができる。
【００１４】
請求項５に記載の発明は、請求項３または請求項４に記載の情報処理装置において、前記分類項目のそれぞれと所定の語との関連付けを、当該所定の語が所定の記憶手段において出現する出現数に応じて決定し、または、前記分類項目のそれぞれに対応する抽出パターンに適合する当該所定の語を所定の記憶手段から抽出することにより決定し、前記分類辞書を生成する分類辞書生成手段を更に備えたことを特徴とする。
【００１５】
この場合、所定のデータベース等の所定の記憶手段に適合した分類辞書を構築することができる。
【００１６】
請求項６に記載の発明は、請求項１から請求項５のいずれか１項に記載の情報処理装置において、前記複合語分類手段により前記複合語が振り分けられた分類項目の中から特定の分類項目をユーザに選択させるため、前記複合語が振り分けられた分類項目をユーザ端末装置に出力する分類項目出力手段と、前記ユーザ端末装置から前記分類項目の選択結果を取得するユーザ選択結果取得手段と、を更に備え、前記ベース語関連情報分類手段が、前記複合語分類手段の分類結果に応じて、前記ユーザ選択結果取得手段により取得した前記分類項目の選択結果と前記ベース語とにより取得したベース語関連情報に含まれる要素の少なくとも一部のそれぞれを前記分類項目のいずれかに分類することを特徴とする。
【００１７】
この場合、ユーザの選択に応じたユーザが望む情報をユーザにとって見やすい表示ができる。
【００１８】
請求項７に記載の発明は、請求項１から請求項６のいずれか１項に記載の情報処理装置において、前記ベース語取得手段が、前記ベース語として、ユーザ端末装置から検索キーワードを取得し、前記ベース語関連情報取得手段が、前記検索キーワードに基づき検索をした検索結果を取得し、前記ベース語関連情報分類手段が、前記複合語分類手段の分類結果に応じて、前記ベース語関連情報取得手段により検索された検索結果に含まれる要素の少なくとも一部のそれぞれを前記分類項目のいずれかに分類することを特徴とする。
【００１９】
この場合、ユーザが入力した検索キーワードに応じ、ユーザが探している情報をユーザにとって見やすい表示ができる。
【００２０】
請求項８に記載の発明は、請求項１から請求項７のいずれか１項に記載の情報処理装置において、前記ベース語から前記複合語の候補を生成する複合語候補生成手段と、前記候補の中から、前記複合語を決定する複合語決定手段と、を更に備え、前記複合語取得手段が、前記複合語決定手段により決定された複合語を取得することを特徴とする。
【００２１】
この場合、生成した候補から、より適切な複合語を生成できる。
【００２２】
請求項９に記載の発明は、請求項８に記載の情報処理装置において、前記複合語決定手段が、前記複合語候補生成手段により生成された複合語の候補を商品の説明文に含めて当該商品を取り扱っている取扱店の数を求め、当該取扱店の数に応じて、前記複合語を決定することを特徴とする。
【００２３】
この場合、ショッピングサイト上やネットワーク上に汎用的に使用された、より適切な複合語を生成できる。
【００２４】
請求項１０に記載の発明は、請求項８または請求項９に記載の情報処理装置において、前記複合語決定手段が、前記ベース語が所定の記憶手段において出現する出現数に応じて、前記複合語を決定することを特徴とする。
【００２５】
この場合、ショッピングサイト上やネットワーク上に汎用的に使用されたベース語から、より適切な複合語を生成できる。
【００２６】
請求項１１に記載の発明は、請求項８から請求項１０のいずれか１項に記載の情報処理装置において、前記複合語決定手段が、前記複合語候補生成手段により生成された複合語の候補を検索キーワードとした検索のヒット件数に応じて、前記複合語を決定することを特徴とする。
【００２７】
この場合、ショッピングサイト上やネットワーク上に汎用的に使用された複合語を決定でき、より適切な複合語を生成できる。
【００２８】
請求項１２に記載の発明は、請求項８から請求項１１のいずれか１項に記載の情報処理装置において、前記複合語候補生成手段が、前記ベース語と当該ベース語とは異なる語とを組み合わせて、前記候補を生成することを特徴とする。
【００２９】
この場合、より適切な複合語を生成できる。また、ベース語と他の語とを組み合わせて、多数の複合語の候補を生成し、その候補からより適切な複合語に絞ることができる。
【００３０】
請求項１３に記載の発明は、請求項１から請求項１２のいずれか１項に記載の情報処理装置において、前記ベース語を検索キーワードとした第１検索結果と、前記複合語を検索キーワードとした第２検索結果とを、取得する検索結果取得手段と、前記検索結果取得手段により取得した前記第１検索結果の少なくとも一部と第２検索結果とを表示手段の画面上に区別して表示させるように検索結果情報を生成する検索結果情報生成手段と、を更に備えることを特徴とする。
【００３１】
この場合、検索キーワードにより検索される検索対象の混在を軽減して表示できる。
【００３２】
請求項１４に記載の発明は、請求項１３に記載の情報処理装置において、前記検索結果情報生成手段が、前記第１検索結果の少なくとも一部として、前記第１検索結果から前記第２検索結果の部分を取り除いた検索結果を表示させるように検索結果情報を生成することを特徴とする。
【００３３】
この場合、第１検索結果と第２検索結果との混在が無くなり、第２検索結果の関連商品に気づきやすくなる。また、複合語による検索結果にユーザが気づきやすくなる。
【００３４】
請求項１５に記載の発明は、情報処理を行う情報処理装置の情報処理方法において、ベースとなるベース語を取得するベース語取得ステップと、前記ベース語取得ステップにおいて取得したベース語が被修飾語となる複合語を複合語記憶手段から取得する複合語取得ステップと、前記複合語取得ステップにおいて取得した複合語を分類するための分類項目を、分類項目記憶手段を参照して取得する分類項目取得ステップと、前記複合語取得ステップにおいて取得した複合語を分類するための手がかりとなる素性に関する素性情報を、素性情報記憶手段を参照して取得する素性情報取得ステップと、予め生成された分類モデルと、前記複合語取得ステップにおいて取得した複合語に対して前記素性情報取得ステップにおいて取得した素性情報とを用いて、前記ベース語を含む前記複合語を、前記分類項目取得ステップにおいて取得した分類項目に振り分ける複合語分類ステップと、前記ベース語に基づきベース語に関連した複数の要素を含むベース語関連情報を取得するベース語関連情報取得ステップと、前記複合語分類ステップの分類結果に応じて、前記ベース語関連情報取得ステップにおいて取得したベース語関連情報に含まれる要素の少なくとも一部のそれぞれを前記分類項目のいずれかに分類するベース語関連情報分類ステップと、前記ベース語関連情報分類ステップにおいて分類されたベース語関連情報を出力する出力ステップと、を含むことを特徴とする。
【００３５】
請求項１６に記載の発明は、コンピュータを、ベースとなるベース語を取得するベース語取得手段、前記ベース語取得手段により取得したベース語が被修飾語となる複合語を複合語記憶手段から取得する複合語取得手段、前記複合語取得手段により取得した複合語を分類するための分類項目を、分類項目記憶手段を参照して取得する分類項目取得手段、前記複合語取得手段により取得した複合語を分類するための手がかりとなる素性に関する素性情報を、素性記憶手段を参照して取得する素性情報取得手段、予め生成された分類モデルと、前記複合語取得手段により取得した複合語に対して前記素性情報取得手段により取得した素性情報とを用いて、前記ベース語を含む前記複合語を、前記分類項目取得手段により取得した分類項目に振り分ける複合語分類手段、前記ベース語に基づきベース語に関連した複数の要素を含むベース語関連情報を取得するベース語関連情報取得手段、
前記複合語分類手段の分類結果に応じて、前記ベース語関連情報取得手段により取得したベース語関連情報に含まれる要素の少なくとも一部のそれぞれを前記分類項目のいずれかに分類するベース語関連情報分類手段、および、前記ベース語関連情報分類手段により分類されたベース語関連情報を出力する出力手段として機能させることを特徴とする。
【００３６】
請求項１７に記載の発明は、コンピュータを、ベースとなるベース語を取得するベース語取得手段、前記ベース語取得手段により取得したベース語が被修飾語となる複合語を複合語記憶手段から取得する複合語取得手段、前記複合語取得手段により取得した複合語を分類するための分類項目を、分類項目記憶手段を参照して取得する分類項目取得手段、前記複合語取得手段により取得した複合語を分類するための手がかりとなる素性に関する素性情報を、素性情報記憶手段を参照して取得する素性情報取得手段、予め生成された分類モデルと、前記複合語取得手段により取得した複合語に対して前記素性情報取得手段により取得した素性情報とを用いて、前記ベース語を含む前記複合語を、前記分類項目取得手段により取得した分類項目に振り分ける複合語分類手段、前記ベース語に基づきベース語に関連した複数の要素を含むベース語関連情報を取得するベース語関連情報取得手段、前記複合語分類手段の分類結果に応じて、前記ベース語関連情報取得手段により取得したベース語関連情報に含まれる要素の少なくとも一部のそれぞれを前記分類項目のいずれかに分類するベース語関連情報分類手段、および、前記ベース語関連情報分類手段により分類されたベース語関連情報を出力する出力手段として機能させることを特徴とする情報処理装置用プログラムがコンピュータ読み取り可能に記録される。
【発明の効果】
【００３７】
本発明によれば、分類項目に従ってベース語関連情報が分類されているため、ベース語関連情報の混在が分類項目をもとに整理され、ユーザにとって見やすい表示ができる。
【図面の簡単な説明】
【００３８】
【図１】本発明の実施形態に係る情報処理システムの概要構成例を示す模式図である。
【図２】図１の情報処理サーバの概要構成の一例を示すブロック図である。
【図３】図２の学習用・データベースに記憶されたデータの一例を示す模式図である。
【図４】図２のクエリログ・データベースに記憶されたクエリログの一例を示す模式図である。
【図５】図１の店舗端末装置の概要構成の一例を示すブロック図である。
【図６】図１のユーザ端末装置の概要構成の一例を示すブロック図である。
【図７】図１の情報処理サーバにおけるモデル構築の動作例を示すフローチャートである。
【図８】図１の情報処理サーバの第１実施形態の動作例を示すフローチャートである。
【図９】図１の情報処理サーバによる検索結果の一例を示す模式図である。
【図１０】図１の情報処理サーバにおける分類辞書の構築の動作例を示すフローチャートである。
【図１１】図１の情報処理サーバにおける分類辞書の構築の動作例を示すフローチャートである。
【図１２】図１の情報処理サーバにおける分類辞書の構築の動作例を示すフローチャートである。
【図１３】図１の情報処理サーバにおける分類辞書の構築の動作例を示すフローチャートである。
【図１４】図１の情報処理サーバにおける分類辞書の構築の動作例を示すフローチャートである。
【図１５】図１の情報処理サーバの第２実施形態の動作例を示すフローチャートである。
【図１６】図１５の複合語の取得のサブルーチンを示すフローチャートである。
【図１７】図１６の複合語の候補生成のサブルーチンを示すフローチャートである。
【図１８】図１６の複合語の決定のサブルーチンを示すフローチャートである。
【図１９】図１５の複合語の振り分けのサブルーチンを示すフローチャートである。
【図２０】図１の情報処理サーバによる表示の変形例を示す模式図である。
【図２１】図１の情報処理サーバによる表示の変形例を示す模式図である。
【発明を実施するための形態】
【００３９】
以下、図面を参照して本発明の実施形態について説明する。なお、以下に説明する実施の形態は、情報処理システムに対して本発明を適用した場合の実施形態である。
【００４０】
［１．情報処理システムの構成および機能概要］
まず、本発明の一実施形態に係る情報処理システムの構成および概要機能について、図１を用いて説明する。
【００４１】
図１は、本実施形態に係る情報処理システム１の概要構成例を示す模式図である。
【００４２】
図１に示すように、情報処理システム１は、ショッピングサイトを運営するために設置された情報処理サーバ１０（情報処理装置の一例）と、ショッピングサイトに商品を提供する店の店舗端末装置２０と、ショッピングサイトで買い物をするユーザのユーザ端末装置３０と、を備える。
【００４３】
情報処理サーバ１０、店舗端末装置２０、および、ユーザ端末装置３０は、ネットワーク３を介して、例えば、通信プロトコルにＴＣＰ／ＩＰ等を用いて相互にデータの送受信が可能になっている。なお、ネットワーク３は、例えば、インターネット、専用通信回線（例えば、ＣＡＴＶ（Community Antenna Television）回線）、移動体通信網（基地局等を含む）、およびゲートウェイ等により構築されている。情報処理サーバ１０は、さらに、ネットワーク３を介して、外部の検索サーバ５に接続されている。検索サーバ５は、検索のウェブＡＰＩ（Application Programing Interface）等を提供する。
【００４４】
店舗端末装置２０は、ショッピングサイトへ商品を提供する出店者のコンピュータである。出店者は、店舗端末装置２０において、取り扱う商品を登録する。店舗端末装置２０は、ウェブブラウザ機能を有し、取り扱う商品等を表示する。
【００４５】
ユーザ端末装置３０は、ショッピングサイトで商品を購入するユーザのコンピュータである。ユーザ端末装置３０は、ウェブブラウザ機能を有し、ユーザが商品を検索する際、検索クエリを情報処理サーバ１０に送信したり、検索結果や広告をウェブブラウザの画面に表示したりする。
【００４６】
［２．情報処理サーバおよび各端末装置の構成および機能］
（２．１  情報処理サーバ１０の構成および機能）
次に、情報処理サーバ１０の構成および機能について、図２から図４を用いて説明する。
【００４７】
図２は、情報処理サーバ１０の概要構成の一例を示すブロック図である。図３は、学習用・データベースに記憶されたデータの一例を示す模式図である。図４は、クエリログ・データベースに記憶されたクエリログの一例を示す模式図である。
【００４８】
図２に示すように、情報処理サーバ１０は、通信部１１と、記憶部１２と、入出力インターフェース部１３と、システム制御部１４と、を備えている。そして、システム制御部１４と入出力インターフェース部１３とは、システムバス１５を介して接続されている。
【００４９】
通信部１１は、ネットワーク３に接続して、店舗端末装置２０やユーザ端末装置３０との通信状態を制御するようになっている。
【００５０】
記憶部１２（記憶手段の一例）は、例えば、ハードディスクドライブ等により構成されており、オペレーティングシステムおよびサーバプログラム等の各種プログラムやＨＴＭＬ等のマークアップ言語等により記述されたウェブページのファイル等を記憶する。なお、各種プログラムは、例えば、他のサーバ装置等からネットワーク３を介して取得されるようにしてもよいし、記録媒体に記録されてドライブ装置を介して読み込まれるようにしてもよい。
【００５１】
また、記憶部１２には、所定の記憶手段の一例である商品データベース１２ａ（以下「商品ＤＢ１２ａ」とする。）、店舗データベース１２ｂ（以下「店舗ＤＢ１２ｂ」とする。）、会員データベース１２ｃ（以下「会員ＤＢ１２ｃ」とする。）、複合語を記憶した複合語データベース１２ｄ（以下「複合語ＤＢ１２ｄ」とする。）、複合語を分類するための分類項目を記憶した分類項目データベース１２ｅ（以下「分類項目ＤＢ１２ｅ」とする。）、特定の意味関係にある単語等を獲得するための抽出パターンを記憶した語彙統語パターン（ＬＳＰ：Lexico-Syntactic Pattern）データベース１２ｆ（以下「ＬＳＰ・ＤＢ１２ｆ」とする。）、接尾辞を記憶した接尾辞データベース１２ｇ（以下「接尾辞ＤＢ１２ｇ」とする。）、語を所定の分類項目に分類するための辞書である分類辞書データベース１２ｈ（以下「分類辞書ＤＢ１２ｈ」とする。）、機械学習するためのデータを記憶した学習用データベース１２ｉ（以下「学習用ＤＢ１２ｉ」とする。）、検索で使用された検索キーワード等を記憶したクエリログ・データベース１２ｊ（以下「クエリログＤＢ１２ｊ」とする。）等が構築されている。ここで、語彙統語パターン（ＬＳＰ）とは、特定の意味的関係にある語を獲得するための抽出パターンである。
【００５２】
商品ＤＢ１２ａには、商品を識別するための識別子である商品ＩＤに関連付けられ、商品名、種類、商品の画像、スペック、および、商品紹介の要約文等の商品情報や、広告情報等が記憶されている。また、商品ＤＢ１２ａには、商品を扱っている取扱店の店舗ＩＤも、商品ＩＤに関連付けられ記憶されている。さらに、商品ＤＢ１２ａには、ＨＴＭＬ、ＸＭＬ等のマークアップ言語等により記述された商品ウェブページのファイル等が記憶されている。また、商品ＤＢ１２ａには、検索キーワードにより商品が検索できるように、検索用のデータベースが構築されている。
【００５３】
店舗ＤＢ１２ｂには、取扱店の店舗ＩＤ、名称、住所、電話番号、取扱店で取り扱っている商品の商品情報等の店舗情報が登録されている。このような店舗情報は、店舗ＩＤによって出店者毎に判別可能になっている。取扱店が取り扱っている商品の商品ＩＤと、店舗ＩＤとは関連付けられて、店舗ＤＢ１２ｂに記憶されている。
【００５４】
会員ＤＢ１２ｃには、会員登録されたユーザ（ショッピングサイトの利用者）のユーザＩＤ、名称、住所、電話番号、メールアドレス、職業、趣味、購買履歴、ユーザの関心があるテーマやジャンル等のユーザ情報が登録されている。また、会員ＤＢ１２ｃには、ユーザがユーザ端末装置３０からショッピングサイトにログインする際に必要な、ユーザＩＤ、ログインＩＤ、および、パスワードが登録されている。ここで、ログインＩＤおよびパスワードは、ログイン処理（ユーザの認証処理）に使用されるログイン情報である。
【００５５】
複合語ＤＢ１２ｄ（複合語記憶手段の一例）には、ベースとなるベース語（主辞(head)）と修飾語(modifier)とから構成される複合語が記憶されている。ベース語は、「自転車」「ヘルメット」「バッグ」「箪笥」「エプロン」のような具体的なモノを表す名詞（以下、具象名詞）である。より具体的な例を下記に示す実施例を参照して述べると、ベース語は、商品検索を想定した場合は検索キーワードであり、後述する商品特集ページの作成を想定した場合は「自転車」「ベッド」など特集を組みたい商品を表す単語である。一方で、修飾語は「子供」「キッズ用」「エナメル製」「日本製」「ライト付」「ワンピース型」「防水」など具象名詞を修飾しやすい語である。このような修飾語とベース語から構成される複合語は、修飾語に基づいて分類される。複合語は、本実施例の場合、複合名詞として捉えているので、具体的には、「電動自転車」のように「名詞+具象名詞」のパターンに一致する複合名詞（compound noun）や、「子供用自転車」のように「名詞＋接尾辞＋具象名詞」のパターンに一致する複合名詞である。「名詞＋具象名詞」のパターンの場合、「名詞」が修飾語で、ベース語の「具象名詞」が被修飾語 (modifiee)となり（具体的には、「電動自転車」の場合、名詞である「電動」が修飾語であり、具象名詞である「自転車」がベース語）、「名詞＋接尾辞＋具象名詞」のパターンの場合、「名詞＋接尾辞」が修飾語で、ベース語の「具象名詞」が被修飾語（具体的には、「子供用自転車」の場合、名詞である「子供」と接尾辞である「用」が修飾語で、具象名詞である「自転車」がベース語）となる。すなわち、上記では「自転車」をベース語としてみた場合の例を提案した。また、複合語ＤＢ１２ｄには、ベース語と複合語が関連付けて記憶されている。
【００５６】
なお、複合語は、商品ＤＢ１２ａの商品名や商品説明文等の商品情報に対して、上記のパターンを用いて生成されてもよい。名詞を取り出す際、形態素解析器を用い、品詞（part-of-speech）が未知語および記号-アルファベットとなった形態素は名詞として扱い、品詞が名詞-接尾、名詞-数となっている形態素は名詞と見なさない処理を行ってもよい。さらに、ノイズである語を取り除くため、検索キーワードとして所定数以上、用いられた複合語に絞ってもよい。
【００５７】
また、ベース語と他の語と接尾辞から、「ベース語＋他の語」、「他の語＋ベース語」、「ベース語＋接尾辞＋他の語」、および、「他の語＋接尾辞＋ベース語」のパターンに従い、複合語が生成されてもよい。
【００５８】
分類項目ＤＢ１２ｅ（分類項目記憶手段の一例）には、複合語を分類するための分類項目が記憶されている。例えば、分類項目として、商品等がどのようなユーザを対象にしているかを示す「ユーザ」（User）、どのようなものを利用対象にしているのかを表す「対象」（Target）、商品等の使用目的等を示す「目的」（Purpose）、商品等の機能を示す「機能」（Function）、付属品であることを示す「付属品」（Accessory）、商品等の形状を示す「かたち（形）」（Figure）、商品等の産地を示す「場所」（Location）、商品等の販売元等を示す「社名」（Company）、商品の素材を示す「素材」（Material）、商品等のデザインを示す「デザイン」（Design）等が挙げられる。さらに、分類項目として、「サイズ」、「雰囲気」、「加工」、「使用法」、「仕様」、「性質」、「状態」等が挙げられる。各分類項目に分類項目ＩＤが付されて、各分類項目が分類項目ＤＢ１２ｅに記憶されている。なお、分類項目は、複合語における、ベース語（主辞）と修飾語の間に成り立つ意味的な関係(semantic relation)を示している。
【００５９】
ＬＳＰ・ＤＢ１２ｆ（素性情報記憶手段の一例）には、各分類項目に対応する意味的な関係にある単語ペアを獲得するための抽出パターンを記憶した語彙統語パターンが記憶されている。語彙統語パターンの一例として、Ｈをベース語と、Ｍを修飾語とした場合、「Ｍ用Ｈ」、「Ｍ付Ｈ」、「Ｍ型Ｈ」、「Ｍ製Ｈ」、「Ｍ産Ｈ」、「Ｍ柄Ｈ」等が挙げられる。さらに、語彙統語パターンの一例として、「ＭのＨ」（Ｈ of Ｍ）、「ＭにおけるＨ」（Ｈ in Ｍ）、「ＭのためのＨ」（Ｈ for the purpose of Ｍ）、「Ｍ入りＨ」、「Ｍ製のＨ」、「Ｍ入りのＨ」、「Ｍ素材のＨ」、「Ｍが入ったＨ」、「ＭでできたＨ」、「ＭサイズＨ」、「例えばＭなどのＨ」（「Ｈ such as Ｍ」）、「ＨはＭの部分である」（「Ｈ is a part of Ｍ」）等が挙げられる。なお、意味的な関係として、「Ｈ such as Ｍ」は、上位下位関係（hyponymy relations）の一例で、「Ｈ is a part of Ｍ」は、部分全体関係の一例である。
【００６０】
さらに、語彙統語パターンの一例として、語Ｘに関して、「Ｘ様」（Mr. Ｘ）、「Ｘ用」、「Ｘ向け」、「for X」、「Ｘ型」、「Ｘ機能付き」、「Ｘのような形」、「Ｘなどの形」、「Ｘ産」、「Ｘ社」、「Ｘ製」、「ブランドのＸ」、「メーカーのＸ」、「Ｘのような素材」等が挙げられる。
【００６１】
また、語彙統語パターンは関係別に分類されていてもよい。例えば、語彙統語パターン「Ｘ用」、「Ｘ向け」および「for X」は、ユーザ関係、語彙統語パターン「Ｘ機能付き」は、機能関係、語彙統語パターン「Ｘ型」、「Ｘのような形」および「Ｘなどの形」は、形状関係、語彙統語パターン「Ｘ産」は、地名関係、語彙統語パターン「Ｘ社」、「Ｘ製」、「ブランドのＸ」および「メーカーのＸ」は、社名関係、語彙統語パターン「Ｘのような素材」は、素材関係に分類される
【００６２】
接尾辞ＤＢ１２ｇ（素性情報記憶手段の一例）には、接尾辞（suffix）の文字として、「用」「付」「製」「産」「型」「盤」「版」「柄」「色」等が記憶されている。例えば、接尾辞の文字は、”自転車用ヘルメット”のように複合語の生成に使用される。なお、英語の場合、「helmet for bicycle」における「for」の他、「with」「in」「for the purpose of」「made in」「made of」「produced in」等が上述した接尾辞に相当する表現として挙げられる。
【００６３】
なお、接尾辞（suffix）とは、ベース語と他の語との間にある中間文字列の一例であり、複合語のベース語に対する修飾語部分の接尾部分にある語である。例えば、ベース語Ｈと他の語Ｘの場合、複合語「Ｘ用Ｈ」、「Ｘ付Ｈ」、「Ｘ製Ｈ」等における修飾語部分「Ｘ用」、「Ｘ付」、「Ｘ製」の接尾部分「用」、「付」、「製」が、接尾辞の文字として挙げられる。また、英語の場合、複合語「Ｈ for Ｘ」、「Ｈ with Ｘ」、「Ｈ in Ｘ」、「Ｈ for the purpose of Ｘ」、「Ｈ made in Ｘ」、「Ｈ made of Ｘ 」、「Ｈ produced in Ｘ」等における修飾語部分「with Ｘ」、「in Ｘ」、「for the purpose of Ｘ」、「made in Ｘ」、「made of Ｘ」、「produced in Ｘ」の「with」、「in」、「for the purpose of」、「made in」、「made of」、「produced in」等が上述した接尾辞に相当する表現として挙げられる。
【００６４】
分類辞書ＤＢ１２ｈ（素性情報記憶手段の一例）には、ユーザに関する語のユーザ語辞書、対象物に関する語のモノ語辞書、機能に関する語の機能語辞書、形状に関する語のかたち語辞書、産地、地名等に関する語の場所語辞書、社名やブランド名等に関する語の社名語辞書、素材に関する語の素材語辞書等の辞書が記録されている。
【００６５】
ユーザ語辞書には、「シニア」、「ジュニア」、「ベビー」、「ユーザ」、「男性」といった人を表す語が記憶されている。ユーザ語辞書は、「ユーザ」の分類項目を求める際に使用される。
【００６６】
モノ語辞書には、「美白美容液」、「ヘッドドレス」、「色紙」といった物を表す語が記憶されている。モノ語辞書は、「対象」の分類項目、「付属品」の分類項目、「かたち」の分類項目を求める際に使用される。
【００６７】
機能語辞書には、「消臭」、「耐震」、「サイズ調整」、「ホールド」といった機能を表す語が記憶されている。機能語辞書は、「機能」の分類項目を求める際に使用される。
【００６８】
かたち語辞書には、「三日月」、「楕円」といった形状を表す語が記憶されている。かたち語辞書は、「かたち」の分類項目を求める際に使用される。
【００６９】
場所語辞書には、「東京」、「広島」、「イタリア」、「ローマ」、といった地名を表す語が記憶されている。場所語辞書は、「場所」の分類項目を求める際に使用される。
【００７０】
社名語辞書には、社名、ブランド名を表す語が記憶されている。社名語辞書は、「社名」の分類項目を求める際に使用される。
【００７１】
素材語辞書には、「革」、「ゴム」、「ガラス」、「紙」といった素材を表す語が記憶されている。素材語辞書は、「素材」の分類項目を求める際に使用される。
【００７２】
また、分類辞書ＤＢ１２ｈは、日本語形態素解析システムのように、各言語における語の分類を行う形態素解析システムの辞書も有する。分類辞書ＤＢ１２ｈは、語が人を表すかを判定するために、人を表す表現が集められた辞書も有する。さらに、分類辞書ＤＢ１２ｈは、各言語の係り受けに関するデータベースも有し、このデータベースには、単語やフレーズの出現頻度等のデータも存在する。
【００７３】
次に、学習用ＤＢ１２ｉ（分類項目記憶手段の一例）には、図３に示すように、分類項目と、分類項目に対応した語彙統語パターンと、学習用の複合語とが関連付けて記憶されている。学習用ＤＢ１２ｉには、各学習用の複合語において、主辞であるベース語（図中下線部）と、修飾語部分とに関する情報が記憶されている。
【００７４】
クエリログＤＢ１２ｊには、商品ＤＢ１２ａにおいて、ユーザが検索で使用した検索キーワードが記憶されている。図４に示すように、クエリログＤＢ１２ｊには、検索で使用された検索キーワードと共に、使用された件数もカウントされ記憶されている。さらに、図４に示すように、検索で使用された検索キーワードが、”ヘルメット  自転車”の場合、”ヘルメット”をベース語とし、” 自転車”を他の語として、これらベース語および他の語の組み合わせにより、検索キーワードがクエリログＤＢ１２ｊに記憶されている。なお、検索で使用された検索キーワードが、”ヘルメット”の場合、ベース語のみが記憶される。また、検索で使用された検索キーワードが、”自転車  ヘルメット”の場合でも、“ヘルメット”をベース語とし、”自転車”を他の語としてクエリログＤＢ１２ｊに整理され記憶されるようにしてもよい。
【００７５】
ＬＳＰ・ＤＢ１２ｆと、接尾辞ＤＢ１２ｇと、分類辞書ＤＢ１２ｈとは、複合語を分類するための手がかりとなる素性に関する素性情報を記憶した素性情報データベース（以下「素性情報ＤＢ１０２」とする。）（素性情報記憶手段の一例）を形成する。素性情報ＤＢ１０２には、分類モデル構築に必要な素性情報として、修飾語の文字列と、品詞、意味クラス名も記憶されている。
【００７６】
素性とは複合語を分類項目のいずれかに分類するための手がかりであり、複合語の特徴を示す要素である。素性に関する素性情報の一例として、適合した語彙統語パターン、修飾語部分が登録されている分類語辞書、修飾語部分の文字列、修飾語部分の品詞、修飾語部分末尾の接尾辞、修飾語部分が属する意味クラス等が挙げられる。これらの素性情報により、複合語を特徴付けることができる。なお、意味クラスの取得には分類語彙表などの既存のシソーラスの情報を利用する。
【００７７】
素性情報ＤＢ１０２には、素性ベクトルの母型が記憶されている。素性ベクトルは、複合語の特徴量を値とした多次元のベクトル（特徴量ベクトル）である。素性ベクトルは、例えば、素性ベクトルの語彙統語パターン部と、素性ベクトルの修飾部と、素性ベクトルの品詞部と、素性ベクトルの接尾辞部と、素性ベクトルの意味クラス部とからなる素性ベクトルの母型により構成されている。
【００７８】
素性ベクトルの語彙統語パターン部は、各語彙統語パターンに対応し、例えば、所定の語彙統語パターン数の次元分を占める。語彙統語パターン部の各次元の部分は、個々の語彙統語パターンに対応する。
【００７９】
素性ベクトルの修飾部は、修飾語の各文字列に対応し、例えば、修飾語の文字列の所定の種類数の次元分を占める。修飾部の各次元部分は、個々の文字列に対応する。
【００８０】
素性ベクトルの品詞部は、修飾語の品詞に対応し、例えば、修飾語の所定の品詞数の次元分を占める。品詞部の各次元の部分は、個々の品詞に対応する。
【００８１】
素性ベクトルの接尾辞部は、修飾語末尾の接尾辞に対応し、例えば、接尾辞の所定の種類数の次元分を占める。なお、接尾辞がない場合はＮＵＬＬを仮定する。接尾辞部の各次元の部分は、個々の接尾辞に対応する。
【００８２】
素性ベクトルの意味クラス部は、分類語彙表における意味クラスに対応し、例えば、意味クラスの所定の分類数の次元分を占める。意味クラス部の各次元の部分は、個々の意味クラスに対応する。ここで、分類語彙表とは、語を意味によって分類・整理したシソーラスである。分類語彙表は、素性情報ＤＢ１０２に記憶されている。
【００８３】
素性ベクトルの母型に複合語を適用し、素性ベクトルの成分の素性値、すなわち、素性ベクトルの各部の素性値を求めことにより、複合語の素性ベクトルが求まる。この素性ベクトルの母型も素性情報の一例である。
【００８４】
ここで、複合語に対して素性情報を用いるとは、例えば、複合語の特徴を示す要素の情報を引き出すために、複合語に素性情報を使用することである。複合語に対して素性情報を用いる一例として、複合語に対して素性ベクトルを用いて、素性ベクトルに展開し各成分を求める場合、複合語に対して「用」「付」等の接尾辞を用いて、複合語に「用」等の接尾辞が存在するか否かを判定する場合、複合語に対して語彙統語パターンを用いて、複合語から語彙統語パターンに当てはまる所定の語または文字列を抽出したり、語彙統語パターンに複合語が当てはまるか否かを判定したりする場合、複合語に対して分類辞書を用いて、複合語の所定部分の語または文字列が、分類辞書に存在するか否かを判定する場合等が挙げられる。
【００８５】
入出力インターフェース部１３は、通信部１１および記憶部１２とシステム制御部１４との間のインターフェース処理を行うようになっている。
【００８６】
システム制御部１４は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１４ａ、ＲＯＭ（Read Only Memory）１４ｂ、ＲＡＭ（Random Access Memory）１４ｃ（記憶手段の一例）等により構成されている。そして、システム制御部１４は、ＣＰＵ１４ａが、ＲＯＭ１４ｂや記憶部１２に記憶された各種プログラムを読み出し実行することにより、複合語を分類項目に振り分ける複合語分類手段等として機能する。
【００８７】
（２．２  店舗端末装置２０の構成および機能）
次に、店舗端末装置２０の構成および機能について、図５を用いて説明する。
図５は、店舗端末装置２０の概要構成の一例を示すブロック図である。
【００８８】
図５に示すように、コンピュータとして機能する店舗端末装置２０は、例えば、パーソナルコンピュータやスマートフォンを含む携帯型無線電話機やＰＤＡ等の携帯端末であり、通信部２１と、記憶部２２と、表示部２３と、操作部２４と、入出力インターフェース部２５と、システム制御部２６とを備えている。そして、システム制御部２６と入出力インターフェース部２５とは、システムバス２７を介して接続されている。
【００８９】
通信部２１は、ネットワーク３を通して、情報処理サーバ１０等と通信を制御する。なお、店舗端末装置２０が携帯端末装置の場合、ネットワーク３の移動体通信網に接続するために、通信部２１は、無線通信機能を有する。
【００９０】
記憶部２２は、例えば、ハードディスクドライブ等からなり、オペレーティングシステム、ウェブブラウザのプログラムやウェブブラウザ用ツールバーのプログラム等を記憶する。
【００９１】
表示部２３（表示手段の一例）は、例えば、液晶表示素子またはＥＬ（Electro Luminescence）素子等によって構成されている。
【００９２】
操作部２４は、例えば、キーボードおよびマウス等によって構成されている。ユーザは、操作部２４により応答を入力する。なお、表示部２３がタッチパネルのようなタッチスイッチ方式の表示パネルの場合、操作部２４は、ユーザが接触または近接した表示部２３の位置情報を取得する。
【００９３】
入出力インターフェース部２５は、通信部２１および記憶部２２とシステム制御部２６とのインターフェースである。
【００９４】
システム制御部２６は、例えば、ＣＰＵ２６ａと、ＲＯＭ２６ｂと、ＲＡＭ２６ｃとを有する。システム制御部２６は、ＣＰＵ２６ａが、ＲＯＭ２６ｂや、ＲＡＭ２６ｃや、記憶部２２に記憶された各種プログラムを読み出して実行する。例えば、システム制御部２６は、ウェブブラウザのプログラムを実行しウェブブラウザとして機能する。
【００９５】
（２．３  ユーザ端末装置３０の構成および機能）
次に、ユーザ端末装置３０の構成および機能について、図６を用いて説明する。
図６は、ユーザ端末装置３０の概要構成の一例を示すブロック図である。
【００９６】
図６に示すように、コンピュータとして機能するユーザ端末装置３０は、例えば、店舗端末装置２０と同様に、パーソナルコンピュータやスマートフォンを含む携帯型無線電話機やＰＤＡ等の携帯端末であり、通信部３１と、記憶部３２と、表示部３３（表示手段の一例）と、操作部３４と、入出力インターフェース部３５と、システム制御部３６とを備えている。そして、システム制御部３６と入出力インターフェース部３５とは、システムバス３７を介して接続されている。なお、ユーザ端末装置３０の構成および機能は、店舗端末装置２０の構成および機能とほぼ同じであるので、詳細は省略する。なお、表示部３３には、商品を検索するためのウェブページや検索結果のウェブページがウェブブラウザにより表示される。
【００９７】
［３．情報処理システムの第１実施形態の動作］
次に、本発明の１実施形態に係る情報処理システム１の第１実施形態の動作について図７から図９を用い説明する。
【００９８】
図７は、情報処理サーバ１０におけるモデル構築の動作例を示すフローチャートである。図８は、情報処理サーバ１０の第１実施形態の動作例を示すフローチャートである。図９は、情報処理サーバ１０による検索結果の一例を示す模式図である。
【００９９】
（３．１  情報処理サーバにおける分類モデル構築の動作例）
まず、分類モデル構築の動作例について図７を用いて説明する。
【０１００】
図７に示すように、情報処理サーバ１０は、学習用の複合語を取得する（ステップＳ１）。具体的には、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４が、記憶部１２の学習用ＤＢ１２ｉを参照して、学習用の複合語を取得する。さらに、システム制御部１４が、学習用ＤＢ１２ｉから、学習用の複合語のベース語と、修飾語部とを取得する。例えば、図３に示すように、システム制御部１４が、複合語のベース語として「ベスト」、修飾語部として「ファー」を取得する。
【０１０１】
このように、情報処理サーバ１０は、学習用の複合語を取得する学習用複合語取得手段の一例として機能する。
【０１０２】
次に、情報処理サーバ１０は、学習用の分類項目を取得する（ステップＳ２）。具体的には、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４が、記憶部１２の学習用ＤＢ１２ｉから、学習用の分類項目を取得する。例えば、図３に示すように、システム制御部１４が、複合語「ファーベスト」の分類項目「材料」を取得する。
【０１０３】
このように、情報処理サーバ１０は、学習用複合語取得手段により取得した学習用の複合語に対応した学習用の分類項目を、分類項目記憶手段を参照して取得する学習用分類項目取得手段の一例として機能する。
【０１０４】
次に、情報処理サーバ１０は、素性情報を取得する（ステップＳ３）。具体的には、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４が、素性情報ＤＢ１０２を参照して、素性ベクトルの母型を取得する。システム制御部１４が、上述した素性ベクトルの語彙統語パターン部、素性ベクトルの修飾部、素性ベクトルの品詞部、素性ベクトルの接尾辞部、素性ベクトルの意味クラス部からなる素性ベクトルの母型を取得する。
【０１０５】
次に、情報処理サーバ１０は、複合語に対して素性情報を用いて、素性ベクトルを算出する（ステップＳ４）。具体的には、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４が、複合語に対して素性ベクトルの母型を用いて、ベース語を含む複合語の素性ベクトルの各成分を算出し、複合語を素性ベクトルに展開する。
【０１０６】
例えば、素性ベクトルの語彙統語パターン部の成分を求める場合、システム制御部１４が、学習用の複合語のベース語（例えば「ベスト」）と、修飾語部分（例えば「ファー」）とを、各成分の語彙統語パターンを当てはめた複合語（例えば「ファーのベスト」、「ファー製ベスト、・・・」）を生成する。なお、複合語が「ウォーキング用ソックス」のように、修飾語部分「ウォーキング用」となるが、接尾辞「用」を省いた「ウォーキング」をＭとして、語彙統語パターンを当てはめた複合語を生成する。
【０１０７】
語彙統語パターンとしては、図３に示すように、分類項目に対応する語彙統語パターンを全部使用する。なお、図３に示すような語彙統語パターンを全部使用しなくて、学習用の複合語が属する各分類項目に対応する語彙統語パターンに限定してもよい。そして、システム制御部１４が、生成された各複合語が所定のデータベースに所定数以上存在するか否かを検索し、所定数以上存在するならば、その語彙統語パターンに対応する成分を「１」とし、存在しないならば、「０」とする。なお、この所定数は、生成された複合語を検索キーワードとし、検索サーバ５を使用した場合のヒット件数や商品ＤＢ１２ａにおけるヒット件数でもよい。
【０１０８】
素性ベクトルの修飾部の成分を求める場合、システム制御部１４が、学習用の複合語の修飾語部分を、修飾語の各文字列に当てはめ、当てはまった所の成分を「１」とし、当てはまらない所の成分を「０」とする。
【０１０９】
素性ベクトルの品詞部の成分を求める場合、システム制御部１４が、学習用の複合語の修飾語部分の品詞を、形態素解析や、品詞に関するデータベース等を使用して判定する。システム制御部１４が、その品詞に該当する所の成分を「１」とし、該当しない所の成分を「０」とする。
【０１１０】
素性ベクトルの接尾辞部の成分を求める場合、システム制御部１４が、学習用の複合語の修飾語部分の末尾または頭にある語を抽出する。システム制御部１４が、抽出した語が、素性ベクトルの接尾辞部どの接尾辞に対応するかを判定し、該当する接尾辞の成分を「１」とし、該当しない接尾辞の成分を「０」とする。
【０１１１】
素性ベクトルの意味クラス部の成分を求める場合、システム制御部１４が、学習用の複合語の修飾語部分が、分類語彙表を参照して、どの意味クラスに属するかを判定して、該当する意味クラスの成分を「１」とし、該当しない意味クラスの成分を「０」とする。
【０１１２】
このように、学習用の複合語毎の素性ベクトルが算出される。
【０１１３】
次に、情報処理サーバ１０は、素性ベクトルと学習用の分類項目とを用いて、機械学習を行い、分類モデルを構築する（ステップＳ５）。具体的には、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４が、算出された各素性ベクトルを入力として、学習用の分類項目を正解（教師データ）として、機械学習をさせて、分類モデルを構築する。機械学習（machine learning）の方法として、例えば、ＭＩＲＡ（Margin Infused Relaxed Algorithm）、決定木、複数のＳＶＭ（Support vector machine）を組み合わせた方法が挙げられる。なお、分類モデルは、重み関数、重みの行列等で表現される。分類モデルも重み関数等と複合語の素性ベクトル（入力）との積により、ベース語を含む複合語の分類結果が出力される。
【０１１４】
このように、情報処理サーバ１０は、学習用複合語取得手段により取得した学習用の複合語から、素性ベクトル生成手段によりに素性情報を適用して生成された当該学習用の複合語の素性ベクトルと、学習用分類項目取得手段により取得した学習用の分類項目とを用いて、機械学習を行って、ベース語を含む複合語を分類項目に振り分けるための分類モデルを構築する分類モデル構築手段の一例として機能する。
【０１１５】
（３．２  情報処理システムにおける検索結果分類の動作例）
次に、構築された分類モデルを用いて、検索結果を分類する動作例について図８および図９を用いて説明する。
【０１１６】
まず、商品を探しているユーザが、ユーザ端末装置３０の表示部３３に表示された商品検索のためのウェブページに、例えば、”ヘルメット”と入力する。このウェブページの検索ボタンがクリックされると、ユーザ端末装置３０は、検索キーワードを情報処理サーバ１０に送信する。
【０１１７】
図８に示すように、情報処理サーバ１０は、ベース語を取得する（ステップＳ１０）。具体的には、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４が、ユーザ端末装置３０から検索キーワードを受信して、記憶手段の一例である記憶部１２またはＲＡＭ１４ｃに一時的に記憶し、この受信した検索キーワードを記憶部１２またはＲＡＭ１４ｃから取得してベース語とする。なお、情報処理サーバ１０は、ショッピングサイトにおける上位ランキングのキーワードをベース語として取得してもよい。また、情報処理サーバ１０は、特集ページを組むために、特集に関連した所定のベース語を取得してもよい。
【０１１８】
このように、情報処理サーバ１０は、ベースとなるベース語を取得するベース語取得手段の一例として機能する。また、情報処理サーバ１０は、ベース語として、ユーザ端末装置から検索キーワードを取得するベース語取得手段の一例として機能する。
【０１１９】
次に、情報処理サーバ１０は、複合語を取得する（ステップＳ１１）。具体的には、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４が、複合語記憶手段の一例である複合語ＤＢ１２ｄを参照して、取得したベース語に関連した複合語を取得する。例えば、システム制御部１４が、ベース語「ヘルメット」に関連した「子供用ヘルメット」、「自転車用ヘルメット」といった複合語を取得する。なお、複合語からベース語を取り除いた部分が、「子供用」、「自転車用」のような修飾語部である。また、複合語は、ベース語自体でもよい。
【０１２０】
このように、情報処理サーバ１０は、ベース語取得手段により取得したベース語が被修飾語となる複合語を複合語記憶手段から取得する複合語取得手段の一例として機能する。
【０１２１】
次に、情報処理サーバ１０は、分類項目を取得する（ステップＳ１２）。具体的には、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４が、分類項目ＤＢ１２ｅを参照して、所定の分類項目（例えば、「ユーザ」、「対象」、「目的」、「機能」、「付属品」、「かたち」、「場所」、「社名」、「素材」、「デザイン」）を取得する。
【０１２２】
このように、情報処理サーバ１０は、複合語取得手段により取得した複合語を分類するための分類項目を分類項目記憶手段から取得する分類項目取得手段の一例として機能する。
【０１２３】
次に、情報処理サーバ１０は、素性情報を取得する（ステップＳ１３）。具体的には、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４が、ステップＳ３のように、素性情報ＤＢ１０２を参照して、素性ベクトルの母型を取得する。
【０１２４】
このように、情報処理サーバ１０は、複合語取得手段により取得した複合語を分類するための手がかりとなる素性に関する素性情報を、素性情報記憶手段を参照して取得する素性情報取得手段の一例として機能する。
【０１２５】
次に、情報処理サーバ１０は、複合語に対して素性情報を用いて、素性ベクトルを算出する（ステップＳ１４）。具体的には、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４が、ステップＳ４のように、ベース語を含む複合語に対して素性情報を用いて素性ベクトルを算出する。
【０１２６】
このように、情報処理サーバ１０は、複合語に対して素性情報を用いて、当該複合語の素性ベクトルを生成する素性ベクトル生成手段の一例として機能する。
【０１２７】
次に、情報処理サーバ１０は、分類モデルと素性ベクトルとを用いて、各複合語を分類項目に振り分ける（ステップＳ１５）。具体的には、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４が、ステップＳ４のように、各複合語の素性ベクトルの各成分を算出する。そして、システム制御部１４が、ステップＳ５で構築された分類モデルに、各複合語の素性ベクトルを用いて、各複合語を分類項目に振り分ける。例えば、「子供用ヘルメット」、「大人用ヘルメット」等は、分類項目「ユーザ」に振り分けられ、「自転車用ヘルメット」、「バイク用ヘルメット」等は、分類項目「対象」に振り分けられ、「防災用ヘルメット」、「野球用ヘルメット」等は、分類項目「目的」に振り分けられる。なお、所定の分類項目に当てはまらない複合語は「その他」の分類にする。なお情報処理サーバ１０は、分類モデルを用いて、ベース語自体を分類項目に振り分けてもよい。
【０１２８】
このように、情報処理サーバ１０は、予め生成された分類モデルと、複合語取得手段により取得した複合語に対して素性情報取得手段により取得した素性情報とを用いて、ベース語を含む複合語を、分類項目取得手段により取得した分類項目に振り分ける複合語分類手段の一例として機能する。また、情報処理サーバ１０は、分類モデル構築手段により構築された分類モデルと、複合語取得手段により取得した複合語の素性ベクトルとを用いて、ベース語を含む複合語を分類項目に振り分ける複合語分類手段の一例として機能する。
【０１２９】
次に、情報処理サーバ１０は、ベース語による検索を行う（ステップＳ１６）。具体的には、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４が、商品ＤＢ１２ａを参照して、ベース語を検索キーワードとして検索を行い、検索にヒットした商品名、商品画像等の検索結果（ベース語関連情報の一例）を取得する。なお、ベース語関連情報は、検索結果の要素や、特集ページを組む際の個々の特集対象のような要素を含む。例えば、要素として、個々の検索結果対象や特集対象が挙げられ、商品検索の場合、所定の検索キーワードで検索にヒットした個々の商品等が挙げられる。また、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４は、ネットワーク３を介して、検索サーバ５により、検索結果を取得してもよい。また、情報処理サーバ１０は、特集ページを組むために、特集に関連した所定のベース語に関連したベース語関連情報を取得してもよい。例えば、「自転車」の特集の場合、「自転車」に関連して販売したい商品の商品名（ベース語関連情報の一例）を予め取得しておく。または、これらの商品名を検索キーワードとした検索結果もベース語関連情報としてもよい。
【０１３０】
このように、情報処理サーバ１０は、ベース語に基づきベース語に関連した複数の要素を含むベース語関連情報を取得するベース語関連情報取得手段の一例として機能する。また、情報処理サーバ１０は、検索キーワードに基づき検索をした検索結果を取得するベース語関連情報取得手段の一例として機能する。
【０１３１】
次に、情報処理サーバ１０は、検索結果を分類する（ステップＳ１７）。具体的には、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４が、検索にヒットした商品名と、分類された複合語とを比較して、当該商品名と同じまたは類似の複合語の分類項目を割り当てる。そして、システム制御部１４が、割り当てられた分類項目に従い検索結果を分類する。例えば、図９に示すように、ウェブページ４０において、関連商品領域４１に、各分類項目に対応した分類項目領域４２が設けられる。分類項目領域４２には、分類項目名４２ａが付され、検索結果の各商品の画像４２ｂが配置される。各画像４２ｂの下方近傍に複合語の修飾語部分の名称４２ｃが付されている。なお、所定の分類項目に当てはまらなかった商品名の検索結果または、分類項目「その他」に該当した商品名の検索結果は、検索結果領域４３に表示される。
【０１３２】
検索対象のテキストをもとに複合語を取得した場合には、ステップＳ１７で分類するだけでよいが、検索対象のテキストと複合語の取得元（ソース）が異なるような場合には、分類項目があるにもかかわらず、検索結果が分類されないこともあり得るので、そういった分類項目については表示しないようにしてもよい。
【０１３３】
システム制御部１４が、このようなＨＴＭＬ等により記述されたウェブページ４０を生成する。
【０１３４】
なお、分類項目領域４２における画像の配列順は、後述する式（６）に示すように、ベース語、接尾辞、および、他の語の関数であるスコアの値順に並べてもよい。システム制御部１４が、複合語「子供用ヘルメット」「大人用ヘルメット」・・・に対して、式（６）のスコアを算出し、各分類項目領域４２に、式（６）のスコアの上位５位までの複合語に関する情報を表示させる。
【０１３５】
このように、情報処理サーバ１０は、複合語分類手段の分類結果に応じて、ベース語関連情報取得手段により取得したベース語関連情報に含まれる要素の少なくとも一部のそれぞれを分類項目のいずれかに分類するベース語関連情報分類手段の一例として機能する。また、情報処理サーバ１０は、複合語分類手段の分類結果に応じて、ベース語関連情報取得手段により検索された検索結果に含まれる要素の少なくとも一部のそれぞれを分類項目のいずれかに分類するベース語関連情報分類手段の一例として機能する。
【０１３６】
なお、情報処理サーバ１０は、ベース語による検索結果（ベース語を検索キーワードとした第１検索結果の一例）と、各複合語による検索結果（複合語を検索キーワードとした第２検索結果の一例）とを取得し、関連商品領域４１には、各複合語による検索結果（第２検索結果の一例）を表示し、検索結果領域４３には、ベース語による検索結果（第１検索結果の一例）から複合語による検索結果と共通する部分を削除した検索結果（第１検索結果の少なくとも一部の一例）を表示してもよい。具体的には、情報処理サーバ１０は、第１検索結果と第２検索結果とにおいて、検索でヒットした検索結果の各要素（個々の商品等）を比較して、第１検索結果の各要素から、第２検索結果の各要素と同一の要素を削除する。
【０１３７】
例えば、情報処理サーバ１０は、検索結果の各要素のＵＲＬ（Uniform Resource Locator）または商品名等を比較して、同一の要素を削除することにより、検索キーワード「ヘルメット」の検索結果から、検索キーワードを「子供用ヘルメット」および「自転車用ヘルメット」等の複合語の検索結果を取り除く。なお、第１検索結果を取得する際、ベース語により検索において各複合語を除く検索式を生成して検索を行って、この処理を省略してもよい。さらに、情報処理サーバ１０は、複合語「子供用ヘルメット」の検索結果で１番にヒットした商品画像、複合語「大人用ヘルメット」の検索結果で１番にヒットした商品画像等を、画像４２ｂとして、関連商品領域４１に配置する。画像４２ｂまたは修飾語部分の名称４２ｃがクリックされると、各複合語による検索結果の上位１０件等が表示されるようにしてもよい。また、複合語の一例として、ベース語に関連した関連語のうち、「子供用ヘルメット」のように、接尾辞を有する関連語は、型付関連語(typed related-word)とする。
【０１３８】
また、情報処理サーバ１０は、図９に示すように、第１検索結果の一部（検索結果領域４３）と第２検索結果（関連商品領域４１）とを区別して、ユーザ端末装置３０の表示部３３に表示させるために、ＨＴＭＬ等により記述されたウェブページ４０（検索結果情報の一例）を生成してもよい。第１検索結果の一部（検索結果領域４３）と、第２検索結果（関連商品領域４１）とは、ウェブページ４０において、区別した領域に表示される。
【０１３９】
このように、情報処理サーバ１０は、ベース語を検索キーワードとした第１検索結果と、複合語を検索キーワードとした第２検索結果とを、取得する検索結果取得手段の一例として機能する。また、情報処理サーバ１０は、検索結果取得手段により取得した第１検索結果の少なくとも一部と第２検索結果とを表示手段の画面上に区別して表示させるように検索結果情報を生成する検索結果情報生成手段の一例として機能する。また、情報処理サーバ１０は、第１検索結果の少なくとも一部として、第１検索結果から第２検索結果の部分を取り除いた検索結果を表示させるように検索結果情報を生成する検索結果情報生成手段の一例として機能する。
【０１４０】
次に、情報処理サーバ１０は、検索結果を出力する（ステップＳ１８）。具体的には、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４が、ウェブページ４０に関する情報を、検索結果としてユーザ端末装置３０に送信する。そして、ユーザ端末装置３０のシステム制御部３６が、検索結果情報を受信し、表示部３３に図９のようなウェブページ４０を表示する。
【０１４１】
このように、情報処理サーバ１０は、ベース語関連情報分類手段により分類されたベース語関連情報を出力する出力手段の一例として機能する。
【０１４２】
以上、本実施形態によれば、ベースとなるベース語（例えば、検索キーワード）と、当該ベース語が被修飾語となる複合語と、当該複合語を分類するための分類項目と、当該複合語を分類するための手がかりとなる素性に関する素性情報（例えば、素性ベクトルの母型）とを取得し、予め生成された分類モデル（機械学習により構築された分類モデル）と素性情報（例えば、複合語に対して素性ベクトルの母型を用いて算出した素性ベクトル）とを用いて、ベース語を含む複合語を、分類項目に振り分け、ベース語に基づきベース語に関連した複数の要素を含むベース語関連情報を取得し（例えば、検索キーワードによる検索結果を取得）、当該分類結果に応じてベース語関連情報に含まれる要素の少なくとも一部のそれぞれを前記分類項目のいずれかに分類し、当該分類されたベース語関連情報を出力することにより、分類項目に従ってベース語関連情報が分類されているため、ベース語関連情報の混在が分類項目をもとに整理され、ユーザにとって見やすい表示ができる。
【０１４３】
学習用の複合語を取得し、取得した学習用の複合語に対応した学習用の分類項目を取得し、取得した学習用の複合語から生成された当該学習用の複合語の素性ベクトルと、学習用の分類項目とを用いて、機械学習を行って、分類モデルを構築し、取得した複合語に対して素性情報を用いて、当該複合語の素性ベクトルを生成し、構築された分類モデルと、取得した複合語の素性ベクトルとを用いて、ベース語を含む複合語を、分類項目に振り分ける場合、ユーザにとって見やすい表示をするための分類モデルを、機械学習により高い精度で実現できる。具体的には、機械学習を用いることで、ヒューリスティックなものを利用した場合と比較して、様々な素性を考慮することができるようになるため、高い精度を実現でき、様々な情報を分類に有効活用することができる。
【０１４４】
複合語が振り分けられた分類項目の中から特定の分類項目をユーザに選択させるため、複合語が振り分けられた分類項目をユーザ端末装置３０に出力し、ユーザ端末装置３０から分類項目の選択結果を取得し、分類結果に応じて、取得した分類項目の選択結果とベース語とにより取得されるベース語関連情報を分類する場合、ユーザの選択に応じたユーザが望む情報をユーザにとって見やすい表示ができる。
【０１４５】
ベース語として、ユーザ端末装置３０から検索キーワードを取得し、検索キーワードに基づき検索をして検索結果を取得し、分類結果に応じて、検索された検索結果を分類項目に従い分類する場合、ユーザが入力した検索キーワードに応じ、ユーザが探している情報をユーザにとって見やすい表示ができる。
【０１４６】
また、ベース語を検索キーワードとした第１検索結果と、生成された複合語を検索キーワードとした第２検索結果とを取得し、取得した第１検索結果の少なくとも一部と第２検索結果とを、表示部３３の画面上に区別して表示させるようにウェブページ４０（検索結果情報の一例）を生成することにより、検索キーワードにより検索される検索対象の混在を軽減して表示できる。
【０１４７】
第１検索結果の少なくとも一部として、第１検索結果から第２検索結果の部分を取り除いた検索結果を表示させるように検索結果情報を生成する場合、第１検索結果と第２検索結果との混在が無くなり、第２検索結果の関連商品に気づきやすくなる。また、複合語による検索結果にユーザが気づきやすくなる。
【０１４８】
［４．情報処理システムの第２実施形態の動作］
次に、情報処理システムの第２実施形態の動作について、図を用いて説明する。なお、前記第１実施形態と同一または対応する部分には、同一の符号を用いて異なる構成および動作のみを説明する。その他の実施形態および変形例も同様とする。
【０１４９】
（４．１  情報処理サーバにおける分類辞書の生成の動作例）
まず、本発明の情報処理システムの第２実施形態の動作として、分類辞書の生成の動作例について、図１０から図１４を用いて説明する。
【０１５０】
図１０から図１４は、情報処理サーバ１０における各分類辞書の構築の動作例を示すフローチャートである。
【０１５１】
（４．１．１  ユーザ語辞書の生成）
まず、ユーザ語辞書の生成について、図１０を用いて説明する。
【０１５２】
図１０に示すように、情報処理サーバ１０は、クエリログから所定の語彙統語パターンに当てはまるキーワードとカテゴリＩＤとを取得する（ステップＳ２０）。具体的には、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４が、ＬＳＰ・ＤＢ１２ｆを参照して、ユーザ関係の語彙統語パターン「Ｘ用」および「Ｘ向け」を取得する。そして、システム制御部１４が、クエリログＤＢ１２ｊを参照して、これらの語彙統語パターンに当てはまるキーワードと、このキーワードが属するカテゴリのカテゴリＩＤとを取得する。
【０１５３】
次に、情報処理サーバ１０は、「ヒト」に該当するキーワードを抽出する（ステップＳ２１）。具体的には、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４が、取得したキーワードから語彙統語パターンの語Ｘに該当する語を抽出する。そして、システム制御部１４が、人を表す表現が集められた辞書に基づいて、語Ｘが人（「ヒト」）を表すかを判定する（例えば、辞書の語と語Ｘとのマッチングで一致するか否かにより判定する）。例えば、「男性用」の場合、語Ｘが「男性」となり、「男性」は、上記辞書に登録されているので、「ヒト」と判定される。このように、システム制御部１４が、語Ｘが「ヒト」を表すと判定した場合に、語Ｘを含む元のキーワードを採用することにより、語彙統語パターンに当てはまるキーワードの中から、「ヒト」に該当するキーワードを抽出する。そして、システム制御部１４が、「ヒト」に該当するキーワードと、カテゴリＩＤとを関連付けて記憶部１２に記憶する。
【０１５４】
次に、情報処理サーバ１０は、所定数以上のカテゴリに出現するキーワードを抽出する（ステップＳ２２）。具体的には、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４が、記憶部１２を参照して、カテゴリＩＤに基づき、あるキーワードがカテゴリに出現する出現数をカウントする。そして、システム制御部１４が、出現数が所定数以上のキーワードを抽出する。
【０１５５】
次に、情報処理サーバ１０は、キーワードを分類辞書に登録する（ステップＳ２３）。具体的には、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４が、例えば、抽出された「シニア」、「ジュニア」、「ベビー」、「ユーザ」、「男性」といったキーワードを分類辞書ＤＢ１２ｈのユーザ語辞書に登録する。
【０１５６】
（４．１．２  モノ語辞書の生成）
次に、モノ語辞書の生成について、図１１を用いて説明する。
【０１５７】
図１１に示すように、情報処理サーバ１０は、クエリログからキーワードを取得する（ステップＳ２４）。具体的には、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４が、クエリログＤＢ１２ｊを参照して、キーワードを取得する。
【０１５８】
次に、情報処理サーバ１０は、有生性スコアを算出する（ステップＳ２５）。具体的には、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４が、クエリログＤＢ１２ｊにおいて、所定数以上出現するキーワードＸを抽出する。そして、システム制御部１４が、分類辞書ＤＢ１２ｈの係り受けに関するデータベースを参照して、式（１）のように有生性スコア（Score_anim（Ｘ））を算出する。
【０１５９】
Score_anim（Ｘ）＝
＃（Ｘ,「が」,「いる」）／｛＃（Ｘ,「が」,「いる」）＋＃（Ｘ,「が」,「ある」）｝
・・・（１）
【０１６０】
ここで、＃(Ｘ,a,b)は、分類辞書ＤＢ１２ｈの係り受けに関するデータベースにおいて、「Ｘab」出現頻度である。例えば、「Ｘがいる」というフレーズが、係り受けに関するデータベースにおいて、どのくらい出現しているかの値である。
【０１６１】
有生性（animacy）とは、一種の文法カテゴリであり、名詞、代名詞等の指示対象が有する生物としての性質をいう。
【０１６２】
日本語に関して、有生性が高い語、例えば「Ｘ＝子供」の場合、「子供がいる」が、「子供がある」より出現頻度が高くなる。また、有生性が低い語、例えば「Ｘ＝椅子」の場合、「椅子がある」が、「椅子がいる」より出現頻度が高くなる。従って、有生性が高い語の場合、＃（Ｘ,「が」,「いる」）の値が高くなり、Score_anim（Ｘ）の値も高くなる。
【０１６３】
英語に関して、有生性が高い語、例えば「Ｘ＝man」の場合、「the man's face」が、「the face of the man」より出現頻度が高くなる。また、有生性が低い語、例えば「Ｘ＝clock」の場合、「the face of the clock」が、「the clock's face」より出現頻度が高くなる。
【０１６４】
英語の場合、式（１）に対応する式は、次式のようになる。
Score_anim（Ｘ）
＝＃（Ｘ,「'ｓ」,Ｋ）／｛＃（Ｘ,「'ｓ」,Ｋ）＋＃（Ｘ,「of」,Ｋ）｝
・・・（２）
【０１６５】
ここで、Ｋは、「face」のように所定の語である。なお、各言語の特徴を利用して、有生性に関するスコアを算出すればよい。
【０１６６】
次に、情報処理サーバ１０は、売買スコアを算出する（ステップＳ２６）。具体的には、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４が、クエリログＤＢ１２ｊにおいて、所定数以上出現するキーワードＸに対して、分類辞書ＤＢ１２ｈの係り受けに関するデータベースを参照して、式（３）のように売買スコア（Score_sell&buy（Ｘ））を算出する。
【０１６７】
Score_sell&buy（Ｘ）
＝｛＃（Ｘ,「を」,「売る」）＋＃（Ｘ,「を」,「買う」）｝／＃（Ｘ）
・・・（３）
【０１６８】
「Ｘを買う」または「Ｘを売る」という売買に関するフレーズが、係り受けに関するデータベースにおいて出現しているほど、売買スコアの値が高くなる。
【０１６９】
英語の場合、システム制御部１４が、式（４）に従い、売買スコアを算出すればよい。
【０１７０】
Score_sell&buy（Ｘ）
＝｛＃（「sell」,Ｘ）＋＃（「buy」, Ｘ）｝／＃（Ｘ）    ・・・（４）
【０１７１】
なお、「buy」の代わり、または、一緒に「purchase」を用いてよい。また、各言語の特徴を利用して、売買に関するスコアを算出すればよい。
【０１７２】
次に、情報処理サーバ１０は、物スコアを算出する（ステップＳ２７）。具体的には、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４が、有生性スコアと、売買スコアとから式（５）に従って、物スコアScore_obj（Ｘ）を算出する
【０１７３】
Score_obj（Ｘ）＝（１−Score_anim（Ｘ））×Score_sell&buy（Ｘ）
・・・（５）
【０１７４】
式（５）に示すように、物スコアは、有生性スコアが低いほど、売買スコアが高いほど、値が高くなる。
【０１７５】
次に、情報処理サーバ１０は、物スコアが所定以上のキーワードを抽出する（ステップＳ２８）。具体的には、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４が、取得したキーワードのうち、物スコアが所定以上のキーワードを残す。
【０１７６】
次に、情報処理サーバ１０は、キーワードを分類辞書に登録する（ステップＳ２９）。具体的には、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４が、例えば、抽出された「美白美容液」、「ヘッドドレス」、「色紙」といったキーワードを分類辞書ＤＢ１２ｈのモノ語辞書に登録する。
【０１７７】
以上、図１１の処理により、モノ語辞書が生成される。
【０１７８】
（４．１．３  機能語辞書の生成）
次に、機能語辞書の生成について、図１２を用いて説明する。
【０１７９】
図１２に示すように、情報処理サーバ１０は、クエリログから所定の語彙統語パターンに当てはまるキーワードを取得する（ステップＳ３０）。具体的には、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４が、ＬＳＰ・ＤＢ１２ｆを参照して、機能関係の語彙統語パターン「Ｘ機能付」を取得する。そして、システム制御部１４が、クエリログＤＢ１２ｊを参照して、これらの語彙統語パターンに当てはまるキーワードを取得する。
【０１８０】
次に、情報処理サーバ１０は、出現頻度が所定数以上のキーワードを抽出する（ステップＳ３１）。具体的には、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４が、取得した各キーワード「Ｘ機能付」に関して、商品ＤＢ１２ａにおける出現頻度が所定数以上の場合、分類辞書に登録するキーワードとして残す。
【０１８１】
次に、情報処理サーバ１０は、分類辞書に登録する（ステップＳ３２）。具体的には、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４が、例えば、抽出された「消臭」、「耐震」、「サイズ調整」といったキーワードを分類辞書ＤＢ１２ｈの機能語辞書に登録する。このようにして、機能語辞書が生成される。
【０１８２】
（４．１．４  かたち語辞書および素材語辞書の生成）
次に、かたち語辞書および素材語辞書の生成について、図１３を用いて説明する。
【０１８３】
最初に、かたち語辞書の生成について説明する。
図１３に示すように、情報処理サーバ１０は、クエリログから所定の接尾辞に当てはまるキーワードを取得する（ステップＳ３３）。具体的には、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４が、接尾辞ＤＢ１２ｇを参照して、接尾辞「型」を取得する。そして、システム制御部１４が、クエリログＤＢ１２ｊを参照して、「Ｘ型」に当てはまるキーワードを取得する。
【０１８４】
続いて、情報処理サーバ１０は、所定のデータベースに出現するキーワードを抽出する（ステップＳ３４）。具体的には、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４が、ＬＳＰ・ＤＢ１２ｆを参照して、語彙統語パターン「Ｘのような形」、「Ｘなどの形」および「Ｘ等の形」を取得する。そして、システム制御部１４が、接尾辞のパターン「Ｘ型」に当てはまるキーワードに対して、語彙統語パターンを適用した「Ｘのような形」、「Ｘなどの形」および「Ｘ等の形」に適合したキーワードを検索キーワードとして、検索サーバ５に送信し、ヒット件数が所定数以上の場合のキーワードを残す。
【０１８５】
そして、情報処理サーバ１０は、キーワードを分類辞書に登録する（ステップＳ３５）。具体的には、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４が、例えば、抽出された「三日月」、「楕円」といったキーワードを分類辞書ＤＢ１２ｈのかたち語辞書に登録する。このようにして、かたち語辞書は生成される。
【０１８６】
次に、素材語辞書の生成について、同様に図１３を用いて説明する。
まず、情報処理サーバ１０は、クエリログから所定の接尾辞に当てはまるキーワードを取得する（ステップＳ３３）。具体的には、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４が、接尾辞ＤＢ１２ｇを参照して、接尾辞「製」を取得する。そして、システム制御部１４が、クエリログＤＢ１２ｊを参照して、「Ｘ製」に当てはまるキーワードを取得する。
また、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４が、ＬＳＰ・ＤＢ１２ｆを参照して、語彙統語パターン「Ｘのような素材」、「Ｘなどの素材」および「Ｘ等の素材」を取得する。そして、システム制御部１４が、接尾辞のパターン「Ｘ製」に当てはまるキーワードに対して、語彙統語パターンを用いた「Ｘのような素材」、「Ｘなどの素材」および「Ｘ等の素材」に適合したキーワードを検索キーワードとして、検索サーバ５に送信し、ヒット件数が所定数以上の場合のキーワードを残す。
【０１８７】
次に、情報処理サーバ１０は、キーワードを分類辞書に登録する（ステップＳ３５）。具体的には、システム制御部１４が、抽出された「革」、「ゴム」、「ガラス」といったキーワードを分類辞書ＤＢ１２ｈの素材語辞書に登録する。このようにして、素材語辞書が生成される。
【０１８８】
なお、検索サーバ５における検索の代わりに、商品ＤＢ１２ａにおける検索でもよい。
【０１８９】
（４．１．５  場所語辞書および社名語辞書の生成）
次に、場所語辞書および社名語辞書の生成について、図１４を用いて説明する。
【０１９０】
図１４に示すように、情報処理サーバ１０は、クエリログから所定の接尾辞に当てはまるキーワードを取得する（ステップＳ３６）。具体的には、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４が、接尾辞ＤＢ１２ｇを参照して、場所語辞書の場合、接尾辞「産」を取得し、社名語の場合、接尾辞「社」および「製」を取得する。そして、場所語辞書の場合、システム制御部１４が、クエリログＤＢ１２ｊを参照して、「Ｘ産」に当てはまるキーワードを取得する。社名語辞書の場合、システム制御部１４が、クエリログＤＢ１２ｊを参照して、「Ｘ社」に当てはまるキーワードを取得する。
【０１９１】
なお、社名語辞書の場合、システム制御部１４が、「Ｘ製」に当てはまるキーワードを取得し、さらに、「ブランドのＸ」「ブランドＸ」、「メーカーのＸ」、「メーカーＸ」に当てはまるキーワードを残してもよい。または、システム制御部１４が、「Ｘ製」に当てはまるキーワードを取得し、「ブランドのＸ」「ブランドＸ」、「メーカーのＸ」、「メーカーＸ」を、検索キーワードとし、ヒット件数が所定数以上の場合のキーワードを残してもよい。
【０１９２】
次に、情報処理サーバ１０は、キーワードを分類辞書に登録する（ステップＳ３７）。具体的には、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４が、例えば、場所語辞書の場合、抽出された「東京」、「広島」、「イタリア」といったキーワードを分類辞書ＤＢ１２ｈの場所語辞書に登録する。社名語辞書の場合、システム制御部１４が、抽出された社名、ブランド名、商品名のキーワードを分類辞書ＤＢ１２ｈの社名語辞書に登録する。これにより社名語辞書が生成される。なお、本実施形態においては「社名語辞書」と称しているが、社名語といっても、ブランド名等が含まれるものを社名語と総称している。
【０１９３】
以上のように、情報処理サーバ１０は、分類項目と所定の語との関連付けを、当該所定の語が所定のデータベースにおいて出現する出現数に応じて決定し、または、当該分類項目に対応する抽出パターンに適合する当該所定の語を所定のデータベースから抽出することにより決定し、分類辞書を生成する分類辞書生成手段の一例として機能する。
【０１９４】
（４．２  情報処理システムにおける検索結果分類の動作例）
次に、情報処理システムにおける検索結果分類の第２実施形態の動作例について図１５を用いて説明する。
【０１９５】
図１５は、情報処理サーバ１０の第２実施形態の動作例を示すフローチャートである。
【０１９６】
情報処理サーバ１０は、ステップＳ１０のように、ベース語を取得する（ステップＳ５０）。
【０１９７】
次に、情報処理サーバ１０は、複合語を取得する（ステップＳ５１）。具体的には、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４が、取得したベース語から、複合語の取得のサブルーチンに従い、複合語を記憶部１２またはＲＡＭ１４ｃから取得して取得する。なお、複合語の取得については、複合語の取得のサブルーチンにおいて詳細に説明する。また、ステップＳ１１のように、情報処理サーバ１０が、複合語ＤＢ１２ｄを参照して、取得したベース語に関連した複合語を取得してもよい。
【０１９８】
このように、情報処理サーバ１０は、複合語決定手段により決定された複合語を取得する複合語取得手段の一例として機能する。また、情報処理サーバ１０は、ベース語取得手段により取得したベース語が被修飾語となる複合語を取得する複合語取得手段の一例として機能する。
【０１９９】
次に、情報処理サーバ１０は、ステップＳ１２のように、分類項目を取得する（ステップＳ５２）。
【０２００】
次に、情報処理サーバ１０は、接尾辞および分類辞書に関する情報を取得する（ステップＳ５３）。具体的には、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４が、素性情報ＤＢ１０２を参照して、接尾辞、分類辞書等の素性情報を、分類辞書を用いて予め生成された分類モデルにおいてどのように使用するかの接尾辞および分類辞書に関する情報を取得する。なお、分類辞書を用いて予め生成された分類モデルについては、複合語の振り分けのサブルーチンにおいて詳細に説明する。
【０２０１】
このように、情報処理サーバ１０は、複合語取得手段により取得した複合語を分類するための手がかりとなる素性に関する素性情報を、素性情報記憶手段を参照して取得する素性情報取得手段の一例として機能する。また、情報処理サーバ１０は、分類項目のそれぞれと所定の語とを関連付けた分類辞書を、素性情報記憶手段を参照してする素性情報取得手段の一例として機能する。
【０２０２】
次に、情報処理サーバ１０は、複合語からベース語に対する修飾語部分を取得する（ステップＳ５４）。具体的には、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４が、ベース語が「ヘルメット」で、複合語が「子供用ヘルメット」の場合、「子供用」という修飾語部分を取得する。
【０２０３】
このように、情報処理サーバ１０は、複合語のベース語に対する修飾語部分を取得する修飾語部分取得手段の一例として機能する。
【０２０４】
次に、情報処理サーバ１０は、修飾語部分から接尾辞を取得する（ステップＳ５５）。具体的には、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４が、修飾語部分が「子供用」の場合、接尾辞「用」を取得する。
【０２０５】
このように、情報処理サーバ１０は、修飾語部分取得手段により取得した修飾語部分から接尾辞を取得する接尾辞取得手段の一例として機能する。
【０２０６】
次に、情報処理サーバ１０は、分類辞書を用いて予め生成された分類モデルと、修飾語部分に対する素性情報とを用いて複合語を分類項目に振り分ける（ステップＳ５６）。ステップＳ１５のように、例えば、「子供用ヘルメット」、「大人用ヘルメット」等の複合語は、分類項目「ユーザ」に振り分けられる。なお、複合語の振り分けについては、複合語の振り分けのサブルーチンにおいて詳細に説明する。
【０２０７】
また、情報処理サーバ１０は、予め生成された分類モデルと、複合語取得手段により取得した複合語に対して素性情報取得手段により取得した素性情報とを用いて、ベース語を含む複合語を、分類項目取得手段により取得した分類項目に振り分ける複合語分類手段の一例として機能する。また、情報処理サーバ１０は、素性情報記憶手段に記憶された分類辞書を用いて予め生成された分類モデルと、修飾語部分取得手段により取得した修飾語部分に対する素性情報とを用いて、ベース語を含む複合語を、分類項目に振り分ける複合語分類手段の一例として機能する。
【０２０８】
次に、情報処理サーバ１０は、ステップＳ１６のように、ベース語による検索を行う（ステップＳ５７）。
【０２０９】
次に、情報処理サーバ１０は、ステップＳ１７のように、検索結果を分類する（ステップＳ５８）。
【０２１０】
次に、情報処理サーバ１０は、ステップＳ１８のように、検索結果を出力する（ステップＳ５９）。
【０２１１】
（４．３  複合語の取得のサブルーチン）
次に、複合語の取得のサブルーチンについて図１６を用いて説明する。
図１６は、複合語の取得のサブルーチンを示すフローチャートである。
【０２１２】
次に、情報処理サーバ１０は、他の語を取得する（ステップＳ６０）。具体的には、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４が、クエリログＤＢ１２ｊを参照して、ベース語と共に用いられている他の語を取得する。ベース語が「ヘルメット」の場合、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４が、クエリログＤＢ１２ｊを参照して、他の語として「子供」、「自転車」、「防災」等を取得する。
【０２１３】
次に、情報処理サーバ１０は、複合語の候補を生成する（ステップＳ６１）。具体的には、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４が、複合語の候補を生成するサブルーチン処理により、ベース語と他の語とを組み合わせて、ベース語に関連する複合語の候補を生成する。生成された複合語の候補は、記憶部１２またはＲＡＭ１４ｃに記憶される。ここで、複合語の例として、「子供用ヘルメット」「自転車用ヘルメット」「自転車付ヘルメット」等、ベース語と他の語と組み合わせた複合語の候補を生成する。なお、複合語の候補の生成については、複合語の候補の生成のサブルーチンにおいて詳細に説明する。
【０２１４】
次に、情報処理サーバ１０は、候補の中から複合語を決定する（ステップＳ６２）。具体的には、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４が、生成された複合語の候補の中から、各複合語の候補に対するスコアを算出し、所定値以上のスコアを有する複合語を決定する。「子供用ヘルメット」および「自転車用ヘルメット」のスコアが所定値より高く、「自転車付ヘルメット」のスコアが所定値より低い場合、「子供用ヘルメット」および「自転車用ヘルメット」が複合語として決定される。そして、システム制御部１４が、決定された複合語を記憶手段の一例である記憶部１２またはＲＡＭ１４ｃに一時的に記憶する。なお、複合語の決定については、複合語決定のサブルーチンにおいて詳細に説明する。
【０２１５】
サブルーチンが終了したら、情報処理サーバ１０は、ステップＳ５２の処理を行う。
【０２１６】
（４．４  複合語の候補の生成のサブルーチン）
次に、複合語の候補の生成のサブルーチンについて図１７を用いて説明する。
【０２１７】
図１７は、複合語の候補の生成のサブルーチンを示すフローチャートである。
【０２１８】
図１７に示すように、情報処理サーバ１０は、接尾辞を取得する（ステップＳ６５）。具体的には、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４が、接尾辞ＤＢ１２ｇを参照して、接尾辞の文字（中間文字の一例）として、「用」「付」「製」「産」「型」「盤」「版」「柄」「色」等を読み出す。
【０２１９】
次に、情報処理サーバ１０は、ベース語と他の語と接尾辞とから、複合語の候補を生成する（ステップＳ６６）。具体的には、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４が、接尾辞ＤＢ１２ｇを参照して、読み出された接尾辞の文字と、ベース語と他の語とを組み合わせた複合語の候補を生成する。これら接尾辞の文字は、ベース語と他の語との間に置かれ、複合語の候補が生成される。例えば、ベース語が「ヘルメット」、他の語が「自転車」の場合、複合語の例として、「自転車用ヘルメット」、「自転車付ヘルメット」、「自転車製ヘルメット」、・・・、「ヘルメット用自転車」、・・・、「ヘルメット製自転車」等が生成される。この時、「ヘルメット用自転車」のようにベース語、接尾辞の文字、他の語の並びでも複合語の候補が生成される。他の語が「自転車」以外の「ヘルメット用ライト」、「ライト付ヘルメット」、・・・、「子供用ヘルメット」等が生成される。
【０２２０】
サブルーチンが終了したら、情報処理サーバ１０は、ステップＳ６２の処理を行う。このように、情報処理サーバ１０は、ベース語から複合語の候補を生成する複合語候補生成手段の一例として機能する。また、情報処理サーバ１０は、ベース語と他の語とを組み合わせて、候補を生成する複合語候補生成手段の一例として機能する。情報処理サーバ１０は、ベース語と当該ベース語とは異なる語とを組み合わせて、候補を生成する複合語候補生成手段の一例として機能する。また、情報処理サーバ１０は、ベース語と他の語との間に置かれる中間文字により、候補を生成する複合語候補生成手段の一例として機能する。
【０２２１】
（４．５  複合語の決定のサブルーチン）
次に、複合語の決定のサブルーチンについて図１８を用いて説明する。
【０２２２】
図１８は、複合語の決定のサブルーチンを示すフローチャートである。
【０２２３】
図１８に示すように、情報処理サーバ１０は、複合語の候補を特定する（ステップＳ７０）。具体的には、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４が、ステップＳ６１において生成され、記憶部１２またはＲＡＭ１４ｃに記憶されている複合語の候補の中から順に複合語の候補を１つ（例えば、「自転車用ヘルメット」）特定する。
【０２２４】
次に、情報処理サーバ１０は、クエリログにおけるベース語および他の語の出現頻度を算出する（ステップＳ７１）。具体的には、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４が、クエリログＤＢ１２ｊを参照して、ベース語および他の語が共に出現する出現頻度Ｎｋ１,ｋ２を算出する。ここで、ｋ１はベース語を、ｋ２は他の語を表す。例えば、図４に示すように、ベース語「ヘルメット」、他の語「自転車」の場合、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４が、クエリログＤＢ１２ｊから、ベース語「ヘルメット」、他の語「自転車」であるところの件数のデータを読み出し、出現頻度Ｎｋ１,ｋ２とする。
【０２２５】
次に、情報処理サーバ１０は、複合語の候補を商品説明に含めている取扱店の数を求める（ステップＳ７２）。具体的には、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４が、商品ＤＢ１２ａを参照して、特定された複合語の候補（例えば「自転車用ヘルメット」）の商品、または、複合語の候補が商品説明に使用している商品を特定して商品ＩＤを求める。そして、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４が、店舗ＤＢ１２ｂを参照して、商品ＩＤに基づき、複合語の候補の商品を取り扱っている、または、複合語の候補が商品説明に使用している取扱店をカウントして、取扱店の数Ｍｋ１,ｓ,ｋ２を算出する。ここで、ｓは、「用」「付」「製」「産」「型」「盤」「版」「柄」「色」等の接尾辞や、「for」「with」「in」などの前置詞、「for the purpose of」などの機能的な表現を表す。
【０２２６】
次に、情報処理サーバ１０は、出現頻度および取扱店の数よりスコアを算出する（ステップＳ７３）。具体的には、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４が、
出現頻度Ｎｋ１,ｋ２と取扱店の数Ｍｋ１, ｓ,ｋ２とから、
Ｓｃｏｒｅ（ｋ1，ｓ，ｋ２）＝log(Ｎｋ１,ｋ２)×log(Ｍｋ１, ｓ,ｋ２)  
・・・（６）
に従い、ベース語、接尾辞、および、他の語の関数である
スコアＳｃｏｒｅ（ｋ1，ｓ，ｋ２）を算出する。
【０２２７】
次に、情報処理サーバ１０は、スコアが所定値以上か否かを判定する（ステップＳ７４）。具体的には、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４が、算出したスコアＳｃｏｒｅが所定以上であるか否かを判定する。ここで、スコアＳｃｏｒｅ（ｋ1，ｓ，ｋ２）は、ベース語ｋ1および他の語ｋ２が、商品を検索するユーザが検索でよく使用する語であり、複合語（ｋ1，ｓ，ｋ２）が、各取扱店においてよく使用している語である場合に高い値を示す。また、log(Ｎｋ１,ｋ２）は、商品の需要側の状態を示し、
log(Ｍｋ１, ｓ,ｋ２）は、商品の供給側の状態を示している。
【０２２８】
次に、スコアが所定以上でない場合（ステップＳ７４；ＮＯ）、情報処理サーバ１０は、複合語の候補を削除する（ステップＳ７５）。具体的には、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４が、スコアＳｃｏｒｅ（ｋ1，ｓ，ｋ２）が所定値より低い場合、この複合語の候補は、複合語に適さないとして、記憶部１２またはＲＡＭ１４ｃから、削除する。
【０２２９】
スコアが所定以上である場合（ステップＳ７４；ＹＥＳ）、情報処理サーバ１０は、特定されている複合語の候補を削除せず、ステップＳ７６の処理に移る。
【０２３０】
このように、情報処理サーバ１０は、候補の中から、複合語を決定する複合語決定手段の一例として機能する。また、情報処理サーバ１０は、複合語候補生成手段により生成された複合語の候補を商品の説明文に含めて当該商品を取り扱っている取扱店の数を求め、当該取扱店の数に応じて、複合語を決定する複合語決定手段の一例として機能する。また、情報処理サーバ１０は、ベース語が所定のデータベースにおいて出現する出現数に応じて、複合語を決定する複合語決定手段の一例として機能する。また、情報処理サーバ１０は、複合語候補生成手段により生成された複合語の候補を検索キーワードとした検索のヒット件数に応じて、複合語を決定する複合語決定手段の一例として機能する。
【０２３１】
次に、情報処理サーバ１０は、全ての候補を特定したか否かを判定する（ステップＳ７６）。具体的には、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４が、記憶部１２またはＲＡＭ１４ｃに記憶されている複合語の候補を全て特定したか否かを判定する。全ての候補を特定していない場合（ステップＳ７６；ＮＯ）、情報処理サーバ１０は、ステップＳ７０の処理に移る。
【０２３２】
全ての候補を特定した場合（ステップＳ７６；ＹＥＳ）、サブルーチンの処理を終了し、情報処理サーバ１０は、ステップＳ５２の処理を行う。
【０２３３】
（４．６  複合語の振り分けのサブルーチン）
次に、複合語の振り分けのサブルーチンについて図１９を用いて説明する。
【０２３４】
図１９は、複合語の振り分けのサブルーチンを示すフローチャートである。
【０２３５】
なお、この複合語の振り分けのサブルーチンは、ヒューリスティックに求められたルール（発見的規則）を用いたものである。このルールは、分類辞書を用いて予め生成された分類モデルの一例で、予め生成されたルールベースの分類モデルである。
【０２３６】
図１９に示すように、情報処理サーバ１０は、接尾辞が「用」であるか否かを判定する（ステップＳ８０）。具体的には、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４が、取得した修飾語部分に対する素性情報を用いての一例として、ステップＳ５５で取得した接尾辞（取得した修飾語部分の一例）が、接尾辞「用」（素性情報の一例）に該当する否かを判定する。例えば、ベース語が「ヘルメット」で複合語が「子供用ヘルメット」や「自転車用ヘルメット」の場合、接尾辞が「用」であるので、接尾辞「用」に該当する。ベース語が「ヘルメット」で複合語が「ライト付ヘルメット」の場合、接尾辞が「付」であるので、接尾辞「用」に該当しない。
【０２３７】
接尾辞が「用」である場合（ステップＳ８０；ＹＥＳ）、情報処理サーバ１０は、接尾辞を除いた修飾語部分の語が、ユーザ語辞書に存在するか否かを判定する（ステップＳ８１）。具体的には、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４が、取得した修飾語部分に対する素性情報を用いての一例として、分類辞書ＤＢ１２ｈのユーザ語辞書（素性情報の一例）を参照して、接尾辞を除いた修飾語部分の語が辞書に存在するか否かを判定する。
【０２３８】
接尾辞を除いた修飾語部分の語が、ユーザ語辞書に存在する場合（ステップＳ８１；ＹＥＳ）、情報処理サーバ１０は、振り分け対象の複合語を分類項目「ユーザ」に振り分ける。例えば、接尾辞を除いた修飾語部分が「子供」の場合、ユーザ語辞書に存在するので、複合語「子供用ヘルメット」は、分類項目「ユーザ」に振り分けられる。
【０２３９】
接尾辞を除いた修飾語部分の語が、ユーザ語辞書に存在しない場合（ステップＳ８１；ＮＯ）、情報処理サーバ１０は、接尾辞を除いた修飾語部分の語が、モノ語辞書に存在するか否かを判定する（ステップＳ８２）。具体的には、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４が、取得した修飾語部分に対する素性情報を用いての一例として、分類辞書ＤＢ１２ｈのモノ語辞書（素性情報の一例）を参照して、接尾辞を除いた修飾語部分の語が辞書に存在するか否かを判定する。
【０２４０】
接尾辞を除いた修飾語部分の語が、モノ語辞書に存在する場合（ステップＳ８２；ＹＥＳ）、情報処理サーバ１０は、複合語を分類項目「対象」に振り分ける。例えば、接尾辞を除いた修飾語部分が「自転車」の場合、モノ語辞書に存在するので、複合語「自転車用ヘルメット」は、分類項目「対象」に振り分けられる。
【０２４１】
接尾辞を除いた修飾語部分の語が、モノ語辞書に存在しない場合（ステップＳ８２；ＮＯ）、情報処理サーバ１０は、複合語を分類項目「目的」に振り分ける。例えば、複合語「防災用ヘルメット」の場合、「防災」がモノ語辞書に存在しないので、複合語「防災用ヘルメット」は、分類項目「目的」に振り分けられる。
【０２４２】
接尾辞が「用」でない場合（ステップＳ８０；ＮＯ）、情報処理サーバ１０は、接尾辞が、「付」であるか否かを判定する（ステップＳ８３）。具体的には、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４が、取得した修飾語部分に対する素性情報を用いての一例として、ステップＳ５５で取得した接尾辞が、接尾辞「付」（素性情報の一例）に該当する否かを判定する。
【０２４３】
接尾辞が「付」である場合（ステップＳ８３；ＹＥＳ）、情報処理サーバ１０は、接尾辞を除いた修飾語部分の語が、機能語辞書に存在するか否かを判定する（ステップＳ８４）。具体的には、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４が、取得した修飾語部分に対する素性情報を用いての一例として、分類辞書ＤＢ１２ｈの機能語辞書（素性情報の一例）を参照して、接尾辞を除いた修飾語部分の語が辞書に存在するか否かを判定する。
【０２４４】
接尾辞を除いた修飾語部分の語が、機能語辞書に存在する場合（ステップＳ８４；ＹＥＳ）、情報処理サーバ１０は、振り分け対象の複合語を分類項目「機能」に振り分ける。
【０２４５】
接尾辞を除いた修飾語部分の語が、機能語辞書に存在しない場合（ステップＳ８４；ＮＯ）、情報処理サーバ１０は、接尾辞を除いた修飾語部分の語が、モノ語辞書に存在するか否かを判定する（ステップＳ８５）。具体的には、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４が、取得した修飾語部分に対する素性情報を用いての一例として、分類辞書ＤＢ１２ｈのモノ語辞書（素性情報の一例）を参照して、接尾辞を除いた修飾語部分の語が辞書に存在するか否かを判定する。
【０２４６】
接尾辞を除いた修飾語部分の語が、モノ語辞書に存在する場合（ステップＳ８５；ＹＥＳ）、情報処理サーバ１０は、複合語を分類項目「付属品」に振り分ける。
【０２４７】
接尾辞を除いた修飾語部分の語が、モノ語辞書に存在しない場合（ステップＳ８５；ＮＯ）、情報処理サーバ１０は、複合語を分類項目「その他」に振り分ける。
【０２４８】
接尾辞が「付」でない場合（ステップＳ８３；ＮＯ）、情報処理サーバ１０は、接尾辞が、「型」であるか否かを判定する（ステップＳ８６）。具体的には、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４が、取得した修飾語部分に対する素性情報を用いての一例として、ステップＳ５５で取得した接尾辞が、接尾辞「型」（素性情報の一例）に該当する否かを判定する。
【０２４９】
接尾辞が「型」である場合（ステップＳ８６；ＹＥＳ）、情報処理サーバ１０は、取得した修飾語部分に対する素性情報を用いての一例として、接尾辞を除いた修飾語部分の語が、機能語辞書に存在していて、かつ、モノ語辞書に存在しないか否かを判定する（ステップＳ８７）。具体的には、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４が、分類辞書ＤＢ１２ｈの機能語辞書を参照して、接尾辞を除いた修飾語部分の語が登録されている場合いであって、さらに、モノ語辞書を参照して、接尾辞を除いた修飾語部分の語が登録されていない場合であるか否かを判定する。つまり、接尾辞を除いた修飾語部分の語が、機能語辞書に登録されていない時点で「ＮＯ」の判定がなされることになる。また、接尾辞を除いた修飾語部分の語が、機能語辞書に登録されていても、モノ語辞書に登録されている場合も、「ＮＯ」の判定がなされることになる。
【０２５０】
接尾辞を除いた修飾語部分の語が、機能語辞書に存在し、かつ、モノ語辞書に存在しない場合（ステップＳ８７；ＹＥＳ）、情報処理サーバ１０は、複合語を分類項目「機能」に振り分ける。
【０２５１】
接尾辞を除いた修飾語部分の語が、機能語辞書に存在ない場合、または、モノ語辞書に存在する場合（ステップＳ８７；ＮＯ）、ステップＳ８８に進み、情報処理サーバ１０は、取得した修飾語部分に対する素性情報を用いての一例として、分類辞書ＤＢ１２ｈのかたち語辞書を参照して、接尾辞を除いた修飾語部分の語が、「かたち」であるか否かを判定する（ステップＳ８８）。この時、接尾辞を除いた修飾語部分の語が、かたち語辞書に存在すれば（ステップＳ８８；ＹＥＳ）、情報処理サーバ１０は、「かたち」であると判定し、複合語を分類項目「かたち」に振り分ける。一方、接尾辞を除いた修飾語部分の語が、かたち語辞書に存在しなければ（ステップＳ８８；ＮＯ）、情報処理サーバ１０は、複合語を分類項目「その他」に振り分ける。
【０２５２】
なお、接尾辞が「型」であって、接尾辞を除いた修飾語部分の語の中に、分類項目「その他」に該当する語がない場合、かたち語辞書を用いず、ステップＳ８８を省略してもよい。この場合、接尾辞を除いた修飾語部分の語が、機能語辞書に存在ない場合、または、モノ語辞書に存在する場合（ステップＳ８７；ＮＯ）、情報処理サーバ１０は、複合語を分類項目「かたち」に振り分ける。
【０２５３】
接尾辞が「型」でない場合（ステップＳ８６；ＮＯ）、情報処理サーバ１０は、接尾辞が、「産」であるか否かを判定する（ステップＳ８９）。具体的には、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４が、取得した修飾語部分に対する素性情報を用いての一例として、ステップＳ５５で取得した接尾辞が、接尾辞「産」（素性情報の一例）に該当する否かを判定する。
【０２５４】
接尾辞が「産」である場合（ステップＳ８９；ＹＥＳ）、情報処理サーバ１０は、複合語を分類項目「場所」に振り分ける。
【０２５５】
接尾辞が「産」でない場合（ステップＳ８９；ＮＯ）、情報処理サーバ１０は、接尾辞が、「製」であるか否かを判定する（ステップＳ９０）。具体的には、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４が、取得した修飾語部分に対する素性情報を用いての一例として、ステップＳ５５で取得した接尾辞が、接尾辞「製」（素性情報の一例）に該当する否かを判定する。
【０２５６】
接尾辞が「製」である場合（ステップＳ９０；ＹＥＳ）、情報処理サーバ１０は、接尾辞を除いた修飾語部分の語が、場所語辞書に存在するか否かを判定する（ステップＳ９１）。具体的には、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４が、取得した修飾語部分に対する素性情報を用いての一例として、分類辞書ＤＢ１２ｈの場所語辞書（素性情報の一例）を参照して、接尾辞を除いた修飾語部分の語が辞書に存在するか否かを判定する。
【０２５７】
接尾辞を除いた修飾語部分の語が、場所語辞書に存在する場合（ステップＳ９１；ＹＥＳ）、情報処理サーバ１０は、振り分け対象の複合語を分類項目「場所」に振り分ける。例えば、複合語が「日本製ヘルメット」の場合、分類項目「場所」に振り分けられる。
【０２５８】
接尾辞を除いた修飾語部分の語が、場所語辞書に存在しない場合（ステップＳ９１；ＮＯ）、情報処理サーバ１０は、接尾辞を除いた修飾語部分の語が、素材語辞書に存在するか否かを判定する（ステップＳ９２）。具体的には、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４が、取得した修飾語部分に対する素性情報を用いての一例として、分類辞書ＤＢ１２ｈの素材語辞書（素性情報の一例）を参照して、接尾辞を除いた修飾語部分の語が辞書に存在するか否かを判定する。
【０２５９】
接尾辞を除いた修飾語部分の語が、素材語辞書に存在する場合（ステップＳ９２；ＹＥＳ）、情報処理サーバ１０は、複合語を分類項目「素材」に振り分ける。例えば、複合語が「金属製ヘルメット」の場合、分類項目「素材」に振り分けられる。
【０２６０】
接尾辞を除いた修飾語部分の語が、素材語辞書に存在しない場合（ステップＳ９２；ＮＯ）、情報処理サーバ１０は、接尾辞を除いた修飾語部分の語が、社名語辞書に存在するか否かを判定する（ステップＳ９３）。具体的には、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４が、取得した修飾語部分に対する素性情報を用いての一例として、分類辞書ＤＢ１２ｈの社名語辞書（素性情報の一例）を参照して、接尾辞を除いた修飾語部分の語が辞書に存在するか否かを判定する。
【０２６１】
接尾辞を除いた修飾語部分の語が、社名語辞書に存在する場合（ステップＳ９３；ＹＥＳ）、情報処理サーバ１０は、複合語を分類項目「社名」に振り分ける。例えば、複合語が「○○社製ヘルメット」の場合、分類項目「社名」に振り分けられる。
【０２６２】
接尾辞を除いた修飾語部分の語が、社名語辞書に存在しない場合（ステップＳ９３；ＮＯ）、情報処理サーバ１０は、複合語を分類項目「その他」に振り分ける。
【０２６３】
接尾辞が「製」でない場合（ステップＳ９０；ＮＯ）、情報処理サーバ１０は、接尾辞が、「柄」であるか否かを判定する（ステップＳ９４）。具体的には、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４が、取得した修飾語部分に対する素性情報を用いての一例として、ステップＳ５５で取得した接尾辞が、接尾辞「柄」（素性情報の一例）に該当する否かを判定する。
【０２６４】
接尾辞が「柄」である場合（ステップＳ９４；ＹＥＳ）、情報処理サーバ１０は、複合語を分類項目「デザイン」に振り分ける。例えば、複合語が「迷彩柄ヘルメット」の場合、分類項目「デザイン」に振り分けられる。
【０２６５】
接尾辞が「柄」でない場合（ステップＳ９４；ＮＯ）、情報処理サーバ１０は、接尾辞が、「色」であるか否かを判定する（ステップＳ９５）。具体的には、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４が、取得した修飾語部分に対する素性情報を用いての一例として、ステップＳ５５で取得した接尾辞が、接尾辞「色」（素性情報の一例）に該当する否かを判定する。
【０２６６】
接尾辞が「色」である場合（ステップＳ９５；ＹＥＳ）、情報処理サーバ１０は、複合語を分類項目「デザイン」に振り分ける。例えば、複合語が「白色ヘルメット」の場合、分類項目「デザイン」に振り分けられる。
【０２６７】
接尾辞が「色」でない場合（ステップＳ９５；ＮＯ）、情報処理サーバ１０は、複合語を分類項目「その他」に振り分ける。
【０２６８】
複合語の振り分けの処理が終了すると、情報処理サーバ１０は、ステップＳ５７の処理を行う。このように、情報処理サーバ１０は、分類辞書を用いて予め生成された分類モデルと、取得した修飾語部分に対する素性情報とを用いて、ベース語を含む複合語を、分類項目に振り分ける複合語分類手段の一例として機能する。
【０２６９】
なお、接尾辞と分類辞書とを組み合わせたルールは、図１９に限らず、他の組み合わせやルールを用いてもよい。また、ステップＳ８０、Ｓ８３、Ｓ８６、Ｓ８９、Ｓ９０、Ｓ９４、Ｓ９５の順序に関して、順序を入れ替えてもよい。但し、ステップＳ８０からＳ８２、ステップＳ８３からＳ８５、ステップＳ８６からＳ８８、ステップＳ９０からＳ９３の順序は変えない。
【０２７０】
以上、本実施形態によれば、ベースとなるベース語と、当該ベース語が被修飾語となる複合語と、当該複合語を分類するための分類項目と、当該複合語を分類するための手がかりとなる素性に関する素性情報（例えば、接尾辞および分類辞書に関する情報）とを取得し、予め生成された分類モデル（例えば、図１９に示すようなルール）と、取得した素性情報とを用いて、ベース語を含む複合語を、取得した分類項目に振り分け（例えば、図１９に示すようなルールを複合語に対して用いて、複合語を分類項目に振り分け）、ベース語に基づきベース語に関連した複数の要素を含むベース語関連情報を取得し（例えば、検索キーワードによる検索結果を取得）、当該分類結果に応じてベース語関連情報に含まれる要素の少なくとも一部のそれぞれを前記分類項目のいずれかに分類し、当該分類されたベース語関連情報を出力することにより、分類項目に従ってベース語関連情報が分類されているため、ベース語関連情報の混在が分類項目をもとに整理され、ユーザにとって見やすい表示ができる。
【０２７１】
分類項目のそれぞれと所定の語とを関連付けた分類辞書を記憶し、複合語のベース語に対する修飾語部分を取得し、分類項目と所定の語とを関連付けた分類辞書を、素性情報データベース１０２を参照して取得し、素性情報データベース１０２に記憶された分類辞書を用いて予め生成された分類モデルと、取得した修飾語部分に対する素性情報を用いて、ベース語を含む複合語を、分類項目に振り分ける場合、分類辞書により効率的に複合語が分類項目に振り分けることができる。
【０２７２】
取得した修飾語部分から接尾辞を取得し、素性情報データベース１０２に記憶された分類辞書を用いて予め生成された分類モデルと、接尾辞を除いた修飾語部分に対する素性情報とを用いて、ベース語を含む複合語を、分類項目に振り分ける場合、所定のルールにより効率的に複合語が分類項目に振り分けることができる。
【０２７３】
分類項目のそれぞれと所定の語との関連付けを、当該所定の語が商品ＤＢ１２ａ等の所定の記憶手段において出現する出現数に応じて決定し、または、当該分類項目に対応する抽出パターンに適合する当該所定の語を所定の記憶手段から抽出することにより決定し、分類辞書を生成する場合、所定の記憶手段に適合した分類辞書を構築することができる。
【０２７４】
また、ベース語から複合語の候補を生成し、候補の中から、複合語を決定する場合、生成した候補から、より適切な複合語を生成できる。
【０２７５】
また、生成された複合語の候補を商品の説明文に含めて当該商品を取り扱っている取扱店の数を求め、当該取扱店の数に応じて、複合語を決定する場合、情報処理サーバ１０により運営されるショッピングサイト上やネットワーク上に汎用的に使用された、より適切な複合語を生成できる。
【０２７６】
ベース語が、クエリログＤＢ１２ｊのような所定の記憶手段おいて出現する出現数（例えば、出現頻度Ｎｋ１,ｋ２）に応じて、複合語を決定する場合、ショッピングサイト上やネットワーク上に汎用的に使用されたベース語から、より適切な複合語を生成できる。
【０２７７】
ベース語とは異なる他の語を取得し、ベース語と他の語とを組み合わせて、複合語の候補を生成する場合、より適切な複合語を生成できる。ベース語と他の語とを組み合わせて、多数の複合語の候補を生成し、その候補からより適切な複合語に絞ることができる。さらに、ベース語と他の語と中間文字とを組み合わせると、より多数の複合語の候補を生成できる。
【０２７８】
なお、店舗端末装置２０において、商品を登録する際、登録する商品名が適切であるかのチェックをしたり、関連商品の適切な商品名を求めたりする際に本実施形態を使用できる。店舗端末装置２０からベース語が、情報処理サーバ１０に送信され、情報処理サーバ１０がＳ４において複合語を決定する。そして、情報処理サーバ１０が、Ｓ４において決定された複合語を店舗端末装置２０に送信する。店舗端末装置２０の表示部２３に、複合語が表示される。
【０２７９】
なお、ステップＳ７３において、出現頻度Ｎｋ１,ｋ２を算出する際、所定の記憶手段の一例として、クエリログＤＢ１２ｊの代わりに、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４は、商品ＤＢ１２ａにおけるベース語および他の語を検索キーワード（例えば「ヘルメット  自転車」）によるヒット件数を求め、出現頻度Ｎｋ１,ｋ２としてもよい。
【０２８０】
また、出現頻度Ｎｋ１,ｋ２および取扱店の数Ｍｋ１,ｓ,ｋ２を求める際、情報処理サーバ１０のショッピングサイトに限らず、ネットワーク３上における出現頻度や取扱店の数を求めてもよい。例えば、ネットワーク３上で取扱店の数を求める場合、複合語の候補「自転車用ヘルメット」で検索して、商品を販売しているＵＲＬをカウントしてもよい。
【０２８１】
また、ステップＳ７２において、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４が、生成された複合語の候補を検索キーワードとした検索のヒット件数を求めてよい。検索のヒット件数は、商品ＤＢ１２ａにおけるヒット件数でもよいし、ネットワーク３上におけるヒット件数でもよい。情報処理サーバ１０のシステム制御部１４は、このヒット件数を、
Ｍｋ１,ｓ,ｋ２の代わりとして、Ｓｃｏｒｅ（ｋ1，ｓ，ｋ２）を算出する。また、このヒット件数と、出現頻度Ｎｋ１,ｋ２と、取扱店の数Ｍｋ１,ｓ,ｋ２とから
Ｓｃｏｒｅ（ｋ1，ｓ，ｋ２）を算出してもよい。
【０２８２】
生成された複合語の候補を検索キーワードとした検索のヒット件数に応じて、複合語を決定する場合、ショッピングサイト上やネットワーク上に汎用的に使用された複合語を決定でき、より適切な複合語を生成できる。
【０２８３】
また、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４が、クエリログＤＢ１２ｊを参照して、例えば、ベース語として記憶されている「自転車用ヘルメット」「子供用ヘルメット」から、他の語「自転車」「子供」を抽出してもよい。
【０２８４】
また、ベース語「ヘルメット」を含む、クエリログＤＢ１２ｊのベース語を複合語としてもよい。例えば、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４が、クエリログＤＢ１２ｊのベース語のエリアに記憶されている「自転車用ヘルメット」「子供用ヘルメット」を、ベース語「ヘルメット」から、複合語の候補として抽出する。
【０２８５】
［５．表示の変形例］
次に、表示の変形例について図２０および図２１を用いて説明する。
図２０および図２１は、情報処理サーバ１０による表示の変形例を示す模式図である。
【０２８６】
（５．１  表示の第１変形例）
まず、表示の第１変形例について、図２０を用いて説明する。
【０２８７】
図２０に示すように、情報処理サーバ１０が、ベース語に関連する特集ページであるウェブページ５０を生成してもよい。ウェブページ５０は、ベース語名５０ａと、分類項目名５０ｂと、複合語の名称５０ｃと、商品毎の画像５０ｄと、を有する。ベース語名５０ａは、ベース語を示す。分類項目名５０ｂは、複数の分類項目の中から１つ選択された分類項目を示す。複合語の名称５０ｃは、ベース語に関連した複合語を示す。商品の画像５０ｄは、ベース語に関連した複合語に対応する商品の画像である。
【０２８８】
情報処理サーバ１０は、ステップＳ１０またはステップＳ５０において、例えば、１つ設定された「自転車」をベース語（ベース語名５０ａ）として取得する。
【０２８９】
情報処理サーバ１０は、ステップＳ１５またはステップＳ５６においてベース語に関連した複合語が振り分けられた分類項目から１つの分類項目（分類項目名５０ｂ）を設定する。
【０２９０】
次に、情報処理サーバ１０は、設定された１つの分類項目に関連する複合語（複合語の名称５０ｃ）に基づき、図２０に示すように、ベース語名５０ａおよび分類項目名５０ｂに対して、複合語の名称５０ｃと、商品の画像５０ｄとが配置されたウェブページ５０を生成する。情報処理サーバ１０が、ウェブページ５０に、複合語の名称（商品名）５０ｃと、商品の画像５０ｄとを配置する。なお、複合語の名称５０ｃおよび商品の画像５０ｄが、ベース語関連情報に含まれる要素に対応する。また、ベース語「自転車」は、類似語「サイクル」もよい。
【０２９１】
（５．２  表示の第２変形例）
次に、表示の第２変形例について図２１を用いて説明する。
【０２９２】
図２１に示すように、情報処理サーバ１０が、携帯端末用のウェブページ５１を生成してもよい。情報処理サーバ１０は、ステップＳ１０またはステップＳ５０において、ウェブページ５１に入力された検索キーワードをベース語として取得する。
【０２９３】
複合語を分類項目に振り分けた後、情報処理サーバ１０は、ステップＳ１６またはステップＳ５７において、検索キーワードにより検索し検索結果を取得する。
【０２９４】
情報処理サーバ１０は、ステップＳ１７またはステップＳ５８において、分類項目別に携帯端末用のウェブページ５１を生成する。ウェブページ５１には、分類項目（分類項目名５１ａ）別に、ヒットした商品の画像５１ｂが配置される。商品の画像５１ｂがタップまたはタッチされると、その分類項目に対応する複合語による検索結果が表示されるようになっている。
【０２９５】
図２１に示すように、表示部が狭い場合に、分類項目に対応する複合語により、まず大まかな表示をユーザに示すことができ、ユーザの利便性が向上する。
【０２９６】
さらに、本発明は、上記各実施形態に限定されるものではない。上記各実施形態は、例示であり、本発明の特許請求の範囲に記載された技術的思想と実質的に同一な構成を有し、同様な作用効果を奏するものは、いかなるものであっても本発明の技術的範囲に包含される。
【符号の説明】
【０２９７】
１：情報処理システム
３：ネットワーク
５：検索サーバ
１０：情報処理サーバ（情報処理装置）
１２：記憶部
１２ａ：商品ＤＢ（所定の記憶手段）
１２ｂ：店舗ＤＢ（所定の記憶手段）
１２ｄ：複合語ＤＢ（複合語記憶手段）
１２ｅ：分類項目ＤＢ（分類項目記憶手段）
１２ｆ：ＬＳＰ・ＤＢ（素性情報記憶手段）
１２ｇ：接尾辞ＤＢ（素性情報記憶手段）
１２ｈ：分類辞書ＤＢ（素性情報記憶手段）
１２ｉ：学習用ＤＢ（分類項目記憶手段）
１２ｊ：クエリログＤＢ（所定の記憶手段）
１０２：素性情報データベース（素性情報記憶手段）
１４ｃ：ＲＡＭ
２０：店舗端末装置
３０：ユーザ端末装置
４０、５０、５１：ウェブページ（ベース語関連情報、検索結果情報）
４１：関連商品領域（第２検索結果）
４２：分類項目領域
４２ａ、５０ｂ：分類項目名
４２ｂ、５１ｂ：商品の画像
４２ｃ：修飾語部分の名称
４３：検索結果領域（第１検索結果の一部）
５０ａ：ベース語名
５０ｃ：複合語の名称
【要約】
【課題】ユーザにとって見やすい表示ができる情報処理装置等を提供する。
【解決手段】ベースとなるベース語と、当該ベース語が被修飾語となる複合語と、当該複合語を分類するための分類項目と、当該複合語を分類するための手がかりとなる素性に関する素性情報とを取得し（Ｓ１０、Ｓ１１、Ｓ１２、Ｓ１３）、予め生成された分類モデルと、取得した素性情報とを用いて、ベース語を含む複合語を、取得した分類項目に振り分け（Ｓ１４、Ｓ１５）、ベース語に基づきベース語に関連した複数の要素を含むベース語関連情報を取得し（Ｓ１６）、当該分類結果に応じて、取得したベース語関連情報に含まれる要素の少なくとも一部のそれぞれを分類項目のいずれかに分類し（Ｓ１７）、当該分類されたベース語関連情報（ウェブページ４０、５０、５１）を出力する（Ｓ１８）。
【選択図】図８【図１】
0005250709.tif 000002
【図２】
0005250709.tif 000003
【図３】
0005250709.tif 000004
【図４】
0005250709.tif 000005
【図５】
0005250709.tif 000006
【図６】
0005250709.tif 000007
【図７】
0005250709.tif 000008
【図８】
0005250709.tif 000009
【図９】
0005250709.tif 000010
【図１０】
0005250709.tif 000011
【図１１】
0005250709.tif 000012
【図１２】
0005250709.tif 000013
【図１３】
0005250709.tif 000014
【図１４】
0005250709.tif 000015
【図１５】
0005250709.tif 000016
【図１６】
0005250709.tif 000017
【図１７】
0005250709.tif 000018
【図１８】
0005250709.tif 000019
【図１９】
0005250709.tif 000020
【図２０】
0005250709.tif 000021
【図２１】
0005250709.tif 000022