(57)【要約】【課題】商品カテゴリ表現と絞り込み語とを区別し、トピックパスから商品カテゴリ表現を適切に獲得する。【解決手段】上位下位表現特定部１３が、トピックパスを各表現に分解し、各表現の上位表現及び下位表現を特定し、関連行動獲得部１４が、各表現について、ウェブ文書集合２０から対象表現の係り先となる動詞であって、対象表現に対して行われる行動を示す動詞である関連行動を獲得し、上位下位表現素性作成部１５１が、対象表現の表記、上位表現の表記、及び下位表現の表記からなる素性を作成し、関連行動表記素性作成部１５２が、対象表現の関連行動の表記からなる素性を作成し、関連行動一致素性作成部１５３が、上位表現及び下位表現の各々の関連行動のばらつきを計算した素性を作成し、これらをまとめた素性と、予め学習用トピックパスから生成された分類モデル２１とを用いて、トピックパスに含まれる各表現が商品カテゴリ表現か否かを分類する。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ウェブサイトの各階層に対応した表現を連結して該ウェブサイトの階層構造を表したトピックパスに含まれる各表現の上位及び下位の表現を特定する上位下位表現特定手段と、
テキストデータ集合から、前記各表現の係り先となる動詞であって、前記各表現が表す対象に対して行われる行動を表す動詞を関連行動として獲得する関連行動獲得手段と、
前記各表現について、前記上位下位表現特定手段により特定された上位及び下位の表現の表記からなる第１素性、並びに前記関連行動獲得手段により獲得された関連行動に関する第２素性を作成する素性作成手段と、
各表現に商品のカテゴリを表す商品カテゴリ表現か否かを示す正解ラベルが付与された複数の学習用トピックパスに含まれる各表現から作成された前記第１素性及び前記第２素性と、前記正解ラベルとの対応付けを学習した分類モデルと、各表現が商品カテゴリ表現か否かが未知の分類対象トピックパスに含まれる各表現から前記素性作成手段により作成された前記第１素性及び前記第２素性とに基づいて、前記分類対象トピックパスに含まれる各表現から商品カテゴリ表現を分類する分類手段と、
を含む商品カテゴリ表現獲得装置。
【請求項２】
前記素性作成手段は、前記第２素性として、前記関連行動の表記からなる素性、並びに各表現の上位及び下位の表現について獲得された関連行動のばらつきを示す素性を作成する請求項１記載の商品カテゴリ表現獲得装置。
【請求項３】
前記複数の学習用トピックパスを用いて、前記分類モデルを学習する学習手段を含む請求項１または請求項２記載の商品カテゴリ表現獲得装置。
【請求項４】
上位下位表現特定手段が、ウェブサイトの各階層に対応した表現を連結して該ウェブサイトの階層構造を表したトピックパスに含まれる各表現の上位及び下位の表現を特定し、
関連行動獲得手段が、テキストデータ集合から、前記各表現の係り先となる動詞であって、前記各表現が表す対象に対して行われる行動を表す動詞を関連行動として獲得し、
素性作成手段が、前記各表現について、前記上位下位特定手段により特定された上位及び下位の表現の表記からなる第１素性、並びに前記関連行動獲得手段により獲得された関連行動に関する第２素性を作成し、
分類手段が、各表現に商品のカテゴリを表す商品カテゴリ表現か否かを示す正解ラベルが付与された複数の学習用トピックパスに含まれる各表現から作成された前記第１素性及び前記第２素性と、前記正解ラベルとの対応付けを学習した分類モデルと、各表現が商品カテゴリ表現か否かが未知の分類対象トピックパスに含まれる各表現から前記素性作成手段により作成された前記第１素性及び前記第２素性とに基づいて、前記分類対象トピックパスに含まれる各表現から商品カテゴリ表現を分類する
商品カテゴリ表現獲得方法。
【請求項５】
コンピュータを、請求項１〜請求項３のいずれか１項記載の商品カテゴリ表現獲得装置を構成する各手段として機能させるための商品カテゴリ表現獲得プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は商品カテゴリ表現獲得装置、方法、及びプログラムに係り、特に、ウェブサイトのトピックパスから商品のカテゴリを表す商品カテゴリ表現を自動獲得する商品カテゴリ表現獲得装置、方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、商品を販売するＥＣ（Electronic commerce：電子商取引）サイトなどにおいて、人手で作成された商品カテゴリのリストがナビゲーションとして利用されている。様々なカテゴリの商品の商品名データベース等を構築する際には、このようなＥＣサイトにおける商品カテゴリのリストを利用することが可能である。しかし、この場合、取得できる商品カテゴリのリストには、そのＥＣサイトで取り扱っている商品に対応するカテゴリしか含まれない。また、ＥＣサイトなどにおける商品カテゴリのリストの中には、「子供用」や「赤」といった商品の用途や色などの商品を絞り込むための表現が、「自動車」や「家電」といった商品のカテゴリを表す商品カテゴリ表現と区別されることなく混在している。
【０００３】
また、ＥＣサイト、企業のホームページ、新聞サイトなどでは、ウェブサイトの各階層に対応した表現を連結して、そのウェブサイトの階層構造を表したトピックパスが利用されている。例えば、ショッピングサイトにおいて、トップページの下位階層のウェブページとして、商品カテゴリ「鞄」のウェブページが存在し、「鞄」のウェブページの下位階層として、さらに詳細なカテゴリである「ハンドバック」のウェブページが存在する場合には、トピックパスは「ＴＯＰ > 鞄 > ハンドバック」といったものとなる。このようなトピックパスの各階層に対応した表現（上記の例では、「ＴＯＰ」、「鞄」、「ハンドバック」の各表現）に対して、周知の固有表現技術（例えば、非特許文献１参照）を用いて、対象の表現のトピックパスにおける上位の表現及び下位の表現を用いた機械学習手法により、商品カテゴリ表現を自動検出することができると考えられる。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】橋本泰一、乾孝司、村上浩司、「拡張固有表現タグ付きコーパスの構築」、２００８
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、従来の前後（上位下位）の単語を用いて対象の表現が商品カテゴリ表現か否かを判断する手法では、対象の表現の上位または下位の表現が類似する表現の場合には、対象の表現が商品カテゴリ表現であるのか、または商品の用途や色、商品に関連する組織等を示す絞り込み語であるのかを区別することができない、という問題がある。例えば、「携帯電話 > スマートフォン」及び「携帯電話 > ドコモ」のようなトピックパスの場合、「スマートフォン」は商品カテゴリ表現であり、「ドコモ」は組織を表す絞り込み語である。しかし、いずれも上位の表現が「携帯電話」で同一であり、上位及び下位の表現を用いた判断手法では、区別することができない。
【０００６】
本発明は、上記事実を考慮して成されたもので、商品カテゴリ表現と絞り込み語とを区別し、トピックパスから商品カテゴリ表現を適切に獲得することができる商品カテゴリ表現獲得装置、方法、及びプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記目的を達成するために、本発明の商品カテゴリ表現獲得装置は、ウェブサイトの各階層に対応した表現を連結して該ウェブサイトの階層構造を表したトピックパスに含まれる各表現の上位及び下位の表現を特定する上位下位表現特定手段と、テキストデータ集合から、前記各表現の係り先となる動詞であって、前記各表現が表す対象に対して行われる行動を表す動詞を関連行動として獲得する関連行動獲得手段と、前記各表現について、前記上位下位表現特定手段により特定された上位及び下位の表現の表記からなる第１素性、並びに前記関連行動獲得手段により獲得された関連行動に関する第２素性を作成する素性作成手段と、各表現に商品のカテゴリを表す商品カテゴリ表現か否かを示す正解ラベルが付与された複数の学習用トピックパスに含まれる各表現から作成された前記第１素性及び前記第２素性と、前記正解ラベルとの対応付けを学習した分類モデルと、各表現が商品カテゴリ表現か否かが未知の分類対象トピックパスに含まれる各表現から前記素性作成手段により作成された前記第１素性及び前記第２素性とに基づいて、前記分類対象トピックパスに含まれる各表現から商品カテゴリ表現を分類する分類手段と、を含んで構成されている。
【０００８】
本発明の商品カテゴリ表現獲得装置によれば、上位下位表現特定手段が、ウェブサイトの各階層に対応した表現を連結してウェブサイトの階層構造を表したトピックパスに含まれる各表現の上位及び下位の表現を特定し、関連行動獲得手段が、テキストデータ集合から、各表現の係り先となる動詞であって、各表現が表す対象に対して行われる行動を表す動詞を関連行動として獲得する。そして、素性作成手段が、各表現について、上位下位表現特定手段により特定された上位及び下位の表現の表記からなる第１素性、並びに関連行動獲得手段により獲得された関連行動に関する第２素性を作成し、分類手段が、各表現に商品のカテゴリを表す商品カテゴリ表現か否かを示す正解ラベルが付与された複数の学習用トピックパスに含まれる各表現から作成された第１素性及び第２素性と、正解ラベルとの対応付けを学習した分類モデルと、各表現が商品カテゴリ表現か否かが未知の分類対象トピックパスに含まれる各表現から素性作成手段により作成された第１素性及び第２素性とに基づいて、分類対象トピックパスに含まれる各表現から商品カテゴリ表現を分類する。
【０００９】
このように、トピックパスの各表現の上位及び下位の表現の表記からなる素性に加え、各表現が表す対象に対して行われる関連行動に関する素性を用いることにより、商品カテゴリ表現と絞り込み語とを区別し、トピックパスから商品カテゴリ表現を適切に獲得することができる。
【００１０】
また、前記素性作成手段は、前記第２素性として、前記関連行動の表記からなる素性、並びに各表現の上位及び下位の表現について獲得された関連行動のばらつきを示す素性を作成することができる。これにより、各表現が表す対象に対して行われる関連行動の相違、並びに様々なタイプの上位及び下位の表現を持つか否かにより、商品カテゴリ表現と絞り込み語とをより精度良く区別することができる。
【００１１】
また、本発明の商品カテゴリ表現獲得装置は、前記複数の学習用トピックパスを用いて、前記分類モデルを学習する学習手段を含んで構成することができる。これにより、学習機能を併せ持つことができる。
【００１２】
また、本発明の商品カテゴリ表現獲得方法は、上位下位表現特定手段が、ウェブサイトの各階層に対応した表現を連結して該ウェブサイトの階層構造を表したトピックパスに含まれる各表現の上位及び下位の表現を特定し、関連行動獲得手段が、テキストデータ集合から、前記各表現の係り先となる動詞であって、前記各表現が表す対象に対して行われる行動を表す動詞を関連行動として獲得し、素性作成手段が、前記各表現について、前記上位下位特定手段により特定された上位及び下位の表現の表記からなる第１素性、並びに前記関連行動獲得手段により獲得された関連行動に関する第２素性を作成し、分類手段が、各表現に商品のカテゴリを表す商品カテゴリ表現か否かを示す正解ラベルが付与された複数の学習用トピックパスに含まれる各表現から作成された前記第１素性及び前記第２素性と、前記正解ラベルとの対応付けを学習した分類モデルと、各表現が商品カテゴリ表現か否かが未知の分類対象トピックパスに含まれる各表現から前記素性作成手段により作成された前記第１素性及び前記第２素性とに基づいて、前記分類対象トピックパスに含まれる各表現から商品カテゴリ表現を分類する方法である。
【００１３】
また、本発明の商品カテゴリ表現獲得プログラムは、コンピュータを、上記の商品カテゴリ表現獲得装置を構成する各手段として機能させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００１４】
本発明の商品カテゴリ表現獲得装置、方法、及びプログラムによれば、トピックパスの各表現の上位及び下位の表現の表記からなる素性に加え、各表現が表す対象に対して行われる関連行動に関する素性を用いることにより、商品カテゴリ表現と絞り込み語とを区別し、トピックパスから商品カテゴリ表現を適切に獲得することができる、という効果を有する。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本実施の形態に係る商品カテゴリ表現獲得装置の機能的構成を示すブロック図である。
【図２】素性作成部の機能的構成を示すブロック図である。
【図３】本実施の形態における学習処理ルーチンを示すフローチャートである。
【図４】本実施の形態における分類処理ルーチンを示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。
【００１７】
本実施の形態に係る商品カテゴリ表現獲得装置１０は、ＣＰＵと、ＲＡＭと、後述する学習処理及び分類処理を含む商品カテゴリ表現獲得処理ルーチンを実行するためのプログラム及び各種データを記憶したＲＯＭとを備えたコンピュータで構成されている。また、記憶手段としてＨＤＤを設けてもよい。
【００１８】
このコンピュータは、機能的には、図１に示すように、学習部１１と分類部１２とを含んだ構成で表すことができ、学習部１１はさらに、上位下位表現特定部１３と、関連行動獲得部１４と、素性作成部１５と、分類モデル学習部１６とを含んだ構成で表すことができ、分類部１２はさらに、上位下位表現特定部１３と、関連行動獲得部１４と、素性作成部１５と、商品カテゴリ表現分類部１７とを含んだ構成で表すことができる。なお、上位下位表現特定部１３、関連行動獲得部１４、及び素性作成部１５は学習部１１と分類部１２とで共通の機能部である。
【００１９】
商品カテゴリ表現獲得装置１０は、入力文書（テキストデータ）として、ウェブサイトの各階層に対応した表現を連結して、そのウェブサイトの階層構造を表したトピックパスを受け付ける。学習部１１に入力されるトピックパスは、各表現に商品カテゴリ表現か否かを示す正解ラベルが予め人手で付与された学習用トピックパスである。分類部１２に入力されるトピックパスは、各表現が商品カテゴリ表現か否かが未知の分類対象トピックパスである。
【００２０】
以下、商品カテゴリ表現獲得装置１０の各部につて詳述する。
【００２１】
上位下位表現特定部１３は、入力されたトピックパスを各表現に分解し、トピックパスの構成に基づいて各表現の上位表現及び下位表現を特定する。
【００２２】
関連行動獲得部１４は、上位下位表現特定部１３で分解されたトピックパスの各表現について、各表現が表す対象に対して一般的に行われる行動を表す「関連行動」を獲得する。具体的には、判断対象の表現（以下、「対象表現」という）を含むウェブ文書（テキストデータ）を大量に収集したウェブ文書集合２０の各ウェブ文書に対して、周知技術である係り受け解析を行い、このウェブ文書集合２０から対象表現の係り先となる動詞を獲得して、獲得された個数を動詞毎に集計する。動詞を獲得する際には、日本語の助詞の意味に着目し、「＜対象表現＞で〜する（“〜”部分が動詞、以下同様）」のように対象表現が道具として利用される動詞と、「＜対象表現＞を〜する」や「＜対象表現＞に〜する」のように、対象表現を動作の目的とする動詞のみを獲得する。集計された動詞のうち、上位ｎ個を対象表現の関連行動として獲得する。
【００２３】
素性作成部１５は、図２に示すように、上位下位表現素性作成部１５１と、関連行動表記素性作成部１５２と、関連行動一致素性作成部１５３とを含んだ構成で表すことができる。
【００２４】
上位下位表現素性作成部１５１は、上位下位表現特定部１３の結果を入力として受け取り、各表現について、対象表現の表記、上位表現の表記、及び下位表現の表記からなる素性を作成する。
【００２５】
関連行動表記素性作成部１５２は、関連行動獲得部１４の結果を入力として受け取り、各表現について、対象表現の関連行動の表記からなる素性を作成する。商品カテゴリ表現が表す対象に対して行われる関連行動と、絞り込み語が表す対象に対して行われる関連行動とには相違があるため、関連行動の表記を素性として用いることにより、商品カテゴリ表現と絞り込み語との区別を精度良く行うことができる。
【００２６】
関連行動一致素性作成部１５３は、上位下位表現特定部１３及び関連行動獲得部１４の結果を入力として受け取り、各表現について、上位表現の関連行動のばらつき、及び下位表現の関連行動のばらつきを各々計算した素性を作成する。例えば、ある対象表現の全ての上位表現について獲得された全ての関連行動の数をカウントし、下記（１）式に示すように、上位表現における各関連行動ｉの出現確率Ｐ(ｉ）を求め、この出現確率Ｐ(ｉ)に基づいて、下記（２）式により上位表現における関連行動のエントロピーＨを計算する。
【００２７】
Ｐ(ｉ)＝Ｃｏｕｎｔ(ｉ)／ΣｉＣｏｕｎｔ(ｉ)      ・・・（１）
Ｈ＝−ΣｉＰ(ｉ)ｌｏｇＰ(ｉ)                    ・・・（２）
【００２８】
このような関連行動のエントロピーを、各表現の上位表現の関連行動及び下位表現の関連行動のそれぞれについて独立に計算する。計算されたエントロピーの数値は、上位表現または下位表現における関連行動のばらつきが多い場合には大きくなり、関連行動のばらつきが少ない（偏っている）場合には小さくなる。
【００２９】
ここで、本実施の形態において、商品カテゴリ表現と区別したい絞り込み語は、特定の商品に関して絞り込みを行うのではなく、様々なタイプの商品を絞り込むために用いられる場合が多いため、様々なタイプの上位表現または下位表現を持つと考えられる。そこで、上位表現及び下位表現の各々の関連行動のにばらつきを示す素性を用いることで、対象表現が、様々なタイプの上位表現または下位表現を持っているか否か、すなわち絞り込み語の特徴を持っているか否かを判断することができ、商品カテゴリ表現と絞り込み語との区別を精度良く行うことができる。
【００３０】
なお、対象表現に対する上位表現または下位表現が存在しない場合には、対応するエントロピーは計算しない。
【００３１】
素性作成部１５は、上位下位表現素性作成部１５１、関連行動表記素性作成部１５２、及び関連行動一致素性作成部１５３の各々で作成された素性をまとめて、１つの対象表現の素性として出力する。なお、学習部１１における素性作成部１５として機能する場合には、表現毎に作成した素性と、その表現に付与された正解ラベルとをペアにして、後段の分類モデル学習部１６へ受け渡す。分類部１２における素性作成部１５として機能する場合には、作成した素性を後段の商品カテゴリ表現分類部１７へ受け渡す。
【００３２】
分類モデル学習部１６は、素性作成部１５から出力された素性と正解ラベルとのペアの対応付けを既存の技術を用いて学習して、トピックパスに含まれる各表現が商品カテゴリ表現か否かを分類するための分類モデル２１を生成する。
【００３３】
商品カテゴリ表現分類部１７は、分類モデル学習部１６により生成された分類モデル２１と、分類対象トピックパスに含まれる各表現から作成された素性とを用いて、トピックパスに含まれる各表現が商品カテゴリ表現か否かを分類し、商品カテゴリ表現を獲得して出力する。また、獲得された商品カテゴリ表現の確からしさの度合いを示す値も合わせて出力してもよい。
【００３４】
次に、本実施の形態に係る商品カテゴリ表現獲得装置１０の作用について説明する。学習段階において、複数の学習用トピックパスが商品カテゴリ表現獲得装置１０に入力されると、学習部１１において、図３に示す学習処理ルーチンが実行される。また、分類段階において、分類対象トピックパスが商品カテゴリ表現獲得装置１０に入力されると、分類部１２において、図４に示す分類処理ルーチンが実行される。以下、各処理について詳述する。
【００３５】
まず、学習処理ルーチンでは、ステップ１００で、学習部１１が、入力された複数の学習用トピックパスを取得する。ここでは、「電話（＊） > 携帯電話（＊） > ドコモ」及び「通信会社 > ドコモ」という学習用トピックパスが取得されたものとする。なお、各表現の後の（＊）は、その表現が商品カテゴリ表現であることを示す正解ラベルである。
【００３６】
次に、ステップ１０２で、上位下位表現特定部１３が、上記ステップ１００で取得された学習用トピックパスの各々を各表現に分解し、トピックパスの構成に基づいて各表現の上位表現及び下位表現を特定する。上記の例の場合、２つの学習用トピックパスに含まれる表現「電話」、「携帯電話」、「ドコモ」、及び「通信会社」の各々に対して、下記に示すような上位表現及び下位表現が特定されて、出力される。
【００３７】
「電話」    ：上位表現＝なし、下位表現＝携帯電話
「携帯電話」：上位表現＝電話、下位表現＝ドコモ
「ドコモ」  ：上位表現＝携帯電話、上位表現＝通信会社、下位表現＝なし
「通信会社」：上位表現＝なし、下位表現＝ドコモ
【００３８】
次に、ステップ１０４で、関連行動獲得部１４が、上記ステップ１０２で分解されたトピックパスの各表現について、ウェブ文書集合２０の各ウェブ文書に対して、周知技術である係り受け解析を行い、対象表現の係り先となる動詞であって、対象表現が道具として利用される動詞、及び対象表現を動作の目的とする動詞のみを獲得して集計し、集計された動詞のうち、上位ｎ個を対象表現の関連行動として獲得する。例えば、上記の「電話」について「話す」及び「かける」が、「携帯電話」について「話す」、「撮る」、及び「持つ」が、「ドコモ」について「使う」、「行く」、及び「変える」が、「通信会社」について「選ぶ」及び「変える」が関連行動として出力されるものとする。
【００３９】
次に、ステップ１０６で、上位下位表現素性作成部１５１が、上記ステップ１０２で特定された各表現の上位表現及び下位表現を受け取り、各表現について、対象表現の表記、上位表現の表記、及び下位表現の表記からなる素性を作成する。上記の例の場合、各表現に対して以下に示すような上位下位表現素性が作成される。
【００４０】
「電話」    ：対象表現＝電話：１  上位表現＝なし：１  下位表現＝携帯電話：１
「携帯電話」：対象表現＝携帯電話：１  上位表現＝電話：１  下位表現＝ドコモ：１
「ドコモ」  ：対象表現＝ドコモ：１  上位表現＝携帯電話：１  上位＝通信会社：１
下位表現＝なし：１
「通信会社」：対象表現＝通信会社：１  上位表現＝なし：１  下位表現＝ドコモ：１
【００４１】
次に、ステップ１０８で、関連行動表記素性作成部１５２が、上記ステップ１０４で獲得された各表現の関連行動を受け取り、各表現について、対象表現の関連行動の表記からなる素性を作成する。上記の例の場合、各表現に対して以下に示すような関連行動表記素性が作成される。
【００４２】
「電話」    ：関連行動＝話す：１  関連行動＝かける：１
「携帯電話」：関連行動＝話す：１  関連行動＝撮る：１  関連行動＝持つ：１
「ドコモ」  ：関連行動＝使う：１  関連行動＝行く：１  関連行動＝変える：１
「通信会社」：関連行動＝選ぶ：１  関連行動＝変える：１
【００４３】
次に、ステップ１１０で、関連行動一致素性作成部１５３が、上記ステップ１０２で特定された各表現の上位表現及び下位表現、及び上記ステップ１０４で獲得された各表現の関連行動を受け取り、各表現について、上位表現の関連行動のばらつき、及び下位表現の関連行動のばらつきを各々計算した素性を作成する。上記の例において、対象表現「ドコモ」については、上位表現は「携帯電話」及び「通信会社」が特定されており、下位表現は存在しない。また、「携帯電話」の関連行動は「話す」、「撮る」、及び「持つ」の３つが獲得されており、「通信会社」の関連行動は「選ぶ」及び「変える」の２つが獲得されている。従って、例えば「話す」の出現確率Ｐ(「話す」)＝１／５となり、同様に各関連行動の出現確率を求めて、上記（２）式により対象表現「ドコモ」の上位表現のエントロピーを計算する。上記の例の場合、各表現に対して以下に示すような関連行動一致素性が作成される。なお、ここでは、計算されたエントロピーが所定の閾値（例えば、０．５）以上の場合を１、閾値未満の場合を０としている。
【００４４】
「電話」    ：下位表現のエントロピー：０
「携帯電話」：上位表現のエントロピー：０  下位表現のエントロピー：０
「ドコモ」  ：上位表現のエントロピー：１
「通信会社」：下位表現のエントロピー：０
【００４５】
次に、ステップ１１２で、素性作成部１５が、上記ステップ１０６で作成された上位下位素性、上記ステップ１０８で作成された関連行動表記素性、及び上記ステップ１１０で作成された関連行動一致素性をまとめて表現毎の素性とし、表現毎の素性と、その表現に付与された商品カテゴリ表現か否かを示す正解ラベルとのペアを作成する。
【００４６】
次に、ステップ１１４で、分類モデル学習部１６が、上記ステップ１１２で作成された複数の素性と正解ラベルとのペアを学習して、分類モデル２１を生成する。生成した分類モデル２１は所定の記憶領域に記憶して、学習処理ルーチンを終了する。
【００４７】
次に、分類処理ルーチンでは、ステップ１２０で、分類部１２が、入力された分類対象トピックパスを取得する。次に、ステップ１２２〜１３０で、上位下位表現特定部１３、関連行動獲得部１４、及び素性作成部１５が、学習処理のステップ１０２〜１１０と同様の処理により、取得した分類対象トピックパスに含まれる各表現の素性を作成する。
【００４８】
次に、ステップ１３２で、商品カテゴリ表現分類部１７が、学習処理で生成された分類モデル２１と、分類対象トピックパスに含まれる各表現について作成された素性とを用いて、各表現が商品カテゴリ表現か否かを分類して、分類された商品カテゴリ表現を獲得して出力し、分類処理ルーチンを終了する。
【００４９】
以上説明したように、本実施の形態に係る商品カテゴリ表現獲得装置によれば、各表現が表す対象に対する関連行動を素性として用いるため、各表現が表す対象に対して行われる行動の相違、並びに様々なタイプの上位または下位の表現を持つか否かにより、商品カテゴリ表現と絞り込み語とを精度良く区別することができ、適切に商品カテゴリ表現を獲得することができる。
【００５０】
これにより、商品カテゴリを示す表現のリストが幅広く網羅的に得られるため、カテゴリ表現を入力としてそのカテゴリに属する語彙を自動獲得する周知の語彙獲得技術と組み合わせることで、全自動で幅広いカテゴリの商品名データベースを構築できるようになる。
【００５１】
なお、本発明は、上述した実施形態に限定されるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内で様々な変形や応用が可能である。
【００５２】
例えば、上記実施の形態では、学習部と分類部とを１つのコンピュータで構成する場合について説明したが、別々のコンピュータで構成するようにしてもよい。
【００５３】
また、上述の商品カテゴリ表現獲得装置は、内部にコンピュータシステムを有しているが、「コンピュータシステム」は、ＷＷＷシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）も含むものとする。
【００５４】
また、本願明細書中において、プログラムが予めインストールされている実施形態として説明したが、当該プログラムを、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納して提供することも可能である。また、本発明は、周知のコンピュータに媒体もしくは通信回線を介して、プログラムをインストールすることによっても実現可能である。
【符号の説明】
【００５５】
１０   商品カテゴリ表現獲得装置
１１   学習部
１２   分類部
１３   上位下位表現特定部
１４   関連行動獲得部
１５   素性作成部
１６   分類モデル学習部
１７   商品カテゴリ表現分類部
２１   分類モデル
１５１ 上位下位表現素性作成部
１５２ 関連行動表記素性作成部
１５３ 関連行動一致素性作成部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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