(57)【要約】【課題】商品情報から商品の属性情報を精度良く抽出して商品検索の使い勝手を向上させる。【解決手段】素性展開部３２１により、予め商品の属性及び当該属性の内容を示す属性値の前後に属性タグ及び属性値タグが付与されている学習用コーパスを素性展開し、商品分類部３２２により、素性展開された各素性を属性タグ又は属性値タグと関連付けて、属性学習ＤＢ３２３に格納しておく。商品情報文書が新たに追加された場合には、素性展開部３４１により、商品情報文書を素性展開し、タギング部３４２により、商品分類部３２２による分類結果、即ち、属性学習ＤＢ３２３に基づいて、素性展開部３４１が素性展開した商品情報文書から属性及び／又は属性値のデータを抽出する。素性として、各文字が含まれる単語を、意味の類似性によって分類した分類情報を用いる。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
商品説明文に基づいてその商品を属性及び／又は当該属性の内容を示す属性値毎に分類する商品分類装置であって、
予め商品説明文に記載されている商品の属性及び属性値に対して属性タグ及び属性値タグが付与されている複数の学習用文書を素性展開する第１素性展開手段と、
前記第１素性展開手段により素性展開された各素性を前記属性タグ又は属性値タグと関連付けることにより、前記学習用文書を分類する分類手段と、
を備える商品分類装置。
【請求項２】
入力された抽出対象となる商品情報文書を素性展開する第２素性展開手段と、
前記分類手段による分類結果に基づいて前記第２素性展開手段が素性展開した商品情報文書から属性及び／又は属性値のデータを抽出する抽出手段と、
を更に備える請求項１に記載の商品分類装置。
【請求項３】
前記抽出手段により抽出された属性及び／又は属性値のデータを、当該データを抽出した商品情報文書と関連付けて記憶する記憶手段と、
クライアント端末から受信した属性及び／又は属性値のデータが関連付けられた商品情報文書を前記記憶手段から検索して前記クライアント端末に送信する検索手段と、
を更に備える請求項２に記載の商品分類装置。
【請求項４】
前記素性展開において用いる素性のうちの一つは、当該素性展開された各展開単位が含まれる単語を、その意味の類似性によって分類した分類情報である請求項１〜３の何れか一項に記載の商品分類装置。
【請求項５】
前記分類手段の分類手法として、ＳＶＭ（Support Vector Machine）を用いる請求項１〜４の何れか一項に記載の商品分類装置。
【請求項６】
商品説明文に基づいてその商品を属性及び／又は当該属性の内容を示す属性値毎に分類する商品分類方法であって、
予め商品説明文に記載されている商品の属性及び属性値に対して属性タグ及び属性値タグが付与されている複数の学習用文書を素性展開する第１素性展開工程と、
前記第１素性展開工程において素性展開された各素性を前記属性タグ又は属性値タグと関連付けることにより、前記学習用文書を分類する分類工程と、
を含む商品分類方法。
【請求項７】
商品説明文に基づいてその商品を属性及び／又は当該属性の内容を示す属性値毎に分類するコンピュータを、
予め商品説明文に記載されている商品の属性及び属性値に対して属性タグ及び属性値タグが付与されている複数の学習用文書を素性展開する第１素性展開手段、
前記第１素性展開手段により素性展開された各素性を前記属性タグ又は属性値タグと関連付けることにより、前記学習用文書を分類する分類手段、
として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、商品分類装置、商品分類方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、インターネット等の通信ネットワークを利用したネットオークションやオンラインショッピング等により、商品を購入する機会が増えてきている。ネットオークションやオンラインショッピングでは、階層構造を有する商品カテゴリーに従って商品を検索したり、商品の属性情報をキーワードとして商品を検索したりしている。例えば、ユーザが洋服を購入したい場合、希望する商品の属性（「色」、「サイズ」等）又は属性の内容を示す属性値（「色」であれば「赤」、「黄」等、「サイズ」であれば「Ｌ」、「Ｍ」等）に基づいて商品情報を検索する。
【０００３】
商品の検索に関する技術としては、次のような技術が知られている。例えば、商品の色によって検索を行う例として、商品の色をその商品の属性データとして記憶管理しておき、ユーザが購買用画面において入力した色に基づいて該当する商品を検索するインターネットショッピングシステムが提案されている（特許文献１参照）。
【０００４】
また、オンラインショップの運営会社が、商品のメーカーに商品の属性情報を報告してもらい、予め属性情報を登録したデータベースを作成しておき、商品の属性に基づいて検索を行う商品検索システムが提案されている（特許文献２参照）。
【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】
【０００５】
ところで、一般的に、ネットオークションやオンラインショッピングにおいては、商品が属するカテゴリーが階層的に構築されており、そのカテゴリー毎に分類されて商品情報が管理されている。従って、ユーザは、所望の商品が属するカテゴリーを絞った後に、そのカテゴリー内で検索を行うのが一般的である。
【０００６】
例えば、ユーザが赤い色の商品を希望して「赤」というキーワードで検索した場合、「赤」を含む商品情報が検索されることとなる。このとき、「赤」を含む人名や店名、品名（「赤井」、「赤西」等）が商品情報に含まれている場合には、そのような商品情報まで検索されるおそれがあり、カテゴリーが複数になればなるほど、そのような結果が顕著になりえる。即ち、ユーザが所望する色やサイズ等の属性で商品検索を行った場合、単純なキーワード検索では、そのキーワードを含む商品情報が検索されるために、所望の商品情報を得ることが難しかった。
【０００７】
また、上記特許文献１，２に記載されている技術においては、予め商品情報毎に属性情報を登録しておくため、精度のよい検索が可能にはなる。しかし、その属性情報を予め人手で入力・登録しておく必要があり作業が煩雑であると共に、その技術を商品検索のシステムに採用するのは運用上現実的ではなかった。
【０００８】
本発明は、上記の従来技術における問題に鑑みてなされたものであって、商品情報から商品の属性情報を精度良く抽出して商品検索の使い勝手を向上させることを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記課題を解決するために、請求項１に記載の発明は、商品説明文に基づいてその商品を属性及び／又は当該属性の内容を示す属性値毎に分類する商品分類装置であって、予め商品説明文に記載されている商品の属性及び属性値に対して属性タグ及び属性値タグが付与されている複数の学習用文書を素性展開する第１素性展開手段と、前記第１素性展開手段により素性展開された各素性を前記属性タグ又は属性値タグと関連付けることにより、前記学習用文書を分類する分類手段と、を備える。
【００１０】
請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の商品分類装置において、入力された抽出対象となる商品情報文書を素性展開する第２素性展開手段と、前記分類手段による分類結果に基づいて前記第２素性展開手段が素性展開した商品情報文書から属性及び／又は属性値のデータを抽出する抽出手段と、を更に備える。
【００１１】
請求項３に記載の発明は、請求項２に記載の商品分類装置において、前記抽出手段により抽出された属性及び／又は属性値のデータを、当該データを抽出した商品情報文書と関連付けて記憶する記憶手段と、クライアント端末から受信した属性及び／又は属性値のデータが関連付けられた商品情報文書を前記記憶手段から検索して前記クライアント端末に送信する検索手段と、を更に備える。
【００１２】
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商品分類装置において、前記素性展開において用いる素性のうちの一つは、当該素性展開された各展開単位が含まれる単語を、その意味の類似性によって分類した分類情報である。
【００１３】
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商品分類装置において、前記分類手段の分類手法として、ＳＶＭ（Support Vector Machine）を用いる。
【００１４】
請求項６に記載の発明は、商品説明文に基づいてその商品を属性及び／又は当該属性の内容を示す属性値毎に分類する商品分類方法であって、予め商品説明文に記載されている商品の属性及び属性値に対して属性タグ及び属性値タグが付与されている複数の学習用文書を素性展開する第１素性展開工程と、前記第１素性展開工程において素性展開された各素性を前記属性タグ又は属性値タグと関連付けることにより、前記学習用文書を分類する分類工程と、を含む。
【００１５】
請求項７に記載の発明は、商品説明文に基づいてその商品を属性及び／又は当該属性の内容を示す属性値毎に分類するコンピュータを、予め商品説明文に記載されている商品の属性及び属性値に対して属性タグ及び属性値タグが付与されている複数の学習用文書を素性展開する第１素性展開手段、前記第１素性展開手段により素性展開された各素性を前記属性タグ又は属性値タグと関連付けることにより、前記学習用文書を分類する分類手段、として機能させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００１６】
請求項１、６、７に記載の発明によれば、学習用文書を素性展開して得られた各素性を属性タグ又は属性値タグと関連付けておくので、商品情報文書から商品の属性情報を抽出する際に精度良く抽出を行うことができ、抽出された属性情報を利用して商品検索の使い勝手を向上させることができる。
【００１７】
請求項２に記載の発明によれば、分類手段による分類結果に基づいて、入力した商品情報文書から商品の属性情報を精度良く抽出することができる。
【００１８】
請求項３に記載の発明によれば、商品情報文書から抽出された属性及び／又は属性値のデータを、当該データを抽出した商品情報文書と関連付けておくので、商品情報文書から商品の属性情報を精度良く抽出して商品検索の使い勝手を向上させることができる。
【００１９】
請求項４に記載の発明によれば、意味の類似性によって分類した分類情報を素性として用いることにより、意味が近い単語を、同じ属性又は属性値を示す単語として抽出することができる。
【００２０】
請求項５に記載の発明によれば、分類手法として、ＳＶＭを用いることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２１】
以下、本発明に係る商品分類装置の一実施の形態について図面を参照して説明する。
【００２２】
［システム構成］
図１に、オークションシステム１００のシステム構成を示す。図１に示すように、オークションシステム１００は、商品分類装置としてのサーバ装置１０と、ＰＣ（Personal Computer）２０ａ，２０ｂ，２０ｃ，・・・，２０ｎ（以下、ＰＣ２０という。）とが通信ネットワークＮを介して接続されて構成されている。通信ネットワークＮは、インターネットや電気通信事業者等の通信網であり、当該通信ネットワークＮに接続する装置間をデータ通信可能に接続する。
【００２３】
サーバ装置１０は、ＰＣやＷＳ（Work Station）等の情報処理端末装置であり、商品説明文に基づいてその商品を属性及び／又は属性値毎に分類するものである。また、サーバ装置１０は、商品情報を管理する商品情報ＤＢ（Data Base）１４を備える。サーバ装置１０は、ＨＴＴＰ（HyperText Transfer Protocol）等を用いたＰＣ２０との通信セッションにおいて、Ｗｅｂサーバとしての機能を有する。例えば、サーバ装置１０は、ＰＣ２０からネットオークションに出品する商品の商品情報を受け付け、商品情報文書として商品情報ＤＢ１４に格納する。また、サーバ装置１０は、商品の購入を希望するユーザによるＰＣ２０からの要求に基づいて、商品情報ＤＢ１４に格納された商品情報文書の検索を行って検索結果を返信する。
【００２４】
ＰＣ２０は、各ユーザが使用するクライアント端末である。ＰＣ２０は、Ｗｅｂブラウザとしての機能を有し、ユーザがオークションに商品を出品する際には、サーバ装置１０が提供する入力画面において商品情報の入力を受け付け、入力された商品情報をサーバ装置１０に送信する。また、ＰＣ２０は、ユーザが商品を購入する際には、サーバ装置１０が提供する検索画面においてキーワードの入力を受け付け、入力されたキーワードをサーバ装置１０に送信する。
【００２５】
［サーバ装置の構成］
図２に、サーバ装置１０の構成を示す。図２に示すように、サーバ装置１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１、ＲＡＭ（Random Access Memory）１２、記憶部１３、商品情報ＤＢ１４、操作部１５、表示部１６、通信部１７等を備え、各部はバス１８により接続されている。
【００２６】
ＣＰＵ１１は、サーバ装置１０の各部の処理動作を統括的に制御する。具体的には、ＣＰＵ１１は、操作部１５から入力される操作信号又は通信部１７により受信される指示信号に応じて、記憶部１３に記憶されている各種処理プログラムを読み出し、ＲＡＭ１２内の作業領域に展開し、当該プログラムとの協働により各種処理を行う。
【００２７】
ＲＡＭ１２は、ＣＰＵ１１により実行される各種処理において、記憶部１３から読み出された各種プログラムやデータ、及びパラメータ等を一時的に記憶する。
【００２８】
記憶部１３は、ハードディスクや不揮発性の半導体メモリ等により構成され、ＣＰＵ１１で実行される各種処理プログラム、各種データ等を記憶する。例えば、記憶部１３には、学習用文書が記憶されている。
【００２９】
商品情報ＤＢ１４は、ユーザがオークションに出品した商品に関する商品情報を管理するためのデータベースである。商品情報ＤＢ１４には、出品商品毎に、商品情報文書、属性、属性値等が関連付けられて格納される。商品情報文書は、商品に関する説明文を含むテキストデータである。属性とは、商品が有する特徴をいい、例えば、「色」、「サイズ」等をいう。また、属性値とは、属性の内容を示す値をいい、例えば、属性「色」については「黄」、属性「サイズ」については「Ｍ」等をいう。商品情報ＤＢ１４の属性、属性値には、後述する属性情報抽出処理（図７参照）において商品情報文書から抽出された属性情報（属性・属性値）が格納される。商品検索時には、属性又は属性値をキーワードとして商品情報文書を検索することができる。
【００３０】
操作部１５は、カーソルキー、数字入力キー、及び各種機能キー等を備えたキーボードと、マウス等のポインティングデバイスを備えて構成され、キーボードに対するキー操作やマウス操作により入力された指示信号をＣＰＵ１１に出力する。
【００３１】
表示部１６は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）により構成され、ＣＰＵ１１から入力される表示信号の指示に従って、画面表示を行う。
【００３２】
通信部１７は、ＣＰＵ１１の制御の下、通信ネットワークＮと接続するための通信インターフェースであり、外部機器との間でデータの送受信を行う。
【００３３】
図３は、サーバ装置１０の機能ブロック図である。図３に示すように、サーバ装置１０は、学習用コーパス入力部３１、機械学習器３２、商品情報入力部３３、自動抽出器３４、商品情報ＤＢ１４、クエリ受信部３５、商品情報検索部３６、検索結果送信部３７を有する。なお、学習用コーパス入力部３１、機械学習器３２、商品情報入力部３３、自動抽出器３４、商品情報検索部３６の各部は、ＣＰＵ１１と、記憶部１３に記憶されている各種処理プログラムとの協働により実現される。また、クエリ受信部３５及び検索結果送信部３７は、通信部１７により実現される。
【００３４】
学習用コーパス入力部３１は、記憶部１３に記憶されている学習用文書（以下、学習用コーパスという。）を入力し、取得する機能部である。学習用コーパスは、機械学習に用いるためのテキストデータであり、予め商品説明文に記載されている商品の属性及び属性値の前後にそれぞれ属性タグ及び属性値タグが付与されている。
【００３５】
ここで、学習用コーパスを作成する際の商品説明文への注釈付けについて説明する。注釈付けとは、属性情報学習処理（図６参照）の準備段階として、予め学習用コーパス中の属性情報（属性及び属性値）に対してタグを付与しておく処理である。
【００３６】
表１に、注釈付けを行う属性及び属性値の例を示す。
【表１】
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【００３７】
表１に示すように、属性としては、色、素材、サイズ、形状、状態、定価、製造場所、シーズン／モデル、デザイン、その他を採用する。これらの情報を選んだ理由としては、学習用コーパスを作成する際の注釈付けを行う者の間の差を少なくすること、ユーザが検索の対象として必要だと感じていることが挙げられる。本実施の形態では、ファッションのカテゴリーを例に説明する。
【００３８】
図４に、属性タグ（<attr>，</attr>）及び属性値タグ（<val>，</val>）が付与された学習用コーパスのデータ例を示す。図４に示すように、「色」、「サイズ」等の属性に対しては、<attr>色</attr>、<attr>サイズ</attr>等のように、属性の前後に属性タグが付与され、「色」の属性値である「黄」、「サイズ」の属性値である「Ｍ」等に対しては、<val>黄</val>、<val>Ｍ</val>等のように、属性値の前後に属性値タグが付与される。
【００３９】
なお、注釈付けを行う際に、属性と属性値が組として現れない場合は、単独でも注釈付けを行うこととする。また、属性と属性値が一つの複合語になっている場合は、分解し、個別に注釈付けを行う（例：<val>黄</val><attr>色</attr>）。複合語になっている場合には、属性値−属性の順で現れることが多い。また、属性が階層構造を持つ場合には、階層を考慮せずに、個別に注釈付けを行う（例えば、<attr>サイズ</attr>、<attr>肩幅</attr>、<attr>着丈</attr>、<attr>身幅</attr>等）。
【００４０】
機械学習器３２は、学習用コーパス入力部３１により取得された複数の学習用コーパスに基づいて機械学習を行う機能部であり、素性展開部３２１、商品分類部３２２及び属性学習ＤＢ３２３を有する。
【００４１】
素性展開部３２１は、複数の学習用コーパスを素性展開する。具体的には、素性展開部３２１は、学習用コーパスを文字単位で分割し、分割された各文字について素性を抽出する。本実施の形態では、素性として、表層文字、文字種、品詞、シソーラス上の分類番号を用いる。
【００４２】
図５に、素性展開の例を示す。図５に示す例では、「素材はレーヨン。」という文字列に対して、対象文字の前後２文字ずつ計５文字を用いて、左向き（文末から文頭へ）に解析を行っている。
【００４３】
表層文字は、文字単位で分割された文字そのものである。
文字種は、文字が漢字であるか（KANJI）、平仮名であるか（HIRAG）、片仮名であるか（KATAK）、その他であるか（OTHER）を示すものである。
【００４４】
品詞は、その文字が属する単語の品詞を示しており、「名詞」の場合には、更に詳細に分類した「普通名詞」、「固有名詞」等を含む。素性展開部３２１は、予め記憶部１３に記憶されている単語−品詞変換辞書を参照して、その文字が属する単語の品詞を抽出する。また、素性展開部３２１は、対象文字の単語内での位置を示す記号を素性の先頭に付与する。単語内の先頭文字には「Ｂ」、最終文字には「Ｅ」、それらの間の文字には「Ｉ」を付与する。また、１文字からなる単語については「Ｓ」を付与する。
【００４５】
分類番号は、各文字が含まれる単語を、その意味の類似性によって分類した分類情報の一種である。素性展開部３２１は、予め記憶部１３に記憶されている単語−分類番号変換辞書を参照して、その文字が属する単語の分類番号を抽出する。本実施の形態では、分類番号として、角川類語新辞典（角川書店（登録商標））において各単語に付与されている番号を使用する。角川類語新辞典の語彙分類構造は、十進分類になっており、大項目・中項目・小項目の３階層における各項目番号を連結した３桁の数字が分類番号となっている。例えば、「紫」、「赤」、「グリーン」、「カラー」等、「色」に関する単語には「１４３」という分類番号が付与される。分類番号を素性として用いる場合には、意味が近い単語には同じ分類番号が付与されるので、表層文字が異なっていても同じ素性を持つ事例として考慮される。
【００４６】
商品分類部３２２は、素性展開部３２１により素性展開された各素性を、属性タグ又は属性値タグと関連付けることにより、学習用コーパスを分類する。具体的には、商品分類部３２２は、学習用コーパスに付与されている属性タグ又は属性値タグに基づいて、学習用コーパスを文字単位で分割した各文字が属性又は属性値に含まれる文字であることを示す分類タグを付与する。分類タグは、対応する文字のチャンク内での位置を表す記号と、チャンクの種類（属性であれば「attr」、属性値であれば「val」）をハイフンで結んだもので表される。本実施の形態で用いる、チャンクの符号化手法の一つであるＩＯＥ２法では、チャンクの最終文字には「Ｅ」、それ以前の文字には「Ｉ」が付与される。要素以外の文字には「Ｏ」が付与される。図５に示す例では、「レーヨン」の「レ」、「ー」、「ヨ」、に対しては「I-val」が付与され、「ン」に対しては「E-val」が付与される。
【００４７】
商品分類部３２２は、学習用コーパスを素性展開して各文字について得られた各素性を、付与された分類タグと関連付けて属性学習ＤＢ３２３に格納する。この関連付けが、機械学習器３２における学習内容であり、学習用コーパスの分類に該当する。具体的には、商品分類部３２２は、分類手法としてＳＶＭ（Support Vector Machine）等を用いて、図５に示す破線で囲まれた情報から、対象文字「レ」に対応する分類タグ「I-val」を得るような分類器を生成する。なお、商品分類部３２２の分類手法としては、ＳＶＭに限らず、ニューラルネットワーク等を用いてもよい。
【００４８】
属性学習ＤＢ３２３は、複数の学習用コーパスに基づいて得られた各素性と、分類タグとが関連付けられたデータベースである。属性学習ＤＢ３２３は、記憶部１３に記憶されている。
【００４９】
商品情報入力部３３は、各ＰＣ２０から送信され、通信部１７により受信された、ネットオークションに新たに出品された商品情報文書を入力し、取得する機能部である。
【００５０】
自動抽出器３４は、機械学習器３２により得られた属性学習ＤＢ３２３に基づいて、新たに入力された商品情報文書から属性・属性値を自動的に抽出するための機能部であり、素性展開部３４１及びタギング部３４２を有する。
【００５１】
素性展開部３４１は、商品情報入力部３３により取得された商品情報文書を素性展開する。具体的には、素性展開部３４１は、商品情報文書を文字単位で分割し、分割された各文字について素性（表層文字、文字種、品詞、分類番号）を抽出する。素性展開処理の詳細については、素性展開部３２１と同様であるため、省略する。
【００５２】
タギング部３４２は、商品分類部３２２による分類結果、即ち、属性学習ＤＢ３２３に基づいて、素性展開部３４１が素性展開した商品情報文書から属性及び／又は属性値のデータを抽出する。具体的には、タギング部３４２は、商品情報文書を素性展開した各文字について得られた各素性及び属性学習ＤＢ３２３に基づいて、当該各素性に対して、各素性と関連付けられた分類タグを付与する。例えば、タギング部３４２は、対象文字が属性に含まれる文字であると推定した場合には、そのチャンク内での位置に応じて「I-attr」又は「E-attr」を付与し、対象文字が属性値に含まれる文字であると推定した場合には、そのチャンク内での位置に応じて「I-val」、「E-val」を付与し、対象文字が属性にも属性値にも該当しない文字であると推定した場合には、「Ｏ」を付与する。タギング部３４２として、ＳＶＭ等を用いる。
【００５３】
また、タギング部３４２は、付与された分類タグに基づいて、商品情報文書から属性及び／又は属性値を抽出する。具体的には、タギング部３４２は、「I-attr」又は「E-attr」が付与された単語を属性として、「I-val」又は「E-val」が付与された単語を属性値として抽出し、その抽出された属性及び／又は属性値を、当該属性及び／又は属性値を抽出した商品情報文書と関連付けて商品情報ＤＢ１４に記憶させる。
【００５４】
なお、タギング部３４２により分類タグを付与して属性及び属性値を商品説明文中で識別可能にすることまでを、属性・属性値の抽出として扱ってもよい。
【００５５】
クエリ受信部３５は、ＰＣ２０から送信された検索クエリを受信する。検索クエリには、商品情報文書を検索するためのキーワードとして、属性及び／又は属性値が含まれる。
【００５６】
商品情報検索部３６は、クエリ受信部３５により受信された検索クエリに含まれる属性又は属性値に基づいて、商品情報ＤＢ１４に記憶されている商品情報文書の検索を行い、検索キーワード（属性又は属性値）に関連付けられている商品情報文書を商品情報ＤＢ１４から抽出し、検索結果を検索結果送信部３７に出力する。
【００５７】
検索結果送信部３７は、商品情報検索部３６により検索された検索結果をＰＣ２０へ送信する。
【００５８】
［サーバ装置の動作］
次に、サーバ装置１０の動作を説明する。
図６は、属性情報学習処理を示すフローチャートである。属性情報学習処理は、サーバ装置１０がオークションシステム１００を提供する前に、予め行われる処理であり、ＣＰＵ１１と、記憶部１３に記憶されているプログラムとの協働によるソフトウェア処理によって実現される。
【００５９】
まず、学習用コーパス入力部３１により、記憶部１３に記憶されている学習用コーパスが入力され、取得される（ステップＳ１）。次に、素性展開部３２１により、学習用コーパスが文字単位で素性展開される（ステップＳ２）。具体的には、素性展開部３２１により、学習用コーパスが文字単位で分割され（ステップＳ２１）、分割された各文字について素性として表層文字、文字種、品詞、分類番号が抽出される（ステップＳ２２）。
【００６０】
次に、商品分類部３２２により、素性展開された各素性を、属性タグ又は属性値タグと関連付けることにより、学習用コーパスが分類される（ステップＳ３）。具体的には、商品分類部３２２により、学習用コーパスに付与されている属性タグ又は属性値タグに基づいて、学習用コーパスを文字単位で分割した各文字に対して分類タグが付与される。
【００６１】
次に、商品分類部３２２により、学習用コーパスを素性展開して各文字について得られた各素性が分類タグと関連付けられて属性学習ＤＢ３２３に格納される（ステップＳ４）。
以上で属性情報学習処理が終了する。
【００６２】
次に、図７を参照して、属性情報抽出処理を説明する。属性情報抽出処理は、オークションに出品を希望するユーザの操作によって、ＰＣ２０から商品の商品情報が送信され、通信部１７により受信された際に行われる処理であり、ＣＰＵ１１と、記憶部１３に記憶されているプログラムとの協働によるソフトウェア処理によって実現される。
【００６３】
まず、商品情報入力部３３により、抽出対象となる商品情報文書が入力され、取得される（ステップＳ５）。次に、素性展開部３４１により、商品情報文書が文字単位で素性展開される（ステップＳ６）。具体的には、素性展開部３４１により、商品情報文書が文字単位で分割され（ステップＳ６１）、分割された各文字について素性として表層文字、文字種、品詞、分類番号が抽出される（ステップＳ６２）。
【００６４】
次に、タギング部３４２により、商品分類部３２２による分類結果、即ち、属性学習ＤＢ３２３に基づいて、素性展開された商品情報文書から属性及び／又は属性値のデータが抽出される（ステップＳ７）。具体的には、タギング部３４２により、商品情報文書を素性展開した各文字について得られた各素性及び属性学習ＤＢ３２３に基づいて、当該各素性に対して、各素性と関連付けられた分類タグが付与され、付与された分類タグに基づいて、商品情報文書から属性及び／又は属性値が抽出される。属性又は属性値として抽出された単語は、タギング部３４２により、商品情報文書と関連付けられて、商品情報ＤＢ１４に格納される（ステップＳ８）。
以上で属性情報抽出処理が終了する。
【００６５】
以上説明したように、サーバ装置１０は、学習用コーパスを素性展開して得られた各素性を属性タグ又は属性値タグ（属性タグに相当する分類タグ「I-attr」「E-attr」又は属性値タグに相当する分類タグ「I-val」「E-val」）と関連付けておくので、商品情報文書から商品の属性情報を抽出する際に精度良く抽出を行うことができ、抽出された属性情報を利用して商品検索の使い勝手を向上させることができる。
【００６６】
また、学習用コーパスを用いて機械学習器３２により分類された分類結果に基づいて、自動抽出器３４により商品情報文書から商品の属性情報を精度良く抽出することができる。また、ネットオークションやオンラインショッピングにおいてユーザが記入した商品説明文に分類手法を適用して、商品を自動分類することができる。
【００６７】
また、素性として分類番号を用いることにより、意味が近い単語を、同じ属性又は属性値を示す単語として抽出することができる。機械学習による文字列に対する系列ラベリングに基づく属性名、属性値の抽出、類語辞典の情報の利用により、抽出対象となる商品情報文書が学習した際とは異なるカテゴリーとなっている場合の抽出精度の低下を軽減することができる。
【００６８】
また、商品情報文書から抽出された属性及び／又は属性値のデータを、当該データを抽出した商品情報文書と関連付けておくので、商品検索の使い勝手を向上させることができる。
【００６９】
例えば、商品情報文書から属性、属性値を抽出することにより、複数の商品カテゴリーを横断して属性情報検索を行うことができ、正確に抽出した属性、属性値をインデクスとして検索システムに登録して検索することができる。
【００７０】
また、カテゴリーに応じて決まる出品物の属性情報（色，素材，サイズ，形状等）を属性名（「色」等）と属性値（「赤」等）の組としてとらえ、個々の商品情報から機械学習手法を用いてそれらを抽出しておく。このため、例えば、「赤」という検索クエリで検索する際には、「赤色」の属性及び属性値を持つ商品情報を検索することができ、「赤色」と「シャツ」という検索クエリを用いて複数のカテゴリーから赤色のシャツを検索するように、複数のカテゴリーに亘る商品情報の検索が可能となる。
【００７１】
なお、上記実施の形態における記述は、本発明に係る商品分類装置の例であり、これに限定されるものではない。装置を構成する各部の細部構成及び細部動作に関しても本発明の趣旨を逸脱することのない範囲で適宜変更可能である。
【００７２】
例えば、上記実施の形態では、学習用文書及び抽出対象となる商品情報文書を文字単位で素性展開することとしたが、文法上の最小単位である形態素単位で素性展開することとしてもよい。
【００７３】
また、商品の特徴を示す属性として表１に示すものを例として挙げたが、例えば、商品が所属するカテゴリーを属性として捉えて属性名及び／又は属性値を抽出することとしてもよい。これにより、様々なカテゴリーの学習コーパスを入力して、カテゴリーに関する属性及び属性値を学習して、例えば、属性名「カテゴリー」、属性値「ファッション」といったカテゴリーを商品情報に関連付けることができる。従って、属性としてカテゴリーを指定した商品検索も可能になり、複数のカテゴリーに所属する商品情報をカテゴリーの指定により検索することもできるようになる。
【００７４】
また、上記実施の形態では、商品分類装置をオークションシステム１００に適用した場合について説明したが、通信ネットワークを利用して商品を提供するオンラインショッピングシステムに適用することとしてもよい。
【００７５】
［実験例］
商品情報文書からの属性情報の抽出精度を調べるために、実験１〜４を行った。
なお、チャンキングについては、ＳＶＭに基づく汎用チャンカーであるYamChaを使用した。素性展開の際には文字を単位とし、チャンキングの解析方向は左向き解析で行った。また、属性、属性値のチャンクの符号化手法にはＩＯＥ２法を利用し、文脈長は対象文字の前後２文字ずつ計５文字とした。
【００７６】
実験データとして、Yahoo!（登録商標）オークションに出品された商品の商品情報のうち、ファッションカテゴリーのものを用いた。この際、出品者に固有の記述様式による影響を排除するために、出品者が重複した商品情報は用いないように考慮した。これに用いたデータの詳細を以下に示す。
【００７７】
（Ａ）アパレル（男性用）−トップス−シャツ−半袖  １５０ページ
属性：総数１４２２個／異なり数１４９個
属性値：総数１７９４個／異なり数５１２個
（Ｂ）アパレル（女性用）−トップス−タンクトップ，キャミソール  １５０ページ
属性：総数７２３個／異なり数９１個
属性値：総数１２４５個／異なり数３８１個
【００７８】
学習用文書（以下、学習データという。）として用いる場合には、上記の商品情報（実験データ（Ａ）又は（Ｂ））に対し、前述した方法に従って注釈付けをした文書（テキストデータ）を用いた。
【００７９】
＜実験１＞
実験１では、実験データとして（Ａ）「アパレル（男性用）−トップス−シャツ−半袖」を対象とし、分類番号以外の素性、即ち、表層文字・文字種・品詞を用いて実験を行った。評価に際しては、商品情報を単位とした、５分割交差検定を行い、それらの平均の適合率、再現率を求めた。ここで、
適合率＝正しく抽出できた属性情報の数／サーバ装置が抽出した属性情報の数
再現率＝正しく抽出できた属性情報の数／データ中の属性情報の数
で定義される。
【００８０】
表２に、実験１における抽出精度を示す。
【表２】
2009026195.tif 000004
【００８１】
表２に示すように、属性に関しては適合率、再現率ともに８０％以上であり、ある程度の精度で属性情報を抽出することができたと考えられる。また、属性値については、７０％台に留まったが、属性と比較して抽出する対象の種類が多いため、抽出精度が抑制されたことによるものと考えられる。これは、学習データの量を増やすことで解決することが可能であると考えられる。
【００８２】
＜実験２＞
実験２では、機械学習による属性情報の抽出に対して、表層文字を素性として用いた場合の影響、素性として角川類語新辞典の分類番号を用いた場合の効果を検討するために、実験データとして（Ａ）「アパレル（男性用）−トップス−シャツ−半袖」を対象とし、以下の条件に従った素性を用いて実験を行った。
【００８３】
条件（ア）：表層文字・文字種・品詞
条件（イ）：表層文字・文字種・品詞・分類番号
条件（ウ）：文字種・品詞
条件（エ）：文字種・品詞・分類番号
【００８４】
なお、評価に際しては、商品情報を単位とした、５分割交差検定を行い、それらの平均の適合率、再現率を求めた。
【００８５】
表３に、実験２における抽出精度を示す。
【表３】
2009026195.tif 000005
【００８６】
条件（ア）と条件（イ）の結果を比較すると、分類番号を素性として用いたことの効果を僅かだが確認することができた。しかし、表層文字への依存が高いため、分類番号の効果が少ないことも同時に確認できる。
【００８７】
条件（ウ）と条件（エ）の結果を比較すると、表層文字を素性として用いない場合には、分類番号は精度の向上に非常に有効に働いているといえる。つまり、表層表現に依存しない素性だけでもある程度の抽出精度を保つことができるので、既存のシソーラスに現れる表現であれば、学習データに現れない新しい属性、属性値であっても、抽出可能であることが期待される。特に、新しい分野の商品に関する商品情報における属性、属性値の抽出において有効であると考えられる。
【００８８】
＜実験３＞
実験３では、学習データに用いるデータ量と抽出精度との関係を調べるための実験を行った。実験データとしては、（Ａ）「アパレル（男性用）−トップス−シャツ−半袖」を用い、素性には、表層文字・文字種・品詞・分類番号を用いた。評価に際しては、商品情報を単位とした５分割交差検定法を用い、学習データとして用いる４つのグループに含まれるデータ全てから徐々にデータを取り出して、使用する学習データを増やしていき、それらの平均の適合率、再現率を求めた。
【００８９】
図８に、属性の抽出におけるデータ量と精度の関係を示し、図９に、属性値の抽出におけるデータ量と精度の関係を示す。図８、図９において、横軸は、学習データとして用いる商品情報文書のページ数、縦軸は、適合率又は再現率である。
【００９０】
図８、図９に示すように、適合率については、少ないデータ量である程度の精度を得ることができるが、再現率については、データ量を増加させることにより精度を向上させることができることが確認できた。再現率については、精度の上昇が飽和していないため、更にデータを増やすと、精度の向上が見込める可能性がある。
【００９１】
＜実験４＞
実験４では、学習データと、新たな抽出対象として用いる商品情報文書（以下、テストデータという。）とに異なるグループに属する商品情報を用いて自動抽出を行った場合の精度を検討するために、以下の条件で平均の適合率、再現率を求めた。
【００９２】
条件（ア）：学習データ：実験データ（Ａ）
テストデータ：実験データ（Ｂ）
使用素性：表層文字・文字種・品詞
条件（イ）：学習データ：実験データ（Ａ）
テストデータ：実験データ（Ｂ）
使用素性：文字種・品詞・分類番号
条件（ウ）：学習データ：実験データ（Ｂ）
テストデータ：実験データ（Ａ）
使用素性：表層文字・文字種・品詞
条件（エ）：学習データ：実験データ（Ｂ）
テストデータ：実験データ（Ａ）
使用素性：文字種・品詞・分類番号
【００９３】
なお、実験データ（Ａ）「アパレル（男性用）−トップス−シャツ−半袖」と実験データ（Ｂ）「アパレル（女性用）−トップス−タンクトップ，キャミソール」は、「アパレル−トップス」の中では、出現する属性情報の類似性が低い関係にある。
【００９４】
表４に、実験４における抽出精度を示す。
【表４】
2009026195.tif 000006
【００９５】
実験１や実験２等のように、同じグループ内の商品情報（アパレル（男性用）−トップス−シャツ−半袖）を用いて自動抽出を行った場合と比べると、全体的に精度が低いことがわかる。これは、文書内に出現する属性情報の類似性が低くなったからである。
【００９６】
また、条件（ア）と条件（イ）、条件（ウ）と条件（エ）をそれぞれ比較してわかるように、表層文字を用いた方が分類番号を用いた場合よりも抽出精度が高いといえる。ただし、同類の商品情報を用いた場合よりも、表層文字を用いた場合と分類番号を用いた場合の精度の差が小さくなっていることから、出現する属性情報の類似性がより低い場合においては、分類番号の効果がより大きくなると考えられる。
【図面の簡単な説明】
【００９７】
【図１】本発明の実施の形態に係るオークションシステムのシステム構成図である。
【図２】サーバ装置の構成を示すブロック図である。
【図３】サーバ装置の機能ブロック図である。
【図４】属性タグ及び属性値タグが付与された学習用コーパスのデータ例である。
【図５】素性展開を説明するための図である。
【図６】属性情報学習処理を示すフローチャートである。
【図７】属性情報抽出処理を示すフローチャートである。
【図８】属性の抽出におけるデータ量と精度の関係を示す図である。
【図９】属性値の抽出におけるデータ量と精度の関係を示す図である。
【符号の説明】
【００９８】
１０  サーバ装置
１１  ＣＰＵ
１２  ＲＡＭ
１３  記憶部
１４  商品情報ＤＢ
１５  操作部
１６  表示部
１７  通信部
１８  バス
２０  ＰＣ
３１  学習用コーパス入力部
３２  機械学習器
３２１  素性展開部
３２２  商品分類部
３２３  属性学習ＤＢ
３３  商品情報入力部
３４  自動抽出器
３４１  素性展開部
３４２  タギング部
３５  クエリ受信部
３６  商品情報検索部
３７  検索結果送信部
１００  オークションシステム
Ｎ  通信ネットワーク
【図１】
2009026195.tif 000007
【図２】
2009026195.tif 000008
【図３】
2009026195.tif 000009
【図４】
2009026195.tif 000010
【図５】
2009026195.tif 000011
【図６】
2009026195.tif 000012
【図７】
2009026195.tif 000013
【図８】
2009026195.tif 000014
【図９】
2009026195.tif 000015