ウェブ検索における類似例を用いた検索意図明確化手法
Query Disambiguation by Using Similar Examples in Web Search

思われる文書がランキングの形で表示される方式が一般的である．ユーザが求める情報を上位に出すランキ
ング技術は長年研究されており，現在のウェブ検索エ
ンジンは，多くの検索に対して適切な文書を上位にランクすることができる．
しかし，現在のウェブ検索エンジンが適切な文書を上位に表示できないような種類の検索も依然として存田島 敬史 (Keishi TAJIMA, Dr. Sci.)

在する．そのような種類の検索の一つに，ユーザのク京都大学 情報学研究科 社会情報学専攻 教授

エリがどのような検索意図を表しているのかについて(Professor, Department of Social Informatics, Graduate Schoolof Informatics, Kyoto University)

複数の解釈が可能で，かつ，ユーザが意図している解釈が，それら複数の解釈の中であまり主要ではない場

Association for Computing Machinery 情報処理学会 日本ソフトウェア
科学会
研究専門分野：Web 情報処理 ソーシャルネットワーク分析 情報検索

合というものがある．例えば，余ったとうもろこしで肥料を作る方法を知りたいユーザが「とうもろこし 肥料」というクエリで検索を行う場合を考える．この時，あらまし

この二語を含む文書のトピックとしては，「とうもろこ現在のウェブ検索エンジンが不得意な状況の一つに，しで肥料を作る」というトピックよりも「とうもろこ

検索式が複数の意味に解釈でき，ユーザが意図する解しに与える肥料」というトピックの方が一般的である．

釈がそのうちの主要なものではない場合がある．例え

実際，2020 年 4 月 20 日時点で，Google で「とうもろば，とうもろこしで肥料を作る方法を求めて「とうもこし 肥料」というクエリを用いて検索を行った結果，

ろこし 肥料」という検索を行った場合，検索解上位は上位 100 件の検索結果のほとんどが，とうもろこしに「とうもろこしのための肥料」に関するもので占めら肥料を与える話題をなんらかの形で含むものであり，れ，望む情報が得られない．本稿では，このような場

とうもろこしから肥料を作る話題は（土地改良材とし合に，意図する解釈と文脈が似ている検索（例：「生ごて用いる話の一件を除くと）一件もない（図 1）．

み 肥料」）および意図しない解釈と文脈が似ている検索（例：「あさがお 肥料」
）をユーザに指定させ，この情報を用いて検索意図に合う解を上位にランクする手法を提案する．提案手法では，まず，似ている検索の解中では検索語周辺に頻出するが，似ていない検索の解中では頻出しないようなフレーズ（例：「〇〇から肥料を」「〇〇を肥料に」）を抽出し，これらを用いたフレーズ検索で解候補を取得する．次に，似ている検索の解集合を正例，似ていない検索の解集合を負例とみなし，これらの情報を用いて候補解をランキングする．
主要でない検索意図による検索では本手法が有効であることを実験により確認した．
１．研究の目的
ウェブ検索エンジンなどの，現在，広く用いられている文書検索システムでは，一つまたは複数の検索語をそのため，このユーザは，このクエリでは求める情クエリ（検索式）として入力し，それらに適合すると報を得られない．
1

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このような，クエリが多義的であり，検索結果上位

なお，Google ではこのような場合，自動的に完全一が意図するものとは異なる解釈に対応するもので占め致を要求しない検索として「とうもろこしから肥料を」られてしまう場合に，われわれがよく行うのは，検索が実行されるが，その検索結果の上位は，やはりとう語を追加することで，クエリの曖昧性を低減すること

もろこしのための肥料に関するもので占められる．そである．この手法は，「キーボード」のように全く分野

こで，次に「"とうもろこしを肥料に"」というフレーズが異なる複数の意味（PC 周辺機器と楽器）を持つ多義で検索してみると，3 件の解が表示され，うち 1 件は，語の曖昧性解消には有効で，例えば，「キーボード 楽

とうもろこしを肥料にする話が含まれる文書である．

器」などのクエリに変更することで曖昧性を低減でき（残り 2 件は，肥料ではなく飼料にする話で肥料と誤る．しかし，「とうもろこしから肥料を作る」と「とう記しているものである．
）

もろこしのための肥料」は非常に近い分野に属する話

このように，完全一致と組み合わせたフレーズ検索

題であるため，適切な追加検索語を発見することは難はクエリの曖昧性の低減に有効だが，一方，検索意図

しい．

が絞り込まれるようなフレーズは解として得られる文

多義的検索の意図明確化に用いられるもう一つの手書数が大幅に少ないことが多く，解が 0 件という場合法として，フレーズ検索がある．フレーズ検索とは「とも頻発する．すなわち，適合率（＝解として表示した

うもろこしから肥料を」のように，複数語からなるフ文書のうちの正解の比率）は高いが，再現率（＝存在

レーズを用いる検索である．Google などの一部の文書する正解である文書のうち解として表示できたものの検索システムでは，検索語や検索フレーズを二重引用比率）が低い．そのため，求める情報を得るには，上符で囲むことにより完全一致を要求する機能も利用可

述の例のように，有効と思われるフレーズを多数案出能であり，「"とうもろこしから肥料を"」のようにフレし，それらを一つずつ試していく作業が必要となるこーズによる完全一致検索を用いると，このフレーズがとが多い，しかし，存在する正解文書の中で検索語がこの形で現れる文書を検索できる．しかし，2020 年 4

どのようなフレーズで出現するかは多様であり，これ

月 20 日時点で，Google で「"とうもろこしから肥料をを予測して解が 0 件とならない有効なフレーズを発見"」で検索すると，このフレーズが現れる文書はないとする作業はユーザにとって大きな負担となる．

いう結果が示される（図 2）．

本研究では，この例のように，多義性を排除したクエリを考えることが容易でなく，かつ，意図する解釈が主要な解釈ではないために，求める情報を得るのが難しいという場合の検索を支援する手法を提案する．
２．提案手法の概要
提案手法では，まず，意図する解釈に対応するものに検索解を絞りこめるようなフレーズを，多数，自動生成し，これらを一つずつ使って検索を行うことで解候
補の集合を取得する．続いて，得られた全ての解候補を適切にランキングし，一つの解リストとして表示する．よって，以下の二つの要素技術が必要となる．

1.

意図する解釈に解を絞るために有効なフレーズを，多数，自動生成する方法

2.

これらのフレーズによる検索で得られた解候補を適切にランキングする方法
この二つを実現するために，提案手法では，ユーザ

2

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Query Disambiguation by Using Similar Examples in Web Searchにクエリとあわせて，以下の二つを指定させる．

の情報を用いる．類似クエリの解集合を正例の集合，⚫

そのクエリの意図する解釈と文脈が似ている

非類似クエリの解集合を負例の集合とみなし，この正クエリ例集合と類似度が高く，かつ，負例集合とは類似度がそのクエリの意図しない解釈と文脈が似てい低い解候補を上位にランキングする．

⚫

るクエリ
例えば，上述の「とうもろこし 肥料」の例の場合，

３．関連研究それぞれの例として以下のようなものが考えられる．

⚫
⚫

検索意図を明確化するクエリの推薦は古くから研究

意図する解釈と似ているクエリ：

されている．代表的なアプローチには，全ユーザの検「生ごみ 肥料」「麦わら 肥料」

索ログから関連するクエリを発見する手法[1]や，クリ

意図しない解釈と似ているクエリ：

ックスルーデータ（どの検索でどの解がクリックされ「あさがお 肥料」
「植木 肥料」

たかのデータ）を用いる手法[2]があり，商用ウェブ検「生ごみ」「肥料」という二語が近接して出現する場

索エンジンでも実用化されている．これらの手法は，合は，「生ごみから肥料を作る」という文脈で出現する

頻繁に用いられたクエリ中の語や，頻繁にクリックさことが多いと予想され，よって，意図するクエリ解釈れた文書中の語を推薦する．これは，多くのユーザにと文脈が似ていると期待される．一方，「あさがお」「肥

頻繁に選択されるものが，現在のユーザにとっても有料」という二語が近接して出現する場合は，「あさがお用である確率が高いという仮定に基づいており，本研に与える肥料」という文脈で出現することが多いと予究で対象とするような多義的クエリの主要でない解釈

想され，よって，意図しないクエリ解釈と文脈が似てに対応する検索要求には有効ではない．

いると予想される．以降は，簡単のため，両者をそれ

類義語辞書を用いて，クエリ中の語の同意語，上位

ぞれ「類似クエリ」「非類似クエリ」と呼ぶ．

語，下位語などを推薦する手法も存在する[3,4]．しか

提案手法では，これらの類似クエリと非類似クエリ

し，類義語辞書に載っている同意語，上位語，下位語の情報を用いて有効なフレーズを生成する．まず，こなどの数は少なく，多様な検索意図に対応できるよう

れらの検索それぞれのランキング上位解となる文書のな多様な推薦は生成できない．例えば，下位語を用い集合を取得する．そして，類似クエリの解中では検索て多義的クエリの曖昧性低減ができるのは，意図する語周辺に頻出するが，非類似クエリの解中では頻出し検索要求にちょうど対応するような下位語が存在する

ないようなフレーズを抽出する．例えば，「○○から肥時に限られる．

料を」というフレーズは，「生ごみ 肥料」という検索

ここまでの二つのアプローチは，検索意図を明確化の解集合中にも，「麦わら 肥料」という検索の解集合

する検索語を推薦する手法だが，与えられた検索の解中にも，共通して，「生ごみから肥料を」「麦わらからのランキングを工夫する手法も提案されている．

肥料を」という形で頻出するが，一方，「あさがお 肥まず，検索結果上位に多様な話題のウェブページを料」や「植木 肥料」という検索の解集合中では，「あ含むように，互いに異なる話題の文書を上位にランク

さがおから肥料を」「植木から肥料を」というフレーズする手法が研究されている[5,6]．多様化により，主要はほとんど現れない．よって，この「〇〇から肥料を」でない検索意図に適合する解も上位に含まれる可能性というフレーズは，「とうもろこし 肥料」という検索が高まると期待される．しかし，多様化の手法では，式の複数の可能な解釈のうち，ユーザが意図する解釈

ランキング最上位にはやはりまず主要な解釈に対応すのみに特有な文脈を表すフレーズであると期待される．

るものが現れることになり，提案手法のようにユーザ

よって，このような条件を満たすフレーズを多数抽出が意図する解釈を明示的に指定して，それが最上位にし，意図する解釈に対応するものへ検索解を絞り込む

出るようにすることはできない．また，意図する解釈のに有効なフレーズとして用いる．

に対応する解が他の解釈に対応する解と混ざってラン

解候補のランキングも，類似クエリ・非類似クエリ

キング中に現れるため，意図する解釈に対応する解を
3

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多数集めたい場合には，そうでない解を多数スキップ

クという手法もある．しかし，疑似適合フィードバッ

しながら，ランキングの下の方まで見なければならな

ク適用後の検索結果は，初期検索結果上位で多数派とい．

なるクエリ意図に結果がさらに偏るため，主要でない

多義的クエリの検索結果をクラスタリングして各解クエリ意図による検索では逆効果となる．そこで，後釈に対応するクラスタに分類し，ユーザーにクラスタ

述の実験で，提案手法と疑似適合フィードバックの比を選ばせる手法も研究されている[7]．しかし，主要で較を行う際には，通常の疑似適合フィードバックとはない意図に適合する文書数は極端に少ないことが多く，反対に，初期検索解の上位を無条件に非適合と判定す

前述の「とうもろこし 肥料」の例のように，与えられる．

たクエリの上位解に全く含まれないか，含まれても少数であることが多い．そのため，与えられたクエリの４．提案手法の詳細

上位解をクラスタリングする手法では，当初の解の上

本章では提案手法の詳細について述べる．ここでは，

位にそもそも適合解が含まれていない場合には対応で二つの検索語からなるクエリを想定して説明するが，きず，また，少数のみ含まれていた場合は，うまく一提案手法は一つ，あるいは，三つ以上の検索語からな

つのクラスタになりにくい．クラスタ数を多くするとるクエリにも適用可能である．

分離できる可能性は高まるが，クラスタ数を多くし過４．１．フレーズクエリの生成

ぎると，生成された多数のクラスタの中から自分の意

今，二つの検索語からなる目的クエリ𝑄 = (𝑘1 , 𝑘2 )と，図に適合するものを選ぶユーザの手間が大きくなる．

や は り 二 つ の 検 索 語 か ら な る 類 似 ク エ リ 𝑆1 =一方，本研究では，特定の検索意図に特有なフレーズ(𝑠11 , 𝑠21 ), … , 𝑆𝑛 = (𝑠1𝑛 , 𝑠2𝑛 ) お よ び 非 類 似 ク エ リ 𝐷1 =をまず発見し，これを用いて検索を行うことによって，(𝑑11 , 𝑑21 ), … , 𝐷𝑚 = (𝑑1𝑚 , 𝑑2𝑚 )が与えられたとする．本手法

主要でない検索意図に適合する少数の解を発見できるでは，まず初めに各類似クエリ𝑆𝑖 ，および，その検索語確率を高めている．

の順番を入れ替えたものでウェブ検索を行い，それぞ

検索結果ランキングの改善手法としては，適合フィれ上位最大 10,000 件（それ以下しか得られない場合

ードバックと呼ばれる手法も広く知られている[8]．こもある）の文書を取得する．順番を入れ替えたものもの手法では，初期検索結果上位の各文書がクエリ意図使用するのは，今回使用したウェブ検索エンジンの結と適合しているかどうかをユーザが判定し，その結果

果が検索語の語順で変わるためである．そして，各文に基づいて検索結果を再ランキングする．しかし，ユ書のスニペットから，ーザが判定できる上位解の数は限られ，意図する検索⚫

𝑠1𝑖 , 𝑠2𝑖のうち先に出現する方の検索語（𝑠𝑥𝑖 とする）の直前の 2 語（𝑝𝑝 ）く含まれない場合も多く，その場合は適合フィードバ⚫

二つの検索語の出現の間のフレーズ（𝑝𝑚 ）ックは機能しない．一方，本研究の提案手法では，適⚫

𝑠1𝑖 , 𝑠2𝑖のうち後に出現する方の検索語（𝑠𝑦𝑖 とする）

意図が主要でない場合は上位解の中に適合解がまったの直後 2 語（𝑝𝑓 ）合解と非適合解ではなく，類似クエリと非類似クエリをユーザに指定させることにより，初期検索結果内にを抽出し，以下の 8 通りのフレーズパターンを生成す

適合解と非適合解が含まれるかということに依存せずる．

に，適合フィードバックと同様の効果を得ることがで⚫
⚫

𝑋𝑌
𝑝𝑝 𝑋 𝑌⚫
⚫

𝑋 𝑝𝑚 𝑌𝑋 𝑌 𝑝𝑓適合フィードバックにおけるユーザの判定作業の負⚫

𝑝𝑝 𝑋 𝑝𝑚 𝑌

荷をなくすために，初期検索の上位解を無条件に適合⚫

𝑝𝑝 𝑋 𝑌 𝑝𝑓とみなして再ランキングを行う疑似適合フィードバッ

⚫

𝑋 𝑝𝑚 𝑌 𝑝𝑓

きる．また，クエリの形で指定することにより，少数のクエリを指定するだけで，多数の文書に対して判定を行ったのと同様の効果を得られる．

4

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Query Disambiguation by Using Similar Examples in Web Search⚫

𝑁(𝑞, 𝑝)はクエリ𝑞の検索解（最大 10,000 件，それ以下

𝑝𝑝 𝑋 𝑝𝑚 𝑌 𝑝𝑓

𝑋と𝑌は𝑠𝑥𝑖 と𝑠𝑦𝑖 の出現位置に置かれる変数で，ここにしか得られない場合もある）中でのフレーズ𝑝の出現後で特定の語を代入する．次に，得られた各フレーズ回数である．よって，𝑆(𝑝ℎ)はフレーズパターン𝑝ℎの各

パターン𝑝ℎの重要度𝑅(𝑝ℎ)を以下の式で求める．

類似クエリの解中での出現数の幾何平均である．これは，フレーズパターンの個数とは関係なく，各類似ク

1

𝑅(𝑝ℎ) =(∏𝑛𝑖=1 #(𝑝ℎ[𝑠1𝑖 , 𝑠2𝑖 ])/#(𝑆𝑖 ))𝑛エリの検索結果の最大 10,000 件を取得すれば求める

1
𝑖
𝑖
𝑚
(∏𝑚
𝑖=1 #(𝑝ℎ[𝑑1 , 𝑑2 ])/#(𝐷𝑖 ))ことができる．このスコア𝑆で上位 300 件のものを選

ここで，#(𝑞)はクエリ𝑞による完全一致検索の解数，び，それらについて，前述の重要度𝑅を計算し上位 20𝑝ℎ[𝑠1𝑖 , 𝑠2𝑖 ]は𝑝ℎ中の𝑋, 𝑌それぞれを𝑠1𝑖 , 𝑠2𝑖 のうちの対応す件を選んだ．

る方で置き換えたフレーズ，𝑝ℎ[𝑑1𝑖 , 𝑑2𝑖 ]も同様である．

４．２．候補解のランキング

上式右辺の分子はフレーズパターン𝑝ℎが各類似ク

続いて，解候補をランキングするために，類似クエ

エリの解内でその類似クエリの語とともに出現する相リと非類似クエリの情報を用いて，ユーザの検索意図

対頻度の幾何平均である．幾何平均を用いているため，を表現するベクトル（クエリベクトル）を生成する．

どの類似クエリの語と組み合わせても安定した出現率

そのために，まず，ユーザが指定した目的クエリ，類で出現するフレーズパターンに対しては値が大きくな

似クエリ，非類似クエリを以下の手順でベクトル表現り，反対に，類似クエリの中にどれか一つでも，フレへ変換する．

ーズパターンがその類似クエリの語とともには出現しまず，別の文書集合で学習済の Sentence-BERT をないものがあると値が 0 となる．一方，上式右辺の分用意する．近年，与えられた文書集合内で各語の前後母は同じものを非類似クエリについて計算している．

にどんな語が出現するかの情報を用いて，各語（あるこれにより，どの類似クエリの語とも高い率で出現し，いは文書全体）をその語（文書）がどんなトピック（お非類似クエリの語とは低い率でしか出現しないフレー

よび文構造）にどの程度関係するかを表すベクトルにズの重要度が大きくなる．この重要度𝑅の上位 20 件の変換する手法が多く開発されており，Sentence-BERT

候補フレーズを選び，その X, Y を𝑘1 , 𝑘2 で置き換えたもその一つである．

ものを一つずつ用いて検索を行い，それぞれの上位

続いて，目的クエリによるウェブ検索の上位解 100

100 件の解を目的クエリの解候補として収集する．

件を取得し，これらをそれぞれ Sentence-BERT を用

しかし，類似クエリの解から抽出されるフレーズパ

いてベクトルに変換し，これらの平均ベクトルを目的

ターンの数はかなり多く，上の𝑅を全てのフレーズパ

クエリのベクトル表現𝑉𝑄 とする．同様の方法で，各類ターンについて計算すると，フレーズパターンの数に似クエリと各非類似クエリについてもベクトル表現

比例した回数のウェブ検索が必要となりコストが高す𝑉𝑆1 , … , 𝑉𝑆𝑛 と𝑉𝐷1 , … , 𝑉𝐷𝑚 を得る．

ぎるため，今回の実験では以下の方法で候補を絞り込

そして，ユーザの検索意図を表現するクエリベクト
ル𝑉𝑞 を以下の式によって求める．

んでから𝑅を計算した．
まず，各𝑝ℎについて𝑝ℎ[𝑘1 , 𝑘2 ]による検索を行い，そ

𝑛

𝑚

𝑖=𝑖

𝑖=𝑖

1
1
𝑉𝑞 = 𝑉𝑄 + ∑ 𝑉𝑆𝑖 − ∑ 𝑉𝐷𝑖𝑛𝑚の結果が 0 件となるものを候補から除外する．これは，そのようなフレーズパターンは，後で𝑝ℎ[𝑘1 , 𝑘2 ]を用いて解候補を取得する際に解が 0 件となり有用ではない

つまり，目的クエリのベクトル表現に類似クエリのベからである．そして，残った全てのフレーズパターン

クトル表現の平均を加えるとともに，非類似クエリのについて，下記のスコア𝑆を計算する．

ベクトル表現の平均を減じる．

𝑛そして，各解候補を同様に Sentence-BERT を用い

1𝑛てベクトル化し，このクエリベクトル𝑉𝑞 とのコサイン

𝑆(𝑝ℎ) = (∏ 𝑁(𝑆𝑖 , 𝑝ℎ[𝑠1𝑖 , 𝑠2𝑖 ]))類似度を求め，これを各解候補のランキングに用いる．

𝑖=1

5

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疑似適合フィードバックでは，検索結果の上位 3 件

本研究では，このクエリベクトルとのコサイン類似度に加えて以下の二つも用いてランキングを行う．

を不適合と判定して再ランキングを行う．上位 3 件を⚫

その解候補を取得するのに用いられたフレー不適合と判定するのは，本実験で用いる検索が全て，ズの重要度𝑅．

主要でないクエリ意図で検索する場合を想定している

そのフレーズをクエリとしてその解候補を取ためである．多様化手法としては MMR[5]を用いた．

⚫

実験に用いた 30 個のクエリ（全て英語）の一部を以得した際の，その解候補の順位．
これは，重要度𝑅の高いフレーズほど，ユーザの検索下に示す．各クエリの右に，今回想定する意図と，括意図をよりよく反映しており，また，そのようなクエ

弧内に主要な意図を示し，各クエリの下に，使用したリの検索結果内で上位の文書ほど，その検索意図によ類似クエリと非類似クエリを示す．単数形と複数形のり適合していると考えられるためである．これら，合ある検索語については，どちらも検索語として用い，計三つの要素の全てまたは一部を考慮して最終的なラ出現数を計算する際などには両者を同一の語とみなしンキングを生成するが，複数の要素を用いてランキン

た．

グを生成する方法の詳細については本稿では省略する．

⚫

「corn fertilizer」：とうもろこしを肥料にする
方法（≠とうもろこしに与える肥料）
類似クエリ：「waste fertilizer」「straw fertilizer」

５．実験「feces fertilizer」

次に，提案手法の有効性を示すために行った実験に非類似クエリ：「tomatoes fertilizer」「vegetables

ついて説明する．まず，提案手法においては，提案手法で生成した 20 個のフレーズをそれぞれ用いて検索

fertilizer」

を行い，各々の上位 100 件，合計 2000 件を候補解と⚫

「Microsoft office」：Microsoft 社のオフィス（≠Microsoft 社の製品 Office）

した．この候補解のランキング方法としては，以下の四つを比較した．

類似クエリ：「Sony office」「Facebook office」⚫

前述の三要素を全てランキングに用いるもの

非 類 似 ク エ リ ：「 Microsoft Azure 」「 Microsoft⚫

フレーズの重要度𝑅を使用しないもの

Windows」⚫

フレーズ検索結果内の順位を使用しないもの⚫

⚫

フレーズ重要度𝑅もフレーズ検索結果内順位も「China visa」：中国での VISA カードの利用（≠中国へ，または，中国からの渡航ビザ）
類似クエリ：「China Master」「China Amex」「China使用しないもの
比較手法としては，以下の 3 手法を用いた．

JCB」
非類似クエリ：「Russia visa」「America visa」「EU⚫

目的クエリによる通常の検索（Google）⚫

疑似適合フィードバック

visa」

⚫

多様化（MMR）⚫

「apt install」：パッケージ管理ソフト APT のインストール（≠パッケージ管理ソフト APT を

疑似適合フィードバック，多様化手法のいずれにお用いたパッケージのインストール）

いても，クエリと文書のベクトル化には，古典的な文書ベクトル化手法である tf-idf 法を用い，目的クエリ

類似クエリ：「Chrome install」「Firefox install」の Google による検索結果の上位 100 件を再ランキン「Python install」

グした．提案手法では 2000 件を再ランキングしてい非類似クエリ：「yum install」「pip install」「npmるので，比較手法で上位 100 件のみを用いるのは不公

install」

平に見えるが，比較手法で再ランキングする範囲をさ⚫

「apple」：りんご（≠Apple 社）

らに下位まで広げると，ノイズとなる解が増えてむし

類似クエリ：「orange」「grape」「lemon」

ろ性能が低下するため，ここでは，上位 100 件のみを非類似クエリ：「Google」「Microsoft」「Amazon」

⚫

用いた．
6

「amazon」：熱帯雨林のアマゾン（≠EC サー
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ビスの Amazon）

６．まとめと今後の課題

類似クエリ：「rainforests」「animals」「Brazil」

ウェブ検索に代表されるような，一つまたは複数の非類似クエリ：「Google」「Microsoft」「Facebook」

検索語からなる検索式を用いる文書検索においては，検索式が複数の意味に解釈できる場合があり，ユーザ

これらを含む 30 個のクエリについて，各手法によが意図する解釈がそのうちの主要なものでない場合は，っ て 生 成 さ れ た ラ ン キ ン グ を Presicion@ 𝑘 (𝑘 =検索解上位が主要な解釈に対応するもので占められ，

5, 10, 20, 30)，すなわち，解上位𝑘件のうちの検索意図

望む情報が得られない．本稿では，このような場合に，に適合するものの比率によって評価し，この値の全 30

意図する解釈と文脈が似ている検索，および，意図しクエリに対する平均値で各手法を比較する．

ない解釈と文脈が似ている検索をユーザに指定させ，

表 1 は前述の四つの提案手法の評価結果である．最

この情報を用いて検索意図に合う解を上位にランクすも性能が良いのは，クエリベクトルとのコサイン類似る手法を提案した．

度とフレーズ重要度𝑅の二つのみを用いたものである．

提案手法では，まず，似ている検索の解中では検索

一方，表 2 は前述の三つの比較手法の評価結果であ語周辺に頻出するが，似ていない検索の解中では頻出る．提案手法の方がこれらの手法よりも良い性能を示しないようなフレーズを抽出し，これらを用いたフレ

していることがわかる．

ーズ検索で解候補を取得する．次に，似ている検索のまた，表 3 は提案手法で生成したフレーズクエリの解集合を正例，似ていない検索の解集合を負例とみな検索結果を各比較手法を使って再ランキングした場合し，これらの情報を用いて解候補をランキングする．

の評価結果である．これらよりも表 1 に示した数値の複数の意味に解釈できる多義的な検索 30 件について，方が高くなっており，提案手法の性能に，フレーズク

ユーザの意図が主要な解釈ではない場合を想定して，エリによる候補解取得だけでなく，提案するランキン

検索結果のランキングの評価を行った結果，そのようグ手法も貢献していることがわかる．

な検索においては，提案手法が従来手法よりも優れた
ランキングを生成することを確認した．
このような多義的クエリの主要でない解釈を意図した検索の頻度は必ずしも高くはない．しかし，そのような検索が 1000 回に 1 回であったとしても，そのよ
うな，求める情報を見つけるのが困難な検索に要する
時間が，通常の容易な検索に比べて数十倍かかるとす
ると，われわれが検索に費やす時間の数パーセントはそのような検索に費やされていることになる．世界中の人々が，日々，情報の検索に費やしている時間は膨大であり，その数パーセントを大幅に短縮することができれば，生産性の向上に大きく貢献することができる．
類似クエリと非類似クエリを指定することは，ある程度，検索に慣れているユーザであれば，決して難し
いものではない．また，特許検索など，主に専門家が用いる検索システムにおいては，提案手法のような検索方法を理解して使用することは容易であろう．
また，提案手法を使用する際のインタフェースとしては，従来通りの検索ボックスに
7

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ウェブ検索における類似例を用いた検索意図明確化手法
Query Disambiguation by Using Similar Examples in Web Search[5] Carbonell, J. G. and Goldstein, J.: The use of

とうもろこし 肥料 like:(生ごみ 肥料） unlike:(あさがお 肥料)のような形で入力させる形であれば，従来のインタフ

MMR, diversity-based reranking for reordering

ェースに変更は必要なく，この機能を使用しないユー

documents

ザの邪魔にもならない．

Proceedings of the 21st annual international

andproducingsummaries,

さらに，提案手法は，検索結果の多様化を用いる手ACM SIGIR Conference, pp. 335-336 (1998).

法などと違い，ユーザが類似クエリ・非類似クエリを[6] Santos, R. L., Macdonald, C. and Ounis, I.:

特に指定しない場合は，従来の検索結果と同じものをExploiting query reformulations for web search

返す．そのため，主要でない検索意図に対応するため

result diversification, Proceedings of the 19thに，より主要な検索意図に対する性能を犠牲にするとInternational Conference on World Wide Web,いう問題は起こらない．

ACM, pp. 881-890 (2010).

なお，適合解と非適合解の例を指定するのではなく，[7] Leuski, Anton, Evaluating document clustering

適合解を多く生成すると思われる検索式と非適合解を

for interactive information retrieval, Proceedings

多く生成すると思われる検索式を指定することにより，

ofより容易に多くの情報を得て検索結果ランキングを改

Information and Knowledge Management, pp.

善しようという手法は，文書検索以外にも応用可能で

33-40 (2001).

the

tenth

International

Conferenceon[8] Rocchio Jr, J.: Relevance feedback in information

あり，そのような応用は有望な今後の研究課題である．

retrieval: The Smart System-Experiments in
Automatic Document Processing, ed. Salton, G

謝辞(1971).

本稿で紹介した研究成果は，京都大学工学部情報学科，および，京都大学情報学研究科社会情報学専攻に在籍していた，橋本泰平氏，田中雄也氏との共同研究

この研究は，平成２７年度ＳＣＡＴ研究助成の対象とによるものである．

して採用され、平成２８～３０年度に実施されたもの
である．

参考文献
[1] Baeza-Yates, R., Hurtado, C. and Mendoza, M.:
Query recommendation using query logs insearch engines, International Conference on
Extending Database Technology, Springer, pp.
588-596 (2004).
[2] Cui, H., Wen, J.-R., Nie, J.-Y. and Ma, W.-Y.:
Query expansion by mining user logs, IEEE
Transactionson

Knowledge

and

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