DEIM2020 D6-5 (day2 p38)

cQA に登場するアイテムの特徴に注目した
使用目的をクエリとするアイテム検索
杉谷 圭太†

莊司

慶行††

Martin J. Dürst†††† 青山学院大学 理工学部 情報テクノロジー学科 〒 252 – 5258 神奈川県 相模原市 中央区 淵野辺† 青山学院大学 理工学部 機械創造工学科 〒 252 – 5258 神奈川県 相模原市 中央区 淵野辺
E-mail: †sugitani@sw.it.aoyama.ac.jp, ††{shoji,duerst}@it.aoyama.ac.jp
あらまし 本稿では，利用目的をクエリとして，その目的に適したアイテムをランキングする手法を提案する．そのために，cQA サイトの質問回答文，製品比較サイトの製品スペック情報を横断的に用いる．はじめに，カメラを検索する際であれば「運動会」から「航空ショー」など，意味的に類似した目的を含む質問を発見する．次に，これらの目的を含む質問への回答に登場した製品の持つスペック上の特徴に注目し，似たスペックを持つ製品を製品比較サイトから発見する．この際，類似した目的によるクエリ拡張と，スペックの類似による検索結果の拡張を行うことで，cQA
サイト上で直接言及されない製品や目的についても，検索の対象とする．Yahoo!知恵袋と価格.com の実データを用いた被験者実験の結果から，提案手法は有効であり，特に目的のみを拡張した際に高精度であることが明らかになった．
キーワード アイテム検索，経験的属性，目的による検索，cQA，QA データ処理のすべての用途を網羅的に製品説明に含めることが不可能なた

1 はじめに
近年では，ウェブ上の電子商取引サイトや製品比較サービスの充実により，世界中で販売される数多の製品や製品スペックなどの情報を，オンライン上で容易に獲得可能になりつつある．
そのため，「シャッタースピードの速いカメラが欲しい」，「防滴性能の高いイヤホンが欲しい」といったように，あるスペックを持つ製品をウェブ情報から探すことは，一般的に可能である．
一方で，すべての人が，ある製品の持つスペックの意味を理解できているとは限らない．例えば，ある高齢のユーザが「孫の運動会で写真を撮りたい」という意図をもってカメラを検索する場合を考える．運動会でカメラを使用する場合，遠方の撮影や，動く対象の撮影が想定される．そのため，「ズーム倍率」
や「シャッター速度」に注目すると，目的に合った製品を発見できる．しかし，このような検索を行うためには，スペックの持つ意味をあらかじめユーザが深く理解している必要がある．
つまり，ズーム倍率やシャッター速度が，カメラの用途にどのような影響を与えるかを知っている必要がある．このように，十分な性能を持つ製品があったとしても，スペックに注目して目的に適したアイテムを検索することは困難である．
使用目的に基づく情報検索は，従来の検索アルゴリズムでは十分な結果を返せない．原因の一つに，製品の持つ属性が探索
的属性，経験的属性 [1, 2] に分かれることが挙げられる．例として，同じように「運動会」というキーワードでカメラを検索する場合を考える．多くの場合，カメラの公式サイトには，主に「軽い」，「手振れが少ない」など，そのカメラの持つ探索的属性に関する製品特徴が書かれている．一方でこれらのサイトには，「運動会に使える」などの経験的属性に関する情報が書かれることは比較的少ない．これは，無数に存在しうるその製品めである．そのため，現状の検索システムを用いて使用目的に基づく情報検索を行うためには，様々な個人ブログやキュレー
ションサイトで下調べし，そのあとで複数のカメラの公式サイ
トにアクセスするなど，検索者がいくつものページを横断して情報比較する必要がある．
また，現在一般に用いられている情報検索システムは，文書中に登場する語をクエリとして入力する．そのため，文書中に登場するであろう語をあらかじめ知っている必要がある．
「運動
会に使用できるカメラを探す」というような，未知の情報を目的とする探索的検索 [3] では，そもそも検索クエリを思いつくことすらできず，適切な語を入力できない．
そこで本論文では，使用目的と探したい製品のカテゴリをクエリとして入力すると，そのカテゴリ内の製品を，入力された目的に適している度合いでランキングする手法を提案する．そのために，cQA (community Question-Answering) サイトと，
製品比較サイトの情報を横断的に利用する．図 1 に手法の全体像を示す．この提案手法は，「cQA サイト上の，製品名が含まれる回答文は，使用目的に適した製品名を尋ねている質問に付く」および「目的に適した製品群には共通するスペック上の特徴がある」という仮説に基づく．

cQA サイトには，「子供の運動会の撮影におすすめのカメラは何ですか？」というように，「こういう目的に適した製品はどれか」という質問が数多く投稿されている．そこで，本研究では回答文に製品名が含まれる質問・回答ペアに注目した．はじめに，cQA サイトから，具体的な製品名を含む回答を収集す
る．その回答に対応する質問には，質問者がなぜそういった製品を必要とするかという，用途や使用目的が書かれている可能性が高い．
一方で，cQA サイトには，あらゆる目的やすべての製品が

入力クエリ製品比較サイトcQAサイト
運動会に良いカメラは？

F値 倍率 重量Sony α 100 がおすすめ

目的クエリ
運動会

0.1 10 500
0.2 10 450

登山に持っていけるのは？
EOS Kiss Z いいよランキング

0.1 10 500

0.54

本論文の構成は以下の通りである．第 2 章では，本研究に関連する研究を紹介する．第 3 章では，検索における目的の語の拡張と製品スペックの特徴によるランキング手法を提案し，第4 章で提案手法とベースライン手法を比較する被験者実験につ100
0.5 8 400

カテゴリクエリ

いて述べ，その結果を第 5 章で考察する．

航空ショーを撮りたい！
Nikon D+ 使ってます

カメラ

0.2 10 450

0.1 5 100

昆虫撮影デビューしたい
それなら Lumix XX

類義語で拡張0.4 2 200

0.4 2 200

製品特徴の類似性で拡張

図 1 提案手法の概要．入力クエリから，類似した目的を持つ製品群を

cQA サイトで発見し，それらと類似したスペックを持つ製品を検索結果としてランキングする．

2 関連研究本研究は，情報検索に関する研究である．また，類義語の判別や，検索結果の順序付け技術を用いている．本章では，本研
究と関連する，探索的検索，ある観点における類義語の発見，および抽出した情報からオブジェクトの順序関係を決定する技
術についての研究を紹介する．

登場するわけではない．例えば，「魚を撮影できるカメラはどれか」という一般的な質問はあっても，「チンアナゴを撮影できる

2. 1 探索的検索

カメラはどれか」という，対象が一般的でなく細かい質問は存目的から製品を探す検索行為は，検索目標となる製品名を入在しない可能性が高い．また，回答の時期や回答者の知識，製力としないため，探索的検索の一つである．検索タスクを分類

品の話題性などから，一度も cQA サイト内で言及されない製し，その困難性や性質を分析する研究が数多く行われている．

品も多い．

Marchionini ら [3] は，Web 上の情報検索の形態は，ルック

そこで，技術的課題として，アップ検索，探索的検索と大きく二つに分類できるとしている．

•

入力された目的に対して，自然文で書かれた cQA サイ

ルックアップ検索は，既知の製品についての検索や事象の確認

トの質問回答文から目的に適した製品をより多く発見するためなど，明確な検索目標を持つものである．対して探索的検索は，の目的クエリの拡張，

未知の知識の獲得，情報の比較や解釈，調査といった，検索目•

発見した製品と類似したスペック特徴を持つ製品も，そ標が明確でないものである．本研究で対象とする，目的からのの目的に適しているという推論による製品の拡張

製品検索は，検索者が使用目的のために未知の製品を検索するに取り組む．

ことから，探索的検索に関する研究であるといえる．

目的クエリの拡張では，ある観点に基づく類義語を用いるこAthukorala ら [4] は，現状の情報検索システムを用いて探索とで，入力された目的と同じ性質を持つ別の目的を発見する．

的検索を行う上での問題点を指摘している．探索的検索を行う

具体的には，「運動会」という目的クエリは，遠くにある動くも検索者は未知の情報の獲得が目的のため，検索クエリに適切なのを撮影するという意味で，「野球」や「航空ショー」などと意語を入力できない．その結果，クエリの再入力やクリック数の味が近い．本研究では，Word2Vec を用いた手法により，この増加などにより，検索にかかる時間が増加する．そこで，クリッような類義語や表記ゆれを考慮することで，より多くの製品を

ク数やページ閲覧時の最大スクロール深度などに注目すること発見可能にした．

で，ルックアップ検索と探索的検索を機械的に概ね判別可能で製品の拡張では，cQA サイトに登場しないが同じ目的に適あることを示した．また，Kim ら [5] や，Athukorala ら [6] は，しているであろう製品を推論から発見する．cQA に「ある目的探索的検索において検索者はより多くのアイテムを調べることに適している」と回答で言及された製品が複数あったと仮定すを好む現象を報告している．本研究の目的は提示する製品を従る．それらの製品と類似するスペックを持つ製品は，cQA に登来より広げることであり，多くのアイテムの情報を整理して比場せずとも目的に適している可能性が高い．そのため，本研究較する機会を提供する．

では，各製品のスペック情報を製品比較サイトから収集し，製品スペックの類似性を測ることで，カテゴリ内のすべての製品
をランキング可能にした．

2. 2 ある観点における類義語の発見
本研究では，入力された目的をほかの語に拡張している．ここれら 2 つの拡張を行うことで，多様なユーザからの多様れは類義語などの，「常識」や「概念」をモデル化し，情報検索な目的に対し，適した製品をランキングできると考えられる．

や知識処理，言語処理に利用する研究と強く関係する．中でも，それぞれの拡張の有効性を検証するため，Yahoo! 知恵袋と価言葉の持つ意味を考慮し単語同士を比較する類義語の発見は，

格.com の実データを用いて，有識者によりラベル付け評価し注目される研究分野の一つである．

た．実験では，あらかじめ用意した 2 つのカテゴリクエリと，笠原ら [7] は，多観点による類義語を発見するための「多観点カテゴリごとに 3 つの目的クエリを用いた．5 つの比較手法を

概念ベース」を提案した．
「乗り物」や「動物」という文脈の違用いてランキングを生成し，各手法で上位 10 件に含まれるア

いで，「馬」の類義語が「車」や「豚」に変化することを考慮しイテムが目的に適しているか，被験者実験によってラベル付けた類義語を発見可能にしている．加えて，類似性の判別方法とし，提案手法の有用性を示した．

して多観点概念ベースを用いた観点変調方式を提案し，シソー
ラス上の概念間距離から類似度を計算する従来手法より高い精度で類似度判定できることを示した [8]．さらに，笠原らは国語辞書から概念ベースを自動的に構築する手法を提案した [9]．
概念ベースは，日本語の類義語判別についての研究で広く用𝑝q

いられる [10–12] 古典的な統計に基づく手法である．対して，
本研究では Word2Vec [13] を用いた機械学習手法を用いること
で，観点に基づく類義語の判別を行う．

𝑄
𝑄purpose,𝑐q

𝐴item,𝑐q

𝑞𝑐q ,1𝑎𝑐q ,1

𝑞𝑐q ,2

𝑎𝑐q ,2・・・

𝑎𝑐q ,3

𝑞𝑐q ,𝑗
query

𝐼

𝐴

・
・
・

𝑎𝑐q ,𝑘𝐼𝑐qsims (𝒊𝑐𝑞 ref,1 , 𝒊𝑐𝑞 ,1 )𝑖𝑐q,1𝐼𝑐q ,ref𝑖𝑐q,2

𝑖𝑐qref,1

あ𝑖𝑐q,3

𝑖𝑐qref,2

・
・
・

・
・
・

𝑖𝑐q,𝑙

2. 3 オブジェクトの順序関係づけ

𝑐q

・
・
・

製品リストに対し目的に適している度合いを順位づけるよう

・
・
・

・
・
・

に，オブジェクト同士の順序関係を関連するテキストや数値的情報から見出す研究が行われている．

図 2 入力クエリ (pq , cq ) に対する製品 icq ,l の適合度計算

Guo ら [14] は，オブジェクトのペアについて比較タスクを設定し，クラウドソーシングによってペアワイズな上下関係を集約し順序付けを行い，最上位を発見する手法を提案した．こる製品の拡張を行う．目的クエリの拡張では，入力された目的の手法は人手で比較情報を入力させるため，複雑な比較が可能と同じ性質を持つ別の目的を含めて検索を行うため，類義語のである．本研究でも運動会に適した順序でカメラを提示すると要領で語の拡張を行う．語の拡張は Word2Vec による機械学習

いった，製品の複雑な比較に取り組む．提案手法では，「目的に手法で行い，学習には製品比較サイト上のレビューデータを用適する製品群には共通する製品特徴がある」という仮定のもと，いる．適合する製品の拡張では，cQA サイト上で言及されな

cQA から発見された目的に適する製品スペックの共通特徴をい製品に対しても目的への適切さを計算するため，各製品のス手掛かりに順序付けを行う．順位付けは機械的に行うという点

ペック上の類似性に基づき提示製品の拡張を行う．提示製品ので，本研究は前述の研究と異なる．

拡張における製品のスペックは，製品比較サイト上のスペック

Uchida ら [2] は，オブジェクトのレビュー分中から，パターン

シートを用いる．

マッチングで「持ち運びやすい」などの属性抽出および「SH-50

提案手法は，

よりも軽い」などの順序関係抽出を行い，経験的属性によって•目的を含む質問文と製品名を含む回答文の抽出，オブジェクトをランキングする手法を提案している．経験的属•

単語レベルでの目的クエリの拡張，性は「動く被写体に強い」など，経験することで理解できる製•

スペックの類似度による提示製品の拡張，および品の特徴のことである．本研究の「運動会に適する」順で並べ•

カテゴリ内全製品の適合度計算とランキング

るといった，目的に対して順序付けをすることは，前述の研究と同様に経験的属性に注目しているといえる．また，経験的属性に基づいた検索を実現するという点で，本研究と動機が類似する．本研究では，商品を実際に購入した人が記述するレビュー文ではなく，製品知識に富む利用者が購入と関係なく幅広く商品を提示する cQA サービスの回答文に着目している点
で前述の研究と異なる．

の 4 つの手順から構成される．図 2 にモデルの模式図を示す．

3. 1 目的を含む質問文と製品名を含む回答文の抽出
cQA サイトの投稿では，使用目的に対して適した製品名を尋ねている質問文に対し，目的に適した製品名を回答する行為が，一般的に行われている．例えば，「子供の運動会用にカメラの購入を考えています」という質問に対し，「OLYMPUS STYLUS

1 をお勧めしておきます」という回答がされているとする．こ3 提案手法こで，質問からは「運動会」という目的が読み取れ，回答からは，目的に対し「OLYMPUS STYLUS 1」が適しているとい

本章では，製品名ではなく使用する目的と製品カテゴリをクうことが分かる．そこで，使用目的に適した製品検索の手掛か

エリとして入力し，目的に適した製品を検索する手法についてりにするため，このような目的に適した製品の実例を示す文を，説明する．この検索の入力は，目的とカテゴリのペアである．

cQA サイトから発見する．

目的クエリは，検索者が使用する場面や目的を表し，任意の語

まず，製品比較サイト上の全製品集合 I から，カテゴリを入力可能である．カテゴリクエリは，どのカテゴリに属す製

ク エ リ に 入 力 さ れ た カ テ ゴ リ cq に 属 す 製 品 の 集 合 Icq =品を探したいかを表し，あらかじめ用意されたいくつかのカテ{icq ,1 , icq ,2 , . . . , icq ,l } を抽出する．つまり，Icq はゴリから選択する．このような入力から製品をランキングする

Icq = {i ∈ I | i は cq に属す }ため，製品比較サイトに掲載されている製品を検索対象とし，

cQA サイトの質問回答文の内容を用いて目的に対しての適切さを決定する．検索システムの出力は，目的に適した製品のリストである．リスト中の各アイテムは，与えられたカテゴリに属す製品で，目的クエリへの適切さで順位付けされる．また，検索結果の網羅性を高めるため，目的クエリの拡張と，適合すと表せる．ここで抽出された製品データ icq を検索対象製品とする．
次 に ，cQA サ イ ト の 全 回 答 文 の 集 合 A か ら ，Icq 内 の
い ず れ か の 製 品 名 が 登 場 す る 回 答 文 の 集 合 Aitem,cq ={acq ,1 , acq ,2 , . . . , acq ,k } を抽出する．つまり，Aitem,cq は

ビューをレビュー対象製品のカテゴリごとに分け，それぞれのAitem,cq = {a ∈ A | ∃icq ∈ Icq : a 中に icq が登場する }カテゴリごとに一文書に結合したものである．カテゴリクエリに対応する，結合したレビュー文章で学習したモデルを用いてsimp (p, q) を計算する．
と表せる．ただし，Icq のすべての製品が Aitem,cq に登場する

次に，ある目的 p と，ある製品 i との関連度である rel(p, i)

わけではない．そこで，Icq に属す製品のうち，Aitem,cq に登を定義する．rel(p, i) は，製品 i を含む回答文それぞれに付く場した製品の集合を Icq ref とする．

質問文 q について simp (p, q) の最大値を返す．つまり，最後に，cQA サイトの全質問文の集合 Q から，Aitem,cqrel(p, i) = max{simp (p, q) | q ∈ Qpurpose,cの い ず れ か の 回 答 と 対 応 す る 質 問 文 の 集 合 Qpurpose,cq ={qcq ,1 , qcq ,2 , . . . , qcq ,j } を抽出する．つまり，Qpurpose,cq は，

かつ q ヘの回答中に i が登場する }Qpurpose,cq = {q ∈ Q | ∃acq ∈ Aitem,cq :と表せる．これにより，単純に目的クエリが質問文中に登場すq に対し acq と回答される }るものを抽出するだけでなく，製品に紐づくすべての質問に対して目的クエリとの類似度を計算できる．また，質問と目的クと表せる．なお，「cQA サイト上の，製品名が含まれる回答文

エリとの類似度をもとに，cQA サイトで言及された製品と目

は，使用目的に適した製品名を尋ねている質問に付く」という的との関連度を計算できる．

仮説に基づき，Qpurpose,cq 中の質問文には製品の使用目的が含まれるとみなす．以上の流れで，カテゴリクエリに属す製品が言及されている，目的を含む質問文と製品名を含む回答文を抽出する．

3. 2 単語レベルでの目的クエリの拡張

3. 3 スペックの類似度による提示製品の拡張
本節では，カテゴリ内全製品に対し，目的に適した製品とのスペックの類似度を計算し，cQA に登場しない製品も検索可能にする手法を説明する．質問応答から「ある目的に適している」と回答で言及された製品が複数あるとする．
「目的に適した製品

本節では，目的クエリを類義語でクエリ拡張することで，群には共通するスペック上の特徴がある」という仮説から，カcQA の質問文と目的クエリの類似度と，質問文と製品の関連

テゴリ内の全製品において，目的に適していると回答で言及さ度を算出する手法を説明する．製品検索において，似たシチュ

れた製品に対するスペック類似度を計算する．これにより，目エーションを持ちつつ異なる目的を持った人が同じ製品にたど的に適した製品とのスペック類似度が高い製品は同様に目的にり着くことがある．例えば，「運動会」を目的クエリとしてデジ適していると推論し，cQA 内で言及されていない製品についタルカメラを検索することを考える．この時，検索者の目的はても，目的への適切さを計算できる．

「離れた動くものを撮る」というシチュエーションが想定でき

まず，製品間のスペック類似度を計算するため，製品のスる．また，「野球」や「航空ショー」を目的としてデジタルカメ

ペック情報をベクトルで表現する．あるカテゴリ c に属す製品

ラを検索する時，検索者の目的は同様に「離れた動くものを撮

ic ∈ Ic の持つ属性 (すなわち，カメラなら「シャッター速度」

る」というシチュエーションが想定できる．そこで，「運動会」

や「重量」など，スペックの持つラベルを表す) の集合をに適するデジタルカメラは，「野球」や「航空ショー」に対して

Dc = {dc , dc , . . . , dc } とすると，ある製品 ic,l のスペック

も比較的適していると考えられる．つまり，検索システムへの情報ベクトルは，n 次元で

(1)

(2)

(n)

入力クエリとして「運動会」と「野球」，「航空ショー」は「デ(1)

考えをもとに，カテゴリクエリの文脈における，目的クエリと抽出した質問文の類似度を計算する．そして，cQA サイトで言及された製品と目的との関連度を計算する．
まず，ある目的の語 p と，ある質問文 q との類似度である

simp (p, q) を定義する．simp (p, q) は，質問文 q 中の各単語と目的の語 p との類似度をそれぞれ計算し，最も高い値を返す．
本研究では，q 中の各単語と目的の語 p との類似度 simp (p, q)を計算するにあたり，Word2Vec 手法を用いる．
ここで，文脈による類義語とみなせる語の変化を考慮するため，類似度の計算に使用する Word2Vec のモデル学習に，カ
テゴリごとの製品レビュー文章を用いる．話題が明確である製

(2)

(n)

ic,l = (dc,l , dc,l , . . . , dc,l )T

ジタルカメラ」の観点で類義語の関係にあるといえる．以上のと表せる．ここで，dc,l は 0 <= dc,l <= 1 を満たす実数である．
製品のスペック情報は，製品比較サイトのスペック情報に記載される．記載されたスペックの値を [0, 1] の実数値に線形に正規化したものを属性値とし，ベクトルの各要素とする．
次に，製品 ic,x と製品 ic,y のスペック情報ベクトル ic,x , ic,yの類似度 sims (ic,x , ic,y ) を定義する．sims (ic,x , ic,y ) は，それぞれのスぺック情報ベクトルのコサイン類似度を返す．つまり，(1) (1)(n) (n)dc,x dc,y + · · · + dc,x dc,y√sims (ic,x , ic,y ) = √
(1)
(1)
(n)
(n)
dc,x + · · · + dc,x dc,y + · · · + dc,y品レビューの文章を用いることで，「デジタルカメラ」の文脈における「野球」や「航空ショー」のように，辞書的な意味が遠と表せる．これにより，目的に適した製品とのスペック類似度

くても，製品の話題として意味が近い語に，高い類似度を与えを計算することができる．

られる．学習に用いるコーパスは，製品比較サイトにある全レ

3. 4 カテゴリ内全製品の適合度計算とランキング

4. 2 実装

本節では，3. 1 節，3. 2 節，および 3. 3 節で定義された集合提案手法に基づき，実際に動作するシステムを実装した．こおよび式を用いて，カテゴリ内の全製品に対し適合度を算出し，のシステムの入力は，検索者が自由に単語を入力する目的クエ

製品を目的に適した順でランキングする手法を説明する．

リと，あらかじめ用意されたカテゴリから選択するカテゴリク

初めに，製品への適合度計算のため，目的への適切さを決定

エリである．ここで，カテゴリクエリとして「デジタルカメラ」

づける要素を説明する．まず，「cQA サイト上の，製品名が含まや「イヤホン・ヘッドホン」などが存在する価格.com 上の製品れる回答文は，使用目的に適した製品名を尋ねている質問に付

サブカテゴリを用いた．この際，cQA には商品名を略称で記述

く」という仮説を考える．仮説より，ある製品に紐づく質問のしている投稿も多く含まれたが，ここでは完全一致した製品名

意図が目的クエリの目的と同じであれば，その製品はその目的を含む投稿だけを対象にした．

クエリに対し適していると考えられる．同様に，製品に紐づく目的の類似度計算には，Word2Vec を用いた．この時，学習に質問の意図が目的クエリの目的に類似するほど，その製品はそ用いるコーパスとして，価格.com にある全レビューをレビューの目的クエリに対し適していると考えられる．そこで，3. 2 節

対象製品のサブカテゴリごとに分け，それぞれのカテゴリごとで説明した，目的と製品の関連度 rel(p, i) を適合度計算に用いに一文書に結合したものを用いた．形態素解析には MeCab 1 と，る．次に，「目的に適した製品群には共通するスペック上の特徴

新語に強い辞書である mecab-ipadic-NEologd 2 を用いた．まがある」という仮説を考える．仮説より，cQA サイトに登場す

た，語の様々な変形を無視するため，分解された語はすべて基る目的に適した製品に類似する商品は，同様に目的に適してい本形にした．Word2Vec の実装として，Python のトピックモ

ると考えられる．そこで，3. 3 節で説明した，製品間のスペッデリングライブラリである gensim 3 を用いた．この際，次元数

ク類似度 sims (ic,x , ic,y ) を適合度計算に用いる．

を 200 次元，ウィンドウ幅を 10 とした．また，登場回数 2 回

これらを用いて，目的クエリ pq とカテゴリクエリ cq を用いてカテゴリ内の製品 icq の適合度を以下のように計算する：∑

s(pq , cq , icq ,l ) =rel(pq , icq ref ) · sims (icq ref , icq ,l ) .

icq ref ∈Icq ref

この適合度を，入力されたカテゴリクエリ cq に属す全製品に未満の語を無視し，反復回数を 30 回とした．
計算量の都合から，目的と製品の関連度 rel(p, i) について，
閾値を決めて一部の計算を省略した．rel(p, i) の値が 0.4 を下回るものに関しては，適合度計算の時点で除外し，{′rel (pq , icq ref ) =対して算出する．これにより，目的クエリとカテゴリクエリの入力から，製品を目的に適した順でランキングする．

4 評価実験
提案手法の有用性を確認するため，検索システムを実装し，被験者実験によるランキング評価を行った．本章では，実装に用いたデータセットと，実装の方法，設定した実験タスクおよび実験結果について述べる．

rel(pq , icq ref )(rel(pq , icq ref ) >= 0.4)

0(otherwise)∑s′ (pq , cq , icq ,l ) =rel′ (pq , icq ref ) · sims (icq ref , icq ,l )icq ref ∈Icq refのように計算した．

4. 3 比 較 手 法
提案手法の有用性を調べるため，5 つの手法を比較した．比較対象となる各手法について説明する．

a) 提 案 手 法
4. 1 データセット

3 章で提案したアルゴリズムに則って，カテゴリクエリ内の提案手法では，cQA サイトと，製品比較サイトに掲載されてすべての製品をランキングするものである．また，4. 2 節で説いる製品スペックと製品レビューの情報を用いる．cQA サイト

明した計算の省略のため，適合度の計算には以下の式を用いた：の情報として，国立情報学研究所の IDR データセット提供サー
ビスによりヤフー株式会社から提供を受けた「Yahoo! 知恵袋
データ（第 3 版）」(以下，知恵袋データ) を使用した．知恵袋∑

s′ (pq , cq , icq ,l ) =rel′ (pq , icq ref )·sims (icq ref , icq ,l ) ．

icq ref ∈Icq ref

データは，2014 年 4 月 1 日から 2017 年 3 月 31 日に Yahoo!

b ) 目的拡張のみ

知恵袋に投稿された質問と回答からランダムに 10 パーセント提案手法における，cQA で言及された製品とカテゴリ内製品

抽出されたもので，解決済みの質問 2,641,155 件と，それらのの類似度の計算を省略した手法である．具体的には，cQA で言各質問に対するすべての回答 6,115,494 件からなる．

及された製品とカテゴリ内製品の類似度 sims (icq ref , icq ,l ) の製品比較サイトの情報として，価格.com に掲載されている情計算を行わず，目的クエリと製品の関連度 rel′ (pq , icq ref ) のみ

報を収集した．価格.com から抽出したデータのうち，デジタルを用いる．よって，cQA で言及されている製品のみを，関連度

カメラカテゴリに属する製品 2,028 件，それらに付くレビュー

によりランキングする．つまり，ランキングに用いる目的と製

15,420 件，また，デジタル一眼カメラカテゴリに属する製品
1,007 件，それらに付くレビュー 10,452 件を用いた．

1：http://taku910.github.io/mecab/
2：https://github.com/neologd/mecab-ipadic-neologd
3：https://radimrehurek.com/gensim/

品の適合度 sα (pq , cq , icq ref,m ) は，次のように表せる：

sα (pq , cq , icq ref,m ) = rel′ (pq , icq ref,m ) ．

の評価値を，nDCG を求める際の評点として用いた．適合率に注目すると，「デジタルカメラ」カテゴリの「運動会」を目的とするクエリでは，レビュー内検索に比べて提案手法の適合率が高くなった．一方，「デジタル一眼カメラ」カテゴリの「登山」c ) 製品拡張のみ提案手法における，目的クエリと cQA の質問文の類似度のを目的とするクエリでは，レビュー内検索に比べて提案手法の計算を省略した手法である．具体的には，目的クエリと cQA

値が大幅に低くなった．また，各値の平均に注目すると，目的の質問文の類似度を無視し，目的クエリの語をそのまま質問文

拡張のみの手法，および製品拡張のみの手法と比較して，提案に含むもののみを計算に用いる．つまり，ランキングに用いる手法の適合率と nDCG が低くなった．

目的と製品の適合度 sβ (pq , cq , icq ,l ) は，次のように表せる：{
relβ (pq , icq ref ) =∑sβ (pq , cq , icq ,l ) =また，それぞれの比較手法における，検索時の製品発見数について，注意すべき点として，提案手法と製品拡張のみは全製

1(rel(pq , icq ref ) = 1)品を対象とするため，4. 1 節で説明した製品の総数と等しい．

0(otherwise)

レビュー内検索は，製品に付くレビュー中に目的クエリの語がrelβ (pq , icq ref )·sims (icq ref , icq ,l ) .

icq ref ∈Icq refd) 拡 張 な し
提案手法おける，目的クエリと cQA の質問文の類似度の計算および cQA で言及された製品とカテゴリ内製品の類似度の計算を省略した手法である．つまり，cQA で言及されている製

含まれている製品数と言い換えられる．また，拡張なしの手法
は，cQA に登場した製品のうち，関連する質問中に目的クエリの語が含まれていた製品の数と言い換えられる．目的拡張のみの手法は，cQA に登場した製品の数と言い換えられる．

5 考察

品のうち，質問文に目的クエリの語がそのまま含まれているも被験者によるラベル付けによる評価の結果，目的の拡張およののみを提示する．そのため，ランキングに用いる目的と製品

び製品の拡張のそれぞれは，より多くの目的と適した製品を正の適合度 sγ (pq , cq , icq ref,m ) は，次のように表せる：

sγ (pq , cq , icq ref,m ) = relβ (pq , icq ref ) ．
e ) レビュー内検索

しく発見できることが分かった．一方で，2 つの拡張を同時に用いた場合，それぞれを単独で用いるよりも精度が下がることも分かった．
目的に適したアイテムを，cQA の質問応答から発見すること

価格.com における，カテゴリクエリに含まれる製品を対象の有効性について議論する．ここで，実験の結果の拡張なし手とし，それらに付くレビューに目的クエリの語が含まれる製品法が，発見数は少ないが，検索結果のほぼすべてが適合と判断を抽出する．抽出した製品を，製品につくレビュー全体のうちされたことに注目する．このことから，多くの場合，cQA サイ

目的クエリの含まれる割合が多い順に並べ替え提示する．

ト上の製品名が含まれる回答文は，使用目的に適した製品名を

4. 4 評価タスク
計 6 種類のクエリをあらかじめ人手で選定し，その商品分尋ねている質問に付くことが示唆された．一方で，cQA で目的と製品名を含みながら不適合となった例の質問文と回答文を図3 に示す．ここで，カメラに関する専門的な知識を有する被験野に詳しい被験者にランキングを見せ，各アイテムを評価させ者は，「D7100 18-105 VR レンズキット」と「運動会」の相性

た．表 1 に表すように，カテゴリクエリは，被験者が専門知識について，「ちょっと倍率がこころもとないかと。ボディ自体のを持つ分野である「デジタルカメラ」，および「デジタル一眼

性能はいいけど...」と記述している．これより，質問と回答がカメラ」を用い，目的クエリは被写体や使用局面を表すものをちぐはぐな会話になっているわけではなく，回答者は「(性能の用いた．

良い) ボディに，高い倍率を持つレンズを組み合わせるとよい」

評価対象の 4 手法それぞれに対して選定した 6 つのクエリをという，有識者と同じ意図を持つ発言をしている．ここで，質与え，適合度の高い製品を検索した．その結果の上位 10 件ず

問者はカメラ本体というより，カメラのレンズに関する質問をつを比較に用いた．また，レビュー内検索手法では，上位 10 件している．そのため，「レンズ」のカテゴリで，「運動会」を目的

を比較に用いた．ここで注記する事項として，比較手法のうちとして検索していれば，この質問回答文は適合度の向上につな「目的拡張のみ」，「拡張なし」，「レビュー内検索」は全製品をラがったと考えられる．今回のような，目的クエリを質問に含む

ンキングできるとは限らないため，提示製品が 10 件未満になが，カテゴリクエリの製品の話題とは離れている質問をうまくりうる．

取り除くことで，精度の向上に繋がると考えられる．

被験者は，無作為に並び替えられたそれぞれの製品について，目的への適切さを 4 段階で付与した．

4. 5 実 験 結 果
被験者によるラベル付けをもとに，ランキング全体を評価した．各手法のクエリごとの検索結果ランキングから，適合率とnDCG を求めたものを表 1 に示す．評価実験で得られた各製品

次に，「目的に適した製品群には共通するスペック上の特徴がある」という仮説について論じる．表 2 に，スペックによる製品拡張に注目した場合の，「バードウォッチング」に適した「デジタルカメラ」の検索結果例を示す．拡張なしの手法で登場する製品は製品拡張のみの手法でも上位 10 件に含まれる．
ここで，拡張なしの手法に登場せず，製品拡張のみの手法で上

表 1 クエリと各手法の検索結果上位 10 件における適合率，nDCG，検索結果発見数
提案手法
カテゴリクエリ

目的クエリ

デジタルカメラ

目的拡張のみ製品拡張のみ拡張なし

レビュー内検索

P@10 nDCG P@10 nDCG P@10 nDCG P@10 nDCG P@10

nDCG

運動会

0.70

0.74

1.00

0.99

0.60

0.69

1.00

0.99

0.60

0.71

バードウォッチング

0.40

0.69

0.50

0.72

0.80

0.92

0.50

0.72

0.30

0.65

水族館

0.20

0.60

0.40

0.66

0.50

0.82

0.10

0.38

0.30

0.54

運動会

0.50

0.55

0.70

0.83

0.50

0.62

0.40

0.69

0.80

0.77

1.00

0.90

1.00

0.95

1.00

0.90

0.80

0.87

0.70

0.80

0.00

0.51

0.60

0.76

0.90

0.78

0.20

0.49

0.70

0.77

0.56

0.80

0.84

0.98

0.86

0.95

0.60

0.83

0.68

0.85

デジタル一眼カメラ 花
登山
平均位 10 件にはじめて登場した適合製品は，「COOLPIX P610」，

実際に算出している類似度を表 3 に示す．

「COOLPIX P600」，および「FinePix HS50EXR」の 3 つでこれらの質問文中に登場した語のうち，「水族館」と類似すある．それぞれについて，被験者は「バードウォッチング」とる語として「夕日」や「イルミネーション」が意味的に近いとの相性について以下のように記述している：

推定された．
「水族館」は全体的に薄暗く，水槽が明るくなって•

COOLPIX P610：「60 倍ズーム，画素数も十分」，いることが多い．
「夕日」や「イルミネーション」の撮影は，周•COOLPIX P600：「60 倍ズームで画素数も十分」，

囲が比較的暗く，光を撮影するという意味で場面的に類似して•

FinePix HS50EXR：「42 倍ズーム，画素数も十分」．

いる．そのため，デジタルカメラでの撮影という観点では，こまた，製品拡張のみの手法で上位 10 件に登場した適合とみなれらの語は比較的近いと考えられる．カテゴリごとの製品レされない製品は「LUMIX DMC-FZ1000」と「LUMIX DMC-

ビューを用いて学習した Word2Vec 手法による，「水族館」とFZ200」の 2 つである．それぞれについて，被験者は「バード「夕日」の類似度は，表 3 に示すように 0.51 となっている．対ウォッチング」との相性について以下のように記述している：

して，予備実験段階で使用した，日本語 Wikipedia のテキスト•

LUMIX DMC-FZ1000：「画素数は十分だが，16 倍はちょっとたりないかも」，•を用いて学習した Word2Vec 手法による，「水族館」と「夕日」の類似度は，0.21 となっていた．これより，カテゴリごとの製

LUMIX DMC-FZ200：「24 倍，画素数がちょっと少な目」．

品レビューを用いて学習した Word2Vec では，カテゴリの製品

これらを考慮すると，このクエリでは目的に適した製品群にはについての観点における，語の類似性評価ができていると考え共通するスペック上の特徴があるという仮説は正しく見える．

られる．

今回は，製品の類似度を，スペック表に基づくベクトル同士

クエリごとの有用性の違いも重要である．まず，「運動会」との単純なコサイン類似度により定義した．しかし，被験者はいう目的クエリについて考える．運動会でカメラを用いること「バードウォッチング」の観点でカメラを評価するとき，ズームは一般的なので，cQA での質問も盛んであり，「デジタルカメ

倍率や画素数に注目して製品を比較していることが分かる．こラ」のカテゴリにおいては，拡張なしの手法でも比較的多く製の知見をアルゴリズムに組み込み，「ズーム倍率に注目」，「画素数に注目」というように，目的に適した製品の特筆すべき特徴を発見し，製品を評価することで精度が向上すると考えられる．

表 2 「バードウォッチング」に適した「デジタルカメラ」の検索結果（赤色は被験者が適合と判断した製品）
提案手法

製品拡張のみ拡張なし

PowerShot SX60 HS

PowerShot SX60 HS

COOLPIX B700
LUMIX DMC-FZ300

類義語による語の拡張について，cQA サイトの質問文と，目的拡張のみの手法による結果をもとに考察する．まず，目的ク
エリ「水族館」に類似していると判断された質問文の一部と，質問文

FinePix HS50EXR

COOLPIX B700

LUMIX DMC-FZ200

FinePix S1

COOLPIX P900

FUJIFILM X-S1

COOLPIX P610

PowerShot SX60 HS
FinePix S1

カメラについて NikonD7200 を購入したいと思ってます。

レンズについて教えてください。子供の 運動会 で 300mm のレンズが後々必要なんですが、140mm までのレンズキットを先に買い、後で 300mm

FinePix S1

COOLPIX P900

LUMIX DMC-TZ70

COOLPIX P600

COOLPIX P7800

LUMIX DMC-FZ1000

PowerShot SX40 HS

FinePix HS50EXR

COOLPIX P600

LUMIX DMC-FZ300

FUJIFILM XF1

LUMIX DMC-FZ200のレンズを買い足すのと、300mm のレンズキットを買うのとどちらがいいと思いますか？ 300mm のレンズキットのレンズだと、写真はきれいでしょうか？買い足す場合は、オススメのレンズを教えてください。予算は17 万位です。主に走り回る子供、飛行機を撮りたいです。

回答文…室内での撮影や、ブレに強いコンパクトなデジカメは、何を買えばいいのでしょうか？
動物園や水族館や旅行に持っていくのに…

一つ前の機種の D7100 18-105 VR レンズキット と、AF-S

VR Zoom-Nikkor 70-300mm f/4.5-5.6G IF-ED の組み合わせもありかと思います？

表 3 目的クエリ「水族館」と関連する質問（太字は類義語）
質問文

それに、レンズフィルターと液晶保護フィルムを併せて購入して輪郭のはっきりした「真ん丸夕陽」を撮影したいのですが、綺麗に輪郭が撮れません。
何かコツ or 特殊な機材が必要なのでしょうか。何度か海に沈む夕日を撮影しようと…

ください。

…パリにクリスマスイルミネーションを見に行く予定です。

図 3 目的と製品名を含むが，誤った推論の原因となった質問回答

デジカメの購入を検討しています！3 年前に購入したのですが、夜景 (イルミネーション) を

車窓からの観光となる時もあるので、操作に手間がかかると、シャッターチャンスを…

今度見に行くので、手持ちできれいに撮れるカメラを探してます…

類似度

1.00

0.51

0.50

0.50

品を発見できた．拡張なし手法で二番目に製品発見数が多いの3 版）」[15] を利用しました．ここに記して謝意を表します．

は「デジタル一眼カメラ」カテゴリの「花」という目的である．
拡張なし手法で製品発見数が多いこの二つのクエリでは，どの比較手法に関しても適合率，nDCG ともに高い傾向にある．
一方で，次に，「水族館」という目的について，各手法の nDCG
が，製品拡張のみ以外の手法で他のクエリより低かった．実験
後のヒアリングで，カメラに関する専門的な知識を有する被験者は，「そもそも，水族館にとても適しているといえるカメラはない」と評した．全デジタルカメラにおける，「水族館」という目的に適合とみなせる製品が少ないため，そもそも困難なタスクであったといえる．

6 まとめと今後の課題
本研究では，利用目的をクエリとして，その目的に適したア
イテムをランキングする手法を提案した．目的による製品検索のために，cQA サイトの質問回答文および製品比較サイトのユーザレビュー文を用いて，使用者の利用目的を達成可能な製品を発見する．はじめに，カメラを検索する際であれば「運動会」から「航空ショー」など，意味的に類似する目的を質問回
答文から発見し，多様なクエリによる幅広い検索を可能にした．
次に，これらの目的を含む質問への回答に登場した製品の持つ製品特徴を，同カテゴリ内製品と比較することで，全製品を目的への適切さをもとにランキングした．これにより，目的を達成可能な製品が検索可能になった．Yahoo! 知恵袋と価格.comの実データを用いた被験者実験により，提案手法の一部が有用であることを示した．また，「cQA サイト上の，製品名が含まれる回答文は，使用目的に適した製品名を尋ねている質問に付く」，および「目的に適した製品群には共通するスペック上の特徴がある」というアルゴリズム上の仮説は，今回の実験の範
囲でおおむね正しいことが分かった．
クエリの類義語による拡張と，製品スペックの類似性による提示製品拡張を行う提案手法は，拡張を組み合わせない方法と比較して精度が低く，改善が必要であることが分かった．検索に用いる質問文について，目的クエリを質問に含むが，カテゴ
リクエリの製品の話題とは離れている質問を取り除く手順を取り入れることで，ランキングの精度を改善可能であると考えられる．また，製品間の類似度計算において，目的に適した製品の特筆すべき特徴を発見し，製品を評価することで精度が向上すると考えられる．また，より曖昧なクエリへの対応や，本質的にスペックシートには表れないであろう目的への対応が必要である．今後，製品比較サイトのユーザ掲示板や，SNS など，直接製品に関わらない投稿から目的を拡張することで，これらのニーズに対応した検索を可能にする必要がある．

謝辞本研究は JSPS 科研費 18K18161（代表：莊司慶行），18H03243（代表：田中克己）の助成を受けたものです．また，本研究では，国立情報学研究所の IDR データセット提供サービスにより
ヤフー株式会社から提供を受けた「Yahoo! 知恵袋データ（第文

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