商品の利用用途などを説明した文は、商品検索などの特定のサービスへの利用を前提として作成された構造化データとは異なり、Eコマースのサービスでの活用が難しい。しかし構造化されていないデータ内にも、ユーザーが商品を探す際に有用な商品の使い道を記した表現が多数含まれているため、そのような表現を抽出・利用することで商品検索の質を向上させることができると考えられる。そこで本稿では、ユーザの商品検索に有用な8種の商品用途表現ラベルを定義し、実際の商品情報に含まれる構造化されていない文にアノテーションした上で、系列ラベリングモデルを作成することで、商品検索に有用な商品の用途表現を抽出する。さらに実際のEコマースのサービスで活用することを想定し、類似する商品用途表現のグループ化を実施する。

Eコマースに利用されるデータは、商品検索などの特定のサービスに応じて事前定義されたスキーマに沿って、意味の通じる最小単位に分割された構造化データで表現されることが多い。しかし、中には商品の説明文のような構造化されていないデータも存在する。たとえば「剪定ハサミ」の商品には、(材質,ステンレス)、(大きさ,20インチ)のようなkey-value形式の構造化された商品情報だけでなく、「庭木の剪定作業、ガーデニング・盆栽・植木のお手入れに。」のような構造化されていない商品情報も存在する。上述のような構造化されていない商品情報の中には、「庭木の剪定作業」といった使い道、「ガーデニング」といった環境、「盆栽」「植木」といった商品の使用対象などの、商品検索に有用な情報が記述されていることがある。これらの有用な情報を抽出することができれば、構造化されたデータと同様に検索条件のフィルタリングなどEコマースのサービスラベル名説明（例）使用者誰向けの商品か（乳児,製造業）使用環境どこで使うか（工場,屋外）使用対象何に使うか（枝,アルミ）使用目的何のために使うのか（研磨,固定）使用タイミング自然的に起きる出来事に使う（季節,地震）使用イベント人為的に起きる出来事に使う（運動会,放電加工）特徴商品固有の特性（防水,省エネ）機能商品が果たす役割（防音材,留め具）に活用でき、ユーザーの利便性を高められると考えられる。Alicoco[1]では、ユーザーのニーズとしてTime,Location,Object,Function,Incident,Cate/Brand,Style,IntellectualPropertyの8種類の関係を定義・活用することで、商品間の知識グラフを作成した。この知識グラフはAlibabaグループの商品検索や推薦に応用されており、Eコマースで広く利用されている階層的なカテゴリによる商品分類よりも、ユーザーのニーズをより深く汲み取ることに成功している。そこで本稿では、商品に記述されている文から、意味の通じる最小粒度の表現（以降、商品用途表現と呼ぶ）を抽出し、商品と商品用途表現間の関係を整理する。まず、商品用途表現の役割として8種のラベルを定義し、実際のEコマースの商品情報として記述される文に対してアノテーションする。次にラベル付きデータを用いて教師ありの系列ラベリングモデルを作成し、ラベル付けしていないデータから商品用途表現を抽出する。最後に、実際の商品検索サービスへの活用を想定し、類似する商品用途表現のグループ化を実施する。