Eコマースにおける商品用途表現の抽出とグルーピング

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。