特許 7198863 検索意図を提供するためのサービス提供装置及び方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2022-12-21

(45)【発行日】2023-01-04

(54)【発明の名称】検索意図を提供するためのサービス提供装置及び方法

(51)【国際特許分類】

   G06F 16/953 20190101AFI20221222BHJP

   G06Q 30/02 20230101ALI20221222BHJP

   G06N 20/00 20190101ALI20221222BHJP

【ＦＩ】

G06F16/953

G06Q30/02

G06N20/00 130

【請求項の数】 10

(21)【出願番号】P 2021074830

(22)【出願日】2021-04-27

(65)【公開番号】P2022013688

(43)【公開日】2022-01-18

【審査請求日】2021-04-27

(31)【優先権主張番号】10-2020-0082068

(32)【優先日】2020-07-03

(33)【優先権主張国・地域又は機関】KR

(73)【特許権者】

【識別番号】521182995

【氏名又は名称】アセントコリア カンパニーリミテッド

【氏名又は名称原語表記】Ａｓｃｅｎｔ Ｋｏｒｅａ Ｃｏ．， Ｌｔｄ．

(74)【代理人】

【識別番号】100114627

【弁理士】

【氏名又は名称】有吉 修一朗

(74)【代理人】

【識別番号】100182501

【弁理士】

【氏名又は名称】森田 靖之

(74)【代理人】

【識別番号】100175271

【弁理士】

【氏名又は名称】筒井 宣圭

(74)【代理人】

【識別番号】100190975

【弁理士】

【氏名又は名称】遠藤 聡子

(72)【発明者】

【氏名】パク セヨン

(72)【発明者】

【氏名】キム ジフン

【審査官】甲斐 哲雄

(56)【参考文献】

【文献】米国特許出願公開第２００８／０１０４０３７（ＵＳ，Ａ１）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０６Ｆ １６／００－１６／９５８

Ｇ０６Ｑ １０／００－９９／００

Ｇ０６Ｎ ２０／００－２０／２０

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

サービス提供装置のサービス提供方法において、
キーワードに一連の文字を相異なるように追加しながら、前記キーワードと文字とが結合した一つ以上の検索クエリーを自動生成し、予め設定した検索エンジンを介して、前記検索クエリーと関連する関連クエリーを一つ以上獲得する獲得段階と；
前記関連クエリーを前記検索エンジンに適用して生成された検索結果のうち、予め設定した上位Ｎ個の検索結果から予め保存したオントロジー情報のインスタンスに定義された単語や句と一致するエンティティを一つ以上抽出して、前記抽出した一つ以上のエンティティを含むエンティティ情報を生成した後、前記エンティティ情報に対応する関連クエリーと前記エンティティ情報を含むクエリー情報を生成するエンティティ生成段階と；
検索意図におけるカテゴリーである複数のインテントと複数のクエリーとが相互マッチングされて、予め保存したインテントＤＢから前記エンティティ情報が生成された特定の関連クエリーと一致するクエリーにマッチングされた特定のインテントが抽出されると、前記特定のインテントと前記特定の関連クエリーに対応する前記クエリー情報を含む学習データを生成して、予め設定した学習モデルに学習させる学習段階；及び
ユーザー入力による入力クエリーを前記エンティティ生成段階の関連クエリーとして、前記入力クエリーにおけるクエリー情報を生成した後、複数の相異なるキーワードにおいて前記学習が完了した前記学習モデルに適用して、前記学習モデルを介して前記入力クエリーに対応する一つ以上のインテント別の相関係数が含まれた最終結果を算出する算出段階とを含む
検索意図を提供するためのサービス提供方法。

【請求項2】

前記学習段階は、
複数の相異なるキーワードの各々において前記獲得段階と前記エンティティ生成段階及び学習段階を遂行して得た複数の学習データで前記学習モデルに学習させる段階をさらに含む
ことを特徴とする請求項１に記載の検索意図を提供するためのサービス提供方法。

【請求項3】

前記関連クエリーは、前記検索クエリーに基づいて、前記検索エンジンが生成する自動補完検索語である
ことを特徴とする請求項１に記載の検索意図を提供するためのサービス提供方法。

【請求項4】

前記獲得段階は、検索ボリューム（ｓｅａｒｃｈ ｖｏｌｕｍｅ）が０である関連クエリーを除外する
ことを特徴とする請求項１に記載の検索意図を提供するためのサービス提供方法。

【請求項5】

前記オントロジー情報は、事物や概念に該当する複数の相異なる個体別の個体定義情報を含み、前記個体定義情報は、前記個体の範疇に該当するクラスと前記個体の個体名であるインスタンスを含む
ことを特徴とする請求項１に記載の検索意図を提供するためのサービス提供方法。

【請求項6】

前記エンティティ生成段階は、
前記関連クエリーに対応して抽出された一つ以上のエンティティを候補エンティティとして設定し、前記上位Ｎ個の検索結果を対象に、前記候補エンティティ別の出現頻度を演算して、出現頻度が予め設定した基準値以上である候補エンティティのみを前記エンティティ情報に含ませる
ことを特徴とする請求項１に記載の検索意図を提供するためのサービス提供方法。

【請求項7】

前記検索結果は、前記検索エンジンが前記関連クエリーにおいて、検索意図を把握して応答した一つ以上の応答結果と前記一つ以上の応答結果と各々対応し、応答結果を算出する時、前記検索エンジンが用いた応答機能の機能種類を一つ以上含み、
前記エンティティ生成段階は、前記関連クエリーに対応して生成された検索結果から抽出した一つ以上の機能種類と前記エンティティ情報が前記関連クエリーの属性として設定されるように、前記クエリー情報を生成する段階をさらに含む
ことを特徴とする請求項１に記載の検索意図を提供するためのサービス提供方法。

【請求項8】

前記学習段階は、
前記学習データを用いる前記学習モデルの学習を通じてクエリーが属性として有するエンティティ情報の変化によって、前記クエリーと前記インテントとの間の相関関係が前記学習モデルに設定されるようにする
ことを特徴とする請求項１に記載の検索意図を提供するためのサービス提供方法。

【請求項9】

前記算出段階は、
前記最終結果に基づいて、前記入力クエリーにおいて、算出された一つ以上のインテントの相互間に前記最終結果に含まれたインテント別の相関係数による比較ができるように図式化したダッシュボードを生成して出力する段階をさらに含む
ことを特徴とする請求項１に記載の検索意図を提供するためのサービス提供方法。

【請求項10】

キーワードに一連の文字を相異なるように追加しながら、前記キーワードと文字とが結合した一つ以上の検索クエリーを自動生成し、予め設定した検索エンジンを介して、前記検索クエリーと関連する関連クエリーを一つ以上獲得するクエリー生成部と；
前記関連クエリーを前記検索エンジンに適用して生成された検索結果のうち、予め設定した上位Ｎ個の検索結果から予め保存したオントロジー情報のインスタンスに定義された単語や句と一致するエンティティを一つ以上抽出して、前記抽出した一つ以上のエンティティを含むエンティティ情報を生成した後、前記エンティティ情報に対応する関連クエリーと前記エンティティ情報を含むクエリー情報を生成するエンティティ生成部と；
前記エンティティ生成部から前記クエリー情報が受信されると、検索意図におけるカテゴリーである複数のインテントと複数のクエリーとが相互マッチングされて、予め保存したインテントＤＢから前記エンティティ情報が生成された特定の関連クエリーと一致するクエリーにマッチングされた特定のインテントを抽出し、前記特定のインテントと前記特定の関連クエリーに対応する前記クエリー情報を含む学習データを生成して、予め設定した学習モデルに学習させる学習部；及び
ユーザー入力による入力クエリーを前記エンティティ生成部の関連クエリーとして、前記入力クエリーにおけるクエリー情報を生成した後、複数の相異なるキーワードにおいて前記学習が完了した前記学習モデルに適用して、前記学習モデルを介して前記入力クエリーに対応する一つ以上のインテント別の相関係数が含まれた最終結果を算出する制御部とを含む
検索意図を提供するためのサービス提供装置。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、検索意図を提供するためのサービス提供装置及び方法に関する。さらに詳しくは、クエリーと検索意図との間に相関関係をディープラーニング基盤の学習モデルに学習させて、学習モデルを介してユーザーから入力されたクエリーにおいて、正確な検索意図を提供することができるようにサポートする検索意図を提供するためのサービス提供装置及び方法に関する。

【背景技術】

【0002】

検索という行為は、意思決定と関連する目的志向的行為（必要な情報を探索する、価格を比べる、好きな場所を探す、特定の問題における対処方法を探すなど）として、商品（製品）やサービスと関連するユーザーの意図を直接的に表す手段である。
現在、こういった検索行為をサポートする様々な検索サービスが提供されており、検索サービスは、自分たちの検索エンジンを介して、検索行為による検索結果を提供している。

【0003】

しかし、マーケティングの側面で検索エンジンは、企業が販売する商品とサービスを探す検索ユーザーが当該の商品とサービスを互いに出会うようにサポートする重要なチャンネルであるにもかかわらず、大体の検索サービスは、検索エンジンが生成する検索結果を通じてキーワード広告を掲載できるようにすること以上のサービスを提供していない。

【0004】

即ち、検索クエリーには、マーケティング戦略の決定に必要な核心的データが隠れていて、例えば、製品とサービスを検索する時、入力される検索クエリーには、ある商品及びサービスにおけるユーザーらのニーズ、製品群の中の比較項目、特定の銘柄及び製品名の知名度、購買の前に必要とする情報の種類、特定の地域で購買先を探すニーズなどのマーケティング戦略の決定に必要なデータが検索意図として検索クエリーに存在するにもかかわらず、検索事業者ではない一般企業が検索クエリーから検索意図を把握して活用できる方法は存在しない。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0005】

【文献】韓国登録特許第１０‐１７３４９７０号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0006】

本発明は、クエリーと検索意図との間に相関関係をディープラーニング基盤の学習モデルに学習させて、ユーザーから入力されたクエリーにおいて、正確な検索意図を提供することができるようにサポートするとともに、これに基づいて商品やサービスにおけるマーケティング戦略を立てることができるようにサポートすることにその目的がある。

【課題を解決するための手段】

【0007】

本発明の実施例によるサービス提供装置の検索意図を提供するためのサービス提供方法は、キーワードに一連の文字を相異なるように追加しながら、前記キーワードと文字とが結合した一つ以上の検索クエリーを自動生成し、予め設定した検索エンジンを介して、前記検索クエリーと関連する関連クエリーを一つ以上獲得する獲得段階と、前記関連クエリーを前記検索エンジンに適用して生成された検索結果のうち、予め設定した上位Ｎ個の検索結果から予め保存したオントロジー情報のインスタンスに定義された単語や句と一致するエンティティを一つ以上抽出して、前記抽出した一つ以上のエンティティを含むエンティティ情報を生成した後、前記エンティティ情報に対応する関連クエリーと前記エンティティ情報を含むクエリー情報を生成するエンティティ生成段階と、検索意図におけるカテゴリーである複数のインテントと複数のクエリーとが相互マッチングされて、予め保存したインテントＤＢから前記エンティティ情報が生成された特定の関連クエリーと一致するクエリーにマッチングされた特定のインテントが抽出されると、前記特定のインテントと前記特定の関連クエリーに対応する前記クエリー情報を含む学習データを生成して、予め設定した学習モデルに学習させる学習段階及びユーザー入力による入力クエリーを前記エンティティ生成段階の関連クエリーとして、前記入力クエリーにおけるクエリー情報を生成した後、複数の相異なるキーワードにおいて前記学習が完了した前記学習モデルに適用して、前記学習モデルを介して前記入力クエリーに対応する一つ以上のインテント別の相関係数が含まれた最終結果を算出する算出段階を含むことができる。

【0008】

本発明に関する一例として、前記学習段階は、複数の相異なるキーワードの各々において前記獲得段階と前記エンティティ生成段階及び学習段階を遂行して得た複数の学習データで前記学習モデルに学習させる段階をさらに含むことを特徴とすることができる。

【0009】

本発明に関する一例として、前記関連クエリーは、前記検索クエリーに基づいて、前記検索エンジンが生成する自動補完検索語であることを特徴とすることができる。
本発明に関する一例として、前記獲得段階は、検索ボリューム（ｓｅａｒｃｈ ｖｏｌｕｍｅ）が０である関連クエリーを除外することを特徴とすることができる。

【0010】

本発明に関する一例として、前記オントロジー情報は、事物や概念に該当する複数の相異なる個体別の個体定義情報を含み、前記個体定義情報は、前記個体の範疇に該当するクラスと前記個体の個体名であるインスタンスを含むことを特徴とすることができる。

【0011】

本発明に関する一例として、前記エンティティ生成段階は、前記関連クエリーに対応して抽出された一つ以上のエンティティを候補エンティティとして設定し、前記上位Ｎ個の検索結果を対象に、前記候補エンティティ別の出現頻度を演算して、出現頻度が予め設定した基準値以上である候補エンティティのみを前記エンティティ情報に含ませることを特徴とすることができる。

【0012】

本発明に関する一例として、前記検索結果は、前記検索エンジンが前記関連クエリーにおいて、検索意図を把握して応答した一つ以上の応答結果と前記一つ以上の応答結果と各々対応し、応答結果を算出する時、前記検索エンジンが用いた応答機能の機能種類を一つ以上含み、前記エンティティ生成段階は、前記関連クエリーに対応して生成された検索結果から抽出した一つ以上の機能種類と前記エンティティ情報が前記関連クエリーの属性として設定されるように、前記クエリー情報を生成する段階をさらに含むことを特徴とすることができる。

【0013】

本発明に関する一例として、前記学習段階は、前記学習データを用いる前記学習モデルの学習を通じてクエリーが属性として有するエンティティ情報の変化によって、前記クエリーと前記インテントとの間の相関関係が前記学習モデルに設定されるようにすることを特徴とすることができる。

【0014】

本発明に関する一例として、前記算出段階は、前記最終結果に基づいて、前記入力クエリーにおいて、算出された一つ以上のインテントの相互間に前記最終結果に含まれたインテント別の相関係数による比較ができるように図式化したダッシュボードを生成して出力する段階をさらに含むことを特徴とすることができる。

【0015】

本発明の実施例による検索意図を提供するためのサービス提供装置は、キーワードに一連の文字を相異なるように追加しながら、前記キーワードと文字とが結合した一つ以上の検索クエリーを自動生成し、予め設定した検索エンジンを介して、前記検索クエリーと関連する関連クエリーを一つ以上獲得するクエリー生成部と、前記関連クエリーを前記検索エンジンに適用して生成された検索結果のうち、予め設定した上位Ｎ個の検索結果から予め保存したオントロジー情報のインスタンスに定義された単語や句と一致するエンティティを一つ以上抽出して、前記抽出した一つ以上のエンティティを含むエンティティ情報を生成した後、前記エンティティ情報に対応する関連クエリーと前記エンティティ情報を含むクエリー情報を生成するエンティティ生成部と、前記エンティティ生成部から前記クエリー情報が受信されると、検索意図におけるカテゴリーである複数のインテントと複数のクエリーとが相互マッチングされて、予め保存したインテントＤＢから前記エンティティ情報が生成された特定の関連クエリーと一致するクエリーにマッチングされた特定のインテントを抽出し、前記特定のインテントと前記特定の関連クエリーに対応する前記クエリー情報を含む学習データを生成して、予め設定した学習モデルに学習させる学習部及びユーザー入力による入力クエリーを前記エンティティ生成段階の関連クエリーとして、前記入力クエリーにおけるクエリー情報を生成した後、複数の相異なるキーワードにおいて前記学習が完了した前記学習モデルに適用して、前記学習モデルを介して前記入力クエリーに対応する一つ以上のインテント別の相関係数が含まれた最終結果を算出する制御部を含むことができる。

【発明の効果】

【0016】

本発明は、キーワードを基盤として、文字を追加しながら検索エンジンの自動補完機能を用いて、多数のクエリーを自動生成した後、クエリーの各々において検索エンジンを介して得られた検索結果から主要な単語や句をエンティティとして獲得して、クエリーの特徴である属性として設定した後、クエリーにおいて、最も正確度の高い検索意図とともに、学習モデルに学習させて、クエリーの属性と信頼度が保障された検索意図との間の相関関係が学習モデルに学習されるようにすることができて、多数のクエリーを自動生成して学習モデルの学習に必要な学習データを十分に自動確保することによって、学習モデルの信頼度の向上のために必要な学習データの確保の容易性を保障することができるのみならず、学習完了した学習モデルに検索意図の把握をしたいユーザーの入力クエリーを適用して、前記入力クエリーと類似度が一定の水準以上である類似クエリーをエンティティ基盤の属性の比較を通じて識別した後、入力クエリーと類似度の高い類似クエリーに対応する検索意図を前記入力クエリーの検索意図として算出することによって、入力クエリーの検索意図を正確に把握して提示することができる効果がある。

【0017】

また、本発明は、銘柄、商品、サービスなどを入力クエリーとして、前記学習モデルに適用して、前記学習モデルを介して最終結果を算出し、前記最終結果に基づいて、銘柄、商品、または、サービスと関連性の高い一つ以上の検索意図別に相関係数を点数化して、検索意図別の点数によって、検索意図別の重要度が区分けできるように図式化したダッシュボードを生成して提供することができて、このようなダッシュボードの提供を通じて、事業者が銘柄や商品、または、サービスにおいて、ユーザーらの主要な検索意図を把握できるように提供することができるのみならず、銘柄や商品においてユーザーが何を要求しているのか、なぜ探しているのかなどに関するユーザーのニーズ（ｎｅｅｄｓ）（消費者の欲求）を把握できるように提供して、マーケティング戦略を立てることができるようにサポートする効果がある。

【図面の簡単な説明】

【0018】

【図1】本発明の実施例による検索意図を提供するためのサービス提供装置の構成図である。

【図2】本発明の実施例によるインテントＤＢ（１０４）に保存される情報における例示図である。

【図3】本発明の実施例による検索意図を提供するためのサービス提供装置の学習過程における動作例示図である。

【図4】本発明の実施例によるサービス提供装置の関連クエリー生成における例示図である。

【図5】本発明で用いられる検索結果における例示図である。

【図6】本発明の実施例によるサービス提供装置のエンティティ抽出における例示図である。

【図7】本発明の実施例によるサービス提供装置の学習データ生成における例示図である。

【図8】ＳＥＲＰのＦｅａｔｕｒｅにおける例示図である。

【図9】本発明の実施例によるサービス提供装置の検索エンジンから提供する応答結果の利用例示図である。

【図10】本発明の実施例によるサービス提供装置の検索意図に関連する最終結果の算出過程における動作例示図である。

【図11】本発明の実施例によるサービス提供装置の検索意図に関連する最終結果の算出過程における動作例示図である。

【図12】本発明の実施例によるサービス提供装置のダッシュボードの提供における例示図である。

【図13】本発明の実施例によるサービス提供装置のサービス提供方法における順序図である。

【発明を実施するための形態】

【0019】

以下、図面を参照して本発明の詳細実施例を説明する。
図１は、本発明の実施例による検索意図を提供するためのサービス提供装置（１００）の構成図である。

【0020】

図示のように、本発明の実施例によるサービス提供装置（１００）は、クエリー生成部（１１０）と、エンティティ生成部（１２０）と、学習部（１３０）及び制御部（１４０）とを含めて構成することができる。

【0021】

そこで、図１に図示の構成要素より多くの構成要素によって前記サービス提供装置（１００）が具現できることもあり、それより少ない構成要素によっても前記サービス提供装置（１００）が具現できることもある。

【0022】

また、前記サービス提供装置（１００）を構成する構成部のうち、少なくとも一つが他の一つに含まれて構成することができて、一例として、クエリー生成部（１１０）と、エンティティ生成部（１２０）及び学習部（１３０）が前記制御部（１４０）に含まれて構成することもできる。

【0023】

また、前記制御部（１４０）は、予め保存したプログラム及びデータを用いて前記サービス提供装置（１００）の全般的な制御機能を実行することができる。また、前記制御部（１４０）は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＣＰＵ、ＧＰＵ、バスを含むことができて、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＣＰＵ、ＧＰＵなどはバスを介して互いに繋がることができる。

【0024】

また、サービス提供装置（１００）は、複数の相異なるキーワードが保存されるキーワードＤＢ（１０１）と、複数の相異なるクエリー（ｑｕｅｒｙ）が保存されるクエリーＤＢ（１０２）と、オントロジー情報が保存されたオントロジーＤＢ（１０３）及び検索意図におけるカテゴリーである複数の相異なるインテント（ｉｎｔｅｎｔ）と複数のクエリーの相互間に対応するパラメータ同士に相互マッチングされて、保存されたインテントＤＢ（１０４）を含めて構成することができる。

【0025】

そこで、図２に図示のように、前記インテントＤＢ（１０４）にクエリー別にマッチングされて、保存されたインテント（インテント情報）は、クエリーにおいて、多数のユーザーが申し合わせた予め指定された検索意図（質問意図）であるか、特定の検討者が当該クエリーにおいて、予め指定した検索意図（質問意図）における情報である。

【0026】

また、本発明で説明するインテントは、複数の相異なる検索意図を複数の相異なるカテゴリー（種類）として分類して、予め決定された複数の相異なる検索意図に関連するカテゴリーのうち、いずれか一つを意味することもあるし、前記カテゴリーが検索意図自体であることもある。

【0027】

例えば、「製品レビュー」における第一検索意図と「製品情報獲得」における第二検索意図は、相異なるカテゴリーとして分類され、インテントが前記第一検索意図及び第二検索意図のうち、いずれか一つにおけるデータを構成することができる。

【0028】

前記キーワードＤＢ（１０１）と、クエリーＤＢ（１０２）、オントロジーＤＢ（１０３）及びインテントＤＢ（１０４）の使用の例示は、以下に詳しく説明することにし、前記サービス提供装置（１００）は、保存部をさらに含めて構成することができて、このような保存部に前記キーワードＤＢ（１０１）と、クエリーＤＢ（１０２）、オントロジーＤＢ（１０３）及びインテントＤＢ（１０４）が保存されることができる。

【0029】

また、前記保存部には、前記制御部（１４０）が動作するに必要なデータ及びプログラムが保存されることができて、前記制御部（１４０）は、前記保存部に予め保存したプログラム及びデータを用いて前記サービス提供装置（１００）の全般的な制御機能を実行することができる。

【0030】

また、サービス提供装置（１００）は、通信網を介して通信する通信部をさらに含めて構成することができて、前記サービス提供装置（１００）を管理する管理者の管理者端末と、前記サービス提供装置（１００）にユーザー入力によるクエリーを転送するユーザー端末及び各種の外部サーバーと前記通信部を介して通信網に通信することができる。

【0031】

そこで、前記サービス提供装置（１００）は、管理者やユーザーから入力を直接受信するためのユーザー入力部をさらに含めて構成することができて、前記ユーザー入力部を介して管理者やユーザーの入力を受信することができる。

【0032】

また、本発明で説明する通信網は、有／無線通信網を含むことができて、このような無線通信網の一例として、無線ＬＡＮ（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ ＬＡＮ： ＷＬＡＮ）、ＤＬＮＡ（登録商標）（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｌｉｖｉｎｇ Ｎｅｔｗｏｒｋ Ａｌｌｉａｎｃｅ）、ワイブロ（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ Ｂｒｏａｄｂａｎｄ： Ｗｉｂｒｏ）、ワイマックス（Ｗｏｒｌｄ Ｉｎｔｅｒｏｐｅｒａｂｉｌｉｔｙ ｆｏｒ Ｍｉｃｒｏｗａｖｅ Ａｃｃｅｓｓ： Ｗｉｍａｘ）、ＧＳＭ（登録商標）（Ｇｌｏｂａｌ Ｓｙｓｔｅｍ ｆｏｒ Ｍｏｂｉｌｅ ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ）、ＣＤＭＡ（Ｃｏｄｅ Ｄｉｖｉｓｉｏｎ Ｍｕｌｔｉ Ａｃｃｅｓｓ）、ＣＤＭＡ２０００（Ｃｏｄｅ Ｄｉｖｉｓｉｏｎ Ｍｕｌｔｉ Ａｃｃｅｓｓ ２０００）、ＥＶ－ＤＯ（Ｅｎｈａｎｃｅｄ Ｖｏｉｃｅ－Ｄａｔａ Ｏｐｔｉｍｉｚｅｄ ｏｒ Ｅｎｈａｎｃｅｄ Ｖｏｉｃｅ－Ｄａｔａ Ｏｎｌｙ）、ＷＣＤＭＡ（登録商標）（Ｗｉｄｅｂａｎｄ ＣＤＭＡ）、ＨＳＤＰＡ（Ｈｉｇｈ Ｓｐｅｅｄ Ｄｏｗｎｌｉｎｋ Ｐａｃｋｅｔ Ａｃｃｅｓｓ）、ＨＳＵＰＡ（Ｈｉｇｈ Ｓｐｅｅｄ Ｕｐｌｉｎｋ Ｐａｃｋｅｔ Ａｃｃｅｓｓ）、ＩＥＥＥ ８０２．１６、ロング・ターム・エボリューション（Ｌｏｎｇ Ｔｅｒｍ Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ： ＬＴＥ（登録商標））、ＬＴＥ－Ａ（Ｌｏｎｇ Ｔｅｒｍ Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ－Ａｄｖａｎｃｅｄ）、広帯域無線移動通信サービス（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ Ｍｏｂｉｌｅ Ｂｒｏａｄｂａｎｄ Ｓｅｒｖｉｃｅ： ＷＭＢＳ）、５Ｇ移動通信サービス、ブルートゥース（Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ）（登録商標）、ＬｏＲａ（登録商標）（Ｌｏｎｇ Ｒａｎｇｅ）、ＲＦＩＤ（Ｒａｄｉｏ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ）、赤外線通信（Ｉｎｆｒａｒｅｄ Ｄａｔａ Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ： ＩｒＤＡ）、ＵＷＢ（Ｕｌｔｒａ－Ｗｉｄｅｂａｎｄ）、ジグビー（ＺｉｇＢｅｅ）（登録商標）、近距離無線通信（Ｎｅａｒ Ｆｉｅｌｄ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ： ＮＦＣ）、超音波通信（Ｕｌｔｒａ Ｓｏｕｎｄ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ： ＵＳＣ）、可視光通信（Ｖｉｓｉｂｌｅ Ｌｉｇｈｔ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ： ＶＬＣ）、ワイファイ（Ｗｉ－Ｆｉ）、ワイファイダイレクト（Ｗｉ－Ｆｉ Ｄｉｒｅｃｔ）などが含まれることができる。また、有線通信網としては、有線ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、有線ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、電力線通信（Ｐｏｗｅｒ Ｌｉｎｅ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ： ＰＬＣ）、ＵＳＢ通信、イーサネット（Ｅｔｈｅｒｎｅｔ）（登録商標）、シリアル通信（ｓｅｒｉａｌ ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ）、光／同軸ケーブルなどが含まれることができる。

【0033】

前述の構成に基づいて、サービス提供装置（１００）の詳細動作構成を以下の図面を参照して説明する。
図３に図示のように、まず、前記クエリー生成部（１１０）は、キーワードに一連の文字を相異なるように追加しながら、前記キーワードと文字とが結合した一つ以上の検索クエリーを自動生成し、予め設定した検索エンジンを介して、前記検索クエリーと関連する関連クエリーを一つ以上獲得することができる。

【0034】

そこで、図４を参照して説明すると、前記クエリー生成部（１１０）は、キーワードＤＢ（１０１）に保存されたキーワードである「スマートフォン」を抽出して、前記キーワードに「ア」を追加して「スマートフォンア」のような検索クエリーを生成して、前記キーワードに「イ」を追加して「スマートフォンイ」のような検索クエリーを生成することができる。

【0035】

他にも、前記クエリー生成部（１１０）は、「スマートフォン」のキーワードに「ウ」から「ン」までの文字を順番に追加して、追加された各々の文字に対応する検索クエリーを生成することができて、前記の例示の他にも前記キーワードの「カン」のように文字を追加するか、「Ａ」のように外国語を追加するか、「アア」、「価格」、「ＡＡ」、「ｂｅｓｔ」などのような複数の文字を追加することもできる。

【0036】

また、前記クエリー生成部（１１０）がキーワードに追加可能である文字は、空白文字や特殊文字などを含むことができる。
また、前記クエリー生成部（１１０）は、前述のように生成された検索クエリーである「スマートフォンア」を前記サービス提供装置（１００）に予め設定した検索エンジンや外部サーバーとの通信を介して、外部サーバーから提供する検索エンジンに適用して、前記検索エンジンから前記「スマートフォンア」と関連する関連クエリーを獲得することができる。

【0037】

このような検索エンジンの一例として、「ＮＡＶＥＲ」（登録商標）や「ＧＯＯＧＬＥ」（登録商標）の検索エンジンを利用することができて、前記検索エンジンが前記サービス提供装置（１００）に含まれた場合、前記サービス提供装置（１００）の保存部に前記検索エンジンに関する実行データが保存されることができる。

【0038】

また、前記関連クエリーは、前記検索エンジンが検索クエリーを入力されて、意味のある検索語（または、質疑語）で自動補完した自動補完検索語（または、自動補完質疑語）で構成することができる。

【0039】

一例として、前記検索エンジンは、前記クエリー生成部（１１０）から検索クエリーに前記「スマートフォンア」を入力されると、「スマートフォンア」から始まるか、前記検索クエリーを含む自動補完検索語である「スマートフォン価格」、「スマートフォン強制接続」などのような関連クエリーを自動生成して、クエリー生成部（１１０）は、検索エンジンから一つの検索クエリーにおいて、一つ以上の関連クエリーを獲得することができる。

【0040】

または、前記検索エンジンは、前記検索クエリーに基づいて、前記検索エンジンを提供する（含む）外部サーバーに含まれて、クエリーが保存されるＤＢを検索して、前記検索クエリーで始めるか、当該検索クエリーが含まれた関連クエリーを獲得した後、前記クエリー生成部（１１０）に提供することもできる。

【0041】

また、前記検索エンジンは、検索クエリーに一連の文字を追加するか、検索クエリーに基づいて、前記検索エンジンを提供する外部サーバーに含まれて、クエリーが保存された前記ＤＢを検索して、「スマートフォンの性能対価格比が最も良いものは？」などのような文章で関連クエリーを生成するか、前記ＤＢから前記検索クエリーが含まれた前記文章を抽出して、関連クエリーに前記クエリー生成部（１１０）に提供することもできる。

【0042】

また、前記クエリー生成部（１１０）は、前記検索エンジンを介して、獲得した前記関連クエリーをクエリーＤＢ（１０２）に保存することができる。
また、前記クエリー生成部（１１０）は、前記検索エンジンから得た前記一つ以上の関連クエリーの各々を検索エンジンに適用して、関連クエリー別に検索結果を、前記検索エンジンを介して、獲得することができる。

【0043】

そこで、前記クエリー生成部（１１０）は、前記検索結果を確認して、何も検索されない関連クエリーを削除するか除外させて、前記クエリーＤＢ（１０２）に保存しないことができる。即ち、前記クエリー生成部（１１０）は、検索ボリューム（ｓｅａｒｃｈ ｖｏｌｕｍｅ)が０である関連クエリーを前記クエリーＤＢ（１０２）に保存しないで除外、または、削除させることができる。

【0044】

一例として、前記クエリー生成部（１１０）は、「スマートフォンア」の検索クエリーに対応して得られた関連クエリーである「スマートフォン横線」と「スマートフォン突然音が鳴る」は、検索ボリュームが０であるため、クエリーＤＢ（１０２）に保存しないで除外させる。

【0045】

前述によって、前記クエリー生成部（１１０）は、キーワードに一連の文字を追加して相異なるように生成した複数の検索クエリー別に一つ以上の関連クエリーを獲得した後、クエリーＤＢ（１０２）に保存することができる。

【0046】

一方、前記エンティティ生成部（１２０）は、前記クエリーＤＢ（１０２）に保存された関連クエリーを前記検索エンジンに適用して生成された検索結果のうち、予め設定した上位Ｎ個の検索結果から予め保存したオントロジー情報のインスタンスに定義された単語や句と一致するエンティティを一つ以上抽出して、前記抽出した一つ以上のエンティティを含むエンティティ情報を生成した後、前記エンティティ情報に対応する関連クエリーと前記エンティティ情報を含むクエリー情報を生成することができる。

【0047】

そこで、前記エンティティ生成部（１２０）は、前記クエリー生成部（１１０）と連動して、前記クエリー生成部（１１０）が検索エンジンを介して、獲得した関連クエリーを前記クエリー生成部（１１０）から受信すると、前記クエリー生成部（１１０）の代わりに前記検索エンジンに関連クエリーを適用して、前記検索エンジンを介して、関連クエリーに対応する検索結果を得られることもあるし、何の検索結果のない関連クエリーにおいて、前記クエリー生成部（１１０）を制御して、当該関連クエリーをクエリーＤＢ（１０２）に保存しないこともある。

【0048】

また、前記クエリー生成部（１１０）は、前記エンティティ生成部（１２０）に含まれて構成することもできる。
前述の例示として、図５に図示のように、前記検索エンジンが生成する一つ以上の検索結果別の検索結果情報の各々は、検索言語、検索地域、検索エンジン名、検索結果ポジション（順位）、ドメイン、タイトル、本文などを含むことができて、テキスト基盤の文書で構成することができる。

【0049】

従って、前記エンティティ生成部（１２０）は、特定の関連クエリーに対応して前記検索エンジンを介して、算出された前記検索結果別の検索結果情報の各々から検索結果の順位を確認して、前記上位Ｎ個による予め設定した順位内に含まれる一つ以上の検索結果を対象に、エンティティを抽出することができる。

【0050】

そこで、前記上位Ｎ個による予め設定した順位は、前記エンティティ生成部（１２０）に予め設定されることができる。
また、前記オントロジー情報は、事物や概念に該当する複数の相異なる個体別の個体定義情報を含み、前記個体定義情報は、前記個体の範疇に該当するクラス（ｃｌａｓｓ）と前記個体の個体名であるインスタンス（ｉｎｓｔａｎｃｅ）を含むことができる。

【0051】

一般的にオントロジー（Ｏｎｔｏｌｏｇｙ）とは、人々が世の中について見て聞いて感じて思うことに関して、互いに討論を通じて合議を成したことを概念的でコンピューターで操作することができる形で表したモデルを意味する。

【0052】

また、クラスとインスタンスは、オントロジーを成す構成要素であり、クラスは、一般的に事物や概念などにつける名前であって、「キーボード」、「モニター」、「愛」のようなものは、全部クラスと言える。

【0053】

また、インスタンスは、事物や概念の具体物や事件などの実質的な形態で現れたそれ自体を意味することがあり、「ＬＧエレクトロニクスＳＴ－５００ウルトラスリムキーボード」、「サムスンシンクマスターＷｉｄｅ ＬＣＤモニター」、「ロミオとジュリエットの愛」は、インスタンスと言える。このようなクラスとインスタンスの区別は、応用と使用目的によって非常に異なることがある。即ち、同じ表現の個体がどのような場合にはクラスになったり、他の場合にはインスタンスになったりすることがある。
また、前記オントロジー情報は、オントロジーＤＢ（１０３）自体を意味することもある。

【0054】

また、前記制御部（１４０）は、オンライン電子辞書を提供する外部知識サーバーから前記個体定義情報を取り集め、取り集められた個体定義情報を前記オントロジーＤＢ（１０３）のオントロジー情報に含ませて保存することができる。このような外部知識サーバーの一例として、ＤＢＰＥＤＩＡやウィキペディア（登録商標）などを提供するサーバーを含むことができる。

【0055】

また、前記制御部（１４０）は、前記サービス提供装置（１００）に構成されたユーザー入力部を介したユーザー入力に基づいて、特定の個体においてオントロジーの構造に合わせて体系化したユーザー定義情報を入力されて、前記個体定義情報を生成した後、前記オントロジー情報に含ませて、前記オントロジーＤＢ（１０３）に保存することができる。

【0056】

前述による一例を、図６を参照して説明すると、前記エンティティ生成部（１２０）は、クエリーＤＢ（１０２）に保存された関連クエリーである「ｇａｌａｘｙ（登録商標） ｓ１０ ｕｎｂｏｘｉｎｇ」を抽出した後、前記関連クエリーを前記検索エンジンに適用して、一つ以上の検索結果を得ることができる。

【0057】

そこで、前記検索エンジンは、前記関連クエリーにおいて、前記一つ以上の検索結果を含む一つのウェブページ（ｗｅｂ ｐａｇｅ）を提供することができて、前記検索エンジンは、前記一つ以上の検索結果の各々を一つのウェブページ内で区画され、相互区分できるように前記ウェブページに含ませることができる。

【0058】

従って、前記エンティティ生成部（１２０）は、前記関連クエリーを検索エンジンに適用して得られた一つ以上の検索結果のうち、前記関連クエリーとの関連度の高い予め設定した上位Ｎ個の検索結果を対象に、各検索結果のテキストを識別することができて、前記オントロジーＤＢ（１０３）に予め保存したオントロジー情報に基づいて、前記オントロジー情報に含まれる事物や概念における複数の相異なる個体別にインスタンスに定義された単語や句と一致するテキストを前記関連クエリーのエンティティ（ｅｎｔｉｔｙ）として抽出することができる。

【0059】

一例として、前記エンティティ生成部（１２０）は、関連クエリーである「ｇａｌａｘｙ ｓ１０ ｕｎｂｏｘｉｎｇ」に対応して、前記検索結果から「ｇａｌａｘｙ ｓ１０」、「Ｓａｍｓｕｎｇ（登録商標）」、「Ｒｅｖｉｅｗ」、「ＵＩ」、「ｌａｒｇｅｒ ｄｉｓｐｌａｙ」、「ｃａｍｅｒａ」、「ｂａｔｔｅｒｙ」、「ｆｉｎｇｅｒｐｒｉｎｔ」、「６．１－ｉｎｃｈ」、「５Ｇ」などのようにオントロジー情報の個体定義情報に含まれ個体名と一致する単語や句を識別して、それをエンティティとして前記関連クエリーである「ｇａｌａｘｙ ｓ１０ ｕｎｂｏｘｉｎｇ」に対応して抽出することができる。

【0060】

そこで、前述のエンティティ抽出過程で前記例示では、関連クエリーの検索意図がスマートフォンである「ｇａｌａｘｙ ｓ１０」におけるものであって、関連クエリーに対応して抽出されたエンティティも「ｇａｌａｘｙ ｓ１０」のように句として検索意図に合わせて正確に出力された事例を例示で示したが、「ｇａｌａｘｙ ｓ１０」でない「ｇａｌａｘｙ」のように抽出される場合が発生することもあり、このような単語は、スマートフォンと関係ない「銀河」を意味することもあるから、重義語の問題が発生することもある。

【0061】

このような重義性の問題を解消するために、ユーザーが本発明を用いた検索意図の把握や商品やサービスのトレンド分析のような特定の目的のためである場合、前記制御部（１４０）は、外部知識サーバーから個体定義情報を取り集める時、個体定義情報に含まれるクラスに指定されたパラメータの範囲を限定するためのユーザー入力による設定情報を受信して保存することができて、前記設定情報に基づいて、ユーザーによって指定されたクラスのパラメータであるＰｅｒｓｏｎ、Ｌｏｃａｔｉｏｎ、Ｐｌａｃｅ、Ｐｒｏｄｕｃｔｓ、Ｏｒｇａｎｉｚａｔｉｏｎ、Ｃｏｍｐａｎｙ、Ｂｒａｎｄなどの会社、製品及びサービスの関連のクラスと関連する個体定義情報のみを取り集めて前記オントロジーＤＢ（１０３）に保存することができる。

【0062】

従って、前記エンティティ生成部（１２０）は、会社、製品及びサービスと関連するクラスが設定された個体定義情報のみが取り集められたオントロジーＤＢ（１０３）に基づいて、前記関連クエリーに対応して検索された検索結果から会社、製品及びサービスと関連したエンティティのみを抽出することができて、スマートフォンを意味する「ｇａｌａｘｙ ｓ１０」が含まれた関連クエリーにおいて、スマートフォンと関係ない単語や句がエンティティで抽出されることを防ぐことができる。

【0063】

または、前記エンティティ生成部（１２０）は、関連クエリーである「ｇａｌａｘｙ ｓ１０ ｕｎｂｏｘｉｎｇ」において、「ｇａｌａｘｙ」と「ｓ１０」とで複数の個別エンティティを抽出した場合、関連クエリーに対応して検索された上位Ｎ個の検索結果のうち、いずれか一つで個別エンティティである「ｇａｌａｘｙ」と「ｓ１０」とが「ｇａｌａｘｙ ｓ１０」で連続配置された場合が存在するか判断して、連続配置された場合が存在すると、個別エンティティである「ｇａｌａｘｙ」と「ｓ１０」とを一つのエンティティとして結合した「ｇａｌａｘｙ ｓ１０」における文脈情報を生成して、前記文脈情報において、前記上位Ｎ個の検索結果から出現頻度を演算して、出現頻度が予め設定した基準値以上である場合、前記文脈情報の生成に関する複数の個別エンティティである「ｇａｌａｘｙ」と「ｓ１０」とが関連クエリーと関連して一つのエンティティである「ｇａｌａｘｙ ｓ１０」である時、エンティティとして意味を有するものと判断して、前記複数の個別エンティティを一つのエンティティと取り替えることができる。

【0064】

そこで、前記エンティティは、複数の個別エンティティが検索結果から連続的に配置される時にのみ、前記複数の個別エンティティにおいて前述のように文脈情報を生成して、当該文脈情報においてエンティティとしての有効性を判断することができる。

【0065】

また、前記エンティティ生成部（１２０）は、前記関連クエリーに対応して検索結果から抽出された一つ以上のエンティティを含むエンティティ情報を前記関連クエリーに対応して生成することができる。

【0066】

そこで、前記エンティティ生成部（１２０）は、前記関連クエリーに対応して抽出された一つ以上のエンティティを候補エンティティとして設定し、前記上位Ｎ個の検索結果を対象に、前記候補エンティティ別の出現頻度を演算して、出現頻度が予め設定した基準値以上である候補エンティティのみを主要エンティティとして前記エンティティ情報に含ませることができる。

【0067】

一例として、前記エンティティ生成部（１２０）は、関連クエリーである「ｇａｌａｘｙ ｓ１０ ｕｎｂｏｘｉｎｇ」において得られた「ｇａｌａｘｙ ｓ１０」、「Ｓａｍｓｕｎｇ」、「Ｒｅｖｉｅｗ」、「ＵＩ」、「ｌａｒｇｅｒ ｄｉｓｐｌａｙ」、「ｃａｍｅｒａ」、「ｂａｔｔｅｒｙ」、「ｆｉｎｇｅｒｐｒｉｎｔ」、「６．１－ｉｎｃｈ」、「５Ｇ」を各々候補エンティティとして抽出し、出現頻度が予め設定した基準値未満の「５Ｇ」を除外した残りの候補エンティティを前記関連クエリーの主要エンティティとして、前記主要エンティティのみが含まれたエンティティ情報を生成することができる。

【0068】

また、前述の構成で、前記エンティティ生成部（１２０）は、主要単語、または、句を抽出するために、簡単であるが効果的なテキストランク（ＴｅｘｔＲａｎｋ）アルゴリズムを用いて、前記候補エンティティから主要単語、または、句を抽出して前記エンティティ情報に含まれる主要エンティティとして選択するか、単語と単語との間のＰＭＩ（Ｐｏｉｎｔ－ｗｉｓｅ Ｍｕｔｕａｌ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ＝自己相互情報量）値を計算して、高い値を有する単語対をくくりで主要エンティティとして選択することもできる。

【0069】

前述の構成で、前記エンティティ生成部（１２０）は、前記関連クエリーをクエリーの文脈を分析するＢＥＲＴ（Ｂｉｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌ Ｅｎｃｏｄｅｒ Ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎｓ ｆｒｏｍ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ）モデルが含まれた検索エンジンに適用して、前記検索エンジンから得られた上位Ｎ個の検索結果を対象に、前記エンティティ情報を生成することもできる。

【0070】

そこで、前記ＢＥＲＴモデルは、クエリーの検索意図を把握してクエリーにおける正確な検索結果を提供するためのグーグル（登録商標）の検索エンジンに適用されるモデルであって、前記ＢＥＲＴモデルを用いて、前記関連クエリーの検索意図と関連性の高いエンティティを選択することができる。

【0071】

前述を通じて得られた前記エンティティ情報に含まれたエンティティは、関連クエリーの特徴を示す属性で決定される。

【0072】

イメージで例えると、イメージに含まれた客体に対応する個体をディープラーニングアルゴリズムのような学習モデルを介して識別するために、イメージから特徴点を抽出してイメージの属性として学習モデルに学習させるようにするが、イメージをクエリーに対応させると、エンティティは、クエリーにおいてイメージの特徴点のような役割で用いられることができる。

【0073】

また、前記エンティティ生成部（１２０）は、前述のように特定の関連クエリーにおいて、エンティティ情報が生成されると、前記特定の関連クエリーに対応して生成されたエンティティ情報と前記特定の関連クエリーとを含むクエリー情報を生成することができる。

【0074】

そこで、前記エンティティ生成部（１２０）は、前記クエリーＤＢ（１０２）に保存された複数の相異なる関連クエリーの各々において前述の動作構成を介して前記複数の相異なる関連クエリーと各々対応する複数の相異なるクエリー情報を生成することができて、前記複数のクエリー情報をクエリーＤＢ（１０２）に保存することができる。

【0075】

一方、前記学習部（１３０）は、前記エンティティ生成部（１２０）から前記クエリー情報を受信するか、前記クエリーＤＢ（１０２）からクエリー情報を抽出することができる。

【0076】

また、前記サービス提供装置（１００）は、前述のように検索意図におけるカテゴリーである複数の相異なるインテントと複数のクエリーとが相互マッチングされて、予め保存したインテントＤＢ（１０４）を含むことができて、前記学習部（１３０）は、前記クエリー情報に含まれた特定の関連クエリーと一致する（マッチングされる）クエリーが前記インテントＤＢ（１０４）に存在するか判断することができる。

【0077】

そこで、前記インテントＤＢ（１０４）に保存された複数の相異なるクエリーのうちの一部は、相互同一のインテントにマッチングされることができる。
また、前記学習部（１３０）は、前記クエリー情報による特定の関連クエリーと一致するクエリーにマッチングされた特定のインテントを前記インテントＤＢ（１０４）から抽出することができる。

【0078】

従って、前記学習部（１３０）は、前記エンティティ情報が生成された前記特定の関連クエリーと一致するクエリーにマッチングされた特定のインテントが前記インテントＤＢ（１０４）から抽出されると、前記インテントＤＢ（１０４）から抽出された特定のインテントと前記特定の関連クエリーに対応するクエリー情報を含む学習データを前記特定の関連クエリーに対応して生成することができる。

【0079】

一例として、図７に図示のように、前記学習部（１３０）は、クエリー情報に含まれた特定の関連クエリーである「ｇａｌａｘｙ ｓ１０ ｕｎｂｏｘｉｎｇ」において、前記特定の関連クエリーと一致するクエリーにマッチングされて、前記インテントＤＢ（１０４）に予め保存した検索意図におけるデータ値である「Ｒｅｖｉｅｗ．Ｐｒｏｄｕｃｔ」を前記特定の関連クエリーの検索意図である特定のインテントとして前記インテントＤＢ（１０４）から抽出して、前述のように前記特定の関連クエリーに対応して得られたエンティティ情報と、前記特定の関連クエリー及び前記特定のインテントを含む学習データを生成することができる。

【0080】

また、前記学習部（１３０）には、学習モデルが予め設定されることができて、前記学習モデルは、ディープラーニング（Ｄｅｅｐ ｌｅａｒｎｉｎｇ）アルゴリズムで構成することができる。
そこで、前記ディープラーニングアルゴリズムは、一つ以上のニューラルネットワークモデルで構成することができる。

【0081】

また、本発明で説明するニューラルネットワークモデル（または、ニューラルネットワーク）は、入力層（Ｉｎｐｕｔ Ｌａｙｅｒ）と、一つ以上の隠れ層（Ｈｉｄｄｅｎ Ｌａｙｅｒｓ）及び出力層（Ｏｕｔｐｕｔ Ｌａｙｅｒ)で構成することができて、前記ニューラルネットワークモデルには、ＤＮＮ（Ｄｅｅｐ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＲＮＮ（Ｒｅｃｕｒｒｅｎｔ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＣＮＮ（Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＳＶＭ（Ｓｕｐｐｏｒｔ Ｖｅｃｔｏｒ Ｍａｃｈｉｎｅ）などのような様々な種類のニューラルネットワークが適用されることができる。

【0082】

従って、前記学習部（１３０）は、学習データが生成されると、当該学習データを学習モデルに学習させることができて、クエリーＤＢ（１０２）に保存される複数の相異なるクエリー情報の各々に対応して前述のように複数の相異なるクエリー情報と各々対応する複数の相異なる学習データを生成して、前記学習モデルに学習させることができる。

【0083】

前述の構成を通じて、前記学習部（１３０）は、前記学習モデルにエンティティ情報によるエンティティを属性とするクエリー（関連クエリー）と検索意図であるインテントとの間の相関関係を前記学習モデルに学習させることができる。

【0084】

即ち、前記学習部（１３０）は、クエリーが有するクエリー自体のデータ値とクエリーに対応するエンティティによる属性値によって検索意図が決定されるように、学習モデルを学習させることができて、複数のクエリーの相互間に重なるデータが多くて、データ値の差がほとんどない場合であるとしても、複数のクエリーの相互間に属性として有するエンティティが相異なる場合、複数のクエリーの相互間に検索意図が相異なるように算出されることができる。

【0085】

言い換えれば、学習部（１３０）は、特定のクエリーにおいて、検索エンジンを介して、検索する時、特定のクエリーにおける検索意図における正確度の高い上位Ｎ個の検索結果から共通的に表れる主要な単語や句を、前記特定のクエリーの検索意図における特徴を正確に示す属性として決定して、特定のクエリーにおいて、多数のユーザーらが合議して予め指定した検索意図と前記特定の検索クエリーにおいて、決定した属性を相互マッチングして学習モデルに学習させることによって、クエリーの属性とクエリーに与えた検索意図との間の相関関係を学習モデルに学習させることができて、それを介してクエリーを検索エンジンに適用して、得られた検索結果に表れるクエリーの属性であるエンティティを用いてクエリーの検索意図を学習モデルが正確に識別することができるように学習モデルを生成することができる。

【0086】

また、前記学習部（１３０）は、前記制御部（１４０）の制御を介して、前記クエリー生成部（１１０）及びエンティティ生成部（１２０）と連動し、前記キーワードＤＢ（１０１）に保存された複数のキーワードにおいて前述の過程を遂行して、複数のキーワード別に一つ以上の学習データを生成することによって、複数の学習データを生成することができて、学習データ生成するごとに前記学習モデルに学習させることができる。

【0087】

それによって、前記学習部（１３０）は、前記学習データを用いる前記学習モデルの学習を通じてクエリーが属性として有するエンティティ情報の変化によって、前記クエリーと前記インテントとの間の相関関係が前記学習モデルに設定されるようにすることができる。

【0088】

一方、前述の構成で、前記検索エンジンは、入力で受信された関連クエリーにおいて、ウェブサイトやウェブページにおける文書基盤の検索結果を提供するほかに、検索エンジンで関連クエリーの検索意図を把握して検索エンジンから提供する一つ以上の相異なる固有の応答機能のうち、前記把握された検索意図に対応する応答機能を用いて、直接応答結果を前記検索結果として提供することができる。

【0089】

一例として、図８に図示のように、グーグルの検索エンジンは、ＳＥＲＰ（Ｓｅａｒｃｈ Ｅｎｇｉｎｅ Ｒｅｓｕｌｔ Ｐａｇｅ＝検索エンジン結果ページ）を介して検索結果を一つ以上提供し、ＳＥＲＰを介して提供される検索結果のうち、クエリーの検索意図を把握して、検索意図に対応してスニペット（Ｓｎｉｐｐｅｔｓ）、ショッピング広告（Ｓｈｏｐｐｉｎｇ Ａｄｓ）、アンサーボックス（Ａｎｓｗｅｒ ｂｏｘ）、レビュー（Ｒｅｖｉｅｗ）、フィーチャードビデオ（Ｆｅａｕｒｅｄ Ｖｉｄｅｏ）などのような前記検索エンジンに予め設定した複数の相異なる応答機能別の機能種類のうち、検索意図に対応する機能種類（ｆｅａｔｕｒｅ）による応答結果を生成して提供している。

【0090】

例えば、図９に図示のように、グーグルの検索エンジンは、「ｇａｌａｘｙ ｓ１０ 価格」におけるクエリーを入力されると、当該クエリーの検索意図を把握して、答弁と関連した検索結果を提示する応答機能であるアンサーボックス（Ａｎｓｗｅｒ ｂｏｘ）と関連したことと判断し、複数の機能種類（応答機能）のうち、いずれか一つであるアンサーボックスにおける応答結果を生成することができて、このような応答結果に対応する機能種類（応答機能）の識別子である「ａｎｓｗｅｒ_ｂｏｘ」を前記応答結果に含ませて提供する。

【0091】

従って、前記エンティティ生成部（１２０）は、前記検索エンジンで前記関連クエリーに対応して算出した一つ以上の検索結果のうち、少なくとも一つが、前記検索エンジンが検索意図を把握して生成した応答結果である場合、前記応答結果の各々から前記応答結果に対応する機能種類を抽出することができる。
そこで、前記抽出した機能種類は、機能種類における識別子を意味することがある。

【0092】

また、前記エンティティ生成部（１２０）は、前記関連クエリーに対応して生成された検索結果から抽出するか、前記関連クエリーに対応して生成された応答結果別に抽出した一つ以上の機能種類と前記エンティティ情報が前記関連クエリーの属性として設定されるように、前記クエリー情報を生成することができる。

【0093】

一例として、図７に図示のように、特定の関連クエリーである「ｇａｌａｘｙ ｓ１０ ｕｎｂｏｘｉｎｇ」において前記検索エンジンが算出した一つ以上の応答結果の各々に含まれた機能種類である「ｖｉｄｅｏ」と「ｓｈｏｐｐｉｎｇ」を前記クエリー情報に前記特定の関連クエリーに対応する属性として含ませることができる。

【0094】

また、学習部（１３０）は、前記検索エンジンから提供する応答機能の機能種類が含まれたクエリー情報に基づいて、学習データを生成して、学習モデルに学習させることができる。
即ち、サービス提供装置（１００）は、検索エンジンが特定の関連クエリーにおいて、検索意図を把握して当該検索意図に対応して用いた応答機能の機能種類を前記特定の関連クエリーにおいて、ユーザーの合議によって指定された検索意図である特定のインテントと関連付けて前記学習モデルに学習させることができて、それを通じて特定のクエリーが特定の検索意図を示す時に必要な特定のクエリーの属性であるエンティティ情報と前記検索エンジンの機能種類が学習モデルに設定されるようにすることができる。

【0095】

前述を通じて、サービス提供装置（１００）は、クエリーにおいて、検索エンジンが算出する検索結果から得られた主要エンティティと前記検索エンジンがクエリーの検索意図を把握して用いた応答機能を含むクエリーの属性とクエリーに対応する検索意図との間の相関関係を学習モデルに学習させ、任意の入力クエリーにおいて、前述のように属性を算出した後、前記学習モデルに適用して、前記学習モデルを介して前記入力クエリーの属性と類似の属性を有するクエリーに対応する検索意図を前記入力クエリーの検索意図で算出して、入力クエリーの検索意図を正確に算出することができるが、それを、図１０を参照して詳しく説明する。

【0096】

図示のように、前記サービス提供装置（１００）の制御部（１４０）は、前記サービス提供装置（１００）に構成された通信部やユーザー入力部を介してユーザー入力による入力クエリーを含む検索意図要請情報を受信することができる。

【0097】

また、前記制御部（１４０）は、前記検索意図要請情報を受信する時、前記エンティティ生成部（１２０）を制御して、前記エンティティ生成部（１２０）を介して関連クエリーの代わりに前記検索意図要請情報に含まれた入力クエリーを前記検索エンジンに適用することができて、前記エンティティ生成部（１２０）を介して前記関連クエリーに対応してエンティティを獲得する構成と同様に、前記検索エンジンを介して、前記入力クエリーに対応して上位Ｎ個の検索結果を得た後、前記上位Ｎ個の検索結果から前記入力クエリーに対応する一つ以上のエンティティを抽出して獲得することができる。

【0098】

また、前記制御部（１４０）は、前記エンティティ生成部（１２０）を介して前記入力クエリーに対応して獲得された一つ以上のエンティティを含むエンティティ情報を生成した後、前記入力クエリーに対応するエンティティ情報及び前記入力クエリーを含むクエリー情報を前記入力クエリーに対応して生成することができる。

【0099】

そこで、前記制御部（１４０）は、前記エンティティ生成部（１２０）を介して前記検索エンジンが前記入力クエリーに対応して生成した応答結果から一つ以上の機能種類を抽出した後、前記抽出した一つ以上の機能種類を前記クエリー情報に含ませることもできる。

【0100】

また、前記制御部（１４０）は、学習が完了した前記学習部（１３０）の学習モデルに前記入力クエリーにおけるクエリー情報を適用して、前記入力クエリーのクエリー情報に対応する一つ以上のインテント別の相関係数が含まれた最終結果を算出することができる。

【0101】

そこで、前記最終結果は、前記クエリー情報に対応する一つ以上のインテント及び前記一つ以上のインテント別の相関係数を含むことができる。
即ち、前記制御部（１４０）は、前記入力クエリーに対応して生成された一つ以上のエンティティを含むエンティティ情報を前記入力クエリーの属性として前記入力クエリーとともに学習モデルに適用して、前記学習モデルで前記入力クエリーが前記エンティティ情報を属性として有する時、前記入力クエリーと類似度の高い順に一つ以上の類似クエリーを識別し、前記一つ以上の類似クエリーと各々対応する一つ以上のインテントを各々前記入力クエリーと類似度の高い検索意図として最終結果に含ませて算出することができて、特定の類似クエリーに対応して算出された前記入力クエリーとの類似度を前記特定の類似クエリーに対応する特定のインテントと前記入力クエリーとの間の類似な程度の相関係数として算出して前記最終結果に含ませることになる。

【0102】

そこで、前記制御部（１４０）は、前記入力クエリーの属性として前記エンティティ情報とともに、前記機能種類を前記学習モデルに適用して、前記最終結果を算出することができる。

【0103】

一例として、図１１に図示のように、前記制御部（１４０）は、入力クエリーとして「ｇａｌａｘｙ ｓ１０ ｒｅｖｉｅｗ」が受信されると、前記入力クエリーにおいて、前述のように得られたエンティティ情報を前記学習モデルに前記入力クエリーとともに適用し、前記学習モデルは、前記入力クエリーである「ｇａｌａｘｙ ｓ１０ ｒｅｖｉｅｗ」と前記エンティティ情報に基づくクエリー比較及び属性比較を通じて、属性類似度の高い順に最も類似度の高いものと判断された第一類似クエリーである「ｇａｌａｘｙ ｓ２０ ｒｅｖｉｅｗ」に対応する第一インテントとして商品レビューを意味する検索意図である「Ｒｅｖｉｅｗ．Ｐｒｏｄｕｃｔ」を算出し、第一類似クエリーの次に前記入力クエリーと類似度の高い第二類似クエリーである「ｇａｌａｘｙ ｓ１０ ｏｆｆｉｃｉａｌ」に対応する第二インテントとして商品明細を意味する「Ｐｒｏｄｕｃｔ．Ｉｎｆｏ」を、前記学習モデルを介して算出することができる。

【0104】

また、前記制御部（１４０）は、前記入力クエリーと前記第一類似クエリーとの間の類似度である第一類似度を前記第一インテントと前記入力クエリーとの間の第一相関係数で他の相関係数より最も高く算出して、前記入力クエリーと前記第二類似クエリーとの間の類似度である第二類似度を前記第二インテントと前記入力クエリーとの間の相関係数で前記第一相関係数より低い第二相関係数で算出し、前記第一インテントと前記第一相関係数がマッチングされて、前記最終結果に含まれて、前記第二インテントと前記第二相関係数が相互マッチングされて、前記最終結果に含まれた前記最終結果を算出するようになる。

【0105】

また、他の一例として、前記制御部（１４０）は、入力クエリーで「鍾路 グルメ」を受信した場合、前記「鍾路 グルメ」と類似度の高い類似クエリーである「鍾路 ランチ」や「鍾路 レストラン おすすめ」に基づいて前記学習モデルを介して得られたソウル鍾路にある食堂を探す検索意図である「Ｌｏｃａｌ．Ｆｉｎｄ」とソウル鍾路にある食堂をお勧めしてもらいたい検索意図である「Ｌｏｃａｌ．Ｓｕｇｇｅｓｔ」を前記入力クエリーに対応され、最終結果に含まれる検索意図で算出し、前記最終結果に含まれる検索意図の各々において相関係数が算出されて、前記最終結果に含まれた最終結果を算出することができる。

【0106】

前述の構成で、前記制御部（１４０）は、前記相関係数が予め設定した基準値以上である検索意図のみを前記最終結果に含ませて、前記入力クエリーとの関連性の低い検索意図が最終結果から排除されるようにすることができる。

【0107】

一方、前記制御部（１４０）は、Ｓｏｆｔｍａｘ関数を用いて前記最終結果に含まれる一つ以上の検索意図の各々にマッチングされた相関係数を点数（スコア）で変換して、前記相関係数の代わりに検索意図別に点数を算出して前記最終結果に含ませることができる。

【0108】

また、前記制御部（１４０）は、前記最終結果に含まれた一つ以上の検索意図のうち、前記相関係数、または、点数が最も高い検索意図を主要検索意図として前記最終結果に設定して、前記最終結果を前記サービス提供装置（１００）に構成された出力部や別途の出力装置を介して最終結果情報として出力することができて、それを通じてユーザーが最終結果情報に基づいて、前記入力クエリーの主要検索意図とともに前記入力クエリーと関連性の高い検索意図を容易に把握できるように提供することができる。

【0109】

前述の構成に基づいて、図１２に図示のように、前記制御部（１４０）は、銘柄、商品名、サービス名などを入力クエリーとして受信し、前記入力クエリーにおけるクエリー情報を前記学習モデルに適用して、得られた前記最終結果に基づいて、前記入力クエリーにおいて、算出された一つ以上のインテントの相互間に前記最終結果に含まれたインテント別の相関係数による比較ができるように図式化したダッシュボードを生成して出力することができる。

【0110】

そこで、前記制御部（１４０）は、複数の入力クエリーを受信して前記複数の入力クエリーの各々において前記学習モデルを介して最終結果を得た後、前記複数の入力クエリーと各々対応する複数の最終結果及び複数の入力クエリーに基づいて、複数の入力クエリー別に入力クエリーに対応する一つ以上のインテントの相互間に相関係数の大きさを区分けできるように図式化したダッシュボードを生成することができて、それによって前記ダッシュボードを介して、前記複数の入力クエリーの相互間に同一インテントにおいて相関係数の大きさを比べることができるダッシュボードを生成して提供することができる。

【0111】

例えば、前記制御部（１４０）は、相異なる複数の銘柄の各々を入力クエリーとして、前記学習モデルに適用して、前記学習モデルを介して銘柄別の最終結果を算出し、前記最終結果に基づいて、前記複数の銘柄別に銘柄と関連性の高い一つ以上の検索意図（インテント）を相関係数による点数によって、検索意図別の重要度が区分けできるように図式化したダッシュボードを生成することができる。

【0112】

それを通じて、本発明によるサービス提供装置（１００）は、前記ダッシュボードの提供を通じて、事業者が銘柄や商品においてユーザーらの主要な検索意図を把握できるように提供することができて、このような主要検索意図を介して銘柄や商品においてユーザーが何を要求しているのか、なぜ探しているのかなどに関するユーザーのニーズ（ｎｅｅｄｓ）（消費者の欲求）を把握できるように提供することができる。
即ち、前記サービス提供装置（１００）は、銘柄や商品における多くの人の認識と反応を可視的に確認できる分析情報をダッシュボードとして提供することができる。

【0113】

それに加え、本発明によるサービス提供装置（１００）は、そのようなダッシュボード基盤の分析情報の提供を通じて、商品で点数の低い検索意図に基づいて、改善の要る商品の特性における情報を提供することもできて、一例として、下着の銘柄の場合、着心地と関連した検索意図の点数が高いが、セクシーな面での検索意図は低く表れた最終結果を提供して、セクシーな面での商品改善が成されるように当該銘柄の事業者に提示することができる。

【0114】

ほかにも、本発明によるサービス提供装置（１００）は、こういったダッシュボード基盤の分析情報の提供を通じて、銘柄や商品の検索意図を分析して効果的広告戦略やマーケティング戦略を立てることができるようにサポートすることができる。

【0115】

前述のように、本発明は、キーワードを基盤として、文字を追加しながら検索エンジンの自動補完機能を用いて、多数のクエリーを自動生成した後、クエリーの各々において検索エンジンを介して得られた検索結果から主要な単語や句をエンティティとして獲得して、クエリーの特徴である属性として設定した後、クエリーにおいて、最も正確度の高い検索意図とともに、学習モデルに学習させて、クエリーの属性と信頼度が保障された検索意図との間の相関関係が学習モデルに学習されるようにすることができて、多数のクエリーを自動生成して学習モデルの学習に必要な学習データを十分に自動確保することによって、学習モデルの信頼度の向上のために必要な学習データの確保の容易性を保障することができるのみならず、学習完了した学習モデルに検索意図の把握をしたいユーザーの入力クエリーを適用して、前記入力クエリーと類似度が一定の水準以上である類似クエリーをエンティティ基盤の属性の比較を通じて識別した後、入力クエリーと類似度の高い類似クエリーに対応する検索意図を前記入力クエリーの検索意図として算出することによって、入力クエリーの検索意図を正確に把握して提示することができる。

【0116】

図１３は、本発明の実施例によるサービス提供装置（１００）の検索意図を提供するためのサービス提供方法における順序図である。

【0117】

図示のように、前記サービス提供装置（１００）は、キーワードに一連の文字を相異なるように追加しながら、前記キーワードと文字とが結合した一つ以上の検索クエリーを自動生成し、予め設定した検索エンジンを介して、前記検索クエリーと関連する関連クエリーを一つ以上獲得する獲得段階を遂行することができる（Ｓ１）。

【0118】

また、前記サービス提供装置（１００）は、前記関連クエリーを前記検索エンジンに適用して生成された検索結果のうち、予め設定した上位Ｎ個の検索結果から予め保存したオントロジー情報のインスタンスに定義された単語や句と一致するエンティティを一つ以上抽出して、前記抽出した一つ以上のエンティティを含むエンティティ情報を生成した後、前記エンティティ情報に対応する関連クエリーと前記エンティティ情報を含むクエリー情報を生成するエンティティ生成段階を遂行することができる（Ｓ２）。

【0119】

また、前記サービス提供装置（１００）は、検索意図におけるカテゴリーである複数のインテントと複数のクエリーとが相互マッチングされて、予め保存したインテントＤＢ（１０４）から前記エンティティ情報が生成された特定の関連クエリーと一致するクエリーにマッチングされた特定のインテントが抽出されると、前記特定のインテントと前記特定の関連クエリーに対応する前記クエリー情報を含む学習データを生成して、予め設定した学習モデルに学習させる学習段階を遂行することができる（Ｓ３）。

【0120】

また、前記サービス提供装置（１００）は、学習モデルが、学習が完了した状態で（Ｓ４）ユーザー入力による入力クエリーが受信されると（Ｓ５）、前記ユーザー入力による入力クエリーを前記エンティティ生成段階の関連クエリーとして、前記入力クエリーにおけるクエリー情報を生成した後、複数の相異なるキーワードにおいて前記学習が完了した前記学習モデルに適用して、前記学習モデルを介して前記入力クエリーに対応する一つ以上のインテント別の相関係数が含まれた最終結果を算出する算出段階を遂行することができる（Ｓ６）。

【0121】

そこで、前記サービス提供装置（１００）は、複数の相異なるキーワードの各々において前記獲得段階と前記エンティティ生成段階及び学習段階を遂行して得た複数の学習データで前記学習モデルを学習させることができる（Ｓ７）。

【0122】

本明細書に記述した様々な装置及び構成部は、ハードウェア回路（例えば、ＣＭＯＳ基盤論理回路)、ファームウェア、ソフトウェア、または、これらの組み合わせによって具現することができる。例えば、様々な電気的構造の形でトランジスタ、論理ゲート及び電子回路を活用して具現することができる。

【0123】

前述の内容は、本発明が属する技術分野で通常の知識を有する者であるならば、本発明の本質的な特性から外れない範囲で修正および変形が可能なはずである。従って、本発明に開示した実施例らは、本発明の技術事象を限定するためのものではなく、説明するためのものであり、このような実施例によって本発明の技術事象の範囲が限定されることはない。本発明の保護範囲は、下記の特許請求の範囲によって解釈されるべきであって、それと同等な範囲内にある全ての技術事象は、本発明の権利範囲に含まれると解釈すべきである。

【符号の説明】

【0124】

１００： サービス提供装置
１０１： キーワードＤＢ
１０２： クエリーＤＢ
１０３： オントロジーＤＢ
１０４： インテントＤＢ
１１０： クエリー生成部
１２０： エンティティ生成部
１３０： 学習部
１４０： 制御部

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】