Googleがエンティティの見積もりを検索する

公開: 2017-08-15

変化は人生の法則です。 そして、過去や現在だけを見ている人は、きっと未来を見逃すことになります。 - ジョンF.ケネディ

Googleで見積もりを検索する

人々がウェブ上で検索する情報は多岐にわたりますが、最近付与された、特定の主題に関する有名人や有名人などからの引用を見つけて表示することに焦点を当てたGoogle特許に気づきました。この特許の興味深い点の1つは、見積もりの結果がどのように表示されるかを決定する見積もりのスコアを決定する方法でした。ほとんどの特許と同様に、これは、現在（特許前）の結果がどのように表示されるかに関する潜在的な問題とそれらの問題を指摘しています。この特許は次の例を提供します。

ただし、このようなテキスト検索では、ユーザーが最も望む結果が得られないことがよくあります。たとえば、「ブレイキングバッド」というフレーズを検索すると、次のような引用が返される場合があります。「ほとんどの人は、悪い習慣を破る意欲がありません。彼らには多くの言い訳があり、犠牲者のように話します。」この引用は本物ですが、人気のテレビ番組「ブレイキング・バッド」とは関係ありません。したがって、テレビ番組「ブレイキング・バッド」に関連する引用を検索しているユーザーは、ユーザーのクエリに関係のない引用を受け取る可能性があります。

この特許は、クエリ内のエンティティに注意を払うアプローチを使用しています。昨年のSMXのプレゼンテーション「HowGoogleWorks」でPaulHaahrから言われたように、検索エンジンは、検索結果を返す最初のステップとして、クエリ内のエンティティを検索することがよくあります。これが検索のプレゼントです。引用を検索すると、Googleは引用されているエンティティと引用の主題であるエンティティを見つけようとする可能性があるようです。特許は、それがどのように機能するかについての説明の冒頭ですぐにこれを指摘しています。

この開示は、ユーザのクエリに基づいてエンティティの引用を検索するためのコンピュータ実装のシステムおよび方法を提示する。検索の一部として、クエリに関連付けられた1つ以上のサブジェクトエンティティを識別できます。本開示はまた、データベースを使用して、クエリまたは１つまたは複数の識別されたサブジェクトエンティティに対応する引用符のセットを識別するシステムおよび方法に関する。さらに、識別された引用のランク順序を生成するためのシステムおよび方法が提供され、ランク順序は引用スコアに基づく。また、選択された見積もりを表示装置に表示するための情報を送信するためのシステムおよび方法が提供される。

私の注意を引いたものの1つは、ランク付けのために引用がどのようにスコアリングされたかでした。共有する価値があると思いました。また、Googleによる引用の使用例を確認するために周りを見回しました。また、このSigmund Freudのような一部の知識パネルには、いくつかの引用があり、リンクをクリックして詳細を表示するオプションがあることに気付きました。引用符も。したがって、Googleは、エンティティに関する情報だけでなく、過去に言った可能性のあることについても情報を表示することに関心があるようです。

USPTOで先週付与された特許は次のとおりです。

データベースを使用してエンティティの見積もりを検索するためのシステムと方法
発明者：Eyal Segalis、Gal Chechik、Yossi Matias、Yaniv Leviathan、Yoav Tzur
譲受人：GOOGLE
米国特許：9,727,617
付与：2017年8月8日
提出日：2014年3月10日

概要

ユーザーからの問い合わせに応じて引用を検索および識別するためのシステムおよび方法が提供される。特定の実施形態と一致して、クエリに関連する１つまたは複数のサブジェクトエンティティを識別し、クエリに応答して得られたデータベースまたは検索結果から、１つまたは複数のサブジェクトエンティティに対応する引用符のセットを識別するためのシステムおよび方法が提供される。。さらに、１つまたは複数の主題エンティティに対する各引用の関係の少なくとも１つ、各引用の最新性、および各引用の人気に基づいて、識別された引用の引用スコアを決定するためのシステムおよび方法が提供される。さらに、クォートスコアに基づいてランク順に識別されたクォートを編成し、ランク順またはクォートスコアに基づいてクォートを選択するためのシステムおよび方法が提供される。また、選択された見積もりを表示装置に表示するための情報を送信するためのシステムおよび方法が提供される。

引用データベースは、「引用、引用の作成者、引用に関連付けられたサブジェクトエンティティ、および/またはコンテンツアイテムのコーパスなど」などのコンテンツで構成されている場合があります。これらは、「ドキュメント、プレゼンテーション、ニュースアイテム、記事、ブログ投稿、本、本のレビュー、雑誌、雑誌の記事、オーディオまたはビデオの録音、テキストメッセージ、電子メールメッセージ、ソーシャルメディアコンテンツ、またはその他のタイプから取得できます。当技術分野で知られている情報項目の。」

さらに、この特許は、結果に「ユーザーがコンテンツアイテムや引用を検索するために使用する検索文字列を含む検索ログ」も含まれる可能性があることを示しています。誰かが以前に見つけたものを見つけようとしているなら、それは役に立つと思います。

検索のための見積もりの特定

この特許に記載されている最初のプロセスの1つは、見積もりと見積もりに関連する情報の識別と保存に焦点を当てたプロセスです。引用符と、検索エンジンのインデックス作成プログラムで引用符がどのように見つかるかについて説明します。

まず、見積もりについて説明します。

引用には、単一の単語、フレーズ、ステートメント、および/または作者またはエンティティによって何らかの形で話され、書かれ、または表現された語形変化が含まれる場合があります。例として、「eureka」、「believe」、「dare」、または「action」などの単一の単語が引用を表す場合があります。さらに、例として、「用心深いことはめったに誤りがない」または「希望は目覚めている夢である」などの文または句は、引用を表す場合がある。引用には、段落または文やフレーズのコレクションが含まれる場合もあります。著者には、個人、グループ、または組織が含まれる場合があります。例として、オバマ大統領などの人物が引用の著者である可能性があります。さらに例として、組織である国連は、引用の著者である可能性があります。

引用は、「Webページ、ドキュメント、画像、またはその他のリソース」を指定する特定のURLまたは別の識別子に関連付けることができます。

引用を特定するには、「オバマ大統領が言った」などの引用の前に「言った」という単語を探し、その後に引用されているフレーズや文を続けるなど、コンテンツアイテムのテキストコンテンツを精査する必要があります。マーク。

この特許はまた、「引用符の存在は、コンテンツアイテム内の1つまたは複数の引用符を識別するために使用される可能性がある」と述べています。

引用符に加えて、他の記号を使用して引用符を識別することができます。たとえば、「引用符は、引用符の作成者としてコンテンツアイテムに表示され、その後にコロンなどの句読点が続き、その後に単語、フレーズが続く場合があります。または引用として識別される可能性のある文。」

本の著者は、本から引用した引用に関連付けられている場合があります。音声ステートメントは、そのステートメントを作成していると識別された話者に関連付けられている場合があります。

対象エンティティと見積もり

引用が誰からのものであるかを識別することに加えて、引用に関連付けられたサブジェクトエンティティを決定することによって、引用が何であるかを識別するのに役立ちます。これは、引用からいくつかの単語を抽出し、それらが引用の内容であるかどうかを確認することによって行うことができます。たとえば、「教育は世界を変えるために使用できる最も強力な武器です」、「教育」および「変更」は、見積もりに関連付けられている可能性のあるサブジェクトエンティティを示している場合があります。

見積もりに関連する情報

検索エンジンのインデクサーは、見積もりに関連付けられた日付を識別しようとする場合があります。それはおそらくそれが最初に話されたり、書かれたり、表現されたりしたときです。それが最初に発行されたとき、またはニュースとして提示されたときである可能性があります。

見積もりの検証

私は以前にウェブ上で間違った人に起因する引用を見たことがあります、それでこれが特許で言及されているのを見るのは良かったです。

この特許は、見積もりを識別するこのプロセスには見積もりを検証するステップが含まれる可能性があり、見積もりは複数の方法で検証される可能性があることを示しています。

正確な見積もりがコンテンツアイテムのコーパス内の複数のコンテンツアイテムに表示されるかどうかを確認することで、見積もりを検証できます。
また、「さまざまな作成者、発行者、Web、および/またはメディアからの複数のコンテンツアイテムに表示される」場合にも有効と見なされます。
引用を検証する別の方法は、「正確な引用が、引用を含むトランスクリプトを含むコンテンツアイテムに表示される」かどうかを確認することです。
また、「見積もりの作成者に見積もりの正確性を確認することによって」検証することもできます。

見積もりに関連する関連情報

ほとんどの情報に関しては、コンテキストが非常に重要であるように思われます。

この特許は、「引用に関連する情報には、引用に関連する著者、引用に関連する1つ以上の主題エンティティ、および/または引用に関連する日付が含まれる場合がある」と述べています。

パーソナライズされた見積もり情報

これも見ていて面白かったです。誰かが見積もり情報を検索すると、ユーザーやユーザーのソーシャルメディアの連絡先による見積もりなど、パーソナライズされた結果が表示される場合があります。これは、Google +の情報やツイートを披露する別の方法のようです。

見積もりを検索するためのクエリのしくみ

この特許は、引用を検索する3つの異なる例を提供します。

1.クエリは、引用に関連付けられた作成者とサブジェクトエンティティの両方を識別する場合があります。たとえば、「XはYについて何と言いましたか？」 Xを引用の作成者、Yを引用に関連付けられたサブジェクトエンティティとします。したがって、これは、引用の著者であるオバマ大統領が主題の実体であるネルソンマンデラについて話している、「オバマ大統領はネルソンマンデラについて何と言ったのか」という質問に似ています。

2.クエリは、「Tesla Motors」など、要求された見積もりのサブジェクトエンティティのみを識別し、TeslaMotorsを要求された見積もりのサブジェクトエンティティとして識別します。

3.クエリには「引用符」という単語が含まれる場合があります。したがって、「ブレイキング・バッド」は「ブレイキング・バッド」に関連する見積もりのリクエストになります。

私はこれらを試しましたが、いくつかの引用を示す結果は得られませんでした。この種の引用検索はまだGoogleで有効になっていないことを示しているようです。それが現れるのを監視する価値があると思います。

クエリに関連付けられているサブジェクトエンティティ

この特許は、クエリに関連付けられたサブジェクトエンティティを識別するステップについて説明しています。サブジェクトエンティティには、たとえば、クエリに関連付けられた作成者、人物、場所、トピック、アイテムまたはモノ、および/またはイベントなどが含まれる場合があります。たとえば、クエリ「Mandelaquotes」には、個人であるサブジェクトエンティティ「Mandela」が含まれる場合があります。

この特許は、対象エンティティを見つける方法をより詳細に説明しています。

サブジェクトエンティティは、さまざまな方法でクエリから識別できます。例として、クエリ自体の構造を使用して、クエリに関連付けられたサブジェクトを決定することができます。たとえば、「XはYについて何を言ったか」というタイプのクエリを解析して、「約」という単語で区切られたサブジェクトXとYを識別することができます。他の実施形態では、単語または句は、クエリから抽出され得る。抽出された単語または句は、クエリに関連付けられたサブジェクトを識別するために、サブジェクトエンティティデータベース内のサブジェクトエンティティと比較される場合があります。たとえば、「Breaking Bad quotes」などのクエリでは、「breaking」、「bad」、「breakingbad」というフレーズが提供される場合があります。これらの抽出された単語および／または句は、対象エンティティデータベースに格納されている単語または句と比較することができる。

サブジェクトエンティティデータベース内の複数のサブジェクト

一部の単語やエンティティへの参照に複数の意味がある場合があるのは当然のことです。この特許はこの可能性に対処し、「サブジェクトエンティティデータベース内の複数のサブジェクトエンティティが抽出された単語やフレーズと一致する場合、サブジェクトエンティティに関連付けられた関連性スコアを使用して1つ以上のサブジェクトエンティティを選択できます。」各サブジェクトエンティティに対応する関連性スコアは、サブジェクトデータベースから取得できます。

この特許は、適切な対象エンティティを決定するのに役立つ関連性スコアの計算方法を示しています。対象エンティティのクエリで使用される関連性スコアは、特許で指摘されているように、いくつかの方法で決定できます。

1.サブジェクトエンティティの関連性スコアは、コンテンツアイテムのコーパスにおけるサブジェクトエンティティの人気に基づく場合があります。
2.サブジェクトエンティティの関連性スコアは、インターネットまたはWebで情報を検索するときにユーザーが使用する検索用語でのサブジェクトエンティティの人気に基づく場合があります。
3.関連性スコアは、特定の期間における対象エンティティの人気に基づく場合があります。
4.対象エンティティの人気は、（1）コンテンツアイテムのコーパス、（2）ユーザーが使用する検索用語、（3）Webページなどでの対象エンティティの出現頻度に基づいて決定できます。

この特許は、主題の関連性をスコアリングするこれらのさまざまな方法がどのように適用されるかを示しています。

対象エンティティ「ブレイキング・バッド」の関連性スコアは、テレビ番組「ブレイキング・バッド」の最初のエピソードのリリースから最後のエピソードのリリースから1年後までに公開されたコンテンツアイテムに基づく場合があります。最高の関連性スコアに対応する１つまたは複数のサブジェクトエンティティは、クエリに対応するサブジェクトエンティティとして識別され得る。例として、テレビ番組「ブレイキング・バッド」は非常に人気があり、フレーズ「「ブレイキング・バッド」は、コンテンツアイテムのコーパスやユーザーの検索用語で非常に頻繁に発生する可能性があります。

クエリ中の見積もりのフィルタリング

検索結果をフィルタリングして表示する方法があるかもしれません。特許は私たちのためにそれらのいくつかを指摘しています：

1.「テレビ番組」などのトピックに基づいています。
2.ソーシャルメディアの連絡先がトピックについて言った可能性があるなど、パーソナライズに基づいています。

サブジェクトエンティティに関連付けられたナレッジグラフアイテムの識別

この特許の知識グラフへの参照を見て驚かなかった。

Googleがクエリを調べて、エンティティについて言及しているか、エンティティが含まれているかを確認すると、処理するためのより多くの情報が得られます。特許が私たちに告げているように：

サブジェクトエンティティの知識グラフアイテムには、サブジェクトエンティティに関連付けられた情報およびコンテンツアイテムのコーパスが含まれる場合があります。情報のコーパスには、名前、場所、物、イベント、および/またはコンテンツアイテムが含まれる場合があります。いくつかの実施形態では、知識グラフ項目は、情報のコーパスへのリンク（例えば、URL）を含み得る。他の実施形態では、知識グラフ項目は、情報のコーパスを含む他の知識グラフ項目および／またはデータベースへの参照またはリンクを含み得る。

この特許は、人気のあるテレビ番組であった主題エンティティを使用した特定の例を提供します。

例として、対象エンティティ「Breaking Bad」の知識グラフ項目には、テレビ番組「Breaking Bad」に出演した俳優、プロデューサー、ディレクター、映画撮影者などの名前を含む情報のコーパスが含まれる場合があります。テレビ番組、最初のリリース日、エピソード数、シーズン数、および/またはテレビ番組の期間に関する情報、テレビ番組またはテレビ番組の俳優が受け取った賞、エピソードの要約、ブログ投稿、批評家レビュー、ユーザーレビュー、ニュース記事、雑誌記事、スピーチ、本、またはテレビ番組「Breaking Bad」などに関連するその他のコンテンツ項目。別の例として、知識グラフ項目には、頻度などの追加情報が含まれる場合があります。どのユーザー112、114が、テレビシリーズ「BreakingBad」、またはコンテンツアイテムのコーパスでの番組名「BreakingBad」の人気に関する情報を検索したりコメントを投稿したりした可能性があります。

ブレイキングバッドナレッジパネル

知識グラフに基づいて特定の対象エンティティについて知られている可能性のある情報を広げることにより、そのエンティティについてより多くのことを伝えることができます。特許は私達に告げています：

例として、関連する知識グラフ項目から得られるテレビシリーズ「ブレイキング・バッド」の俳優、プロデューサー、監督などのそれぞれの名前は、追加の主題エンティティを構成する場合がある。別の例として、テレビ番組が言及されたアワードショーのようなイベントの名前および／またはアワードショーに参加した有名人の名前なども、追加の主題エンティティを構成する場合がある。特定の実施形態では、追加のサブジェクトエンティティの識別は、再帰的プロセスを含み得る。例えば、テレビ番組が言及されたイベントの名前を取得した後、イベントに関連する知識グラフ項目を検索して、それらのイベントに関連する話者、プレゼンター、または他の人々を主題エンティティとして識別することができる。例えば、プロセス４００のステップ４０４に関して議論されたものと同様のプロセスに基づく関連性スコアを使用して、識別された追加のサブジェクトエンティティの中から１つまたは複数の追加のサブジェクトエンティティを選択することができる。

知識グラフに関連付けられた情報を使用することによるこの幅広い対象エンティティは、はるかに広い範囲の引用を引用検索に含めることができることを意味します（これはエキサイティングなように聞こえます）。

私が興味深いと思ったこの特許の側面の1つは、見積もり結果がGoogleによってどのようにランク付けおよび表示されるかを決定できるスコアに焦点を当てたセクションでした。

引用に関連するスコア

ソースページのスコア

これは驚くべきことではありません。引用は、コンテンツアイテムのソースページスコアに基づいてスコアリングされる場合があり、コンテンツアイテムの関連性、コンテンツアイテムに関連付けられた作成者、発行者、またはコンテンツアイテムプロバイダーの評判または信頼性、および/またはコンテンツアイテムなど。次のように言われます。

レピュテーションまたは信頼性に基づくソースページスコアは、データベースからソースページスコアにアクセスすることによって決定できます。データベースには、作成者、発行者、またはコンテンツアイテムプロバイダーに関連するレピュテーションまたは信頼性に基づくソースページスコアが格納されます。ソースページスコアのデータベースは、引用データベース、コンテンツデータベース、および/またはシステムに関連付けられた別のデータベースに含めることができます。

コンテンツアイテムの人気

評判や信頼性だけでなく、コンテンツの人気や作者なども見逃せません。これは、「コンテンツアイテムの人気、作成者、またはコンテンツアイテムのコーパスにおけるコンテンツアイテムと作成者の組み合わせ」に基づいて決定できます。当然のことながら、検索エンジンはそのようなものを追跡できるので、コンテンツアイテムのこの人気は、（1）ユーザーがコンテンツアイテムにアクセスした回数、または（2）ユーザーが検索した回数に基づいて決定される可能性があります。 Web上のコンテンツアイテム。

高い人気の影響は？

コンテンツアイテムおよび/またはコンテンツアイテムの作成者の人気が比較的高い場合、より高いソースページスコアが割り当てられることがあります。特定の実施形態では、コンテンツアイテムの人気は、例えば、プロセス４００のステップ４０４に関して、上記で論じたように対象エンティティの人気を決定することができる。例えば、オバマ大統領による、テレビシリーズ「ブレイキング・バッド」は、50〜100人のユーザーしかアクセスしなかった記事と比較して、たとえば数千人のユーザーがアクセスした場合、ソースページのスコアが高くなる可能性があります。

見積もりの関連性スコア

この要素が特許に記載されていなかった場合、この特許がGoogleからのものであると判断できるかどうかはわかりません。

見積もりの関連性スコアは、見積もりがクエリに応答するかどうかに基づく場合があります。いくつかの実施形態では、応答性は、引用の人気、引用を含むコンテンツアイテムの人気、引用の作者の人気、クエリに関連するサブジェクトエンティティの人気などに基づいて決定され得る。引用の人気、コンテンツアイテム、または引用またはコンテンツアイテムの著者は、例えば、コンテンツアイテムのコーパスまたはユーザー検索における引用、コンテンツアイテム、および／または著者の人気に基づいて、上記のように決定され得る。ウェブ上で。引用、コンテンツアイテム、または引用またはコンテンツアイテムの作成者の人気は、例えば、引用、コンテンツアイテム、および／または作成者が１つまたは複数で現れる頻度に基づいて決定することもできる。ウェブ上でのユーザー検索のコンテンツアイテムのコーパスでお互いの。特定の実施形態では、引用、引用を含むコンテンツ項目、および／または引用の著者または引用を含むコンテンツ項目の人気が高い場合、引用はより高い関連性スコアを受け取ることができる。他の実施形態では、コンテンツアイテムのコーパスまたはウェブ上でのユーザ検索におけるクエリに関連する主題エンティティとともに引用の人気が高い場合、引用は高い関連性スコアを受け取ることができる。さらに他の実施形態では、関連性スコアは、例えば、プロセス４００のステップ４０４および／またはプロセス５００のステップ５０６で識別される対象のアイデンティティの相対スコアに基づくことができる。

このセクションでは、スコアリングのこの側面をコンテキスト内でより適切に配置するための例を示します。

例として、何かを壊すことが悪いと見なされる可能性があることを説明する引用は、テレビ番組「ブレイキング・バッド」の人気が高いため、テレビ番組「ブレイキング・バッド」に関連する引用と比較して低い関連性スコアを受け取る可能性があります。別の例として、対象エンティティであるオバマ大統領と一緒に登場するネルソンマンデラに関する引用は、コンテンツアイテムのコーパスまたはユーザー検索でより頻繁に発生する可能性があるため、「世界のリーダー」などのサブジェクトエンティティ。さらに、他の実施形態では、関連性スコアは、引用が特定のユーザに関連し得るかどうかに基づいて決定され得る。たとえば、関連性スコアは、特定のユーザーのプロファイルまたは検索履歴での引用の人気を判断することによって決定できます。

見積もりの最新スコア

ニュースの結果でよく見られるのは、リーセンシースコアです。そして、それは引用検索について言及されていることです。これはおそらく驚くべきことではありません。この特許は次のように述べています。

リーセンシースコアは、見積もりが作成されてから、見積もりがクエリに関連付けられていると識別されるまでの経過時間に基づく場合があります。いくつかの実施形態では、経過時間は、現在の日付、例えば、クエリの日付、および例えば、見積もりデータベースから取得された見積もりに関連付けられた情報に基づく見積もりに関連付けられたデータに基づいて決定され得る。例として、2014年の見積もりは、2014年のクエリに応答して、2012年の見積もりと比較して高いリーセンシースコアを受け取る場合があります。

見積もりの頻度スコア

これは検索エンジンが追跡できるものなので、ここで確認するのは理にかなっています。ノイズの多い信号である可能性がありますが、この情報にアクセスするユーザーをCookieまたはデバイスIDで識別されるユーザーに制限するなど、ノイズの可能性を制限する方法がある可能性があります。この特許は次のように述べています。

頻度スコアの決定には、たとえば、ユーザーが引用にアクセスした回数、コンテンツアイテムのコーパスに引用が表示された回数、または引用が識別された回数の決定が含まれる場合があります。クエリへの応答。例として、より少ないユーザーによってアクセスされた可能性がある引用と比較して、より多くのユーザーによって引用がアクセスされた場合、引用はより高い頻度スコアを受け取る可能性がある。

見積もりの全体的な見積もりスコア

特許に記載されているさまざまなスコアの多くは、全体的な見積もりスコアにまとめられる可能性があります。これには、ソースページのスコア、関連性のスコア、最新性のスコア、頻度のスコア、および/または引用に関連付けられた別のスコアが含まれる可能性があります。この特許は、これらのスコアをいくつかの異なる方法で組み合わせることができると述べています。

見積もりをセットにグループ化する

逆画像検索などの場所で見られることがあるのは、結果をさまざまなカテゴリにグループ化したことです。この特許は、「引用は、引用間の関係、識別された主題エンティティ間の関係、および/または引用の作成者間の関係に基づいてセットにグループ化される可能性がある」と述べています。

繰り返しますが、特許は私たちに例を提供します：

…バラク・オバマ大統領やヒラリー・クリントンなどの政治家による「ブレイキング・バッド」に関する引用は1セットの引用にまとめることができますが、クリント・イーストウッドやロバート・デ・ニーロなどの映画人による「ブレイキング・バッド」に関する引用は1セットの引用にまとめることができます。」は別のセットにグループ化できます。セットスコアは、各セットに含まれるクォートスコアに基づいて、クォートの各セットに割り当てることができます。特定の実施形態では、セットスコアは、引用に関連する著者の人気に基づいて決定することができる。

見積もりスコアによる見積もりのランク付け

見積もりスコアが見積もり結果のランク付けに使用されているように見えるかどうかを確認するために、見積もり検索が実行されているのを確認するまで待つ必要がある場合があります。これは、特定の人々が特定のトピックについて言ったことに基づいて、検索者に情報を提供するための興味深い方法のようです。これがGoogleから届いてほしいです。楽しくて有益だと思います。

2020年1月6日に追加されたこの特許は継続特許を通じて更新され、特許の背後にあるプロセスが更新されました。私は投稿で更新について書きました、グーグルはビデオに焦点を合わせるために引用検索を更新しました