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JP2022068101A - Method and system for providing search result reflecting intention of retrieval query - Google Patents

Method and system for providing search result reflecting intention of retrieval query Download PDF

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JP2022068101A
JP2022068101A JP2021144415A JP2021144415A JP2022068101A JP 2022068101 A JP2022068101 A JP 2022068101A JP 2021144415 A JP2021144415 A JP 2021144415A JP 2021144415 A JP2021144415 A JP 2021144415A JP 2022068101 A JP2022068101 A JP 2022068101A
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Abstract

Figure 2022068101000001

【課題】少なくとも一つのプロセッサにより遂行される検索クエリの意図を反映した検索結果提供方法、コンピュータプログラム及び検索結果提供システムを提供する。
【解決手段】検索クエリの意図を反映した検索結果提供方法であって、ユーザ端末から検索クエリを受信するステップと、検索クエリから抽出された一つ以上のクエリ意図に基づき、検索クエリに対する一つ以上のクエリパターンタイプを決定するステップと、一つ以上のクエリパターンタイプに基づき、検索クエリと関連した複数のコンテンツの各々のランキングを決定するステップと、を含む。
【選択図】図6

Figure 2022068101000001

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a search result providing method, a computer program and a search result providing system reflecting the intention of a search query executed by at least one processor.
SOLUTION: This is a search result providing method that reflects the intent of a search query, and is one for a search query based on a step of receiving a search query from a user terminal and one or more query intents extracted from the search query. It includes a step of determining the above query pattern type and a step of determining the ranking of each of a plurality of contents related to the search query based on one or more query pattern types.
[Selection diagram] FIG. 6

Description

新規性喪失の例外適用申請有り There is an application for exception of loss of novelty

本開示は、検索クエリ(query)の意図を反映した検索結果提供の方法及びシステムに関し、具体的には、検索クエリから抽出されたクエリ意図に対応するコンテンツ及びスニペット(snippet)を提供する方法及びシステムに関する。 The present disclosure relates to a method and system for providing search results that reflect the intent of a search query, specifically, a method for providing content and snippets corresponding to the intent of a query extracted from a search query. Regarding the system.

スマートフォンなどのようなモバイル機器の拡散及びインターネットの発達に伴い、ユーザなどは、日常生活で容易且つ迅速に所望の検索結果を得るために、検索機能付きアプリケーションで検索語を入力し、それに従う検索結果により多様なコンテンツに接することができる。ユーザが検索語を入力すれば、検索システムは、検索語から抽出したキーワードを含むコンテンツをデータベースから抽出して検索結果として提供する。このような検索システムは、検索語及びコンテンツ間のキーワードマッチング度合によってコンテンツのランキングを決定し、決定されたランキングによってコンテンツを配列してユーザに提供できる。換言すれば、検索語に対してキーワードマッチング度合の高いコンテンツが上位にランク(rank)されることで、キーワードマッチング度合の高いコンテンツをユーザに優先的に提供できる。 With the spread of mobile devices such as smartphones and the development of the Internet, users and others enter search terms in an application with a search function and search according to them in order to easily and quickly obtain desired search results in daily life. Depending on the result, you can come into contact with various contents. When the user inputs a search term, the search system extracts the content including the keyword extracted from the search term from the database and provides it as a search result. In such a search system, the ranking of the content is determined by the degree of keyword matching between the search term and the content, and the content can be arranged and provided to the user according to the determined ranking. In other words, by ranking the content having a high degree of keyword matching with respect to the search term, the content having a high degree of keyword matching can be preferentially provided to the user.

このとき、ユーザは、特定の情報及びコンテンツを提供されるための明確な意図を持って検索語が入力できる。従来の検索結果提供方法の場合、検索語とのキーワードマッチング度合によってコンテンツのランキングを決定し、決定されたランキングに基づいてコンテンツを提供するので、検索結果がユーザの検索意図を正確に反映できないという問題点がある。従って、ユーザは、自分の検索意図を充足させるコンテンツを検索するために、検索結果として出力されるコンテンツを逐一確認するか、又は、他のキーワードの組合せてを用いて再検索しなければならないという不便さがある。 At this time, the user can input the search term with a clear intention to provide specific information and contents. In the case of the conventional search result providing method, the ranking of the content is determined by the degree of keyword matching with the search term, and the content is provided based on the determined ranking, so that the search result cannot accurately reflect the user's search intention. There is a problem. Therefore, in order to search for content that satisfies his or her search intent, the user must check the content output as a search result one by one, or search again using a combination of other keywords. There is inconvenience.

韓国登録特許第10-1503713号Korean Registered Patent No. 10-15037313

本開示は、前記問題点を解決するためになされたもので、検索クエリの意図を反映した検索結果提供方法、コンピュータ読み取り可能なコンピュータプログラム及び装置(システム)を提供する。 The present disclosure has been made to solve the above problems, and provides a search result providing method, a computer-readable computer program, and a device (system) that reflect the intention of the search query.

本開示は、方法、装置(システム)又はコンピュータ読み取り可能なコンピュータプログラムを含む多様な方式により具現化できる。 The present disclosure can be embodied in a variety of ways, including methods, devices (systems) or computer-readable computer programs.

本開示の一実施例に係る少なくとも一つのプロセッサにより遂行される検索クエリの意図を反映した検索結果提供方法は、ユーザ端末から検索クエリを受信するステップ、検索クエリから抽出された一つ以上のクエリ意図に基づき、検索クエリに対する一つ以上のクエリパターンタイプを決定するステップ、及び、一つ以上のクエリパターンタイプに基づき、検索クエリと関連した複数のコンテンツの各々のランキングを決定するステップを含む。 A search result providing method that reflects the intent of a search query executed by at least one processor according to an embodiment of the present disclosure includes a step of receiving a search query from a user terminal, and one or more queries extracted from the search query. Intentionally, it comprises determining one or more query pattern types for a search query and, based on one or more query pattern types, determining the ranking of each of a plurality of contents associated with the search query.

本開示の一実施例に係るクエリ意図を反映した検索結果提供方法をコンピュータで実行するために、コンピュータ読み取り可能なコンピュータプログラムが提供される。 A computer-readable computer program is provided for executing a search result providing method on a computer that reflects the query intent according to an embodiment of the present disclosure.

本開示の一実施例に係る検索クエリの意図を反映した検索結果提供システムは、通信モジュール、メモリ及びメモリと連結され、メモリに含まれたコンピュータ読み取り可能な少なくとも一つのプログラムを実行するように構成された少なくとも一つのプロセッサを含み、少なくとも一つのプログラムは、ユーザ端末から検索クエリを受信し、検索クエリから抽出された一つ以上のクエリ意図に基づき、検索クエリに対する一つ以上のクエリパターンタイプを決定し、一つ以上のクエリパターンタイプに基づき、検索クエリと関連した複数のコンテンツの各々のランキングを決定するための命令語を含む。 A search result providing system that reflects the intent of the search query according to an embodiment of the present disclosure is configured to be concatenated with a communication module, memory and memory to execute at least one computer-readable program contained in the memory. At least one program receives a search query from a user terminal and makes one or more query pattern types for the search query based on one or more query intents extracted from the search query. Includes directives to determine and determine the ranking of each of the plurality of contents associated with the search query based on one or more query pattern types.

本開示の多様な実施例によれば、ユーザにより入力された検索クエリからクエリ意図を把握し、クエリ意図に合致するランキングファクター(ranking factor)を動的に適用してコンテンツを順位化(rank)することで、ユーザのニーズ(needs)に合致するコンテンツを優先的に提供できる。すなわち、ユーザは、検索結果として、単純に検索クエリのキーワードとマッチングされるコンテンツではなく、ユーザのクエリ意図に対応するコンテンツを優先的に得ることができる。 According to various embodiments of the present disclosure, the query intent is grasped from the search query entered by the user, and the ranking factor that matches the query intent is dynamically applied to rank the content (rank). By doing so, it is possible to preferentially provide content that meets the needs of the user. That is, the user can preferentially obtain the content corresponding to the user's query intention as the search result, instead of the content simply matched with the keyword of the search query.

本開示の多様な実施例によれば、クエリ意図別に対応するスニペットを予め抽出し、ユーザにより検索クエリが入力される場合、検索クエリのクエリ意図に合致するスニペットをリアルタイムで選択して、ユーザに提供できる。したがって、ユーザは、コンテンツの本文において、単純に画一的に検索クエリに対してキーワードマッチングされる部分を含むスニペットではなく、ユーザのクエリ意図に対応する一部分、すなわち、ユーザが実際に所望する対象情報及びコンテンツが含まれた部分を含むスニペットを得ることができる。 According to various embodiments of the present disclosure, snippets corresponding to each query intent are extracted in advance, and when a search query is input by a user, snippets that match the query intent of the search query are selected in real time to the user. Can be provided. Therefore, the user is not a snippet that simply includes a part in the body of the content that is uniformly keyword-matched to the search query, but a part that corresponds to the user's query intent, that is, an object that the user actually wants. You can get snippets that include parts that contain information and content.

本開示の多様な実施例によれば、コンテンツのテキストだけでなく、文書内容、テキスト構造、添付ファイル及びイメージなどを分析/解析するので、検索クエリのクエリ意図に合致するコンテンツ及びスニペットをより正確に抽出できる。 Various embodiments of the present disclosure analyze / analyze not only the text of the content, but also the document content, text structure, attachments, images, etc., so that the content and snippets that match the query intent of the search query are more accurate. Can be extracted to.

本開示の多様な実施例によれば、スニペットにおいてクエリ意図に対応する領域が強調されるので、ユーザは可読性が高いスニペットを得ることができる。 According to the various embodiments of the present disclosure, the snippet emphasizes the area corresponding to the query intent so that the user can obtain a highly readable snippet.

本開示の実施例は、以下の添付図面に基づいて説明する。ここで、類似の参照番号は類似の要素を示すが、これに限定されるものではない。
本開示の一実施例に係るユーザ端末の画面を通じてユーザが検索クエリに対する検索結果を得る例を示す図である。 本開示の一実施例に係る複数のユーザ端末が情報処理システムと通信可能であるように接続された構成を示す概要図である。 本開示の一実施例に係るユーザ端末及び情報処理システムの内部構成を示すブロック図である。 本開示の一実施例に係る情報処理システムのプロセッサの詳細ブロック図である。 本開示の他の実施例に係る情報処理システムのプロセッサの詳細ブロック図である。 本開示の一実施例に係るクエリ意図を反映した検索結果提供方法を示すフローチャットである。 本開示の一実施例に係る検索クエリのクエリ意図が反映された検索結果を提供する例を示す図である。 本開示の他の実施例に係る検索クエリのクエリ意図が反映された検索結果を提供する例を示す図である。 本開示のまた他の実施例に係る検索クエリのクエリ意図が反映された検索結果を提供する例を示す図である。 本開示の一実施例に係る検索クエリのクエリ意図によって異なるスニペットを提供する例を示す図である。 本開示の一実施例に係る検索クエリのクエリ意図と関連した領域が強調されたスニペットを提供する例を示す図である。
The embodiments of the present disclosure will be described with reference to the following accompanying drawings. Here, similar reference numbers indicate similar elements, but are not limited thereto.
It is a figure which shows the example which the user obtains the search result for the search query through the screen of the user terminal which concerns on one Embodiment of this disclosure. It is a schematic diagram which shows the structure which the plurality of user terminals which concern on one Embodiment of this disclosure are connected so that they can communicate with an information processing system. It is a block diagram which shows the internal structure of the user terminal and the information processing system which concerns on one Embodiment of this disclosure. It is a detailed block diagram of the processor of the information processing system which concerns on one Embodiment of this disclosure. It is a detailed block diagram of the processor of the information processing system which concerns on other embodiment of this disclosure. It is a flow chat which shows the search result providing method which reflected the query intention which concerns on one Example of this disclosure. It is a figure which shows the example which provides the search result which reflected the query intention of the search query which concerns on one Example of this disclosure. It is a figure which shows the example which provides the search result which reflected the query intention of the search query which concerns on other embodiment of this disclosure. It is a figure which shows the example which provides the search result which reflected the query intention of the search query which concerns on another Example of this disclosure. It is a figure which shows the example which provides the snippet which differs depending on the query intention of the search query which concerns on one Example of this disclosure. It is a figure which shows the example which provides the snippet which emphasized the area related to the query intention of the search query which concerns on one Example of this disclosure.

以下、本開示の実施のための具体的な内容を添付図面に基づいて詳細に説明する。ただし、以下の説明では、本開示の要旨を不要に不明瞭にする恐れがある場合、公知の機能や構成に関する具体的な説明は省略する。 Hereinafter, the specific contents for the implementation of the present disclosure will be described in detail based on the attached drawings. However, in the following description, if there is a risk of unnecessarily obscuring the gist of the present disclosure, specific description of known functions and configurations will be omitted.

添付図面において、同一又は対応する構成要素には同一の参照符号が付与される。また、以下の実施例の説明において、同一又は対応する構成要素の重複記述は省略され得る。しかしながら、構成要素に関する記述が省略されても、そのような構成要素がある実施例に含まれないものと意図してはならない。 In the accompanying drawings, the same or corresponding components are given the same reference numerals. Further, in the following description of the embodiment, duplicate description of the same or corresponding components may be omitted. However, even if the description of a component is omitted, it should not be intended that such a component is not included in the embodiment.

開示の実施例の利点及び特徴、そしてそれらを達成する方法は、添付図面に基づいて後述する実施例を参照すれば明確になる。しかしながら、本開示は、以下で開示される実施例に限定されず、互いに異なる多様な形態で具現化され得る。但し、本実施例は、本開示が完全になるようにし、本開示が通常の技術者に発明のカテゴリを正確に認識させるために提供されるだけである。 The advantages and features of the disclosed embodiments and the methods for achieving them will be clarified with reference to the embodiments described below based on the accompanying drawings. However, the present disclosure is not limited to the examples disclosed below, and can be embodied in various forms different from each other. However, the present embodiment is provided only to ensure that the present disclosure is complete and that the present disclosure allows ordinary technicians to accurately recognize the category of the invention.

本明細書で使用される用語について簡略に説明し、開示の実施例について具体的に説明する。本明細書で使用される用語は、本開示での機能を考慮しつつ、可能な限り現在広く使用される一般的な用語を選択したが、これは関連分野に従事する技術者の意図又は判例、新技術の出現などにより変化し得る。また、特定の場合は出願人が任意で選定した用語もあり得るが、これらの意味は当該発明の説明の部分において詳細に記載する。よって、本開示で使用される用語は、単純な用語の名称ではなく、その用語が有する意味と本開示の全般にわたった内容に基づいて定義されるべきである。 The terms used herein will be briefly described and the embodiments of the disclosure will be specifically described. As the terms used herein, we have selected common terms that are as widely used today as possible, taking into account the functionality of this disclosure, but this is the intent or judicial precedent of engineers engaged in the relevant field. , Can change due to the emergence of new technologies. In addition, although there may be terms arbitrarily selected by the applicant in specific cases, their meanings will be described in detail in the description of the invention. Therefore, the terms used in this disclosure should be defined based on the meaning of the terms and the general content of the present disclosure, rather than the simple names of the terms.

本明細書では、文脈上において明確に特定しない限り、単数の表現は複数の表現を含み、複数の表現は単数の表現を含むことができる。明細書の全般に渡り、ある部分がある構成要素を「含む」とする際、これは特に反対の記載がない限り、他の構成要素を除くものではなく、他の構成要素をさらに含むこともできることを意味する。 In the present specification, a singular expression may include a plurality of expressions, and a plurality of expressions may include a singular expression, unless explicitly specified in the context. When a component is referred to as "contains" a component throughout the specification, this does not exclude other components unless otherwise stated, and may further include other components. It means that you can do it.

また、明細書で使用される「モジュール」又は「部(ユニット)」という用語は、ソフトウェアやハードウェア構成要素を意味し、「モジュール」又は「部」はある役割を遂行する。しかしながら、「モジュール」又は「部」はソフトウェアやハードウェアに限定される意味ではない。「モジュール」又は「部」は、アドレッシング可能な保存媒体にあるように構成してもよく、一つ又はそれ以上のプロセッサを再生させるように構成してもよい。したがって、一例として、「モジュール」又は「部」は、ソフトウェア構成要素、オブジェクト指向ソフトウェア構成要素、クラス構成要素、タスク構成要素のような構成要素、並びに、プロセス、関数、属性、プロシージャ、サブルーチン、プログラムコードのセグメント、ドライバー、ファームウェア、マイクロコード、回路、データ、データベース、データ構造、テーブル、アレイ又は変数のうちで少なくとも一つを含むことができる。構成要素と「モジュール」又は「部」は、内部で提供される機能はさらに小さい数の構成要素及び「モジュール」又は「部」で結合されたり、追加的な構成要素と「モジュール」又は「部」にさらに分離されたりできる。 Also, the term "module" or "unit" used in the specification means software or hardware components, and the "module" or "department" performs a certain role. However, "module" or "part" is not limited to software or hardware. The "module" or "part" may be configured to be on an addressable storage medium or to regenerate one or more processors. Thus, as an example, a "module" or "part" is a component such as a software component, an object-oriented software component, a class component, a task component, as well as a process, function, attribute, procedure, subroutine, program. It can include at least one of a segment of code, driver, firmware, microcode, circuit, data, database, data structure, table, array or variable. A component and a "module" or "part" may be combined with a smaller number of components and "modules" or "parts" provided internally, or an additional component and a "module" or "part". Can be further separated into.

本開示の一実施例によれば、「モジュール」又は「部」はプロセッサ及びメモリで具現化され得る。「プロセッサ」は汎用プロセッサ、中央処理装置(CPU)、マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ(DSP)、制御器、マイクロ制御器、状態マシンなどを含むように広く解釈されるべきである。いくつかの環境では、「プロセッサ」は特定用途向け半導体(ASIC)、プログラム可能なロジックデバイス(PLD)、フィールドプログラム可能なゲートアレイ(FPGA)等を称することもできる。「プロセッサ」は、例えば、DSPとマイクロプロセッサの組合せ、複数のマイクロプロセッサの組合せ、DSPコアと結合した一つ以上のマイクロプロセッサの組合せ、若しくは、任意の他のそのような構成等の組合せのような処理デバイスの組合せを称することもできる。また、「メモリ」は電子情報を保存可能な任意の電子コンポーネントを含むように広く解釈されるべきである。「メモリ」は、RAM(Random Access Memory)、ROM(Read Only Memory)、NVRAM(Non-Volatile Random Access Memory)、PROM(Programmable Read-Only Memory)、EPROM(Erasable Programmable Read-Only Memory)、EEPROM(Electrically Erasable Programmable Reda-Only Memory)、フラッシュメモリ、磁気又は光学データ保存装置、レジスターなどのようなプロセッサ-読み取り可能な媒体の多様な類型を称することもできる。プロセッサがメモリから情報を読み取り/読み取ったりメモリに情報を記録できる場合、メモリはプロセッサと電子通信状態にあると言われる。プロセッサに集積されたメモリはプロセッサと電子通信状態にある。 According to one embodiment of the present disclosure, a "module" or "part" may be embodied in a processor and memory. "Processor" should be broadly interpreted to include general purpose processors, central processing units (CPUs), microprocessors, digital signal processors (DSPs), controllers, microcontrols, state machines, and the like. In some environments, "processor" can also refer to application specific integrated circuits (ASICs), programmable logic devices (PLDs), field programmable gate arrays (FPGAs), and the like. A "processor" may be, for example, a combination of a DSP and a microprocessor, a combination of multiple microprocessors, a combination of one or more microprocessors coupled to a DSP core, or any other combination of such configurations. It can also refer to a combination of various processing devices. Also, "memory" should be broadly interpreted to include any electronic component capable of storing electronic information. "Memory" includes RAM (Random Access Memory), ROM (Read Only Memory), NVRAM (Non-Volatile Random Access Memory), PROM (Programmable Read-Only Memory), EPROM (Erasable Programmable Read-Only Memory), and EEPROM (Erasable Programmable Read-Only Memory). It can also refer to various types of processors-readable media such as Electrically Erasable Programmable Reda-Only Memory), flash memory, magnetic or optical data storage devices, registers, and the like. When a processor can read / read information from and record information in memory, the memory is said to be in electronic communication with the processor. The memory integrated in the processor is in electronic communication with the processor.

本開示において、「検索クエリ(search query)」は、検索エンジンを用いて入力及び検索できるテキスト(例えば、キーワード、単語、文句、文章等)を含むことのできるが、これに限定されるものではない。例えば、検索クエリは、ユーザがウェブブラウザ又は検索アプリケーションのような検索プログラムの入力UIを介して入力するテキストを含んだり、ユーザが検索プログラムで提供する検索語リストの何れか一つをクリックにより選択できるテキストを含んだりできる。他の例において、検索語は、テキストに限定されず、イメージ、映像、音声、声などのようなマルチメディアコンテンツから抽出できるテキスト又は情報を含むことができる。 In the present disclosure, a "search query" may include, but is not limited to, text that can be entered and searched using a search engine (eg, keywords, words, phrases, sentences, etc.). not. For example, a search query may contain text that the user enters through the input UI of a search program such as a web browser or search application, or may be selected by clicking on any one of the search term lists provided by the user in the search program. Can contain text that can be done. In another example, the search term is not limited to text and may include text or information that can be extracted from multimedia content such as images, video, audio, voice and the like.

本開示において、「クエリ意図」は、ユーザが検索クエリにより検索しようとする目的又は検索クエリにより検索して実質的に得ようとする対象情報を示すことができる。例えば、クエリ意図は、ユーザが入力した検索クエリに含まれたキーワード、単語又は文句の少なくとも一部を通じて表現又は抽出されることができる。例えば、ユーザが「最近流行っている歌」という検索クエリにより検索しようとする目的は、最近(例えば、最近1週間又は1ケ月内)に大衆により聴取又は選択されている歌に関する情報を含むことができる。このようなクエリ意図は、検索クエリに含まれたキーワードらの一つ以上又は当該キーワードと関連した他のキーワード、記号、数字、識別子などで表現されることができる。 In the present disclosure, the "query intent" can indicate the purpose for which the user intends to search by the search query or the target information that the user seeks to obtain substantially by searching by the search query. For example, the query intent can be expressed or extracted through at least a portion of the keywords, words or phrases contained in the search query entered by the user. For example, the purpose of a user's attempt to search with the search query "recently popular songs" may include information about songs that have recently been heard or selected by the public (eg, within the last week or month). can. Such query intent can be expressed by one or more of the keywords included in the search query or other keywords, symbols, numbers, identifiers, etc. related to the keyword.

本開示において、「クエリパターン(query pattern)」は、検索クエリのクエリ意図を示すキーワード又は情報であり得る。例えば、「最近流行っている歌」という検索クエリのクエリパターンは、キーワード「最近」で表現されることができる。また、本開示において、「クエリパターンタイプ(query pattern type)」は、検索クエリのクエリパターンの類型を示す情報又は記号であり得る。例えば、「最近流行っている歌」という検索クエリのクエリパターンである「最近」は、これを表現又は識別できる固有情報又は識別子(例えば、一番目の桁のビットが1で表現された4桁の二進数「0×0001」)で表現されたクエリパターンタイプを有することができる。 In the present disclosure, a "query pattern" can be a keyword or information indicating the query intent of a search query. For example, the query pattern of the search query "recently popular songs" can be expressed by the keyword "recently". Further, in the present disclosure, the "query pattern type" may be information or a symbol indicating the type of the query pattern of the search query. For example, "recent", which is the query pattern of the search query "recently popular song", is a unique information or identifier that can express or identify it (for example, a 4-digit number in which the first digit bit is represented by 1). It can have a query pattern type expressed in binary "0x0001").

本開示において、「ランキングファクター(ranking factor)」は、検索クエリに基づいた検索結果等の順位又はランキングを決定する一つ以上の因子を示すことができる。ランキングファクターは、多様な形態のコンテンツ(例えば、テキスト、イメージ又は映像を含むウェブ文書等)を含む検索結果に含まれた検索キーワードの数、検索結果に対するユーザの訪問又はクリックの数、検索キーワードとの連関性などを含むことができるが、これに限定されず、検索結果の順位に影響を及ぼす多様な因子を含むことができる。例えば、検索クエリの「最近流行っている歌」において、クエリ意図を示すキーワードの「最近」と関連したランキングファクターは「最新性」であり得る。したがって、前記検索クエリによる検索結果等の順位又はランキングは、当該検索結果らが生成された時間や日付、或いは、当該検索結果らが含む情報の最新性によって決定され得る。 In the present disclosure, the "ranking factor" can indicate one or more factors that determine the ranking or ranking of search results and the like based on a search query. Ranking factors include the number of search keywords contained in search results that include various forms of content (eg, web documents containing text, images or videos), the number of user visits or clicks to the search results, and the search keywords. It can include, but is not limited to, various factors that influence the ranking of search results. For example, in a search query "recently popular song", the ranking factor associated with "recent" of the keyword indicating the query intent may be "up-to-date". Therefore, the ranking or ranking of the search results and the like by the search query can be determined by the time and date when the search results are generated, or the up-to-dateness of the information contained in the search results.

本開示において、「スニペット(snippet)」は、検索クエリにより検索されたコンテンツ又は文書(例えば、ウェブページ、文書、テキスト又は映像コンテンツ等)から抽出されて、検索結果として露出される当該コンテンツ又は文書の一部分を示すことができる。スニペットは、検索クエリにより検索されたコンテンツ又は文書に基づいて自動的に生成され得る。具体的に、スニペットは、検索クエリ又は検索キーワードと連関性が高いコンテンツ又は文書の一部を強調するか、若しくは、これに関するプレビュー又は要約を提供するように生成され得る。例えば、検索クエリにより検索された文書等の場合、スニペットは、検索クエリに含まれた検索キーワードがマッチングされた文書の本文の一部分を抽出し、当該部分においてキーワードを強調して露出する形態で表示されるか、若しくは、当該文書に対して予め準備されている代表説明や要約文の形態で表示される。 In the present disclosure, "snippet" is the content or document extracted from the content or document searched by the search query (eg, web page, document, text or video content, etc.) and exposed as a search result. Can be shown as a part of. Snippets can be automatically generated based on the content or documents searched by the search query. Specifically, snippets may be generated to highlight parts of content or documents that are highly relevant to a search query or search keyword, or to provide a preview or summary thereof. For example, in the case of a document searched by a search query, the snippet extracts a part of the body of the document to which the search keyword included in the search query is matched, and displays the keyword in the emphasized and exposed form in the part. Or it is displayed in the form of a representative explanation or summary prepared in advance for the document.

図1は、本開示の一実施例に係るユーザ端末110の画面120を通じてユーザ100が検索クエリに対する検索結果を得る例を示す図である。図1に示す画面120は、ユーザ100がユーザ端末(例えば、スマートフォン)110で検索アプリケーションを実行して検索サービスを利用する例を示す。例えば、ユーザ100は、検索アプリケーション画面の上部に位置した検索語入力部122に検索クエリを入力して検索が遂行できる。ここで、検索クエリは、ユーザの一つ以上のクエリ意図又は検索意図を示す一つ以上のキーワードを含むことができる。 FIG. 1 is a diagram showing an example in which a user 100 obtains a search result for a search query through a screen 120 of a user terminal 110 according to an embodiment of the present disclosure. The screen 120 shown in FIG. 1 shows an example in which a user 100 executes a search application on a user terminal (for example, a smartphone) 110 and uses a search service. For example, the user 100 can input a search query into the search term input unit 122 located at the upper part of the search application screen to execute the search. Here, the search query can include one or more query intents of the user or one or more keywords indicating the search intent.

ユーザ端末110は、ユーザ100が入力した検索クエリにより検索されたコンテンツを、上位ランキングに相当するコンテンツから順次配列して画面120に表示できる。一実施例において、ユーザ端末110は、ユーザ100のクエリ意図によって上位にランクされたコンテンツを優先的に表示できる。このために、コンテンツを提供する情報処理システム(図示せず)は、ユーザ端末110から検索クエリを受信し、検索クエリから抽出されるクエリ意図に基づいて検索クエリのクエリパターンタイプを決定できる。情報処理システムは、検索クエリのクエリパターンタイプに基づき、検索クエリと関連した複数のコンテンツの各々のランキングを決定し、決定されたランキングに基づき、複数のコンテンツの少なくとも一つ以上のコンテンツを配列して、ユーザ端末110を通じて出力するようにできる。ここで、検索クエリと関連した複数のコンテンツは、検索クエリに含まれた一つ以上のキーワードとマッチングされるコンテンツであり得る。例えば、検索クエリと関連した複数のコンテンツは、検索クエリに含まれた一つ以上のキーワードを含むコンテンツであり得る。一方、検索クエリのクエリパターンタイプに基づいて複数のコンテンツの各々のランキングを決定するために、情報処理システムは、予め複数のコンテンツの各々のクエリパターンタイプを決定し、当該コンテンツに対応するクエリパターンタイプをラベル付けできる。 The user terminal 110 can display the contents searched by the search query input by the user 100 on the screen 120 in order from the contents corresponding to the higher ranking. In one embodiment, the user terminal 110 can preferentially display the content ranked higher according to the query intention of the user 100. For this purpose, the information processing system (not shown) that provides the content can receive the search query from the user terminal 110 and determine the query pattern type of the search query based on the query intent extracted from the search query. The information system determines the ranking of each of the multiple contents associated with the search query based on the query pattern type of the search query, and arranges at least one or more contents of the multiple contents based on the determined ranking. The output can be made through the user terminal 110. Here, the plurality of contents related to the search query may be the contents matched with one or more keywords included in the search query. For example, a plurality of contents associated with a search query may be content containing one or more keywords contained in the search query. On the other hand, in order to determine the ranking of each of the plurality of contents based on the query pattern type of the search query, the information processing system determines each query pattern type of the plurality of contents in advance, and the query pattern corresponding to the content. You can label the type.

画面120において、図に示すように、ユーザ100が入力した検索クエリの「皮膚科の価格」に含まれるキーワード(「皮膚科」、「価格」)を含む検索結果のうちで、検索クエリから抽出されたクエリ意図の「価格」又は「価格情報」に合致するコンテンツが上位にランクされて優先的に表示できる。例えば、実際に皮膚科の価格情報が含まれたコンテンツである「[江南駅の皮膚科のウォーターピーリング]一食の価格で皮膚管理を受ける!」、「皮膚科のニキビ圧出の価格、瘢痕の治療軟膏のリアル口コミ」及び「水原のA皮膚科のほくろ除去の価格」が上位にランクされて、皮膚科の価格情報が含まれていないコンテンツよりも優先的にユーザ端末110に表示できる。 On the screen 120, as shown in the figure, extracted from the search query among the search results including the keywords (“dermatology”, “price”) included in the “dermatology price” of the search query entered by the user 100. Content that matches the "price" or "price information" of the query intention is ranked higher and can be displayed preferentially. For example, "[Dermatology water peeling at Gangnam station] Get skin management at the price of one meal!", "Dermatology acne extruding price, scars", which is the content that actually contains the price information of dermatology. "Real word-of-mouth of the treatment ointment" and "Price for removing dermatology from Suwon's A dermatology" are ranked high, and can be displayed on the user terminal 110 with priority over the content that does not include the price information of the dermatology.

ユーザ端末110は、検索結果として一つ以上のコンテンツのリンク、題目、スニペット、サムネイルイメージ、ハッシュタグ、類似コンテンツリンクなどを画面に表示できる。一実施例において、画面に表示されるスニペットは、検索結果のコンテンツのうち、クエリ意図と対応する一部分であり得る。このために、情報処理システムは、予め複数のコンテンツに対して各々のクエリパターンタイプと関連した複数のスニペットを抽出できる。その後、情報処理システムは、予め抽出した複数のスニペットのうち、検索クエリのクエリパターンタイプと関連したスニペットを、ユーザ端末110を通じて出力するようにできる。 The user terminal 110 can display one or more content links, titles, snippets, thumbnail images, hashtags, similar content links, and the like as search results on the screen. In one embodiment, the snippet displayed on the screen may be the part of the search result content that corresponds to the query intent. For this purpose, the information processing system can extract a plurality of snippets associated with each query pattern type for a plurality of contents in advance. After that, the information processing system can output the snippet related to the query pattern type of the search query from the plurality of snippets extracted in advance through the user terminal 110.

画面120において、図に示すように、ユーザ端末110は、検索結果としてコンテンツを表示するとき、表示されるコンテンツの複数のスニペットのうち、クエリ意図に対応するスニペットを共に表示できる。例えば、検索結果として表示されるコンテンツの全体本文において、皮膚科の価格情報、すなわち実際金額情報が含まれたスニペットが表示され得る。画面120に表示されたコンテンツの各々の全体本文において、実際金額情報の「・・・でも、10万ウォンにならない。・・・」、「・・・4回で進行する場合に20万ウォン半ばと分かる・・・」、及び、「・・・A皮膚科で33、000ウォン2ケ月内から1年・・・」が含まれた部分がスニペットとしてユーザ端末110に表示され得る。 On the screen 120, as shown in the figure, when the user terminal 110 displays the content as a search result, the user terminal 110 can display the snippet corresponding to the query intention together among the plurality of snippets of the displayed content. For example, a snippet containing dermatological price information, that is, actual amount information, may be displayed in the entire text of the content displayed as a search result. In the whole text of each content displayed on the screen 120, the actual amount information "... but it does not reach 100,000 won ....", "... mid 200,000 won when proceeding in 4 times" The part including "..." and "... A dermatology 33,000 won for one year from within two months ..." can be displayed on the user terminal 110 as a snippet.

したがって、ユーザ100は、検索結果として、単純に検索クエリのキーワードとマッチングされるコンテンツではなく、ユーザ100のクエリ意図に対応するコンテンツを優先的に得ることができる。また、ユーザ100は、提供されるコンテンツの全体本文において、単純に検索クエリに対してキーワードマッチングされる部分を含むスニペットではなく、ユーザ100のクエリ意図に対応する部分を含むスニペットを得ることができる。一方、図1では、ユーザ端末110の画面120を通じて3つのコンテンツが表示されるが、これに限定されず、異なる数のコンテンツが表示されることもできる。 Therefore, the user 100 can preferentially obtain the content corresponding to the query intention of the user 100 as the search result, instead of the content simply matched with the keyword of the search query. Further, the user 100 can obtain a snippet including a part corresponding to the query intention of the user 100, instead of a snippet including a part that is simply keyword-matched to the search query in the entire text of the provided content. .. On the other hand, in FIG. 1, three contents are displayed through the screen 120 of the user terminal 110, but the present invention is not limited to this, and different numbers of contents may be displayed.

図2は、本開示の一実施例に係る複数のユーザ端末210_1、210_2、210_3が情報処理システム230と通信可能であるように接続された構成を示す概要図である。図に示すように、複数のユーザ端末210_1、210_2、210_3は、ネットワーク220を介して検索サービスが提供される情報処理システム230と接続され得る。一実施例において、情報処理システム230は、検索サービス提供等と関連したコンピュータ実行可能なプログラム(例えば、ダウンロード可能なアプリケーション)や、データを保存、提供及び実行できる一つ以上のサーバ装置及び/又はデータベースや、クラウドコンピューティング(cloud computing)サービス基盤の一つ以上の分散コンピュータ装置及び/又は分散データベースを含むことができる。 FIG. 2 is a schematic diagram showing a configuration in which a plurality of user terminals 210_1, 210_2, 210_3 according to an embodiment of the present disclosure are connected so as to be able to communicate with the information processing system 230. As shown in the figure, the plurality of user terminals 210_1, 210_2, 210_3 may be connected to the information processing system 230 to which the search service is provided via the network 220. In one embodiment, the information processing system 230 is a computer-executable program (eg, a downloadable application) associated with search service provision, etc., and one or more server devices capable of storing, providing, and executing data and / or. It can include a database and one or more distributed computer devices and / or distributed databases of a cloud computing service infrastructure.

情報処理システム230により提供される検索サービスは、複数のユーザ端末210_1、210_2、210_3の各々に設置された検索アプリケーション、モバイルブラウザアプリケーション又はウェブブラウザなどを介してユーザに提供され得る。例えば、情報処理システム230は、検索アプリケーションなどを介してユーザ端末210_1、210_2、210_3から受信される検索クエリに対応する情報を提供したり、対応する処理を遂行したりできる。 The search service provided by the information processing system 230 may be provided to the user via a search application, a mobile browser application, a web browser, or the like installed in each of the plurality of user terminals 210_1, 210_2, 210_3. For example, the information processing system 230 can provide information corresponding to a search query received from user terminals 210_1, 210_2, 210_3 via a search application or the like, or execute a corresponding process.

複数のユーザ端末210_1、210_2、210_3は、ネットワーク220を介して情報処理システム230と通信できる。ネットワーク220は、複数のユーザ端末210_1、210_2、210_3及び情報処理システム230間の通信が可能であるように構成できる。ネットワーク220は、設置環境に応じて、例えば、イーサネット(Ethernet)、PLC(Power Line Communication)、電話線通信装置及びRS-serial通信などのような有線ネットワーク、移動通信網、WLAN(Wireless LAN)、Wi-Fi、Bluetooth及びZigBeeなどのような無線ネットワーク又はその組合せからなることができる。通信方式は制限されず、ネットワーク220を含むことができる通信網(例えば、移動通信網、有線インターネット、無線インターネット、放送網、衛星網等)を活用する通信方式だけでなく、ユーザ端末210_1、210_2、210_3間の近距離無線通信も含まれる。 The plurality of user terminals 210_1, 210_2, 210_3 can communicate with the information processing system 230 via the network 220. The network 220 can be configured to enable communication between a plurality of user terminals 210_1, 210_2, 210_3 and the information processing system 230. Depending on the installation environment, the network 220 includes, for example, a wired network such as Ethernet, PLC (Power Line Communication), a telephone line communication device and RS-serial communication, a mobile communication network, a WLAN (Wireless LAN), and the like. It can consist of wireless networks such as Wi-Fi, Bluetooth and ZigBee, or a combination thereof. The communication method is not limited, and not only the communication method utilizing the communication network (for example, mobile communication network, wired Internet, wireless Internet, broadcasting network, satellite network, etc.) that can include the network 220, but also the user terminals 210_1 and 210_2. , 210_3 short-range wireless communication is also included.

図2において、携帯電話端末210_1、タブレット端末210_2及びPC端末210_3をユーザ端末の例として示したが、これに限定されず、ユーザ端末210_1、210_2、210_3は、有線及び/又は無線通信が可能であり、検索アプリケーション、モバイルブラウザアプリケーション又はウェブブラウザが設置されて実行できる任意のコンピュータ装置であり得る。例えば、ユーザ端末は、スマートフォン、携帯電話、ナビゲーション、デスクトップコンピュータ、ラップトップコンピュータ、デジタル放送用端末、PDA(Personal Digital Assistants)、PMP(Portable Multimedia Player)、タブレットPC、AIスピーカ(artificial intelligence speaker)、ゲームコンソール(game console)、ウェアラブルデバイス(wearable device)、IoT(internet of things)デバイス、VR(virtual reality)デバイス、AR(augmented reality)デバイス及びセットトップボックス(set top box)などを含むことができる。また、図2では、3つのユーザ端末210_1、210_2、210_3がネットワーク220を介して情報処理システム230と通信するものと示したが、これに限定されず、異なる数のユーザ端末がネットワーク220を介して情報処理システム230と通信するように構成されることもできる。 In FIG. 2, a mobile phone terminal 210_1, a tablet terminal 210_2, and a PC terminal 210_3 are shown as examples of user terminals, but the user terminals 210_1, 210_2, and 210_3 are not limited to this, and wired and / or wireless communication is possible. It can be any computer device on which a search application, mobile browser application or web browser can be installed and run. For example, user terminals include smartphones, mobile phones, navigation systems, desktop computers, laptop computers, digital broadcasting terminals, PDAs (Personal Digital Assistants), PMPs (Portable Multimedia Players), tablet PCs, AI speakers (artificial intelligence speakers), etc. It can include a game console, a wearable device, an IoT (internet of things) device, a VR (virtual reality) device, an AR (augmented reality) device, a set top box, and the like. .. Further, in FIG. 2, it is shown that the three user terminals 210_1, 210_2, and 210_3 communicate with the information processing system 230 via the network 220, but the present invention is not limited to this, and different numbers of user terminals are transmitted via the network 220. It can also be configured to communicate with the information processing system 230.

一実施例によれば、情報処理システム230は、複数のユーザ端末210_1、210_2、210_3から検索クエリ又は検索クエリに対する要請を受信できる。このように受信された検索クエリ又は要請に応じて、情報処理システム230は、検索クエリと関連した複数のコンテンツの少なくとも一つ以上のコンテンツを、複数のユーザ端末210_1、210_2、210_3に提供できる。例えば、情報処理システム230は、検索クエリのクエリ意図に基づいて決定される複数のコンテンツの各々のランキング情報及びスニペットを、複数のユーザ端末210_1、210_2、210_3に提供できる。 According to one embodiment, the information processing system 230 can receive a search query or a request for a search query from a plurality of user terminals 210_1, 210_2, 210_3. In response to the search query or request received in this way, the information processing system 230 can provide at least one or more contents of the plurality of contents related to the search query to the plurality of user terminals 210_1, 210_2, 210_3. For example, the information processing system 230 can provide the plurality of user terminals 210_1, 210_2, 210_3 with ranking information and snippets of each of the plurality of contents determined based on the query intention of the search query.

図3は、本開示の一実施例に係るユーザ端末210及び情報処理システム230の内部構成を示すブロック図である。ユーザ端末210は、検索アプリケーション、モバイルブラウザアプリケーション又はウェブブラウザなどが実行可能であり、有/無線通信が可能な任意のコンピュータ装置を示すことができ、例えば、図2の携帯電話端末210_1、タブレット端末210_2、PC端末210_3などを含むことができる。図に示すように、ユーザ端末210は、メモリ312、プロセッサ314、通信モジュール316及び入出力インタフェース318を含むことができる。これと同様に、情報処理システム230は、メモリ332、プロセッサ334、通信モジュール336及び入出力インタフェース338を含むことができる。図3に示すように、ユーザ端末210及び情報処理システム230は、各々の通信モジュール316、336を用いて、ネットワーク220を介して情報及び/又はデータが通信できるように構成できる。また、入出力装置320は、入出力インタフェース318を介して、ユーザ端末210に情報及び/又はデータを入力したり、ユーザ端末210から生成された情報及び/又はデータを出力したりするように構成できる。 FIG. 3 is a block diagram showing an internal configuration of a user terminal 210 and an information processing system 230 according to an embodiment of the present disclosure. The user terminal 210 can indicate an arbitrary computer device capable of executing a search application, a mobile browser application, a web browser, etc., and capable of having / wireless communication. For example, the mobile phone terminal 210_1 and the tablet terminal in FIG. 210_2, PC terminal 210_3, and the like can be included. As shown in the figure, the user terminal 210 can include a memory 312, a processor 314, a communication module 316 and an input / output interface 318. Similarly, the information processing system 230 may include a memory 332, a processor 334, a communication module 336 and an input / output interface 338. As shown in FIG. 3, the user terminal 210 and the information processing system 230 can be configured so that information and / or data can be communicated via the network 220 by using the respective communication modules 316 and 336. Further, the input / output device 320 is configured to input information and / or data to the user terminal 210 and output information and / or data generated from the user terminal 210 via the input / output interface 318. can.

メモリ312、332は、非一時的な任意のコンピュータ読み取り可能な記録媒体を含むことができる。一実施例によれば、メモリ312、332は、RAM(random access memory)、ROM(read only memory)、ディスクドライブ、SSD(solid state drive)及びフラッシュメモリ(flash memory)などのような永久的な大容量記憶装置(permanent mass storage device)を含むことができる。他の例として、ROM、SSD、フラッシュメモリ及びディスクドライブなどのような永久的な大容量保存装置は、メモリとは区分される別途の永久保存装置としてユーザ端末210又は情報処理システム230に含まれることができる。また、メモリ312、332には、運営体制と少なくとも一つのプログラムコード(例えば、ユーザ端末210に設置されて駆動される検索アプリケーションなどのためのコード)が保存され得る。 The memory 312, 332 can include any non-temporary computer-readable recording medium. According to one embodiment, the memory 312, 332 is permanent such as RAM (random access memory), ROM (read only memory), disk drive, SSD (solid state drive) and flash memory (flash memory). It can include a permanent mass storage device. As another example, a permanent large capacity storage device such as a ROM, SSD, flash memory, disk drive, etc. is included in the user terminal 210 or the information processing system 230 as a separate permanent storage device separate from the memory. be able to. Further, the memory 312 and 332 may store an operating system and at least one program code (for example, a code for a search application installed and driven in the user terminal 210).

このようなソフトウェア構成要素は、メモリ312、332とは別途のコンピュータ読み取り可能な記録媒体からローディングできる。このような別途のコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、このようなユーザ端末210及び情報処理システム230に直接接続可能な記録媒体を含むことのできるが、例えば、フロッピードライブ、ディスク、テープ、DVD/CD-ROMドライブ及びメモリカードなどのようなコンピュータ読み取り可能な記録媒体を含むことができる。他の例として、ソフトウェア構成要素等は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体でなく、通信モジュールを介してメモリ312、332にローディングされることもできる。例えば、少なくとも一つのプログラムは、開発者又はアプリケーションの設置ファイルを配信するファイル配信システムが、ネットワーク220を介して提供するファイルにより設置されるコンピュータプログラムに基づいてメモリ312、332にローディングされることができる。 Such software components can be loaded from a computer-readable recording medium separate from the memory 312, 332. Such a separate computer-readable recording medium can include such a recording medium that can be directly connected to the user terminal 210 and the information processing system 230, and may include, for example, a floppy drive, a disk, a tape, or a DVD / CD. -Can include computer-readable recording media such as ROM drives and memory cards. As another example, software components and the like can be loaded into memory 312, 332 via a communication module instead of a computer-readable recording medium. For example, at least one program may be loaded into memory 312,332 based on a computer program installed by a file distribution system that distributes a developer or application installation file with a file provided via network 220. can.

プロセッサ314、334は、基本的な算術、ロジック及び入出力演算を遂行することで、コンピュータプログラムの命令を処理するように構成できる。命令は、メモリ312、332又は通信モジュール316、336によりプロセッサ314、334に提供され得る。例えば、プロセッサ314、334は、メモリ312、332のような記録装置に保存されたプログラムコードによって受信される命令を実行するように構成できる。 Processors 314 and 334 can be configured to process instructions in a computer program by performing basic arithmetic, logic and input / output operations. Instructions may be provided to processors 314, 334 by memory 312, 332 or communication modules 316, 336. For example, the processor 314, 334 can be configured to execute an instruction received by a program code stored in a recording device such as memory 312, 332.

通信モジュール316、336は、ネットワーク220を介して、ユーザ端末210と情報処理システム230とが互いに通信するための構成や機能が提供でき、ユーザ端末210及び/又は情報処理システム230が、他のユーザ端末又は他のシステム(例えば、別途のクラウドシステム等)と通信するための構成や機能が提供できる。一例として、ユーザ端末210のプロセッサ314がメモリ312などのような記録装置に保存されたプログラムコードによって生成した要請やデータ(例えば、検索クエリ又は検索要請など)は、通信モジュール316の制御により、ネットワーク220を介して情報処理システム230に伝達され得る。反対に、情報処理システム230のプロセッサ334の制御により提供される制御信号や命令が、通信モジュール336及びネットワーク220を経て、ユーザ端末210の通信モジュール316を介してユーザ端末210に受信され得る。例えば、ユーザ端末210は、情報処理システム230から通信モジュール316を介して、検索クエリと関連した複数のコンテンツ及びスニペットに関する情報などを受信できる。 The communication modules 316 and 336 can provide a configuration and a function for the user terminal 210 and the information system 230 to communicate with each other via the network 220, and the user terminal 210 and / or the information system 230 can be used by another user. It is possible to provide a configuration or a function for communicating with a terminal or another system (for example, a separate cloud system). As an example, a request or data (for example, a search query or a search request) generated by a program code stored in a recording device such as a memory 312 by the processor 314 of the user terminal 210 can be sent to a network under the control of the communication module 316. It may be transmitted to the information processing system 230 via 220. On the contrary, the control signal or instruction provided by the control of the processor 334 of the information processing system 230 may be received by the user terminal 210 via the communication module 336 and the network 220 and via the communication module 316 of the user terminal 210. For example, the user terminal 210 can receive information about a plurality of contents and snippets related to a search query from the information processing system 230 via the communication module 316.

入出力インタフェース318は、入出力装置320とのインタフェースのための手段であり得る。一例として、入力装置はオーディオセンサ及び/又はイメージセンサを含むカメラ、キーボード、マイクロホン、マウスなどのような装置を含み、出力装置はディスプレイ、スピーカ、ハプティック(触覚)フィードバックデバイス(haptic feedback device)などのような装置を含むことができる。他の例として、入出力インタフェース318は、タッチスクリーンなどのように入力及び出力を遂行するための構成及び機能が一つで統合された装置とのインタフェースのための手段であり得る。例えば、ユーザ端末210のプロセッサ314がメモリ312にローディングされたコンピュータプログラムの命令を処理する際に、情報処理システム230や他のユーザ端末が提供する情報及び/又はデータを用いて構成されるサービス画面などが、入出力インタフェース318を介してディスプレイに表示され得る。図3では、入出力装置320がユーザ端末210に含まれないように示したが、これに限定されず、ユーザ端末210と一体に構成することもできる。また、情報処理システム230の入出力インタフェース338は、情報処理システム230と連結するか、又は、情報処理システム230が含むことができる入力や出力のための装置(図示せず)とのインタフェースのための手段であり得る。図3では、入出力インタフェース318、338がプロセッサ314、334と別途に構成された要素として示したが、これに限定されず、入出力インタフェース318、338がプロセッサ314、334に含まれるように構成することもできる。 The input / output interface 318 may be a means for an interface with the input / output device 320. As an example, input devices include devices such as cameras, keyboards, microphones, mice, etc., including audio and / or image sensors, and output devices, such as displays, speakers, haptic feedback devices, etc. Such devices can be included. As another example, the input / output interface 318 may be a means for an interface with a device such as a touch screen, which has a single integrated configuration and function for performing inputs and outputs. For example, a service screen configured using information and / or data provided by an information processing system 230 or another user terminal when the processor 314 of the user terminal 210 processes an instruction of a computer program loaded in the memory 312. Etc. may be displayed on the display via the input / output interface 318. In FIG. 3, it is shown that the input / output device 320 is not included in the user terminal 210, but the present invention is not limited to this, and the input / output device 320 can be integrally configured with the user terminal 210. Further, the input / output interface 338 of the information processing system 230 is for an interface with a device (not shown) for input or output that can be connected to the information processing system 230 or included in the information processing system 230. Can be a means of. In FIG. 3, the input / output interfaces 318 and 338 are shown as elements separately configured from the processors 314 and 334, but the input / output interfaces 318 and 338 are configured to be included in the processors 314 and 334. You can also do it.

ユーザ端末210及び情報処理システム230は、図3に示す構成要素よりも多くの構成要素を含むことができる。しかしながら、大部分の従来技術的構成要素を明確に示す必要はない。一実施例によれば、ユーザ端末210は、前述した入出力装置320の少なくとも一部を含むように具現化できる。また、ユーザ端末210は、トランシーバー(transceiver)、GPS(Global Positioning system)モジュール、カメラ、各種センサ及びデータベースなどのような他の構成要素をさらに含むことができる。例えば、ユーザ端末210がスマートフォンである場合、一般にスマートフォンが有する構成要素を含むことができ、例えば、加速度センサ、ジャイロセンサ、カメラモジュール、各種物理的なボタン、タッチパネルを用いたボタン、入出力ポート及び振動のための振動器などのような多様な構成要素がユーザ端末210にさらに含まれるように具現化できる。一実施例によれば、ユーザ端末210のプロセッサ314は、検索サービスを提供するアプリケーションなどが動作するように構成できる。このとき、当該アプリケーション及び/又はプログラムと関連したコードがユーザ端末210のメモリ312にローディングできる。 The user terminal 210 and the information processing system 230 can include more components than those shown in FIG. However, it is not necessary to articulate most of the prior art components. According to one embodiment, the user terminal 210 can be embodied to include at least a part of the above-mentioned input / output device 320. Further, the user terminal 210 can further include other components such as a transceiver, a GPS (Global Positioning system) module, a camera, various sensors, a database, and the like. For example, when the user terminal 210 is a smartphone, it can include components generally possessed by the smartphone, for example, an accelerometer, a gyro sensor, a camera module, various physical buttons, a button using a touch panel, an input / output port, and the like. Various components such as accelerometers for vibration can be further embodied in the user terminal 210. According to one embodiment, the processor 314 of the user terminal 210 can be configured to operate an application or the like that provides a search service. At this time, the code related to the application and / or the program can be loaded into the memory 312 of the user terminal 210.

検索サービスを提供するアプリケーションなどのためのプログラムが動作される際に、プロセッサ314は、入出力インタフェース318と連結されたタッチスクリーン、キーボード、オーディオセンサ及び/又はイメージセンサを含むカメラ及びマイクロホンなどのような入力装置により入力又は選択されたテキスト、イメージ、映像、音声及び/又は動作などが受信でき、受信されたテキスト、イメージ、映像、音声及び/又は動作などをメモリ312に保存したり、通信モジュール316及びネットワーク220を介して情報処理システム230に提供したりできる。例えば、プロセッサ314は、検索クエリに対するユーザ入力を受信できる。 When a program for an application or the like that provides a search service is run, the processor 314 is such as a camera and microphone including a touch screen, keyboard, audio sensor and / or image sensor coupled with an input / output interface 318. The text, image, video, audio and / or operation input or selected by the input device can be received, and the received text, image, video, audio and / or operation, etc. can be saved in the memory 312, or the communication module. It can be provided to the information processing system 230 via the 316 and the network 220. For example, processor 314 can receive user input for a search query.

一実施例において、プロセッサ314は、入力装置により検索サービスを提供するアプリケーションやウェブブラウザ上で入力される検索クエリ又は検索要請を含むユーザ入力を受信し、このような検索クエリ又は検索要請を、ネットワーク220及び通信モジュール316を介して情報処理システム230に提供できる。例えば、プロセッサ314は、タッチスクリーンやキーボードなどのような入力装置により検索語入力部に入力される検索クエリに対するユーザ入力が受信でき、受信された検索クエリを、通信モジュール316及びネットワーク220を介して情報処理システム230に提供できる。他の例として、プロセッサ314は、タッチスクリーン、マウス及びキーボードなどのような入力装置により検索クエリを含むユーザ入力が受信でき、このようなユーザ入力に応じて、検索クエリを情報処理システム230に転送できる。 In one embodiment, the processor 314 receives user input including a search query or search request entered on an application or a web browser that provides a search service by an input device, and sends such a search query or search request to a network. It can be provided to the information processing system 230 via the 220 and the communication module 316. For example, the processor 314 can receive user input for a search query input to the search term input unit by an input device such as a touch screen or a keyboard, and the received search query is transmitted via the communication module 316 and the network 220. It can be provided to the information processing system 230. As another example, the processor 314 can receive user input including a search query by an input device such as a touch screen, mouse and keyboard, and forwards the search query to the information processing system 230 in response to such user input. can.

ユーザ端末210のプロセッサ314は、入力装置、他のユーザ端末、情報処理システム230及び/又は複数の外部システムから受信された情報及び/又はデータを管理、処理及び/又は保存するように構成できる。プロセッサ314により処理された情報及び/又はデータは、通信モジュール316及びネットワーク220を介して情報処理システム230に提供できる。ユーザ端末210のプロセッサ314は、入出力インタフェース318を介して、入出力装置320に情報及び/又はデータを転送して出力できる。例えば、プロセッサ314は、受信した情報及び/又はデータをユーザ端末の画面にディスプレイできる。一実施例において、プロセッサ314は、クエリ意図が反映された検索クエリと関連した複数のコンテンツの各々のランキングに基づき、複数のコンテンツの少なくとも一つ以上のコンテンツを画面に表示できる。例えば、プロセッサ314は、メモリ312及び/又は情報処理システム230から受信した検索クエリと関連した複数のコンテンツを、上位ランキングに相当するコンテンツから順次配列して画面120に表示できる。他の実施例において、プロセッサ314は、一つ以上のコンテンツのリンク、スニペット、サムネイルイメージ及びハッシュタグなどを画面に表示できる。例えば、プロセッサ314は、一つ以上のコンテンツに対し、メモリ312及び/又は情報処理システム230から受信したクエリ意図に対応するスニペットを画面に表示できる。一実施例において、プロセッサ314は、スニペットにおいて、一つ以上のクエリパターンタイプと関連した一部領域を強調して画面に表示できる。例えば、プロセッサ314は、スニペットにおいて、一つ以上のクエリパターンタイプと関連した一部領域を太字体処理及びバックグラウンド処理の少なくとも一つにより強調して画面に表示できる。 The processor 314 of the user terminal 210 can be configured to manage, process and / or store information and / or data received from an input device, another user terminal, an information processing system 230 and / or a plurality of external systems. The information and / or data processed by the processor 314 can be provided to the information processing system 230 via the communication module 316 and the network 220. The processor 314 of the user terminal 210 can transfer and output information and / or data to the input / output device 320 via the input / output interface 318. For example, the processor 314 can display the received information and / or data on the screen of the user terminal. In one embodiment, the processor 314 can display at least one or more contents of the plurality of contents on the screen based on the ranking of each of the plurality of contents related to the search query reflecting the query intention. For example, the processor 314 can sequentially arrange a plurality of contents related to the search query received from the memory 312 and / or the information processing system 230 from the contents corresponding to the higher ranking and display them on the screen 120. In another embodiment, the processor 314 can display one or more content links, snippets, thumbnail images, hashtags, and the like on the screen. For example, the processor 314 can display on the screen a snippet corresponding to the query intent received from the memory 312 and / or the information processing system 230 for one or more contents. In one embodiment, the processor 314 can highlight and display some areas associated with one or more query pattern types in the snippet. For example, the processor 314 can display a snippet on the screen with some areas associated with one or more query pattern types highlighted by at least one of bold and background processing.

情報処理システム230のプロセッサ334は、複数のユーザ端末210及び/又は複数の外部システムから受信された情報及び/又はデータを管理、処理及び/又は保存するように構成できる。プロセッサ334により処理された情報及び/又はデータは、通信モジュール336及びネットワーク220を介してユーザ端末210に提供できる。一実施例において、情報処理システム230のプロセッサ334は、ユーザ端末210から受信した検索クエリから抽出された一つ以上のクエリ意図に基づき、検索クエリの一つ以上のクエリパターンタイプ(query pattern type)を決定し、一つ以上のクエリパターンタイプに基づき、検索クエリと関連した複数のコンテンツの各々のランキングを決定できる。このために、プロセッサ334は、検索クエリから一つ以上のクエリ意図に対応する一つ以上のキーワードを抽出し、抽出した一つ以上のキーワードに対応する一つ以上のクエリパターンタイプを決定できる。代案として、プロセッサ334は、自然言語処理(Natural Language Processing;NLP)により検索クエリから一つ以上のクエリ意図を抽出し、抽出した一つ以上のクエリ意図に対する一つ以上のクエリパターンタイプを決定できる。 The processor 334 of the information processing system 230 can be configured to manage, process and / or store information and / or data received from the plurality of user terminals 210 and / or the plurality of external systems. The information and / or data processed by the processor 334 can be provided to the user terminal 210 via the communication module 336 and the network 220. In one embodiment, the processor 334 of the information processing system 230 has one or more query pattern types of search queries based on one or more query intents extracted from the search queries received from the user terminal 210. And can determine the ranking of each of the plurality of contents associated with the search query based on one or more query pattern types. For this purpose, the processor 334 can extract one or more keywords corresponding to one or more query intents from the search query and determine one or more query pattern types corresponding to the extracted one or more keywords. Alternatively, processor 334 can extract one or more query intents from a search query by Natural Language Processing (NLP) and determine one or more query pattern types for the extracted one or more query intents. ..

一実施例において、一つ以上のクエリパターンタイプは一つ以上のビットで表現され、一つ以上のビットは、複数のコンテンツのランキングを決定するのに加重値を付与する要素である一つ以上のランキングファクターと予めマッチングされることができる。この場合、プロセッサ334は、一つ以上のランキングファクターに基づき、検索クエリと関連した複数のコンテンツの各々のランキング点数を算出し、複数のコンテンツの各々のランキング点数に基づき、検索クエリと関連した複数のコンテンツの各々のランキングを決定できる。 In one embodiment, one or more query pattern types are represented by one or more bits, where one or more bits are elements that give weights to determine the ranking of multiple contents. Can be pre-matched with the ranking factor of. In this case, the processor 334 calculates the ranking score of each of the plurality of contents related to the search query based on one or more ranking factors, and the plurality of related contents to the search query based on the ranking score of each of the plurality of contents. You can determine the ranking of each of the contents of.

一実施例において、プロセッサ334は、コンテンツDBに含まれた複数のコンテンツのクエリパターンタイプが予めラベル付けできる。例えば、プロセッサ334は、複数のコンテンツに含まれたテキスト、テキスト構造、添付ファイル及びイメージの少なくとも一つに基づいて決定されたクエリパターンタイプをラベル付けできる。このとき、プロセッサ334は、複数のコンテンツのクエリパターンタイプ及び一つ以上のランキングファクターに基づき、検索クエリと関連した複数のコンテンツの各々のランキングを決定できる。 In one embodiment, the processor 334 can pre-label the query pattern types of a plurality of contents contained in the content DB. For example, processor 334 can label a query pattern type determined based on at least one of text, text structure, attachments and images contained in a plurality of contents. At this time, the processor 334 can determine the ranking of each of the plurality of contents related to the search query based on the query pattern type of the plurality of contents and one or more ranking factors.

一実施例において、プロセッサ334は、コンテンツDBに含まれた複数のコンテンツの各々から少なくとも一つ以上のスニペットが予め抽出できる。例えば、プロセッサ334は、複数のコンテンツの各々に含まれたテキスト、テキスト構造、添付ファイル及びイメージの少なくとも一つを分析/解析して、複数のコンテンツの各々から少なくとも一つ以上のスニペットを抽出できる。また、プロセッサ334は、複数のコンテンツの各々に含まれたテキスト、テキスト構造、添付ファイル及びイメージの少なくとも一つに基づいて決定された複数のコンテンツの各々のクエリパターンタイプと関連した一つ以上のスニペットを抽出できる。 In one embodiment, the processor 334 can preliminarily extract at least one or more snippets from each of the plurality of contents included in the content DB. For example, processor 334 can analyze / analyze at least one of the text, text structure, attachments and images contained in each of the plurality of contents and extract at least one or more snippets from each of the plurality of contents. .. Also, the processor 334 is one or more associated with each query pattern type of the plurality of contents determined based on at least one of the text, text structure, attachments and images contained in each of the plurality of contents. Snippets can be extracted.

情報処理システム230のプロセッサ334は、ユーザ端末210のディスプレイ出力可能装置(例えば、タッチスクリーンやディスプレイ等)、音声出力可能装置(例えば、スピーカ)などの出力装置により処理された情報及び/又はデータを出力するように構成できる。一実施例において、プロセッサ334は、決定されたランキングに基づき、検索クエリと関連した複数のコンテンツの少なくとも一つ以上のコンテンツを、ユーザ端末210を通じて出力するようにできる。例えば、プロセッサ334は、ユーザ端末210が検索クエリと関連した複数のコンテンツを上位ランキングに相当するコンテンツから順次配列して出力するようにできる。 The processor 334 of the information processing system 230 outputs information and / or data processed by an output device such as a display output device (for example, a touch screen or a display) or a voice output device (for example, a speaker) of the user terminal 210. Can be configured to output. In one embodiment, the processor 334 can be configured to output at least one or more of the plurality of contents associated with the search query through the user terminal 210 based on the determined ranking. For example, the processor 334 can allow the user terminal 210 to sequentially arrange and output a plurality of contents related to the search query from the contents corresponding to the higher ranking.

一実施例において、プロセッサ334は、決定されたランキングに基づき、検索クエリと関連した複数のコンテンツの少なくとも一つ以上のコンテンツのスニペットを、ユーザ端末210を通じて出力するようにできる。例えば、プロセッサ334が複数のコンテンツの各々のクエリパターンタイプと関連した一つ以上のスニペットを抽出した場合、プロセッサ334は、一つ以上のスニペットの一つ以上のクエリパターンタイプと関連したスニペットを、ユーザ端末を通じて出力できる。また、プロセッサ334は、一つ以上のクエリパターンタイプに対して既定の優先順位により、一つ以上のスニペットの少なくとも一部を、ユーザ端末を通じて出力するようにできる。一実施例において、プロセッサ334は、スニペットにおいて、一つ以上のクエリパターンタイプと関連した一部領域を強調して出力できる。例えば、プロセッサ334は、スニペットにおいて、一つ以上のクエリパターンタイプと関連した一部領域を太字体処理及びバックグラウンド処理の少なくとも一つにより強調して出力できる。 In one embodiment, the processor 334 can be configured to output a snippet of at least one or more content of the plurality of content associated with the search query through the user terminal 210 based on the determined ranking. For example, if processor 334 extracts one or more snippets associated with each query pattern type of a plurality of contents, processor 334 extracts snippets associated with one or more query pattern types of one or more snippets. It can be output through the user terminal. Also, the processor 334 can output at least a portion of one or more snippets through the user terminal with a default priority for one or more query pattern types. In one embodiment, the processor 334 can highlight and output some areas associated with one or more query pattern types in the snippet. For example, the processor 334 can output a snippet with some areas associated with one or more query pattern types highlighted by at least one of bold and background processing.

図4は、本開示の一実施例に係る情報処理システムのプロセッサ334の詳細ブロック図である。図に示すように、プロセッサ334は、クエリ意図分類によるクエリパターンタイプ決定部410、ランキング決定部420及びコンテンツ提供部430を含み、コンテンツDB440と接続され得る。ここで、コンテンツDB440は、情報処理システムの内部保存装置に含まれたり、情報処理システムと連結された外部保存装置に含まれたりできる。コンテンツDB440には、複数のコンテンツに関する情報が保存できる。例えば、コンテンツDB440には、複数のコンテンツ又は複数のコンテンツに対するリンク、複数のコンテンツの各々から抽出された一つ以上のスニペット、サムネイルイメージなどが保存できる。 FIG. 4 is a detailed block diagram of the processor 334 of the information processing system according to the embodiment of the present disclosure. As shown in the figure, the processor 334 includes a query pattern type determination unit 410, a ranking determination unit 420, and a content provision unit 430 by query intention classification, and can be connected to the content DB 440. Here, the content DB 440 can be included in the internal storage device of the information processing system, or can be included in the external storage device connected to the information processing system. Information about a plurality of contents can be stored in the content DB 440. For example, the content DB 440 can store a plurality of contents or links to the plurality of contents, one or more snippets extracted from each of the plurality of contents, thumbnail images, and the like.

クエリ意図分類によるクエリパターンタイプ決定部410は、ユーザ端末から検索クエリを受信し、受信された検索クエリから一つ以上のクエリ意図を抽出できる。一実施例において、クエリ意図分類によるクエリパターンタイプ決定部410は、検索クエリから一つ以上のクエリ意図に対応する一つ以上のキーワードを抽出できる。例えば、クエリ意図分類によるクエリパターンタイプ決定部410は、検索クエリから次の表1に含まれたキーワード及び/又は類似キーワードの一つ以上が抽出でき、それにより検索クエリから一つ以上のクエリ意図を抽出できる。すなわち、クエリ意図分類によるクエリパターンタイプ決定部410は、「最近の釜山の人気グルメ店目録」という検索クエリから、「最近」というキーワード及び「目録」というキーワードを抽出し、それにより当該検索クエリから各々「時点トレンド」及び「アイテム推薦」に対するクエリ意図を抽出できる。 The query pattern type determination unit 410 based on the query intent classification can receive a search query from the user terminal and extract one or more query intents from the received search query. In one embodiment, the query pattern type determination unit 410 based on the query intention classification can extract one or more keywords corresponding to one or more query intentions from the search query. For example, the query pattern type determination unit 410 based on the query intent classification can extract one or more of the keywords and / or similar keywords included in the following Table 1 from the search query, whereby one or more query intents from the search query. Can be extracted. That is, the query pattern type determination unit 410 based on the query intent classification extracts the keywords "recently" and the keywords "catalog" from the search query "recent Busan's popular gourmet restaurant inventory", thereby extracting from the search query. The query intent for "time point trend" and "item recommendation" can be extracted, respectively.

Figure 2022068101000002
Figure 2022068101000002

他の実施例において、クエリ意図分類によるクエリパターンタイプ決定部410は、自然言語処理により検索クエリから一つ以上のクエリ意図を抽出できる。例えば、検索クエリに「最近の釜山の人気グルメ店目録を検索してください」という文章が含まれた場合、クエリ意図分類によるクエリパターンタイプ決定部410は、前記文章に対する構文分析/解析や意味分析/解析などの実行により、前記文章が示すクエリ意図が「時点トレンド」及び「アイテム推薦」を含むことが導出し得る。一実施例において、クエリ意図分類によるクエリパターンタイプ決定部410は、入力文章又は文句に対して対応するクエリ意図が導出されるように構成された自然言語処理モデル、確率統計的モデル及び人工神経網モデルの何れか一つを含むことができる。 In another embodiment, the query pattern type determination unit 410 based on the query intent classification can extract one or more query intents from the search query by natural language processing. For example, if the search query contains the sentence "Search the list of popular gourmet restaurants in Busan recently", the query pattern type determination unit 410 based on the query intention classification will perform syntax analysis / analysis or semantic analysis for the sentence. / By executing analysis or the like, it can be derived that the query intent indicated by the above sentence includes "time point trend" and "item recommendation". In one embodiment, the query pattern type determination unit 410 by query intent classification is configured to derive the corresponding query intent for an input sentence or phrase, such as a natural language processing model, a probabilistic statistical model, and an artificial neural network. Any one of the models can be included.

クエリ意図分類によるクエリパターンタイプ決定部410は、検索クエリから抽出された一つ以上のクエリ意図に基づき、検索クエリの一つ以上のクエリパターンタイプを決定できる。ここで、一つ以上のクエリパターンタイプは一つ以上のビットで表現され、一つ以上のクエリパターンタイプは一つ以上のクエリ意図と予めマッチングされることができる。例えば、次の表2に示すように、クエリ意図とクエリパターンタイプが予めマッチングされることができる。 The query pattern type determination unit 410 based on the query intent classification can determine one or more query pattern types of a search query based on one or more query intents extracted from the search query. Here, one or more query pattern types are represented by one or more bits, and one or more query pattern types can be pre-matched with one or more query intents. For example, as shown in Table 2 below, the query intent and query pattern type can be matched in advance.

Figure 2022068101000003
Figure 2022068101000003

例えば、「最近の釜山の人気グルメ店目録」という検索クエリから抽出されたクエリ意図の「時点トレンド」及び「アイテム推薦」に基づき、検索クエリのクエリパターンタイプを各々のクエリ意図と対応する「0×0001」及び「0×0100」として決定できる。代案として、このような複数のクエリパターンタイプは「0×0101」のように併合されて表現できる。 For example, based on the "time trend" and "item recommendation" of the query intent extracted from the search query "List of popular gourmet restaurants in Busan recently", the query pattern type of the search query corresponds to each query intent "0". It can be determined as "x0001" and "0x0100". As an alternative, such multiple query pattern types can be merged and represented as "0x0101".

その後、ランキング決定部420は、クエリ意図分類によるクエリパターンタイプ決定部410で決定された一つ以上のクエリパターンタイプに基づき、検索クエリと関連した複数のコンテンツの各々のランキングを決定できる。ここで、検索クエリと関連した複数のコンテンツの情報は、コンテンツDB440から受信できる。一実施例において、ランキング決定部420は、一つ以上のランキングファクターを決定し、一つ以上のランキングファクタに基づき、検索クエリと関連した複数のコンテンツの各々のランキング点数を算出し、複数のコンテンツの各々のランキング点数に基づき、検索クエリと関連した複数のコンテンツの各々のランキングを決定できる。ここで、一つ以上のクエリパターンタイプの一つ以上のビットは、次の表3に示すように、一つ以上のランキングファクターと予めマッチングでき、ランキングファクターは、複数のコンテンツのランキングを決定するのに加重値を付与する要素であり得る。 After that, the ranking determination unit 420 can determine the ranking of each of the plurality of contents related to the search query based on one or more query pattern types determined by the query pattern type determination unit 410 by the query intention classification. Here, information on a plurality of contents related to the search query can be received from the content DB 440. In one embodiment, the ranking determination unit 420 determines one or more ranking factors, calculates the ranking score of each of the plurality of contents related to the search query based on the one or more ranking factors, and performs the plurality of contents. Based on each ranking score of, the ranking of each of the plurality of contents related to the search query can be determined. Here, one or more bits of one or more query pattern types can be pre-matched with one or more ranking factors, as shown in Table 3 below, which determines the ranking of a plurality of contents. Can be an element that gives a weighted value to.

Figure 2022068101000004
Figure 2022068101000004

例えば、クエリ意図分類によるクエリパターンタイプ決定部410で決定されたクエリパターンタイプが「0×0101」である場合、ランキング決定部420は、これと対応する「最新性」及び「目録型情報」をランキングファクターとして決定できる。その後、ランキング決定部420は、複数のコンテンツのうち、ランキングファクターの「最新性」と関連したコンテンツのランキング点数に加重値を付与できる。また、ランキング決定部420は、複数のコンテンツのうち、ランキングファクターの「目録型情報」と関連したコンテンツのランキング点数に加重値を付与できる。ランキング決定部420は、最終的に算出されるランキング点数によって複数のコンテンツの各々のランキングを決定できる。したがって、ランキングファクターの「最新性」及び/又は「目録型情報」を有するコンテンツの点数の方が、「最新性」及び「目録型情報」がないコンテンツの点数よりも高まることができ、検索結果のうちで上位にランクされることができる。ここで、ランキング決定部420は、ランキングファクターに対する複数のコンテンツの各々の関連程度(度合)によって異なる加重値を付与できる。例えば、「最新性」のランキングファクターの場合、最新性の程度によって異なる加重値を付与できる。すなわち、一日前にアップロードされたコンテンツのランキング点数に付与される「最新性」と関連した加重値よりも、1時間前にアップロードされたコンテンツのランキング点数に付与される「最新性」と関連した加重値の方が、より大きいことがある。 For example, when the query pattern type determined by the query pattern type determination unit 410 by the query intention classification is "0 × 0101", the ranking determination unit 420 performs the corresponding "up-to-dateness" and "inventory type information". It can be determined as a ranking factor. After that, the ranking determination unit 420 can give a weighted value to the ranking score of the content related to the "up-to-dateness" of the ranking factor among the plurality of contents. Further, the ranking determination unit 420 can give a weighted value to the ranking score of the content related to the "catalog type information" of the ranking factor among the plurality of contents. The ranking determination unit 420 can determine the ranking of each of the plurality of contents based on the finally calculated ranking score. Therefore, the score of the content having the ranking factor "up-to-date" and / or the "inventory information" can be higher than the score of the content without the "up-to-date" and "inventory information", and the search result. Can be ranked high among them. Here, the ranking determination unit 420 can give different weight values depending on the degree of association (degree) of each of the plurality of contents with respect to the ranking factor. For example, in the case of the "up-to-date" ranking factor, different weighted values can be given depending on the degree of up-to-dateness. That is, it was related to the "up-to-date" given to the ranking score of the content uploaded one hour ago, rather than the weighted value related to the "up-to-date" given to the ranking score of the content uploaded one day ago. The weighted value may be larger.

コンテンツ提供部430は、ユーザ端末に複数のコンテンツの少なくとも一つ以上のコンテンツを提供して、ランキング決定部420で決定されたランキングに基づき、検索クエリと関連した複数のコンテンツの少なくとも一つ以上のコンテンツを出力するようにできる。すなわち、コンテンツ提供部430は、ユーザ端末に複数のコンテンツのうちでランキングが高いコンテンツから順次配列して出力するようにできる。したがって、ユーザは、検索クエリと関連した複数のコンテンツのうち、クエリ意図に対応するコンテンツを優先的に得ることができる。 The content providing unit 430 provides the user terminal with at least one or more contents of the plurality of contents, and based on the ranking determined by the ranking determination unit 420, at least one or more of the plurality of contents related to the search query. You can make it output content. That is, the content providing unit 430 can be made to sequentially arrange and output the content having the highest ranking among the plurality of contents to the user terminal. Therefore, the user can preferentially obtain the content corresponding to the query intention among the plurality of contents related to the search query.

前述した表1乃至表3は、各々「クエリ意図-キーワード」、「クエリ意図-クエリパターンタイプ」及び「クエリパターンタイプ-ランキングファクター」間の対応関係に対する一例を示すが、これに限定されるものではない。したがって、このような対応関係は、新しく追加されたり、検索クエリ又はコンテンツ分析/解析により拡張されたりできる。例えば、「クエリ意図」及び「キーワード」は、各々新しいクエリ意図分類及び新しいキーワードの追加により拡張され得る。また、前述したように、クエリパターンタイプは、4桁の二進数で表現できるが、これに限定されるものではない。例えば、クエリパターンタイプの全体数によって異なる桁数の二進数で表現できる。 Tables 1 to 3 described above show an example of the correspondence between "query intent-keyword", "query intent-query pattern type", and "query pattern type-ranking factor", respectively, but are limited thereto. is not. Therefore, such correspondences can be newly added or extended by search queries or content analysis / analysis. For example, "query intent" and "keyword" can be extended by adding new query intent classifications and new keywords, respectively. Further, as described above, the query pattern type can be expressed by a 4-digit binary number, but is not limited to this. For example, it can be represented by a binary number with different digits depending on the total number of query pattern types.

図5は、本開示の他の実施例による情報処理システムのプロセッサ334の詳細ブロック図である。図に示すように、プロセッサ334は、クエリ意図分類によるクエリパターンタイプ決定部410、ランキング決定部420、コンテンツ提供部430及びコンテンツDB440を含むことができる。また、プロセッサ334は、コンテンツラベル付け部510、スニペット抽出部520及びスニペット提供部530をさらに含むことができる。プロセッサ334のクエリ意図分類によるクエリパターンタイプ決定部410、ランキング決定部420、コンテンツ提供部430及びコンテンツDB440は、図4に示すプロセッサ334の対応構成要素と同様又は類似の構成や機能を含むので、以下では重複する説明を省略する。 FIG. 5 is a detailed block diagram of the processor 334 of the information processing system according to another embodiment of the present disclosure. As shown in the figure, the processor 334 can include a query pattern type determination unit 410, a ranking determination unit 420, a content provision unit 430, and a content DB 440 by query intention classification. Further, the processor 334 can further include a content labeling unit 510, a snippet extraction unit 520, and a snippet providing unit 530. Since the query pattern type determination unit 410, the ranking determination unit 420, the content provision unit 430, and the content DB 440 by the query intention classification of the processor 334 include the same or similar configurations and functions as the corresponding components of the processor 334 shown in FIG. In the following, duplicate explanations will be omitted.

コンテンツラベル付け部510は、コンテンツDB440に保存された複数のコンテンツのクエリパターンタイプをラベル付けできる。一実施例において、コンテンツラベル付け部510は、複数のコンテンツの各々に含まれたテキスト、テキスト構造(例えば、表構造、順位構造、リスト構造等)、添付ファイル及びイメージの少なくとも一つに基づいて決定されたクエリパターンタイプを複数のコンテンツの各々にラベル付けできる。例えば、コンテンツラベル付け部510は、複数のコンテンツに含まれたテキスト及びリスト構造を分析/解析して、複数のコンテンツのうちで目録型情報を有するコンテンツにクエリパターンタイプの「0×0100」をラベル付けできる。 The content labeling unit 510 can label the query pattern types of a plurality of contents stored in the content DB 440. In one embodiment, the content labeling unit 510 is based on at least one of a text, a text structure (eg, a table structure, a ranking structure, a list structure, etc.), an attachment, and an image contained in each of a plurality of contents. The determined query pattern type can be labeled for each of multiple contents. For example, the content labeling unit 510 analyzes / analyzes the text and list structure contained in the plurality of contents, and sets the query pattern type “0 × 0100” to the content having the catalog type information among the plurality of contents. Can be labeled.

一実施例において、複数のコンテンツに含まれた添付ファイルに基づいてクエリパターンタイプをラベル付けする場合、コンテンツラベル付け部510は、添付ファイルの拡張子名、添付ファイルの題目、添付ファイルの生成日付及び添付ファイルに含まれた情報などを分析/解析してクエリパターンタイプを決定し、ラベル付けできる。例えば、拡張子が「.mp3」のファイルが添付されたコンテンツの場合、「音声情報」又は「マルチメディア情報」などに対応するクエリパターンタイプをラベル付けできる。他の実施例において、複数のコンテンツに含まれたイメージに基づいてクエリパターンタイプをラベル付けする場合、コンテンツラベル付け部510は、イメージに含まれたテキスト情報やイメージ情報などを分析/解析してクエリパターンタイプを決定し、ラベル付けできる。例えば、「楽譜」のイメージが添付されたコンテンツの場合、「楽譜情報」、「音楽情報」又は「マルチメディア情報」などに対応するクエリパターンタイプをラベル付けできる。 In one embodiment, when labeling a query pattern type based on an attachment contained in a plurality of contents, the content labeling unit 510 uses the attachment extension name, the attachment title, and the attachment generation date. And the information contained in the attached file can be analyzed / analyzed to determine the query pattern type and label it. For example, in the case of content to which a file with the extension ".mp3" is attached, a query pattern type corresponding to "voice information" or "multimedia information" can be labeled. In another embodiment, when labeling a query pattern type based on an image contained in a plurality of contents, the content labeling unit 510 analyzes / analyzes text information, image information, etc. contained in the image. You can determine and label the query pattern type. For example, in the case of content to which an image of "score" is attached, a query pattern type corresponding to "score information", "music information", "multimedia information", or the like can be labeled.

このような複数のコンテンツのクエリパターンタイプのラベル付け作業は、検索クエリに対する検索結果又はコンテンツの抽出が実行される前に行われる。また、複数のコンテンツのクエリパターンタイプのラベル付け作業は、複数のコンテンツの各々に対するクエリパターンタイプを決定するように構成された確率統計的モデルや人工神経網モデルなどを利用する自動ラベル付け技法により行われる。代案として、人間作業者が直接ラベル付け作業を遂行して、情報処理システムに入力した情報により、コンテンツラベル付け部510が複数のコンテンツのクエリパターンタイプをラベル付けできる。コンテンツラベル付け部510は、ラベル付けされたクエリパターンタイプを複数のコンテンツと関連してコンテンツDB440に保存できる。 The task of labeling the query pattern types of a plurality of contents is performed before the search result or the content is extracted for the search query. In addition, the task of labeling the query pattern types of multiple contents is based on an automatic labeling technique that utilizes a probabilistic statistical model or an artificial neural network model configured to determine the query pattern type for each of the plurality of contents. Will be done. As an alternative, the content labeling unit 510 can label the query pattern types of a plurality of contents by the information input to the information processing system by the human worker directly performing the labeling work. The content labeling unit 510 can store the labeled query pattern type in the content DB 440 in relation to a plurality of contents.

その後、ユーザにより入力される検索クエリに対し、ランキング決定部420は、複数のコンテンツのクエリパターンタイプ及び一つ以上のランキングファクターに基づき、検索クエリと関連した複数のコンテンツの各々のランキングを決定できる。例えば、ランキング決定部420は、複数のコンテンツのうちで、ランキングファクターに対応するクエリパターンタイプがラベル付けされるコンテンツが上位にランクされるように、複数のコンテンツの各々のランキングを決定できる。すなわち、ランキング決定部420は、ランキングファクターが「目録型情報」である場合、予め「0×0100」がラベル付けされた目録型情報を有するコンテンツが上位にランクされるように、複数のコンテンツの各々のランキングを決定できる。 Then, for the search query entered by the user, the ranking determination unit 420 can determine the ranking of each of the plurality of contents related to the search query based on the query pattern types of the plurality of contents and one or more ranking factors. .. For example, the ranking determination unit 420 can determine the ranking of each of the plurality of contents so that the content labeled with the query pattern type corresponding to the ranking factor is ranked higher among the plurality of contents. That is, when the ranking factor is "catalog type information", the ranking determination unit 420 determines that the content having the catalog type information labeled with "0 × 0100" in advance is ranked higher in the content. Each ranking can be determined.

スニペット抽出部520は、複数のコンテンツの各々から少なくとも一つ以上のスニペットを抽出できる。一実施例において、スニペット抽出部520は、複数のコンテンツの各々に含まれたテキスト、テキスト構造、添付ファイル及びイメージの少なくとも一つを分析/解析して、複数のコンテンツの各々から少なくとも一つ以上のスニペットを抽出できる。例えば、スニペット抽出部520は、複数のコンテンツの各々に含まれたテキスト、テキスト構造、添付ファイル及びイメージの少なくとも一つに基づいて決定された複数のコンテンツの各々のクエリパターンタイプと関連した一つ以上のスニペットを抽出できる。ここで、スニペット抽出部520は、複数のコンテンツの各々の本文において、クエリパターンタイプのラベル付けの基になる部分を、当該クエリパターンタイプと関連したスニペットとして抽出できる。スニペット抽出部520は、抽出したスニペットを複数のコンテンツと関連してコンテンツDB440に保存できる。 The snippet extraction unit 520 can extract at least one or more snippets from each of the plurality of contents. In one embodiment, the snippet extractor 520 analyzes / analyzes at least one of the text, text structure, attachments and images contained in each of the plurality of contents, and at least one or more from each of the plurality of contents. Snippets can be extracted. For example, the snippet extractor 520 is one associated with each query pattern type of the plurality of contents determined based on at least one of the text, text structure, attachments and images contained in each of the plurality of contents. The above snippets can be extracted. Here, the snippet extraction unit 520 can extract, in the text of each of the plurality of contents, a portion that is the basis for labeling the query pattern type as a snippet related to the query pattern type. The snippet extraction unit 520 can store the extracted snippets in the content DB 440 in relation to a plurality of contents.

スニペット提供部530は、決定されたランキングに基づき、検索クエリと関連した複数のコンテンツの少なくとも一つ以上のコンテンツのスニペットを、ユーザ端末を通じて出力できる。一実施例において、スニペット提供部530は、一つ以上のスニペットの一つ以上のクエリパターンタイプ(すなわち、検索クエリのクエリパターンタイプ)と関連したスニペットを、ユーザ端末を通じて出力できる。例えば、クエリ意図分類によるクエリパターンタイプ決定部410が、検索クエリのクエリパターンタイプを、検索クエリから抽出されたクエリ意図の「時点トレンド」に対応する「0×0001」として決定する場合、スニペット提供部530は、「0×0001」と関連したスニペットを、ユーザ端末を通じて出力できる。 The snippet providing unit 530 can output a snippet of at least one or more contents of a plurality of contents related to the search query through the user terminal based on the determined ranking. In one embodiment, the snippet provider 530 can output snippets associated with one or more query pattern types of one or more snippets (ie, query pattern types of search queries) through a user terminal. For example, when the query pattern type determination unit 410 based on the query intent classification determines the query pattern type of the search query as "0 × 0001" corresponding to the "time-time trend" of the query intent extracted from the search query, the snippet is provided. The unit 530 can output the snippet related to "0 × 0001" through the user terminal.

一実施例において、スニペット提供部530は、一つ以上のクエリパターンタイプに対し、既定の優先順位によって一つ以上のスニペットの少なくとも一部を、ユーザ端末を通じて出力できる。例えば、クエリ意図分類によるクエリパターンタイプ決定部410が、検索クエリのクエリパターンタイプを、「0×0001」と「0×0100」を併合した「0×0101」として決定する場合、スニペット提供部530は、既定の優先順位によって優先する「0×0100」と関連したスニペットを、ユーザ端末を通じて出力できる。 In one embodiment, the snippet provider 530 can output at least a part of one or more snippets for one or more query pattern types through a user terminal by a predetermined priority. For example, when the query pattern type determination unit 410 based on the query intention classification determines the query pattern type of the search query as "0 × 0101" which is a combination of "0 × 0001" and "0 × 0100", the snippet providing unit 530. Can output snippets related to "0x0100" prioritized by a default priority through the user terminal.

一実施例において、スニペット提供部530は、スニペットにおいて、一つ以上のクエリパターンタイプと関連した一部領域を強調して出力できる。例えば、スニペット提供部530は、スニペットにおいて、一つ以上のクエリパターンタイプと関連した一部領域を、太字体処理及びバックグラウンド処理の少なくとも一つにより強調して出力できる。 In one embodiment, the snippet provider 530 can highlight and output some areas associated with one or more query pattern types in the snippet. For example, the snippet provider 530 can output a partial area associated with one or more query pattern types in the snippet by emphasizing it with at least one of bold font processing and background processing.

図6は、本開示の一実施例に係るクエリ意図を反映した検索結果提供方法600を示すフローチャットである。一実施例において、クエリ意図を反映した検索結果提供方法600は、プロセッサ(例えば、ユーザ端末及び/又は情報処理システムの少なくとも一つのプロセッサ)により遂行される。図に示すように、検索結果提供方法600は、プロセッサがユーザ端末から検索クエリを受信することによって開始される(S610)。 FIG. 6 is a flow chat showing a search result providing method 600 that reflects the query intention according to the embodiment of the present disclosure. In one embodiment, the search result providing method 600 reflecting the query intention is performed by a processor (for example, at least one processor of a user terminal and / or an information processing system). As shown in the figure, the search result providing method 600 is started by the processor receiving a search query from the user terminal (S610).

その後、プロセッサは、検索クエリから抽出された一つ以上のクエリ意図に基づき、検索クエリに対する一つ以上のクエリパターンタイプを決定できる(S620)。一実施例において、プロセッサは、検索クエリに含まれた一つ以上のキーワードにより一つ以上のクエリ意図を抽出し、一つ以上のクエリ意図に対する一つ以上のクエリパターンタイプを決定できる。他の実施例において、プロセッサは、自然言語処理(例えば、自然言語理解(Natural Language Understanding)等)により検索クエリから一つ以上のクエリ意図を抽出し、一つ以上のクエリ意図に対する一つ以上のクエリパターンタイプを決定できる。ここで、一つ以上のクエリパターンタイプは一つ以上のビットで表現され、一つ以上のビットは複数のコンテンツのランキングを決定するのに加重値を付与する要素である一つ以上のランキングファクターと予めマッチングされることができる。 The processor can then determine one or more query pattern types for the search query based on the one or more query intents extracted from the search query (S620). In one embodiment, the processor can extract one or more query intents from one or more keywords contained in a search query and determine one or more query pattern types for one or more query intents. In another embodiment, the processor extracts one or more query intents from a search query by natural language processing (eg, Natural Language Understanding, etc.) and one or more for one or more query intents. You can determine the query pattern type. Here, one or more query pattern types are represented by one or more bits, where one or more bits are one or more ranking factors that are factors that give weights to determine the ranking of multiple contents. Can be pre-matched with.

その後、プロセッサは、一つ以上のクエリパターンタイプに基づき、検索クエリと関連した複数のコンテンツの各々のランキングを決定できる(S630)。一実施例において、プロセッサは、一つ以上のランキングファクターに基づき、検索クエリと関連した複数のコンテンツの各々のランキング点数を算出し、複数のコンテンツの各々のランキング点数に基づき、検索クエリと関連した複数のコンテンツの各々のランキングを決定できる。他の実施例において、プロセッサは、複数のコンテンツのクエリパターンタイプ及び一つ以上のランキングファクターに基づき、検索クエリに対する複数のコンテンツの各々のランキングを決定できる。このために、プロセッサは、予め複数のコンテンツのクエリパターンタイプをラベル付けできる。例えば、複数のコンテンツに含まれたテキスト、テキスト構造、添付ファイル及びイメージの少なくとも一つに基づいて決定されたクエリパターンタイプをラベル付けできる。プロセッサは、新しいコンテンツがコンテンツDBにアップロードされる場合、当該コンテンツのクエリパターンタイプをリアルタイムでラベル付けできる。代案として、プロセッサは、一定期間別にコンテンツDBに保存された新しいコンテンツのクエリパターンタイプをラベル付けできる。一実施例において、プロセッサは、決定されたランキングに基づき、検索クエリと関連した複数のコンテンツの少なくとも一つ以上のコンテンツを、ユーザ端末を通じて出力できる。 The processor can then determine the ranking of each of the plurality of contents associated with the search query based on one or more query pattern types (S630). In one embodiment, the processor calculates the ranking score of each of the plurality of contents associated with the search query based on one or more ranking factors, and associates with the search query based on the ranking score of each of the plurality of contents. The ranking of each of multiple contents can be determined. In another embodiment, the processor can determine the ranking of each of the plurality of contents for a search query based on the query pattern type of the plurality of contents and one or more ranking factors. To this end, the processor can pre-label multiple content query pattern types. For example, you can label a query pattern type that is determined based on at least one of the text, text structure, attachments, and images contained in the content. When new content is uploaded to the content DB, the processor can label the query pattern type of the content in real time. As an alternative, the processor can label the query pattern type of new content stored in the content DB at different intervals. In one embodiment, the processor can output at least one or more contents of a plurality of contents related to the search query through the user terminal based on the determined ranking.

プロセッサは、複数のコンテンツの各々から少なくとも一つ以上のスニペットを抽出できる。例えば、プロセッサは、複数のコンテンツの各々から少なくとも一つ以上のスニペットを予め抽出し、コンテンツDBに保存できる。代案として、プロセッサは、検索クエリが受信される場合、検索クエリと関連した複数のコンテンツの各々から少なくとも一つ以上のスニペットをリアルタイムで抽出できる。一実施例において、プロセッサは、複数のコンテンツの各々に含まれたテキスト、テキスト構造、添付ファイル及びイメージの少なくとも一つを分析/解析して、複数のコンテンツの各々から少なくとも一つ以上のスニペットを抽出できる。例えば、プロセッサは、複数のコンテンツの各々に含まれたテキスト、テキスト構造、添付ファイル及びイメージの少なくとも一つに基づいて決定された複数のコンテンツの各々のクエリパターンタイプと関連した一つ以上のスニペットを抽出できる。 The processor can extract at least one or more snippets from each of the plurality of contents. For example, the processor can pre-extract at least one or more snippets from each of the plurality of contents and store them in the content DB. Alternatively, the processor can extract at least one or more snippets from each of the plurality of contents associated with the search query in real time when the search query is received. In one embodiment, the processor analyzes / analyzes at least one of the texts, text structures, attachments and images contained in each of the plurality of contents and produces at least one or more snippets from each of the plurality of contents. Can be extracted. For example, the processor may have one or more snippets associated with each query pattern type of the content determined based on at least one of the text, text structure, attachments and images contained in each of the content. Can be extracted.

プロセッサは、決定されたランキングに基づき、検索クエリと関連した複数のコンテンツの少なくとも一つ以上のコンテンツのスニペットを、ユーザ端末を通じて出力できる。一実施例において、プロセッサは、一つ以上のスニペットの一つ以上のクエリパターンタイプと関連したスニペットを、ユーザ端末を通じて出力できる。他の実施例において、プロセッサは、一つ以上のクエリパターンタイプに対し、既定の優先順位によって一つ以上のスニペットの少なくとも一部を、ユーザ端末を通じて出力できる。 Based on the determined ranking, the processor can output a snippet of at least one content of a plurality of contents related to the search query through the user terminal. In one embodiment, the processor can output snippets associated with one or more query pattern types of one or more snippets through a user terminal. In another embodiment, the processor can output at least a portion of one or more snippets through a user terminal for one or more query pattern types with a default priority.

一実施例において、プロセッサは、スニペットにおいて、一つ以上のクエリパターンタイプと関連した一部領域を、強調して出力できる。例えば、プロセッサは、スニペットにおいて、一つ以上のクエリパターンタイプと関連した一部領域を、太字体処理及びバックグラウンド処理の少なくとも一つにより強調して出力できる。代案として、プロセッサは、スニペットにおいて、一つ以上のクエリパターンタイプと関連した一部領域を、目録型の配列により強調して出力できる。他の実施例において、プロセッサは、検索クエリと関連した複数のコンテンツのうち、添付ファイル及びイメージの少なくとも一つが強調されたスニペットが出力できる。 In one embodiment, the processor can highlight and output some areas associated with one or more query pattern types in the snippet. For example, in a snippet, the processor can output some areas associated with one or more query pattern types with at least one of bold and background processing. Alternatively, the processor can output in the snippet some areas associated with one or more query pattern types, highlighted by a cataloged array. In another embodiment, the processor can output a snippet in which at least one of the attachments and images is highlighted among the plurality of contents associated with the search query.

図7は、本開示の一実施例に係る検索クエリのクエリ意図が反映された検索結果を提供する例を示す図である。プロセッサは、ユーザ端末から検索クエリを受信し、検索クエリから抽出された一つ以上のクエリ意図に基づき、検索クエリに対する一つ以上のクエリパターンタイプを決定できる。一実施例において、プロセッサは、検索クエリから一つ以上のクエリ意図に対応する一つ以上のキーワードを抽出し、一つ以上のキーワードに対応する一つ以上のクエリパターンタイプを決定できる。プロセッサは、決定されたクエリパターンタイプに対応するランキングファクターに基づき、検索クエリと関連した複数のコンテンツの各々のランキング点数を算出し、複数のコンテンツの各々のランキング点数に基づき、複数のコンテンツの各々のランキングを決定できる。ここで、ランキングファクターは、複数のコンテンツの各々のランキングを決定する際に、加重値を付与する要素であり得る。プロセッサは、このように決定されたランキングに基づき、複数のコンテンツの一つ以上のコンテンツをユーザ端末に出力できる。例えば、複数のコンテンツは、上位ランキングのコンテンツから順次配列されてユーザ端末に出力できる。すなわち、上位ランキングに相当するコンテンツの方が、下位ランキングに相当するコンテンツよりも優先的に出力できる。 FIG. 7 is a diagram showing an example of providing a search result reflecting the query intention of the search query according to the embodiment of the present disclosure. The processor can receive a search query from a user terminal and determine one or more query pattern types for the search query based on one or more query intents extracted from the search query. In one embodiment, the processor can extract one or more keywords corresponding to one or more query intents from a search query and determine one or more query pattern types corresponding to one or more keywords. The processor calculates the ranking score of each of the plurality of contents related to the search query based on the ranking factor corresponding to the determined query pattern type, and each of the plurality of contents based on the ranking score of each of the plurality of contents. Can determine the ranking of. Here, the ranking factor may be an element that gives a weighted value when determining the ranking of each of the plurality of contents. The processor can output one or more contents of a plurality of contents to the user terminal based on the ranking determined in this way. For example, a plurality of contents can be sequentially arranged from the contents of the higher ranking and output to the user terminal. That is, the content corresponding to the upper ranking can be output with priority over the content corresponding to the lower ranking.

プロセッサは、図に示すように、ユーザ端末の画面の検索語入力部702に入力された検索クエリの「今日の占い」を受信できる。その後、プロセッサは、受信された「今日の占い」からクエリ意図の「時点トレンド」に相当する「今日」というキーワードを抽出し、クエリパターンタイプを「今日」というキーワードに対応するクエリパターンタイプの「0×0001」として決定できる。プロセッサは、決定されたクエリパターンタイプの「0×0001」に対応するランキングファクターの「最新性」に基づき、検索クエリの「今日の占い」と関連した複数のコンテンツの各々のランキング点数を算出し、複数のコンテンツの各々のランキング点数に基づき、複数のコンテンツの各々のランキングを決定できる。一実施例において、プロセッサは、コンテンツの「最新性」によって複数のコンテンツの各々のランキング点数に加重値を付与してランキング点数を算出し、算出されたランキング点数に基づき、複数のコンテンツの各々のランキングを決定できる。この場合、プロセッサは、コンテンツの「最新性」の程度によって複数のコンテンツの各々に異なる加重値を付与できる。すなわち、プロセッサは、比較的「最新性」が低いコンテンツよりも、「最新性」が高いコンテンツの方により大きい加重値を付与できる。 As shown in the figure, the processor can receive the "today's fortune-telling" of the search query input to the search term input unit 702 of the screen of the user terminal. After that, the processor extracts the keyword "today" corresponding to the "time trend" of the query intention from the received "fortune-telling of today", and sets the query pattern type to the query pattern type "today" corresponding to the keyword "today". It can be determined as "0 x 0001". The processor calculates the ranking score of each of the multiple contents related to the "fortune-telling of today" of the search query based on the "up-to-dateness" of the ranking factor corresponding to the determined query pattern type "0x0001". , The ranking of each of the plurality of contents can be determined based on the ranking score of each of the plurality of contents. In one embodiment, the processor calculates the ranking score by giving a weighted value to each ranking score of the plurality of contents according to the "up-to-dateness" of the content, and based on the calculated ranking score, each of the plurality of contents. You can decide the ranking. In this case, the processor can give different weights to each of the plurality of contents depending on the degree of "up-to-date" of the contents. That is, the processor can give a larger weighted value to the content with high "up-to-date" than to the content with relatively low "up-to-date".

図に示すように、「最新性」が非常に高い1時間前にアップロードにされた第1のコンテンツの「今日の占い(9月16日)の星座占い」710、第2のコンテンツの「今日の占い、9月の16番目の日(水曜日)」720及び3時間前にアップロードされた第3のコンテンツの「昼食をもぐもぐ、教大の眼鏡屋+今日の占い」730の方が、比較的最新性が低いコンテンツ(例えば、1日前又は1ヶ月前にアップロードされたコンテンツ)(図示せず)よりも、上位にランクされて優先的に出力され得る。また、1時間前にアップロードされた第1のコンテンツ710及び第2のコンテンツ720の方が、3時間前にアップロードされた第3のコンテンツ730よりも上位にランクされ、第1のコンテンツ710、第2のコンテンツ720及び第3のコンテンツ730の順に配列されて、画面700に表示され得る。 As shown in the figure, the first content "Today's fortune-telling (September 16th) constellation fortune-telling" 710 and the second content "Today" uploaded one hour ago with very high "up-to-dateness". Fortune-telling, 16th day of September (Wednesday) 720 and the third content uploaded 3 hours ago, "Fortune-telling at lunch, fortune-telling at Kyodai + Today's fortune-telling" 730 are relatively better. Content that is less up-to-date (eg, content uploaded a day or a month ago) (not shown) may be ranked higher and output preferentially. In addition, the first content 710 and the second content 720 uploaded one hour ago are ranked higher than the third content 730 uploaded three hours ago, and the first content 710 and the second content 720 are ranked higher. The second content 720 and the third content 730 may be arranged in this order and displayed on the screen 700.

図8は、本開示の他の実施例に係る検索クエリのクエリ意図が反映された検索結果を提供する例を示す図である。プロセッサは、予め複数のコンテンツのクエリパターンタイプをラベル付けできる。一実施例において、複数のコンテンツに含まれたテキスト、テキスト構造、添付ファイル及びイメージの少なくとも一つに基づいて決定されたクエリパターンタイプをラベル付けできる。例えば、複数のコンテンツに含まれたテキスト及びテキストが並んでいる構造を分析/解析して、クエリパターンタイプをラベル付けできる。すなわち、テキストが目録形態の構造又は構成(レイアウト)で並んでいるコンテンツに対し、プロセッサは「目録型情報」に対応するクエリパターンタイプの「0×0100」をラベル付けできる。図8の画面800に出力された第1のコンテンツの「皆が好む釜山の人気グルメ店目録5」810及び第2のコンテンツの「夏に行くべき釜山の人気グルメ店目録14、西面、 蓮山洞、海雲台」820は、各々人気グルメ店目録、すなわち、「目録型情報」を含むので、予めプロセッサにより「0×0100」がラベル付けされてコンテンツDBに保存され得る。 FIG. 8 is a diagram showing an example of providing a search result reflecting the query intention of the search query according to another embodiment of the present disclosure. The processor can pre-label multiple content query pattern types. In one embodiment, a query pattern type determined based on at least one of text, text structure, attachments and images contained in a plurality of contents can be labeled. For example, the query pattern type can be labeled by analyzing / analyzing the text contained in a plurality of contents and the structure in which the text is arranged. That is, the processor can label the query pattern type "0 x 0100" corresponding to the "catalog type information" for the content in which the texts are arranged in the structure or structure (layout) of the catalog form. The first content "List of popular Busan gourmet restaurants 5 that everyone likes" 810 and the second content "List of popular Busan gourmet restaurants to go to in summer 14, Seomyeon, Lotus" output on the screen 800 of FIG. Since each of "Yeonsan-dong, Haeundae" 820 contains a list of popular gourmet restaurants, that is, "catalog type information", "0 x 0100" can be labeled in advance by a processor and stored in the content DB.

予めラベル付けされた複数のコンテンツのクエリパターンタイプ及び検索クエリにより決定されるランキングファクターに基づき、プロセッサは、検索クエリと関連した複数のコンテンツの各々のランキングを決定できる。例えば、プロセッサは、複数のコンテンツのうち、ランキングファクターに対応するクエリパターンタイプがラベル付けされたコンテンツが上位にランクされるように、複数のコンテンツの各々のランキングを決定できる。図に示すように、プロセッサは、ユーザ端末の画面800の検索語入力部802に入力された検索クエリの「釜山の人気グルメ店目録」を受信できる。その後、プロセッサは、受信された「釜山の人気グルメ店目録」から「アイテム推薦」という意図を分析/解析して、検索クエリの意図をクエリパターンタイプの「0×0100」として決定できる。ここで、プロセッサは、クエリパターンタイプの「0×0100」に対応するランキングファクターの「目録型情報」と複数のコンテンツのクエリパターンタイプに基づき、検索クエリの「釜山の人気グルメ店目録」と関連した複数のコンテンツの各々のランキング点数を算出し、算出されたランキング点数に基づいて複数のコンテンツの各々のランキングを決定できる。すなわち、プロセッサは、予め「0×0100」がラベル付けされた「目録型情報」を含む第1のコンテンツ810及び第2のコンテンツ820のランキング点数に加重値を付与でき、それにより第1のコンテンツ810及び第2のコンテンツ820が複数のコンテンツのうちで上位ランキングにランクされ、優先的に出力され得る。 Based on the query pattern type of the plurality of pre-labeled contents and the ranking factor determined by the search query, the processor can determine the ranking of each of the plurality of contents associated with the search query. For example, the processor can determine the ranking of each of the plurality of contents so that the content labeled with the query pattern type corresponding to the ranking factor is ranked higher among the plurality of contents. As shown in the figure, the processor can receive the "List of popular gourmet restaurants in Busan" of the search query input to the search term input unit 802 of the screen 800 of the user terminal. After that, the processor can analyze / analyze the intent of "item recommendation" from the received "list of popular gourmet restaurants in Busan" and determine the intent of the search query as the query pattern type "0x0100". Here, the processor is related to the search query "Busan's popular gourmet store inventory" based on the "catalog type information" of the ranking factor corresponding to the query pattern type "0 x 0100" and the query pattern types of multiple contents. The ranking score of each of the plurality of contents is calculated, and the ranking of each of the plurality of contents can be determined based on the calculated ranking score. That is, the processor can give a weighted value to the ranking points of the first content 810 and the second content 820 including the "catalog type information" labeled "0 x 0100" in advance, whereby the first content The 810 and the second content 820 are ranked higher in the plurality of contents and can be output preferentially.

プロセッサは、予め複数のコンテンツの各々から少なくとも一つ以上のスニペットを抽出できる。一実施例において、プロセッサは、複数のコンテンツの各々に含まれたテキスト、テキスト構造、添付ファイル及びイメージの少なくとも一つを分析/解析して、複数のコンテンツの各々から少なくとも一つ以上のスニペットを抽出できる。例えば、プロセッサは、複数のコンテンツの各々に含まれたテキスト、テキスト構造、添付ファイル及びイメージの少なくとも一つに基づいて決定された複数のコンテンツの各々のクエリパターンタイプと関連した一つ以上のスニペットを抽出できる。ここで、複数のコンテンツの各々のクエリパターンタイプと関連した一つ以上のスニペットは、複数のコンテンツの各々の本文においてクエリパターンタイプがラベル付けされるのに基になる一部分であり得る。 The processor can preliminarily extract at least one or more snippets from each of the plurality of contents. In one embodiment, the processor analyzes / analyzes at least one of the texts, text structures, attachments and images contained in each of the plurality of contents and produces at least one or more snippets from each of the plurality of contents. Can be extracted. For example, the processor may have one or more snippets associated with each query pattern type of the content determined based on at least one of the text, text structure, attachments and images contained in each of the content. Can be extracted. Here, one or more snippets associated with each query pattern type of the plurality of contents may be a part on which the query pattern type is labeled in the body of each of the plurality of contents.

プロセッサは、図8の第1のコンテンツ810及び第2のコンテンツ820の各々に含まれたテキスト、テキスト構造、添付ファイル及びイメージの少なくとも一つに基づいて決定された複数のコンテンツの各々のクエリパターンタイプの「0×0100」と関連した一つ以上のスニペットを抽出できる。すなわち、第1のコンテンツ810及び第2のコンテンツ820のクエリパターンタイプをラベル付けする際に、各々のコンテンツの本文においてクエリパターンタイプの「0×0100」がラベル付けされるのに基になる「目録型情報」が含まれた部分を、「0×0100」と関連したスニペットとして抽出できる。同様に、第1のコンテンツ810及び/又は第2のコンテンツ820に「0×0100」の以外の異なるクエリパターンタイプの「0×0010」が共にラベル付けされる場合、当該クエリパターンタイプの「0×0010」がラベル付けされるのに基になる異なる部分を当該クエリパターンタイプの「0×0010」と関連したスニペットとして抽出できる。したがって、プロセッサは、一つのコンテンツに対し、クエリパターンタイプ別に異なる複数のスニペットを抽出できる。 The processor queries each of the plurality of contents determined based on at least one of the text, the text structure, the attachment and the image contained in each of the first content 810 and the second content 820 of FIG. One or more snippets associated with the type "0x0100" can be extracted. That is, when labeling the query pattern types of the first content 810 and the second content 820, the query pattern type "0 × 0100" is labeled in the body of each content. The part including "catalog type information" can be extracted as a snippet related to "0 × 0100". Similarly, if the first content 810 and / or the second content 820 are labeled together with a different query pattern type "0x0010" other than "0x0100", the query pattern type "0". The different parts on which "x0010" is labeled can be extracted as snippets associated with the query pattern type "0x0010". Therefore, the processor can extract multiple snippets that differ according to the query pattern type for one content.

プロセッサは、決定されたランキングに基づき、検索クエリに関連した複数のコンテンツの少なくとも一つ以上のコンテンツのスニペットを、ユーザ端末を通じて出力できる。一実施例において、プロセッサは、一つ以上のスニペットの一つ以上のクエリパターンタイプ(すなわち、検索クエリのクエリパターンタイプ)と関連したスニペットを、ユーザ端末を通じて出力できる。例えば、第1のコンテンツ810及び第2のコンテンツ820のスニペットにおいて、検索語入力部802に入力された検索クエリの「釜山の人気グルメ店目録」のクエリパターンタイプの「0×0100」と関連したスニペットの「目録型情報」が含まれた部分を、ユーザ端末を通じて出力できる。 Based on the determined ranking, the processor can output a snippet of at least one content of a plurality of contents related to the search query through the user terminal. In one embodiment, the processor can output snippets associated with one or more query pattern types of one or more snippets (ie, query pattern types of search queries) through a user terminal. For example, in the snippets of the first content 810 and the second content 820, it was related to the query pattern type "0 x 0100" of the search query "List of popular gourmet restaurants in Busan" input to the search term input unit 802. The part including the "catalog type information" of the snippet can be output through the user terminal.

従来のように、検索クエリとのキーワードマッチングにより画一的にスニペットを抽出して出力する場合、コンテンツの本文において、単純に「釜山」、「人気グルメ店」、「目録」というキーワードが含まれた部分(例えば、本文の導入部など)がスニペットとして出力されるが、本開示の実施例によれば、実際に「人気グルメ店目録」(すなわち、目録型情報)を含む部分がスニペットとして出力されるので、ユーザは、コンテンツ等のクエリ意図に対応する一部分をスニペットとして得ることができる。 When the snippet is uniformly extracted and output by keyword matching with the search query as in the past, the keywords "Busan", "Popular gourmet restaurant", and "Catalog" are simply included in the body of the content. The part (for example, the introductory part of the text) is output as a snippet, but according to the embodiment of the present disclosure, the part actually including the "popular gourmet store catalog" (that is, the catalog type information) is output as a snippet. Therefore, the user can obtain a part corresponding to the query intention such as the content as a snippet.

図9は、本開示のまた他の実施例に係る検索クエリのクエリ意図が反映された検索結果を提供する例を示す図である。プロセッサは、複数のコンテンツに含まれたテキスト、テキスト構造、添付ファイル及びイメージの少なくとも一つに基づいて決定されたクエリパターンタイプをラベル付けできる。一実施例において、プロセッサは、複数のコンテンツに含まれた添付ファイルに基づいてクエリパターンタイプをラベル付けする場合、プロセッサは、添付ファイルの拡張子名、添付ファイルの題目、添付ファイルの生成日付及び添付ファイルに含まれたコンテンツなどを分析/解析してクエリパターンタイプを決定し、当該添付ファイルを含むコンテンツに決定されたクエリパターンタイプをラベル付けできる。他の実施例において、複数のコンテンツに含まれたイメージに基づいてクエリパターンタイプをラベル付けする場合、プロセッサは、イメージに含まれたテキスト情報やイメージ情報などを分析/解析してクエリパターンタイプを決定し、当該イメージを含むコンテンツに決定されたクエリパターンタイプをラベル付けできる。 FIG. 9 is a diagram showing an example of providing a search result reflecting the query intention of the search query according to the other embodiment of the present disclosure. The processor can label the query pattern type determined based on at least one of the text, text structure, attachments and images contained in the content. In one embodiment, if the processor labels an attachment based on an attachment contained in multiple contents, the processor may include the attachment extension name, attachment title, attachment generation date, and attachment. The query pattern type can be determined by analyzing / analyzing the content contained in the attached file, and the determined query pattern type can be labeled in the content including the attached file. In another embodiment, when labeling a query pattern type based on an image contained in a plurality of contents, the processor analyzes / analyzes the text information, the image information, etc. contained in the image to obtain the query pattern type. It can be determined and the content containing the image can be labeled with the determined query pattern type.

画面900に出力された第1のコンテンツの「イU-愛の詩をギターで弾いてみましょう(ギターコード楽譜を含む、弾き易いバージョン)」910は、添付ファイルを含むことができる。この場合、プロセッサは、第1のコンテンツ910の添付ファイルの拡張子の「.pdf」、題目の「愛の詩のギターコード楽譜」などに基づき、第1のコンテンツ910のクエリパターンタイプを「楽譜情報」又は「マルチメディア情報」などに対応するクエリパターンタイプの「0×1000」としてラベル付けできる。一方、画面900に出力された第2のコンテンツの「[メロディー]イU-愛の詩の楽譜」920はイメージを含むことができる。この場合、プロセッサは、第2のコンテンツ920のイメージを分析/解析して認識された「愛の詩」、「作詞」、「作家」などのようなテキスト、及び「音符」、「五線紙」、「楽譜イメージ」などのようなイメージ情報に基づき、第2のコンテンツ920のクエリパターンタイプを「楽譜情報」又は「マルチメディア情報」などに対応するクエリパターンタイプの「0×1000」としてラベル付けできる。 The first content "I U-Let's play a love poem on a guitar (easy-to-play version including a guitar chord score)" 910 output on the screen 900 can include an attachment. In this case, the processor sets the query pattern type of the first content 910 to "score" based on the extension ".pdf" of the attachment of the first content 910, the title "guitar chord score of love poem", and the like. It can be labeled as "0x1000" of the query pattern type corresponding to "information" or "multimedia information". On the other hand, the second content "[melody] i U-love poetry score" 920 output to the screen 900 can include an image. In this case, the processor analyzes / analyzes the image of the second content 920 and recognizes texts such as "love poem", "lyrics", "writer", and "musical notes", "five-line paper". , "Sheet music image", etc., the query pattern type of the second content 920 is labeled as "0x1000", which is the query pattern type corresponding to "Sheet music information" or "Multimedia information". Can be attached.

プロセッサは、図に示すように、ユーザ端末の画面900の検索語入力部902に入力された検索クエリの「イUの愛の詩の楽譜」を受信できる。その後、プロセッサは、受信された「イUの愛の詩の楽譜」から「楽譜」というキーワードを抽出し、クエリパターンタイプを「楽譜」というキーワードに対応するクエリパターンタイプの「0×1000」として決定できる。ここで、プロセッサは、複数のコンテンツのクエリパターンタイプ及び検索クエリのクエリパターンタイプの「0×1000」に対応するランキングファクターの「楽譜情報」又は「マルチメディア情報」に基づき、複数のコンテンツの各々のランキング点数を算出し、複数のコンテンツの各々のランキングを決定できる。すなわち、プロセッサは、「0×1000」がラベル付けされた第1のコンテンツ910及び第2のコンテンツ920のランキング点数に加重値を付与でき、それにより第1のコンテンツ910及び第2のコンテンツ920が複数のコンテンツのうちで上位ランキングにランクされることができ、優先的に出力されることができる。 As shown in the figure, the processor can receive the "score of the love poem of I U" of the search query input to the search term input unit 902 of the screen 900 of the user terminal. After that, the processor extracts the keyword "score" from the received "score of love poem of IU" and sets the query pattern type to "0x1000" of the query pattern type corresponding to the keyword "score". I can decide. Here, the processor is based on each of the plurality of contents based on the "score information" or "multimedia information" of the ranking factor corresponding to the query pattern type of the plurality of contents and the query pattern type of the search query "0 x 1000". The ranking score of is calculated, and the ranking of each of a plurality of contents can be determined. That is, the processor can give a weighted value to the ranking scores of the first content 910 and the second content 920 labeled "0x1000", whereby the first content 910 and the second content 920 can be assigned a weighted value. It can be ranked high among a plurality of contents and can be output preferentially.

図10は、本開示の一実施例に係る検索クエリのクエリ意図によって異なるスニペットを提供する例を示す図である。一実施例において、プロセッサは、複数のコンテンツの各々に含まれたテキスト、テキスト構造、添付ファイル及びイメージの少なくとも一つを分析/解析して、複数のコンテンツの各々から少なくとも一つ以上のスニペットを抽出できる。例えば、プロセッサは、複数のコンテンツの各々に含まれたテキスト、テキスト構造、添付ファイル及びイメージの少なくとも一つに基づいて決定された複数のコンテンツの各々のクエリパターンタイプと関連した一つ以上のスニペットを抽出できる。ここで、複数のコンテンツの各々のクエリパターンタイプと関連した一つ以上のスニペットは、複数のコンテンツの各々の本文において当該クエリパターンタイプがラベル付けされるのに基になる一部分であり得る。 FIG. 10 is a diagram showing an example of providing snippets that differ depending on the query intent of the search query according to the embodiment of the present disclosure. In one embodiment, the processor analyzes / analyzes at least one of the texts, text structures, attachments and images contained in each of the plurality of contents and produces at least one or more snippets from each of the plurality of contents. Can be extracted. For example, the processor may have one or more snippets associated with each query pattern type of the content determined based on at least one of the text, text structure, attachments and images contained in each of the content. Can be extracted. Here, one or more snippets associated with each query pattern type of the plurality of contents may be a part on which the query pattern type is labeled in the body of each of the plurality of contents.

例えば、プロセッサは、コンテンツの「A自動車の発売情報(発売日、価格)」1014、1034に含まれたテキスト、テキスト構造、添付ファイル及びイメージの少なくとも一つを分析/解析して、当該コンテンツ1014、1034に「時間情報」に対応するクエリパターンタイプの「0×10000」及び「価格情報」に対応するクエリパターンタイプの「0×00010」をラベル付けできる。このとき、プロセッサは、コンテンツからクエリパターンタイプの「0×10000」と関連したスニペット及びクエリパターンタイプの「0×00010」と関連したスニペットを各々抽出できる。すなわち、コンテンツ1014、1034の本文において、「時間情報」を含む「・・・A自動車の発売日は、2020モーターショー(5月29日)以後である9月15日であり、・・・」という部分をクエリパターンタイプの「0×10000」と関連したスニペット1016として抽出し、「価格情報」を含む「・・・最小価格4,000万ウォン半ばから最高6,000万ウォンまで・・・」という部分をクエリパターンタイプの「0×00010」と関連したスニペット1036として各々抽出できる。 For example, the processor analyzes / analyzes at least one of the text, text structure, attached file, and image contained in the content "A car release information (release date, price)" 1014, 1034, and the content 1014. 1034 can be labeled with the query pattern type "0x10000" corresponding to "time information" and the query pattern type "0x000010" corresponding to "price information". At this time, the processor can extract the snippet associated with the query pattern type "0x10000" and the snippet associated with the query pattern type "0x000010" from the content. That is, in the text of the contents 1014 and 1034, "... the release date of the A car is September 15 after the 2020 motor show (May 29), and ..." including "time information". Is extracted as a snippet 1016 related to the query pattern type "0 x 10000", and includes "price information" "... from the middle of the minimum price of 40 million won to the maximum of 60 million won ..." Can be extracted as a snippet 1036 associated with the query pattern type "0x000010".

プロセッサは、一つ以上のスニペットの一つ以上のクエリパターンタイプ(すなわち、検索クエリのクエリパターンタイプ)と関連したスニペットを、ユーザ端末を通じて出力できる。例えば、プロセッサが、第1の画面1010の検索語入力部1012に入力された検索クエリの「A車の発売日」を受信する場合、コンテンツ1014のスニペットのうち、検索クエリの「A車の発売日」のクエリパターンタイプの「0×10000」と関連したスニペット1016を、ユーザ端末を通じて出力できる。これに対し、プロセッサが、第2の画面1030の検索語入力部1032に入力された検索クエリの「A車の価格」を受信する場合、コンテンツ1034のスニペットのうち、検索クエリの「A車の価格」のクエリパターンタイプ'の「0×00010」と関連したスニペット1036を、ユーザ端末を通じて出力できる。したがって、第1の画面1010及び第2の画面1030に示すように、検索クエリの「A車の発売日」 に対する検索結果及び検索クエリの「A車の価格」に対する検索結果として同一のコンテンツ1014、1034が出力されても、各々異なるスニペット1016、1036が出力され得る。 The processor can output snippets associated with one or more query pattern types of one or more snippets (ie, query pattern types of search queries) through the user terminal. For example, when the processor receives the "release date of car A" of the search query input to the search term input unit 1012 of the first screen 1010, among the snippets of the content 1014, the search query "release of car A". The snippet 1016 related to the query pattern type "0 x 10000" of "day" can be output through the user terminal. On the other hand, when the processor receives the "price of car A" of the search query input to the search term input unit 1032 of the second screen 1030, among the snippets of the content 1034, the search query "of car A" The snippet 1036 associated with "0x00010" of the "price" query pattern type'can be output through the user terminal. Therefore, as shown in the first screen 1010 and the second screen 1030, the same content 1014 as the search result for the "release date of the A car" in the search query and the search result for the "price of the A car" in the search query, Even if 1034 is output, different snippets 1016 and 1036 can be output.

図11は、本開示の一実施例に係る検索クエリのクエリ意図と関連した領域が強調されたスニペット1110、1120、1130を提供する例を示す図である。プロセッサは、スニペットにおいて一つ以上のクエリパターンタイプと関連した一部領域を強調して出力できる。すなわち、ユーザの可読性のために、スニペットにおいてユーザのクエリ意図に合致する一部領域(例えば、ユーザが所望する対象情報を含む領域)を強調してユーザ端末に出力できる。例えば、プロセッサは、スニペットにおいて一つ以上のクエリパターンタイプと関連した一部領域を、太字体処理及びバックグラウンド処理の少なくとも一つにより強調して出力できる。 FIG. 11 is a diagram illustrating an example of providing snippets 1110, 1120, 1130 in which areas related to the query intent of the search query according to an embodiment of the present disclosure are highlighted. The processor can highlight and output some areas associated with one or more query pattern types in the snippet. That is, for the user's readability, a part of the snippet that matches the user's query intention (for example, an area containing the target information desired by the user) can be emphasized and output to the user terminal. For example, the processor can output some areas associated with one or more query pattern types in the snippet with at least one of bold and background processing.

図に示すように、第1のコンテンツのスニペット1110は、検索クエリの「皮膚科の価格」のクエリパターンタイプ(すなわち、キーワードの「価格」に対応するクエリパターンタイプ)と関連した「10万ウォン」及び「価格」という領域が太字体処理により強調されて、画面1100に表示される。また、第2のコンテンツのスニペット1120は、検索クエリの「皮膚科の価格」のクエリパターンタイプと関連した「4回で進行する場合、20万ウォン半ば」という領域がバックグラウンド処理により強調されて、画面1100に表示される。また、第3のコンテンツのスニペット1130は、検索クエリの「皮膚科の価格」のクエリパターンタイプと関連した「A皮膚科で33,000ウォン2ケ月内から1年」という領域がバックグラウンド処理及び「33,000ウォン」という領域が太字体処理により強調されて、画面1100に表示される。したがって、ユーザは、クエリ意図に対応する領域が強調された可読性のあるスニペットを得ることができる。 As shown in the figure, the first content snippet 1110 is "100,000 won" associated with the "dermatology price" query pattern type (ie, the query pattern type corresponding to the keyword "price") in the search query. The areas "" and "price" are highlighted by bold processing and displayed on the screen 1100. In addition, in the second content snippet 1120, the area of "mid 200,000 won when proceeding in 4 times" related to the query pattern type of "dermatology price" in the search query is emphasized by background processing. , Is displayed on the screen 1100. In addition, in the snippet 1130 of the third content, the area of "33,000 won in A dermatology for 1 year from 2 months" related to the query pattern type of "Dermatology price" in the search query is processed in the background. The area "33,000 won" is highlighted by the bold font processing and displayed on the screen 1100. Therefore, the user can get a readable snippet that emphasizes the area corresponding to the query intent.

図11では、スニペットの強調処理方式として、太字体処理方式又はバックグラウンド処理方式を示しているが、これに限定されず、ユーザの可読性を向上させるための多様な強調処理方式が利用される。例えば、コンテンツに含まれたテキストを目録型に配列して出力する強調処理方式が利用されることもできる。また、図11では、コンテンツのテキストが強調されたスニペットが出力される例を示しているが、これに限定されず、コンテンツに含まれた添付ファイルやイメージなどが強調されたスニペットが出力されることもできる。 FIG. 11 shows a bold font processing method or a background processing method as the snippet emphasis processing method, but the present invention is not limited to this, and various emphasis processing methods for improving user readability are used. For example, an emphasis processing method in which the text contained in the content is arranged in a catalog type and output can also be used. Further, FIG. 11 shows an example in which a snippet in which the text of the content is emphasized is output, but the present invention is not limited to this, and a snippet in which the attachment file or the image included in the content is emphasized is output. You can also do it.

前述したクエリ意図を反映した検索結果提供方法は、コンピュータで実行するために、コンピュータ読み取り可能なコンピュータブラグラムとして提供され得る。媒体は、コンピュータで実行可能なプログラムを継続的に保存したり、実行又はダウンロードのために一時保存したりするものであり得る。また、媒体は、単一又は多数のハードウェアが結合された形態の多様な記録手段又は保存手段であり得るが、あるコンピュータシステムに直接接続される媒体に限定されず、ネットワーク上に分散して存在するものであり得る。媒体の例としては、ハードディスク、フロッピーディスク及び磁気テープのような磁気媒体、CD-ROMやDVDのような光記録媒体、フロプティカルディスク(floptical disk)のような磁気-光媒体(magneto-optical medium)、及び、ROM、RAM、フラッシュメモリなどを含み、プログラム命令語が保存されるように構成されたものが挙げられる。また、他の媒体の例としては、アプリケーションを流通するアプリストアやその他の多様なソフトウェアを供給乃至流通するサイト、サーバなどで管理する記録媒体乃至保存媒体も挙げられる。 The search result providing method that reflects the above-mentioned query intent may be provided as a computer-readable computer program for execution on a computer. The medium may be one that continuously stores a program that can be run on a computer, or that it is temporarily stored for execution or download. Also, the medium can be a variety of recording or storage means in the form of a single piece or a combination of multiple pieces of hardware, but is not limited to a medium directly connected to a computer system and is distributed over a network. It can exist. Examples of media include magnetic media such as hard disks, floppy disks and magnetic tapes, optical recording media such as CD-ROMs and DVDs, and magnetic-optical media such as floptical disks. Medium), and includes ROM, RAM, flash memory, etc., and includes those configured to store program command words. Further, examples of other media include a recording medium or a storage medium managed by an app store that distributes applications, a site that supplies or distributes various other software, a server, or the like.

本開示の方法、動作又は技法は多様な手段により具現化できる。例えば、このような技法は、ハードウェア、ファームウェア、ソフトウェア、若しくはこれらの組合せで具現化できる。本願の開示により説明された多様な例示的な論理的ブロック、モジュール、回路及びアルゴリズムステップは、電子ハードウェア、コンピュータソフトウェア、若しくは両方の組合せで具現化できることを、通常の技術者であれば理解できるはずである。ハードウェア及びソフトウェアのこのような相互の代替を明確に説明するために、多様な例示的な構成要素、ブロック、モジュール、回路及びステップが、それらの機能的観点から一般的に前述された。そのような機能が、ハードウェアとして具現化されるか、若しくは、ソフトウェアとして具現化されるかは、特定アプリケーション及び全体システムに付加される設計要求事項によって変化する。通常の技術者は、各々の特定アプリケーションのために多様な方式により説明された機能を具現化することもできるが、そのような具現化は本開示の範囲から逸脱するものと解釈してはならない。 The methods, actions or techniques of the present disclosure can be embodied by a variety of means. For example, such techniques can be embodied in hardware, firmware, software, or a combination thereof. It is understood by ordinary engineers that the various exemplary logical blocks, modules, circuits and algorithm steps described by the disclosures of the present application can be embodied in electronic hardware, computer software, or a combination of both. Should be. To articulate such mutual substitution of hardware and software, a variety of exemplary components, blocks, modules, circuits and steps have been generally described above in terms of their functionality. Whether such a function is embodied as hardware or software depends on the design requirements added to the specific application and the entire system. The usual technician may also embody the functionality described in various ways for each particular application, but such embodying shall not be construed as departing from the scope of the present disclosure. ..

ハードウェアの具現化において、技法の遂行に利用されるプロセッシングユニットは、一つ以上のASIC、DSP、デジタル信号処理デバイス(digital signal processing devices ; DSPD)、プログラム可能な論理デバイス(programmable logic devices ; PLD)、フィールドプログラム可能なゲートアレイ(field programmable gate arrays ; FPGA)、プロセッサ、制御器、マイクロ制御器、マイクロプロセッサ、電子デバイス、本開示に説明された機能を遂行するように設計された他の電子ユニット、コンピュータ、若しくはこれらの組合せ内で具現化されることもできる。 In the realization of hardware, the processing units used to perform the technique are one or more ASICs, DSPs, digital signal processing devices (DSPDs), programmable logic devices (PLDs). ), Field programmable gate arrays (FPGAs), processors, controllers, microprocessors, microprocessors, electronic devices, and other electronic devices designed to perform the functions described in this disclosure. It can also be embodied within a unit, computer, or combination thereof.

したがって、本開示により説明された多様な例示的な論理ブロック、モジュール及び回路は、汎用プロセッサ、DSP、ASIC、FPGAや他のプログラム可能な論理デバイス、離散ゲートやトランジスタロジック、離散ハードウェアコンポーネント、若しくは、本願に説明された機能を遂行するように設計されたもの等の任意の組合せで具現化又は遂行されることもできる。汎用プロセッサはマイクロプロセッサであり得るが、代案として、プロセッサは、任意の従来のプロセッサ、制御器、マイクロ制御器、若しくは状態マシンであり得る。プロセッサは、また、コンピューティングデバイスの組合せ、例えば、DSPとマイクロプロセッサ、複数のマイクロプロセッサ、DSPコアと関連する一つ以上のマイクロプロセッサ、若しくは任意の他の構成の組合せで具現化されることもできる。 Accordingly, the various exemplary logic blocks, modules and circuits described herein are general purpose processors, DSPs, ASICs, FPGAs and other programmable logic devices, discrete gates and transistor logic, discrete hardware components, or. , Can also be embodied or performed in any combination, such as those designed to perform the functions described herein. The general purpose processor can be a microprocessor, but as an alternative, the processor can be any conventional processor, controller, microprocessor, or state machine. The processor may also be embodied in a combination of computing devices, such as a DSP and microprocessor, multiple microprocessors, one or more microprocessors associated with a DSP core, or any other configuration combination. can.

ファームウェア及び/又はソフトウェアの具現化において、技法は、RAM(random access memory)、ROM(read-only memory)、NVRAM(non-volatile random access memory)、PROM(programmable read-only memory)、EPROM(erasable programmable read-only memory)、EEPROM(electrically erasable PROM)、フラッシュメモリ、CD(compact disc)、磁気又は光学データストレージデバイスなどのようなコンピュータ読み取り可能な媒体上に保存された命令で具現化できる。命令は、一つ以上のプロセッサによって実行可能であり得、プロセッサが本開示に説明された機能の特定様態を遂行するようにできる。 In the realization of firmware and / or software, the techniques are RAM (random access memory), ROM (read-only memory), NVRAM (non-volatile random access memory), PROM (programmable read-only memory), EPROM (erasable). It can be embodied by instructions stored on a computer-readable medium such as programmable read-only memory), EEPROM (electrically erasable PROM), flash memory, CD (compact disc), magnetic or optical data storage devices, and the like. Instructions can be executed by one or more processors, which can be made to perform the particular mode of function described in the present disclosure.

前述した実施例が一つ以上の独立型コンピュータシステムで現在開示された主題の様態を活用するものとして記述しているが、本開示はこれに限定されず、ネットワークや分散コンピューティング環境のような任意のコンピューティング環境によって具現化できる。さらには、本開示における主題の様態は複数のプロセッシングチップや装置で具現化されることもでき、ストレージは複数の装置にわたって類似に影響を受けることもできる。このような装置は、PC、ネットワークサーバ及び携帯用装置を含むこともできる。 Although the aforementioned embodiments are described as taking advantage of the aspects of the subject currently disclosed in one or more stand-alone computer systems, the present disclosure is not limited to this, such as networks and distributed computing environments. It can be embodied by any computing environment. Furthermore, the aspects of the subject matter in this disclosure can be embodied in multiple processing chips and devices, and storage can be similarly affected across multiple devices. Such devices may also include PCs, network servers and portable devices.

本明細書では、本開示が一部の実施例によって説明されたが、本開示の発明が属する技術分野における通常の技術者が理解し得る本開示から逸脱しない範囲内で多様な変形や変更が可能である。また、そのような変形や変更は、本明細書に添付された特許請求の範囲内に属するものと理解されるべきである。 Although the present disclosure has been described by some embodiments herein, various modifications and modifications are made to the extent that they do not deviate from the present disclosure as understood by ordinary technicians in the technical field to which the invention of the present disclosure belongs. It is possible. It should also be understood that such modifications or alterations fall within the scope of the claims attached herein.

100 ユーザ
110 ユーザ端末
120 画面
100 users 110 user terminals 120 screens

Claims (20)

少なくとも一つのプロセッサにより遂行される検索クエリの意図を反映した検索結果提供方法において、
ユーザ端末から検索クエリを受信するステップ;
前記検索クエリから抽出された一つ以上のクエリ意図に基づき、前記検索クエリに対する一つ以上のクエリパターンタイプを決定するステップ;及び、
前記一つ以上のクエリパターンタイプに基づき、前記検索クエリと関連した複数のコンテンツの各々のランキングを決定するステップを含む、クエリ意図を反映した検索結果提供方法。
In a method of providing search results that reflects the intent of a search query executed by at least one processor.
Steps to receive search queries from user terminals;
A step of determining one or more query pattern types for the search query based on one or more query intents extracted from the search query; and
A method of providing search results that reflects a query intent, comprising a step of determining the ranking of each of a plurality of contents associated with the search query based on the one or more query pattern types.
前記検索クエリから抽出された一つ以上のクエリ意図に基づき、前記検索クエリに対する一つ以上のクエリパターンタイプを決定するステップは、
前記検索クエリに含まれた一つ以上のキーワードにより、前記検索クエリから前記一つ以上のクエリ意図を抽出するステップ;及び、
前記一つ以上のクエリ意図に対する一つ以上のクエリパターンタイプを決定するステップを含む、請求項1に記載のクエリ意図を反映した検索結果提供方法。
The step of determining one or more query pattern types for the search query based on the one or more query intents extracted from the search query
A step of extracting the one or more query intents from the search query by one or more keywords included in the search query;
The method for providing search results that reflects the query intent according to claim 1, comprising the step of determining one or more query pattern types for the one or more query intent.
前記検索クエリから抽出された一つ以上のクエリ意図に基づき、前記検索クエリに対する一つ以上のクエリパターンタイプを決定するステップは、
自然言語処理により前記検索クエリから一つ以上のクエリ意図を抽出するステップ;及び、
前記一つ以上のクエリ意図に対する一つ以上のクエリパターンタイプを決定するステップを含む、請求項1に記載のクエリ意図を反映した検索結果提供方法。
The step of determining one or more query pattern types for the search query based on the one or more query intents extracted from the search query
A step of extracting one or more query intents from the search query by natural language processing;
The method for providing search results that reflects the query intent according to claim 1, comprising the step of determining one or more query pattern types for the one or more query intent.
前記一つ以上のクエリパターンタイプは、一つ以上のビットで表現され、
前記一つ以上のビットは、前記複数のコンテンツのランキングを決定するのに加重値を付与する要素である一つ以上のランキングファクターと予めマッチングされる、請求項1乃至3の何れか一項に記載のクエリ意図を反映した検索結果提供方法。
The one or more query pattern types are represented by one or more bits.
In any one of claims 1 to 3, the one or more bits are pre-matched with one or more ranking factors that are elements that give weights to determine the ranking of the plurality of contents. How to provide search results that reflect the stated query intent.
前記一つ以上のクエリパターンタイプに基づき、前記検索クエリと関連した複数のコンテンツの各々のランキングを決定するステップは、
前記一つ以上のランキングファクターに基づき、前記検索クエリと関連した複数のコンテンツの各々のランキング点数を算出するステップ;及び、
前記複数のコンテンツの各々のランキング点数に基づき、前記検索クエリと関連した複数のコンテンツの各々のランキングを決定するステップを含む、請求項4に記載のクエリ意図を反映した検索結果提供方法。
The step of determining the ranking of each of the plurality of contents associated with the search query based on the one or more query pattern types is
A step of calculating the ranking score of each of the plurality of contents related to the search query based on the one or more ranking factors;
The search result providing method according to claim 4, further comprising a step of determining the ranking of each of the plurality of contents related to the search query based on the ranking score of each of the plurality of contents.
前記複数のコンテンツのクエリパターンタイプをラベル付けするステップをさらに含み、
前記一つ以上のランキングファクターに基づき、前記検索クエリに対する複数のコンテンツの各々のランキング点数を算出するステップは、
前記複数のコンテンツのクエリパターンタイプ及び前記一つ以上のランキングファクターに基づき、前記検索クエリに対する複数のコンテンツの各々のランキングを決定するステップを含む、請求項5に記載のクエリ意図を反映した検索結果提供方法。
It further includes a step of labeling the query pattern types of the plurality of contents.
The step of calculating the ranking score of each of the plurality of contents for the search query based on the one or more ranking factors is
A search result that reflects the query intent of claim 5, comprising a step of determining the ranking of each of the plurality of contents for the search query based on the plurality of content query pattern types and the one or more ranking factors. How to provide.
前記複数のコンテンツのクエリパターンタイプをラベル付けするステップは、
前記複数のコンテンツに含まれたテキスト、テキスト構造、添付ファイル及びイメージの少なくとも一つに基づいて決定されたクエリパターンタイプをラベル付けするステップを含む、請求項6に記載のクエリ意図を反映した検索結果提供方法。
The step of labeling the query pattern types for multiple contents is
A search that reflects the query intent of claim 6, comprising labeling a query pattern type determined based on at least one of the text, text structure, attachments, and images contained in the plurality of contents. How to provide results.
前記決定されたランキングに基づき、前記検索クエリと関連した複数のコンテンツの少なくとも一つ以上のコンテンツを、前記ユーザ端末を通じて出力するステップをさらに含む、請求項1乃至7の何れか一項に記載のクエリ意図を反映した検索結果提供方法。 The invention according to any one of claims 1 to 7, further comprising a step of outputting at least one or more contents of a plurality of contents related to the search query based on the determined ranking through the user terminal. How to provide search results that reflect the query intent. 前記複数のコンテンツの各々から少なくとも一つ以上のスニペットを抽出するステップをさらに含む、請求項1乃至8の何れか一項に記載のクエリ意図を反映した検索結果提供方法。 A method for providing search results that reflects the query intent according to any one of claims 1 to 8, further comprising a step of extracting at least one or more snippets from each of the plurality of contents. 前記複数のコンテンツの各々から少なくとも一つ以上のスニペットを抽出するステップは、
前記複数のコンテンツの各々に含まれたテキスト、テキスト構造、添付ファイル及びイメージの少なくとも一つを解析して、複数のコンテンツの各々から少なくとも一つ以上のスニペットを抽出するステップを含む、請求項9に記載のクエリ意図を反映した検索結果提供方法。
The step of extracting at least one or more snippets from each of the plurality of contents is
9. Claim 9 comprising parsing at least one of the text, text structure, attachments and images contained in each of the plurality of contents and extracting at least one or more snippets from each of the plurality of contents. How to provide search results that reflect the query intent described in.
前記複数のコンテンツの各々に含まれたテキスト、テキスト構造、添付ファイル及びイメージの少なくとも一つを解析して、複数のコンテンツの各々から少なくとも一つ以上のスニペットを抽出するステップは、
前記複数のコンテンツの各々に含まれたテキスト、テキスト構造、添付ファイル及びイメージの少なくとも一つに基づいて決定された複数のコンテンツの各々のクエリパターンタイプと関連した一つ以上のスニペットを抽出するステップを含む、請求項10に記載のクエリ意図を反映した検索結果提供方法。
The step of parsing at least one of the text, text structure, attachments and images contained in each of the plurality of contents and extracting at least one or more snippets from each of the plurality of contents is a step.
A step of extracting one or more snippets associated with each query pattern type of a plurality of content determined based on at least one of the text, text structure, attachments and images contained in each of the plurality of contents. A search result providing method that reflects the query intention according to claim 10.
前記決定されたランキングに基づき、前記検索クエリに関連した複数のコンテンツの少なくとも一つ以上のコンテンツのスニペットを、前記ユーザ端末を通じて出力するステップをさらに含む、請求項1乃至8の何れか一項に記載のクエリ意図を反映した検索結果提供方法。 One of claims 1-8, further comprising a step of outputting at least one or more content snippets of the plurality of contents related to the search query through the user terminal based on the determined ranking. How to provide search results that reflect the stated query intent. 前記複数のコンテンツの各々のクエリパターンタイプと関連した一つ以上のスニペットを抽出するステップをさらに含み、
前記決定されたランキングに基づき、前記検索クエリに関連した複数のコンテンツの少なくとも一つ以上のコンテンツのスニペットを、前記ユーザ端末を通じて出力するステップは、
前記一つ以上のスニペットのうち、前記一つ以上のクエリパターンタイプと関連したスニペットを、前記ユーザ端末を通じて出力するステップを含む、請求項12に記載のクエリ意図を反映した検索結果提供方法。
Further including the step of extracting one or more snippets associated with each query pattern type of the plurality of contents.
Based on the determined ranking, the step of outputting a snippet of at least one content of a plurality of contents related to the search query through the user terminal is
The search result providing method according to claim 12, which comprises a step of outputting a snippet related to the one or more query pattern types among the one or more snippets through the user terminal.
前記一つ以上のスニペットのうち、前記一つ以上のクエリパターンタイプと関連したスニペットを、前記ユーザ端末を通じて出力するステップは、
前記一つ以上のクエリパターンタイプに対し、既定の優先順位によって前記一つ以上のスニペットの少なくとも一部を、前記ユーザ端末を通じて出力するステップを含む、請求項13に記載のクエリ意図を反映した検索結果提供方法。
The step of outputting the snippet related to the one or more query pattern types among the one or more snippets through the user terminal is
13. A search that reflects the query intent of claim 13, including the step of outputting at least a portion of the one or more snippets to the one or more query pattern types through the user terminal by a predetermined priority. How to provide results.
前記決定されたランキングに基づき、前記検索クエリと関連した複数のコンテンツの少なくとも一つ以上のコンテンツのスニペットを、前記ユーザ端末を通じて出力するステップは、
前記スニペットにおいて、前記一つ以上のクエリパターンタイプと関連した一部領域を強調して出力するステップを含む、請求項12に記載のクエリ意図を反映した検索結果提供方法。
Based on the determined ranking, the step of outputting at least one content snippet of the plurality of contents related to the search query through the user terminal is
The search result providing method according to claim 12, which comprises a step of emphasizing and outputting a part of the area related to the one or more query pattern types in the snippet.
前記スニペットにおいて、前記一つ以上のクエリパターンタイプと関連した一部領域を強調して出力するステップは、
前記スニペットにおいて、前記一つ以上のクエリパターンタイプと関連した一部領域を、太字体処理及びバックグラウンド処理の少なくとも一つにより強調して出力するステップを含む、請求項15に記載のクエリ意図を反映した検索結果提供方法。
In the snippet, the step of emphasizing and outputting a part of the area related to the one or more query pattern types is
The query intent according to claim 15, wherein in the snippet, a step of emphasizing and outputting a partial area associated with the one or more query pattern types by at least one of bold processing and background processing. How to provide the reflected search results.
請求項1乃至16の何れか一項に記載のクエリ意図を反映した検索結果提供方法をコンピュータで実行するためにコンピュータ読み取り可能なコンピュータプログラム。 A computer-readable computer program for executing a search result providing method reflecting the query intention according to any one of claims 1 to 16 on a computer. 検索クエリの意図を反映した検索結果提供システムにおいて、
通信モジュール;
メモリ;及び、
前記メモリと連結され、前記メモリに含まれたコンピュータ読み取り可能な少なくとも一つのプログラムを実行するように構成された少なくとも一つのプロセッサを含み、
前記少なくとも一つのプログラムは、ユーザ端末から検索クエリを受信し、前記検索クエリから抽出された一つ以上のクエリ意図に基づき、前記検索クエリに対する一つ以上のクエリパターンタイプを決定し、前記一つ以上のクエリパターンタイプに基づき、前記検索クエリと関連した複数のコンテンツの各々のランキングを決定するための命令語を含む、クエリ意図を反映した検索結果提供システム。
In a search result providing system that reflects the intent of a search query
Communication module;
Memory; and
Containing at least one processor concatenated with said memory and configured to execute at least one computer-readable program contained in said memory.
The at least one program receives a search query from a user terminal, determines one or more query pattern types for the search query, and determines one or more query pattern types based on the one or more query intents extracted from the search query. A search result providing system that reflects the intent of a query, including a command term for determining the ranking of each of a plurality of contents related to the search query based on the above query pattern types.
前記少なくとも一つのプログラムは、前記複数のコンテンツのクエリパターンタイプをラベル付けするための命令語を含む、請求項18に記載のクエリ意図を反映した検索結果提供システム。 The search result providing system according to claim 18, wherein the at least one program includes an instruction word for labeling a query pattern type of the plurality of contents. 前記少なくとも一つのプログラムは、前記複数のコンテンツの各々に対する少なくとも一つ以上のスニペットを抽出するための命令語を含む、請求項18又は19に記載のクエリ意図を反映した検索結果提供システム。
The search result providing system according to claim 18 or 19, wherein the at least one program includes an instruction word for extracting at least one snippet for each of the plurality of contents.
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