要約
日本でもPythonがますます注目を集め、様々な企業で活用されるようになってきています。
今回はその中でも特に有名な例の一つ、「楽天市場」でのPythonの活用方法を紹介します。
楽天市場の商品検索エンジンには、Pythonを使った自然言語処理技術が応用されており、より正確で高度な検索機能を提供しています。
今後もPythonの活用により、楽天市場のサービス向上を目指していくことが期待されます。
詳細内容
楽天市場の商品検索エンジンには、Pythonを使った自然言語処理技術が活用されています。
自然言語処理（Natural Language Processing, NLP）とは、自然言語で書かれたテキストを解析・処理するための技術のことです。
楽天市場の商品検索エンジンでは、顧客が検索したキーワードを解析し、それを商品の情報に関連づけて検索結果を返すためにNLPが活用されています。
Pythonを使ったNLPでは、まず自然言語テキストを扱えるようにデータを前処理します。
その後、テキストの特徴を抽出し、解析・処理を行います。
楽天市場の商品検索エンジンにおいて、Pythonを用いたNLPの具体的な処理内容は以下のようになります。
1. クエリの分かち書き
顧客が検索したキーワードを形態素解析によって単語に分割し、単語ごとに処理します。
日本語の形態素解析にはMeCabなどのツールが有名ですが、楽天市場では独自に開発した形態素解析エンジンを使用しています。
これによって、商品名や説明文に含まれる複数の単語を適切に紐づけることができます。
2. 単語の正規化と類似語の展開
同じ意味を持つ言葉を統一するため、単語の正規化を行います。
たとえば、「スマホ」と「スマートフォン」といった単語は同じ意味ですが、表記が異なります。
正規化によって、「スマホ」を「スマートフォン」に変換することで、検索の精度を向上させます。
また、類似語の展開も行われます。
たとえば、キーワードに「手帳」と入力された場合、その同義語である「ダイアリー」と「スケジュール帳」も検索に含まれるように展開されます。
これによって、商品名や説明文に含まれる表現の幅を広げることができます。
3. キーワードの重要度を評価するTF-IDF
検索結果のランキングにおいて、キーワードの重要度を評価するTF-IDFが用いられます。
TF-IDFとは、テキスト中にある単語の出現頻度を重み付けする手法です。
あるキーワードが他の商品と比べて出現頻度が高い場合、そのキーワードによって商品がより重要であると判断され、検索結果の上位に表示されるようになります。
4. 検索結果のフィルタリング
最後に、重要度が高い順にランキングされた検索結果から、不適切な商品を除外するためのフィルタリングが行われます。
たとえば、禁止されている商品や、類似した商品が共通する場合を除外することで、より精度の高い検索結果を提供します。
以上のようなプロセスを経て、顧客が検索したキーワードに関連する商品の検索結果を楽天市場の商品検索エンジンが提供しています。
PythonのNLP技術は、顧客にとってより精度の高い検索結果を提供できるため、今後も楽天市場のサービス向上に貢献していくことが期待されます。
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