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7.20.2. 補完#

このセクションでは以下の補完機能について説明します。:

  • どのように動作するか

  • 使い方

  • 学習方法

7.20.2.1. どのように動作するか#

補完機能は補完される語を計算するために3種類の検索を使います。

  1. 登録されている語を前方一致RK検索。

  2. 学習したデータを共起検索。

  3. 登録されている語を前方一致検索。（実行しないこともある）

7.20.2.2. 使い方#

Groongaは補完機能を使うために suggest コマンドを用意しています。 --type complete オプションを使うと補完機能を利用できます。

例えば、"en"と入力したときの補完結果を取得するコマンドは以下のようになります。:

実行例:

suggest --table item_query --column kana --types complete --frequency_threshold 1 --query en
# [
#   [
#     0,
#     1337566253.89858,
#     0.000355720520019531
#   ],
#   {
#     "complete": [
#       [
#         1
#       ],
#       [
#         [
#           "_key",
#           "ShortText"
#         ],
#         [
#           "_score",
#           "Int32"
#         ]
#       ],
#       [
#         "engine",
#         1
#       ]
#     ]
#   }
# ]

7.20.2.3. 学習方法#

共起検索は学習データを使います。学習データはクエリログやアクセスログなどを元に作成します。学習データを作成するには、タイムスタンプ付きの入力シーケンスと、タイムスタンプ付きの検索実行時の入力内容が必要です。

例えば、ユーザが"engine"で検索したいとします。ユーザが以下のようなシーケンスで検索クエリを入力したとします。:

  1. 2011-08-10T13:33:23+09:00: e

  2. 2011-08-10T13:33:23+09:00: en

  3. 2011-08-10T13:33:24+09:00: eng

  4. 2011-08-10T13:33:24+09:00: engi

  5. 2011-08-10T13:33:24+09:00: engin

  6. 2011-08-10T13:33:25+09:00: engine （検索実行！）

以下のコマンドでこの入力シーケンスから学習できます。:

load --table event_query --each 'suggest_preparer(_id, type, item, sequence, time, pair_query)'
[
{"sequence": "1", "time": 1312950803.86057, "item": "e"},
{"sequence": "1", "time": 1312950803.96857, "item": "en"},
{"sequence": "1", "time": 1312950804.26057, "item": "eng"},
{"sequence": "1", "time": 1312950804.56057, "item": "engi"},
{"sequence": "1", "time": 1312950804.76057, "item": "engin"},
{"sequence": "1", "time": 1312950805.86057, "item": "engine", "type": "submit"}
]

7.20.2.4. 読みデータの更新方法#

前方一致RK検索をするために単語とその読みが必要になります。このセクションではどのように単語と読みを登録するかを説明します。

以下は「日本」を登録する例です:

実行例:

load --table event_query --each 'suggest_preparer(_id, type, item, sequence, time, pair_query)'
[
{"sequence": "1", "time": 1312950805.86058, "item": "日本", "type": "submit"}
]
# [[0,1337566253.89858,0.000355720520019531],1]

以下は「日本」を補完するために読みデータを登録する例です:

実行例:

load --table item_query
[
{"_key":"日本", "kana":["ニホン", "ニッポン"]}
]
# [[0,1337566253.89858,0.000355720520019531],1]

これで「nihon」というローマ字で登録済みの「日本」という単語を補完できます。

実行例:

suggest --table item_query --column kana --types complete --frequency_threshold 1 --query nihon
# [
#   [
#     0,
#     1337566253.89858,
#     0.000355720520019531
#   ],
#   {
#     "complete": [
#       [
#         1
#       ],
#       [
#         [
#           "_key",
#           "ShortText"
#         ],
#         [
#           "_score",
#           "Int32"
#         ]
#       ],
#       [
#         "日本",
#         2
#       ]
#     ]
#   }
# ]

この読みデータがないと登録済みの「日本」という単語を「nihon」というクエリーで補完できません。

item_query テーブルの kana カラムは ベクターカラム なので、複数の読みを登録できます。

これが「nippon」でも「日本」を補完できる理由です。

実行例:

suggest --table item_query --column kana --types complete --frequency_threshold 1 --query nippon
# [
#   [
#     0,
#     1337566253.89858,
#     0.000355720520019531
#   ],
#   {
#     "complete": [
#       [
#         1
#       ],
#       [
#         [
#           "_key",
#           "ShortText"
#         ],
#         [
#           "_score",
#           "Int32"
#         ]
#       ],
#       [
#         "日本",
#         2
#       ]
#     ]
#   }
# ]

日本語入力システムが無効になっている状態でも登録済みの単語を検索できるのでこの機能はとても便利です。

補完候補が複数ある場合、 item_query テーブルの boost カラムに値を設定することで優先度をカスタマイズすることができます。

以下は前方一致RK検索での優先度をカスタマイズする例です:

実行例:

load --table event_query --each 'suggest_preparer(_id, type, item, sequence, time, pair_query)'
[
{"sequence": "1", "time": 1312950805.86059, "item": "日本語", "type": "submit"}
{"sequence": "1", "time": 1312950805.86060, "item": "日本人", "type": "submit"}
]
# [[0,1337566253.89858,0.000355720520019531],2]
load --table item_query
[
{"_key":"日本語", "kana":"ニホンゴ"}
{"_key":"日本人", "kana":"ニホンジン"}
]
# [[0,1337566253.89858,0.000355720520019531],2]
suggest --table item_query --column kana --types complete --frequency_threshold 1 --query nihon
# [
#   [
#     0,
#     1337566253.89858,
#     0.000355720520019531
#   ],
#   {
#     "complete": [
#       [
#         3
#       ],
#       [
#         [
#           "_key",
#           "ShortText"
#         ],
#         [
#           "_score",
#           "Int32"
#         ]
#       ],
#       [
#         "日本",
#         2
#       ],
#       [
#         "日本人",
#         2
#       ],
#       [
#         "日本語",
#         2
#       ]
#     ]
#   }
# ]
load --table item_query
[
{"_key":"日本人", "boost": 100},
]
# [[0,1337566253.89858,0.000355720520019531],1]
suggest --table item_query --column kana --types complete --frequency_threshold 1 --query nihon
# [
#   [
#     0,
#     1337566253.89858,
#     0.000355720520019531
#   ],
#   {
#     "complete": [
#       [
#         3
#       ],
#       [
#         [
#           "_key",
#           "ShortText"
#         ],
#         [
#           "_score",
#           "Int32"
#         ]
#       ],
#       [
#         "日本人",
#         102
#       ],
#       [
#         "日本",
#         2
#       ],
#       [
#         "日本語",
#         2
#       ]
#     ]
#   }
# ]
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