確率モデルに基づく日本語情報フィルタリングにおけるフィードバックによる検索条件展開および検索精度評価
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概要
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本論文では, 確率モデルに基づく日本語情報フィルタリングにおけるレレバンスフィードバックおよびローカルフィードバックによる検索条件展開実験について報告する. 検索条件展開は, 正解文書の本文あるいは見出しから抽出した語を, 新たな検索語として初期検索条件に付加することにより実現する. レレバンスフィードバックの実験では, BMIR-J1および独自のテストコレクションを学習用・評価用に用い, 平均適合率が18%まで向上することを示す. ローカルフィードバックの実験では, テストコレクションBMIR-J1およびBMIR-J2を用い, 平均適合率が5%程度向上することを示す. さらに, テストコレクションで定義されている検索要求グループ別の評価により, レレバンスフイードバックとローカルフィードバックの結果の比較を行う.
- 社団法人情報処理学会の論文
- 1999-05-15
著者
-
酒井 哲也
株式会社東芝研究開発センター
-
酒井 哲也
(株)ニューズウォッチ
-
梶浦 正浩
株式会社東芝研究開発センター
-
住田 一男
株式会社東芝研究開発センター
-
Jones Gareth
Department of Computer Science, University of Exeter
-
Jones G
Univ. Exeter
-
Jones Gareth
Department Of Computer Science University Of Exeter
-
梶浦 正浩
(株)ニューズウォッチ
-
酒井 哲也
(株)東芝研究開発センター知識メディアラボラトリー
-
Jones Gareth
Research And Development Center Toshiba Corporation
-
梶浦 正浩
(株)東芝研究開発センターヒューマンインターフェースラボラトリー
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