日英言語横断検索における関連性の重ね合わせモデルの効果(<特集>情報の検索とテストコレクション)
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概要
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筆者らは自然言語の持つ意味曖昧性による情報検索の精度低下の問題に対して関連性の重ね合わせモデルによる検索を提案してきた.本論文では,提案手法が言語横断検索において,単一言語検索時と同様に検索精度を向上させることを情報検索のためのテストセット NTCIR 1,2を用いた評価実験により示す.提案手法である関連性の重ね合わせモデルは,著者キーワードなどの情報に基づいて文書をクラスタリングすることで,索引語の重要度計算をtf・idfなどの手法より高い精度で行うものである.本論文の実験ではその効果の言語独立性を示すために,辞書を用いた翻訳手法あるいはコーパスに基づく翻訳手法と組み合わせてテストセット上で言語横断検索の精度を比較,特性を分析する.実験の結果は,提案手法が言語横断検索でも単一言語検索時と同程度の4〜9%の精度向上を示し,また問合せ拡張(query expansion)と組み合わせることでより高い検索精度が得られた.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2002-03-15
著者
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