グラフモデルの提案とテキスト検索システムへの適用による評価
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概要
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文,文書,文書集合間の類似性を判定することは,テキスト検索,情報フィルタリング,文書のカテゴリ分け,文書クラスタリング等の要素技術である.我々は,このような文書間の類似性判定のための新しいモデルとして,グラフモデルを提案する.グラフモデルは,単語の重要度をノードの重みとし,単語間の関連度をリンクの重みとしたグラフによって文書の主題を表現し,これらグラフ間の類似度計算によって文書間の類似性判定を行うものである.本稿では,まず,グラフモデルの基本概念とその実現方法について述べる.次に,グラフモデルを実際にテキスト検索システムに適用し評価を行う.その評価結果から,特に1つの文書内に複数の主題を持つ文書(Webページ等)や,文書集合(ユーザプロファイル,分類カテゴリの特徴,クラスタ等)を対象とした場合に,グラフモデルがベクトル空間モデルよりも精度の高い類似性判定ができることを示す.さらに,関連度のインデクスを前処理で作成することによって,リアルタイムの類似性判定が必要となるテキスト検索システム等にも,本手法の適用が可能であることを示す.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2002-03-15
著者
-
池田 哲夫
岩手県立大学大学院ソフトウェア情報学研究科
-
竹野 浩
日本電信電話株式会社NTTサイバーソリューション研究所
-
池田 哲夫
日本電信電話株式会社nttサイバースペース研究所
-
菊井 玄一郎
ATR音声言語コミュニケーション研究所
-
林 良彦
日本電信電話株式会社nttサイバースペース研究所
-
菊井 玄一郎
Atr音声言語通信研究所
-
富田 準二
日本電信電話株式会社, NTTサイバーソリューション研究所
-
富田 準二
日本電信電話株式会社nttサイバースペース研究所
-
富田 準二
日本電信電話株式会社 Nttサイバーソリューション研究所
-
林 良彦
日本電信電話(株)nttサイバースペース研究所
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