文書検索のための自己組織化セマンティックマップの階層化
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概要
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文書データベースでは,対象となっているデータベースの性質が判らないことから自分の探したい文書に対しても始めから質問が決まっているわけではなく,データベースからのフィードバックによって順次詳細化して文書集合を得ることが多い.暫定的に検索された結果を見て質問に改良を加える場合,得られた結果には多くの文献が含まれる可能性があるため,この情報を利用者に判りやすい形で提示することが重要である.自己組織化セマンティックマップ(以下SSM)は,文書集合を類似性に基づいて2次元に表現したもので,文書の分類結果を利用者にわかりやすく提示するものである.SSMは節点を2次元上に配置したものより構成される.文書データベースから得られた検索結果である文書群を,SSMの入力とすると, SSM上に文書間の意味関係が視覚的に表示される。ところが,SSMを1度適用しただけでは,得られた文書集合間の類似関係を詳細に表示しきれない場合がある。これはSSMを階層化することにより解決することができる.従来のSSMの構成法によりSSMを階層化すると,利用者は詳細検索する文献集合の指定を有効に行なえない.詳細化マップと元のSSMとの間で,文書の分類結果に対する表示上の位置関係が保存されるような階層化を行なうことで,利用者の詳細検索を支援する.本報告ではSSMに対する階層化の手法を導入し,その場合の初期値の決定法について考察している.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1996-03-06
著者
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