新聞記事データベースからの話題の抽出II-話題の構造の解析
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概要
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近年、新聞記事、論文などの巨大なデータベース、あるいは、World Wide Webなどを通じたネットワーク上の情報など、多種多様な情報にアクセス可能になってきた。このような種々雑多で膨大な情報源に対しては、まず、「何を探すか」以前に「何があるのか」を知ることが検索者にとって検索を進めるための有効な指標となる。従来のキーワード検索システムが対象にしてきたのは、探すものが明らかである場合、それをどう効率良く探すかという問題であり、「何があるか」を探るための効率的な手段を提供していない。このような問題に対するlつの解法として、我々は、大局的に情報全体を概観するために、時間軸における特異点を求めることによって、それらをユーザにわかり易く提示する手法を提案した。本稿では、前回提案した話題のモデルを拡張し「話題」の間の構造を持つ新しいモデルを提案し、その解析方法を提案する。
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1995-09-20
著者
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