固有名詞分類属性を利用した情報検索

概要

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インターネットが広く普及し大量のテキストデータへのアクセスが可能となった。テキストデータが爆発的に増大するにつれ, 高精度な情報検索技術への要求が高まっている。検索キーが多義語の場合, ユーザの意図に適合しない大量の検索結果を得る問題がある。これに対し, 検索精度を高めるために, 共起語を多義の絞り込みに用いる手法がよく知られている。また, 検索対象テキストを意味構造化し, 単語の役割を考慮してクエリとの照合を行い検索意図の多義を解消する研究がある。しかし, 検索キーが多義の場合, 多義を絞り込む制約情報をユーザが与えないと精度の改善は厳しい。従来法では, 例えばテニス選手の「グラフ」を検索する場合に, 単に「グラフ」という検索キーでは検索結果に多義によるゴミが発生するので, ユーザは「グラフ選手」や「グラフANDテニス」のように検索条件を増やすことになる。これとは別な視点から制約情報を与える方法も考えられる。例えば「グラフ:人名」のような与え方である。本稿では, 検索キーに多義を絞り込むための制約情報として分類属性を与えることによる高精度な検索方式を提案する。設定すべき分類属性として今回は, 固有名詞分類属性を取り上げた。固有名詞は文章の特徴になりやすく検索時の絞り込みの効果が期待できること, 固有名詞分類属性はユーザにとって比較的容易に付与できてシステム面でも実現できる見込みが高いことなどから固有名詞に着目した。
一般社団法人情報処理学会の論文
1997-09-24

固有名詞分類属性を利用した情報検索

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