意味的連想検索機能を有するメディア情報探索方式

概要

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現在, 広域・高速コンピュータネットワーク上に, 多数のデータベースが散在しており, 多量のマルチメディア情報が探索対象となっている。情報探索のための主たる基本操作として, 文字列あるいは数値を対象としたパターンマッチングの繰り返しによる連想処理機構が広く用いられている。しかし, パターンマッチングによる連想処理機構では, 異なる表現形式であるが同一あるいは近い意味を持つデータを連想的に探索することはできない。データ間の意味的な関係の取り扱いについては, データ間の関係を静的かつ明示的に記述し, 同一性, 差異性を判定する方法が広く用いられてきた。我々は, データ間の意味的な同一性, 差異性は, 静的な関係によって決定されるのではなく, 文脈や状況に応じて動的に変化するものと考える。このような単語間の意味的な関係を文脈に応じて動的に計算するモデルとして, 意味の数学モデルを提案している。探索対象のパターンが既知の場合, パターンマッチングによる連想検索が有効である。パターンマッチングは連想検索の主たる手段であり, データベースシステムにおける探索において広く用いられている。一方, 意味の数学モデルによる意味的連想検索では, 与えられた探索語と探索対象との文脈に応じた意味的な近さを動的に計算することができる。本稿では, パターンマッチングによる連想検索機能と意味の数学モデルによる意味的連想検索機能を連結した新しいメディア情報探索方式を提案する。この両者の利点を組み合わせることにより, 多量の情報に対してパターンマッチングにより情報フィルタリングを行い, 選択された部分集合を対象として, 意味的連想検索により順序づけすることが可能となる。これにより, 高度な問い合わせ要求に対応できる連想検索を実現できる。この方式を。マルチデータベースシステムにおける異種システム間の連結機構を用いて実現する方式を示す。この方式では, マルチデータベースシステムによってパターンマッチング機能を有するシステムと意味的連想検索機能を有するシステムが連結されている。パターンマッチングによる連想検索と意味的連想検索との両方を含んだ問い合わせがマルチデータベースシステムへの問い合わせとして発行されると, 両機構を用いてそれらの処理が行われる。本方式では, 直交空間における部分空間の選択を行う演算を定義し, その演算により, 言葉の意味を文脈に応じて解釈する機構を実現している。この機構により, 言葉と言葉, あるいは, 言葉とメディアデータとの間の意味的な関係を, 与えられた文脈に応じて動的に計算することが可能となる。現在の実現システムでは, 本モデルで表現できる部分空間, すなわち, 文脈の様相の数は約2^<800>であり, ほぼ無限の文脈に対応することが可能である。
一般社団法人情報処理学会の論文
1997-09-24

意味的連想検索機能を有するメディア情報探索方式

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