概念間の関連度に基づく情報ランク付けを用いた情報検索手法
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概要
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情報があふれる社会の中で必要な情報を得る情報検索が必要となってくる.情報検索で必要な情報をユーザーからのキーワードを使ったブーリアンモデルで絞り込むだけでは何千, 何万と該当文書がヒットしたときにユーザーはどの文書から見て良いのか分からない.そこでユーザーからの検索質問文と文書の定量化を行いユーザーの要求と関連している順に情報をランク付けし, ユーザーに要求により相応しい情報を与えることが必要である.検索質問文と文書間の定量化についての計算方法としてベクトル空間モデルが存在するが, 本研究では連想概念ベースを元にした概念間の関連度を利用して定量化する重み付き関連度計算が情報ランク付けに有効であることを示す.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2001-09-10
著者
-
渡部 広一
同志社大学大学院工学研究科
-
河岡 司
同志社大学大学院工学研究科
-
藤井 啓彰
同志社大学大学院工学研究科
-
河岡 司
同志社大学
-
渡部 広一
同志社大学大学院 工学研究科
-
渡部 広一
同志社大学大学理工学部
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