能動学習を伴う適合フィードバックに基づく文書検索(<特集>「アクティブマイニング」及び一般)
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概要
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文書検索の分野では,最近,適合フィードバック文書検索が注目を集めている.そのような状況の中,我々はサポートベクターマシンを用いた適合フィードバック文書検索手法を提案し,その有効性をベンチマークデータを使って実験的に示してきた.本報告では,提案してきた方法におけるベクトル空間モデルの表現方法および,ユーザに提示し,評価してもらう文書選択ルールの違いによる検索効率と学習効率の違いについて述べる.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2003-09-07
著者
-
山田 誠二
国立情報学研究所,総合研究大学院大学
-
村田 博士
(財)電力中央研究所
-
小野田 崇
(財)電力中央研究所
-
村田 博士
電力中央研究所
-
小野田 崇
財団法人電力中央研究所
-
山田 誠二
国立情報学研究所
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