概念類似性判別を用いた情報検索システムの高速化方式の提案(ドキュメント管理とセマンティックWeb)(<特集テーマ>ディジタルエンタープライズ,及び一般)
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概要
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概念ベースを用いた情報検索システムに対し、ベクトル空間の分割により検索候補を限定する高速化方式を提案する.本システムではベクトル空間モデルを用いている.ベクトル空間モデルのインデキシング法としてSR-Treeが提案されている.しかし、SR-Treeでは、高次元では原理的に空間分離が困難となり本システムが対象とする100次元以上のデータには対応できない.そこで、本システムのベクトル空間におけるデータ分布の局所性に着目し、ベクトル空間の分割によって次元を減らすことで、SR-Treeにより検索候補を絞り、それに対し高次元での線形探索を行う高速化方式を提案した.日本語情報検索テキストコレクションNTCIR-1のデータを用いた評価により約2倍の速度向上を確認した.ベクトル空間の分割を行うため適合損失が生じるが、最適な次元分割の選択により、その損失率を平均で5%以下に抑えることができる.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2004-01-19
著者
-
湯川 高志
長岡技術科学大学
-
湯川 高志
NTTコミュニケーション科学研究所
-
湯川 高志
Ntt コミュニケーション科学研究所
-
湯川 高志
Ntt(株)コミュニケーション科学研究所
-
橋口 公平
長岡技術科学大学
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