検索語の曖昧性解消のためのトピック指向単語抽出および単語クラスタリング
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概要
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現在の検索エンジンでは,入力される検索語に曖昧性があるため,結果のランキング出力の中に,質問者の期待していないノイズ文書が混在することが避けられない.そこで我々は,多様な内容を含む検索結果の中から,質問者の期待する内容に特化した検索結果を得られるような検索語を提示し,質問にあった曖昧性を解消するための手法を提案する.まず,特定のトピックに強く関係する単語を抽出するための単語の重み付け手法として,単語共起の統計に基づく定式化を提案する.特定のトピックに強く関係する単語を抽出することで,トピックを際立たせることができると考える.そして,この手法によって抽出された単語を用いて単語クラスタリングを行って,検索結果の中に混在していたいくつかのトピックに分けて単語を質問者に提示することで,質問者が求めるトピックに相当する検索質問拡張用の単語を発見しやすくする.また,この提案手法の評価方法として,特定のトピックに強く関係する単語であることを示す定量的評価方法を提案し,被験者を用いた実験により,この評価方法が主観評価と強い相関があることを検証した.さらに,多種の既存の単語重み付け手法と比較して,提案手法の有効性を確認した.
- 社団法人情報処理学会の論文
- 2006-12-15
著者
-
安達 淳
国立情報学研究所
-
高須 淳宏
National Institute of Informatics
-
安達 淳
National Institute of Informatics
-
正田 備也
国立情報学研究所
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高須 淳宏
国立情報学研究所
-
若木 裕美
東京大学大学院情報理工学系研究科電子情報学専攻
-
安達 淳
国立情報学研
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