外部知識を用いて同姓同名の曖昧解消
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概要
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最近ウェブ上に存在するデータが爆発的に増大して,その多量なデータを効率的に処理することが重要な課題となっている.本研究はウェブ上にある人に関する情報に注目し,特に人名検索における同姓同名問題を解決する手法を提案する.人名で検索するときに発生するのが同姓同名問題で,検索結果に複数の人に関連する情報が順不同に混ざって得られる.本手法では同姓同名の問題を解決するために,外部の知識を用いて,人の重要な情報をより効率的に発見する.具体的は,ウェブディレクトリを外部知識として利用して,latent Dirichlet allocation (LDA) の手法でウェブディレクトリに含まれるトピックを抽出する.そして,抽出されたトピックを用いて検索結果中の人に関する重要な情報を認識して,曖昧性の解消を行う.実際のウェブ文書を用いて実験し,提案手法によりベクトル空間や固有名詞抽出に基づく曖昧性解消手法より良い結果が得られた.
著者
-
安達 淳
国立情報学研究所
-
Quang Minh
National Institute of Informatics
-
高須 淳宏
National Institute of Informatics
-
安達 淳
National Institute of Informatics
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