エンティティペア間類似性を利用した潜在関係検索
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概要
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エンティティ間の潜在的な関係を利用して検索を行う潜在関係検索は,新しいWeb検索のパラダイムとしての可能性を有する.潜在関係検索エンジンを利用すると,たとえばクエリ{(Japan, Mt. Fuji), (Germany, ?)}に対して,ドイツで最も高い山である"Zugspitze"を"?"の答えとして出力することができる.つまり潜在関係検索エンジンは,日本で最も高い山が富士山であるという関係を利用して,ドイツで最も高い山であるZugspitzeを答えとして出力する.このような潜在関係検索をWeb上で高速かつ高精度に行うためには,いくつかの課題を解決する必要があり,本稿ではそれらを解決する方法を示す.まず,高速な検索を行うために,エンティティペアをWebから発見,抽出する手法と,抽出されたエンティティペアへのインデックス構築手法を提案する.次に,我々の考案による関係類似度計算アルゴリズムを利用し,インデックスを用いる検索結果のランキングを行うことで,高精度な潜在関係検索エンジンを実現する.また本研究では評価実験として,提案システムと既存の関係検索システムとのWeb上での性能比較を行う.その結果,提案手法は高い精度と平均逆順位(MRR)を得ることができ,かつ高速にクエリを処理できることを確認している.この結果により,潜在関係検索エンジンが実用レベルで応用可能であることを示す.
- 2011-04-15
著者
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