ウェブ検索クエリログとクリックスルーログを用いた同義語獲得

概要

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近年のウェブ検索エンジンの多くはクエリ拡張機能やクエリ書き換えを備えている.これらの機能の実現にはシソーラスや同義語辞書を用いるが,人手での辞書作成はコストがかかる.そのため,ウェブ検索ログやクリックスルーログを用いた同義語獲得の研究が行われている.これまでに提案された手法では,生成モデルである Noisy Channel Model によって同義語獲得をモデル化しており,柔軟な素性設計が行えなかったため,クエリと同義語候補の表層の編集距離を素性として追加する等が難しかった.我々は,この問題に対処すべく,同義語獲得に識別モデルを用いた手法を提案する.クエリ書き換えのための同義語辞書では, 1 つのクエリに対してより適切と考えられる 1 つの同義語を登録する.そのため同義語獲得手法には,同義語候補が複数ある場合には最適な候補を 1 位に提示することが求められる.そこで提案手法では,クエリと同義語候補の表層に基づく素性を利用した ListNet を用いて 1 位正解率を直接最大化する.また,従来の識別モデルでは,有効な組合せ素性の追加等,素性エンジニアリングを行う必要があったが,我々は ListNet に隠れ層を導入することで,素性エンジニアリングなしに有効な組合せ素性の生成と重み付けを可能とした.これにより, Noisy Channel Model を用いた従来の手法に比べ,より高い精度で同義語を獲得することができた.
2013-01-23

ウェブ検索クエリログとクリックスルーログを用いた同義語獲得

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