語の認知度と語間の関係の非典型度に基づくWikipediaからの意外な情報の発見
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概要
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本稿ではユーザが与えた1語のクエリに対して,そのクエリに関する意外な情報を発見する手法の提案を行う.提案手法では,クエリに対して意外度の高い関連語を発見し,クエリと意外度の高い関連語を基に意外な情報を発見する.その際,クエリの関連語の中でもクエリとの関係が非典型的であり,かつ認知度が高い関連語ほど意外度が高いという仮説に基づいて関連語の意外度を求める.たとえば提案手法により,"落合博満"というクエリに対して"ガンダム"という関連語の意外度が高いことが分かり,これを基に"落合博満はガンダムマニアである."という意外な情報を発見できる.提案手法では,Wikipediaから得られる情報のみを用いてクエリに対する意外な情報の発見を行う.実験では75語のクエリを用いて評価を行い,クエリと関連語間の関係の非典型度,および関連語の認知度を考慮することの有効性を示した.
- 2014-03-28
著者
-
田中 克己
京都大学大学院情報学研究科社会情報学専攻
-
田中 克己
京都大学大学院
-
田中 克己
独立行政法人情報通信研究機構情報通信部門メディアインタラクショングループ
-
岩崎 弘利
株式会社デンソーアイティーラボラトリ
-
大島 裕明
京都大学大学院情報学研究科
-
佃 洸摂
京都大学大学院情報学研究科
-
山本 光穂
株式会社デンソーアイティーラボラトリ
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