2024-03-28T22:58:06Zhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_oaipmhoai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:000710282023-04-27T10:00:04Z01164:04179:06002:06206
検索クエリログとクリックスルーログを用いた略語の展開候補獲得Abbreviation Expansion with Query and Click Through Logsjpn語彙・知識獲得(1)http://id.nii.ac.jp/1001/00071028/Technical Reporthttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_action_common_download&item_id=71028&item_no=1&attribute_id=1&file_no=1Copyright (c) 2010 by the Information Processing Society of Japanヤフー株式会社奈良先端科学技術大学院大学ヤフー株式会社ヤフー株式会社ヤフー株式会社ヤフー株式会社内海, 慶小町, 守町永, 圭吾前澤, 敏之佐藤, 敏紀小林, 義徳我々は,クエリ訂正を統一的に行う手法として,検索クエリログとクリックスルーログを用いたグラフに基づく手法を提案する.提案手法では,クリックスルーログを用いたラベル伝播により,入力されたクエリで検索を行った場合と同一のページに到達するクエリを獲得し,これをクエリの訂正候補とした.次に,獲得した訂正候補に対して,検索クエリログから生成した言語モデルを用いて尤度を計算し,ラベル伝播時のスコアとあわせて候補のランキングを行った.これによって,人手による学習コーパスを必要とせずに,入力されたクエリと高く関連し,かつクエリとして適切な候補をログから抽出できることを示す.In this paper, we propose a new method to refine web search queries. This method is based on a graph theoretic label propagation and uses web search query and clickthrough logs. Our method first enumerates query candidates with common landing pages with regard to the given query. Then it calculates likelihoods of the candidates, making use of language model generated from web search query logs. Finally the candidates are sorted by their scores calculated from the likelihoods and the label propagations. As a result, we are able to extract appropriate candidates from web search query and clickthrough logs, without using hand-crafted training data.AN10115061研究報告自然言語処理(NL)2010-NL-1994172010-11-112010-11-09