意味情報に基づく検索と全文検索の統合

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2000-09-27
• タイトル: 意味情報に基づく検索と全文検索の統合
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Integration of Semantics - based Search and Full - text Search
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 株式会社NTTデータ
• 著者所属: 株式会社NTTデータ
• 著者所属: 株式会社NTTデータ
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): NTT Data Corporation
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): NTT Data Corporation
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): NTT Data Corporation
• 著者名: 北内, 啓; 高木, 徹; 岩城, 修
• 著者名(英): Akira, Kitauchi; Toru, Takaki; Osamu, Iwaki
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 単語の意味情報に基づく検索手法と全文検索手法の統合手法を提案する．まず，意味分類辞書および検索対象文書中の単語共起を用いることにより，単語に対して意味ベクトルを付与し，これを参照することで意味情報に基づく検索を実現する．また，意味の広い単語の検索には意味情報に基づく検索が適していることを利用し，意味分類辞書において検索語が上位の階層の意味分類に属するときは，意味情報に基づく検索のスコアの比重を高くする．BMIR-J2を用いた評価実1験を行った結果，全文検索と比較して平均適合率が7.3％向上することを確認した．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: This paper proposes a method for integrating a semantics-based search with a full-text search. Semantic vectors for all words are made using a thesaurus and word co-occurrences within the documents, and referred for the semantics-based search. Since the semantics-based search works better than traditional full-text search for query words which have wide meaning, a weight of ranking score for the semantics-based search is increased when the query words belong to upper categories in the thesaurus. Experimental results using a test collection BMIR-J2 show that the proposed method improves average precision about 7.3% dompared to the traditional full-text search.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN10114171
• 書誌情報: 情報処理学会研究報告情報学基礎（FI）; 巻 2000, 号 91(2000-FI-060), p. 17-22, 発行日 2000-09-27
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会