WWW画像検索システムを用いた関連語の自動収集手法

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2005-11-21
• タイトル: WWW画像検索システムを用いた関連語の自動収集手法
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Automatic Collection Method of Related Terms by using WWW Image Retrieval Systems
• 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: 徳島大学 工学部 知能情報工学科
• 著者所属: 徳島大学 工学部 知能情報工学科
• 著者所属: 徳島大学 工学部 知能情報工学科
• 著者所属: 徳島大学 高度情報化基盤センター
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Information Science & Intelligent Systems, Factory of Engineering, Tokushima University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Information Science & Intelligent Systems, Factory of Engineering, Tokushima University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Information Science & Intelligent Systems, Factory of Engineering, Tokushima University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Center for Advanced Information Technology, Tokushima University
• 著者名: 竹安, 真紀夫; 獅々堀, 正幹; 柘植, 覚; 北, 研二
• 著者名(英): Makio, Takeyasu; MasamiShishibori; SatoruTsuge; KenjiKita
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 我々は，関連語を用いた検索質問拡張によるWWW画像検索システムの精度向上を目的に研究を進めている．本稿では，検索質問拡張に用いる関連語の自動収集手法を提案し，小規模な関連語収集実験による評価結果を述べる．提案手法は，既存のWWW画像検索システムから得られる検索結果画像の適合性を判断し，適合画像が含まれるWebページ中の単語(関連語候補)を用いて検索質問の関連語を収集する．一般に，関連語候補には関連語に適した単語ばかりではなく，一般的な単語も多く含まれている．関連語に適した単語は関連語候補中の他の関連語候補と共起することが多いが，一般的な単語は関連語候補以外の単語とも多く共起する．提案手法では関連語候補間の共起の度合い(関連度) により各関連語候補の重要度を判定して，検索質問拡張に適した関連語を特定する．また，既存のWWW画像検索システムを用いれば，検索結果の適合性を文書を読まずに画像のみから判別可能であるため，ユーザの負担が少ないフィードバックが可能である．5種類の単語を用いて提案手法とRocchioの手法との比較実験をした結果，収集結果の上位25単語で約12%，上位50単語で約18%，提案手法がRocchioの手法を上回った．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: We study about a WWW image retrieval system by using relevant terms. In this paper, we propose a automatic collection method of related terms for WWW image retrieval systems and described a evaluation result of the proposed method. In this proposed method, first, we select images which have relevance to a query from results retrived by WWW image retrieval system. Then, the query expantion is performed by using related terms in the Web page which is included the relevant images. The related term often appears with other related terms neverthless a lot of the general term appears excluding the related terms. Hence, we calculate a related-cost of the each related term using the co-occurence between related terms. Then, we select the related terms which are useful for query expantion and collected these terms for related terms. Additionally, in this method, we do not need to read the documents for related judgment because the images are used for this judgment. Therefore, we can reduce the user efforts. Experimental results showed that the proposed method could improve the accuracy of collecting the related terms compared to the Rocchio method.
• 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: AN10115061
• 書誌情報: 情報処理学会研究報告自然言語処理（NL）; 巻 2005, 号 117(2005-NL-170), p. 45-51, 発行日 2005-11-21
• 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