関係学習を用いた対話的文書検索とWeb検索エンジンへの応用

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2000-07-18
• タイトル: 関係学習を用いた対話的文書検索とWeb検索エンジンへの応用
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Interactive Document Retrieval with Relational Learning and it's application to the Web Search Engine
• 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: 東京工業大学大学院総合理工学研究科知能システム科学専攻
• 著者所属: 東京工業大学大学院総合理工学研究科知能システム科学専攻
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): CISS, IGSSE, Tokyo Institute of Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): CISS, IGSSE, Tokyo Institute of Technology
• 著者名: 岡部, 正幸; 山田, 誠二
• 著者名(英): Masayuki, Okabe; Seiji, Yamada
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 本研究では，検索エンジンとユーザを仲介し，適合フィードバックを実現する対話的な検索処理システムを提案する．このシステムは検索エンジンに与える検索式を，ユーザのフィードバック情報から自動的に生成する．検索式を生成するためにシステムは，ユーザが評価を行ったページを訓練ページとして，ユーザが欲しているページとそうでないページを判別するルールを学習する．検索式は，この判別ルールの条件部を変換することにより得られる．判別ルールはキーワード，関係演算子，検索範囲といったWebページの特徴を生かした構成要素からなり，Separate-and-Conquer戦略と情報利得を評価関数とする探索により学習される．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: This paper describes an interactive information retrieval system which mediates between the user and the web search engine to realize relevance feedback. This system automatically generates a query for search engine by converting rules which are learned to distinguish between relevant pages and unrelevant ones user has already seen and judged during retrieval. The rules consist of keywords, operators, and region restriction to represent the feature of the web page. They are learned by the algorithm which adopts separate-and-conquer strategy and top down heuristic search using information gain.
• 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: AA11135936
• 書誌情報: 情報処理学会研究報告知能と複雑系（ICS）; 巻 2000, 号 66(2000-ICS-121), p. 47-52, 発行日 2000-07-18
• 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