概念ベースに基づくWeb検索のクエリタイプ判定手法とその評価

• Item type: Trans(1)
• 公開日: 2010-09-28
• タイトル: 概念ベースに基づくWeb検索のクエリタイプ判定手法とその評価
• タイトル / 言語: en
• タイトル: A Query Type Inference Method Using Concept Base and Its Evaluation
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 研究論文
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
• 資源タイプ: journal article
• 著者所属: 日本電信電話株式会社NTTサイバーソリューション研究所
• 著者所属: 日本電信電話株式会社NTTサイバーソリューション研究所／現在，NTTコミュニケーションズ株式会社
• 著者所属: 日本電信電話株式会社NTTサイバーソリューション研究所／現在，NTTサービスインテグレーション基盤研究所
• 著者所属: 日本電信電話株式会社NTTサイバーソリューション研究所
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): NTT Cyber Solutions Laboratories, NTT Corporation
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): NTT Cyber Solutions Laboratories, NTT Corporation / Presently with NTT Communications Corporation
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): NTT Cyber Solutions Laboratories, NTT Corporation / Presently with NTT Service Integration Laboratories
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): NTT Cyber Solutions Laboratories, NTT Corporation
• 著者名: 廣嶋, 伸章; 戸田, 浩之; 松浦, 由美子; 片岡, 良治
• 著者名(英): Nobuaki, Hiroshima; Hiroyuki, Toda; Yumiko, Matsuura; Ryoji, Kataoka
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: Web 検索において，あるクエリが入力された際に，そのクエリの種別を知ることができれば，それに応じてシステムの応答を変化させることが可能となり，適切な検索結果を提示することができる．たとえば，あるクエリの種別が 「グルメ」 であることが分かれば，レシピ検索とブログ検索の結果を提示することができる．このようなシステムの応答を変化させるための条件であるクエリの種別をクエリタイプと呼ぶことにする．クエリの属するクエリタイプを知ることで，上で述べたような利便性の高い検索サービスが実現できる．そこで本論文では，様々なクエリに対してクエリタイプを判定する手法を提案する．提案手法では，単語に対してその単語の分野を表す概念ベクトルが付与された概念ベースを参照して，クエリに関する文書から得られたクエリ分野ベクトルと各クエリタイプ分野ベクトルとのコサイン距離に基づきクエリタイプを判定する．実験では，27 のクエリタイプに対し，提案手法単独で 64.6%，Wikipedia などの情報を利用した手法を組み合わせることにより 77.1% の精度で判定を行うことができた．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: In web search, identifying categories of the given query is useful in enhancing the effectiveness, because the system can display appropriate results according to the query's category. For example, if the system knows the given query can be classified as a category “Food”, it can display the result of the recipe search at the higher position. We call these categories “query types”.We propose a method for inferring the query type or types for each query. The method employs the concept vectors obtained from a concept base. A query vector and query type vectors are generated from concept vectors and the similarity between the query vector and each query type vector are computed. Experimental results show that the proposed method achieves 64.6% accuracy and the combined method including the proposed method achieves high accuracy, 77.1%, in inferring 27 query types.
• 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: AA11464847
• 書誌情報: 情報処理学会論文誌データベース（TOD）; 巻 3, 号 3, p. 33-45, 発行日 2010-09-28
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 1882-7799
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会