@inproceedings{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00129700,
 book = {全国大会講演論文集},
 issue = {データベース},
 month = {Mar},
 note = {ベクトル空間モデルなどの確率モデルなどの非完全一致モデルに基づく情報検索手法では,何らかの類似尺度によって文書のランキングを行うが,その類似計算には単語の頻度情報や分布情報といった統計的な情報を用いるものが一般的である. しかし,検索意図に適合する文書の弁別を,出現単語の統計量に現れた特徴のみで行うことには限界があるため,近年では,自然言語処理技術を用いて,文書に現れた構文的/意味的な情報(言語的情報)を抽出し,その情報を類似度計算にとり入れて,文書ランキングを高精度化しようとするアプローチが提案されている. 我々は,従来の統計的なアプローチに加え,文書の構造情報を用いて重要部分を判別し,さらに,その重要部分での単語の句内共起表現を抽出して利用することにより,文書ランキングを高精度化する手法を考案した.本稿では,その手法と,それを特許文書検索に対して適用した実験結果について述べる.},
 pages = {203--204},
 publisher = {情報処理学会},
 title = {文書構造と共起表現を用いた文書ランキング手法},
 volume = {第52回},
 year = {1996}
}