意味的連想検索方式における意味表現ベクトルを対象とした学習機構の実現式

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2004-07-14
• タイトル: 意味的連想検索方式における意味表現ベクトルを対象とした学習機構の実現式
• タイトル / 言語: en
• タイトル: An Implementation Method of Learning Mechanisms for Meaning Expression Vectors on A Semantic Associative Search Mechanism
• 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: 慶應義塾大学政策・メディア研究科
• 著者所属: 慶應義塾大学環境情報学部
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Media and Governance, Keio University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Faculty of Environmental Information, Keio University
• 著者名: 大橋, 英博; 清木, 康
• 著者名(英): Hidehiro, Ohashi; Yasushi, Kiyoki
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 本稿では意味的連想検索方式において用いられる意味表現ベクトルを対象とし 検索精度を改善するための学習機構の実現を示す. 本方式は意味表現ベクトルの要素反転により重要なメタデータを特定することにより 意味表現ベクトルを学習させる方式である. 本方式をデータベースを対象とした意味的連想検索方式に適用することにより 検索者の要求に応じた検索結果の学習が可能となる.
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: In this paper, we present an implementation method of learning mechanisms for meaning expression vectors in semantic associative search. This method is used to create appropriate meaning expression vectors by checking and modifying each element of a vector as a learning process. By using modified meaning expression vectors, we can realize semantic associative search with high quality. Our method is used to improve the precision for the retrieval result in semantic associative search for databases.
• 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: AN10112482
• 書誌情報: 情報処理学会研究報告データベースシステム（DBS）; 巻 2004, 号 72(2004-DBS-134), p. 499-504, 発行日 2004-07-14
• 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