学術論文検索におけるANDと結合する語の推薦の検討

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2023-03-21
• タイトル: 学術論文検索におけるANDと結合する語の推薦の検討
• タイトル / 言語: en
• タイトル: A Study on Recommending Words to Combine with AND in Academic Paper Search
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 情報アクセス技術
• 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: 中央大学
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Chuo University
• 著者名: 福田, 悟志
• 著者名(英): Satoshi, Fukuda
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 学術論文検索において，ユーザは，情報要求に関連する論文を網羅的に収集するために，検索エンジンに情報要求を反映したブーリアン型検索クエリを入力する．しかし，最初に作成したクエリで関連論文を十分に収集できることは稀であり，ユーザは，新たなクエリを作成またはクエリを修正するという作業を繰り返し行う．特に，検索条件 AND を用いて結合する語は，他の検索語と同義的かつ類似的ではないものが望ましいといえる．本研究では，ユーザが考案した検索クエリに対して，AND で結合する語を推薦する手法を提案する．まず Latent Dirichlet Allocation を用いて，検索クエリと関連している可能性の高い語をランク付けする．次に，単語分散表現を用いて，いずれの検索語と同義的かつ類似的でない可能性の高い語をランク付けする．そして，これら 2 種類の結果を統合し，最もランクの高い語から順に候補語としてユーザに提示する．実験では，NTCIR-1 ,-2 データセットに収録されている検索課題から検索クエリを考案し，提示された候補語および候補語の選択による検索性能の変化を検証した．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: In an academic paper search, a user inputs a Boolean search query that reflects the user's information need into a search engine to exhaustively collect research papers related to that need. However, the initial query is rarely sufficient for collecting relevant papers; hence, the user repeatedly creates a new query or modifies the query. In particular, it is necessary to select words that are not synonymous and similar to other search words when combining them using AND. In this paper, we propose a method for recommending words to be combined using AND for user-devised search query. Our method firstly uses latent Dirichlet allocation to rank words that are likely to be related to the search query. Next, we rank words that are not likely to be both synonymous and similar to any of the search words using word embedding. These two types of results are then combined and presented to the user as candidate words in order from the highest ranked words. In the experiment, we devised search queries from search tasks included in the NTCIR-1 ,-2 dataset and verified the presented candidate words and the change in search performance with the selection of candidate words.
• 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: AN10114171
• 書誌情報: 研究報告情報基礎とアクセス技術（IFAT）; 巻 2023-IFAT-150, 号 1, p. 1-6, 発行日 2023-03-21
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8884
• 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