語の共起情報を用いたWeb検索

概要 現在、Web上の莫大な情報の中から、ユーザが必要な情報を 得る手段として検索エンジンが広く用いられている。 各検索エンジンでは、検索結果を順位付けし、 一般的に評価の高いWebページを検索結果の上位と することで効率化を図っている。 しかし、有用であるということは主観的であるため、 一般的に評価の高いページが誰にでも有用であるとは限らない。 本研究では、ユーザが入力した検索キーワードと Webページ内に含まれる語との共起性を用いて、 Webページを評価し、さらにユーザからのフィードバックを 得ることで、各ユーザの要求により適合した結果を提示する 検索方法を提案する。 従来手法 重要語抽出の従来手法 多くの自然言語文書処理において用いられている 代表的な手法に tfidf(Term Frequency-Inverse Document Frequency)法 [1][2]がある。 対象

[Kmusiclife]

語の共起情報

[rin1024]

共起情報を用いてクラスタリング

[toton]

語の共起性を利用して関連単語のスコアを計算

[drk7jp]

共起情報を

[dabuton]

語の共起性を利用して関連単語のスコアを計算する。appleという単語に対して、Googleの結果、AppleComputerと関連付けて学習させたエンジンの結果、りんごと関連付けて学習したエンジンの結果を比較している。