Semantic Search by Big Data Learning
| Project/Area Number |
18H03243
|
|---|
| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
|
| Allocation Type | Single-year Grants |
|---|
| Section | 一般 |
|---|
| Review Section |
Basic Section 60080:Database-related
|
|---|
| Research Institution | The University of Fukuchiyama (2020)
Kyoto University (2018-2019) |
|---|
Principal Investigator |
Tanaka Katsumi 福知山公立大学, 情報学部, 教授 (00127375)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
加藤 誠 筑波大学, 図書館情報メディア系, 准教授 (00646911)
莊司 慶行 青山学院大学, 理工学部, 助教 (30783039)
山本 祐輔 静岡大学, 情報学部, 講師 (50625431)
角谷 和俊 関西学院大学, 総合政策学部, 教授 (60314499)
山本 岳洋 兵庫県立大学, 社会情報科学部, 准教授 (70717636)
大島 裕明 兵庫県立大学, 応用情報科学研究科, 准教授 (90452317)
Adam Jatowt 京都大学, 情報学研究科, 特定准教授 (00415861)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2021-03-31
|
| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2020)
|
| Budget Amount *help |
¥17,420,000 (Direct Cost: ¥13,400,000、Indirect Cost: ¥4,020,000)
Fiscal Year 2020: ¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2019: ¥5,850,000 (Direct Cost: ¥4,500,000、Indirect Cost: ¥1,350,000)
Fiscal Year 2018: ¥7,410,000 (Direct Cost: ¥5,700,000、Indirect Cost: ¥1,710,000)
|
|---|
| Keywords | 情報検索 / データベース / データマイニング / 機械学習 / 地物検索 / 地図検索 / 文脈学習 / 映像検索 / 意味類似 / 深層学習 / 機械学習による情報創出 / 検索エンジン / 語の意味の分散表現 / ビッグデータ |
|---|
| Outline of Final Research Achievements |
We conducted research on semantic information retrieval, search result ranking algorithm, new information generation by using machine learning. As for semantic information retrieval, we improved word2vec algorithms so that they can handle (1) similar-term finding in long-range period, and (2) similar geometric objects finding. Next, we developed search-result ranking algorithm based on machine learning of entity-ordering. Furthermore, we have developed machine-learning-based data acquisition algorithms for microblog data.
|
| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
情報検索は，検索エンジンに代表されるように，社会において必須の機能となり，日々多くの人々が日常的にサーチを行っている．本研究は，検索エンジンの検索性能の向上を目指し，機械学習を情報検索の中にどのように取りこむと検索性能が向上するかを研究したものである．本研究により，従来のキーワード・マッチングによる検索ではなく，キーワードとして与えられた「語」や「地物名」と意味が類似する「語」や「地物」の検索が行えるようになった．さらに，機械学習を用いて，検索結果のランキング性能を大幅に改善できる新しいランキング学習方式も開発した．また，生成型深層学習を用いた新規データの生成法についても研究を行った．
|
Report
(4 results)
Research Products
(54 results)
-
-
-
-
-
-
-
[Journal Article] Context-Guided Learning to Rank Entities2020
Author(s)
Kato Makoto P.、Imrattanatrai Wiradee、Yamamoto Takehiro、Ohshima Hiroaki、Tanaka Katsumi
-
Journal Title
Proceedings of the 42nd European Conference on IR Research (ECIR 2020)
Volume: 1
Pages: 83-96
DOI
ISBN
9783030454388, 9783030454395
Related Report
Peer Reviewed / Open Access
-
-
[Journal Article] Uhai at the NTCIR-15 Data Search task2020
Author(s)
Ryota Mibayashi, Huulong Pham, Naoaki Matsumoto, Takehiro Yamamoto, Hiroaki Ohshima
-
Journal Title
Proceedings of the 15th NTCIR Conference on Evaluation of Information Access Technologies, December 8-11, 2020
Volume: 15
Pages: 293-298
Related Report
Peer Reviewed
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
[Presentation] 提示型検索に基づくミュージアム電子ガイドを中核とした事前・事後学習支援2020
Author(s)
莊司 慶行, 大島 裕明, 神門 典子, 相原 健郎, 白石 晃一, 瀧平 士夫, 中島 悠太, 山本 岳洋, 山本 祐輔, 楊 澤華
Organizer
情報処理学会 じんもんこん2020論文集, 81-88, 2020年12月
Related Report
-
-
-
-
