確率的ネットワークを用いた情報検索モデルに関する研究

1998 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 10780253
• Research Institution: Hokkaido University
• Principal Investigator: 塩谷 浩之 北海道大学, 大学院・工学研究科, 助手 (90271642)
• Keywords: 情報検索モデル / 確率的ネットワーク / 最小記述長原理 / ファジーリクエスト / ベイジアン・ネットワーク / 最大エントロピ原理

Research Abstract

確率的ネットワークを用いた情報検索システムに関する研究において、その基礎的研究土台となるのは、確率的ネットワークの理論的研究、統計的検索システム上での確率的ネットワークの組み込みなどがある。これらの概要、およびその成果を、「最大エントロピー原理を用いた文献検索システムのBayesian Networkによる実現」と題して、電子情報通信学会論文誌において公表した。その内容は以下のようにまとめられる。
1) 最小記述長原理によるモデル選択手法を確率的ネットワークの構造決定に導入し、その確率的ネットワークとして本研究で用いているBayesian Networkをキーワード・ネットワークとするような、文献データ学習システムの構築を行なったこと。
2) ユーザの検索要求を事前パラメータとする最大エントロピ原理を用いた検索システムをBayesian Net-workで表現されるキーワード・ネットワーク上での構築行なったこと。
3) 人工的数な数値データを用いた、コンピュータ上で検索ソフトウエアの試作。
以上の研究では、入力される情報検索の条件に関する確信度合が高く、信頼される精度であると仮定している。よって、あいまいな検索条件には、望ましい検索結果を期待できないといった欠点があった。そこで、検索要求のあいまいさを、ファジー理論を用いた統計的検索モデルに関する研究として、「ファジーリクエストを扱う確率的情報検索システム」と題し、本年度10月に開催されたベトナムー日本ファジーシンポジュウムにおいて、その成果を発表した。その内容は以下の通りである。
(a)ファジーメンバシップ関数による検索者の検索条件の入力の条件に対する確信度合の導入。
(b)本検索システムの統計的検索過程における条件緩和に、このファジー量の入力を取り扱うための理論的研究、および数値実験。
以上のファジーリクエストを受け入れる検索システムは、本年度のはじめに、公表した研究成果の一般化という側面も持ち、これまでキーワードデータの学習や検索過程などの有意性は、保たれていると考えられる、

Research Products

• [Publications] 齋藤健司、塩谷浩之、伊達惇: "最大エントロピー原理を用いた文献検索システムのBayesian Networkによる実現" 電子情報通信学会論文誌(D-I). Vol.J81-D-I No.6. pp770-778 (1998)
• [Publications] Shioya.H., Saito.K., Da-te,T.: "Stochastic Accuracy of Learning from Keyword Data in Information Retrieval System with Bayesian Networks," THE VIETNAM-JAPAN BILATERAL SYMPOSIUM ON FUZZY SYSTEMS AND APPLICATIONS Proceedings. 69-76 (1998)
• [Publications] Saito,K., Shioya H., Da-te.T.,: "A Treatment of Usefulness of Keywords in Fuzzy Requests for an Information Retrieval System with Bayesian Networks" THE VIETNAM-JAPAN BILATERAL SYMPOSIUM ON FUZZY SYSTEMS AND APPLICATIONS Proceedings. 86-91 (1998)