2017 Fiscal Year Annual Research Report
Online Data-Mining Search for Multi-dimensional Search Intents
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15H01718
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| Research Institution | Kyoto University |
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Principal Investigator |
田中 克己 京都大学, 情報学研究科, 名誉教授 (00127375)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
Adam Jatowt 京都大学, 情報学研究科, 特定准教授 (00415861)
加藤 誠 京都大学, 国際高等教育院, 特定講師 (00646911)
山本 岳洋 京都大学, 情報学研究科, 助教 (70717636)
大島 裕明 兵庫県立大学, 応用情報科学研究科, 准教授 (90452317)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | ウェブ / ウェブマイニング / 情報検索 / 検索意図 / 情報信頼性 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
多元的な検索要求に対し適合情報を検索するには，利用者にとっては，検索要求を通常のキーワード集合として与えること自体が困難な作業となる。このために，利用者が与えるキーワードクエリや検索要求を記述した自然言語クエリから，最終的に検索を実行するクエリ候補をウェブなどの情報源自身からマイニングして求める方式を開発した。
具体的には，平成29年度は以下のような研究実績を得た。
(1) 内容型検索要求に対する検索方式として，時間や空間を超えて意味内容が類似するオブジェクトを検索する方式を開発し成果発表をWWW2017やACM CIKM2017国際会議で行った。さらに，画面のスクリーンショットそのものをクエリとして，内容が類似する文書を検索する方式を開発し，ACM TOIS学術雑誌で成果発表した。
(2) 状況型検索要求に対する検索方式として，動詞・動詞句クエリに対応できる検索方式の研究を行った。具体的には，動詞句クエリに該当するアクションをQAコーパスからマイニングし，このアクションで検索できる方式を開発した。成果発表はACM WI2017国際会議や情報処理学会英文論文誌JIPにて行った。さらに，動詞句の意味を語の分散表現法で学習し，類似する動詞句を有する空間オブジェクト（地物オブジェクト）を検索する方式も開発した。
(3) 集約型検索要求に対する検索方式として，コンテキスト（文脈）情報の学習に基づくオブジェクト検索，典型性に基づく情報要約の研究などを行った。具体的には，検索オブジェクトのランキングや時刻印付けを機械学習で行える方式の開発・成果発表（ACM SIGIR2017やAIRS2017国際会議)を行った。さらに，時系列文書群をマイニングして典型的なイベント（事象）を抽出する情報要約方式も開発しその成果発表をACM Hypertext and Socia Media国際会議で行った。
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| Research Progress Status |
29年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
29年度が最終年度であるため、記入しない。
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