| 研究概要 |
本研究は,語義の曖昧さ解消が情報検索において検索の精度向上にどの程度貢献できるかを示すことを目的とする.このため初年度は(1)語義の曖昧さ解消を高精度で解消する手法を提案(論文1参照),(2)情報検索のうち文書分類に焦点をあて,分類の精度向上に必要な語義情報を辞書から自動的に抽出する手法を提案(論文2参照)を行なった.今年度は,昨年度提案した(2)の方法で生じた問題点に対処するため,複数の機械学習方法を組み合わせて精度よく分類を行なう手法の提案(論文3参照)を行なった.本研究でアピールする点,特に関連する研究との差異に注目した特徴は以下の通りである.
・語義の解消結果を情報検索に適用するためには,語義の曖昧さが高精度で解消されていることが必須となる.このためには,解消を行なうコーパスが予め関連文書ごとに分類されていることが望ましい.本研究では大規模コーパスの分類において問題となる機械学習に焦点をあて,複数の機械学習を組み合わせることで,処理速度,精度に対処する手法を提案した(論文3参照)
さらに上記手法の有効性をExtrinsicに評価するため,複数文書からの重要箇所の抽出に焦点をあて,上記手法を用いて分類した結果が重要部分の抽出に貢献できることを示した(論文4参照).
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