研究課題
基盤研究(C)
本研究期間内の3年間で、大規模データに対する概念検索とその視覚化の研究を中心に行ってきた。大規模データとしては、350万件の特許データのほかに、LATimesニュース記事データ(英語)、毎日新聞、およびWeb上のニュース記事等を収集し、本研究の対象データとして扱った。研究の中心は、パターンが完全一致するデータの検索ではなく、概念的・意味的に類似したデータを検索できる基礎・応用技術の研究を行ってきた。本研究のコア技術として、単語と文書の共起度の高いものをクラスタリングで前処理する「共クラスタリング」と、「サンプリング粒度を段階的に変え、階層的なクラスターを作成する手法」とを統合した技術を開発・実装し、結果を国際・国内学会で発表した。クラスタリングの結果の可視化に関しても論文誌に投稿・採録された。この要素技術ではサンプリングを用いたため、マイナーなクラスターを見逃す問題点がある。研究期間の最終年度では、サンプリングを用いることなく、マイナーなクラスターを逃さない手法を開発した。具体的には、大規模データ全体を文書のオーバーラップを許して精緻にカテゴライズし、「潜在的意味インデキシング」(LSI法)と呼ばれる次元削減手法を各カテゴリに反復的に適用し階層型インデックスを作る技術を開発・実装した。検索の精度的には、最初に開発した「階層粒度クラスター」に基づく概念検索よりも2倍程度高い結果を得ることが出来た。本研究テーマでは、大規模データのモデルとして、「ベクトル空間モデル」を採用したため、特徴量をベクトル化できるものであれば、日本語・英語の区別を意識することなく、また、文書データ以外のメディアデータにも適用できる。実際3次元形状のデータ・コレクションで概念検索(類似検索)が行えることを示し、世界最高レベルの検索性能を達成した。この検索エンジンは研究室のWebで一般に公開している。
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