| 研究概要 |
ネットワーク情報源の発展にともない情報検索用の探索エージェントに関して,関心が高まっている。現在のネットワーク情報源の中で,量と質の両面から見て,探索の対象となりうるのは,オンラインデータベースとOPACに限られる。オンラインデータベースの多くはインターネット上ではtelnetによりアクセス可能であり,OPACは,telnetとWWWの双方で提供されている。そこで,両者にアクセスしうるtelnetによりエージェント機能を持つシステムの設計と構築に関する基礎研究を行った。
情報検索用エージェントに求められるのは,検索質問の入力を受付け,これを分析し,一定の検索式を生成し,あらかじめ定められたネットワーク情報源にアクセスし,これらを探索し,検索結果を取り込み,編集し,利用者に提示する機能である。この中で,中心となるのは,個々のデータベースに対し検索を行う部分である。オンラインデータベースとOPACに共通するのは,検索手法にブール演算子を用いた完全照合手法が用いられている点である。複数の異なる米国のデータベースサービス機関とOPACに対して検索のシミュレーションを行ったが,最も大きな問題になるのは,検索結果のレレバンス判定にあることが判明した。すなわち,論理型検索手法においてはランキング出力ができないために,大規模なデータベースにおいては,必ず検索文献の過剰を招くことになる。単純なエージェントでは,不適合な文献を多数含む出力結果を用いることになる。これを回避するためには,フィードバックを必要とするが,これはエージェントの役割自体を否定することにつながる。そこで,レレバンス判定のためのアルゴリズムが求められ,レレバンス判定に関する基礎研究を行った。
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