| 研究概要 |
・タイプ2の概念ファジィ集合の実現方式を,昨年度得られた知見に基づき発展させ提唱した.これは,これまでの文脈依存型の概念という考え方を一歩進め,文脈によって変化するトピックの視点や粒度も考慮した,より人間に近い概念表現モデルである.具体的には対象語の前後に出現している単語列をLocalな文脈情報として抽出し,各単語が持つ様々な概念の可能性分布をファジィ集合で表現している.また,同じ文書内に出現する単語によって表現されるGlobalな文脈情報についても考慮し,Localな文脈情報と融合することで,多種多様な視点や粒度をもつ概念の集合から適切な概念を選択することを可能とした.また,同様の手法を応用することで,サーチエンジンなどで問題となる少数の単語からの適切な文脈情報の抽出の可能性についても,大規模コーパスを用いた実験によって検証を行った.
・米国で毎年行われている情報検索の評価型ワークショップであるText REtrieval Conferenceに参加し,ポスターセッションによる研究発表を行うことで,異なる視点をもつ人々と交流を図ることができた.また,情報検索における最先端の技術者が集う場での議論や発表の聴講を通し,専門分野に対する理解と新たな知識の獲得につながった.
・更に、情報検索では、似ている度合いや類似の度合いを表すためにファジィ類似度が必要な尺度となる。本研究では、新しい考え方に基くファジィ類似度を提案した。これは、条件付確率から導かれた非対称の類似度であり、比較する場合に、自分と似た要素が多いか否かにより、他との類似の度合いは異なることを表すことが可能である。例えば、ユニークさを考慮した類似の関係を表現するのに、極めてふさわしい尺度であることが示された。
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