| 研究課題/領域番号 |
19K20629
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| 研究機関 | 中央大学 |
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研究代表者 |
福田 悟志 中央大学, 理工学部, 助教 (10817555)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2025-03-31
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| キーワード | 論文検索 / クラスタリング / 検索クエリ |
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| 研究実績の概要 |
本年度は，論文集合から情報要求と関連するグループを発見し，効果的に論文を探索するためのアプローチの開発を試みた．具体的に，まず，検索対象となる論文集合に対して，Bertopicによるクラスタリングを適用する．次に，ユーザが考案した検索クエリを完全に満たす論文を含むクラスタを，情報要求と関連するグループとみなし，クエリベースの検索モデルによるランキング結果から，それらのグループに含まれる論文のみを残す，すなわち，情報要求と関連しない論文を削除した．そして，NTCIR-1, -2データセットを用いた実験において，検索クエリに基づいたランキングモデルによる比較的の上位ランクにおいて，再現率の改善を確認した．
また，本アプローチを実装したシステムを実現するにあたり，ユーザにとってより有益な結果を提供するための方法も検討した．具体的に，Bertopicによる論文の分類結果をユーザに提示し，ユーザ自身に情報要求と関連すると判断したグループを選択してもらうことを考えている．このとき，適切に情報要求と関連するグループを選択してもらうために，各グループを表す単語群や検索クエリを完全に満たす論文の数と本文情報や各グループを代表する論文などを提示する．これにより，情報要求と関連するとみなされているが関連論文を含まないグループや情報要求と関連するが検索クエリを完全に満たす論文が含まれていないグループを適切に選択することができると考えられる．また，各グループを表す単語情報の提示は，ユーザにとって，検索クエリの考案の段階では想像できなかった情報要求と関連する論文を発見し，検索クエリを再考案する際の情報として役立つといえる．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
本年度で提案したアプローチを実装したシステムを構築しており，被験者を通じて，本システムの有用性や利便性，システムの改善につながる調査を行う予定である．
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| 今後の研究の推進方策 |
上記で述べた調査の実施に加え，検索クエリに基づいた検索システムの性能を向上させるための新たな手法を提案しており，その研究成果をまとめる予定である．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
研究の進捗が多少遅れている．次年度の研究推進および成果発表に使用する予定である．
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