| 研究課題/領域番号 |
21H03774
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| 研究機関 | 兵庫県立大学 |
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研究代表者 |
山本 岳洋 兵庫県立大学, 情報科学研究科, 准教授 (70717636)
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| 研究分担者 |
莊司 慶行 静岡大学, 情報学部, 講師 (30783039)
大島 裕明 兵庫県立大学, 情報科学研究科, 准教授 (90452317)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| キーワード | 情報検索 / 批判的ウェブ検索行動 / 探索的検索 |
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| 研究実績の概要 |
本研究の目的は，批判的ウェブ検索行動において重要である多様な情報獲得に焦点をあて，多様な情報を自動的にマイニングし，その存在をユーザに気づかせ，そして獲得を促す研究を進めるための基盤構築を行う．2023年度の主な研究成果の概要は以下の通りである．
音声会話型検索における多様情報獲得ためのクエリ推薦技術について開発した．具体的には，ユーザの検索意図として階層型の検索意図を想定し，現在調べている事柄を深く調べる特化型のクエリ推薦，現在調べている事柄から方向性を変える平行移動型のクエリ推薦という2種類のクエリ推薦を音声会話型検索において推薦する手法を提案し実装した．実験室実験の結果，階層型の検索意図に基づいてランダムにクエリ推薦を行う場合と，特化型のクエリと平行移動型のクエリ推薦を行う場合とを比較すると，両者ともクエリ推薦の有用性に関しては高い評価であったものの，両者の差に有意な差は認められなかった．
また，Web検索時におけるユーザの暗黙的な仮定をクエリから推定する技術を開発した．たとえば「糖尿病に効果的なシナモンサプリのおすすめは？」のようなクエリから，「シナモンは糖尿病改善に効果的である」というユーザが暗黙的に置いているであろう仮定を推定する．このような技術が実現されることで，ユーザの検索時に注意を促したり，ユーザの情報探索の範囲を広範にすることが可能となると考えられる．手法としては，クラウドソーシングを用いクエリと暗黙的仮定のペアを約2,000件収集し，人手によりデータの選別を行いクエリから暗黙的仮定を生成するモデルの学習データとして用意した．用意した学習データを用いて暗黙的仮定の生成精度について検証した結果，生成モデルのパラメータ数が多いほど精度良く暗黙的仮定を生成できることが分かった．
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| 現在までの達成度 (段落) |
令和5年度が最終年度であるため、記入しない。
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| 今後の研究の推進方策 |
令和5年度が最終年度であるため、記入しない。
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