研究課題
Web検索エンジン結果をブラウジングする場合、検索キーワードからVP（検索キーワード >を含むページをレンダリングして、キーワード周辺を切り取った画像）を生成する方法として、(1)Webブラウザのレンダリングエンジンを利用した方法と、(2)アドオンを用いて>ブラウザを自動操作する方法で進めてきた。いずれの方法もWebブラウザのバージョンア>ップに追随していくことが困難であるという問題があった。また、利用を想定していたYahoo!社によるWeb検索APIのサービスが提供終了となるなど、新たな検索方法を実装する必要もあった。第3の方法として、PhantomJS/CasperJSといったヘッドレスブラウザ（GUIを持たないブラウザ）による方法を試み、Web検索からVPの生成までを自動化することに成功した。結果 >として、従来の2方式よりもかなり容易に実装できることが分かった。また、人間が操作>する前提で設計されたインタフェースをGUIなしで操作することが容易になり、APIサービス提供の有無によらず利用できることとなった。これは実装システムの維持だけでなく、同様のシステムを実装しようとするものに広く知見を与えるものになったと言える。VPの自動分類として、ページ内のHTML構造で検索キーワードがどのような階層に現れるか（段落の一部か、箇条書きの中か等）を用いて分類する方法を試みた。自然言語処理や特別なヒューリスティクスを用いなくても、公式サイトとニュースサイトのVPを同じカテゴリに分類する事例が確認できるなど、既存の分類手法とは異なる分類手法となる可能性があり、補完的な手法として利用することができると考えられる。今後は、客観評価を行いながら、VP抽出の精度向上と分類手法のパラメータ調整を行っていく。
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情報処理学会研究報告
巻: Vol.2014-HCI-157, No.26 ページ: 1-6
http://www.sanpo-lab.jp/~kazutaka/research/hci157/abstract.html
