確率モデルに基づく日本語情報フィルタリングにおけるフィードバックによる検索条件展開および検索精度評価

• 酒井, 哲也

• JonesGarethJ.F.

• 梶浦, 正浩

• 住田, 一男

書誌事項

タイトル別名

• カクリツ モデル ニ モトズク ニホンゴ ジョウホウ フィルタリング ニ オケル フィードバック ニ ヨル ケンサク ジョウケン テンカイ オヨビ ケンサク セイド ヒョウカ
• Query Expansion through Feedback in Japanese Information Filtering Based on the Probabilistic Model
• 情報学基礎

抄録

本論文では 確率モデルに基づく日本語情報フィルタリングにおけるレレバンスフィードバックおよびローカルフィードバックによる検索条件展開実験について報告する. 検索条件展開は 正解文書の本文あるいは見出しから抽出した語を 新たな検索語として初期検索条件に付加することにより実現する. レレバンスフィードバックの実験では BMIR-J1および独自のテストコレクションを学習用・評価用に用い 平均適合率が18%まで向上することを示す. ローカルフィードバックの実験では テストコレクションBMIR-J1およびBMIR-J2を用い 平均適合率が5%程度向上することを示す. さらに テストコレクションで定義されている検索要求グループ別の評価により レレバンスフイードバックとローカルフィードバックの結果の比較を行う.

This paper reports experiments in query expansion through relevance feedback and local feedback for online Japanese news filtering with the probabilistic NEAT system. The expansion terms are extracted from either the full texts or the headings of the relevant documents. Using the standard BMIR-J1 test collection and a separate collection, relevance feedback is shown to produce an improvement of up to 18% in average performance. Local feedback is shown to give a smaller, but still significant, improvement for the BMIR-J1 and BMIR-J2 collections. In addition, using the query complexity groups defined for the collections, we compare our relevance and local feedback results.

収録刊行物

• 情報処理学会論文誌

  情報処理学会論文誌 40 (5), 2429-2438, 1999-05-15

  東京 : 情報処理学会

キーワード

• 論文

詳細情報

• CRID: 1050564287838825216
• NII論文ID: 110002724988
• NII書誌ID: AN00116647
• ISSN: 18827764
• ISSN: 03875806
• NDL書誌ID: 4725749
• Web Site: http://id.nii.ac.jp/1001/00012687/
• Web Site: https://ndlsearch.ndl.go.jp/books/R000000004-I4725749
• 本文言語コード: ja
• 資料種別: journal article
• データソース種別:
  • IRDB
  • NDL
  • CiNii Articles