閲覧Webページからの第1検索キーワード抽出に基づく検索支援

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  • エツラン Web ページ カラ ノ ダイ1 ケンサク キーワード チュウシュツ ニ モトズク ケンサク シエン
  • Search Support Based on First Query Term Extraction from Current Browsed Webpage

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抄録

モバイル機器など,ハードウェアキーボードを用いないデバイスを用いたWeb検索が一般的になりつつあるが,これらの機器によるクエリ入力は手間がかかる.クエリ予測はモバイル検索にとって有効な手法と考えられるが,クエリ拡張やクエリ推薦について多くの研究が行われているのと比べると,検索クエリ中の1番目の検索キーワードに対してはほとんど注意が払われていない.本論文では,タッチ操作のような簡単な操作によりユーザが現在閲覧中のWebページと関連する情報を検索することを支援する,第1検索キーワード提示手法を提案する.提案手法は本文抽出,検索キーワード候補抽出,およびスコアリングにより構成される.また,スマートフォン上において実用的な性能で動作する,日本語Webページからのワンタッチ検索インタフェースを実装した.299URLのWebページを用いたクローズド評価および14名のユーザによるオープン評価を通じ,提案手法が実用的な精度を達成したことを確認した.

Inputting query terms on a device without keyboard, such as a mobile terminal, is frustrating because of device limitations though mobile web search is becoming popular. Query prediction is a promising approach for mobile search. In the literature, however, little attention has been paid to the first query term in a search query, though there are many reports on query expansion or second query term recommendation. In this paper, we propose a first query prediction method that enables users to search related information for the current browsed webpage with an easier interface such as touch operation. The proposed method consists of body-text extraction, candidate query term extraction, and a scoring process. We also implemented a one-touch search application that works for Japanese webpages at a practical speed on a smartphone. According to our closed evaluation with 299 webpages and open evaluation with 14 users, our method achieved practical quality.

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