関連文書によってフィルタリングする連想方式情報検索ツールの開発

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  • カンレン ブンショ ニ ヨッテ フィルタリング スル レンソウ ホウシキ ジョウホウ ケンサク ツール ノ カイハツ
  • An Information Filtering based on Related Document for an Association Model Information Retrieval System

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抄録

WWWの普及が一般化にしつつある現在、WWWにおける情報検索には、検索の有効性と効率性がその検索システムの性能を評価する基準となっている。これを目標にして、今までさまざまな検索システムが開発されてきた。本研究は、本学の国藤研究室で開発された連想方式情報検索システムにおける適合率の改善を目指すため、ユーザが作成した文章やウェブの情報などに基づいて抽出した関連文書をプロファイルとして利用する上で、名詞キーワードの頻度における文書の意味情報を着目し、高頻度語に語の出現頻度に関するモデルやベクトル空間型モデルなどの手法を使って、システムにフィルタリング部を実装した。このフィルタリングと関連語を用いた検索により、一つの検索システムに再現率と適合率の両方を改善するプロセスが共存し、且つ協調的に動作することが出来る。　：　In this paper, we propose a new filtering model for “Contents Retrieval System of Academic Researchers” which has been developed in JAIST. Through comparing similarity metrics between the related document and objective files, the filtering system improved the precision of the system. Since the information retrieval system was built to respect for the recall of information retrieval, we also propose a new approach that is to make two processes which service for the recall and the precision respectively to work collaboratively in the same information retrieval system.

identifier:09196072

identifier:https://dspace.jaist.ac.jp/dspace/handle/10119/3403

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