Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
Webページ検索結果の絞込みのための記述要素の提示
Search
自然言語処理研究室
March 31, 2010
Research
74
0
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
Webページ検索結果の絞込みのための記述要素の提示
久保木 武承, 山本 和英. Webページ検索結果の絞込みのための記述要素の提示. 言語処理学会第16回年次大会, pp.278-281 (2010.3)
自然言語処理研究室
March 31, 2010
More Decks by 自然言語処理研究室
See All by 自然言語処理研究室
データサイエンス14_システム.pdf
jnlp
0
420
データサイエンス13_解析.pdf
jnlp
0
540
データサイエンス12_分類.pdf
jnlp
0
380
データサイエンス11_前処理.pdf
jnlp
0
500
Recurrent neural network based language model
jnlp
0
180
自然言語処理研究室 研究概要(2012年)
jnlp
0
160
自然言語処理研究室 研究概要(2013年)
jnlp
0
130
自然言語処理研究室 研究概要(2014年)
jnlp
0
150
自然言語処理研究室 研究概要(2015年)
jnlp
0
230
Other Decks in Research
See All in Research
Cross-Media Information Spaces and Architectures
signer
PRO
0
320
260624_NLP-colloquium: Hubness
de9uch1
1
160
LINEヤフー データサイエンス Meetup「三井物産コモディティ予測チャレンジ」の舞台裏-AlpacaTechパート
gamella
1
620
Using our influence and power for patient safety
helenbevan
0
380
Fukui Shibiten 39 - AI Art
butchi
0
160
Visual SLAM未来予測 / Future Prediction in Visual SLAM
koide3
1
810
XDPerf: A High-Performance Traffic Generator Built with WASM and eBPF
takehaya
0
170
kintone リサーチ副部/UXリサーチャー 業務紹介
cybozuinsideout
PRO
0
130
Anthropic が提案する LLM の内部状態を自然言語で説明可能にした Natural Language Autoencoders / Natural Language Autoencoders Produce Unsupervised Explanations of LLM Activations
shunk031
0
160
某助成金プロジェクト採択に向けて企業研究所のアウトリーチ専任者がやったこと
afroscript
0
130
言語モデルから言語について語る際に押さえておきたいこと
eumesy
PRO
7
2.5k
全国町字単位空き家率推定データver1.0データ仕様
microbaseinc
0
160
Featured
See All Featured
Design in an AI World
tapps
1
270
The Cost Of JavaScript in 2023
addyosmani
55
10k
Accessibility Awareness
sabderemane
1
170
Leading Effective Engineering Teams in the AI Era
addyosmani
9
2.2k
Testing 201, or: Great Expectations
jmmastey
46
8.2k
Mind Mapping
helmedeiros
PRO
1
300
The MySQL Ecosystem @ GitHub 2015
samlambert
251
13k
So, you think you're a good person
axbom
PRO
2
2.1k
Design and Strategy: How to Deal with People Who Don’t "Get" Design
morganepeng
133
19k
[Rails World 2023 - Day 1 Closing Keynote] - The Magic of Rails
eileencodes
38
2.9k
Let's Do A Bunch of Simple Stuff to Make Websites Faster
chriscoyier
508
140k
Introduction to Domain-Driven Design and Collaborative software design
baasie
1
920
Transcript
長岡技術科学大学 久保木武承 山本和英 1 Webページ検索結果の絞り込みの ための記述要素の提示
背景と目的 既存の検索: 検索者が要求する説明があるとは限 らない 本研究の目的: テキスト本文の記述要素を提示する ⇒検索者の要求する説明文を含む ページを検索し易くする 2
コーパス 使い方 クエリ コーパスの使い方を教えてください (質問) コーパス・用例辞典の使い方 (コーパスの使用法) コーパスとはこういう物です (用語の説明) コーパスの使い方を説明をする 辞典の紹介
(本の通販) 検索結果 キーワードを抽出 「コーパスとはどんな 使い方をする物ですか?」 質問 3 既存手法 欲しいページは どれ?
「コーパス 使い方」 クエリ コーパスの使い方を教えてください (質問) コーパスとはこういう物です (用語の説明) コーパスの使い方を説明をする 辞典の紹介 (本の通販) 検索先ページ
コーパスの「関連質問」 コーパスの「使い方」 用例辞典の「使い方」 コーパスの「説明」 コーパスの「関連図書」 記述要素 生成 コーパス・用例辞典の使い方 (コーパスの使用法) 生成された記述要素 検索結果 4 -利点- ページの内容にあわせて 検索ができる 提案手法
従来の検索 ・キーワードを含むページの提示 ⇒キーワードさえ含まれていれば、本 文の内容にかかわらず提示する 提案手法 ・ページ本文の内容を表す記述要素を 提示 ⇒文章の内容を考慮した検索結果を 提示 5
理論/まとめ
・記述要素の目的 本文が何を伝えたくて書かれたかを 提示する ・本稿における記述要素の定義 [命題]の<記述要素>は? 例) [コーパス]の<使い方>は? [りんご]の<産地>は? [ローパスフィルタ]の<機能>は? 6
定義/記述要素
Wikipediaの「サブセクション-本文テ キスト」の関係からを利用 本文抽出 形態素解析 本文中の 形態素/上位概念の tfidfを取得 7 手法/記述要素の特徴 記述要素の特徴
として保存
特徴が一致する記述要素を 正解候補として提示 本文中の 形態素/上位概念を取得 8 手法/記述要素の選択 本文抽出 コーパス・用例辞典の 使い方 (コーパスの使用法)
検索結果 ・ ・ ・ 記述要素A 特徴データ 記述要素B 特徴データ 要素の一致数の高い物 を選択
1.Closed test Wikipediaのテキストで記述要素の正解候 補を提示 2.Open test Webから人手で作製した正解セットに対し て記述要素の正解候補を提示 正解セット=(記述要素,本文テキスト)ペア 要素のマッチ数の多い物を
9 実験
問題点 Open testの性能が低すぎる 再現率 適合率 F値 形態素 Closed test 0.96
0.83 0.89 上位概念 Closed test 0.94 0.69 0.80 形態素 Open test 0.02 0.02 0.02 上位概念 Open test 0.03 0.03 0.03 10 結果
課題: Open testにも通用する選択手法が必要 対策: 記述要素の特徴データが不的確? ⇒文の内容を表すより的確な特徴の検討 11 考察