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
動詞クエリの語間の関係性に基づくクエリマイニング
Search
Sponsored
·
SiteGround - Reliable hosting with speed, security, and support you can count on.
→
kakubari
January 21, 2018
Technology
0
120
動詞クエリの語間の関係性に基づくクエリマイニング
長岡技術科学大学
自然言語処理研究室
角張竜晴
kakubari
January 21, 2018
Tweet
Share
More Decks by kakubari
See All by kakubari
Neural Modeling of Multi-Predicate Interactions for Japanese Predicate Argument Structure Analysis
kakubari
1
180
Leveraging Crowdsourcing for Paraphrase Recognition
kakubari
0
93
Automatically Acquired Lexical Knowledge Improves Japanese Joint Morphological and Dependency Analysis
kakubari
0
100
Labeling the Semantic Roles of Commas
kakubari
0
90
Integrating Case Frame into Japanese to Chinese Hierarchical Phrase-based Translation Model
kakubari
0
120
Improving Chinese Semantic Role Labelingusing High-quality Surface and Deep Case Frames
kakubari
0
93
Exploring Verb Frames for Sentence Simplification in Hindi
kakubari
0
140
述語項構造と照応関係のアノテーション
kakubari
0
250
用言と直前の格要素の組を単位とする格フレームの自動構築
kakubari
0
210
Other Decks in Technology
See All in Technology
20260129_CB_Kansai
takuyay0ne
1
270
入社1ヶ月でデータパイプライン講座を作った話
waiwai2111
1
220
What happened to RubyGems and what can we learn?
mikemcquaid
0
220
SREのプラクティスを用いた3領域同時 マネジメントへの挑戦 〜SRE・情シス・セキュリティを統合した チーム運営術〜
coconala_engineer
2
550
2026年はチャンキングを極める!
shibuiwilliam
9
1.9k
10Xにおける品質保証活動の全体像と改善 #no_more_wait_for_test
nihonbuson
PRO
1
140
Databricks Free Edition講座 データサイエンス編
taka_aki
0
290
学生・新卒・ジュニアから目指すSRE
hiroyaonoe
2
520
今日から始めるAmazon Bedrock AgentCore
har1101
4
380
GSIが複数キー対応したことで、俺達はいったい何が嬉しいのか?
smt7174
3
130
GitLab Duo Agent Platform × AGENTS.md で実現するSpec-Driven Development / GitLab Duo Agent Platform × AGENTS.md
n11sh1
0
110
OCI Database Management サービス詳細
oracle4engineer
PRO
1
7.3k
Featured
See All Featured
Let's Do A Bunch of Simple Stuff to Make Websites Faster
chriscoyier
508
140k
The Myth of the Modular Monolith - Day 2 Keynote - Rails World 2024
eileencodes
26
3.3k
Odyssey Design
rkendrick25
PRO
1
490
svc-hook: hooking system calls on ARM64 by binary rewriting
retrage
1
97
The AI Revolution Will Not Be Monopolized: How open-source beats economies of scale, even for LLMs
inesmontani
PRO
3
3k
AI: The stuff that nobody shows you
jnunemaker
PRO
2
240
How Fast Is Fast Enough? [PerfNow 2025]
tammyeverts
3
450
Mind Mapping
helmedeiros
PRO
0
75
Rails Girls Zürich Keynote
gr2m
96
14k
Why You Should Never Use an ORM
jnunemaker
PRO
61
9.7k
Bridging the Design Gap: How Collaborative Modelling removes blockers to flow between stakeholders and teams @FastFlow conf
baasie
0
440
Chrome DevTools: State of the Union 2024 - Debugging React & Beyond
addyosmani
10
1.1k
Transcript
Ԭ ٕ ज़ Պ ֶ େ ֶ ࣗ વ ݴ ޠ ॲ ཧ ݚ ڀ ࣨ ֶ ෦ ̐ ֯ ு ཽ 動詞クエリの語間の関係性に基づくクエリマイニング 福地 大助,山本 岳洋,田中 克己 人工知能学会論文誌 32巻1号WII-J(2017年) ਤදจΑΓҾ༻ 1
概要 2 ʲఏҊʳ 8FCͷΫΤϦͰಈࢺΛؚΉ߹ͷݕࡧํ๏ΛఏҊ ʲ݁Ռʳ ఏҊख๏͕ैདྷͷݕࡧΤϯδϯΑΓ༗ҙੑΛࣔ͢ ͜ͱ͕Ͱ͖ͨ
はじめに 3 8FCݕࡧΤϯδϯͷٸͳൃల ˠਓʑ͕ݕࡧΤϯδϯΛ༻ͯ͠ใΛऔಘ ϥϯΩϯάख๏ FY1BHF3BOLΞϧΰϦζϜ MFBSOJOHUPSBOL
ˠ8FCݕࡧͷਫ਼େ্͖͘ ʲʳ બͨ͠ΫΤϦʹΑΓɺదͳݕࡧ݁Ռ͕ಘΒΕͳ͍ FYΫΤϦதʹಈࢺαม໊ࢺΛؚΉ߹
問題点 4 ݕࡧҙਤɿΓΜ͝ͷΛҭͯΔํ๏ΛΓ͍ͨ ΫΤϦɿlΓΜ͝࡞ΔΓํz ݕࡧ݁ՌɿʮΓΜ͝ΛͬͨϨγϐʯʹؔ͢Δϖʔδ ΫΤϦɿlΓΜ͝Λ࡞ΔΓํz ݕࡧ݁ՌɿಉҰͷϑϨʔζΛؚΜͰ͍Δϖʔδ͕ͳ͍
不適切な検索結果の要因 5 ΫΤϦͷΩʔϫʔυؒͷؔੑΛߟྀͰ͖ͳ͍ ಈࢺαม໊ࢺΛද͢Ωʔϫʔυʹରͯ͠ɺ తޠͱͯ͠ಇ͘߹ΛɺओޠखஈΛද͢म০ޠͱΈͳ͢ɻ ΫΤϦͷޠኮදݱ͕8FC্ͷݕࡧ݅ͱҟͳΔ ʮΓΜ͝ͷΛҭͯΔํ๏ʯΛΔͨΊʹɺ
8FC্ͷදݱͰ͋ΔʮΓΜ͝ͷഓʯΛ༻͍Δඞཁ͕͋Δɻ
提案手法 6 ʲख๏ʳ ΫΤϦʹؚ·ΕΔΩʔϫʔυؒͷؔੑΛਪఆ ݕࡧҙਤΛదʹදݱͨ͠ΩʔϫʔυΛൃݟ ީิͷΫΤϦΛੜ͠ఏࣔ
提案手法の流れ 7
提案手法の流れ 8 ϢʔβʹΑͬͯ༩͑ΒΕͨಈࢺΫΤϦRΛೖྗͱ͢Δɻ ೖྗ͞ΕͨಈࢺΫΤϦR\L L ʜ
LO ^ͱಈࢺΩʔ ϫʔυLW͔ΒతΩʔϫʔυLTΛநग़ ʢlΓΜ͝࡞ΔΓํzͷ߹ʣ ᶃΫΤϦlΓΜ͝࡞Δzɺl࡞ΔΓํzͷݕࡧ݁Ռจॻ ͷ୯ޠؒڑΛܭࢉ͢Δɻ ᶄ୯ޠؒڑ͕খ͍͞ํΛɺతΩʔϫʔυͱ͢Δɻ
提案手法の流れ 9 ਓखͰ४උ֤ͨ͠ॿࢺʹ͍ͭͯLTͱLWʹର͢Δ݁ ͼ͖ͭͷڧ͞Λܭࢉ͠ɺؔੑΛਪఆ ॿࢺू߹1\͕ Ͱ Λ^ͷதͰɺ
ಈࢺΩʔϫʔυٴͼతΩʔϫʔυͱ݁ͼ͖͕ͭ ࠷ڧ͍ॿࢺΛൃݟ͠ɺؔੑਪఆΛ࣮ݱ͢Δɻ <ۚࢠ> lΓΜ͝Λ࡞ΔzͷؔੑείΞʹ
提案手法の流れ 10 ਪఆ͞Εͨؔੑʹج͖ͮɺLWͷมީิू߹7\LW ʜ LW N ^Λ
ੜ ֨ϑϨʔϜ ژେֶ֨ϑϨʔϜ తΩʔϫʔυLTΛೖྗ͠ɺਪఆͨ͠ॿࢺQͷݕࡧ݁ՌΛநग़͠ɺ ༻ྫதͷಈࢺදݱͰස͕ߴ͍ॱʹ݅Λมީิͱ͢Δɻ 8FCݕࡧ݁Ռ ᶃΫΤϦlLTQzͰݕࡧɺݕࡧ݁ՌΛ݅औಘ ᶄݕࡧ݁Ռ͔ΒɺlLTQzͷޙʹݱΕΔಈ࡞Ωʔϫʔυ \LW ʜ LW N ^Λநग़ ᶅΫΤϦʮlLTQzLW ʜ LW N ʯͰ࠶ݕࡧ ᶆεςοϓᶄ͔ΒᶅΛ܁Γฦ͢
提案手法の流れ 11 ೖྗΫΤϦதͷLWΛ֤มީิLW J 㱨7ͱೖΕସ͑ͨ ͷΛR J ͱ͠ɺΫΤϦมީิू߹2\R
ʜ R N ^ Λੜ ֤ΫΤϦมީิR J 㱨2ʹରͯ͠ɺͦͷ༗༻ੑΛද ͢είΞT J Λܭࢉ ΫΤϦมީิू߹2ͷཁૉΛཁૉΛ༗༻ੑεί Ξͷ߱ॱʹϥϯΩϯάͯ͠ग़ྗ
提案手法の流れ 12 ʲ༗༻ੑείΞʳ తΩʔϫʔυͱಈ࡞Ωʔϫʔυީิͷڞى ॳظΫΤϦͷಈ࡞Ωʔϫʔυͱಈ࡞Ωʔϫʔυީ ิͷྨࣅ ॳظΫΤϦͷݕࡧ݁ՌͱΫΤϦमਖ਼ީิͰಘΒΕ
Δݕࡧ݁Ռͷඇྨࣅ Ҏ্ͷείΞͷੵΛ߱ॱʹ݅ग़ྗ͢Δɻ
実験 13 ख๏̍ తΩʔϫʔυͱಈ࡞ΩʔϫʔυީิͷڞىͷΈΛ༻͍ͯΫΤϦΛ ϥϯΩϯά͢Δख๏ɻ ख๏̎ ख๏̍ʹՃ͑ɺಈ࡞Ωʔϫʔυͱಈ࡞Ωʔϫʔυมީิͷྨࣅ ߟྀ͢Δख๏ɻ
ख๏̏ ख๏̎ʹՃ͑ɺॳظΫΤϦͷݕࡧ݁ՌͱฦؐޙͷΫΤϦͰಘΒΕΔݕ ࡧ݁ՌͷඇྨࣅΛߟྀ͢Δख๏ɻ ֨ϑϨʔϜख๏̏छྨɺ8FCݕࡧख๏̏छྨ ʹܭ̒छྨͷख๏
実験 14 ϕʔεϥΠϯख๏ (PPHMFͷݕࡧΤϯδϯ͕ఏࣔ͢ΔΫΤϦਪનΛ࠾༻ &YlΓΜ͝࡞ΔΓํzͱ͍͏ΫΤϦΛೖྗͨ͠߹
評価に用いたクエリの例 15
評価尺度 16 .33! ฏۉٯॱҐ ॱҐ݅ͷϥϯΩϯάͷதͰਖ਼ղΫΤϦͷॱҐΛߟྀ͠ ͨධՁई
$POUBJO! ্Ґ݅Ҏʹਖ਼ղΫΤϦΛݸͰؚΉධՁΫΤϦͷׂ ߹ΛධՁ "WF3FM/VN ਖ਼ղΫΤϦͰಘΒΕΔݕࡧ݁Ռ্Ґ݅தʹग़ݱ͢Δద ߹จॻͱͯ͠ܭࢉ
実験結果 17 • ̏ͭͷࢦඪΛΈ߹ΘͤΔ͜ͱͰɺΑΓߴ͍ਫ਼͕ಘΒΕ Δɻ • ֨ϑϨʔϜख๏ΑΓ8FCݕࡧख๏ͷํ͕ߴ͍ਫ਼Ͱਖ਼ղΫ ΤϦΛಘΒΕΔɻ • 8FCݕࡧͷख๏̏ϕʔεϥΠϯΑΓɺݕࡧҙਤΛద
ʹද͍ͯ͠Δͱߟ͑ΒΕΔɻ
実験結果 18