学術論文検索におけるユーザの視点に基づいたブーリアン型検索クエリ作成支援の研究

学术论文搜索中基于用户视角创建布尔搜索查询的支持研究

基本信息

批准号：
19K20629
负责人：
福田悟志
金额：
$ 2.25万
依托单位：
Chuo University (2021-2022)Kyushu University (2019-2020)
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
财政年份：
2019
资助国家：
日本
起止时间：
2019-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

本年度は，ユーザが考案したブーリアン型検索クエリに対して，検索条件ANDで結合する候補語を推薦するシステムを構築した．提案システムでは，検索クエリとANDで結合される語は，検索クエリと関連性が高く，さらにいずれの検索語と同義的あるいは類似的でないものが適切であるという仮定に基づき，トピックモデルおよび単語分散表現による単語分散表現を用いて推定を行った．まず，Latent Dirichlet Allocationを用いて，検索クエリと関連している可能性の高い語をランク付けする．次に，word2vecを用いて，いずれの検索語と同義的かつ類似的でない可能性の高い語をランク付けする．そして，これら2種類の結果を統合し，最もランクの高い語から順に候補語としてユーザに提示する．実験では，NTCIR-1 ,-2データセットに収録されている15種類の検索課題に対して考案した検索クエリを用いて，システムが提示した上位5件の候補語を検証した．具体的には，検索クエリを用いたクエリ尤度モデルによるランキングを行い，ランキング結果の上位100, 200, 300, 400, 500件を検索結果として獲得する場合に対する再現率により，初期の検索クエリおよびシステムが出力した候補語に対してユーザが最も再現率が向上する選択を行った場合を比較し，検索性能の変化を検証した．なお，本実験では，候補語に対するユーザの操作は，上位5件の候補語から1つの語を選択および適切な語が出力されていなかったため選択しないことを仮定している．その結果，検索結果として獲得する論文数の各条件において，平均で4.44%の向上が期待できることが確認された．

今年，我们构建了一个系统，可以推荐候选词，该候选词可以与搜索条件 AND 结合使用，用于用户设计的布尔搜索查询。在所提出的系统中，主题模型和单词分布基于这样的假设：通过AND与搜索查询组合的单词与搜索查询高度相关，并且与任何搜索词都不同义或相似。是使用基于表达式的词分布式表示来执行的。首先，我们使用潜在狄利克雷分配对可能与搜索查询相关的单词进行排名。接下来，我们使用 word2vec 对可能既不与任何搜索词同义也不相似的单词进行排名。然后将这两种类型的结果集成并按照最高排名的顺序作为候选词呈现给用户。在实验中，我们使用针对 NTCIR-1 和 -2 数据集中包含的 15 种搜索问题设计的搜索查询来验证系统呈现的前 5 个候选词。具体来说，我们使用搜索查询使用查询似然模型进行排名，并计算初始搜索查询，我们比较了用户选择系统输出的最能提高召回率的候选词的情况，并验证了变化搜索性能。在本实验中，我们假设用户对候选词的操作包括从前五个候选词中选择一个词，以及因为没有输出合适的词而没有选择一个词。结果证实，就作为搜索结果获得的论文数量而言，在每种条件下，预计平均可提高 4.44%。