情報検索結果の知的提示のための自動要約ならびにインタフェースに関する研究

信息搜索结果智能呈现自动摘要及界面研究

• 批准号: 14019041
• 负责人: 森 辰則
• 金额: $ 3.39万
• 依托单位: Yokohama National University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research on Priority Areas
• 财政年份: 2002
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2002 至 无数据
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-14019041/
• 关键词: 情報利得比; Maximal Marginal Relevance; 重要語抽出; ハニング窓; 犯罪スキーマ; 情報抽出; 情報検索

本研究の目的は,情報検索の結果として得られた文書群から利用者が真に必要とする情報を効率良く選択する手助けとなる情報提示技法を確立することである.我々は,その根幹をなすものが「複数文書間の関係を考慮した重要語抽出」であると考え,複数文書の類似構造を文書中の語の重要度に写像するという新手法の確立を目標としている.本研究では,これを基幹技術として,検索文書の要約ならびに情報ナビゲーション向け情報提示に関する技術を開発する.本年度は,ナビゲーション過程や結果に現れる複数文書を対象とし,複数文書要約を生成する際の基本手法を検討した.上記目的の下,本年度は以下に示す研究を行ない,知見を得た1.情報利得比に基づく語の重要度とMMRの統合による複数文書要約上記重要語抽出手法をMMR(Maximal Marginal Relevance)と呼ばれる冗長性制御機構と組み合わせることにより重要文抽出に基づく複数文書要約が行なえることを示した.単純に組み合わせた方式では文書数が多くなったときに要約の質が落ちる傾向にあったが,これについて,ハニング窓による文重要度の平滑化手法により改善されることを確認した.2.文章の構造解析による新聞記事からの事件情報抽出より粒度の細かい複数文書要約においては,個々の文書の持つ情報構造を同一の枠糾で捉える必要がある.そこで,特定の領域に依存しつつも精度良く文書からそのスキーマを杣出する手法を提案・評価を行なった.特に新聞の事件記事から意味構造(事件スキーマ)を抽出する手法について検討した.

这项研究的目的是建立一种信息演示技术，该技术将有效地从文档组中真正需要的信息，从而获得信息搜索的结果。在本研究中，多个文档的结构被限制为文档中的重要性。 ，我们将检查出现在导航过程中的多个文档，并检查以上目的的基本方法。信息增益和MMR集成MMR（最大边缘相关性）表明，基于重要的句子提取的多个文档可以通过与称为冗余的控制机制结合来执行。蜂蜜窗口的重要性。总结多个文档，详细的粒度是通过对句子的结构分析来提取报纸文章的信息，个人是个人的。 。

项目成果

Tatsunori Mori: "Information Gain Ratio as Term Weight"Proc. of the 19^<th> International Conference on Computational Linguistics. 688-694 (2002)

Tatsunori Mori：“信息增益比作为术语权重”Proc。

中川 裕志, 湯本 紘彰, 森 辰則: "出現頻度と連接頻度に基づく専門用語抽出"自然言語処理. 10・1. 27-45 (2003)

Hiroshi Nakakawa、Hiroaki Yumoto、Tatsunori Mori：“基于出现频率和连词频率的技术术语提取”自然语言处理 10・1（2003）。

Hiroshi Nakagawa, Tatsunori Mori: "Simple but Powerful Automatic Term Extraction Method"Proc. of the 2^<nd> International Workshop on Computational Terminology. 29-35 (2002)

Hiroshi Nakakawa、Tatsunori Mori：“简单但强大的自动术语提取方法”Proc。

森 辰則: "検索結果表示向け文書要約における情報利得比に基づく語の重要度"自然言語処理. 9・4. 3-32 (2002)

Tatsunori Mori：“基于显示搜索结果的文档摘要中的信息增益比率的单词重要性”自然语言处理9・4.3-32（2002）。