適応的な高精度高速XML検索に関する研究

自适应高精度高速XML搜索研究

• 批准号: 18049036
• 负责人: 吉川 正俊
• 金额: $ 4.61万
• 依托单位: Kyoto 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: 2006
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2006 至 无数据
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-18049036/
• 关键词: XML; データベース; XML; データベース

XML情報検索の研究として,本年度は高精度化,高速化の課題に取り組み,利用者にとって有用な出力インタフェースにおいて適合性が高くかつ実用的な速度で結果を返すシステムKikori-KSを開発した.XMLデータを,広く普及している関係データベースに細分化して格納することにより,他の一般データとも共存が可能で汎用性が高いXML情報検索システムを開発した.一般利用者が簡単に利用できるようにキーワード集合を入力とし検索を行う.開発したXML情報検索システムは,任意の構造のXMLデータを格納できる.検索システム内部での単語の重み付けや格納する関係表の設計を工夫することにより精度と速度の向上を計る.出力インタフェースは,論文など文書を中心とするXMLデータを対象とし,検索結果を,問合せとの関連度が高い(1)部分文書順,(2)文書順かつ同一文書内では関連度に基づく部分文書順,(3)文書順かつ同一文書内では部分文書の出現順,に出力する3通りの方法を用意している.(3)では,部分文書の問合せとの関連度を明確化するためにフォントの大きさを変化させ視認性を向上させている.XML情報検索の性能を評価するためのテストコレクションを用いて評価を行ったところ,有用性の高い(3)の出力インタフェースを生成する場合に特に適合性が高いことが確認できた.また,関連する語彙知識獲得の研究として,潜在意味モデルを用いた類義語獲得および有効な文脈情報の比較検討の課題に取り組み,類義語獲得においてPLSIが有効であること,および,類義語獲得において用いる文脈情報として,近接関係および修飾関係が有効であることを明らかにした.

作为XML信息搜索的研究的一部分，今年，我们解决了提高准确性和速度的挑战，并开发了Kikori-Ks，该系统以高兼容性和实用速度返回的系统对用户有用。通过将XML数据细分为广泛使用的关系数据库，我们开发了一个多功能XML信息搜索系统，该系统可以与其他一般数据共存。我们使用关键字集作为输入，以使一般用户易于使用。开发的XML信息搜索系统可以存储任何结构的XML数据。我们通过设计搜索系统中的单词加权并设计为存储的关系表来衡量准确性和速度。输出接口针对以文档（例如论文）为中心的XML数据，搜索结果与查询高度相关。有三种方法可以输出以下方式：1）部分文档订单，（2）基于同一文档中相关性的部分文档订单，以及（3）基于同一文档中相关程度的部分文档订单，以及（3）同一文档中的部分文档出现。在（3）中，更改字体的大小以提高可见性，以阐明与部分文档查询的相关程度。当我们使用测试集合评估XML信息搜索的性能时，它已确认它特别适合生成具有高实用性的（3）的输出接口。此外，作为对相关词汇知识的获取的研究，我们解决了使用潜在语义模型获得同义词并比较有效上下文信息的挑战，并揭示了PLSI有效地获得同义词，并且接近性和修饰符的关系是在获得同义词中使用的上下文信息的有效信息。