典型度に基づくＷｅｂオブジェクト検索に関する研究

基于典型性的Web对象检索研究

基本信息

批准号：
12J03993
负责人：
佃洸摂
金额：
$ 1.73万
依托单位：
Kyoto University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2012
资助国家：
日本
起止时间：
2012-04-01 至 2015-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

本年度は大きく二つの研究課題に取り組んだ。一つ目の研究では、語の上位下位関係を用いて、入力クエリに対する同位語らしい語および上位語らしい語を発見する手法を提案した。提案手法では、語の上位下位関係を基に作られる2部グラフに対してHITSアルゴリズムを拡張した手法を適用することで、同位語らしさ、上位語らしさを求める。例えば、「落合博満」というクエリに対しては、同位語らしい語として「野村克也」や「イチロー」といった語が、上位語らしい語として「野球監督」や「野球選手」といった語が得られることが期待される。　実験では、クラウドソーシングを用いた大規模な実験を行い、提案手法の有用性を明らかにした。二つ目の研究では、社会認知量に基づく典型度と、データ量に基づく典型度に差がある情報は意外であるという仮説の基、意外な情報の発見を目的とした。特に語間の関係の典型度に着目し、上記の仮説を検証するために、クラウドソーシングを用いて社会認知量に基づく関係の典型度および関係の意外度を取得した。さらに、語の認知度および同位語を考慮することで社会認知量に基づく典型度の推定手法を提案した。最後に、社会認知量に基づく典型度、データ量に基づく典型度、オブジェクトの認知度を用いて情報の意外度の推定を行った。本研究の手法を用いることで，既存手法により求められる関連度は高いが関係の認知度が低い語を「非典型的な語」としてユーザに提示することが可能になった。

今年，我们解决了两个主要研究课题。在第一项研究中，我们提出了一种方法，使用单词之间的上级/从属关系来发现可能是输入查询的同源词和上位词的单词。该方法将 HITS 算法的扩展版本应用于基于单词的上下级关系创建的二分图，以查找共聚物相似度和上位词相似度。例如，对于查询“Hiromitsu Ochiai”，诸如“Katsuya Nomura”和“Ichiro”等单词作为同源术语获得，并且诸如“棒球经理”和“棒球运动员”等单词被获取' 作为上位词获得。在实验中，我们利用众包进行了大规模实验，并阐明了所提出方法的有用性。第二项研究旨在发现令人惊讶的信息，其假设是基于社会认知量的典型性和基于数据量的典型性存在差异的信息是令人惊讶的。为了通过关注词之间关系的典型性来检验上述假设，我们利用众包来获取基于社会认知的关系的典型性和关系的意外程度。此外，我们通过考虑单词识别和同源词，提出了一种基于社会识别的典型性估计方法。最后，我们利用基于社会认可量的典型性、基于数据量的典型性以及对象的识别度来估计信息的意外性。通过使用本研究的方法，现在可以将现有方法确定的相关度较高但关系识别度较低的单词呈现给用户，作为“非典型单词”。