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J-GLOBAL ID：201002276356221409   整理番号：10A0089009

ラプラシアンラベル伝播による検索クリックスルーログからの意味カテゴリ獲得

Learning Semantic Categories from Search Clickthrough Logs Using Laplacian Label Propagation

著者 (4件)： 小町守 (奈良先端科学技術大学院大学) ,  牧本慎平 (ヤフー株式会社) ,  内海慶 (ヤフー株式会社) ,  颯々野学 (ヤフー株式会社)
資料名： 人工知能学会論文誌(Web)  (TJSAI (Web))
巻： 25  号： 1  ページ： 196-205 (J-STAGE)  発行年： 2010年 
JST資料番号： U0128A  ISSN： 1346-8030  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： ウェブ検索では固有名詞に対する意味カテゴリの情報が重要になるので,著者らは以前に大規模な日本語の検索クエリログから半教師あり学習によってカテゴリを獲得する手法Tchaiを提案した。本論文では,ブートストラップにおける意味ドリフトの問題を解消するために,パターンとして検索結果のランキングにおいてクリックされたリンク(検索クリックスルー)を用いる意味カテゴリ学習を検討した。また,ブートストラッピングは変数の設定によって大きく性能が変化するので,より少ないパラメータ数でスケーラブルな意味カテゴリ学習を達成できる正規化ラプラシアンを用いたラベル伝播手法を提案した。特に,ラプラシアンラベル伝播の重み付けは正規化ラプラシアンカーネルによるものであることを示し,グラフラプラシアンを用いたラベル伝播に基づく検索クリックスルーログからの学習手法QuetchupをTchaiと比較した。旅行及び金融カテゴリでの同じシード単語を与えた場合に順位k番目での精度,及び相対再現率を比べたところ双方ともにTchaiを上回り,クリックスルーログによって高い再現率が得られることがわかった。

シソーラス用語： *機械学習 ,  意味論 ,  *情報検索 ,  スケーラビリティ【計算機】 ,  Laplace演算子 ,  重みづけ ,  正規化 ,  金融 ,  旅行 ,  検索効率 ,  *ユーザインタフェイス
準シソーラス用語： グラフラプラシアン ,  ラプラシアン ,  *意味カテゴリー学習

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  検索技術  (AC06020S) ,  人間機械系  (IB03000G)

引用文献 (23件)：

• [Blei 07] Blei, D. M. and McAuliffe, J. D.: Supervised topic models, in Neural Information Processing Systems (NIPS), pp. 121-128 (2007)
• [Broder 02] Broder, A.: A Taxonomy of Web Search, ACM SIGIR Forum, Vol. 36, No. 2, pp. 3-10 (2002)
• [Hearst 92] Hearst, M.: Automatic Acquisition of Hyponyms from Large Text Corpora, in Proceedings of the Fourteenth International Conference on Computational Linguistics, pp. 539-545 (1992)
• [Joachims 02] Joachims, T.: Optimizing Search Engines Using Clickthrough Data, in ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD), pp. 133-142 (2002)
• [Kleinberg 99] Kleinberg, J.: Authoritative Sources in a Hyperlinked Environment, Journal of the ACM, Vol. 46, No. 5, pp. 604-632 (1999)

タイトルに関連する用語 (7件)： ラプラシアン ,  ラベル ,  伝播 ,  検索 ,  意味 ,  カテゴリ ,  獲得