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J-GLOBAL ID：201202266889716778   整理番号：12A1066942

情報検索における関連性フィードバックのための分割リスト方式

A split-list approach for relevance feedback in information retrieval

著者 (4件)： WU H.c. (Dep. of Computing, The Hong Kong Polytechnic Univ., Hung Hom, Kowloon, Hong Kong) ,  LUK R.w.p. (Dep. of Computing, The Hong Kong Polytechnic Univ., Hung Hom, Kowloon, Hong Kong) ,  WONG K.f. (Dep. of Systems Engineering and Engineering Management, The Chinese Univ. of Hong Kong, Shatin, NT, Hong Kong) ,  NIE J.y. (Dep. of Computer Sci. and Operations Res. (DIRO), The Univ. of Montreal, Montreal, CAN)
資料名： Information Processing & Management  (Information Processing & Management)
巻： 48  号： 5  ページ： 969-977  発行年： 2012年09月 
JST資料番号： E0362B  ISSN： 0306-4573  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では情報検索における関連性フィードバック(RF)のための新しいアルゴリズムを提示した。フィードバックのために最高位文書を用いる従来型RFアルゴリズムとは異なり,提案アルゴリズムはユーザーが判断するために積極的に文書を選択する,一種の能動的フィードバックアルゴリズムである。目的は(a)判断された関連文書の数の増加,および(b)RFプロセスにおける判断された文書の多様性の増加にある。アルゴリズムは,最高位文書に存在するクエリー用語パターンに従って検索リストをサブリストに分割することにより,文書-文脈を利用する。クエリー用語パターンは単一クエリー用語,句において生起する一対のクエリー用語および近接して生起するクエリー用語を含む。アルゴリズムは,反復の各々においてフィードバック用に1つの文書を取込む反復アルゴリズムである。TREC-6,-7,-8,-2005およびGOV2データ収集を用いてアルゴリズムを試行し,TREC関連性判断を用いてユーザーフィードバックをシミュレートした。実験の結果から,提案した分割リストアルゴリズムが従来型RFアルゴリズムに優ること,および提案アルゴリズムが最大限界関連性を用いた類似のアルゴリズムよりも信頼性が高いことを示した。Copyright 2012 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *文書処理 ,  *情報検索 ,  *フィードバック ,  *分割法 ,  文脈 ,  用語 ,  データベース管理システム ,  等級づけ ,  構文分析 ,  国際会議
準シソーラス用語： 関連性フィードバック ,  文書解析 ,  クエリー ,  句 ,  TREC

分類 (2件)： 自然語処理  (JE06000L) ,  情報検索一般  (AC06010H)

タイトルに関連する用語 (3件)： 情報検索 ,  関連性フィードバック ,  リスト