SVMに基づく対話型文書検索のための関連性の比較解析

MURATA Hiroshi; ONODA Takashi; YAMADA Seiji

文献

J-GLOBAL ID：201402277866670580 整理番号：14A0862356

SVMに基づく対話型文書検索のための関連性の比較解析

Comparative Analysis of Relevance for SVM-Based Interactive Document Retrieval

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資料名：
巻： 17 号： 2 ページ： 149-156 発行年： 2013年03月20日
JST資料番号： F1398A ISSN： 1343-0130 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：英語 (EN)

サポートベクトルマシン(SVM)は,アクティブ学習を用いた対話型文書検索に応用されている。そのような検索システムにおいては,最適超平面からの符号付き距離を用いることにより関連度が評価される。しかしながら,SVMにおける符号付き距離がベクトル空間モデルの特徴を持つ程度については明白になっていない。従って,ここでは,SVMにおける符号付き距離を用いることにより関連度の定式化を行い,従来型Rocchioに基づく手法を用いてその比較解析を行った。ベクトル正規化は文書検索に対する前処理として利用されてきたが,何故ベクトル正規化が効果的であるのかを説明した研究はほとんど存在しない。ここでの比較解析に基づいて,SVMに基づく対話型文書検索における文書ベクトル正規化の有効性を理論的に示した。次に,SVMに基づく対話型文書検索に適した余弦カーネルを提案した。提案手法の有効性を,文書ベクトルのBoole,用語頻度,用語頻度-逆文書頻度表現に対する従来型関連性フィードバックと実験的に比較した。文書検索会議データセットに対する実験を行い,その結果,すべての文書表現特に,用語頻度表現にとって,余弦カーネルが効果的であることを示した。(翻訳著者抄録)

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検索技術 , ニューロコンピュータ , 人間機械系

引用文献 (17件)：

G. Salton, (Ed.), “The SMART Retrieval System - Experiments in Automatic Document Processing,” Prentice Hall, Englewood, Cliffs, New Jersey, 1971.
P. Ingwersen, “Information Retrieval Interaction,” Taylor Graham, 1992.
J. Koenemann and N. J. Belkin, “A case for interaction: a study of interactive information retrieval behavior and effectiveness,” In Proc. of 27th Annual SIGCHI Conf. on Human factors in Computing Systems, pp. 205-212, 1996.
G. Salton and M. J. McGill, “Introduction to Modern Information Retrieval,” McGraw-Hill, 1983.
M. Okabe and S. Yamada, “Learning filtering rulesets for ranking refinement in relevance feedback,” Knowledge-Based Systems, Vol.18, pp. 117-124, April 2005.

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