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J-GLOBAL ID：202202256725810200   整理番号：22A0982901

サーチエンジン・ステミングメカニズム研究のためのフレームワーク:Bingに関する事例研究【JST・京大機械翻訳】

A framework for investigating search engines’ stemming mechanisms: A case study on Bing

著者 (2件)： Sentuerk Fatmana (Computer Engineering Department, Pamukkale University, Denizli, Turkey) ,  Gunduz Gurhan (Computer Engineering Department, Mugla Sitki Kocman University, Mugla, Turkey)
資料名： Concurrency and Computation: Practice & Experience  (Concurrency and Computation: Practice & Experience)
巻： 34  号： 9  ページ： e6562  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2542A  ISSN： 1532-0626  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ビッグデータは,今日,政府と多くの企業の注目を引き付けている。技術とインターネットにおける開発は,それを大きなデータの重要な源の1つにする。検索エンジンがないならば,インターネットに含まれた膨大な量の情報で失われることは容易である。検索エンジン作業が希望する情報にアクセスするのに有用である。本研究は,正しい情報にアクセスするための指針であり,また,関心のある関係者のための検索エンジンステムとインデクシングアルゴリズムを理解するのに役立つ。本論文では,検索エンジンのステム機構を研究するために使用できるフレームワークを開発した。また,著者らのフレームワークは,セマンティック関係を分析するためにWord2vecを使用する。このフレームワークを用いて,英語言語のための検索エンジンBingのステーミングアルゴリズムを研究した。このフレームワークを用いて,単語を選択し,質問を作成し,それらをBingに送信し,最終的に,何百万のリターン結果を分析した。論文の文脈における結果を論じた。結果は,著者らのフレームワークが検索エンジンのステーミング機構を分析するために有用であることを示した。Copyright 2022 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  情報検索 ,  技術 ,  言語 ,  情報 ,  英語 ,  *事例研究 ,  単語 ,  インターネット ,  検索エンジン
準シソーラス用語： ビッグデータ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： ビッグデータ ,  Bing ,  索引機構 ,  情報検索 ,  サーチエンジン ,  ステミング

分類 (2件)： 検索技術  (AC06020S) ,  情報検索一般  (AC06010H)

タイトルに関連する用語 (2件)： 研究 ,  フレームワーク