タスク指向型情報検索システムの高速化

加速面向任务的信息检索系统

• 批准号: 17K12684
• 负责人: 欅 惇志
• 金额: $ 2.58万
• 依托单位: Tokyo Institute of Technology
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
• 财政年份: 2017
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2017-04-01 至 2019-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-17K12684/
• 关键词: タスク指向型情報検索システム; 検索タスク; 性質分析; 音楽推薦; 画像クエリ; GPGPU; データプリミティブ; 辞書; MapReduce; パイプライン処理; 情報検索; タスク指向型検索システム; 高速化; 索引構造

タスク指向型情報検索システムにおける検索プロセスは，まず検索対象文書集合に対する語の重み付けを行い，その後検索クエリが入力されれば，検索対象文書 に対してスコアを計算し，検索結果の提示を行う．平成 29 年度は，主に語の重み付けの高速化に取り組んだ．平成 30 年度は，1. タスク指向検索システムのタスクごとの適合情報の分析，2.非テキストを対象としたタスクにおけるスコアリング手法の提案とその高速化を行った．1.タスク指向検索システムのタスクごとの適合情報の分析：近年，Web 検索システム利用者の情報要求の多様化により，ニュース検索，人名検索，QA 質問検索など，さまざまな検索タスクが出現している．本課題では，それぞれのタスクの特徴を理解するため，各タスクと紐づく Web クエリの適合情報 (検索結果) の分析を行った．分析の結果，複雑な情報要求に基づくタスクの適合情報は，粒度 (語，フレーズ，文) が大きく，構造化されにくい (Key-value として表現できない) という結果が得られた．2.個別のタスクに対するスコアリング手法の提案：今後，テキスト以外のモダリティ (特に音楽や画像モダリティ) も対象としたモルチモーダルな検索システムの必要性も加速的に向上することが想定される．そこで本課題では，A. グラフモデルを用いた音楽推薦システム，B. 画像を入力とした音楽推薦システムに構築に取り組んだ．A. において，アーティスト-楽曲-ユーザの関係を表現したグラフにおける推薦手法の提案と高速化を行った．また，B. において，既存研究ではユーザスタディによって画像と音楽の対応付けを行うことが主流であったものの，それでは新規のデータに対応することができないため，画像認識技術や概念間の意味的距離を考慮することで，画像と音楽を同一空間上に射影し，推薦する手法の提案を行った．

面向任务的信息搜索系统中的搜索过程首先将单词加权到要搜索的文档集，然后，一旦输入搜索查询，就计算了一个分数，以供搜索文档，并提供了搜索结果。在2017年，我们主要致力于加快单词加权。在2018财政年度，第1页。针对任务搜索系统中每个任务的适用性信息分析，以及2。针对针对非文本任务和加速速度的任务的评分方法的提案。 1。针对任务搜索系统中每个任务的适用性信息分析：近年来，由于信息请求从Web搜索系统用户多样化，因此出现了各种搜索任务，例如新闻搜索，名称搜索和QA问题搜索。在此任务中，为了了解每个任务的特征，我们分析了链接到每个任务的Web查询的兼容性信息（搜索结果）。分析结果表明，基于复杂信息请求的任务的适用性信息在粒度（单词，短语，句子）上很大，难以构造（不能表示为键值）。 2。针​​对单个任务的评分技术的提议：预计将来，对摩尔蒂莫达尔搜索系统的需求也将迅速改善，该系统还针对文本（尤其是音乐和图像模式）以外的其他方式（尤其是音乐和图像模式）。因此，在这个问题上，我们致力于使用A.图形模型和B.图像作为输入的音乐推荐系统构建音乐推荐系统。在A.中，我们为表达艺术家，歌曲和用户之间关系的图表提出了和加速推荐方法。此外，在B中，尽管现有研究主要用于使用用户研究将图像和音乐联系起来，但这是不可能容纳新数据的，因此我们提出了一种将图像和音乐投射到相同空间上的方法，并通过考虑图像识别技术和概念之间的语义距离来推荐它们。

项目成果

Efficient Aggregation Query Processing for Large-Scale Multidimensional Data by Combining RDB and KVS

• DOI: 10.1007/978-3-319-98809-2_9
• 发表时间: 2018-09
• 作者: Y. Watari;Atsushi Keyaki;Jun Miyazaki;Masahide Nakamura

NoSQLによる集約演算のデータ要約手法を用いた結果推定の高精度化

使用NoSQL聚合计算的数据汇总方法提高结果估计的准确性

• 发表时间: 2018
• 作者: 張涵;欅惇志;宮崎純;中村 匡秀
• 通讯作者: 中村 匡秀

Analysis of Relevant Text Fragments on Different Search Task Types

不同搜索任务类型的相关文本片段分析

• 发表时间: 2018
• 作者: Yago Diez;Marta Fort;Matias Korman;Joan Antoni Sellares;Atsushi Keyaki and Jun Miyazaki
• 通讯作者: Atsushi Keyaki and Jun Miyazaki

Skyline-based Recommendation Considering User Preferences

考虑用户偏好的基于天际线的推荐

• 发表时间: 2017
• 作者: Shuhei Kishida;Seiji Ueda;◯Atsushi Keyaki;and Jun Miyazaki
• 通讯作者: and Jun Miyazaki

環境センサから推定される時系列行動尤度ベクトルによる行動シーケンスの推定

使用从环境传感器估计的时间序列行为可能性向量来估计行为序列

• 发表时间: 2019
• 作者: 西高史;欅惇志;宮崎純
• 通讯作者: 宮崎純