時空間メタデータ検索をキーワード検索に統合したウェブ検索エンジンの実現

点击翻译按钮获取中文摘要

本研究は, 検索されたキーワードからメタデータを推定し, メタデータによる絞り込みを自動的に行うウェブ検索エンジンの実現を目的とする。本研究の目的を達成するために, 本年度は特に(1)ウェブコンテンツ抽出の検討, (2)集中的に検索される検索クエリのカテゴリ推定, の2点に取り組んだ。本研究が目指す最終的な成果物はウェブ検索エンジンであり, ブログなど, 一般的なWebページを対象とする。Webページのコンテンツのみを検索できるようにするために, ウェブコンテンツ抽出の処理が欠かせない。前年度に開発した手法の詳細な評価実験を行い, 既存手法よりも高精度に作動する事を確認した。この成果は, 情報処理学会論文誌に掲載された。本研究を達成するためには, 検索されたキーワード(検索クエリ)が, どのような種類のキーワードであるかの判定が欠かせない。検索クエリは, 主に恒常的に検索されるクエリ, 定期的に検索されるクエリ, 集中的に検索されるクエリに分ける事ができるが, 集中的に検索されるクエリの種別判定が困難であった。本年度, ソーシャルメディアのデータ以外に, 本種別判定に有効な素性を見つける事ができた。この成果, 及び既存研究を組み合わせる事により, 大多数の検索クエリを高精度に種別判定できる事が期待される。