階層型自己組織化マップの高速化によるウェブテキスト視覚化とその信頼性推定への応用

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本研究は,Web上のテキストデータを可視化対象とした、大規模テキスト群可視化システムを構築するために,1.SOMの高速化・大規模化の実現,2.上位概念マップの精度向上,3.インタラクティブなSOMの構築およびフィードバック機能,4.利用実態に合わせたSOMの最適化について検討を行った.このうち1,2については前年度に成果を挙げており,本年度は3,4について主に研究を進めた.これまでの提案手法によるSOMでは,学習結果を一方的に提供しているに過ぎず,どのような経緯からマップが構築されているかをユーザが判断することはできない.テキストクラスタリングはユーザが介在するインタラクティブな要素が含まれている必要があると考えられることから,ユーザの操作によってマップの変化を観察可能なシステムが必要であるとの結論に至った.新たに提案した手法では,ユーザが入力したクエリに対する検索結果群に対してテキスト内のキーワードを抽出し,キーワードとクエリの共通概念をWikipediaから取得する.この概念を用いてテキスト間の類似度を測定し,この類似度に応じてSOMを適用しマップを構築する.ここで構築されたマップは,類似度に基づいた階層構造を有しており,ユーザが類似度を調整することによってデータの分布の変化を観察できる仕組みを組み込むことが可能となった.ユーザが類似率を調整することにより,マップにおける学習結果のアイテムの分布を変化することが可能になり,学習結果の位相情報を保持させることで,学習ごとに異なる学習結果が出力される問題点を解決することが可能となった.さらに,マップの類似度情報によってマップが変化する仕組みは,ユーザの利用実態に合わせたマップの最適化を可能にしており,研究目的および研究実施計画のすべてを達成した.