典型度に基づくＷｅｂオブジェクト検索に関する研究

基于典型性的Web对象检索研究

• 批准号: 12J03993
• 负责人: 佃 洸摂
• 金额: $ 1.73万
• 依托单位: Kyoto University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for JSPS Fellows
• 财政年份: 2012
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2012-04-01 至 2015-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-12J03993/
• 关键词: 典型性; 意外性; 同位語; 上位語; 多様化; 意外な情報発見; オブジェクト集合検索; 知識抽出

本年度は大きく二つの研究課題に取り組んだ。一つ目の研究では、語の上位下位関係を用いて、入力クエリに対する同位語らしい語および上位語らしい語を発見する手法を提案した。提案手法では、語の上位下位関係を基に作られる2部グラフに対してHITSアルゴリズムを拡張した手法を適用することで、同位語らしさ、上位語らしさを求める。例えば、「落合博満」というクエリに対しては、同位語らしい語として「野村克也」や「イチロー」といった語が、上位語らしい語として「野球監督」や「野球選手」といった語が得られることが期待される。　実験では、クラウドソーシングを用いた大規模な実験を行い、提案手法の有用性を明らかにした。二つ目の研究では、社会認知量に基づく典型度と、データ量に基づく典型度に差がある情報は意外であるという仮説の基、意外な情報の発見を目的とした。特に語間の関係の典型度に着目し、上記の仮説を検証するために、クラウドソーシングを用いて社会認知量に基づく関係の典型度および関係の意外度を取得した。さらに、語の認知度および同位語を考慮することで社会認知量に基づく典型度の推定手法を提案した。最後に、社会認知量に基づく典型度、データ量に基づく典型度、オブジェクトの認知度を用いて情報の意外度の推定を行った。本研究の手法を用いることで，既存手法により求められる関連度は高いが関係の認知度が低い語を「非典型的な語」としてユーザに提示することが可能になった。

For this year, the research topics of <s:1> major く く and two に く are に based on the んだ group. A つ mesh の research で は, language の upper lower masato を with い て, into the force ク エ リ に す seaborne る appositive ら し い language お よ び superior language ら し い language を 発 see す る technique proposed を し た. Proposed technique で は, language の upper lower masato を base に ら れ る 2 グ ラ フ に し seaborne て HITS ア ル ゴ リ ズ ム を company, zhang し た gimmick を applicable す る こ と で, appositive ら し さ, upper ら し さ を o め る. Example え ば, "against" と い う ク エ リ に し seaborne て は, appositive ら し い language と し て "nomura has" や "イ チ ロ ー" と い っ た language が, superior language ら し い language と し て "wild ball supervision" や と "wild ball players" い っ た language が ら れ る こ と が expect さ れ る. Be 験 で は, ク ラ ウ ド ソ ー シ ン グ を with い た large-scale な be 験 を い, proposal gimmick の usefulness を Ming ら か に し た. つ mesh の research で は, social cognitive quantity に づ く typical と, デ ー タ quantity に base づ く poor degree of typical に が あ る intelligence は accident で あ る と い う 仮 said の, accident な intelligence の 発 see を purpose と し た. Special に language between の masato is の typical degree に mesh し, written の 仮 said を 検 card す る た め に, ク ラ ウ ド ソ ー シ ン グ を with い て social cognitive quantity に base づ く masato is の typical degree お よ び masato is の accident degree を obtain し た. の さ ら に, language awareness お よ び appositive を consider す る こ と で social cognitive quantity に base づ く typical degrees の constructive technique proposed を し た. Finally に, social cognitive quantity に づ く typical degree, デ ー タ quantity に base づ く typical degree, オ ブ ジ ェ ク ト の recognition を with い の presumed line を っ て intelligence の accident degrees た. This research の gimmick を い る こ と で, existing methods に よ り o め ら れ る masato even degree high は い が masato is の language awareness low が い を "atypical な words" と し て ユ ー ザ に prompt す る こ と が may に な っ た.

项目成果

属性値の同一性・相補性に着目したオブジェクト集合検索手法の提案とその観光地データへの適用

一种注重属性值同一性和互补性的对象集搜索方法的提出及其在旅游目的地数据中的应用

• 发表时间: 2013
• 期刊: 情報処理学会論文誌データベース(TOD60)
• 作者: 佃洗摂;大島裕明;加藤誠;田中克己
• 通讯作者: 田中克己

語の認知度と同位語間の関係に基づく意外な情報の発見

基于单词识别和同源词之间的关系发现意想不到的信息

• 发表时间: 2013
• 期刊: 日本データベース学会論文誌
• 作者: 佃洸摂;大島裕明;山本光穂;岩崎弘利;田中克己
• 通讯作者: 田中克己

Estimating Intent Types for Search Result Diversification

• DOI: 10.1007/978-3-642-45068-6_3
• 发表时间: 2013-12
• 作者: Kosetsu Tsukuda;T. Sakai;Zhicheng Dou;Katsumi Tanaka

オブジェクト間の意外な共通点の発見

发现物体之间意想不到的共性

• 发表时间: 2014
• 作者: 佃洸摂;大島裕明;山本光穂;岩崎弘利;田中克己;Kosetsu Tsukuda;佃洸摂
• 通讯作者: 佃洸摂

Microsoft Research Asia at the NTCIR-10 Intent Task

• 发表时间: 2013
• 期刊: IEICE Trans. Inf. Syst.
• 作者: Jialong Han;Qinglei Wang;Naoki Orii;Zhicheng Dou;T. Sakai;Ruihua Song