目次の分散表現による図書の概念検索手法の研究

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本研究課題では、大学などの学校図書館での図書探索を対象とした対話形式での図書の推薦手法を検討しています。探したい書籍名などが決まっていない利用者による曖昧な検索クエリーに対して、利用者の検索意図を類推し図書探索を支援するために、目次情報を活用して綴り込み検索として有効なキーワードを抽出し、システムの応答内容として提示するための実現手法を検討しています。本年度は、曖昧な検索クエリーを拡張するための関連語を抽出するために、前年度までの検討を基に、図書データを30年分に拡張してDoc2Vecによる目次の文章ベクトルおよび単語の分散表現モデルを構築しました。そして、既存の全文検索エンジンを利用して検索クエリーを探索し、ヒットした図書の目次に含まれる特徴語を抽出し、単語の分散表現モデルを用いて検索クエリーとの類似度を求めることで、利用者の検索クエリーに対して重要な関連語を抽出しました。また、それらの値を基に図書のスコアを再評価することで、検索クエリーと概念的に類似する内容をより多く含む図書を検索結果の上位にランキングすることが可能になりました。また、目次情報をコーパスとして構築した単語分散表現モデルは、既存の日本語のWikipediaの情報をコーパスとして構築した単語分散表現モデルで得られる類義語よりも、検索クエリーが示す分野に特化した専門語が得られる傾向があり、綴り込み用の検索クエリー用のキーワードを抽出するための分散表現モデルとして有用であることが分かりました。一方で、Doc2Vecによりモデル化した目次の文章ベクトルを用いた類似文書探索は、期待する精度が得られず次年度以降の課題としています。その他の取り組みとして、次年度に向けて対話ベースでの図書探索支援を実現するための対話システムのプロトタイプの構築を進めています。