Enhancement of Effectiveness for Partial Retrieval of Heterogenous Media in Distance Learning Materials

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本研究では、複数の異種型メディアにおける情報を誰もが容易に活用できるようにする技術を目指し、次世代遠隔教育において大量で多様な細かい情報を有機的に統合し、それを効果的かつ効率良く細かい単位で検索できる検索モデルに必要な理論や高度な対話型検索システムなど、様々な研究課題を取り上げている。初期年度には、遠隔教育においてコンテンツ間の非線形的なセマンティックマッピングによる情報統合法を提案し、これを表現可能とするデータモデルを提供することを目指した。本年度は、遠隔教育における多種多様な大量の情報においては、先ず各情報単位について複数の「状態」を表せられるHilbert Spaceを行った。それらの「情報状態」の中には、全体のシステムにおいてその位置づけがはっきりしている場合もあれば、そうではない場合も考えられ、その柔軟性と持たせるために従来のベクトル空間モデルと比べてより抽象的で複数のsubspaceが定義可能な空間モデルを考慮している。例えば、一連のパワーポイント形式のスライドの中にある一枚のスライドの「情報状態」は、観点によって大きく異なる場合がある。同じスライドを単独の情報単位として考える場合もあれば、一連の文脈的な連続した情報単位として考える場合もある。また、そのスライドの中にある構造的な情報によっても異なる状態が存在する可能性がありえる。今回提案した「情報状態」のヒルベルト空間により、遠隔教育において多種多様な大量の情報を効果的に組織化することが可能となり、数多くの検索システムへの対応も期待できる。