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「ふわっと関連検索」の
これまでとこれから
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高久雅生
筑波大学 図書館情報メディア系
masao@slis.tsukuba.ac.jp
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http://jiji.com/jc/c?g=soc_30&k=2010030600338
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参考:Amazonおまかせリンク
• コンテンツマッチ広告
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ムとWebページの内
容コンテンツ
「ふわっと関連検索」
• 文書類似度に基づく文書検索
– 検索キーワードを考えなくともよい
– 検索クエリとなる文書の特徴量(出現キーワード
の種類、出現回数等)をそのまま利用できる
• 文書類似度の計算エンジンを積んでいない
普通のキーワード検索だけの検索ツールで
文書検索したい!
• 一回の検索要求に対して、キーワード検索を
複数回/複数パターン実行
6
利用サイト公開中
http://fuwat.to
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http://www.tomii.cs.it-chiba.ac.jp/kashikaJRAIL.pdf
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http://www.google.co.jp/search?q=%E5%88%97%E8%BB%8A%E9%81%
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http://fuwat.to/cinii?url=http%3A%2F%2Fwww.tomii.cs.it-
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「ふわっとCiNii関連検索」
http://fuwat.to/cinii
10
「ふわっと関連検索」システムの概要
リクエスト
論文
Webページ
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テキスト
ふわっと
関連検索
本文抽出
特徴語抽出
検索クエリ発行
論文データ
ベース
(CiNii)類似度計算
検索結果併合
レスポンス
11
実装: 特徴語抽出
• テキスト中で出現した用語 w に対して各語の重みを計算
• 2段階での簡易TF-IDFを採用
– テキスト内での出現回数: TF(w)
– テキスト中での単語の生起コスト: Cost(w) ※
– データベース文書群中でのヒット文書数: DF(w)
1. テキスト中での特徴語上位n件 (Logcost)
– weight(w) = TF(w)・LogCost(w)
2. データベース問合せ結果を使って特徴語スコアを調整
(IDF)
– weight’(w) = weight(w) / log(DF)
※生起コスト Cost(w) : 形態素解析ツールMeCabのコスト値
13
実装: クエリ発行と検索結果併合
• 特徴語上位 n 件をクエリ発行
– n回のクエリ発行
• ゼロヒットになるものを除外
– (w1,…,wn) の各語をAND結合し、クエリ発行 (AND)
• ゼロヒットになってしまう場合は、重みの低い特徴語から除
外して、(w1,…,wn-1) の各語として、クエリ発行。
– 以下、指定した表示件数が得られるまで続行。
– ※「CiNii関連検索」においては n = 10 を採用
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結果とする。
14
評価実験
• 対象DB:CiNii
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• 比較アルゴリズム:
– 特徴語抽出、検索クエリ発行、検索結果併合、疑似適合フィー
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• クエリ:新聞記事34件
– 朝日新聞、産経新聞: Webサイト上のニュース記事
– 2010-03-19 ~ 2010-05-09
• 検索タスク
– レポート執筆等を想定した主題適合性
• 適合判定
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15
検索クエリ文書
文書ID 掲載紙 タイトル 掲載日
NP017 産経 通過駅?熊本、九州新幹線に不安 企業アンケ「プラ
ス」は6割
2010年4月5日
NP018 産経 消費税論争勃発 その背景は? 民主執行部のバラ
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NP035 朝日 巨大氷山衝突、南極の氷河もぎ取る NASA撮影 2010年3月19日
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16
表1: 検索対象文書の新聞記事(抜粋)
ランキングアルゴリズムの比較
• 特徴語抽出:
– LogCost: weight(w) = ΣLogCost(w)
– IDF: weight’(w) = weight(w) / IDF(w)
• 検索クエリ発行:
– AND:
• 特徴語上位n件をANDで連結し、当該ヒット件数が得られるまで、
件数を減らしながらクエリを投げる。
– Comb:
• 特徴語の上位n件から、3語づつのすべての組み合わせを求め、
それらのAND条件すべてを検索クエリとして発行
• 検索結果の併合:
– Rerank:
• 検索結果として得られた文書の「タイトル」「抄録」「掲載誌名」か
ら特徴語ベクトルを抽出し、クエリ文書との特徴語ベクトルとの
コサイン類似度順に並べ替える。
17
※ n = 10 で実験
実験結果と考察 (1/4)
- AND条件の場合 -
比較アルゴリズム Prec@10
AND + TF 0.0794
AND + TF + IDF 0.0941
AND + LogCost 0.1059
AND + LogCost + IDF 0.0765
AND + Rerank + TF 0.1206
AND + Rerank + TF + IDF 0.1382
AND + Rerank + LogCost 0.1000
AND + Rerank + LogCost + IDF 0.1324
18
• TF  LogCost: 差はほ
とんど無い。
• IDF: 効果は限定的
• Rerank: やや効果あり。
実験結果と考察 (2/4)
- Comb条件の場合 -
比較アルゴリズム Prec@10
AND + Rerank + TF + IDF 0.1382
Comb + Rerank + TF 0.2176
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Comb + Rerank + LogCost + IDF 0.2324
Comb + Rerank + LogCost + IDF 0.2500
19
• TF  LogCost: 差は
ほとんど無い。
• IDF: 効果は限定的
• Rerank: やや効果あ
り。
• CombAND: 強い効
果あり。
実験結果と考察 (4/4)
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20
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20
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15
20
25
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NP017 NP018 NP021 NP028 NP029 NP032 NP033 NP035 NP049
ク
エ
リ
実
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ク
エ
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クエリ実行回数(AND) クエリ実行回数(Comb)
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• ふわっとCiNii関連検索 – 2010-01
• ふわっとWorldCat関連検索 – 2010-02 (Code4Lib
2010)
• ふわっとNDL OPAC関連検索 – 2010-03
• ふわっとレファ協関連検索 – 2010-03
• ふわっと一橋大学OPAC関連検索 – 2010-03
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• ふわっと CiNii 関連著者検索 – 2010-10
• ふわっとSpringer関連検索 – 2011-03
21
まとめ
• 文書類似度に基づく文書検索:「ふわっと関
連検索」
– 検索キーワードを考えなくともよい
– 文書特徴量をそのまま利用できる
– 単純なキーワード検索しかサポートしていない
データベースをも対象として、類似文書の検索が
できるようになる
– 一回の検索要求に対して、キーワード検索を複
数回/複数パターン実行
• 新聞記事をクエリ例とした評価実験
– 適合度順ランキング10位時点での精度: 平均
0.25
22
今後の課題
(いまやっていること、これからやりたいこと)
• オープンソース化 → Done.
– http://github.com/masao/fuwatto
• 文書ジャンルの違いの影響
– 論文・書籍、ウェブログ
• 対象DBの違いによる影響
– 書誌目録(NDL-OPAC、WorldCat)
– レファレンス協同DB
• 「ふわっと関連検索」自動生成…
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