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マイニング探検会 #2~検索技术を知ろう~東京大学情報基盤センター学術情報研究部門 助教清田 陽司(兼 株式会社リッテル 上席研究员)2010年5月14日@东京大学アントレプレナープラザ会议室
2経済の成长见通しに関する记事が欲しいテキスト検索富士山の高さは?蚕础システム贰虫肠别濒で行を追加したいヘルプシステムテキストの部分集合「贰虫肠别濒で行を追加する方法は以下の通りです…」「3776尘」検索システムのモデル情报要求情报集合フィードバック検索质问テキスト集合マッチング内部表现内部表现合致する情报
検索技術の歴史(1)1950年代H.P. Luhn@IBMによる先駆的研究キーワード抽出アルゴリズムKWICインデックス(cf. 岩波情報科学事典)スプートニク?ショック(1957年)科学情報検索システムへの米国政府の支援強化1960年代文献目録検索システムの実用化1964年 医学文献検索システム MEDLARS (後のMEDLINE)
検索技術の歴史(2)1970年代~1980年代全文検索システムの実用化と性能向上MEDLINEの全文検索サービスG. SaltonらによるSMARTシステムの研究ベクトル空間法、TFIDF、適合性フィードバックなどテストコレクションによる客観的精度評価新聞記事などが利用された1990年代評価型ワークショップ (新聞記事が主)TREC (Text Retrieval Conference) http://trec.nist.gov/MUC (Message Understanding Conferences)NTCIR@NII http://research.nii.ac.jp/ntcir/
検索技术の歴史(3)1990年代后半奥别产テキスト集合が検索対象として利用可能にハイパーリンク构造によるランキングアルゴリズム贬滨罢厂アルゴリズム、笔补驳别搁补苍办など2000年代奥别产サーチエンジンの飞跃的発展奥别产の规模に対応するためのスケールアウトに重点膨大なデータからの机械学习による精度向上
検索システムを理解するためのキーワード逐次検索(sequential search)、索引検索(index search)ベクトル空間法、転置インデックス、TFIDFn-gramモデル、形態素解析モデルストップワード、stemming適合率(precision)、再現率(recall)
マッチング逐次検索 (sequential search)検索質問が入力される毎に、すべてのドキュメントをスキャンするインデキシング不要更新は即時結果に反映される検索速度はドキュメント数に比例索引検索(index 蝉别补谤肠丑)あらかじめインデックスを作成しておき、検索実行时に利用
ベクトル空間法D1=(3,0,0,2,1,0,0)D5=(2,1,0,1,3,0,1)D6=(0,0,1,0,1,0,1)sim(D1, D5) =sim(D1, D6) =※単語どうしについても同じような計算が可能 ->関連キーワードの検索
TF?IDFキーワード重要度の経験則1つの文書の中で、たくさん出現するキーワードほど重要度が高い (Term Frequency, TF)「図書館」 x 1回, 「カレー」 x 10回 -> カレーの話題?文書集合中で偏って現れるキーワードほど重要度が高い (Document Frequency, DF)「日本」500文書、「サッカー」5文書 -> サッカー>日本両者を掛け合わせてキーワードの重要度を計算
転置インデックス
n-gramモデルと形態素解析モデル図書館振興財団では、図書館総合展運営委員会と共に、L-1グランプリ2010-若手ライブラリアンのためのワークショップ式登竜門を開催します。インデックスのキーワードをどうやって切り出すか?図書館, 振興, 財団, 図書館, 総合, 展, 運営, 委員会, L-1, グランプリ, 2010, 若手, ライブラリアン,ワークショップ, 式, 登竜門, 開催図書, 書館, 館振, 振興, 興財, 財団, 団で, では, は、, 、図, 図書, 書館, 館総, 総合, 合展, 展運, 運営, 営委, 委員, 員会, 会と, と共, 共に, に、 , 、L, L-, -1, 1グ, グラ, ラン, ンプ, プリ, リ2, ….形態素解析モデルn-gram (2-gram, bi-gram) モデル
形態素解析とは自然言語で書かれた文を形態素(意味を持つ最小単位)に分割する技術日本語では単語の境界判別が大きな問題キーワード辞書を与える必要がある日本語で利用可能な主な形態素解析ツールJUMAN (京都大 黒橋研)ChaSen (奈良先端大 松本研)MeCab (工藤拓氏/京大?NTT共同研究ユニット)Yahoo!日本語形態素解析 (Web APIによる利用)
比较苍-驳谤补尘モデル长所辞书が不要検索の漏れが少ない短所ノイズが多い「京都」に「东京都」がヒットインデックスのサイズが大きくなる形态素解析モデル长所ノイズが少ない辞书の整备により精度向上インデックスのサイズが小さい短所辞书の整备はコスト大検索漏れの可能性
适合率と再现率全文书集合适合文书検索された文书础叠颁検索漏れの少なさ検索ノイズの少なさ
検索システムの性能の考え方再現率?適合率はトレードオフの関係漏れを少なくしようとするとノイズが増えるノイズを減らそうとすると漏れが多くなる測定にはテストコレクションが必要日本語ではNTCIR, BMIRなどが存在検索システムの利用目的に合っていることが必要独自に作らなければならないことも多いWeb検索では再現率の測定は極めて困難ユーザはそもそも最初のページしか見ない?
主な検索ソフトウェアNamazu (高林哲氏)HyperEstraier(平林幹雄氏)Lucene (Apache Project)Solr(Apache Project)Senna (未来検索ブラジル)MySQLなどでの組み込み利用が可能GETA / GETAssoc (国立情報学研究所)
GETAssoc国立情報学研究所(NII)で開発された「連想検索エンジン」GETAの後継ベクトル空間法に基づく各種機能関連キーワード、関連文書の検索クラスタリングWeb APIが実装されている実用例WebcatPlus, 想-IMAGINE Book Search, BOOK TOWNじんぼう
マイニング探検会 #02
骋贰罢础蝉蝉辞肠の使い方文书集合を「滨罢叠ファイル形式」に変换蝉迟尘诲プロセスを起动形态素解析ツールを选択可能蝉迟辫コマンドによって狈奥础惭データベース生成狈奥础惭データベースを选択し、クエリーをクライアントから送信奥别产础笔滨のほか、颁言语?笔别谤濒?搁耻产测の础笔滨が利用可能
Web検索APIGoogle AJAX Search APIhttp://code.google.com/intl/ja/apis/ajaxsearch/Yahoo! JAPAN 検索Web APIhttp://developer.yahoo.co.jp/webapi/search/開放型検索エンジン基盤TSUBAKIhttp://tsubaki.ixnlp.nii.ac.jp/api.html
For further information…北研二ほか「情報検索アルゴリズム」(共立出版, 2002年)NTCIR Project: http://research.nii.ac.jp/ntcir/TREC Conference: http://trec.nist.gov/ACM SIGIR: http://www.sigir.org/

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マイニング探検会 #02