ベクトル空間モデルを用いた情報検索手法の検索精度向上に関する研究

本論文は，情報検索手法の検索精度向上に関する研究として，情報検索システムに用いられた手法と検索精度に存在する関係の調査と概念ベクトルを用いることにより効率的に次
元圧縮を可能とする，情報検索における新しい次元圧縮手法に関する研究の成果をまとめたものであり，以下の6章により構成される.
第1章では，緒論として，情報検索の歴史的背景を述べると共に，本研究の目的ならびにその工学上の意義を述べることで，本研究の意義及び位置付けを明確にする.
第2章では，情報検索システムの中でよく使われている検索モデルのひとつであるベクトル空間モデルを中心に，現在までに行われてきた単語の意味や共起関係などの情報を用い
て検索を行う手法や，ベクトル空間の構造を利用してベクトルの次元を圧縮する手法として有効な， LSI(Latent Semantic lndexing)について説明する.
第3章では，IREXワークショップにおけるIRの本試験の結果，および，参加したすべての情報検索システムについてのアンケートを基に，平均適合率，再現率・適合率曲線を直
線回帰させた傾きと切片が，情報検索システムに用いられた手法とどのような相関関係をもっているのかを調査しそれぞれの手法がシステムの性能に与える影響の大きさを示す.
第4章では，LSIの問題点を解決するために，ランダム・プロジェクションを用いた情報検索モデルを構築し，情報検索における次元圧縮手法として，ランダム・プロジェクション
の有効性を確認する.また，ランダム・プロジェクションを行う際にあらかじめ指定するベクトルに，文書の内容を表す概念ベクトルの利用しこれまで単語などが要素であったベク
トルを文書の内容を要素とする低次元のベクトルに変換をするコンセプト・プロジェクションを提案する.
第5章では，提案したコンセプト・プロジェクションの応用として，関連性フィードバックによる検索モデルの更新手法を提案する.このフィードバック手法は，判定評価の情報を
初期検索要求に反映させるのではなく，コンセプト・プロジェクションの概念ベクトルに反映させているために、更新された概念ベクトルから検索要求や検索対象となる文書ベクトルの次元圧縮が行われ，フィードバック学習の影響が検索要求だけでなく検索対象にも反映できることを示す.
第6章で本研究で得られた諸成果の総括を行い，今後の研究課題について述べる.

画像データは国立国会図書館から提供(2012/3。JPEG2000形式を本学でpdfに変換して公開)