潜在的意味構造の推定による概念拡張検索

摘要

現在、Web 検索をはじめとする文書検索においては少数のキーワードを並べる形のクエリが広く用いられているが、ユーザの検索意図に合致する文書は必ずしもそれらのキーワードを含むとは限らず、より多くの適合文書を取得するためには検索クエリの拡張が必要である。しかしながらシステムがクエリに関連語を自動付与する方式ではユーザの意図とは異なる文書が検索されてしまうことも多いため、システムが提示した関連語の候補の中からユーザが選択を行った上で検索を行うという方式が考えられる。そこで大規模な文書集合に対して統計的言語モデルのひとつであるLDA（潜在的ディリクレ配分法）の学習を行うことで、単語間の潜在的な意味構造を推定し、クエリの関連語を提示するシステムを提案する。