絞り込み語提示による一検索支援手法の提案
酒井 浩之
大竹 清敬*
増山 繁
sakai@smlab.tutkie.tut.ac.jp, kohtake@slt.atr.co.jp, masuyama@smlab.tutkie.tut.ac.jp
豊橋技術科学大学 知識情報工学系

1 はじめに場合は，検索式に語を追加して OR 検索を行う．文献
最近の計算機の急激な性能向上とインタ−ネットの [4] は，データマイニングによって検索要求キーワー普及により，膨大な情報が計算機上でアクセス可能に ドから導出されるルールを用いて，関連のある語を抽なりつつある．そこで，必要な情報を効率良く得るた 出する手法を提案している．文献 [5] は，tf・idf 法とめの情報検索技術が，きわめて重要になってきている． 文書構造から得られる情報を用いて語の重み付けを行
現在の情報検索システムで用いられている主要な検索 ない，キーワードとして抽出する方法を提案している．
方法として，検索者のキ−ワ−ド入力による検索があ 文献 [6] は，検索式の拡張は全体興味を構成する要素をる．しかし，求める情報を的確に検索して利用するこ AND 条件で結びつけることであるとし，さらに，全とは容易ではない．その理由について，我々は，検索 体興味は部分興味を OR 条件でつないだものとして，者にとって検索要求を数少ないキーワード1 で素早く 抽出したキーワードを使った検索式拡張を提案してい具体的に表現することが困難であるためであると考え る．文献 [7] は，分野別のデータベースを用意し，その中からファジィ発想推論を用いてキーワードを抽出た．
文献 [2] は，検索者が入力する検索式は検索者の検 し，OR 条件で検索式に拡張する手法を提案している．
索対象分野に対する知識と経験によって異なるとし， 我々は，文献 [8] で，絞り込みに適した語を検索結専門家と一般の人とで検索式のキーワード数，および， 果の上位文書群から自動的に抽出する手法を提案した．
検索精度を比較している．その結果，専門家が作成し 上位文書群から抽出するので，既存の文書順位付けのた検索式のほうが多くのキーワードを含み，かつ，精 機能を有する検索システムにただちに適用可能であり，度の良い検索結果が得られたと報告されている．この また，どのような大規模検索システムにも適用が可能
結果は，検索対象分野に対する検索者の知識が不足し である． 文献 [8] では，検索者が選択した語を用いている場合，検索者の知識から導くことのできる数少 て，以下のように検索式を拡張している．
ないキーワードで，検索要求を具体的に表現することが困難であることを示している．もし，検索者が入力したキーワードが検索要求を具体的に表現するのに不十分であれば，その検索結果は次の２つのいずれかになる可能性が高い．

Q\W1\

W2\W3

\:::\ nW

ここで，Q は検索者が入力した検索式，W1 ; : : : ; Wn は検索者が選択した語である．拡張された検索式は，検索者が入力した検索式による検索結果の中で，選択した語を全て含む文書を検索する．しかし，この拡張では，検索者が複数の語を選択した場合は，検索結果を検索者の検索要求に適合しない文書が検索される．
絞り込み過ぎてしまう場合が多い．提示された語の中検索者の検索要求に適合した文書の一部しか検索から検索要求と最も関連のある語を 1 つ選択できる場
されない．
合はよいが，検索対象分野に対する知識が不足していこの問題を解決するには，入力した検索式に関連のある検索者にとって，そのような判断を行なうことは困る語を何らかの方法で導き出し，検索式を修正するこ難である．そこで，提示された語を用いて検索する場とが有効である [3]．検索要求に適合しない文書が検索
合，提示された語の中から検索要求と関連のある語をされる場合は，検索式に語を追加して AND 検索を行複数選択し，選択した語を複数含む文書を上位に順位う．検索要求に適合した文書の一部しか検索されない
付ける検索結果が得られる方が，検索者にとって検索*現在，ATR 音声言語通信研究所しやすいと我々は考えた．我々は，この考えに沿って
1 イ ン タ ー ネット 上 の 検 索 サ イ ト の ひ と つ Excite
手法を改良した．本稿では改良された我々の手法につ( http://www.excite.com ) に入力されるキーワードの数は，平いて述べ，さらに，評価実験を行なったので結果を報
均 2.35 個であるという報告がある [1]．
告する．



2 本検索支援手法

2.4

文書順位付け処理

本システムにおける文書順位付けは，検索式の単語
2.1
検索の流れ
ベクトルと文書との単語ベクトルの内積によって類似
本検索支援における検索作業の流れは，文献 [8] と度を算出することで行なった．各単語ベクトルは，語同様である．最初に，検索者は検索式を入力する．シの重みを要素とするベクトルとして表現する．検索式
ステムは入力された検索式で検索を行ない，検索結果の単語ベクトルは，検索式を構成する語 (検索者が選択の上位文書群から語を抽出し，提示する．検索者は提した語も含む) の重みを 1，その他の語の重みを 0 とし示された語群から検索要求に適した語を自由に複数選て，ベクトルを作成する．文書の単語ベクトルは，そ択する．システムは選択された語を用いて検索式を拡の文書中に含まれる語の重みを tf・idf 法によって算出張し，拡張された検索式で再検索を行なう．その再検した値とし，計算した語の重みを要素とするベクトル
索結果における上位文書群から語を抽出し，提示する．
を作成する．すなわち，ある検索結果文書群 S におけ
検索者は新たに提示された語の中から，再び語を複数る文書 s に含まれる語 w の重み W (w; s) は，以下の式選択し，検索要求に適した語の選択数を増やしていく．
によって求める．
2.2
語の抽出手法W (w; s) = tf (w; s)log( S =df (w ))検索結果の上位文書群からの語の抽出手法は文献 [8] ここで，tf (w; s) は，文書 s における語 w の頻度，df (w)の手法を用いる．具体的には上位文書群 S の文書 s に は，検索結果文書群 S において，語 w を含む文書数で含まれる複合名詞と，カタカナ，英字表記の語，地名， ある．こうして作成した検索式の単語ベクトルと文書組織名を語とし，その語に以下の式で重み W (w; s) を の単語ベクトルとの内積を求め，値が大きい文書順につける．
表示する．
W (w; s) = tf (w; s)log( S =df (w))
2.5
選択できる語が提示されなかった場合
log(dt(w)=tf (w; s)) log( Sn)の対策
tf (w; s): 文書 s における語 w の頻度，
もし，提示された語群から検索要求に関連した語をdf (w ): 上位文書群 S で語 w を含む文書数，検索者が選べない場合は，以下の方法で新たに語を提dt(w ): 上位文書群 S における語 w の頻度，示する．
n: 文書 s の順位，提示された語の中に選択できる語が存在しないなら
さらに，抽出元の上位文書群における複合名詞と，カタカナ，英字表記の語の頻度を比較して，頻度が多い ば，抽出元の文書群には検索要求に適合する文書が存方の語の重みが大きくなるように重み付けをする．例 在しない可能性がある．そのため，抽出元の文書群をえば，抽出元の文書群において複合名詞の頻度の方が 変更する必要がある．その際，提示された語の中で，大きければ，以下の式の計算値を複合名詞の語の重み 検索者が選択しなかった語を含まない文書群を新たな抽出元とする．システムは，検索者が選択しなかったに乗算する．
複合名詞出現頻度
語を検索要求と関連がない語と判断する．検索要求とカタカナ，英字表記語出現頻度
関連がない語を多く含む文書から語を抽出しても，検こうして算出された重みが高い語から順番に，検索者 索要求と関連がない語が抽出される可能性がある．そこで，検索者が選択しなかった語を含まない文書群かに提示する．
ら新たに語を抽出することで，検索要求と関連がない
2.3
選択された語による検索式拡張
入力された検索式は，検索者が選択した語を用いて 語が提示されることを軽減する．以下の検索式で，提示された語群の中で，選択しなかった語を含まない文以下のように拡張される．
書群を検索する．
Q( W1W2W3:::Wn )Q N OT ( T1T2T3:::Tm )ここで，Q は検索者が入力した検索式，W1 ; : : : ; Wn は検索者が選択した語である．拡張された検索式は，検 ただし，Q は検索者が入力した検索式，T1 ; : : : ; Tm は索者が最初に入力した検索式による検索結果の中で， 提示された語群の中で検索者が選択しなかった語であ選択した語を 1 つでも含む文書を検索できる．次節で る．この検索式で検索された上位文書群より語を抽出述べる文書順位付け処理と併用することで，拡張され して提示する．

22\[j j[2[2j j[[j j0[[3[た検索式による再検索の結果は，選択した語を複数含システムの実装んだ文書が上位に順位付けされる．検索者が検索要求
上 記の 手 法 を実 装 した ．シ ステ ム は Linux(Vineと関連がある語を複数選ぶことが可能な場合は，再検Linux2.0) 上で動作し，語の抽出部分を perl，インター索の結果は検索要求と関連のある語を複数含んだ文書が上位に順位付けされる結果となる．

フェイス部分を JAVA で実装した．本検索支援手法 者自身が語を入力して追加することもできる．検索者は既存の検索システム上にただちに適用できる．我々 が選択した語は右のリストに表示されている．語が複は，検索エンジンとしてフリーの検索エンジンである 数選択できなければ「関連語の更新」ボタンを押してNamazu2 を用いて検索を行ない，その検索結果に対 新たな語を提示する．語を複数選択できたなら「再検し，上記に示した方法で文書順位付けを行なっている． 索」ボタンを押す．システムは検索式を拡張し，再度，語の抽出元として，検索結果の上位 100 文書を採用し 検索を行なって検索結果を表示する．
た．また，形態素解析器として JUMAN3 Version 3.5
評価実験を使用した．図 1〜図 2 にシステムの実行例を示す．

4

4.1

実験方法

我々は実装したシステムを使って評価実験を行なった．従来，本手法のような検索者のインタラクションを介した検索システムと，インタラクションなしのシステムでの性能の比較評価を行なう試みがなされてきた．そこでは，インタラクションなしのシステムにおける平均適合率が 46.8 ％であるのに対し，インタラクションありのシステムにおける平均適合率は 42.5 ％であるという結果が報告されている [9]．しかし，本稿で提案したような検索支援システムの真価は適合率，再現率といった古典的な評価尺度では評価できないと考える．なぜならば，検索者のインタラクションを介する検索システムでは，必ずしも最初の検索結果が適合率の高い結果である必要がなく，インタラクションを繰り返して，自分の求める文書を検索できることを目的
図 1: システムの実行例１ 検索結果表示としているからである．我々は複数の被験者に，複数の
図 1 の実行画面では，検索式としてキーワード「検索」 検索課題を与えて実際に検索を行なってもらい，アンケートを行なうことで，目的の文書を検索する場合の検索のしやすさを評価することを試みた．その際，本検索支援システムが検索の役に立っているならば，検索時間の減少が期待できると考え，語の提示ありの場合と語の提示なしの場合の検索時間を比較する．我々は，以下のような方法で評価実験を行なった．

 複数の検索者に複数の検索課題を与えて検索を行なう．ここで，1 人の検索者は，与えた検索課題の半分は語の提示あり，残りの半分は語の提示なしで検索を行なう．

 検索課題に対して適合していると検索者が判断したら，その文書を選択する．

図 2: システムの実行例２ 語の提示

 選択した文書が一定数集まったら終了する．終了するまでの時間，および，実験終了後のアンケートで評価する．

を入力したときの検索結果を表示している．図 2 の実
行画面では，キーワード「検索」に対して抽出された 本評価実験では，学生 4 人の被験者に 6 つの検索課題語が左のリストに提示されている．検索者は左のリス を与えて評価実験を行なってもらった．すなわち，1 人
トから検索要求と関連した語を選択する．また，検索 の被験者に対して 3 つの検索課題が語の提示ありで，残りの 3 つの検索課題が語の提示なしということにな
2 http://openlab.ring.gr.jp/namazu/る．そして，1 つの検索課題に対して 7 文書〜10 文
3 http://www-nagao.kuee.kyoto-u.ac.jp/nl書の適合文書を選択してもらった．なお，検索対象とresource/juman.html

して NTCIR テストコレクション 14 (論文抄録 約 33 えた，といった意見があった．以上の結果より，検索万件) を採用した．被験者に与えた 6 つの検索課題は， 時間に差は現れなかったが，被験者は全員，役に立っ
NTCIR テストコレクション 1 の検索課題から無作為 たと回答しており，本検索支援手法は検索に有効であると考える．に選んだ．
4.2

6 むすび

実験結果

評価実験終了後にアンケートを行なった．アンケー
本稿では，絞り込み語提示による一検索支援手法を
トでは語を提示する機能が検索に役に立ったかどうか 提案し，提案した手法を実装した．そして，実装したを \1．おおいに役に立った" \2．役に立った" \3．あ 検索システムを被験者によるアンケートで評価した．
まり役に立たなかった" \4．役に立たなかった" の 4 段 その結果，本検索支援は検索の役に立ったという回答
階で評価してもらった．その結果，被験者全員が \2． を得た．我々は，本検索支援システムの有用性を定量役に立った" を選んだ．検索時間の方は，被験者が文 的に評価しようと試み，検索時間を指標としたが，結書を選んだときの経過時間の平均を，語提示ありの場 果に差が現れなかった．そのため，本支援手法の有用合となしの場合で比較した．図 3 に，被験者が最初の 性を定量的に評価できる評価実験方法を考察し，評価1 文書，2 文書，3 文書 . . . と選んだときの経過時間の 実験を行なうことが今後の課題である．
平均を示す．

参考文献
[1]

[2]

[3]

5 考察

図 3: 実験結果[4]

図 3 の結果をみると，被験者が文書を選択できるまでの経過時間の平均は，提示有りの場合もなしの場合も差がなく，本支援手法は，検索時間の短縮には貢献できなかったことが分かった．今回の評価実験では，被験者に与えた検索課題として，NTCIR テストコレク
ション 1 の検索課題を採用している．そのため，各検索課題は明確に文書化されているので，被験者は検索課題の文書中の語を使って，最初から適合文書が検索できる検索式を構築できた．そのような検索式を思いついた被験者は，たとえ語の提示がない場合でも短時間で検索課題を終了していた．そのため，語の提示が検索時間短縮に有効に働かなかったと考える．
しかし，アンケート結果では，被験者が全員，本支援システムは検索の役に立ったと回答している．その理由として，最初に必ずしも適切でないキーワードで検索を行なっても，語を選択することで検索結果を絞り込むことができた，AND 検索では検索結果が少な
く，OR 検索では多過ぎる場合に絞り込みが楽に行な
4 NTCIR(NII-NACSISTestCollectionforSystems)Project，http://www.rd.nacsis.ac.jp/ ntcadm/

IR

[5]

[6]

[7]

[8]

[9]

Jansen，Ｍ．Ｂ．Ｊ.，Spink，A.,Bateman，J. ＆Saracevic：Real life information retireval: A
study of user queries on the web，SIGIR Forum，
32(1)，pp.5-17，1998．
木谷強，高木徹，木原誠，関根道隆： フルテキス
トと抽出キーワードを利用した情報検索，情報処
理学会報告，96-NL-115，pp.129-134，1996．
徳永健伸： 情報検索と言語処理，東京大学出版会，1999．
河野浩之，長谷川利治： ＷＷＷデータ資源検索におけるデータマイニング手法，情報処理学会報
告，96-DBS-108，pp.33-40，1996．
神林隆，清水奨，佐藤進也，Paul Francis： イン
ターネット情報探索に適したキーワード抽出，情報処理学会報告，97-NL-118，pp.79-84，1997．
砂山渡，大澤幸生，谷内田正彦： ユーザの興味の構造を用いて関連検索キーを提示する検索支援イ
ンターフェイス，人工知能学会誌，Vol.15，No.6，
pp.1117-1124，2000．
宮田裕次郎，古橋武，内川嘉樹： ファジィ発想推論を用いた情報検索システムの質問拡張，T.IEE
Japan，Vol.119-C，pp.632-637，1999．
酒井浩之，大竹清敬，増山繁： 絞り込み語の提示による検索支援の試み，言語処理学会第 6 回年次大会発表論文集，pp.443-446，2000．
Micheline Beaulieu，Stephen Robertson，Edie
Rasmussen： Evaluating Interactive Systemsin TREC，JOURNAL OF THE AMERICANSOCIETY FOR INFORMATION SCIENCE，
47(1)，pp.85-94，1996．