平成 22 年度

F-08

情報処理学会関西支部

支部大会

モノとコトに関連した web ページ検索
Web Search related to Object and Action
船井 一
Hajime Funai

小林 優也
Yuya Kobayashi

1. はじめに

岡留 剛
Takeshi Okadome

2.1 Blog 情報による検索結果の向上
Blog の持つ情報によって，ユーザに対してより有用な検

Web 検索研究分野においては，ユーザが必要とする情報を取得しやすくするための検索技術が重要な課題である[11]．
一つの方法として，目的と用途を絞り，検索対象とする
web ページ群を限定することでその規模を抑える論文情報
検索や，求人情報検索などの目的特化型 web サーチエンジンが提案されている．
目的特化型 web サーチエンジンの仕組みはページタイプ
選別処理と情報収集・分類処理という二つのステップから成る[4]．ページタイプ選別処理では，個々の目的に適合したページタイプの web ページのみを検索対象として切り出し，情報抽出・分類処理では，それらを目的に応じた分類軸で検索可能にする．一つ目のステップは，web 上の膨大なページに対する作業であり，膨大な時間を必要とするので前処理として行なわれる．あらゆるジャンルのページに対応させるために，このステップを様々なジャンルに対して行なうことは負担が大きい．
既存の目的特化型 web サーチエンジンを統合することよって，それらの多大な作業を省き，なおかつ様々なジャンルに対応した新たな検索エンジンを開発する研究が行なわれている[6]．その研究では，ユーザが入力したクエリに対して適した検索エンジンを選択し，その検索エンジンを使って検索を行なう方略をとっている．この方法では，ある分野に対する目的特化型検索エンジンが存在しなければ，その分野に特化した検索を行なうことができない．
その問題に対処すべく，本研究では，ページ収集の段階でジャンルに則してページをふるいにかけるのではなく，
メジャーな検索エンジンを用いて集めたページ群から，より関連性の高いページを取り出しやすくするために，ページのジャンルごとにリランキングを行ない，また，ランキ
ングの際に用いるスコアの計算方法を変更するだけで新たなページのジャンルに対応することのできる web 検索手法の提案する．

2. 関連研究
Web 検索エンジンには様々な研究がある．その中でも本研究に強く関係するものは，ユーザのほしい情報を取り出しやすくするために検索結果を改善するというものである．
以下にその中の代表的なアプローチを紹介する．

索結果を与えるように改善する研究がある．この研究は，一般的な検索エンジンの持つ以下の 2 つの問題に対する方法として考案されている．1 つの問題は，最近更新された
web ページや，現在話題となっているトピックを観覧することが困難であるということが挙げられる．これは，一般的な検索エンジンで用いられているインデックスを構築することに手間と時間がかかり，その作業中に更新されたページを見ることができないことを意味する．二つ目の問題
は，ユーザが見たい情報を持つページは必ずしも有名なページとは限らないということがある．リンク解析手法でラ
ンキング上位になるページは他の多くのページからリンクされているものである．リンクが多く貼られたページより
も人が直に推薦するページを重視するほうが直感的である．
これらの問題に対して blog が有効であると考えられる理由
は，まず blog は書き手が自発的に新たに発見した web ペー
ジに対する参照と共に文章を添えて記事にするため，blogを解析することで web 上に新たに追加されたコンテンツや最近の話題を追いやすくなるということと，その記事からリンク先のページに対する評価も推定できると思われるということにある[1]．
2.2 ユーザとのインタラクションによる検索結果の向上
検索結果に人手による操作を加えることによって検索結果を向上させる手法がある．この手法は，ユーザがほしい
情報のページをより簡単に発見することを目的として研究されている．同一のクエリであってもユーザやその時々によって求める情報が異なる．さらに，現在の検索エンジン
では，クエリの入力とクリックによるリンク先へのアクセ
スしかユーザは操作できず，ユーザの意志を反映しきれていないという問題がある．この問題に対してこの研究では，ユーザが能動的に検索結果の編集を行ない，その編集操作を通してシステムと対話を行なうことによって，検索結果をユーザの意図を反映したものに変更する．この操作によって「検索結果のこの部分が不要」や「この部分は欲しい」といったユーザの検索意図を推定することによってランキ
ング結果をよりよいものとする[2]．
2.3 分類された目的による検索結果の向上

関西学院大学大学院 理工学研究科
Kwansei Gakuin University

ユーザが必要とする情報のうち，あるジャンルに焦点を置いて，そのジャンルに特化した検索エンジンを作成する

ことでそのジャンルに分類される情報の検索結果のランキ

3 単語以上のクエリは取得されるページが限定され過ぎ，ング向上を測る手法がある．例として，ある地域の情報の所望のページが取得できないことが知られている[7]．これ検索のための研究がある[3]. この研究では，地域に関するらの理由からクエリの主な内容は名詞と動詞の 2 単語とし，情報がほしい場合，web ページ中に地域について示していジャンルに対応したページを取得するためにジャンルごとる情報が少なく関係のないページを多く取得してしまうとの追加語を加える．しかし，ジャンルによっては，ジャンいう問題に対して web ページのリンク構造と地理情報シス

ルごとの追加語句を加えた 3 単語でもページが限定され過テム(GIS)を用いて対処しており，「web ページの地域におぎてしまうことがあるので，そのような場合に対処するた

ける人気度」と「web ページの地域に対する指向性」といめ単語数を 2 または 3 単語とした．

う二つについて検討している．

リランキングのために行なう各ページのスコア計算は，一つの定まった式を用いるのではなく，ジャンルごとに異

2.4 現在の状況から得られる情報による検索結果の向上

なるスコア式を設定する．

ユーザの状況を web 検索に反映させることで検索結果を向一般的に，ジャンルとしては tips やニュース・グルメ・

上させる研究も行なわれている．例えば，閲覧している文

ショッピングなど多様なものがある．本研究で扱うページ書を用いるものがある[10]. これは，PC で文書の作成や閲内容 のジャン ルは，追 加語が単 純である ことを理 由に覧している際に必要な情報を探すことがよくあることから「tips・方法，やり方・ニュース・読物」の四つとした．

考えられたものである．現在，閲覧している文章からクエ

ジャンルごとの追加語には，「tips・方法，やり方・ニュ

リのキーワードの周辺のテキストや検索結果の中にあるキース・読物」の順に「tips・how to・news・short story」を使ーワードの周辺のテキストを用いてクエリをより適したも用した．これらは，web 検索において実際にそれぞれのジのに修正し，検索結果をよりよいものにする．また，セン

ャンルで使われているものである．

サデータを扱うものもある[5]．その研究の主な目的は検索

クエリは，「方法，やり方」と「読物」は 3 単語，「tips」

結果の向上ではないが，得られたセンサデータを基にクエは 2 単語，「news」は 2 単語と 3 単語の両方を選択した．

リを生成し，そして検索結果に対してもセンサデータを用

ジャンルによりクエリの単語数を変えるのは以下の理由にいてリランキングを行なっている．その他に，web ページ

よる．すなわち，「方法，やり方」では動詞が最も重要なの内容と検索ワードに対して web ページの間の相互の関係

単語となるため名詞だけでなく動詞もクエリに含ませた．

を利用する研究がある[9]．

逆に，「tips」ではクエリに動詞を含んでしまうと「方法，やり方」の内容と重複してしまう可能性が大きく，また「tips」

3. 手法の概要

ジャンルのページはその名詞に関する豆知識を含むページ

本手法は，まず「名詞・動詞・ジャンルごとの追加語」

なので動詞は重要でないからである．どのジャンルにおいまたは「名詞・ジャンルごとの追加語」の 3 または 2 単語ても「名詞・動詞・ジャンル」というトピックに則したペから成るクエリに対して既存の web search API を使用してージを取得するためには，動詞を含めた 3 単語をクエリと

web 検索を行なう．API で与えられる検索結果について，するのが望ましい．しかし，「news」のクエリは動詞によ

クエリと関連性の高い web ページをランキング上位に，関ってはそれを含むことでクエリに対応するページが大幅に連性の低いページをランキング下位に変更するため各ペー減少する可能性がある．そのため「news」に対しては 2 単

ジのスコアを計算し，それを基にリランキングを行なう．

語と 3 単語の両方のクエリを試みた．また，web の中には本手法の流れを図 1 に示す．
「ジャンルごとの追加語」とは，名詞や動詞に関連する

様々な言語で書かれたページが存在するが，本研究では英語で書かれたページのみを対象とする．

ページが膨大にある中でユーザがほしいページの内容に絞り込むための語句である．例えば，ユーザが自分で車の掃除を行ないたいと思い，web からその情報を集めようとする際，「車・掃除」だけでは，洗車の方法を示すページの他に洗車を行なっている店の情報や洗車用の商品の情報のページも多く結果として返されてしまう．そのようなページを出来るだけ減少させるためクエリを「車・掃除・方法」
として検索を行なうことが少なくない．このときの「方法」
が「ジャンルごとの追加語句」に当たる．
単語数を 3 または 2 とする妥当性は以下の通りである．
まず，
1 単語だけのクエリでは広範囲なページが取得され，所望のページではないページが多く含まれてしまう．また，

図 1 本手法の概要

4. Web ページのスコアリング

ここで，ES, FS, DS, SS, TS, LS のそれぞれは，与えられた

Web ページのリランキングは，(1)Web ページの取得，(2)各ページのスコアリング，(3)リランキングという手順で行

ページに対するスコア要因ごとのスコアであり， からはジャンルに依存する重みである．これをジャンルごとになう．(3)は(2)で与えられたスコア基に降順にランキングし最適化することでジャンルごとの最適なスコア評価式とす直すということである．(1)と(2)に関しては以下で説明する．

る．以下にスコア要因ごとのスコア式について述べる．

4.1

Web ページの取得

4.2.1 Exist 要因

Web ページの取得にはメジャーな web search API を用いクエリの単語が HTML の<body>タグ内に存在するかどう

る．本研究では Yahoo Search API を使用する．Yahoo Search

かを反映する要因である．存在した単語の合計をページのAPI を選択した理由としては，Google Search API では一度スコアとする．クエリ内のジャンル別の追加語句が２単語に入手できるページは最大 8 件，一つのクエリに対してそのものは２単語が続いて出現するならば追加語句が存在すの結果を 8 回分しか用意されていないので１つのクエリにるとする．Exist 要因は以下のように定義される．

つき 64 件しか取得できない．
しかし，Yahoo Search API は，#一度に最大 50 件入手することができ，１つのクエリに対し     !"  て 1000 件の結果を返すことができるので，本研究では，1"$

つのクエリに対して 100 件の結果を対象としたので Yahoo  %!  !  ! &Search API を選択した．

ここで，exist! は，リスト D 中に単語 q が存在するなら4.2 スコアリング
4.1 で取得したクエリごとの 100 件のページに対してリランキングを行なうために各ページにスコアを付ける．スコ
アは HTML 内のタグや文字によって計算した．Web ページ
解析器には HTML パーサや Beautiful Soup ではなく，SGML

ば 1 を返し，存在しなければ 0 を返す．'はクエリ中の単語の長さになるので'  ( または'  ) とする．D は<body>
タグ内のすべての単語のリストである．はクエリ内のすべての単語のリストである．

パーサを使用した．当初は Beautiful Soup を使う予定だったが，近年，ページが解析されることを嫌う傾向があり 100

4.2.2 Frequency 要因件のページ結果の中に解析不能なページが数多く存在した．

クエリの単語が HTML の<body>タグ内に存在する回数でHTML パーサも同様に解析不能なページが数多く存在したある．クエリ内の単語が出現した回数にその単語の重みをので，解析不能なページが最も少ない SGML パーサを選択

掛け合せ，その合計をスコアとする．2 単語以上のジャン

した．英語で書かれた web ページを対象にするので動詞のル別の追加語句に関しては exist 要因と同様に 2 単語が続い変化などによって同じ意味を示すものでも異なった形で表て出現すると追加語句が出現したものとする．Frequency 要現される．この問題を解決するために Porter Stemming

因は以下のように定義される．

Algorithm を用いて，クエリと HTML 内の単語に対して#

stemming を行なう[8]．本研究で扱う HTML から検出できる     !*+,-!"  ./ 0

単語は，英数字以外の文字で文章を分割されている文字列"$ /$である．そのため“C++”や“3.14”のような単語や数値は正し!*+,! .  2

く単語として分割されていないという問題が存在する．しかし，本研究で生成するクエリに含まれる単語は英単語のみなのでそれは問題にはならない．
スコアは，単語の出現頻度や単語間距離などの様々なス
コア要因ごとに計算し，その要因ごとのスコアに重みを付

1

3 !  .6
4 !5.

ここで，  'は exist 要因のものと同様である．M はページの<body>タグ内の単語の総数である．

け，そのスコアの合計をページのスコアとする．スコア式
は文献[12]のもの改変した以下である．

4.2.3 Dist 要因
この要因は，クエリ内の単語が複数ある場合にページ内

   ・ 

 ・  ・

 ・     ・

のその単語の距離が近いほど 2 単語の関連性が高く，より適当なページであるという考えに基づく．クエリ内の動詞と名詞との距離によってスコアを計算する．ここで距離は，２単語の間に存在する単語の数とする．クエリ内の動詞と名詞が<body>タグ内での単語間の距離をスコアとする．

=<body>タグ内に名詞や動詞が存在しない場合，又は距離が     !  " 

大きすぎる場合は設定している値を単語間の距離とする．

"$9Dist 要因は以下のように定義される．
   . !  !  
ここで， は exist 要因のものと同様である．dist(!  !  )

ここで，  !  " は exist 要因のものと同様である．Ti
は<title>タグ内の単語のリストであり，R はその単語の総数である．

は単語のリスト D 中の単語! と! の最小距離である．

4.2.6 List 要因

4.2.4 Sentence 要因

は，その手順をわかりやすく示すために手順をリストで順

実際に「方法，やり方」に分類される内容をもつページ
クエリ内に名詞と動詞が含まれる場合，1 文中にその両方の単語が含まれている文が存在するページはクエリの内容と関連性が高いという考えに基づく．例えば，「私はコに書いているものが多く見られたことから HTML 内に<li>タグが存在するかどうかを一つの要因とした．List 要因は
以下のように定義される．

ーヒーを飲んでいた．子供たちは積み木でお城を作ってい+>   ? @ AB C ? DEFた。」という文章があり，クエリ内の動詞が「作る」で名詞が「コーヒー」のとき，単に単語間の距離を測ると小さく，クエリの動詞と名詞が関連していると判断されるが，上記の文章でコーヒーを作っている描写は一切ない．このような問題に対処し，2 単語により関連のあるページを取り出すことを反映させる要因である．この要因は，クエリ
内の動詞と名詞が同じ 1 文に存在する割合によってスコアを計算する．
ここで 1 文とは，<body>タグ内の内容を“.”, “?”,“!” 又は改行によって分割されたものである．<body>タグ
内のクエリに使われている名詞と動詞が同じ 1 文に存在する文の数を動詞の出現回数で割ったものをスコアとして計算する．Sentence 要因は以下のように定義される．

こ こ で ， Tag は HTML 内 の タ グ の リ ス ト で あ る ．
 ? @ AB C ? +> " は exist 要因のものと類似しており，Tagの中に<li>が存在するならば 1 を返し，存在しなければ０を返す．

5. 重みの最適化と評価
本研究では，重み最適化のため，各ジャンルについて 12
種類のクエリで各 100 ページを収集した．このクエリにおける名詞は身近なモノから選び，また，最適化に適したデータを集めるために，クエリに関連するページが 100 件中78"$9 !  !  "     1
7/$ !*+,!  ./ 
;

;

"$9

/$9

!  !  :    !  "    !  / に多く含まれるように名詞に対応した動詞を選択した．選
択したクエリ一覧を付録に記載する．そのページを人手によってどの程度クエリに関連しているかを評価し，各ペー
ジにクエリとの関連度の得点を付けたものをデータとして重みの最適化を行なった．重みの最適化の手法として模擬
アニーリングと遺伝アルゴリズムの 2 種類の方法を採用しここで，   !  " は exist 要因のものと同様であり，< !*+,!  ! は frequency 要因のものと同様である．S は<body>タグ内の文ごとの単語のリストのリストであり，Lは文の総数である．SW は 1 文中に含まれる単語のリスト

た．使用したコスト関数は
99

  343  +G " H II " "$であり K は 1 文中の単語の総数である．
であり，このコストが最大になる重みを求めた．ここで，4.2.5 Title 要因
Web ページのタイトルにジャンル別の追加語句が存在す

+G " はページ i の score 値によるランクを表わす．PE は人
手によるページのクエリとの関連度である．これは，(1)ク

るかどうかを反映する要因である．ここでのタイトルとはエリ内の単語全てに対応しているもの，(2)ジャンル毎の追<title>タグ内の単語のことである．この計算式は exist 要因

加語と名詞に対応しているもの，(3)名詞のみに対応していのものと類似している．異なる点としては単語の存在を調るもの，(4)関連のないもの，(5)ページが存在しないもの，

べる位置が<body>タグ内か，<title>タグ内かという点とクという 5 段階である．なお，動画ページは名詞にのみ対応

エリ内の全ての単語に対して行なうか，ジャンル別の追加

しているものとしている．PS はその評価に対して点数を与語句のみに対して行なうかという点のみである．Title 要因

える関数である．今回は(1)から(5)の順に[4, 2, 0, -2, -4]としは以下のように定義される．

たものと，[12, 4, 0, -2, -3]としたものの２種類を用いた．

anearing1 と anearing2 の違いは PS の違いである．前者は[4,最適化された重みの評価には，クエリごとのページ群 122, 0, -2, -4]を使用しており，後者は[12, 4, 0,-2,-3]を使用して個のうち 11 個を用いて重みの最適化を行ない，残りの 1 個いる．Genetic に関しても同様である．

で生成された重みの評価をする，ということをすべての組

News-2 は news のジャンルでクエリに用いた単語数が 2 単

み合わせに対して行なう leave one out 法を行なった．

語のものを表している．また，news-3 は news のジャンルで

表 1 は，クエリごとのページ群 12 個のうち，リランキン

クエリに用いた単語数が 3 単語のものを表している．

グ前のコストとリランキング後のコストを比較し，コスト

表 2 は，最適化に遺伝アルゴリズムを用いて，PS に[4, 2,が増加したものの割合を表している．行は最適化の方法の

0, -2, -4]を使用した際に生成された重みの平均値の表であ違いを表しており，列はジャンルの違いを表している．

る．行は各スコア要因を表しており，列はジャンルの違い

Genetic と annealing はそれぞれ，最適化に遺伝アルゴリズを表している．

ムと模擬アニーリングを用いたものを表している．また，

resultannealing1

annealing2

genetic1

genetic2

how toshortstory
news-3

42%

33%

42%

33%

83%

83%

83%

83%

33%

25%

42%

25%

news-2

67%

67%

75%

67%

tips

92%

83%
100%
表 1 ランキング改善率92%

how toshortstory
news-3
news-2
tips

exist
12

frequency
20

dist
47

sentence
50

title
62

list
16

11

24

50

74

44

0

20
14
12

0
31
30

45
0
0

17
0
0

10
10
0

0
2
0

表 2 最適化された重み

6. 考察
2 単語のもの方が 3 単語のものよりも良い結果を示してのが少ない．なぜならニュース記事は新たな発見や珍しい
出来事について書かれているので，一般的な動作はニュー

いるが，これは単語数が少ないことで web 上にあるクエリ

スになりにくいからである．この how to や news-3 のジャンに関連するページの数が 3 単語のものよりも多くなり，100

ルの結果を改善するためにはそれぞれのジャンルのページ

ページ中にも関連したページが含まれやすくなるというこの特徴をより詳しく調べ，新たなスコア要因を検討する必とが原因であると考えられる．

要がある．

How to と new-3 のジャンルに関しては結果が悪化してい次に最適化を行なった重みに注目すると，short story のジ

るもののほうが多い．他のジャンルに比べ，クエリに対応

ャンルは他のジャンルに比べて sentence の重みが大きい結するページ内容を持つページが少ないことが理由だと考え果となっている．これは物語の中で描かれている描写がクられる．Tips と news-2 は，前述の通り動詞を含んでないの

エリと同じであるとページがクエリに対応しているとしてでより多くのページがクエリに対応する．short story は，クいるので，単に動詞と名詞の距離が近いということよりも

エリの動作が含まれた読物なので小説のような実際には起1 文中にクエリ内の動詞と名詞があるものがよりクエリにきていないことを書いているページと日記のような実際に対応しているページであると考えられる．

起きたことを書いているページの両方が対応しているペー

また how to のジャンルが他のジャンルに比べて list の重ジである．しかし how to は，ある動作をする方法なのでこみが大きい結果となっている．これはやはり how to に関すのジャンルに対応するページに書かれていることにほとんるページは list 形式で説明しているものが多いことが理由

ど差が無く，ページに書かれている内容の種類が少なくなであると考えられる．

る．そして news-3 は名詞と動詞に関連するニュースそのもNews-3 のジャンルの frequency の重みが 0 である理由としては，ニュースのトピックにクエリ内の名詞や動詞が入[6] 廣川 佐千男 専門検索サイトの動的統合による次世代っていたとしても，ニュース記事内ではその出来事が起こ

検った経緯などのより詳しい説明になるのでトピックに使わ

http://www.ipa.go.jp/NBP/13nendo/reports/softseed/nextsrch

れた単語はそれほど多く出現しないことが考えられる．ま/nextsrch.pdf

た，他のすべてのジャンルが frequency にある程度の重みを与えているので，frequency に大きな重みを与えると，他のジャンルの内容を持つページが上位にリランキングされてしまうという理由も考えられる．

索

シ

ス

テ

ム

の

研

究

開

発

,

[7] Henziger, M., B. W. Chang, B. Milch, and S. Brin (2003).
Query-free news search. WWW2003, pp. 1-10
[8] Porter, M.F (1980). An algorithm for suffix stripping.
Program, 4, pp. 130-137.

Tips のジャンルの title の重みが 0 である理由としては，[9] 荒谷 寛和, 藤田 茂, 菅原 研次(2004). ウェブページ間

tips のジャンルに属するものは豆知識について書かれてい類似度に基づく推薦リンクを用いたウェブ検索シスるページと定義しており，豆知識はメイントピックの補足

テムの設計. 電子情報通信学会技術研究報告, AI 人

として書かれていることが多く，ページのメイントピック

工知能と知識処理, pp. 7-12として扱われることが少ないことが考えられる．

[10] 河重 貴洋, 小山 聡, 大島 裕有, 田中 克己(2006). 質

2 単語でクエリを生成している tips と news-2 はどちらも問修正と再ランキングを用いた文脈依存 Web 検索.

dist と sentence の重みが 0 になっている．これは dist と電子情報通信学会, 第 17 回データ工学ワークショッ

sentence のどちらもが，動詞と他の単語との関係に基づいて

プ , 3C-i14計算されるスコア要因であるので，動詞を含まない上記の[11] Glover, E J., G W. Flake, S. Lawrence, W P. Birmingham,

2 ジャンルについては意味を持たないということを表して

A. Kruger, C. L Giles, and D. Pennock(2001). Improving

いる．

Category Specific Web Search by Learning Query
Modifications. SAINT, pp. 23-31

7. まとめと今後の課題[12] Lawrence, S. and C. L. Giles(1998). Inquirus, the NECI

Web 検索 API から得られた小規模な web ページ群に対し

meta search engine. WWW-7, pp.95-105て，各ページにスコアを付け，それを基にリランキングを行ない，クエリに関連するページを上位にするランキング手法を提案した．また，最適化された重みの評価を通じて付録
本研究で使用したジャンルごとの 12 種のクエリ．

提案手法の有効性についての評価を行なった．

ージとないページを分類することを学習することで精度のclean
window

short
story
brush
teeth

改善を目指す．

cut paper

drink tea

cut hair

book

bike

drink teamake tea

drink tea

car

car

maintain
car

open
door
open
window
play
piano

drink
water

chair

clothes

drive car

dish

food

eat dinnerfood

garbage

今後の課題としては考察で述べた改善点を考慮し，ペー

how toジのスコア計算に新たな指標を追加することと SVN やニューラルネットワークなどを用いてクエリに関連のあるペ

参考文献[1] 竹原 幹人, 中島 伸介, 角谷 和俊, 田中 克己(2004).
Web 情報検索のための Blog 情報に基づくトラスト値のmake chair

算出方式, DBSJ Letters, Vol.3, No.1
[2] 山本 岳洋, 中村 聡史, 田中

克己(2007). 編集操作を用いたウェブ検索結果の最適化, 電子情報通信学会第 18 回データ工学ワークショップ第 5 回
DBSJ 年次大会, L4-7
[3] 井上 陽介, 李 龍, 高倉 弘喜, 上林 弥彦(2002). 地域
情報検索のためのリンク構造分析によるウェブページ
と地域の関係抽出 Data Engineering Workshop[4] 福島 俊一(2003). Web サーチエンジンの基本技術と最新動向（下）基本技術，情報管理 Vol. 46, No, 7 p.436-445

make juice

Living. SIGIR’09, pp. 19-23

news-2

tips

brush
teeth

bath

bath

make teapour tea

eat food

garbageletterraise plant

read
book

play
piano

piano

piano

read booksit chairread bookscissorsplant

sew clothes

wash
dish

ride bike

tea

tea

sharpenscissors

wear
clothestake pic

teeth

teeth

wash dishwrite
letterthrow
garbage

water

water

[5] Makekawa, T., Y. Yanagisawa, Y. Sakurai, Y. Kishino, K.
Kamei, and T. Okadome (2009). Web Search for Daily

news-3