文書間の類似度近似と数理最適化を用いた検索結果多様化

背景日々の研究活動では、大量に蓄積される技術文書から自分の関心がある文書を探し出す必要がある。このような情報検索は研究開発にとって欠かせない行為であり、技術文書検索を支えるため様々な技術が検討されてきた[1,2,3]。本稿では関連スコアベースの検索技術に注目する。クエリ𝑞と検索対象の文書{𝑑1,...,𝑑𝑛}に対して、クエリ𝑞と文書𝑑𝑗との関連性を定量化することで、評価値に従って文書をソートし、検索結果を出力することができる。具体的には、例えば検索クエリ𝑞と文書𝑑𝑗、文書𝑑𝑖と文書𝑑𝑗をベクトルの埋め込みで表現し、これらのベクトル間の類似度を求めることで、関連性を定量化した検索システムを構築することができる[4]。近年では自然言語処理に関する論文を検索するサービスも提供されている1）。課題と本稿の貢献類似度を関連スコアとして用いて上位𝐾個の文書を検索結果として出力すると、出力された文書が相互に類似する傾向がある。一方で、よりユーザ経験豊かな検索システムを実装するためには、検索結果に多様な文書が含まれることが望ましい。このような問題設定は検索結果多様1）ACL2Vec：http://clml.ism.ac.jp/ACL2Vec/化(searchresultdiversiﬁcation)の文脈で研究されてきた[5]。選択した検索結果の多様性は、文書間の類似度などを用いて評価される。これまでの手法[6]では文書の親子関係のみを考慮することしか出来ない(詳細は2章で述べる)。そのため親・子・孫の関係や、一般に木構造で表現されるような文書間の階層関係を表現することができなかった。我々は数理最適化を用いて、既存研究を拡張した一般の森構造関係を考慮できる数理モデルを提案し、上記の課題を解決する。提案手法によって、文書間の芋づる式の検索や、木構造で表現する複雑な階層関係を想定した文書群の検索をサポートし、より豊かな検索経験が得られると期待される。本稿では特に、新しく提案した数理モデルの動作検証に注力し、小規模のデータに対して適用した結果を通じて手法を議論した結果を報告する。