大規模検索ログを用いない特定ドメイン向けサジェスト手法

検索支援におけるサジェスト機能は，ユーザの検索意図を先読みして入力候補を提示することで，入力コストの削減やクエリの具体化を助け，検索効率を向上させる有効な手段である．一般に，Googleに代表される大規模なWeb検索エンジンにおけるサジェスト機能は，膨大な検索ログに基づく確率モデルを活用して実現されている．しかし，企業や大学といった組織における部署単位のローカル環境を対象とした検索システムや，その導入段階においては，大規模な検索ログの収集が困難である．そのため，既存手法をそのまま適用することは難しく，このような環境に適したサジェスト機能が求められている．そこで，本研究では，検索対象文書のドメイン特性を活用したサジェスト機能の実現を目指す．ローカル環境における検索では，部署単位の業務文書や特定の学術分野に属する文書など，専門的かつ限定的なドメインを対象とする場合が多い．このような場合，ユーザが求める情報や適切なサジェスト語は，ドメイン特有の用語体系や出現頻度などに依存する．我々の先行研究[1]では，ドメイン文書集合における第一クエリ（ユーザが入力したクエリ）とサジェスト候補語間との意味的距離に着目し，単語分散表現に基づく類似度がサジェスト提示における有効な指標になり得ることを確認した．また，ドメイン文書内における単語の出現頻度に着目した研究[2]において，頻出語がサジェスト候補として一定の妥当性を持つことを確認した．しかし，ユーザが的確な情報を得るためには，検索タスクへの習熟度やドメイン知識の深さに応じて，柔軟に制御されたサジェストの提示が必要となる．クエリの表現方法は多様であり，単語間類似度や出現頻度といった単一指標に基づく固定的なフィルタリングでは，広範な概念を指す一般語と，特定の技術や概念を指す専門用語を，状況に応じて適切に提示することが困難である．そこで本稿では，単語間の意味的類似度と文書内における出現頻度という2つスコアを統合したサジェスト手法を提案する．また，提案手法がサジェスト候補提示手法として妥当であるかを評価する．