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アイテム
検索クエリログとクリックスルーログを用いた略語の展開候補獲得
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/71028
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/7102847fbb27c-741f-4003-b6e1-5b92b2a223d5
名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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![]() |
Copyright (c) 2010 by the Information Processing Society of Japan
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オープンアクセス |
Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||
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公開日 | 2010-11-11 | |||||||
タイトル | ||||||||
タイトル | 検索クエリログとクリックスルーログを用いた略語の展開候補獲得 | |||||||
タイトル | ||||||||
言語 | en | |||||||
タイトル | Abbreviation Expansion with Query and Click Through Logs | |||||||
言語 | ||||||||
言語 | jpn | |||||||
キーワード | ||||||||
主題Scheme | Other | |||||||
主題 | 語彙・知識獲得(1) | |||||||
資源タイプ | ||||||||
資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh | |||||||
資源タイプ | technical report | |||||||
著者所属 | ||||||||
ヤフー株式会社 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
奈良先端科学技術大学院大学 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
ヤフー株式会社 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
ヤフー株式会社 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
ヤフー株式会社 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
ヤフー株式会社 | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Yahoo Japan Corporation | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
NARA INSTITUTE of SCIENCE and TECHNOLOGY | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Yahoo Japan Corporation | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Yahoo Japan Corporation | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Yahoo Japan Corporation | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Yahoo Japan Corporation | ||||||||
著者名 |
内海, 慶
× 内海, 慶
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著者名(英) |
Kei, Uchiumi
× Kei, Uchiumi
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論文抄録 | ||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||
内容記述 | 我々は,クエリ訂正を統一的に行う手法として,検索クエリログとクリックスルーログを用いたグラフに基づく手法を提案する.提案手法では,クリックスルーログを用いたラベル伝播により,入力されたクエリで検索を行った場合と同一のページに到達するクエリを獲得し,これをクエリの訂正候補とした.次に,獲得した訂正候補に対して,検索クエリログから生成した言語モデルを用いて尤度を計算し,ラベル伝播時のスコアとあわせて候補のランキングを行った.これによって,人手による学習コーパスを必要とせずに,入力されたクエリと高く関連し,かつクエリとして適切な候補をログから抽出できることを示す. | |||||||
論文抄録(英) | ||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||
内容記述 | In this paper, we propose a new method to refine web search queries. This method is based on a graph theoretic label propagation and uses web search query and clickthrough logs. Our method first enumerates query candidates with common landing pages with regard to the given query. Then it calculates likelihoods of the candidates, making use of language model generated from web search query logs. Finally the candidates are sorted by their scores calculated from the likelihoods and the label propagations. As a result, we are able to extract appropriate candidates from web search query and clickthrough logs, without using hand-crafted training data. | |||||||
書誌レコードID | ||||||||
収録物識別子タイプ | NCID | |||||||
収録物識別子 | AN10115061 | |||||||
書誌情報 |
研究報告自然言語処理(NL) 巻 2010-NL-199, 号 4, p. 1-7, 発行日 2010-11-11 |
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Notice | ||||||||
SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. | ||||||||
出版者 | ||||||||
言語 | ja | |||||||
出版者 | 情報処理学会 |