論 文Papers

CONFERENCE (DOMESTIC)

ウェブ検索クエリに対する周辺語を考慮した教師なしエンティティリンキング

豊田 樹生、夜久 真也、石川 葉子、土沢 誉太、Kulkarni Kaustubh、Bhattacharjee Anupam、宰川 潤二

言語処理学会第25回年次大会(NLP2019), 2019/3

Category:

自然言語処理 (Natural Language Processing)

Abstract:
近年, 商用検索エンジンにおいて, 検索タスクと一致 するようなエンティティの概要を簡潔にユーザーに提 示するために知識パネルが用いられるようになってき た. エンティティリンキングはこの知識パネルを提示 するために重要な構成要素の一つである. ここで, ウェブ検索クエリのうちのどれだけが知識 パネルの提示の対象になりうるかについては, いくつ か報告がある [3, 9]. しかし, これらの報告は英語圏のユーザーをターゲッ トとした商用ウェブ検索エンジンにおいての話であり, 日本の商用検索エンジンの検索ログにおいてどのよう な分布になっているかは定かではない. また, 日本語ウェブ検索クエリに対するエンティティ リンキングの研究はほとんど行われていない. [10] は 日本語のウェブ検索クエリに対する教師なしのエン ティティリンキング手法を提案している. しかし, こ の手法ではエンティティタームの周辺語を考慮したエ ンティティリンキングを行えていない. そこで本研究では次のような貢献を行う (i) エンティティリンキングの観点から, 日本の商用 検索エンジンの実際のクエリログの分類を行う. (ii) 日本語クエリに対する, 周辺語を考慮した教師な しのエンティティリンキング手法を提案し,state- of-the-art の性能を達成したことを示す.
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