【技術分類】
Ｄ−６−（１） 対話機能
【技術の名称】
対話的類似画像検索機能
【技術内容】
画像内容に基づいた類似画像検索システムでは、さまざまな画像内容に対応した索引や検索キーの自動生成が必要である。従来の研究ではさまざまな画像内容ごとに特徴量を抽出していたため、画像データベースシステムは複雑になる。
開発したシステムの基本的アイデアは、画像をウェーブレット変換して得られるウェーブレット分解係数空間から、さまざまな画像内容に対応した特徴量を効率よく記述することにある。ユーザは検索結果を見ていろいろと質問画像を変えながら、目的の画像あるいは類似した画像を検索できる対話的システムが必要となる。
「対話的類似画像検索システム」の例示画検索、輪郭画検索、スケッチ画検索、これらを組み合わせた対話的検索機能（図１、図２、図３）はウェーブレット変換を用いることにより統一的に実現され、ユーザインタフェースとしてWWWブラウザ上で操作が行える（図４）。これにより曖昧な手がかりからでも、対話的に類似画像を検索できる。
【図】
図１ 検索方式の指定の画面
出典：「ウェーブレット変換を用いた対話的類似画像検索システム」、「bit Vol.31 No.12 通巻399号」、（1999年12月１日）、小早川倫広、星守著、共立出版（株）発行、37頁 図７ 検索方式の指定の画面
図２ スケッチ画による検索結果
出典：「ウェーブレット変換を用いた対話的類似画像検索システム」、「bit Vol.31 No.12 通巻399号」、（1999年12月１日）、小早川倫広、星守著、共立出版（株）発行、37頁 図８ 「着物」のスケッチ画による検索結果
図３ システムが例示したサンプル画像からの検索
出典：「ウェーブレット変換を用いた対話的類似画像検索システム」、「bit Vol.31 No.12 通巻399号」、（1999年12月１日）、小早川倫広、星守著、共立出版（株）発行、38頁 図10 システムが例示したサンプル画像からの検索
図４ 対話的類似画像検索システムの概要
出典：「ウェーブレット変換を用いた対話的類似画像検索システム」、「bit Vol.31 No.12 通巻399号」、（1999年12月１日）、小早川倫広、星守著、共立出版（株）発行、34頁 図３ 対話的類似画像検索システムの概要
【応用分野】
【出典／参考資料】
「ウェーブレット変換を用いた対話的類似画像検索システム」、「bit Vol.31 No.12 通巻399号」、（1999年12月１日）、小早川倫広、星守著、共立出版（株）発行、30頁〜41頁
【技術分類】
Ｄ−６−（１） 対話機能
【技術の名称】
関係学習を用いたファイル生成による対話的Web検索
【技術内容】
検索エンジンが提供する順位はユーザの検索意図を反映していないこともあり、順位が低くてもユーザの要求を満たすWebページ（適合ページ）がたくさん見つかる場合も多い。ランキング手法はそれぞれの検索エンジン独自の手法が用いられ、ほとんどの場合、その設定をユーザが調整することはできない。よい検索結果を得るには検索エンジンの返すヒットリストから適合ページのみを自動的に選別する処理を行うことが必要である。
図は、検索エンジンが返すヒットリストを逐次的にフィルタリングすることによって、適合ページを効率よく選別する対話的な検索処理システムの構成とその検索手続きを示したものである。
まず、ユーザによる検索結果の判定が行われる。適合ページと非適合ページに分けられ、訓練ページとして保存される。フィルタを生成する際に必要な情報を訓練ページの解析により調べる。具体的には、各キーワードのページにおける出現場所（タイトルやアンカーテキストなど）と接近しているキーワードの組み合わせを各訓練ページごとに調べ、リテラルを生成して、フィルタを構成する条件候補集合を作る。この条件候補集合を使って、関係学習を行い、適合ページを含み非適合ページを排除するフィルタを自動生成する。このフィルタが「クエリの修正と再検索処理」と「適合か非適合ページかに分類するフィルタリング処理」に反映される。
検索エンジンGoogleにこのフィルタを付け検証実験を行った。ほとんどのトピックスにおいて、フィルタをつけた場合のほうが適合ページ獲得率が高かった。
【図】
図 フィルタリングを伴なう検索処理
出典：「関係学習を用いたファイル生成による対話的Webページ検索」、「情報処理学会研究報告 Vol.2001 No.20」、（2001年３月５日）、岡部正幸、山田誠二著、（社）情報処理学会株発行、198頁 図１ フィルタリングを伴なう検索処理
【応用分野】
【出典／参考資料】
「関係学習を用いたファイル生成による対話的Webページ検索」、「情報処理学会研究報告 Vol.2001 No.20」、（2001年３月５日）、岡部正幸、山田誠二著、（社）情報処理学会株発行、197〜204頁
【技術分類】
Ｄ−６−（１） 対話機能
【技術の名称】
検索項目の一覧表示
【技術内容】
地球観測機関の多くは、地球観測データおよび関連情報をWWWサーバにのせて提供しているが、ユーザは目的とする情報機関にアクセスすることが非常に困難である。そこでユーザ側の知識にある衛星、センサ、物理量のキーから地球観測機関を検索するシステムにより、ユーザーからの検索入力インターフェイスとサーバへのアクセス整備を目指す。
検索したい項目を一覧から選択すると、その検索キーを取り扱う観測機関名一覧表をもとに、目的の機関へリンクするシステムを作成した。このシステムにより、ユーザにとって有効な検索キーから地球観測機関の検索が可能となった（図）。
ただし、適合率にまだ課題があるので、今後は検索キーを増やし、さらに多重検索を実現させることが必要である。
【図】
図 検索システムの構造、検索開始画面
出典：「フルテキストサーチによる地球観測データベースのURL検索」、「日本リモートセンシング学会第22回（平成９年度春季）学術講演会論文集」、（1997年５月６日）、新井康平、寺山康教、道津正徳、江藤博文著、（社）日本リモートセンシング学会発行、192頁 図７ 検索システムの構造、検索開始画面
【応用分野】
【出典／参考資料】
「フルテキストサーチによる地球観測データベースのURL検索」、「日本リモートセンシング学会第22回（平成９年度春季）学術講演会論文集」、（1997年５月６日）、新井康平、寺山康教、道津正徳、江藤博文著、（社）日本リモートセンシング学会発行、191頁〜192頁
【技術分類】
Ｄ−６−（１） 対話機能
【技術の名称】
文書検索における対話的なガイダンス機能
【技術内容】
文書検索における対話的なガイダンス機能については、近年情報の可視化という観点が注目されており、大きく分けて文書間の関係に着目する場合と出現単語に着目する場合がある。
本研究は後者に属し、単語間の関連性を視覚的に表示するシステムを試作した（図１）。具体的には検索途中の文書集合に特徴的に出現する語群を相対的な頻度（当該文書集合における頻度と全体頻度の比）に基づいて抽出し、さらに特徴語相互間の関連性を共起統計（同じ文書中に使われやすい度合）で検出した（図２）。それらをグラフ状に表示することによりユーザは文書集合の傾向を一覧できるようになり、次の検索ステップを考える際に参考にすることができる（図3a〜図3d）。
【図】
図１ 検索作業と連動した特徴語表示
出典：「動的な共起解析を用いた対話的文書検索支援」、「自然言語処理 96-NL-115」、（1996年９月13日）、丹羽芳樹著、情報処理学会発行、101頁 図１ 検索作業と連動した特徴語表示
図２ 共起統計による単語間関連度の計算
出典：「動的な共起解析を用いた対話的文書検索支援」、「自然言語処理 96-NL-115」、（1996年９月13日）、丹羽芳樹著、情報処理学会発行、102頁 図２ 共起統計による単語間関連度の計算
図３
出典：「動的な共起解析を用いた対話的文書検索支援」、「自然言語処理 96-NL-115」、（1996年９月13日）、丹羽芳樹著、情報処理学会発行、103頁 図3a、3b、3c、3d 検索例「ニュートン」
【応用分野】
検索絞り込みなどの対話的な検索ガイダンス
【出典／参考資料】
「動的な共起解析を用いた対話的文書検索支援」、「自然言語処理 96-NL-115」、（1996年９月13日）、丹羽芳樹著、情報処理学会発行、99頁〜106頁
【技術分類】
Ｄ−６−（１） 対話機能
【技術の名称】
適合フィードバックによる効果的探索
【技術内容】
適合フィードバックは適合文書を効率良く探し出すために役立つ検索支援機能の枠組みであり、検索途中に見つけた適合文書を使ってユーザの検索要求を自動的に推定しながら徐々に他の適合文書を集めていくという対話的アプローチを実現する（図）。
この手法の目的はユーザが付与したキーワード群に対して、さらに効果的となるような組み合せを探索することであり、一般の非専門家ユーザが作り出せぬようなルールを生成できる点が提案手法のセールスポイントとなる。生成されるルールは、変換を施せばそのままWeb検索の入力とすることも可能である。
今後の課題は、提案手法を実際の検索システムの支援機能として役立てていくこと、およびWebページのような構造を持つ文章の検索に適用することである。
【図】
図 適合フィードバックによる対話的な検索
出典：「関係学習を用いた対話的文書検索」、「人工知能学会全国大会（第14回）論文集」、（2000年７月３日）、岡部正幸、山田誠二著、（社）人工知能学会発行、187頁 図１ 適合フィードバックによる対話的な検索
【応用分野】
【出典／参考資料】
「関係学習を用いた対話的文書検索」、「人工知能学会全国大会（第14回）論文集」、（2000年７月３日）、岡部正幸、山田誠二著、（社）人工知能学会発行、187頁〜188頁
【技術分類】
Ｄ−６−（１） 対話機能
【技術の名称】
意味的適合フィードバック
【技術内容】
Web検索の際にかかる労力を軽減させるための技術のひとつに適合フィードバックがある。適合フィードバックとは検索されたページ群の中からユーザがページを選択し、選択されたページの特徴ベクトルを用いて、もとの質問ベクトルを修正するというものである。Web検索における適合フィードバックにおいては、あるページをサンプルページとしてユーザが実際に見て評価し、その評価をもとに再検索、または検索結果の再構成を行う。
しかし、従来のWeb検索における適合フィードバックではページの評価は「良い」あるいは「悪い」の２種類であった。そのため、従来の適合フィードバックの手法は、「良い」と評価されたページに類似したページを獲得するのには有効だが、ユーザの要求が「この話題についてのより詳しいページが欲しい」などのように複雑になると、十分にユーザの要求をシステムが把握できず、適合フィードバックの結果とユーザの求めていたものが一致しないことがある。
そこで、本研究では、「良い」または「悪い」の二元論的な評価に基づいて、「良い」と評価されたサンプルページに類似したページを集めるだけの従来の適合フィードバックではなく、サンプルページとユーザの要求しているページの違いを評価としてシステムに渡すことによって、そのような差異を持つページのスコアを高め、検索結果にそのスコアリングを反映させる意味的な適合フィードバック機構を提案する。
具体的な手法としては、検索結果内の各ページの単語情報をそのページを表す特微量とみなし、サンプルページと判定するページのお互いの単語数を比較したり、お互いのページ内の単語の共起度を測定することによって、そのページの相対的な情報量や話題の広がりを測定する。
【図】
図 システムの構成
出典：「Web検索における意味的適合フィードバック機構」、「情報処理学会研究報告 00-DBS−122−21（2000）」、（2000年７月26日）、平田陽一、松倉健志、田島敬史、田中克己著、情報処理学会発行、140頁 図２ システムの構成
【応用分野】
【出典／参考資料】
「Web検索における意味的適合フィードバック機構」、「情報処理学会研究報告 00-DBS−122−21（2000）」、（2000年７月26日）、平田陽一、松倉健志、田島敬史、田中克己著、情報処理学会発行、137頁〜144頁
【技術分類】
Ｄ−６−（１） 対話機能
【技術の名称】
Rocchioフィードバック
【技術内容】
文書データベースから必要な文書を検索するのは難しい。レレバンスフィードバックは検索結果の中から検索した必要文書を利用して検索式を修正し、新たな検索式を作成する手法である。
Rocchioフィードバックはレレバンスフィードバックを実現する代表的なアルゴリズムである。Rocchioフィードバックはベクトル空間法とTF／IDF法（Term Frequency／Inverted Document Frequency）によるフィードバック情報を用いて文書検索の精度を向上させる手法である。
ベクトル空間法は文書や検索要求文をベクトル空間上のベクトルとして表現する。このベクトル空間は扱う単語の種類と等しい数の次元を持ち、文書は文書中の単語が持つ重要性を示す「重み」を要素としたベクトルによって表される。TF／IDF法は、文書データベース中の多くの文書に登場する語は重要ではなく、特定の文書において多く登場する語は重要とすることで単語の「重み」を決定する方法である。文書di中の単語tiの「重みwi，j」は、文書dj中に単語tiが出現する回数fi，j、および単語tiが出現するデータベース中の文書数niと文書データベース中の文書総数｜DB｜の逆数を用いて（１）式で計算される。
Rocchioフィードバックは、検索者が必要または不要の判定をした文書のベクトルを用いて検索要求文のベクトルを修正することで、検索者の意図を検索式に反映する。検索要求文のベクトルをvq、提示した文書中から検索者が選択した必要文書numrel件の持つベクトルの和をvrel、検索者が選択しなかった文書（不要文書）のうち、選んだ文書より上位にある文書numnorel件の持つベクトルの和をvnonrelとしたとき、新しいベクトルは（２）式で表される。
検索要求文に対する文書のスコアは検索式のベクトルと文書のベクトルとの内積によって計算され、検索システムはスコアの高い順に文書を順位付けしてユーザに提示する。Rocchioフィードバックによるシステム構成を図２に示す。
【図】
図１ 式（１）（２）
出典：「検索語間における共起関係の特定によるレレバンスフィードバックの高精度化」、「情報処理学会論文誌 Vol.40 No.3」、（1999年３月15日）、中島浩之、木谷強、岡田守著、（社）情報処理学会発行、1237頁 式
図２ Rocchioフィードバック
出典：「検索語間における共起関係の特定によるレレバンスフィードバックの高精度化」、「情報処理学会論文誌 Vol.40 No.3」、（1999年３月15日）、中島浩之、木谷強、岡田守著、（社）情報処理学会発行、1238頁 図１ Rocchioフィードバック
【応用分野】
【出典／参考資料】
「検索語間における共起関係の特定によるレレバンスフィードバックの高精度化」、「情報処理学会論文誌 Vol.40 No.3」、（1999年３月15日）、中島浩之、木谷強、岡田守著、（社）情報処理学会発行、1236頁〜1244頁
【技術分類】
Ｄ−６−（１） 対話機能
【技術の名称】
決定木学習アルゴリズムＩＤ３による検索式作成
【技術内容】
文書データベースから必要な文書を検索するのは難しい。検索結果の中から検索した必要文書を利用して検索式を修正し、新たな検索式を作成する手法の一つに「決定木学習アルゴリズムID3」法がある。
例えば、検索語kwd1、kwd2、kwd3、kwd4、kwd5を用いて、とりあえず「OR」の関係で検索したとする。検索者は、収集した文書のうち、文書番号５、12、48、256、1024に対して「必要、不必要」の判断を下したとする。この様子を木構造で表すと図のようになる。この木構造から容易に新しい検索式を作成することができる。すなわち、最後の必要文書を得るパスで用いた単語をANDで結合して検索式を作り、さらに各パスで得られた検索式をORで結合したものを最終的な検索式とする。この検索式が検索者の意図を反映した新しい検索式である。
新しい検索式によって検索される文書は、ANDにより結合された各単語が共起する文書になる。そのため決定木学習アルゴリズムID3によって得られる検索式は、必要文書に存在し、不要文書には存在しない単語の共起を表していると考えることができる。
【図】
図 ID3による検索式作成
出典：「検索語間における共起関係の特定によるレレバンスフィードバックの高精度化」、「情報処理学会論文誌 Vol.40 No.3」、（1999年３月15日）、中島浩之、木谷強、岡田守著、（社）情報処理学会発行、1239頁 図２ ID3による検索式作成
【応用分野】
【出典／参考資料】
「検索語間における共起関係の特定によるレレバンスフィードバックの高精度化」、「情報処理学会論文誌 Vol.40 No.3」、（1999年３月15日）、中島浩之、木谷強、岡田守著、（社）情報処理学会発行、1236頁〜1244頁
【技術分類】
Ｄ−６−（１） 対話機能
【技術の名称】
共起関係を重視する修正Rocchioフィードバック
【技術内容】
Rocchioフィードバックは検索精度を向上させる手段として有効性が確認されており、この手法が提供するスコアは検索者が文書を閲覧する際の指標となっている。しかし、Rocchioフィードバックには、必要文書か不要文書かを判断する上で重要な単語の共起関係が反映されていないため、重要な共起を含む文書であっても与えられるスコアは必ずしも大きくならないといった問題点がある。
ここに提案された「修正Rocchioフィードバック」とは、決定木学習アルゴリズムID3などの手法を利用して、重要な共起をRocchioフィードバックの出力順位に反映させる手法に関するものである。
図は修正Rocchioフィードバックの構成を示したものである。その手順は以下のとおりである。
・修正Rocchioフィードバックにより各文書にスコアを与える。
・決定木学習アルゴリズムID3などの手法で共起を含む文書d1、d2、・・・、dmと共起を含まない文書d'1、d'2、・・・、d'mに分類する。
・d1、d2、・・・、dmをRocchioフィードバックによるスコアの高い順にソートして順位1、2、・・・、m位を与える。
・d'1、d'2、・・・、d'mをRocchioフィードバックによるスコアの高い順にソートしてm＋1、m＋2、・・・、m＋n位を与える。
【図】
図 順位付けの補正
出典：「検索語間における共起関係の特定によるレレバンスフィードバックの高精度化」、「情報処理学会論文誌 Vol.40 No.3」、（1999年３月15日）、中島浩之、木谷強、岡田守著、（社）情報処理学会発行、1241頁 図５ 順位付けの補正
【応用分野】
【出典／参考資料】
「検索語間における共起関係の特定によるレレバンスフィードバックの高精度化」、「情報処理学会論文誌 Vol.40 No.3」、（1999年３月15日）、中島浩之、木谷強、岡田守著、（社）情報処理学会発行、1236頁〜1244頁
【技術分類】
Ｄ−６−（１） 対話機能
【技術の名称】
検索情報の一覧表示
【技術内容】
この事例では、汎用機のリレーショナル・データベース管理システムを運用しており、Webからデータベースを検索できるように変更した。各データベース専用の検索システムを構築し、検索履歴の再利用、検索文字列の作成、見やすい画面設計などで検索支援の充実を図った。
検索条件の選択画面では一覧情報を提示し、クリックを多用することで文字入力を極力減らす工夫をしている（図１、図２）。また、絞り込み検索の手順や検索履歴も表示され、クリック一つで行うことができる（図３、図４、図５）。
例示した食品関係データベースでは作り方や材料の他、食品成分値データとのAND検索もできる（図６、図７）。
【図】
図１ 検索の種類
出典：「リレーショナル・データベースのWeb用検索システム」、「京都大学大型計算機センター研究開発部研究発表報告集 第16号」、（2001年３月）、伊藤彰朗、堀池博巳、小沢義明著、京都大学大型計算機センター研究開発部発行、27頁 図５ 検索の種類
図２ 読み仮名順検索文字一覧
出典：「リレーショナル・データベースのWeb用検索システム」、「京都大学大型計算機センター研究開発部研究発表報告集 第16号」、（2001年３月）、伊藤彰朗、堀池博巳、小沢義明著、京都大学大型計算機センター研究開発部発行、28頁 図７ 読み仮名順検索文字一覧
図３ 料理名検索結果（１）
出典：「リレーショナル・データベースのWeb用検索システム」、「京都大学大型計算機センター研究開発部研究発表報告集 第16号」、（2001年３月）、伊藤彰朗、堀池博巳、小沢義明著、京都大学大型計算機センター研究開発部発行、29頁 図８ 料理名検索結果（１）
図４ 絞り込み検索
出典：「リレーショナル・データベースのWeb用検索システム」、「京都大学大型計算機センター研究開発部研究発表報告集 第16号」、（2001年３月）、伊藤彰朗、堀池博巳、小沢義明著、京都大学大型計算機センター研究開発部発行、30頁 図９ 絞り込み検索
図５ 料理名検索結果（２）
出典：「リレーショナル・データベースのWeb用検索システム」、「京都大学大型計算機センター研究開発部研究発表報告集 第16号」、（2001年３月）、伊藤彰朗、堀池博巳、小沢義明著、京都大学大型計算機センター研究開発部発行、30頁 図10 料理名検索結果（２）
図６ 作り方表示
出典：「リレーショナル・データベースのWeb用検索システム」、「京都大学大型計算機センター研究開発部研究発表報告集 第16号」、（2001年３月）、伊藤彰朗、堀池博巳、小沢義明著、京都大学大型計算機センター研究開発部発行、33頁 図12 作り方表示
図７ 成分値の表示
出典：「リレーショナル・データベースのWeb用検索システム」、「京都大学大型計算機センター研究開発部研究発表報告集 第16号」、（2001年３月）、伊藤彰朗、堀池博巳、小沢義明著、京都大学大型計算機センター研究開発部発行、31頁 図14 成分値の表示
【応用分野】
【出典／参考資料】
「リレーショナル・データベースのWeb用検索システム」、「京都大学大型計算機センター研究開発部研究発表報告集 第16号」、（2001年３月）、伊藤彰朗、堀池博巳、小沢義明著、京都大学大型計算機センター研究開発部発行、21頁〜36頁
【技術分類】
Ｄ−６−（１） 対話機能
【技術の名称】
検索関連語のリスト提示
【技術内容】
インターネットの提供する情報空間探索をサーチエンジンにより行う場合、目的とする情報の特定に役立つ検索関連語が提示されれば探索効率が向上する。そこで、このような情報検索の支援となる検索関連語として複数の名詞からなる複合語に着目し、情報リソースから複合語を抽出する手法を提案した。
検索結果の情報リソースに含まれる重要なキーワードを関連語としてリスト提示するのは絞り込みや、再検索に有効な手段である（図）。
【図】
図 関連語を提示する検索クライアント
出典：「インターネット情報探索に適した複合語検出」、「情報処理学会研究報告 Vol.97 No.106」、（1997年11月13日・14日）、神林隆、清水奨、佐藤進也、風間一洋著、（社）情報処理学会発行、20頁 図１ 関連語を提示する検索クライアント
【応用分野】
【出典／参考資料】
「インターネット情報探索に適した複合語検出」、「情報処理学会研究報告 Vol.97 No.106」、（1997年11月13日・14日）、神林隆、清水奨、佐藤進也、風間一洋著、（社）情報処理学会発行、19頁〜26頁