[論文レビュー] Semantic Arabic Information Retrieval Framework

Eissa M. Alshari|arXiv (Cornell University)|Dec 10, 2015

Semantic Web and Ontologies参考文献 42被引用数 3

ひとこと要約

本稿は、従来のキーワードベースのモデルの限界を補うために、意味的インデクシングと文脈に配慮したランク付けアルゴリズムを統合した意味的アラビア語情報検索フレームワークを提案する。意味的関係を活用することで、多義語性と類義語性の問題を改善し、アラビア語テキストにおける文脈的意味の処理において、従来の手法よりも優れた性能を示している。

ABSTRACT

The continuous increasing in the amount of the published and stored information requires a special Information Retrieval (IR) frameworks to search and get information accurately and speedily. Currently, keywords-based techniques are commonly used in information retrieval. However, a major drawback of the keywords approach is its inability of handling the polysemy and synonymy phenomenon of the natural language. For instance, the meanings of words and understanding of concepts differ in different communities. Same word use for different concepts (polysemy) or use different words for the same concept (synonymy). Most of information retrieval frameworks have a weakness to deal with the semantics of the words in term of (indexing, Boolean model, Latent Semantic Analysis (LSA) , Latent semantic Index (LSI) and semantic ranking, etc.). Traditional Arabic Information Retrieval (AIR) models performance insufficient with semantic queries, which deal with not only the keywords but also with the context of these keywords. Therefore, there is a need for a semantic information retrieval model with a semantic index structure and ranking algorithm based on semantic index.

研究の動機と目的

• 多義語性や類義語性といった意味的現象を処理するうえで、キーワードベースのアラビア語情報検索の欠点を是正すること。
• 表面的なキーワードを越えた文脈的意味を捉えることができる意味的インデクシング構造の開発。
• 意味的類似度に基づくランク付けアルゴリズムの設計により、意味的クエリの検索関連性を向上させること。
• IRパイプラインに意味的理解を統合することで、アラビア語テキストの検索パフォーマンスを向上させること。

提案手法

• 意味的関係を用いて語をその概念的意味にマッピングする意味的インデクシング構造を提案する。
• キーワードマッチングではなく意味的類似度に基づいて文書の関連性を評価する文脈に配慮したランク付けモデルを採用する。
• 多義語性や類義語性といったアラビア語語彙の曖昧性を解消するため、意味的分析技術を統合する。
• 用語と概念を結びつけるために知識ベースまたは意味的リソースを活用し、インデクシングの正確性を向上させる。
• 潜在的意味分析の原則を応用するが、語の意味をよりよくモデル化するため、意味的文脈を拡張して応用する。
• 語の頻度と概念的類似度の両方を考慮する意味的ランク付け関数を適用し、文書をランク付けする。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 意味的インデクシングは、キーワードマッチングを越えて、どのようにアラビア語情報検索を改善できるか？
• RQ2 文脈に配慮したランク付けは、アラビア語における意味的クエリの検索精度をどの程度向上させるか？
• RQ3 意味的関係は、アラビア語テキストにおける多義語性と類義語性を効果的に解消できるか？
• RQ4 提案されたフレームワークは、文脈的意味を処理するうえで、従来のIRモデルをどの程度上回るか？
• RQ5 意味的類似度は、アラビア語情報検索における文書ランク付けを向上させるうえで、どのような役割を果たすか？

主な発見

• 提案されたフレームワークは、語の間の意味的関係を捉えることで、検索精度を顕著に向上させた。
• 意味的インデクシングにより、同じ語の複数の意味を区別することで、アラビア語テキストの曖昧性が低減された。
• 文脈に配慮したランク付けアルゴリズムは、従来のキーワードベースのモデルに比べて、関連性ランク付けにおいて優れた性能を示した。
• 文脈と概念的意味の理解を要する意味的クエリにおいて、システムは強化されたパフォーマンスを示した。
• IRパイプラインに意味的分析を統合することで、より正確で関連性の高い文書の検索結果が得られた。