[論文レビュー] Semantic Information Retrieval Using Ontology In University Domain

Swathi Rajasurya, Tamizhamudhu Muralidharan+2 more|arXiv (Cornell University)|Jul 24, 2012

Semantic Web and Ontologies参考文献 2被引用数 11

ひとこと要約

本論文では、語彙的マッチングを越えて検索の関連性を向上させるために、オントロジーに基づく知識表現を活用する大学分野向けの意味的情報検索システムSIEUを提案する。クエリを構文的および意味的に分析し、キーワード拡張を適用し、独自のアルゴリズムを用いた再ランク付けを行うことで、Googleなどの従来の検索エンジンと比較して、SIEUは検索精度を顕著に向上させる。

ABSTRACT

Today's conventional search engines hardly do provide the essential content relevant to the user's search query. This is because the context and semantics of the request made by the user is not analyzed to the full extent. So here the need for a semantic web search arises. SWS is upcoming in the area of web search which combines Natural Language Processing and Artificial Intelligence. The objective of the work done here is to design, develop and implement a semantic search engine- SIEU(Semantic Information Extraction in University Domain) confined to the university domain. SIEU uses ontology as a knowledge base for the information retrieval process. It is not just a mere keyword search. It is one layer above what Google or any other search engines retrieve by analyzing just the keywords. Here the query is analyzed both syntactically and semantically. The developed system retrieves the web results more relevant to the user query through keyword expansion. The results obtained here will be accurate enough to satisfy the request made by the user. The level of accuracy will be enhanced since the query is analyzed semantically. The system will be of great use to the developers and researchers who work on web. The Google results are re-ranked and optimized for providing the relevant links. For ranking an algorithm has been applied which fetches more apt results for the user query.

研究の動機と目的

• 大学関連のクエリに対して意味的に関連するコンテンツを抽出する際、従来のキーワードベース検索エンジンの限界を克服すること。
• 大学環境に特化したドメイン固有の意味的検索エンジン（SIEU）を設計および実装すること。
• オントロジーを構造化された知識ベースとして活用し、ユーザーのクエリの意味的深層的理解を可能にすること。
• 意味的クエリ解析、キーワード拡張、知能的な再ランク付けを通じて、検索結果の関連性を向上させること。
• 研究者や開発者に対して、学術的コンテンツ向けにより正確で文脈に配慮した情報検索ソリューションを提供すること。

提案手法

• システムは、大学分野におけるドメイン固有の概念および関係を表現するため、コア知識ベースとしてオントロジーを採用する。
• クエリは、表面的なキーワードを越えた意味を抽出できるように、構文的および意味的に分析される。
• 検索範囲を広げて洗練させるために、オントロジーから得られる類義語および関連語を用いてキーワード拡張が適用される。
• キーワード頻度ではなく、意味的関連性に基づいて結果を優先順位付けする再ランク付けアルゴリズムが実装される。
• ウェブコンテンツが処理され、オントロジーにマッピングされることで、検索時の意味的マッチングが可能になる。
• 標準検索エンジン（例：Google）からの結果を、意味的モデルを用いて再ランク付けすることで、正確性が向上する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 オントロジーに基づく知識表現は、大学分野における検索結果の関連性をどのように向上させるか？
• RQ2 学術的文脈において、意味的クエリ解析は、従来のキーワードベース検索に比べてどの程度優れているか？
• RQ3 オントロジー的関係を用いたキーワード拡張は、情報検索のリcallおよび精度を向上させるか？
• RQ4 独自の再ランク付けアルゴリズムは、デフォルトの検索エンジンのランク付けと比較して、結果の関連性をどの程度向上させるか？
• RQ5 意味的理解は、ドメイン特化した学術的検索におけるユーザー満足度にどのような影響を与えるか？

主な発見

• SIEUシステムは、ユーザーのクエリの構文的および意味的側面を分析することで、検索精度を顕著に向上させる。
• オントロジーから得られる用語を用いたキーワード拡張により、文脈的に関連する文書を検出する可能性が高まる。
• 再ランク付けアルゴリズムは、ユーザーの意図とより意味的に整合する結果を優先順位付けするのに成功している。
• 構造化されたドメイン知識を活用することで、SIEUは従来の検索エンジンよりも高い正確性を示している。
• オントロジーの活用により、システムはキーワードの直訳を超えた、複雑な学術的クエリの理解が可能になる。
• 結果から、オントロジーを用いた意味的検索は、学術的情報検索において実用的で効果的なアプローチであると示唆される。