著者
湯本 高行 田中 克己
出版者
一般社団法人情報処理学会
雑誌
情報処理学会論文誌データベース(TOD) (ISSN:18827799)
巻号頁・発行日
vol.48, no.11, pp.83-92, 2007-06-15

知りたい情報について知識がない状態で検索を行う場合,ユーザは検索結果を閲覧しても,必要なすべての情報を得られたのかどうかを判断することができない.また,現在のページごとの検索では知りたい事柄について1ページで十分な情報を持ったページが存在するとは限らず,そのため解として適切なページが見つかるとは限らない.そこで,ユーザの求める情報の全容を表すページ集合を発見する全容検索を提案する.全容検索は,通常のページごとの検索結果から,あるキーワードについて話題の広さと深さの両方を兼ねそなえたページ集合を生成し,それをランキングする.全容検索では,話題の漏れのないようにページを網羅的に収集するのではなく,検索結果集合から詳細グラフという語の詳細関係を表すグラフを計算し,ページ集合の表す内容やページ間の内容の重複を表現し,ページ間の内容の重複ができるだけ少なく,ユーザが効率良く閲覧できるようなページ集合を生成する.本稿では,ページ集合を対象とした全容検索と通常の検索やページごとの全容検索などを比較し,ページ集合を解として全容検索をすることの有効性を示す.When a user searches Web by a query keyword X about which he/she has no knowledge, it is difficult for him/her to evaluate to what extent each answer page includes topics about X. Furthermore, conventional page-by-page search might not always return an appropriate page as an answer that include enough topics about X. In order to solve these problems, we propose overview search to find page sets which describe overview about what users want to know. Overview search is to find page sets which describe both of wide topics and deep detail about a given query and rank them. However, users don't want to browse too big page sets. Therefore, in overview search, pages in a page set should have less duplicated information. We construct as compact page set as possible by using a Detailing Graph. The Detailing Graph represents detailing-relationship between terms in search results. We express the information which page sets have and the duplication between pages by using the Detailing Graph and construct the page sets which have more information and less duplication. In this paper, we compare our overview search returning page sets as answers, overview search returning pages as answers and conventional Web search. We show some experimental results and the effectiveness of overview search.
著者
姚左軍 潰田 喬
出版者
一般社団法人情報処理学会
雑誌
情報処理学会論文誌 (ISSN:18827764)
巻号頁・発行日
vol.37, no.11, pp.2056-2064, 1996-11-15

特徴ベクトルを用いた画像や全文などのデータベースの類似検索において 検索の効率に及ぼす特徴ベクトルのインデックス方法は1つの大きな課題となっている. 本稿では データ間に存在する類似性に基づいた特徴ベクトルの分類法である「回帰的クラスタリング」と この分類法で構築された特徴ベクトルの木構造インデックスに適した探索手法である「排除探索法」を提案する. 本提案により特徴ベクトルを用いた画像 全文データベースの類似検索を効率的に行うことができる. すなわち 通常 検索の呼び出し率が10%以下の場合 線形検索手法による類似検索と比べ 本提案による類似検索のコストは3分の1程度にとどまることが 英文フルテキストから抽出した分野情報卜基づく特徴ベクトルを用いた評価実験により確認された.For the similarity retrieval based on feature vectors, how to construct an index of feature vectors to improve the retrieval efficiency has become an important topic. In this article we introduce a newly developed index method of feature vectors, which is 'composed of "recurrence clustering" and "removal search strategy." Recurrence clustering is a classification method used to construct a tree-like index of feature vectors based on similarities between feature vectors, and removal search strategy is a method tailor-developed to suit for searching the index structure constructed by recurrence clustering. The similarity retrieval based on feature vectors can be efficiently improved by this new approach. That is, the retrieval cost of this approach is less than that of linear associative retrieval strategy when the recall ratio is less than 10%. The effectiveness of the approach was confirmed in relative experiments using feature vectors extracted from full-text.
著者
鈴木 宏正 岡本 基 金井 崇
出版者
一般社団法人情報処理学会
雑誌
情報処理学会研究報告グラフィクスとCAD(CG) (ISSN:09196072)
巻号頁・発行日
vol.1999, no.70, pp.1-6, 1999-08-23

三角形メッシュモデルを、特に低価格ハードウェア等で、効率的に描画するためには、グラフィックスパイプラインに発行される頂点数を削減することが重要であり、代表的な方法として、PM表現(Progressive Mesh)と頂点共有表現がある。前者は、ポリゴンの可視性に注目して、動的にモデルの詳細度を変更するLOD (level of Detail)の一種であるが、複雑なデータ構造を必要とする。一方後者は、連続する三角形で頂点を共有するもので、データ構造が単純でまたメモリー効率もよく、広く利用されている。しかし、原理的に1枚1枚の面の生成削除を行うPMに適用することは難しい。本研究では、頂点共有表現の一つであるFAN構造に対して、PM的なLODを適用するProgressive Fan表現法について提案する。試作システムによって頂点発行数を40%程度削減できるLODができることを示した。For efficient rendering of triangular meshes, particularly on a low level graphics hardware, it is critical to reduce the number of vertices passed to the graphics pipeline. Two types of approaches have been used, PM (Progressive Mesh) and vertex sharing by STRIP and FAN structures. The former is a kind of LOD (level of detail) technique, which can dynamically controls the number of vertices according to the visibility of the model. It, however, requires complex polygonal representation. The latter is a traditional technique for representing polygons in a simple data structure of small amount of memory, but does not easily fit to LOD scheme. This paper proposes a LOD technique named Progressive Fan based on FAN data structure. A prototype system is developed to demonstrate that the technique can reduce the number of vertices passed to the pipeline by about 40% in LOD process.
著者
佐野 雅規 八木 伸行 片山 紀生 佐藤 真一
出版者
一般社団法人電子情報通信学会
雑誌
電子情報通信学会技術研究報告. PRMU, パターン認識・メディア理解 (ISSN:09135685)
巻号頁・発行日
vol.106, no.229, pp.89-96, 2006-09-01
被引用文献数
2

本稿では,大量に蓄積されたニュース番組から,映像(画像)付きクイズを自動生成する手法について提案する.クイズの形式には多種多様なものが存在するが,本稿で対象とするのは,映像とそれに関連する説明文とのマッチングを問うクイズである.このようなクイズを生成するためには,映像または説明文同士の「似て非なる」関係を見つけ出す必要がある.また,通常の文字だけのクイズと違い,映像がクイズとして適切である必要があり,どのような画像も利用できる訳ではない.本稿では,これら映像クイズを自動生成する際の問題点を整理し,表層的な解析だけで生成する手法を提案する.また,その実験結果についても報告する.