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利用者が検索システムに投入する問合せの背後には複雑な検索要求が存在する.この情報を利用できないことが検索精度の低下を招く原因の1つである.本研究では, 自然文で表現された検索要求のうち不適合条件に着目し, これを係受け解析といくつかのルールを用いて構造化し, この構造を検索に反映させる手法を提案する.情報検索システム評価用テストコレクションNTCIR-2を用いて評価実験を行なったところ, 初期検索が単語1, 2個程度の比較的短い検索質問の場合には, 本手法の検索精度はRocchio型の適合フィードバック手法と同等であることが示された.
Complex information needs are hidden in every query that is used to retrieve information requested by users. The non-availability of these complex information needs decreases the accuracy of information retrieval systems. Our proposed retrieval method uses non-relevancy information to clarify users' complex information needs. In our method, the non-relevancy information, which is represented by natural language sentences, is first structured using dependency analysis and heuristics. Next, the structured non-relevancy information is translated into a structured query and then used to score and rank the documents retrieved. Retrieval experiments using the NTCIR-2 test collection for information retrieval systems have shown that our method is equivalent to Rocchio's automatic relevance feedback method, when the initial query consists of only a few words.
