情報処理学会 第73回全国大会講演要旨

本研究では，言語横断型の潜在関係検索という検索パラダイムを提案する．
本検索エンジンは，言語を跨った類似関係を認識し，入力エンティティペアと
類似関係を持つエンティティペアを検索する．
例えば，クエリ{(日本, 富士山),(Germany, ?)}に対して，
文 "日本の最も高い山は富士山である．"
や"Germany's highest mountain is Zugsptize." を根拠として，
Zugspitze という結果を出力する．
本稿では，上記の検索パラダイムを実現するための語彙パターン翻訳手法や言語横断型の言い換え表現
の認識手法について説明する．
次に，ウェブコーパスでの評価実験で，提案手法がベースラインよりも高い平均逆順位(MRR)を達成し，
英語‐日本語の言語横断型のクエリセットでは，0.430のMRR値を達成することを示す．