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- 2. 背景 • 企業内や研究グループ内等で問題解決を行うた めには、適切な専門知識・経験を持った人物を割 り当てることが必要となる。 • しかし、数百人を超える規模になると、適切な専 門家を探すのが容易ではなくなってくる。都産技 研のような地方公設試では、多種多様な中小企 業の要望に応じるため、多くの専門分野 に対応する必要がある。 • 相応しい専門家をリストアップ可能な 専門家検索方法が重要となってくる 2
- 3. 背景2 • 当所のような公設試験場では、中小企業等 の幅広い要望に応えるため、多くの分野の 専門家を揃えて相談業務を行っている。 • ユーザーは、同様の意味、関連する 意味を持つ検索語でも検索したい。 お客さんによって、使用する単語が違う。 • 特に相談業務においては、専門家に問い合わせる作 業のコストが重いため、検索の精度が重要となる。 • 人手を煩わせないため、検索情報を自動で構築 出来ることが好ましい。
- 4. 背景3 • 適切な専門家を探すための 専門家検索システムを作成した。 • その構築の際には、専門家と検索語を 関連付けるためのタグが重要となる。 • 本発表では、タグを作成するさいに利用する辞書デ ータとして、IPA辞書を用いた場合とJST科学技術シ ソーラスに記載されている語を辞書データ代わりとし て用いた場合について比較・分析を行った。
- 5. • 専門家一人一人にタグをつけて、そのタグとの関連度な どを用いて検索を行う方法。 • タグの作成には、企業内の文書やweb上にあるビッグデ ータを使用。 従来方法 5 専門家名 Aさん タグ 言語処理、類義語、検索エンジン 専門家名 Bさん タグ 超音波、探傷試験、毒性物質、害虫駆 除 専門家とタグの関係例
- 6. 従来方法の問題点 6 専門家名 Aさん タグ 言語処理、類義語、検索エンジン、X線 専門家名 Bさん タグ 超音波、探傷試験、毒性物質、害虫駆除 • 研究分野が多様化している。 • 一人の専門家が、複数の専門分野を取り扱うことが 増えてきている。 原因 問題点 Bさんは「超音波探傷試験」と「毒性物質」の専門家であり、「 害虫駆除」には詳しくないにも関わらず、それら2つのタグと関 わりの深い「害虫駆除」でも関連性が高いとして検索される可 能性がある。
- 7. 解決のためのデータ構造 7 階層的なタグ付けを行うことで、 複数の専門分野を持つ場合でも 、 区別可能となる。 Aさん 言語処理 類義語 シノニム 検索エンジン 1 23 2 Bさん 超音波探傷試験 超音波 探傷試験 クロム 2 11 2 毒性物質 毒物 2 画像検索 WEB検索 12 ホウ酸 1 2 害虫駆除 2
- 9. 検索方法 検索語が一語の場合 最も専門家と距離の近いタグを取出し、距離の近い順に専門家をラ ンキングして、その順に表示する。例：Bさんと「害虫駆除」の距離 は6 Bさん 超音波探傷試験 超音波 探傷試験 クロム 2 11 2 毒性物質 毒物 2 ホウ酸 1 2 害虫駆除 2 害虫駆除 4 Cさん 害虫駆除 超音波 毒物 1 3 2 検索語が複数の場合 最も専門家と距離の近いタグを順次取り出す。パスが重なる部分は 加算しない(最小シュタイナー木)。 例：Bさんと「超音波」「害虫駆除」の距離は7」
- 10. 比較方法 手順の「(3)個々のタグの重要度を計算」において、 (i) IPA辞書のみを使用した場合、 (ii) JST科学技術シソーラスを利用した場合、 について、それぞれ検索システムを構築した。 • 一例として、検索語「放射能」で検索した際の5位まで のランキング結果を比較した。 • あらかじめ、検索語とそれに対する各専門家の関連度を 4段階評価で定めておき、検索を20件行い、nDCG@5の 平均値を比較した。
- 15. まとめ • 階層構造を持つことにより、複数の専門分野が存 在しても相応しい人物をリストアップ可能。 • その構成方法から、自動で検索情報を構成可能 。 • 「JST科学技術用語シソーラス」を利用することで 、不要な語を省き、より精度の高い検索が可能と なった。人材マッチン グ 新規プロジェクト 立ち上げ 相談対応
- 16. 16
- 17. アドベンチャー杯にかける意気込み 17 • データを活用して、人の知的活動に役立てたい。 • 人が気付かない/気づきにくい情報を得たい。 • 公設試験場が参加するのは、初ということなので 、頑張りたい。
- 21. 分析のプロセス-階層構造の作成(4) (4)タグ間の距離の計算 トピックに対する特徴量 を利用して、1000次元のベクトル空間を作成して、 その特徴ベクトル同士の距離をタグ間の距離とする。 ・・・𝑝 𝑡0 log 𝑝(𝑡0) 𝑝 𝑡1 log 𝑝(𝑡1) 𝑝 𝑡2 log 𝑝(𝑡2) 𝑝 𝑡1000 log 𝑝(𝑡1000) 特徴ベクトル
- 23. 分析のプロセス-NDCGによる評価 𝐷𝐶𝐺@𝑘 = 𝑖=1 𝑘 2 𝑟𝑒𝑙𝑖 − 1 𝑙𝑜𝑔2(𝑖 + 1) 𝑁𝐷𝐶𝐺@𝑘 = 𝐷𝐶𝐺@𝑘 𝐼𝐷𝐶𝐺@𝑘 𝑘: 評価の対象とする順位の最大値。 𝑟𝑒𝑙𝑖: 𝑖番目にランキングされた対象の関連度。妥当性。 今回は、与えられた検索語に対する専門家の評価を0から3 の 4段階で評価して、𝑟𝑒𝑙𝑖とした。 𝐼𝐷𝐶𝐺@𝑘: 最も理想的なランキングの際の𝐷𝐶𝐺@𝑘の値。