情報検索

情報検索とは

情報検索とは、コンピュータを用いて、大量のデータ群の中から利用者の目的に合致するデータを取り出す技術です。検索対象となるデータは、文書、画像、音声、映像など、多岐にわたるメディアやそれらの組み合わせを含みます。インターネットの発展により、検索はオンラインで行われることが一般的ですが、ここでは情報検索を支えるコンピュータ側の仕組みについて詳しく解説します。

情報検索技術は、人間が直接データを管理するのに比べ、データ量や一貫性の制約を受けにくい利点があります。高速で安定したシステムにより、利用者に適切な情報を提供することが可能です。

情報検索の全体像

情報検索は、様々な分野の技術を基盤としています。データベースによるデータ管理、自然言語処理による文書解析、信号処理による画像や音声の解析、図書館情報学に基づくメタデータの扱い、数学理論を応用した検索アルゴリズムなど、多岐にわたる要素技術が組み合わさって構成されています。

情報検索システムは、情報検索を実現するためのソフトウェアとハードウェアから成り立ちます。ここでは、特にソフトウェアに焦点を当て、現在広く利用されているシステムの構成について説明します。

情報検索の歴史と課題

1970年代には、学術文献や論文の管理をコンピュータで行うため、大規模図書館で情報検索システムが導入されました。現在でも、図書館の蔵書検索や電子ジャーナル、統計データベースなどで広く利用されています。1990年代以降は、Googleなどの検索エンジンが普及し、Web上のデータを対象とした情報検索が身近なものとなりました。

2000年代以降の情報検索の課題は、以下のようにまとめられます。

Deep Web（ショッピングサイトなど）の検索
直感的なユーザーインターフェースの実現
人間のような高度な判断尺度を持つマルチメディア情報検索
複数のメディアを横断的に扱うクロスメディア情報検索
多言語対応のマルチリンガル検索環境
P2Pネットワークなどの分散データ検索

情報検索システムの構成要素

情報検索システムは、以下の要素で構成されています。

データベース: 検索対象のデータを蓄積・管理します。
検索対象データ: 文書、画像、音声などの実際のデータです。
メタデータ（索引語）: 検索対象データから生成された、検索のための情報（キーワードや要約など）です。
ユーザーインターフェース: ユーザーが検索語を入力するためのインターフェースです。
検索アルゴリズム: ユーザーの検索語とメタデータを照合し、適切なデータを抽出するアルゴリズムです。

検索は、ユーザーがインターフェースを通して検索語を入力し、検索アルゴリズムがデータベース内のメタデータと照合して適切なデータを選択、そのデータがユーザーに返されるという流れで行われます。例えば、Webサイトの情報検索では、Webサイトの内容が検索対象データ、Webサイトの要約やキーワードがメタデータ、検索エンジンがユーザーインターフェースと検索アルゴリズムに該当します。

情報検索システム構築の手順

情報検索システムの構築は、以下のフェーズを経て行われます。順序はシステムの内容や環境によって異なります。

1. 検索対象データ収集: 検索対象のデータを集める。Web上のデータであればクローラを使用します。網羅的な収集が重要ですが、Webデータは膨大で常に変化しているため、効率的な収集方法が求められます。
2. メタデータ作成: 収集したデータからメタデータを作成します。メタデータの形式や作成方法は、検索アルゴリズムと密接に関わります。大規模なデータでは、自動生成が重要になります。
3. 検索アルゴリズム設計: メタデータを用いて、どのように検索結果を抽出するかを決定します。

検索性能の評価

情報検索システムの性能は、以下の指標で評価されます。

適合率（Precision）: 検索結果の中で、どれだけ正解のデータが含まれているかを示す指標です。
再現率（Recall）: 検索対象のデータのうち、どれだけ正解のデータを検索できたかを示す指標です。
F値（F-measure）: 適合率と再現率の調和平均で、両方をバランス良く評価するための指標です。
スループット: 処理性能を示す指標です。

適合率と再現率はトレードオフの関係にあり、両方を高めることは難しいです。そのため、F値を用いてバランスの良い性能を評価することが一般的です。

情報検索技術の分類

情報検索技術は、以下の観点で分類できます。

検索対象データの抽象度

直接検索: データそのものを直接処理する検索方法。類似音程の音楽検索などが例。
全文検索: 文書データの全文を対象に検索する方法。NamazuやApache Solrなどが用いられる。
間接検索: メタデータを基に検索する方法。

検索入力の種類

単語（キーワード）: 最も単純な検索方法。インクリメンタルサーチも利用される。
検索言語: システム特有の言語を用いた検索方法。ブール演算などを利用。
直接入力: 画像やハミングなど、データを直接入力する方法。パターン認識技術と関連。
自然文: 自然な文章で検索する方法。
文書: 文書自体を入力として検索する方法。Query by Exampleとも呼ばれる。

検索アルゴリズム

パターンマッチング: 入力された表現をそのまま含む文書を検索する。
ブール論理: パターンマッチングに論理演算を組み合わせた検索方法。
ベクトル空間モデル: キーワードなどをベクトル空間で表現し、ベクトル間の類似度を計算する。
潜在的意味索引付け(LSI): ベクトル空間モデルを応用し、同義語や内容的な偏りを考慮した検索を行う。

関連項目

文書検索
全文検索
概念検索
データマイニング
エンタープライズサーチ
データ・クラスタリング
情報フィルタリング
TREC
地理[[情報システム]]
CBIR(Content-Based Image Retrieval)
音声検索
メタデータ
フォークソノミー
二項分類
ナレッジマネジメント
適合性 (情報検索)

参考文献

徳永健伸著 辻井潤一編 『情報検索と言語処理 言語と計算』 東京大学出版会、1999年。
北研二、津田和彦、獅々堀正幹著 『情報検索アルゴリズム』 共立出版、2002年。
Ricardo Baeza-Yates, Berthier Ribeiro-Neto. Modern Information Retrieval, Addison Wesley, 1999.

脚注

外部リンク

情報検索コース - 研究人材のためのe-learning（科学技術振興機構）
『情報検索』 - コトバンク

オープンソースの情報検索システムソフトウェア

Namazu
Hyper Estraier
Senna
ht://Dig
汎用連想計算エンジン(GETA)
Apache Solr

主な学術団体

情報処理学会 情報基礎とアクセス技術(IFAT)研究会
情報処理学会 データベースシステム(DBS)研究会
電子情報通信学会 データ工学研究会
ACM SIGIR: Special Interest Group on Information Retrieval
ACM SIGMM: Special Interest Group on MultiMedia
ACM SIGIR: Special Interest Group on Management of Data

その他

NTCIR 情報検索システム評価用テストコレクション構築プロジェクト
Text Retrieval Conference (TREC)

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