コンテキスト検索

コンテキスト検索は、ユーザーとクエリの入力に使用したコンピュータが提供するコンテキストに基づいて、Web ベースの検索結果を最適化する形式です。^{[1]コンテキスト検索サービスは、クエリとの}関連性に基づいてドキュメントのリストを返す従来の情報検索に基づく現在の検索エンジンとは異なります。むしろ、コンテキスト検索は、個々のユーザーにとっての価値に基づいて結果の精度を高めようとします。 ^[2]

コンテキスト検索の基本的な形式は、ユーザーが何を求めているのかを理解するために、クエリの全文をスキャンするプロセスです。ウェブ検索エンジンはHTMLページのコンテンツをスキャンし、入力されたクエリに対するコンテンツの関連性に基づいてインデックス評価を返します。コンテンツ内でクエリキーワードの出現頻度が高いHTMLページは、高い評価を受けません。ユーザーは、検索に使用する単語に基づいて、クエリのコンテキストを限定的に制御できます。^[3] たとえば、Webサイトのメニュー部分を探しているユーザーは、クエリの最後に「メニュー」を追加して、検索エンジンに必要なコンテキストを提供できます。検索をコンテキスト化する次のステップは、検索サービス自体が結果を絞り込む情報を要求することです。たとえば、Google は検索する時間の範囲を尋ねます。

多くのメタ検索エンジンを含む特定の検索サービスでは、返される文書の精度を高めるために、ユーザーから個別のコンテキスト情報を要求します。Inquirus 2 は、ユーザーのクエリと他の検索エンジンの仲介役として機能するメタ検索エンジンです。Inquirus 2 で検索する場合、ユーザーはクエリを入力し、情報ニーズのカテゴリ、ヒットの最大数、表示形式などの制約を指定します。^[4]たとえば、研究論文を探しているユーザーは、「参考文献」または「要約」を含む文書をより高く評価するように指定できます。別のユーザーが研究論文ではなくトピックに関する一般的な情報を検索している場合は、GenScore 属性をより重視するように指定できます。^[5]

明示的に提供されるコンテキストは、結果の精度を効果的に高めますが、これらの検索サービスはユーザーエクスペリエンスが悪い傾向があります。Inquirus などのプログラムのインターフェイスを習得することは、検索メトリックの知識のない一般ユーザーにとって難しい場合があります。提供されるコンテキストの側面は、Google や Bing など、ユーザーインタラクションが優れた主要な検索エンジンに表示されます。Google では、画像、マップ、ショッピング、ニュース、ビデオ、書籍、フライト、アプリなどの種類でフィルターできます。^[6] Google には、特定のファイルタイプを制限したり、特定の単語を削除したりするなど、ユーザーがニーズに合わせて結果を明示的に制限できる検索演算子の広範なリストがあります。 ^[7] Bing も同様の検索演算子セットを使用して、ユーザーがクエリのコンテキストを明示的に絞り込むのを支援します。Bing では、時間範囲、ファイルタイプ、場所、言語などで検索できます。^[8]

ユーザーが閲覧または編集する他の文書の内容に基づいて、ユーザークエリのコンテキストを自動的に推測するシステムも開発されています。IBMの Watson プロジェクトは、ユーザークエリを処理しながら動的に学習する認知技術の作成を目指しています。クエリが提示されると、Watson は以前の質問に基づく現在の知識バンクに対して評価される仮説を作成します。関連用語と関連文書がクエリと照合されると、Watson の仮説は、以前の状況で取得した情報に基づく非構造化データを通じて提供される新しい情報を反映するように修正されます。 ^[9] Watson の以前の知識を基に構築する機能により、クエリは自動的に同様のコンテキストにフィルタリングされ、正確な結果が得られます。

Google、Bing、Yahoo などの大手検索サービスにも、特定のユーザー クエリのコンテキストを自動的に推測するシステムがあります。Google は、ユーザーの過去のクエリと選択した結果を追跡して、それらの個人向けに結果をさらにパーソナライズします。たとえば、ユーザーが動物、野生動物、または動物の世話に関連する記事を一貫して検索している場合、「ジャガー」を検索すると、ジャガーの猫に関する記事がジャガー カーへのリンクよりも上位に表示されます。^[10] Watson と同様に、検索サービスは、以前の経験に基づいてユーザーから学習し、現在のクエリのコンテキストを自動的に提供しようとします。Bing も、クエリ自体の内容に基づいて、特定のクエリのコンテキストを自動的に提供します。「ピザ」を検索すると、ユーザーのコンピューターのおおよその位置に基づいて、レストランのインタラクティブなリストとその評価が返されます。Bing サーバーは、ユーザーが食品を検索すると、その食品を購入するか、その特定の商品を販売しているレストランを見つけるというコンテキスト内のドキュメントに興味があると自動的に推測します。

よりコンテキスト化された検索を開発する動きは、携帯電話を使用して検索を行うことがますます一般的になっていることと一致しています。BIA/Kelsey リサーチ マーケティング会社は、2015 年までにモバイルローカル検索が「ローカル検索を 270 億件以上上回る」と予測しています。^[11]携帯電話は、特に位置情報サービスでより広範なコンテキスト情報を提供する検索サービスを提供する機会を提供しますが、連絡先情報、速度や高度などの幾何学的分析、インストールされているアプリなど、電話にローカルに保存されている豊富な情報に基づくパーソナライズされた検索も提供します。 ^[12]