視線情報からの注目語抽出に基づく検索意図のリアルタイム推定

Web上の情報量の増加にともない，Web検索エンジンを利用するユーザの意図は多様化している．本稿では，こうした多様な検索意図を，ユーザの視線情報を利用することで，検索時にリアルタイムに推定する手法を提案する．我々は，Webページ中でユーザが実際に注目している対象に着目し，「注目度の高い単語ほど，ユーザの検索意図に適合している」という仮定を置くことで，検索意図のリアルタイム推定に取り組む．本稿では，この仮定に基づき4種類の検索意図推定手法を提案し，ユーザ実験によって有効な推定手法の評価および考察を行った．さらに実験結果の分析から，検索意図推定における視線情報の有用性についても確認することができた．