連想計算に使用する類似性尺度です。関連する文書をいくつ得るかを指定するものです。0を指定するとすべての文書を得ることができます。値がその値以上の単語を検索に使用しないようにできます。含まれるすべての単語を検索に使用します。戻り値は配列へのリファレンスで,その配列の各要素が文書を表しています。各文書は単語の場合と同様に,属性名と値のペアからなるハッシュです。22620}]のようになります。wam::getaux()を使用すると記事のタイトルを得ることもできます。これでフレーズ検索が実現できました。以下のようになります。文書要約は,文書からその文書に含まれる特徴語を抽出することで行ないます。指定することで,与えられた文書に対する特徴語を得ることができます。同じ識別子を指定しておきます。23830}]のようになります。これで文書要約が実現できました。}を追加すると,検索結果として得られた文書から特徴語を20個抽出して要約を生成することができます。4.1節で説明した方法と同じ方法で行ないます。どれくらいの数の特徴語を抽出するかで文書連想検索の精度が左右されます。文書サイズにも依存しますが,新聞一年分の場合,経験的には50語ぐらいが適当な数です。3.2節で説明した方法と同じ方法で行ないます。}を追加すると検索結果の文書から興味のある文書番号を指定することで文書連想検索を行なうことができます。これは関連性フィードバックと呼ばれる手法の一例となっています。3.2節で説明した方法と同じ方法で行ないます。サンプルコード4.2節と同様に簡単に実装できますのでこれは練習問題として残しておます。処理の流れ5節の文書連想検索では同一文書内で連想検索を行ないました。コーパスAに含まれる文書aを検索キーとしてコーパスAの中から関連文書を検索していたわけです。中から興味のある文書を見付けたとき,その文書と関連のある文書を他のコーパスの中から検索したい場合があります。これをクロスデータベース連想検索を呼びます。クロスデータベース連想検索を実現するためには,以下のようにします。5.1節での処理と同じです。行なう前にコーパスAから抽出された特徴語を,コーパスB上にマッピングします。ある単語xのコーパスAにおけるIDを,コーパスB上でのものに変換すれば良いわけです。処理は5.2節のものと同じになります。サンプルコード参考までに,コーパスAから抽出された特徴語を,コーパスB上にマッピングするコードをあげておきます。マッピングしています。検索元となるコーパスから得られた特徴語です。検索先となるコーパスでの情報が付加された特徴語です。これから検索しようとしているコーパスの識別子であることに注意して下さい。以上の説明でWAMモジュールを使った連想検索の実現方法がお分かり頂けたと思います。GETA配布パッケージに含まれている評価用連想検索GUIは,これをもとにWebサーバ上で動作するCGIプログラムとして作成したものです。インプレスをあげておきます。プログラムを簡便に作成するためのパッケージです。おわりに汎用連想計算エンジンGETAとWAMモジュールを使用することにより簡単に連想検索を実現することができます。評価用連想検索GUIはCGIプログラムとして実装されていますが,もちろん,他の実装形態のGUIも簡単につくることができます。Perl/Tkを使った検索インタフェースなどは簡単に作成することができるでしょう。モジュールを使っていろいろな検索インタフェースの作成にチャレンジしてみて下さい。