Organization: ACM
Category: IR
Comment: キーワードによる検索では文書の構造や関連がわかりにくい。
        ハイパーテキストはキーワードによる検索がやりにくい。
        SGML文書をハイパーテキストだと思えば問題が解決する。
        全体構造（目次とか）は一番重要なのに単なるキーワード検索では
        項目のリストしかでてこない。検索結果に対応する目次を出すと
        いったように、構造をもった文書を検索するときはその構造も
        表示してやるのがよい。
        普通の文書をSGML化してそれをハイパーテキストにする方法をとる。
        (HyperBaseという)
        HyperTextの検索がしっかりしていればリンクをきちんと張らなく
        ても大丈夫。
        ひとつのドキュメントがいくつものノードに分割されているときは
        ・子ノードを再帰的に検索する
        ・子ノードの概要を親ノードに書いておく
        の２種類の方法がある。
Abstract: There is a simple method for integrating information retrieval
        and hypertext. This consists of treating nodes as isolated
        documents and retrievins them in order of similarity.
        If the nodes are structured, in particular, if sets of nodes
        collectively constitute documents, we can do better.
        This paper shows how the formation of the hypertext, the
        retrieval of nodes in response to content based queries,
        and the presentation of the nodes can be achieved in a way
        that exploits the knowledge encoded as the structure of the
        documents.
        The ideas are then exemplified in an SGML based hypertext
        information retrieval system.
Bibtype: InProceedings
Booktitle: Proceedings of the Sixteenth Annual International
        ACM SIGIR Conference on Research and Development in
        Information Retrieval
Month: jun
Pages: 204-213
Author: Michael Fuller
        Eric Mackie
        Ron Sacks-Davis
        Ross Wilkinson
Title: Structured Answers for a Large Structured Document Collection
Year: 1993
Super: SIGIR93
Publisher: ACM Press