| 電子情報通信学会 研究会発表申込システム 講演論文 詳細 |
技報閲覧サービス [ログイン] 技報アーカイブ |
| トップに戻る | 前のページに戻る | [Japanese] / [English] |
| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2018-12-07 13:25 情報学分野における文献調査のための関連語推薦 ○安川美智子（群馬大）  AI2018-26 |
|
| 抄録 | （和） | 近年，出版される論文が膨大な数となっており，重要な論文を発見するための手がかりとなる情報が必要である．本稿では情報学分野の文献調査を支援する関連語推薦の枠組みを提案する．提案する枠組みは競争的研究資金のデータベースと情報学分野の論文書誌情報のデータベースに収録されている情報を利用する．関連語推薦の機能拡張のために，研究分野の説明文と分類記号の対応関係を得るタスクを設計した．評価実験の結果，パターンマッチや全文検索は有効性が低く，文字ベースのseq2seqを用いた系列変換で，高い正解率が得られることを確認した． |
| （英） | To find important research papers, users need assistance with effective search clues. We propose a novel framework of related term suggestions for bibliographic retrieval in Informatics. In the search, we focused on associative relations in a database of competitive funds in Japan and a database of bibliography attributes in computer science on a worldwide basis. For enhancing the framework, we designed a text classification task, in which mappings of research descriptions and research category codes must be established. According to the experimental results, two variants of character-based seq2seq approaches showed high accuracies while pattern matching and full text search were not effective. | |
| キーワード | （和） | 情報検索 / テキストマイニング / 深層学習 / / / / / |
| （英） | information retrieval / text mining / deep learning / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 118, no. 350, AI2018-26, pp. 5-10, 2018年12月. | |
| 資料番号 | AI2018-26 | |
| 発行日 | 2018-11-30 (AI) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | AI2018-26 |
|
| 研究会情報 | |
| 研究会 | AI |
| 開催期間 | 2018-12-07 - 2018-12-08 |
| 開催地（和） | 九州大学 伊都キャンパス |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 「コンテキストを意識した知識の利用」および一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | AI |
| 会議コード | 2018-12-AI |
| 本文の言語 | 英語（日本語タイトルあり） |
| タイトル（和） | 情報学分野における文献調査のための関連語推薦 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Related Term Suggestion for Bibliographic Retrieval in Informatics |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 情報検索 / information retrieval |
| キーワード(2)（和/英） | テキストマイニング / text mining |
| キーワード(3)（和/英） | 深層学習 / deep learning |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 安川 美智子 / Michiko Yasukawa / ヤスカワ ミチコ |
| 第1著者 所属（和/英） | 群馬大学 (略称： 群馬大) Gunma University (略称： Gunma Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2018-12-07 13:25:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | AI |
| 資料番号 | AI2018-26 |
| 巻番号（vol） | vol.118 |
| 号番号（no） | no.350 |
| ページ範囲 | pp.5-10 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2018-11-30 (AI) |
[研究会発表申込システムのトップページに戻る]