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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2019-08-29 15:35 語の共起関係に基づく研究トレンドの可視化 ○桂井麻里衣（同志社大）・小野峻佑（東工大）  SIP2019-43 |
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| 抄録 | （和） | 各研究分野の萌芽的技術の自動検出やトピック変遷の可視化は科学技術の動向把握に有用である．本論文では，これら二つを同時実現するサイエンスマッピング手法として，語の共起関係に基づく研究トレンドの可視化を提案する．はじめに，対象とする分野の学術論文を一定の時間幅で分割し，各時間区間において語の共起頻度を算出する．次に，共起頻度の時系列からなる行列を，急激な変化を要素に含むスパース行列と，残りの定常的な成分で構成されるスムース行列に分解する．得られた行列の非ゼロかつ正の要素をエッジ重みとするネットワークを構築することで，対応する時間区間の研究トレンドを可視化する．このとき，ネットワーク内の単語を「理論・技術」または「適用先課題」の二種類に分類することで，研究内容の理解を促進する．本文の最後には，人工データを用いた実験と実データを用いた実験を行い，提案手法の有効性を示す． |
| （英） | Word co-occurrence statistics have been widely used to provide insight into the topic evolution in an arbitrary research field. To effectively visualize research trends using a set of academic papers, we present a methodology that highlights the rapid changes of co-occurrences over time. Specifically, we formulate a convex optimization framework that decomposes the matrix representing word co-occurrences into a smooth part and a sparse part: the former represents stationary research topics, while the latter corresponds to bursty research topics. In addition, to facilitate the understanding of research content, we present a new function that classifies each word into ``method-related'' or ``application target.'' Simulation results on synthetic data demonstrated that our approach achieved the best burst detection performance over four baseline methods. We also showed the effectiveness of our visualization in experiments on papers published in the past 16 years at two international conferences. | |
| キーワード | （和） | 研究トレンド / 共起語 / バースト検出 / サイエンスマッピング / / / / |
| （英） | research trend / word co-occurrences / burst detection / science mapping / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 119, no. 185, SIP2019-43, pp. 23-27, 2019年8月. | |
| 資料番号 | SIP2019-43 | |
| 発行日 | 2019-08-22 (SIP) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 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 | SIP2019-43 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SIP |
| 開催期間 | 2019-08-29 - 2019-08-30 |
| 開催地（和） | 東京理科大学 葛飾キャンパス講義棟304 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 数理，学習，信号処理一般（画像・音声音響・通信・実現システム・基礎等) |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SIP |
| 会議コード | 2019-08-SIP |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 語の共起関係に基づく研究トレンドの可視化 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Using word co-occurrences for visualizing research trends |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 研究トレンド / research trend |
| キーワード(2)（和/英） | 共起語 / word co-occurrences |
| キーワード(3)（和/英） | バースト検出 / burst detection |
| キーワード(4)（和/英） | サイエンスマッピング / science mapping |
| 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） | 桂井 麻里衣 / Marie Katsurai / カツライ マリエ |
| 第1著者 所属（和/英） | 同志社大学 (略称： 同志社大) Doshisha University (略称： Doshisha Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 小野 峻佑 / Shunsuke Ono / オノ シュンスケ |
| 第2著者 所属（和/英） | 東京工業大学 (略称： 東工大) Tokyo Institute of Technology (略称： Tokyo Institute of Tech.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2019-08-29 15:35:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | SIP |
| 資料番号 | SIP2019-43 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | no.185 |
| ページ範囲 | pp.23-27 |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2019-08-22 (SIP) |
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