論文フィルタリング向け研究者興味の構造化表現方式(自然言語処理)
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概要
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企業内研究者向け学術論文フィルタリングシステムへのニーズが高まっている. 従来の論文フィルタリングシステムは, 研究者の興味の構造を十分に表現できないまま適合論文の選別を行っていたため, 十分な精度が得られなかった. この課題を解決するため, 研究者が興味をもつ論文をクラスタリングすることにより研究者の興味を構造化表現する方式を提案する. 新規論文に対し, この構造化表現との類似度を計算することにより, フィルタリング結果をランキング提示することを可能とし, その結果精度と使いやすさを両立させている. 3名の研究者を被験者とし, 情報科学分野のProceeding論文2年分を対象として, 多分割交差検定法によるフィルタリング評価実験を行った. その結果, 精度44〜69%を達成し, ベースラインの「クラスタリングを用いないフィルタリング方式」と比べて9.6〜17.9%高い精度となっている.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2005-11-01
著者
-
矢島 敬士
(株)日立製作所システム開発研究所
-
絹川 博之
東京電機大学大学院工学研究科
-
山本 雅夫
(株)日立製作所 システム開発研究所
-
矢島 敬士
東京電機大学未来科学部 情報メディア学科
-
絹川 博之
東京電機大学未来科学部 情報メディア学科
-
絹川 博之
東京電機大学工学部情報メディア学科
-
絹川 博之
東京電機大 大学院
-
絹川 博之
(株)日立製作所システム開発研究所関西システムラボラトリ
-
矢島 敬士
(株)日立製作所 研究開発推進本部
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