| Project/Area Number |
21K12585
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 90020:Library and information science, humanistic and social informatics-related
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| Research Institution | Nihon University |
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Principal Investigator |
関 亜紀子 日本大学, 生産工学部, 講師 (60386670)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥3,250,000 (Direct Cost: ¥2,500,000、Indirect Cost: ¥750,000)
Fiscal Year 2023: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
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| Keywords | Sentence-BERT / 単語分散表現 / 図書探索 / 自然言語処理 / 図書 / 分散表現 / 推薦 / 図書検索 / 目次 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究では、自然言語による対話形式による図書の検索支援を実現することにより、利用者とシステム間で対話を繰り返す中で、図書検索に必要な検索クエリ―を推定し応答文に活用することで、従来の書誌検索よりも効率の良い図書検索の実現を目指す。この対話システムを実現するために、タイトルや著者などの書誌情報に加えて目次に着目し、目次に含まれる特徴語を用いて図書の特徴をベクトル表現し、これを図書に関する知識構造として活用する。そして、ここで得られた知識構造に基づいて、対話から利用者が求める分野およびテーマを類推し、図書の推薦を実現する新たな概念検索手法の確立に取り組む。
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、大学などの学校図書館において学びたい分野やテーマの専門用語を知らない初学者の図書探索を支援することを目的としている。図書館司書との対話のようにシステムとの対話の中で資料の綴り込みを実現するには、利用者から得た漠然としたキーワードから概念的に関連するキーワードや分野を類推し、利用者にフィードバックする必要がある。そこで、図書の目次データに着目して学術用語の分散表現と図書の分散表現を実現することで、図書探索に必要なクエリーの拡張と関連する図書探索の実現手法を検討した。
今年度は、概念的に内容構成が類似する図書の探索を実現するために、文脈の関係をより捉えることのできる大規模言語モデルである事前学習済みSentence-BERTモデルを用いた。目次データを用いて事前学習済みモデルをファインチューニングすることで、図書の目次を文脈と見立てた分散表現モデルを構築した。また、この分散表現モデルを用いて図書探索を行い、図書の類似関係を可視化することで、目次の構成が類似する図書の関係の把握および探索が可能になることを示した。また、研究成果として、対話形式によるキーワードの拡張と類似図書探索によって図書の綴り込みを支援する図書探索手法を提案した。これにより、曖昧なクエリーからのキーワード抽出と、クエリーに関連する分野および関連語の概念関係の把握が可能になり、従来のキーワードマッチングによる全文検索では得られにくい関連分野を含む資料探索が可能になることを確認している。学習者の資料探索の支援の実現に向けては、探索結果の提示方法やGUIの改善などの課題が残っているが、提案手法は図書館司書の業務支援などへの活用も期待できると考えている。
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Report
(3 results)
Research Products
(3 results)
