日本語学術論文のアスペクトベース検索のためのAI学習基盤：データ資源の学際的強化

• Project/Area Number: 25K03419
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 90020:Library and information science, humanistic and social informatics-related
• Research Institution: Doshisha University
• Principal Investigator: 桂井 麻里衣 同志社大学, 理工学部, 准教授 (70744952)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 田村 晃裕 同志社大学, 理工学部, 准教授 (20804165) ; 金澤 輝一 国立情報学研究所, コンテンツ科学研究系, 准教授 (80796938) ; 相澤 彰子 国立情報学研究所, コンテンツ科学研究系, 教授 (90222447)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2029-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥18,850,000 (Direct Cost: ¥14,500,000、Indirect Cost: ¥4,350,000); Fiscal Year 2028: ¥2,860,000 (Direct Cost: ¥2,200,000、Indirect Cost: ¥660,000); Fiscal Year 2027: ¥3,640,000 (Direct Cost: ¥2,800,000、Indirect Cost: ¥840,000); Fiscal Year 2026: ¥6,110,000 (Direct Cost: ¥4,700,000、Indirect Cost: ¥1,410,000); Fiscal Year 2025: ¥6,240,000 (Direct Cost: ¥4,800,000、Indirect Cost: ¥1,440,000)
• Keywords: 学術データ分析 / 学術論文 / 自然言語処理 / 論文検索

Outline of Research at the Start

本研究課題では，日本語論文の検索機能を高度化することを目的とし，論文内容をアスペクト（研究背景や方法，あるいは固有名詞や数量など）ごとに記述・整理する技術の学習基盤を開発する．様々な分野の論文フルテキストを抽出し，ベースとなる言語モデルの語彙の学際性を向上させる．そして，日本語論文からのアスペクト別情報抽出タスクに必要な学習用データ資源の効率的な拡張手法を提案し，下流タスクとしてモデルを再訓練する．