学術論文の意味的解析を活用した研究マネジメント支援システムの開発

2020 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 20H01163
• Research Category: Grant-in-Aid for Encouragement of Scientists
• Allocation Type: Single-year Grants
• Review Section: 4110:Information science, computer engineering, human informaticsand, applied informatics related fields
• Research Institution: Osaka Prefecture University
• Principal Investigator: Nishida Yasushi 大阪府立大学, 研究推進課, リサーチ・アドミニストレーター
• Project Period (FY): 2020-04-01 –
• Keywords: URA / リサーチ・アドミニストレーター / 推薦システム / 共クラスタリング / マルチビュー分析

Outline of Final Research Achievements

本研究では，共クラスタリングとマルチビュー分析を適用することにより，技術的単語間の意味的な関連性を見出すことを目指した．
文書データの分析の際には，各文書での基底単語の出現頻度を用いるBag-of-Words(BoW)の概念がしばしば用いられるが，多次元のBoWベクトルを構築する際には，非常に疎（スパース）な特徴ベクトルとなることも多く，文書間の類似性がうまく把握できない．そこで本研究では，単語間の類似性を考慮したファジィ重み写像を導入するファジィBoW行列の活用を検討した．その結果，従来の手法では見出されなかった知見の発見を実現した．

Free Research Field

ソフトコンピューティング

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

大学等における研究マネジメント人材(URA＝リサーチ・アドミニストレーター)は、論文データ等を用いて研究力を分析し、研究力強化戦略の立案に寄与することが求められている.
本研究では，採択された科研費のキーワードデータを活用した研究マネジメント支援システムを構築した．当該システムは，URAが技術的文章を入力することで，意味的な関連性から研究者をシステマティックに見つけ出すことを実現するものであり，研究マネジメントの高度化が期待できる．