Study on a Concept Extraction Method for Book Search using Embedding Model of Table of Contents

2023 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 21K12585
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 90020:Library and information science, humanistic and social informatics-related
• Research Institution: Nihon University
• Principal Investigator: SEKI Akiko 日本大学, 生産工学部, 講師 (60386670)
• Project Period (FY): 2021-04-01 – 2024-03-31
• Keywords: 図書検索 / 自然言語処理 / 分散表現

Outline of Final Research Achievements

In this study, we focused on supporting book searches in academic libraries, which is investigated a book recommendation method using an interactive system. Automatic keyphrase extraction and expand queries from dialogue sentences have become an important task in this system. So, we proposed a method to expand queries to include technical terms based on ambiguous expressions contained in dialogue sentences. To calculate the similarity of book content, we also constructed a sentence embedding model of specialized books based on the table of contents. And, we have developed a prototype to realize book recommendation through dialogue.

Free Research Field

情報工学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

本研究の学術的意義や社会的意義は、図書の目次情報と大規模言語モデルを用いて、図書の分散表現モデルを構築することで、従来のキーワード検索では得られない類似図書の探索が可能になることを示した点にある。ここでは、対話から得られた曖昧なキーワードから、利用者を支援するための検索クエリーの拡張手法を提案している。これにより、利用者とのインタラクションの中で図書探索の目的やテーマを具体化させることが可能であり、利用者による図書探索の支援だけでなく、学校図書館の司書の業務支援などへの応用も期待できると考えている。