2012 Fiscal Year Annual Research Report
同義語抽出手法を利用した論文用語の特許用語への自動変換および情報検索への応用
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22700154
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| Research Institution | Hiroshima City University |
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Principal Investigator |
難波 英嗣 広島市立大学, 情報科学研究科, 准教授 (50345378)
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| Project Period (FY) |
2010-04-01 – 2013-03-31
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| Keywords | 技術動向分析 / 論文 / 特許 / 言い換え |
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| Research Abstract |
平成23年度の研究成果である「特許と論文からの要素技術と効果の抽出」技術を，実用的な処理速度で動作するよう改良した．さらに，技術動向マップを構築するため，各特許と論文から抽出された要素技術と効果を，言い換え技術を用いて統合した．要素技術の言い換えでは，例えば「サポートベクトルマシン」という用語に対し，表記の揺れ(「サポートベクターマシン」)，訳語対(「Support Vector Machine」)，略語(「SVM」)の3種類を扱った．この他，特許から自動抽出した用語の上位・下位関係辞書を用い，例えば，「HMM」と「SVM」を「機械学習 」としてまとめる手法についても検討した．他方，効果の言い換えでは，例えば，「ノイズの低減」と「ノイズの減少」といった表現の自動同定を行う手法を開発した．以上述べた技術と，平成22年度および23年度で構築した(1)論文用語の特許用語への自動変換技術、(2)分かりやすい検索結果の表示技術、(3)上述の言い換え技術を用いた要素技術と効果に関する表現の統合技術を用い，すでに構築済 のプロトタイプシステムを拡張することにより，特許と論文を対象にした検索システムを構築した．システムの構築には,国立情報学研究所から提供を受けた論文データベースCiNii(約370万エントリ)および特許データベー ス(日本国公開公報および米国特許1993年-2007年)を利用した．
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| Current Status of Research Progress |
Reason
24年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
24年度が最終年度であるため、記入しない。
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