| 研究課題/領域番号 |
16K00419
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
ウェブ情報学・サービス情報学
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| 研究機関 | 電気通信大学 |
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研究代表者 |
川村 隆浩 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 客員准教授 (10426653)
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| 研究分担者 |
大須賀 昭彦 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 教授 (90393842)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2018年度)
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| 配分額 *注記 |
4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2018年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
2017年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2016年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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| キーワード | ナレッジグラフ / Linked Data / 知識処理 / 人工知能 / 機械学習 / 推論 / オントロジー / リンクドデータ / 学術情報分析 / セマンティックウェブ / リンクトデータ / オープンデータ |
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| 研究成果の概要 |
本研究では，学術情報を意味的，計量的に分析するため，主に学術論文の抄録文を自然言語処理と機械学習技術によってLinked Data形式に変換する手法の研究・開発を実施した．
Linked Dataとは，情報の内容を主語-述語-目的語などの組で表現するフォーマットであり，国際的に標準化されたものである．
専門的な内容を日本語，英語の言語の壁も超えて統一的なフォーマットで表すことで，科学技術情報を内容的にも数字的にも客観的に概観，分析することを可能にした．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
近年，日本の科学技術力の低下が指摘される中，論文や特許，ファンディングプロジェクト情報といった学術情報の１次ソースを客観的に分析できる基盤（内容に基づく科学技術マップ）を構築した．
本マップ上でさまざまな検索や分類を行うことで，日本が強い分野や弱い分野，米国や欧州において資金を注いでいる分野，およびそれらに関わる研究者の一覧や関係性など，日本と海外の比較を行うことができる．
それによって，現在の日本の立ち位置を測り，今後の日本の科学技術の方向性を検討するのに役立つだろう．
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