| 研究課題/領域番号 |
18K11989
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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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| 審査区分 |
小区分90020:図書館情報学および人文社会情報学関連
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| 研究機関 | 岡山大学 |
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研究代表者 |
太田 学 岡山大学, 自然科学学域, 教授 (10326019)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022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)
2020年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2019年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2018年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
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| キーワード | 電子図書館 / 学術論文 / 情報抽出 / メタデータ / 閲覧支援 / サイバーフィジカル / 表構造解析 / 機械学習 / ウェブ |
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| 研究成果の概要 |
本研究では、学術論文からその参考文献の書誌情報をコストセンシティブに抽出する方法を二つ提案し、実験によりその抽出器の学習データ量と抽出精度の関係を定量的に明らかにするとともに、能動学習や擬似学習データを利用することで、学習データが削減できる見通しを得た。さらに、表の構造解析手法とそれを利用した表の数値データの自動グラフ化を提案するとともに、サイバーフィジカル論文閲覧支援として、論文中の引用箇所の関連情報をサイバー空間から自動集して論文閲覧者に提供するサービスを考案した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究で提案した参考文献書誌情報をコストセンシティブに抽出する技術は、電子図書館等において学術論文の書誌情報を整備する際に利用できる非常に有望な技術となっている。また提案した表構造解析手法は、近年提案された手法と比べて遜色のない表構造解析精度を達成している。一方、タブレット端末のカメラを通して紙の学術論文を読む読者へのサイバーフィジカル論文閲覧支援は、ウェアラブル端末を利用した近未来の読書のフィージビリティスタディとなっている。
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