研究課題/領域番号 |
19K12116
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研究種目 |
基盤研究(C)
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配分区分 | 基金 |
応募区分 | 一般 |
審査区分 |
小区分61030:知能情報学関連
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研究機関 | 愛知工業大学 (2022) 長岡技術科学大学 (2019-2021) |
研究代表者 |
野中 尋史 愛知工業大学, 経営学部, 准教授 (70544724)
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研究分担者 |
河野 誠也 国立研究開発法人理化学研究所, 情報統合本部, 特別研究員 (20909139)
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研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2024-03-31
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研究課題ステータス |
交付 (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)
2023年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2022年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2021年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
2020年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
2019年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
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キーワード | 特許解析 / 機械学習 / 自然言語処理 / テキストマイニング / 特許情報解析 / グラフベースキーワード抽出 / 時系列予測 / 引用ネットワーク解析 / 格解析 / 特許検索 / ネットワーク埋め込み |
研究開始時の研究の概要 |
本申請では基礎的検討として,「構成要件への分割」,「引用ネットワーククラスタリング」,「構成要件置換可能性判定」についての研究を行う.
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研究実績の概要 |
本年度は特許情報からの技術語抽出に関する研究と類似性の判定に関する研究をメインで行った.BERTとSentenceBERTをベースに技術情報の抽出と類似性判定を行うモデルを開発した.技術分野の違いがパフォーマンスに影響を及ぼす点を確認したが,おおむねベースモデルとしては問題ないことも示した.成果は日本設備管理学会東海支部で発表を行い最優秀研究発表賞を受賞した.
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現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
技術情報の抽出など本課題において重要な情報抽出手法は確立できており,また学会発表の結果受賞するなどおおむね順調に研究は進捗している.
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今後の研究の推進方策 |
抽出した技術語を特許スコアや類似性に基づいて置換をほどこし新しい技術を創生する手法の確立を目指す.具体的には特許に特化した言語モデルの開発,当該モデルをベースとして技術情報の抽出手法などの改良と置換モデルの確立を目指す.
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