| 研究課題/領域番号 |
21K12585
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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 | 日本大学 |
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研究代表者 |
関 亜紀子 日本大学, 生産工学部, 講師 (60386670)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
3,250千円 (直接経費: 2,500千円、間接経費: 750千円)
2023年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2022年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2021年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
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| キーワード | 図書検索 / 自然言語処理 / 分散表現 / Sentence-BERT / 単語分散表現 / 図書探索 / 図書 / 推薦 / 目次 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では、自然言語による対話形式による図書の検索支援を実現することにより、利用者とシステム間で対話を繰り返す中で、図書検索に必要な検索クエリ―を推定し応答文に活用することで、従来の書誌検索よりも効率の良い図書検索の実現を目指す。この対話システムを実現するために、タイトルや著者などの書誌情報に加えて目次に着目し、目次に含まれる特徴語を用いて図書の特徴をベクトル表現し、これを図書に関する知識構造として活用する。そして、ここで得られた知識構造に基づいて、対話から利用者が求める分野およびテーマを類推し、図書の推薦を実現する新たな概念検索手法の確立に取り組む。
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| 研究成果の概要 |
本研究では、大学などの学校図書館での図書探索を対象とした対話形式での図書の推薦手法について検討している。ここでは、対話文に含まれる曖昧な表現から、検索に有用な専門用語を類推し、検索クエリー用の語彙を拡張するための特徴語の抽出手法の検討を行っている。図書の内容としての類似度を計算できるようにするために、目次などの書誌情報を用いて専門書の分散表現モデルを構築し、既存のモデルとの比較検証を行った。また、プロトタイプを構築し、対話による検索クエリーの拡張と類似図書の綴り込みの実現手法を提案した。
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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。
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