| 研究課題/領域番号 |
18K11990
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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 | 中村学園大学 (2019-2023)
九州大学 (2018) |
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研究代表者 |
中藤 哲也 中村学園大学, 栄養科学部, 准教授 (20253502)
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| 研究分担者 |
廣川 佐千男 東京都立産業技術大学院大学, 産業技術研究科, 研究員 (40126785)
石田 栄美 九州大学, データ駆動イノベーション推進本部, 教授 (50364815)
鈴木 孝彦 九州大学, 情報基盤研究開発センター, 准教授 (90243906)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2024-03-31
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| キーワード | 情報抽出 / 計量書誌学 / データベース / テキストマイニング |
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| 研究成果の概要 |
学術論文の評価指標に関する研究を進めた。書誌情報と論文の引用数に関係があることを機械学習により明らかにした。また、新しい指標「引用グループ数」を提案し、その有効性を示した。さらに Focused Citation Count(FCC)およびRevised Focused Citation Count(RFCC)を提案し、引用数(CC)よりも高い精度で評価できることを確認した。論文をセクション単位に自動分割するシステムを構築し、セクション間の類似度を定義し、引用元セクションを自動判別することで、論文間の関係を詳細に可視化するシステムの開発を進めた。
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| 自由記述の分野 |
情報科学
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
関連研究の調査は研究者にとって重要です。新しい研究を始める際には、その新規性を確認する必要があります。また、研究成果を公開する際には、関連する他の研究に対して自分の研究を位置づけ、差別化することが求められます。しかし、膨大な論文の中から適切なものを見つけ、その内容を理解して関連性や違いをまとめることは非常に時間のかかる作業です。本研究の成果により、学術論文の分析が効率化され、学術研究の推進・発展に寄与することが期待されます。
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