研究課題
本研究では，サーベイ論文に新しい研究を追加することにより，最新の研究動向を含んだサーベイ論文の自動作成を目指している．平成25年度は，既存サーベイ論文をもとに，そこでは言及されていない新しい論文を検索する手法を提案した．平成26年度は，平成25年度に開発した検索手法で収集された論文の中から，サーベイ論文に追加すべき論文の重要度を自動的に評価する手法について研究を行った．学術論文や学術雑誌の研究への影響や重要度の評価は，一般的に，インパクトファクターのような引用関係を用いて行われていた．しかし，これらの引用に基づく手法は，論文の重要度を評価するまでに時間を要するという問題がある．この問題を解決するために，本研究では，Twitter を用いて論文の重要度を評価する．近年，学術会議の参加者が，Twitter を利用して，発表論文に対して意見や評価などを投稿するケースが増えている．このようなツイートが多い発表論文は，その学術会議において強い影響力を持っていると考えられる．本研究は 3 つのステップ，(1) 有益なツイートの自動分類，(2) ツイートと論文との自動対応付け，(3) 有益なツイートに基づく論文の重要度の評価から構成される．提案手法の有効性を確認するため実験を行った．実験の結果，ツイートの自動分類では，再現率 0.591，精度 0.588 を，自動対応付けでは，再現率 0.483，精度 0.525 を，論文の重要度の評価では，ε 値 0.236 を，それぞれ得た．
2: おおむね順調に進展している
平成26年度中に論文の重要度を測る手法について，実験によりその有効性を確認しており，おおむね予定どおりに進展していると言える．
サーベイに追加すべき論文からの重要文抽出手法については，他の研究で開発中のLexRank手法に基づく要約システムと，整数計画法に基づく要約システムを，本研究に流用する．なお，評価に用いる正解要約はすでに整備が完了しており，ROUGEという評価尺度で自動評価できることも確認している．
正解用データの作成方法を工夫することで，作成にかかる費用が減った．
研究成果の国際会議での発表や，より大規模なデータを高速に扱うためのサーバの増強に使用する．
すべて 2015 2014
すべて 雑誌論文 (1件) (うち査読あり 1件) 学会発表 (3件)
The International Association for Computers & Information Science (ACIS) International Journal of Computer & Information Science
巻: Vol.16, No.1 ページ: 12-21
