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章構造を用いた学術論文からのStructured Abstract自動生成
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/215070
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/215070b3cfa434-0097-49cf-b728-b99d6317c652
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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IPSJ-Z83-2S-01.pdf (412.7 kB)
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Copyright (c) 2021 by the Information Processing Society of Japan
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| Item type | National Convention(1) | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2021-03-04 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | 章構造を用いた学術論文からのStructured Abstract自動生成 | |||||||||
| 言語 | ||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||
| キーワード | ||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||
| 主題 | 人工知能と認知科学 | |||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||||||
| 資源タイプ | conference paper | |||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 電機大 | ||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 電機大 | ||||||||||
| 著者名 |
橋本, 快生
× 橋本, 快生
× 井上, 潮
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| 論文抄録 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | 研究者にとって学術論文を読むことは必須となっている．しかしながら，論文の量は膨大であり，増え続けている．この問題を緩和するため，医学系分野の論文では，Structured Abstractというアブストラクトの記述方法が採用されている．本研究では自動要約技術による，論文の章構造と深層学習を用いた論文のStructured Abstractの自動生成手法を提案する．具体的には，論文におけるMethod，Result等のテキストを活用し，Structured Abstractの生成を行う．論文の本文をそのまま利用した評価値と，章構造を利用した評価値を比較し，提案手法の有効性を確かめる | |||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||
| 収録物識別子 | AN00349328 | |||||||||
| 書誌情報 |
第83回全国大会講演論文集 巻 2021, 号 1, p. 543-544, 発行日 2021-03-04 |
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| 出版者 | ||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||
