@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00232867,
 author = {長尾, 浩良 and 桂井, 麻里衣},
 issue = {4},
 month = {Mar},
 note = {研究者の特徴表現の構築は，学術データベースにおける検索・推薦に有用である．従来研究では知識グラフ埋め込みに基づく手法が提案されているが，入力として想定される完備なグラフは現状入手困難である．一方，近年は大規模なテキストを用いた言語モデルの事前学習が活発化しており，広範なタスクでの有用性が示されている．また，英語など特定の言語では学術ドメインに特化した言語モデルも構築されている．そこで本研究では，研究者に紐づく成果情報のテキスト埋め込みに基づいて研究者の特徴表現を作成し，その実用可能性を検討する．具体的には，各研究者の複数の成果情報を単一の埋め込みに集約し，それを研究分野分類や類似研究者検索などのタスクへ応用する．このとき，言語モデルや埋め込み集約方法を複数試し，性能を比較する．実験の結果，文埋め込みモデルを用いることの有用性が確認された．また，重み付き集約は単純な平均からの性能向上に寄与しなかった．},
 title = {成果テキスト埋め込みの集約に基づく研究者の特徴表現の検討},
 year = {2024}
}