多言語論文データベースを用いたサーベイ論文検出 －サーベイ論文自動作成の実現に向けて－

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2002-07-15
• タイトル: 多言語論文データベースを用いたサーベイ論文検出 －サーベイ論文自動作成の実現に向けて－
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Automatic Detection of Survey Articles from a Multilingual Database -Towards Automatic Generation of Survey Articles-
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 東京工業大学精密工学研究所
• 著者所属: 東京工業大学精密工学研究所
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Precision and Intelligence Laboratory, Tokyo Institute of Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Precision and Intelligence Laboratory, Tokyo Institute of Technology
• 著者名: 難波, 英嗣; 奥村, 学
• 著者名(英): Hidetsugu, Nanba; Manabu, Okumura
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: われわれは、サーベイ論文の自動作成を目指して研究を行っており、その第一歩として、本研究では、論文データベースからサーベイ論文の自動検出を取り扱う。サーベイ論文は、他の論文と比べてその分野の多くの重要論文を参照するという特徴がある。この特徴を用いてサーベイ論文を検出するには、まずある分野における重要論文を特定し、次にそれらを多く参照している論文を探せば良い。このような処理を行うため、本研究ではHITSアルゴリズムに着目する。学術論文において、オーソリティはある分野の重要論文に、ハブはサーベイ論文に相当すると考えられるため、論文データベースにHITSアルゴリズムを適用し、ハブ値の高い論文を選択すれば、それがサーベイ論文の検出になっていると考えられる。しかし、HITSアルゴリズムは、文書間の参照・被参照関係にのみ着目し、個々の文書の内容は考慮していないため、たまたま多くの関連論文を参照する論文もサーベイ論文として検出されてしまう可能性がある。そこで本研究では、論文の内容を考慮することで、HITSアルゴリズムによるサーベイ論文検出の精度向上を試みた。提案手法の有効性を調べるため、実験を行った。実験の結果、HITSアルゴリズムはサーベイ論文検出に有効であり、また、提案手法はHITSアルゴリズムを上回る検出精度が得られることがわかった。
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: In this paper, we propose a method to detect survey articles from a multilingual database, as a first step towards automatic generation of a survey article. Generally, a survey article refers many important papers in the domain. Using this feature of survey articles, it is possible to detect them from a database, if important papers could be detected. We pay attention to HITS, which is an algorithm to retrieve web pages using the notions of 'authority' and 'hub'. Here, it is considered that important papers and survey articles correspond to authority and hub, respectively. It is therfore possible to detect survey articles correspond to authority and hub, respectively. I)t is therefore possible to detect survey articles, by applying HITS to academic databases and by selecting papers whose hub scores are high. However, as HITS does not take account of the contents of each paper. In order to investigate the effectiveness of our method, we conducted an examination. As a result, we found that our method could improve HITS for detection of survey articles.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN10115061
• 書誌情報: 情報処理学会研究報告自然言語処理（NL）; 巻 2002, 号 66(2002-NL-150), p. 35-41, 発行日 2002-07-15
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会