論文用語の特許用語への自動変換

• Item type: Trans(1)
• 公開日: 2009-03-31
• タイトル: 論文用語の特許用語への自動変換
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Automatic Translation of Scholarly Terms into Patent Terms
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 研究論文（優秀論文賞受賞）
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
• 資源タイプ: journal article
• 著者所属: 広島市立大学大学院情報科学研究科
• 著者所属: 日立システムアンドサービス
• 著者所属: 広島市立大学大学院情報科学研究科
• 著者所属: 東京工業大学精密工学研究所
• 著者所属: インテックシステム研究所
• 著者所属: IRD 国際特許事務所
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Information Sciences, Hiroshima City University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Hitachi Systems & Services, Ltd.
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Information Sciences, Hiroshima City University
• 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): INTEC Systems Institute
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): IRD Patent Office
• 著者名: 難波, 英嗣; 釜屋, 英昭; 竹澤, 寿幸; 奥村, 学; 新森, 昭宏; 谷川, 英和
• 著者名(英): Hidetsugu, Nanba; Hideaki, Kamaya; Toshiyuki, Takezawa; Manabu, Okumura; Akihiro, Shinmori; Hidekazu, Tanigawa
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 本稿では，論文中で使われる用語 （論文用語） を特許中で使われる用語 （特許用語） に自動変換する手法を提案する．これは，たとえば 「ワードプロセッサ」 という論文用語を入力すると，「文書編集装置」 や 「文書作成支援装置」 といった特許用語に自動的に変換する技術のことである．ユーザがある分野の特許と論文を同時に検索する際にこの技術を用いれば，その作業を支援することが可能になる．本研究では，論文用語を特許用語に変換するための手法：「引用手法」 と 「シソーラス手法」，およびこれらの 2 手法と既存手法の 「Mase らの手法」 を組み合わせた用語変換手法を考案した．提案手法の有効性を調べるため実験を行った結果，質問応答システムなどの評価で一般的に用いられる MMR （Mean Reciprocal Rank） を拡張した尺度 є ;および再現率，精度による評価で，3 つの提案手法を組み合わせた手法が，最も優れていることが分かった．
• 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 translate scholarly terms into patent terms (e.g. translating "word processor" into "document editing device" or "document writing support system". The method is useful when users search both research papers and patents in a particular field. To translate scholarly terms into patent terms, we proposed two methods: "citation-based method" and "thesaurus-based method". We also proposed a method combining the two with an existing "Mase's method". To confirm the effectiveness of our methods, we conducted some examinations, and found that the combination method performed the best in terms of Recall, Precision, and є, which is an extensional measure of MRR (Mean Reciprocal Rank) widely used for the evaluation of question answering.
• 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: AA11464847
• 書誌情報: 情報処理学会論文誌データベース（TOD）; 巻 2, 号 1, p. 81-92, 発行日 2009-03-31
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 1882-7799
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会