論文と特許からの技術動向情報の抽出と可視化

• Item type: Trans(1)
• 公開日: 2013-03-29
• タイトル: 論文と特許からの技術動向情報の抽出と可視化
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Extraction and Visualization of Technical Trend Information from Research Papers and Patents
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: [研究論文] 情報抽出，SVM，ドメイン適応，分布類似度
• 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: 広島市立大学大学院情報科学研究科
• 著者所属: 広島市立大学大学院情報科学研究科
• 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): Graduate School of Information Sciences, Hiroshima City University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Information Sciences, Hiroshima City University
• 著者名: 福田, 悟志; 難波, 英嗣; 竹澤, 寿幸
• 著者名(英): Satoshi, Fukuda; Hidetsugu, Nanba; Toshiyuki, Takezawa
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 産業と関連性が高い分野の研究者にとって，論文や特許などの技術文書を検索・分析することは，その分野の動向を知るうえで重要である．本研究では，このような作業を支援するため，論文と特許から技術動向に関する情報を抽出し，マップを自動作成して可視化する手法を提案する．技術動向マップの構築には，特定分野において使用された基礎的な要素技術とその効果に着目する．このような要素技術とその効果の変遷を知ることは，その分野における技術動向のあらましを把握する重要な情報となる．そこで本研究では，様々な研究分野における要素技術とその効果に関する表現を自動的に抽出するための手法を提案する．本研究の有効性を確かめるために，NTCIR-8特許マイニングタスクで提供されたデータを用いて実験を行った結果，本研究で提案した手法において，論文解析では再現率0.254，精度0.496が，特許解析では再現率0.441，精度0.537が得られた．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: For a researcher in a field with high industrial relevance, retrieving and analyzing research papers and patents have become an important aspect of assessing the scope of the field. We propose a method for creating a technical trend map automatically from both research papers and patents. For the construction of the technical trend map, we focus on the elemental (underlying) technologies used in a particular field, and their effects. Knowledge of the history and effects of the elemental technologies used in a particular field is important for grasping the outline of technical trends in the field. Therefore, we have constructed a method that can recognize the application of elemental technologies and their effects in any research field. To investigate the effectiveness of our method, we conducted an experiment using the data in the NTCIR-8 Patent Mining Task. From our experimental results, we obtained recall and precision scores of 0.254 and 0.496, respectively, for the analysis of research papers. We also obtained recall and precision scores of 0.441 and 0.537, respectively, for the analysis of patents.
• 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 6, 号 2, p. 16-29, 発行日 2013-03-29
• 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