[4Rin1-54] 物理モデル自動構築に向けた学術論文からの変数抽出
キーワード：モデリング、数学情報抽出、自然言語処理
物理モデルは化学プラントの設計や運転条件の改善などのために活用されている．既存の物理モデルに関する情報は論文から得ることができ，過去のモデルを改善したり組み合わせることでさらに高精度なモデルを構築することができる可能性がある．既存のモデルは新しいモデルを構築するのに有用であるが，有用なモデルを論文から探し出すためには多大な労力と時間を要する．本研究の最終目標は目的にあうベストなモデルを提案する物理モデル自動構築システムを開発することである．モデル中の変数の情報はモデル構築には必須である．例えば，変数aが含まれないモデルは，変数aの関係を表すモデルの構築には有用ではないと判断できる．また，既存の変数抽出手法の多くは教師あり学習に基づいており，ラベル付きデータを必要とする．物理モデルは様々な分野において提案されており，汎用的なラベル付きデータを作成することは難しい．本研究では，変数と変数の添字に用いられている文字に基づく変数抽出手法を提案する．
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