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[1E3-GS-6-03] 論文テキストを知識源とした情報推薦
キーワード：テキストマイニング、情報推薦
研究開発においては，関連研究をサーベイする中で，先行事例が参考になることが多い．しかしながら，個々の研究者が精読できる論文数は限られており，昨今の情報爆発とも言える時代に網羅的に情報収集を行うことは困難である．最近では英語の学術論文を対象としたオープンアクセス論文投稿サイトが注目を集めており，質量ともに有用な知識源になっている．このような知識源に基づき特定分野の膨大な研究事例から対象問題に対するアプローチであるアイデアや手法に関する技術情報が参照できれば大変有用性が高いと考えられる．そこで，本研究では大規模な論文テキストを知識源として，検索質問に対する参考情報（アルゴリズム名や手法に関する重要文）を提示する情報推薦技術の検討を行い，大規模な英語論文アーカイブを用いた評価実験によって提案手法の有効性を確認した．
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