～ だれが，どこで，どんな活動をしてるの？ ～

大学や研究所の研究活動がひと目で分る研究活動マップ生成

キュープラス（馬場謙介，廣川佐千男，伊東栄典，馬場隆寛，村上直至）

はじめに（研究成果の社会還元の使命）

婦人A：「奥さん，最近の野菜は工場で作りようとですよ」

婦人B：「まあ，そげなこつして安全性は大丈夫やろか」

婦人A：「そりゃ企業やら大学の人達が研究ばしとうくさ」

婦人B：「あんた、そげなこと、ど～してしっと～と？」

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はじめに（専門家でない人の研究サーベイ）

• 「野菜」だけから研究サーベイができる？

• こんなことがわかれば研究サーベイの支援になる

• 専門用語

• 研究者

• 学会，論文誌

• 研究組織，研究グループ

これらがやる前からわかる人は専門家

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関連語マップの例

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題目内の単語

所属機関名

著者名

JST定義の分類語

入力語

関連語マップの解釈

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野菜の専門用語：生産，効果，栽培について研究者：米盛重保先生が研究組織：佐賀大，農研機構で

研究を行っている

あらためて，研究サーベイの方法

• 最初の手掛り語を検索語にして，

– 論文検索 → 用語や著者

– 著者検索 → 論文

– 主要な学会，研究会，論文誌を調査

• どんどん知識が増える。

• ある段階で，調べた論文をまとめる → サーベイ

• 関連語マップだと手掛り語の入力のみ6

研究用語 論文

著者学会

論文誌

関連語マップ形成システム

関連語マップ

– 文書集合から，関連語を抽出。

– 出現頻度で，関連語の上位語・下位語を決定

– 関連度が閾値以上の単語を連結。

• ただし，木（Tree）構造になるように制限。

– 検索語と関連度の高い単語を表示

• 属性で制限可能

• 属性：著者名，所属組織

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Mind Map System

分析手法

• 利用データ

– Type B「1-1科学技術文献データ」

– 抄録付きの科学技術分析データ 約160万件

• データ前処理

– 自作プログラム（Python言語）

– 形態素解析エンジン MeCab

• 検索エンジン

– 汎用連想検索エンジンGETA

• 関連語MAP生成

– 自作プログラム (Perl言語）

– グラフ生成 Graphviz

• インターフェイス

– 自作Web CGI (Perl言語）8

https://code.google.com/p/mecab/

http://geta.ex.nii.ac.jp/geta.html

http://www.graphviz.org/

前処理

• プログラムで「単語ー頻度」ファイルを作成

– 「抄録」の文章を形態素解析して単語を抽出

– 他のデータ（タイトル，キーワード，著者，発行年，など）は識別用の文字（英字一文字とセミコロン）を付けた単語として抽出

• 汎用連想検索エンジンGETA に読み込ませて索引（INDEX）作成

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JST Data

Filter Program(Python)

FrequencyFile

Mecab形態素解析

INDEX

Web Server(Apache)

CGIU/IProg.

Web UIと，関連語マップ生成

• インターフェイスはWebブラウザ

• CGIプログラムで稼働

• ２つのプログラム

– 関連語抽出

– 関連語マップ生成

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User

Query

(words) SimilarWord

selection

関連語

MAP生成

Similarwords data

Dot file

Graph Image(PNG)

Graphviz（グラフ生成）

HTML,

Graph(PNG)

INDEX

九州大学附属図書館の検索システム

の機能として公開予定

Web User Interface

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Query

関連語MAP

関連語

関連MAP生成アルゴリズム

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上位語 u ,下位語 v

If ( df(u, q) > df(v, q) ) and ( ),

Then u は v の上位語（ v は u の下位語）．

df (u,v,q)

df (v,q)> a

df(u) : 単語 u の文書頻度.

uv

検索語 qからの関連MAP生成

• D を全文書集合，W を D に含まれる全単語集合とする.

• 検索語 q と他の単語で，関連度の高い単語の集合 Wq を選出．• ただし，Wqの単語は，検索時の制約条件を満たすものに限定する．

• 検索語 q を木 T の根ノードにする．T = <N, E>, N は節点集合（単語），E は辺の集合．

• 既出でない単語のうち，最も上位の単語 v を選ぶ。

• 既出の単語のうち，最も v と関連度が高い単語 u に接続．

• v ∈ N ∧ v ∈ Wq , 単語 v を E に追加，かつ，辺 <u, v> を N に追加。

u∧v

考察

• ノードを指定することで，対応する語を入力とする新たな関連語マップを生成

→従来のサーベイプロセス

• 検索の精度・確度は？

すべての語に対する共起を考慮しているので，検索というよりは，対象データのある性質を表示している

• 抄録有りのデータを大量に集めるのは困難

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おわりに

研究サーベイの煩雑な作業を軽減するためのシステムを開発

– 入力は研究を直接的に表す語だけ

– 対象データでの共起を基に，専門用語，研究者，研究組織等の関係をグラフで表示

– 支給データにより，システムの有用性を裏付ける例を得た（ありがとうございました！）

新しい研究に挑戦する時は素人

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アドベンチャー杯にかける意気込み

• 研究開発している手法・ツールの，独自性と有効性を世に知らしめたい。

• 研究者の関連研究調査・サーベイの労力を減らして行きたい。

• 学術文献を対象に分析することで，分野として認識されているけど，成果（論文）の少ない分野を可視化出来る。

• 研究活動のチャンスを可視化

• 日本の研究活動を活性化！

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（本項目については、本選でのプレゼンテーション発表での説明を省略可とします。）

関連語マップの例（農業）

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題目内の単語

所属機関名

著者名

JST定義の分類語

入力語

関連語マップの例（稲作）

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題目内の単語

所属機関名

著者名

JST定義の分類語

入力語