Item type |
SIG Technical Reports(1) |
公開日 |
2021-07-23 |
タイトル |
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タイトル |
Next Sentence Predictionを応用した学術文献著者同定 |
タイトル |
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言語 |
en |
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タイトル |
Academic Article Author Identification using the Next Sentence Prediction |
言語 |
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言語 |
jpn |
キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
Transformerの応用 |
資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh |
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資源タイプ |
technical report |
著者所属 |
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国立情報学研究所 |
著者所属 |
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国立情報学研究所 |
著者所属 |
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国立情報学研究所 |
著者所属(英) |
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en |
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National Instutite of Informatics |
著者所属(英) |
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en |
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National Instutite of Informatics |
著者所属(英) |
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en |
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National Instutite of Informatics |
著者名 |
金沢, 輝一
蔵川, 圭
安達, 淳
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著者名(英) |
Teruhito, Kanazawa
Kei, Kurakawa
Jun, Adachi
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論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
学術論文の著者同定は,学術情報サービスにおけるコンテンツへの到達性を改善するだけでなく,研究力分析を支える基礎情報の整備においても重要な役割を担っている.本稿は論文と研究者の研究トピックの類似性を推定し,これに基づいて著者を同定する手法を提案する.従来,著者の所属機関情報のない書誌情報や単著論文では著者同定の精度を安定して得ることは困難とされてきた.本稿では,5 万例以上の論文著者を提案手法で同定する評価実験を実施して,著者氏名と論文のタイトルのみを用いて和英いずれにおいても F 値 0.75~0.76 の同定精度が得られることを検証した. |
論文抄録(英) |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
Identifying authors of academic articles is an important process in developing research intelligence as well as in improving the accessibility of academic information services. In this paper, we propose a method of identifying authors based on the similarity of the subject between the article and the researches of candidate researchers. It had been considered difficult to obtain stable accuracy in identifying single authors and authors without affiliation information. However, we concluded that the proposed method using only author names and article titles achieved F-measure values of 0.75 to 0.76 in our experiment to identify more than 50,000 authors, regardless of Japanese or English the titles are written in. |
書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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収録物識別子 |
AN10114171 |
書誌情報 |
研究報告情報基礎とアクセス技術(IFAT)
巻 2021-IFAT-143,
号 1,
p. 1-6,
発行日 2021-07-23
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ISSN |
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収録物識別子タイプ |
ISSN |
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収録物識別子 |
2188-8884 |
Notice |
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SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. |
出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |