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J-GLOBAL ID：201802257268730992   整理番号：18A1673467

人工知能を用いた科学論文の文章構造可視化

著者 (3件)： 尾上洋介 (日本大 文理) ,  馬場一貴 (ジェイピー・ドット・コム) ,  小山田耕二 (京大 学術情報メディアセ)
資料名： 可視化情報学会誌  (可視化情報)
巻： 38  号： 151  ページ： 153-157,134(4)  発行年： 2018年10月01日 
JST資料番号： S0973B  ISSN： 0916-4731  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 解説  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： ・科学論文誌に掲載される論文数は大幅に増加しており,査読負担が増大して「査読危機」の状況。
・人工知能・機械学習技術を活用して,査読者の暗黙知を抽出し,査読の支援を検討。
・国際論文誌Journal of Visualizationの591件の論文のアブストラクトについて,Doc2Vecを用いた論文アブストラクトの数値化と,SVMを用いた善し悪し判定モデルを構築。
・論文アブストラクトの文章を,研究背景,研究目的,方法,結果,結論の5つにラベル付けし,論文間の文章構造の差異を確認。

シソーラス用語： *論文 ,  *審査 ,  *人工知能 ,  文章 ,  可視化 ,  知識 ,  機械学習
準シソーラス用語： 暗黙知 ,  研究論文 ,  *査読

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 人工知能 ,  科学 ,  論文 ,  文章 ,  可視化