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J-GLOBAL ID：202002213411230257   整理番号：20A1712428

科学データのためのキーワード推薦法の分析と比較【JST・京大機械翻訳】

An analysis and comparison of keyword recommendation methods for scientific data

著者 (3件)： Ishida Youichi (Graduate School of Informatics, Kyoto University, Kyoto, Japan) ,  Shimizu Toshiyuki (Graduate School of Informatics, Kyoto University, Kyoto, Japan) ,  Yoshikawa Masatoshi (Graduate School of Informatics, Kyoto University, Kyoto, Japan)
資料名： International Journal on Digital Libraries  (International Journal on Digital Libraries)
巻： 21  号： 3  ページ： 307-327  発行年： 2020年 
JST資料番号： W1082A  ISSN： 1432-5012  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 様々な種類の科学的データを分類,探索するために,制御語彙からキーワードを持つデータを注釈するのは有用である。研究者のようなデータプロバイダは,与えられた語彙からキーワードで自身のデータを注釈する。しかし,適切なキーワードの選択のために,研究ドメインと制御語彙の両方の広範囲な知識が必要である。したがって,制御語彙からのキーワードによる科学的データのアノテーションは,データプロバイダの時間消費タスクである。本論文では,それらのメタデータによる科学的データのアノテーションのために,制御語彙から関連キーワードを推薦する方法を検討した。多くの以前の研究は,類似の既存のメタデータにおけるキーワードに基づくアプローチを提案した。これを間接法と呼ぶ。しかしながら,既存のメタデータ集合の品質が不十分であるとき,間接的方法は無効になる傾向がある。科学的データのための制御語彙は,通常,各キーワードのための定義文を提供するので,目標メタデータおよびキーワード定義に基づくキーワードを推薦することも可能である。これを直接法と呼ぶ。直接法は既存のメタデータセットを利用しず,従ってその品質に依存しない。また,キーワード推薦法の評価には,最も制御された語彙の特徴である階層的語彙構造に基づく評価尺度を提案する。提案評価尺度を用いて,データプロバイダが選択するのが困難なキーワードに重点を置くキーワード推薦法を評価することができた。実地球科学データセットを用いた実験において,それらの有効性を検証するために直接および間接法を比較し,間接法が既存のメタデータ集合の品質にどのように依存するかを観察した。結果は,キーワードの推薦におけるメタデータ品質の重要性を示した。Copyright The Author(s) 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *キーワード ,  語彙 ,  有効性 ,  アノテーション ,  メタデータ
準シソーラス用語： 地球科学 ,  ISP【インターネット】 ,  評価尺度 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： キーワード推薦 ,  メタデータ品質 ,  制御語い ,  キーワードの定義

分類 (4件)： その他の情報処理  (JE15050M) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  索引言語  (AC05030W) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 科学 ,  キーワード ,  推薦 ,  分析