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情報(知識)工学

新聞記事・論文等の時系列データからの特徴抽出

技術の構成要素

本技術では、新聞記事や論文等の時系列的なテキストデータから概念の変遷情報(どの概念からどの概念が生まれたか)を高精度に取り出すことができる。

例えば、論文のタイトルや著者名の情報から、研究者の先輩後輩関係や研究分野のルーツ(どの分野からどの分野が生まれたか)の情報を取り出すことができる。本技術は、種々の概念や事象の派生情報の取り出しに役立ち、新聞記事のタイトルに適用すれば、社会動向がどういう概念からどういう概念に変遷したかを把握することもできる。

適用分野

・テキストマイニング
・各種文献、新聞記事などからの情報収集、情報分析
・時系列データからの情報分析

関連特許

申請中

技術の優位性(従来・競合技術との比較)

[従来の問題点]

  • ・各種文献、記事などから、ある事象の変遷を知るには、Webや検索エンジンを使用して情報を得る方法があるが、網羅的に情報を収集するのは、困難であり、かつ多大な労力を要する。また、論文の著者などの先輩・後輩関係、先祖・子孫関係などのキーワード同士の変遷状態を把握することは困難であった。

[解決したポイント]

  • ・変遷の生じる初期段階の情報を有効活用し、且つ時系列データに重み付けを付与することで、派生関係の情報を効率的かつ高精度に取り出すことができる。 ・本技術の他にも、テキストマイニングに関する種々の解析が可能。

開発の進展状況

製品化やそのスペックなどの要望に応じて開発に協力します。

参考図面

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