平成30（2018）年度　重点型研究実施報告書

課題番号	30−共研−4211		分野分類			統計数理研究所内分野分類			f
						主要研究分野分類			2
研究課題名	学術文献データ分析のための関連語推薦
重点テーマ	IRのための学術文献データ分析と統計的モデル研究の深化
フリガナ 代表者氏名	ヤスカワ ミチコ 安川 美智子				ローマ字		Yasukawa Michiko
所属機関	群馬大学
所属部局	理工学部
職　　名	助教
配分経費	研究費	40千円		旅　費		0千円		研究参加者数		3　人

研究目的と成果（経過）の概要

近年、学術文献データベースの規模が大幅に増加しており、検索したい書誌情報を漏れなく、かつ、正確に検索することが困難となっている。また、学術文献データの検索は、大学の研究力評価や経営戦略の策定に用いられるなど、検索の用途が多様化し、検索結果が及ぼす社会的、経済的な重大性が増している。さらに、日本における大学の研究力向上のためには、国による施策（若手研究者の支援、等）だけでなく、各大学の努力によって教育の改善や工夫を行っていくことも重要であると考えられる。

以上のことを背景として、本研究は、大学における研究と教育に関する情報分析の支援に必要なプログラムを開発することを目的とする。

本研究では、具体的には、以下のことに取り組んだ。


【研究情報の分析】競争的研究資金のデータベース(KAKEN)と情報学分野の論文書誌情報のデータベース(DBLP)に収録されている情報を検索するための関連語推薦について検討を行った。また、深層学習の手法である文字ベースのseq2seqを用いた情報検索の手法の有効性を、科研費の審査区分表を用いたデータ実験により確認した。

【大学教育に関する検討】学生の研究力向上を目指した授業改善を行った。具体的には、研究代表者が担当している理工学部の学部3年生の授業で、最新の科学技術論文(群馬大学で契約しているWeb of Science、及び、ACM Portal)を検索する実習と、対話型の論文検索システムの簡易版を製作するプログラミングの演習を行った。この授業改善の取り組みは、2019年3月に京都大学において開催された大学教育研究フォーラムで報告した。

当該研究に関する情報源（論文発表、学会発表、プレプリント、ホームページ等）

当該研究に関する学会発表は以下の通りである。

[1] *安川美智子, "情報学分野における文献調査のための関連語推薦," 信学技報, vol. 118, no. 350, AI2018-26, pp. 5-10, 2018.
[2] *安川美智子, "科学技術論文の検索をテーマとする理工学系の演習授業の事例報告," 第25回 大学教育研究フォーラム 個人研究発表, 2019.

研究会を開催した場合は、テーマ・日時・場所・参加者数を記入してください。

【テーマ】科研費データの分析のためのデータ収集の手法について
【日時】2018年7月12日(木)10:00〜11:30
【場所】群馬大学・桐生キャンパス(ゼミ室)、および、群馬大学・荒牧キャンパス(ゼミ室)
※注：2キャンパス間の遠隔会議により研究会を実施した
【参加者数】2名

研究参加者一覧
氏名	所属機関
永井 博昭	群馬大学