コストセンシティブ論文メタ情報抽出器とサイバーフィジカル論文ブラウザの開発

本研究は、学術論文の電子文書から様々なメタ情報をコストセンシティブに抽出する方法の確立と、抽出したメタ情報を論文閲覧支援に活用するサイバーフィジカル論文ブラウザの開発を目的とする。とりわけ論文メタ情報として参考文献の書誌情報や表を自動抽出して解析する方法を確立し、サイバー空間の関連情報を自動集約する機能などをもつ論文ブラウザを開発する。参考文献書誌情報抽出では、機械学習に基づく情報抽出器の精度と学習データの生成コストのトレードオフと、抽出誤りに対する人的修正コストを実用レベルで制御できるコストセンシティブな情報抽出の実現を目指す。さらに、学術論文から抽出した書誌情報、表の情報、専門用語などとサイバー空間の関連情報を知的に集約し、紙に印刷されたフィジカルな論文の読者に提供するためのサイバーフィジカル論文閲覧支援インタフェースを提案する。令和4年度は、学術論文の参考文献欄から書誌情報を抽出するために開発を進めてきたBidirectional Encoder Representations from Transformers（BERT）による参考文献書誌情報抽出器の抽出誤りの自動検出を試み、実験によりその検出の精度ならびに見込まれる修正コストなどを評価した。また、表中の数値データの自動グラフ変換を行うために、ニューラルネットワークを利用して、文書から表を検出しその構造を解析するエンドツーエンド表構造解析手法を開発した。さらに、論文ブラウザによる初学者の論文閲覧支援のために、引用意図に基づく引用箇所の補足情報の自動生成手法について検討した。これらの研究成果について国内研究会などで発表した。

本研究は、学術論文の電子文書から様々なメタ情報をコストセンシティブに抽出する方法の確立と、抽出したメタ情報を論文閲覧支援に活用するサイバーフィジカル論文ブラウザの開発を目的とする。とりわけ論文メタ情報として参考文献の書誌情報や表を自動抽出して解析する方法を確立し、サイバー空間の関連情報を自動集約する機能などをもつ論文ブラウザを開発する。参考文献書誌情報抽出では、機械学習に基づく情報抽出器の精度と学習データの生成コストのトレードオフと、抽出誤りに対する人的修正コストを実用レベルで制御できるコストセンシティブな情報抽出の実現を目指す。さらに、学術論文から抽出した書誌情報、表の情報、専門用語などとサイバー空間の関連情報を知的に集約し、紙に印刷されたフィジカルな論文の読者に提供するためのサイバーフィジカル論文閲覧支援インタフェースを提案する。令和4年度は、学術論文の参考文献欄から書誌情報を抽出するために開発を進めてきたBidirectional Encoder Representations from Transformers（BERT）による参考文献書誌情報抽出器の抽出誤りの自動検出を試み、実験によりその検出の精度ならびに見込まれる修正コストなどを評価した。また、表中の数値データの自動グラフ変換を行うために、ニューラルネットワークを利用して、文書から表を検出しその構造を解析するエンドツーエンド表構造解析手法を開発した。さらに、論文ブラウザによる初学者の論文閲覧支援のために、引用意図に基づく引用箇所の補足情報の自動生成手法について検討した。これらの研究成果について国内研究会などで発表した。