鳥取大学研究シーズ集
トップページ > シーズ集 > IT > 時系列データからの派生情報の取り出し
IT
時系列データからの派生情報の取り出し
研究者
村田 真樹(工学研究科 情報エレクトロニクス専攻 教授)
キーワード
時系列データ、派生情報、概念の変遷、テキストマイニング、情報抽出
概要
本技術は、テキストマイニングの技術分野に属する。本技術は、時系列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)を既存技術よりも性能高く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ることで、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に役立つ。
概要図
優位性(従来・競合技術との比較)
・従来の派生関係の取り出し技術よりも高性能に取り出すことができる。
・テキストマイニングにおける種々の新規な処理(多数の特許を保有)。
応用分野
・テキストマイニング
・情報収集・情報分析
関連特許
特願2011- 23339、特許第4647442号(2010)、特許第4593966号(2010)など
関連論文
・堀さな子、村田真樹ほか「研究者および研究分野の変遷の自動推定」言語処理学会年次大会(2011).
・M. Murata et al, “Using the Maximum Entropy Method for Natural Language Processing: Category Estimation, Feature Extraction, and Error,”Correction Cognitive Computation, 2[4] (2010), 272-279.
・上田太一郎監修、村田真樹ほか著「事例で学ぶテキストマイニング」共立出版 (2008).
その他の関連研究内容
テキストマイニング、自然言語処理に関わる様々な技術シーズを保有している。
参考資料ダウンロード
シーズPDF
新技術説明会発表資料
参考URL
研究者詳細
共同研究先への要望
共同研究先を募集しております。種々のテキスト処理関係についてご相談に応じます。
担当CD
産学・地域連携推進機構 コーディネーター  水根 正人
連絡先
E-MAIL:mizune@cjrd.tottori-u.ac.jp 電話:0857-31-5546
 アンケートにご協力ください。