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大規模文書ネットワークからの関連情報抽出

園田 隆志 研究技術開発本部
システム要素技術研究所
岡本 洋 同上
坪下 幸寛 同上

オフィスに蓄積された大量の文書を、その属性に基づいて結び付けることによりネットワークとして構造化し、それを分析することにより有用な情報を見出す研究を進めている。分析の方法は、脳の神経細胞(ニューロン)のネットワークが、ある事象から関連する他の事象を連想想起する機構をモデルに考案したアルゴリズムに基づく。このアルゴリズムの基本性能を評価し、他のアルゴリズムに比べて優位であることを示した。さらに、特許間の引用関係が成すネットワークから提案アルゴリズムを用いて関連特許を抽出するシステムを構築した。このシステムを特許調査の実例に適用し、過去に特許調査者によって行われた調査と同等の結果が得られることを確認した。

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