DEIM Forum 2015 A5-2

大規模学術論文データベースにおける研究者のトピック推定と著者同定への応用
桂井麻里衣†,††

大向

一輝††

武田

英明††

† 日本学術振興会特別研究員†† 国立情報学研究所 〒 101–8430 東京都千代田区一ツ橋 2-1-2
E-mail: †{katsurai,i2k,takeda}@nii.ac.jp
あらまし

本文では，大規模学術論文データベースにおける研究者のトピック推定手法を提案する．提案手法では，代表的な確率的トピックモデルである Latent Dirichlet Allocation (LDA) を用いて学術論文のテキスト情報の次元を削減し，研究者の専門分野をモデル化する．具体的には，各研究者が所有する学術論文のアブストラクトをトピック分布で表現し，それらの平均を研究者の特徴ベクトルとする．また本文では，学術論文データベース整備の高効率化を目的とし，提案手法による著者同定問題への応用について検討する．与えられた学術論文の著者に同姓同名の研究者が存在する場合，研究者の特徴ベクトルを用いてその著者を同定する．CiNii Articles から収集されたデータを用いた実験を行った結果，提案手法により推定したトピック情報を用いることで，同姓同名研究者の論文を正解率 92.99%で同定できることを示した．
キーワード

学術論文，研究者分析， 著者同定， トピックモデル応用，LDA

1. は じ め にCiNii Articles（注 1） を用いて研究者のトピック情報を推定する．
CiNii Articles は国立情報学研究所が 2005 年から運営する学術

学術論文データベースから主要な技術や研究グループを発見・

論文検索・提供サービスであり，全ての論文に書誌 ID が付与

追跡することは，科学技術の動向の把握や研究戦略の決定，共されている [7]．この CiNii Articles に収録されている学術論文

同研究活動の推進に有用であり，これまでに多くの手法が提案のアブストラクトを利用して，各研究者が専門とするトピック

されている [1–6]．従来研究の代表的なアプローチとして，論を推定する．提案手法では，アブストラクトのテキスト情報を

文の著者名や参考文献などのメタ情報を参照して共著関係や引

低次元空間で表現するために，代表的なトピックモデルである

用関係を表すグラフを構築し，ネットワーク分析手法を適用す

Latent Dirichlet Allocation (LDA) を利用する．まず，データる方法が挙げられる [1–3]．この方法は，研究者間のソーシャ

ベース中の学術論文の部分集合をトレーニングデータとみなし，ルな関係性を示すことができるものの，研究内容の類似性によ

LDA により予め研究トピックの抽出を行う．次に，全ての学

る潜在的なつながりを見出すことが困難である．一方，学術論

術論文をトピック分布で表し，各著者に対し平均を算出するこ

文のキーワードやアブストラクトなどのテキストコンテンツにとで，研究者のトピックを表すベクトルを得る．

着目することで，各研究者の専門とする研究トピックを明らか提案手法により得られた研究者のトピック情報には様々な応にする手法が近年提案されている [5]．これらの手法では，学用先が考えられるが，本稿ではその一例として，学術論文の著術論文中で使用される膨大な数の単語から各著者を特徴付ける者同定問題について検討する．ここで著者同定とは，与えられ単語集合を選択するという目的の下，各単語をトピック分布でた論文の著者名に複数の同姓同名研究者が該当する場合，正解表現するモデル（以降，トピックモデル）の有効性が示されてとなる研究者を選出するタスクを指す．実際に，CiNii Articles

きた．トピックモデルを用いることで，データベース内の研究をはじめとする様々な学術論文データベースの整備において，トピックが可視化されると同時に，高次元空間上のテキストコ

同姓同名研究者の存在は大きな問題の一つである [8]．提案手

ンテンツを低次元空間で表現することが可能となる．

法では，新たに与えられた学術論文の著者に同姓同名の研究者

従来研究の多くは，ある限られた研究分野での解析結果を報告している．例として，文献 [3, 4] は自然言語処理の分野で出が存在する場合，学術論文と著者候補の研究トピックを比較することで著者を同定する．

版された学術論文のみを対象としており，文献 [5] は情報科学

本研究による主な貢献は以下の通りである．

の分野で顕著な研究者のみを解析している．これに対し，工学•

特定の研究分野を対象として学術論文データベースを解から医学まであらゆる研究分野を含む学術論文データベースに析する従来研究とは異なり，あらゆる研究分野を網羅的に含めおいて高精度に研究者のトピックを推定することができれば，て研究者のトピック情報を推定する．

学際的な研究の推進や異分野での共同研究の推薦に貢献できる•

学術論文の著者同定問題に着目し，研究者のトピック推と考えられる．
そこで本稿では，国内最大規模の学術論文情報データベース（注 1）：http://ci.nii.ac.jp/

定の応用可能性について論じる．

に研究者をトピックで表現したい場合，研究者と学術論文が正本文の構成は以下の通りである．まず，2. において本研究の確に対応付けられている必要がある．このような研究者に関関連研究を紹介する．3. では，学術論文データベースにおけるする情報を整理して提供するためには，氏名ではなく識別子

研究者のトピック推定手法を提案し，4. では提案手法による著(ID) を用いて予め研究者を区別する必要がある [11]．例とし者同定への応用について述べる．5. では，実験を行い，提案手て，CiNii Articles では，国内の研究者の名前典拠である研究

法の有効性を評価する．最後に，6. において，本文のまとめと者リゾルバー [12] で定義された ID に論文を紐付けている．類

今後の方向性について検討する．

似したサービスには，Thomson Reuters の ResearcherID（注 2）
や，Elsevier の Author Identifier（注 3） が挙げられる．さらに，

2. 関 連 研 究

これら複数のデータベースと連携して情報流通を行うために，

2. 1 学術文献データベースからの知識抽出

Open Researcher and Contributor ID (ORCID) [13] という学術論文データベースからの知識抽出は従来より盛んに研究組織が世界中の研究者に対し著者 ID を発行しており，登録者数されており，共著関係や引用関係のネットワーク分析を行うこが 2014 年 11 月に 100 万人を突破したことが報告されている．

とで，学術コミュニティの中で重要な論文や研究者を効果的に

ウェブ上の研究者 ID に学術論文を紐付ける場合，論文著者発見できることが示されてきた．White，Griﬃth ら [1] は，あの同姓同名研究者の存在が問題となり，依然としてデータベー

る二人の研究者の論文が他の論文の参考文献で共起するほどそス管理者やユーザによる手動の処理が必要である．Thomsonの研究者間には強い関係が存在するという共引用関係に着目しReuters のデータベース Web of Science や Elsevier の Scopus

た．Börner ら [2] は共著関係を論文数による重み付きグラフでには独自の著者同定システムが導入されているが，このシステ表し，ネットワークの中心性を算出して影響力の強い著者を発ムのみでは高精度な同定は困難であるとの報告がなされてい見した．同様に，Radev ら [3] は自然言語処理に関する著名なる [14]．Strotmann ら [8] は，ネットワーク分析を行う際に，国際会議の論文をデータベース化し，ネットワーク分析から得イニシャルの一致性や論文の共著者情報を利用して著者の曖昧られる指標に基づき論文や著者のランク付けを行った．

性を解消する手法を提案した．一方，研究者の所属は変わる可

一方，データベース内に存在する著者の研究内容の特定や主能性があるほか，単著での論文発表も予想しうる．既存の著者

流研究テーマの変遷の可視化を目的とし，近年では学術論文

同定の性能を向上させるためには，所属や共著者などのメタ情の内容をトピックで表現する手法が種々提案されている．Hall

報のみならず，学術論文の内容を相補的に利用する必要がある

ら [4] は LDA を用いて主要国際会議のトピック分布を算出し，と考えられる．そこで本研究では，提案手法の一つの応用先とそれらの間の類似度を算出することで国際会議の類似性を分して，学術論文の内容と著者候補の研究トピックを比較するこ析した．さらに，トピック分布のエントロピーを算出することとで著者同定を行う．

で，各国際会議が対象とする研究テーマの広さを分析した．研究内容に基づく研究者間類似度の算出を目的としてトピックモ
デルを用いた手法は，2012 年に Lu，Wolfram ら [5] らによって提案されており，これが本研究と最も関連する従来研究であ3. 学術論文データベースにおける研究者のトピック推定るといえる．具体的には，LDA に著者情報を導入して拡張した

本章では，学術論文データベースにおける研究者のトピック

Author Topic Model [9] をデータベースに適用し，学術論文

推定手法を提案する．提案手法の概要を図 1 に示す．まず，図の著者をトピックに関する多項分布で表す．しかしながら，文1 (a) に示すように，トレーニングデータセットを用いて LDA

献 [5] では解析対象とする研究者を 50 名に限定しており，そののパラメータを算出し，研究トピックを表す単語分布を推定す

研究分野は情報科学のみである．それに対し，本稿では，情報る（3. 1）．次に，図 1 (b) に示すように，各研究者に紐付いた科学や工学，教育学，医学などを網羅的に含む大規模学術デー

学術論文のトピック分布を用いて研究者をモデル化する（3. 2）．

タベースにおいてトピックモデルを適用する．

以降の節では，それぞれの具体的な内容について説明する．

学術論文データベースにおける研究トピックの変遷を可視化

3. 1 研究トピックを表す単語分布の推定するために，論文の出版日時を変数として導入したトピックモ

本節では，データベース中の研究トピックを表す単語分布のデルが利用されている．例として，Gerrish ら [6] は Dynamic

推定方法について説明する．まず，データベースから研究分野

Topic Model [10] をデータベースに適用し，トピックの変化をを網羅的に含む N 本の学術論文を収集し，これをトピック抽利用して各論文の影響力を表す指標を定義した．本研究のよう出のためのトレーニングセット D とする．論文 di ∈ D のテに全研究分野を含むデータベースを対象とする場合においても，

キスト情報に対し形態素解析を適用して得られた単語セットを

研究者のトピック推定時にデータベース内のトピックの変遷を

xi = [xi1 , xi2 , · · · , xiWi ] （Wi は di の単語の総数）とし，デー考慮すべきかどうかは，今後検討する必要がある．

2. 2 学術論文の著者同定に関する研究

タセット中のボキャブラリを V = [w1 , w2 , · · · , wW ] （W はボ
キャブラリのサイズ）で表す．提案手法では，データベース中の学術論文の著者同定は，論文データベースの整備や解析において必要不可欠な技術である．特に，本研究や文献 [5] のよう（注 2）：http://www.researcherid.com/（注 3）：http://www.elsevier.com/online-tools/scopus

トピックの単語分布算出

w1 0.01
w2 0.08
w3 0.00...

トピック z1...

...

トレーニングデータセット

w1 0.00
w2 0.00
w3 0.03...

トピック zK(a)
トピック分布を用いた研究者のモデル化
LDA による
トピック分布算出

...
研究者 r

論文集合

K 次元空間(b)
図 1 提案手法による研究者のモデル化の概要．

単語がトピック zk に割り当てられた回数を nik とすると，変数 zij を除く全ての状態が与えられたときの zij の事後確率は次式で算出される．

P (zij = k|z ¬ij , x, α, β) =1
aik bwkZ(1)

上式において，

図 2 LDA のグラフィカルモデル．

aik = n¬ij
ik + α(2)m¬ij
wk + βbwk = ¬ijm·k + W β(3)

Z=
トピックの情報と学術論文のトピックの混合比を求めるために，

LDA を用いる．LDA のグラフィカルモデルを図 2 に示す．今，
データベース中に存在する K 個のトピック z = [z1 , z2 , · · · , zK ]を考えたとき，各トピックをボキャブラリについての多項分布で表し，かつそれらがディリクレ分布から生成されていると仮定する．図 2 のモデルに基づき，データセット D 中の学術論
文の生成プロセスは次のように表される．

1. 文書 di に対し，θi ∼ Dir(α)．
2. k = 1, 2, · · · , K 番目のトピックに対し，ϕk ∼ Dir(β)．
2. 文書中の単語 xij ∈ xi に対し，トピック zij と単語 xijを次のように選択する．

– zij ∼ M ult(θi )– xij ∼ M ult(ϕzij )∑aik bwk(4)kであり，添字 ¬ij は対応するデータ xi,j を式中の総和の算出に利用していないことを表す．ギブスサンプリングを繰り返すことで，式 (1) により論文 di 中の単語 xij に対する zij が推定され，この値に基づき式中の総和を更新する．最終的に，z が与えられたときの ϕk , θi の予測分布は次式で推定される．

mwk + βm·k + W β
nik + αθ̂ik =
ni· + Kαϕ̂wk =(5)(6)

以上のように LDA を用いて算出されたトピック分布を学術論
文の低次元表現と考え，研究者のモデル化を行う．

3. 2 学術論文のテキスト情報を用いた研究者のトピック推定
本節では，学術論文のテキスト情報を用いた研究者のトピッ

上式において，文書のトピックに対する多項分布のパラメータ

ク推定手法を提案する．モデル化対象とするデータベース中の

θi とトピックの単語に対する多項分布のパラメータ ϕk はそ研究者を r で表し，研究者 r が著者となる学術論文集合を Ωr

れぞれ超パラメータが α, β となるディリクレ事前分布をもつ．

とする．研究者 r の各学術論文 di ∈ Ωr より，ボキャブラリ V

ϕk は k 番目のトピックにおいてどのような単語が重要かを表に含まれる単語セットを抽出する．LDA により推定された学

し，θi は学術論文 di にどのようなトピックが含まれるかを表術論文 di のトピック混合比 θi に基づき，研究者 r のトピック

すと解釈できる．本稿では，これらのパラメータを Collapsed

を表すベクトルを次式により算出する．

ギブスサンプリング [15] によって算出する．具体的には，単語

w がトピック zk に割り当てられた回数を mwk ，文書 di 中の

mr =

1 ∑
θi
|Ωr |
di ∈Ωr(7)

距離が最小となる
研究者の選出

距離の算出

論文 d

....

研究者 r1

研究者 r2....

研究者 rd

図 4 トレーニングデータセットにおける単語の頻度と順位の散布図．

論文 d の著者候補となる研究者集合 Rd_

表 1 トレーニングデータセットにおける最頻出単語．
結果，研究，検討，可能，明らか，必要，方法，実験，目的，報告，提案，場合，影響，問題，変化，対象，比較，評価，関係，利図 3 提案手法による学術論文の著者同定．

用，本稿，以上，システム，調査，重要，測定

ここで，|Ω| は集合 Ω の要素数を表す．上式のように，研究者

表2

トレーニングデータセットにおける出現回数が 5 未満の単語のr がこれまでに発表した学術論文のテキスト情報を用いること

例．これらの単語の一部は名詞のバイグラムによって置き換え

で，研究者 r の研究トピックを表すことが可能となる．

られる．

研究者をモデル化することで，様々な応用先が考えられる．

順応的管理プログラム， 電子顕微鏡的解析，シュレディンガー方

例として，研究者 r1 と r2 のトピック類似度を算出する場合に

程式バンド，アルダーソン， 高性能プローブ，ボトルネックネッ

は，ベクトル mr1 および mr2 間の類似度を算出すればよい．

トワーク， 電気抵抗変化型 DNA 検出法，昼寝時，移動動作時，提案した研究者のトピック推定手法は，研究者 r とその著作となる学術論文集合がデータベース内で紐付けられていること

木造密集住宅地，静止画像圧縮法，リンケージ同定手法，歴史地区
指定，アイスアルジー原生生物，未知システム係数ベクトル，インヒビン遺伝子，喘息期間有症率，購入余裕，新設施設投資を想定している．一方，2. で述べたように，データベース中には多数の同姓同名研究者が存在するため，著者候補者から正しい著者の選定が必要となる．そこで次章では，提案手法で推定された研究者のトピック情報に基づく著者同定について説明

なお，式 (8) に閾値を導入し，与えられた論文の著者がデータベースに含まれない新規著者であるかどうかを判断することも可能となるが，本稿では取り扱わず，今後の課題とする．

する．

提案手法により学術論文 dnew の著者を同定することで，デー

4. 研究者のトピック情報に基づく学術論文の著者同定
本章では，提案手法の応用として，研究者のトピック情報にタベースの整備を行うと同時に研究者のトピック情報を更新することが可能となる．更新は次式で表される．

(

基づく学術論文の著者同定について説明する．提案手法による

1
mr ←θnew + |Ωr |mr
1 + |Ωr |著者同定の概要を図 3 に示す．図に示すように，データベースΩr ← Ωr ∪ {di }

)
(9)
(10)

に新たな学術論文が与えられたとき，論文が取り扱う研究ト
ピックと著者候補者の専門とする研究トピックを比較すること

以上のように，LDA によって得られたトピックの単語分布と，で，研究者の選出を行う．これにより，新たに論文が研究者に学術論文のトピック分布に基づき，学術論文の著者同定および紐付けられ，データベースが更新される．

研究者のトピック情報の更新が可能となる．

具体的には，新たに与えられた学術論文を dnew とし，dnew

5. 実

験

の著者名セットを Adnew とする．また，データベース中に存在する氏名 a ∈ Adnew と同姓同名の研究者セットを Ra とする．

本章では，提案手法の有効性を示すために実験を行う．まず，|Ra | > 1 となる著者名 a ∈ Ad が存在する場合，次式により研5. 1 において実験で用いるデータセットについて述べる．次に，
5. 2 において LDA により推定されたトピックの単語分布の内∗

究者 r を選出する．

r∗ = arg max sim(mr ||θnew )容を報告する．最後に，5. 3 において，著者同定への応用によ

(8)

r∈Ra

上式において，θnew は LDA により推定された dnew のトピッ
ク分布であり，sim(m||θ) はベクトル m，θ 間の類似度を表す．

る評価を行う．

5. 1 データセット
本節では，実験で利用したデータセットの詳細を述べる．ま表3

トレーニングデータセットの詳細．

表 6 著者同定の実験結果．

学術論文数59,711

正しく著者を同定した論文の数

研究者数

31,399

誤って著者を同定した論文の数

単語の総数

61,400正解率

1 論文あたりの単語数の平均

4,898
369
92.99%

28

表 4 著者同定の評価に用いるデータセット．

3. 1 で説明したようにトピックの単語分布を算出した．今回の

学術論文数

5,267

実験では LDA のトピック数を K = 500 とし，LDA の超パラ

研究者数

345

メータを α = 50
, β = 0.01 と設定した．抽出されたトピックのK

同姓同名が存在する氏名数

166

例を表 5 に示す．表 5 では，科学研究費助成事業によって定め

1 氏名あたりの同姓同名研究者の数 2.078

られた研究分野表を参考にし，著者らが手動で付与したトピックの解釈を太字で示す．この表から，LDA を用いることで，多ず，科研費データベース KAKEN（注 4） に収録されている全研究

様な分野の研究者から収集された学術論文から各研究分野を表者のうち，CiNii Articles 上に論文のアブストラクトが存在すすトピックが効果的に抽出されているといえる．

る研究者 ID を抽出し，ID を羅列したリスト（以降，研究者リ

一方，抽出されたトピックは，専門の広さが異なることも確ストと呼ぶ）を作成した．この研究者一名につき最大 5 本の和認できる．例として，トピック 97 や 213 は，ある特定の分野を

文アブストラクトを収集することで，合計 59,771 本の学術論文特徴付ける単語から構成されているが，トピック 129 は工学・を得た．得られた学術論文集合は国内の研究分野を網羅的に含情報科学の分野で広く用いられる単語から構成されている．今むと考えられ，これを 3. 1 で述べた LDA のトレーニングセッ

回はこうしたトピックの階層性の存在を考慮せずに研究者のモトとして利用する．

デル化を行う．また，トピック 446 の画像処理のように，様々

次に，各学術論文のアブストラクトから単語セットを抽出すな研究分野において利用される手法のトピックも存在することる方法について述べる．まず日本語 Wikipedia のエントリを辞から，これらのトピックを用いて研究者のモデル化を行うこと（注 5）

書に登録し，MeCabにより形態素解析を行った．今回の実験ではすべての名詞のユニグラムをテキスト特徴として抽出しで，異分野を横断した類似研究者の検索が行える可能性があるといえる．

た．さらに，学術用語の中には Wikipedia に登録されていない

5. 3 著者同定の評価ものも存在するため，名詞が連続する場合には全てのバイグラ

本節では，提案手法による学術論文の著者同定の実験を行う．

ムも抽出した．以上の方法でトレーニングデータセットから抽まず実験方法について述べる．実験では，各研究者 ID に対し，出された単語の頻度と，頻度による順位の関係を図 4 に示す．

その出版物の中で最も古い論文が最低一本は確実に紐付いていここで，縦軸は単語の頻度，横軸は単語の頻度の順位を表し，る状態を想定する．データセット中の著者名 a に対する同姓同

いずれも対数スケールである．この図のうち，頻度が上位とな名者集合 Ra に対し，著者名 a を持つ学術論文を出版年月日にる単語を表 1 に示す．
「研究」「結果」「検討」などの単語は学より昇順に並べたとき，与えられた論文 d の著者を式 (8) によ術論文を特徴付けるうえで効果が低いと考えられるため，実験

り同定し，これを一回のテストとみなす．次に，結果の正解・ではこれらの最頻出単語をストップワードとして扱うこととす

不正解に関わらず，論文 d を用いて正しい著者のトピック情報

る．さらに，データセット内で出現回数が 5 未満となる低頻度を式 (9) により更新する．以上のテストを全ての同姓同名者集の単語についてもボキャブラリから除外する．除外した低頻度

合に対し行い，次式の正解率を算出した．

の単語の例を表 2 に示す．なお，低頻度かつ Wikipedia に登録

正解率 =

されていない単語については，語の一部のバイグラムがボキャ

正しく著者を同定した論文の数
× 100 [%]
著者同定の対象となる論文の数(11)

ブラリに追加されている可能性がある．例として，表中の「静止画像圧縮法」という単語は，「静止画像」および「画像圧縮」

得られた結果を表 6 に示す．結果は正解率 92.99% という高いという単語によって置き換えられる．以上のように構築された

数値を示した．したがって，学術論文の内容と研究者のトピッ

LDA のトレーニングデータセットの詳細を表 3 に示す．

クを比較することで，高精度に著者を同定できることが示さ

続いて，研究者リストから全ての同姓同名研究者とその氏名れた．

を抽出し，それらが著者となる学術論文のうち和文アブストラ

ここで，著者同定を誤った学術論文の例を表 7 に示す．表 7

クトを含むものを全て収集した．得られたデータセットを表 4の例 1 の著者候補となる同姓同名研究者は，知覚情報処理を専に示す．5. 3 では，このように多数の同姓同名研究者によって門とする研究者 A，教育工学を専門とする研究者 B，および農構成されるデータセットを用いて，著者同定の性能を評価する．

業環境工学を専門とする研究者 C の三名であった．正しい著

5. 2 LDA によるトピック推定結果者は C であるが，手法によって A と推定したため，誤同定とまず，5. 1 で用意したトレーニングデータセットを用いて，なった．これはアブストラクト中の「位置検出」「アルゴリズ
ム」「検出率」などの単語の表すトピックが研究者 A のトピッ

（注 4）：https://kaken.nii.ac.jp/（注 5）：https://code.google.com/p/mecab/

クに類似していたことが原因であると考えられる．
例 2 では，形成外科学を専門とする研究者 D，基礎看護学を表 5 LDA によって推定された研究トピックの例．トピックの解釈を太字で示す．
トピック 7

トピック 13

トピック 123

トピック 133

トピック 160

トピック 251

反応工学

人体病理学

教育工学

教育学

神経科学

自然言語処理

単語

確率

単語

確率

生成

0.0743

腺癌

0.0281 大学

0.0879 教師

0.1267 神経細胞

0.0365 単語

0.0406

反応0.0422

腫瘍細胞

0.0213 高等教育

0.0454 授業

0.0492 神経回路

0.0315 語

0.0338

酸化0.0389免疫組織化学的0.0192 学生

0.0369 指導

0.0426 応答

0.0288 文

0.0301

生成物

0.0308

組織

0.0183 教育

0.0313 生徒

0.0182 情報伝達

0.0277 文章

0.0225分解

0.0236

間質0.0171 教育機関

0.0273 実践

0.0179 軸索

0.0208 意味的

0.0223

化学反応 0.0230

染色性0.0167 大学教育

0.0216 学び

0.0179 ニューロン

0.0193 辞書

0.0208熱分解0.0194

学的0.0165 本学

0.0187 子ども

0.0156 回路網

0.0179 自然言語

0.0208

化学種

0.0170陽性細胞

0.0165 教養教育

0.0118 実践的

0.0138 神経系

0.0177 名詞句

0.0176

進行0.0163線維化0.0152 遠隔教育

0.0115 学校

0.0136 生理学的0.0164 抽出

0.0163生成量0.0153細胞

0.0149 教育システム 0.0091 分析

0.0131 可塑性

0.0153 使用頻度

0.0131

トピック 25
システム

単語

トピック 47

確率単語

トピック 83

インタラクション

単語

トピック 243

遺伝学

トピック 183

心理学

トピック 375

消化器外科学装置

0.1316

コミュニケーション

0.0855 遺伝子

0.0444 社会的0.2679 視鏡

0.0407 中国

0.0383

開発

0.1085

エージェント

0.0537 塩基配列0.0393 文化的0.0529 内視0.0406 経済発展

0.0237センサ

0.0421

自律的

0.0457 解析

0.0229 包括的0.0475 腹腔鏡

0.0398 国際化

0.0219試作

0.0380対話

0.0415 配列

0.0205 規則性

0.0362 鏡下0.0251 日本

0.0216

製作

0.0372

発話

0.0408 アミノ酸配列 0.0199 的側面

0.0256 手術

0.0211 グローバル化 0.0213

実験装置 0.0360

会話

0.0358 欠失

0.0196 認知的0.0235 手術時間

0.0182 発展

0.0150小型

0.0239相手

0.0260 同性

0.0191 的要因

0.0215 鏡的

0.0154 経済

0.0132応用

0.0221共有

0.0193 コード

0.0190 社会

0.0179 術者

0.0153 先進国

0.0130使用

0.0212実現

0.0180 決定

0.0188 的背景

0.0178 出血量

0.0141 経済成長

0.0129感度0.0202

人間

0.0133 検出

0.0155 認知0.0174 施行

0.0139 急速

0.0126

水産学

トピック 341

統計科学

トピック 213

都市計画

トピック 391

電子デバイス

本種

0.0544海域

0.0240 数値計算

0.0852 都市

0.0417 屈折率

0.0739 言語

0.0503

数種

0.0434

底質0.0171 解析的

0.0393 居住者

0.0294 導波路

0.0673 日本語

0.0499成虫

0.0271

底層

0.0150 数値的

0.0390 都市化

0.0222 光ファイバ 0.0264 英語

0.0416幼虫

0.0261

栄養塩

0.0140 適用

0.0288 住宅

0.0203 光

0.0168 外国語

0.0192

採集

0.0234海水中0.0131 解0.0273 建築物

0.0185 作製

0.0158 中国語

0.0178

種

0.0200植物プランクトン

0.0124 行列

0.0213 住宅地

0.0154 構成

0.0121 英語教育

0.0177

個体

0.0183漁獲量

0.0123 数値実験

0.0199 居住地

0.0133 導波

0.0118 分析

0.0174

寄生0.0133流入0.0121 計算

0.0193 中心市街地 0.0126 波長

0.0114 語彙

0.0155

発育0.0131

負荷量

0.0113 解析

0.0192 居住環境

0.0099 構造

0.0108 格助詞

0.0147齢幼虫

0.0113水塊

0.0107 離散化

0.0175 場所

0.0098 光スイッチ 0.0108 意味

心理学

トピック

環境学
単語

社会学
確率

単語

確率

単語

確率

言語学

確率

トピック 186

確率

確率

単語

通信・ネットワーク工学

単語

単語

確率

トピック 147

確率

確率

単語

トピック 97

単語

単語

経済政策

確率

トピック 129

確率

確率

単語

森林科学

単語

単語

確率

トピック 138

確率

確率

単語

トピック 31

単語

確率

トピック 266

単語

確率0.0131

トピック 446

スポーツ科学
単語

確率

画像処理

単語

確率

単語

確率

単語

符号化

0.1525

心理的0.1189 濃度

0.1016 制度

0.0264 運動

0.1453 画像

確率0.1324

符号0.0348

ストレス

0.0606 大気中

0.0681 自治体

0.0195 健康

0.0383 画像処理

0.0506

情報源

0.0252

不安0.0432 co

0.0346 事業

0.0169 運動郡

0.0361 画像データ

0.0261

適用

0.0215

生理的0.0363 一度

0.0296 課題

0.0148 身体活動

0.0342 原画像

0.0228

符号語

0.0213

ストレス反応0.0264 測定

0.0229 政策

0.0146 スポーツ

0.0277 撮影

0.0201

量子化

0.0207

的ストレス

0.0212 発生源

0.0179 国

0.0144 運動量0.0251 手法

0.0173通信路

0.0168

心理状態

0.0212 大気汚染物質 0.0134 市町村

0.0133 運動能力

0.0234 解像度

0.0139復号法

0.0151

身体的0.0212 ガス

0.0122 万人

0.0119 運動習慣

0.0220 画素

0.0139最適

0.0147示唆

0.0195 大気汚染

0.0120 政府

0.0112 身体運動

0.0218 劣化

0.0128

漸近的

0.0147

精神的0.0187 放出

0.0119 推進

0.0110 体力

0.0204 復元

0.0128

表7

著者同定を誤った論文アブストラクトの例．実際の著者である研究者の専門分野と，手法により誤って選出した研究者の専門分野を示す．
アブストラクト

例1

本研究では, イチゴ収穫用として, フックによる対象果実と隣接果実の分離, 誘導および果柄の正解の研究者

誤って選出した研究者

の専門分野

の専門分野

農業環境工学

知覚情報処理

形成外科学

基礎看護学

知能情報学

ソフトウェア

電力工学

呼吸器内科学

切断を行う, フック式エンドエフェクタと, 果柄の位置検出アルゴリズムを開発し, 収穫率, 検出率および許容誤差について明らかにした．(http://ci.nii.ac.jp/naid/110002506140)
例2

骨格や臓器の 3 次元形状の統計モデルは，基礎および臨床医学において大きな期待を集めているが，形成再生外科領域で重要である頭蓋顎顔面骨は，形状の複雑さなどから着手が遅れている．本論文では，頭蓋顎顔面骨データベース構築を目的として，複雑な形状の安定かつ効率的なメッシュ変形手法を提案する．この手法を用いてテンプレートメッシュを変形し，サンプルの計測点の間で密な対応付けを行う．提案手法は，エッジベースの測地距離および Voronoi 分
割に基づきメッシュの変形を行う．これにより，位相的に複雑な形状への適用を可能とし，他の操作上の要求も満足させる．CT 画像を用いて実験を行ったところ，提案手法の実用可能性が示された．(http://ci.nii.ac.jp/naid/110006595169)

例3

波面合成法による立体音場再生システムを実用化するためには定位実験を実施することが非常に重要である．しかし，定位実験を実施するには多大な時間と労力を要する．本論文では定位実験に要する時間と手間を削減するために，定位実験の結果を予測することができる定位モデルを提案する．定位モデルを実装したところ，定位実験における知覚方向を十分に予測できることが分かった．(http://ci.nii.ac.jp/naid/110006391889/)

例4

本論文は，任意形状に最適なアンテナパターン形成法を提案し，一例として半円形状アレー
アンテナに対する種々のアンテナパターンを計算し，その有効性を検討したものである．
(http://ci.nii.ac.jp/naid/110003281377)

専門とする研究者 E が著者候補者であったが，誤って研究者 E

低次元空間で表現するために，トレーニングデータセットに対が選出された．この誤同定は両者の研究トピックが類似してい

し代表的なトピックモデルである LDA を適用し，トピックのるためであると考えられる．同様に，例 3 では，知能情報学を

単語分布を算出した．次に，LDA を用いて各研究者に対応付け専門とする研究者 F，ソフトウェアを専門とする研究者 G が著られている学術論文集合のトピック分布を算出し，その平均を者候補者であったが，誤って研究者 G が選出された．これにつ算出することで研究者のトピックを表すベクトルを得た．CiNii

いても，与えられた論文アブストラクトから抽出された単語がArticles のデータを用いた実験を行った結果，提案手法は多様

少なく，かつ両者の研究トピックが類似していたことが誤同定な研究分野を表すトピックを抽出できていることが目視によりの原因であったといえる．今後は，同分野内の研究トピックを確認された．さらに，手法による著者同定の実験では，5,267 本

さらに細分化するためのアルゴリズムの導入についても検討すの論文に対し正解率 92.99% を達成した．これにより，与えらる必要がある．

れた学術論文の研究トピックと著者候補となる研究者のトピッ

最後に，例 4 の著者候補となる同姓同名研究者は，電力工学

ク情報を比較することで，著者を同定できることが確認できた．

を専門とする研究者 D と呼吸器内科学を専門とする研究者 E

6. 2 今後の課題の二名であった．正しい著者は D であるが，手法によって E

本節では，提案手法が抱える課題と今後の解決方針についてと推定したため，誤同定となった．この原因として，研究者 D

検討する．まず，研究者のモデル化方法について述べる．提案のこれまでの論文にアンテナパターンに関する文献が存在せず，手法では，研究者のトピック情報を推定するために，学術論文

その他の電力系の研究との類似性が利用できていないことが挙のトピック分布の平均を算出した．このとき，論文の被引用数げられる．この問題を解決するにはトピック間の類似度を考慮などによる重み付けや，より複雑な形状の分布推定も効果的とした手法が効果的であると考えられる．

なる可能性が高い．したがって，これらのモデル化方法についなお，提案手法では与えられた学術論文のアブストラクトのても実験で比較する必要がある．

みを利用して著者同定を行ったが，著者の所属機関などのメタ

また，提案手法で用いるトピックモデルの変数についても検情報も同時に利用することでより高精度な同定を行えることが討する必要がある．例として，LDA のグラフィカルモデルに学予想できる．

術論文の論文誌名や学会名を導入することで，より各研究分野

6. まとめと今後の課題のトピックを特徴付けることが可能になると考えられる．さらに，5. 3 で述べたように，研究トピックには階層性が見られる

6. 1 ま と めため，各研究分野を細分化していくトップダウン的なアプロー

本研究では，大規模学術論文データベースにおける研究者のチとの比較を行う必要がある．また，今回は全ての年代を通しトピック推定手法を提案し，その著者同定への応用について検て固定の研究トピックを利用したが，文献 [6] のように各年代討した．提案手法では，論文アブストラクトのテキスト情報をに特有の研究トピックを抽出することも今後の課題とする．これと関連して，新たな研究用語が追加されたときの辞書登録についても検討する必要がある．例として，「ビッグデータ」や「ディープラーニング」などの用語は近年大きな注目を集めているが，これらの用語がどのようなトピックを持つかを論文から推定することも重要である．今後は，これらの事項を検討し，データベース中のトピックモデリングを改良するとともに，新
たな用語の辞書追加手法を提案する予定である．
最後に，提案手法の応用について述べる．今回の著者同定実
験では，与えられた学術論文のアブストラクトのテキスト情報のみを利用した．より高精度な著者同定のためには，従来研究と同様，著者の所属などのメタ情報を参照することが効果的であると考えられる．今後は，メタ情報とテキスト情報を相補的に利用した新たな著者同定手法について検討する予定である．
なお，研究者のトピック推定は，著者同定のみならず，様々な応用先が考えられる．例として，研究者間のトピック類似度を算出することで，共同研究者の推薦が可能となる．こうした効果的な応用方法についても手法の改善と同時に検討する予定で
ある．

文

献

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