令和５年度修士論文題目一覧
統合新領域学府ライブラリーサイエンス専攻修士課程
学位

学生氏名

研究課題

修士
(ライブラリーサイエンス）

佐々木 陸

読むべき最新論文の判別方法

可修士(ライブラリーサイエンス）

篠原 桐

流通を考慮した研究データのメタデータ付与支援

可修士(ライブラリーサイエンス）

山﨑 基数

研究内容からの研究データ検索可

論文公開可否読むべき最新論文の判別方法
A Method for Identifying Recent Papers to Read
2FS22201G 佐々木 陸 SASAKI Riku
新たな研究着手の際、その研究テーマに関して，扱っを重視する．ている課題，手法とその性能，理論などの周辺トピックを判別モデルでは被引用論文の抄録，引用元論文の抄録，調査する．その際，レビュー論文に引用されている論文を導入，結論，引用文を入力とし、自然言語モデルである調査することは一つの有用な手段である．しかし，実際あBERT を用いて，入力テキストの分散表現を求め，テキスる研究テーマで用いられている手法やその性能などに関トを数値として扱えるようにする．
最終的な出力は入力がして、最新の動向を論じている論文は，まだレビュー論文先述した 2 つの条件を満たす正例である確率を表し，閾値によって引用されていない場合がほとんどである．
引用デ

0.5 で正例・負例に判別する．

ータベースを用いて，レビュー論文で紹介されていた特定データセットは，データ作成者（annotator）の主観のの論文を引用している比較的新しい論文を見つけること影響がでないように，機械的な方法でデータを作成する．

は可能だが，引用の理由はさまざまであり，引用元論文すレビュー論文はある特定の研究トピックを中心に論文をべてが同じトピックを扱っているとは限らない．
また論文サーベイしたものであるから，同じレビュー論文で引用の質を問わず，多数の論文が見つかるうえに，被引用数と（紹介）されている論文は，同一のトピックを扱っていて，いった客観的な評価にもまだ差がないため，読むべきものそのトピックにおいて代表的な論文であると考えられる．

を絞るのが難しいという問題点もある．そのため，最新のレビュー論文で引用（紹介）されている論文 X と X を引用論文のサーベイは一般的な論文のものと比較して，より手している論文 Y のペアでデータセットを作成した．Y がレ間と時間を要する作業となっている．

ビュー論文で引用されているものを正例，引用されていな

そこで本研究では被引用論文の抄録，引用元論文の抄録， いものを負例とした．
導入，結論，引用文に基づいて，引用関係にある 2 つ論文

本実験は Google Colaboratory 上で Pytorch を用いて行において，引用元論文が被引用論文と同じトピックを扱っった．学習率やモデルの層の出力サイズなど，様々なパラており(条件①)，かつそのトピックを代表するよい(条件メータを調節して実験を行い，評価には 5-Fold クロスバ②)論文を判定する方法を提案する．ここでいうトピックリデーションを用いた．データセットを 5 つに分け，モデとは研究対象やそれに対する主要なアプローチを指す．
こルの学習とテストをそれぞれ異なる部分で行う．そして、の方法を用いて，与えられた研究トピックの最新の論文を5 回の結果の平均を評価した．その結果，最終的に見つけることができる．まず，レビュー論文等を用いてそPrecision は約 83％， Recall は約 87%を達成した．の研究トピックにおける代表的な論文を 1 つ見つけ，これ

また，データセットの引用元論文の被引用数に正例と負をキー論文とする．引用データベースを用いて，キー論文例の間で差があったことから, 追加検証において判別モを引用している論文を見つけ，提案法に基づいてキー論文

デルの判定結果と引用元論文の被引用数の関係を調べた．

を引用している論文がキー論文と同じトピックを扱ってその結果，この判定モデルは基本的には論文の質だけで判おり，かつそのトピックを代表するよい論文かどうかを判別を行っているわけではないが，ある一定以上の被引用数定する．これによってキー論文を引用している論文の中でを持つ論文については，その質のよさのから正例と判定さ読むべき論文を厳選することができる．これによって自身れやすいことがわかった．の研究トピックを扱うレビュー論文で引用されている論本研究では引用関係にある 2 つの論文間の判定を行い，文や先行研究と引用関係にある論文を調べる時間を大幅

最終的に Precision は約 83％，Recall は約 87%という高に削減することにつながる．また，それらの中でまたキーい分類精度を達成したが，今回は比較実験を行わなかった論文を設定し，その引用論文を判別することで上記の 2パラメータも複数存在し，それらを含めてより細かく調整つの条件を満たすより新しい論文を見つけることができ，を行うことで，同モデルでもさらなる精度向上が見込まれ最終的には客観的評価がまだない最新の論文においてもる．この判定方法を用いて，1 つのキー論文から条件①，先述した 2 条件を満たすものを判別することができる．

②をともに満たす最新の論文を検索できるシステムがで本研究では引用関係にある論文ペアのうち，先述した 2きると，より使いやすいものになる考ことが期待される．

つの条件をともに満たすものの判別を自作したデータセ

また本研究で作成したデータセットの論文は本研究トピットで学習した判別モデルを用いて機械的に行い，最終的ックである引用分類に関するものを中心に集めたが，他分には判定結果を Recall，Precision で評価する．情報検索

野の論文においても同様の精度を達成できれば，より多くの一種で，見逃しが少ないことを評価するために Recallの研究者の役に立てるものになると考えている．

流通を考慮した研究データのメタデータ付与支援
Support for adding metadata to research data in consideration of distribution

2FS22202R 篠原 桐 SHINOHARA Kiri
研究データとは，研究のために収集・作成・観測したデ合計 480 個のキーワードの中で，与えた情報に含まれていータで，研究の成果である論文の根拠となるデータ，及びない新たなキーワードは実際には 401 個だった．
データ論

研究成果そのものであるデータの両方を含むものである．

文あたり平均 8.35 個の新たなキーワードが提案された．

近年，オープンサイエンスの高まりにより，研究データの提案されたキーワードの主観評価では，自身で評価を行公開が促進されており，その利活用によるイノベーション

うと共に，その評価が信頼できるかを確認するために，第創出が期待されている．Scopus に掲載されているデータ三者に同様に主観評価をしてもらい，その結果とのκ係数

論文の掲載数も，2014 年では 2 件だったのに対し，2023を調べた．第三者による評価では，48 個の研究データの年では 7341 件とその数を大きく伸ばしている．また，Webうち，10 個は評価基準の学習に利用し，残りの 38 個の研of Science の Data Citation Index によると，毎年 100究データに対して評価を行った．その結果，自身の評価の万件近くものデータセットが登録されている．
公開されて平均スコアは 3.45，第三者による評価の平均は 3.24 とないる研究データを利用するためには，利用者が研究データった．κ係数は，0.50 となり，十分な一致を示すことはを検索し，それを発見できる必要がある．

できなかった．評価 3 以上のキーワードは，研究データに研究データを検索する際は，一般的に，研究データに付メタデータとして付与できると考えられるため，評価を 3与されているメタデータを通して検索が行われる．
研究デ以上と 2 以下の 2 値で分類し，その 2 値に対してκ係数をータが広く利用されるためには，研究データが作成された調べたところ，0.66 となり，十分な一致を示すことがで分野とは専門の異なる利用者からも検索される必要があきた．一致度が高く，評価 3 以上のものが多いことから，るが，専門としていない分野の検索クエリを思いつくこと提案されたキーワードは，メタデータとして付与される可は困難である．そのため，研究データの流通性を高めるた能性のあるものが多く提案されていると考えられる．

めには，メタデータを付与する際に，専門としていない利

間接的な客観評価では，50 個のデータ論文に対し，31用者が検索しやすいメタデータを付与する必要がある．

個のデータ論文において，そのデータ論文を引用している

一般的に，研究データに付与するメタデータの登録は，論文を検索することができた．また，検索に成功した 31

その研究データの作成者が行う．しかし，作成者によるメ個のデータ論文に対し，元々持っていたキーワードを検索

タデータだけでは，記述が不十分である場合も多く，有効クエリとして，同様にそのデータ論文を引用している論文な検索が行えない可能性がある．

を検索したところ，18 個のデータ論文では，元々持ってそこで，本研究では生成 AI を利用することで研究デーいたキーワードでは検索を行うことができなかった．
このタの作成者が研究データにメタデータを付与する際に，研ことから，この 18 件において，提案されたキーワードを究データが検索される可能性の高い，流通することを考慮メタデータとして付与することで検索される可能性が高したメタデータの付与の支援ができるのではないかと考まると考えられる．

え，その可能性について調査を行った．

新たなキーワードの提案数，主観評価によるキーワード

本研究では，生成 AI のモデルとして ChatGPT を利用しの有用性，客観評価によるキーワードの妥当性から，メタた．Scopus からデータ論文を収集し，各データ論文に対データの付与の支援に有効に利用できる可能性が高いとし，ChatGPT に研究データのタイトルと，データ論文に書考えられる．

かれた概要を入力し，このデータを利用する可能性のある

本研究では，生成 AI を利用することで，研究データの研究を考慮したキーワードを，与えた情報を含まないようメタデータとして，利用用途を考慮したキーワードの提案10 個提案させた．提案されたキーワードを調査するためを支援できると考え，その可能性について議論した．そのに，主観評価と客観評価の２種類の評価を行った．主観評

結果，新たなキーワードの候補の推薦に有効である可能性

価では，48 個のデータ論文に対し，提案されたキーワーが示された．しかし，検索結果の向上については，利用法

ドを５段階で評価した．
評価は数字が大きいほど高いものを考慮したキーワードを付与できる可能性を示すことはとなる．客観評価では，50 個のデータ論文に対し，ChatGPTできたが，直接的な客観評価をすることができないことなに提案されたキーワードを検索クエリとし，Semanticどから，可能性を示唆するに留まった．今後は，主観評価

Scholar を利用して，そのデータ論文を引用した論文が検を行う人数を増やす，評価を行うデータ数を増やす，デー索可能かを調査することで，間接的に評価を行なった.

タの偏りをなくすなどを行うことで，提案されたキーワー

主観評価に用いた 48 個のデータ論文に対し提案された

ドの有効性についてより議論していく必要がある．

研究内容からの研究データ検索
Research data retrieval by using research summary
2FS22203N 山﨑 基数 YAMASAKI Motokazu
近年，インターネットをはじめとする情報技術の発達に文を 2 本集めた．つまり研究データ（に付随する論文）50より急速なペースで蓄積される研究データは，科学研究や個とそれを引用している論文 100 本に対して実験を行っ技術の進展において不可欠なものとなっている．新しい発た．ChatGPT に提案させた研究データの中に目的の研究デ見や知見を得るためには，これらのデータを適切に利用しータ（研究データを引用している論文とペアとなっているて研究を行うことが重要である．研究データの検索はデー研究データ）が含まれているかを調査し，含まれている場

タに付与されたメタデータに対してのキーワード検索に合には「発見」，含まれていない場合には「未発見」としよって行われる．しかし，従来のキーワードベースの検索てその数をカウントした．

手法ではユーザが適切なキーワードやフレーズを入力す

実験 I では 100 本の論文のうち 65 本で研究データの発る必要があり，目的の研究データに関する詳細な情報を持見をすることができた．しかし，実験 I で使用した論文にっていない場合は十分な検索結果を得ることが難しい．そは Abstract に研究データ名が直接記載されているものやこで，本研究では研究データ検索における LLM（大規模言研究データを引用しているが研究の本筋と研究データが語モデル）の有効性を検討した．LLM に基づいた ChatGPT結びついていないものが含まれていた． Abstract に欲しを活用し，より研究者が欲しい研究データにたどりつきやいデータの名前が記載されている論文は研究者が目的のすくするための手法を提案する．ChatGPT は LLM に基づい研究データに詳しくない状況を再現するのに不適切であているため，ユーザが入力した文章に対して人間のようにると考えた．また，研究データが論文内で活用されていな自然な回答を行うことができる．ユーザが ChatGPT に自身いものも研究者が自身の行いたい研究の役に立つデータの研究の概要を伝えることにより関連する研究データやを探す状況の再現を行う上で不適切な論文であると考え役に立つ研究データについて情報を得られる可能性があた．そのため， Abstract に研究データ名が記載されていると考えた．キーワード検索と異なり，LLM を利用するこる論文，研究データが活用されていない論文を差し替えてとで入力した文章から関連のある研究データを推測し，ユ実験Ⅱを行った．実験Ⅱでは，100 本の論文のうち 67 本

ーザが特定の研究データに関する詳細な情報を持たないの論文で研究データを発見できた．更に，キーワード検索場合でも目的の研究データを得やすくなる可能性があるとの比較を行うために実験で使用した論文の Abstract かと考えた．

ら検索ワードを抽出し，それを用いて Google Dataset

本研究では研究者が計画している研究の内容を文章でSearch と Google Scholar のそれぞれで検索を行った．キ

表現し，その文章から自身の研究を行うのに役に立つ研究ーワードの選定に公平性を持たせるために ChatGPT を用

データを入手するのに ChatGPT が有用であるか検証した．

いてAbstract からキーワードを抽出した．
Google Dataset

しかし，実際に研究者に研究内容を入力してもらい実験を

Search，Google Scholar での検索結果上位 30 件における行うことは多くの研究者の協力を得る必要があることか

研究データ発見数はそれぞれ 17 個と 23 個で ChatGPT に提ら困難である．そのため，我々は ChatGPT に既存の論文の案をさせた場合と比べて少なかった．

Abstract を入力し，その論文に書かれている研究の役に立つ研究データを提案させることを考えた．

本研究では研究データ検索における LLM の利用可能性を調査するために ChatGPT を用いて研究内容からの研究

本研究は実験 I を行った後に，実験 I で得た知見をもとデータ検索が行えるか実験した．実験の結果，実験で使用に実験Ⅱを行った．基本的な実験の手順は同じである．実した 100 本の論文のうち，67 本の論文において目的の研験 I と実験Ⅱの相違点としては主に使用した論文や研究究データを発見することができた．これにより LLM を利用データの変更である．まず、実験 I と実験Ⅱで共通する手することが研究データの検索を行うのに役立つ可能性を順について説明する．ChatGPT はある時点までの情報を学確認した．今後の課題としては，目的のデータによりたど習しており，それに基づいて回答を生成している．
ChatGPTり着きやすくするための質問文の工夫を行うことや回答が学習にしていない論文の Abstract を利用することで研内容について更なる分析を行うことが挙げられる．また，究者がこれから行う研究の概要を入力することを再現し見つかった研究データや ChatGPT が頻繁に提案した研究た．具体的には既存の論文の Abstract と研究データをデータのメタデータを分析することで研究データを見つ

ChatGPT に提案させるための文章を入力した．研究データ， けやすくするためのメタデータについて知見を得られる
正確には研究データに付随するデータ論文を 50 個集めた． 可能性がある．このことは研究データを従来のキーワードまた，研究データ 1 つにつき研究データを引用している論検索で見つけやすくすることにも寄与する可能性がある．