学術情報のテキスト解析と生成AIを用いた専門用語抽出

近年，学術情報の電子化・大規模化に伴い，学術データが大量に蓄積され，学術ビッグデータ（BigScholarlyData）と知られるようになっている[1][2]．学術データには研究者，研究組織，学術論文，論文誌や会議録等の出版物に関する情報を含み，分野別に特有な表現が使われる等，専門性の高いことが特徴である．学術ビッグデータ解析には，研究者ネットワーク解析，引用関係解析，影響力評価等のタスクが知られている．学術ビッグデータの解析は，専門分野の動向を把握・予測し，新しい課題を開拓することが期待されている．一方，専門性の高い学術情報を解析する際には，その分野の特有な専門用語やトピックを効率よく抽出することやトレンドを適切に解析すること等，様々な課題が存在している．近年，生成AIの進化は，自然言語処理技術を活用した自動キーワード抽出を可能にした．生成AIは膨大なテキストデータを基に文書の要点を抽出し，人間が行ってきた手作業のプロセスを大幅に効率化している．しかし，その結果がどの程度文書の主題を的確に反映しているか，またユーザーが期待番号専門用語説明001BRS英語・固有名詞生体吸収性スキャフォールド複合名詞002Judkinsカテーテル複合名詞003f-TUL英語・固有名詞r-TUL英語・固有名詞経尿道的尿管砕石術複合名詞004iPS細胞固有名詞人工多能性幹細胞固有名詞006アナログ電気回路複合名詞028活動電位伝播複合名詞興奮伝播複合名詞029株化細胞複合名詞030冠動脈形成術複合名詞032間葉系幹細胞固有名詞する重要性や関連性を満たしているかについては，十分な検証がなされていないのが現状である．生成AIは膨大なデータを基に学習し，自動的にキーワードを抽出する能力を持つ．しかし，その抽出結果が文書の主題や内容をどの程度的確に反映しているかについては，未だ明確ではない．特に，生成AIが抽出したキーワードが，人間の判断や専門家の分析基準とどの程度一致しているかを示す定量的な指標が不足している．また，客観的な基準を用いて評価した場合に，生成AIのパフォーマンスがどのような傾向を示すかについても十分な議論が行われていない．本研究は，生体医工学の学術情報を対象とし，学術情報の自然言語解析による用語抽出を検証しつつ，複数生成AIの統合による専門用語抽出を考案し，実験による評価結果を報告する．.