新世代の学術文献データベースが切り拓く可能性

抄録

学術情報の電子化と標準化が進む一方，その流通量の増加とコンテンツの多様化は，データの構造化と横断的な分析をますます困難なものにしている。近年，自然言語処理や機械学習アルゴリズムの実装や，メタデータ取得の自動化によってこれらの課題を克服しようとする学術データベースが相次いでリリースされている。本稿ではそうした新世代のデータベースのいくつかを概観し，それらが成立した背景要因として，機械可読識別子の普及やオープンなコンテンツの拡大，人工知能の学術情報サービスへの応用などについて検討するとともに，それらが今後の学術情報流通に与える影響について展望する。