原著論文
検索エンジンを用いた研究者の所属情報抽出
2007 年 19 巻 6 号 p. 670-679
詳細
2007 年 19 巻 6 号 p. 670-679
本論文では，Web上の情報から研究者の所属に関する情報を抽出する．Semantic Webや情報検索では，人のネットワークを抽出／利用する研究が盛んに行われている．その際，個人の属性を得る技術は，これらの研究に重要である．本論文では，検索エンジンと機械学習を用い，研究者の氏名を与えると Webを検索して所属情報を返すシステムを提案する．まず，入力された研究者の氏名と所属機関の候補をANDでつなぎ，検索エンジンのクエリーとする．そのヒット件数を用いて氏名と所属の共起の強さを測り，所属の候補を絞る．その上で，再び検索エンジンを用いて，その研究者の略歴を探す．略歴と判定されたページがあれば，所属名とともに出力する．60名の研究者に対して評価を行い，その有効性と今後の課題を明らかにした．
