Submit Search
Upload
文献データベースを使ったトレンドワード提示実験
•
Download as PPTX, PDF
•
0 likes
•
81 views
G
genroku
Follow
雑誌記事索引と専門用語自動抽出システムを使って、トレンドワードを提示できるか試してみた
Read less
Read more
Technology
Report
Share
Report
Share
1 of 18
Download now
Recommended
PyData Tokyo Tutorial & Hackathon #1
PyData Tokyo Tutorial & Hackathon #1
Akira Shibata
2015年3月に行われたPyData.Tokyoでのチュートリアル&ハッカソンの説明スライドです。 A deck used in the introductory session of PyData.Tokyo tutorial and hackathon
Gunosy go2015 06-02
Gunosy go2015 06-02
Yuta Kashino
20150128 cross2015
20150128 cross2015
Akira Shibata
エンジニアCROSS2015でお話してきました。昨年開始したPyData.Tokyoについてご紹介しました。PyConJPの寺田さん、Python.jpの石本さん、PyLadiesの真嘉比さんなどとご一緒させていただき大変楽しい90分でした!
Web API入門
Web API入門
Masao Takaku
2015年6月6日(土) 第23回大図研オープンカレッジ「大学図書館員のためのWeb API入門」 http://d.hatena.ne.jp/dtk-doc/20150408/1428464462
図書館でAPIをスルメのように 味わうには
図書館でAPIをスルメのように 味わうには
Takanori Hayashi
神奈川県資料室研究会7月例会 2012年7月20日(金)14:00-16:00 神奈川県立川崎図書館2階ホール
Python charity talk in japan fastAPI introduction
Python charity talk in japan fastAPI introduction
ssuserc75dc7
fastAPI introduction
日本のオープンデータプラットフォームをPythonでつくる
日本のオープンデータプラットフォームをPythonでつくる
Yuta Kashino
アブストラクト https://pycon.jp/2015/ja/schedule/presentation/53/ 公演ビデオ https://youtu.be/7SNVx3YzY5E?t=1166
SciREX イノベーション分析手法勉強会 第8回 「SQL 入門と特許データベース分析(その2)」
SciREX イノベーション分析手法勉強会 第8回 「SQL 入門と特許データベース分析(その2)」
Yasushi Hara
SciREX イノベーション分析手法勉強会 第8回 「SQL 入門と特許データベース分析(その2)」の資料です。
Recommended
PyData Tokyo Tutorial & Hackathon #1
PyData Tokyo Tutorial & Hackathon #1
Akira Shibata
2015年3月に行われたPyData.Tokyoでのチュートリアル&ハッカソンの説明スライドです。 A deck used in the introductory session of PyData.Tokyo tutorial and hackathon
Gunosy go2015 06-02
Gunosy go2015 06-02
Yuta Kashino
20150128 cross2015
20150128 cross2015
Akira Shibata
エンジニアCROSS2015でお話してきました。昨年開始したPyData.Tokyoについてご紹介しました。PyConJPの寺田さん、Python.jpの石本さん、PyLadiesの真嘉比さんなどとご一緒させていただき大変楽しい90分でした!
Web API入門
Web API入門
Masao Takaku
2015年6月6日(土) 第23回大図研オープンカレッジ「大学図書館員のためのWeb API入門」 http://d.hatena.ne.jp/dtk-doc/20150408/1428464462
図書館でAPIをスルメのように 味わうには
図書館でAPIをスルメのように 味わうには
Takanori Hayashi
神奈川県資料室研究会7月例会 2012年7月20日(金)14:00-16:00 神奈川県立川崎図書館2階ホール
Python charity talk in japan fastAPI introduction
Python charity talk in japan fastAPI introduction
ssuserc75dc7
fastAPI introduction
日本のオープンデータプラットフォームをPythonでつくる
日本のオープンデータプラットフォームをPythonでつくる
Yuta Kashino
アブストラクト https://pycon.jp/2015/ja/schedule/presentation/53/ 公演ビデオ https://youtu.be/7SNVx3YzY5E?t=1166
SciREX イノベーション分析手法勉強会 第8回 「SQL 入門と特許データベース分析(その2)」
SciREX イノベーション分析手法勉強会 第8回 「SQL 入門と特許データベース分析(その2)」
Yasushi Hara
SciREX イノベーション分析手法勉強会 第8回 「SQL 入門と特許データベース分析(その2)」の資料です。
機関リポジトリ収録文献のビジビリティ向上
機関リポジトリ収録文献のビジビリティ向上
Yuji Nonaka
平成21年度CSI委託事業報告交流会(コンテンツ系) 「機関リポジトリ上の情報資源の発見及びアクセス性の向上のための調査研究開発(AIRway)」 平成22年6月22日
Wacode5thでのpython講義資料
Wacode5thでのpython講義資料
丈 宮本
python のチュートリアル
第2回名古屋SoftLayer勉強会 PBOX on SoftLayer
第2回名古屋SoftLayer勉強会 PBOX on SoftLayer
Shuichi Yukimoto
PBOXのことやObjectStorageのことについて発表した資料になります。資料の中に出来くるプログラムに記述されているapiキーなどは、架空のものになっているので、自分のものに置き換えて使うようにしてみてください。
Drupalを活用した Linked Open Dataの実践的試行環境の構築
Drupalを活用した Linked Open Dataの実践的試行環境の構築
Takanori Hayashi
Open Linked Dataの利活用が注目されているが、実際のサービスでどのように利用するか、また既存のWebサイト上の情報をどのようにLODとして扱うのかについての実践例は国内でも少ないところである。 一方、農業分野では、既存のCMSの一つであるDrupalを国際連合食糧農業機関(FAO)が中心となってカスタマイズし、RDFやOAI-PMH、またSPARQL Endpointを標準で取り扱えるようパッケージングされたAgriDrupalが情報共有のために用いられている。 そこで、このAgriDrupalを使用してデータ等の公開を行うWebサイトを試行的に構築したので、その概要を報告する。
SoftLayerオブジェクトストレージと連携サービスPBOXについて
SoftLayerオブジェクトストレージと連携サービスPBOXについて
Shuichi Yukimoto
SciREX 『ナショナルイノベーションシステムに係る定量データとその分析手法』WSシリーズ: 第2回「巨人の上の肩に立つ-論文データベースの使い方...
SciREX 『ナショナルイノベーションシステムに係る定量データとその分析手法』WSシリーズ: 第2回「巨人の上の肩に立つ-論文データベースの使い方...
Yasushi Hara
「『ナショナルイノベーションシステムに係る定量データとその分析手法』WSシリーズ」: 第2回[巨人の上の肩に立つ-論文データベースの使い方 101-] の講義資料です。
Twitterにおける即時話題推定技術「どたばたかいぎ」の開発
Twitterにおける即時話題推定技術「どたばたかいぎ」の開発
Eric Sartre
産学官連携推進室のTwitterのつぶやきの話題推定技術に関する研究成果の報告です。
「ふわっと関連検索」 CiNii APIを使ったアプリケーション
「ふわっと関連検索」 CiNii APIを使ったアプリケーション
Masao Takaku
国立情報学研究所オープンハウス2010
本気でPythonで宛名書きした話
本気でPythonで宛名書きした話
Satoshi Yamada
PythonでCSVから宛名書きを行った話です。Pillowを使っています。 http://startpython.connpass.com/event/25269/ のLTです。
弁理士が知っておきたいPython①
弁理士が知っておきたいPython①
Tajima Ryosuke
[Japanese contents] AI関連 Python初学者用
Generating Automatic Feedback on UI Mockups with Large Language Models
Generating Automatic Feedback on UI Mockups with Large Language Models
harmonylab
Generating Automatic Feedback on UI Mockups with Large Language Modelsを和訳紹介したものです
ロジックから状態を分離する技術/設計ナイト2024 by わいとん @ytnobody
ロジックから状態を分離する技術/設計ナイト2024 by わいとん @ytnobody
azuma satoshi
設計ナイト2024にて発表した内容になります。
生成AIがもたらすコンテンツ経済圏の新時代 The New Era of Content Economy Brought by Generative AI
生成AIがもたらすコンテンツ経済圏の新時代 The New Era of Content Economy Brought by Generative AI
Osaka University
、コンテンツ制作の主体をプロのクリエーターからユーザーへと移行させている現状をご存じの方も多いでしょう。現在、画像コンテンツ制作現場では生成AIがクリエーターを支援するツールとして利用されています。セミナーでは、画像生成における自動化の境界についての議論が予定されています。 AIの利用には著作権や倫理的な問題も伴いますが、クリエーターとAIが共存し、センシング技術と統合することで新しい形のコンテンツが生み出されることが期待されています。
ハイブリッドクラウド研究会_Hyper-VとSystem Center Virtual Machine Manager セッションMM
ハイブリッドクラウド研究会_Hyper-VとSystem Center Virtual Machine Manager セッションMM
osamut
Hyper-V and SCVMM
Humanoid Virtual Athletics Challenge2024 技術講習会 スライド
Humanoid Virtual Athletics Challenge2024 技術講習会 スライド
tazaki1
HVAC2024第1回 技術講習会 スライド
論文紹介:Deep Learning-Based Human Pose Estimation: A Survey
論文紹介:Deep Learning-Based Human Pose Estimation: A Survey
Toru Tamaki
Ce Zheng, Wenhan Wu, Chen Chen, Taojiannan Yang, Sijie Zhu, Ju Shen, Nasser Kehtarnavaz, Mubarak Shah, "Deep Learning-Based Human Pose Estimation: A Survey" arXiv2020 https://arxiv.org/abs/2012.13392
「進化するアプリ イマ×ミライ ~生成AIアプリへ続く道と新時代のアプリとは~」Interop24Tokyo APPS JAPAN B1-01講演
「進化するアプリ イマ×ミライ ~生成AIアプリへ続く道と新時代のアプリとは~」Interop24Tokyo APPS JAPAN B1-01講演
嶋 是一 (Yoshikazu SHIMA)
進化するアプリ イマ×ミライ ~生成AIアプリへ続く道と新時代のアプリとは~ 2024/6/12~14まで幕張メッセで開催されました、インターロップ併設アプリジャパンの展示会場内ROOM Bで、10:30~11:10の枠で登壇させてもらいましたセッション資料を公開します。
More Related Content
Similar to 文献データベースを使ったトレンドワード提示実験
機関リポジトリ収録文献のビジビリティ向上
機関リポジトリ収録文献のビジビリティ向上
Yuji Nonaka
平成21年度CSI委託事業報告交流会(コンテンツ系) 「機関リポジトリ上の情報資源の発見及びアクセス性の向上のための調査研究開発(AIRway)」 平成22年6月22日
Wacode5thでのpython講義資料
Wacode5thでのpython講義資料
丈 宮本
python のチュートリアル
第2回名古屋SoftLayer勉強会 PBOX on SoftLayer
第2回名古屋SoftLayer勉強会 PBOX on SoftLayer
Shuichi Yukimoto
PBOXのことやObjectStorageのことについて発表した資料になります。資料の中に出来くるプログラムに記述されているapiキーなどは、架空のものになっているので、自分のものに置き換えて使うようにしてみてください。
Drupalを活用した Linked Open Dataの実践的試行環境の構築
Drupalを活用した Linked Open Dataの実践的試行環境の構築
Takanori Hayashi
Open Linked Dataの利活用が注目されているが、実際のサービスでどのように利用するか、また既存のWebサイト上の情報をどのようにLODとして扱うのかについての実践例は国内でも少ないところである。 一方、農業分野では、既存のCMSの一つであるDrupalを国際連合食糧農業機関(FAO)が中心となってカスタマイズし、RDFやOAI-PMH、またSPARQL Endpointを標準で取り扱えるようパッケージングされたAgriDrupalが情報共有のために用いられている。 そこで、このAgriDrupalを使用してデータ等の公開を行うWebサイトを試行的に構築したので、その概要を報告する。
SoftLayerオブジェクトストレージと連携サービスPBOXについて
SoftLayerオブジェクトストレージと連携サービスPBOXについて
Shuichi Yukimoto
SciREX 『ナショナルイノベーションシステムに係る定量データとその分析手法』WSシリーズ: 第2回「巨人の上の肩に立つ-論文データベースの使い方...
SciREX 『ナショナルイノベーションシステムに係る定量データとその分析手法』WSシリーズ: 第2回「巨人の上の肩に立つ-論文データベースの使い方...
Yasushi Hara
「『ナショナルイノベーションシステムに係る定量データとその分析手法』WSシリーズ」: 第2回[巨人の上の肩に立つ-論文データベースの使い方 101-] の講義資料です。
Twitterにおける即時話題推定技術「どたばたかいぎ」の開発
Twitterにおける即時話題推定技術「どたばたかいぎ」の開発
Eric Sartre
産学官連携推進室のTwitterのつぶやきの話題推定技術に関する研究成果の報告です。
「ふわっと関連検索」 CiNii APIを使ったアプリケーション
「ふわっと関連検索」 CiNii APIを使ったアプリケーション
Masao Takaku
国立情報学研究所オープンハウス2010
本気でPythonで宛名書きした話
本気でPythonで宛名書きした話
Satoshi Yamada
PythonでCSVから宛名書きを行った話です。Pillowを使っています。 http://startpython.connpass.com/event/25269/ のLTです。
弁理士が知っておきたいPython①
弁理士が知っておきたいPython①
Tajima Ryosuke
[Japanese contents] AI関連 Python初学者用
Similar to 文献データベースを使ったトレンドワード提示実験
(10)
機関リポジトリ収録文献のビジビリティ向上
機関リポジトリ収録文献のビジビリティ向上
Wacode5thでのpython講義資料
Wacode5thでのpython講義資料
第2回名古屋SoftLayer勉強会 PBOX on SoftLayer
第2回名古屋SoftLayer勉強会 PBOX on SoftLayer
Drupalを活用した Linked Open Dataの実践的試行環境の構築
Drupalを活用した Linked Open Dataの実践的試行環境の構築
SoftLayerオブジェクトストレージと連携サービスPBOXについて
SoftLayerオブジェクトストレージと連携サービスPBOXについて
SciREX 『ナショナルイノベーションシステムに係る定量データとその分析手法』WSシリーズ: 第2回「巨人の上の肩に立つ-論文データベースの使い方...
SciREX 『ナショナルイノベーションシステムに係る定量データとその分析手法』WSシリーズ: 第2回「巨人の上の肩に立つ-論文データベースの使い方...
Twitterにおける即時話題推定技術「どたばたかいぎ」の開発
Twitterにおける即時話題推定技術「どたばたかいぎ」の開発
「ふわっと関連検索」 CiNii APIを使ったアプリケーション
「ふわっと関連検索」 CiNii APIを使ったアプリケーション
本気でPythonで宛名書きした話
本気でPythonで宛名書きした話
弁理士が知っておきたいPython①
弁理士が知っておきたいPython①
Recently uploaded
Generating Automatic Feedback on UI Mockups with Large Language Models
Generating Automatic Feedback on UI Mockups with Large Language Models
harmonylab
Generating Automatic Feedback on UI Mockups with Large Language Modelsを和訳紹介したものです
ロジックから状態を分離する技術/設計ナイト2024 by わいとん @ytnobody
ロジックから状態を分離する技術/設計ナイト2024 by わいとん @ytnobody
azuma satoshi
設計ナイト2024にて発表した内容になります。
生成AIがもたらすコンテンツ経済圏の新時代 The New Era of Content Economy Brought by Generative AI
生成AIがもたらすコンテンツ経済圏の新時代 The New Era of Content Economy Brought by Generative AI
Osaka University
、コンテンツ制作の主体をプロのクリエーターからユーザーへと移行させている現状をご存じの方も多いでしょう。現在、画像コンテンツ制作現場では生成AIがクリエーターを支援するツールとして利用されています。セミナーでは、画像生成における自動化の境界についての議論が予定されています。 AIの利用には著作権や倫理的な問題も伴いますが、クリエーターとAIが共存し、センシング技術と統合することで新しい形のコンテンツが生み出されることが期待されています。
ハイブリッドクラウド研究会_Hyper-VとSystem Center Virtual Machine Manager セッションMM
ハイブリッドクラウド研究会_Hyper-VとSystem Center Virtual Machine Manager セッションMM
osamut
Hyper-V and SCVMM
Humanoid Virtual Athletics Challenge2024 技術講習会 スライド
Humanoid Virtual Athletics Challenge2024 技術講習会 スライド
tazaki1
HVAC2024第1回 技術講習会 スライド
論文紹介:Deep Learning-Based Human Pose Estimation: A Survey
論文紹介:Deep Learning-Based Human Pose Estimation: A Survey
Toru Tamaki
Ce Zheng, Wenhan Wu, Chen Chen, Taojiannan Yang, Sijie Zhu, Ju Shen, Nasser Kehtarnavaz, Mubarak Shah, "Deep Learning-Based Human Pose Estimation: A Survey" arXiv2020 https://arxiv.org/abs/2012.13392
「進化するアプリ イマ×ミライ ~生成AIアプリへ続く道と新時代のアプリとは~」Interop24Tokyo APPS JAPAN B1-01講演
「進化するアプリ イマ×ミライ ~生成AIアプリへ続く道と新時代のアプリとは~」Interop24Tokyo APPS JAPAN B1-01講演
嶋 是一 (Yoshikazu SHIMA)
進化するアプリ イマ×ミライ ~生成AIアプリへ続く道と新時代のアプリとは~ 2024/6/12~14まで幕張メッセで開催されました、インターロップ併設アプリジャパンの展示会場内ROOM Bで、10:30~11:10の枠で登壇させてもらいましたセッション資料を公開します。
Recently uploaded
(7)
Generating Automatic Feedback on UI Mockups with Large Language Models
Generating Automatic Feedback on UI Mockups with Large Language Models
ロジックから状態を分離する技術/設計ナイト2024 by わいとん @ytnobody
ロジックから状態を分離する技術/設計ナイト2024 by わいとん @ytnobody
生成AIがもたらすコンテンツ経済圏の新時代 The New Era of Content Economy Brought by Generative AI
生成AIがもたらすコンテンツ経済圏の新時代 The New Era of Content Economy Brought by Generative AI
ハイブリッドクラウド研究会_Hyper-VとSystem Center Virtual Machine Manager セッションMM
ハイブリッドクラウド研究会_Hyper-VとSystem Center Virtual Machine Manager セッションMM
Humanoid Virtual Athletics Challenge2024 技術講習会 スライド
Humanoid Virtual Athletics Challenge2024 技術講習会 スライド
論文紹介:Deep Learning-Based Human Pose Estimation: A Survey
論文紹介:Deep Learning-Based Human Pose Estimation: A Survey
「進化するアプリ イマ×ミライ ~生成AIアプリへ続く道と新時代のアプリとは~」Interop24Tokyo APPS JAPAN B1-01講演
「進化するアプリ イマ×ミライ ~生成AIアプリへ続く道と新時代のアプリとは~」Interop24Tokyo APPS JAPAN B1-01講演
文献データベースを使ったトレンドワード提示実験
1.
文献データベース を使ったトレンド ワード提示実験 2018年9月1日 CODE4LIB JAPAN カンファレンス
2018 東京大学・前田朗
2.
時系列で登録文献を追えば、 トレンドワードが出せるかも? ●図書館リソースを使おう! ●リアルタイム性が低いであろうこと は、ひとまず気にしない ●面白い結果がでればよし
3.
雑誌記事索引を使おう! ●国立国会図書館がOAI-PHMで提供 ●http://iss.ndl.go.jp/information/api/oai-pmh_info/ ●OAI-PMHなら日付指定でデータをとれる ●OAI-PMHのクライアントは自作 ●データ取得はPerl ●XMLからタイトル情報の取得は、Pytonの Beautifulesoup ●OAI-PMHの既存プログラムを使えるようにする より、自作のほうが話がはやい
4.
5週間分を週単位で使う 取得期間 件数 2018/07/18-2018/07/24 190646 2018/07/25-2018/07/30
21887 2018/08/01-2018/07/07 10136 2018/08/08-2018/08/14 8525 2018/08/15-2018/07/21 24235
5.
専門用語自動抽出システム Python版TermExtractに決めた! ● テキストから専門用語とその重要度を提示 ● いくつかの重要度を組み合わせて使える ○
TF (Term Frequency) ○ Frequencey ○ IDF ○ LR ● 自分が開発担当という身も蓋もない選定理由が... http://gensen.dl.itc.u-tokyo.ac.jp/pytermextract/
6.
言選Web (専門用語自動抽出システムのWeアプリ版) 自然言語処理(しぜんげんごしょり、英語: natural language
processing、略称:NLP)は、人間 が日常的に使っている自然言語をコンピュータに処理させる一連の技術であり、人工知能と言 語学の一分野である。「計算言語学」(computational linguistics)との類似もあるが、自然言語 処理は工学的な視点からの言語処理をさすのに対して、計算言語学は言語学的視点を重視す る手法をさす事が多い[1]。データベース内の情報を自然言語に変換したり、自然言語の文章を より形式的な(コンピュータが理解しやすい)表現に変換するといった処理が含まれる。応用例と しては予測変換、IMEなどの文字変換が挙げられる。 自然言語の理解をコンピュータにさせることは、自然言語理解とされている。自然言語理解と、 自然言語処理の差は、意味を扱うか、扱わないかという説もあったが、最近は数理的な言語解 析手法(統計や確率など)が広められた為、パーサ(統語解析器)などが一段と精度や速度が上 がり、その意味合いは違ってきている。もともと自然言語の意味論的側面を全く無視して達成で きることは非常に限られている。このため、自然言語処理には形態素解析と構文解析、文脈解 析、意味解析などをSyntaxなど表層的な観点から解析をする学問であるが、自然言語理解は、 意味をどのように理解するかという個々人の理解と推論部分が主な研究の課題になってきてお り、両者の境界は意思や意図が含まれるかどうかになってきている。 https://ja.wikipedia.org/wiki/自然言語処理 から抜粋
7.
DFとIDF ● DF (Document
Frequency) ○ 用語を含むドキュメント数 / 総ドキュメント数 ○ たとえば、「犬」という語が5ドキュメント中の3ドキュメント にでてくるのであれば、 ⅗ になる ○ ドキュメント中の特徴的な語ほど数値が小さくなる ● IDF (Inverted Document Frequency) ○ DFの逆数 ○ たとえば、DFが ⅗ なら、IDFは 5/3 ○ ドキュメント中の特徴的な語ほど数値が大きくなる IDFが今回のメインの指標
8.
IDF リアルタイム検知基盤 5.0 動的負荷分散機能 5.0 磁性体ナノ構造
5.0 界面垂直磁気 5.0 ダブルクラッドBi添加石英光ファイバ 5.0 利得特性 5.0 FEAL 5.0 ビットスライス実装 5.0 バイトスライス実装 5.0 付け 5.0 集積導波路形半導体薄膜DFBレーザ 5.0 sモノリシック集積型シリコン光変調器 5.0 カラー映像 5.0 ※2018/8/8-2018/8/14 のデータからの結果 ドキュメント総数が多いと細かい重要度ランキングは厳しい
9.
ドキュメント中の用語出現 頻度を加味してみる ● TF (Term
Frequency) ○ 複合語中の語もカウント ○ たとえば、「図書館」と「公共図書館」が1回 づつ含まれるときに、「図書館」のTFを2とカ ウントする ● Frequency ○ 複合語中の語はカウントしない メジャーな TFIDF (TFとIDFのか け合わせ)でためしてみる
10.
TFIDF 者 490.0 研究 489.0 性
436.0 教育 414.0 of 395.0 日本 335.0 化 332.0 地域 264.0 法 260.0 会 246.0 社会 228.0 報告 215.0 タキイ 205.0 ※2018/8/8-2018/8/14 のデータからの結果 ありきたりな語ばかりで、これはちょっと…
11.
用語の連接情報(LR)を使う 図書館 情報 システム 管理 開発 人材 複合的な概念に使われる語とそれを含む複合語ほど、 重要度が高くなる
12.
FLRIDF (Fequency ×
LR × IDF) 研究 36775.46872576881 日本 11076.069338894551 教育 11039.060829617707 人 6315.783403505855 地域 5529.479360663172 開発 5386.650164991226 社会 4603.838398553972 可能性 4147.825405415286 国際関連情報 4099.629431532681 平成 3244.3470837751006 学校 3141.060967252944 力 3045.488466568212 ※2018/8/8-2018/8/14 のデータからの結果 Frequencyの影響が大きいか?
13.
LRIDF (LR ×
IDF) 研究者等 739.3607994530884 教育消費者 627.6838055668969 支援者支援学 607.7753637962398 教育支援事業 599.6933079502791 社会科教育 591.4665950343987 数学教育学研究 589.439202619568 情報法 504.3245700707695 制御性 475.7789986140733 比較研究者 470.45576447665206 数学化 458.23054965287986 機能研究 448.47859812635 環境教育講演会 446.4600691944748 ※2018/8/8-2018/8/14 のデータからの結果 このくらいが、そこそこ面白そう! そこそこ、よくできました!
14.
まとめ ● せっかくの図書館リソースを使おう! ● 専門用語自動抽出システム(言選Web やTermextractほか)を使おう! ●
結果を気にせずためしてみよう!
15.
おまけ いろいろとパラメータ調整してみた
16.
FLRIDF ver 2 研究
7310460.0 教育 2538768.0 日本 739032.0 者 548744.0 社会 481712.0 地域 443118.0 性 414072.0 可能性 351111.3386491527 人 326960.0 支援 294872.0 化 292160.0 指導 255328.0 開発 241800.0
17.
FLRIDF ver3 者 2.0723197371374564e+25 教育
1.9867815964387044e+25 研究 1.7825290331377898e+25 性 9.392351096371422e+24 研究者 1.602260248999327e+24 教育研究 3.994081137863513e+23 化 1.4538949854085764e+23 指導者 5.8708606848005394e+22 支援者 4.554914406901245e+22 学習者 3.783403615609319e+22 研究会 3.3823198305769885e+22 技術者 2.214815383866987e+22 事業者 1.8535029269069891e+22 経営者 1.7420281114802677e+22
18.
LRIDF ver 4 研究
288880137360.0 教育 134277978288.0 者 43017139648.0 性 28575936864.0 研究者 9293214815.999998 化 7759769600.0 社会 5273782976.0 教育研究 4180081512.0 指導者 3752938608.0 会 3344021415.0 日本 3290170464.0 学習者 3148065935.9999995
Download now