概要

研究者にとって，研究者や研究分野の変遷を知ることは必要不可欠である． この変遷を知るためには一般的に，Webや検索エンジンを使用して情報を得る方法があげられるが， この方法では網羅的に収集するのが困難であり，かつ多大な労力を要する． そこで，本研究では研究者や研究分野の変遷 (例えば，人名では「池原悟(先輩)→村上仁一(後輩)」のような先輩後輩関係の対， 分野名では「統計(ルーツ)→統計的機械翻訳(派生概念)」のような派性関係の対) を自動的に抽出する方法を提案した． その結果，変遷の対を抽出することができた．

また，今回の手法では重み付けを行うことでルーツと考えられる対を抽出した． 本研究では重み付けを行わない場合(a=0,またはa=1の場合)との比較を行った． その結果，重み付けを行う方法では人名では0.64〜0.66， 分野名では0.65の正解率であり， 重み付けを行わない方法では，人名では0.45〜0.50，分野名では0.60の正解率であった． これにより，重み付けをする方法の方が正解率が高く，重み付けをする方法の有効性を確認した．

川中ら[1][2]もソーシャルブックマークを用いて 概念の変遷の抽出を行っている． 本研究では川中らの方法と比較実験を行った． その結果，人名では0.25，分野名では0.61の正解率であった． 提案手法の方が川中らの方法より有効であることを確認した．