本研究では，概念ネットワーク構築の際にWord2vecを利用して出現する単語を同種の単語が出やすくなるようにし，似た意味の単語を近くに配置し，ネットワークを見やすくすることを目的とした．
著者による実験結果より，役に立つ単語の個数の平均は，従来手法が3.2個に対して，TF-IDF合計値法が3.3個，TF-IDF最大値法が3.1個と，従来手法と比べても情報量が減少することを抑え，
見やすい部分の個数の平均は，従来手法が1.2個に対して，TF-IDF合計値法が3.1個，TF-IDF最大値法が2.6個と，似た意味の単語が並んで見やすくなっている部分は増えた．
また，被験者実験では，役に立つ単語の個数の平均が，従来手法が8.2個に対して，TF-IDF合計値法が8.7個，TF-IDF最大値法が6.8個であり．
見やすい部分の個数の平均は，従来手法が2.5個に対して，TF-IDF合計値法が3.8個，TF-IDF最大値法が3.4個であった．
以上より，提案手法のなかでは，TF-IDF合計値法を用いたネットワークのほうが，より見やすいネットワークを構築していることが分かった．
