ハッカソン・アイデアソン成果の共有と
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(第2回 データサイエンス・アドベンチャー杯 言語部門 最優秀賞) チーム名:キュープラス(九州大学附属図書館等) 一般の人が新しい科学技術を知るのは、ニュースなどの二次情報や、ニュースへのコメントなどの三次情報からが多い。一次情報の科学論文を一般の人が見ることはまれである。科学技術情報と検索の発達にも関らず、一般社会と専門家の乖離は大きく、若い人の理系離れも問題となっている。本チームのシステムは、一次情報である文献概要から、一般の人や報道関係者が、知りたいテーマに関連して、「だれが、どこで、どんな」研究活動を行っているかを、ひと目で表すマップを生成する。専門家でも、複合領域や未知の分野の調査では、このような領域マップを苦労して作らなければならい。本システムでは、文献に現れるキーワード、専門用語、領域分類、研究者名、研究機関名、出版年などを属性付きの単語として、関連マップを表示する。それぞれの単語は属性に応じて異なる色で表示さるので、単語の関連は容易に推測でき、潜在的な概念マップ(Conceptual Map)といえる。
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(第2回 データサイエンス・アドベンチャー杯 一般部門 優秀賞) チーム名:都産技研チーム(東京都立産業技術研究センター開発本部) 企業内や研究グループ内等の問題解決においては,特定の知識を利用することが重要になっている.そこで,適切な問題解決を行うためには,そのグループ内で,適切な知識を持った専門家を見つけることが重要である.従業員の数が少ない等グループの規模が小さいうちは,人手で,事情に精通した専門家を見つけることは比較的容易であるが,数百人を超える規模になると困難になってくる.本発表では,上記のような問題点を解決することを目的として,階層的タグ付け構造を利用する.階層的タグ付けを利用することで,一人の専門家が複数の専門分野を持つ場合でも,正確に検索を行えることを目的とした.また、JST科学技術用語シソーラスを用いることで検索精度の向上を図っている。
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