Library and Information Science

Library and Information Science ISSN: 2435-8495
三田図書館・情報学会 Mita Society for Library and Information Science
〒108‒8345 東京都港区三田2‒15‒45 慶應義塾大学文学部図書館・情報学専攻内 c/o Keio University, 2-15-45 Mita, Minato-ku, Tokyo 108-8345, Japan
https://mslis.jp/ E-mail:mita-slis@ml.keio.jp
Library and Information Science 56: 43-63 (2006)
doi:10.46895/lis.56.43

原著論文Original Article

日本語学術論文PDFファイルの自動判定Automatic identification of academic articles in Japanese PDF files

1亜細亜大学Asia University ◇ 〒180-8629 東京都武蔵野市境五丁目4番10号 ◇ Sakai 5-24-10, Musashino-shi, Tokyo 180-8629, Japan

2大東文化大学Daito Bunka University ◇ 〒175-8571 東京都板橋区高島平一丁目9番1号 ◇ Takashimadaira 1-9-1, Itabashi-ku, Tokyo 175-8571, Japan

3駿河台大学Surugadai University ◇ 〒357-0046 埼玉県飯能市阿須698番地 ◇ Azu 698, Hanno-shi, Saitama 357-8555, Japan

4鉄道総合技術研究所Railway Technical Research Institute ◇ 〒185-8540　東京都国分寺市光町二丁目8番地38 ◇ Hikari-cho 2-8-38, Kokubunji-shi, Tokyo 85-8540, Japan

5作新学院大学Sakushingakuin University ◇ 〒321-3295 栃木県宇都宮市竹下町908番地 ◇ Takeshitamachi 908, Utsunomiya-shi, Tochigi 321-3295, Japan

6慶應義塾大学Keio University ◇ 〒108-8345 東京都港区三田二丁目15番45号 ◇ Mita 2-15-45, Minato-ku, Tokyo 108-8345, Japan

受付日：2006年5月15日Received: May 15, 2006
受理日：2006年9月4日Accepted: September 4, 2006
発行日：2007年1月25日Published: January 25, 2007
PDF

オープンアクセス環境が進展するにつれ，セルフアーカイビングの形式で自らの研究成果を公開する研究者が増加している。そのような成果は，従来のすべてのウェブを対象とする検索エンジンからもアクセスが可能ではあるが，検索結果中の他のものに埋没してしまうことが多い。そこで，本研究ではウェブコンテンツ中からの学術論文，あるいは論文に準ずるコンテンツを判定するシステム構築を目指し，SVMなど，多くの手法を用いて自動判定実験を行った。自動判定の手がかりとなる属性群としてはファイル中に出現する語と経験的なルール群を用いた。実験結果からは，段階的な論文判定を行うことで，学術情報専門の検索システム構築が実現可能であることが示唆された。

As open-access policies gain acceptance, an increasing number of researchers are contributing their papers to publicly accessible web sites (i.e. self-archiving). Theoretically, these papers are accessible from standard search engines, but they tend to be obscured by other contents on the web. The purpose of this research is to develop a system that can automatically detect academic articles and/or quasi-academic articles on the web. This paper describes experiments that were conducted on the performance of various classifiers and the results are compared in terms of precision, recall, and F-measure. The classifiers use attributes such as terms in PDF files and empirical rules. The results suggest the efficiency of a ranked output system which has several phases to identify academic articles.

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