著者

塚本 修一 増田 英孝 中川 裕志

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

情報処理学会研究報告自然言語処理(NL) (ISSN:09196072)

巻号頁・発行日

vol.2002, no.87, pp.35-42, 2002-09-17

被引用文献数

1

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本研究は、HTMLの表形式データの構造の認識とその後の利用を目的とした変換のために、表の項目名と項目データの境界を認識するシステムを実現した。表はデータを整理し、見やすくする性質がある。しかし、携帯端末などの低解像度小画面にHTMLの表を表示する場合、スクロールすると項目名の部分が見えなくなってしまう。また、罫線が引かれている為に、表示領域にも制限が出来、単語途中の折り返しにより可読性が低下する。そこで、本研究では、表のデータをユーザが要求する形に出力するための基礎技術として、HTMLの表の構造を認識するアルゴリズムを提案する。提案手法は、表の行間あるいは列間の類似度による。すなわち類似度が低い場合には、行間あるいは列間に内容的な切れ目があると認識する。このアルゴリズムを実際のWebページ上の表データに適用したところ80%程度の認識率を得た。We implemented a recognition system to identify the boundary between attribute names and values of a table in HTML in order to obtain its structure. Table in HTML is aimed at displaying information clearly and understandably. However, users can't see the attributes of the table by using PDA, because of its small and low resolution display when they browse the Web pages. Its low readability is caused by the phenomena such that only a small portion of table is shown on the screen at once, and original one line is usually broken up into many lines on display screens. We propose an algorithm to recognize the structure of tables in HTML for the purpose of transforming them into forms of high readability even on a small screen of mobile terminal. Our method utilizes a similarity between rows(or columns)of the table. Precisely speaking, if we find an adjacent pair of rows(or columns) having low similarity, they probably are boundaries between item name row(or column)and item data rows(or columns). We achieved approximately 80% accuracy of recognition by applying our algorithm to existing tables on the Web.

著者

榮 慶丈 西川 直宏 塚本 修一朗 鈴木 孝禎 岡本 祐幸

出版者

公益社団法人 日本薬学会

雑誌

YAKUGAKU ZASSHI (ISSN:00316903)

巻号頁・発行日

vol.136, no.1, pp.113-120, 2016-01-01 (Released:2016-01-01)

参考文献数

27

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Molecular simulations have been widely used in biomolecular systems such as proteins, DNA, etc. The search for stable conformations of proteins by molecular simulations is important to understand the function and stability of proteins. However, finding the stable state by conformational search is difficult, because the energy landscape of the system is characterized by many local minima separated by high energy barriers. In order to overcome this difficulty, various sampling and optimization methods for the conformation of proteins have been proposed. In this study, we propose a new conformational search method for proteins based on a genetic algorithm. We applied this method to an α-helical protein. We found that the conformations obtained from our simulations are in good agreement with the experimental results.