著者
柴田 有基 澤井 千春 篠田 広人 石野 亜耶 竹澤 寿幸
出版者
一般社団法人 人工知能学会
雑誌
人工知能学会全国大会論文集
巻号頁・発行日
vol.2020, pp.4P2GS602, 2020

<p>近年,AIなどの新しい技術を使用したベンチャー企業が数多く創業されている.このようなベンチャー企業に対する,ベンチャーキャピタルやエンジェル投資家からの投資も増加している.投資を行う上で,どのようなベンチャー企業があり,どのような活動をしているのかといった企業情報は,重要な判断材料である.しかし,ベンチャー企業は,上場企業とは異なり,情報が整理され公開されていないことが多いため,企業情報を収集するのは困難である.この問題を解決するために,我々は,Webからベンチャー企業の情報を網羅的に自動で収集するための研究を行っている.その第一歩として,AI関連のベンチャー企業のホームページから,会社概要が掲載されているページ(会社概要ページ)を,機械学習を用いて自動抽出する手法を提案する.提案手法の有効性を確認するための実験を行い,提案手法では精度0.794、再現率0.452で会社概要ページを抽出することができた.</p>
著者
篠田 広人 仲榮眞 一朗 難波 英嗣 竹澤 寿幸
出版者
一般社団法人 人工知能学会
雑誌
人工知能学会全国大会論文集 第32回全国大会(2018)
巻号頁・発行日
pp.3G104, 2018 (Released:2018-07-30)

近年,研究者数の増加および学問分野の専門分化と共に学術情報量が爆発的に増加している.研究者が入手できる学術論文の量が増える一方で,そのすべてに目を通すことが困難である.そこで論文の内容を効率的に把握するための読解支援システムが求められている.これまでに,様々な観点から論文読解を支持するシステムが提案されてきたが,本研究では, 論文内の図表に着目したシステムを構築する.図表は,論文中の説明文の要点を表したものと捉えることができ,被験者に説明文だけを提示するよりも,図表とともに説明文を提示したほうが,内容の理解に有用である.本研究では,論文中の図表と,個々の図表に対応する文を自動的に対応付け,ユーザに表示することで論文読解の支援を行う.提案手法の有効性を調べるため,実験を行った.実験の結果,精度0.65,再現率0.13が得られ,提案手法の有効性が確認できた.
著者
篠田 広人 仲榮眞 一朗 難波 英嗣 竹澤 寿幸
出版者
人工知能学会
雑誌
2018年度人工知能学会全国大会(第32回)
巻号頁・発行日
2018-04-12

近年,研究者数の増加および学問分野の専門分化と共に学術情報量が爆発的に増加している.研究者が入手できる学術論文の量が増える一方で,そのすべてに目を通すことが困難である.そこで論文の内容を効率的に把握するための読解支援システムが求められている.これまでに,様々な観点から論文読解を支持するシステムが提案されてきたが,本研究では, 論文内の図表に着目したシステムを構築する.図表は,論文中の説明文の要点を表したものと捉えることができ,被験者に説明文だけを提示するよりも,図表とともに説明文を提示したほうが,内容の理解に有用である.本研究では,論文中の図表と,個々の図表に対応する文を自動的に対応付け,ユーザに表示することで論文読解の支援を行う.提案手法の有効性を調べるため,実験を行った.実験の結果,精度0.65,再現率0.13が得られ,提案手法の有効性が確認できた.