専門書の数式とテキストから材料物性間の定量的関係性を抽出する

• 資料種別: 記事
• タイトル: 専門書の数式とテキストから材料物性間の定量的関係性を抽出する
• 著者標目: 吉武 道子; 河野 敬
• 出版年月日等: 2022
• 出版年（W3CDTF）: 2022
• タイトル（掲載誌）: JSAI大会論文集
• 巻号年月日等（掲載誌）: JSAI2022 0
• 掲載巻: JSAI2022
• 掲載号: 0
• 掲載ページ: 4M3GS301-4M3GS301
• 掲載年月日（W3CDTF）: 2022
• 出版事項（掲載誌）: The Japanese Society for Artificial Intelligence
• 本文の言語コード: ja
• 件名標目: 数式; 変数の意味; 自然言語処理; mathematical formula; meaning of parameters; natural language processing
• 対象利用者: 一般
• イベントの日付、場所: 2022年度人工知能学会全国大会（第36回）
• DOI: 10.11517/pjsai.jsai2022.0_4m3gs301
• 連携機関・データベース: 国立情報学研究所 : CiNii Research
• 提供元機関・データベース: Japan Link Center; https://japanlinkcenter.org/top

• 要約等: <p>材料科学に関する教科書・専門書から自然言語処理により、密度や硬さなど材料の特性（物性）の間に関係がある場合に、その記述を自動的に抽出して物性間の関係性をグラフ形式のデータベースとして利用するシステムを提唱し（国内・米国特許取得済み）、企業と共同で商品化を目指している。今回、この関係性に定量性を...