長岡技科大の博士課程の作本くんが言語処理学会第29回年次大会にて「類似データセット発見課題における詳細なデータセット分類に基づいた有効性の評価」と題したポスター発表を行いました。

本研究は科研費基盤B研究「データ流通市場のダイナミクスの解明と制度設計（20H02384）」の研究の一つで、異種のデータセットを分野を横断した探索と発見を促進するためのデータセット分類手法と評価方法を提案しています。分野横断的なdataset discoveryは異分野データ協創においてニーズが高まっており、本研究のアプローチは来たるデータ社会の実現の一助となると考えています。

タイトル：類似データセット発見課題における詳細なデータセット分類に基づいた有効性の評価

著者：作本猛（長岡技科大）, 早矢仕晃章（東大）, 坂地泰紀（東大）, 野中尋史（愛工大）

概要：近年のコンピュータ技術の発展に伴い，互いに類似するデータセットを発見するための方法が盛んに研究されているが，従来研究ではデータセットを探索する個々のユーザのニーズを反映するような評価項目が用いられてこなかった．そこで，本研究では，類似データセット発見手法の評価において，データプラットフォームで実際に用いられている分類基準に基づいた4種類の詳細な項目を評価に適用した．その結果，変数ラベル間のDice係数を用いた手法が，課題やメイントピックが完全に一致するデータセットの探索に有用であることが示された．