[15p-S2_204-1~18] 23.1 Joint Session N "Informatics"

2:15 PM - 2:30 PM JST(5:15 AM - 5:30 AM UTC)

[15p-S2_204-4] Statistical analysis of physics literature database using TF-IDF and future prediction of research trends

〇Hisaki Oka¹, Nobuaki Kawaguchi², Kazuya Ohta² (1.Kanagawa Univ., 2.Astamuse)

Keywords:

TF-IDF,AI reasoning,research trends

本研究では、テキストマイニングで良く知られるTF-IDFによるデータ統計解析とAI推論を組み合わせたハイブリッドな研究動向の未来推定法を提案する。これにより、統計的厳密性（再現性）とAIの推論能力（関連性抽出）を相互補完的に活用した、客観的で信頼性の高い研究トピックの時系列変化分析と将来研究トレンドの定量的予測が可能になる。発表ではナノマテリアルの研究トレンドについて解析し、結果を考察する。