研究発表 - 宮田　洋輔

The deep web in institutional repositories in Japan

Agata, T., Miyata, Y., Ikeuchi, A., Ueda, S.

Proceedings of the ASIST Annual Meeting, 

2010年

「著作」の理論と書誌的家系の諸相

宮田 洋輔

情報組織化研究グループ11月例会, 

2009年11月

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公開講演，セミナー，チュートリアル，講習，講義等

日本の機関リポジトリに収録された学術情報のアクセス可能性

宮田洋輔, 安形輝, 池内淳, 上田修一

[国内会議]  日本図書館情報学会研究大会, 

2009年10月

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2009年11月

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口頭発表（一般）

著作同定における目録作成者間の一貫性

宮田 洋輔

三田図書館・情報学会研究大会発表論文集, 

2009年09月

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口頭発表（一般）

学術情報流通における深層ウェブの実態--機関リポジトリに収録された文献を用いた調査

安形 輝, 宮田 洋輔, 池内 淳

三田図書館・情報学会研究大会発表論文集, 

2009年09月

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口頭発表（一般）

Analyzing OPAC use with screen views and eye tracking.

Emi Ishita, Shinji Mine, Masanori Koizumi, Yosuke Miyata, Chihiro Kunimoto, Junko Shiozaki

[国際会議]  Proceedings of the 2009 Joint International Conference on Digital Libraries, JCDL 2009, Austin, TX, USA, June 15-19, 2009, 

2009年06月

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ポスター発表

目録規則改訂作業の構造: AACR2とRDAの開発過程の比較分析

宮田 洋輔

[国内会議]  日本図書館情報学会春季研究集会, 

2009年05月

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口頭発表（一般）

読書行為の次元

國本千裕, 宮田洋輔, 小泉公乃, 金城裕奈, 上田修一

[国内会議]  日本図書館情報学会研究大会, 

2008年11月

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口頭発表（一般）

サーチエンジンの諸課題: ニュース記事に出現する倫理的・法的課題

安形輝, 池内淳, 宮田洋輔, 上田修一

[国内会議]  日本図書館情報学会研究大会, 

2008年11月

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口頭発表（一般）

JAPAN/MARCレコードから自動構築可能な著作識別子の提案

宮田 洋輔

三田図書館・情報学会研究大会発表論文集, 

2008年09月

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口頭発表（一般）

日本の大学図書館統計の現状と課題

石山 夕記, 立石 亜紀子, 三村 沙矢香, 金城裕奈, 宮田洋輔, 長谷川豊祐, 上田修一

三田図書館・情報学会研究大会発表論文集, 

2008年09月

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口頭発表（一般）

生存分析からみた学術論文PDFファイルのクローリング

石田栄美, 宮田洋輔, 池内淳, 安形輝, 野末道子, 上田修一

[国内会議]  日本図書館情報学会春季研究集会, 

2008年03月

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口頭発表（一般）

日本の図書館目録における書誌的家系

宮田 洋輔

[国内会議]  日本図書館情報学会春季研究集会, 

2008年03月

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口頭発表（一般）

画面遷移と利用者特性からみた大学生におけるOPACの閲覧

三根 慎二, 小泉 公乃, 宮田 洋輔, 國本千裕, 汐崎順子, 石田栄美, 倉田敬子, 上田修一

三田図書館・情報学会研究大会発表論文集, 

2007年11月

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口頭発表（一般）

大学生はOPACをどのように見ているのか

石田栄美, 小泉公乃, 宮田洋輔, 國本千裕, 汐崎順子, 三根慎二, 倉田敬子, 上田修一

[国内会議]  日本図書館情報学会研究大会, 

2007年10月

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口頭発表（一般）

学術論文PDF検索システムの開発と評価

安形輝, 池内淳, 石田栄美, 野末道子, 宮田洋輔, 上田修一

[国内会議]  日本図書館情報学会研究大会, 

2007年10月

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口頭発表（一般）

プーリング手法を用いた学術論文の自動判別実験

池内 淳, 安形 輝, 石田 栄美, 野末 道子, 宮田 洋輔, 上田 修一

情報処理学会研究報告情報学基礎（FI）, 

2007年03月

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口頭発表（一般）

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機械学習におけるテキスト分類実験を行うためには、予め判定されたテストコレクションを必要とする。しかしながら、ラベル付きデータの作成については、その多大なコストの問題がしばしば指摘されてきた。本研究では、ウェブから日本語学術論文 PDF ファイルを自動的に判別・収集することを目的として、20 000件のラベル付きデータを学習集合とし、およそ 52 万件のラベルなしデータを実験集合とした自動判別実験を行った。また、複数の分類アルゴリズムによって学術論文であると判定されたファイルをプーリングすることによって、各々の手法の性能比較を行った。その結果、本実験環境におけるプーリング手怯の有効性が示された。In machine learning study, we need to prepare test collections for conducting text categorization experiments. However, it has been frequently pointed out that constructing labeled data set is expensive and / or time-consuming. The purpose of this study is automatically identifying and collecting academic articles in Japanese PDF files on the Web. Then, we conducted the automatic detecting experiment using pooling method and compared the performance of various classifiers. Results confirmed applicability and usefulness of pooling method in this experimental environment.

エビデンスベーストライブラリアンシップの再検討

三根慎二, 國本千裕, 汐﨑順子, 宮田洋輔, 林佐和子, 石田栄美, 倉田敬子, 上田修一

[国内会議]  日本図書館情報学会研究大会, 

2006年10月

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口頭発表（一般）

NDCの階層構造を利用した図書の自動分類の試み

宮田洋輔, 石田栄美, 神門典子, 上田修一

[国内会議]  日本図書館情報学会春季研究集会, 

2006年05月

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口頭発表（一般）

目次と帯を用いた図書の自動分類

石田 栄美, 宮田 洋輔, 神門 典子, 上田 修一

情報処理学会研究報告デジタルドキュメント（DD）, 

2006年03月

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口頭発表（一般）

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書名だけでなく目次や帯情報を用いて，図書を日本十進分類法の分類カテゴリに自動分類する実験を行った。分類手法には，相対出現率と相互情報量にもとづく重み付けとSupport Vector Machine(SVM)による手法を用いた。「BOOK」データベースとNII-CATデータを統合した24 000件を用いて学習させたところ，重み付けに相対出現率と相互情報量を用いた場合は，書名に加えて目次と帯情報を用いた場合の効果が認められた。また，機械学習手法よりも，統計的手法のほうが有効であった。分類カテゴリの分野ごとの再現率を調べたところ，分野によって再現率に大きな差があった。さらに，帯情報などが有効な分野もあり，書名，目次，帯を用いた効果が分野ごとに異なることが明らかになった。In this paper, we describe methods of classifying Japan MARC records to class number of Nippon Decimal Classification. We compare the performance of three categorization method, based on mutual information(MI), relative frequency and SVM. In each method, training data are title and table of contents and blurb on the flap in Japan MARC records. The experimental results show that the best performance is MI using title and table of contents and OBI, but other methods are not. In failure analysis, we found the performance depends on subject of class number.