Publications
研究業績
Analysis of 50 Years of Health Food Research Trends Using Natural Language Processing and Generative AI
約50年間の健康食品研究を文章データから整理する
著者・書誌情報
Yoshiyuki Kobayashi; Takumi Uchida; Takahiro Inoue; Yusuke Iwasaki; Rie Ito; Koichi Saito; Hiroshi Akiyama; Kazuhiko Tsuda; Kenichi Yoshida
Procedia Computer Science. 2024; 246: 1875–1884.
https://doi.org/10.1016/j.procs.2024.09.697
研究概要
【暫定紹介（結果記載なし）】1975～2024年の健康食品研究を対象に、自然言語処理と生成型人工知能を用いて研究動向を調べた国際会議論文です。長期間に蓄積された文献の文章情報から、研究領域の変化を整理することを目的としています。
Other Publications
そのほかの研究業績
食品・化学物質のレギュラトリーサイエンス
データサイエンスが拓く農薬レギュラトリーサイエンスの飛躍
食品・化学物質のレギュラトリーサイエンス
Comprehensive Analysis of Food Allergy Research Trends via Large Language Model-Assisted Text Mining (1980–2024)
食品・化学物質のレギュラトリーサイエンス
Exposure estimation of the food allergens milk and wheat protein in Japan through Bayesian methods: Implications for food labeling
食品・化学物質のレギュラトリーサイエンス
Food Derived Biostimulants Technology Revealed and Retrieved by Natural Language Processing
食品・化学物質のレギュラトリーサイエンス
Uncovering new psychoactive substances research trends using large language model-assisted text mining (LATeM)