キーフレーズの計算方法は？

SciValは、Elsevier Fingerprint Engineを使用してエンティティ内の特徴的なキーフレーズを抽出します。

Elsevier Fingerprint Engineはテキストマイニングを使用し、Research Area、Publication Set、Topic or Topic Cluster）内の文書のタイトル、抄録、著者キーワードに対してさまざまな自然言語処理技術を適用し、重要なキーフレーズを識別します。

キーフレーズはOmniScienceシソーラスを使用して、コンテンツに注釈を付けることで取得されます - このシソーラスは、標準化された概念リストを作成するために、すべての主要学問分野にまたがる、自社開発された単一の統合シソーラスです。OmniScienceシソーラスは、手動でキュレーションされた5万件を超えるコアコンセプトと、半自動で作成された70万件を超える、より細分化された拡張コンセプトで構成されており、どちらも四半期ごとに更新されます。

各文書について、標準化されたキーフレーズのリストを取得し、Inverse Document Frequency（IDF）逆文書頻度に基づき、重要なキーフレーズを選択します。この手法には、文書セットに頻繁に出現する単語の重みを減らし、出現頻度の低い単語の重要性を高める要素が組み込まれています。各キーフレーズには0と1の間の数値で関連性が付与され、最も頻繁に出現するキーフレーズとキーセクション（TItleとAuthor keywords）で出現するキーフレーズに「1」が付与されます。それ以外のキーフレーズには、相対的な頻度に基づいた値が与えられます。SciValでは、出版物ごとのキーフレーズの重み付けリスト（フィンガープリント）を取得し、それをさまざまなエンティティレベル（研究分野やトピック）に集積します。