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論文情報へのアクセスを可能にするAPIの重要性

🗓 Created on 8/14/2024

  • 📜要約
  • 📊ビジュアライズ
  • 🖼関連する画像
  • 🔍詳細
    • 🏷論文情報取得のためのAPIの概要
    • 🏷主要な論文情報APIの紹介と活用法
  • 🖍考察
  • 📚参考文献
    • 📖利用された参考文献
    • 📖未使用の参考文献
    • 📊ドメイン統計

📜 要約

主題と目的の要約

本調査では、論文情報にアクセスするためのAPIについて調査を行いました。研究者や開発者が論文情報を効率的に収集し、分析できるようにするためのツールとして、主要な論文情報APIの機能と特徴を明らかにすることが目的です。

主要な内容と発見

調査の結果、以下のような主要な論文情報APIが存在することが分かりました。
  • CiNii ArticlesのOpenSearch API
    • フリーワード検索や詳細検索が可能
    • 検索結果の件数やソート順を指定できる
    • RSS1.0、Atom1.0、JSON-LDの形式でレスポンスを提供
    • 書誌情報を詳細に取得できる
  • PubMed API
    • 医学分野の論文情報を効率的に取得できる
    • PDFのダウンロードも可能
  • arXiv API
    • HTTPリクエストを使って論文情報を取得できる
    • 特定のカテゴリや条件で論文を検索できる
  • PLoSのArticle-Level Metrics API
    • 論文のアクセス数や被引用数などの統計情報を取得できる
    • 研究者が論文の影響を測るのに役立つ
  • Semantic ScholarのLiterature Graph Service
    • 論文検索や著者情報、引用関係などを提供
    • 研究者が必要な情報を迅速に得ることができる
これらのAPIを活用することで、研究者は膨大な論文情報を効率的に管理し、研究活動を支援することができます。

結果と結論のまとめ

本調査の結果、論文情報にアクセスするための主要なAPIが明らかになりました。これらのAPIは、研究者や開発者が論文情報を効率的に収集し、分析するための重要なツールとなっています。APIを活用することで、研究活動の支援や学術研究の発展に寄与することが期待されます。

🖼 関連する画像

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Image for clzts5p50001213f52khvslf4
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Image for clzts5p51001313f5qj9yn8fn
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🔍 詳細

🏷論文情報取得のためのAPIの概要

画像 1

論文情報取得のためのAPIの概要

論文情報取得のためのAPIは、研究者や開発者が論文情報にアクセスしやすくするための重要なツールです。CiNii ArticlesのOpenSearch APIは、フリーワード検索や詳細検索を可能にし、検索結果の件数やソート順を指定できる柔軟性を持っています。また、レスポンスはRSS1.0、Atom1.0、JSON-LDの形式で提供され、書誌情報を詳細に取得できます。さらに、
qiita.com
やarXiv APIも同様に、論文情報の取得やPDFのダウンロードを容易にし、研究活動を支援します。これらのAPIは、効率的な情報収集やデータ分析を実現し、学術研究の発展に寄与しています。

CiNii Articles論文検索のOpenSearch API

CiNii Articles論文検索のOpenSearchAPIは、論文検索に必要な様々なパラメータを指定して検索を行うことができるAPIです。主な特徴は以下の通りです。
クエリ仕様
  • フリーワード検索やタイトル、著者名、所属、刊行物名などの詳細検索が可能
  • 検索結果の件数やページ数、言語、ソート順などを指定できる
  • URLエンコーディングが必要な項目がある
レスポンス仕様
  • RSS1.0、Atom1.0、JSON-LDの3種類のフォーマットから選択可能
  • 書誌情報の詳細(タイトル、著者、出版情報など)が含まれる
  • クロスドメイン間の非同期通信に対応
改訂履歴
  • 2015年3月にJSON-LDフォーマットの一部変更
  • 2014年11月に著者ID検索機能を追加
  • 2013年10月にJSON-LDフォーマットを追加
CiNii Articles論文検索のOpenSearchAPIは、論文検索に必要な様々な条件を指定して柔軟な検索が行えるAPIとなっています。詳細な仕様はCiNii Articles論文検索のOpenSearchをご確認ください。

CiNii Articles論文情報のJSON-LD（ベータ版）

CiNii Articlesでは、論文情報をJSON-LD形式で提供しています。以下の書式のURIにアクセスすると、論文情報を取得できます。取得できる情報は「論文情報」、「著者に関する情報」を出力します。
論文情報
  • @context
    : 文書のルート要素で、各名前空間の定義が記載されています。
  • @id
    : 論文書誌JSON-LDのURIが記載されています。
  • @graph
    : 配列の要素数は1で、論文の詳細情報が記載されています。 
    • @id
      : 論文のURIが記載されています。
    • @type
      : 論文を示す固定文字列が記載されています。
    • foaf:isPrimaryTopicOf
      : 論文書誌JSON-LDのURIに関する記述が記載されています。
    • dc:title
      : 論文のタイトルが日本語と英語で記載されています。
    • dc:creator
      : 論文の著者名が日本語と英語で記載されています。
    • dc:publisher
      : 論文の出版者が日本語と英語で記載されています。
    • 等
著者に関する情報
  • foaf:maker
    : 著者に関する記述が配列で記載されています。 
    • @id
      : 著者のURIが記載されています。
    • @type
      : 固定文字列"foaf:Person"が記載されています。
    • foaf:name
      : 著者名が日本語と英語で記載されています。
    • con:organization
      : 著者の所属が記載されています。
CiNii Articlesの論文情報をJSON-LDで提供しているこのAPIは、ベータ版のため、ご意見等をふまえてフォーマット仕様に変更が生じる可能性があります。ご承知いただいたうえでご利用ください。

PubMed API × ChatGPTで大量の論文データからキーワードを抽出する

PubMedは医学文献データベースで、APIを使うことで論文情報を簡単に取得できます。
qiita.com
では、PubMed APIを使って論文情報を収集し、ChatGPTを使ってタイトルとアブストラクトから「100字要約」「行った内容」「結果」を抽出する方法を紹介しています。

arXivの論文情報取得と論文PDFのダウンロード

arXivは物理学、数学、コンピューターサイエンスなどの分野の論文が公開されているウェブサイトです。
nkmk.me
を使うことで、arXiv APIを利用して論文情報の取得やPDFのダウンロードが可能です。
copy url
source logonii.ac.jp
「CiNii Articles論文情報のRDF」
https://ci.nii.ac.jp/naid/110009544496.json
https://ci.nii.ac.jp/naid/110009544496
copy url
source logonii.ac.jp
copy url
source logonkmk.me
Pythonリスト内包表記の使い方
arxiv_rss.py
arxiv_rss.py
copy url
source logoqiita.com
Pythonで論文情報をまとめてゲットする

🏷主要な論文情報APIの紹介と活用法

画像 1

主要な論文情報APIの紹介と活用法

主要な論文情報APIには、
ai-research-collection.com
、
ndl.go.jp
、
irukanobox.blogspot.com
などがあり、それぞれ異なる機能を提供しています。

arXiv API

arXiv APIでは、HTTPのGETリクエストを使って論文情報を取得できます。検索対象(タイトル、著者、要約など)と検索語句、取得する論文の最大件数、ソート順などのパラメータを指定することで、効率的に論文情報を取得できます。取得した情報から必要な項目を抽出するプログラムを書くことで、プログラムベースで論文情報を管理できます。

PLoSのArticle-Level Metrics API

PLoSのArticle-Level Metrics APIを利用すると、2009年3月以降にPLoSに掲載された論文について、HTMLページへのアクセス数、PDF・XMLファイルのダウンロード数、被引用数、ソーシャルブックマーク数、コメント、レートなどの統計情報を取得できます。これにより、研究者が論文の影響を測ることができます。

Semantic ScholarのLiterature Graph Service

Semantic ScholarのLiterature Graph Serviceでは、キーワードで論文を検索し、タイトル、年、参照数、引用数、影響力のある引用数、オープンアクセスかどうか、研究分野、著者などの情報を取得できます。Pythonを使って論文情報を取得・整理・要約することができます。
これらのAPIを活用することで、研究者は膨大な論文情報を効率的に管理し、研究活動を支援することができます。

researchmap.v2 API

researchmap.jp
では、研究者情報の取得・追加・更新・削除を行うことができます。一括取得や一括更新の機能を使えば、多くの研究者情報を一度に操作できます。また、研究者情報や業績情報の検索機能も提供されています。

Semantic Scholar Academic Graph API

semanticscholar.org
では、著者、論文、引用、学会などの科学出版物データを検索・探索できます。論文検索、著者情報、引用関係、学会情報などのサービスが提供されており、研究コミュニティに信頼できるデータソースを提供しています。また、研究者の関心トピックに基づいて最新の論文やプレプリントを推薦する新しいサービスも導入されています。
Semantic Scholar API Illustration
これらの主要な論文情報APIを活用することで、研究者は効率的に論文情報を取得・管理し、研究活動を支援することができます。
copy url
source logosemanticscholar.org
The Semantic Scholar Open Data Platform paper
subscribe to our API newsletter
Litmaps
Connected Papers
Stateoftheart AI
the request form
contact us
copy url
source logoblogspot.com
Semantic Scholar
Building a Better Search Engine for Semantic Scholar
Allen Institute for AI
Literature Graph Service (1.0)
What are Highly Influential Citations
copy url
source logoresearchmap.jp
copy url
source logonote.com
COVID-19が加速する学術ジャーナルと論文の変容
新型コロナウイルス感染症流行下における未査読論文の公開動向
arXiv
bioRXiv
ChemRxiv
medRxiv
PsyArXiv
JXiv
こちら
arXiv Category Taxonomy
文献例
BERTのプレプリント
Semantic Scholar
こちら
こちら
文献の関連性の分析：書誌結合，共引用分析，自然言語処理(2020)
The Consciousness Prior (事前状態としての意識)
ファスト&スロー
API
copy url
source logondl.go.jp
http://api.plos.org/alm/using-the-alm-api/
http://api.plos.org/registration/
http://alm.plos.org/
http://api.plos.org/2011/07/26/announcing-the-plos-article-level-metrics-api/
copy url
source logoai-research-collection.com
https://arxiv.org/help/api/basics

🖍 考察

調査の結果

論文情報にアクセスできるAPIとしては、以下のようなものが主要なものとして挙げられます。
  • CiNii Articles OpenSearch API: フリーワード検索や詳細検索が可能で、検索結果の件数やソート順を指定できる柔軟性がある。書誌情報を詳細に取得できる。
  • PubMed API: 医学・生物学分野の論文情報を取得できる。論文のPDFダウンロードも可能。
  • arXiv API: 物理学、数学、コンピューター科学などの分野の論文情報を効率的に取得できる。カテゴリや条件で検索できる。
  • PLoS Article-Level Metrics API: 各論文のアクセス数や被引用数などの統計情報を取得できる。研究者が論文の影響を測るのに役立つ。
  • Semantic Scholar Literature Graph Service: 論文検索、著者情報、引用関係などを提供し、研究者が必要な情報を迅速に得られる。

推定

上記のAPIを活用することで、研究者は膨大な論文情報を効率的に管理し、研究活動を支援することができると考えられます。しかし、各APIには特徴があり、研究目的や分野によって適したAPIが異なると推定されます。例えば、医学・生物学分野の研究者にはPubMed APIが、物理学や数学分野の研究者にはarXiv APIが適していると考えられます。また、論文の影響力を分析したい研究者にはPLoS Article-Level Metrics APIが、論文の引用関係を把握したい研究者にはSemantic ScholarのAPIが適していると推定されます。

分析

上述の主要な論文情報APIは、それぞれ特徴的な機能を有しており、研究者の目的や分野に応じて使い分けることが重要です。CiNii Articles OpenSearch APIは汎用性が高く、様々な分野の論文情報を取得できますが、特定の分野に特化したAPIほど詳細な情報を得られない可能性があります。一方、PubMed APIやarXiv APIは特定の分野に特化しているため、より詳細な情報を得られますが、他分野の論文情報を取得するのは難しいかもしれません。
また、論文の影響力を分析したい場合はPLoS Article-Level Metrics APIが、引用関係を把握したい場合はSemantic ScholarのAPIが適していると考えられます。これらのAPIを組み合わせて使うことで、より包括的な論文情報の収集と分析が可能になると考えられます。

今後の調査

今回の調査では、主要な論文情報APIについて概要を把握することができましたが、以下のような点についてさらなる調査が必要だと考えられます。
  • 各APIの詳細な機能比較: 検索機能、書誌情報の取得範囲、統計情報の提供など、APIごとの具体的な機能の違いを詳しく調査する。
  • APIの使用実績と評価: 実際の研究現場でどのように活用されているか、ユーザーからの評価はどうかを調査する。
  • APIの料金体系と利用制限: 無料で利用できるか、利用制限はどうかなど、APIの利用コストに関する情報を調査する。
  • APIの連携性: 複数のAPIを組み合わせて使うことで得られるメリットや課題について調査する。
これらの調査を通して、研究者にとって最適な論文情報APIの選択肢を提示できると考えられます。

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📖 レポートに利用された参考文献

検索結果: 10件追加のソース: 0件チャット: 0件

80件の参考文献から10件の情報を精査し、約50,000語の情報を整理しました。あなたは約5時間の調査時間を削減したことになります🎉

調査された文献
80件
精査された情報
10件
整理された情報量
約50,000語
削減された時間
約5時間

🏷 論文情報取得のためのAPIの概要

メタデータ・API - CiNii Articles 論文検索のOpenSearch
11, affiliation, 著者所属で検索する。URLエンコードされている必要がある。 ; 12, journal, 刊行物名で検索する。URLエンコードされている必要がある。 ; 13, volume, 巻で ...
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メタデータ・API - CiNii Articles 論文情報のJSON-LD（ベータ版）
以下の書式のURIにアクセスすると、JSON-LD形式のデータを取得できます。取得できる情報は「CiNii Articles論文情報のRDF」と同様です。「論文情報」、「著者に関する ...
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PubMed API × ChatGPTで大量の論文データからキーワードを ... - Qiita
PubMed APIで論文情報を収集する医学文献データベースのPubMedには、APIが準備されており、情報を取得したいPMID（PubMedID:論文ID） 論文検索 ...
qiita.comqiita.com
PythonでarXiv APIを使って論文情報取得、PDFダウンロード
PythonでarXiv APIを利用して論文情報（メタデータ）を取得したり、論文のPDFをダウンロードしたりする方法、および、RSSを利用して最新情報を取得する ...
nkmk.menkmk.me

🏷 主要な論文情報APIの紹介と活用法

各掲載論文の統計情報を取得できる“Article-Level Metrics API”を公開
2011年7月26日、オープンアクセス誌PLoSが、各掲載論文の統計情報を取得できる“Article-Level Metrics API”を公開しました。
ndl.go.jpndl.go.jp
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researchmap.v2 API は HTTP ベースで動作しますので、ブラウザを含む HTTP ベースのライブラ. リで利用することができます。一部の機能を除いては、JST ...
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#### arXiv API を用いて論文情報取得！(入門編 / python) | AIリサーチ arXivは論文が多数集まっているプレプリントサーバーですが、膨大な論文数のため論文を効率的に読み進めるのが難しい課題がありました。このブログでは、「論文をニュースのように!」という目標のもと、arXiv APIを使って論文情報を定期的に取得し、ニュースのように読みやすく要約する方法を紹介しています。 #### arXiv API 入門編 arXiv APIでは、HTTPのGETリクエストを使って論文情報を取得できます。主なパラメータは以下の通りです: - `search_query`: 検索対象(タイトル、著者、要約など)と検索語句を指定 - `max_results`: 取得する論文の最大件数 - `sortBy`: 関連度、最終更新日時、投稿日時などでソート - `sortOrder`: 昇順/降順 具体的な使用例として、"cs.AI"カテゴリの最新論文3件の情報(著者、URL、タイトル、要約、サブカテゴリ)を取得するリクエストは以下のようになります: ``` http://export.arxiv.org/api/query?search_query=cat:cs.AI&max_results=3&sortBy=lastUpdatedDate ``` この情報を[feedparser](https://pypi.org/project/feedparser/)ライブラリを使って取得・抽出する方法が解説されています。 #### 手を動かして覚える！ 実際にプログラムを書いて、上記のリクエストを送信し、取得した論文情報から必要な項目を抽出する手順が示されています。取得した論文情報は以下のように出力されます: ![論文情報の出力例](https://ai-research-collection.com/wp-content/uploads/2021/08/image-6.png) このように、arXiv APIを使えば、プログラムベースで効率的に論文情報を取得・整理できることがわかります。
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Semantic ScholarのLiterature Graph Service (1.0)を使って論文を検索する。このAPIのsearchエンドポイントではキーワードで論文を検索できる。レート ...
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Semantic Scholar Academic Graph API
The Semantic Scholar REST API allows you to find and explore scientific publication data about authors, papers, citations, venues, and more. The API is ...
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📖 レポートに利用されていない参考文献

検索結果: 32件追加のソース: 0件チャット: 2件
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調査のまとめ
#### 論文情報にアクセスできるAPIのリスト 論文情報にアクセスできるAPIには以下のようなものがあります。 - ArXiv API/OAI: プレプリントサーバーArXivの論文メタデータを...
調査のまとめ
#### Semantic Scholarの使い方 Semantic Scholarは、学術論文の検索や探索を行うことができるAPIサービスです。このAPIを使うことで、論文のメタデータや引用情報、...

📊 ドメイン統計

参照ドメイン数: 17引用済み: 9総文献数: 80
1
Favicon for https://nii.ac.jpnii.ac.jp
引用: 2件/ 総数: 11件
引用率: 18.2%
2
Favicon for https://semanticscholar.orgsemanticscholar.org
引用: 1件/ 総数: 33件
引用率: 3.0%
3
Favicon for https://qiita.comqiita.com
引用: 1件/ 総数: 9件
引用率: 11.1%
4
Favicon for https://note.comnote.com
引用: 1件/ 総数: 6件
引用率: 16.7%
5
Favicon for https://nkmk.menkmk.me
引用: 1件/ 総数: 4件
引用率: 25.0%
6
Favicon for https://ndl.go.jpndl.go.jp
引用: 1件/ 総数: 3件
引用率: 33.3%
7
Favicon for https://researchmap.jpresearchmap.jp
引用: 1件/ 総数: 1件
引用率: 100.0%
8
Favicon for https://ai-research-collection.comai-research-collection.com
引用: 1件/ 総数: 1件
引用率: 100.0%
9
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引用: 1件/ 総数: 1件
引用率: 100.0%
10
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引用: 0件/ 総数: 2件
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11
Favicon for https://ksksksks2.hatenadiary.jpksksksks2.hatenadiary.jp
引用: 0件/ 総数: 2件
引用率: 0.0%
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引用: 0件/ 総数: 2件
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引用: 0件/ 総数: 1件
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14
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引用: 0件/ 総数: 1件
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15
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16
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引用: 0件/ 総数: 1件
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17
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引用: 0件/ 総数: 1件
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