論文情報へのアクセスを可能にするAPIの重要性

#### 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、[PubMed API](https://qiita.com/JoCOOL/items/d1b727a39b458c947d5f)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](https://ci.nii.ac.jp/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。[この記事](https://qiita.com/JoCOOL/items/d1b727a39b458c947d5f)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。[Pythonのarxivライブラリ](https://note.nkmk.me/python-arxiv-api-download-rss/)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。

#### 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、[arXiv API](https://ai-research-collection.com/arxiv-api-tutorial/)、[PLoSのArticle-Level Metrics API](https://current.ndl.go.jp/car/18779)、[Semantic ScholarのLiterature Graph Service](https://irukanobox.blogspot.com/2021/10/pythonapi.html)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.v2 API](https://researchmap.jp/outline/v2api/v2API.pdf)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 [Semantic Scholar Academic Graph API](https://www.semanticscholar.org/product/api)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。  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。