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Python
import requestsr = requests.get( "https://ci.nii.ac.jp/opensearch/articles", params={"q": "RAG 検索拡張", "format": "json", "count": 50},)items = r.json()["@graph"][0]["items"]for item in items[:5]: print(item.get("dc:title"), item.get("dc:creator"), item.get("prism:publicationDate"))業務での使い所
- 社内勉強会のネタ: 業界の最新学術トピックをサーベイ
- 産学連携候補: 自社課題に近い研究をしている研究者を発見
- コンテンツ生成: 学術知見ベースの白書・ホワイトペーパー作成
- 用語辞書整備: 専門用語の定義を学術ソースから引く
次の話
EP.29 では NDB (レセプト情報)。医療データの集計分析。
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