研究タイトル クラスター分析（第1回公募）

各採択課題の課題名（タイトル）を多言語Embeddingモデル（paraphrase-multilingual-mpnet-base-v2）で意味ベクトルに変換し、UMAP で2次元に配置しています。意味の近いタイトルどうしが近くに集まり、密度ベースの HDBSCAN が自動でグループ分けします（どのまとまりにも入らない課題は「その他」）。各クラスターの名前は、そのグループに特徴的な語から自動生成しています。

※ この可視化は第1回公募データ（採択456件時点）に基づきます。第2回公募の採択結果は「第2回結果」ページで公式集計にもとづく比較サマリーとして掲載しています。