論文の概要: Intelligent Arxiv: Sort daily papers by learning users topics preference
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.02460v1
- Date: Thu, 6 Feb 2020 19:00:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-03 12:37:09.106105
- Title: Intelligent Arxiv: Sort daily papers by learning users topics preference
- Title（参考訳）: Intelligent Arxiv: ユーザのトピックの好みを学習する日刊紙
- Authors: Ezequiel Alvarez (ICAS), Federico Lamagna (CAB), Cesar Miquel
(Easytech) and Manuel Szewc (ICAS)
- Abstract要約: 現在の日刊紙のリリースはますます大きくなり、研究の領域は多様化している。
これにより、科学者は最先端の最先端に近づき、興味のある作品のライン内での特定が困難になる。
我々は、さまざまなトピックから異なる科学的知識を新しい問題に組み合わせて構築する科学論文をモデル化する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Current daily paper releases are becoming increasingly large and areas of
research are growing in diversity. This makes it harder for scientists to keep
up to date with current state of the art and identify relevant work within
their lines of interest. The goal of this article is to address this problem
using Machine Learning techniques. We model a scientific paper to be built as a
combination of different scientific knowledge from diverse topics into a new
problem. In light of this, we implement the unsupervised Machine Learning
technique of Latent Dirichlet Allocation (LDA) on the corpus of papers in a
given field to: i) define and extract underlying topics in the corpus; ii) get
the topics weight vector for each paper in the corpus; and iii) get the topics
weight vector for new papers. By registering papers preferred by a user, we
build a user vector of weights using the information of the vectors of the
selected papers. Hence, by performing an inner product between the user vector
and each paper in the daily Arxiv release, we can sort the papers according to
the user preference on the underlying topics.
We have created the website IArxiv.org where users can read sorted daily
Arxiv releases (and more) while the algorithm learns each users preference,
yielding a more accurate sorting every day. Current IArxiv.org version runs on
Arxiv categories astro-ph, gr-qc, hep-ph and hep-th and we plan to extend to
others. We propose several new useful and relevant implementations to be
additionally developed as well as new Machine Learning techniques beyond LDA to
further improve the accuracy of this new tool.
- Abstract（参考訳）: 現在の日刊紙のリリースはますます大きくなり、研究領域は多様化している。
これにより、科学者は現在の芸術の状態を把握し、関心事の範囲内で関連する仕事を特定することが難しくなる。
本稿の目的は、機械学習技術を用いてこの問題に取り組むことである。
我々は、さまざまなトピックから異なる科学的知識を新しい問題に組み合わせて構築する科学論文をモデル化する。
そこで本研究では,ある分野における論文のコーパス上で,潜在ディリクレ割当(lda)の教師なし機械学習手法を実装した。
一 コーパスの下位事項を定義して抽出すること。
二 コーパスの各紙について、話題の重みベクトルを取得し、
iii)新しい論文の重み付けベクターを取得する。
ユーザが好む文書を登録することにより,選択した論文のベクトル情報を用いて重みのユーザベクトルを構築する。
したがって、毎日のarxivリリースでユーザベクトルと各紙の間に内積を行うことで、基礎となるトピックのユーザ嗜好に応じて論文を分類することができる。
我々はIArxiv.orgというウェブサイトを作成し、ユーザーが毎日Arxivリリース(など)をソートし、アルゴリズムは各ユーザの好みを学習し、より正確なソートを行う。
現在のIArxiv.orgバージョンはArxivカテゴリのastro-ph, gr-qc, hep-ph, hep-thで動作します。
本稿では,LDA以外の機械学習技術に加えて,新たなツールの精度向上を図るために,新たに開発する有用な実装をいくつか提案する。
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