論文の概要: Citation Recommendation: Approaches and Datasets
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.06961v2
- Date: Thu, 14 May 2020 08:01:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-31 13:15:26.253683
- Title: Citation Recommendation: Approaches and Datasets
- Title（参考訳）: Citation Recommendation:アプローチとデータセット
- Authors: Michael F\"arber, Adam Jatowt
- Abstract要約: 引用レコメンデーションは、あるテキストに対して引用を推奨するタスクを記述する。
近年,いくつかのアプローチと評価データセットが提案されている。
引用推薦に関する文献調査は行われていない。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.47628019708079
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Citation recommendation describes the task of recommending citations for a
given text. Due to the overload of published scientific works in recent years
on the one hand, and the need to cite the most appropriate publications when
writing scientific texts on the other hand, citation recommendation has emerged
as an important research topic. In recent years, several approaches and
evaluation data sets have been presented. However, to the best of our
knowledge, no literature survey has been conducted explicitly on citation
recommendation. In this article, we give a thorough introduction into automatic
citation recommendation research. We then present an overview of the approaches
and data sets for citation recommendation and identify differences and
commonalities using various dimensions. Last but not least, we shed light on
the evaluation methods, and outline general challenges in the evaluation and
how to meet them. We restrict ourselves to citation recommendation for
scientific publications, as this document type has been studied the most in
this area. However, many of the observations and discussions included in this
survey are also applicable to other types of text, such as news articles and
encyclopedic articles.
- Abstract（参考訳）: 引用推奨は、あるテキストに対する引用を推奨するタスクを記述する。
近年の科学論文の過剰化や、科学論文を書く際に最も適切な出版物を引用する必要性から、引用推薦が重要な研究トピックとして浮上している。
近年,いくつかのアプローチと評価データセットが提案されている。
しかし,我々の知る限りでは,引用推薦に関する文献調査は行われていない。
本稿では,自動引用レコメンデーション研究について概説する。
次に,引用推薦のためのアプローチとデータセットの概要を説明し,様々な次元を用いた相違点と共通点を同定する。
最後に,評価方法に光を当てて,評価における一般的な課題と,それに対応する方法について概説した。
本論文は,本分野において最も多く研究されているため,学術論文の引用推薦に限定する。
しかし,本調査に含まれる観察や議論の多くは,ニュース記事や百科事典記事など他の種類のテキストにも適用可能である。
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