論文の概要: Rapidly Deploying a Neural Search Engine for the COVID-19 Open Research Dataset: Preliminary Thoughts and Lessons Learned

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.05125v1
• Date: Fri, 10 Apr 2020 17:12:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-14 21:20:18.083718
• Title: Rapidly Deploying a Neural Search Engine for the COVID-19 Open Research Dataset: Preliminary Thoughts and Lessons Learned
• Title（参考訳）: 新型コロナウイルス(covid-19)オープンリサーチデータセットのためのニューラルネットワークの迅速な展開 - 予備的考察と教訓
• Authors: Edwin Zhang, Nikhil Gupta, Rodrigo Nogueira, Kyunghyun Cho, and Jimmy Lin
• Abstract要約: 我々は最新のニューラルネットワークランキングアーキテクチャを利用する検索エンジンであるNeural Covidexを紹介する。 本稿では、最初の取り組みについて述べ、その過程で学んだ教訓についていくつか考察する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 88.42878484408469
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present the Neural Covidex, a search engine that exploits the latest neural ranking architectures to provide information access to the COVID-19 Open Research Dataset curated by the Allen Institute for AI. This web application exists as part of a suite of tools that we have developed over the past few weeks to help domain experts tackle the ongoing global pandemic. We hope that improved information access capabilities to the scientific literature can inform evidence-based decision making and insight generation. This paper describes our initial efforts and offers a few thoughts about lessons we have learned along the way.
• Abstract（参考訳）: 我々は、最新のニューラルネットワークランキングアーキテクチャを利用して、Allen Institute for AIがキュレートしたCOVID-19 Open Research Datasetに情報アクセスを提供する検索エンジンであるNeural Covidexを紹介する。 このwebアプリケーションは、現在進行中の世界的なパンデミックに取り組むドメインの専門家を助けるために、ここ数週間で開発した一連のツールの一部として存在します。 科学文献への情報アクセス能力の向上が,エビデンスに基づく意思決定と洞察の生成に寄与できることを願っている。 本稿では,最初の取り組みについて述べるとともに,その過程で学んだ教訓についていくつか考察する。

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