論文の概要: Synthetic vs. Real Reference Strings for Citation Parsing, and the Importance of Re-training and Out-Of-Sample Data for Meaningful Evaluations: Experiments with GROBID, GIANT and Cora

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.10410v2
• Date: Sat, 25 Apr 2020 14:36:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-10 17:48:38.094277
• Title: Synthetic vs. Real Reference Strings for Citation Parsing, and the Importance of Re-training and Out-Of-Sample Data for Meaningful Evaluations: Experiments with GROBID, GIANT and Cora
• Title（参考訳）: クエンテーションパーシングのための合成対実参照文字列と意味のある評価のための再学習と外サンプルデータの重要性:GROBID,GIANT,Colaを用いた実験
• Authors: Mark Grennan, Joeran Beel
• Abstract要約: 合成基準弦と有機基準弦の両方がグロビッドの訓練に等しく適していることを示す。 トレーニング中に可能な限り多くのラベル付きフィールドを持つことで、効果も向上する。 合成データは、学習(深部)引用解析モデルに適していると結論付けている。
• 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: Citation parsing, particularly with deep neural networks, suffers from a lack of training data as available datasets typically contain only a few thousand training instances. Manually labelling citation strings is very time-consuming, hence synthetically created training data could be a solution. However, as of now, it is unknown if synthetically created reference-strings are suitable to train machine learning algorithms for citation parsing. To find out, we train Grobid, which uses Conditional Random Fields, with a) human-labelled reference strings from 'real' bibliographies and b) synthetically created reference strings from the GIANT dataset. We find that both synthetic and organic reference strings are equally suited for training Grobid (F1 = 0.74). We additionally find that retraining Grobid has a notable impact on its performance, for both synthetic and real data (+30% in F1). Having as many types of labelled fields as possible during training also improves effectiveness, even if these fields are not available in the evaluation data (+13.5% F1). We conclude that synthetic data is suitable for training (deep) citation parsing models. We further suggest that in future evaluations of reference parsers both evaluation data similar and dissimilar to the training data should be used for more meaningful evaluations.
• Abstract（参考訳）: クエンテーション解析、特にディープニューラルネットワークでは、利用可能なデータセットは通常、数千のトレーニングインスタンスのみを含むため、トレーニングデータの不足に悩まされる。 手作業による引用文字列のラベリングは非常に時間を要するため、合成的に生成されたトレーニングデータが解決策になり得る。 しかし、現在、合成された参照文字列が引用解析のための機械学習アルゴリズムの訓練に適しているかどうかは不明である。 確認するために、条件付きランダムフィールドを使用するGrobidをトレーニングします。 a)「現実」の書誌学と人為的な参照文字列 b) GIANTデータセットから合成された参照文字列。 合成および有機参照文字列は共にグロビッドの訓練に等しく適している(f1 = 0.74)。 また、Grobidの再訓練は、合成データと実データの両方(F1では30%以上)のパフォーマンスに顕著な影響を与えている。 トレーニング中に可能な限り多くのラベル付きフィールドを持つことで、評価データ(+13.5% F1)でこれらのフィールドが利用できない場合でも、有効性が向上する。 合成データは(深い)引用解析モデルの訓練に適していると結論づける。 さらに,今後の参照パーサの評価において,学習データに類似した評価データと異質な評価データの両方を,より有意義な評価に使用するべきであることを示唆する。

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