論文の概要: AxCell: Automatic Extraction of Results from Machine Learning Papers
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.14356v1
- Date: Wed, 29 Apr 2020 17:33:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-08 12:40:42.645133
- Title: AxCell: Automatic Extraction of Results from Machine Learning Papers
- Title(参考訳): AxCell: 機械学習論文から結果の自動抽出
- Authors: Marcin Kardas, Piotr Czapla, Pontus Stenetorp, Sebastian Ruder,
Sebastian Riedel, Ross Taylor, Robert Stojnic
- Abstract要約: 論文から結果を抽出する自動機械学習パイプラインであるAxCellを紹介する。
既存の手法と比較すると,本手法は結果抽出のための技術の現状を大幅に改善する。
本稿では,本手法が実運用における半自動結果抽出に有効であることを示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 44.15443359660737
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Tracking progress in machine learning has become increasingly difficult with
the recent explosion in the number of papers. In this paper, we present AxCell,
an automatic machine learning pipeline for extracting results from papers.
AxCell uses several novel components, including a table segmentation subtask,
to learn relevant structural knowledge that aids extraction. When compared with
existing methods, our approach significantly improves the state of the art for
results extraction. We also release a structured, annotated dataset for
training models for results extraction, and a dataset for evaluating the
performance of models on this task. Lastly, we show the viability of our
approach enables it to be used for semi-automated results extraction in
production, suggesting our improvements make this task practically viable for
the first time. Code is available on GitHub.
- Abstract(参考訳): 近年の論文数の増加に伴い、機械学習の進歩の追跡はますます困難になっている。
本稿では,論文から結果を抽出する自動機械学習パイプラインaxcellを提案する。
axcellはテーブルセグメンテーションサブタスクを含むいくつかの新しいコンポーネントを使用して、抽出を支援する関連する構造知識を学ぶ。
既存の手法と比較すると,本手法は結果抽出のための技術の現状を大幅に改善する。
また、結果抽出のためのモデルをトレーニングするための構造化アノテートデータセットと、このタスクにおけるモデルのパフォーマンスを評価するデータセットもリリースしました。
最後に,本手法が実運用における半自動結果抽出に有効であることを示し,この課題を現実的に実現できることを示唆する。
コードはGitHubで入手できる。
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