Fugu-MT 論文翻訳(概要): Segmenting Scientific Abstracts into Discourse Categories: A Deep Learning-Based Approach for Sparse Labeled Data

論文の概要: Segmenting Scientific Abstracts into Discourse Categories: A Deep Learning-Based Approach for Sparse Labeled Data

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.05414v2
Date: Wed, 27 May 2020 08:35:08 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-04 20:21:41.923989
Title: Segmenting Scientific Abstracts into Discourse Categories: A Deep Learning-Based Approach for Sparse Labeled Data
Title（参考訳）: 談話カテゴリに科学的抽象化を分割する:スパースラベルデータに対する深層学習に基づくアプローチ
Authors: Soumya Banerjee, Debarshi Kumar Sanyal, Samiran Chattopadhyay, Plaban Kumar Bhowmick and Parthapratim Das
Abstract要約: 我々は、PubMedから構造化された抽象概念に基づいて深層ニューラルネットワークをトレーニングし、それを手書きのコンピュータサイエンス論文の小さなコーパスで微調整する。本手法は,データが疎結合である抽象文の自動セグメンテーションにおいて,有望な解であると考えられる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 8.635930195821265
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The abstract of a scientific paper distills the contents of the paper into a short paragraph. In the biomedical literature, it is customary to structure an abstract into discourse categories like BACKGROUND, OBJECTIVE, METHOD, RESULT, and CONCLUSION, but this segmentation is uncommon in other fields like computer science. Explicit categories could be helpful for more granular, that is, discourse-level search and recommendation. The sparsity of labeled data makes it challenging to construct supervised machine learning solutions for automatic discourse-level segmentation of abstracts in non-bio domains. In this paper, we address this problem using transfer learning. In particular, we define three discourse categories BACKGROUND, TECHNIQUE, OBSERVATION-for an abstract because these three categories are the most common. We train a deep neural network on structured abstracts from PubMed, then fine-tune it on a small hand-labeled corpus of computer science papers. We observe an accuracy of 75% on the test corpus. We perform an ablation study to highlight the roles of the different parts of the model. Our method appears to be a promising solution to the automatic segmentation of abstracts, where the labeled data is sparse.
Abstract（参考訳）: 科学論文の要約は、その論文の内容を短い段落に蒸留する。生体医学文献では、抽象概念をBACKGROUND、OBJECTIVE、Method、RESULT、ConCLUSIONなどの談話カテゴリに構造化するのが慣例であるが、コンピュータ科学などの他の分野ではこのセグメンテーションは一般的ではない。明示的なカテゴリは、より粒度の細かい、つまり談話レベルの検索とレコメンデーションに役立つかもしれない。ラベル付きデータのスパース性は、非バイオドメインにおける抽象概念の自動談話レベルセグメンテーションのための教師付き機械学習ソリューションの構築を困難にする。本稿では,転送学習を用いてこの問題に対処する。特に,これら3つのカテゴリーが最も一般的であるため,3つの談話カテゴリの背景,技法,観察を抽象的に定義する。 PubMedから構造化された抽象概念に基づいて深層ニューラルネットワークをトレーニングし、それを手書きのコンピュータサイエンス論文の小さなコーパスで微調整する。テストコーパスでは75%の精度で観察した。我々は,モデルの異なる部分の役割を強調するためにアブレーション研究を行う。本手法は,ラベル付きデータがスパースである抽象部分の自動分割に対して有望な解決法であると考えられる。

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