論文の概要: NLP Scholar: An Interactive Visual Explorer for Natural Language Processing Literature

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.01131v1
• Date: Sun, 31 May 2020 17:12:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-26 12:58:21.118396
• Title: NLP Scholar: An Interactive Visual Explorer for Natural Language Processing Literature
• Title（参考訳）: NLP Scholar: 自然言語処理文学のためのインタラクティブビジュアルエクスプローラー
• Authors: Saif M. Mohammad
• Abstract要約: データの様々な側面を示す相互接続型インタラクティブな可視化(ダッシュボード)について述べる。 ここで紹介されたインタラクティブな可視化と、引用にマッピングされた論文のデータセットには、フィールドがどのように成長しているかを理解することを含む、追加の用途がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.87319293259599
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As part of the NLP Scholar project, we created a single unified dataset of NLP papers and their meta-information (including citation numbers), by extracting and aligning information from the ACL Anthology and Google Scholar. In this paper, we describe several interconnected interactive visualizations (dashboards) that present various aspects of the data. Clicking on an item within a visualization or entering query terms in the search boxes filters the data in all visualizations in the dashboard. This allows users to search for papers in the area of their interest, published within specific time periods, published by specified authors, etc. The interactive visualizations presented here, and the associated dataset of papers mapped to citations, have additional uses as well including understanding how the field is growing (both overall and across sub-areas), as well as quantifying the impact of different types of papers on subsequent publications.
• Abstract（参考訳）: NLP Scholarプロジェクトの一環として、ACL AnthologyとGoogle Scholarから情報を抽出・調整することで、NLP論文とそのメタ情報(引用番号を含む)の単一の統合データセットを作成しました。 本稿では、データの様々な側面を示す相互接続型インタラクティブな可視化(ダッシュボード)について述べる。 視覚化内のアイテムをクリックしたり、検索ボックス内のクエリ用語を入力すると、ダッシュボード内のすべての視覚化でデータがフィルタリングされる。 これにより、ユーザーは特定の時間内に発行される、特定の著者によって発行される、興味のある分野の論文を検索することができる。 ここで提示されたインタラクティブな可視化と、引用にマッピングされた論文のデータセットには、分野がどのように成長しているかの理解(全体的およびサブエリア全体で)や、後続の出版物に対する様々な種類の論文の影響の定量化など、追加の用途がある。

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