論文の概要: NLPContributions: An Annotation Scheme for Machine Reading of Scholarly
Contributions in Natural Language Processing Literature
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.12870v3
- Date: Thu, 3 Sep 2020 05:23:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-17 23:38:00.512273
- Title: NLPContributions: An Annotation Scheme for Machine Reading of Scholarly
Contributions in Natural Language Processing Literature
- Title（参考訳）: NLPコントリビューション:自然言語処理文学におけるScholarly Contributionsの機械読解のためのアノテーションスキーム
- Authors: Jennifer D'Souza and S\"oren Auer
- Abstract要約: 本稿では,自然言語処理(NLP)論文の学術的貢献を捉えるためのアノテーションイニシアチブについて述べる。
我々は,5つの情報抽出タスクへのコントリビューションを提示する50のNLP-ML学術論文に対するパイロット演習に基づくアノテーションタスクを開発する。
我々は,NLPコントリビューションの方法論が,そのさらなる洗練と発展に向けて,このトピックについてより広範な議論を巻き起こすことを想定する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: We describe an annotation initiative to capture the scholarly contributions
in natural language processing (NLP) articles, particularly, for the articles
that discuss machine learning (ML) approaches for various information
extraction tasks. We develop the annotation task based on a pilot annotation
exercise on 50 NLP-ML scholarly articles presenting contributions to five
information extraction tasks 1. machine translation, 2. named entity
recognition, 3. question answering, 4. relation classification, and 5. text
classification. In this article, we describe the outcomes of this pilot
annotation phase. Through the exercise we have obtained an annotation
methodology; and found ten core information units that reflect the contribution
of the NLP-ML scholarly investigations. The resulting annotation scheme we
developed based on these information units is called NLPContributions.
The overarching goal of our endeavor is four-fold: 1) to find a systematic
set of patterns of subject-predicate-object statements for the semantic
structuring of scholarly contributions that are more or less generically
applicable for NLP-ML research articles; 2) to apply the discovered patterns in
the creation of a larger annotated dataset for training machine readers of
research contributions; 3) to ingest the dataset into the Open Research
Knowledge Graph (ORKG) infrastructure as a showcase for creating user-friendly
state-of-the-art overviews; 4) to integrate the machine readers into the ORKG
to assist users in the manual curation of their respective article
contributions. We envision that the NLPContributions methodology engenders a
wider discussion on the topic toward its further refinement and development.
Our pilot annotated dataset of 50 NLP-ML scholarly articles according to the
NLPContributions scheme is openly available to the research community at
https://doi.org/10.25835/0019761.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,自然言語処理(NLP)の記事,特にさまざまな情報抽出タスクにおける機械学習(ML)アプローチについて議論する記事に対する,学術的貢献を捉えるためのアノテーションイニシアチブについて述べる。
5つの情報抽出タスクへの貢献を提示する50 nlp-ml論文のパイロットアノテーション演習に基づくアノテーションタスクを開発した。
1.機械翻訳
2.名前付きエンティティ認識
3.質問への回答
4.関係分類,及び
5. テキスト分類。
本稿では,このパイロットアノテーションフェーズの結果について述べる。
その結果,NLP-MLによる学術研究の貢献を反映した10のコア情報単位が得られた。
これらの情報単位に基づいて開発したアノテーションスキームをNLPContributionsと呼ぶ。
私たちの努力の総体的な目標は次の4つです。
1)NLP-ML研究論文に多かれ少なかれ汎用的な学術的貢献のセマンティック構造化のための主観的述語文の体系的なパターンを見つけること。
2) より大きな注釈付きデータセットの作成において,発見されたパターンを研究貢献の機械読者の訓練に適用する。
3) ユーザフレンドリーな最先端の概要を作成するためのショーケースとして,データセットをOpen Research Knowledge Graph(ORKG)インフラストラクチャに取り込みます。
4) マシンリーダをorkgに統合することにより,各記事のマニュアルキュレーションを支援する。
我々は,NLPコントリビューションの方法論が,そのさらなる洗練と発展に向けて,このトピックについてより広範な議論を巻き起こすことを想定する。
NLPコントリビューション方式に基づく50のNLP-ML学術論文のアノテートデータセットを, https://doi.org/10.25835/00 19761で公開している。
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