論文の概要: Automatic generation of reviews of scientific papers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.04147v1
• Date: Thu, 8 Oct 2020 17:47:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-09 12:43:29.292741
• Title: Automatic generation of reviews of scientific papers
• Title（参考訳）: 論文レビューの自動生成
• Authors: Anna Nikiforovskaya, Nikolai Kapralov, Anna Vlasova, Oleg Shpynov and Aleksei Shpilman
• Abstract要約: 本稿では,ユーザ定義クエリに対応するレビューペーパーの自動生成手法を提案する。 第1部では、共引用グラフなどの文献パラメータによって、この領域における重要な論文を識別する。 第2段階では、BERTベースのアーキテクチャを使用して、これらの重要な論文の抽出要約のために既存のレビューをトレーニングします。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1999555634662633
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With an ever-increasing number of scientific papers published each year, it becomes more difficult for researchers to explore a field that they are not closely familiar with already. This greatly inhibits the potential for cross-disciplinary research. A traditional introduction into an area may come in the form of a review paper. However, not all areas and sub-areas have a current review. In this paper, we present a method for the automatic generation of a review paper corresponding to a user-defined query. This method consists of two main parts. The first part identifies key papers in the area by their bibliometric parameters, such as a graph of co-citations. The second stage uses a BERT based architecture that we train on existing reviews for extractive summarization of these key papers. We describe the general pipeline of our method and some implementation details and present both automatic and expert evaluations on the PubMed dataset.
• Abstract（参考訳）: 毎年多くの科学論文が発行されてきているため、研究者が既に親しんでいない分野を探索することが難しくなっている。 これは学際的な研究の可能性を大きく阻害する。 地域への伝統的な導入は、レビューペーパーの形で行われることもある。 しかし、すべての地域とサブエリアが現在のレビューを持っているわけではない。 本稿では,ユーザ定義クエリに対応するレビュー用紙の自動生成手法を提案する。 この方法は2つの主要な部分から構成される。 第1部では、共引用グラフなどの文献パラメータによって、この分野の重要論文を識別する。 第2段階では、BERTベースのアーキテクチャを使用して、これらの重要な論文の抽出要約のために既存のレビューをトレーニングします。 本稿では,提案手法の一般的なパイプラインと実装の詳細を説明し,pubmedデータセット上での自動評価とエキスパート評価の両方を示す。

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