論文の概要: Aspect-based Document Similarity for Research Papers
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.06395v1
- Date: Tue, 13 Oct 2020 13:51:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-08 00:14:55.091608
- Title: Aspect-based Document Similarity for Research Papers
- Title（参考訳）: アスペクトに基づく研究論文の類似性
- Authors: Malte Ostendorff, Terry Ruas, Till Blume, Bela Gipp, Georg Rehm
- Abstract要約: 文書分類タスクのペア化によってアスペクト情報との類似性を拡張する。
研究論文のアスペクトベースの文書類似性を評価する。
以上の結果から,SciBERTは最高の演奏システムであることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.661692753666685
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Traditional document similarity measures provide a coarse-grained distinction
between similar and dissimilar documents. Typically, they do not consider in
what aspects two documents are similar. This limits the granularity of
applications like recommender systems that rely on document similarity. In this
paper, we extend similarity with aspect information by performing a pairwise
document classification task. We evaluate our aspect-based document similarity
for research papers. Paper citations indicate the aspect-based similarity,
i.e., the section title in which a citation occurs acts as a label for the pair
of citing and cited paper. We apply a series of Transformer models such as
RoBERTa, ELECTRA, XLNet, and BERT variations and compare them to an LSTM
baseline. We perform our experiments on two newly constructed datasets of
172,073 research paper pairs from the ACL Anthology and CORD-19 corpus. Our
results show SciBERT as the best performing system. A qualitative examination
validates our quantitative results. Our findings motivate future research of
aspect-based document similarity and the development of a recommender system
based on the evaluated techniques. We make our datasets, code, and trained
models publicly available.
- Abstract（参考訳）: 従来の文書類似度尺度は、類似文書と異種文書とを大まかに区別する。
典型的には、2つの文書がどの面に類似しているかは考慮していない。
これにより、文書の類似性に依存するレコメンダシステムのようなアプリケーションの粒度が制限される。
本稿では,ペアワイズ文書分類タスクを実行し,アスペクト情報との類似性を拡張する。
研究論文のアスペクトベースの文書類似性を評価する。
論文引用は、アスペクトベースの類似性、すなわち引用が起こるセクションタイトルが引用と引用の2つの紙のラベルとして機能することを示す。
本稿では,RoBERTa,ELECTRA,XLNet,BERTなど一連のトランスフォーマーモデルを適用し,LSTMベースラインと比較する。
ACLアンソロジーとCORD-19コーパスから新たに構築した172,073枚の研究論文のデータセットについて実験を行った。
この結果から,SciBERTは最高の演奏システムであることがわかった。
定性試験は我々の定量的結果を検証する。
本研究は,アスペクトベース文書の類似性に関する今後の研究と,評価手法に基づく推薦システムの開発を動機付けるものである。
データセット、コード、トレーニング済みのモデルを公開しています。
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