論文の概要: Using the Full-text Content of Academic Articles to Identify and
Evaluate Algorithm Entities in the Domain of Natural Language Processing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.10817v1
- Date: Wed, 21 Oct 2020 08:24:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-04 23:14:24.604924
- Title: Using the Full-text Content of Academic Articles to Identify and
Evaluate Algorithm Entities in the Domain of Natural Language Processing
- Title（参考訳）: 学術論文のフルテキストコンテンツを用いた自然言語処理領域におけるアルゴリズムエンティティの同定と評価
- Authors: Yuzhuo Wang, Chengzhi Zhang
- Abstract要約: 本稿では、自然言語処理(NLP)の分野を例として取り上げ、この分野の学術論文からアルゴリズムを同定する。
論文内容を手動で注釈付けしてアルゴリズムの辞書を構築し、辞書にアルゴリズムを含む文を辞書ベースのマッチングにより抽出する。
アルゴリズムに言及する記事の数は、そのアルゴリズムの影響を分析する指標として使用される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.163189900803623
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In the era of big data, the advancement, improvement, and application of
algorithms in academic research have played an important role in promoting the
development of different disciplines. Academic papers in various disciplines,
especially computer science, contain a large number of algorithms. Identifying
the algorithms from the full-text content of papers can determine popular or
classical algorithms in a specific field and help scholars gain a comprehensive
understanding of the algorithms and even the field. To this end, this article
takes the field of natural language processing (NLP) as an example and
identifies algorithms from academic papers in the field. A dictionary of
algorithms is constructed by manually annotating the contents of papers, and
sentences containing algorithms in the dictionary are extracted through
dictionary-based matching. The number of articles mentioning an algorithm is
used as an indicator to analyze the influence of that algorithm. Our results
reveal the algorithm with the highest influence in NLP papers and show that
classification algorithms represent the largest proportion among the
high-impact algorithms. In addition, the evolution of the influence of
algorithms reflects the changes in research tasks and topics in the field, and
the changes in the influence of different algorithms show different trends. As
a preliminary exploration, this paper conducts an analysis of the impact of
algorithms mentioned in the academic text, and the results can be used as
training data for the automatic extraction of large-scale algorithms in the
future. The methodology in this paper is domain-independent and can be applied
to other domains.
- Abstract（参考訳）: ビッグデータの時代、学術研究におけるアルゴリズムの進歩、改善、応用は、異なる分野の発展を促進する上で重要な役割を果たしてきた。
様々な分野、特にコンピュータ科学の学術論文には、多くのアルゴリズムが含まれている。
論文の全文コンテンツからアルゴリズムを識別することで、特定の分野におけるポピュラーなアルゴリズムや古典的なアルゴリズムを決定でき、研究者がアルゴリズムや分野の包括的な理解を得るのに役立つ。
本稿では,自然言語処理(NLP)の分野を例として取り上げ,その分野の学術論文からアルゴリズムを同定する。
論文内容を手動で注釈付けしてアルゴリズムの辞書を構築し、辞書にアルゴリズムを含む文を辞書ベースのマッチングにより抽出する。
アルゴリズムに言及する記事の数は、そのアルゴリズムの影響を分析する指標として使用される。
以上の結果から,nlp論文に最も影響の大きいアルゴリズムが示され,分類アルゴリズムがハイインパクトアルゴリズムの中で最も高い割合を表わすことが示された。
さらに、アルゴリズムの影響の進化は、分野における研究課題やトピックの変化を反映しており、異なるアルゴリズムの影響の変化は異なる傾向を示している。
予備的な調査として,本論文では,学術論文で言及されているアルゴリズムの影響を解析し,将来,大規模アルゴリズムの自動抽出のためのトレーニングデータとして利用することができる。
本稿ではドメインに依存しない方法論を他のドメインに適用できる。
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