論文の概要: A New Neural Search and Insights Platform for Navigating and Organizing AI Research

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.00061v1
• Date: Fri, 30 Oct 2020 19:12:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-01 17:02:07.776983
• Title: A New Neural Search and Insights Platform for Navigating and Organizing AI Research
• Title（参考訳）: AI研究のナビゲートと組織化のためのニューラルサーチとインサイトプラットフォーム
• Authors: Marzieh Fadaee, Olga Gureenkova, Fernando Rejon Barrera, Carsten Schnober, Wouter Weerkamp, Jakub Zavrel
• Abstract要約: 我々は、古典的なキーワード検索とニューラル検索を組み合わせた新しいプラットフォームであるAI Research Navigatorを導入し、関連する文献を発見し整理する。 本稿では,システム全体のアーキテクチャの概要と,文書分析,質問応答,検索,分析,専門家検索,レコメンデーションの構成要素について概説する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.65232007953311
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: To provide AI researchers with modern tools for dealing with the explosive growth of the research literature in their field, we introduce a new platform, AI Research Navigator, that combines classical keyword search with neural retrieval to discover and organize relevant literature. The system provides search at multiple levels of textual granularity, from sentences to aggregations across documents, both in natural language and through navigation in a domain-specific Knowledge Graph. We give an overview of the overall architecture of the system and of the components for document analysis, question answering, search, analytics, expert search, and recommendations.
• Abstract（参考訳）: 研究文献の爆発的成長に対処する最新のツールをAI研究者に提供するために,古典的なキーワード検索とニューラル検索を組み合わせた,関連文献の発見と整理を行う新たなプラットフォームであるAI Research Navigatorを導入する。 このシステムは、自然言語とドメイン固有の知識グラフのナビゲーションを通じて、文章から文書間の集約まで、さまざまなレベルのテキストの粒度を検索する。 本稿では,システム全体のアーキテクチャの概要と,文書分析,質問応答,検索,分析,専門家検索,レコメンデーションの構成要素について概説する。

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