論文の概要: Acronym Identification and Disambiguation Shared Tasks for Scientific Document Understanding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.11760v4
• Date: Wed, 6 Jan 2021 04:34:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-27 04:33:03.467596
• Title: Acronym Identification and Disambiguation Shared Tasks for Scientific Document Understanding
• Title（参考訳）: 学術文書理解のための頭字語識別と曖昧さ共有課題
• Authors: Amir Pouran Ben Veyseh, Franck Dernoncourt, Thien Huu Nguyen, Walter Chang, Leo Anthony Celi
• Abstract要約: 頭字語は、文章でよく使われる長いフレーズの短い形です。 すべてのテキスト理解ツールは、テキストの頭字語を認識することができるはずです。 本研究の方向性を推し進めるため,学術文献における頭字語識別と頭字語曖昧化の2つのタスクを編成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.63345823743157
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Acronyms are the short forms of longer phrases and they are frequently used in writing, especially scholarly writing, to save space and facilitate the communication of information. As such, every text understanding tool should be capable of recognizing acronyms in text (i.e., acronym identification) and also finding their correct meaning (i.e., acronym disambiguation). As most of the prior works on these tasks are restricted to the biomedical domain and use unsupervised methods or models trained on limited datasets, they fail to perform well for scientific document understanding. To push forward research in this direction, we have organized two shared task for acronym identification and acronym disambiguation in scientific documents, named AI@SDU and AD@SDU, respectively. The two shared tasks have attracted 52 and 43 participants, respectively. While the submitted systems make substantial improvements compared to the existing baselines, there are still far from the human-level performance. This paper reviews the two shared tasks and the prominent participating systems for each of them.
• Abstract（参考訳）: 頭字語は長い句の短い形式であり、特に学術的な執筆において、空間を節約し情報の伝達を容易にするためにしばしば使われる。 したがって、すべてのテキスト理解ツールは、テキスト中の頭字語(頭字語識別)を認識し、その正しい意味(頭字語不曖昧)を見つけることができるべきである。 これらのタスクに関する以前の研究のほとんどは、バイオメディカル領域に限定され、限られたデータセットで訓練された教師なしの方法やモデルを使用するため、科学的文書理解のためにうまく機能しない。 この方向の研究を進めるために,我々は,AI@SDU と AD@SDU という2つの共通課題を,それぞれ科学的文書に編成した。 2つの共有タスクはそれぞれ52と43の参加者を集めている。 提出されたシステムは、既存のベースラインと比べて大幅に改善されているが、人間レベルのパフォーマンスには程遠い。 本稿では,2つのタスクの共有と,各タスクの参加システムについてレビューする。

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