論文の概要: Using Full-text Content of Academic Articles to Build a Methodology Taxonomy of Information Science in China

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.07924v1
• Date: Wed, 20 Jan 2021 01:56:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-22 09:26:41.680145
• Title: Using Full-text Content of Academic Articles to Build a Methodology Taxonomy of Information Science in China
• Title（参考訳）: 中国における学術論文のフルテキストコンテンツを用いた情報科学の方法論分類
• Authors: Heng Zhang, Chengzhi Zhang
• Abstract要約: 本研究は情報科学の方法論分類法を構築するための新しい概念を提供する。 提案手法は従来の手法よりも詳細に分類され,分類の更新速度が向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.949304105928286
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Research on the construction of traditional information science methodology taxonomy is mostly conducted manually. From the limited corpus, researchers have attempted to summarize some of the research methodology entities into several abstract levels (generally three levels); however, they have been unable to provide a more granular hierarchy. Moreover, updating the methodology taxonomy is traditionally a slow process. In this study, we collected full-text academic papers related to information science. First, we constructed a basic methodology taxonomy with three levels by manual annotation. Then, the word vectors of the research methodology entities were trained using the full-text data. Accordingly, the research methodology entities were clustered and the basic methodology taxonomy was expanded using the clustering results to obtain a methodology taxonomy with more levels. This study provides new concepts for constructing a methodology taxonomy of information science. The proposed methodology taxonomy is semi-automated; it is more detailed than conventional schemes and the speed of taxonomy renewal has been enhanced.
• Abstract（参考訳）: 従来の情報科学方法論の分類に関する研究は、主に手作業で行われている。 限られたコーパスから、研究者はいくつかの研究方法論エンティティをいくつかの抽象レベル(一般的には3段階)にまとめようとしたが、より粒度の細かい階層を提供することはできなかった。 さらに、方法論の分類の更新は伝統的に遅いプロセスである。 本研究では,情報科学に関する全文学術論文を収集した。 まず, 手動アノテーションにより3段階の基本的な分類法を構築した。 次に,全文データを用いて,研究方法論エンティティの単語ベクトルを訓練した。 そこで, 研究方法論の実体をクラスタリングし, 基礎方法論の分類法をクラスタリング結果を用いて拡張し, よりレベルの高い方法論の分類法を得た。 本研究は情報科学の方法論分類法を構築するための新しい概念を提供する。 提案手法は半自動的であり, 従来の手法よりも詳細であり, 分類の更新速度が向上している。

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