論文の概要: MultiCite: Modeling realistic citations requires moving beyond the
single-sentence single-label setting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.00414v1
- Date: Thu, 1 Jul 2021 12:54:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-07-02 18:33:27.099557
- Title: MultiCite: Modeling realistic citations requires moving beyond the
single-sentence single-label setting
- Title（参考訳）: multicite: 現実的な引用をモデリングするには、シングルセンテンスな単一ラベル設定を超える必要がある
- Authors: Anne Lauscher, Brandon Ko, Bailey Kuhl, Sophie Johnson, David Jurgens,
Arman Cohan, Kyle Lo
- Abstract要約: 我々は1200以上の計算言語学論文から12,653の引用コンテキストのデータセットであるMultiCiteをリリースした。
従来のCCAモデルのトレーニングにはまだ使用可能なデータセットが,固定幅テキスト分類以外にも,CCAの新しいタイプのモデルの開発をサポートすることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.493267499658527
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Citation context analysis (CCA) is an important task in natural language
processing that studies how and why scholars discuss each others' work. Despite
being studied for decades, traditional frameworks for CCA have largely relied
on overly-simplistic assumptions of how authors cite, which ignore several
important phenomena. For instance, scholarly papers often contain rich
discussions of cited work that span multiple sentences and express multiple
intents concurrently. Yet, CCA is typically approached as a single-sentence,
single-label classification task, and thus existing datasets fail to capture
this interesting discourse. In our work, we address this research gap by
proposing a novel framework for CCA as a document-level context extraction and
labeling task. We release MultiCite, a new dataset of 12,653 citation contexts
from over 1,200 computational linguistics papers. Not only is it the largest
collection of expert-annotated citation contexts to-date, MultiCite contains
multi-sentence, multi-label citation contexts within full paper texts. Finally,
we demonstrate how our dataset, while still usable for training classic CCA
models, also supports the development of new types of models for CCA beyond
fixed-width text classification. We release our code and dataset at
https://github.com/allenai/multicite.
- Abstract（参考訳）: Citation context analysis (CCA) は、自然言語処理における重要な課題であり、研究者が互いの作業についてどのように、なぜ議論するのかを研究する。
何十年にもわたって研究されてきたにもかかわらず、CCAの伝統的なフレームワークは、著者の引用方法に関する過度に単純化された仮定に大きく依存しており、いくつかの重要な現象を無視している。
例えば、学術論文には、複数の文にまたがって複数の意図を同時に表現する引用作品のリッチな議論が含まれていることが多い。
しかし、CCAは通常、単一文のシングルラベル分類タスクとしてアプローチされており、既存のデータセットはこの興味深い言説を捉えていない。
本研究では,文書レベルのコンテキスト抽出とラベル付けタスクとしてCCAの新しいフレームワークを提案することで,この研究ギャップに対処する。
我々は1200以上の計算言語学論文から12,653の引用コンテキストからなる新しいデータセットであるmulticiteをリリースする。
専門家による引用コンテキストの最大コレクションであるだけでなく、multiciteはフルペーパーのテキストの中にマルチセンテンス、マルチラベルの引用コンテキストを含んでいる。
最後に、我々のデータセットが、古典的なCCAモデルのトレーニングに利用できる一方で、固定幅テキスト分類以上の新しいタイプのCCAモデルの開発をサポートすることを実証する。
コードとデータセットはhttps://github.com/allenai/multiciteでリリースします。
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