論文の概要: SoMeSci- A 5 Star Open Data Gold Standard Knowledge Graph of Software
Mentions in Scientific Articles
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.09070v1
- Date: Fri, 20 Aug 2021 08:53:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-08-23 21:58:07.243488
- Title: SoMeSci- A 5 Star Open Data Gold Standard Knowledge Graph of Software
Mentions in Scientific Articles
- Title（参考訳）: somesci - a 5 star open data gold standard knowledge graph of software mentions in scientific article
- Authors: David Schindler, Felix Bensmann, Stefan Dietze and Frank Kr\"uger
- Abstract要約: SoMeSciは、科学論文におけるソフトウェア言及の知識グラフである。
高品質なアノテーション(IRR: $kappa=.82$)が含まれており、1367年のPubMed Centralの記事で3756のソフトウェアが言及されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.335443972283229
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Knowledge about software used in scientific investigations is important for
several reasons, for instance, to enable an understanding of provenance and
methods involved in data handling. However, software is usually not formally
cited, but rather mentioned informally within the scholarly description of the
investigation, raising the need for automatic information extraction and
disambiguation. Given the lack of reliable ground truth data, we present
SoMeSci (Software Mentions in Science) a gold standard knowledge graph of
software mentions in scientific articles. It contains high quality annotations
(IRR: $\kappa{=}.82$) of 3756 software mentions in 1367 PubMed Central
articles. Besides the plain mention of the software, we also provide relation
labels for additional information, such as the version, the developer, a URL or
citations. Moreover, we distinguish between different types, such as
application, plugin or programming environment, as well as different types of
mentions, such as usage or creation. To the best of our knowledge, SoMeSci is
the most comprehensive corpus about software mentions in scientific articles,
providing training samples for Named Entity Recognition, Relation Extraction,
Entity Disambiguation, and Entity Linking. Finally, we sketch potential use
cases and provide baseline results.
- Abstract（参考訳）: 科学的調査で使用されるソフトウェアに関する知識は、例えばデータ処理に関わる証明と方法の理解を可能にするために、いくつかの理由から重要である。
しかし、ソフトウェアは通常、正式に言及されるのではなく、調査の学術的な説明の中で非公式に言及され、自動的な情報抽出と曖昧さの解消の必要性が高まる。
信頼できる根拠データがないことを考慮し、科学論文におけるソフトウェア言及のゴールド標準知識グラフであるsomesci(software mentions in science)を提示する。
1367年のpubmed centralの記事で言及された3756のソフトウェアのうち、高品質なアノテーション(irr: $\kappa{=}.82$)を含んでいる。
ソフトウェアについての平凡な言及に加えて、バージョン、開発者、URL、引用などの追加情報のための関係ラベルも提供しています。
さらに,アプリケーションやプラグイン,プログラミング環境といった異なるタイプと,使用や生成といったさまざまなタイプの言及を区別する。
私たちの知る限り、SoMeSciは科学論文におけるソフトウェア言及に関する最も包括的なコーパスであり、名前付きエンティティ認識、関係抽出、エンティティの曖昧さ、エンティティリンクのためのトレーニングサンプルを提供します。
最後に、潜在的なユースケースをスケッチし、ベースライン結果を提供する。
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