論文の概要: Towards Math-Aware Automated Classification and Similarity Search of
Scientific Publications: Methods of Mathematical Content Representations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.04040v1
- Date: Fri, 8 Oct 2021 11:27:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-10-11 13:55:58.191243
- Title: Towards Math-Aware Automated Classification and Similarity Search of
Scientific Publications: Methods of Mathematical Content Representations
- Title（参考訳）: 科学出版物の自動分類・類似検索に向けて:数学的内容表現の方法
- Authors: Michal R\r{u}\v{z}i\v{c}ka, Petr Sojka
- Abstract要約: STEM文書における自動分類と類似性検索に適した数学的内容表現について検討する。
これらの手法は、arXiv.org論文のサブセットにおいて、参照分類として数学対象分類(MSC)を用いて評価される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.456877715768796
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this paper, we investigate mathematical content representations suitable
for the automated classification of and the similarity search in STEM documents
using standard machine learning algorithms: the Latent Dirichlet Allocation
(LDA) and the Latent Semantic Indexing (LSI). The methods are evaluated on a
subset of arXiv.org papers with the Mathematics Subject Classification (MSC) as
a reference classification and using the standard precision/recall/F1-measure
metrics. The results give insight into how different math representations may
influence the performance of the classification and similarity search tasks in
STEM repositories. Non-surprisingly, machine learning methods are able to grab
distributional semantics from textual tokens. A proper selection of weighted
tokens representing math may improve the quality of the results slightly. A
structured math representation that imitates successful text-processing
techniques with math is shown to yield better results than flat TeX tokens.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,stem文書の自動分類と類似性検索に適した数学的コンテンツ表現について,標準機械学習アルゴリズムであるlatent dirichlet allocation (lda) と latent semantic indexing (lsi) を用いて検討する。
数学主題分類(msc)を基準分類とし、標準精度/recall/f1測定指標を用いてarxiv.org論文のサブセットを評価する。
その結果,STEMレポジトリの分類・類似性検索タスクの性能に,異なる数学表現がどのような影響を与えるかが示唆された。
当然のことながら、機械学習の手法はテキストトークンから分布意味をつかむことができる。
数学を表す重み付きトークンの適切な選択は、結果の品質をわずかに改善する可能性がある。
テキスト処理技術を数学で模倣した構造化数学表現は、フラットなtexトークンよりも優れた結果をもたらすことが示されている。
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