論文の概要: Building astroBERT, a language model for Astronomy & Astrophysics
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.00590v1
- Date: Wed, 1 Dec 2021 16:01:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-12-02 14:49:19.364960
- Title: Building astroBERT, a language model for Astronomy & Astrophysics
- Title（参考訳）: AstroBERT - 天文学と天文学のための言語モデル
- Authors: Felix Grezes, Sergi Blanco-Cuaresma, Alberto Accomazzi, Michael J.
Kurtz, Golnaz Shapurian, Edwin Henneken, Carolyn S. Grant, Donna M. Thompson,
Roman Chyla, Stephen McDonald, Timothy W. Hostetler, Matthew R. Templeton,
Kelly E. Lockhart, Nemanja Martinovic, Shinyi Chen, Chris Tanner, Pavlos
Protopapas
- Abstract要約: 我々は、NASA Astrophysics Data System (ADS)データセットに、最新の機械学習と自然言語処理技術を適用している。
われわれはGoogleの研究に基づく文脈的言語モデルであるastroBERTをトレーニングしています。
AstroBERTを使用することで、ADSデータセットの強化と発見性の向上を目標とし、特に、独自のエンティティ認識ツールを開発しています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4587241287997816
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The existing search tools for exploring the NASA Astrophysics Data System
(ADS) can be quite rich and empowering (e.g., similar and trending operators),
but researchers are not yet allowed to fully leverage semantic search. For
example, a query for "results from the Planck mission" should be able to
distinguish between all the various meanings of Planck (person, mission,
constant, institutions and more) without further clarification from the user.
At ADS, we are applying modern machine learning and natural language processing
techniques to our dataset of recent astronomy publications to train astroBERT,
a deeply contextual language model based on research at Google. Using
astroBERT, we aim to enrich the ADS dataset and improve its discoverability,
and in particular we are developing our own named entity recognition tool. We
present here our preliminary results and lessons learned.
- Abstract（参考訳）: NASA Astrophysics Data System (ADS) を探索するための既存の検索ツールは、非常に豊かで強力な(例えば、類似やトレンドの演算子)が、研究者はまだセマンティックサーチを完全に活用することはできない。
例えば、"results from the planck mission"というクエリは、ユーザからさらなる明確化なしに、planckのさまざまな意味(人、ミッション、定数、機関など)を区別できる必要があります。
ADSでは、最近の天文学出版物のデータセットに、現代の機械学習と自然言語処理技術を適用して、Googleの研究に基づく深いコンテキスト言語モデルであるastroBERTをトレーニングしています。
AstroBERTを使用することで、ADSデータセットの強化と発見性の向上を目標とし、特に、独自のエンティティ認識ツールを開発しています。
ここでは予備的な結果と教訓を紹介する。
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