論文の概要: DeepShovel: An Online Collaborative Platform for Data Extraction in Geoscience Literature with AI Assistance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.10163v2
• Date: Thu, 24 Feb 2022 05:39:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-25 13:14:11.148406
• Title: DeepShovel: An Online Collaborative Platform for Data Extraction in Geoscience Literature with AI Assistance
• Title（参考訳）: DeepShovel:AI支援による地球科学文学におけるデータ抽出のためのオンラインコラボレーションプラットフォーム
• Authors: Shao Zhang, Yuting Jia, Hui Xu, Ying Wen, Dakuo Wang, Xinbing Wang
• Abstract要約: 地質学者は、関連する結果やデータを発見、抽出、集約するために膨大な量の文献を読む必要がある。 DeepShovelは、彼らのニーズをサポートするAI支援データ抽出システムである。 14人の研究者によるユーザ評価の結果、DeepShovelは科学データベース構築のためのデータ抽出の効率を改善した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.55345030503826
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Geoscientists, as well as researchers in many fields, need to read a huge amount of literature to locate, extract, and aggregate relevant results and data to enable future research or to build a scientific database, but there is no existing system to support this use case well. In this paper, based on the findings of a formative study about how geoscientists collaboratively annotate literature and extract and aggregate data, we proposed DeepShovel, a publicly-available AI-assisted data extraction system to support their needs. DeepShovel leverages the state-of-the-art neural network models to support researcher(s) easily and accurately annotate papers (in the PDF format) and extract data from tables, figures, maps, etc. in a human-AI collaboration manner. A follow-up user evaluation with 14 researchers suggested DeepShovel improved users' efficiency of data extraction for building scientific databases, and encouraged teams to form a larger scale but more tightly-coupled collaboration.
• Abstract（参考訳）: 地科学者や多くの分野の研究者は、関連する結果やデータを検索、抽出、集約し、将来の研究を可能にするか、科学データベースを構築するために膨大な文献を読む必要があるが、このユースケースをうまくサポートする既存のシステムは存在していない。 本稿では,地質学者が文献を共同で注釈付けし,データを抽出・集約する方法に関する形式的研究の結果に基づき,そのニーズに対応するAI支援データ抽出システムであるDeepShovelを提案する。 DeepShovelは最先端のニューラルネットワークモデルを活用し、研究者(PDF形式で)が簡単に正確に論文を注釈付けし、人間とAIのコラボレーションで表や図、地図などからデータを抽出する。 14人の研究者によるフォローアップユーザ評価では、DeepShovelは科学データベース構築のためのデータ抽出の効率を改善し、チームはより大きな規模でより密結合されたコラボレーションを構築するように促した。

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