論文の概要: SimCPSR: Simple Contrastive Learning for Paper Submission Recommendation
System
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.05940v1
- Date: Thu, 12 May 2022 08:08:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-05-13 14:22:48.668947
- Title: SimCPSR: Simple Contrastive Learning for Paper Submission Recommendation
System
- Title（参考訳）: SimCPSR:論文提出推薦システムのための簡易コントラスト学習
- Authors: Duc H. Le, Tram T. Doan, Son T. Huynh, and Binh T. Nguyen
- Abstract要約: 本研究では,論文提出推薦システムの効率的な手法としてトランスファーラーニングを用いたトランスフォーマーモデルを提案する。
本質的な情報(タイトル、要約、キーワードのリストなど)をジャーナルの目的とスコープと組み合わせることで、このモデルは論文の受容を最大化するトップK誌を推薦することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: The recommendation system plays a vital role in many areas, especially
academic fields, to support researchers in submitting and increasing the
acceptance of their work through the conference or journal selection process.
This study proposes a transformer-based model using transfer learning as an
efficient approach for the paper submission recommendation system. By combining
essential information (such as the title, the abstract, and the list of
keywords) with the aims and scopes of journals, the model can recommend the Top
K journals that maximize the acceptance of the paper. Our model had developed
through two states: (i) Fine-tuning the pre-trained language model (LM) with a
simple contrastive learning framework. We utilized a simple supervised
contrastive objective to fine-tune all parameters, encouraging the LM to learn
the document representation effectively. (ii) The fine-tuned LM was then
trained on different combinations of the features for the downstream task. This
study suggests a more advanced method for enhancing the efficiency of the paper
submission recommendation system compared to previous approaches when we
respectively achieve 0.5173, 0.8097, 0.8862, 0.9496 for Top 1, 3, 5, and 10
accuracies on the test set for combining the title, abstract, and keywords as
input features. Incorporating the journals' aims and scopes, our model shows an
exciting result by getting 0.5194, 0.8112, 0.8866, and 0.9496 respective to Top
1, 3, 5, and 10.
- Abstract（参考訳）: 多くの分野、特に学術分野においてレコメンデーションシステムは重要な役割を担い、研究者が会議や雑誌の選択プロセスを通じて研究成果を提出し、受け入れられることを支援する。
本研究は,紙提出推薦システムの効率的なアプローチとして,転送学習を用いたトランスベースモデルを提案する。
本質的な情報(タイトル、要約、キーワードのリストなど)をジャーナルの目的とスコープと組み合わせることで、このモデルは論文の受容を最大化するトップK誌を推薦することができる。
私たちのモデルは2つの州で開発されました
i) 単純なコントラスト学習フレームワークを用いて、事前学習言語モデル(LM)を微調整する。
我々は、単純な教師付きコントラスト目的を用いて、すべてのパラメータを微調整し、LMに文書表現を効果的に学習するよう促した。
(ii) 微調整されたlmは、下流タスクの特徴の異なる組み合わせで訓練された。
本研究は,表題,要約,キーワードを入力として組み合わせたテストセットにおいて,それぞれ0.5173,0.8097,0.8862,0.9496をトップ1,3,5,10の精度で達成した場合と比較して,論文提出推薦システムの効率を向上する手法を提案する。
論文の目的と範囲を組み込んだ本モデルは,トップ1,3,5,10に0.5194,0.08112,0.08866,0.09496 をそれぞれ与え,エキサイティングな結果を示す。
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