論文の概要: Knowledge Management System with NLP-Assisted Annotations: A Brief Survey and Outlook

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.07304v1
• Date: Wed, 15 Jun 2022 05:20:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-16 12:49:48.762934
• Title: Knowledge Management System with NLP-Assisted Annotations: A Brief Survey and Outlook
• Title（参考訳）: NLPアノテーションを用いた知識管理システム : 簡単な調査と展望
• Authors: Baihan Lin
• Abstract要約: 従来のデータベースは通常、ロギングシステムとは相容れない。 本稿では,関係データベースを利用して階層的な情報をログする統合フレームワークを提案する。 この知識管理システムの枠組みは、改良された階層的メモ作成、AI支援型ブレインストーミング、多方向関係を含む新しい機能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.173307471333619
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Knowledge management systems are in high demand for industrial researchers, chemical or research enterprises, or evidence-based decision making. However, existing systems have limitations in categorizing and organizing paper insights or relationships. Traditional databases are usually disjoint with logging systems, which limit its utility in generating concise, collated overviews. In this work, we briefly survey existing approaches of this problem space and propose a unified framework that utilizes relational databases to log hierarchical information to facilitate the research and writing process, or generate useful knowledge from references or insights from connected concepts. This framework of knowledge management system enables novel functionalities encompassing improved hierarchical notetaking, AI-assisted brainstorming, and multi-directional relationships. Potential applications include managing inventories and changes for manufacture or research enterprises, or generating analytic reports with evidence-based decision making.
• Abstract（参考訳）: 知識管理システムは、産業研究者、化学または研究企業、または証拠に基づく意思決定に高い需要がある。 しかし、既存のシステムには、論文の洞察や関係の分類と整理に制限がある。 従来のデータベースはログシステムとは無関係であり、簡潔でコラーテッドな概要を生成するのに有用性が制限されている。 本稿では,この問題空間における既存手法を簡単に調査し,関係データベースを用いて階層的情報をログし,研究と記述のプロセスを容易にし,あるいは関連概念からの参照や洞察から有用な知識を生成する統一フレームワークを提案する。 この知識管理システムの枠組みは、改良された階層的メモ作成、AI支援型ブレインストーミング、多方向関係を含む新しい機能を実現する。 潜在的な応用としては、在庫管理や製造業や研究企業の変更、証拠に基づく意思決定による分析レポートの作成などがある。

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