論文の概要: KnowledgeShovel: An AI-in-the-Loop Document Annotation System for Scientific Knowledge Base Construction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.02830v1
• Date: Thu, 6 Oct 2022 11:38:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-07 17:39:27.057510
• Title: KnowledgeShovel: An AI-in-the-Loop Document Annotation System for Scientific Knowledge Base Construction
• Title（参考訳）: KnowledgeShovel:科学知識ベース構築のためのAI-in-the-Loopドキュメンテーションアノテーションシステム
• Authors: Shao Zhang, Yuting Jia, Hui Xu, Dakuo Wang, Toby Jia-jun Li, Ying Wen, Xinbing Wang, Chenghu Zhou
• Abstract要約: KnowledgeShovelは、研究者が科学的知識基盤を構築するための、Al-in-the-Loop文書アノテーションシステムである。 KnowledgeShovelの設計では、多段階のマルチモーダルAIコラボレーションパイプラインを導入し、データの正確性を向上し、人的負担を軽減する。 7つの地学研究者によるフォローアップユーザ評価では、知識ショベルは、十分な精度で科学的知識ベースを効率的に構築できることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.56643271476249
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Constructing a comprehensive, accurate, and useful scientific knowledge base is crucial for human researchers synthesizing scientific knowledge and for enabling Al-driven scientific discovery. However, the current process is difficult, error-prone, and laborious due to (1) the enormous amount of scientific literature available; (2) the highly-specialized scientific domains; (3) the diverse modalities of information (text, figure, table); and, (4) the silos of scientific knowledge in different publications with inconsistent formats and structures. Informed by a formative study and iterated with participatory design workshops, we designed and developed KnowledgeShovel, an Al-in-the-Loop document annotation system for researchers to construct scientific knowledge bases. The design of KnowledgeShovel introduces a multi-step multi-modal human-AI collaboration pipeline that aligns with users' existing workflows to improve data accuracy while reducing the human burden. A follow-up user evaluation with 7 geoscience researchers shows that KnowledgeShovel can enable efficient construction of scientific knowledge bases with satisfactory accuracy.
• Abstract（参考訳）: 包括的で正確で有用な科学的知識基盤を構築することは、科学的知識を合成し、al駆動の科学的発見を可能にするために重要である。 しかし,(1)利用可能な膨大な科学文献,(2)高度に専門化された科学領域,(3)情報(文章,図形,表)の多様さ,(4)不整合な形式と構造を持つ出版物における科学知識のサイロなどにより,現状のプロセスは困難で誤りを生じやすい。 そこで我々は,学術知識基盤を構築するためのAl-in-the-Loop文書アノテーションシステムであるKnowledgeShovelを設計・開発した。 KnowledgeShovelの設計では、ユーザの既存のワークフローと整合するマルチステップのヒューマン-AIコラボレーションパイプラインを導入し、データの正確性を向上し、人的負担を軽減する。 7つの地学研究者によるフォローアップユーザ評価は、知識ショベルが科学的知識ベースを十分な精度で効率的に構築できることを示している。

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