論文の概要: MORTY: Structured Summarization for Targeted Information Extraction from Scholarly Articles

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.05429v1
• Date: Sun, 11 Dec 2022 06:49:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-13 17:16:07.017116
• Title: MORTY: Structured Summarization for Targeted Information Extraction from Scholarly Articles
• Title（参考訳）: MORTY:Scholarly Articles からのターゲット情報抽出のための構造化要約
• Authors: Mohamad Yaser Jaradeh, Markus Stocker, S\"oren Auer
• Abstract要約: 学術論文からテキストの構造化要約を生成する情報抽出手法MORTYを提案する。 我々のアプローチは、構造化要約と呼ばれるセグメント化されたテキストスニペットとして、記事の全文とプロパティと値のペアを凝縮する。 また,学術知識グラフから検索した構造化サマリーと,それに対応する公開可能な科学論文を組み合わせた,規模の高い学術データセットも提示する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Information extraction from scholarly articles is a challenging task due to the sizable document length and implicit information hidden in text, figures, and citations. Scholarly information extraction has various applications in exploration, archival, and curation services for digital libraries and knowledge management systems. We present MORTY, an information extraction technique that creates structured summaries of text from scholarly articles. Our approach condenses the article's full-text to property-value pairs as a segmented text snippet called structured summary. We also present a sizable scholarly dataset combining structured summaries retrieved from a scholarly knowledge graph and corresponding publicly available scientific articles, which we openly publish as a resource for the research community. Our results show that structured summarization is a suitable approach for targeted information extraction that complements other commonly used methods such as question answering and named entity recognition.
• Abstract（参考訳）: 学術論文からの情報抽出は,テキスト,図形,引用に隠された膨大な文書長と暗黙の情報によって難しい課題である。 学術的な情報抽出は、デジタル図書館や知識管理システムの探索、アーカイブ、キュレーションサービスに様々な応用がある。 学術論文からテキストの構造化要約を生成する情報抽出手法MORTYを提案する。 我々のアプローチは、構造化要約と呼ばれるセグメント化されたテキストスニペットとして、記事の全文とプロパティ値ペアを凝縮する。 また,学術知識グラフから検索した構造化要約と,それに対応する公開科学論文を組み合わせた学術データセットを公開し,研究コミュニティの資料として公開する。 その結果,構造化要約は質問応答や名前付きエンティティ認識といった他の一般的な手法を補完する目的情報抽出に適した手法であることがわかった。

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