論文の概要: SKG: A Versatile Information Retrieval and Analysis Framework for Academic Papers with Semantic Knowledge Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.04758v1
• Date: Wed, 7 Jun 2023 20:16:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-09 17:43:57.253036
• Title: SKG: A Versatile Information Retrieval and Analysis Framework for Academic Papers with Semantic Knowledge Graphs
• Title（参考訳）: SKG:セマンティック知識グラフを用いた学術論文の多言語情報検索・分析フレームワーク
• Authors: Yamei Tu, Rui Qiu, Han-Wei Shen
• Abstract要約: 本稿では,抽象概念やメタ情報から意味概念を統合してコーパスを表現するセマンティック知識グラフを提案する。 SKGは、高い多様性と豊富な情報コンテンツが格納されているため、学術文献における様々なセマンティッククエリをサポートすることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.668240269886413
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The number of published research papers has experienced exponential growth in recent years, which makes it crucial to develop new methods for efficient and versatile information extraction and knowledge discovery. To address this need, we propose a Semantic Knowledge Graph (SKG) that integrates semantic concepts from abstracts and other meta-information to represent the corpus. The SKG can support various semantic queries in academic literature thanks to the high diversity and rich information content stored within. To extract knowledge from unstructured text, we develop a Knowledge Extraction Module that includes a semi-supervised pipeline for entity extraction and entity normalization. We also create an ontology to integrate the concepts with other meta information, enabling us to build the SKG. Furthermore, we design and develop a dataflow system that demonstrates how to conduct various semantic queries flexibly and interactively over the SKG. To demonstrate the effectiveness of our approach, we conduct the research based on the visualization literature and provide real-world use cases to show the usefulness of the SKG. The dataset and codes for this work are available at https://osf.io/aqv8p/?view_only=2c26b36e3e3941ce999df47e4616207f.
• Abstract（参考訳）: 近年,研究論文の数が指数関数的に増加しており,効率的な情報抽出と知識発見のための新しい手法の開発が重要である。 このニーズに対処するために,抽象文やメタ情報から意味概念を統合してコーパスを表現するセマンティック知識グラフ(SKG)を提案する。 SKGは、高い多様性と豊富な情報コンテンツが格納されているため、学術文献における様々なセマンティッククエリをサポートすることができる。 非構造化テキストから知識を抽出するために,エンティティ抽出とエンティティ正規化のための半教師付きパイプラインを含む知識抽出モジュールを開発した。 また、概念を他のメタ情報と統合してskgを構築するためのオントロジーを作成しました。 さらに,様々な意味的問合せをskg上で柔軟かつインタラクティブに行う方法を示すデータフローシステムを設計し,開発する。 本手法の有効性を実証するために,可視化文献に基づく研究を行い,skgの有用性を示す実世界のユースケースを提供する。 この作業のデータセットとコードはhttps://osf.io/aqv8p/? view_only=2c26b36e3e3941ce999df47e4616207f。

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