Fugu-MT 論文翻訳(概要): Mapping Researcher Activity based on Publication Data by means of Transformers

論文の概要: Mapping Researcher Activity based on Publication Data by means of Transformers

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.09049v1
Date: Thu, 15 Jun 2023 11:13:54 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-06-16 15:03:31.831603
Title: Mapping Researcher Activity based on Publication Data by means of Transformers
Title（参考訳）: 変圧器による出版データに基づく地図研究者の活動
Authors: Zineddine Bettouche and Andreas Fischer
Abstract要約: 我々はこの概念を地域出版データベースの調査に用いている。研究論文は、科学的トピックのランドスケープビューを形成するためにエンコードされ、クラスタ化されている。同様のトピックに取り組んでいる著者は、論文間の類似性を計算することで特定することができる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6367279911825442
License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Abstract: Modern performance on several natural language processing (NLP) tasks has been enhanced thanks to the Transformer-based pre-trained language model BERT. We employ this concept to investigate a local publication database. Research papers are encoded and clustered to form a landscape view of the scientific topics, in which research is active. Authors working on similar topics can be identified by calculating the similarity between their papers. Based on this, we define a similarity metric between authors. Additionally we introduce the concept of self-similarity to indicate the topical variety of authors.
Abstract（参考訳）: いくつかの自然言語処理(NLP)タスクのモダンなパフォーマンスは、Transformerベースの事前訓練言語モデルBERTのおかげで向上した。我々はこの概念を地域出版データベースの調査に用いている。研究論文はエンコードされ、クラスタ化され、研究が活発な科学トピックのランドスケープビューを形成する。類似したトピックを扱う著者は、論文間の類似性を計算することで識別することができる。これに基づいて著者間の類似度指標を定義する。また,著者の主題的多様性を示すために,自己相似性の概念を導入する。

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