論文の概要: Parmesan: mathematical concept extraction for education
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.06699v2
- Date: Mon, 17 Jul 2023 12:21:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-18 19:24:27.260376
- Title: Parmesan: mathematical concept extraction for education
- Title（参考訳）: Parmesan:教育のための数学的概念抽出
- Authors: Jacob Collard, Valeria de Paiva, Eswaran Subrahmanian
- Abstract要約: 本研究では,カテゴリー論の分野に焦点をあて,文脈における数学的概念の探索と定義を行うプロトタイプシステムの開発を行う。
このシステムは、概念抽出、関係抽出、定義抽出、エンティティリンクを含む自然言語処理コンポーネントに依存している。
また,ジャーナル記事やウィキページをベースとしたプロトタイプシステムを利用した2つのクリーンな数学的コーパスも提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5520082338220947
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Mathematics is a highly specialized domain with its own unique set of
challenges that has seen limited study in natural language processing. However,
mathematics is used in a wide variety of fields and multidisciplinary research
in many different domains often relies on an understanding of mathematical
concepts. To aid researchers coming from other fields, we develop a prototype
system for searching for and defining mathematical concepts in context,
focusing on the field of category theory. This system, Parmesan, depends on
natural language processing components including concept extraction, relation
extraction, definition extraction, and entity linking. In developing this
system, we show that existing techniques cannot be applied directly to the
category theory domain, and suggest hybrid techniques that do perform well,
though we expect the system to evolve over time. We also provide two cleaned
mathematical corpora that power the prototype system, which are based on
journal articles and wiki pages, respectively. The corpora have been annotated
with dependency trees, lemmas, and part-of-speech tags.
- Abstract（参考訳）: 数学は高度に専門化された分野であり、自然言語処理の研究は限られている。
しかし、数学は様々な分野で使われ、多くの異なる分野における多分野の研究は、しばしば数学的概念の理解に依存している。
他分野の研究者を支援するために, カテゴリー理論の分野に着目し, 文脈における数学的概念の探索と定義を行うためのプロトタイプシステムを開発した。
このシステムは、概念抽出、関係抽出、定義抽出、エンティティリンクを含む自然言語処理コンポーネントに依存している。
本システムの開発において,既存の手法はカテゴリ理論の領域に直接適用できないことを示し,時間とともに進化していくことを期待しながら,うまく機能するハイブリッド手法を提案する。
また,それぞれの論文とウィキページをベースとしたプロトタイプシステムを利用した2つのクリーンな数学的コーパスも提供する。
コーパスには依存性ツリー、レムマ、音声タグが注釈付けされている。
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