論文の概要: Interactive Distillation of Large Single-Topic Corpora of Scientific Papers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.10772v1
• Date: Tue, 19 Sep 2023 17:18:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-20 13:23:56.524000
• Title: Interactive Distillation of Large Single-Topic Corpora of Scientific Papers
• Title（参考訳）: 科学用紙の大規模シングルトピックコーパスの相互蒸留
• Authors: Nicholas Solovyev, Ryan Barron, Manish Bhattarai, Maksim E. Eren, Kim O. Rasmussen, Boian S. Alexandrov
• Abstract要約: より堅牢だが時間を要するアプローチは、主題の専門家が文書を手書きするデータセットを構成的に構築することである。 ここでは,学術文献のターゲットデータセットを構築的に生成するための,機械学習に基づく新しいツールを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2954493726326113
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Highly specific datasets of scientific literature are important for both research and education. However, it is difficult to build such datasets at scale. A common approach is to build these datasets reductively by applying topic modeling on an established corpus and selecting specific topics. A more robust but time-consuming approach is to build the dataset constructively in which a subject matter expert (SME) handpicks documents. This method does not scale and is prone to error as the dataset grows. Here we showcase a new tool, based on machine learning, for constructively generating targeted datasets of scientific literature. Given a small initial "core" corpus of papers, we build a citation network of documents. At each step of the citation network, we generate text embeddings and visualize the embeddings through dimensionality reduction. Papers are kept in the dataset if they are "similar" to the core or are otherwise pruned through human-in-the-loop selection. Additional insight into the papers is gained through sub-topic modeling using SeNMFk. We demonstrate our new tool for literature review by applying it to two different fields in machine learning.
• Abstract（参考訳）: 科学文献の特定のデータセットは、研究と教育の両方において重要である。 しかし、このようなデータセットを大規模に構築することは困難である。 一般的なアプローチは、確立したコーパスにトピックモデリングを適用し、特定のトピックを選択することで、これらのデータセットを還元的に構築することである。 より堅牢だが時間を要するアプローチは、対象物の専門家(SME)が文書を手書きするデータセットの構築である。 この方法はスケールせず、データセットが大きくなるとエラーを起こしやすい。 ここでは,学術文献のターゲットデータセットを構築的に生成するための,機械学習に基づく新しいツールを紹介する。 文書の小さな"コア"コーパスを前提として,文書の引用ネットワークを構築した。 引用ネットワークの各ステップにおいて,テキスト埋め込みを生成し,次元還元による埋め込みを可視化する。 論文は、コアと"似ている"場合や、ループ内の人選によってプルされる場合、データセットに保持される。 論文に関するさらなる知見は、SeNMFkを用いたサブトピックモデリングを通じて得られる。 機械学習の2つの分野に適用することで、文献レビューのための新しいツールを実証する。

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