論文の概要: Exploring the evolution of research topics during the COVID-19 pandemic
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.03928v1
- Date: Thu, 5 Oct 2023 22:16:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-10 06:15:06.178202
- Title: Exploring the evolution of research topics during the COVID-19 pandemic
- Title（参考訳）: 新型コロナウイルスパンデミックにおける研究トピックの進化を探る
- Authors: Francesco Invernici, Anna Bernasconi, Stefano Ceri
- Abstract要約: 我々は,CORD-19 Topic Visualizer (CORToViz)について紹介する。
提案手法は,最新の技術(大規模言語モデルを含む)の選択と時間的トピックマイニングのための抽出技術に基づく。
トピックインスペクションはインタラクティブなダッシュボードによってサポートされており、単語クラウドやトピックトレンドを時系列として高速でワンクリックで可視化することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.234641429290768
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: The COVID-19 pandemic has changed the research agendas of most scientific
communities, resulting in an overwhelming production of research articles in a
variety of domains, including medicine, virology, epidemiology, economy,
psychology, and so on. Several open-access corpora and literature hubs were
established; among them, the COVID-19 Open Research Dataset (CORD-19) has
systematically gathered scientific contributions for 2.5 years, by collecting
and indexing over one million articles. Here, we present the CORD-19 Topic
Visualizer (CORToViz), a method and associated visualization tool for
inspecting the CORD-19 textual corpus of scientific abstracts. Our method is
based upon a careful selection of up-to-date technologies (including large
language models), resulting in an architecture for clustering articles along
orthogonal dimensions and extraction techniques for temporal topic mining.
Topic inspection is supported by an interactive dashboard, providing fast,
one-click visualization of topic contents as word clouds and topic trends as
time series, equipped with easy-to-drive statistical testing for analyzing the
significance of topic emergence along arbitrarily selected time windows. The
processes of data preparation and results visualization are completely general
and virtually applicable to any corpus of textual documents - thus suited for
effective adaptation to other contexts.
- Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックは、ほとんどの科学コミュニティの研究課題を変え、医学、ウイルス学、疫学、経済、心理学など様々な分野の研究論文が圧倒的に生産された。
新型コロナウイルスのオープンリサーチデータセット(CORD-19)は、100万以上の論文の収集と索引付けによって2.5年間、体系的に科学的貢献を集めてきた。
本稿では,CORD-19 Topic Visualizer (CORToViz)について紹介する。
提案手法は,最新の技術(大規模言語モデルを含む)を慎重に選択し,直交次元に沿って記事をクラスタリングするアーキテクチャと時間的トピックマイニングのための抽出技術を実現する。
トピックインスペクションは、対話型ダッシュボードによってサポートされ、単語クラウドとしてのトピック内容の高速かつワンクリック可視化と時系列としてのトピックトレンドを提供し、任意に選択された時間ウィンドウに沿ったトピックの出現の重要性を分析するための、容易に駆動可能な統計テストを備えている。
データ準備と結果の可視化のプロセスは、完全に汎用的で、テキスト文書のコーパスに事実上適用可能であるため、他のコンテキストへの効果的な適応に適している。
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