論文の概要: Integrating curation into scientific publishing to train AI models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.20440v2
• Date: Wed, 25 Sep 2024 11:22:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-09 09:50:02.571186
• Title: Integrating curation into scientific publishing to train AI models
• Title（参考訳）: キュレーションを科学出版に統合してAIモデルを訓練する
• Authors: Jorge Abreu-Vicente, Hannah Sonntag, Thomas Eidens, Cassie S. Mitchell, Thomas Lemberger,
• Abstract要約: 我々は,複数モーダルデータキュレーションを学術出版プロセスに組み込んで,セグメント化された図形パネルやキャプションに注釈を付ける。 SourceData-NLPというデータセットには、620,000以上の注釈付きバイオメディカルエンティティが含まれている。 我々は、名前付き認識、図形キャプションを構成パネルに分割すること、コンテキスト依存型セマンティックタスクを用いて、AIモデルをトレーニングするためのデータセットの有用性を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6982459897303823
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: High throughput extraction and structured labeling of data from academic articles is critical to enable downstream machine learning applications and secondary analyses. We have embedded multimodal data curation into the academic publishing process to annotate segmented figure panels and captions. Natural language processing (NLP) was combined with human-in-the-loop feedback from the original authors to increase annotation accuracy. Annotation included eight classes of bioentities (small molecules, gene products, subcellular components, cell lines, cell types, tissues, organisms, and diseases) plus additional classes delineating the entities' roles in experiment designs and methodologies. The resultant dataset, SourceData-NLP, contains more than 620,000 annotated biomedical entities, curated from 18,689 figures in 3,223 articles in molecular and cell biology. We evaluate the utility of the dataset to train AI models using named-entity recognition, segmentation of figure captions into their constituent panels, and a novel context-dependent semantic task assessing whether an entity is a controlled intervention target or a measurement object. We also illustrate the use of our dataset in performing a multi-modal task for segmenting figures into panel images and their corresponding captions.
• Abstract（参考訳）: 学術論文からのデータの高スループット抽出と構造化ラベリングは、下流の機械学習アプリケーションと二次解析を可能にするために重要である。 我々は,複数モーダルデータキュレーションを学術出版プロセスに組み込んで,セグメント化された図形パネルやキャプションに注釈を付ける。 自然言語処理(NLP)は、オリジナルの著者からのフィードバックと組み合わせて、アノテーションの精度を高めた。 注釈には8種類の生物種(小分子、遺伝子産物、細胞内成分、細胞株、細胞タイプ、組織、生物、病気)と、実験設計と方法論における実体の役割を規定する追加クラスが含まれていた。 結果として得られたデータセットSourceData-NLPは、620,000以上の注釈付き生体医学的実体を含み、分子生物学および細胞生物学の3,223の論文で18,689の数字から算出された。 我々は、名前付き認識、図形キャプションを構成パネルに分割することでAIモデルを訓練するためのデータセットの有用性を評価し、エンティティが制御された介入対象であるか、あるいは測定対象であるかを評価する新しい文脈依存意味タスクについて検討する。 また、図形をパネル画像とその対応するキャプションに分割するマルチモーダルタスクを行う際のデータセットの利用についても解説する。

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