論文の概要: Leveraging Artificial Intelligence Technology for Mapping Research to
Sustainable Development Goals: A Case Study
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.16162v1
- Date: Thu, 9 Nov 2023 11:44:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-03 13:21:59.363979
- Title: Leveraging Artificial Intelligence Technology for Mapping Research to
Sustainable Development Goals: A Case Study
- Title（参考訳）: 持続可能な開発目標に研究をマッピングする人工知能技術を活用した事例研究
- Authors: Hui Yin, Amir Aryani, Gavin Lambert, Marcus White, Luis
Salvador-Carulla, Shazia Sadiq, Elvira Sojli, Jennifer Boddy, Greg Murray,
Wing Wah Tham
- Abstract要約: この研究は、オーストラリア大学から82,000冊以上の論文をケーススタディとして採用した。
われわれは、これらの出版物を持続可能な開発目標にマッピングするために類似度尺度を利用した。
私たちは、OpenAI GPTモデルを利用して、同じタスクを実行し、2つのアプローチの比較分析を容易にしました。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.551575555269426
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The number of publications related to the Sustainable Development Goals
(SDGs) continues to grow. These publications cover a diverse spectrum of
research, from humanities and social sciences to engineering and health. Given
the imperative of funding bodies to monitor outcomes and impacts, linking
publications to relevant SDGs is critical but remains time-consuming and
difficult given the breadth and complexity of the SDGs. A publication may
relate to several goals (interconnection feature of goals), and therefore
require multidisciplinary knowledge to tag accurately. Machine learning
approaches are promising and have proven particularly valuable for tasks such
as manual data labeling and text classification. In this study, we employed
over 82,000 publications from an Australian university as a case study. We
utilized a similarity measure to map these publications onto Sustainable
Development Goals (SDGs). Additionally, we leveraged the OpenAI GPT model to
conduct the same task, facilitating a comparative analysis between the two
approaches. Experimental results show that about 82.89% of the results obtained
by the similarity measure overlap (at least one tag) with the outputs of the
GPT model. The adopted model (similarity measure) can complement GPT model for
SDG classification. Furthermore, deep learning methods, which include the
similarity measure used here, are more accessible and trusted for dealing with
sensitive data without the use of commercial AI services or the deployment of
expensive computing resources to operate large language models. Our study
demonstrates how a crafted combination of the two methods can achieve reliable
results for mapping research to the SDGs.
- Abstract（参考訳）: 持続可能な開発目標(SDG)に関する出版物の数は増え続けている。
これらの出版物は人文科学や社会科学から工学や健康まで多岐にわたる研究をカバーしている。
結果や影響を監視するための資金提供機関の義務を考えると、出版物と関連するSDGを結びつけることは極めて重要であるが、SDGの幅と複雑さを考えると、依然として時間がかかり困難である。
出版物はいくつかの目標(目標の相互接続の特徴)に関連しているため、正確にタグ付けするには複数の学際知識が必要である。
機械学習アプローチは有望であり、手動データラベリングやテキスト分類といったタスクに特に有用であることが証明されている。
本研究では,オーストラリア大学から82,000冊以上の論文をケーススタディとして採用した。
これらの論文をSDG(Sustainable Development Goals)にマッピングするために,類似度尺度を用いた。
さらに、OpenAI GPTモデルを利用して同じタスクを実行し、2つのアプローチの比較分析を容易にしました。
実験の結果、類似度測定の結果の82.89%(少なくとも1つのタグ)がGPTモデルの出力と重なることがわかった。
採用されたモデル(類似度尺度)は、SDG分類のためのGPTモデルを補完することができる。
さらに、ここで使用される類似度尺度を含むディープラーニング手法は、商用AIサービスや大規模言語モデルを操作するための高価なコンピューティングリソースを使わずに、機密データを扱うためによりアクセスしやすく信頼されている。
本研究は,2つの手法を組み合わせることで,SDGのマッピングを行う上で,信頼性の高い結果が得られることを示す。
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