論文の概要: A Survey of Pre-trained Language Models for Processing Scientific Text
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.17824v1
- Date: Wed, 31 Jan 2024 13:35:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-01 14:26:00.224535
- Title: A Survey of Pre-trained Language Models for Processing Scientific Text
- Title（参考訳）: 科学テキスト処理のための事前学習言語モデルの検討
- Authors: Xanh Ho, Anh Khoa Duong Nguyen, An Tuan Dao, Junfeng Jiang, Yuki
Chida, Kaito Sugimoto, Huy Quoc To, Florian Boudin and Akiko Aizawa
- Abstract要約: 科学テキストを処理するための言語モデル(LM)の数が増加している。
この研究はSciLMの包括的なレビューを提供し、異なるドメイン、タスク、データセット間での有効性の分析を含む。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.986805626077892
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The number of Language Models (LMs) dedicated to processing scientific text
is on the rise. Keeping pace with the rapid growth of scientific LMs (SciLMs)
has become a daunting task for researchers. To date, no comprehensive surveys
on SciLMs have been undertaken, leaving this issue unaddressed. Given the
constant stream of new SciLMs, appraising the state-of-the-art and how they
compare to each other remain largely unknown. This work fills that gap and
provides a comprehensive review of SciLMs, including an extensive analysis of
their effectiveness across different domains, tasks and datasets, and a
discussion on the challenges that lie ahead.
- Abstract（参考訳）: 科学的なテキストを処理するための言語モデル(lms)の数は増えている。
科学的 LM (SciLMs) の急速な成長に伴うペース維持は、研究者にとって大きな課題となっている。
現在、SciLMに関する包括的な調査は行われておらず、この問題は未解決のままである。
新しいSciLMの連続的な流れを考えると、最先端とそれらの比較方法はほとんど不明である。
この作業は、そのギャップを埋め、SciLMの包括的なレビューを提供し、さまざまなドメイン、タスク、データセットにわたる効果の広範な分析と、今後の課題に関する議論を含む。
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