論文の概要: SPACE-IDEAS: A Dataset for Salient Information Detection in Space Innovation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.16941v1
• Date: Mon, 25 Mar 2024 17:04:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-27 20:24:47.973293
• Title: SPACE-IDEAS: A Dataset for Salient Information Detection in Space Innovation
• Title（参考訳）: SPACE-IDEAS:宇宙開発における有能な情報検出のためのデータセット
• Authors: Andrés García-Silva, Cristian Berrío, José Manuel Gómez-Pérez,
• Abstract要約: 本研究では,空間領域に関連するイノベーションのアイデアから情報を検出するためのデータセットであるSPACE-IDEASを紹介する。 SPACE-IDEASのテキストは大きく異なり、非公式、技術的、学術的、ビジネス指向の書き込みスタイルを含んでいる。 手動でアノテートしたデータセットに加えて、大きな生成言語モデルを使ってアノテートされた拡張バージョンをリリースします。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3017070810884304
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Detecting salient parts in text using natural language processing has been widely used to mitigate the effects of information overflow. Nevertheless, most of the datasets available for this task are derived mainly from academic publications. We introduce SPACE-IDEAS, a dataset for salient information detection from innovation ideas related to the Space domain. The text in SPACE-IDEAS varies greatly and includes informal, technical, academic and business-oriented writing styles. In addition to a manually annotated dataset we release an extended version that is annotated using a large generative language model. We train different sentence and sequential sentence classifiers, and show that the automatically annotated dataset can be leveraged using multitask learning to train better classifiers.
• Abstract（参考訳）: 自然言語処理によるテキストの健全な部分の検出は,情報オーバーフローの影響を軽減するために広く利用されている。 しかしながら、このタスクで利用可能なデータセットのほとんどは、主に学術出版物から派生している。 本研究では,空間領域に関連するイノベーションのアイデアから情報を検出するためのデータセットであるSPACE-IDEASを紹介する。 SPACE-IDEASのテキストは大きく異なり、非公式、技術的、学術的、ビジネス指向の書き込みスタイルを含んでいる。 手動でアノテートしたデータセットに加えて、大きな生成言語モデルを使ってアノテートされた拡張バージョンをリリースします。 我々は、異なる文とシーケンシャルな文分類器を訓練し、自動注釈付きデータセットをマルチタスク学習を用いて活用し、より良い分類器を訓練できることを示す。

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