論文の概要: KnowledgeHub: An end-to-end Tool for Assisted Scientific Discovery
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.00008v1
- Date: Thu, 16 May 2024 13:17:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-09 16:19:21.711729
- Title: KnowledgeHub: An end-to-end Tool for Assisted Scientific Discovery
- Title（参考訳）: KnowledgeHub: 科学的発見を支援するエンドツーエンドツール
- Authors: Shinnosuke Tanaka, James Barry, Vishnudev Kuruvanthodi, Movina Moses, Maxwell J. Giammona, Nathan Herr, Mohab Elkaref, Geeth De Mel,
- Abstract要約: 本稿では、知識Hubツール、科学文献情報抽出(IE)および質問回答(QA)パイプラインについて述べる。
これはPDF文書がテキストや構造化表現に変換されるのをサポートすることで達成される。
ブラウザベースのアノテーションツールは、オントロジーに従ってPDF文書の内容に注釈を付けることができる。
これらのエンティティと関係トリプルから知識グラフを構築し、データから洞察を得るためにクエリすることができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6080795642111267
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: This paper describes the KnowledgeHub tool, a scientific literature Information Extraction (IE) and Question Answering (QA) pipeline. This is achieved by supporting the ingestion of PDF documents that are converted to text and structured representations. An ontology can then be constructed where a user defines the types of entities and relationships they want to capture. A browser-based annotation tool enables annotating the contents of the PDF documents according to the ontology. Named Entity Recognition (NER) and Relation Classification (RC) models can be trained on the resulting annotations and can be used to annotate the unannotated portion of the documents. A knowledge graph is constructed from these entity and relation triples which can be queried to obtain insights from the data. Furthermore, we integrate a suite of Large Language Models (LLMs) that can be used for QA and summarisation that is grounded in the included documents via a retrieval component. KnowledgeHub is a unique tool that supports annotation, IE and QA, which gives the user full insight into the knowledge discovery pipeline.
- Abstract（参考訳）: 本稿では、知識Hubツール、科学文献情報抽出(IE)および質問回答(QA)パイプラインについて述べる。
これはPDF文書がテキストや構造化表現に変換されるのをサポートすることで達成される。
オントロジーは、ユーザがキャプチャしたいエンティティとリレーションのタイプを定義するように構築できる。
ブラウザベースのアノテーションツールは、オントロジーに従ってPDF文書の内容に注釈を付けることができる。
名前付きエンティティ認識(NER)と関係分類(RC)モデルは、結果として得られたアノテーションに基づいてトレーニングすることができ、文書の注釈のない部分を注釈付けするのに使うことができる。
これらのエンティティと関係トリプルから知識グラフを構築し、データから洞察を得るためにクエリすることができる。
さらに,QAや要約に使用できるLarge Language Models (LLMs) のスイートを統合する。
KnowledgeHubは、アノテーション、IE、QAをサポートするユニークなツールである。
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