論文の概要: CoastTerm: a Corpus for Multidisciplinary Term Extraction in Coastal Scientific Literature
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.09128v1
- Date: Thu, 13 Jun 2024 14:01:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-14 17:44:14.887043
- Title: CoastTerm: a Corpus for Multidisciplinary Term Extraction in Coastal Scientific Literature
- Title（参考訳）: 沿岸科学文献における複数学際的用語抽出コーパス
- Authors: Julien Delaunay, Hanh Thi Hong Tran, Carlos-Emiliano González-Gallardo, Georgeta Bordea, Mathilde Ducos, Nicolas Sidere, Antoine Doucet, Senja Pollak, Olivier De Viron,
- Abstract要約: 沿岸域に関する410の科学的要約から,2,491文からなる新しい専門コーパスを紹介した。
ARDIフレームワークに触発されて、単言語および多言語トランスフォーマーモデルを利用して、沿岸システムの機能におけるドメイン用語とその役割を自動的に抽出する。
評価の結果,自動用語抽出ではF1スコアが約80%,用語抽出ではF1スコアが70%,ラベル抽出ではF1スコアが得られた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.031542695037649
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The growing impact of climate change on coastal areas, particularly active but fragile regions, necessitates collaboration among diverse stakeholders and disciplines to formulate effective environmental protection policies. We introduce a novel specialized corpus comprising 2,491 sentences from 410 scientific abstracts concerning coastal areas, for the Automatic Term Extraction (ATE) and Classification (ATC) tasks. Inspired by the ARDI framework, focused on the identification of Actors, Resources, Dynamics and Interactions, we automatically extract domain terms and their distinct roles in the functioning of coastal systems by leveraging monolingual and multilingual transformer models. The evaluation demonstrates consistent results, achieving an F1 score of approximately 80\% for automated term extraction and F1 of 70\% for extracting terms and their labels. These findings are promising and signify an initial step towards the development of a specialized Knowledge Base dedicated to coastal areas.
- Abstract（参考訳）: 気候変動が沿岸地域、特に活動的だが脆弱な地域に与える影響は、効果的な環境保護政策を定式化するために、多様な利害関係者と規律の協力を必要としている。
本研究では,沿岸域に関する410の科学的要約から2,491文の専門コーパスを導入し,自動用語抽出(ATE)タスクと分類(ATC)タスクについて紹介する。
アクター,資源,ダイナミクス,インタラクションの識別に焦点をあてたARDIフレームワークに着想を得て,単言語および多言語トランスフォーマーモデルを用いて,沿岸システムの機能におけるドメイン用語とその役割を自動抽出する。
評価は、自動項抽出のF1スコアが約80%、項抽出のF1スコアが70%、ラベル抽出のF1スコアが一貫した結果を示す。
これらの発見は、沿岸地域に特化した専門知識ベースの開発に向けた最初の一歩であり、有望である。
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