論文の概要: Extraction of Research Objectives, Machine Learning Model Names, and Dataset Names from Academic Papers and Analysis of Their Interrelationships Using LLM and Network Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.12097v1
- Date: Thu, 22 Aug 2024 03:10:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-23 15:23:41.553654
- Title: Extraction of Research Objectives, Machine Learning Model Names, and Dataset Names from Academic Papers and Analysis of Their Interrelationships Using LLM and Network Analysis
- Title(参考訳): 学術論文からの研究目的・機械学習モデル名・データセット名抽出とLLMとネットワーク分析による相互関係の分析
- Authors: S. Nishio, H. Nonaka, N. Tsuchiya, A. Migita, Y. Banno, T. Hayashi, H. Sakaji, T. Sakumoto, K. Watabe,
- Abstract要約: 本研究では,研究論文からタスクや機械学習手法,データセット名を抽出する手法を提案する。
提案手法の表現抽出性能は,Llama3を用いた場合,様々なカテゴリでFスコアが0.8を超えている。
ファイナンシャルドメイン論文のベンチマーク結果は,本手法の有効性を実証した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Machine learning is widely utilized across various industries. Identifying the appropriate machine learning models and datasets for specific tasks is crucial for the effective industrial application of machine learning. However, this requires expertise in both machine learning and the relevant domain, leading to a high learning cost. Therefore, research focused on extracting combinations of tasks, machine learning models, and datasets from academic papers is critically important, as it can facilitate the automatic recommendation of suitable methods. Conventional information extraction methods from academic papers have been limited to identifying machine learning models and other entities as named entities. To address this issue, this study proposes a methodology extracting tasks, machine learning methods, and dataset names from scientific papers and analyzing the relationships between these information by using LLM, embedding model, and network clustering. The proposed method's expression extraction performance, when using Llama3, achieves an F-score exceeding 0.8 across various categories, confirming its practical utility. Benchmarking results on financial domain papers have demonstrated the effectiveness of this method, providing insights into the use of the latest datasets, including those related to ESG (Environmental, Social, and Governance) data.
- Abstract(参考訳): 機械学習は様々な産業で広く利用されている。
機械学習の効果的な産業的応用には、特定のタスクに適した機械学習モデルとデータセットを特定することが不可欠である。
しかし、これは機械学習と関連するドメインの両方で専門知識を必要とするため、高い学習コストにつながる。
そのため、課題や機械学習モデル、データセットの組み合わせを学術論文から抽出することに焦点を当てた研究が重要である。
学術論文からの従来の情報抽出方法は、機械学習モデルやその他のエンティティを名前付きエンティティとして特定することに限定されてきた。
そこで本研究では,科学論文からタスクや機械学習手法,データセットを抽出し,LLM,埋め込みモデル,ネットワーククラスタリングを用いてそれらの情報間の関係を解析する手法を提案する。
提案手法の表現抽出性能は,Llama3を用いた場合,各カテゴリのFスコアが0.8を超え,実用性を確認している。
ファイナンシャル・ドメイン・ペーパーのベンチマーク結果は、ESG(環境・社会・ガバナンス)データを含む最新のデータセットの使用に関する洞察を与え、この手法の有効性を実証している。
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