論文の概要: A Survey on Knowledge Organization Systems of Research Fields: Resources and Challenges
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.04432v1
- Date: Fri, 6 Sep 2024 17:54:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-09 15:05:01.198469
- Title: A Survey on Knowledge Organization Systems of Research Fields: Resources and Challenges
- Title（参考訳）: 研究分野の知識組織システムに関する調査:資源と課題
- Authors: Angelo Salatino, Tanay Aggarwal, Andrea Mannocci, Francesco Osborne, Enrico Motta,
- Abstract要約: 知識組織システム(KOS)は、情報の分類、管理、検索において基本的な役割を果たす。
本稿は、現在のKOSに関する総合的な研究成果を学術分野に提示することを目的としている。
我々は、スコープ、構造、使用法、および他のKOSへのリンクの5つの主要な次元に基づいて45のKOSを分析した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Knowledge Organization Systems (KOSs), such as term lists, thesauri, taxonomies, and ontologies, play a fundamental role in categorising, managing, and retrieving information. In the academic domain, KOSs are often adopted for representing research areas and their relationships, primarily aiming to classify research articles, academic courses, patents, books, scientific venues, domain experts, grants, software, experiment materials, and several other relevant products and agents. These structured representations of research areas, widely embraced by many academic fields, have proven effective in empowering AI-based systems to i) enhance retrievability of relevant documents, ii) enable advanced analytic solutions to quantify the impact of academic research, and iii) analyse and forecast research dynamics. This paper aims to present a comprehensive survey of the current KOS for academic disciplines. We analysed and compared 45 KOSs according to five main dimensions: scope, structure, curation, usage, and links to other KOSs. Our results reveal a very heterogeneous scenario in terms of scope, scale, quality, and usage, highlighting the need for more integrated solutions for representing research knowledge across academic fields. We conclude by discussing the main challenges and the most promising future directions.
- Abstract（参考訳）: 用語リスト、テザウリ、分類学、オントロジーなどの知識組織システム(KOS)は、情報の分類、管理、検索において基本的な役割を果たす。
学術領域では、KOSは研究論文、学術コース、特許、書籍、科学会場、ドメインエキスパート、助成金、ソフトウェア、実験材料、その他いくつかの関連製品やエージェントを分類することを目的として、研究領域とその関係を表すためにしばしば採用されている。
これらの研究領域の構造的表現は、多くの学術分野に広く受け入れられており、AIベースのシステムを強化するのに有効であることが証明されている。
一 関係書類の検索可能性を高めること。
二 高度な分析ソリューションにより学術研究の影響を定量化し得ること。
三 研究力学の分析及び予測
本稿は、現在のKOSに関する総合的な研究成果を学術分野に提示することを目的としている。
我々は、スコープ、構造、キュレーション、使用法、他のKOSへのリンクの5つの主次元に基づいて45のKOSを分析し比較した。
本研究は,学術分野にまたがる研究知識を表現するための,より統合されたソリューションの必要性を浮き彫りにした,スコープ,スケール,品質,利用の面での極めて異種なシナリオを明らかにする。
主な課題と、最も有望な今後の方向性について議論することで、締めくくります。
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