論文の概要: NLP-Powered Repository and Search Engine for Academic Papers: A Case Study on Cyber Risk Literature with CyLit

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.06226v1
• Date: Tue, 10 Sep 2024 05:41:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-11 19:00:01.256619
• Title: NLP-Powered Repository and Search Engine for Academic Papers: A Case Study on Cyber Risk Literature with CyLit
• Title（参考訳）: 学術論文のNLP型リポジトリと検索エンジン:CyLitを用いたサイバーリスク文学を事例として
• Authors: Linfeng Zhang, Changyue Hu, Zhiyu Quan,
• Abstract要約: 自然言語処理(NLP)技術を活用した新しいフレームワークを提案する。 このフレームワークは、特定の研究領域内の学術文献の検索、要約、クラスタリングを自動化する。 我々は,サイバーリスク文献に特化して設計されたNLPベースのリポジトリであるCyLitを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.621564860645513
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As the body of academic literature continues to grow, researchers face increasing difficulties in effectively searching for relevant resources. Existing databases and search engines often fall short of providing a comprehensive and contextually relevant collection of academic literature. To address this issue, we propose a novel framework that leverages Natural Language Processing (NLP) techniques. This framework automates the retrieval, summarization, and clustering of academic literature within a specific research domain. To demonstrate the effectiveness of our approach, we introduce CyLit, an NLP-powered repository specifically designed for the cyber risk literature. CyLit empowers researchers by providing access to context-specific resources and enabling the tracking of trends in the dynamic and rapidly evolving field of cyber risk. Through the automatic processing of large volumes of data, our NLP-powered solution significantly enhances the efficiency and specificity of academic literature searches. We compare the literature categorization results of CyLit to those presented in survey papers or generated by ChatGPT, highlighting the distinctive insights this tool provides into cyber risk research literature. Using NLP techniques, we aim to revolutionize the way researchers discover, analyze, and utilize academic resources, ultimately fostering advancements in various domains of knowledge.
• Abstract（参考訳）: 学術文献の体系が成長を続けるにつれ、研究者は関連資源を効果的に探すのにますます困難に直面している。 既存のデータベースや検索エンジンは、学術文献の包括的かつ文脈的に関連するコレクションを提供するのに足りていないことが多い。 この問題に対処するために,自然言語処理(NLP)技術を活用した新しいフレームワークを提案する。 このフレームワークは、特定の研究領域内の学術文献の検索、要約、クラスタリングを自動化する。 提案手法の有効性を実証するため,サイバーリスク文献に特化して設計されたNLPベースのリポジトリであるCyLitを紹介した。 CyLitは、コンテキスト固有のリソースへのアクセスを提供し、動的で急速に進化するサイバーリスクの分野におけるトレンドの追跡を可能にすることによって、研究者に権限を与える。 大量のデータを自動的に処理することで,学術文献検索の効率性と特異性を大幅に向上させる。 我々は、CyLitの文献分類結果と、調査論文やChatGPTで作成されたものを比較し、このツールがサイバーリスク研究の文献にもたらす特徴的な洞察を強調した。 NLP技術を用いて、研究者が学術資源を発見し、分析し、活用する方法を革新し、最終的には様々な知識領域の進歩を促進することを目的としている。

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