論文の概要: Conversational Exploratory Search of Scholarly Publications Using Knowledge Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.00427v1
• Date: Tue, 1 Oct 2024 06:16:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-05 05:46:46.155666
• Title: Conversational Exploratory Search of Scholarly Publications Using Knowledge Graphs
• Title（参考訳）: 知識グラフを用いた学術論文の会話探索
• Authors: Phillip Schneider, Florian Matthes,
• Abstract要約: 我々は,知識グラフを用いた学術出版物探索のための会話検索システムを開発した。 システムの有効性を評価するために,様々な評価指標を用い,40名の被験者で人的評価を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.3916160303055567
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Traditional search methods primarily depend on string matches, while semantic search targets concept-based matches by recognizing underlying intents and contextual meanings of search terms. Semantic search is particularly beneficial for discovering scholarly publications where differences in vocabulary between users' search terms and document content are common, often yielding irrelevant search results. Many scholarly search engines have adopted knowledge graphs to represent semantic relations between authors, publications, and research concepts. However, users may face challenges when navigating these graphical search interfaces due to the complexity and volume of data, which impedes their ability to discover publications effectively. To address this problem, we developed a conversational search system for exploring scholarly publications using a knowledge graph. We outline the methodical approach for designing and implementing the proposed system, detailing its architecture and functional components. To assess the system's effectiveness, we employed various performance metrics and conducted a human evaluation with 40 participants, demonstrating how the conversational interface compares against a graphical interface with traditional text search. The findings from our evaluation provide practical insights for advancing the design of conversational search systems.
• Abstract（参考訳）: 従来の検索手法は主に文字列マッチングに依存し、セマンティック検索は基本となる意図と検索用語の文脈的意味を認識することによって概念ベースのマッチングを目標とする。 セマンティック検索は、ユーザの検索語と文書内容の語彙の違いが一般的であり、しばしば無関係な検索結果をもたらす学術出版物を見つけるのに特に有用である。 多くの学術検索エンジンは、著者、出版物、研究概念間の意味関係を表現するために知識グラフを採用している。 しかし、ユーザーは、これらのグラフィカルな検索インターフェイスをナビゲートする際に、データの複雑さとボリュームのために困難に直面し、出版物を効果的に発見する能力を阻害する。 この問題に対処するために,知識グラフを用いた学術出版物探索のための会話検索システムを開発した。 提案システムの設計と実装に関する方法論的アプローチについて概説し,そのアーキテクチャと機能的コンポーネントについて詳述する。 システムの有効性を評価するため,40名の被験者と人的評価を行い,対話インタフェースがグラフィカルインタフェースと従来のテキスト検索とどのように比較されるかを示した。 本評価から得られた知見は,対話型検索システムの設計を推し進めるための実践的な洞察を与えるものである。

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