論文の概要: Discovering emergent connections in quantum physics research via dynamic word embeddings
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.06577v1
- Date: Sun, 10 Nov 2024 19:45:59 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-12 14:12:37.602699
- Title: Discovering emergent connections in quantum physics research via dynamic word embeddings
- Title（参考訳）: 動的単語埋め込みによる量子物理学研究における創発的接続の発見
- Authors: Felix Frohnert, Xuemei Gu, Mario Krenn, Evert van Nieuwenburg,
- Abstract要約: 概念結合予測のための動的単語埋め込みに基づく新しい手法を提案する。
知識グラフとは異なり,本手法は概念間の暗黙の関係を捉え,教師なしの方法で学習し,より広い範囲の情報を符号化する。
この表現は、科学文献における概念的関係をモデル化するための、より柔軟で情報的な方法を提供することを示唆している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.562479170374811
- License:
- Abstract: As the field of quantum physics evolves, researchers naturally form subgroups focusing on specialized problems. While this encourages in-depth exploration, it can limit the exchange of ideas across structurally similar problems in different subfields. To encourage cross-talk among these different specialized areas, data-driven approaches using machine learning have recently shown promise to uncover meaningful connections between research concepts, promoting cross-disciplinary innovation. Current state-of-the-art approaches represent concepts using knowledge graphs and frame the task as a link prediction problem, where connections between concepts are explicitly modeled. In this work, we introduce a novel approach based on dynamic word embeddings for concept combination prediction. Unlike knowledge graphs, our method captures implicit relationships between concepts, can be learned in a fully unsupervised manner, and encodes a broader spectrum of information. We demonstrate that this representation enables accurate predictions about the co-occurrence of concepts within research abstracts over time. To validate the effectiveness of our approach, we provide a comprehensive benchmark against existing methods and offer insights into the interpretability of these embeddings, particularly in the context of quantum physics research. Our findings suggest that this representation offers a more flexible and informative way of modeling conceptual relationships in scientific literature.
- Abstract（参考訳）: 量子物理学の分野が発展するにつれて、研究者は自然に特殊問題に焦点を当てた部分群を形成する。
これは深層探査を奨励するが、異なるサブフィールドにおける構造的に類似した問題間でのアイデアの交換を制限することができる。
これらの専門分野のクロストークを促進するために、機械学習を用いたデータ駆動型アプローチは、最近、研究概念間の有意義な関係を明らかにすることを約束し、学際的イノベーションを促進する。
現在の最先端のアプローチは、知識グラフを使って概念を表現し、そのタスクをリンク予測問題としてフレーム化し、概念間の接続を明示的にモデル化する。
本研究では,概念結合予測のための動的単語埋め込みに基づく新しい手法を提案する。
知識グラフとは異なり,本手法は概念間の暗黙の関係を捉え,教師なしの方法で学習し,より広い範囲の情報を符号化する。
この表現は、研究抽象概念の共起に関する正確な予測を可能にすることを実証する。
提案手法の有効性を検証するため,既存手法に対する総合的なベンチマークを行い,これらの埋め込みの解釈可能性,特に量子物理学研究の文脈における知見を提供する。
この表現は、科学文献における概念的関係をモデル化するための、より柔軟で情報的な方法を提供することを示唆している。
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