論文の概要: PseudoSeer: a Search Engine for Pseudocode
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.12649v1
- Date: Tue, 19 Nov 2024 16:58:03 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-20 13:35:11.185787
- Title: PseudoSeer: a Search Engine for Pseudocode
- Title（参考訳）: PseudoSeer: Pseudocodeの検索エンジン
- Authors: Levent Toksoz, Mukund Srinath, Gang Tan, C. Lee Giles,
- Abstract要約: 疑似コードを含む学術論文の効率的な検索と検索を容易にするために、新しい擬似コード検索エンジンが設計された。
スニペットを活用することで、ユーザはタイトル、抽象情報、著者情報、コードスニペットなど、紙のさまざまな面を検索できる。
重み付けされたBM25ベースのランキングアルゴリズムを検索エンジンで使用し、検索結果の優先順位付け時に考慮される要因について述べる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.726136894285403
- License:
- Abstract: A novel pseudocode search engine is designed to facilitate efficient retrieval and search of academic papers containing pseudocode. By leveraging Elasticsearch, the system enables users to search across various facets of a paper, such as the title, abstract, author information, and LaTeX code snippets, while supporting advanced features like combined facet searches and exact-match queries for more targeted results. A description of the data acquisition process is provided, with arXiv as the primary data source, along with methods for data extraction and text-based indexing, highlighting how different data elements are stored and optimized for search. A weighted BM25-based ranking algorithm is used by the search engine, and factors considered when prioritizing search results for both single and combined facet searches are described. We explain how each facet is weighted in a combined search. Several search engine results pages are displayed. Finally, there is a brief overview of future work and potential evaluation methodology for assessing the effectiveness and performance of the search engine is described.
- Abstract（参考訳）: 疑似コードを含む学術論文の効率的な検索と検索を容易にするために、新しい擬似コード検索エンジンが設計された。
Elasticsearchを利用することで、ユーザはタイトル、抽象情報、著者情報、LaTeXコードスニペットなど、論文のさまざまなファセットを検索できると同時に、よりターゲットを絞った結果に対して、統合されたファセット検索や正確なマッチクエリなどの高度な機能をサポートすることができる。
データ取得プロセスの説明と、arXivを主データソースとし、データ抽出とテキストベースのインデックス作成の方法を提供し、異なるデータ要素をどのように保存し、検索に最適化するかを強調する。
検索エンジンでは、重み付けされたBM25ベースのランキングアルゴリズムを用い、単一の顔検索と組み合わせた顔検索の検索結果の優先順位付けを行う際の要因について述べる。
それぞれの顔の重み付けを組み合わせて検索する方法について説明する。
いくつかの検索結果ページが表示される。
最後に,今後の作業の概要と,検索エンジンの有効性と性能を評価するための潜在的評価手法について述べる。
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