Fugu-MT 論文翻訳(概要): Citation Recommendation based on Argumentative Zoning of User Queries

論文の概要: Citation Recommendation based on Argumentative Zoning of User Queries

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.18292v1
Date: Thu, 30 Jan 2025 12:08:00 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-01-31 15:15:22.291539
Title: Citation Recommendation based on Argumentative Zoning of User Queries
Title（参考訳）: ユーザクエリの代入的ゾーニングに基づくCitation Recommendation
Authors: Shutian Ma, Chengzhi Zhang, Heng Zhang, Zheng Gao,
Abstract要約: 議論的区分とは、科学的文学における議論的かつ修辞的な構造を特定することである。本稿では,引用レコメンデーションと議論的偏差分類のためのマルチタスク学習モデルを構築した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 7.596930973436683
License:
Abstract: Citation recommendation aims to locate the important papers for scholars to cite. When writing the citing sentences, the authors usually hold different citing intents, which are referred to citation function in citation analysis. Since argumentative zoning is to identify the argumentative and rhetorical structure in scientific literature, we want to use this information to improve the citation recommendation task. In this paper, a multi-task learning model is built for citation recommendation and argumentative zoning classification. We also generated an annotated corpus of the data from PubMed Central based on a new argumentative zoning schema. The experimental results show that, by considering the argumentative information in the citing sentence, citation recommendation model will get better performance.
Abstract（参考訳）: 扇動勧告は、学者が引用する重要な論文を見つけることを目的としている。引用文を書く際、著者は通常異なる引用意図を持ち、引用解析において引用関数と呼ばれる。議論的区分けは科学文献における議論的・修辞的構造を特定することを目的としているため、引用推薦タスクを改善するためにこの情報を利用したい。本稿では,引用レコメンデーションと議論的偏差分類のためのマルチタスク学習モデルを構築した。また,新たな議論的分割スキーマに基づいて,PubMed Centralから注釈付きコーパスを作成した。実験結果から,引用文の議論的情報を考慮すると,引用推薦モデルの性能が向上することが示唆された。

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