論文の概要: NFDI4DS Shared Tasks for Scholarly Document Processing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.22141v1
- Date: Fri, 26 Sep 2025 10:01:24 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-29 20:57:54.355444
- Title: NFDI4DS Shared Tasks for Scholarly Document Processing
- Title（参考訳）: 音声文書処理のためのNFDI4DS共有タスク
- Authors: Raia Abu Ahmad, Rana Abdulla, Tilahun Abedissa Taffa, Soeren Auer, Hamed Babaei Giglou, Ekaterina Borisova, Zongxiong Chen, Stefan Dietze, Jennifer DSouza, Mayra Elwes, Genet-Asefa Gesese, Shufan Jiang, Ekaterina Kutafina, Philipp Mayr, Georg Rehm, Sameer Sadruddin, Sonja Schimmler, Daniel Schneider, Kanishka Silva, Sharmila Upadhyaya, Ricardo Usbeck,
- Abstract要約: 本稿では,ドイツ国立データサイエンス・人工知能研究機構(NFDI4DS)のコンソーシアムで開発された12の共有タスクについて概説する。
このタスクは方法論的な革新を促進し、より広い研究コミュニティのためのオープンアクセスデータセット、モデル、ツールに貢献する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.143617103011842
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Shared tasks are powerful tools for advancing research through community-based standardised evaluation. As such, they play a key role in promoting findable, accessible, interoperable, and reusable (FAIR), as well as transparent and reproducible research practices. This paper presents an updated overview of twelve shared tasks developed and hosted under the German National Research Data Infrastructure for Data Science and Artificial Intelligence (NFDI4DS) consortium, covering a diverse set of challenges in scholarly document processing. Hosted at leading venues, the tasks foster methodological innovations and contribute open-access datasets, models, and tools for the broader research community, which are integrated into the consortium's research data infrastructure.
- Abstract（参考訳）: 共有タスクは、コミュニティベースの標準化評価を通じて研究を進めるための強力なツールである。
このように、それらは発見可能、アクセス可能、相互運用可能、再利用可能な(FAIR)、および透明で再現可能な研究プラクティスを促進する上で重要な役割を担っている。
本稿では,ドイツ国立データサイエンス・人工知能研究機構(NFDI4DS)コンソーシアムの下で開発された12の共有タスクについて,学術文書処理におけるさまざまな課題について概説する。
主要な会場で開催されているこのタスクは、方法論的なイノベーションを促進し、コンソーシアムの研究データ基盤に統合された、より広範な研究コミュニティのためのオープンアクセスデータセット、モデル、ツールを提供する。
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