論文の概要: Multi-Disciplinary Dataset Discovery from Citation-Verified Literature Contexts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.05099v1
• Date: Thu, 08 Jan 2026 16:46:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-09 17:01:53.28315
• Title: Multi-Disciplinary Dataset Discovery from Citation-Verified Literature Contexts
• Title（参考訳）: Citation-Verified Literature コンテキストによる多分野データセットの探索
• Authors: Zhiyin Tan, Changxu Duan,
• Abstract要約: 本稿では,学術論文の引用文脈からデータセットを抽出する文献駆動フレームワークを提案する。 提案手法は,大規模引用コンテキスト抽出,スキーマ誘導型データセット認識,証明保存エンティティ解決を併用する。 コード、評価データセット、結果はGitHubで公開しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Identifying suitable datasets for a research question remains challenging because existing dataset search engines rely heavily on metadata quality and keyword overlap, which often fail to capture the semantic intent of scientific investigation. We introduce a literature-driven framework that discovers datasets from citation contexts in scientific papers, enabling retrieval grounded in actual research use rather than metadata availability. Our approach combines large-scale citation-context extraction, schema-guided dataset recognition with Large Language Models, and provenance-preserving entity resolution. We evaluate the system on eight survey-derived computer science queries and find that it achieves substantially higher recall than Google Dataset Search and DataCite Commons, with normalized recall ranging from an average of 47.47% to a highest value of 81.82%. Beyond recovering gold-standard datasets, the method also surfaces additional datasets not documented in the surveys. Expert assessments across five top-level Fields of Science indicate that a substantial portion of the additional datasets are considered high utility, and some are regarded as novel for the specific topics chosen by the experts. These findings establish citation-context mining as an effective and generalizable paradigm for dataset discovery, particularly in settings where datasets lack sufficient or reliable metadata. To support reproducibility and future extensions, we release our code, evaluation datasets, and results on GitHub (https://github.com/Fireblossom/citation-context-dataset-discovery).
• Abstract（参考訳）: 既存のデータセット検索エンジンはメタデータの品質とキーワードの重複に大きく依存しているため、科学的調査のセマンティックな意図をつかむことができないことが多いため、研究課題に適したデータセットを特定することは依然として困難である。 本稿では,学術論文の引用文脈からデータセットを抽出し,メタデータの可利用性ではなく,実際の研究利用に基づく検索を可能にする文献駆動型フレームワークを提案する。 提案手法は,大規模引用コンテキスト抽出,スキーマ誘導型データセット認識,大規模言語モデル,証明保存エンティティ解決を併用する。 このシステムは,8種類のコンピュータサイエンスクエリで評価した結果,平均47.47%から最高81.82%まで,Google Dataset SearchやDataCite Commonsよりも大幅に高いリコールを実現していることがわかった。 金標準データセットの回復以外にも、調査に記録されていない追加データセットも表示される。 5つのトップレベルの科学分野のエキスパートアセスメントは、追加データセットのかなりの部分が高実用性と見なされ、専門家が選んだ特定のトピックの斬新なものと見なされている。 これらの知見は、特にデータセットに十分なメタデータや信頼できるメタデータが欠如している場合に、引用コンテキストマイニングをデータセット発見の効果的で一般化可能なパラダイムとして確立する。 再現性と将来の拡張をサポートするため、コード、評価データセット、結果をGitHubでリリースしています(https://github.com/Fireblossom/citation-context-dataset-discovery)。

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