从代码与文本中自动创建及人工辅助策展可计算科学模型
软件工程
2022-03-01 v1 人工智能
计算与语言
摘要
科学模型是更好理解和预测复杂系统行为的关键。科学模型最完整的呈现，包括支撑其可用性的关键假设与参数，通常嵌入在相关的源代码和文档中，这些可能采用各种（可能已过时的）编程实践和语言。如果领域专家不熟悉代码，就无法完整理解科学模型的实现。此外，快速的研究与开发迭代使得跟上不断演进的科学模型代码库具有挑战性。为应对这些挑战，我们开发了一个用于自动创建和人工辅助策展可计算科学模型知识图谱的系统，该系统在任意相关行内注释和外部文档的上下文中分析模型代码。我们的系统使用知识驱动与数据驱动相结合的方法，从代码和文本文档中的方程识别并提取相关概念，以领域术语对模型进行语义标注。这些模型被转换为可执行的 Python 函数，并可进一步组合为复杂工作流以回答不同形式的领域驱动问题。我们展示了使用源自 NASA 高超声速空气动力学网站的代码及关联文本数据集所获得的实验结果。
引用
@article{arxiv.2202.13739,
title = {Automated Creation and Human-assisted Curation of Computable Scientific Models from Code and Text},
author = {Varish Mulwad and Andrew Crapo and Vijay S. Kumar and James Jobin and Alfredo Gabaldon and Nurali Virani and Sharad Dixit and Narendra Joshi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2202.13739},
year = {2022}
}