从科学摘要中自动检测计算机科学领域的研究价值
计算与语言
2025-02-27 v2 数字图书馆
摘要
计算机科学（CS）在过去几十年里迅速发展，为各个领域提供计算工具和方法，并形成了新的跨学科社区。这种CS的增长显著影响了制度实践和相关研究社区。因此，探索CS相关研究社区所推崇的具体研究价值——即指导或激励研究态度或行动的基本信念——至关重要。先前的研究从小样本机器学习论文中手动分析研究价值。没有任何前期工作在来自不同研究子领域的大规模科学文本中自动检测CS的研究价值。本文引入了包含十个研究价值的详细标注方案，用于指导CS相关研究。基于该方案，我们构建价值分类器以规模化分析，并在跨越32个CS相关子领域、86个知名出版机构和十年时间的226,600篇论文摘要上进行系统性研究。
引用
@article{arxiv.2502.16390,
title = {Automatic Detection of Research Values from Scientific Abstracts Across Computer Science Subfields},
author = {Hang Jiang and Tal August and Luca Soldaini and Kyle Lo and Maria Antoniak},
journal= {arXiv preprint arXiv:2502.16390},
year = {2025}
}
备注
Paper accepted and presented at the 3rd International Conference of Science of Science & Innovation (ICSSI 2024) as an extended abstract