DeepShovel：一个由 AI 辅助的地球科学文献数据抽取在线协作平台
人机交互
2022-02-25 v2 人工智能
摘要
地球科学家以及许多领域的研究人员都需要阅读大量文献，以定位、提取并汇总相关结果和数据，从而支撑后续研究或构建科学数据库，然而目前尚无系统能很好地支持这一使用场景。在本文中，基于一项关于地球科学家如何协作标注文献并提取与汇总数据的形成性研究，我们提出了 DeepShovel，一个公开可用的 AI 辅助数据抽取系统以满足其需求。DeepShovel 利用最先进的神经网络模型，以人机协作的方式支持研究者轻松且准确地标注论文（PDF 格式）并从表格、图、地图等中提取数据。随后一项有 14 名研究者参与的后续用户评估表明，DeepShovel 提升了用户为构建科学数据库而进行数据抽取的效率，并促使团队形成规模更大但耦合更紧密的协作。
引用
@article{arxiv.2202.10163,
title = {DeepShovel: An Online Collaborative Platform for Data Extraction in Geoscience Literature with AI Assistance},
author = {Shao Zhang and Yuting Jia and Hui Xu and Ying Wen and Dakuo Wang and Xinbing Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2202.10163},
year = {2022}
}
备注
26 pages, 16 figures, 5 tables, manuscript submitted to CSCW2022