从研究论文中进行领域无关的科技术语抽取
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2020-11-24 v1 数字图书馆
摘要
我们考察了从学术文章摘要中进行领域无关的科技术语抽取这一新任务，并给出两项贡献。首先，我们提出了一组在系统标注过程中识别出的通用科学概念。这组概念被用于在与领域专家的共同努力下，对来自科学技术与医学 10 个领域的科学摘要进行短语级标注。所得数据集用于一组基准实验，以（a）为该任务提供基线性能，（b）考察概念在领域间的可迁移性。其次，我们提出两个深度学习系统作为基线。特别地，我们建议采用主动学习来处理任务中的不同领域。实验结果表明：（1）非专家在咨询领域专家后可达到实质性一致，（2）基线系统取得了相当高的 F1 分数，（3）主动学习使我们能将所需训练数据量几乎减半。
引用
@article{arxiv.2001.03067,
title = {Domain-independent Extraction of Scientific Concepts from Research Articles},
author = {Arthur Brack and Jennifer D'Souza and Anett Hoppe and Sören Auer and Ralph Ewerth},
journal= {arXiv preprint arXiv:2001.03067},
year = {2020}
}
备注
Accepted for publishing in 42nd European Conference on IR Research, ECIR 2020