NLP-KG：面向自然语言处理领域的科学文献探索性搜索系统
计算与语言
2024-07-08 v2
摘要
科学文献搜索往往是探索性的，即使用户尚不熟悉某个特定领域或概念，但希望进一步了解其内容。然而，现有的科学文献搜索系统通常针对基于关键词的查找搜索进行优化，限制了探索的可能性。我们提出了 NLP-KG，一个功能丰富的系统，旨在支持自然语言处理 (NLP) 领域文献的探索。除了语义搜索功能外，NLP-KG 允许用户轻松查找提供领域快速介绍的综述论文。此外，领域研究层次结构图帮助用户熟悉该领域及其相关领域。最后，聊天界面允许用户询问关于不熟悉的概念或特定文章的问题，并能从科学出版物检索到的知识中获得答案。我们的系统为用户提供了全面的探索可能性，支持他们在不同领域之间进行探究、理解不熟悉的 NLP 概念，并查找相关研究文献。演示、视频和代码均可在 https://github.com/NLP-Knowledge-Graph/NLP-KG-WebApp 查阅。
引用
@article{arxiv.2406.15294,
title = {NLP-KG: A System for Exploratory Search of Scientific Literature in Natural Language Processing},
author = {Tim Schopf and Florian Matthes},
journal= {arXiv preprint arXiv:2406.15294},
year = {2024}
}
备注
Accepted to ACL 2024 System Demonstrations