SciEv：为科学新闻查找科学证据论文
信息检索
2022-05-03 v1 人工智能
摘要
在过去十年中，许多报道科学突破与发现的科学新闻媒体涌现，使科学技术更贴近大众。然而，并非所有科学新闻文章都引用了恰当的来源，如原始科学论文。部分科学新闻文章包含被曲解、夸大或偏离原始论文所断言事实的信息。人工识别恰当引文费力且昂贵。因此，有必要自动搜索可作为给定科学新闻证据的相关科学论文。我们提出一个名为 SciEv 的系统，给定科学新闻文章搜索科学证据论文。该系统采用两阶段查询范式，第一阶段检索候选论文，第二阶段重排序。SciEv 的关键特征是第一阶段使用领域知识实体（DKE）查找候选，被证明比常规关键词更有效。在重排序阶段，我们探索新闻文章与候选论文的不同文档表示。为评估系统，我们编译了一个由来自 ScienceAlert 及类似网站的 100 对人工整理（新闻，论文）对组成的试点数据集。据我们所知，这是此类首个数据集。我们的实验表明 transformer 模型在 DKE 提取上表现最佳。系统在使用基于 TFIDF 的文本表示时达到 P@1=50%、P@5=71%、P@10=74%。基于 transformer 的重排序器取得可比性能但耗时两倍。我们将收集更多数据并测试系统的用户体验。
引用
@article{arxiv.2205.00126,
title = {SciEv: Finding Scientific Evidence Papers for Scientific News},
author = {Md Reshad Ul Hoque and Jiang Li and Jian Wu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2205.00126},
year = {2022}
}
备注
12 pages, 1 table, 4 figures