CSO 分类器：基于本体驱动的学术论文研究主题检测
信息检索
2021-04-05 v1 人工智能
数字图书馆
摘要
根据研究主题对研究论文进行分类是一项重要任务，可提升其可检索性、辅助构建智能分析，并支持多种分析和理解研究环境的方法。本文提出 CSO 分类器，一种无监督的新方法，用于根据计算机科学本体（Computer Science Ontology, CSO）——一个涵盖计算机科学领域研究领域的综合本体——自动对研究论文进行分类。CSO 分类器以与研究论文关联的元数据（标题、摘要、关键词）为输入，返回从本体中抽取的一组研究概念。该方法在一个人工标注文章的金标准上进行了评估，相较替代方法取得了显著改进。
引用
@article{arxiv.2104.00948,
title = {The CSO Classifier: Ontology-Driven Detection of Research Topics in Scholarly Articles},
author = {Angelo A. Salatino and Francesco Osborne and Thiviyan Thanapalasingam and Enrico Motta},
journal= {arXiv preprint arXiv:2104.00948},
year = {2021}
}
备注
Conference paper at TPDL 2019