解决 PST-KDD-2024 OAG-Challenge 的方法
计算与语言
2024-07-19 v1 机器学习
摘要
本文介绍了在 KDD-2024 OAG-Challenge 论文来源轨迹赛中获得第二名的解决方案。我们的解决方案主要基于两种方法，BERT 和 GCN，最终通过结合 BERT 和 GCN 的推理结果来实现互补的性能。在 BERT 方案中，我们专注于处理论文参考文献中出现的片段，并通过多种操作减少片段中的冗余干扰，以便更精细地处理 BERT 接收到的信息。在 GCN 方案中，我们通过嵌入模型将论文片段、摘要和标题等信息映射到高维语义空间，尝试在标题、摘要和片段之间构建边缘，以整合上下文关系以进行判断。最终，我们的解决方案在比赛中取得了 0.47691 的优异成绩。
引用
@article{arxiv.2407.12827,
title = {The Solution for The PST-KDD-2024 OAG-Challenge},
author = {Shupeng Zhong and Xinger Li and Shushan Jin and Yang Yang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.12827},
year = {2024}
}