الاستشهادات حاسمة خطاب علمي. إلى جانب توفير سياقات إضافية للأوراق البحثية، تعمل الاستشهادات كمسارات لتوجيه الأبحاث في مجال وكي تدبير مهم في فهم تأثير منشور بحثي. مع النمو السريع في المنشورات البحثية، أصبحت الحلول الآلية لتحديد الغرض وتأثير الاستشهادا
ت مهمة للغاية. تعد مهمة تصنيف سياق الاقتباس 3C المنظم كجزء من ورشة العمل الثانية حول معالجة المستندات العلمية @ Naacl 2021 مهمة مشتركة لمعالجة المشكلات المذكورة أعلاه. في هذه الورقة، نقدم فريقنا، تقديم IITP-CUNI @ 3C إلى المهام المشتركة 3C. بالنسبة للمهمة، تصنيف غرض سياق الاقتباس، نقترح إطارا تعليميا متعدد المهام العصبي الذي يسخر بالمعلومات الهيكلية للأوراق البحثية والعلاقة بين سياق الاقتباس والورقة المذكورة لتصنيف الاقتباس. بالنسبة للمهمة ب، تؤثر سياق الاقتباس على التصنيف، نستخدم مجموعة من الميزات البسيطة لتصنيف الاستشهادات بناء على أهميتها المتصورة. نحن نحقق أداء مماثل فيما يتعلق بأفضل أنظمة أداء في المهمة واحذف خط الأساس الأغلبية في المهمة B مع ميزات بسيطة للغاية.
توفر هذه الورقة لمحة عامة عن مهمة تصنيف سياق Citted Citted 2021 3c.تم تنظيم الطبعة الثانية من المهمة المشتركة كجزء من ورشة العمل الثانية بشأن معالجة الوثائق العلمية (SDP 2021).تتكون المهمة من اثنين من المهام الفرعية: تصنيف الاستشهادات بناء على الغرض
(فرعي أ) تأثير (فرعي ب) تأثير.كما هو الحال في العام السابق، استضافت كلا المهام على Kaggle واستخدم جزءا من بيانات ACT الجديدة.شارك ما مجموعه 22 فريقا في المراكب الفرعية أ، و 19 فريقا تنافس في المراكب الفرعية ب. تم احتلال جميع الأنظمة المشاركة في المرتبة على أساس ماكرو F-Score.تم الإبلاغ عن أعلى درجات من 0.26973 و 0.60025 عن التركيب الفرعي A و B على التوالي.
