ترغب بنشر مسار تعليمي؟ اضغط هنا

حجة التعدين لمعالجة المستندات العلمية: أخذ الأسهم والنظر إلى الأمام

Argument Mining for Scholarly Document Processing: Taking Stock and Looking Ahead

146   0   0   0.0 ( 0 )
 تاريخ النشر 2021
  مجال البحث الذكاء الاصناعي
والبحث باللغة English
 تمت اﻹضافة من قبل Shamra Editor




اسأل ChatGPT حول البحث

جدال التعدين أهداف الهياكل باللغة الطبيعية المتعلقة بالترجمة الشفوية والإقناع التي هي أساسية في التواصل العلمي.ينطوي معظم الخطاب العلمي على تفسير الأدلة التجريبية ومحاولة إقناع العلماء الآخرين بتبني نفس الاستنتاجات.في حين أن دراسات التعدين المختلفة للحجة قد تناولت مقالات الطلاب والمقالات الإخبارية، فإن تلك التي تستهدف الخطاب العلمي لا تزال نادرة.تقوم هذه الورقة بالمسوحات الحالية بالعمل الموجود في حجة تعدين الخطاب العلمي، ويوفر نظرة عامة على النماذج الحالية والبيانات والمهام والتطبيقات الحالية.نحدد عددا من التحديات الرئيسية التي تواجه الحجة التعدين في المجال العلمي، وتشير إلى بعض الحلول الممكنة والاتجاهات المستقبلية.

المراجع المستخدمة
https://aclanthology.org/
قيم البحث

اقرأ أيضاً

مع سرعة البحوث المتزايدة بشكل مفيد والحجم المرتفع للاتصال العلمي، يواجه العلماء مهمة شاقة. ليس فقط يجب عليهم مواكبة الأدبيات المتزايدة في مجالاتهم ذات الصلة، كما يحتاج العلماء بشكل متزايد إلى إعادة صياغة العلوم الزائفة والإضاءة. تحفز هذه الاحتياجات ت ركيزا متزايدا على الأساليب الحسابية لتعزيز البحث والتلخيص وتحليل الوثائق العلمية. ومع ذلك، فإن خيوط البحث المختلفة بشأن معالجة الوثائق العلمية تظل مجزأة. للوصول إلى مجتمع NLP و AI / ML الأوسع، بجميع الجهود الموزعة في هذا المجال، وتمكين الوصول المشترك إلى البحث المنشور، عقدنا ورشة العمل الثانية بشأن معالجة الوثائق العلمية (SDP) في Naacl 2021 كحدث افتراضي (HTTPS: //sdproc.org/2021/). تتألف ورشة عمل SDP من مسار أبحاث وثلاثة محادثات مدعوة وثلاث مهام مشتركة (LongsUMM 2021، SEXIVER، و 3C). تم توجيه البرنامج نحو تطبيق NLP واسترجاع المعلومات والتعدين البيانات للمستندات العلمية، مع التركيز على تحديد وحلول الحلول لفتح التحديات.
مع الزيادة في عدد الأوراق الأكاديمية المنشورة، تم وضع توقعات متزايدة على البحوث المتعلقة بدعم عملية الكتابة للأوراق العلمية. في الآونة الأخيرة، تم إجراء البحوث على مهام مختلفة مثل جدارة الاقتباس (الحكم على ما إذا كانت الجملة تتطلب الاقتباس) توصية الا قتباس وتوليد نص الاستشهاد. ومع ذلك، نظرا لأن كل مهمة تمت دراستها وتقييمها باستخدام البيانات التي تم تطويرها بشكل مستقل، فمن المستحيل حاليا التحقق مما إذا كانت هذه المهام يمكن أن تقطع أنابيبها بنجاح للاستخدام الفعال في كتابة المستندات العلمية. في هذه الورقة، نحدد أولا سلسلة من المهام المتعلقة بكتابة المستندات العلمية التي يمكن أن تكون خطاء. بعد ذلك، نقوم بإنشاء مجموعة بيانات من الأوراق الأكاديمية التي يمكن استخدامها لتقييم كل مهمة بالإضافة إلى سلسلة من هذه المهام. أخيرا، باستخدام DataSet، نقيم مهام جدارة الاقتباس وتوصية الاقتباس وكذلك كلتا المهام المتكاملة. توضح نتائج تقييماتنا أن النهج المقترح واعد.
على الرغم من التقدم الرائع في مجال الوسائط الحسابية، غالبا ما تعتمد نظم الحوار المعنية ذات المهام الجدلية على المعرفة المهيكلة حول الحجج وعلاقاتها. نظرا لأن الاستحواذ اليدوي لهياكل الوسيطة هذه تستغرق وقتا طويلا، فإن النظم المقابلة غير مرنة فيما يتعلق بالموضوعات التي يمكنهم مناقشتها. لمعالجة هذه المشكلة، نقترح مجموعة من أنظمة الحوار الجدلية مع تكنولوجيا البحث الحجة التي تمكن النظام من مناقشة أي موضوع يقوم بمحرك البحث قادرا على العثور على حجج مناسبة. يستخدم نهجنا تصنيف العلاقة المستندة إلى التعلم في التعلم لتعيين الحجج المستردة في بنية شجرة عامة للاستخدام في أنظمة الحوار. نقيم النهج مع حالة من محرك البحث الفني ونموذج حوار تم إدخاله مؤخرا في دراسة مستخدم مكثفة فيما يتعلق بتماسك الحوار. تختلف النتائج بين الموضوعات التي تم التحقيق فيها (وبالتالي تعتمد على جودة البيانات الأساسية) ولكنها في بعض الحالات قريبة بشكل مدهش من النتائج التي تحققت مع هيكل الوسيطة المشروح يدويا.
يفهم فهم الوسيلة اللغوية على نطاق واسع بنفس أهمية مهام المصب مثل الإجابة على السؤال ورسم الرسم البياني المعرفي.قد يتوقع أيضا الاستفادة من التعلم الرسم البياني الاستيباري من الاهتمام بالطريقة.نقوم ببناء الرسوم البيانية الاستيبارية باستخدام Corpus News التي تمت تصفيتها مع محلل طريقة، وإظهار أن معدلات تجريد مشروط من المسندات في الواقع تزيد الأداء.هذا يشير إلى أنه بالنسبة لبعض المهام، فإن البراغماتية لتعديل مشروط للندوات يسمح لهم بالمساهمة كدليل على الاستلام.
في هذا البرنامج التعليمي، سنظهر أين نحن وأين سنكون في هؤلاء الباحثين المهتمين بهذا الموضوع.نقسم هذا البرنامج التعليمي في ثلاثة أجزاء، بما في ذلك تعدين الرأي المالي الخشبي، والتعدين الرأي المالي المحتلة الجميلة، والاتجاهات البحثية المحتملة.يبدأ هذا ال برنامج التعليمي بتقديم المكونات في الرأي المالي المقترح في جدول أعمالنا ويلخص دراساتها ذات الصلة.كما نسلط الضوء على مهمة تعني آراء العملاء تجاه الخدمات المالية في صناعة الاصطناعي، ومقارنتها بالآراء المعتادة.سيتم تناول العديد من الأسئلة البحوث المحتملة.نأمل أن تكتسب جمهور هذا البرنامج التعليمي لمحة عامة عن التعدين في الرأي المالي ومعرفة اتجاهات البحث الخاصة بهم.

الأسئلة المقترحة

التعليقات
جاري جلب التعليقات جاري جلب التعليقات
سجل دخول لتتمكن من متابعة معايير البحث التي قمت باختيارها
mircosoft-partner

هل ترغب بارسال اشعارات عن اخر التحديثات في شمرا-اكاديميا