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MP-BERT4REC: Recommending Multiple Positive Citations for Academic Manuscripts via Content-Dependent BERT and Multi-Positive Triplet MP-BERT4REC : Recommander plusieurs citations positives pour les manuscrits académiques via BERT dépendant du contenu et triplet multi-positif

Yang ZHANG, Qiang MA

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Résumé:

Compte tenu du nombre rapidement croissant d’articles universitaires, rechercher et citer des références appropriées est devenu une tâche non triviale lors de la composition d’un manuscrit. Recommander une poignée d’articles candidats à une ébauche de travail pourrait alléger le fardeau des auteurs. Les approches conventionnelles de recommandation de citations envisagent généralement de recommander une citation de vérité terrain à partir d'un manuscrit d'entrée pour un contexte de requête. Cependant, il est courant qu’un contexte donné soit soutenu par deux ou plusieurs paires de co-citations. Nous proposons ici une nouvelle modélisation d'articles scientifiques pour les recommandations de citations, à savoir le modèle BERT multi-positif pour la recommandation de citations (MP-BERT4REC), conforme à une série d'objectifs triplet multi-positifs pour recommander plusieurs citations positives pour un contexte de requête. L'approche proposée présente les avantages suivants : Premièrement, les objectifs multi-positifs proposés sont efficaces pour recommander plusieurs candidats positifs. Deuxièmement, nous adoptons des distributions de bruit sur la base des fréquences de co-citation historiques ; ainsi, MP-BERT4REC est non seulement efficace pour recommander des paires de co-citation à haute fréquence, mais il améliore également considérablement les performances de récupération des paires de co-citation à basse fréquence. Troisièmement, la stratégie d'échantillonnage de contexte dynamique proposée capture les intentions de citation macroscopiques d'un manuscrit et permet aux intégrations de citations de dépendre du contenu, ce qui permet à l'algorithme d'améliorer encore les performances. Des expériences de recommandation positive unique et multiple ont confirmé que MP-BERT4REC apporte des améliorations significatives par rapport aux méthodes actuelles. Il récupère également efficacement la liste complète des co-citations et des paires historiquement basses fréquences, mieux que les travaux antérieurs.

Publication
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E105-D No.11 pp.1957-1968
Date de publication
2022/11/01
Publicisé
2022/08/08
ISSN en ligne
1745-1361
DOI
10.1587/transinf.2022EDP7034
Type de manuscrit
PAPER
Catégories
Traitement du langage naturel

Auteurs

Yang ZHANG
  China Construction Bank
Qiang MA
  Kyoto University

Mots-clés

Table des matières