本文讨论用于帮助科学内容提供商提供推荐工具的方法，该方法通过利用 ResearchGate 的统计数据来偏置训练数据集，并应用专门设计的后处理步骤到神经序列到序列模型中，以产生具有不同信息水平的标题的解决方案，以达到吸引人的同时也具有透明性的平衡。

Apr, 2019

本文提出了一种命名实体抽取系统，用于检测像沃尔玛这样的电商零售商产品标题中的属性。我们发现，将条件随机场和结构化感知器等序列标注算法与策略标准化方案结合起来，可以有效地从标题中提取产品属性值。

Aug, 2016

本论文介绍了一种自动的全文学术实体提取器 EneRex，用于从学术研究文章中提取技术细节，如数据集使用、任务目标、方法，并演示了如何从大规模数据集中提取关键见解和趋势，最终优于现有的模型，为未来的研究提供了讨论方向和指引。

Jul, 2022

本文提出了一种分析方法，用于从科学文档中发现定义和方法的模式，并使用该方法发现定义和方法的模式。

Jul, 2023

本文通过将问题建模为序列标注，并利用半监督学习方法和数据选择方案，提出了一个基于神经标注模型的关键短语提取和分类算法，该算法在 2017 年 SemEval 科学信息抽取任务中明显优于现有信息抽取方法。

Aug, 2017

本研究提出了一种针对未知类别的科学文献的文本分类的新方法，使用自然语言处理技术。该研究利用预训练的语言模型（特别是 SciBERT）从 ArXiv 数据集的摘要中提取有意义的表示。文本分类使用 K-Means 算法进行，并根据 Silhouette 得分确定最佳聚类数。结果表明，所提出的方法比传统的 arXiv 标签系统更有效地捕捉主题信息，从而改善了文本分类。该方法为科学研究文献快速增长的领域提供了更好的导航和推荐系统的潜力。

Sep, 2023

通过微调预训练的 Transformer 模型，利用实体标签或上下文实体表示，探索高效和有效的显著性实体检测方法。实验证明，这些直接的技术在不同规模和显著性定义的数据集上明显优于先前的工作。还研究了知识蒸馏技术，以有效地降低这些模型的计算成本，而不影响其准确性。最后，进行了广泛的分析和切除实验以描述所提出模型的行为。

May, 2024

本文介绍了一种基于深度学习模型与实体识别的自动生成研究论文摘要的方法，实验证明使用实体识别可以提高摘要质量。

Feb, 2023

该研究利用自然语言处理技术预测股票价格波动，旨在早期发现能够捕捉市场机会的经济、政治、社会和技术变化。通过从新闻文章中识别重要事实和事件，并使用这些事实与实体形成元组，以获取特定实体的市场变化摘要，最后结合所有摘要形成整篇文章的最终摘要。使用大型语言模型 GPT 3.5 进行摘要提取，并分析维基百科数据和《经济学家》的文章以建立公司和实体之间的关系。该研究旨在开发一种全面的系统，通过提前发现市场趋势和事件，为金融分析师和投资者提供更加明智的决策工具。

Oct, 2023

利用 arXiv 的元数据，通过学习这些数据中科学论文的主题标签，我们可以推断出其他大型语料库中与人工智能相关的论文，这种监督式方法可以一直更新，无需依赖于主题专家进行查询开发或标注。

Feb, 2020