Apr, 2023

文献综述的层次目录生成：基准评估

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TL;DR本研究以文獻綜述的目錄生成為挑戰，構建了涵蓋 13.8k 個目錄和 120k 個參考文獻的英文文獻綜述目錄數據集，並通過端到端和管線方法進行了多方面的評估與分析，提出了基於語義和結構相似度的模型性能評估方式。結果顯示，本研究提出的生成方法與評估指標具有較高的效果和品質，並且為以後的相關研究提供了方向。
发现论文，激发创造
  • 科学文档的层次多标签分类

    本文介绍一种新的数据集 SciHTC，包含 186,160 篇论文和 1,233 个学科分类，建立了层次化多标签文本分类的强基线，并提出了一种多任务学习方法来进行主题分类，获得 Macro-F1 得分 34.57％，显示这个数据集提供了显著的研究机会。

    Nov, 2022

  • 基于层次元数据感知的弱监督文档分类

    本研究介绍了 HiMeCat，一种基于嵌入式生成框架的弱监督文档分类方法，它能够有效地整合文本、元数据和标签层次结构，并通过数据增强和联合表示学习模块进一步优化分类效果。

    Oct, 2020

  • 异构图上层次表示学习的跨语言引文建议

    本研究提出了一种新颖的方案，通过异构图上的分层表示学习来进行跨语言引用推荐，可以优化出在图上定位重要的跨语言邻域的概率，实验结果显示该方法不仅可以超越现有的基线模型，而且可以提高跨语言引用推荐任务的表现。

    Dec, 2018

  • LitLLM: 科学文献综述工具包

    利用大型语言模型（LLM）的检索增强生成（RAG）原理和专门的提示与指示技术，我们提出了一个工具包来减少文献综述的时间和工作量，建立了我们的工具包作为一种高效的替代方法。

    Feb, 2024

  • SciReviewGen：用于自动文献综述生成的大规模数据集

    通过 SciReviewGen 数据集，我们评估了最近基于 Transformer 的文献综述生成模型在文献综述生成任务上的表现，其中包含用于文献综述生成扩展的 Fusion-in-Decoder 模型，并且发现自动生成的摘要已经可以和人工撰写的综述媲美，但是也揭示出文献综述自动生成的挑战，例如幻觉和缺乏详细信息。

    May, 2023

  • 学术洞察调查的层次树结构知识图谱

    为了支持初学者研究人员进行研究调查，本研究旨在建立一种具有层次结构的树状知识图，反映研究主题的继承洞察和学术论文之间的相关洞察。

    Feb, 2024

  • 长篇科学文档的基于话语的无监督摘要

    本文提出了一种基于无监督的基于图的排名模型，用于提取科学文献的摘要。我们的方法假定源文档采用两级分层图表示，并利用不对称的位置提示来确定句子的重要性。在 PubMed 和 arXiv 数据集上的结果表明，我们的方法在自动指标和人工评价方面优于强无监督基线。此外，其性能与许多基于监督学习的方法相当。这些结果表明，篇章结构中的模式是确定科学文章重要性的强有力信号。

    May, 2020

  • 生成大量学术论文结构化摘要：数据集和方法

    提出了一种名为 CAST 的归类对齐和稀疏变换器的自动摘要方法，使用 BigSurvey 数据集，将超过 7000 份调查论文的摘要作为目标摘要，430,000 篇参考论文的摘要作为输入文档，赢得了各种高级自动摘要方法的比较实验。

    Feb, 2023

  • 检索增强的意见摘要的分层索引

    我们提出了一种无监督的抽象意见总结方法，将提取性方法的可归因性和可扩展性与大型语言模型（LLMs）的连贯性和流畅性相结合。

    Mar, 2024

  • 使用分层透明表示法的多标签分类方法，应用于文章审核员推荐

    本文提出了一种多标签分类的方法，使用分层透明表示方法，并提出了一种简单的基于多标签的评审人分配策略，以选择适当的评审人，同时还在粗粒度的粒度中探索了论文 - 评审人推荐。

    Dec, 2019