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Pattern-Based Acquisition of Scientific Entities from Scholarly Article Titles

  • 2021
  • OriginalPaper
  • Buchkapitel
Erschienen in:
Verfasst von
Jennifer D’Souza
Sören Auer
Erschienen in
Towards Open and Trustworthy Digital Societies
Verlag
Springer International Publishing

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Abstract

Das Kapitel befasst sich mit der wachsenden Herausforderung der Informationsüberflutung in der wissenschaftlichen Forschung und führt einen musterbasierten Ansatz ein, um herausragende wissenschaftliche Einheiten aus wissenschaftlichen Artikeltiteln zu extrahieren. Durch die Nutzung lexikosyntaktischer Muster kann das CL-Titles-Parser-Tool Forschungsprobleme, Lösungen, Ressourcen, Sprachen, Werkzeuge und Methoden identifizieren und zur Erstellung semantisch reicher wissenschaftlicher Wissensgrafiken beitragen. Diese SKGs können intelligente Such- und Filterfunktionen in digitalen Bibliotheken deutlich verbessern und Forschern eine effizientere Möglichkeit bieten, mit enormen Datenmengen zu navigieren. Die hohe Präzision des Tools bei der Gewinnung wissenschaftlicher Begriffe aus Artikeltiteln der Computerlinguistik zeigt sein Potenzial, die Art und Weise, wie wissenschaftliches Wissen organisiert und zugänglich gemacht wird, zu revolutionieren.
KI-Generiert

Diese Zusammenfassung des Fachinhalts wurde mit Hilfe von KI generiert.

Supported by TIB Leibniz Information Centre for Science and Technology, the EU H2020 ERC project ScienceGRaph (GA ID: 819536).

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Titel
Pattern-Based Acquisition of Scientific Entities from Scholarly Article Titles
Verfasst von
Jennifer D’Souza
Sören Auer
Copyright-Jahr
2021
Buch
Towards Open and Trustworthy Digital Societies

Print ISBN: 978-3-030-91668-8

Electronic ISBN: 978-3-030-91669-5

Copyright-Jahr: 2021

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-030-91669-5_31
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