Ekstrakcija metapodatkov s pomočjo strojnega učenja

Author:

Sabadin Ivančica1

Affiliation:

1. Alma Mater Europaea, ECM, Maribor, Slovenija

Abstract

Namen prispevka je raziskovati tehnike ekstrakcije metapodatkov s pomočjo strojnega učenja. Uporabljena je bila metoda pregleda literature iz podatkovnih baz ProQuest, Scopus in Emerald Insight. Rezultati so pokazali, da so tehnike strojnega učenja že uveljavljene na področju ekstrakcije metapodatkov iz znanstvene literature. Najboljše rezultate so pokazale rešitve, ki združujejo analizo postavitve dokumenta in proces ekstrakcije metapodatkov. Glede na raziskave o ekstrakciji metapodatkov s pomočjo strojnega učenja lahko sklepamo, da je treba dodatno analizirati orodja in modele strojnega učenja GROBID, CERMINE, XTRACT, BERT, Mask R‑CNN in BiLSTM. Na podlagi izkušnjah ekstrakcije metapodatkov iz znanstvene literature je treba prilagoditi modele za ekstrakcijo metapodatkov iz arhivskega gradiva.

Publisher

Pokrajinski arhiv Maribor

Subject

Library and Information Sciences,Public Administration

Reference32 articles.

1. Bijari, K. (2022). Enhanced Semi-Automated Metadata Extraction, Acquisition, and Management via Web Technologies and Machine Learning Models for NeuroMorpho.Org. Doktorska disertacija. Fairfax: George Mason University.

2. Bouabdallah, A, Gavilan J., Gerbl J. in Patumcharoenpol, P. (2021). Multimodal Approach for Metadata Extraction from German Scientific Publications. Pridobljeno 18. julija 2023 s spletne strani: https://arxiv.org/abs/2111.05736. DOI: https://doi.org/10.48550/arXiv.2111.05736.

3. Boukhers, Z., Beili, N., Hartmann, T., Goswami, P. in Zafar, A.. (2021). MexPub: Deep Transfer Learning for Metadata Extraction from German Publications. 2021 ACM/IEEE Joint Conference on Digital Libraries (JCDL). URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/9651740. DOI: https://doi.org/10.1109/JCDL52503.2021.00076.

4. Brownlee, J. (2017). Deep Learning for Natural Language Processing. San Juan: Machine Learning Mastery.

5. Choi, J., Kong, H., Yoon, H., Oh, H. S., in Jung, Y. (2021). LAME: Layout Aware Metadata Extraction Approach for Research Articles. Pridobljeno 18. julija 2023 s spletne strani: https://arxiv.org/abs/2112.12353. DOI: https://doi.org/10.48550/arXiv.2112.12353.

同舟云学术

1.学者识别学者识别

2.学术分析学术分析

3.人才评估人才评估

"同舟云学术"是以全球学者为主线,采集、加工和组织学术论文而形成的新型学术文献查询和分析系统,可以对全球学者进行文献检索和人才价值评估。用户可以通过关注某些学科领域的顶尖人物而持续追踪该领域的学科进展和研究前沿。经过近期的数据扩容,当前同舟云学术共收录了国内外主流学术期刊6万余种,收集的期刊论文及会议论文总量共计约1.5亿篇,并以每天添加12000余篇中外论文的速度递增。我们也可以为用户提供个性化、定制化的学者数据。欢迎来电咨询!咨询电话:010-8811{复制后删除}0370

www.globalauthorid.com

TOP

Copyright © 2019-2024 北京同舟云网络信息技术有限公司
京公网安备11010802033243号  京ICP备18003416号-3