Mejorando los Sistemas de Recomendación de Citas
Un nuevo método mejora las recomendaciones de citas locales para investigadores.
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Tabla de contenidos
- El Desafío de Citar
- Enfoques para la Recomendación de Citas
- La Necesidad de un Mejor Sistema
- El Nuevo Sistema de Recomendación
- Construyendo un Mejor Conjunto de Datos
- Cómo Funciona el Sistema
- Prefetching de Candidatos
- Enriqueciendo las Recomendaciones
- Reordenando los Candidatos
- Importancia de la Fusión de Taxonomías
- Utilizando el Espacio Hiperbólico
- Evaluación del Sistema
- Conclusión
- Trabajo Futuro
- Fuente original
- Enlaces de referencia
Citar los documentos correctos es crucial cuando se escribe un documento científico. Ayuda a respaldar las afirmaciones hechas en la investigación. Sin embargo, con la creciente cantidad de literatura científica, encontrar documentos relevantes puede ser un desafío. Los Sistemas de Recomendación de citas ayudan a los autores a descubrir las referencias adecuadas para utilizar en su trabajo.
Hay dos formas principales de recomendar citas: local y global. La recomendación de citas local se centra en encontrar citas relevantes para un texto específico en un documento, mientras que la recomendación de citas global busca citas que se ajusten a todo el documento. Este artículo habla de un nuevo enfoque para la recomendación de citas local, que es un método más detallado que aborda las necesidades específicas de los autores.
El Desafío de Citar
Cuando los investigadores escriben documentos, a menudo hacen referencia a trabajos anteriores para establecer credibilidad y proporcionar contexto. El volumen creciente de literatura científica hace que sea difícil para los investigadores identificar qué documentos son más relevantes para su trabajo. Esta dificultad puede ralentizar el proceso de escritura y potencialmente afectar la calidad de la investigación.
Para abordar este problema, los sistemas de recomendación de citas tienen como objetivo sugerir documentos relevantes basados en el contenido del documento que se está escribiendo. Estos sistemas pueden facilitar a los autores encontrar referencias adecuadas, ahorrándoles tiempo y esfuerzo.
Enfoques para la Recomendación de Citas
Recomendación de Citas Local: Este método implica recomendar documentos que son relevantes para partes específicas del texto. Toma en cuenta el contexto inmediato de la cita, haciéndolo más preciso y consciente del contexto.
Recomendación de Citas Global: En contraste, este enfoque recomienda documentos para todo el documento basándose en factores generales como el título y el resumen. Aunque puede proporcionar una gama más amplia de referencias, puede no ser siempre tan relevante para citas específicas.
Este artículo se centra en la recomendación de citas local, que es más detallada y aborda los verdaderos desafíos que enfrentan los autores.
La Necesidad de un Mejor Sistema
Los sistemas existentes para la recomendación de citas dependen principalmente de información local o global. Sin embargo, a menudo no logran capturar cómo los autores interactúan con las citas en la vida real. La solución propuesta es un sistema de recomendación en tres etapas que toma en cuenta el contexto local, el contexto global y las relaciones entre diferentes conceptos de citas.
El objetivo es crear un sistema de recomendación más efectivo que se alinee mejor con la forma en que los investigadores citan trabajos y que se base en un conjunto de datos rico en contextos de citas.
El Nuevo Sistema de Recomendación
El nuevo sistema consta de tres partes principales:
Prefetcher: Este módulo recopila documentos candidatos basados en el contexto de la cita, que incluye el título, el resumen y la categoría del documento que cita. Genera una lista inicial de recomendaciones potenciales.
Enricher: Esta parte enriquece la lista de candidatos incorporando conocimiento adicional de redes de citas. Mejora las selecciones hechas por el prefetcher, proporcionando una lista de recomendaciones más robusta.
Reranker: Este módulo clasifica los candidatos finales producidos por el prefetcher y el enricher, asegurándose de que las mejores recomendaciones se destaquen.
Construyendo un Mejor Conjunto de Datos
Un aspecto importante de este trabajo es la creación de un nuevo conjunto de datos para entrenar y evaluar el sistema propuesto. Este conjunto de datos es más grande, denso y reciente que los Conjuntos de datos existentes, lo que lo convierte en un recurso valioso para tareas de recomendación de citas.
El nuevo conjunto de datos incluye millones de contextos de citas de varios dominios científicos. Está diseñado específicamente para facilitar la tarea de recomendar citas relevantes, proporcionando información rica sobre las citas y sus documentos correspondientes.
Cómo Funciona el Sistema
El sistema de recomendación funciona incorporando varios elementos de cita en un espacio que captura sus relaciones. Este enfoque ayuda a entender cómo se relacionan diferentes documentos y permite al sistema identificar las recomendaciones más relevantes.
Prefetching de Candidatos
En la primera etapa, el prefetcher examina el contexto de la cita y evalúa todos los documentos en la base de datos según su relevancia. Calcula similitudes entre la consulta y los posibles candidatos, produciendo una lista corta de los documentos más relevantes.
Enriqueciendo las Recomendaciones
A continuación, el módulo de enriquecimiento mejora la lista de candidatos considerando las relaciones entre los documentos que citan y los citados. Observa la red de citas local para identificar cómo interactúan estos documentos y refina aún más la lista de candidatos.
Reordenando los Candidatos
Finalmente, el reranker evalúa la lista enriquecida de candidatos y los clasifica según criterios precisos. Evalúa la relevancia del texto junto con la relación entre las categorías de los documentos, asegurándose de que las recomendaciones más apropiadas se presenten al autor.
Importancia de la Fusión de Taxonomías
Un aspecto crucial del sistema es la inclusión de la fusión de taxonomías. Crea representaciones más ricas de los conceptos de cita al vincular clasificaciones planas con una jerarquía más estructurada. Esto ayuda a garantizar que conceptos similares estén embebidos de cerca en el espacio de recomendaciones, mejorando la calidad de las recomendaciones.
Utilizando el Espacio Hiperbólico
El modelo aprovecha el espacio hiperbólico para tener en cuenta la compleja naturaleza de las relaciones de citas. Al proyectar los datos de citas en este espacio, el sistema puede obtener información sobre las conexiones entre diferentes documentos, apoyando recomendaciones más precisas.
Evaluación del Sistema
Para evaluar la efectividad del sistema propuesto, se sometió a pruebas exhaustivas en comparación con sistemas de recomendación de citas existentes. La evaluación se centró en varias métricas, incluyendo qué tan bien el nuevo sistema recomendaba las citas correctas en comparación con métodos tradicionales.
Las pruebas destacaron que el nuevo sistema superó consistentemente a los sistemas más avanzados en varios conjuntos de datos, demostrando mejoras significativas en la recuperación y otras métricas relevantes.
Conclusión
En resumen, este artículo presentó un enfoque novedoso para la recomendación de citas locales. Al considerar tanto contextos locales como globales, así como las relaciones entre citas, el sistema proporciona un medio más preciso y eficiente para que los investigadores descubran literatura relevante.
El conjunto de datos integral creado para este propósito mejora el proceso de recomendación, estableciendo un nuevo estándar para futuros sistemas de citas. Este trabajo sirve como base para investigaciones en curso sobre técnicas de recomendación de citas más efectivas, beneficiando en última instancia a los investigadores en sus esfuerzos de escritura académica.
Trabajo Futuro
Hay muchas posibilidades para desarrollos futuros en la recomendación de citas. Algunas áreas potenciales de mejora incluyen:
Incorporar Más Señales: Fuentes de datos adicionales, como patrones de interacción del usuario o tendencias en citas, pueden refinar aún más las recomendaciones.
Recomendaciones en Línea: Pasar de un modelo offline a un sistema en tiempo real podría permitir a los autores recibir recomendaciones mientras escriben, adaptándose a sus necesidades cambiantes.
Aplicación Más Amplia: Las técnicas desarrolladas aquí podrían aplicarse no solo a recomendaciones de citas, sino también a otras áreas de escritura académica e investigación.
Al seguir estas direcciones, el campo puede continuar evolucionando, asegurando que los investigadores tengan las herramientas que necesitan para navegar por el paisaje siempre en expansión de la literatura científica.
Título: SymTax: Symbiotic Relationship and Taxonomy Fusion for Effective Citation Recommendation
Resumen: Citing pertinent literature is pivotal to writing and reviewing a scientific document. Existing techniques mainly focus on the local context or the global context for recommending citations but fail to consider the actual human citation behaviour. We propose SymTax, a three-stage recommendation architecture that considers both the local and the global context, and additionally the taxonomical representations of query-candidate tuples and the Symbiosis prevailing amongst them. SymTax learns to embed the infused taxonomies in the hyperbolic space and uses hyperbolic separation as a latent feature to compute query-candidate similarity. We build a novel and large dataset ArSyTa containing 8.27 million citation contexts and describe the creation process in detail. We conduct extensive experiments and ablation studies to demonstrate the effectiveness and design choice of each module in our framework. Also, combinatorial analysis from our experiments shed light on the choice of language models (LMs) and fusion embedding, and the inclusion of section heading as a signal. Our proposed module that captures the symbiotic relationship solely leads to performance gains of 26.66% and 39.25% in Recall@5 w.r.t. SOTA on ACL-200 and RefSeer datasets, respectively. The complete framework yields a gain of 22.56% in Recall@5 wrt SOTA on our proposed dataset. The code and dataset are available at https://github.com/goyalkaraniit/SymTax
Autores: Karan Goyal, Mayank Goel, Vikram Goyal, Mukesh Mohania
Última actualización: 2024-05-26 00:00:00
Idioma: English
Fuente URL: https://arxiv.org/abs/2406.01606
Fuente PDF: https://arxiv.org/pdf/2406.01606
Licencia: https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Cambios: Este resumen se ha elaborado con la ayuda de AI y puede contener imprecisiones. Para obtener información precisa, consulte los documentos originales enlazados aquí.
Gracias a arxiv por el uso de su interoperabilidad de acceso abierto.
Enlaces de referencia
- https://www.latex-project.org/help/documentation/encguide.pdf
- https://github.com/goyalkaraniit/SymTax
- https://github.com/arxiv-vanity/arxiv-vanity
- https://github.com/CeON/CERMINE
- https://github.com/kermitt2/grobid
- https://arxiv.org/category
- https://tinyurl.com/22t2b43v
- https://github.com/kwang2049/easy-elasticsearch
- https://github.com/malteos/scincl
- https://tinyurl.com/yckhe7d6
- https://github.com/knmnyn/ParsCit
- https://github.com/allenai/s2orc