Matematiska formler är viktiga inom vetenskapen, men möta utmaningar av tvetydighet, på grund av användningen av ett litet antal identifierare för att representera ett enormt antal begrepp. Motsvarande till ord sense disambiguation i Natural Language Processing, vi disambiguate matematiska identifierare. Genom att betrakta formler och naturlig text som en monolitisk informationskälla kan vi extrahera semantiken hos identifierare i en process som vi kallar matematisk språkbehandling (MLP). Eftersom vetenskapssamfund tenderar att fastställa standardanteckningar (identifierare) använder vi dokumentdomänen för att dra slutsatsen om den faktiska betydelsen av en identifierare. Därför anpassar vi programvaruutvecklingskonceptet för namnrymder till matematisk notation. Därför lär vi oss namnrymdsdefinitioner genom att samla MLP-resultaten och kartlägga dessa kluster till ämnesklassificering schemata. Dessutom ger detta grundläggande insikter i användningen av matematiska notationer inom vetenskap, teknik, ingenjörsvetenskap och matematik. Vår guldstandardbaserade utvärdering visar att MLP extraherar relevanta identifieringsdefinitioner. Dessutom upptäcker vi att identifieringsnamnrymder förbättrar prestandan för automatisk identifieringsdefinitionsextraktion och höjer den till en nivå som inte kan uppnås enbart inom dokumentsammanhanget.
REF använder hierarkiska namngivna ämneskluster, kallade namnrymder, för att modellera semantiken hos matematiska identifierare.
Semantification of Identifiers in Mathematics for Better Math Information Retrieval
{'venue': "SIGIR '16", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}