Vi presenterar VizioMetrix, en plattform som tar fram visuell information från den vetenskapliga litteraturen och gör den tillgänglig för användning i nya informationssökningsapplikationer och för studier som tittar på mönster av visuell information över miljontals papper. Nya idéer förmedlas visuellt i den vetenskapliga litteraturen genom figurer -diagram, foton, visualiseringar, tabeller - men dessa visuella element är fortfarande inneslutna i det omgivande papperet och svåra att använda direkt för att underlätta information upptäckt uppgifter eller longitudinell analys. Mycket få tillämpningar i informationssökning, akademisk sökning, eller bibliometri använder sig direkt av siffrorna, och ingen försöker känna igen och utnyttja den typ av figur, som kan användas för att öka interaktionen med en stor corpus av vetenskaplig litteratur. VizioMetrix plattform behandlar en corpus av dokument, klassificerar siffrorna, organiserar resultaten i en cloudhosted databaser, och driver tre distinkta program för att stödja bibliometrisk analys och informationshämtning. Den första ansökan stöder informationssökning uppgifter genom att tillåta snabb surfning av sekretessbelagda siffror. Den andra applikationen stöder longitudinell analys av visuella mönster i litteraturen och underlättar datautvinning av dessa siffror. Det tredje programmet stöder crowdsourced taggning av siffror för att förbättra klassificering, öka sökning, och underlätta nya typer av analyser. Vår första corpus är hela PubMed Central (PMC), och kommer att släppas till allmänheten tillsammans med denna uppsats; vi välkomnar andra forskare att utnyttja dessa resurser.
Lee och Al. REF extraherar bilder från ett stort antal vetenskapliga artiklar och klassificerar figurtyperna (t.ex. ekvation, diagram, diagram, diagram och tabell).
VizioMetrix: A Platform for Analyzing the Visual Information in Big Scholarly Data
{'venue': 'WWW', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}