Den förkunskaper om den retoriska strukturen av vetenskapliga abstracts är användbar för olika text-mining uppgifter såsom informationsextrahering, informationshämtning, och automatisk sammanfattning. I detta dokument presenteras ett nytt tillvägagångssätt för att kategorisera meningar i vetenskapliga sammanfattningar i fyra avsnitt, mål, metoder, resultat och slutsatser. Metod: Formalisera kategorisering uppgift som en sekventiell märkning problem, använder vi Villkorliga Random Fields (CRFs) för att kommentera sektionsetiketter till abstrakta meningar. Träningen corpus förvärvas automatiskt från Medline abstracts. RESULTAT: Den föreslagna metoden överträffade de tidigare tillvägagångssätten och uppnådde 95,5% per-sentence noggrannhet och 68,8% per-abstrakt noggrannhet. SLUTSATSER: De experimentella resultaten visade att CRF kunde modellera abstrakternas retoriska struktur på ett lämpligare sätt.
REF använder ett 4-vägs klassificeringssystem för sammanfattningar av vetenskapliga dokument för att identifiera mål, metoder, resultat och slutsatser.
Identifying Sections in Scientific Abstracts using Conditional Random Fields
{'venue': 'Proceedings of the Third International Joint Conference on Natural Language Processing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}