Abstract-I detta dokument behandlar vi problemet med dataset extraktion från forskningsartiklar. Med de växande digitala databaserna och efterfrågan på datacentrerad forskning i data mining community, att hitta lämpliga dataset för ett forskningsproblem har blivit ett viktigt steg i vetenskaplig forskning. Men med tanke på den stora variationen av dataanvändning inom vetenskaplig forskning är det mycket svårt att räkna ut vilka datauppsättningar som är mest användbara för ett visst forskningsämne. För att lindra detta problem, en automatiserad datauppsättning sökmotor är ett kraftfullt verktyg. I detta arbete föreslår vi ett nytt tillvägagångssätt för att extrahera datasetnamn från forskningsartiklar. Vi föreslår ett nytt sätt att använda "web intelligence" från akademiska sökmotorer och online ordböcker till min dataset namn från forskningsartiklar. Vi visar också en jämförelse mellan olika källor av "webbkunskap" genom att jämföra olika akademiska sökmotorer som Google scienced, Microsoft akademiska sökning. Prestanda för detta tillvägagångssätt utvärderas med hjälp av standardmått för informationshämtning, t.ex. precision, återkallande och F-mätning. Vi får ett F-mått på 80%. Denna noggrannhet är betydelsefull för ett oövervakat tillvägagångssätt. Index Terms-Dataset, informationssökning, webbbrytning, sökmotorer.
I REF har författarna föreslagit en ram för att hitta lämpliga datauppsättningar för forskningsproblem.
Data Extract: Mining Context from the Web for Dataset Extraction
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Machine Learning and Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}