Syfte: Vår studie föreslår en bootstrappning-baserad metod för att automatiskt extrahera datausage uttalanden från akademiska texter. Design/metodologi/approach: Metoden för extraktion av data-användningsangivelser börjar med fröenheter och lär sig iterativt mönster och data-användningsangivelser från omärkt text. I varje iteration konstrueras nya mönster och läggs till i mönsterlistan baserat på deras beräknade poäng. Tre strategier för val av utsäde föreslås också i detta dokument. Metodens prestanda verifieras med hjälp av experiment på verkliga data som samlats in från datavetenskapliga tidskrifter. Resultaten visar att metoden kan uppnå tillfredsställande prestanda när det gäller precision för extraktion och extensibilitet av erhållna mönster. Även om den tredubbla representationen av meningar är effektiv och effektiv för att extrahera data-användning uttalanden, är det omöjligt att hantera komplexa meningar. Ytterligare funktioner som kan hantera komplexa meningar bör därför undersökas i framtiden. Praktiska konsekvenser: Utvinning av data-användningsutdrag är fördelaktigt för uppbyggnad av data-arkiv och underlättar forskning om data-användningsspårning, dataset-baserad vetenskaplig sökning och utvärdering av dataset.
I litteraturen REF studerade en bootstrapping-baserad metod för att automatiskt extrahera data-användning uttalanden från akademiska texter.
A Bootstrapping-based Method to Automatically Identify Data-usage Statements in Publications
{'venue': None, 'journal': 'Journal of Data and Information Science', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}