SAINE: Scientific Annotation and Inference Engine of Scientific Research

要約

私たちは、Label Studio や MLflow などの標準的なオープンソース ソフトウェアのセットに基づいた科学的注釈および推論 ENgine である SAINE を紹介します。
私たちのアノテーション エンジンが、より正確な分類のさらなる開発に役立つことを示します。
階層的分野分類に関するこれまでの研究に基づいて、学術出版物の空間を理解する際に SAINE を使用してその応用を実証します。
アノテーション結果のユーザー調査では、システムを利用して収集されたユーザー入力が分類プロセスをより深く理解するのに役立つことがわかりました。
私たちは、私たちの取り組みが透明性を高め、科学研究をより深く理解するのに役立つと信じています。
当社の注釈および推論エンジンは、下流のメタサイエンス プロジェクトをさらにサポートできます。
これらのプロジェクトに関する科学コミュニティからの協力やフィードバックを歓迎します。
デモビデオは https://youtu.be/yToO-G9YQK4 からアクセスできます。
無料登録すると、https://app.heartex.com/user/signup/?token=e2435a2f97449fa1 でライブ デモ Web サイトを利用できます。

要約(オリジナル)

We present SAINE, an Scientific Annotation and Inference ENgine based on a set of standard open-source software, such as Label Studio and MLflow. We show that our annotation engine can benefit the further development of a more accurate classification. Based on our previous work on hierarchical discipline classifications, we demonstrate its application using SAINE in understanding the space for scholarly publications. The user study of our annotation results shows that user input collected with the help of our system can help us better understand the classification process. We believe that our work will help to foster greater transparency and better understand scientific research. Our annotation and inference engine can further support the downstream meta-science projects. We welcome collaboration and feedback from the scientific community on these projects. The demonstration video can be accessed from https://youtu.be/yToO-G9YQK4. A live demo website is available at https://app.heartex.com/user/signup/?token=e2435a2f97449fa1 upon free registration.

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