NLP-KG: A System for Exploratory Search of Scientific Literature in Natural Language Processing

要約

科学文献の検索は探索的なものであることが多く、ユーザーは特定の分野や概念にまだ精通していませんが、それについて詳しく知りたいと考えています。
ただし、既存の科学文献検索システムは通常、キーワードベースの検索検索に合わせて調整されているため、探索の可能性が制限されています。
私たちは、なじみのない自然言語処理 (NLP) 分野の研究文献の調査をサポートするように設計された機能豊富なシステムである NLP-KG を提案します。
セマンティック検索に加えて、NLP-KG を使用すると、ユーザーは関心のある分野を簡単に紹介する調査論文を簡単に見つけることができます。
さらに、研究分野の階層グラフにより、ユーザーは分野とその関連分野について理解を深めることができます。
最後に、チャット インターフェイスを使用すると、ユーザーは NLP のなじみのない概念や特定の記事について質問し、科学出版物から得た知識に基づいた回答を得ることができます。
私たちのシステムはユーザーに包括的な探索の可能性を提供し、さまざまな分野間の関係の調査、NLP における馴染みのない概念の理解、および関連する研究文献の検索をサポートします。
デモ、ビデオ、コードは https://github.com/NLP-Knowledge-Graph/NLP-KG-WebApp から入手できます。

要約(オリジナル)

Scientific literature searches are often exploratory, whereby users are not yet familiar with a particular field or concept but are interested in learning more about it. However, existing systems for scientific literature search are typically tailored to keyword-based lookup searches, limiting the possibilities for exploration. We propose NLP-KG, a feature-rich system designed to support the exploration of research literature in unfamiliar natural language processing (NLP) fields. In addition to a semantic search, NLP-KG allows users to easily find survey papers that provide a quick introduction to a field of interest. Further, a Fields of Study hierarchy graph enables users to familiarize themselves with a field and its related areas. Finally, a chat interface allows users to ask questions about unfamiliar concepts or specific articles in NLP and obtain answers grounded in knowledge retrieved from scientific publications. Our system provides users with comprehensive exploration possibilities, supporting them in investigating the relationships between different fields, understanding unfamiliar concepts in NLP, and finding relevant research literature. Demo, video, and code are available at: https://github.com/NLP-Knowledge-Graph/NLP-KG-WebApp.

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