要約
学術文献が増え続けるにつれて、研究者は関連リソースを効果的に検索することがますます困難に直面しています。
既存のデータベースや検索エンジンでは、包括的で文脈に即した学術文献のコレクションを提供するには不十分なことがよくあります。
この問題に対処するために、私たちは自然言語処理 (NLP) 技術を活用する新しいフレームワークを提案します。
このフレームワークは、特定の研究ドメイン内の学術文献の検索、要約、クラスタリングを自動化します。
私たちのアプローチの有効性を実証するために、サイバー リスク文献向けに特別に設計された NLP を利用したリポジトリである CyLit を紹介します。
CyLit は、コンテキスト固有のリソースへのアクセスを提供し、動的かつ急速に進化するサイバー リスク分野の傾向の追跡を可能にすることで、研究者を支援します。
大量のデータの自動処理を通じて、当社の NLP を利用したソリューションは、学術文献検索の効率と特異性を大幅に高めます。
CyLit の文献分類結果を調査論文で提示された結果や ChatGPT によって生成された結果と比較し、このツールがサイバーリスク研究文献に提供する独特の洞察を強調します。
NLP 技術を使用して、研究者が学術リソースを発見、分析、活用する方法に革命を起こし、最終的にはさまざまな知識領域の進歩を促進することを目指しています。
要約(オリジナル)
As the body of academic literature continues to grow, researchers face increasing difficulties in effectively searching for relevant resources. Existing databases and search engines often fall short of providing a comprehensive and contextually relevant collection of academic literature. To address this issue, we propose a novel framework that leverages Natural Language Processing (NLP) techniques. This framework automates the retrieval, summarization, and clustering of academic literature within a specific research domain. To demonstrate the effectiveness of our approach, we introduce CyLit, an NLP-powered repository specifically designed for the cyber risk literature. CyLit empowers researchers by providing access to context-specific resources and enabling the tracking of trends in the dynamic and rapidly evolving field of cyber risk. Through the automatic processing of large volumes of data, our NLP-powered solution significantly enhances the efficiency and specificity of academic literature searches. We compare the literature categorization results of CyLit to those presented in survey papers or generated by ChatGPT, highlighting the distinctive insights this tool provides into cyber risk research literature. Using NLP techniques, we aim to revolutionize the way researchers discover, analyze, and utilize academic resources, ultimately fostering advancements in various domains of knowledge.
arxiv情報
| 著者 | Linfeng Zhang,Changyue Hu,Zhiyu Quan |
| 発行日 | 2024-09-10 05:41:40+00:00 |
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