Сходство документов на основе аспекта на примере научных статей

Традиционные измерения сходства документов обеспечивают крупномодульное разграничение между схожими и несхожими документами. Обычно эти измерения не рассматривают в каких аспектах два документа являются схожими. Это ограничивает степень структурирования прикладных задач, таких как рекомендательные системы, которые полагаются на сходство документов. В статье понятие сходства расширяется аспектом информации через выполнение задачи классификации пар документов. Оценивается сходство документов на основе аспекта на примере научных публикаций. Ссылки в статьях отражают сходство по аспекту, например, часть названия, в котором встречается ссылка, выполняет функции категории для пары цитирующей и цитируемой статьи. Использовался ряд вариаций моделей Transformer, таких как ROBERTa, ELECTRA, XLNet и BERT, и они сравнивались с ведущей моделью LSTM. Наши эксперименты проводились на двух недавно созданных наборах данных, подсчитывающих 172 073 научные статьи из собраний ACL Anthology и CORD-19. Относительно выполнения результаты определяют в качестве лучшей систему SciBERT. Качественное исследование обосновывает наши количественные результаты. Выводы стимулируют проведение дальнейших исследований сходства документов на основе аспекта и разработку рекомендательных систем на основе оценки технологий. Наборы данных, коды и подготовленные модели являются публично доступными.