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Uso de la intuición artificial en una clasificación minimalista y diferenciada de resúmenes científicos para la gestión de carteras tecnológicas

Created by
  • Haebom

Autor

Prateek Ranka, Fred Morstatter, Alexandra Graddy-Reed, Andrea Belz

Describir

Este artículo destaca la dificultad de automatizar la clasificación de resúmenes científicos y propone un proceso denominado "intuición artificial" para superar las limitaciones de los métodos actuales de utilización de metadatos (texto disperso, etiquetas redundantes). Este método genera metadatos mediante un modelo de lenguaje a gran escala (LLM), genera etiquetas a partir de resúmenes públicos de la Fundación Nacional de Ciencias de EE. UU. (NSF) y, posteriormente, aplica el método a resúmenes de la Fundación Nacional de Ciencias Naturales de China (NSFC) para analizar las tendencias de financiación de la investigación. Los resultados demuestran la viabilidad de este método para actividades estratégicas como la gestión de portafolios de investigación y el descubrimiento de tecnología.

Takeaways, Limitations

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Takeaways:
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La «intuición artificial» impulsada por LLM ofrece nuevas posibilidades para automatizar la clasificación de resúmenes científicos.
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Demuestra el potencial de utilizar el análisis de resúmenes de NSF y NSFC para analizar las tendencias de financiación de la investigación.
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Puede contribuir a actividades estratégicas como la gestión de la cartera de investigación y el descubrimiento de tecnología.
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Limitations:
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Se necesita una mayor verificación de la precisión y confiabilidad de la generación de metadatos utilizando LLM.
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Dado que los resultados se limitan a los datos NSF y NSFC, se debe verificar su generalización a otros conjuntos de datos.
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Se necesita una definición clara y un alcance del concepto de "intuición artificial".
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