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Utilisation de l'intuition artificielle dans une classification distincte et minimaliste des résumés scientifiques pour la gestion des portefeuilles technologiques

Created by
  • Haebom

Auteur

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

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Cet article souligne la difficulté d'automatiser la classification des résumés scientifiques et propose un processus appelé « intuition artificielle » pour surmonter les limites des méthodes existantes d'utilisation des métadonnées (texte clairsemé, étiquettes redondantes). Cette méthode génère des métadonnées à l'aide d'un modèle de langage à grande échelle (MLL), les étiquettes sont générées à partir de résumés accessibles au public de la National Science Foundation (NSF) des États-Unis, puis appliquée aux résumés de la National Natural Science Foundation of China (NSFC) afin d'analyser les tendances de financement de la recherche. Les résultats démontrent la faisabilité de cette méthode pour des activités stratégiques telles que la gestion de portefeuilles de recherche et la découverte technologique.

Takeaways, Limitations_

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Takeaways:
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L'« intuition artificielle » basée sur le LLM offre de nouvelles possibilités pour automatiser la classification des résumés scientifiques.
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Il montre le potentiel de l’utilisation de l’analyse abstraite NSF et NSFC pour analyser les tendances de financement de la recherche.
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Il peut contribuer à des activités stratégiques telles que la gestion de portefeuille de recherche et la découverte de technologies.
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Limitations:
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Une vérification supplémentaire de l’exactitude et de la fiabilité de la génération de métadonnées à l’aide de LLM est nécessaire.
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ÉTant donné que les résultats sont limités aux données NSF et NSFC, la généralisabilité à d’autres ensembles de données doit être vérifiée.
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Une définition claire et une portée du concept d’« intuition artificielle » sont nécessaires.
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