Investigating convolutional networks and domain-specific embeddings for semantic classification of citations


Lauscher, Anne ; Glavaš, Goran ; Ponzetto, Simone Paolo ; Eckert, Kai


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DOI: https://doi.org/10.1145/3127526.3127531
URL: https://madoc.bib.uni-mannheim.de/42818
Weitere URL: https://dl.acm.org/citation.cfm?id=3127531
URN: urn:nbn:de:bsz:180-madoc-428184
Dokumenttyp: Konferenzveröffentlichung
Erscheinungsjahr: 2017
Buchtitel: WOSP 2017 : 6th International Workshop on Mining Scientific Publications : Toronto, ON, Canada, June 19, 2017
Titel einer Zeitschrift oder einer Reihe: ACM international conference proceedings series : AICPS
Seitenbereich: 24-28
Veranstaltungstitel: 6th International workshop On Mining Scientific Publications
Veranstaltungsort: Toronto, ON, Canada
Veranstaltungsdatum: 19 June 2017
Herausgeber: Knoth, Petr
Ort der Veröffentlichung: New York, NY
Verlag: ACM
ISBN: 978-1-4503-5388-5
Sprache der Veröffentlichung: Englisch
Einrichtung: Fakultät für Wirtschaftsinformatik und Wirtschaftsmathematik > Information Systems III: Enterprise Data Analysis (Ponzetto 2016-)
Fachgebiet: 004 Informatik
Freie Schlagwörter (Englisch): Natural Language Processing , Convolutional Neural Networks , Citation Analysis , Word Embeddings
Abstract: Citation graphs and indices underpin most bibliometric analyses. However, measures derived from citation graphs do not provide insights into qualitative aspects of scientific publications. In this work, we aim to semantically characterize citations in terms of polarity and purpose. We frame polarity and purpose detection as classification tasks and investigate the performance of convolutional networks with general and domain-specific word embeddings on these tasks. Our best performing model outperforms previously reported results on a benchmark dataset by a wide margin.




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