Smirnova, N., Mayr, P. Embedding models for supervised automatic extraction and classification of named entities in scientific acknowledgements. Scientometrics 129, 7261–7285 (2024).
https://doi.org/10.1007/s11192-023-04806-2
Danksagungen in wissenschaftlichen Arbeiten können Einblicke in Aspekte der wissenschaftlichen Gemeinschaft geben, wie z. B. Belohnungssysteme, Muster der Zusammenarbeit und verborgene Forschungstrends. Das Ziel des Papiers besteht darin, die Leistung verschiedener Einbettungsmodelle für die Aufgabe der automatischen Extraktion und Klassifizierung anerkannter Entitäten aus dem Anerkennungstext in wissenschaftlichen Arbeiten zu bewerten. Die Autor*innen entwickeln ein Modell, das für die umfassende Analyse von Danksagungstexten eingesetzt werden und möglicherweise einen großen Beitrag auf dem Gebiet der automatisierten Danksagungsanalyse leisten kann.