Welcome to the UPF Digital Repository

Automatic generation of descriptive related work reports

Show simple item record

dc.contributor.author AbuRa'ed, Ahmed Ghassan Tawfiq
dc.contributor.other Saggion, Horacio
dc.contributor.other Universitat Pompeu Fabra. Departament de Tecnologies de la Informació i les Comunicacions
dc.date.accessioned 2024-03-16T02:33:57Z
dc.date.available 2024-03-16T02:33:57Z
dc.date.issued 2020-11-12T12:22:31Z
dc.date.issued 2020-11-12T12:22:31Z
dc.date.issued 2020-10-16
dc.identifier http://hdl.handle.net/10803/669975
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10230/45766
dc.description.abstract A related work report is a section in a research paper which integrates key information from a list of related scientific papers providing context to the work being presented. Related work reports can either be descriptive or integrative. Integrative related work reports provide a high-level overview and critique of the scientific papers by comparing them with each other, providing fewer details of individual studies. Descriptive related work reports, instead, provide more in-depth information about each mentioned study providing information such as methods and results of the cited works. In order to write a related work report, scientist have to identify, condense/summarize, and combine relevant information from different scientific papers. However, such task is complicated due to the available volume of scientific papers. In this context, the automatic generation of related work reports appears to be an important problem to tackle. The automatic generation of related work reports can be considered as an instance of the multi-document summarization problem where, given a list of scientific papers, the main objective is to automatically summarize those scientific papers and generate related work reports. In order to study the problem of related work generation, we have developed a manually annotated, machine readable data-set of related work sections, cited papers (e.g. references) and sentences, together with an additional layer of papers citing the references. We have also investigated the relation between a citation context in a citing paper and the scientific paper it is citing so as to properly model cross-document relations and inform our summarization approach. Moreover, we have also investigated the identification of explicit and implicit citations to a given scientific paper which is an important task in several scientific text mining activities such as citation purpose identification, scientific opinion mining, and scientific summarization. We present both extractive and abstractive methods to summarize a list of scientific papers by utilizing their citation network. The extractive approach follows three stages: scoring the sentences of the scientific papers based on their citation network, selecting sentences from each scientific paper to be mentioned in the related work report, and generating an organized related work report by grouping the sentences of the scientific papers that belong to the same topic together. On the other hand, the abstractive approach attempts to generate citation sentences to be included in a related work report, taking advantage of current sequence-to-sequence neural architectures and resources that we have created specifically for this task. The thesis also presents and discusses automatic and manual evaluation of the generated related work reports showing the viability of the proposed approaches.
dc.description.abstract La sección de trabajos relacionados de un artículo científico resume e integra información clave de una lista de documentos científicos relacionados con el trabajo que se presenta. Para redactar esta sección del artículo científico el autor debe identificar, condensar/resumir y combinar información relevante de diferentes artículos. Esta tarea es complicada debido al gran volumen disponible de artículos científicos. En este contexto, la generación automática de tales secciones es un problema importante a abordar. La generación automática de secciones de trabajo relacionados puede ser considerada como una instancia del problema de resumen de documentos múltiples donde, dada una lista de documentos científicos, el objetivo es resumir automáticamente esos documentos científicos y generar la sección de trabajos relacionados. Para estudiar este problema, hemos creado un corpus de secciones de trabajos relacionados anotado manualmente y procesado automáticamente. Asimismo, hemos investigado la relación entre las citaciones y el artículo científico que se cita para modelar adecuadamente las relaciones entre documentos y, así, informar nuestro método de resumen automático. Además, hemos investigado la identificación de citaciones implícitas a un artículo científico dado que es una tarea importante en varias actividades de minería de textos científicos. Presentamos métodos extractivos y abstractivos para resumir una lista de artículos científicos utilizando su red de citaciones. El enfoque extractivo sigue tres etapas: cálculo de la relevancia las oraciones de cada artículo en función de la red de citaciones, selección de oraciones de cada artículo científico para integrarlas en el resumen y generación de la sección de trabajos relacionados agrupando las oraciones por tema. Por otro lado, el enfoque abstractivo intenta generar citaciones para incluirlas en un resumen utilizando redes neuronales y recursos que hemos creado específicamente para esta tarea. La tesis también presenta y discute la evaluación automática y manual de los resúmenes generados automáticamente, demostrando la viabilidad de los enfoques propuestos.
dc.description.abstract Una secció d’antecedents o estat de l’art d’un articulo científic resumeix la informació clau d'una llista de documents científics relacionats amb el treball que es presenta. Per a redactar aquesta secció de l’article científic l’autor ha d’identificar, condensar / resumir i combinar informació rellevant de diferents articles. Aquesta activitat és complicada per causa del gran volum disponible d’articles científics. En aquest context, la generació automàtica d’aquestes seccions és un problema important a abordar. La generació automàtica d’antecedents o d’estat de l’art pot considerar-se com una instància del problema de resum de documents. Per estudiar aquest problema, es va crear un corpus de seccions d’estat de l’art d’articles científics manualment anotat i processat automàticament. Així mateix, es va investigar la relació entre citacions i l’article científic que es cita per modelar adequadament les relacions entre documents i, així, informar el nostre mètode de resum automàtic. A més, es va investigar la identificació de citacions implícites a un article científic que és un problema important en diverses activitats de mineria de textos científics. Presentem mètodes extractius i abstractius per resumir una llista d'articles científics utilitzant el conjunt de citacions de cada article. L’enfoc extractiu segueix tres etapes: càlcul de la rellevància de les oracions de cada article en funció de les seves citacions, selecció d’oracions de cada article científic per a integrar-les en el resum i generació de la secció de treballs relacionats agrupant les oracions per tema. Per un altre costat, l’enfoc abstractiu implementa la generació de citacions per a incloure-les en un resum que utilitza xarxes neuronals i recursos que hem creat específicament per a aquest tasca. La tesi també presenta i discuteix l'avaluació automàtica i el manual dels resums generats automàticament, demostrant la viabilitat dels mètodes proposats.
dc.description.abstract Programa de doctorat en Tecnologies de la Informació i les Comunicacions
dc.format 176 p.
dc.format application/pdf
dc.format application/pdf
dc.language.iso eng
dc.publisher Universitat Pompeu Fabra
dc.rights L'accés als continguts d'aquesta tesi queda condicionat a l'acceptació de les condicions d'ús establertes per la següent llicència Creative Commons: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.rights http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.rights info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.source TDX (Tesis Doctorals en Xarxa)
dc.title Automatic generation of descriptive related work reports
dc.type info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
dc.type info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.date.modified 2024-03-15T10:58:02Z
dc.subject.keyword Scientific document analysis
dc.subject.keyword Literature reviews
dc.subject.keyword Abstractive summarization
dc.subject.keyword Scientific literature mining
dc.subject.keyword Scientific text summarization
dc.subject.keyword Citation-based summarization
dc.subject.keyword Convolutional neural networks
dc.subject.keyword Language resources
dc.subject.keyword Recurrent neural networks
dc.subject.keyword Sequence to sequence learning.
dc.subject.keyword 62


Files in this item

Files Size Format View

There are no files associated with this item.

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

Search DSpace


Advanced Search

Browse

My Account

Statistics

In collaboration with Compliant to Partaking