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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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- Veröffentlichte Version
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DOI:
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https://doi.org/10.1145/3127526.3127531
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URL:
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https://madoc.bib.uni-mannheim.de/42818
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Weitere URL:
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https://dl.acm.org/citation.cfm?id=3127531
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URN:
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urn:nbn:de:bsz:180-madoc-428184
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Dokumenttyp:
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Konferenzveröffentlichung
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Erscheinungsjahr:
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2017
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Buchtitel:
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WOSP 2017 : 6th International Workshop on Mining Scientific Publications : Toronto, ON, Canada, June 19, 2017
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Titel einer Zeitschrift oder einer Reihe:
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ACM international conference proceedings series : AICPS
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Seitenbereich:
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24-28
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Veranstaltungstitel:
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6th International workshop On Mining Scientific Publications
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Veranstaltungsort:
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Toronto, ON, Canada
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Veranstaltungsdatum:
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19 June 2017
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Herausgeber:
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Knoth, Petr
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Ort der Veröffentlichung:
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New York, NY
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Verlag:
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ACM
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ISBN:
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978-1-4503-5388-5
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Sprache der Veröffentlichung:
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Englisch
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Einrichtung:
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Fakultät für Wirtschaftsinformatik und Wirtschaftsmathematik > Information Systems III: Enterprise Data Analysis (Ponzetto 2016-)
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Fachgebiet:
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004 Informatik
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Freie Schlagwörter (Englisch):
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Natural Language Processing , Convolutional Neural Networks , Citation Analysis , Word Embeddings
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Abstract:
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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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Lauscher, Anne
;
Glavaš, Goran
;
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Lauscher, Anne
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ORCID:
Lauscher, Anne, Glavaš, Goran, Ponzetto, Simone Paolo  ORCID: https://orcid.org/0000-0001-7484-2049 and Eckert, Kai
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