Article Ranking With Citation Context Analysis
Summary:
It is hard to detect important articles in a specific context. Information retrieval techniques based on full text search can be inaccurate to identify main topics and they are not able to provide an indication about the importance of the article. Generating a citation network is a good way to find most popular articles but this approach is not context aware. The text around a citation mark is generally a good summary of referred article. So citation context analysis presents an opportunity to use the wisdom of crowd for detecting important articles in a context sensitive way. In this work, we analyze citation contexts to rank articles properly for a given topic. The model proposed here uses citation contexts in order to create a directed and weighted citation network based on the target topic. We create a directed and weighted edge between two articles if citation context contains terms from the term set we created for the target topic. Then we apply common ranking algorithms for the vertices of network. We showed that this method successfully detects the most prominent articles in a given topic. The biggest contribution of this approach is that we are able to identify important articles in the target topic even though they don't contain the term represents the interested context.
Özet:
Belirli bir konuda makaleleri önem sırasına göre sıralamak zordur. Tam metni tarama üzerine kurulu olan bilgi çıkarım teknikleri makalelerin ana konularını tespit etmekte çok başarılı değillerdir. Ayrıca bu bilgi çıkarım teknikleri makalenin önemi konusunda bir çıkarımda bulunamazlar. Bir atıf ağı oluşturmak, en çok önemli olan makaleleri bulmak için iyi bir yöntem olabilir, ancak bu yöntem de makalelerin konusu ile bir ilişki kuramamaktadır. Bir atıf işaretçiğinin çevresindeki metin genellikle atıfta bulunulan makalenin iyi bir özetidir. Bu nedenle, atıf metni analizi konu bazında makaleleri önem sırasına göre sıralamak için araştırmacıların konu üzerindeki genel kanısını kullanmak için bir fırsat sunar. Bu çalışmada verilen bir konu içindeki makaleleri önem sırasına göre sıralamak için atıf metinlerini analiz ediyoruz. Burada sunduğumuz model, hedef konu üzerine kurulu olan yönlü ve ağırlıklı bir atıf ağı kurmak amacıyla atıf metinlerini kullanıyor. Eğer atıf metni hedef konu için oluşturduğumuz terimler grubundan herhangi bir terimi kapsarsa, bu iki makale arasında atıf verenden atıf alana doğru yönlü ve ağırlıklı bir çizgi oluşturuyoruz. Bundan sonra bu ağın çizgeleri sıralamak için genel olarak kullanılan ağ üzerindeki çizge sıralama algoritmalarını kullanıyoruz. Deneylerimizin sonucunda, bu metodun verilen bir konuda en önemli makaleleri üst sıralarda sıraladığını gösterdik. Önerdiğimiz yaklaşımın en büyük katkısı ise verilen bir terim için ilgili makaleler bu terimi içermese dahi sistemimizin bu makaleleri de sırayabilmesidir.