これは、PubMed論文の引用コンテキストを人々がよりよく理解できるようにすることを目的としたプロジェクトです。 p>
ディープラーニングモデルを使用して、これらの引用コンテキストを実質的な引用または通過する言及に分類するようにトレーニングしました。トレーニング済みのモデルは、引用コンテキストの約80％を正しく分類できます。また、引用が2つ以上の研究、方法、ツール、手法、または方法の比較に関するものであるかどうかに基づいて、これらの実質的な引用を3つのカテゴリにさらに分類するために、追加の分類を実行しました。 p>
分類は、人々がこれらの引用コンテキストの概念をよりよく理解するのに役立ちます。 p>
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