Generative Adversarial Networks based on Mixed-Attentions for Citation Intent Classification in Scientific Publications

� � �� ���������������� ���� (�� maGAN)������ ���������������� ���������������� ���������������� ���������������� �������� SciCite ����� ������������ maGAN � ������ Macro-F1 0.8532� Abstract We propose the mixed-attention-based Generative Adversarial Network (named maGAN), and apply it for citation intent classification in scientific publication. We select domain-specific training data, propose a mixed attention mechanism, and employ generative adversarial network architecture for pre-training language model and fine-tuning to the downstream multi-class classification task. Experiments were conducted on the SciCite datasets to compare model performance. Our proposed maGAN model achieved the best Macro-F1 of 0.8532. ������������������ ��������� Keywords:� attentions, pretrained language models, citation intents, scientific publications. 1� �� ������������������� ������������������� ������������������� ������������������� ������� (crowdsourcing) ������ ������������������� ������������������� ELMo (Peters et al., 2018)�GPT (Radford et al., 2018) � BERT (Devlin et al., 2019) ����� ������������������� ������������������� � BERT ���BERT ���������� ������������������� ������������������� ������������������� ������ SciCite (Cohan et al., 2019) ������� � � � � � � � � � � � � � Semantic Scholar ��� (Ammar et al., 2018)����� ������������������� ������������������� ������������������� � ��� SciBERT (Beltagy et al., 2020) � BERT ��������� Macro-F1 ���� ��� ����� SciCite ���������� � � � � � � � � � � � � � � � � � S2ORC ��� (Lo et al., 2020) ������� ����(mixed-attention, ma)������� ������������������������ Generative Adversarial Networks based on Mixed-Attentions for Citation Intent Classification in Scientific Publications ��� Yuh-Shyang Wang, ��� Chao-Yi Chen, ��� Lung-Hao Lee ������������ Department of Electrical Engineering National Central University {107521135, 107501543}@ncu.edu.tw, lhlee@ee.ncu.edu.tw The 33rd Conference on Computational Linguistics and Speech Processing (ROCLING 2021) Taoyuan, Taiwan, October 15-16, 2021. The Association for Computational Linguistics and Chinese Language Processing 280 � � (Generative Adversarial Network, GAN)��� �� maGAN�� SciCite ������� Macro-F1 � 0.8532�� BERT � 0.844 � SciBERT � 0.8499 ��� ������������������ ��������� maGAN ������� �������������� 2� ���� ������� (pretrained language models) ������������������� ������������������� ��������������Word2Vec (Mikolov et al., 2013) �� GloVe (Pennington et al., 2014)����� LSTM (Hochreiter and Schmidhuber, 1997) � � � � � � � CoVe (McCann et al., 2017) � ELMo �Peters et al., 2018� ������������������� �� �������(multi-head attention) � Transformer (Vaswani et al., 2017) ������ �������������� LSTM �� ���GPT �� Transformer ������� ������������������� ��Google � 2019 ���� BERT ���� ������� Transformer������� ������������������� ���������������� (Masked Language Model, MLM) �������(Next Sentence Prediction, NSP) �MLM ����� ������������������� NSP ����������������� ���������������� NSP � ������������������� �����ELECTRA (Clark et al., 2020) �� ������ (replaced token detection)��� ������������������� ������������������� �������������������� ConvBERT (Jiang et al., 2020) � � � � ELECTRA ��������������� �� ������������������ ������������������ BERT � � � � � � � � � � � � � Wikipedia�Common Crawl �������� ������������������� ������������������� �� BioBERT (Lee et al., 2020)������ �������� Clinical-BERT (Alsentzer et al., 2020)���������� SciBERT (Beltagy et al., 2020) ����������� �������������������� ������������ SciBERT �� � 2020 � � � � � � � � � � � (The Semantic Scholar Open Research Corpus, S2ORC) (Lo et al., 2020)��������� �� Semantic Scholar ������ (Ammar et al., 2020)����� MAG (Shen et al., 2018)� arXiv � PubMed �� 811 �������� �������������������� ������� 3� ���� 3.1� ����� Bahdanau …

Content truncated to 500 words