वैज्ञानिक टेक्स्ट माइनिंग अकादमिक साहित्य पर लागू एक प्राकृतिक-भाषा-प्रसंस्करण पाइपलाइन है। SciBERT (Beltagy et al., 2019) और SPECTER (Cohan et al., 2020) जैसे डोमेन-विशिष्ट प्रीट्रेन्ड मॉडल में निहित, यह स्वचालित रूप से पूर्ण-पाठ पत्रों या सार से परिकल्पनाओं, पद्धतियों, निष्कर्षों और विद्वत्तापूर्ण योगदानों को निकालता है, जिससे व्यवस्थित समीक्षा स्वचालन, अनुसंधान-प्रवृत्ति विश्लेषण और बड़े पैमाने पर विज्ञान मानचित्रण सक्षम होता है।
Beltagy, I., Lo, K., & Cohan, A. (2019). SciBERT: A Pretrained Language Model for Scientific Text. EMNLP 2019. link ↗
Cohan, A., Feldman, S., Beltagy, I., Downey, D., & Weld, D. (2020). SPECTER: Document-Level Representation Learning using Citation-Informed Transformers. ACL 2020. link ↗
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ScholarGate. (2026, June 1). Scientific Text Mining (Scholarly NLP). ScholarGate. https://scholargate.app/hi/text-mining/scientific-text-mining