Scientific text mining은 학술 문헌에 적용되는 자연어 처리(NLP) 파이프라인입니다. SciBERT (Beltagy et al., 2019) 및 SPECTER (Cohan et al., 2020)와 같은 도메인 특화 사전 훈련 모델에 기반하여, 전체 텍스트 논문 또는 초록에서 가설, 방법론, 결과 및 학술적 기여를 자동으로 추출하여 체계적 문헌고찰 자동화, 연구 동향 분석 및 대규모 과학 지도 제작을 가능하게 합니다.
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/ko/text-mining/scientific-text-mining