Identifying Planetary Names in Astronomy Papers: A Multi-Step Approach

📄 arXiv: 2312.08579v2 📥 PDF

作者: Golnaz Shapurian, Michael J Kurtz, Alberto Accomazzi

分类: cs.CL, astro-ph.IM, cs.LG

发布日期: 2023-12-14 (更新: 2023-12-17)

💡 一句话要点

提出一种多步骤流程，用于识别天文论文中的行星地名，并实现高精度消歧。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 行星地名识别 命名实体识别 自然语言处理 知识图谱 大型语言模型

📋 核心要点

  1. 现有方法难以有效区分行星地名，因其与普通地名、人名重叠，且存在一词多义和同名异地的复杂情况。
  2. 该方法融合规则、统计、NLP模型和知识图谱，并引入本地LLM进行推理，实现行星地名的高精度识别。
  3. 实验结果表明，该方法在天文学论文数据集上实现了超过0.97的F1分数，显著提升了行星地名识别的准确性。

📝 摘要（中文）

在天文学出版物中自动识别行星地名面临诸多挑战，例如撞击坑、皱脊和湖泊等特征名称，它们可能与人名或地名重叠，且在不同语境下含义各异，甚至在不同天体上存在同名异物的情况。本文提出一种多步骤流程，结合了基于规则的过滤、统计相关性分析、词性标注（POS）、命名实体识别（NER）模型、混合关键词提取、知识图谱（KG）匹配以及本地部署的大型语言模型（LLM）推理，以应对这些挑战，可靠地识别行星地名。在天体物理数据系统（ADS）的天文学论文数据集上评估，该方法在行星地名消歧方面实现了超过0.97的F1分数。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决天文文献中行星地名自动识别的难题。现有方法难以有效区分行星地名，因为它们经常与普通地名、人名重叠，并且存在一词多义（例如，Apollo既指阿波罗登月计划，也指月球上的一个陨石坑）以及同名异地（例如，Adams陨石坑同时存在于月球和火星上）等复杂情况。这些歧义导致传统方法识别准确率低，需要人工干预。

核心思路：论文的核心思路是构建一个多步骤的流水线，利用多种技术手段互相补充，逐步消除歧义，从而提高行星地名识别的准确率。这种方法结合了规则、统计、自然语言处理和知识图谱等多种信息源，能够更全面地理解文本的含义，并做出更准确的判断。

技术框架：该方法的技术框架是一个多步骤的流水线，主要包含以下几个模块： 1. 基于规则的过滤：初步过滤掉明显不属于行星地名的词汇。 2. 统计相关性分析：利用统计方法分析词语与行星地名的相关性。 3. 词性标注（POS）：确定词语的词性，例如名词、形容词等。 4. 命名实体识别（NER）模型：识别文本中的命名实体，包括行星地名。 5. 混合关键词提取：提取文本中的关键词，辅助识别行星地名。 6. 知识图谱（KG）匹配：将识别出的实体与知识图谱中的行星地名进行匹配。 7. 大型语言模型（LLM）推理：利用本地部署的LLM进行推理，进一步消除歧义。

关键创新：该方法最重要的创新点在于融合了多种技术手段，并引入了本地部署的大型语言模型（LLM）进行推理。LLM能够理解上下文语境，从而更准确地判断词语的含义，有效解决了一词多义和同名异地的问题。此外，本地部署LLM避免了对外部API的依赖，提高了系统的稳定性和安全性。

关键设计：论文中没有详细描述关键参数设置、损失函数或网络结构等技术细节。但可以推断，NER模型的训练需要高质量的行星地名标注数据。LLM的微调可能使用了包含天文领域知识的语料库，以提高其在行星地名识别方面的性能。知识图谱的构建需要整合多个数据源，并进行实体对齐和关系抽取。

📊 实验亮点

该方法在天体物理数据系统（ADS）的天文学论文数据集上进行了评估，结果表明，该方法在行星地名消歧方面实现了超过0.97的F1分数。这一结果表明，该方法能够有效地识别天文文献中的行星地名，并显著提高识别的准确率。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于天文文献的自动分析和知识挖掘，例如自动构建行星地名索引、提取行星地名之间的关系、辅助天文研究人员快速定位相关文献等。此外，该方法也可推广到其他领域的命名实体识别任务中，例如地质学、地理学等。

📄 摘要（原文）

The automatic identification of planetary feature names in astronomy publications presents numerous challenges. These features include craters, defined as roughly circular depressions resulting from impact or volcanic activity; dorsas, which are elongate raised structures or wrinkle ridges; and lacus, small irregular patches of dark, smooth material on the Moon, referred to as "lake" (Planetary Names Working Group, n.d.). Many feature names overlap with places or people's names that they are named after, for example, Syria, Tempe, Einstein, and Sagan, to name a few (U.S. Geological Survey, n.d.). Some feature names have been used in many contexts, for instance, Apollo, which can refer to mission, program, sample, astronaut, seismic, seismometers, core, era, data, collection, instrument, and station, in addition to the crater on the Moon. Some feature names can appear in the text as adjectives, like the lunar craters Black, Green, and White. Some feature names in other contexts serve as directions, like craters West and South on the Moon. Additionally, some features share identical names across different celestial bodies, requiring disambiguation, such as the Adams crater, which exists on both the Moon and Mars. We present a multi-step pipeline combining rule-based filtering, statistical relevance analysis, part-of-speech (POS) tagging, named entity recognition (NER) model, hybrid keyword harvesting, knowledge graph (KG) matching, and inference with a locally installed large language model (LLM) to reliably identify planetary names despite these challenges. When evaluated on a dataset of astronomy papers from the Astrophysics Data System (ADS), this methodology achieves an F1-score over 0.97 in disambiguating planetary feature names.