יום שלישי, 15 בספטמבר 2026 LIVE
AI־INFO

כתבה arXiv cs.CL ·

מודלים רב-תכליתיים לזיהוי שמות מממנים

Multi-Functional Embedding Models for Funder Name Disambiguation in Scientific Publication Records
פותחו מודלים רב-תכליתיים לזיהוי שמות מממנים בפרסומים מדעיים. המודלים משתמשים בלמידה רב-משימתית והשגו דיוק של מעל 0.90. הם עולים על מודלים כלליים כגון GPT-5 ו-Gemini.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2609.09984v1 Announce Type: new Abstract: Understanding the historical allocation and distribution of research funding advances our knowledge of how scientific research is supported across fields, institutions, and regions. However, large-scale analyses are hindered by the lack of comprehensive funder name disambiguation solutions, as funder names often exhibit spelling variations, translations, abbreviations, and inconsistent levels of granularity. In this paper, we present a framework for developing multilingual, multi-functional funder name disambiguation models and demonstrate its application to research publications in biodiversity conservation. To construct a training dataset, we integrated the Research Organization Registry (ROR), which provides unique identifiers for research
קרא במקור המקורי