ट्रांसफॉर्मर मॉडल्स प्रेसीडिक्ट पेपर इम्पैक्ट मैट्रिक्स फॉर टाइटल्स एंड एब्सट्रैक्ट्स, इवैल्युएटेड अक्रॉस वन मिलियन लेख
एक अध्ययन ने 14 नवंबर को वैज्ञानिक रिपोर्ट में परीक्षण किया कि क्या ट्रांसफार्मर मॉडल अकेले खिताब और अमूर्त से कागज प्रभाव मीट्रिक की भविष्यवाणी कर सकते हैं। लेखक, कैमरून सी. यंग और मार्क डी. सुची ने तीन मेट्रिक्स को निशाना बनाया: प्रति वर्ष उद्धरण, Altmetric स्कोर, और अमेरिकी राष्ट्रीय स्वास्थ्य संस्थान iCite प्रणाली से सापेक्ष उद्धरण अनुपात (RCR)।
प्रतिनिधि बेसलाइन मॉडल के रूप में बायोबीईआरटी का उपयोग करते हुए, अंतिम मूल्यांकन में एक मिलियन सामान्य विज्ञान और चिकित्सा लेख शामिल थे। मेडिकल डेटासेट पर, बायोबीईआरटी 0.494 के एफ1, 0.504 की सटीकता और 0.382 के एमसीसी तक प्रति वर्ष उद्धरण के लिए पहुंच गया; Altmetric स्कोर के लिए 0.468 और 0.354 के एमसीसी का एक F1; और 0.516 का एक F1 और 0.405 का MCC iCite RCR के लिए।
मॉडल ने उच्चतम और निम्नतम प्रभाव quintiles में पेपर को अलग करने में सर्वश्रेष्ठ प्रदर्शन किया, और मध्य quintiles पर कमजोर थे।
स्रोत: GSM · संयुक्त राज्य अमेरिका (अंग्रेज़ी संस्करण · मूल चीनी संस्करण)
फ़ोटो: 图：Transformer 模型的整体架构示意图，左侧为编码器、右侧为解码器。来源：Daniel Voigt Godoy (dvgodoy)，Wikimedia Commons，CC BY 4.0。 / Photo: Diagram of the overall Transformer model architecture, encoder on the left and decoder on the right. Source: Daniel Voigt Godoy (dvgodoy), Wikimedia Commons, CC BY 4.0.
