导读

随着科学文献出版数量的增加，NLP 工具在科学文献写作、检索和归档上都起到愈发重要的作用。例如，之前的一些研究围绕引用推荐、学科分类、自动摘要，以及学术预训练语言模型等方面展开。除此之外，科学文献作为一种高质量语料，也为许多 NLP 任务提供了天然有标注数据。已有的数据集资源通常基于预发表平台或搜索引擎，包括论文全文，引用图谱等类型。然而，这些工作主要基于英文，在中文领域，目前还没有公开的科学文献资源和对应的下游任务，这在一定程度上限制了中文 NLP 的发展。

为了填补这一空白，本文提出了 CSL-大规模中文科学文献数据集，包含约 40 万篇中文论文元数据（标题、摘要、关键词以及学科领域标签）。此外，为了提供中文科学文献基准测评，本文设计了 4 个下游任务数据集，包括文本摘要、关键词生成、论文门类分类（13 类）和论文学科分类（67 类）。

本工作的主要贡献如下：

整理和公开首个中文科学文献数据集 CSL，可以被用作预训练语料或学术相关 NLP 下游任务数据；
基于 CSL，提供中文科学文献基准测评，用于评估语言模型处理科学文献时的性能；
提供中文 text-to-text 语言模型作为基线模型，实验结果展示了目前的 NLP 方法对中文科学文献理解的局限。

数据集

本文数据源自国家科技资源共享服务工程技术研究中心，获取 2010 至 2020 年发表的中文期刊论文数据，根据《中文核心期刊目录》进行筛选并标注领域标签。具体来说，根据核心期刊的信息，为每个期刊标注所属的学科领域，并只保留专注于单一学科的期刊。因此，可以根据论文发表所在的期刊，得到论文的学科和门类标签。CSL 数据集具有广泛的学术领域分布，分为 13 个门类一级标签（例如，理学、工学）和 67 个学科二级标签（例如，计算机科学与技术、电子信息）。数据分布如图所示：

与相关工作相比，CSL 具有如下特点：

更广的领域分布。已有的科学文献数据通常针对某个或某些领域，而 CSL 几乎包含所有中文研究领域，并且具有更细粒度的标注。
新的数据源。已有的资源从通常从 Arxiv、PubMed 等数据源中收集。CSL 源自中文核心期刊，对现有数据资源产生互补。
更高的质量和准确性。现有的数据源例如 Arxiv 的一些论文没有经过同行评审，而 CSL 源自中文核心期刊的已发表论文，因此潜在地具有更高质量。在另一方面，CSL 直接获取论文元数据，不经过 PDF/LaTeX 解析，准确率更高。

学术论文的元数据包含丰富的语义信息，使它成为一种天然有标注数据。预测这些信息之间的相互关系可以构成许多 NLP 任务，例如用论文摘要预测标题可以视为一个文本摘要任务；用论文标题预测所属领域则是文本分类任务。这样的组合可以有很多种，如下图所示：

基于 CSL 衍生的下游任务，本文构建了 4 个常见任务作为基准测评，包括文本摘要、关键词生成、论文学科分类和论文门类分类。我们选取了 10,000 条数据，根据 0.8 : 0.1 : 0.1 的比例划分训练集、验证集和测试集。这个划分是在不同的任务中共享的，允许多任务学习和测评。测评任务包括： 1. 文本摘要（标题生成）：根据论文摘要预测标题。目前的中文文本摘要任务主要集中在新闻领域，我们提供首个科学文献摘要任务。 2. 关键词生成：根据输入的论文标题和摘要，预测一组论文关键词。据我们所知，我们提供首个中文关键词数据集。3. 学科/门类分类：根据论文的标题或摘要，预测论文所属的学科和门类。

实验

本文在多任务上测评了常见的 text-to-text 模型，包括 T5、BART 和 PEGASUS。由于这些模型还没有公开的中文预训练权重，本文基于 CLUE Corpus Small 语料在 UER-py 框架上进行从头预训练。此外，还用论文摘要作为语料，增量训练 CSL-T5 模型。下游任务训练使用多任务学习。

根据实验结果分析，T5 的性能优于其他模型，此外，增量训练的 CSL-T5 在大部分任务上都有进一步提升，这展示了 CSL 作为预训练语料的有效性。与单任务训练的结果相比，多任务训练效果更好。我们认为这是由于 CSL 衍生出的各种任务同属于科学文献领域，因此模型更容易在不同的任务之间共享知识，提供潜在的性能增益。总体而言，目前的预训练语言模型能够在科学文献任务上取得较好的性能，然而这还不能满足现实场景的需求，需要在未来的研究中进一步探索和提升。

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COLING 2022 | 中国地质大学、深圳大学、腾讯联合CSL-大规模中文科学文献数据集

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