As part of its scholarly data efforts, the Internet Archive (IA) releases a first version of a citation graph dataset, named refcat, derived from scholarly publications and additional data sources. It is composed of data gathered by the fatcat cataloging project (the catalog that underpins IA Scholar), related web-scale crawls targeting primary and secondary scholarly outputs, as well as metadata from the Open Library project and Wikipedia. This first version of the graph consists of over 1.3B citations. We release this dataset under a CC0 Public Domain Dedication, accessible through Internet Archive. The source code used for the derivation process, including exact and fuzzy citation matching, is released under an MIT license. The goal of this report is to describe briefly the current contents and the derivation of the dataset.


翻译:作为其学术数据工作的一部分,因特网档案馆(IA)发布了第一期引证图表数据集,该数据集由学术出版物和补充数据来源提供,名为Refcat,由脂肪猫编目项目(作为IA学者基础的目录)收集的数据、针对初级和中级学术产出的相关网络规模爬行以及开放图书馆项目和维基百科的元数据组成。该图的第一版包含超过1.3B引文。我们在通过因特网档案馆查阅的CC0公共域域专用下发布了该数据集。用于衍生过程的源代码,包括精确和模糊的引用匹配,根据麻省理工学院许可证发布。本报告的目的是简要描述数据集的当前内容和衍生过程。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
61+阅读 · 2020年3月19日
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
167+阅读 · 2020年3月18日
开源书:PyTorch深度学习起步
专知会员服务
51+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
94+阅读 · 2019年10月10日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
已删除
将门创投
6+阅读 · 2018年12月3日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
Adversarial Variational Bayes: Unifying VAE and GAN 代码
CreateAMind
7+阅读 · 2017年10月4日
【推荐】TensorFlow手把手CNN实践指南
机器学习研究会
5+阅读 · 2017年8月17日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Hierarchical Graph Capsule Network
Arxiv
20+阅读 · 2020年12月16日
Arxiv
8+阅读 · 2019年5月20日
VIP会员
最新内容
《美陆军条例:陆军指挥政策(2026版)》
专知会员服务
4+阅读 · 今天8:10
《军用自主人工智能系统的治理与安全》
专知会员服务
4+阅读 · 今天8:02
《系统簇式多域作战规划范畴论框架》
专知会员服务
7+阅读 · 4月20日
高效视频扩散模型:进展与挑战
专知会员服务
3+阅读 · 4月20日
乌克兰前线的五项创新
专知会员服务
7+阅读 · 4月20日
 军事通信系统与设备的技术演进综述
专知会员服务
6+阅读 · 4月20日
《北约标准:医疗评估手册》174页
专知会员服务
5+阅读 · 4月20日
相关资讯
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
已删除
将门创投
6+阅读 · 2018年12月3日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
Adversarial Variational Bayes: Unifying VAE and GAN 代码
CreateAMind
7+阅读 · 2017年10月4日
【推荐】TensorFlow手把手CNN实践指南
机器学习研究会
5+阅读 · 2017年8月17日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员