Tudományosztályozás az MTMT-ben: MI és más lehetőségek = Scientific Classification in the Hungarian Science Bibliography (MTMT): AI and Other Possibilities

Micsik, András and Tanácsi, Roland and Kukucska, Ákos and Nagy, Kadosa (2025) Tudományosztályozás az MTMT-ben: MI és más lehetőségek = Scientific Classification in the Hungarian Science Bibliography (MTMT): AI and Other Possibilities. In: Oktatási, kutatási és közgyűjteményi infrastruktúrák és tartalmak: digitális transzformáció felsőfokon : NETWORKSHOP 2025 : 34. Országos Informatikai Konferencia : 2025. május 13–15. Széchenyi István Egyetem, Győr. Hungarnet Egyesület, Budapest, pp. 47-57. ISBN 978-615-6792-15-0

Preview

Text 48_fejezet_NETWORKSHOP_2025.pdf - Published Version Available under License Creative Commons Attribution. Download (745kB) | Preview

Abstract

A Magyar Tudományos Művek Tára (MTMT) 2.0 rendszere 2018-as indulása óta az OECD által gondozott Frascati-hierarchia szerinti kategorizálást támogatja a tudományterületi besorolásokhoz. A tudományosztályozás adatmező kitöltése a szerző vagy az adminisztrátor feladata, azonban ez a lépés gyakran kimarad, ami alacsony számú kategorizált forrásközleményhez vezet. Kutatásunk során kimerítő vizsgálatokat végeztünk arra vonatkozóan, hogyan lehetne a hiányzó tudományterületi besorolásokat nagy számban pótolni. Különféle mesterségesintelligencia- (MI) és statisztika alapú módszereket, valamint a már létező tudományterületi besorolásokat használtuk fel. Itt bemutatjuk az elvégzett kísérletek eredményeit. | Since its launch in 2018, the Hungarian Science Bibliography (MTMT) has supported categorization according to the Frascati hierarchy maintained by the OECD for scientific field classifications. Filling out the scientific classification data field is the responsibility of the author or administrator; however this step is often omitted leading to a low number of categorized publications. In our research, we conducted exhaustive investigations nto how missing scientific field classifications should be supplemented in large numbers. We utilized various artificial intelligence- (AI) and statistics-based methods, as well as existing scientific field classifications. Here, we present the results of the experiments conducted.

Actions (login required)

Edit Item