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Constructeur de cohorte

4 299 418 travaux, canadiens par l’une de quatre routes.

Chaque état de filtre est une URL; l’URL est la requête; la requête est citable via /q/⟨hash⟩. La page, l’API et l’export analysent les mêmes paramètres.

La cohorte courante, diffusée en continu depuis la base de données : toutes les colonnes des travaux, les étiquettes machine, les scores provisoires et l'état de validation de chaque rangée. Les exportations sont plafonnées à 100 000 rangées. Crée un lien /q/ permanent pour cette requête exacte. Les mêmes filtres produisent toujours le même lien, qui que soit le demandeur.

Terme de recherche
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Revue
Sujet
Topic Modeling
Rétractation
Résumé
Source des données probantes
Devis d'étude
Accord des étiquettes
État des étiquettes

Les étiquettes directes de Codex et Gemma sont non validées et clairsemées. Les prédictions distillées couvrent la base complète et sont elles aussi non validées. Choisissez explicitement la source; l'absence d'une étiquette directe n'est jamais une étiquette négative.

affaffiliation
fundbailleur
venuerevue
aboutsujet

Les quatre voies se composent : exigez la voie du financement et excluez l'affiliation pour obtenir la strate financée-seulement qu'aucune base fondée sur l'affiliation ne voit jamais.

2 769 résultats · 1 filtre actif ·
Résultats par année
20002025
Date de publication
Catégories
Étiquettes machine · couverture clairsemée
Preuves
Langue
Type
Citations
Un travail non étiqueté est inconnu, pas un négatif. La couverture est rapportée à chaque requête.
2 769 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 10 sur 56

Les étiquettes couvrent 6 des 2 769 travaux de cette cohorte. Les autres sont non étiquetés, ce qui n'est pas une étiquette négative : la table des étiquettes est clairsemée aujourd'hui et s'enrichit au fil des rondes d'étiquetage.

Les prédictions distillées couvrent 2 769 des 2 769 travaux de cette cohorte. Ces prédictions portent le statut machine_predicted_unvalidated. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail (titre seulement); le volet Codex est un classifieur distillé et calibré. Le mode candidate est l'union; le consensus est l'intersection.

affnon étiqueté
Learning to Transfer Prompts for Text Generation
Junyi Li, Tianyi Tang, Jian‐Yun Nie, Ji-Rong Wen
2022· article· en· Proceedings of the 2022 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
28
citations
affsans résuménon étiqueté
Finding decision jumps in text classification
Xianggen Liu, Lili Mou, Haotian Cui, Zhengdong Lu, Sen Song
2019· article· en· Neurocomputing· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
28
citations
venueno affnon étiqueté
Stanford's Distantly-Supervised Slot-Filling System
Mihai Surdeanu, Sonal Gupta, John Bauer, David McClosky, Anne Lynn S. Chang, Valentin I. Spitkovsky +1 autres
2011· article· en· Theory and applications of categories· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
28
citations
aboutno affnon étiqueté
A Replication Study of Dense Passage Retriever
Xueguang Ma, Kai Sun, Ronak Pradeep, Jimmy Lin
2021· preprint· en· arXiv (Cornell University)· Computer Science
prédiction machine:candidate · metaresearchconsensus · aucune
27
citations
venueno affnon étiqueté
Automatic Dream Sentiment Analysis
David R. Nadeau, Catherine Sabourin, Joseph De Koninck, Stan Matwin, Peter D. Turney
2006· article· it· NPARC· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
25
citations
affnon étiqueté
Extracting information networks from the blogosphere
Yuval Merhav, Filipe Mesquita, Denilson Barbosa, Wai Gen Yee, Ophir Frieder
2012· article· en· ACM Transactions on the Web· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
25
citations
affsans résuménon étiqueté
Coherence-Based Automated Essay Scoring Using Self-attention
Xia Li, Minping Chen, Jian‐Yun Nie, Zhenxing Liu, Ziheng Feng, Yingdan Cai
2018· book-chapter· en· Lecture notes in computer science· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
25
citations
affsans résuménon étiqueté
Argumentation Mining in Parliamentary Discourse
Nona Naderi, Graeme Hirst
2016· book-chapter· en· Lecture notes in computer science· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
25
citations

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