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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
Auteur ou autrice
Période
Ordre
Langue
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Domaine
Revue
Sujet
Natural Language Processing Techniques
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.

3 084 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.
3 084 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 14 sur 62

Les étiquettes couvrent 10 des 3 084 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 3 084 des 3 084 travaux de cette cohorte. Ces prédictions portent le statut machine_predicted_unvalidated. Le mode candidate est l'union; le consensus est l'intersection.

affsans résuménon étiqueté
EBMT by tree-phrasing
Philippe Langlais, Fabrizio Gotti
2006· article· en· Machine Translation· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
14
citations
venueno affsans résuménon étiqueté
Arabic Word Sense Disambiguation Using Wikipedia
Marwah Alian, Arafat Awajan, Akram Al-Kouz Al-Kouz
2016· article· en· International Journal of Computing and Information Sciences· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
14
citations
aboutno affnon étiqueté
Corpus-Based Perspectives in Linguistics
2007· book· en· Usage-based linguistic informatics· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaresearch+metaepi_narrowconsensus · aucune
14
citations
affnon étiqueté
An automatic reviser
Jean-Marc Jutras
2000· article· en· Computer Science
prédiction distillée:candidate · insufficient_payloadconsensus · aucune
14
citations
affnon étiqueté
Resolving this-issue anaphora
Varada Kolhatkar, Graeme Hirst
2012· article· en· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
13
citations
afffundnon étiqueté
One Homonym per Translation
Bradley Hauer, Grzegorz Kondrak
2020· article· en· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
13
citations
afffundnon étiqueté
Topological field parsing of German
Jackie Chi Kit Cheung, Gerald Penn
2009· article· en· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
13
citations
aboutno affsans résuménon étiqueté
METIS-II: low resource machine translation
Michaël Carl, Maite Melero, Toni Badía, Vincent Vandeghinste, Peter Dirix, Ineke Schuurman +4 autres
2008· article· en· Machine Translation· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
13
citations
affnon étiqueté
RHYME ANALYZER: AN ANALYSIS TOOL FOR RAP LYRICS
Hussein Hirjee, Daniel G. Brown
2010· article· de· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrow+scholarly_communicationconsensus · aucune
13
citations
affnon étiqueté
Towards Sustainable Large Language Model Serving
Sophia Nguyen, Beihao Zhou, Yi Ding, Sihang Liu
2024· article· en· ACM SIGEnergy Energy Informatics Review· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrowconsensus · aucune
13
citations
affnon étiqueté
Learning Transformation Rules for Semantic Role Labeling
Ken Williams, Christopher Dozier, J. Andrew McCulloh
2004· article· en· Conference on Computational Natural Language Learning· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
13
citations
affaboutnon étiqueté
Summarization Techniques at DUC 2004
Yllias Chali, Maheedhar Kolla
2004· article· en· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
13
citations

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